据追风交易台，摩根大通分析师Harlan Sur解读微软与Meta最新财报指出，AI基础设施的支出强度已明确进入新一轮扩张周期。
两家科技巨头在最新财报中均表示，AI算力供应紧张态势贯穿2026年。两家公司四季度资本支出均高于市场预期：微软为375亿美元，Meta为221.37亿美元。同时，Meta将2026年全年资本支出预期上调至1250亿美元，同比增长73%。
这表明，在基础模型、AI代理及商业化应用加速部署的推动下，算力需求持续超越供给能力，驱动云计算与超大规模企业持续加大投入。摩根大通认为，当前供需格局下，主要科技企业的资本支出仍具上调空间，投资将重点集中于数据中心、服务器及网络基础设施，进而带动相关半导体产业链业绩。该投资趋势预计将延续至2027年。
供应极限成为常态：需求缺口将持续供应紧张已成为当前人工智能基础设施建设的核心瓶颈。微软与Meta在最新财报会议中均指出，算力需求持续超越供应能力。
供需失衡的结构性原因在于基础模型、AI代理及商业化应用的加速部署，推动计算强度呈现指数级增长。Meta透露，其用于训练生成式广告模型的GPU集群规模已实现翻倍，并正进一步扩展以支持2026年新一代GEM模型的训练。
这种持续的供应紧缺态势，预计将继续支撑数据中心、服务器及网络基础设施在2026年至2027年间保持高强度投资。
定制芯片开发成为战略重点除继续采购AMD及英伟达GPU外，微软与Meta正加速推进定制ASIC芯片战略，以提升能效并拓展应用场景。
Meta方面，其自研芯片项目MTIA持续迭代，目前已支持检索引擎推理，并计划于2026年第一季度扩展至核心排序、推荐训练及推理负载。摩根大通指出，Meta的芯片设计合作伙伴博通（Broadcom）将因此受益，预计2026年来自Meta的收入将实现显著跃升。
微软则着重优化token处理的能效与经济性，强调定制芯片的关键作用。据摩根大通分析，虽然迈威尔科技（Marvell）未参与微软此前发布的MAIA 200芯片，但其正按计划推进下一代MAIA 300芯片的研发，预计将于2026年下半年进入量产阶段。
随着模型规模与复杂度提升，算力需求呈指数级增长。云服务巨头的资本支出指引持续聚焦于AI基础设施投入。Meta与微软的最新规划进一步印证了摩根大通的判断：面向网络、定制芯片（ASIC）以及用于算力与存储加速的GPU相关投资，将在中长期内保持强劲势头。
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