AI算力：从盛宴到“剩宴”？

在海豚君此前的剩宴深度分析中，我们多维度拆解了AWS在AI领域的算力战略布局。通过审视其自研芯片进展、从盛与Anthropic的剩宴深度绑定以及模型能力的跃升，我们发现亚马逊在AI综合竞争力上显著增强，算力与“优等生”Google的从盛差距已大幅收窄。

基于此，剩宴海豚君聚焦两个核心疑问：
1. 利润率超预期：为何云厂商的算力AI业务利润率表现优于市场预期？
2. 依赖症隐忧：云厂商对模型合作方的依赖程度极高，其收入增长是从盛否过度绑定于AI模型用量的爆发？

本篇将从定量视角深入剖析：
1. 云厂商利润率提升的底层逻辑及潜在提升空间。
2. 模型商算力需求对云厂商收入的剩宴拉动效应，以及过度依赖带来的算力潜在风险。
3. 基于上述分析，从盛对AI产业链投资偏好的剩宴指导意义。

以下为详细分析：

一、算力 透视AI云毛利率变化及其驱动逻辑

根据前文梳理，从盛AI云业务利润率未如预期般低迷，核心原因在于营收结构的优化：高毛利的MaaS/TaaS（模型/技术即服务）业务正在逐步替代低毛利的“裸金属”IaaS（基础设施即服务）业务。

从第一性原理来看，决定云厂商利润率的关键在于其在AI产业链中的议价能力。这具体体现为三个可量化的定价要素：
* 终端用户支付价格：使用AI大模型的成本。
* AI Lab采购价格：实验室购买算力的成本。
* 云厂商供给成本：包括相对固定的电力运营成本和弹性较大的硬件折旧。

下文将以单位Token经济性为切入点，观察上述定价趋势及其对产业链利润率的影响。

1.1 模型、云、芯片：三方价格博弈

a. 大模型定价：非通胀亦非通缩

在按量计费模式下（剔除订阅模式），无论是Anthropic官方定价还是第三方机构统计的真实Token价格指数（混合了不同等级模型的Input/Output/Cache-hit价格），均显示AI模型价格并未随模型迭代和能力提升而持续走高。相反，价格呈现区间震荡甚至持平状态。

b. 算力单位成本：显著通缩

与模型定价持平不同，单位Token的生成成本随时间迭代呈现明显的通缩趋势。
* 指标说明：采用Semi Analysis提出的TCO（总拥有成本），涵盖Capex（建设成本）和Opex（运营成本）。
* 实测数据：以Qwen 3.5模型为例，随着芯片代际升级，单位Token生成成本大幅下降。最新GB200 NVL72的每百万Token生成成本仅为H100/200的1/3~1/4。

通缩背后的逻辑：
芯片性能提升幅度远超价格涨幅，且这种效率提升由软硬件协同贡献：
* 硬件层面：以DeepSeek R1为例，相同工程编排下，GB300每秒输出Token效率约为H200的4~10倍。
* 软件/工程层面：以DeepSeek V4为例，基于同一GB300硬件，不同工程编排可使输出效率相差2~4倍。

在最高10倍效率差异下，尽管GB300单价高于H200，但价差不足2倍。“性能暴涨”与“价格温和上涨”的对冲效应，使得通缩占据主导。

c. 简易测算：毛利率提升潜力

假设Qwen 3.5模型综合价格为$1/百万Tokens，仅考虑芯片单位Token生成成本下降（从H200的$0.2降至GB300的$0.05），单位Token毛利率可提升约15个百分点。

核心逻辑小结：
AI时代芯片行业仍维持“科技通缩效应”——即芯片性能显著提升，但价格变动不大，大部分性能红利被让渡给下游。然而，头部AI模型定价并未将这部分红利完全让渡给终端用户，而是留存为自身利润。

