電子發(fā)燒友網報道（文/梁浩斌）最近，英偉達成為全球歷史上首家市值突破5萬億美元的企業(yè)，如果以GDP計算，英偉達市值已經超越德國和日本，成為全球第三大經濟體！

而英偉達市值狂飆的背后，是算力需求下，各大云計算廠商不斷加大對AI算力基建的投資，大量購買算力卡。在10月29日的GTC大會上，英偉達CEO黃仁勛表示，公司新一代AI芯片有望在未來幾個季度創(chuàng)造高達5000億美元的收入，遠超市場預期。

5000億美元的收入從何而來？在亞馬遜、谷歌、Meta、微軟等多家云計算巨頭近期的財報中展示的AI資本支出預期，就一定程度上印證了該預期。

巨頭AI基建瘋狂燒錢

在今年10月初，多家美國巨頭互相抱團投資，左腳踩右腳螺旋升天，已經為AI基建帶來了實打實的訂單預期。包括OpenAI向甲骨文下的5年3000億美元云服務大單；甲骨文向英偉達采購3000億美元GPU用于數據中心建設；英偉達與OpenAI達成1000億美元投資協(xié)議；OpenAI又與AMD達成戰(zhàn)略合作協(xié)議，OpenAI將計劃部署6GW容量的AMD GPU，而作為協(xié)議的一部分，AMD未來也將向OpenAI發(fā)行最多1.6億股的AMD普通股認股權證，約占AMD 10%的股份。

同時供應鏈也傳出消息，英偉達追加2026年800G光模塊的訂單量，預計增幅達到35%。

那么對于剛剛發(fā)布財報的云計算巨頭，一方面是營收和利潤上普遍有較好的表現，這表明了過去AI支出已經為公司帶來了顯著的收入提升。另一方面值得關注的是，在AI領域的資本支出也創(chuàng)下了新高。

亞馬遜

亞馬遜三季度總營收達1802億美元，同比增長13%，其中AWS云計算業(yè)務部門貢獻突出，收入330 億美元，同比大增20%，這得益于AI和核心基礎設施需求。凈利潤 212億美元，同比大增38%。

財報顯示，亞馬遜的投資支出主要用于數據中心擴張、AI 基礎設施（如自研芯片Trainium2和英偉達合作項目）和云容量建設。2025 年全年資本支出指導上調至約1250億美元，主要驅動因素為AI需求，前三季度已累計支出 899 億美元，主要投向AI項目。三季度單季資本支出高達351億美元，反映出公司在AI領域的激進投資策略，包括新增3.8吉瓦電力容量和Project Rainier（使用近 50 萬個 Trainium2 芯片的 AI 計算集群）。

其中AWS AI 支出預計全年高達 930 億美元，用于容量擴張和模型訓練，比如Anthropic的Claude系列模型。最近亞馬遜專為Anthropic投資110億美元建造的Rainier數據中心項目在印第安納州正式啟用，據稱內部配備了50萬顆自研的Trainium2芯片。

微軟

2026第一財季（截至2025年9月30日）微軟總營收達777億美元，同比增長18%，其中 Intelligent Cloud貢獻最大，收入309 億美元，同比增長28%，財報顯示這得益于Azure AI需求。凈利潤 277 億美元，同比增長12%；經營收入 380 億美元，同比增長24%。

微軟的資本支出主要用于AI基礎設施擴張、數據中心租賃和云容量建設，包括Azure AI超級計算集群，重點投向數據中心電力和芯片。而在本財季，微軟資本支出創(chuàng)下紀錄，達到349億美元，同比大幅增加，超出此前300億美元的指引預期，主要驅動為 AI 需求；其中數據中心租賃支出高達 111 億美元，財產與設備購置 194 億美元。全年資本支出指導上調，預計高于2025財年的 646 億美元，繼續(xù)加大投資以滿足 AI 容量需求。

Alphabet

谷歌母公司Alphabet三季度總營收達 1023 億美元，同比增長16%，其中得益于 AI 和核心基礎設施需求，Google Cloud貢獻突出，收入152 億美元，同比增長34%。凈利潤 350 億美元，同比增長33%，經營收入 312 億美元，同比增長9%。

Alphabet的資本支出主要用于數據中心擴張、AI 基礎設施（如 TPU 芯片和 Gemini 模型訓練）和云容量建設。三季度的資本支出達 240 億美元，同比大增83%，創(chuàng)紀錄高位，主要驅動為 AI 需求；全年指導上調至 910-930 億美元，較此前預期增加，強調“絕大多數”用于 AI 基礎設施，以滿足 Cloud 客戶需求。Google Cloud AI 支出占比較高，推動容量擴張，預計全年資本支出重點投向 Generative AI 解決方案和模型訓練。

