整理 & 编译：深潮 TechFlow

嘉宾：Thomas Hughes，市场分析师

主持人：Jessica Mitacek

播客源：MarketBeat

原标题：Wall Street Just Gave a Dire Warning。 (Most Aren't Ready)

播出日期：2026 年 6 月 25 日

要点总结

分析师 Thomas Hughes 认为，过去 18 个月里超大规模科技公司和 AI 基础设施企业虽然新增了约 7500 亿美元债务，但同期积累的相关积压订单已经达到约 2.1 万亿美元，规模大约是前者的 3 倍，这意味着眼下令市场恐慌的“烧钱”更像是兑现已签约需求前的前置投入。按他的判断，真正的收入确认大概率要等到 2027 年末到 2028 年初第一代 AI 数据中心陆续上线后才会明显体现，因此未来几个季度波动仍会持续，但大市值科技股和核心基础设施公司的长期上行逻辑并没有被破坏。

精彩观点摘要

市场恐慌与“烧钱”误读

• “市场之所以犹豫，核心还是担心数据中心扩建和大规模支出会冲击这些公司的债务、资产负债表和现金流。”
• “过去 18 个月里，超大规模云厂商和 AI 基础设施公司为了推进数据中心建设，大约新增了 7500 亿美元债务，投资者看到现金流从高位快速滑落，短期内当然会紧张，这无论对市场情绪还是股价表现，都会形成逆风。”
• “AI 发展有风险，但这是执行层面的风险。它更可能表现为阶段性的价格调整，而不是股价彻底崩塌。拉长时间看，这些公司大概率还是会继续往上走。”

积压订单才是更关键的领先指标

• “最能说明这不是‘讲故事式的新兴科技叙事’，而是科技体系升级的一点，就是积压订单。现在这轮支出、债务扩张和数据中心建设，并不是为了赌未来也许会有业务，而是为了交付已经签约的业务。”
• “这意味着，长期逻辑是它们会把今天举债投入的资本，转化成规模大约 3 倍于债务的未来收入。”
• “未来几年我们看到的应该会是相当强劲的增长，与此同时债务水平会逐步回落，自由现金流会恢复，回购也能重新加速。”

收入兑现时间差与市场波动

• “我认为整体上它们其实解释得还不错，因为这些合同的确认周期本来就偏后置，很多都依赖未来才会释放的算力。你得意识到，当前现有算力基本已经接近满载，这也是为什么价格正在上涨。”
• “虽然现在看起来积压订单已经有 2.1 万亿美元，但其中很大一部分不会立刻确认成收入，可能要等到 2027 年末甚至 2028 年初，等这些新数据中心真正上线之后，才会开始比较明显地转化为实际收入。”
• “未来几个季度波动还会继续。AI 泡沫大概率会进一步膨胀，这会在财报季之间继续制造相当可观的上冲机会；与此同时，市场也会不断找到新的理由去担心、保持谨慎，或者单纯进行获利了结，于是回调也会频繁出现。”
• “在当前环境下，价格走弱更像买入机会。”

Oracle 的核心位置

• “对我来说，Oracle 最优质的 AI 叙事之一。”
• “它是在为超大规模云厂商服务的超大规模云厂商。它向其他大型云厂商、Meta、各类 AI 实验室，以及大量企业客户，提供高容量、高性能的算力服务。它原本最核心的数据库业务，本来就已经深度嵌入整个云生态，接入了主要云厂商的系统和网络。”
• “从现在的走势看，我认为它已经在构筑一个相当清晰的底部。市场已经严重超卖，对风险的反应也有些过度，现在的结构其实已经很适合反弹，差的只是一个真正推动情绪翻转的催化剂。”

芯片与 AI 超级周期

• “按照现在的情况，Micron 的产能已经排到明年年底了，而这次财报甚至可能把这个时间继续推到 2028 年。这会继续支撑价格预期，也在直接推动它当前的业务表现。支撑它的，不只是销量，还有它能够拿到的价格。”
• “芯片行业本身正处在一个规模巨大的超级周期里。它先是由库存正常化推动，后来又被 AI 进一步强化。只要供给端还无法把产能提升到足以满足需求的程度，这个周期就会持续很多年。”
• “对 AI 的投入会创造新产能和新技术，而这些新产出又会反过来提升效率，让行业有能力投入更多资金去做下一轮升级。换句话说，每一轮投入都会推动技术进步，而技术进步又会推动下一轮更大的投入周而复始。至少从现在看，AI 这套飞轮效应很可能没有明确的终点。”

