7月24日，谷歌披露二季度业绩，云业务收入同比增长82%；同时其资本开支不但没有收缩，还被进一步上调。次日，谷歌领跌整个硬件板块。
7月20日到25日，我在美国做了一周路演和企业交流。会后有投资人讨论：如果当时谷歌下调资本开支，股价会涨吗？多数人的回答是跌得更多。
上调跌，下调也跌。这个看似矛盾的判断，是理解今天AI硬件市场最好的入口。它说明市场争论的已经不是有没有需求，而是另一件更基础的事：这笔钱的回报有多少，以及钱从哪里来。
一句话概括这次走访的感受：需求侧开始算账，供给侧正在扩产。
企业开始算token账
变化最早发生在花钱的一方。
半年前，行业流行的说法是“多烧token”——企业尽可能多地调用大模型，以换取生产效率的提升，用量本身就被当作数字化程度的指标。如今的焦点变成：这笔支出的产出是什么，能不能算清楚。
一家美国出行平台的经历被反复提起。其技术负责人在一次两小时的内部演示中花掉了1200美元；工程团队四个月把全年AI预算用完；84%的工程师在使用具备自主执行能力的编程助手，已提交代码中有70%来自AI工具。公司随后做了一个很现实的决定：给每位员工、每个工具设定1500美元的月度支出上限。
企业的应对办法，是在自己和模型之间加一层“路由”。不同价位的模型被排成一条性价比曲线，简单任务交给便宜模型，复杂任务才交给最前沿的模型。前沿模型与廉价模型的输出价格差距最高可以到上百倍，这个价差本身就是这层路由存在的理由；一家代表性编程工具的官方口径是，在保持编码质量的前提下成本可以下降三到五成。开放模型路由平台每周处理的token已经达到25万亿的量级。
这件事对硬件需求的含义是双向的：token总量还会继续涨，但价值分布正在向廉价推理和中间调度层转移。
另一个冲击来自能力端。海外头部模型发布后不到一个月，智谱的GLM-5.2和月之暗面的Kimi K3接连推出，他们公开评测的分数已经很接近。最让美国投资人担心的不是中国模型本身，而是如果最前沿的能力可以在一个月内被逼近，那么在模型层投入的巨额资金，回报还能不能成立。
至于要不要限制中国开源模型，美国国内争议很大：一方从国家安全出发主张限制，另一方强调开放权重对竞争、成本和安全测试都有价值，目前没有定论。
投资人开始算另一笔账
顺着这条链往上，就到了云厂商。
过去两年，驱动硬件板块持续上涨的动力之一，是云厂商不断上调的资本开支。截至7月23日，北美五大云厂商2025年合计资本开支4115亿美元；2026年一致预期约7739亿美元，同比增长88%；2027年约1.02万亿美元，同比仍有32%——两年增长2.5倍，并首次突破一万亿美元。从总量看，没有任何减速的迹象。
但谷歌财报之后，投资人开始怀疑资本开支与硬件板块表现之间的相关性正在脱钩。
脱钩的原因，是三件事同时在变。
第一，钱的构成变了。投资人担心，本轮上调的金额主要被用来采购存储等核心零部件，对算力本身的增长帮助不大。换句话说，同样一美元的资本开支，买到的算力比过去更少，这对上游卖零件的是好事，对云厂商自己的投入回报率却是稀释。
第二，钱的来源变了。谷歌二季度单季资本开支已相当于同期经营现金流的115%，自由现金流上市以来首次转负，公司需要通过股权和债权融资来支撑不断加大的投入。扩张正在从“赚多少花多少”转向“先融资再说”。
更深一层的变化是资产结构。历史上第一次出现这么多轻资产的软件与互联网公司同时向重资产转型，市场缺少可比的估值经验，这也是折旧问题在每一场业绩会上都被反复追问的原因。
第三，订单的对手方变了。部分在手订单的另一端，是云厂商自己投资过的AI实验室。订单的质量因此不取决于终端需求，而取决于对手方还能不能融到下一轮钱。
钱在转圈：一条正在成形的循环
这是本次走访中，被追问最多、也最值得单独说的一件事。
