AI投資邏輯變了：雲廠進入「收租」時代，基礎設施產業鏈承壓

原文作者：龙玥

原文来源：华尔街见闻

同一個財報季，微軟市值單日暴漲 4500 億美元，創下全球股市史上單日市值增長紀錄；亞馬遜五天內衝進 3 兆美元俱樂部。另一邊，SK 海力士股價腰斬，鎧俠股價腰斬，全球存储股十有八九跌超 40%。

同樣在做 AI。一半在暴漲，一半在腰斬。

這可能是市場在用真金白銀重新回答一個核心問題：AI 這場盛宴裡，到底誰在賺錢，誰在買單？

過去兩年，市場獎勵的是「誰花得最多」——CSP（雲端服務供應商）上調一次資本開支，GPU、HBM、光模組、交換器、PCB、電源、液冷、資料中心就一起漲一輪。現在，市場開始問一個更嚴格的問題：巨頭們砸下去的兆元美金，到底流進了誰的現金流，又沉澱成了誰的折舊？

答案或許正在浮出水面——AI 的錢沒有消失，只是換了口袋。從賣鏟子的人，流向把鏟子變成生意的人。從修路的人，流向在路上收租的人。

三個訊號同時亮起，市場開始重新做題

要理解這一輪分化，不能只看漲跌數字。7 月末這個時間窗口上，三件事同時發生了。

第一件事：CSP（雲端服務供應商）證明了自己能把算力變成收入。

微軟 Azure 年增 43%。亞馬遜 AWS 年增 37%，創 18 個季度最快。Google Cloud 年增 82%，三年最高。三家合計年化雲端收入 3890 億美元，單季淨新增年化經常性收入 500 億美元——是過去三個季度均值的兩倍。

更重要的是，收入在加速，但加速的不只是那幾個 AI 實驗室在買算力。微軟披露了一個關鍵數字：商業剩餘履約義務達到 6780 億美元，年增 84%，而且全部的季增，來自非前沿實驗室客戶。銀行、製造、醫療、政府——那些過去兩年市場認為「AI 跟它們沒關係」的傳統企業，現在正在簽合約。

AWS 不僅說——AWS 在做。8 月 4 日，AWS 負責人 Matt Garman 公開確認，公司正在與客戶簽署五年期承諾合約，且「市場需求仍遠超供給，我們正努力加快建設和投資步伐，以跟上客戶的需求」。五年期合約意味著客戶把它嵌入了自己的核心業務流程——這種收入黏性，是任何「capex 焦慮」最有力的解藥。

第二件事：基礎設施鏈的敘事模型失效了。

SK 海力士交出了史上最強的營收和利潤——營業利潤暴增 557%。然後股價暴跌。

為什麼？當實際增長跑不過遠期預期，當 CSP capex 的年增增速從加速兩位數滑向高位個位數，估值模型就得換——從「你能賣多少貨」，變成「你還能漲多快」。

這是物理規律，不是判斷。CSP capex 不可能永久維持每年 30%、50%的年增增速。當行業從「加速擴張期」進入「高位增長期」，增速的二階導為負，估值就要重新定價。這就是為什麼美光、鎧俠和 SK 海力士在交出最強報表的同時遭遇了最慘烈的拋售。

第三件事：模型的定價權，正在塌方。

就在財報最密集的那一週，OpenAI 把新模型 GPT-5.6 Luna 的價格砍掉了 80%。從 1 美元每百萬 Token，直接殺到 0.2 美元。上線才三週。

這是一個被 DeepSeek 逼出來的降價。過去一年，中國開源模型在全球 API 平台 OpenRouter 上的 Token 調用佔比，從 4.5% 飆升到了 46%。DeepSeek V4 Flash 價格是 0.14 美元，阿里 Qwen3.7 Flash 更低到 0.03 美元。模型的收費站正在被拆掉。

