AI算力：从盛宴到“剩宴”？

在海豚君此前的分析中，我们从几个角度探讨了AWS在AI上的布局，从其自研芯片、和Anthropic的合作、其模型能力多角度看到亚马逊在AI上的综合能力有不小的提升，距离优等生Google的差距已明显缩窄。

从中海豚君对两个点比较好奇，一是云厂商们的AI业务利润率似乎比预期中要好，二是云厂商们目前对其模型合作方的依赖非常大，云厂商的收入增长相当依赖于AI模型用量的增长。

因此本篇中，海豚君进一步从更细致的定量视角，深入探讨了，

1、云厂商们利润率提升背后的逻辑是什么？潜在的提升幅度有多大？

2、模型商们的算力需求，到底对云厂商的收入有多大的带动作用？过度依赖模型商对云厂会有什么潜在？

3、从上述视角，对AI产业链中的行业投资偏好选择有什么指导意义？

以下为具体分析

一、一探AI云的毛利率的变化和背后原因

根据我们上篇的梳理，目前一个让AI云业务的利润率并没那么差的原因，是营收结构上，更高毛利率的MaaS/TaaS型业务部分取代了低毛利率的“裸金属”IaaS型业务。

从第一性原理来看，影响云厂商利润率的决定性的因素，显然是云厂商在整个AI产业链中的议价能力。

或者说以下几个可量化的定价因素 -- 终端用户使用AI大模型的价格，AI Lab使用算力的价格，云厂商提供算力的成本（能进一步分为相对固定的电力等运营成本和弹性较大的硬件价格）。后文就从单位Token经济性的角度，观察下以上三个定价的变化趋势，以及对云厂商和整个产业链利润率的影响。

1.1、模型，云，芯片，三者的价格分别如何变化？

a. 大模型定价既不通胀、也没通缩：首先在大模型的使用价格上，仅考虑按量计费模式（剔除订阅模式），那么无论是Anthropic官方的定价，还是三方机构统计的真实Token价格指数（由多种不同等级模型的Input/Output/Cache-hit使用价格混合得出），都能看到AI模型的价格，并没有并没有跟随着模型的迭代和能力提升，呈现去趋势性的走高，而是呈区间震荡或者干脆是一条直线。

b. 算力的单位成本的明显通缩：不同于模型的单位Token定价在迭代中大体保持不变，单位Token的生成成本随着时间迭代呈现明显的通缩趋势。（注：这里采用的指标是Semi analysis提出的TCO，指算力的总成本，包括建设的Capex部分和维持运营的Opex两部分）

根据以Qwen 3.5模型为例的测试，可以看到单位Token生成成本明显随着芯片代际提升而下降。例如最新的GB200 NVL72的每百万Token生成成本大约只有H100/200的1/3~1/4。

这种成本通缩背后的原因是，芯片随着代价提升，其价格的提升幅度远远小于其产出Token效率的提升幅度。且这种产出效率的巨大提升是由软硬件的共同提效贡献的。

硬件层面，以DeepSeek R1为例，相同工程编排方式下，GB300每秒输出Token的效率大致能达到H200的4~10倍。软件/工程层面，以DeepSeek V4为例，在都基于GB300同一硬件，但工程编排不同下，输出效率也能差到2~4倍。

在最高达10x的巨大效率差异下，虽然单颗GB300明显贵于H200，但价差也不超过2倍。芯片性能暴涨而价格温和上涨，两者影响对冲下，通缩效应还是占据主导。

c.根据以上信息做一个简单测算，按Qwen 3.5模型的综合价格是$1每百万Tokens，仅考虑芯片单位Token生成成本的下降这单一因素 -- 从$0.2（H200）下降到约$0.05（GB300），单位Token产生的毛利率就能有月15个百分点的提升。

这一现象背后的核心逻辑小结来说，就是AI时代芯片行业依然基本维持着“科技的通缩效应”，即每一代的芯片价格变化不太大的情况下，性能在不断显著提升。换种方式，也可以说每一代芯片性能提升的相当一大部分是被让渡给了下游。而AI（头部）模型的定价却并没有把性能提升的利益继续让渡给终端用户，而是留存为了自身的利润。

