AI投资逻辑转变：云服务商迈入“租赁”时代，基础设施产业链面临压力

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在同一个财报季，微软的市值在一天内激增4500亿美元，创下全球股市历史上单日市值增长的纪录；而亚马逊在五天内顺利进入了3万亿美元的市值俱乐部。与此同时，SK海力士和铠侠的股价却遭遇腰斩，全球存储股普遍下跌超过40%。

这似乎反映出市场在用真实的资金重新审视一个核心问题：在这场AI盛宴中，究竟是谁在获利，谁又在承担成本？

在过去的两年中，市场奖励的是“谁投入得最多”——每当云服务提供商（CSP）上调资本开支，GPU、HBM、光模块、交换机、PCB、电源、液冷、数据中心等相关产业便随之上涨。然而，现在市场开始提出了一个更为严格的问题：这些巨头们投入的万亿资金究竟流向了谁的现金流，最终又转化为谁的折旧？

答案或许即将揭晓——AI的资金并未消失，只是换了持有者。从“卖铲子”的人，转向了“将铲子变成生意”的人；从“修路”的人，转向了“在路上收租”的人。

为了理解这一轮的市场分化，不能仅仅依靠涨跌数字。7月底，三件重要的事情同时发生。

首先，CSP（云服务提供商）证明了他们能够将算力转化为收入。

微软Azure的同比增速达到了43%；亚马逊AWS的增速为37%，为18个季度以来最快；Google Cloud同比增长82%，创下三年来的最高水平。这三家公司合计年化云收入达到3890亿美元，单季度净新增年化经常性收入达到了500亿美元，是过去三个季度均值的两倍。

更值得注意的是，收入的增速加快并不单单是由于少数AI实验室在购买算力。微软披露了一个关键数据：商业剩余履约义务达到了6780亿美元，同比增长84%，而这一环比增长的全部来自非前沿实验室的客户。银行、制造业、医疗和政府等传统企业，曾被市场认为与AI无关的行业，现在开始积极签订合同。

AWS不仅在口头上提到这一点，更在实际行动中落实。8月4日，AWS负责人Matt Garman公开确认，公司正在与客户签署五年期的承诺合同，并表示“市场需求依然远超供给，我们正努力加快建设和投资步伐，以满足客户的要求”。五年期合同意味着客户已将其嵌入到核心业务流程中，这种收入的黏性是任何“资本开支焦虑”的最佳解药。

SK海力士交出了历史上最佳的营收和利润，营业利润暴增557%，然而股价却暴跌。

原因何在？当实际增长无法匹配未来预期时，CSP的资本开支同比增速从两位数滑向个位数，估值模型就必须进行调整——从“你能卖多少货”转变为“你还能增长多少”。

这样的变化是物理规律，而非判断。CSP的资本开支不可能长期维持30%或50%的同比增速。当行业从“加速扩张期”转向“高位增长期”，增速的二阶导数变为负值，估值就必须重新定价。这也解释了为什么美光、铠侠和SK海力士在发布最强财报的同时，股价却遭遇了惨烈的抛售。

在财报发布最密集的那一周，OpenAI将其新模型GPT-5.6 Luna的价格削减了80%。从每百万Token的1美元直接降至0.2美元，推出仅三周。

这是一个因DeepSeek的竞争压力所导致的降价。过去一年，中国开源模型在全球API平台OpenRouter上的Token调用占比，从4.5%猛增至46%。DeepSeek V4 Flash的价格为0.14美元，而阿里Qwen3.7 Flash更低至0.03美元。模型的收费站已被拆除。

当CSP能够盈利、基础设施增速见顶、模型定价权被削弱时，利润便会大规模回流到基础设施与平台层。

要理解CSP为何突然成为市场的新宠，不能仅凭感觉，需要进行一些计算。

第一笔：利润账——云服务商的投资回报率（ROI）账本，重资产并不等于低回报。

过去两年，市场普遍认为云服务商是冤大头——资金都流向了英伟达和海力士。然而摩根士丹利在7月底的测算推翻了这一判断：纯GPU租赁的基准投资资本回报率（ROIC）约为31%，在假设1GW数据中心、41万颗GB300、75%利用率的情况下，租赁价格从7美元涨至10美元/小时，ROIC能够从23%跃升至39%。

而且别忘了，数据中心的核心组成部分——土地、电力和机房，其使用寿命超过30年，可以跨越五到六代服务器。每一代服务器更新时，基础设施无需重建。这意味着最早进入市场的CSP在后续代际中的边际经济性将会更好，而非更差。市场最终意识到了这一点。

摩根士丹利还对三种AI商业模式进行了自下而上的ROIC测算：

纯GPU租赁（IaaS）：基准ROIC约31%。在GPU供不应求、利用率为75%的假设下，租赁价格从7美元涨至10美元每小时，ROIC可以从23%提升至39%。

拥有自有基础设施的模型API：基准ROIC约46%。前提是模型公司保持产品的差异化和定价能力，但考虑到当前的价格战，这一前提正在动摇。

使用第三方算力的模型API：ROIC仅为25%。需要额外支付“中间层利润”给云服务商。

这一测算的核心结论，直接挑战了市场近一年来的一个前提假设：重资产并不等于低回报。

第二笔：收入账——需求从实验室扩展到了企业。

过去两年，市场对AI资本开支最大的担忧是“循环融资”：CSP投入资金给OpenAI、Anthropic等模型公司，而模型公司又将资金用于购买CSP的算力。如此循环，真实的终端需求究竟在哪里？

微软的商业剩余履约义务的全部环比增长均来自非实验室客户。AWS的待处理订单已达到4960亿美元，增长幅度为三位数；Google Cloud的待处理订单为5140亿美元，单季度增加500亿美元。近90%的财富100强企业已经在使用Gemini Enterprise。

华尔街见闻曾用一个形象的比喻：CSP过去是在为“前沿实验室”这个唯一的租户建造房屋，而现在整栋写字楼开始迎来各类企业入驻。

这并不是一家公司的孤立信号。三大云服务商同时出现了类似的趋势——AI需求正在从少数初创AI实验室扩散到传统行业的企业客户。当客户结构从“集中”转变为“广泛”时，循环融资的叙事便不再成立。

CSP并不是一个统一的概念。这轮财报中真正有趣的地方在于，四大巨头各自形成了截然不同的AI回报路径。

来源：Odaily星球日报