长期判断

• “这个周期远没有结束。我认为科技股，尤其是头部蓝筹运营商，前面还有很长的好日子。AI 会推动技术不断变化，但这些公司本来就处在最有利的位置，足以顺着这种变化持续往前走。”
• “我们甚至连第一代 AI 数据中心都还没有真正建完。按照目前节奏，第一代数据中心要到明年才会开始陆续上线。”
• “等到真正进入应用阶段，企业开始把这些技术变现，我们就会看到收入和利润开始显现。”
• “它们拥有足够的资金、规模和执行能力，能够把这件事真正做成。”

开场：市场为何突然紧张

主持人 Jessica Mitacek：短短两天里，大型科技股蒸发了超过 2.5 万亿美元市值。市场头条几乎都在说这些科技巨头在 AI 上的烧钱规模已经大到无法忽视，但这轮抛售到底是不是反应过度？在长期视角下，背后是不是还有另一层更重要的故事？今天来到节目的是 MarketBeat 分析师 Thomas Hughes，他会拆解超大规模云厂商目前究竟发生了什么，也会聊到后面 3 家值得重点看的公司。Thomas，我们可以先从市场当下的反应开始。

Thomas Hughes:

几周前市场刚见顶，现在看起来还在努力重新找回上行动能。市场之所以犹豫，核心还是担心数据中心扩建和大规模支出会冲击这些公司的债务、资产负债表和现金流。

主持人 Jessica Mitacek：这个回调在最近 7 天的热力图上确实非常明显，而且几乎都集中在大型科技板块。比如 Oracle 过去 7 个交易日跌了超过 14%，Google 也跌了接近 4%，整个大科技区域几乎一片红。问题是这之前这些公司才刚经历过一轮很猛的上涨，所以大家现在最想知道的，还是这次回调究竟是被什么触发的。最近最常见的一个说法就是“烧钱”，尤其是在二季度财报里，超大规模云厂商披露了大量支出数字。你怎么看这个问题？

Thomas Hughes:

如果粗略来看，过去 18 个月里，超大规模云厂商和 AI 基础设施公司为了推进数据中心建设，大约新增了 7500 亿美元债务，其中还包括一些带来摊薄效应的融资动作。他们一方面在动用自由现金流，另一方面新增债务又在反过来侵蚀自由现金流，因为现金必须拿去维护债务。

过去这些公司还长期大规模回购股票，但原本用于回购的钱，现在也被挪去处理债务，这就是现金流被明显压制的原因。投资者看到现金流从高位快速滑落，短期内当然会紧张，这无论对市场情绪还是股价表现，都会形成逆风。

主持人 Jessica Mitacek：我今天看到 Yahoo Finance 做的一张图，正好也在对比这个变化。问题不只是最近一个季度花了多少钱，而是这些公司已经连续几个季度都在为 AI 扩建投入巨额资本。真正的大问题是，这些投入未来到底有没有回报？这是一次过于激进、风险极高的下注，还是说最终会带来可观收益？这样的现金消耗会不会让超大规模云厂商面临实质性风险？

Thomas Hughes:

有风险，因为金额的确非常大。但说到底这更像执行风险，它们必须把这些系统建起来、上线，然后成功变现。

不过，如果把它和早期新兴科技公司相比，这类风险其实没有那么高。因为这不是一种尚未验证需求、还要从零建立商业模式的新技术，而是现有技术体系的一次演进。几乎所有头部公司都已经卷入这场转型，而且是在协同推动它发生。从这个角度看，风险是被明显削弱的。

技术方向已经很清楚，问题不在于要不要证明这条路成立，而在于能不能把它建好、跑起来、并最终赚到钱。所以我的看法是：有风险，但这是执行层面的风险。它更可能表现为阶段性的价格调整，而不是股价彻底崩塌。拉长时间看，这些公司大概率还是会继续往上走。

主持人 Jessica Mitacek：市场过去已经习惯了这些公司持续领跑，也习惯了它们不断回购、不断扩张、不断拿出优于大盘的增长表现。如今它们进入一轮新的投资周期，需要先重金砸向 AI 基础设施，这确实会让投资者不安。还有一点我想强调，很多散户会觉得 Google、Nvidia 这种股票很“无聊”，但现实是几乎所有投资者都间接持有这些资产。哪怕你不自己买股票，只要有 401（k） 或各类 ETF，通常都绕不开它们，所以大家都想知道这对自己的组合到底意味着什么。

Thomas Hughes:

确实如此，几乎所有人都持有这些股票。它们是最大的收入和现金流来源之一，增长路径也非常清晰。就算投资者没有直接持仓，也大概率通过 ETF 或基金持有了它们。所以，很多人以为自己没有敞口，其实未必。