1.2、云厂商涨价了？

但如前文提到的，在“终端用户定价”和“硬件运行成本”之间的利润，是由云厂商和AI模型公司所共享的。而这些利润如何在云厂商和AI模型公司之间分配，则就主要由云厂商门店的算力租赁价格来决定的--若云算力的定价大体持平，则“额外的毛利率”近乎全部由AI Lab拿走；若云算力定价呈走高趋势，则云厂商也同样能分到一部分“额外的毛利率”。

那么现实情况如何？从多个渠道整理的云租赁实时标准价格（on-demand price），都能看到同一个的趋势--云算力的定价从25年底开始确实进入了明显的上行周期，由此可以推断在算力显著供不应求的情况下，云厂商的议价能力确实有所提升，因此在收入结构变化的利好之外，即便是“裸金属”出租的IaaS业务的毛利率应当也有提升。具体来看：

a. 近芯片价格上涨幅度最大：分代际视角，最新几代的GPU（如B200或更新）云租赁价格上涨最为明显，根据不同数据源，其定价自25年底到目前上涨了约1/4~1/2。

b. 老旧的主流芯片也在涨价：而目前市场内实际的主流GPU芯片（H200或更早的产品）的租赁价格自25年底以来也有一定幅度、约15%~20%左右的上涨。

逻辑上，这些前几代芯片的租赁价格，应当是随着技术和时间的迭代，逐步降价。而近期包括已上市3~5年的老芯片在内，云租赁价格近期的逆势上涨，一方面验证了目前算力的严重供不应求（愿意加价租已相对落后的老旧芯片），另一方面实际已体现出云厂商们的议价权和利润率在提升。

只有比A100更老旧、更低性能的芯片（2000年之前的）才呈现出被“逐步替代”的情况，平均租赁价格从24年底至今下降了约1/3，但也并非完全报销，仍能以较低的价格继续贡献收入。

另一个比较关键的信号是，老旧芯片并不会随着新芯片能力大幅加强，而失去使用场景变成“闲置资产”，能继续贡献现金流。

二、云厂商AI收入的毛利率改善了多少？

2.1、软硬件技术提升的共同利好

以上我们得出模型商和云厂商AI算力业务的毛利率都正在提升的结论（注意这不等同于AI算力业务的毛利率追上或超过了传统算力租赁的利润率），但主要是从定性和趋势判断的视角。接下我们从定量视角，测算下模型商和云厂商的毛利率可能具体变化了多少。

为了简化问题，我们以下测算的是“推理毛利率”，只考虑推理产生收入和其直接算力成本这两个因素，其他如训练/研发成本等都不考虑在内。另外，因后续测算是只基于Qwen3.5模型进行的，因而测算出的利润/利润率的绝对值未必反映真实情况。但由于模型保持不变，利润率的变化趋势和相对高低仍是有意义的。

以下我们通过控制变量的方法，进行了两种比较，一种是从纵向角度，控制底层硬件一致，从时间角度，看软件/工程能力进步带来Token产出效率提升和云租赁价格涨价，这两个因素影响下毛利率的变化情况。

另一种是横向角度，都基于当前最新的定价和技术，比较采取不同芯片情况下，毛利率的变化情况。（注意，以下所有数据都是基于单GPU的角度测算的）

直接上结论：

a. 在硬件都选择H200不变，只考虑随着时间演变，软件技术进步带来约20%+Token产出效率提升，同时H200租赁价格在25年9月后上涨约20%，这两个变化下AI Lab的推理毛利润从$1.2提升到$1.4了，由于单位营收同样走高，毛利率变化不大。

云厂商的毛利润从$0.8提升到了$1.7（单GPU每小时产生的毛利，这一部分的是基于该口径），毛利率从31%提升到了38%。

这里需要注意，由于AI Lab和云厂商间一般签有长协，其之间的实际租赁价格未必会虽实时价格一同走高。

b. 在都基于最新的软件技术和云租赁价格，但硬件上以B300对比H200，由于B300产出效率的爆发式提升（约为H200的8倍），但B300单位租赁价格仅为H200不到2x的情况下，AI Lab的单位毛利润（每GPU时贡献的）从$1.4大幅提升到了约$11.6，对应毛利率从35%提升到了69%。

