4S2SgiiNIpN finance.huanqiu.comzh-HansarticleAI驱动美股盈利大幅增长 会计核算差异暗藏未来利润隐忧各大机构对头部科技企业未来资本支出的预测持续上调,但对折旧摊销费用的预判差异巨大,形成明显的市场认知盲点/e3pmh1hmp/e3pmh1iab【环球网财经综合报道】据The Wall Street Journal等外媒报道,近期美股企业盈利迎来大幅增长,成为支撑股市上行的重要动力,但本轮亮眼的业绩增长背后,受AI投资成本核算特性影响,潜藏着不容忽视的市场风险,行业盈利基本面存在明显不确定性。市场数据显示,标普500指数成分股公司本季度盈利增长率预计将连续第二个季度突破20%。本轮业绩高增主要得益于半导体厂商及各类AI基础设施企业的利润大幅攀升,企业盈利不仅为美股市场提供了核心支撑,也有效平抑了市场估值泡沫、稳定估值比率。本轮AI产业链盈利红利,核心源于头部科技企业的大规模资本投入。Meta Platforms (META)、微软、Alphabet等超大规模数据中心运营商持续加码算力基础设施建设,布局人工智能配套数据中心,巨额资本支出持续利好上游AI设备供应商,带动整条产业链业绩走强。产业链上下游差异化的会计核算方式,是当前行业集体高景气的关键原因。以英伟达为代表的硬件供应商,在完成芯片设备销售后,可即刻确认收入与利润,业绩兑现效率极高。而采购设备的超大规模数据中心运营商,会将算力设备采购计入资本资产,无需当期一次性计入成本,而是将采购费用分摊至多年周期,通过逐年折旧的方式体现在损益表中。这一核算规则带来显著的短期业绩差异:大额设备采购会即时消耗数据中心企业的现金流,但不会大幅冲击当期利润;若采购设备用于在建、暂未投入使用的新设施,企业折旧费用的确认还将进一步延后,使得短期账面盈利表现更为优异。摩根士丹利会计分析师Todd Castagno评价当前AI产业链行情称,现阶段行业处于特殊的“黄金时期”,AI生态内的硬件供应商、资本开支买方均呈现出亮眼的收入规模与利润率水平,整体业绩表现普遍向好。业内人士表示,固定资产入账、分期折旧是常规会计核算方式,当前核算逻辑并无特殊调整,真正的风险点在于本轮AI资本开支的空前规模。随着海量算力设备投入落地,未来市场将迎来大规模折旧费用集中计提周期,届时超大规模数据中心运营商的盈利水平或将面临显著冲击,而目前市场对该风险的影响程度尚无统一预判。当前行业最大的分歧集中在未来折旧费用测算。各大机构对头部科技企业未来资本支出的预测持续上调,但对折旧摊销费用的预判差异巨大,形成明显的市场认知盲点。以Visible Alpha汇总的分析师预测数据为例,市场对Meta 2028年营收预测的标准差仅为平均预测值的4%,预测共识度极高;但对其2028年折旧摊销费用预测的标准差,高达平均值的24%,预判分歧悬殊。这一巨大预测差值,意味着头部科技企业未来利润率存在极大不确定性,潜在下行风险尚未被市场充分定价。多重因素导致AI设备折旧成本难以精准建模测算。一方面,多数超大规模数据中心运营商近年才从轻资产运营模式,转型为高资本密集型发展模式,可参考的历史财务数据有限,无法精准匹配当前大规模AI设备投入的折旧规律;另一方面,相关企业未公开披露折旧费用在损益表中的具体分配比例,财务数据透明度不足。同时,企业对固定资产使用年限具备自主调整空间,可通过调整年限改变年度折旧计提金额,灵活调节账面利润。此外,大量数据中心建设依托表外融资开展,进一步增加了成本核算与业绩预判的复杂度。多数分析师并未单独拆分核算AI设备折旧费用,仅将其纳入整体折旧摊销估算,进一步放大了预判偏差。标普全球统计数据显示,2025年全年标普500指数成分股公司合计资本支出约1.3万亿美元。其中,Alphabet、亚马逊、Meta、微软、甲骨文五家超大规模数据中心运营商资本支出总额就达4120亿美元。1781832503794环球网版权作品,未经书面授权,严禁转载或镜像,违者将被追究法律责任。责编:马牧野环球网178183250379411[]//img.huanqiucdn.cn/dp/api/files/imageDir/27bd2ad70abc6b0c88a26627985d87c6u1.png{"email":"mamuye@huanqiu.com","name":"马牧野"}
