昨晚，AI算力類股迎來久違的全面反彈。

美股雲廠商集體大漲， $亞馬遜 (AMZN.US)$ 收漲4.58%，時隔61個交易日再創歷史新高，總市值站上3兆美元上方。此外， $Google-C (GOOG.US)$ 、 $微軟 (MSFT.US)$ 漲超4%， $Meta Platforms (META.US)$ 漲超6%， $甲骨文 (ORCL.US)$ 更是走出了單日超9%的漲幅。

資金隨後迅速向高彈性的NeoCloud擴散： $CoreWeave (CRWV.US)$大漲近20%， $NEBIUS (NBIS.US)$上漲約12%， $IREN Ltd (IREN.US)$上漲約8%。

表面上看，這是AI算力類股經歷深度調整後的超跌反彈；但從「CSP先漲、NeoCloud跟漲」的資金路徑來看，市場正在重新評估一個更重要的問題：科技巨頭投入數千億美元建設AI基礎設施，究竟能不能賺到錢？

而新一輪CSP（雲服務提供商）業績，正在給出越來越清晰的答案。

一、CSP財報開始回答AI投資的回報問題

過去一年，市場對雲廠商AI軍備競賽的擔憂，可以概括為一條「舊敘事」：

大舉採購GPU、建設數據中心 → 折舊和資本開支援續上升 → 自由現金流承壓 → AI收入何時覆蓋投入仍不確定。

但本輪財報開始驗證另一條更積極的商業閉環：

Token調用量增長 → 企業AI採用和付費轉化加快 → 雲業務收入與利潤同步改善 → 雲廠商繼續上修資本開支 → GPU、光模塊、網絡設備及數據中心需求延續。

這並不意味著折舊壓力已經消失，而是市場開始相信：AI收入的增長速度，有機會逐步覆蓋折舊、利息及新增投資。

此前《亞馬遜算清「三年回本」帳：AI基建深度回調後，那些主線仍值得關注？》一文曾為牛友們梳理過關於AI投入投資回報率（ROI）的關鍵問題:亞馬遜CEO安迪·賈西表示，距離服務器與網絡設備投資盈虧平衡點已「不到三年」，AI投入回報的良性循環已經初步形成。

如果這一回收周期能夠持續，AI資本開支就不再只是消耗現金流的成本，而是能夠帶來後續收入和自由現金流的生產性資產。

華福證券判斷，從北美四大雲廠二季度財報來看，行業整體仍呈現高強度投入周期，當前市場關注焦點正加速轉向AI算力投入的ROI何時能夠兌現。華創證券則指出，CSP資本開支主線未反轉，但後續更應關注推理成本和現金流轉化。

換句話說，市場不再只是看雲廠商買了多少GPU，而是開始追問：這些GPU能產生多少Token、帶來多少收入，又需要多長時間收回成本。

二、算力需求持續外溢，NeoCloud獲得重新定價

CSP與NeoCloud的上漲，反映的是同一條AI需求主線，但兩者的定價邏輯並不完全相同。

CSP上漲，主要反映AI業務收入、利潤和投資回報預期改善；NeoCloud漲幅更大，則是因為市場同時上調了其算力利用率、訂單兌現和融資能力預期。

此前，市場一度擔心：超大規模雲廠商持續自建數據中心，最終可能擠壓第三方算力服務商的生存空間。但現實可能恰恰相反——AI需求的增長速度，仍然快於CSP自身數據中心的交付速度。

即使微軟、亞馬遜和Google不斷增加資本開支，其算力擴張仍受到電力供應、土地審批、機房建設周期、先進GPU供應及網絡部署等因素限制。

在需求快速增長、內部產能來不及交付的階段，CSP和企業客戶仍需要NeoCloud提供彈性算力。NeoCloud因此不只是CSP的競爭者，也可能成為其擴張算力的重要補充。CSP財報越能證明企業AI需求真實存在，市場就越願意上調NeoCloud的幾個核心預期：

1）GPU叢集的利用率能夠維持高位；2）長期算力合同具有更高兌現機率；3）訂單積壓能夠逐步轉化為收入；4）新建數據中心更容易獲得客戶和融資支援；5）算力供給擴張不一定意味著過剩，反而可能填補結構性缺口。

NeoCloud之所以反彈幅度更大，還在於其同時具備三重彈性：經營槓桿、財務槓桿和估值彈性。

當GPU利用率提高時，NeoCloud的大量固定成本可以被更多收入攤薄，盈利能力改善速度往往快於收入增速；當訂單能見度提高時，市場對其債務融資和後續擴張能力的擔憂也會下降；而在經歷深度估值壓縮後，風險溢價回落又會進一步放大股價反彈。

