高盛：算力稀缺性賦予超大規模雲端運算商估值溢價
nashnova research
高盛分析師普里沃羅茨基指出，已通電的算力才是AI周期中最持久的競爭優勢，超大規模雲端運算商（Hyperscaler）因掌握這一稀缺資源理應獲得估值溢價。
為甚麼高盛說「算力比模型更值錢」？
AI前沿模型的領導權可能每季度易主——Polymarket數據顯示，「2026年底最佳模型」的押注中，Anthropic數日內從領先急劇崩塌，谷歌隨即躍升至43%概率領先。
這意味著→ 模型層沒有真正的護城河；已經建好、通了電的算力，才是不會每季度被顛覆的硬資產。
簡單來說＝ 模型像手機App，隨時可能被新版本取代；而數據中心更像發電站——誰先建好誰先賺錢，後來者想追，光排隊接電就要等好幾年。
OpenAI營收「縮水200億美元」到底怎麼回事？
《金融時報》報道OpenAI向投資者披露的年化營收接近500億美元，比此前流傳數字低約200億美元，納斯達克因此下跌。
普里沃羅茨基認為差異主要是會計口徑不同：合作夥伴和雲端銷售按總額入賬（如Anthropic的做法）還是按淨額入賬（如OpenAI的做法），口徑一換數字就大不一樣。
但他更關注市場反應本身：這說明多頭倉位高度集中，投資者對任何負面信號都越來越敏感。
這意味著→ 真正的風險不是誰的會計方式更合理，而是所有人持有的是同一批資產——一有風吹草動，踩踏效應就會放大。
算力為甚麼稀缺——瓶頸在電力，不在晶片？
高盛數據顯示，2026年計劃投產的美國數據中心中，約一半將被取消或延期；計劃中約16吉瓦的產能，實際在建的僅約5吉瓦。
瓶頸的核心是電力供應跟不上，而不是晶片不夠用。
高盛大宗商品團隊預測，到2030年25%的數據中心將自備電源（即「表後發電」），而2025年這一比例實際上為零。
簡單來說＝ 建數據中心最難的不是買GPU，而是給GPU接上電——電網排不上隊，只能自己建電廠。
這個「電力悖論」怎樣反過來抬高了雲巨頭的估值？
電力瓶頸壓制了數據中心供應鏈股票的估值，但同一個障礙令已建成、已通電的算力變得更加珍貴。
超大規模雲端運算商（Hyperscaler）在算力基礎設施上投入最為進取，因此能在稀缺中獲取溢價回報。
這反映出一個結構性邏輯：限制供給的力量，恰恰是推高存量資產價值的力量。
這套邏輯能持續多久——關鍵驗證點是甚麼？
高盛此前設定的前提條件是：代幣需求增速能否持續跑贏代幣價格的下滑。
這意味著→ 如果AI推理服務的用量增長足夠快，即使單價不斷降低，雲巨頭的總收入仍然能撐住持續擴張的資本開支。
說白了＝ 就像網約車——單價越來越便宜，但只要搭車的人增長更快，平台收入照樣漲。這個「量能否跑贏價」的窗口，是判斷雲巨頭估值溢價能否兌現的核心觀察點。
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