焦點分析：
- 需求依然廣泛且強勁：隨著AI 在各組織中的應用日益普及，不斷擴增的雲端訂單積壓，使已簽約的需求更為清晰可見。
- 資本支出（Capex）的分配需要一段時間，才能從土地取得、建設、設備添置、供電等階段，逐步過渡到產能提升及營收產生。中期選舉可能會影響未來數年部署的進度與地點。
- 各企業截然不同的商業模式、融資需求以及AI 變現途徑，進一步強化了積極選股策略的合理性。
「四大超大規模雲端服務商」最新公布的財報，引發了近年來我們所見過最為平淡的市場反應。Meta、亞馬遜、Alphabet 和微軟的表現呈現顯著差異。這印證了我們團隊長期以來的信條：不應將「Mag 7」視為一個整體。
在此，我們根據研究結果，以及圍繞這四家超大規模雲端服務供應商所展開的部分相關關鍵辯論，歸納出五個核心主題與重點結論。
1. AI 的需求依然強勁且廣泛。雲端積壓訂單能更清晰地反映合約需求
2026 年第三季，AWS（亞馬遜網路服務）的營收成長速度創下五年來之最。微軟的 Azure 雲端業務成長了 48%，而 Google Cloud 的業務則增長了一倍多（+103%）。隨著企業和消費者在這些平台上同時採用前沿模型與開放權重模型，代幣規模持續呈拋物線式增長。這項成長意味著亞馬遜和Alphabet今年的未完成訂單總額增加至三倍，目前Alphabet、亞馬遜和微軟三家的總額已超過1.7兆美元。這代表這些公司將於未來一至六年內確認的合約收入。
微軟預估 Azure 在第二財季（截至 2026 年 12 月）的營收將進一步成長 49% 至 50%，而亞馬遜則不僅對 2027 年的 AWS 營收成長作出預測，更將預測範圍延伸至 2028 年。將 AWS 營收成長率設定為 40% 作為下限（而非上限），能提供強勁的可預測性。 不僅是需求強度，更是需求的廣度，才為市場前景提供了清晰展望。這項需求已不再僅集中於 OpenAI 和 Anthropic 等少數幾家AI 前沿實驗室。這股趨勢是由更廣泛經濟體中各類政府與企業所推動，這些單位正將AI 的應用範圍從訓練階段擴展至推論工作負載。因此，與「網際網路泡沫」時代不同，客戶的需求並非僅來自 IT 資本支出預算。這同樣源自營運支出、研發、行銷：所有正遭受顛覆的知識型工作——從表面來看，這是一個超過 30 兆美元的商機。
2. 重點關注自由現金流的轉折點，以及基礎設施的二階導數所反映的趨勢。需要耐心——這只是「何時」的問題，而非「是否」的問題
亞馬遜、Alphabet 和 Meta 在最近一季的資本支出（capex）超過了營運現金流，而自由現金流（FCF）持續惡化，這為投資人願意支付的盈餘倍數蒙上陰影。目前主導營收成長步調的，是供給而非需求。今年的總訂單量已大致增加至三倍，這三家公司均表示，隨著它們投入資金以擴充產能，2027 年的資本支出將「大幅」、「顯著」及「大幅增加」。由於須經過許可申請、電力供應及部署等程序，資本支出轉化為額外產能之間存在時間滯後，需耗費時間才能產生首筆收益，而這筆收益隨後才會轉化為營收增長。
近期舉行の中期選舉，以及民主黨在德州、喬治亞州和俄亥俄州等關鍵資料中心建設州取得的勝利，加劇了人們的擔憂，即更嚴格的環境與許可規定可能會放緩容量擴增的步伐。資本支出增長步伐的放緩，實際上可能會使那些目前擁有最大內嵌運能基礎的超大規模雲端服務供應商——即亞馬遜和微軟——的自由現金流轉折點提前到來。我們認為，監管變動可能會影響未來三年內支出的進度，但不會影響其規模。資本支出金額將繼續受到需求增長及AI 應用擴大的推動。
Alphabet、亞馬遜及微軟雲端事業部的營業利潤率走勢，持續顯示其營收創造能力所帶來的獲利前景看好——隨著我們在從AI 需求到股東價值的整個範疇中，看到日益顯著的進展。
