首页 500强 活动 榜单 商业 科技 商潮 专题 品牌中心
杂志订阅

摩根士丹利:英伟达92%的收入绑定1.6万亿美元AI基建潮

Nick Lichtenberg
2026-10-27

如今,看多这家全球市值最高公司的逻辑,与看多AI基础设施建设热潮的逻辑,已基本合二为一。

文本设置
小号
默认
大号
Plus(0条)

英伟达首席执行官黄仁勋。图片来源:Erik Flyg/Bloomberg via Getty Images

根据摩根士丹利(Morgan Stanley)的估算,英伟达(Nvidia)2027年的营收中,有91.7%与AI基础设施需求挂钩。在该行列出的公司中,英伟达的这一比例最高:维谛技术(Vertiv)为90%,博通(Broadcom)为81%,均低于英伟达。

摩根士丹利于10月15日发布的报告称,英伟达是该行业中风险收益比最具吸引力的投资标的。

如今,看多这家全球市值最高公司的逻辑,与看多AI基础设施建设热潮的逻辑,已基本合二为一。由尼古拉斯·伦蒂尼牵头的摩根士丹利北美研究团队,同时提出了这两套看多逻辑。这份报告题为《追踪AI的1.6万亿美元资金流向:绘制资本支出热潮带来的营收版图》(Following AI’s $1.6 Trillion Money Trail: Mapping the Revenue Generated by the Capex Boom),其中一节的标题就是:“我们看好此轮支出潮。”不过,这份长达65页的报告也花了相当大的篇幅,分析了这轮支出热潮失速的潜在原因。

英伟达的支持者或许会认为,营收与AI基础设施需求高度挂钩,本就是该公司的业务特点。多年来,数据中心业务为英伟达贡献了绝大部分营收。但这份报告进一步指出,英伟达的这部分营收实际上集中依赖于极少数买家。

1.6万亿美元

摩根士丹利估计,超大规模云服务商和AI云服务提供商2027年将支出1.58万亿美元,较今年约9,800亿美元增长约60%;到2028年,这一数字将达到1.8万亿美元。在2027年的支出中,约1,950亿美元将用于数据中心租赁,这部分支出并不会在现金流量表中列作资本支出。报告将这类租赁称为“合成资本支出”。目前,超大规模云服务商已披露超过1.1万亿美元的租赁承诺,但相关租赁尚未开始执行。

按照摩根士丹利的估算,2027年的约1万亿美元支出,最终将转化为标普500指数成分公司的营收,其中近7,000亿美元将流向英伟达。2027年,超大规模云服务商和新云服务商客户贡献的营收,只占标普500指数成分公司总营收的5%,却将贡献该指数约25%的营收增长。

英伟达自身的客户基础更加集中。按照摩根士丹利的模型,2027年,SpaceX和亚马逊云服务(AWS)两家公司合计将占英伟达超大规模云服务商客户营收的约54%,并贡献相关营收增长的72%。

摩根士丹利的核心观点是:按英伟达的基本面衡量,其估值并不高。英伟达股票目前的交易价格约为2028财年盈利的15倍。该行表示,随着盈利预期继续上调,“即便估值倍数不扩张,股价仍有上涨空间”。摩根士丹利预计,这轮AI基础设施支出的投资资本回报率将达到25%至50%。该行还认为,根据个人电脑、互联网、移动技术和云计算这四轮历史周期,华尔街平均将算力周期的持续时间低估了38%。

摩根士丹利甚至认为,其对英伟达的预测可能仍然偏低。该行称,其对SpaceX和亚马逊的估算相对保守,因此也“为其他超大规模云服务商设定了较低的业绩门槛”。在其模型中,英伟达在其他超大规模云服务商支出中的份额,将从2026年的18%降至2027年的16%。但英伟达自身预计其市场份额会继续扩大。

