花旗集团最新研究认为，人工智能基础设施的投资与部署正在以远超预期的速度 " 急剧加速 "，这并非是 2000 年互联网泡沫的重演，其关键区别在于真实存在的企业级需求为这轮投资热潮提供了 " 出口 "，形成了价值验证的闭环。

据追风交易台消息，基于这一判断，花旗分析师大幅上调了对科技巨头的 AI 资本开支预测，将 2026 年的 AI 资本开支预测从 4200 亿美元上调至 4900 亿美元。同时，到 2029 年的累计资本开支预测也从 2.3 万亿美元提升至 2.8 万亿美元。

花旗指出，上调后的 2026 年资本开支增长预期为 24%，显著高于目前 20% 的市场共识。报告预计，各大科技巨头将在第三季度业绩指引中反映这一增量支出，整个 AI 基础设施产业链，包括半导体、硬件及其他基础设施供应商，都将从这轮加速投资中受益。

与此同时，花旗强调这轮 AI 投资浪潮与互联网泡沫存在本质区别。当前企业对 AI 服务需求的快速增长为投资提供了 " 明确的外部验证 "，为投资循环创造了关键的 " 出口 "。花旗估计，到 2030 年 AI 算力需求将新增 55GW 全球电力容量，带来 2.8 万亿美元的增量 AI 算力支出。

重磅合作项目频出，投资狂潮加速

花旗报告指出，过去几周内，行业巨头们的动作凸显了 AI 基础设施建设的规模与速度正在提升。自 9 月初甲骨文披露与 OpenAI 达成价值 3000 亿美元的交易以来，市场见证了一系列重磅合作。其中包括：

英伟达与 OpenAI 宣布价值 1000 亿美元的合作，以部署 10 吉瓦（GW）的英伟达系统；

CoreWeave 与 OpenAI 的合作协议从最初的 120 亿美元扩大至 224 亿美元；

微软与 OpenAI 合作的 "Stargate" 项目持续扩张；

阿里巴巴则预计其数据中心容量将增长十倍，并与英伟达全面整合其 PAI 软件栈。

花旗认为，这些动向清晰地表明，为支持企业级 AI 服务需求和 AI 实验室的训练能力，基础设施投资的步伐正在急剧加快。

AI 基础设施需求呈现指数级增长

花旗报告显示，AI 基础设施建设正步入加速期。据 Epoch AI 数据，自 2010 年以来，前沿模型训练算力以每年 4.6 倍的速度增长，超过摩尔定律增速的两倍。尽管 GPU 集群的计算性能和密度持续提升，但硬件和算法效率改进尚未跟上这一增长步伐，导致领先 AI 超级计算机的硬件成本呈指数级增长（每年 1.9 倍），训练功耗需求也快速攀升（每年 2.1 倍）。

花旗认为，基础设施投资的加速，本质上是终端客户需求驱动的结果。这一趋势在科技巨头们最新的业绩报告中已有所体现，其积压订单数据反映了强劲的需求。花旗预计，随着 AthenaHealth、日立、礼来和 Wolters Kluwer 等公司的 AI 项目从概念验证阶段进入实际生产部署，这一趋势将在第三季度的业绩和指引中得到进一步确认。

此外，根据该报告的估算，全球对 AI 算力的需求到 2030 年将新增 55 吉瓦的电力容量，转化为高达 2.8 万亿美元的增量 AI 算力支出，其中美国市场将占 1.4 万亿美元。

并非互联网泡沫翻版

面对如此狂热的投资，市场普遍关心这是否会重演本世纪初的互联网泡沫，特别是资金在巨头之间 " 循环 " 的现象，例如英伟达投资 OpenAI，而 OpenAI 又是英伟达和甲骨文的大客户。

花旗报告直接回应了这一疑虑，认为当前 AI 投资热潮与当年存在 " 关键区别 "。报告承认，vendor financing（供应商融资）的模式与 2000 年左右互联网初创公司和网络设备商（如 Nortel、Cisco）之间的交易有相似之处。

然而，报告强调，本轮 AI 投资存在一个清晰的 " 出口 "（off-ramp），即来自企业采用 AI 服务所驱动的、不断增长的外部需求。报告指出，当时许多互联网公司将巨额资金用于广告营销，以争夺一个 " 最终根本不存在的客户 "，而如今的 AI 公司拥有 " 清晰可见且可靠的需求水平 "。企业在知识检索、客户服务和医疗健康等领域的实际应用收益，为这轮投资提供了 " 明确的外部价值验证 "。

即便如此，报告也提示，企业在看到 AI 收益的同时，也同样关注大规模采用所带来的风险。