AI 基礎設施投資如何轉化為營收與獲利
資料來源：駿利亨德森投資。僅供說明。
3. 透過垂直整合、半導體技術及提高利用率，更加重視運算效率
Meta 管理層指出，其整合式自主個人 AI 助理（Muse）的運算成本效益，預計在未來一年內將提升十倍以上。這主要歸功於更有效地利用尖峰與閒置運能、部署更小巧且效率更高的模型、推論優化，以及提升 GPU 利用率。Meta 還指出，受AI 驅動、以每位工程師的軟體產出量為指標的內部效率提升，預計將較去年同期增長一倍以上。
對效率的追求，不僅使超大規模雲端服務商在管理與協調模型使用方面受益，也帶動了對其自有半導體（晶片）需求的增長。亞馬遜指出，能加速生成式AI 應用程式開發與擴展的 Bedrock 服務，其使用量較去年同期成長了 17 倍，使其成為 AWS 史上成長最快的「價值數十億美元」服務。與此同時，微軟強調了 Foundry 上更廣泛的模型採用情況，因為客戶正日益開發多模型、具備代理能力的 AI 解決方案。
所有超大規模雲端服務供應商都日益重視客製化晶片，以作為 NVIDIA GPU 的補充，從而打造出更具垂直整合性、異質性的 AI 基礎架構平台。對 Alphabet 而言，而亞馬遜的情況亦日益如此，向外部客戶銷售自研晶片正逐漸發展成一項獨立的業務。然而，其商業模式與利潤結構尚未完全公開。隨著庫存增加，這項擴建計畫將對短期自由現金流造成壓力，但隨著銷售量逐步提升，應能帶動強勁的成長與獲利能力。
令人鼓舞的是，Alphabet 和亞馬遜指出，AI 運算資源的使用率依然居高不下；亞馬遜的AI 加速器正以每 14 秒安裝一台的速度持續部署。通常，亞馬遜一剛一建立起這項產能，客戶便會迅速消耗它，並將其轉化為營收。
4. 資本支出增長的資金來源——外部融資需求是否會持續？
鑑於這些超大市值企業在 2026 年的債務與股權發行量顯著增加，為AI 基礎設施的建置提供資金已成為重點關注事項。除了大量發行債券外，Alphabet 和 Meta 現已轉向股票市場籌集資金。Alphabet 雖已於今年稍早進行此舉，但仍保有 250 億美元的「按市價發行」配售額度；而 Meta 則在公布財報後籌得 350 億美元，並於一月底宣布將增設新的 C 類股，以進一步籌集 600 億美元。
鑑於 Meta 除資本支出以外的合約承諾規模龐大（超過 3,000 億美元的長期基礎設施、能源、內容及採購義務），該公司很可能繼續向股東籌集資金；而與其他超大規模科技公司不同的是，Meta 目前並無現有的雲端業務，因此無法預見未完成訂單的狀況。
儘管這對股票股東構成了一定壓力，但鑑於這些企業的資產負債表實力雄厚、現金流充沛，且需求可預見性長達數年，稀釋程度其實相當有限，這意味著資金需求不太可能對這些超大型科技巨頭構成限制。然而，龐大的募資規模加上大量待上市的企業，可能會對新雲科技及其他尋求融資的企業構成挑戰，因為投資者正評估整體市場的供應狀況。隨著時間推移，我們預期這些公司將能透過內部資源滿足其產能需求，並最終逐步退出為滿足短期需求而簽訂的高成本第三方協議。
5. AI 對核心業務的影響
《Aggregate Mag》報導，四大超大規模雲端服務供應商的成長率從上季的 22% 放緩至本季的 18%。儘管這些公司預期情況將在 2026 年第四季好轉，但我們認為投資者應留意季節性因素，以及影響本季獲利的某些特殊問題。
Alphabet