不过,摩根士丹利内部其他部门的判断则没有这么确定。今年3月,该行全球投资委员会曾表示,这轮牛市“归根结底取决于AI资本支出的持续性”。

支出热潮失速的潜在原因

报告的风险部分,几乎逐一列出了支撑英伟达91.7%营收敞口的各项条件。

首先是资金压力。摩根士丹利预计,2027年将是其预测期内现金流缺口最大的一年,随之而来的将是进一步举债。超大规模云服务商今年已发行约2,550亿美元的无担保债券,相当于2026年预估支出的约30%。在一项被该行称为“理论推演”的分析中,摩根士丹利测算了进一步增加借贷后的成本。亚马逊(Amazon)、Alphabet、Meta和微软(Microsoft)的信用评级均为AA级或以上,这几家公司的综合利息保障倍数将从约31倍降至12倍;甲骨文(Oracle)和SpaceX则会从4倍降至1.8倍。

其次,部分支出增长其实源于通胀因素。报告称,近期资本支出增加中,相当一部分反映的是零部件价格上涨。报告举例称,亚马逊资本支出计划从2,000亿美元上调至约2,200亿美元,公司首席财务官将大部分增幅归因于存储芯片成本上涨,而实际建设计划并未改变。

接下来是电力问题。1.6万亿美元的支出预测隐含着一个前提:每一块订购的芯片最终都能通电运行。但按照摩根士丹利的电力模型,到2028年,美国数据中心面临的电力缺口将达到32吉瓦,约相当于97吉瓦电力需求的三分之一。报告指出,在电力供应尚未到位之前,超大规模云服务商可能会继续抢购稀缺的GPU,这可能在一段时间内继续支撑芯片收入,但也“可能导致囤货和无法投入使用的库存”。

报告写道:“但持续购买那些依赖电力、却无法通电运行的设备,很难长期维持下去。”

最后是政治因素。摩根士丹利称,限制数据中心建设正成为中期选举中的分歧性议题。该行预计,联邦政府不会暂停数据中心建设,但无论最终哪一方胜出,税收优惠政策都可能成为各方共同瞄准的对象。

供应商面临的问题

摩根士丹利认为,下行情景的关键在于市场调整的节奏。该行认为,如果支出进入平台期,出货量或能维持,但价格会下跌,而率先承压的将是供应商的利润率。报告举了2022年末存储芯片下行周期的例子:当时NAND闪存出货量只下降了约5%,但价格却下跌了20%至30%。

摩根士丹利认为,英伟达受到的影响可能相对有限。报告写道,如果支出暂停增长,“受冲击最严重的可能是‘牛鞭效应’末端”,即存储芯片、光学器件以及其他单价较低、最容易被超额订购的零部件领域。

按照报告绘制的供应链图谱,英伟达位于“牛鞭”的另一端,是整条供应链中最大的单一供应商。

同一份报告一方面认为,华尔街平均将算力周期的持续时间低估了38%;另一方面也警告,华尔街“尚未准备好应对下行情景中可能出现的大幅下调”。报告称,市场并未充分认识到出货量和价格同步下跌的风险。

报告写道:“这符合典型的资本周期演变规律,只不过超大规模云服务商客户高度集中,压缩了这一周期。”(财富中文网)

本文使用了生成式AI进行研究辅助和/或文字转录。记者对文中的事实性内容进行了独立采访和核实,并由编辑在发表前完成人工审核。

作者:刘进龙

审校:汪皓

根据摩根士丹利(Morgan Stanley)的估算,英伟达(Nvidia)2027年的营收中,有91.7%与AI基础设施需求挂钩。在该行列出的公司中,英伟达的这一比例最高:维谛技术(Vertiv)为90%,博通(Broadcom)为81%,均低于英伟达。