从2025年开始，英伟达、AMD等芯片企业陆续对OpenAI、Anthropic等实验室提供融资，以换取芯片订单。据公开披露与媒体报道，英伟达对其中一家的投资规模最高可达1000亿美元，AMD于7月宣布向另一家投资最高50亿美元，换取最多2吉瓦的加速器部署。形式各异，实质相同——上游用股权换订单，提前锁定未来收入。
拿到钱的实验室，转手把钱付给云厂商买算力。据媒体报道，其中一家与甲骨文签下了约3000亿美元的云服务合约。而云厂商为了交付这些算力，又回过头去向芯片厂采购数百亿美元的芯片。
一条闭环就这样合上了：芯片厂出资→实验室买算力→云厂买芯片→回到芯片厂。
这条链条的问题不在于单笔交易有什么不妥，而在于它让“需求”这个词变得难以判断——当一部分收入来自上游自己投出去的钱，外部观察者很难分清哪些是真实的市场采纳，哪些是资本的体内循环。这也是近期海外关于“是不是泡沫”的讨论中，被引用最多的论据。
也并非所有上游都愿意参与。台积电在7月16日的业绩说明会上被问到是否会跟随客户做类似的财务安排，管理层的回答是“目前没有”，理由是与客户按现行模式合作顺畅。一家掌握全球最先进制程产能、议价能力最强的公司选择站在圈外，本身就是一个信号：这类安排更像是竞争位置偏弱一方的选项，而不是行业惯例。
那么，下一个可能被卷进来的是谁？
我的判断是存储。这一轮涨价中盈利改善最明显、现金最充裕的就是三家存储原厂。目前它们仍然是“净收款方”——通过长期供货协议向客户收取预付款，把未来的现金流提前变现，方向和芯片厂相反。但迹象已经出现：今年5月，三家原厂同时出现在一家头部AI实验室的融资名单中，官方定位是“战略基础设施伙伴”，并同步签署了多年供货协议；6月，其中一家与该实验室达成了联合设计、多年供货、内部部署与参与融资的一揽子协议。
如果存储厂从收钱方变成出钱方，意味着这轮扩张的资金支撑，从云厂商的自有现金流，转到了周期弹性最大的一类公司的资产负债表上。这会是这条循环里最新也最脆弱的一环。
供给侧：涨价之后是扩产
需求侧在算账，供给侧却在加速扩产。
从全球31家主要制造企业自下而上汇总，半导体制造环节的资本开支将从2025年的1681亿美元，增长到2028年的3417亿美元，三年翻倍，年均复合增速27%。增量高度集中在最先进的逻辑代工和三家存储原厂手上——这在历史上并不常见，过去牵动整个行业节奏的通常是代工，而不是存储。
这意味着AI的驱动力正在换挡：从“涨价”切换到“扩产”。涨价阶段受益的是掌握产能的原厂，扩产阶段受益的则是卖设备的公司。按这一测算，2028年对应的晶圆厂设备投资约2414亿美元，而2026～2028三年合计制造投资为8612亿美元。设备厂商本季度财报也印证了这一点——前道、后道、封装、测试的收入与指引同时上修，先进封装相关的占比明显提升。
但设备并不是安全垫。过去三轮下行周期，起点全部在存储：存储阶段见顶之后的26周，主要设备公司的平均跌幅只比存储龙头好两个多百分点，同期终端和代工的回撤都明显更小。原因不难理解，设备订单来自存储厂的扩产决策，两者业绩并不同步，股价却高度同步。这也是本次路演中，投资人对设备最集中的顾虑。
另一类资产是终端。相对设备，苹果这类终端硬件公司在本次路演中的关注度明显更低，但有一个现象让投资人重新审视它们：部分AI收入占比不高，但现有业务壁垒较高的大型科技公司，年内市值表现反而好于一些AI核心标的。市场因此讨论所谓“反AI资产”——在AI叙事阶段性降温时，这类公司是否会取得相对收益。
存储：一半人问见顶，一半人问抄底
这次走访中分歧最大的板块是存储，而分歧的形态本身很有意思：一半投资人问“存储是不是已经见顶了”，另一半问“明年市盈率只剩三四倍，什么时候能涨回来”。同一个板块，两拨人问的是完全相反的方向。
要把分歧拆开，先得承认一件事：所谓“见顶”其实是三件不同的事，它们不在同一天发生。
涨价的斜率顶已经出现。传统内存的合约价环比涨幅，从今年一季度的90%～95%，回落到二季度的58%～63%、三季度预期的13%～18%。价格水平仍在创新高，但加速度已经转负，这一点多空双方没有争议。
