2026.10.03 | AC | Macro | AI Crowding Out Capital Markets

摘要

• AI的“挤出效应”正在从HBM、电力、光纤、燃机和工程资源，扩展到资本本身。资本也是一种投入品，利率就是资本的价格。
• 美国财政融资需求本来就处于高位：2018—19年私人持有净市场化融资年均约1.26万亿美元，2023—26E升到约2.41万亿美元。与此同时，五大美国科技公司的CapEx预期在一年内从2027年约4500亿美元上修到约1.2万亿美元。
• 本文从两个视角看高利率下的股票分化：企业层面看增量ROIC与WACC、再投资规模与持续时间；股票层面看EPS增长能否跑赢PE压缩。高增量ROIC与高增长兼具的公司更能抵御逆风，成熟低增长资产更容易受压。

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一、AI挤出效应的下一站，是资本

过去两年研究AI产业链，会反复看到同一个现象：最稀缺的资源总会被AI先拿走。HBM不够，AI先拿；高端PCB、玻纤、铜箔不够，AI先拿；电力、燃机、光纤和工程团队不够，还是AI先拿。原因并不复杂，只要AI客户认为新增投入可以产生足够高的回报，它就愿意支付比原有需求更高的价格。

Morgan Stanley今年5月给过一组非常直观的数据：过去一年，用于数据中心布线的铜价上涨约40%，燃气轮机价格上涨约50%，Memory价格上涨约150%—300%。正常需求面对这种成本上涨应该收缩，但AI资本开支预期反而持续上修。MS因此把AI投资称为“price-insensitive”——至少到目前为止，AI对投入品价格的敏感度明显低于传统需求。

笔者认为，现在同样的逻辑开始发生在另一种投入品上：钱。资本也是一种商品，利率就是资本的价格。过去我们讲AI挤出非AI的物理资源；随着资本开支规模继续上升，AI正在进入整个经济的资本池，开始和政府、地产、传统企业、消费公司以及其他投资项目竞争资金。

二、资本本来就不宽裕：美国财政融资需求的底部已经抬高

如果只是AI企业自己增加投资，这个故事还不足以解释为什么资本价格可能长期偏高。更重要的背景是，美国政府本身就在持续、大规模地向市场融资。

美国财政部公布的“私人持有净市场化融资”（privately-held net marketable borrowing）可以近似理解为市场需要消化的新增财政融资。2018—19年，这一数字年均约1.26万亿美元；2023—26E已经升到年均约2.41万亿美元。2020年的4.28万亿美元是疫情冲击造成的一次性尖峰，真正值得关注的是：疫情过去后，融资需求没有回到旧常态，2万亿美元以上逐渐变成了新的底部。

注：2026E中Q1、Q2为实际，Q3、Q4为美国财政部2026年8月预测。资料来源：U.S. Treasury；笔者整理。

对本文来说，只需要抓住一个背景：美国政府每年已经需要市场提供约2万亿美元级的新增融资，AI恰恰在这个时候又出现了一条规模迅速扩大的私人投资需求曲线。

三、AI资本需求还在上修，而且上修速度远快于市场原先预期

Morgan Stanley对AI资本开支的预测变化，本身就是这轮资本需求冲击最好的数据。约一年前，MS对五大美国科技公司的判断还是：2026年和2027年CapEx都在约4500亿美元。到2026年一季度财报之后，同口径预测已经上修到2026年约8000亿美元、2027年约1.2万亿美元。最新公开研究进一步给出2028年约1.4万亿美元。

换句话说，2027年的同口径CapEx预期在一年左右时间里从4500亿美元变成了1.2万亿美元，接近原预测的2.7倍。这里最重要的不是某一个静态数字，而是资本需求曲线本身一直在往右移。

资料来源：Morgan Stanley Research。当前同口径五大美国科技公司2028E CapEx约1.4万亿美元。

而且投入品成本的上涨并没有把这条曲线压回去。铜+40%、燃机+50%、Memory +150%—300%，AI公司仍然继续加预算；融资成本上升之后，发债和其他融资也没有明显停止。这个现象与HBM、电力短缺本质上一样：AI项目的预期回报足够高，因此能够接受更高的边际投入价格。

四、第一种视角：资本变贵以后，真正重要的是增量ROIC和WACC的差

如果资本本身开始变贵，第一件要重新审视的事情，不是Growth还是Value，而是一家公司继续投入资本以后，到底还能创造多少价值。

最简单的判断就是：新增资本回报率，要显著高于资本成本。

假设一个项目的增量ROIC是30%，WACC从7%升到9%，项目的经济性当然会变差，但新增资本仍然可以创造约21%的超额回报。只要前面的市场空间足够大，公司仍然有很强的动力继续投资。

