根據摩根士丹利最新研究，這輪AI基建熱潮將在2027年迎來「峰值年」，亞馬遜、谷歌、微軟、META四大雲端廠商的資料中心資本開支，預計從2025年約4660億美元一路升至2027年約1.47兆美元，2028年微增至1.64兆美元，但增速將從2027年約60%驟降至2028年的約12%。 個別公司看，谷歌最激進，2027年年增率達83%，META約55%、亞馬遜約50%、微軟約43%，2028年則全面放緩。 大摩將AI產業鏈拆成三種模式，資本回報率(ROIC)差距顯著：自有基礎設施＋模型層(如META、谷歌)最高達46%；超大規模雲端服務商出租GPU的IaaS模式約31%；依賴第三方基礎設施的模型公司僅約25%。

值得注意的是，純租算力做模型的公司雖然每GW收入最高(約405億美元)，但扣掉租賃成本後回報反而最低。 換言之，自己蓋房子、自己開店，比重別人的鋪面賣同樣東西利潤厚得多。 儘管資本開支數字驚人，大摩測算四大巨頭合計運營現金流將從2026年7390億美元升至2028年1.23兆美元，同期新增債務需求反而由2380億美元降至900億美元。 到2028年，新增債務僅相當於營運現金流的約7%，債務槓桿不升反降。 上述四大雲廠總算力容量預計從2025年約36GW增至2028年約144GW，接近翻四倍，谷歌新增最猛，2027、2028年分別新增約2GW和11GW。

更關鍵的是結構切換：客製化ASIC在新增算力中的佔比將從2025年34%升至2028年66%，谷歌TPU與亞馬遜Trainium為主力。 這意味行業正從「搶GPU」轉向「提升單位算力效率」，輝達仍是核心，但雲端廠商自研晶片比率持續提升。 根據大摩估算，全球生成式AI總市場規模達50-60兆美元，2027年企業AI支出約8120億美元。 截至今年第二季，約25%的標普500成分股公司已能將生成式AI收益量化，高於一年前的14%，顯示AI擴散速度可能快於當年的公有雲。 對於下一階段，大摩判斷資金可能從硬體、半導體和記憶體逐步轉向模型、雲端平台和軟體應用。

2028年的關鍵變量不再是誰能建更多資料中心，而是誰能把已建成算力轉化為持續收入和利潤，「建基站」階段接近尾聲，「收話費」階段正在開始，投資邏輯也須隨之切換。