股价和盈利预期的顶大概率已在6月出现。海外五大原厂股份在6月中下旬先后见顶，一个月内回撤27%～50%。
价格和财报利润的顶还没有确认。合约价、出货量和毛利率都还在上行，而合同与会计确认还要滞后一到三个季度。
分歧就落在这条斜率之后，分成两派。
乐观的一方在等高带宽内存补涨。由于高带宽内存走年度合约、普通内存按季度重定价，目前出现了“高端产品反而不如普通产品赚钱”的倒挂。这一派期待现货紧张最终传导到高带宽内存，在2027年度合约重签时带动其价格显著上升，把倒挂修复掉。窗口很明确——四季度谈判、明年一季度生效。
悲观的一方担心供给提前放出来。他们的顾虑是，原厂会不会采购更贵但交期更短的高数值孔径光刻设备来加速扩产。这一点要看的不是设备型号，而是新厂房的动土和设备进场进度——决定未来两年供给的是洁净室和厂房，不是光刻机的机型。
至于“市盈率只有三四倍是不是很便宜”，这里有一个周期股的常识值得提醒：在传统周期股框架里，市盈率最低的时候恰恰对应盈利峰值，往往是卖出而不是买入的时点。当下的问题在于，几乎所有参与者都按这套框架在交易，估值因此被压得很低，低市盈率本身的指示意义也就相应下降了。
对中国意味着什么
海外资金对中国科技资产的兴趣，可以归为两条链。
第一条是全球AI产业链上的中国公司，以光模块和印制电路板为代表。这一类的共识度最高：中国在这两个环节已经具备明显的全球竞争力，而且业绩可以用海外客户的订单交叉验证。对海外资金来说，这是投资门槛最低的一类。
第二条是国产化，覆盖代工、AI芯片设计和设备。这一条的定价方式完全不同：买的是国产替代的确定性和稀缺性，而不是当期盈利，因此对业绩兑现节奏最敏感。买方在这一侧最关心的不是终局，而是未来一到两个季度能不能兑现，最近的一个集中验证窗口是三季报。
政策方面，美国有两部法案在国内讨论得不多，但值得关注。
一部是《远程访问安全法案》（RASA），立法意图是把“隔海租用受管制算力”纳入授权管理。也就是说，即便芯片不出境，通过境外数据中心远程使用同样可能需要许可。目前该法案已经获众议院通过，仍需参议院批准并签署成为法律才能生效。若最终落地，影响可能主要体现在美国云厂商与海外数据中心的客户审查和准入趋严，从而抬高海外训练的合规成本与周期，而不是直接关停机房。
另一部是《硬件技术控制多边协同法案》（MATCH），本质是要求荷兰、日本采用与美国等效的出口管制规则，至少覆盖所有浸没式光刻设备。该法案目前处于提案阶段，最大的变量是相关国家是否配合。它针对的不只是新设备销售，安装、校准、维修、软件与固件升级、工艺支持等全生命周期服务，也可能被纳入许可范围，这不仅会影响新增采购，也将影响存量设备的可用率和扩产节奏。
第三个变量是针对中国开源模型的限制，不过现实约束在于美国企业自身的成本诉求。在开放模型平台上，中国模型已经占到美国企业调用量的三成以上、峰值接近46%。
总体来看，美国中期选举临近时，对外政策通常会阶段性收紧，但工具的选择可能偏向范围窄、可执行、对美国企业伤害较小的方向。这些判断都存在不确定性。
将这一周的观察总结成一句话：AI发展没有见顶，但驱动力已经从涨价切换到扩产；与此同时，为这一切付账的人，开始算账了。
而算账不等于停下来。企业还在买token，云厂商还在加资本开支，制造端投资三年要翻一倍。但从企业给每个工具设支出上限，到投资人追问回报率和资金来源，再到台积电拒绝为客户提供融资，这些细节都说明一件事：这轮投入正在从“信心驱动”进入“核算驱动”的阶段。
对市场而言，这未必是坏消息。真正的风险从来不是有人开始算账，而是没有人算。
（作者系华泰证券研究所全球科技战略首席分析师）
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黄乐平
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