摩根士丹利呼籲逢低買進AI基礎設施，7月股價下滑7%後

摩根士丹利表示，AI基礎設施類股的拋售潮——從記憶體晶片廠商美光科技（Micron Technology）和英特爾（Intel），到營建巨擘開拓重工（Caterpillar）——是技術性修正而非邏輯破滅，並呼籲投資人在7月股價平均下跌7%後逢低買進。

「此時此刻代表了一個異常具有吸引力的買進機會，」摩根士丹利分析師在7月28日的報告中寫道，主張AI基礎設施將成為一條「智慧高速公路」，為全球經濟帶來顯著的淨效益。

該行這份120頁的報告《掌握AI基礎設施回檔》（Playing the AI Infrastructure Dip）將此波回檔歸因於部位擁擠、保證金去槓桿化及動能反轉，而非基本面惡化。該行估計，2026至2028年美國數據中心電力需求約為680億瓦（68GW），在扣除15GW在建容量及15GW已簽約電網容量後，潛在缺口達38GW。部分地區的電網併網排隊時間如今長達五至七年。

報告點名「供電外殼」（Powered Shell）供應商——即擁有可轉為數據中心的土地及電力取得的公司——是定價最被低估的區塊。包括TeraWulf、Cipher Mining、HUT 8、Riot Platforms、Applied Digital及Galaxy Digital在內的公司，其企業價值每瓦僅以2至4美元交易，相較於Equinix和Digital Realty等成熟營運商的20至25倍估值。摩根士丹利給予該族群15倍EV/Watt的目標估值。

代幣經濟與杰文斯悖論

該報告反駁了市場的兩大擔憂。首先，企業限制員工AI代幣使用量是否意味著需求放緩。摩根士丹利反駁指出，一次AI呼叫可節省約55美元的勞動成本，而代理完成一項企業任務的成本僅需2至5美元，投資回報超過10倍。該行主張，具備這種經濟效益的工具是競爭必需品，而非預算項目。

其次，中國的Kimi K3以較低成本訓練，是否削弱超大規模資料中心資本支出的合理性。摩根士丹利援引杰文斯悖論（Jevons Paradox）——即19世紀觀察到的效率提升反而推升總消費量的現象。更便宜的運算能力會擴大使用場景，該行引用一位Google高層的估計，運算需求可能每六個月需翻倍，五年內成長1,000倍。輝達（Nvidia）的AI晶片銷售預計2025至2028年以約140%的複合年增長率成長，但仍不足以覆蓋該單一客戶預期需求的十分之一。

GPU世代更迭也有助於保護利潤率。摩根士丹利的「智慧工廠」模型顯示，基於Blackwell架構的數據中心，代幣銷售淨利潤率約為58%，Rubin世代上升至約80%，Feynman世代則達90%。該行表示，這種成本曲線的轉變讓超大規模業者可以在不犧牲獲利能力的情況下，將代幣價格調降約75%。

38GW電力缺口與誰來填補

該報告承認實體限制確實存在，將其歸納為「3P」——人力（People）、電力（Power）與政治（Politics）。熟練技工短缺、電網排隊時間長達五至七年，而聯邦及州層級的政治勢力正轉向反對數據中心建設。眾議院正在審議《納稅人保護法案》（Ratepayer Protection Act），該法案將確立全國性的數據中心電費附加費，此前亞馬遜、Google、Meta、微軟、甲骨文及xAI已於3月簽署白宮承諾。

摩根士丹利將這些視為減速丘而非結構性障礙。該行認為比特幣礦商可將既有電網容量及土地轉為數據中心，貢獻100至190億瓦（10-19GW），燃氣渦輪機貢獻150至200億瓦（15-20GW），燃料電池貢獻50至80億瓦（5-8GW）。即使加上這些「縮短供電時間」的解決方案，該行的中性情境仍存在約10億瓦（1GW）的淨缺口，看空情境下缺口更擴大至110億瓦（11GW）。

稀缺的不是資本，而是具備供電能力的實體空間。摩根士丹利對供電外殼供應商給予15倍EV/Watt的目標估值，意味著相對於目前2至4美元的價位有顯著上漲空間，但該族群仍面臨執行面及監管風險。對超大規模業者而言，電力瓶頸——而非晶片供應——如今才是制約數據中心增長的關鍵因素。

本文僅供資訊參考，不構成投資建議。