这正是今天AI资本开支表现得异常“刚性”的原因。Morgan Stanley对几种主要GenAI商业模式做过bottom-up测算，部分模式的ROIC可以达到25%—50%，单纯出租下一代AI算力的基准情景也能达到约30%。这并不代表所有AI项目最终都能兑现这个回报，但至少解释了为什么铜、Memory、燃机甚至融资成本都在上涨，hyperscaler的资本开支预算却还在不断上修。

反过来，一个传统项目如果只能赚9%，WACC从6%升到8%，原本3%的超额回报只剩1%。资金成本再高一点，这个项目可能就不值得做了。

所以，高利率真正改变的是全社会的资本回报门槛。

长期价值创造 ≈（增量ROIC − WACC）× 可再投资资本规模 × 可持续年限

这不是一个会计恒等式，而是一个长期投资框架。它把“好生意”拆成三个问题：

第一，看新投入的一块钱到底能赚多少。这里应该看增量ROIC，而不是公司过去十年的平均ROIC。

第二，看这样的高回报资本还能投多少。一个ROIC达到50%的小生意，如果全世界只能再投入10亿元，能够创造的绝对价值仍然有限。

第三，看这种机会还能持续多久。真正的超级复利公司，不只是回报率高，而是能够以很高的回报率，把越来越大的资本持续投入很多年。

因此，单独看“ROIC高不高”并不够。真正稀缺的是：高增量ROIC + 大规模再投资空间 + 足够长的持续时间。

这也是为什么资本成本上升以后，一些过去被认为非常优质的成熟资产，反而未必占优。

五、成熟资产的问题，不是ROIC不高，而是已经没多少地方可以继续投

很多成熟消费、品牌和服务公司，历史ROIC其实非常高。

但历史ROIC高，只说明现有业务很好，并不代表今天再多投入100亿元，还能获得同样的回报。

一家成熟公司可能拥有25%的存量ROIC，但市场已经接近饱和，每年只能把利润的10%—20%重新投入业务，EPS长期只能增长4%—5%，剩余现金主要用于分红和回购。

在过去的低利率环境里，这类资产非常有吸引力。无风险利率只有1%—2%，一个能够稳定提供现金流、再加4%—5%增长的公司，自然值得支付很高的估值。

但当资本成本整体抬升以后，它会同时受到两层影响。

第一层是企业内部。原来一个9%回报、6%资本成本的新增项目，还可以创造3%的超额回报；WACC升到8%以后，只剩1%。越来越多边际扩张项目失去经济性，公司的再投资空间进一步下降。

第二层才是股票估值。以前投资者愿意为了稳定现金流支付很高的PE，是因为替代资产的收益率太低。现在无风险资产本身就能提供更高的收益率，成熟公司必须提供更高的预期回报，估值自然需要下降。

所以，成熟资产的问题并不是“公司不好”，而是它们的存量ROIC可能仍然很高，但增量ROIC下降、再投资空间有限，盈利增长又不够快。

资本成本一旦抬升，这类资产缺少一个足够强的基本面增长引擎去抵消估值压力。这也是为什么“高ROIC”不能简单等同于“高长期股票回报”。真正重要的是，公司今天还能不能以高ROIC继续把大量资本投出去。

六、第二种视角：股票最终还是要看EPS能不能跑赢PE压缩

从股票价格的角度，这件事情又可以简化成另一个框架：

股价 = EPS × PE

利率上升主要影响的是PE。折现率提高以后，同样一笔未来现金流今天值的钱更少，市场愿意支付的估值倍数自然下降。

而增长影响的是EPS。所以高利率环境下，一只股票能不能上涨，并不取决于“成长股怕不怕利率”，而取决于EPS增长和PE压缩，哪一个速度更快。

这是理解过去两年AI行情最重要的一点。

假设一家公司的PE从40倍降到25倍，估值压缩37.5%。如果EPS不增长，股价当然会大幅下跌。

但如果两年时间里EPS从1元增长到2元，盈利翻倍，那么原来的股价是1 × 40 = 40，两年后的股价是2 × 25 = 50。PE已经从40倍杀到了25倍，但股票仍然上涨了25%。

