下游深拆

前一章看的是英伟达的上游，这一章看它的客户。英伟达近四季（截至 2026 年 7 月）卖出 $3,030 亿，FY2027 Q2 单季 $962 亿，同比增长 106%¹。这些收入到了客户那里，就变成了资产负债表上的资本开支（capex）。英伟达的收入能不能持续，取决于三个问题：谁在买，用自有现金还是借来的钱买，买回去的算力能不能把成本赚回来。

4.1四大客户占六成营收，买家正在变多

FY2027 Q2 英伟达数据中心营收 $890 亿，占总营收约 93%。买家集中在极少数巨头手里：FY2026 第三财季的 10-Q 显示，有 4 个直接客户各占总营收 10% 以上，合计 61%，而一年前这个数字是 36%^2,3。

这种集中有两层。第一层是直接客户：10-Q 里的客户 A 到 D 是匿名的，市场普遍认为是几家超大规模云和少数 AI 云。第二层是终端消费：摩根大通转述管理层的说法，OpenAI 和 Anthropic 两家合计约占英伟达业务的 20%，FY28 可能升到 25% 左右，但直接客户名单里看不到它们，因为它们是通过云厂租用算力的。摩根士丹利的模型里，2027 年超大规模云客户的采购增量，约 72% 来自 SpaceX 和 AWS 两家^4,5。其中任何一家削减订单，都会直接冲击英伟达一个季度的收入。

好的一面是买家结构正在变宽。伯恩斯坦按英伟达新的分部口径拆开数据中心收入，AI 云、工业与企业（ACIE，包括新兴云、主权 AI 和企业客户）四个季度涨了 2.5 倍，新兴云已经占到其中一半以上。英伟达 FY28 收入增长 70% 的框架，主要增量就来自这一块；如果它的增长停下来，这个框架就失去了支撑。

4.2云厂开支还在涨，自研芯片分走一部分

决定下游需求总量的，是超大规模云厂商的资本开支。摩根士丹利 9 月的报告采用了自家分析师 2026 年 7 月更新的预测，增速放慢的时间点被往后推了，但并没有取消⁷。

逐家来看：

来源：摩根士丹利 · 2026-08-03 · 云资本开支追踪；瑞银 · 2026-09-22 · ASIC 出货预测；各公司最近四季财报（截至 2026 年 9 月季）^9,10,11

资本开支越大，对英伟达也不全是好事，因为其中相当一部分流向了云厂的自研 ASIC，包括 Google TPU、AWS Trainium、Meta MTIA 和 Microsoft Maia。摩根大通在三篇报告里写了同一个基本判断：未来几年 GPU 和 ASIC 的份额会走向持平¹²。瑞银预计 2027 年 ASIC 出货 1,366 万颗，按颗数已经多于英伟达 GPU 的 880 万颗；不过按 CoWoS 用量算，英伟达仍是 ASIC 合计的 1.5 倍。

其中威胁最大的是 Google。SemiAnalysis 估计，到 2027 年底，谷歌云对外卖 TPU 和第三方 AI 服务的收入会超过 $2,000 亿¹³。所以看云厂开支要分两层：一层是资本开支总量有多大，另一层是其中有多少花在英伟达身上。两者的走势一旦分开，英伟达的营收增速会比整个行业更早见顶。

4.3模型公司亏损买算力，英伟达在托底

OpenAI、Anthropic、xAI 是算力的最终使用者，但它们自己并不赚钱。OpenAI 2026 年预计亏损约 $140 亿，却在 2025–2035 年对七家供应商累计做出了约 $1.15 万亿的算力承诺，其中较大的几笔是 Broadcom $3,500 亿、Oracle $3,000 亿、Microsoft $2,500 亿和 NVIDIA $1,000 亿。这些大多是多年期的意向，不是当期要付的现金¹⁴。

问题出在循环融资上，它的链条是这样的：

2026 年 8 月，英伟达第一次逐项披露了它为此承担的金额。承诺里最大的一块是供应和产能承诺，主要是存储，其余是云服务协议、数据中心租约、股权投资和资本开支；另外还有土地、电力和厂房担保。同月英伟达还宣布了一个 $5,000 亿的融资平台，可以提供最高 25% 的残值支持；对新兴云，它还给了保底租金和收入分成。摩根士丹利信用团队测算的全口径信用敞口里，约 $1,700 亿不是有息负债，包括租赁调整 $400 亿、残值支持 $650 亿和收入分成托底 $650 亿，因此给出信用中性的判断，选择观望^15,16。