這三件事，放進同一個時間座標裡——

CSP 能賺錢 + 基礎設施增速見頂 + 模型定價權瓦解 = 利潤從硬體和模型層，大規模回流到基礎設施與平台層。

CSP 憑什麼收租？雲廠的 ROI 帳本：重資產≠低回報

要理解 CSP 為什麼突然變成了市場的新寵，不能靠感覺，要來算幾筆帳。

第一筆：利潤帳——雲廠的 ROI 帳本，重資產≠低回報

過去兩年市場預設雲廠是冤大頭——錢都讓輝達和海力士賺走了。大摩 7 月底的測算推翻了這個判斷：純 GPU 租賃基準 ROIC（投資資本回報率，Return on Invested Capital）約 31%，在 1GW 資料中心、41 萬顆 GB300、75% 利用率的假設下，租賃價從 7 美元漲到 10 美元/小時，ROIC 能從 23% 跳到 39%。

而且別忘了，資料中心的主體——土地、電力、機房——使用壽命超過 30 年，可以跨越五到六代伺服器。伺服器每代更新，基礎設施不需要重來。這意味著最先入場的 CSP 在後續代際中的邊際經濟性會更好，不是更差。市場最終意識到了這一點。

大摩拆出了三種 AI 商業模式的自下而上 ROIC 測算：

純 GPU 租賃（IaaS）：基準 ROIC 約 31%。在 GPU 供不應求、利用率 75% 的假設下，租賃價格從 7 美元漲到 10 美元每小時，ROIC 可以從 23% 跳到 39%。

自有基礎設施上的模型 API：基準 ROIC 約 46%。前提是模型公司保持產品差異化和定價能力——但考慮到當前的價格戰，這個前提正在動搖。

使用第三方算力的模型 API：ROIC 僅 25%。需要額外支付「中間層利潤」給雲廠商。

這個測算的核心結論，直接挑戰了市場近一年來的一個前置判斷：重資產≠低回報。

第二筆：收入帳——需求從實驗室擴散到了企業

過去兩年，市場對 AI capex 最大的恐懼是「循環融資」：CSP 砸錢給 OpenAI、Anthropic 這些模型公司，模型公司再把錢買回 CSP 的算力。左手倒右手，真實的終端需求在哪裡？

這個恐懼，正在被本季度的數據證偽。

微軟的商業剩餘履約義務，全部季增來自非實驗室客戶。AWS 的 backlog 已經達到 4960 億美元，三位數增長。Google Cloud 的 backlog 5140 億美元，單季增加 500 億。近 90% 的財富 100 強企業已經在用 Gemini Enterprise。

華爾街見聞此前用了一個形象的比喻：CSP 過去是在為「前沿實驗室」這個唯一的租客蓋房，現在整棟辦公大樓開始入駐了。

這不是一家公司的孤立訊號。三家同時出現同樣的趨勢——AI 需求正在從少數新創 AI 實驗室，擴散到傳統行業的企業客戶。當客戶結構從「集中」變成「廣泛」，循環融資的敘事就站不住腳了。

第三筆：模式帳——四家公司，四種收租方式

CSP 不是一個統一概念。這輪財報真正有意思的地方在於，四家巨頭形成了四種完全不同的 AI 回報路徑。

微軟——三層收租模型。

Azure 提供最基礎的 GPU 租賃和雲端服務，這是第一層。Foundry 平台提供模型調用、微調和部署，這是第二層。Copilot 直接嵌入 Office 365 和 GitHub，按席位收費（付費席位已超 3000 萬），這是第三層。

三層之間互相引流：Azure 的企業客戶可以升級到 Foundry 使用模型；Foundry 上的模型可以滲透到 Copilot 的應用場景；Copilot 又反過來推動 Azure 的消費。這不是一條收入線，是一個收入矩陣。

亞馬遜——最簡單最透明的收租模型。

AWS 本身就是出租算力和儲存的生意，運行了 18 年，客戶、計費、留存體系極度成熟。本季度收入 422 億美元，年增 37%，創 18 個季度最快。

谷歌——最亮眼的數字，最模糊的帳本。

Google Cloud 的 82% 增速、利潤率和利潤率改善幅度，從表面看是四家中最強的。但市場給的回饋是先跌後漲。

原因在於成本歸屬的「灰色地帶」。Gemini 同時服務搜尋、廣告、Workspace、YouTube、消費應用和雲端服務，共享 AI 研發費用留在了集團層面。Google Cloud 的分部利潤率，不能等同於谷歌「晶片—模型—雲」全棧的真實經濟利潤率。

