BlockBeats 消息，7 月 8 日，亚马逊为 AI 基建再度举债，Meta 因潜在云算力出租计划在 7 月反弹，华尔街则一边追逐 AI 概念股，一边重新计算这场建设热潮的回报率。

在经历了两年多由 Nvidia 芯片、云资本开支和大模型融资推动的行情后，投资者的问题正在变得更具体：数千亿美元的数据中心、GPU 和电力投入，最终会沉淀为利润，还是只会变成折旧和现金流压力？

美国银行证券和 SemiAnalysis 本周给出了两条相互呼应的线索。前者将 Amazon、Alphabet 和 Meta 的 AI 资本开支上调到新的高位，试图用 GW 数据中心容量来衡量云巨头的未来收入潜力；后者则将 Anthropic 描绘成前沿模型公司中少数已经接近「利润验证」的样本。

美国银行证券在 7 月 7 日发布的互联网行业报告中上调了大型云厂商资本开支预期，认为 Amazon、Alphabet 和 Meta 将继续优先保证数据中心容量，而不是短期自由现金流。一天后，SemiAnalysis 的一份 Anthropic 财务分析报告则给出了另一个侧面的答案：如果模型公司能够把算力转化为高毛利软件收入，AI 基建投入可能正在进入可验证的商业化阶段。

BofA 预计，三大互联网巨头的数据中心容量将从 2025 年底约 27GW 增至 2026 年 39GW，并在 2027 年达到 57GW。Amazon 被认为是扩容最快的公司，2026 至 2027 年预计新增约 15GW 容量，Google 约 9GW，Meta 约 6GW。

这意味着 AI 竞争已经不只是模型参数或应用分发的竞争，而是电力、芯片、服务器、内存和数据中心建设能力的竞争。BofA 将 AWS 2026 年资本开支估为 1590 亿美元，Alphabet 为 1950 亿美元，Meta 为 1450 亿美元；到 2027 年，这三个数字分别升至 2300 亿美元、2900 亿美元和 1850 亿美元。

投资者的担忧也很直接：这些支出是否会变成长期折旧压力和利润率下行，而不是未来收入。

BofA 的答案偏乐观。该行认为，每 GW 数据中心容量本身正在成为可估值资产。其测算显示，AWS 2026 年每 GW 云容量年收入约为 106 亿美元，Google Cloud 约为 157 亿美元。到 2030 年，AWS 云收入可能达到 4090 亿美元，Google Cloud 达到 3870 亿美元。如果 Meta 能将部分 AI 容量外部销售，潜在收入机会也可能达到 1100 亿美元。

SemiAnalysis 对 Anthropic 的分析则把这个逻辑推向模型公司层面。截图显示，该报告标题称 Anthropic 2026 年第三季度利润将超过 10 亿美元，并将其描述为「Anthropic IPO 财务高峰」。报告称 Anthropic 已在 6 月 1 日秘密申请首次公开募股，并认为它可能成为首个以清晰盈利路径进入公开市场的前沿 AI 实验室。

这份报告的核心判断是，Anthropic 在 B2B 市场、Claude Code 和企业软件开发场景中具备更强的货币化能力。与依赖消费者流量或高额补贴的 AI 产品不同，企业开发工具一旦进入工作流，就更容易形成高频使用、付费订阅和较高毛利率。

两个报告放在一起看，AI 行业的叙事正在发生变化。云厂商在建设底层容量，模型公司在证明这些容量可以被重新包装为软件、API、企业代理和代码工具收入。前者决定供给，后者决定回报率。

风险仍然突出。BofA 指出，电力供应可能是数据中心容量扩张的关键瓶颈；高资本开支也会继续压制自由现金流。对 Anthropic 这类模型公司而言，盈利能力能否持续，取决于推理成本、客户留存、价格纪律以及竞争对手是否发动价格战。

但市场正在寻找一个可复制的公式：如果每 GW 算力可以稳定产生数十亿美元收入，如果模型应用能够覆盖计算和基础设施成本并产生经营利润，那么 AI 基建周期就不再只是资本开支周期，而是新一轮云收入周期。

Anthropic 因此成为一个重要测试案例。它不拥有 AWS 或 Google 那样的全球云基础设施，却可能通过模型、代码工具和企业客户，把外部算力转化为高价值收入。对投资者来说，这正是 AI 泡沫论与平台重估论之间的分界线。