Jefferies首席全球股票策略師克里斯·伍德10月9日彭博備忘錄：2026年超級大廠AI資本支出6950億美元，2027年升至8700億。然而中國模型（Moonshot Kimi K3、智譜GLM-5.2）每符記成本約為美國四分之一。伍德警告：市場尚未開始擔憂投報回收時程。
1. 6950億到8700億美元的資本賭局
美國四大超級大廠（微軟、Google、亞馬遜、Meta）合計AI資本支出：2026年6950億美元，年增42%；2027年預測8700億，年增25%。融資結構已重度轉向債務融資，利率風險直接進入AI投資回報方程式。
2. 中國模型：四分之一成本的競爭
Moonshot Kimi K3與智譜GLM-5.2在標準推理基準上達GPT-4o競爭水準，但每百萬符記成本約0.20–0.30美元，對比OpenAI GPT-4o的0.90–1.20美元。伍德指出，成本優勢直接壓縮美國模型的企業定價權。
3. 資本毀滅的歷史參照：光纖泡沫
伍德引用1999–2001年光纖基礎設施超建：全球鋪設光纖容量不到5%被實際使用，導致逾2兆美元資產減值。AI資料中心的單位成本回收仍高度依賴尚未兌現的企業規模殺手級應用。
8700億美元的賭注押的是殺手級應用準時出現。光纖業者等到了。AI不一定會。
精華 FAQ
Q1：Jefferies預測2027年AI資本支出多少？
美國四大超級大廠合計8700億美元，年增25%；2026年為6950億，年增42%；融資結構已大幅轉向債務融資。
Q2：中國AI模型的成本優勢有多大？
Moonshot Kimi K3每百萬符記約0.20–0.30美元，對比OpenAI GPT-4o的0.90–1.20美元，成本低約四分之三，對美國模型定價權構成直接壓力。
Q3：為什麼伍德把這比作光纖泡沫？
1999–2001年光纖超建，全球容量不到5%被實際使用，導致逾2兆美元資產減值；AI資料中心的成本回收同樣依賴尚未兌現的殺手級應用。
封面圖片：Jakub Hałun／CC BY 4.0／Wikimedia Commons（已裁切並加上標題）https://commons.wikimedia.org/wiki/File:New_York_Stock_Exchange_Broad_Street_facade,_20231002_1720_1842.jpg
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