AI Spending Spree Reduces Big Tech Buybacks

•四大科技巨頭（Alphabet、微軟、Meta、亞馬遜）在2026年的AI基礎設施資本支出預計將超過7000億美元，甚至有預測指出將逼近1兆美元，其規模已超越阿波羅登月計畫等美國歷史上的重大事件，顯示AI投資已達到前所未有的歷史性規模。
•為籌措巨額AI投資，部分科技巨頭已從減少股票回購轉向發行新股或債券。例如，Alphabet在2026年6月宣布將其創紀錄的股權融資規模擴大至近850億美元，而Meta也考慮發行數百億美元的股票。
•AI資料中心的龐大能源需求正對全球電網和環境永續性構成嚴峻挑戰，預計到2030年，美國資料中心的電力需求將比2022年成長一倍，達到35 GW。為此，科技巨頭正積極投資潔淨能源，甚至考慮核能供電，並尋求更高效的冷卻技術。
•儘管AI投資規模巨大，但市場對其回報時間點和盈利能力仍存在疑慮。例如，Meta在2025年預告2026年資本支出將大幅增加後，股價下跌約24%，投資人擔憂其日益資本密集的商業模式和不確定的投資報酬率。
•NVIDIA作為AI晶片龍頭，其AI基礎設施優勢不僅在於晶片性能，更在於將算力、網路、軟體與資料中心整合成可直接部署的平台，並透過CUDA生態系統形成強大的鎖定效應。NVIDIA預計到2030年，全球將有3兆至4兆美元規模的AI資料中心投資，其中很大一部分將用於NVIDIA的AI基礎設施。

AI資料中心的核心硬體包括NVIDIA的GPU（如Ampere、Grace Hopper、H100 Tensor Core GPU，以及預計2027年部署的Vera Rubin架構）和自研AI晶片（如Google的TPU、Amazon的Trainium）。
1GW AI資料中心的建置成本預計高達470億美元，其中GPU系統約佔4000萬美元，高頻寬記憶體（HBM）與儲存設備約佔3200萬美元，網路設備約佔1200萬美元，散熱與電力供應系統各約佔150萬美元。
AI工作負載產生大量熱量，需要高效的下一代液體或浸入式冷卻系統來維持最佳操作溫度。
資料中心的能源效率通常以電源使用效率（PUE）衡量，理想值為1.0，但平均值約為1.58。
AI應用從模型訓練擴展到推論，推論需求隨服務使用者增加而持續消耗計算資源，導致資料中心需持續擴建。
Google Cloud的AI Hypercomputer利用可靠的資料中心，在2025年12月處理了約350家客戶的超過1000億個token。
微軟Azure AI基礎設施提供GPU驅動的虛擬機器，具有極高的吞吐量、高可靠性集群、優化框架以及加速網路、儲存和管理服務，並與OpenAI使用的基礎設施相同。

科技巨頭將持續面臨證明AI投資回報的壓力。

隨著AI資本支出規模不斷擴大，投資人將更嚴格審視這些巨額投入能否轉化為可觀的盈利和股東價值，而非僅是技術競賽。

AI基礎設施的能源需求將加速全球能源轉型與電網升級。

AI資料中心對電力的龐大需求將迫使各國政府和科技公司加速投資再生能源、核能，並升級老舊電網，以確保AI發展的永續性。

科技巨頭的資本結構將發生長期性轉變。

為了支持持續增長的AI資本支出，企業將更頻繁地透過發行股票或債券進行融資，而非單純依賴內部現金流和股票回購。

2024-04

Google宣布在美國資料中心園區投資30億美元，並啟動7500萬美元的AI機會基金。

2025-02

Google計畫在2025年投資約750億美元擴建雲端AI容量，主要用於伺服器和資料中心等技術基礎設施。

2025-03

OpenAI、軟銀和甲骨文宣布「Stargate」計畫，未來四年將投資高達5000億美元用於AI相關基礎設施建設，包括建設多達20個AI資料中心。

2025-04

NVIDIA CEO黃仁勳表示，未來四年將在電子領域投資約5000億美元，主要用於台積電的支出以強化美國國內生產。

2025-10

高盛發布報告指出，超大規模科技企業計畫在2027年前投入1兆美元佈局AI，2024年日均資本支出已達8億美元。

2025-11

Amazon宣布將透過AWS投資高達500億美元，擴展美國聯邦政府機構的AI和HPC基礎設施，預計於2026年動工。

2026-02

Alphabet宣布2026年資本支出上看1850億美元，是2025年的兩倍以上，凸顯其在AI基礎建設方面的野心。

2026-04

微軟宣布在2026年至2029年間向日本投資100億美元（約1.6兆日圓），用於AI基礎設施、國家安全和人才培養。

2026-06

Alphabet宣布將其創紀錄的股權融資規模擴大到接近850億美元，以應對AI基礎設施和資料中心的巨額投資。

AI 支出熱潮導致科技巨頭股票回購減少