“烧钱”之外，更重要的是订单积压

主持人 Jessica Mitacek：你认为现在的“烧钱”到底是投资者真正该担心的风险，还是它其实指向了一个更深层、更长期的逻辑？

Thomas Hughes:

我认为它反映的是更长期的逻辑。最能说明这不是“讲故事式的新兴科技叙事”，而是科技体系升级的一点，就是积压订单。

现在这轮支出、债务扩张和数据中心建设，并不是为了赌未来也许会有业务，而是为了交付已经签约的业务。债务在膨胀的同时，这些公司的积压订单也在以更快的速度增长。就目前来看，从超大规模云厂商到 AI 基础设施企业，从芯片到数据中心底层硬件，再到算力租赁，整个链条上的积压订单大约达到 2.1 万亿美元，差不多是新增债务规模的 3 倍。

这意味着，长期逻辑是它们会把今天举债投入的资本，转化成规模大约 3 倍于债务的未来收入。未来几年我们看到的应该会是相当强劲的增长，与此同时债务水平会逐步回落，自由现金流会恢复，回购也能重新加速。

而且还要注意，这些积压订单本身就是按若干年签下来的。我们认为，这 2.1 万亿美元大概率足够支撑未来 3 到 5 年。一旦这批合同消化完，后面还会有新的合同进来。到那时，数据中心已经建好了，就不需要再举新的债，只剩下利润率更好的新合同继续滚动。所以从 AI 的长期前景看，我认为整体非常强劲。

主持人 Jessica Mitacek：这里有个很关键的点。你说的积压订单，不只是那些真正去盖数据中心、卖设备、卖零部件的公司，对吧？我们知道 Google、Amazon、Meta 这些公司正在投入大量资金，等于把钱转移给那些“卖铲子”的基础设施公司。那这种订单积压不仅存在于基建链条，也同样存在于超大规模云厂商自己身上吗？

Thomas Hughes:

当然存在，而且贯穿整个产业链。它不只是体现在支撑 AI 的 GPU，也不只是装配 GPU 的那些零部件和数据中心基础设施上，还体现在真正的算力容量本身。

这些大型超大规模云厂商，以及很多大型软件服务公司，早就已经开始签约、并且还在持续签约未来算力容量。真正支撑整个增长故事的，就是它们对算力容量的需求；而正是这种需求，反过来拉动了基础设施建设。

所以我们现在所处的阶段，本质上还是基础设施扩建期。长期真正的投资主线，是从“建设算力”切换到“使用算力”。一旦算力开始被大规模使用，积压订单就会非常实质性地转化为收入和利润。

订单何时转成收入

主持人 Jessica Mitacek：毫无疑问，市场对 AI 算力空间的需求是真实存在的。无论是企业、公司，还是普通投资者，现在都在越来越频繁地使用 AI。既然需求确实在增长，那这些超大规模云厂商大举扩建也就容易理解了。Google 就是非常典型的例子，它在 AI 上投入巨大，但投资者最关心的是：这些钱未来怎么变成 Google 自己的收入？它的变现路径会怎么走？

Thomas Hughes:

Google 是个很好的案例。你看图表就知道，现在不只是 Google，整个 Mag 7 包括 Nvidia 都已经出现了不错的回调。但在我看来，这更像财报季之间非常正常的市场机制。上一轮财报之后，市场涨得太快太猛了，自然容易为一次修正创造条件。

所以我觉得现在市场更像是在为下一轮上冲重新蓄势。未来两三周到四周内又会进入新一轮财报窗口，而这些公司的报告大概率仍然会不错，至少会继续验证几个趋势：一是资本开支持续坚挺，二是数据中心容量建设还在推进，三是终端市场对算力的需求依然存在。

主持人 Jessica Mitacek：我最近经常听到一种说法：这些财报虽然会披露 AI 扩建支出，因此利好“AI 投资故事”，但问题在于，这些超大规模云厂商有没有在财报电话会上足够清楚地解释，今天的投入将来如何真正变成它们自己的收入？

Thomas Hughes:

我认为整体上它们其实解释得还不错，因为这些合同的确认周期本来就偏后置，很多都依赖未来才会释放的算力。你得意识到，当前现有算力基本已经接近满载，这也是为什么价格正在上涨。

所以，很多合同绑定的其实是未来算力和未来技术。相当一部分数据中心，将会基于新一代产品建设，比如刚开始推出的新平台，也包括 AMD 的 MI450 系列这类尚未正式全面落地的产品。换句话说，虽然现在看起来积压订单已经有 2.1 万亿美元，但其中很大一部分不会立刻确认成收入，可能要等到 2027 年末甚至 2028 年初，等这些新数据中心真正上线之后，才会开始比较明显地转化为实际收入。