而云厂商的单位毛利率则从$1.7提升到$3.6，毛利率从38%提升到42%。

c. 结合以上比较，以GB300对比旧技术下的H200，软硬件技术的共同进步带来的综合单位毛利润提升相当夸张，从不到$2提升到超$14。即便其中绝大部分增量利润都被模型商拿走，云厂商虽只是“喝汤”但同样能享受超10pct的毛利率提升。

但需要注意，以上测算并未考虑到近期存储等芯片之外硬件的价格提升，由于这些硬件属于性能没太多提升下的纯涨价，对云厂商的毛利率会有侵蚀。

2.2、Trainium芯片能带来更高的利润率吗？

然而可以注意到，以上对利润率改善的测算都是基于英伟达的芯片，但云厂商们的一大核心优势就在于自营芯片的能力。凭借软硬件都由内部一体化研发、能定向优化，因而自营芯片普遍能给云厂商带来更好的利润率。

那么定量来看，基于目前最新的Trainium 3芯片，能帮助AWS AI算力租赁业务的毛利率再提升多少？要回答问题，需要先测算出两个关键指标，即Trainium3芯片生成Token的效率（每秒多少Token），以及Trn3的TCO是多少。

a. 生成Token效率：虽缺乏实测数据，但按此前整理的纸面参数，FP8精度下Trn3的算力是2.5 PFLOPs，比H200高出约25%，是B300的约50%。因此Trn3的每秒Token产出量大约是在2600~4300之间，我们认为应更接近下边界，就假设为3000 Tokens/s（使用于Qwen3.5模型的情况下）。

b. TCO成本：芯片运行的总成本可以大体拆分成两个部分，一是芯片和其所有配套硬件设备所需总投入对应的折旧费用，这部分根据芯片的不同有比较大的变化；另一部分则是像数据中心库房、供电/散热等通用设施的折旧，和日常运行的电力和人员等成本，这部分成本应当是相对固定的，即便芯片不同也不会有很大变化。

那么根据Semi analysis的统计，Trn3芯片的All-in-capex是$17~$19每w，大约只有GB300每w所需Capex的一半。（注，海豚君认为此处的Capex是只包括设备Capex的，例如厂房等固定资产Capex应当不包含在内）。按5年折旧期，可测算Trn3的折旧成本大约是$0.41每GPU时。

至于库房折旧和电力等变化不大的类固定成本部分，根据我们对近10款芯片的测算，每千瓦时的成本区间集中在$0.44~$0.51左右。由于自营芯片可以专门优化，我们就假设Trn3的成本贴近区间下限，换算后为$0.45每GPU时。

加总以上两部分，我们测算出的Trn3芯片的TCO成本为$0.86每GPU时，比H200的$1.41还要低近40%。

c. Trainium3芯片的综合毛利率接近B300：根据以上测算，因此Trn3芯片的综合能力高出H200越30%~40%，同时综合成本确要低40%，使用Trn3芯片产生的综合毛利率也高达85%（由云厂商和模型商共享），和目前性能最强芯片之一的B300能贡献的毛利率接近一致。

这代表着，在用于中小模型的推理时，Trn3近乎可以等效替代B300，如此能效比下，只要AWS愿意在Trn3的云租赁定价上做出一定让步，完全有能力吸引客户把推理负载从其他硬件上切换到Trn3芯片上。

至于云厂商和模型商之间的利润分配，如果AWS愿意把Trn3的云租赁价格定为H200的70%（注意Trn3的性能是明显强于H200的），云厂商和模型商的毛利率和B300情景下完全一致。若Trn3的租赁价格定为H200的80%，那么云厂商自身的毛利率就能提高到约46% vs. B300情景下的42%。

小结以上分析，可以看到在软硬件技术进步带来Token产出效率大幅提升，但单位Token定价并未明显下降，同时云租赁价格也小幅走高，这三个因素的共同作用下，云厂商的AI业务毛利率能有明显的提升。

且我们此处测算的本就是低毛利的“裸金属”出租业务，再叠加上更高毛利的MaaS/PaaS业务，云厂商的AI业务整体利润率会更高。

三、算力的供给和需求分别有多少

以上我们从定性和定量的角度，详细论证了云厂商们AI业务利润率提升的核心逻辑 -- 云和模型公司对上游芯片公司议价权的走高。

接下来我们就讨论另一个对云计算行业和其中公司至关重要的因素 -- AI带来的云需求增量规模到底有多大，且和目前计划中的算力供应增长速度是否匹配。这里有两个角度，一是行业层面上的供需比较，这决定了之后行业竞争格局、以及产业链内的议价权会如何变化。

