人工智能行业AI专题·从FOMO CapEx到ROI CapEx：AI模型迭代聚焦工程能力，AI应用落地锚定高ROI场景

AI专题·从FOMO CapEx到ROI CapEx AI模型迭代聚焦工程能力，AI应用落地锚定高ROI场景 西南证券研究院 海外研究团队 2026年1月 核心观点  海外AI投入面临现金流压力，AI投资从FOMO CapEx转向ROI CapEx。2024-2025年，海外科技大厂资本开支高增，AI初创企业投入力度加大，且未来开支预期进一步上调，当前行业普遍面临现金流压力，从而促使海外科技厂商寻求多种数据中心建设方式和融资手段缓解压力，AI独角兽IPO进程也有望提速。2024年，AI大基建之初，部分海外云厂商表示“投资不足的风险远远大于投资过度的风险”，AI投资伴随着FOMO情绪；2025年，海外云厂商均强调“云服务供不应求”、“根据需求信号扩展数据中心”、同时愈发关注AI应用的商业化变现，AI投资逐步从FOMO CapEx向ROI CapEx转变。  数据中心面临电力容量限制，算力集群日益强调每瓦特Tokens产出效率。通常，海外云厂商在规划数据中心之初，需率先确定能够提供给数据中心的电力容量，再针对数据中心内部的IT设备进行配置。因此，在电力容量限制下，海外云厂商均强调最大化每瓦特下的Tokens产出效率，对芯片/存储/通信等硬件环节，以及软件栈和系统架构进行全面优化，以提高数据中心的算力利用率。同时，海外云厂商日益注重数据中心建设的通用性和灵活性，以适应不同代际的GPU、电气部件和冷却设备，支持多种模型的计算，能够在训练工作和推理负载之间灵活切换，而非为单一技术或单一客户过度投资，协同设计(Co-Design)和通用性(Fungible)成为关键。  大模型工程化能力持续提升，AI产品商业化诉求增强。未来，AI大模型将继续围绕长文本/多模态/逻辑推理/工具使用能力迭代升级，当前Transformer架构仍有较大工程优化空间。随着Scaling Law从预训练延伸至强化学习和持续学习，模型对数据集的要求也将发生转变，训练数据将带来模型能力分化，推理阶段有望进一步放大其差异化特征，从而催生不同的AI用例、与不同领域进行深层次融合，在工程化能力提升和锚定高ROI应用场景下，AI商业化进程有望提速，订阅/API/广告/Agent等多种业务模式逐步探索、成形。  云业务增速依赖产能上线节奏，AI云服务有望伴随容量释放实现加速增长。2025年，海外AI云服务进入“超大订单+长期基建”模式，云订单金额从十亿级到千亿级不等，同时海外云厂商剩余履约合同金额呈现高速增长，AI云服务有望迈向加速扩张阶段。从海外云厂商表态来看，各公司均表示当前算力产能供不应求，已锁定数吉瓦级别电力容量，由于云业务收入增速将高度依赖产能上线节奏，预计随着2026年算力容量逐步释放，云业务有望迎来加速增长。  相关标的：1）芯片：英伟达(NVDA.O)、博通(AVGO.O)；2）存储：美光(MU.O)、闪迪(SNDK.O)；3）光通信：Lumentum (LITE.O)、Credo Technology (CRDO.O)；4）互联网大厂：谷歌(GOOGL.O)、Meta(META.O)；5）云厂商：亚马逊(AMZN.O)、谷歌(GOOGL.O)、微软(MSFT.O)。  风险提示：AI投资带来现金流压力风险；AI云业务增长不及预期风险；AI应用商业化变现不及预期风险等。 1 2 目 录 四、AI云业务增速：算力容量加速释放，AI云服务迈向扩张期 三、模型能力演进：研究端产品端并进，工程化能力继续增强 二、数据中心建设：电力容量面临限制，追求每瓦特产出效率 一、资本开支节奏：资本开支预期上调，未来现金流压力加大  AI范式由“基础设施替代+工作负载升级”转向“AI从推理模型走向智能体”。1）计算范式迁移：过去，数据中心的绝大多数工作负载跑在CPU上，而现在已经向GPU加速计算逐步迁移，部分基础设施已经在加速计算的升级中被逐步替换、扩容。2）工作负载升级：在数据中心升级换代背景下，海外科技厂商正在重构核心应用，将搜索、推荐引擎、社交媒体等工作负载迁移至AI原生架构，例如搜索从SEO向GEO迭代升级，该部分需求已逐步构成GPU算力需求的基本盘。3）AI从“推理模型”走向“智能体”：当前，AI大模型逐步从简单对话发展至强大的推理模型，未来有望向智能体持续演进，同时，AI产品的商业化进程加速推进，订阅、API、广告等多种业务模式正在成形。而AI基建之初，部分海外云厂商表示“投资不足的风险远远大于投资过度的风险”；如今，海外云厂商均强调“根据需求信号来扩展数据中心”、“云服务供不应求”、“追求每瓦特产出效率”，表明当前数据中心投资建设正在从FOMO CapEx向ROI CapEx转变。 3 1.1 AI基建资本开支：AI基建范式转移，资本开支扩张持续 资料来源：inboundblogging，英伟达官网，西南证券整理 海外AI基建的三重范式转移 计算范式迁移 工作负载升级 从“推理模型”走向“智能体”  当前一部分数据中心基础设施的替换和扩容将用于完成从CPU向GPU的过渡，而非数据中心的简单新建。  搜索、推荐引擎、社交媒体等，正加速迁移至GPU与AI原生架构上，当前这一部分需求已逐步成为GPU需求的“基本盘”。  模型从“简单生成一个答复”，走向“长链条推理+自主规划+工具调用”智能体形态，对训练和推理算力形成持续拉动 4 海外AI实验室计划截至2026年底上线的约1GW算力集群 资料来源：SemiAnalysis，State of AI，亚马逊官网，西南证券整理  海外AI云订单签约不断，算力集群持续扩张。2025年，海外科技公司AI云相关合同订单签约明显提速，全球前沿模型的训练与推理需求逐步进入工程化、规模化部署阶段，海外头部AI实验室与云厂商密集开展合作，签订长期算力合作订单，加速锁定IT电力资源，整体合同金额、期限及所对应的算力体量均有抬升。随着算力需求的快速释放，海外数据中心建设进入新一轮扩张周期，2026年吉瓦级算力集群有望成为xAI、Meta、OpenAI、Anthropic等头部AI实验室的基础设施标配。与此同时，数据中心的规模化建设带来资本开支的高强度投入，市场关注点除资本开支外，也逐步将目光转向AI模型应用的落地和商业化变现，构筑AI未来叙事的关键变量。 1.1 AI基建资本开支：AI基建范式转移，资本开支扩张持续 5 资料来源：各公司公告，西南证券整理  资本开支2025年指引：多家上调全年资本开支指引，同比增速有望突破60%。1）微软：资本开支FY2026增长率将高于FY2025；2）谷歌：将全年资本开支指引提高至910亿~930亿美元之间；3）亚马逊：25Q3业绩会给出2025全年现金资本支出约1250亿美元的指引； 4）Meta：第三次上调2025年全年资本开支指引，预计全年资本开支（含融资租赁）将在700亿~720亿美元之间。  资本开支2026年指引：投资预期提升，资本开支表态相较前两个季度更加积极。1）微软：25Q1及25Q2业绩会上表示FY2026资本开支的增长率将低于FY2025，而25Q3业绩会上表示FY2026增长率将高于FY