【环球网财经综合报道】据The Wall Street Journal等外媒报道,近期美股企业盈利迎来大幅增长,成为支撑股市上行的重要动力,但本轮亮眼的业绩增长背后,受AI投资成本核算特性影响,潜藏着不容忽视的市场风险,行业盈利基本面存在明显不确定性。市场数据显示,标普500指数成分股公司本季度盈利增长率预计将连续第二个季度突破20%。本轮业绩高增主要得益于半导体厂商及各类AI基础设施企业的利润大幅攀升,企业盈利不仅为美股市场提供了核心支撑,也有效平抑了市场估值泡沫、稳定估值比率。本轮AI产业链盈利红利,核心源于头部科技企业的大规模资本投入。Meta Platforms (META)、微软、Alphabet等超大规模数据中心运营商持续加码算力基础设施建设,布局人工智能配套数据中心,巨额资本支出持续利好上游AI设备供应商,带动整条产业链业绩走强。产业链上下游差异化的会计核算方式,是当前行业集体高景气的关键原因。以英伟达为代表的硬件供应商,在完成芯片设备销售后,可即刻确认收入与利润,业绩兑现效率极高。而采购设备的超大规模数据中心运营商,会将算力设备采购计入资本资产,无需当期一次性计入成本,而是将采购费用分摊至多年周期,通过逐年折旧的方式体现在损益表中。这一核算规则带来显著的短期业绩差异:大额设备采购会即时消耗数据中心企业的现金流,但不会大幅冲击当期利润;若采购设备用于在建、暂未投入使用的新设施,企业折旧费用的确认还将进一步延后,使得短期账面盈利表现更为优异。摩根士丹利会计分析师Todd Castagno评价当前AI产业链行情称,现阶段行业处于特殊的“黄金时期”,AI生态内的硬件供应商、资本开支买方均呈现出亮眼的收入规模与利润率水平,整体业绩表现普遍向好。业内人士表示,固定资产入账、分期折旧是常规会计核算方式,当前核算逻辑并无特殊调整,真正的风险点在于本轮AI资本开支的空前规模。随着海量算力设备投入落地,未来市场将迎来大规模折旧费用集中计提周期,届时超大规模数据中心运营商的盈利水平或将面临显著冲击,而目前市场对该风险的影响程度尚无统一预判。当前行业最大的分歧集中在未来折旧费用测算。各大机构对头部科技企业未来资本支出的预测持续上调,但对折旧摊销费用的预判差异巨大,形成明显的市场认知盲点。以Visible Alpha汇总的分析师预测数据为例,市场对Meta 2028年营收预测的标准差仅为平均预测值的4%,预测共识度极高;但对其2028年折旧摊销费用预测的标准差,高达平均值的24%,预判分歧悬殊。这一巨大预测差值,意味着头部科技企业未来利润率存在极大不确定性,潜在下行风险尚未被市场充分定价。多重因素导致AI设备折旧成本难以精准建模测算。一方面,多数超大规模数据中心运营商近年才从轻资产运营模式,转型为高资本密集型发展模式,可参考的历史财务数据有限,无法精准匹配当前大规模AI设备投入的折旧规律;另一方面,相关企业未公开披露折旧费用在损益表中的具体分配比例,财务数据透明度不足。同时,企业对固定资产使用年限具备自主调整空间,可通过调整年限改变年度折旧计提金额,灵活调节账面利润。此外,大量数据中心建设依托表外融资开展,进一步增加了成本核算与业绩预判的复杂度。多数分析师并未单独拆分核算AI设备折旧费用,仅将其纳入整体折旧摊销估算,进一步放大了预判偏差。标普全球统计数据显示,2025年全年标普500指数成分股公司合计资本支出约1.3万亿美元。其中,Alphabet、亚马逊、Meta、微软、甲骨文五家超大规模数据中心运营商资本支出总额就达4120亿美元。