高盛：算力稀缺性赋予超大规模云计算商估值溢价
nashnova research
高盛分析师普里沃罗茨基指出，已通电的算力才是AI周期中最持久的竞争优势，超大规模云计算商（Hyperscaler）因掌握这一稀缺资源理应获得估值溢价。
为什么高盛说"算力比模型更值钱"？
AI前沿模型的领导权可能每季度易主——Polymarket数据显示，「2026年底最佳模型」的押注中，Anthropic数日内从领先急剧崩塌，谷歌随即跃升至43%概率领先。
这意味着→ 模型层没有真正的护城河；已经建好、通了电的算力，才是不会每季度被颠覆的硬资产。
用大白话说＝ 模型像手机App，随时可能被新版本取代；而数据中心更像发电站——谁先建好谁先赚钱，后来者想追，光排队接电就要等好几年。
OpenAI营收"缩水200亿美元"到底怎么回事？
《金融时报》报道OpenAI向投资者披露的年化营收接近500亿美元，比此前流传数字低约200亿美元，纳斯达克因此下跌。
普里沃罗茨基认为差异主要是会计口径不同：合作伙伴和云端销售按总额入账（如Anthropic的做法）还是按净额入账（如OpenAI的做法），口径一换数字就大不一样。
但他更关注市场反应本身：这说明多头头寸高度集中，投资者对任何负面信号都越来越敏感。
这意味着→ 真正的风险不是谁的会计方式更合理，而是所有人持有的是同一批资产——一有风吹草动，踩踏效应就会放大。
算力为什么稀缺——瓶颈在电力，不在芯片？
高盛数据显示，2026年计划投产的美国数据中心中，约一半将被取消或延期；计划中约16吉瓦的产能，实际在建的仅约5吉瓦。
瓶颈的核心是电力供应跟不上，而不是芯片不够用。
高盛大宗商品团队预测，到2030年25%的数据中心将自备电源（即"表后发电"），而2025年这一比例实际上为零。
用大白话说＝ 建数据中心最难的不是买GPU，而是给GPU接上电——电网排不上队，只能自己建电厂。
这个"电力悖论"怎样反过来抬高了云巨头的估值？
电力瓶颈压制了数据中心供应链股票的估值，但同一个障碍让已建成、已通电的算力变得更加珍贵。
超大规模云计算商（Hyperscaler）在算力基础设施上投入最为激进，因此能在稀缺中获取溢价回报。
这反映出一个结构性逻辑：限制供给的力量，恰恰是推高存量资产价值的力量。
这套逻辑能持续多久——关键验证点是什么？
高盛此前设定的前提条件是：代币需求增速能否持续跑赢代币价格的下滑。
这意味着→ 如果AI推理服务的用量增长足够快，即使单价不断降低，云巨头的总收入仍然能撑住持续扩张的资本开支。
用大白话说＝ 就像网约车——单价越来越便宜，但只要打车的人增长更快，平台收入照样涨。这个"量能否跑赢价"的窗口，是判断云巨头估值溢价能否兑现的核心观察点。
市场有风险，内容仅供研究参考，不构成投资建议。