大摩：生成式AI推理阶段ROIC可达25%-50%
Claire Weston
摩根士丹利测算生成式AI推理阶段增量资本回报率（ROIC）可达25%至50%，认为市场低估了云巨头AI资本支出的回报潜力，对亚马逊、谷歌、微软及Meta维持看多。
市场之前在担心什么？
过去一年，四大云巨头的AI资本支出持续攀升，投资者开始质疑：花这么多钱，到底能赚回来吗？
这种疑虑直接压制了互联网及云服务商板块的估值。
大摩分析师诺瓦克、伯德和伍德用三套自下而上的量化框架正面回应这一担忧——结论是：回报不仅能赚回来，而且相当可观。
三套框架算出了什么？
框架一：GPU租赁（IaaS）。 单个1吉瓦数据中心配约41万块英伟达GB300 GPU，利用率75%、每小时租价8.5美元，对应年收入约229亿美元/吉瓦，增量ROIC约31%。价格在7至10美元区间时，ROIC对应23%至39%。
框架二：API服务（自有算力）。 涵盖谷歌Gemini、Meta API等，65%算力用于推理，混合token定价每百万1.75美元，年收入约304亿美元/吉瓦，增量ROIC约46%。token定价从1美元升至2.5美元时，ROIC区间可从19%扩展至63%。
框架三：API服务（租用第三方算力）。 需支付算力租赁成本，回报率最低，基准NOPAT利润率约25%。但当token定价低至每百万1美元时将亏损（利润率约-9%）。这意味着→ token定价是这种模式能不能赚钱的生死线。
为什么回报率差距这么大？
三套框架的核心区别在于谁拥有算力。自建数据中心的玩家（框架一、二）把固定成本摊薄后利润率更高；租用算力的玩家（框架三）多了一层租金，利润空间被压缩。
用大白话说＝ 自己盖房子出租，和租别人的房子再转租，赚钱逻辑完全不同——拥有基础设施的一方天然吃到更大份额。
这反映出一个更深层的信号：AI时代，数据中心容量本身就是稀缺资产，谁手里有算力，谁的护城河更深。
高回报会不会引来更多竞争？
大摩明确指出：健康的回报率会吸引更多竞争者，包括新玩家和开源方案。
但报告同时强调，竞争加剧反而会强化两件事的价值：持续的产品与算力效率创新，以及已建成算力基础设施的稀缺性。这意味着→ 规模化玩家的先发优势不会被轻易稀释，反而可能在竞争中拉大差距。
贝莱德怎么看？两家机构指向同一个问题
贝莱德同样维持对AI基础设施的偏好，认为更便宜的AI模型会重塑利润分配格局，但不会动摇AI长期投资逻辑。
贝莱德把本财报季的核心问题定位为：利润将在产业链何处积聚？
两家机构的判断汇聚到同一个验证节点：云巨头能否在持续扩张的资本支出下，兑现推理阶段的规模化回报。用大白话说＝ 钱花出去了，下一步就看收入能不能跟上。
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