摩根士丹利：AI板塊回調是技術面而非基本面
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摩根士丹利7月27日發布120頁深度報告，判斷近期全球AI板塊回調由倉位擁擠與去槓桿驅動，基本面邏輯未被破壞，並逐一量化反駁了市場三大擔憂。
企業給AI Token設預算上限，代表需求見頂了嗎？
摩根士丹利認為這一擔憂站不住腳：企業級AI單次調用平均可節省約55美元勞動力成本，而以Agent完成一項任務的平均成本僅2至5美元，投資回報率超過10倍。
這意味著→ 當一個工具的ROI超過10倍，企業用不用已不是預算問題，而是核心競爭力問題。
供給側方面，基於NVIDIA Blackwell架構的數據中心Token淨利率約58%；到Rubin和Feynman代際GPU部署後，淨利率分別升至約80%和90%。
簡單來說＝ 雲廠商可以在不犧牲利潤的前提下把Token定價壓低約75%，減價與盈利可以兼得。
中國用更低成本也能訓出好模型，美國砸錢還值嗎？
市場擔憂由Kimi K3發布引發：若算力效率快速提升，美國超大規模雲廠商每年超萬億美元的AI資本支出是否過度？
摩根士丹利援引傑文斯悖論（效率提升→單位成本降低→使用量反而爆發式增長）作出反駁：最終推高的是總計算消耗，而非降低。
報告給出一組量化對比：Google高管表示可能需要每6個月將算力翻倍，即5年內增長1,000倍；而NVIDIA 2025至2028年AI晶片銷售複合年增長率約140%，按此速度外推5年，累計交付算力不到Google單家需求預測的10%。
這反映出 供需失衡的程度遠超市場當前定價。
電力不夠用怎麼辦——減速帶還是死路？
摩根士丹利將物理約束歸納為「3P」：人力（People）、電力（Power）和政治（Politics）。電網併網排隊周期在部分地區已延長至5至7年；眾議院正審議法案，擬將雲廠商電力成本分攤義務法律化。
但報告將其定性為「減速帶」而非結構性障礙，核心解決方案是現場自發電。
定量測算：2026至2028年美國數據中心電力需求約68GW，扣除在建設施和已簽約電網容量各15GW，潛在缺口達38GW。
這意味著→ 「電力接入的時間價值」（Time to Power）是當前市場定價偏差最大的方向。
比特幣礦場變數據中心——被低估的「有電空間」？
報告識別出兩條去瓶頸路徑：比特幣礦場已有可觀的電網容量和用地，可直接轉化為數據中心，潛在貢獻10至19GW；天然氣輪機和燃料電池合計可貢獻20至28GW，比電網併網快一至三年。
即便概率加權後，中性情景仍有約1GW淨缺口，悲觀情景下擴大至11GW。
摩根士丹利認為超大規模雲廠商當前最稀缺的不是資本支出，而是「有電可用的物理空間」（Powered Shell）。
這批轉型公司值多少錢？
當前Powered Shell供應商的EV/Watt（企業價值÷可用電力瓦數，衡量「每瓦電值多少錢」）僅處於2至4美元區間，涉及公司包括TeraWulf、Cipher Mining、HUT 8、Riot Platforms、Applied Digital、Galaxy Digital等。
以成熟數據中心營運商（如Equinix、Digital Realty）20至25倍EV/Watt為參照，摩根士丹利給予這批轉型公司15倍EV/Watt的折價目標估值。
這意味著→ 如果估值差距收斂，這批公司的潛在上行空間在數倍級別——但前提是電力缺口能在預期窗口內得到填補。
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