摩根士丹利于10月15日发布的报告称,英伟达是该行业中风险收益比最具吸引力的投资标的。

如今,看多这家全球市值最高公司的逻辑,与看多AI基础设施建设热潮的逻辑,已基本合二为一。由尼古拉斯·伦蒂尼牵头的摩根士丹利北美研究团队,同时提出了这两套看多逻辑。这份报告题为《追踪AI的1.6万亿美元资金流向:绘制资本支出热潮带来的营收版图》(Following AI’s $1.6 Trillion Money Trail: Mapping the Revenue Generated by the Capex Boom),其中一节的标题就是:“我们看好此轮支出潮。”不过,这份长达65页的报告也花了相当大的篇幅,分析了这轮支出热潮失速的潜在原因。

英伟达的支持者或许会认为,营收与AI基础设施需求高度挂钩,本就是该公司的业务特点。多年来,数据中心业务为英伟达贡献了绝大部分营收。但这份报告进一步指出,英伟达的这部分营收实际上集中依赖于极少数买家。

1.6万亿美元

摩根士丹利估计,超大规模云服务商和AI云服务提供商2027年将支出1.58万亿美元,较今年约9,800亿美元增长约60%;到2028年,这一数字将达到1.8万亿美元。在2027年的支出中,约1,950亿美元将用于数据中心租赁,这部分支出并不会在现金流量表中列作资本支出。报告将这类租赁称为“合成资本支出”。目前,超大规模云服务商已披露超过1.1万亿美元的租赁承诺,但相关租赁尚未开始执行。

按照摩根士丹利的估算,2027年的约1万亿美元支出,最终将转化为标普500指数成分公司的营收,其中近7,000亿美元将流向英伟达。2027年,超大规模云服务商和新云服务商客户贡献的营收,只占标普500指数成分公司总营收的5%,却将贡献该指数约25%的营收增长。

英伟达自身的客户基础更加集中。按照摩根士丹利的模型,2027年,SpaceX和亚马逊云服务(AWS)两家公司合计将占英伟达超大规模云服务商客户营收的约54%,并贡献相关营收增长的72%。

摩根士丹利的核心观点是:按英伟达的基本面衡量,其估值并不高。英伟达股票目前的交易价格约为2028财年盈利的15倍。该行表示,随着盈利预期继续上调,“即便估值倍数不扩张,股价仍有上涨空间”。摩根士丹利预计,这轮AI基础设施支出的投资资本回报率将达到25%至50%。该行还认为,根据个人电脑、互联网、移动技术和云计算这四轮历史周期,华尔街平均将算力周期的持续时间低估了38%。

摩根士丹利甚至认为,其对英伟达的预测可能仍然偏低。该行称,其对SpaceX和亚马逊的估算相对保守,因此也“为其他超大规模云服务商设定了较低的业绩门槛”。在其模型中,英伟达在其他超大规模云服务商支出中的份额,将从2026年的18%降至2027年的16%。但英伟达自身预计其市场份额会继续扩大。

不过,摩根士丹利内部其他部门的判断则没有这么确定。今年3月,该行全球投资委员会曾表示,这轮牛市“归根结底取决于AI资本支出的持续性”。

支出热潮失速的潜在原因

报告的风险部分,几乎逐一列出了支撑英伟达91.7%营收敞口的各项条件。

首先是资金压力。摩根士丹利预计,2027年将是其预测期内现金流缺口最大的一年,随之而来的将是进一步举债。超大规模云服务商今年已发行约2,550亿美元的无担保债券,相当于2026年预估支出的约30%。在一项被该行称为“理论推演”的分析中,摩根士丹利测算了进一步增加借贷后的成本。亚马逊(Amazon)、Alphabet、Meta和微软(Microsoft)的信用评级均为AA级或以上,这几家公司的综合利息保障倍数将从约31倍降至12倍;甲骨文(Oracle)和SpaceX则会从4倍降至1.8倍。

其次,部分支出增长其实源于通胀因素。报告称,近期资本支出增加中,相当一部分反映的是零部件价格上涨。报告举例称,亚马逊资本支出计划从2,000亿美元上调至约2,200亿美元,公司首席财务官将大部分增幅归因于存储芯片成本上涨,而实际建设计划并未改变。

