穆迪：超大规模云服务商AI投入持续加码，核心业务韧性缓解资本支出压力
本文来自“穆迪评级”，原标题《中美人工智能与科技 | 核心业务韧性和强劲增长前景可缓解超大规模云服务商的AI资本支出压力》。
概要
未来12-24个月，庞大的AI支出将对超大规模云服务商的自由现金流造成压力，并推高其杠杆率，不过充足的现金缓冲可缓解相关压力。美国超大规模云服务商在算力和商业化变现方面持续保持领先优势，而其中国同业则凭借更低成本、政策支持和开源模型不断缩小差距，尽管后者的资本支出所依托的收入和盈利基础相对较小。美国超大规模云服务商有着较中国同业更强的融资能力，这得益于前者拥有规模更大的核心业务和盈利，以及更深厚的资本市场。
中国超大规模云服务商正在加速AI投资，但美国同业仍将保持较大的算力容量领先优势。更低的基础设施成本、政策支持以及国内不断提升的AI能力，使中国超大规模云服务商能够在投入远低于美国同业的情况下，缩小与之在算力方面的差距。不过，美国显著更高的资本支出以及持续获得最先进芯片的能力，将使其在整体算力方面保持明显领先优势，并且这一优势有望延续至本十年末。
云服务仍是AI商业化变现的主要渠道，但两国云服务规模和定价能力存在差异。美国超大规模云服务商拥有规模更大、发展更成熟的云业务，覆盖广泛的企业和消费者客户群体，并拥有可观的合同性收入来源，因此其AI商业化变现路径更为清晰，从而对其高资本支出能力构成支撑。中国(A1/稳定)成本更低的开源模型以及不断发展的国内AI生态体系，正在推动AI相关云服务需求和采用率快速提升;但相关业务的商业化仍处于早期，且规模明显较小。
中国超大规模云服务商持续加大AI投资，但美国同业具备更强的融资能力。中国超大规模云服务商正在积极投资AI，但与美国同业相比其收入和盈利基础较小，财务灵活性也相对较弱。美国 (Aa1/稳定)超大规模云服务商拥有规模更大、盈利能力更强的核心业务，更强劲的运营现金流生成能力，以及更成熟、更深厚的债务和股票资本市场融资渠道，因此具备更强的能力持续支持AI 基础设施支出。随着AI资本支出加速，中国和美国超大规模云服务商的自由现金流将削弱，财务杠杆率将上升，但持有大量现金可提供一定缓冲。
AI投资增加将对自由现金流和杠杆率构成压力，但现金缓冲仍然充裕。AI投资可能会削弱中美超大规模云服务商的信用指标。自由现金流将面临压力，同时债务和租赁负债可能会增加。但庞大的现金结余、强劲的盈利和持续顺畅的市场融资渠道使其有能力吸收未来12-24个月庞大的支出。
中国超大规模云服务商正在加速AI投资，但美国同业仍将保持较大的算力容量领先优势
中国超大规模云服务商的资本支出持续增长，但仍远低于美国同业。2026年和2027年中国头部科技企业的资本支出总额有望从2025年的650 亿美元增至1,400亿美元和1,650亿美元左右。阿里巴巴集团控股有限公司(A1/稳定)于2025年2月宣布计划在未来3年投资人民币3,800亿元(570 亿美元)。据媒体2026年5月的报道，字节跳动将执行高达700亿美元的资本支出计划。相比之下，2026年美国六大超大规模云服务商的支出预计将超过7,850亿美元，约为中国头部科技企业资本支出总额的6倍。2027年，美国超大规模云服务商的资本支出可能会进一步增长至1万亿美元左右(图表1)。
最新季报显示中国超大规模企业的AI支出正在加速。截至2026年6月结束的季度，阿里巴巴报告资本支出为人民币677亿元，腾讯控股有限公司(A1/稳定)的支出较上年同期增长176%至人民币528亿元，百度公司(A3/稳定)的支出同比增长近两倍至人民币114亿元。虽然阿里巴巴指出其季度支出因硬件交付周期和采购时点而波动较大，但中国主要超大规模云服务商支出的普遍增长表明中国AI支出持续增加。
这一资本支出差距将导致已部署的算力容量出现较大差距。根据国际能源署(IEA)数据，截至2025年底，美国数据中心总装机容量达到52GW，而中国的总装机容量为28GW。国际能源署预计到2030年，美国总装机容量将增加至100GW(约为14%的复合年增长率)，而中国的总装机容量预计将达到67吉瓦(约为19%的复合年增长率)。虽然中国增速更快，但在预测期内，数据中心总容量的绝对差距将扩大。
两国在基础设施、专业劳动力成本和政策支持方面的差异，在一定程度上抵消了两国资本支出规模的表面差距(图表2)。根据国际数据公司 (IDC)的数据，按每兆瓦容量计算，中国在数据中心设施、冷却系统及相关基础设施方面的支出显著低于美国，从而降低了新增AI数据中心容量所需的资本投入。中国主要算力枢纽地区的土地、建设和运营成本较低，这进一步支持了AI基础设施部署的经济性。