有研究機構指出，如果把全部 Gemini 費用扣回，Google Cloud 利潤率大約只剩 10% 出頭。谷歌不是不賺錢，是賺錢的路徑太複雜。

Meta——從「純花錢」變成「開始想收租」。

Meta 過去兩年在投資者眼裡是四家中最尷尬的一個：AI 確實改善了廣告推薦、內容排序和素材生成，但這些收益隱藏在原有廣告業務裡，沒辦法和新增 capEx 逐項對應。當 capEx 指引從 1300 億調到 1450 億美元，自由現金流只剩 7.84 億美元（年增 -91%），市場的耐心到了極限。

但 Meta 正在發生一個微妙的變化。

公司被曝籌劃雲端業務，考慮向開發者提供模型訪問服務，並出售富餘的 AI 算力。這意味著 Meta 的算力資產不再是「自用或閒置」的二元選擇。它可以切換到對外出租。

模型價格戰：收租人最大的助攻

本輪分化最容易被忽略的觸發變數，不是財報，是模型層的價格崩塌。

回到 7 月 30 日那一天。除了微軟發財報，OpenAI 還做了一件事：把 GPT-5.6 Luna 的價格砍到原來的五分之一。不是上市一年後降價，是上市三週後降價。

這背後是一個更大的趨勢——開源模型正在把閉源模型的「收費站」拆掉。

過去兩年，AI 產業鏈的利潤分配邏輯是：輝達賺 GPU 的錢，CSP 賺算力租賃的辛苦錢，模型公司（OpenAI、Anthropic）憑藉技術壁壘賺溢價。模型層是「架在雲上面的收費站」——不管你用誰的算力、跑什麼應用，調用最強模型都得過它這一關。

現在這個收費站在被拆。

中國開源模型的突破是最大的拆牆錘。DeepSeek V4 用華為昇騰 950 晶片訓練了 1.6 兆參數，性能媲美 GPT-5。阿里 Qwen3.7 Flash 價格低到 0.03 美元每百萬 Token 輸入。在最大的模型 API 聚合平台 OpenRouter 上，中國模型的 Token 調用量佔比在一年內從 4.5% 飆到了 46%。

當 46% 的調用走便宜開源模型，閉源模型就再也不能收取「獨此一家」的溢價。OpenAI 被迫跟進降價，不是因為它想，是因為它別無選擇。

這對 CSP 意味著什麼？

巴克萊分析師 Raimo Lenschow 在 8 月 3 日的報告裡寫了一段非常精準的判斷：當模型從「稀缺品」變成「大宗商品」，議價權就回流到了擁有算力、客戶和分發渠道的平台手中。

CSP 不再必須綁死在某一家模型公司上。它們可以同時提供 GPU 租賃 + 自託管開源模型 + 自研模型 API。客戶不需要只選一個模型，CSP 可以充當「路由器」——高複雜度任務用頂級閉源模型，常規任務用便宜開源模型，高吞吐、低成本的穩態負載用自研 ASIC 晶片跑。

這個「多模型架構」最終誰最受益？不是最會訓練模型的公司，而是最會把不同模型串聯起來、按需分配算力、按用量收費的公司。這就是 CSP。

大摩 7 月 27 日的報告甚至直接把這個邏輯拆成了數學：如果模型 API 價格跌 50%，但 Token 調用量因此漲 5 倍，對 CSP 自建基礎設施上的推論收入來說，是淨增。因為它的成本端在走晶片性能和軟體最佳化的效率曲線，收入端在走需求爆炸的用量曲線。只要第二條曲線跑得比第一條快，這就是一個好生意。

而對獨立的模型公司來說，價格跌 50% 意味著收入直接砍半——除非它的 Token 調用量能翻倍，但開源模型的替代效應讓它做不到。

誰在買單：基礎設施鏈的殘酷均值回歸

如果說 CSP 漲是「收租故事被定價」，那基礎設施鏈的暴跌就是「增速神話被拆穿」。

大摩策略師 Michael Wilson 用了一個精準的類比：半導體股票，特別是存儲，走勢高度類似白銀。