接下来是电力问题。1.6万亿美元的支出预测隐含着一个前提:每一块订购的芯片最终都能通电运行。但按照摩根士丹利的电力模型,到2028年,美国数据中心面临的电力缺口将达到32吉瓦,约相当于97吉瓦电力需求的三分之一。报告指出,在电力供应尚未到位之前,超大规模云服务商可能会继续抢购稀缺的GPU,这可能在一段时间内继续支撑芯片收入,但也“可能导致囤货和无法投入使用的库存”。

报告写道:“但持续购买那些依赖电力、却无法通电运行的设备,很难长期维持下去。”

最后是政治因素。摩根士丹利称,限制数据中心建设正成为中期选举中的分歧性议题。该行预计,联邦政府不会暂停数据中心建设,但无论最终哪一方胜出,税收优惠政策都可能成为各方共同瞄准的对象。

供应商面临的问题

摩根士丹利认为,下行情景的关键在于市场调整的节奏。该行认为,如果支出进入平台期,出货量或能维持,但价格会下跌,而率先承压的将是供应商的利润率。报告举了2022年末存储芯片下行周期的例子:当时NAND闪存出货量只下降了约5%,但价格却下跌了20%至30%。

摩根士丹利认为,英伟达受到的影响可能相对有限。报告写道,如果支出暂停增长,“受冲击最严重的可能是‘牛鞭效应’末端”,即存储芯片、光学器件以及其他单价较低、最容易被超额订购的零部件领域。

按照报告绘制的供应链图谱,英伟达位于“牛鞭”的另一端,是整条供应链中最大的单一供应商。

同一份报告一方面认为,华尔街平均将算力周期的持续时间低估了38%;另一方面也警告,华尔街“尚未准备好应对下行情景中可能出现的大幅下调”。报告称,市场并未充分认识到出货量和价格同步下跌的风险。

报告写道:“这符合典型的资本周期演变规律,只不过超大规模云服务商客户高度集中,压缩了这一周期。”(财富中文网)

本文使用了生成式AI进行研究辅助和/或文字转录。记者对文中的事实性内容进行了独立采访和核实,并由编辑在发表前完成人工审核。

作者:刘进龙

审校:汪皓

By Morgan Stanley’s count, 91.7% of Nvidia’s 2027 revenue is exposed to one thing: AI infrastructure demand. No company on the bank’s list scores higher. Not Vertiv, at 90%. Not Broadcom, at 81%.

The same report, published Oct. 15, calls Nvidia the best risk/reward in the sector.

The bull case for the world’s most valuable company and the bull case for the build-out are now essentially the same case, and Morgan Stanley’s North America Insight, led by Nicholas Lentini, makes both. The note, titled Following AI’s $1.6 Trillion Money Trail: Mapping the Revenue Generated by the Capex Boom, includes a section that runs under the heading “We Are Bullish This Spend.” The 65-page note also spends a good part of its length explaining how the spending could break.

Nvidia’s defenders would say that exposure describes the company. Its data center business has supplied the large majority of its revenue for years, but the report adds a closer look on how few buyers that exposure runs through.

The $1.6 trillion

The firm estimates hyperscalers and AI cloud providers will spend $1.58 trillion in 2027, up roughly 60% from about $980 billion this year, and will spend $1.8 trillion in 2028. About $195 billion of the 2027 figure is data center leases, which never show up as capital spending on a cash flow statement. The report calls leases “synthetic capex.” Hyperscalers have disclosed more than $1.1 trillion in lease commitments that haven’t started yet.

About $1 trillion of the 2027 spending lands as S&P 500 revenue, by Morgan Stanley’s estimate. Nearly $700 billion of it goes to Nvidia. Revenue from hyperscaler and neocloud customers makes up 5% of total S&P 500 revenue in 2027 but drives about 25% of the index’s revenue growth.

