追兵在后，电网断电在即：美国AI 巨头“资本开支”能撑多久？

文｜科技说

2026 年Q2 美国科技公司财报季可谓是精彩纷呈了，一方面Kimi3 发布之后，一些企业已经颇感几分寒意（费城半导体指数已经进入技术性熊市），另一方面由于大手笔的资本开支，谷歌这类土豪企业的自由现金流都开始转为负数，Meta 的自由现金流更是暴跌 90%。

问题就来了，在后有中国企业追赶，根据美国媒体消息，美中AI 差距已由过去的半年缩短至 3 个月左右，后有自己现金流的局限性的情况下，美国科技企业又当如何面对呢？

本文核心观点：

其一，Kimi3 对美国AI 业的冲击不仅仅在于模型性能，更在模型性价比；

其二，目前云计算企业的资本开支预期仍然强烈，无此业务的Meta 则开始收敛；

其三，美国电力问题短期将提高算力中心成本。

Kimi3 冲击美国AI 叙事

虽然kimi3已经发布半个月，但市场中的讨论热度仍未能散去：

1）提振了整个开源大模型阵营的信心，大幅缩小了与闭源大模型的距离；

2）尽管在性能上，Kimi3落后于GPT-5.6 和Fable5，但以Token 的消耗来测算，其又是性价比最高的。

与先前大模型厂商一味堆算力打榜不同，当前市场越发倾向于将模型效率和Token 消耗对比去看，也就是说“买方”越发倾向于大模型的性价比。

据 Artificial Analysis测算，随着推理强度由low 提高至max，GPT 5.6 Sol 的综合得分逐步上升；在接近最高能力水平时，其输出 Token数量仍低于多数同档模型，尽管OpenAI面对Anthropic 有力所不逮之感，但仅就GPT 5.6性价比来说还是领先Fable5 的。

但Kimi3 之后，上述说法就要改写了。

根据 ArtificialAnalysis的测算，GPT 5.6 Sol和Kimi K3 的综合得分接近，单任务成本也处于相近水平，但Kimi3 消耗的资金要小于GPT 5.6 Sol。

对于美国大模型厂商，以上消息必然会改写行业叙事：当中国厂商同时保持模型先进性和成本优势之后，美国“买方”必然会用手中订单投票。更为重要的是，中国厂商（阿里Qwen，Kimi，Deepseek）均以开源大模型为首要发展方向，而开源又具有天然的普及效率。

最新有媒体也披露，美国企业越发倾向于采购中国大模型，美国科技企业自然就要面临：

1）原有潜在客户预期在收窄；

2）资本开支仍在膨胀期内；

3）随着中国大模型的持续发展，会恶化美国科技企业的损益表预期。

以上机制作用之下，7 月就成为美国科技企业的大跌月，市场进入低迷期。

资本开支保云计算，电力成美国企业瓶颈

对于美国科技来说，当前的情况确实有点骑虎难下的感觉，如果进一步追加预算投资数据中心，无疑会增加未来现金流和损益表的难度，但若就此偃旗息鼓，以往的投入很有可能沦为“沉没成本”，企业们硬着头皮也得冲。

面对此情况，不同企业口径开始悄然改变，比如Meta将2026年资本开支预测区间从1250亿—1450亿美元收窄至1300亿—1450亿美元——上调下限、维持上限不变，虽然绝对规模仍在增长，但上限未动被市场解读为增速可能开始放缓的信号。

谷歌将2026年资本开支指引从1800亿—1900亿美元进一步上调至1950亿—2050亿美元，并明确表示2027年还将"显著增加"投资。

不同企业采取不同的资本开支态度，许多朋友将此解读为：谷歌仍然要全力追赶AI，而Meta 则更在意现金流的稳定性诸如此类。

上述说法很有一番道理，逻辑也很自洽，但我们认为事实并非如此简单，而是其背后商业形态所决定的。

在头部科技企业中，Meta 当是为数不多没有云计算业务的企业（尽管近期扎克伯格一直在推动云计算业务，比如对外出租算力，但仍然属于计划阶段），也就是说其所储备的算力主要乃是自用，其需求就要受限于自身业务的发展情况，是基本可以测算的。

谷歌则不同，2026 年Q2云营收同比大增82%至248亿美元、云积压订单达5140亿美元，AI 极大推动了云计算的发展，以业务增速和订单积压情况来看，未来算力需求仍然是相当旺盛的。

此外，我们还要提醒大家，中国开源大模型性能提高之后，也会进一步提高第三方云计算的算力需求，也就是说Kimi3 的发展虽然会冲击谷歌大模型的应用，但极有可能会拉动谷歌云的需求。

我们再看亚马逊，2026 年Q2云计算业务AWS 营收同比增长 37%，受此利好因素影响，2026年资本开支指引上调200亿美元至2200亿美元，同比增幅高达71.4%。

分析至此，大家可能可能也都明白了：对于美国科技企业来说，守住大模型的先进性固然重要，但能否有足够算力供给给云计算也是重要之事，换句话说，当前一部分资本开支需求，已经由以往的保模型算力，悄然切换至保云端算力上。

尽管如此，我还是要给这些企业泼盆冷水，对于美国企业来说其算力中心建设的制约因素除了芯片，存储这些众多周知的困难之外，更有电力这个拦路虎。

7 月28日，美国最大电网运营商PJM致函利益相关方，宣布最快于2027年中期，未能自行保障足够发电供应的数据中心，将在用电高峰期间被临时切断电网连接。也就是说，人工智能热潮正将电网推向临界点，数据中心或将面临强制断电。

AI算力刺激电力需求已经不是秘密。预计到2030年，数据中心将带来33-68GW（中值50GW）的新增电力负荷，占美国同期全部电力增长近一半。到2035年，其用电量预计将增至目前的4倍，占全国发电量的五分之一，但与此同时美国电网基础设施老化严重，且新建电厂和输电线路并网缓慢，往往需要5年甚至更久。美国银行预测，2026至2030年间，美国将面临高达100GW的电力缺口。

对于科技公司来说，其资本开支除了要购买芯片，机柜，存储等科技元件之外，亦要分出大半精力去解决电力紧缺的问题，比如谷歌在德州试行“电力优先”策略，为数据中心配套建设超过1GW的风能、太阳能及储能系统。