大摩研报解读：推理时代开启，资金将从硬件流向软件层

BiRun 消息，撰文：Rita 超大规模厂商的数据中心资本支出 2027 年将达 1.5 万亿美元，同比增长 60%，2028 年增速将骤降至 12%。9 月 4 日，摩根士丹利发布 AI 指南报告，横跨 7 个团队，围绕 8 个关键辩论展开。报告指出，AI 正从训练时代迈向推理时代，投资者资金将逐步从硬件和半导体层流向使能层和软件层。AMZN、META、GOOGL、MSFT 等 GenAI 使能者将受益于盈利上修和估值扩张。 大摩预计 AI 算力容量将从 2025 年的 35 吉瓦增长至 2028 年的约 145 吉瓦，增长 4 倍。定制芯片在增量容量中的占比将从 34%升至 66%，谷歌 TPU 和亚马逊 Trainium 主导这一转变。AI 投资回报率方面，大摩给出了三种路径，均指向 25%至 50%的区间，最高回报来自在自有基础设施上运行 API 的模型层。 资本支出 2028 年减速，资金将向上游转移超大规模厂商数据中心资本支出预计 2027 年增长 60%至 1.5 万亿美元，2028 年增速将放缓至 12%（约 1700 亿美元）。减速原因包括芯片供给上限、远期预建的边际递减以及物理限制（劳动力、材料、电力）。 大摩估算了四家云厂商的资本支出构成。亚马逊 2026 年数据中心资本支出约 1800 亿美元，其中约 38%用于远期预建，为 2027 至 2029 年投产的容量提前建设。微软约 37%，Meta 约 32%，谷歌仅约 5%。谷歌因预建比例最低，2027 年需大幅增加远期投入。 大摩指出，资本支出增速放缓叠加超大规模厂商收入和现金流的持续扩张，将推动投资者资金从硬件和半导体层向使能层和软件层迁移。这与移动时代的资金流动规律一致，芯片和设备先涨，基础设施和设备次之，软件和服务最后。 145 吉瓦算力上线，ASIC 占比大幅提升大摩预测总计算容量将从 2025 年的 35 吉瓦增长至 2028 年的约 145 吉瓦，2027 年新增约 38 吉瓦，2028 年新增约 44 吉瓦。谷歌是新增产能最多的厂商，2027 至 2028 年合计新增约 20 吉瓦，主要服务于 Gemini 训练、GCP 增长以及搜索和 YouTube 的 GenAI 功能部署。 定制芯片在增量容量中的占比将从 2025 年的 34%（约 2 吉瓦）升至 2028 年的 66%（约 17 吉瓦）。谷歌 TPU 和亚马逊 Trainium 主导这一转变，谷歌 TPU 在 2027 至 2028 年将新增约 15 吉瓦。谷歌超过 50%的新增容量用于 Google Cloud，亚马逊 Trainium 已开始预售未来一到两年的产能。 大摩的每吉瓦成本估算已考虑 GB200/GB300/VR200 机架的内存通胀以及机架外成本（电力设施、建筑施工等）的上升。Rubin Ultra 世代的总成本已达每吉瓦约 500 亿美元。 GenAI 投资回报率 25%至 50%，模型层回报最高大摩构建了三种框架测算 GenAI 投资回报率，均落在 25%至 50%区间。 框架一是超大规模厂商出租 GPU 容量。以 1 吉瓦 GB300 数据中心为例，年收入约 190 至 270 亿美元，运营成本约 80 亿美元（含 46 亿美元 IT 折旧），增量 EBIT 利润率 60%至 72%，税后净营业利润约 90 至 150 亿美元，投资回报率 23%至 39%。 框架二是模型开发商在自有基础设施上提供 API。年收入约 300 亿美元，运营成本约 80 亿美元，增量 EBIT 利润率约 75。