政府政策支持降低了中国科技企业的实际资本支出负担。数据中心仍然是中国数字化和AI产业政策的战略重点，以“人工智能+”行动计划和“六张网”框架为基础，共同促进数字基础设施发展和AI的更广泛应用。据国家发展和改革委员会(国家发改委)估测，2026年中国“六张网”框架及相关项目投资将超过人民币7万亿元。地方层面的支持措施，包括土地和绿色能源资源保障、基础设施补贴、加快项目审批以及税收优惠，进一步推动了AI基础设施的发展。
国有企业正逐渐成为AI基础设施的重要承建商。据报道，中国正准备在未来5年构建全国性互联AI数据中心网络，其中大部分技术为国内自主技术。建设资金可能来自主权债务、政府背景投资平台、银行融资和私人联合投资。相比之下，私募信贷已成为美国数据中心项目的主要资金来源之一。
电力供应方面中国更有优势。与美国相比，在中国更容易获得电力资源，且电价总体上更低。
即便如此，硬件获取仍然是中国面临的主要制约因素。服务器和加速器在AI基础设施支出中的占比最大。英伟达公司(Aa1/正面)先进芯片获取渠道受限已促使超大规模云服务商、国企和国有背景运营商转向国产替代产品。虽然国内芯片和软件生态持续改善，但仍落后于英伟达的芯片和生态。因此，中国的成本优势集中在非芯片基础设施领域，而美国有望在整体算力方面保持显著优势。
云服务仍是AI变现的主要渠道，但中美商业化变现规模和定价能力存在差异
中国超大规模云服务商的AI和云发展势头强劲，但其业务规模远小于美国同业。阿里巴巴、百度和腾讯的云业务受益于不断增长的AI需求。我们预计AI相关产品和服务的快速增长将推动2026年和2027年基础设施投资加速增长。阿里巴巴在2026年3月表示，未来5年内云业务和AI业务外部收入合计将超过每年1,000亿美元，凸显其对相关业务长期变现能力的信心。
美国超大规模云服务商则受益于更成熟的AI商业化路径，覆盖基础设施、模型和应用等多个层面，并由规模庞大、盈利能力强且业务多元化的企业生态提供支撑。其广泛的客户基础，承诺的云业务相关支出和一体化的软件生态支持AI服务更快普及。
亚马逊公司(A1/稳定)旗下的AWS、微软公司(Aaa/稳定)旗下的Azure、Alphabet(Aa2/稳定)的谷歌云和Meta Platforms, Inc.(Aa3/稳定)均增长迅速，其AI相关年化收入已达到可观的水平。亚马逊、微软和Alphabet 已签约但尚未确认收入的云服务承诺规模，也为未来数年的收入提供了较高的可见性，因为企业人工智能工作负载正逐步从试点阶段转向部署落地阶段。这增强了其吸收庞大的AI资本支出的能力，尽管AI相关业务的变现能力仍落后于其投资规模。
尽管保持快速增长，中国的AI相关收入规模仍明显小于美国同业。中国云服务市场价格竞争激烈，且对企业软件业务的依赖程度低于美国市场。因此，尽管中国超大规模云服务商的AI商业化能力持续改善，但与美国同业相比，其依赖云业务现金流为大规模AI基础设施建设提供资金支持的能力仍然更为受限。
中国超大规模云服务商也在寻求低成本、高效率的发展策略，这在一定程度上缓解了其规模劣势带来的影响。千问、文心、Kimi和DeepSeek 等开放权重模型正在降低部署成本并加速普及，而一些中国模型目前提供的性能足以满足多种商业应用场景。
近期麻省理工学院(Aaa/稳定)的一项研究发现，开源模型的推理成本平均比专有模型低87%。主权AI倡议、本土生态建设以及企业采用率的持续提升，正在推动中国云服务平台上的词元(token)消费快速增长，这为AI商业化变现提供了日益重要的渠道。
在云服务之外，中美超大规模云服务商都通过订阅、广告和消费应用实现AI的变现。尽管AI通过改进广告定向投放和互动，越来越多地嵌入到大型消费企业中，但与云服务和企业级AI服务相比，消费端的直接和独立AI收入来源仍然相对较小。
中国大型云服务提供商持续加大AI投资，但美国同业仍具备更强的融资能力
两地企业维持高水平AI投资的能力存在差异，这主要取决于云业务之外的核心业务的韧性及其外部融资渠道。尽管收入及盈利规模相对较小，且面临竞争更为激烈的本土市场环境，中国大型云服务商仍在积极加码AI投资。相比之下，美国大型云服务提供商依托规模更大、盈利能力更强的业务为AI扩张提供资金支持，同时受益于更深厚的债务和股票资本市场，从而拥有更大的财务灵活性。