Meta

Meta Q3總營收達 512.42 億美元，同比增長26%，其中得益于AI優(yōu)化推薦系統(tǒng)和Reels 內容帶來的增長，廣告業(yè)務貢獻突出，達到501 億美元，同比增長26%。經營收入 205.35 億美元，毛利率40%，但凈利潤下跌 27.09 億美元，同比下滑83%，主要是由于研發(fā)費用暴增，因 AI人才招聘導致的員工補償增長。

盡管利潤下滑，但Meta的AI資本支出依然繼續(xù)擴張。Meta資本支出主要用于數據中心擴張、AI 服務器采購和網絡基礎設施建設。三季度的資本支出達 194 億美元，其中包括設備購置 188.29 億美元和融資租賃本金支付 5.45 億美元，支出同比大幅增加，主要驅動為 AI 需求；全年指導上調至 700-720 億美元，較此前 660-720 億美元預期上調，2026 年預計顯著高于 2025 年水平，以構建領先的 AI 計算容量。


黃仁勛：Rubin架構GPU將帶來5000億營收

在GTC大會上，黃仁勛首次展示了Vera Rubin Superchip，被稱為下一代AI超級芯片平臺。Vera Rubin 超級芯片基于 Rubin GPU 架構，采用先進的 chiplet設計和 TSMC 3nm 工藝，晶體管總數高達 6 萬億個。

Vera Rubin超級芯片集成了1個Vera CPU和2個Rubin GPU。Vera CPU是一個88核 Arm 架構自定義 CPU（帶 176 個線程），專為 AI 任務優(yōu)化，提供高效的通用計算和數據處理能力。

Rubin GPU基于TSMC的3nm工藝節(jié)點，采用多chiplet配置，每個GPU核心集成兩個計算chiplet，每個chiplet面積約830mm2。這種設計允許NVIDIA在單一GPU中實現超大規(guī)模集成，類似于Blackwell的GB200，但進一步優(yōu)化了模塊化擴展。算力上，支持NVFP4（NVIDIA浮點4位）精度，專為AI推理優(yōu)化，提供極致能效。單個Rubin GPU的FP4性能高達50 PFLOPS（每秒50千萬億浮點運算），較Blackwell提升約2-3倍。

集成高達 2 TB SOCAMM2 內存模塊，支持 NVLink 5.0 互聯（每 GPU 雙向帶寬 1.8 TB/s）。在 NVL144 CPX 平臺中，144 個 Vera Rubin Superchip 可實現 8 ExaFLOPS AI 計算性能，總內存達 100 TB。

Vera Rubin超級芯片還集成高達 2 TB的SOCAMM2 內存模塊，支持 NVLink 5.0 互聯（每 GPU 雙向帶寬 1.8 TB/s）。在 NVL144 CPX 平臺中，144 個 Vera Rubin可實現 8 ExaFLOPS AI 計算性能，總內存達 100 TB。

Vera Rubin超級芯片樣品將于 2025 年底交付，大規(guī)模生產預計 2026 年初啟動，首批平臺包括Vera Rubin NVL144 和 Rubin CPX將由 Supermicro 等廠商于 2026 年推出。

黃仁勛在大會上也強調，Vera Rubin超級芯片平臺將會支撐Rubin架構GPU在未來幾年里5000億美元的收入。

不過值得一提的是，隨著性能的提高，集成雙Rubin GPU的Vera Rubin超級芯片單芯TDP預計高達1800 W，盡管算力能效有所提升，但對數據中心的電力設施以及電網供電也帶來更大的壓力。

目前主流的云計算巨頭雖然都在加大自研AI芯片的投入，比如谷歌的TPU、亞馬遜的Trainium2等，不過英偉達在AI開發(fā)生態(tài)上的優(yōu)勢，令開發(fā)周期長、靈活性差的ASIC難以完全取代GPU。主流云計算巨頭仍在大量采購英偉達GPU來構建數據中心。

小結：

在云計算巨頭的燒錢競賽中，亞馬遜、微軟、谷歌和Meta等玩家以千億美元級別的投資為賭注，押注AI基礎設施的未來布局。而英偉達的5萬億美元市值，就是這場競賽的真實寫照。但與此同時，AI也正面臨著當年互聯網擴張的問題，已經有不少人開始質疑：龐大的資本投入，到底是泡沫還是能夠獲得真實回報的投資？這還需要未來實打實的利潤來反擊這些質疑。