AI热潮中,云厂商是否在真正赚钱?
今年国庆期间 ,美股科技股普涨。在芯片和云厂商方面,英伟达、AMD、甲骨文等股价再创新高;另一边,OpenAI 、Meta、Anthropic等模型厂商也动作频频 ,纷纷发布新模型或宣布扩容合作计划。
不过,一则报道为市场浇了一盆冷水:甲骨文内部文件显示,在截至今年8月31日的三个月中 ,公司旗下出租英伟达芯片的相关云业务销售额为9亿美元,但仅实现了约1.25亿美元的毛利润,毛利率仅为14% ,而甲骨文的整体毛利率约为70% 。
如此低的毛利率或许要归因于英伟达芯片的高昂成本,以及甲骨文为抢占市场份额而采取的激进定价策略。这也引发了市场的讨论:在布局AI的过程中,云计算厂商要如何弥补短期的巨额投资?上游芯片厂商是不是最终的利润赢家?
AI刺激下 ,算力资源供不应求
过去一年,在AI需求的推动下,各大科技公司持续投资数据中心,以满足不断增长的云服务需求。
据Gartner统计 ,2024年,全球云计算市场规模达6929亿美元,同比增长20.2%;预计到2030年 ,全球云计算市场规模将接近2万亿美元 。
从数据来看,全球云计算三大巨头亚马逊AWS、微软Azure和谷歌云的AI营收都在快速增长。国际权威市场调研机构英富曼(Omdia)在今年10月发布的最新报告中指出,随着企业通过云市场采购软件的比例不断提高 ,加上代理式AI(Agentic AI)相关销售额的显著增长,预计三大云巨头的合计销售额将从2024年的300亿美元增长至2030年的1630亿美元,复合年增长率(CAGR)达到29.1%。
随着市场不断扩张 ,三大云厂商能够提供的算力资源供不应求 。例如,近日,有知情人士透露称 ,微软数据中心的资源紧张状况比此前所预期的更为严重,预计持续到明年上半年。今年7月,微软首席财务官艾米·胡德(Amy Hood)曾在电话会上表示,预计当前的资源紧张状况将持续至2025年底:“在今年1月份 ,我认为供需状况到6月份会变好。现在我会说,希望情况到12月会变好 。”
而在三大巨头之外,甲骨文成为了今年表现特别突出的云计算“黑马 ”。今年9月 ,据甲骨文披露,在截至8月31日的2026财年第一财季,其剩余履约义务(RPO ,客户已签约但尚未计入收入的合同)金额已经在本财季达到4550亿美元,同比增长超四倍,环比增长超三倍。
消息传出后 ,甲骨文股价一度飙升超30% 。这一爆炸性增长主要源于公司与OpenAI 、xAI、Meta等一系列顶尖AI公司签订了大规模云合同,使其成为AI模型训练的关键基础设施提供商。
业内分析指出,甲骨文的合同金额激增 ,可谓是给“二线云厂商”打了一剂强心针,意味着AI浪潮带来的云计算需求仍在不断增长,打消了部分投资者对于AI泡沫的担忧。
不过,也有分析师指出 ,由于客户的高度集中和长期合同的不确定性,甲骨文的未来并没有那么乐观。例如,硅谷风险投资公司Bessemer的风投合伙人拜伦·迪特(Byron Deeter)称甲骨文还是“B级玩家” ,在AI软件和芯片方面没有优势 。
美国投资研究公司Zacks在报告中表示,甲骨文的多云战略为公司的长期增长提供了强力催化剂,为了保持这一势头 ,甲骨文正在大力投资。然而,从估值角度来看,甲骨文似乎被高估了 ,其未来12个月的预期市盈率达到了40倍,高于行业平均的34倍。
增收不增利,是个例还是常态?
而在今年10月 ,随着“甲骨文旗下英伟达相关云业务的毛利率仅为14% ”的消息传出,似乎验证了以上质疑声的正确性 。市场开始意识到,营收增长不等于利润增长,AI带来的云计算“盛况”或许并没有看起来那样值钱。
有业内人士指出 ,目前甲骨文仍处在“追赶者”的位置,需要面对来自“三巨头 ”的强大压力,推测其只能通过“价格战”来争夺客户。此外 ,微软、亚马逊和谷歌都有自研芯片以减轻对芯片商的依赖,而甲骨文只能与英伟达长期深度绑定 。
不过,也有分析师认为 ,虽然早期汇报表现疲软,但甲骨文的毛利率会在未来上升。
知名苹果分析师郭明錤在X(原推特)平台上发文表示,英伟达最新的Blackwell/GB200 NVL72芯片才刚推出并准备上线 ,目前可供租赁的算力仍然有限,从Hopper架构向Blackwell架构过渡的初期成本较高。如果将利润的计算条件改为“少量新款+大量旧款”或“仅大量旧款 ”的英伟达芯片租赁业务,结果就会不一样 。
华尔街知名资管机构Guggenheim的分析师John DiFucci指出 ,由于初期利润率较低,甲骨文的AI云业务面临巨大的短期盈利压力,需要依赖长期规模效益来提升财务表现,预计其长期毛利率不会低于25%。同样地 ,Stifel的分析师Brad Reback表示,随着甲骨文OCI(云基础设施)业务的扩大,其毛利率应该会得到显著改善。
基于相似的理由 ,英伟达CEO黄仁勋也对甲骨文的未来表现持有信心:“当你首次推出一项新技术时,起初很可能赚不到钱 。但从系统的整个生命周期来看,它将产生可观的利润。”
那么 ,放眼更广泛的云计算行业,能否通过长期利润来弥补短期的巨额AI投资?
上海财经大学特聘教授 、智能科技产业与智能经济研究学者胡延平对澎湃新闻记者表示,智能经济本质上是“能力经济” ,产业链中越接近能力底座的环节,生态支配力越强、潜在利润率越高。在AI产业链中,从芯片、云厂商 、模型与虚实智能体、应用开发这四个部分来看 ,不同阶段的利润率确实差异较大。
其中,云业务是“能力供给型 ”业务,各行各业通过与云平台实现能力部署和能力使用 。胡延平指出:“长期来看,云业务从来都是以规模、成本效率 、总体收益和生态效应见长 ,并不一定必须是高毛利率业务。”他补充道,特别是全球视角下“云智合一(云和AI深度融合)”的能力供给形态,将有希望带来万亿美元以上的营收大盘。
对于云计算厂商在AI周期中承受的盈利压力 ,胡延平认为,虽然算力投资巨大,但从财务模型上看 ,AI产业链四个部分的飞轮效应是成立的:“如果从训练到推理的算力需求都供不应求,说明各行各业、企业和个人用户对AI应用的需求在快速增长 。这也是为什么头部企业毫不犹豫地加大投资力度,进行算力军备竞赛的原因。”
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