中国大型云服务提供商的AI投资建立在相对较小的盈利基础之上。阿里巴巴的核心电商业务面临商品交易总额(GMV)增速放缓，以及来自拼多多以及抖音、快手科技(A3/稳定)等内容电商平台的激烈竞争。即时零售和外卖配送市场的激烈竞争进一步压缩了阿里巴巴和美团(Baa1/负面)等企业的利润率。尽管如此，我们认为，上述企业面向消费者的大规模外卖补贴正在减少，其单位经济效益将持续改善。
随着广告预算转向短视频及其他社交媒体平台，百度的在线营销收入显著下滑。AI云服务和AI赋能营销服务的快速增长已成为百度的主要增长引擎，但仅能部分缓解相关业务下滑带来的拖累。腾讯的核心业务仍保持较强韧性，游戏、广告和金融科技业务的稳健增长为其AI投资提供支持。不过，社交网络业务收入相对疲软，AI相关研发和基础设施支出增加，可能对其短期利润率造成压力。
除云业务外，美国大型云服务提供商的核心业务仍保持较高盈利能力，并持续产生强劲现金流。Alphabet和Meta的数字广告业务、微软的企业及消费者软件业务，以及亚马逊的零售和广告服务业务，均持续实现两位数收入增长，并保持较高的运营利润率。这些非云业务可产生强劲的运营现金流，为AI资本支出提供资金支持，使相关企业即便在资本支出规模大幅增加的情况下，杠杆水平仍维持在较低水平。
上述两类企业的融资灵活性也存在差异。美国大型云服务提供商受益于较高的股票估值以及深厚的投资级别债务市场，从而有更大的灵活性为高水平AI资本支出提供资金。部分企业目前正利用AI热潮带来的股价大幅上涨筹集更多资金。相比之下，中国大型云服务提供商的股票估值倍数较低，从而提高了其实际股权融资成本。然而，对于规模较大且估值较高的中国大型云服务提供商而言，股权融资仍然是可行的融资渠道。例如，2026年8月23日，阿里巴巴宣布拟配售800亿港元(约合102亿美元) 新股，本次募集的资金净额将全部用于投资其全栈AI能力，包括扩建和升级AI基础设施。
与此同时，美国大型云服务提供商正越来越多地利用租赁和结构融资，以补充传统债务融资。6家大型云服务提供商现有和尚未开始执行的数据中心租赁承诺总额约为1.2万亿美元，且规模仍在不断攀升。其中，超过 8,200亿美元属于尚未开始执行的租约。
租赁模式可带来灵活性并降低前期资本需求，但由于租赁资产并非企业所有，因此无法出售或作为抵押品进行质押，而且未来的履约义务可能会限制其流动性。因此，我们预计未来几年这些企业的调整后债务和租赁相关现金流出将大幅增加。
规模较大且评级较高的中国大型云服务提供商仍可在境外美元债券市场融资，不过发行定价仍是需要考虑的重要因素。离岸人民币点心债已成为一种受欢迎的替代融资工具，并提供了可观的增量融资能力。在中国加大科技创新金融支持力度的政策推动下，境内人民币融资环境也更趋有利，银行正加大对科技创新领域的信贷投放。
AI投资增加将对自由现金流和杠杆率构成压力，但现金缓冲仍然充裕
随着资本支出增速超越运营现金流，2026年和2027年自由现金流生成能力预计将大幅下降。我们预计，多家企业的自由现金流将会转负，并将越来越多地通过债务市场融资，为AI基础设施建设提供资金。
2026年和2027年，我们预计美国大型云服务提供商的资本支出将达到或略高于运营现金流水平，从而导致其整体自由现金流大幅下降。这些企业的债务发行规模已相应增加，部分企业亦扩大了股权融资规模。过去 12个月，Meta、Alphabet和甲骨文均发行了大规模的投资级别债券，为其多年期资本支出计划预先筹集资金。我们预计这些发行人的总杠杆率将有所上升，但庞大的业务规模、强劲的收入和EBITDA增长以及充裕的流动性仍将支撑其信用状况。
中国大型云服务提供商也面临类似的发展趋势压力，但其初始基数较小。随着AI基础设施建设和芯片采购加速，其资本支出占运营现金流比率已大幅上升。我们预计，多家企业的自由现金流将可能在2026年和2027年转负。除了资本支出外，AI投资还推高研发、模型和应用成本，以及锁定AI算力资源的前期预付款，从而直接对运营现金流造成压力。迄今为止，这些企业的债务融资仍相对审慎，大部分新增资本支出均由内部现金流和现有净现金储备所消化;不过，未来选择性发行离岸美元债和人民币债券的规模可能将有所上升。
庞大的现金缓冲仍是中美企业的主要信用优势。中国大型云服务提供商凭借多年来核心业务持续创造的强劲现金流，积累了可观的净现金储备;而美国大型云服务提供商则合计持有数千亿美元的现金和有价证券。这些现金缓冲，结合收入和EBITDA的持续强劲增长，使其有足够能力吸收未来12-24个月高企的资本支出，而不会导致其信用质量显著恶化。
