科技巨頭瘋狂投資AI基建，芯片廠商吞了云服務企業的利潤？

李晶昀 AI圖

AI熱潮中，云廠商是否在真正賺錢？

今年國慶期間，美股科技股普漲。在芯片和云廠商方面，英偉達、AMD、甲骨文等股價再創新高；另一邊，OpenAI、Meta、Anthropic等模型廠商也動作頻頻，紛紛發布新模型或宣布擴容合作計劃。

不過，一則報道為市場澆了一盆冷水：甲骨文內部文件顯示，在截至今年8月31日的三個月中，公司旗下出租英偉達芯片的相關云業務銷售額為9億美元，但僅實現了約1.25億美元的毛利潤，毛利率僅為14%，而甲骨文的整體毛利率約為70%。

如此低的毛利率或許要歸因于英偉達芯片的高昂成本，以及甲骨文為搶占市場份額而采取的激進定價策略。這也引發了市場的討論：在布局AI的過程中，云計算廠商要如何彌補短期的巨額投資？上游芯片廠商是不是最終的利潤贏家？

AI刺激下，算力資源供不應求

過去一年，在AI需求的推動下，各大科技公司持續投資數據中心，以滿足不斷增長的云服務需求。

據Gartner統計，2024年，全球云計算市場規模達6929億美元，同比增長20.2%；預計到2030年，全球云計算市場規模將接近2萬億美元。

從數據來看，全球云計算三大巨頭亞馬遜AWS、微軟Azure和谷歌云的AI營收都在快速增長。國際權威市場調研機構英富曼（Omdia）在今年10月發布的最新報告中指出，隨著企業通過云市場采購軟件的比例不斷提高，加上代理式AI（Agentic AI）相關銷售額的顯著增長，預計三大云巨頭的合計銷售額將從2024年的300億美元增長至2030年的1630億美元，復合年增長率（CAGR）達到29.1%。

隨著市場不斷擴張，三大云廠商能夠提供的算力資源供不應求。例如，近日，有知情人士透露稱，微軟數據中心的資源緊張狀況比此前所預期的更為嚴重，預計持續到明年上半年。今年7月，微軟首席財務官艾米·胡德（Amy Hood）曾在電話會上表示，預計當前的資源緊張狀況將持續至2025年底：“在今年1月份，我認為供需狀況到6月份會變好。現在我會說，希望情況到12月會變好?！?/p>

而在三大巨頭之外，甲骨文成為了今年表現特別突出的云計算“黑馬”。今年9月，據甲骨文披露，在截至8月31日的2026財年第一財季，其剩余履約義務（RPO，客戶已簽約但尚未計入收入的合同）金額已經在本財季達到4550億美元，同比增長超四倍，環比增長超三倍。

消息傳出后，甲骨文股價一度飆升超30%。這一爆炸性增長主要源于公司與OpenAI、xAI、Meta等一系列頂尖AI公司簽訂了大規模云合同，使其成為AI模型訓練的關鍵基礎設施提供商。

業內分析指出，甲骨文的合同金額激增，可謂是給“二線云廠商”打了一劑強心針，意味著AI浪潮帶來的云計算需求仍在不斷增長，打消了部分投資者對于AI泡沫的擔憂。

不過，也有分析師指出，由于客戶的高度集中和長期合同的不確定性，甲骨文的未來并沒有那么樂觀。例如，硅谷風險投資公司Bessemer的風投合伙人拜倫·迪特（Byron Deeter）稱甲骨文還是“B級玩家”，在AI軟件和芯片方面沒有優勢。

美國投資研究公司Zacks在報告中表示，甲骨文的多云戰略為公司的長期增長提供了強力催化劑，為了保持這一勢頭，甲骨文正在大力投資。然而，從估值角度來看，甲骨文似乎被高估了，其未來12個月的預期市盈率達到了40倍，高于行業平均的34倍。

增收不增利，是個例還是常態？

而在今年10月，隨著“甲骨文旗下英偉達相關云業務的毛利率僅為14%”的消息傳出，似乎驗證了以上質疑聲的正確性。市場開始意識到，營收增長不等于利潤增長，AI帶來的云計算“盛況”或許并沒有看起來那樣值錢。

有業內人士指出，目前甲骨文仍處在“追趕者”的位置，需要面對來自“三巨頭”的強大壓力，推測其只能通過“價格戰”來爭奪客戶。此外，微軟、亞馬遜和谷歌都有自研芯片以減輕對芯片商的依賴，而甲骨文只能與英偉達長期深度綁定。

不過，也有分析師認為，雖然早期匯報表現疲軟，但甲骨文的毛利率會在未來上升。

知名蘋果分析師郭明錤在X（原推特）平臺上發文表示，英偉達最新的Blackwell/GB200 NVL72芯片才剛推出并準備上線，目前可供租賃的算力仍然有限，從Hopper架構向Blackwell架構過渡的初期成本較高。如果將利潤的計算條件改為“少量新款+大量舊款”或“僅大量舊款”的英偉達芯片租賃業務，結果就會不一樣。

華爾街知名資管機構Guggenheim的分析師John DiFucci指出，由于初期利潤率較低，甲骨文的AI云業務面臨巨大的短期盈利壓力，需要依賴長期規模效益來提升財務表現，預計其長期毛利率不會低于25%。同樣地，Stifel的分析師Brad Reback表示，隨著甲骨文OCI（云基礎設施）業務的擴大，其毛利率應該會得到顯著改善。

基于相似的理由，英偉達CEO黃仁勛也對甲骨文的未來表現持有信心：“當你首次推出一項新技術時，起初很可能賺不到錢。但從系統的整個生命周期來看，它將產生可觀的利潤?！?/p>

那么，放眼更廣泛的云計算行業，能否通過長期利潤來彌補短期的巨額AI投資？

上海財經大學特聘教授、智能科技產業與智能經濟研究學者胡延平對澎湃新聞記者表示，智能經濟本質上是“能力經濟”，產業鏈中越接近能力底座的環節，生態支配力越強、潛在利潤率越高。在AI產業鏈中，從芯片、云廠商、模型與虛實智能體、應用開發這四個部分來看，不同階段的利潤率確實差異較大。

其中，云業務是“能力供給型”業務，各行各業通過與云平臺實現能力部署和能力使用。胡延平指出：“長期來看，云業務從來都是以規模、成本效率、總體收益和生態效應見長，并不一定必須是高毛利率業務。”他補充道，特別是全球視角下“云智合一（云和AI深度融合）”的能力供給形態，將有希望帶來萬億美元以上的營收大盤。

對于云計算廠商在AI周期中承受的盈利壓力，胡延平認為，雖然算力投資巨大，但從財務模型上看，AI產業鏈四個部分的飛輪效應是成立的：“如果從訓練到推理的算力需求都供不應求，說明各行各業、企業和個人用戶對AI應用的需求在快速增長。這也是為什么頭部企業毫不猶豫地加大投資力度，進行算力軍備競賽的原因。”