美股巨頭季報來了！5家巨頭的AI業績究竟如何？快來看看！

經常做幾萬億生意的朋友想必都知道，美國7巨頭里，微軟、谷歌、META、亞馬遜、蘋果本周都公布了業績，從結果看可謂成敗皆因Ai.

在分析錢前，我想帶大家回顧一個市場上曾經熱議的話題：英偉達、OpenAI、甲骨文的萬億“三角游戲”，即：OpenAI向甲骨文采購云服務，甲骨文為建設數據中心向英偉達采購GPU，英偉達則通過戰略投資將收益返還OpenAI。其實，這個就類似我們國內常見的供應鏈金融（保理）+貿易流水+票據倒手業務！都是靠一筆錢撬動資金循環過程中的錢，也就是放大了資金的乘數！

但實際上，目前美股的科技巨頭里，凡是深度做AI的，多少都有這種金融操作痕跡，他們彼此互為上下游，只不過看誰的杠桿玩的大。大部分情況下，企業自己投幾百億，然后市場借幾百億，銀行那里融幾百億，一起做一個上千億美元的項目，收益歸于上市公司，風險歸于投資市場！相對而言，這個過程實際上更像著名會計專家賈躍亭總當年的操作，即如何用體外資金循環，拉升股價，實現體內資產負債表的美化！

但不管怎么說，除了META，大家的業績普遍都增長了，雖然互相依賴，但總歸在現有的會計制度下，你也沒什么話說，加上很多老牌巨頭，現金儲備規模驚人，技術上更是實現了超代（比如英偉達）所以，除了ORACLE這種玩脫的，把自己CDS拉爆的外，其余的在資本市場上也沒什么信用風險！我們接下去就分析下：

一、AI 對業績的實質性貢獻

（1）微軟、亞馬遜：AI 投入與收入增長的正向循環

微軟：2026 財年 Q1 營收 776.7 億美元（同比 + 18%），凈利潤 277.5 億美元（+12%），其中 Azure 云服務收入增長 40%，AI 相關服務貢獻了 13 個百分點的增速（增速 157%），年度化收入突破 130 億美元。AI 驅動的 Microsoft 365 商業版付費企業客戶突破 300 萬，Dynamics 365 收入增長 19%！其中， Azure 和其他云服務收入增長 39%，主要受益于 OpenAI 合作帶來的 AI 模型訓練需求。盡管三季度資本支出達 349 億美元（同比增 74%），但市場對其長期 AI 競爭力仍持樂觀態度，股價在財報后一度上漲。

亞馬遜 ：Q3 營收 1801.7 億美元（+13%），凈利潤 211.9 億美元（+38%），AWS 自研 AI 芯片 Trainium 2 訂單全滿，季度營收環比增長 150%，且AWS 營收同比增長 20.2% 至 330 億美元，增速創近三年新高。此外，AWS 的 AI 推理服務 Bedrock 和智能體構建工具 AgentCore 已初顯商業化潛力，成為繼 EC2 之后的新增長點。

（2）Meta：AI 投入的短期陣痛

Meta Q3 營收 512 億美元（+26%），凈利潤 27.1 億美元（-83%），但剔除 159.3 億美元一次性非現金所得稅后，凈利潤達 186.4 億美元（+20%)。其中，Meta 廣告業務收入增長 22% 至 177 億美元，AI 驅動的精準投放功不可沒，但「現實實驗室」部門（AR/VR 及 AI 眼鏡）虧損 44 億美元，全年資本支出預計達 780 億美元（同比增 89%）。扎克伯格在財報電話會上強調，AI 基礎設施投入若過剩，可通過出售算力或反哺核心業務緩解壓力，但市場對其「重資產擴張」模式的可持續性存疑，股價單日暴跌近 12%。

（3）蘋果：AI 功能盈利一般、硬件依賴依然突出

蘋果 Q3 營收 1024.7 億美元（+7.9%），凈利潤 274.7 億美元（+86%）!蘋果雖在財報中披露已推出 20 多項 AI 功能（如視覺智能、寫作工具），但 iPhone 業務仍貢獻超 40% 營收，AI 對業績的直接拉動尚不顯著。市場對其 AI 戰略的質疑在于：缺乏類似 ChatGPT 的爆款產品，且生成式 AI 功能多集中于設備端，商業化路徑模糊。盡管 iPhone 17 銷量強勁，但股價在其發售后上漲不足，反映出投資者對其「AI 掉隊」的擔憂。

（4）谷歌：業績發展最為均衡

谷歌 Q3 營收 1023.5 億美元（+16%），凈利潤 349.8 億美元（+33%），搜索廣告在 AI 加持下增長 14.5%，AI Mode 日活超 7500 萬，廣告定價與傳統搜索趨同。谷歌云收入增長 33%，利潤率提升至 23%，積壓訂單達 1550 億美元（同比 + 43%），其中與 Anthropic 的 200 億合作訂單進一步鞏固了其 AI 基礎設施地位。Gemini 模型每分鐘處理 70 億 Token，應用月活突破 6.5 億，查詢量季度激增 3 倍，直接帶動 YouTube Shorts 廣告加載率提升和廣告工具收入增長。

二、科技股是否存在泡沫？

首先，我們看到外資對「七巨頭」的持股集中度從去年的 38% 降至 34%，顯示部分資金開始規避高估值風險。

值得注意的是，部分機構開始用「風險調整后收益」評估 AI 投資，例如摩根士丹利，已經將微軟目標價對應市盈率從 40 倍下調至 35 倍，反映出投行對高估值的警惕。

而本周財報發布后，納斯達克指數下跌 0.91%，而標普 500 指數成分股中，非 AI 板塊（如能源、工業）表現優于科技股。這一現象與 2023 年 AI 板塊「一騎絕塵」形成鮮明對比，暗示市場正在從「普漲」轉向「精選」，對 AI 概念股的估值邏輯從「講故事」轉向「看現金流」。

當前「七巨頭」平均市盈率達 38 倍，較標普 500 指數溢價 120%，接近 2000 年互聯網泡沫時期的水平，雖然本次AI熱潮的風險因素遠未到互聯網泡沫時期。

但值得警惕的是，AI 相關資本支出占七巨頭總支出的比例已從 2023 年的 25% 升至 45%，但自由現金流增速卻從 18% 降至 12%，呈現「投入增速快于回報」的危險信號，尤其是Q3！

并且，歐盟《人工智能法案》即將生效，這會要求 AI 訓練數據可追溯，美國國會擬也對云服務商征收「算力稅」。這些政策可能導致 AI 研發成本增加 15%-20%，而企業轉嫁成本的能力有限（如 AWS 云計算毛利率已從 34% 降至 31%），如何合理的、可持續盈利，依然是行業難題。

但是，總感覺現在的AI路徑，似乎更像是一場類似房地產的游戲，這種高耗能，疊加硬計算的模式，真的是未來方向么？