大摩研报解读：AI 基建 ROIC 最高可达 40%，自建算力厂商才是最大赢家

BiRun 消息，撰文：Rita 超大规模厂商一年砸进去几千亿美元建数据中心。市场把这笔钱当成了成本。大摩在 7 月 27 日的研报里算了一笔不一样的账。 自建 GPU 机群做算力租赁，投资资本回报率最高能到 40%。自己建算力做 API 调用，也能做到 40%。但如果算力是租来的，ROIC 就只剩 25%了。 差距来自于算力紧缺时候的定价权。谁手里有自建算力，谁就卡住了利润分配的上游。大摩对微软、亚马逊、Meta、谷歌全部维持超配，目标价分别是 600 美元、330 美元、775 美元和 400 美元。 市场看到的是这几家公司在砸钱。大摩看到的是这几家公司砸出去的钱正在变成利润。如果 40%的 ROIC 站得住，这四家的 AI 业务会持续超预期，而市场现在还没把这个算进去。 不同算力模式，ROIC 回报差异显著大摩把生成式 AI 的商业化路径拆成三种模式，ROIC 从 25%到 40%不等。模式之间的差距，本质上是算力获取方式决定的利润分配格局。 ·第一类是超大规模厂商自建 GPU 机群做算力租赁。以英伟达 GB300 为基准，大摩假设 41 万颗 GPU、36 亿总 GPU 小时数、75%利用率、每小时 8.50 美元租金。增量息税前利润（EBIT）利润率 60%到 70%，ROIC 在 25%到 40%之间。 成本结构上，大摩将成本拆为 IT 设备（服务器+网络）和非 IT 设施（供电、散热、机架）的折旧，加上能源成本和运维开支。在算力持续紧缺的生态中，租赁价格由供需决定，不受成本加成约束。这是利润率能打到 60%到 70%的根本原因。 ·第二类是模型厂商自建算力做 API 调用。大摩假设 65%算力用于推理、每颗 GPU 每秒处理 2750 个令牌、每百万令牌收费 1.75 美元。增量利润率 70%，ROIC 约 40%。 大摩认为这一定价水平对谷歌 Gemini、Meta API 平台和 xAI Grok 等模型厂商构成积极信号。但模型厂商面临一个持续存在的约束：算力需要在“产生收入的推理”和“维持技术领先的训练”之间做分配。投入训练的算力不产生当期收入，但承担全部折旧和运营成本。这个权衡将直接影响 ROIC 的可持续性。 ·第三类是租用第三方算力做 API。模型厂商不持有硬件，按小时向超大规模厂商租用算力。多了一层“中间商利润”之后，增量利润率降到 30%，ROIC 约 25%。在这个模式里，超大规模厂商的租金收入构成了模型厂商的成本项，算力定价权完全在上游。 三个模式放在一起，自建算力的 ROIC 是租用模式的近两倍。差距的核心在于算力紧缺生态下的定价权归属。谁拥有自建算力，谁就在利润分配中占据主动。大摩对 ROIC 的测算已扣除训练成本，用的是比市场更保守的口径。芯片和软件层面的令牌吞吐量效率仍在持续改善，ROIC 的天花板可能比当前假设更高。 四大云厂商：盈利与估值情景拆解大摩对四家厂商全部维持超配评级，每家都有清晰的驱动逻辑和风险收益结构。 ·微软目标价 600 美元，对应 2028 财年预期每股收益 23.86 美元的 25 倍市盈率。当前股价对应 2028 财年 GAAP 每股收益不到 16 倍，大摩认为估值偏低。 驱动逻辑上，大摩看重 Azure 增长拐点和 Copilot 变现能力的叠加效应。Azure AI 服务的采用正在加速，M365 Copilot 在商业客户中的渗透率持续提升，高定价 SKU 的升级正在拉升平均客单价。 牛市目标价 795 美元，对应每股收益 27.39 美元的约 29 倍市盈率。熊市未给目标价，对应。