1.2 云厂商是否涨价？

模型定价与硬件成本之间的利润空间，由云厂商与AI模型公司共享。分配比例取决于云算力租赁价格：
* 若云算力定价持平，超额毛利主要由AI Lab获取。
* 若云算力定价走高，云厂商将分享部分超额毛利。

现实情况：
从多渠道整理的实时标准价格（on-demand price）来看，自2025年底起，云算力定价进入明显上行周期。这印证了在算力严重供不应求背景下，云厂商议价能力增强。即便在“IaaS裸金属”业务中，毛利率亦有提升。

具体表现：
* 最新芯片涨价最猛：B200等最新一代GPU租赁价格自25年底上涨约1/4~1/2。
* 老旧主流芯片跟涨：H200等主流芯片租赁价格自25年底上涨约15%~20%。

逻辑解读：
理论上，老旧芯片应随迭代降价。近期逆势上涨表明：
1. 算力严重供不应求（甚至愿意加价租用落后芯片）。
2. 云厂商议价权和利润率实质性提升。

注：仅A100以下更老旧芯片（2024年前）呈现被替代趋势，租赁价格下降约1/3，但仍以低价贡献收入，并未成为闲置资产。

二、 云厂商AI收入毛利率改善量化分析

前文定性判断模型商和云厂商毛利率均在提升（注意：这不等于AI算力业务毛利率已超越传统业务）。下文将从定量角度，测算具体变化幅度。

测算前提：
* 仅考虑推理毛利率（收入-直接算力成本），忽略训练/研发成本。
* 基于Qwen 3.5模型进行控制变量比较。
* 数据基于单GPU视角。

2.1 软硬件技术提升的共同利好

情景A：纵向对比（硬件H200不变，看时间与软件进步）

• 变量：软件技术进步带来Token产出效率提升20%+；H200租赁价格25年9月后上涨20%。
• AI Lab：推理毛利从$1.2升至$1.4，因营收同步走高，毛利率变化不大。
• 云厂商：单GPU每小时毛利从$0.8升至$1.7，毛利率从31%提升至38%。
• 注：长协价格可能滞后于实时价格。

情景B：横向对比（最新技术，B300 vs H200）

• 变量：B300产出效率为H200的8倍，但租赁价格仅为H200的<2倍。
• AI Lab：单位毛利从$1.4飙升至$11.6，毛利率从35%跃升至69%。
• 云厂商：单位毛利从$1.7升至$3.6，毛利率从38%升至42%。

情景C：综合对比（GB300 vs 旧H200）

• 结果：软硬件共同进步使单位毛利从<$2提升至>$14。
• 云厂商收益：即便大部分增量被模型商拿走，云厂商毛利率仍可提升超10个百分点。
• 风险提示：未计入存储等纯涨价硬件对云厂商毛利率的侵蚀。

2.2 Trainium芯片能否带来更高利润率？

云厂商的核心优势在于自研芯片（如AWS Trainium）。通过软硬件一体化研发和定向优化，自研芯片通常能带来更优利润率。

Trainium 3 (Trn3) 测算：
* a. 生成Token效率：
* FP8精度算力2.5 PFLOPs，比H200高25%，比B300低50%。
* 预估每秒Token产出约3000 Tokens/s（Qwen 3.5模型）。
* b. TCO成本：
* Capex折旧：Trn3 All-in-capex为$17~$19/W，约为GB300的一半。按5年折旧，折旧成本约$0.41/GPU时。
* Opex固定成本：库房、电力等约$0.45/GPU时（贴近区间下限）。
* 总TCO：$0.86/GPU时，比H200（$1.41）低近40%。
* c. 综合毛利率：
* Trn3综合能力比H200高30%~40%，成本低40%，综合毛利率高达85%（云厂商与模型商共享），与最强芯片B300接近。
* 替代效应：在中小模型推理中，Trn3可等效替代B300。
* 利润分配：若AWS将Trn3定价为H200的70%，云厂商与模型商毛利率与B300情景一致；若定价为80%，云厂商自身毛利率可提至46%（vs B300情景的42%）。