投資人對搜尋營收成長放緩至 12% 感到擔憂，且鑑於與去年同期相比基數較高，該公司亦暗示成長勢頭將進一步放緩。我們認為，有必要將本季的成長放緩與2025年初的情況區分開來——當時市場擔憂ChatGPT會蠶食搜尋業務。本季度，Alphabet 的搜尋查詢量創下歷史新高，因此成長放緩並非源於查詢量，而是源於變現能力。
鑑於 Alphabet 擁有廣告技術及業界領先的廣告投資報酬率，該公司過往已證明其有能力解決此問題。我們發現這與 Meta 的 Reels 變現歷程有相似之處。Alphabet 正致力打造最佳的使用者體驗；隨著其在「AI 概覽」與「AI 模式」中擴大優質廣告的投放規模，透過提升使用者參與度、優化廣告投放位置、進行廣告優化，以及推動更具競爭力的廣告競價機制，有望逐步縮小變現差距。Alphabet 也暗示將把其 Gemini 應用程式演變為一個更全面的虛擬助理，同時持續建構必要的基础設施，讓 AI 虛擬助理能與購物及支付系統安全地互動。這可能需要幾個季度才會顯現出來。
Amazon
本季電子商務與廣告業務的成長勢頭有所放緩，但鑑於亞馬遜先前已預告將「Prime Day」從第三季移至第二季，此情況在預期之中。亞馬遜的線上生鮮食品業務正迅速成長——特別是在銷售量方面——其成長速度約為整體商店業務的 3 倍。該公司持續降低服務成本，這正推動長期利潤率持續上升。該公司持續以超越多數同業的步調成長，但其估值卻遠低於沃爾瑪或好市多等企業。亞馬遜 Prime 會員制度的飛輪效應，即會員人數增加、觀看與購買的人數增多，進而吸引更多賣家和廣告主，最終使平台受益。
Meta
廣告業是AI 的首批明顯受惠者之一；Meta 因其AI 相關支出而脫穎而出，其核心業務連續第二年展現持續成長，而其他大多數數位平台則呈現成長放緩的趨勢。管理層預期將持續看到強勁增長（至 2027 年仍將維持在 20% 以上），同時AI 將繼續對用戶參與度及廣告變現產生強大的正面影響。在本季期間，Meta 也推出了 Muse，並規劃了一條可開拓搜尋廣告收入的變現路徑。此外，我們也見證了 Meta Enterprise 的推出，該平台直接向企業及開發者銷售 AI 工具、模型及基礎設施。儘管廣告這項核心業務表現強勁，但在拓展這些面臨激烈競爭的非核心業務時，卻缺乏確定性與可預見性。
Microsoft
該公司的業務涵蓋廣泛的企業及消費市場，各領域的成長率各不相同。雲端業務、Azure 以及 M365（這是一項基於雲端的訂閱服務，整合了 Word、Excel、Outlook 等生產力應用程式、協作工具、裝置管理及安全性功能）仍是推動業務成長的關鍵動力。但其他領域的成長率則較為緩慢，這取決於產品週期與業務成熟度。微軟 Dynamics 365（包含其企業資源規劃（ERP）與客戶關係管理（CRM）應用程式）以及 LinkedIn 均報告訂單增長趨緩，且仍僅佔整體業務的一小部分。重要的是，微軟在自由現金流方面仍保持正值，這正是其業務多元化的優勢所在。
結語
隨著AI 基礎設施的投資持續擴大、各類平台相繼湧現以及應用不斷發展，我們對科技產業的前景仍持樂觀態度。超大規模雲端服務供應商的資本支出持續擴大，以滿足強勁的代幣需求。AI 的商業化進程似乎比以往的技術週期更快，而物理AI 基礎設施層的需求可預見性，如今似乎已延伸至 2028 年及以後。我們認為，這仍是一個由獲利驅動的週期，而非依賴本益比擴張的週期。
倘若英文版本與中文版出現歧異，概以英文版為準。
重要資料
提述個別證券並不構成購買、出售或持有任何證券、投資策略或市場板塊的建議，亦不應假設個別證券有利可圖。 駿利亨德森投資、其聯屬顧問或僱員可能持有前述證券。
恕不保證過往趨勢將會延續，或者預測將會實現。