另一个视角是个体云厂商公司层面，目前的云收入预期是否充分反应了对该云厂的AI算力需求，而公司的算力供应有是否足够支撑收入的释放。

为了解答以上两个问题，海豚君这里要解决的痛点是 -- 算力需求端的主要驱动力是AI模型公司的ARR，而供给端则是是云厂商们的Capex，而ARR和Capex之间不能直接比较高低，无法从中直观看出之后的算力供需情况会是持续供不应求，还是会有供过于求的迹象。

因此，我们将把需求和供给都统一到统一指标—即算力规模上（多少GW），进而一探上述问题的答案。注意，虽然之后的预测会做到30年，但重点只关注到28年，再往后的可见性太低，已基本没有意义了。

3.1、需求端的测算

根据我们上篇的分析，目前AI云的增量需求绝大部分都是源自两家头部AI Lab的训练和推理需求，少部分来自云厂商们自用需求或其他大型科技公司。因此AI云计算的需求大体等效于AI Lab的需求。

但因为AI技术升级和相关需求的增长非线性，很难判断之后技术发展是会陷入瓶颈，还是突然涌现一次巨大的升级。因次接来下更多是一种情境假设，即假如模型商的收入达到一定规模时，等效对云算力的需求有多少，以下是具体测算逻辑：

a. 两大模型独角兽收入预测--30年收入都达$2500亿量级。虽然AI技术发展的速度相当难以预测，但假设参考OpenAI自身曾给出的到30年实现约2800亿营收的愿景，我们出于保守将预期略微下降到2500亿左右。

这里的一个关键假设是从28年开始，两家模型巨头的营收增速会从此前3位数的暴力增长，快速回归增速在50%以下的“平稳增长期”。这对后续的结论很重要。

另一个关键假设是，考虑到近期无论是GPT基模能力、还是Codex这一入口和Claude Code的差距已基本抹平，我们认为OAI的收入在26年往后应当会快速向Anthropic看齐。

b. 云算力支出：这里分为两个部分--训练支出和推理支出。

对推理支出的关键假设是，我们认为一方面随着芯片单位能效的进一步提升，推理毛利率仍有上升空间。但一个对冲因素是，目前模型商保持单位Token定价不降价很难长期持续（总归要进入量增价减的阶段），因此预期推理毛利率只会从当前的约65%小幅提升到70%上下。

训练支出则未必随收入增长等比例提升，更取决于后续模型的进化速度。也出于保守，我们假设训练支出在27年仍将高增（近100%的同比增速），但自28年开始将快速滑落到30%以下。

基于以上假设，我们测算到28年两家模型巨头的云算力总支出会达到约$2500亿，占当年收入的约71%。

c. AI算力总需求到28年可达26GW：根据比较复杂的转换逻辑（训练和推理需要不同的GPU\ASIC\CPU用量，不同芯片类型对应的单GW收入也各不相同，文中就不具体展开了），再假设其他AI Lab算力需求（不包括云厂商们自身的需求）的是两大巨头的约15%，测算出到28年AI算力需求对应的规模在25.6 GW，相比25年增加了近23 GW。

d. 传统云需求

另外，传统云计算需求虽然已然是“昨日黄花”增长不高，但其绝对体量仍占多数，我们也需要考虑传统需求对应的增量算力规模。

对此的测算逻辑相对简单，考虑到24年云厂商的近乎100%的云收入和算力都仍用于传统需求，可以用24年已上线的算力和收入规模为基础，按后续传统云收入的增长，等比例的计算所需的算力规模即可。

考虑到近期各云厂商都表示，AI尤其是AI Agent同时也会带动对传统算力的需要，因此我们预期26~27年间传统云收入能保持20%上下的相对高增速。但也考虑到企业整体的IT支出预算并没有多少增增长，AI投入和传统IT投入之间有此消彼长的关系，就保守预期28年之后传统云需求增速会明显放缓。