利率并没有失效，估值压缩也真实发生了。只是：EPS上修速度 > PE压缩速度。

所以，高增长当然可以抵御高利率。如果一家公司未来两年的盈利真的能够翻倍，那么100%的盈利增长完全有可能覆盖20%、30%甚至更大的估值压缩。

成熟资产的问题正好相反。如果EPS每年只增长4%—5%，而PE因为资本成本上升压缩20%，它需要很多年才能靠盈利增长填平这部分估值损失；真正的高增长公司，如果EPS每年增长30%、40%甚至更快，完全可能一边被压PE，一边继续上涨。

所以，从股票角度看，高利率环境真正有优势的资产，往往同时具备两个特征：基本面上，增量ROIC显著高于WACC；股票层面上，EPS增长足够快，能够跑赢PE压缩。

这两个视角其实讲的是同一件事：前者解释利润为什么能持续高速增长，后者解释为什么这种增长最终还能转化成股票回报。

七、但“高增长”本身也不够，AI内部会越来越分化

这套框架同样不能被理解成“只要是AI、只要增长快，就能在高利率环境里赢”。高增长也分很多种。

一类公司的增长来自高回报的内部再投资。它拥有很高的增量ROIC，本身产生大量现金，前面的市场空间又足够大。今天多投入100亿元，未来能够产生远高于资本成本的利润，因此公司可以不断把现金重新投入，再产生更多现金。这是一种会自我强化的增长。

另一类公司的收入同样可能增长50%甚至100%，但增长依赖不断融资。需要持续建设数据中心、购买设备、增加债务，资产折旧快，客户集中度高，几年后的设备残值又不确定。

假设这样的项目ROIC只有10%，而WACC已经达到9%，它虽然增长得很快，每投入100亿元却只能创造1亿元左右的经济利润。如果资金成本再提高一个百分点，ROIC 10% − WACC 10% = 0。这时候收入继续增长，并没有创造新的经济价值。

再往上走，甚至可能出现一个看似反常的结果：公司增长越快，消耗的股东价值越多。

所以未来AI内部真正应该比较的，不是谁的收入增速最高，而是谁能够同时满足：增量ROIC足够高；需要的外部资本足够少，或者融资成本足够低；还有足够大的市场可以继续投入；这种高回报能够持续足够长时间。

高资本成本不会让所有AI资产一起受益。恰恰相反，它会加速AI内部的分化。

八、从物理稀缺到资本稀缺

把前面的逻辑放在一起，这篇文章真正想讨论的其实不是“AI是不是导致了美国利率上升”。财政赤字、通胀、货币政策当然仍然是更大的宏观变量。

更值得研究的是另一个变化：AI正在成为一个规模足够大的新增资本需求方。

过去几年，AI已经反复展示过同一种行为。HBM不够，AI愿意支付更高价格；电力不够，AI愿意为更快通电支付更高成本；高端光纤、铜箔、玻纤、燃机和工程能力紧张，AI同样可以用更高的价格把资源吸引过来。

本质上，这些现象都有同一个原因：只要预期投资回报足够高，AI就能够承受更高的投入价格。

现在，这套逻辑开始延伸到资本。美国财政本身每年已经需要市场消化2万亿美元级的新增融资；与此同时，大型科技公司的AI资本开支从几年前的几千亿美元，快速走向万亿美元级。资本也开始变成一种需要竞争的投入品。

而资本和HBM、电力没有本质区别。物理世界里，资源紧张的价格信号是涨价、交期拉长和产能被挤占；金融世界里，资本紧张的价格信号，就是更高的资金成本，以及更高的投资回报门槛。

这也解释了为什么未来的股票分类，可能越来越不能简单停留在Growth和Value。真正有意义的分类是两个维度。

第一个维度看企业：增量ROIC比WACC高多少？还有多大的资本可以继续投入？这种高回报还能持续多久？

第二个维度看股票：EPS增长能不能跑赢PE压缩？

一家公司如果同时满足这两个条件，它就有能力在高资本成本环境里继续创造价值。反过来，即使是一家历史ROIC很高的优质成熟公司，如果没有足够的再投资空间、盈利增长又只有低个位数，它仍然会面对估值和增长的双重逆风。

所以，高利率时代真正有优势的，并不是简单意义上的“成长股”，而是高增量ROIC + 大规模再投资空间 + 高EPS增长。

AI之所以在今天显得格外突出，也不是因为它天然不怕利率，而是目前最强的一批AI公司，恰好同时具备了这些特征。过去两年，AI先把内存、电力和各种物理资源变贵了；下一种被重新定价的资源，可能就是钱。

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