大摩喂下“定心丸”：亚马逊(AMZN.US)、谷歌(GOOGL.US)、微软(MSFT.US)的“激进”AI资本支出终将转为丰厚回报

先说一个核心判断：尽管市场对亚马逊、谷歌、微软这三大云巨头动辄万亿美元的资本支出计划感到不安，但摩根士丹利的态度相当明确——这些巨额投入，最终会换来真金白银的回报。

由布莱恩·诺瓦克领衔的分析师团队在一份投资者报告中，详细拆解了这个看似“烧钱”的赌局。他们测算，尽管三大云商合计的资本支出高达1.4万亿美元，但这些投资有望带来25%至50%的投资资本回报率。换句话说，焦虑的投资者或许可以稍微松一口气。

诺瓦克和他的团队在报告中开门见山：“我们对这些投资的长期回报率持乐观态度，并首次提出了一套生成式AI投资回报率分析框架与模型。”他们详细阐述了三个核心业务场景，每一个都指向了令人心动的增量ROIC（约25%以上）。这三个场景分别是：超大规模GPU租赁业务、模型赋能API业务，以及运行在第三方基础设施之上的模型赋能API业务。

先看GPU租赁。这是最直接的一块业务。诺瓦克指出，对超大规模服务商收入的底层测算，涉及对英伟达GB300 GPU每小时定价以及利用率的弹性分析。成本方面，主要包含IT设备（服务器/网络）的折旧、非IT设备（供电外壳）的折旧、能源成本，以及其他运营支出（人力、维护等）。虽然GPU定价这东西特别复杂，因供应商、芯片类型、预留实例与竞价实例而异，需要密切监控，但核心逻辑其实很清晰：他们估算，这块业务能产生约60%至70%的增量EBIT利润率，ROIC区间落在25%至40%。

接下来是面向开发者、企业及中小企业的模型赋能API业务。这块业务的ROIC潜力更为诱人，可以达到40%甚至更高。诺瓦克分析道：“这里的情况也一样，尽管前期投入沉重，但增量单位经济性相当有吸引力。”在这个场景下，他们重点调整了几个关键变量：用于推理（vs.训练）的计算容量比例、每GPU每秒的令牌吞吐量，以及令牌定价。这些正是决定盈利性和ROIC的核心杠杆。产品创新驱动令牌定价，芯片/软件创新驱动令牌吞吐量——这两件事的重要性，恰恰解释了为什么需要如此大规模的投入才能赢得市场。

最后，基于第三方基础设施运行的模型赋能API业务，预计能产生约25%的ROIC。诺瓦克补充说：“与那些拥有自有容量的模型提供商类似，产品创新驱动的令牌定价和令牌效率，对于该业务的规模化盈利同样至关重要。”不过，在这个场景中，计算成本（也就是超大规模服务商的收入分成）在单位经济性中扮演了更举足轻重的角色。换句话说，这是一场关于“性价比”的博弈。