主持人 Jessica Mitacek：这个时间点对投资者非常重要。因为如果收入兑现还要再等一到两年，那市场会不会在这段时间里继续反复震荡？很多大型科技股之所以蒸发市值，可能正是因为投资者不愿意承担这段等待期里的风险。你觉得这种围绕高支出、低兑现速度的担忧，会不会在未来 1 到 2 年持续存在？

Thomas Hughes:

我认为未来几个季度波动还会继续。AI 泡沫大概率会进一步膨胀，这会在财报季之间继续制造相当可观的上冲机会；与此同时，市场也会不断找到新的理由去担心、保持谨慎，或者单纯进行获利了结，于是回调也会频繁出现。

但在当前环境下，我认为价格走弱更像买入机会。因为未来推动股价上涨的催化剂，不只是今天的业绩和指引，还包括这些积压订单最终转成现金流和利润的过程。一旦这一步开始兑现，股价就会在更长时间维度上得到支撑。

个股一：Oracle

主持人 Jessica Mitacek：我们刚聊了 Google。接下来谈几家你正在重点看的公司，其中一只就是 Oracle。你刚写过一篇它近期回调的文章，而它正是典型的高投入扩建型公司。

Thomas Hughes:

Oracle 可以说是这个故事里最典型的代表之一。它确实非常积极地使用债务杠杆，但与此同时，它的积压订单增长也在我观察的公司里数一数二。

对我来说，Oracle 是最优质的 AI 叙事之一。因为它不只是从一家传统科技公司升级成现代云与 AI 公司，也在从一个相对细分的参与者，变成真正处于 AI 和数据中心体系核心位置的关键蓝筹公司。可以说，Oracle 是在为超大规模云厂商服务的超大规模云厂商。

它向其他大型云厂商、Meta、各类 AI 实验室，以及大量企业客户，提供高容量、高性能的算力服务。而且这还只是它的云业务，它原本最核心的数据库业务，本来就已经深度嵌入整个云生态，接入了主要云厂商的系统和网络。它也是全球最普及、最容易被获取到的数据库之一，这让它在整个 AI 基础设施和行业链条里，成为一个非常关键的基础角色。

主持人 Jessica Mitacek：相比 Google 或其他 Mag 7 公司，Oracle 会不会风险更高？毕竟它起点上的资产负债表，并不像那些超级巨头那样强。

Thomas Hughes:

我不觉得它的风险更高。事实上，在这一轮扩张开始之前，它的资产负债表本来就相当健康，而且此前一直在非常积极地回购股票。某些财务指标确实存在一些担忧，但都被它强劲的现金流和激进回购部分对冲了。

我认为现在最大的顾虑还是债务在扩张，这会在未来大约 12 到 18 个月里形成拖累，甚至可能更久一点。但正如我前面一直在说的，从明年开始，它就会逐步把积压订单确认成收入，并在后续几个季度里不断放大，这会很快把债务消化下去。所以，我认为今年压在股价上的这股力量，未来几年会被反向修正，最终体现在股价上行。

主持人 Jessica Mitacek：如果只看图表，Oracle 在最近几天已经跌了大约 15%，而且这种波动过去一年里一直都在。它去年 9 月创过新高，此后就一直处在高波动区间。所以投资者现在最关心的还是：这是不是更深一轮下跌的起点，还是已经到了值得布局的底部？

Thomas Hughes:

在我看来，这不是下跌趋势的开端，而是非常明确的买入机会。Oracle 去年的那轮大涨，本质上就是积压订单快速膨胀带来的重估。此后股价回落，主要是因为市场开始担心债务问题。

但从现在的走势看，我认为它已经在构筑一个相当清晰的底部。这几周虽然还在回调，可我看到的是一个典型的头肩底形态。市场已经严重超卖，对风险的反应也有些过度，现在的结构其实已经很适合反弹，差的只是一个真正推动情绪翻转的催化剂。

Oracle 属于财报周期中段披露的公司，不久前才发过财报，所以距离下一次财报还有几周时间，而且会晚于其他超大规模云厂商。但在我看来，其他巨头的财报本身就会成为 Oracle 的催化剂，因为它们披露的支出里，有一部分本来就是流向 Oracle 的，用来支持 Oracle 自己的超大规模扩建。

