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title: "过去一年，市场对 AI 基建的讨论，几乎都围绕一个词：。🏦 科技巨头愿意花多少钱，买多少 GPU，建多少数据中心，成为整个 AI 产业链最核心的水位计。📈 📊"
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# 过去一年，市场对 AI 基建的讨论，几乎都围绕一个词：。🏦 科技巨头愿意花多少钱，买多少 GPU，建多少数据中心，成为整个 AI 产业链最核心的水位计。📈 📊

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## 正文

过去一年，市场对 AI 基建的讨论，几乎都围绕一个词：。🏦 科技巨头愿意花多少钱，买多少 GPU，建多少数据中心，成为整个 AI 产业链最核心的水位计。📈
📊 ，GB200 每 GW 成本约 350 亿美元，GB300 约 390 亿美元，Vera Rubin 约 490 亿美元，Rubin Ultra 约 500 亿美元。💸 相比上一版，GB200 上调 21%，GB300 上调 20%，Vera Rubin 上调 19%，Rubin Ultra 上调 16%。⚖️ 相比之下，自研 ASIC 的单位建设成本低一些。🔧 TPUv7 每 GW 约 270 亿美元，Trainium3 约 210 亿美元。🤖 这也是为什么 Google 和 Amazon 这样的公司要坚持自研芯片：不是为了完全替代 GPU，而是为了在单位算力成本、供应链控制、任务优化上拥有更强的长期优势。🎯
📝 ：大摩把五家主要 Hyperscaler 的 2027/2028 年 Capex 上调到约 。🔗 对应到算力容量，到 2028 年，五家公司合计可用算力有望接近 ，较 2025 年约 30GW 增长接近 。🚀
⚠️ 这背后有一个非常关键的判断：。⏳ 芯片、机柜、电力外壳、数据中心建设周期、工程劳动力、社区阻力和政治周期，全部都在拉长从开工到交付的时间。🏗️ 大摩认为，一些数据中心从破土动工到开业，时间已经可能被拉长到。📅
📉 从节奏看，2025 年合计 Capex 约 4260 亿美元，2026 年升至 7790 亿美元，2027 年升至 1.23 万亿美元，2028 年进一步升至 1.396 万亿美元。📊 也就是说，2025 到 2027 年是最陡的一段，2028 年增速放缓，但绝对金额仍在高位。💡 这说明大厂并没有因为短期 AI 股价波动而停手。🔒 相反，在电力、建设、芯片供应链都越来越紧的情况下，。🔍
👀 。Google 和 Amazon 是绝对投入大户，Meta 则是上修幅度最值得关注的一家。📈 大摩把 Meta 2027/2028 年 Capex 上调 29%/22%，达到 ；同时把 Amazon 公司整体 Capex 上调 15%/29%，达到 。

## 总体总结

主题正文
1. 🏦 科技巨头愿意花多少钱，买多少 GPU，建多少数据中心，成为整个 AI 产业链最核心的水位计。
2. 📊 ，GB200 每 GW 成本约 350 亿美元，GB300 约 390 亿美元，Vera Rubin 约 490 亿美元，Rubin Ultra 约 500 亿美元。
3. 💸 相比上一版，GB200 上调 21%，GB300 上调 20%，Vera Rubin 上调 19%，Rubin Ultra 上调 16%。
4. 🤖 这也是为什么 Google 和 Amazon 这样的公司要坚持自研芯片：不是为了完全替代 GPU，而是为了在单位算力成本、供应链控制、任务优化上拥有更强的长期优势。
5. 📝 ：大摩把五家主要 Hyperscaler 的 2027/2028 年 Capex 上调到约 。
6. 🔗 对应到算力容量，到 2028 年，五家公司合计可用算力有望接近 ，较 2025 年约 30GW 增长接近 。
7. 📉 从节奏看，2025 年合计 Capex 约 4260 亿美元，2026 年升至 7790 亿美元，2027 年升至 1.23 万亿美元，2028 年进一步升至 1.396 万亿美元。
8. Google 和 Amazon 是绝对投入大户，Meta 则是上修幅度最值得关注的一家。