2．34万亿美元积压订单，藏着谁的秘密

杰富瑞全球股票策略主管Chris Wood在他的最新报告中抛出了一个令人不安的数字：截至2026年第二季度末，微软、谷歌、亚马逊、甲骨文四大超大规模云厂商的剩余履约义务（RPO）合计达2．34万亿美元，比一年前激增186％。更引人关注的是，这份巨额订单中，约一半由OpenAI和Anthropic这两家至今未实现盈利的AI实验室所欠。

Wood把这个现象称为“结构性隐患”。超大规模云厂商在向持续烧钱的租户提供巨额无担保信用——这与2008年房地产危机前的逻辑如出一辙。但他也承认，真正决定AI周期何时终结的，不是股票市场，而是信用市场。

合同承诺不等于实际违约

先看2．34万亿美元的构成。RPO，即剩余履约义务，本质上是合同承诺的收入流，而非当期实收金额。对于微软、谷歌、亚马逊这样市值数万亿美元的公司而言，这笔数字本身并不致命。真正值得追问的是：这些合同是否真的会按约定履行？如果租户中途退出，违约条款能否覆盖损失？

Wood引用的另一个数据或许更具参考价值：五大超大规模云厂商尚未启动的数据中心租赁承诺达6620亿美元（据穆迪今年2月统计），而2023年底这个数字仅为1520亿美元。这意味着云厂商在建或待建的数据中心规模在过去三年多里增长了四倍多。

问题是：这些数据中心租出去了吗？租金什么时候开始流入？如果租户是OpenAI或Anthropic这样的初创公司，它们既没有稳定的现金流入，也没有可抵押的资产作为信用保障，那这份租赁合同的可靠程度就要打问号。

不过，Wood的类比并非毫无漏洞。2008年次贷危机的核心机制是房贷借款人违约导致证券化产品崩盘，而云厂商的合同通常带有提前终止条款和违约罚款，且客户集中度相对可控。更重要的是，如果AI确实带来了生产力提升，哪怕延迟回款，最终也可能转化为可持续收入而非坏账。

利润增量全靠浮盈？

Wood对超大规模云厂商盈利质量的质疑，或许是这份报告中最具冲击力的部分。

数据显示，四大超大规模云厂商在截至2026年第二季度的四个季度中，年化利润增长了2220亿美元，达到5810亿美元。然而同期“其他非经营性收入／亏损”这一科目增加了2240亿美元——这个数字主要来自对未上市公司股权投资的未实现浮盈。

换言之，超大规模云厂商利润的全部增量，均可由其对AI初创公司股权投资的账面增值来解释。

这是一个循环逻辑：超大规模云厂商投资AI实验室，AI实验室向同一批云厂商购买算力，云厂商再将实验室更高的私募估值计入利润。表面上看，利润在增加，但实质上是在同一个体系内左右互搏。

Wood还提供了一个更大的背景：标普500成分股EPS在过去三年年化增长18％，而国民账户口径的非金融企业利润仅增长5％。上一次出现如此大幅度的背离，是互联网泡沫顶峰时期。他写道：“上述情况表明存在财务工程。”

但这里同样需要谨慎。股权投资浮盈是否应该被视为“虚增”利润？会计处理上它是合规的，只是波动性更大。而且，如果AI基础设施的未来收益确实被低估了，那么提前布局并持有相关股权反而是合理的商业决策。

中国模型以价格破局

与美国的焦虑形成对照的，是中国开源模型的快速崛起。

根据OpenRouter平台数据，截至2026年9月27日当周，中国顶级模型处理的token数量达到76．12万亿，而今年4月底仅为4．37万亿——十周内翻了一番。同期美国顶级模型的处理量为14．2万亿token。

质量层面也在追赶。Moonshot的Kimi K3模型，在AI行业标准测试中的表现估计已达到Anthropic Claude Opus 5的95％。以更低的成本实现近乎同等水平的能力，这让模型之间的竞争从“前沿能力”转向了“性价比”。

价格的后果已经显现。AI token的市场均价自5月高点以来下跌了52％，降至每百万token 0．98美元的历史低位。这种降价压力正在传导至整个产业链：云厂商的客户获取难度加大，利润率承压，而最终用户则受益于更廉价的AI服务。

值得注意的是，Meta的Mark Zuckerberg拒绝了近期AI巨头们提出的“安全暂停”呼声，Meta股价此后上涨了18％。这表明行业内对“放缓开发”是否存在真实动机存疑——有人担心的是安全风险，也有人担心的是算力成本难以为继和对需求放缓的回应。

谁来买单？

尽管自由现金流已从2025年第四季度的600亿美元骤降至2026年第二季度的70亿美元，四大超大规模云厂商的资本支出计划却并未放缓。市场共识预测其CapEx将从2026年的7230亿美元升至2027年的9930亿美元。

与此同时，五大超大规模云厂商今年已发行2290亿美元债券，而2025年全年仅为1080亿美元。亚马逊、谷歌和Meta的信用利差自6月初以来已上升13至16个基点。

Wood的投资建议自2023年以来未变：持有“镐与铲”（芯片制造商），而非超大规模云厂商本身。他的论点是：只要买家还在持续购买芯片，这条策略就有效。但他警告称，一旦信用市场开始拒绝为AI资本支出提供融资，整个链条就会断裂。

值得关注的关键信号：

1。 云厂商信用利差走势：若继续扩大，说明市场开始担忧AI租户的偿债能力。 2。 token价格趋势：若跌破1美元／百万token后反弹乏力，说明需求端动能不足。 3。 大模型开源进度：中国及其他地区开源模型的性能突破，将持续施压闭源商业模型定价权。 4。 AI初创公司融资节奏：若头部企业连续出现延期发薪或裁员迹象，将是周期转折的前兆。 5。 超大规模云厂商自由现金流：若连续两个季度为负且资本支出不降，资产负债表将面临真实压力。