除非另有說明，所有公司資訊均取自財報公告及電話會議紀錄。亞馬遜投資者關係；2026 年第三季財報；2026 年 10 月 29 日；Google 部落格；2026 年第三季財報電話會議；2026 年 10 月 28 日；微軟投資者關係；2027 會計年度第一季財報； 2026年10月28日；Meta 2026年第三季財報電話會議；2026年10月21日。
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主動式AI ：指能夠規劃並完成多步驟任務的AI 系統，通常透過與外部軟體、資料或服務互動來達成，且僅需有限的人為干預。
市場發行（ATM）：允許 上市公司以當前市價，分批向公開市場發行及出售新股，而非透過單一承銷股票發行來籌集大筆資金。
未完成訂單（剩餘履約義務或 RPO）：指公司因尚未提供服務而尚未確認的合約收入金額。不斷增加的未完成訂單量，能讓人更清楚地預見未來的收入狀況。
資本支出（capex）： 為購置或升級固定資產（例如建築物、機械、設備、車輛及技術）所投入的資金 ，旨在維持或改善營運，並促進未來增長。
資本結構： 公司為籌措營運資金及購置資產所使用的債務及／或股本金額 。
雲端運算： 透過網際網路（而非透過本地電腦或伺服器）提供 運算服務，包括資料儲存、運算能力及軟體。
客製化晶片：專為特定用途設計，而非通用用途的電腦晶片。亞馬遜和Alphabet等公司開發客製化人工智能晶片，以提高效能並降低成本。
企業授權擴充：指一種傳統的軟體增長模式，當各團隊與部門對職場人工智能工具（例如企業助理或大型語言模型）的採用日益普及時，組織便透過購買更多使用者授權（「席位」）來擴展其部署規模。
自由現金流（FCF）：指企業在扣除日常營運支出及資本支出後所產生的現金。隨後，該公司可利用這筆現金進行收購、派發股息或償還債務。
前沿模型：一種高度先進的AI 模型，其表現達到或接近當前AI 能力的最前沿。
生成式人工智能：一種能夠根據從大型資料集所學習到的模式，創造新內容（包括文字、圖像、音訊及軟體程式碼）的人工智能。
GPU（圖形處理器）：一種 專為同時執行大量運算而設計的電腦處理器。GPU 被廣泛用於提供訓練和執行 AI 模型所需的運算能力。
超大規模雲端服務商(Hyperscaler)：指營運龐大資料中心網路，並在全球範圍內提供運算基礎設施的大型雲端運算公司。例如：亞馬遜網路服務（AWS）、微軟 Azure 以及 Google Cloud。
推論：利用已訓練的人工智能模型產生輸出結果的過程，例如回答問題、生成圖像或進行預測。
「七大巨頭」（Mag 7）： 由 Alphabet、亞馬遜、蘋果、Meta、微軟、Nvidia 及特斯拉等美國大型科技相關企業組成的集團 。
超大市值公司：指 以市值計規模最大的企業。在美國，市值超過 2,000 億美元的公司通常被視為超大市值公司。
變現：指 透過產品、服務或投資來創造收益的過程 。
開放式模型：提供最終訓練好的參數與模型架構，但通常因法律、成本或隱私方面的限制，而未包含完整的訓練資料集或完整資料蒐集方法。
營運現金流量： 公司透過正常業務營運所產生的現金 。
營業利潤率：一種 衡量獲利能力的指標，顯示扣除營業費用後，收入中所剩的比例。
利潤率：指產品或服務的銷售額超出營業及生產成本的金額。
獲得第一個標記所需的時間：從向 AI 模型提交請求到收到其回應的開頭之間所經過的時間。在基礎架構的語境下，這個詞組也可更廣泛地用來描述將新的運算資源投入實際運作所需的時間。
垂直整合：一種 企業模式，指企業掌控其供應鏈或生產流程的多個階段，而非僅仰賴外部供應商。
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