从云服务到基础设施帝国——AI时代科技巨头的“工业化转型”

在生成式人工智能浪潮推动下，科技巨头的角色正在悄然改变。十年前，人们谈起云计算公司，想到的是“轻资产”“高毛利”，更多是软件和服务；而如今，从微软、亚马逊到谷歌、Meta，它们在财报会议上谈得最多的，却是数据中心容量、电力合同、资本开支计划。可以说，AI时代正在使科技巨头完成一场带有明显“工业化”特征的转型。

一、AI推动资本开支爆发：云巨头集体走向重资产

微软披露，在2025年第三季度单季投入接近350亿美元建设AI基础设施，约占当季营收的近半，创下历史新高。与此同时，2025年已将AI数据中心容量提升了约八成，并计划在未来两年内再次扩大数据中心规模。

谷歌母公司Alphabet在2025年三季度把当年资本开支预期抬升到910亿至930亿美元区间，其中较大部分将投向服务器、网络设备和数据中心等“AI基础设施”。这标志着谷歌正在把自身定位从“广告公司”升级为“以AI基础设施为核心的技术平台”，广告收入则转变为支撑这轮投资周期的现金流来源。

亚马逊的表现则更具“工程化”色彩。CEO贾西在业绩电话会上强调，过去一年AWS新增了约3.8GW的数据中心供电能力，使整体电力能力相较2022年翻了一番，并计划在2027年前再翻一番，仅今年四季度就要再上线至少1GW容量。这已经不再是传统意义上的“云业务扩容”，而是在按公用事业公司的标准规划未来几年甚至十年的电力和机房布局。

Meta此前在基础设施建设上相对滞后，如今也开始积极补课。公司在2025年给出的资本开支指引为660亿至720亿美元，比上一年中枢值高出约300亿美元，并明确指出主要用于AI数据中心和服务器建设。最新财报显示，Meta又将2025年资本开支区间上调至700亿至720亿美元，并预告2026年还会“明显更高”，同时规划建设名为“普罗米修斯”的AI数据中心超级集群，单体供电规模超过1GW，未来还将建设更大集群。

从这些数字可以看出，云服务不再是“在现有机房里多卖一点算力”，而是进入一个以数据中心建设为核心的重资本周期。

二、从“卖云”到“包电力”：科技巨头下场重塑能源版图

微软与布鲁克菲尔德资产管理公司签署框架协议，计划在2026至2030年间，通过该合作获取超过1050万千瓦的新建可再生能源发电能力，涵盖美国和欧洲多地。这笔协议对应的投资规模预计在100亿美元以上，成为迄今最大规模的企业清洁能源购电安排之一，目标就是为微软大规模扩张的数据中心和云业务锁定长期、稳定的低碳电力来源。

亚马逊选择直接把数据中心建在核电站旁。2024年，AWS以约6.5亿美元收购了美国宾夕法尼亚州苏斯奎哈纳核电站旁的一处数据中心园区，该园区规划容量接近一千兆瓦。2025年，发电企业Talen又与AWS签署了一份1920兆瓦的长期购电协议，为其在当地的数据中心提供无碳核电。这一系列操作，使得AWS在获得大规模清洁电力的同时，也绕开了部分地区电网容量不足的限制。

谷歌则在“24小时碳中和”路径上不断加码。公司提出，到2030年要让全球范围内的数据中心全面实现按小时匹配的碳中和电力供应，已经在全球多个地区签署可再生能源购电协议，并宣布在德国追加55亿欧元投资，用于新建数据中心和配套无碳电力项目。这意味着，谷歌在进入某个国家布局云基础设施时，往往会同时带去一批新的可再生能源项目，对当地能源结构产生实质影响。

在这些案例中，科技公司不再只是“用电大户”，而是通过长期购电协议、资产收购与联合开发，深度介入发电和电网规划。它们的投资决策开始影响区域能源结构和基础设施走向，形象也从“互联网公司”逐步叠加上“类公用事业运营者”的色彩。

三、基础设施帝国的竞争新逻辑与潜在风险

科技巨头走向基础设施帝国既是机会也是风险。

机会在于，重资产布局一旦形成，将构成极高的进入门槛。微软庞大的云合同储备、亚马逊加速上线的电力和机房能力、谷歌和Meta不断扩大的AI数据中心网络，都在向市场传递一个信号：未来几年AI相关云服务的需求已经被“预订”，而可以兑现这些需求的主体屈指可数。资本开支由此从被质疑的“烧钱”变成被认可的“护城河”，谁能在电力、土地、施工和供应链上抢先一步，谁就可能在下一轮AI泡沫收缩时依然稳坐头部。

但风险同样不容忽视。首先，基础设施投资具有周期长、回收慢的特点，一旦对AI需求的判断过于乐观，过度建设的数据中心就可能变成难以处置的“沉没资产”。其次，大规模数据中心集聚对当地电力系统和水资源的压力正在引发越来越多的社会关注和政策审查，爱尔兰、新加坡、荷兰等国家和地区已经开始讨论限制高能耗项目接入电网，或者通过差异化电价引导数据中心布局。

更深层的挑战在于治理。科技公司在电力、通信和算力等关键基础设施上的集中布局，使它们对经济运行和社会服务的影响力进一步放大，这也会推动监管机构重新审视竞争政策、数据安全规则以及能源使用规范。如何在鼓励创新和防范系统性风险之间找到新的平衡，将成为未来一段时间内政策设计的重要课题。

参考文献：

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