摩根士丹利：推理時代AI投資回報率可達25-50%

摩根士丹利的三個分析框架顯示，超大規模雲端業者的AI推理投資所能產生的回報遠超市場預期，挑戰了1.4兆美元累計資本支出將無法獲得回報的論述。

摩根士丹利分析師Brian Nowak、Stephen C Byrd和Adam Wood於7月27日發布了三份自下而上的投入資本回報率（ROIC）分析框架，涵蓋生成式AI推理價值鏈，每一項都顯示增量ROIC遠高於部分投資者所擔心的個位數水準。利潤最高的模式——在自有基礎設施上運行的第一方模型API服務——估計可達46%的ROIC；而透過超大規模雲端業者IaaS平台進行的GPU租賃回報率約為31%；第三方模型API在租用運算資源上運行的回報率則約為25%。

分析師寫道：「市場低估了推理階段的長期回報潛力」，並指出即使在保守的定價假設下，這三個框架均顯示出「具說服力的增量單位經濟效益」。

這份報告發布之際，全球四大超大規模雲端業者——亞馬遜公司、Alphabet公司、微軟公司和Meta Platforms公司——正面臨投資者日益嚴格的審視，因其資本支出軌跡預計將在2025至2028年間累計突破1.4兆美元，運算容量將翻四倍至約120吉瓦。其中很大一部分支出用於訓練前沿模型、中型模型和小型模型，而變現預計主要來自推理服務。

三個框架，三種回報率

第一個框架以輝達公司的GB300 GPU為參考晶片，模擬超大規模雲端業者的GPU即服務IaaS業務。一個1吉瓦的資料中心容納約41,000顆GB300 GPU，利用率達75%，每小時租賃價格為8.50美元，每吉瓦年收入約為2,290億美元。扣除760億美元的營運成本——包括500億美元IT設備折舊、100億美元非IT設施折舊、以及200億美元能源與其他費用——該業務可產生約67%的增量息前利潤率（EBIT margin）和31%的ROIC。在敏感性分析中，若租賃價格在每小時7至10美元之間波動，ROIC的區間為23%至39%。

第二個框架分析的是在其自有資料中心提供API服務的模型開發商——例如Google的Gemini、Meta近期發布的API以及各類私營模型實驗室。假設65%的運算資源分配給推理，每顆GPU每秒處理2,750個token，混合token價格為每百萬個1.75美元，則每吉瓦年收入約達3,040億美元。在相同的760億美元成本結構下，可產生75%的增量EBIT利潤率和46%的ROIC。若token價格在每百萬個1至2.50美元之間變動，且推理運算佔比在50%至80%之間，ROIC可從19%擴大到63%。

第三個框架涵蓋向超大規模雲端業者或其他第三方租用運算資源的模型提供商。在GPU租賃費率為每小時7.75美元的情況下，該模型每吉瓦年收入約為4,050億美元，但需支付2,790億美元的運算租賃成本——即「中間人利潤」所壓縮的回報空間。增量EBIT利潤率降至約31%，NOPAT利潤率為25%，ROIC約為25%。若token價格降至每百萬個1美元，該業務將轉為負值，NOPAT利潤率為負9%。

誰勝出，誰競爭

摩根士丹利對亞馬遜、谷歌、微軟和Meta維持看漲評級，認為這些回報足以支撐持續投資，且資料中心產能正逐漸成為一種戰略性稀缺資產。分析師同時指出，健康的回報將吸引新進業者和開源替代方案，這反過來將加劇產品創新和運算效率的競爭壓力——報告將這兩個變數視為影響token定價和token吞吐量的主要槓桿。

對於輝達而言，GB300在三個框架中均作為參考架構，意味著GPU定價或利用率的任何變化都將直接影響ROIC計算。報告的基本情境假設GPU租賃價格維持在每小時約8.50美元，這個水準既能支撐超大規模雲端業者獲得可觀回報，也為與第三方租戶的談判留有空間。

亞馬遜股價約為遠期盈餘的22倍，微軟和Alphabet的估值倍數也大致相當。Meta已表態將進行大規模AI基礎設施支出，目前股價約為遠期盈餘的24倍。摩根士丹利的分析表明，如果推理ROIC能實現25%至50%的區間，當前估值可能尚未完全反映這些AI投資的長期盈餘潛力。

本文僅供資訊參考，不構成投資建議。