巴克莱：美国互联网与半导体：AI需求与供给建模框架——资本支出峰值或在2028年

原标题：U.S. Internet & Semiconductors: Framework for Modeling AI Demand & Supply – Capex 'Peak' Likely in 2028

摘要

巴克莱发布新框架，认为AI资本支出将在2028年达到约1万亿美元的峰值，比当前共识高出3000亿美元以上。报告基于OpenAI和Anthropic的ARR快速增长（OpenAI从2025年初的60亿美元增至当前的250亿美元，Anthropic从10亿美元增至190亿美元），以及递归自我改进（RSI）预计在2027年出现。AI正从辅助工作流（2025年）进入代理AI阶段（2026年），并将在2027年迈向自主生态系统。报告估计，2029年AI行业需要约23吉瓦的新计算容量，训练计算峰值在2029年达到15.5吉瓦（仅OpenAI和Anthropic）。超大规模企业资本支出占经营现金流比例在2028年达到约90%，随后趋于平稳。报告强调，AI实验室的算力需求是预测未来资本支出的最佳指标，但框架存在不确定性，峰值可能前移或后移。

主要观点

• AI进展在2026年初加速，甚至怀疑者也开始承认，领先实验室的ARR在2026年第一季度数周内增长20-35%。
• 2026年将看到代理系统的显著改进，2027年出现早期形式的自主AI，并发生显著的“加速”。
• 递归自我改进（RSI）指AI模型能重写自身架构、发现更好训练算法、生成合成数据并持续迭代，预计2027年早期形式出现。
• 如果一家主要AI实验室朝此方向前进，其他实验室可能被迫积极投资以跟上，类似当前的模型跳跃式发展。
• AI资本支出在2028年达到约1万亿美元峰值，随后温和下降；共识低估了2028年约3000亿美元。
• AI实验室在2029年需要约23吉瓦的新行业计算容量，届时RSI循环应已就位，需要更大规模下一代计算用于训练。
• AI资本支出在2028年约占超大规模企业经营现金流的90%，部分公司超过100%。
• OpenAI和Anthropic的ARR快速增长：Anthropic从2025年初的10亿美元增至190亿美元，OpenAI从60亿美元增至250亿美元。
• OpenAI的研究和训练计算支出预测在2029年峰值时是Anthropic的3倍以上，两者可能趋同。
• 假设训练计算在后续年份可重新用于推理，形成“瀑布”框架；使用“英伟达Blackwell等效”计算规格。
• OpenAI和Anthropic目前约占AI行业计算需求的三分之二，谷歌、Meta、xAI等占三分之一，后者长期份额将增加。
• 报告仅关注西方超大规模企业资本支出，不包括主权AI或中国AI。

论述逻辑

报告从AI实验室的ARR快速增长和模型能力提升出发，认为AI正从辅助工作流（2025年）进入代理AI（2026年），并将在2027年迈向自主生态系统和RSI。RSI将导致模型发布周期显著压缩（从GPT-3到GPT-4约1000天，未来可能大幅缩短），能力呈指数级增长。基于此，报告以OpenAI和Anthropic的算力需求预测作为行业需求代理，推导出训练计算峰值在2029年（15.5吉瓦），行业总需求约23吉瓦。由于资本支出通常提前一年发生，因此AI资本支出峰值在2028年，约1万亿美元，随后因RSI带来的效率提升而趋于平稳。报告指出，当前共识低估了这一峰值约3000亿美元，且超大规模企业资本支出占经营现金流比例在2028年达到约90%。

关键展望

• 2026年：代理AI系统显著改进，模型发布节奏开始加速。
• 2027年：早期自主AI出现，RSI早期形式开始显现，模型发布间隔可能大幅压缩。
• 2028年：AI资本支出达到约1万亿美元峰值，占超大规模企业经营现金流约90%；自主生态系统更加清晰。
• 2029年：训练计算需求峰值（15.5吉瓦），行业总计算需求约23吉瓦；RSI循环应已就位。
• 风险：AI资本支出峰值可能前移或后移；OpenAI和Anthropic的算力预测可能趋同或偏离；主权AI和中国AI未纳入框架。

推荐标的

报告未明确给出推荐标的，但覆盖了美国互联网（正面）和美国半导体及半导体资本设备（中性）。提及的超大规模企业包括亚马逊AWS、微软、谷歌、甲骨文和Meta，其中微软和甲骨文由Raimo Lenschow覆盖，但未给出具体评级或目标价。

关键图表

图1：迈向自主AI生态系统

图2：AI模型发布时间可能开始压缩

图3：能力预计以指数级增长

图4：AI行业在2029年峰值需要约23吉瓦新下一代容量

图5：巴克莱估计超大规模企业AI资本支出在2028年达到1万亿美元并随后趋平

图6：按超大规模企业划分的AI容量估计（吉瓦）