同一件事，12 家机构算出 2030 年 AI 基建年支出从 1.21 万亿到 3.8 万亿美元，差 3.1 倍。 差距几乎不来自需求判断，来自口径： • … · @ai_super_niko · TwKit

@ai_super_niko

同一件事，12 家机构算出 2030 年 AI 基建年支出从 1.21 万亿到 3.8 万亿美元，差 3.1 倍。 差距几乎不来自需求判断，来自口径： • IDC 只统计跑 AI 负载的服务器和存储，不含网络、电力、建筑 • Gartner 数据中心系统口径 2.16 万亿，把通用设备也算进去了 • Dell'Oro 超 3 万亿，含物理设施并覆盖所有买方 • Citi 3.8 万亿，按全球所有 AI 相关 capex 统计 远期数字最不结实：一年内上修 42% 到 76%，Dell'Oro 的 2030 预测半年内近乎翻倍。真正锚得住的是近期——五大 hyperscaler 2026 capex 指引合计 7500 到 8300 亿美元。 回报侧的口子更大：Bain 算 2031 年需要约 6 万亿年收入才撑得起算力，缺口 4.2 万亿；高盛算五大厂 8000 亿支出需要约 3000 亿 AI 收入才打平，当前缺口约 2300 亿。 看这些预测的正确姿势：只信当年，不信末年。

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