Amazon 與 Google 領跑大規模 AI 基礎設施支出競賽，金額為 $200B 及 $175-185B

兆級美元的博弈：Amazon 與 Google 重新定義 AI 經濟學

人工智慧（Artificial Intelligence，簡稱 AI）的投資規模已正式跨越了從雄心勃勃到天文數字的門檻。隨著我們進入 2026 年 2 月，科技產業仍因 Amazon 與 Google 在最新財報電話會議上披露的資本支出（Capital Expenditure，簡稱 CapEx）計劃而感到震驚，這些計劃從根本上重置了市場預期。Amazon 預計 2026 年在 AI 基礎設施上的支出將達到驚人的 2000 億美元，而 Google 則緊隨其後，預測支出將在 1750 億至 1850 億美元之間。

這些數字不僅僅代表企業預算；它們標誌著全球經濟的關鍵轉變，將 AI 基礎設施定位為 21 世紀的工業支柱。然而，這種支出的驚人速度令華爾街感到不安，隨著投資者努力應對利潤率壓縮和投資報酬率（Return on Investment，簡稱 ROI）時間線的影響，整個大型科技公司（Big Tech）板塊的股價紛紛下跌。在 Creati.ai，我們認為這一時刻不僅僅是揮霍消費，而是一場高風險的競賽，獎品正是未來數位世界的基礎架構。

分析支出明細

要理解這些投資的量級，必須超越標題數字。僅兩家公司在單一財政年度內合計近 4000 億美元的支出，就超過了許多中型國家的國內生產毛額（GDP）。這些資本並未消耗在行銷或收購上，而是投入到了硬資產中：矽、鋼鐵與能源。

Amazon 與 Google 之間的策略分歧細微但意義重大。雖然兩者都在競相爭奪生成式 AI（Generative AI）的統治地位，但其基礎設施擴展方式反映了各自的核心商業模式——Amazon 捍衛其 AWS 的桂冠，而 Google 則在擴大雲端足跡的同時保護其搜尋（Search）的主導地位。

2026 年預計資本支出對比分析

指標	Amazon (AWS)	Google (Alphabet)
總預計資本支出	~2000 億美元	1750 億 - 1850 億美元
主要重點	客製化晶片 (Trainium/Inferentia) 與資料中心擴建	TPU v6 部署與能源效率
戰略目標	AWS 主權與企業級 AI 整合	搜尋保衛戰與 Gemini 模型擴展
能源策略	核能小型模組化反應爐投資與再生能源購電協議	地熱整合與液冷技術
投資者情緒	對零售利潤率高度焦慮	擔憂搜尋利潤侵蝕

這些投資顯示「規模法則（Scaling Laws）」的時代——即更多的算力和數據必然導致更好的 AI 性能——遠未結束。這兩家科技巨頭都押注在未來十年的剩餘時間裡，對算力的需求將超過供應。

投資者焦慮 vs. 戰略必要性

市場對這些公告的立即反應顯然是負面的。在財報電話會議之後，科技指數出現了大幅修正。投資者是出了名的缺乏耐心，敘事已從「AI 就是未來」轉向「讓我們看看利潤」。核心擔憂在於折舊。當一家公司花費 2000 億美元購買硬體時，該硬體會立即開始折舊。如果來自 AI 服務的收入沒有以匹配的速度增長，利潤率將不可避免地縮減。

然而，Amazon 執行長 Andy Jassy 在面對分析師的質疑時依然態度堅決。他在演講中強調，這是一個「前所未有的需求」週期，類似於雲端運算初期，但時間線大大加快。Jassy 主張，現在投資不足意味著在 2030 年將徹底拱手讓出市場。

這為股東創造了一個悖論：

看空觀點（Bear Case）： 支出是一個泡沫。資本支出的增長速度快於收入，導致「無利潤的繁榮」，即收入飆升，但自由現金流卻蒸發在基礎設施成本中。
看多觀點（Bull Case）： 這相當於建設鐵路或州際公路系統。擁有鐵軌（資料中心）和火車（模型）的公司將對未來數位經濟中的每一次互動徵稅。

硬體與能源瓶頸

這筆資本很大一部分直接流向了 AI 的物理限制：晶片與電力。

晶片戰爭

Amazon 正積極嘗試透過大量投資其專有晶片 Trainium 和 Inferentia 來減少對 NVIDIA 的依賴。透過控制從機架到晶片再到編譯器的完整堆疊，Amazon 希望能為 AWS 客戶提供比那些受制於第三方 GPU 利潤率的競爭對手更低的成本。Google 憑藉其張量處理單元（Tensor Processing Units，簡稱 TPUs）佔得先機，目前正加倍投入其第六代客製化晶片，以為其 Gemini 模型提供動力。

能源危機

這項支出中最關鍵的方面也許是能源。2000 億美元可以買到很多伺服器，但這些伺服器需要吉瓦級的電力。這兩家公司現在實際上都在充當能源基礎設施開發商。我們正看到：

核能投資： 大規模資助小型模組化反應爐（Small Modular Reactors，簡稱 SMRs），以提供風能和太陽能無法保證的基載電力。
電網現代化： 直接投資輸電線路，將偏遠的資料中心連接到電網。

在 Creati.ai，我們預計 2026 年將是「算力可用性」與「電力可用性」畫上等號的一年。AI 部署的主要瓶頸正在從晶片短缺轉向電力短缺。

競賽終點的「獎品」

TechCrunch 和其他分析師提出了這樣一個問題：「獎品是什麼？」如果 Amazon 和 Google 在未來幾年內合計花費半兆美元，他們能得到什麼？

獎品很可能是對全球經濟**智慧層（Intelligence Layer）**的雙頭壟斷（或包括 Microsoft 在內的三頭壟斷）。到 2030 年，預計幾乎每一款軟體、每一個企業資料庫以及每一次消費者互動都將由 AI 代理媒介。今天正在建設的基礎設施就是這些互動的收費公路。

此外，這種支出的防禦性質也不容忽視。對於 Google 而言，如果不能花掉這數十億美元，將對其搜尋壟斷地位構成生存威脅。對於 Amazon 而言，如果不能提供最好的 AI 基礎設施，則面臨失去其作為網際網路預設作業系統（AWS）地位的風險。

結論：巨額資本支出時代

「AI 軍備競賽」已轉變為「AI 資本支出競賽」。Amazon 和 Google 公布的數字——分別為 2000 億美元和 1850 億美元——是定義 2026 年金融格局的歷史性異常現象。雖然股市可能會對現金流的短期影響感到退縮，但長期信號很明確：大型科技公司相信生成式 AI 不僅僅是一項功能，而是像網際網路本身一樣重大的平台轉變。

對於開發者、企業以及 Creati.ai 的觀察者來說，訊息是為一個算力充沛的世界做好準備，前提是你能向那些正為了擁有未來而抵押現狀的基礎設施巨頭支付通行費。