北京
“記憶體產業已因AI的擴散而發生結構性轉變。我們只是站在重大創新與生產力釋放的最初階段。”——這是美光科技首席執行官桑杰·梅赫羅特拉在最近一次財報電話會議上的判斷。幾乎同時，高盛的分析師們正第三次重劃坐標：2025年第三季度，他們曾估計超大規模企業在2026年的數據中心支出為4650億美元，三個月后修正至5270億美元，而現實再次跑贏了模型——最新預測顯示，相關資本開支今年將沖上約7500億美元，明年還可能更高。
一個越來越難忽視的趨勢就此浮現：AI基建的燒錢速度，已經讓華爾街最老練的預測模型連續脫靶。正方觀點很清晰——這種“追趕式上修”恰恰說明需求根基的扎實。支撐邏輯來自一串滾燙的數字。美光2026財年第三季度（截至5月28日）營收同比飆升345%，達415億美元；調整后每股收益更暴漲逾1300%，至24.67美元。拆解這一爆發，根源并不是什么短期囤貨，而是超大規模企業搶購內存芯片的持續浪潮。AI訓練與推理吞噬著空前規模的高帶寬、高容量記憶體，直接推高了量價。美光的管理層并沒有把業績視為周期頂點，梅赫羅特拉用“早期階段”定調，暗示滲透率遠未觸頂。
另一塊拼圖來自臺積電（TSMC）。這家全球最大的芯片代工廠被視作與美光并列的“賣鏟子”角色：AI數據中心的擴張需要海量先進制程芯片，而臺積電幾乎控制了這類高端計算芯片的制造咽喉。每一塊加速卡、每一座新建的算力集群，都意味著代工訂單的涌入。雖然臺積電未單獨公布AI業務的營收占比，但從超大規模企業的資本開支規劃里，產業鏈的傳導路徑已足夠清晰——錢順著基礎設施的鋼筋水泥，最終會注入芯片代工與記憶體兩大支流。
把正方論據進一步量化，只需看Alphabet一家的動作。這家搜索巨頭今年的資本支出將達到1900億美元，管理層甚至直言，明年投入可能“顯著增加”。如果“顯著”還嫌模糊，不妨再拉回全局：7500億美元的超大規模企業支出體量，建立在三個月前5270億美元的預測底座上，也就是說，單季度的預期偏差就接近四成。正方因此堅信，AI基建不是泡沫序曲，而是電力時代鋪電纜的復刻——一旦算力作為一種基礎設施確立，其前置投入的慣性將至少延續五到十年。
然而，同樣一組數字也可以讀出反方的忐忑。高盛的三次預測，與其說精準，不如說是一次又一次被迫的“校準”。第一次看4550億，第二次落后，第三次的7500億就絕對可靠嗎？如果預測模型的彈性總是滯后于現實三個月，那現在高喊“明年更高”是否也暗藏了過度線性外推的風險？更務實的疑慮在于，如此烈度的資本開支，最終需要能夠自我造血的應用場景來消化。當超大規模企業一面采購芯片一面自研替代方案，當推理成本的下墜速度遠超預期，今天視為稀缺品的內存與先進制程，明天是否仍能維持當下的溢價格局？
反方并不否認當前火熱的事實，他們盯住的是兩個承壓點：一是資本效率邊界。Alphabet愿意押注1900億美元，背后是廣告引擎和云服務的強勁現金流，可并非所有巨頭都有同等的容錯空間。一旦經濟降速或AI產出回報率不達預期，砍單不是不可能。二是記憶體產業自身的“結構性轉變”或許已在股價中充分定價。美光業績飆升的346%增速，臺積電先進制程的滿載，能否持續超出分析師正處于快速上調期的預期？這需要需求端給出的，不是線性，而是超指數。
反方手里還有一張牌：歷史不會簡單重復。過去一年多的算力追趕，有相當比例源于企業對“錯失恐懼”的應激投入。當模型能力趨近階段性瓶頸，或者開源生態逐漸彌合差距，超大規模企業繼續以年增速50%的水平砸錢，邏輯上需要有更具體的殺手級應用來承接，而這一點目前仍停留在愿景階段。
將正反兩方的重量放在天平上，我的判斷是，當下數據更支持正方敘事，但絕不可忽視反方的提醒。核心依據，依然落在美光CEO那句“早期階段”上。這不是一種套話式的樂觀，而是能從產業切面上得到交叉
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