近期市场担忧情绪升温，

　　该行分析师提出了一个反向论证：如果可变现的 AI 需求依然强劲，而产能增速放缓，那么这实际上可能增加算力供给能力，并推迟 AI 周期见顶。

　　“供应增速放缓叠加需求保持韧性，可能推高利用率、支撑定价并降低过度建设的风险，”该行分析师在发给客户的报告中写道。“结果可能是峰值盈利下移，但盈利跑道更长，并且对那些已被按‘周期即将终结’定价的芯片制造商而言，可能带来更高的估值倍数。”

　　更进一步，该行表示，超大规模云厂商近期公布的财报凸显了 AI 需求的“韧性”——这些公司的长期合同积压合计已达到 2.5 万亿美元。此外，亚马逊AWS、微软Azure 与谷歌云平台的增速分别达到 39%、49% 与 100%。在产能受限的情况下，token 处理量同比增长逾 10 倍，Hopper 与 Blackwell 的租赁价格年内分别上涨 33% 与 51%。

　　其他值得注意的数据点包括：财富 500 强企业在亚马逊 Bedrock 上的支出同比增长逾 7 倍;微软拥有超过 5 万个 Copilot 席位的客户数增长 8 倍。

　　投资者近期对现金流状况表达了担忧——涉及八家美国超大规模云厂商与新兴云厂商的自由现金流。自由现金流消耗预计将从 2026 年的 1280 亿美元扩大至 2027 年的 3350 亿美元。但分析师认为，投资者可能“只见树木、不见森林”。

　　“2027 日历年可能标志着现金消耗的高点，到 2028 日历年，赤字将收窄至 770 亿美元，相当于销售额的 2%，改善幅度达 2580 亿美元，”分析师补充道。“融资仍是核心争议，但生态系统的自由现金流提供了另一个潜在的释放阀：预计英伟达、博通与美光在 2027 日历年的自由现金流合计约 5770 亿美元，2028 日历年超过 8000 亿美元。”

　　“因此，市场似乎在需求数据出现裂痕之前，就已经提前计入了资本开支风险，”分析师继续写道。“在我们看来，如果付费 AI 需求保持韧性，较低的资本开支可以减少过度建设、维持稀缺性、延长每股收益周期，并支撑更高的估值倍数。”

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