现金流上已经能看到信号。Q2 经营现金流环比从 $503 亿降到 $241 亿，减少的部分约四分之三卡在应收账款上：应收账款达到 $631 亿，周转天数从 45 天拉长到 60 天，原因是公司给部分大客户延长了账期¹⁷。

三家模型公司的估值和算力来源如下：

• OpenAI 2025 年 10 月二级股份交易的估值是 $5,000 亿，2026 年 7 月提议按 $8,520 亿估值向美国政府出让 5% 股权¹⁹。算力主要来自 Microsoft Azure 和 Oracle 星际之门，自己并不直接大量买卡。
• Anthropic 2026 年 6 月完成 $650 亿 H 轮融资，投后估值 $9,650 亿²⁰。AWS 是它主要的训练云，Google 也参与了投资。
• xAI 在 2026 年 2 月被 SpaceX 收购。SpaceX 是少数直接大额买卡的客户，摩根士丹利估计它向英伟达的采购会从 2026 年的 $426 亿增加到 2027 年的 $1,049 亿^21,22。

模型公司大多通过云厂商间接使用英伟达的算力，所以模型公司和超大规模云这两层有重叠，不能直接相加，做需求测算时最容易在这里重复计算。

4.4Oracle：合同储备很大，自由现金流为负

Oracle 是观察这条链最好的样本。它手里有大笔已签约、还没确认的收入（剩余履约义务，RPO），为了兑现合同又在大举借债建数据中心：

RPO 是承诺，不是现金，要盯的是合同能不能、什么时候变成现金。链条上任何一环出问题都会往回传，最先受伤的是借钱最多、自由现金流为负的纯采购方，比如 Oracle 和 CoreWeave，而现在英伟达也通过担保和托底进入了这条链。

空头资金正是从这些环节入手的。高盛的对冲基金报告显示，CoreWeave 和 Western Digital 已经排到大盘股空头集中度的最前面。多头的理由是项目本身的经济性：摩根大通测算，CoreWeave 的五年合同在还清资产层债务以后，仍能留下约合同总额 16% 的现金，项目的无杠杆内部收益率在百分之十几的中间水平，高于 9–11% 的混合资金成本^26,27。

4.5主权 AI 增加买家，中国需求流向国产

在云厂以外的那一半收入里，主权 AI 是新的增长来源。沙特、阿联酋、日本、法国等国政府投入数十亿美元建设国家算力，比如沙特数据与 AI 管理局签下了 5,000 颗 Blackwell 的部署，阿联酋通过 G42 推进全栈建设，各国的金额统计口径并不一致²⁸。主权 AI 的意义在于增加买家数量、降低客户集中度，而且政府的付款能力比靠风险投资维持的模型公司更可靠。

中国的合规渠道则被政策压缩，市占率和收入占比都降了一大截。H200 对华出货已经获得美国批准，但一直没有实质开始，Q3 指引按零计算。摩根大通把它列为可能带来上行的因素，每出货 10 万颗约增加 $30 亿收入^29,30。

中国本土的需求是真实的：字节 2026 年 AI 资本开支 ￥1,600 亿，阿里三年在 AI 和云上的承诺是 ￥3,800 亿³²。只是这部分钱主要流向了国产芯片链。对英伟达来说，中国需求看得见却拿不到。

4.6资本开支会不会断，要看推理收入

多头以摩根士丹利和高盛为代表，空头以 Michael Burry 为代表，两边看的是不同的账：

融资结构也在变化。摩根士丹利估计 2026–2028 年数据中心资本开支需求 $3.21 万亿，其中 $1.75 万亿（54.5%）要靠信贷，私募信贷 $7,000 亿，比投资级公开债还多。这一轮建设的资金正从花现金流转向借钱，一旦出问题，表现形式会从回报变差变成再融资困难。

落到投资判断上，英伟达的收入质量取决于三件事：下游不到 10 个买家的资产负债表是否健康，终端推理消费是否真实，以及英伟达自己替下游扛了多少。只盯资本开支总量容易被带节奏，需要持续跟踪的是下面四条线：

1. 云厂资本开支里，投向英伟达 GPU 和投向自研 ASIC 的比例怎么变。
2. Oracle、CoreWeave 这类借钱采购的公司，自由现金流和 RPO 能不能如期兑现。
3. 推理端付费 token 的增长速度，以及 GPU 租金的走势。
4. 英伟达每个季度披露的承诺、担保和应收账款天数。

四条线同时向好，多头的逻辑就成立；任何一条转弱，最先反应的会是下游公司和英伟达的信用利差，然后才是股价。