近日，谷歌母公司 Alphabet（GOOGL）公布2026年第二季度财报。公司营收同比增长24%至1198亿美元，Google Cloud收入同比增长82%至248亿美元，多项核心指标均超出市场预期。然而，亮眼的业绩却未能提振市场情绪，Alphabet股价随后跌近7%。
引发市场担忧的并不是谷歌的增长能力，而是持续攀升的AI资本开支。Alphabet将2026年资本开支（CapEx）指引由此前的1800亿-1900亿美元上调至1950亿-2050亿美元，并预计2027年的投入规模还将进一步增长。仅第二季度，公司资本开支就达到449亿美元。
事实上，市场对于AI投入回报率的讨论早已存在，Alphabet此次股价的大幅波动，只是再次将AI资本开支推到了市场关注的焦点。
AI巨头们为何还在持续加码？
如果只有Google一家增加资本开支，市场或许会认为这是公司的个体选择。但从近期AI巨头们的一系列动作来看，扩大AI基础设施投入已经成为行业共识。
OpenAI将2030年前的算力投入计划由6000亿美元提高至7500亿美元，并计划投资200亿美元建设超级数据中心；Anthropic与AMD达成长期AI算力合作；微软持续扩大AI基础设施布局，加码欧洲GPU数据中心建设；SpaceX AI也开始布局大型AI数据中心项目。
虽然这些公司的商业模式并不相同，但它们都在做同一件事情——持续扩大AI基础设施投入。
更值得关注的是，在Alphabet财报电话会上，公司管理层表示，由于AI需求增长速度超过现有产能，公司第三季度还将扩大第三方数据中心资源的使用规模。这意味着，即使是Google这样的科技巨头，也无法完全依靠自身的数据中心满足不断增长的AI需求。
从这个角度来看，市场担忧的是AI资本开支越来越高，但AI巨头们看到的却是仍在增长的AI基础设施需求。
过去两年，市场更关注的是ChatGPT、大模型以及AI应用的发展；而进入2026年之后，AI资本开支（AI CapEx）正成为市场关注的重要方向。对于AI巨头而言，这是一笔巨额资本开支；但对于整个AI产业链而言，它意味着源源不断的订单。
AI资本开支最终流向了哪里？
Alphabet此次新增的资本开支将主要用于数据中心、先进芯片以及AI算力基础设施建设，而Google Cloud收入82%的高速增长，也反映出企业对于AI基础设施和AI服务的需求仍在持续增长。
与此同时，OpenAI、微软等公司的持续加码，也进一步强化了市场对于AI基础设施需求增长的预期。
从目前来看，AI资本开支主要流向了四个方向：
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GPU和ASIC芯片；
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HBM高带宽存储；
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AI Cloud算力服务；
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数据中心及网络基础设施。
随着AI巨头持续扩大资本开支，上述方向也正在成为市场重点关注的领域。
哪些方向和公司值得关注？
1、GPU和ASIC芯片
GPU仍然是AI基础设施最核心的环节，也是AI资本开支最直接的受益方向之一。
相关标的包括但不限于：
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NVIDIA（NVDA）：AI GPU领域的绝对龙头，目前仍占据AI训练和推理算力的核心地位。
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AMD（AMD）：持续扩大AI GPU市场布局，并与Anthropic展开长期合作。
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Broadcom（AVGO）：受益于ASIC定制AI芯片需求增长，是AI巨头自研AI芯片的重要合作伙伴。
随着AI巨头持续扩大资本开支，GPU和ASIC芯片仍然是市场关注度最高的方向之一，但ASIC市场的发展也取决于云计算巨头自研芯片规模化进展。
2、HBM高带宽存储
随着AI服务器对于算力需求持续提升，HBM的重要性也在不断提升。目前，GPU与HBM已经成为AI服务器的重要组成部分。
相关标的包括但不限于：
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SK海力士（SKHY）：HBM市场的重要参与者，也是AI GPU产业链的重要受益者。
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美光科技（MU）：持续扩大HBM产品布局。
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三星电子：正在积极推进HBM产品布局，并争取AI服务器市场份额。
随着AI服务器需求增长，高带宽存储的市场空间也有望进一步扩大，不过，存储行业本身具有周期属性，未来如果AI服务器需求增速放缓，或者供应扩张超过需求增长，HBM价格和盈利能力可能受到影响。
3、AI Cloud算力服务
AI Cloud正在成为市场关注的新方向。
Alphabet扩大第三方数据中心资源的使用规模，也意味着AI需求正在逐步向整个AI生态外溢。当AI巨头自身算力资源无法完全满足需求时，第三方AI算力服务商的重要性也在不断提升。
相关标的包括但不限于：
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CoreWeave（CRWV）：AI Cloud领域最受市场关注的公司之一。
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Nebius（NBIS）：持续加码AI基础设施建设，是AI云算力领域的重要参与者。
随着AI模型训练和推理需求增长，AI Cloud有望成为AI资本开支外溢的重要受益方向。
但这一领域也面临挑战。一方面，AI Cloud需要持续投入大量资金购买GPU和建设数据中心；另一方面，随着微软、Google等巨头扩大自身算力能力，第三方算力服务商未来可能面临竞争压力。
4、数据中心基础设施
AI数据中心的建设不仅需要GPU，还需要网络交换设备、液冷散热以及电力等基础设施支持。因此，随着AI资本开支持续增长，相关基础设施厂商同样值得关注。
相关标的包括但不限于：
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Vertiv（VRT）：AI数据中心液冷散热领域的重要参与者。
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Arista Networks（ANET）：AI数据中心高速网络设备的重要供应商。
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GE Vernova（GEV）：受益于AI数据中心带来的电力需求增长。
不过，数据中心基础设施公司同样需要关注资本开支周期。如果AI巨头未来放缓扩张速度，相关设备订单增长可能受到影响。
结语
一边是华尔街对于AI资本开支和投入回报率的持续讨论，另一边则是AI巨头们仍在不断扩大AI基础设施投入，这也成为当前AI产业最值得关注的两条主线。
当千亿美元资本开支持续流向AI产业链，市场关注的重点或许已经不仅是哪一家AI巨头能够最终胜出，而是谁能够持续分享这轮AI资本开支增长带来的红利。对于投资者而言，AI资本开支最终流向了哪里，以及哪些公司能够持续受益，或许更值得关注。