个股二：Micron 与芯片链条

主持人 Jessica Mitacek：虽然 Oracle 暂时还不会披露新财报，但市场今天最关注的一份财报其实是 Micron。我们现在录制节目时，它还没收盘，所以报告还没出来。不过大家显然都在期待，看看这轮巨额支出到底有多少流向了 Micron 这种芯片和存储公司。那这个财报，和 Oracle 或更大范围的 AI 投资故事之间，有没有什么联系？

Thomas Hughes:

现在有大量资金正在流向芯片领域，而且不只是 GPU，也不只是 Micron 这样的存储芯片。Micron 的股价本周刚创出新高，财报前有所回调，但在我看来，这张图依然非常强势。

市场目前预期，它会继续展示极高的需求水平，甚至可能进一步延后自身满足产能需求的时间表。按照现在的情况，Micron 的产能已经排到明年年底了，而这次财报甚至可能把这个时间继续推到 2028 年。这会继续支撑价格预期，也在直接推动它当前的业务表现。支撑它的，不只是销量，还有它能够拿到的价格。

如果把视野放大到整个芯片行业，AI 正在全面拉动需求。几乎所有你能想到的芯片，都会在数据中心建设里派上用场。更长远看，AI 的应用会延伸到物联网和各种 AI 应用场景里，因为 GPU 只是负责计算的大脑，除此之外，还需要大量芯片把 GPU 连接起来、把服务器连接起来、把数据中心连接起来，还要支持电源控制设备、执行器，以及支撑整个物联网运转的各种服务器。

说到底，AI 最终会走向“物理世界里的 AI”以及物联网，也就是用这个计算大脑，让机器在全球范围内远程执行工作。

个股三：AI 超级周期还能持续多久

主持人 Jessica Mitacek：这也解释了为什么越来越多投资者都在用 AI，因为一旦开始使用，就会发现它确实能创造价值。可市场接下来最关心的问题是，这种超级增长周期到底还能持续多久？尤其是在芯片板块，这种高景气会不会很快见顶？

Thomas Hughes:

芯片行业本身正处在一个规模巨大的超级周期里。它先是由库存正常化推动，后来又被 AI 进一步强化。只要供给端还无法把产能提升到足以满足需求的程度，这个周期就会持续很多年。

如果只看存储芯片，至少还需要一年左右，行业才能比较明显地把产能拉上去，满足当前需求。这意味着未来一年左右，芯片制造商的好日子大概率还会持续。

但如果看得更长远，AI 正在形成一种飞轮效应。对 AI 的投入会创造新产能和新技术，而这些新产出又会反过来提升效率，让行业有能力投入更多资金去做下一轮升级。换句话说，每一轮投入都会推动技术进步，而技术进步又会推动下一轮更大的投入周而复始。

至少从现在看，AI 这套飞轮效应很可能没有明确的终点。整个行业依然处在非常早期的阶段，我们甚至连第一代 AI 数据中心都还没有真正建完。按照目前节奏，第一代数据中心要到明年才会开始陆续上线。

主持人 Jessica Mitacek：这也正好回到了市场现在最担心的另一件事。大家知道钱正在被投进第一代 AI 数据中心，但问题是，等这些设施建好时，它们会不会已经过时了？它们到底能不能像超大规模云厂商预期的那样被充分利用，还是说在建设完成之前，市场又已经转向了更新的一代技术？这种基础设施会不会快速折旧，其实也是投资者现在非常焦虑的点。面对这种担心，你会怎么回应？

Thomas Hughes:

在科技行业里，数据中心一旦建成，后面当然还会有更好的产品出现，这是一定的。但新一代技术的到来需要时间。你得看到，这一轮 AI 数据中心热潮其实已经酝酿了好几年，但到现在还没有真正结出大规模成果。

我们确实已经看到一些初步成果，比如某些公司对基础设施产品的需求非常强劲，但那些数据中心本身其实还没有真正建完。所以，技术的大规模应用还在后面。

等到真正进入应用阶段，企业开始把这些技术变现，我们就会看到收入和利润开始显现；而在这个过程中，资金也会逐渐转向下一代产品。到了那时，新的超级周期也可能再次形成。

主持人 Jessica Mitacek：所以你的结论依然是，看好 Mag 7、看好超大规模云厂商，也看好整条 AI 产业链的长期前景。你并不认为这个故事已经接近尾声，也不认为风险已经大到足以破坏这些公司的未来。

Thomas Hughes:

这个周期远没有结束。我认为科技股，尤其是头部蓝筹运营商，前面还有很长的好日子。AI 会推动技术不断变化，但这些公司本来就处在最有利的位置，足以顺着这种变化持续往前走。它们拥有足够的资金、规模和执行能力，能够把这件事真正做成。