小结：
在硬件效率提升、模型定价未降、云租赁价微涨的三重作用下，云厂商AI业务毛利率显著提升。若叠加高毛利的MaaS/PaaS业务，整体利润率将更高。

三、 算力供需格局：2028年或现供过于求？

前文论证了云厂商议价权提升。下文探讨另一关键变量：AI带来的云需求增量规模及其与算力供应增速的匹配度。

我们将需求（模型商ARR）与供给（云厂商Capex）统一转换为算力规模（GW）进行对比。预测重点聚焦至2028年。

3.1 需求端测算

AI云增量需求主要源自头部AI Lab（OpenAI, Anthropic）的训练与推理需求。

a. 头部模型收入预测

• 假设：参考OpenAI愿景，保守预计两大巨头2030年收入达$2500亿量级。
• 增速拐点：假设2028年起，营收增速从三位数回落至50%以下的平稳期。
• 竞争格局：GPT基座能力与Claude Code等入口差距抹平，OAI收入增速将向Anthropic看齐。

b. 云算力支出拆解

• 推理支出：随着能效提升，推理毛利率有望从65%小幅升至70%。
• 训练支出：假设2027年高增（~100%），2028年滑落至30%以下。
• 总支出：预计2028年两大巨头云算力总支出达$2500亿，占收入约71%。

c. AI算力总需求

• 经复杂转换（考虑不同芯片类型及单GW收入差异），2028年AI算力需求规模约25.6 GW（较2025年增加23 GW）。
• 其他AI Lab需求约为两大巨头的15%。

d. 传统云需求

• 传统云收入2026-2027年保持20%左右增速，2028年后因IT预算限制明显放缓。
• 预计2028年传统云计算需算力约31 GW（较2025年增加10 GW）。

3.2 供需比较：2028年拐点？

a. 供给端预测

• 头部云厂商（不含Meta）2028年总算力规模预计达100 GW。
• 剔除内部自用，对外出租算力约73 GW（较2025年增加47 GW）。

b. 供需缺口演变

• 2028年总需求：AI需求(25.6 GW) + 传统需求(31 GW) ≈ 53 GW。
• 对比供给：53 GW < 73 GW，供过于求。
• 趋势：
• 2024-2026年：供需趋紧（需求占供给比重从87%升至93%）。
• 2027年：供需恢复至2024年水平。
• 2028年起：明显供过于求，缺口扩大。

c. “供过于求”的影响解读

上述测算为情境假设。核心启示在于：
* 当前市场线性外推了算力Capex在2028年后维持高位，提前计价了“未知的巨大增量空间”。
* 风险点：若未来1-2年AI发展未达预期，算力建设及Capex可能在2027年见顶。即便后续发现新场景，也可能导致阶段性过剩。

四、 投资逻辑与结论

海豚君核心推论：
1. 议价权转移：产业链议价权从上游硬件商向下游云厂商和模型商转移。模型商拿走大部分超额利润，云厂商分得小头。
2. Capex拐点：市场提前计价了2027-2028年达峰后仍维持高位的Capex预期，这可能过于乐观。

对投资的影响：

• 上游硬件商（芯片/存储）：双重利空
• 议价权降低：云厂商自研芯片（如Trainium）性能逼近甚至反超旗舰GPU，依赖度下降，迫使硬件商让渡利润。

• Capex见顶风险：Capex达峰意味着硬件收入同比下滑，而云厂商收入基于存量，仅增速放缓。市场更看重Capex下降带来的现金流修复，而非收入增速下降。

• 云厂商：喜忧参半

• 利好：毛利率提升（效率提升+定价权增强）；Capex放缓有助于恢复现金流。
• 利空：若算力阶段性过剩，竞争加剧，云厂商需争夺有限需求，议价权走低。云租赁价格可能从溢价转为折价，拖累利润率（部分被芯片效率提升对冲）。
• 分化：能强势绑定AI Lab、获取大额订单的云厂商，收入增速可能逆势上调。

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