生成式AI技术自2022年底爆发以来，全球对高性能算力的需求正以指数级速度攀升，云端服务供应商（CSP）作为AI基础设施的核心提供者，它们的资本支出规划也随之成为行业瞩目的焦点。近日，TrendForce集邦咨询发布最新AI产业研究报告，将2026年全球九大CSP的合计资本支出预估上调至8300亿美元，较此前预测的61%年增率提升至79%，这一调整主要源于北美主要CSP近期再度上修资本支出指引，以应对持续强劲的AI需求。
此次统计覆盖的九大CSP中，北美有五家——谷歌、亚马逊云科技（AWS）、Meta、微软、甲骨文，中国则有字节跳动、腾讯、阿里巴巴、百度四家。报告指出，北美厂商的资本支出增长尤为显著，其中微软因与OpenAI的深度合作，计划大幅扩建Azure AI数据中心，预计2026年相关投入将占其总资本支出的60%以上；AWS则聚焦自研Trainium和Inferentia芯片的部署，以降低对外部GPU供应商的依赖，同时加速边缘AI基础设施的建设。
国内厂商方面，字节跳动为支撑抖音AI推荐算法的优化及大模型训练需求，计划在2025至2026年间新增超10万个GPU集群；腾讯云则重点投入混合云架构下的AI算力池建设，目标是将AI算力规模提升至当前的3倍；阿里巴巴和百度也分别加大了对阿里云智算中心和百度智能云文心一言大模型基础设施的投入，以巩固其在国内AI云服务市场的领先地位。
从技术层面看，资本支出的增长主要集中在三个方向：一是高性能计算硬件，包括GPU、AI加速芯片及服务器，据TrendForce数据，2026年全球CSP在AI芯片上的投入将占总资本支出的35%；二是数据中心的扩建与升级，尤其是液冷散热、高密度服务器部署等技术的应用，以满足大模型训练的高能耗需求；三是网络基础设施的优化，包括低延迟光网络和边缘计算节点的增加，确保AI服务的实时响应。
此次资本支出上调的意义在于，它将为全球AI技术的持续创新提供坚实的基础设施支撑。麦肯锡2024年报告指出，AI技术的商业化落地将在2025到2030年间进入爆发期，而充足的算力供给是这一过程的关键。同时，资本支出的增长也将带动上游供应链的发展，英伟达作为AI芯片的主要供应商，其2024年Q1数据中心业务收入同比增长42%，预计2026年将继续受益于CSP的采购需求；国内芯片厂商如寒武纪、海光信息也有望在国内CSP的国产化替代进程中获得更多订单。
行业最新动态显示，英伟达2024年3月发布的H200 GPU已拿到多家CSP的预订单，这款芯片的内存容量和带宽较前代提升了30%，将进一步提高大模型训练效率；微软Azure则宣布2024年下半年将在欧洲、亚洲等地新增5个AI专用数据中心，以满足当地企业的AI服务需求。竞争对手方面，华为云近期推出由昇腾910B芯片支撑的AI云服务，性能与英伟达A100相当，价格却更具优势，已吸引部分国内企业转向华为云；IBM则通过Watsonx平台整合AI模型与企业数据，与九大CSP在企业级AI服务市场展开竞争。
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