（来源：美股情报站）

近期市场传闻中，人工智能（AI）资本支出放缓被视为可能成为美股的重大隐患。巴克莱股票策略团队的分析指出，如果数据中心的资本支出在未来两年内减少20%，标普500指数将面临3%至4%的盈利下行压力，更为严重的是估值可能下降10%至13%。这表明，数据中心资本支出的放缓可能成为美股的重大系统性风险。

巴克莱报告押注于三个主要风险因素：AI模型效率提升所导致的计算设施过度建设、电力短缺作为数据中心建设的物理限制、以及资本支出增长超越现金流创造能力所产生的融资压力。尽管AI投资的基础依然被视为稳固，市场对算力需求仍显庞大且持续不减。然而，这种快速的发展也让分析师们不得不关注这些潜在的风险因素。

在技术与效率方面，有观点认为，随着AI模型效率的提升，现有的计算设施可能会被认为是过度建设。预期需求驱动的大量基础设施建设可能面临低使用率的风险，这类似于过去互联网泡沫时期的“暗光纤”现象——超额的光纤设施却未能匹配到需求，导致大量资源闲置。

电力短缺的问题同样紧迫。数据中心的电力消耗巨大，现阶段美国的电网已经面临严重压力。根据预测，到2028年，数据中心可能消耗掉全美12%的电力。电力增容速度的滞后可能迫使数据中心资本支出放缓，转向建造独立的天然气发电设施，而这种变动又引发了新的供应链问题，例如燃气轮机订单积压到2028年。

资金流动层面，科技巨头的经营现金流虽然尚能覆盖资本支出，但两者的差距正在缩小。若资本支出继续超越内生现金流，未来的投资将更依赖于外部融资。这种情况下，AI基础设施建设的财务健康性会受到挑战，尤其是在风险投资市场陷入窘境的背景下。

巴克莱强调，AI资本支出的放缓不仅影响股市，也可能对更广泛的美国经济产生重大影响。仅在2025年上半年，数据中心相关投资对美国GDP增长贡献了约1个百分点。如果美国经济因劳动力市场或其他因素遭遇衰退，而AI投资同步放缓，这种负面共振可能对股市造成比单一行业变动更严重的打击。

分析显示，从2023到2025年间，AI相关股票的涨幅大部分由估值扩张推动。一旦增长故事受到质疑，估值可能迅速回调。巴克莱的压力测试结果表明，如果数据中心资本支出下降20%，标普500指数的盈利将受到一定拖累，但估值的下降幅度则更为显著。

尽管短期盈利冲击有限，但估值风险巨大，这对一些依赖AI基础设施建设的行业尤其如此。投资者需密切关注这些风险因素的演变，并制定合适的对冲策略以应对潜在风险。