基于以上假设，我们测算到28年传统云计算需要的算力规模将达到约31GW，相比25年增长约10 GW。

3.2、供需比较，28年开始将供过于求？

a. 云厂商整体算力供给会增加多少？算完需求，下一步就是看目前几大头部云厂商（不包括Meta）未来计划上线的算力供给。这里需要注意，除了Oracle给了到30年的长期目标外，其他云厂商对算力规模的指引普遍只到27年（大多是较25年规模翻倍），因此我们对27年之后的算力供应上线节奏的测算，是基于多家投行的预测优化得出的。

那么结论是，到28年几大头部云厂商的总算力规模将达到约100 GW，踢除需保留给内部业务使用的部分，可对外部出租的算力规模约为73 GW，相比25年增长约47 GW。

b. 算力将供过于求？而根据我们前文的测算，到28年AI+传统需求对应的算力规模大约是53 GW，已然明显低于总算力供给。

按我们的测算，供需缺口上24~26年之间，供需呈现趋紧的态势（需求占供给比重从87%上升到93%），到27年供需关系就将恢复到24年水平，从28年开始就将明显呈现供过于求的态势，且缺口会越发巨大。

c. “可能发生的”算力供过于求影响是什么？

但是，如海豚君此前反复强调的，以上测算只是一种情境假设，毕竟实际上对26年之后的AI需求和27年之后的算力供给到底有多少，没人知道。真正有价值信息是，目前假设的AI收入增长预期（到30年两大头部AI Lab能产生约5000亿年收入），不足以支持目前市场对新增算力供给和Capex在28年及之后仍维持高位、不会下降的线性外推预期。

准确的说，我们并不是认为未来算力会供过于求，毕竟AI应用场景和需求再度大幅提升是绝对有可能的。可以是OAI和Anthropic的模型能力再度有跨越式的提升，也可以是之后AI应用的方向在Coding之外有了其他同样巨大的应用和变现场景等。

真正的问题是，市场目前的预期中已提前计入了 “我不知道是什么，但我相信一定存在的巨大增量空间或AI的新应用场景”，并反映到了算力建设和Capex的预期中。

这意味着，一旦之后1~2年内AI的发展没有那么迅速，算力的建设和云厂商们的Capex投入，可能在27年就会见顶。即便之后发现了新的场景会再重新提高。

小结：总结前文，海豚君的两条核心推论是：a. 在硬件（芯片为主）、云厂商和模型商这三个AI产业链中的角色中，硬件方的议价权在向下游的云厂商和模型商专业，其中模型上拿到了大头，云厂商拿到小头；

b. 目前来，市场线性外推了算力的建设和云厂商的Capex会一直维持高位，在27~28左右达峰后，也不会明显下降，提前计价了“未必不存在，但目前尚不可见的AI增量需求”。

至于对投资逻辑的影响，海豚君认为这对上游硬件是双重利空，但对云厂商则是有好有坏。

a. 首先硬件商（主要指芯片，目前存储仍是主要瓶颈）的议价权降低，核心原因是云厂商们自研芯片的绝对性能已显著追赶上旗舰级别的GPU芯片，相对能效可能已反超。从多个信号都可见，云厂商对外部芯片供应商的依赖已明显下降，芯片商为了留住客户，必须要让渡利润。

b. 而算力建设和Capex可能在27年达峰掉头向下（即便只是阶段性的），对上游硬件商的影响更大。毕竟上游硬件商的收入是取决算力建设的增量，Capex达峰意味着收入的同比下滑，而对云厂商的收入是基于算力的存量，建设放缓只是意味收入增长的放缓。

并且从目前的市场情绪看，大幅降低Capex，恢复现金流的利好，可能比云收入增速下降的利空更重要。

c. 但这并不意味着云厂商们毫无负面影响，显而易见，之后若算力供应阶段性的超过需求，云厂商们的竞争格局会有所恶化，需要去争夺有限的需求，因此表现可能会有明显的分化。不排除有云厂商因能强势绑定AI Lab、拿到算力订单大头的，自身的云收入增速反能进一步上调。

不过，因竞争加强、且云厂商需要争夺模型商的订单合同，意味着云厂商整体的议价权也会走低（除非云厂商自身的模型能力大幅提高，减少了对外部模型的依赖），云租赁价格大概率会从现在的溢价转为折价，对云业务的利润率会有拖累（但部分可能被芯片效率提升的利好所对冲）。

<此处结束>

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