Nvidia’s own customer list is even narrower. In the bank’s model, SpaceX and Amazon Web Services together account for about 54% of Nvidia’s hyperscaler revenue in 2027 and 72% of its growth.

Morgan Stanley’s argument is that Nvidia is cheap for what it is. The stock trades at 15 times fiscal 2028 earnings, and the bank says multiple expansion “is also not required for the stock to work as numbers continue to go higher.” It expects the spending to earn 25% to 50% on invested capital. It also argues Wall Street has underestimated compute cycles by 38%, on average, based on four past cycles: PCs, the internet, mobile, and cloud.

The bank even says its own Nvidia numbers may be low. It calls its SpaceX and Amazon estimates conservative, creating “a low bar for remaining hyperscalers.” Its model has Nvidia’s share of the other hyperscalers’ spending slipping from 18% in 2026 to 16% in 2027. Nvidia expects to gain share.

Other parts of the company have sounded less certain. In March, Morgan Stanley’s global investment committee said the bull market “rests, more than anything, on the durability of AI capital expenditures.”

What could break

The report’s risk section reads like a list of everything the 91.7% depends on.

Money comes first. Morgan Stanley expects 2027 to bring the largest cash flow deficit of its forecast period, and with it more debt. Hyperscalers have already sold about $255 billion of unsecured bonds this year, roughly 30% of estimated 2026 spending. In what the bank calls a theoretical exercise, it models the cost of borrowing more. Amazon, Alphabet, Meta, and Microsoft, rated AA or higher, see combined interest coverage fall from about 31x to 12x. Oracle and SpaceX fall from 4x to 1.8x.

Some of the spending growth is inflation. A meaningful part of recent capex increases reflects higher component prices, according to the report. It cites Amazon’s finance chief attributing most of an increase in Amazon’s spending plan, from $200 billion to about $220 billion, to rising memory costs, with no change to the build plan.

Then there’s power. The $1.6 trillion assumes every chip ordered gets switched on. Morgan Stanley’s own power model projects a 32-gigawatt U.S. shortfall for data centers through 2028, about one-third of the 97 gigawatts needed. The report notes that hyperscalers can keep buying scarce GPUs ahead of power, which would hold up chip revenue for a while and “could produce hoarding and stranded inventory.”

“But buying power-dependent equipment that cannot be turned on is hard to sustain,” it says.

Politics is last. The firm calls data center restrictions a wedge issue in the midterms. It doesn’t expect a federal pause, but it sees tax breaks as “the consensus target regardless of who wins.”

The supplier problem

Morgan Stanley’s downside case is a timing problem. If spending plateaus, it argues, volumes can hold up while prices fall, and suppliers’ margins disappear first. The bank points to the late-2022 memory downturn, when NAND shipments fell only about 5% while prices fell 20% to 30%.

The bank argues Nvidia would be spared the worst. In a pause, it writes, “we’re likely to see the most disruption at the tail of the bullwhip,” in memory, optics, and other small-dollar parts most likely to be over-ordered.

By the report’s own map, Nvidia sits at the other end of the whip as the single largest supplier in the chain.

The same report that says Wall Street underestimates compute cycles by 38% also says Wall Street “is underprepared for the depth of cuts to the downside.” The risk of volume and price falling together, it says, is underappreciated.

“It’s the standard capital-cycle playbook,” the report says, “just compressed by how concentrated the hyperscaler customer base is.”

Generative AI was used for research assistance and/or transcription of this article. The reporter independently reported and verified the factual claims in this article, and a human editor reviewed it before publication.

财富中文网所刊载内容之知识产权为财富媒体知识产权有限公司及/或相关权利人专属所有或持有。未经许可,禁止进行转载、摘编、复制及建立镜像等任何使用。
0条Plus
精彩评论
评论

撰写或查看更多评论

请打开财富Plus APP

前往打开