不過，這套邏輯同樣會反向運行。如果AI需求轉弱，NeoCloud的利用率、融資成本、資本開支和估值都可能同時承壓。因此，NeoCloud既是AI算力需求回升時彈性最大的方向之一，也是基本面出現波動時風險更高的環節。

三、大摩推算AI三大結局：不同模型生態下，那些股份最受惠？

除了CSP業績，開源權重模型的快速發展，也是市場重新評估AI算力需求的重要變量。一種常見擔憂是：如果開源模型性能不斷提升、推理價格持續下降，AI行業是否會出現算力需求見頂？

摩根士丹利認為，開源模型反而可能推動「傑文斯悖論」顯現：當單位智能成本下降，AI應用門檻隨之降低，企業和個人會開發更多應用、發起更多調用，最終推動Token總量和整體算力消耗上升。

因此，模型變得更便宜，並不等於算力需求下降。更可能出現的結果是，AI從少數高價值、高成本場景，擴散至海量低成本、高頻率場景。圍繞開源與閉源模型的競爭，未來可能形成三種主要格局。

情景一：閉源模型領先，價值繼續向科技巨頭集中

第一種情景是，以OpenAI、Google等為代表的頭部閉源模型持續保持領先。

大模型研發需要巨額算力、數據和資本投入，技術門檻與規模效應會令競爭優勢集中在少數科技巨頭手中。模型訓練規模越大、調用量越高，對GPU、交換機、光模塊、網絡安全及數據中心電力的需求也越強。

在大摩的推演中，這一情景下的核心受益者包括：

– 雲服務商： $Google-C (GOOG.US)$ 、 $亞馬遜 (AMZN.US)$ ；

– 模型及平台企業： $Google-C (GOOG.US)$ 、 $Meta Platforms (META.US)$ ；

– 半導體公司： $輝達 (NVDA.US)$ 、 $博通 (AVGO.US)$ ；

– 網絡與光通訊： $Arista Networks (ANET.US)$ 、 $Lumentum (LITE.US)$ 、 $Coherent (COHR.US)$ ；

– 網絡安全： $Palo Alto Networks (PANW.US)$ 、 $CrowdStrike (CRWD.US)$ 、 $Zscaler (ZS.US)$ 、 $Netskope (NTSK.US)$ 、 $Okta (OKTA.US)$ 。

閉源模型越強，AI訓練和推理任務就越可能集中在大型雲平台，產業價值也會繼續向上游集中：模型巨頭掌握用戶入口，雲廠商控制算力資源，輝達和博通則掌握核心晶片與網絡能力。

微軟在這一情景下仍然受益，但大摩將其列入「其他受益者」，而非最大受益者。這可能反映出，在純閉源模型競爭中，微軟一方面需要依賴外部模型合作夥伴，另一方面也要面對Google和亞馬遜在模型及雲服務上的直接競爭。

情景二：開源與閉源共存，多模型體系擴大受益範圍

第二種情景是，閉源模型與開放模型長期共存。這可能也是更接近現實的發展路徑。

對企業而言，並非所有任務都需要調用成本最高、能力最強的前沿模型。複雜推理和高價值任務可以交給閉源模型；內部知識庫、智能客服、代碼生成及垂直行業應用，則可以採用開源模型、私有模型或小型模型。

企業最終使用的很可能不是單一模型，而是一套根據成本、性能、安全性和部署方式靈活切換的多模型體系。

在這種格局下，受益範圍最為廣泛：

– $Google-C (GOOG.US)$ 、 $亞馬遜 (AMZN.US)$和 $微軟 (MSFT.US)$ 三大雲廠商均被列為核心受益者；

– $Datadog (DDOG.US)$ 、 $Palantir (PLTR.US)$ 和 $Appian (APPN.US)$ 等基礎設施軟件公司，受益於模型編排、監控及數據管理需求；

– $SAP SE (SAP.US)$ 、 $ServiceNow (NOW.US)$ 等企業軟件廠商，有望將AI能力進一步嵌入現有產品；

– $Palo Alto Networks (PANW.US)$ 、 $CrowdStrike (CRWD.US)$ 、 $飛塔資訊 (FTNT.US)$ 、 $Zscaler (ZS.US)$ 、 $Netskope (NTSK.US)$ 、 $Okta (OKTA.US)$ 、 $SailPoint (SAIL.US)$ 和 $Varonis系統 (VRNS.US)$ 等安全廠商，受益於多模型環境下更複雜的安全需求。

值得注意的是，大摩還將MiniMax、智譜、阿里巴巴和騰訊列入受益名單。這表明在大摩的框架中，中國模型廠商已不只是海外模型的低成本替代者，也正在成為全球開放模型生態的重要參與者。

混合模式還會推動AI算力在公有雲、私有雲和終端設備之間重新分配。一部分任務留在大型雲平台，另一部分則部署在企業服務器、私有數據中心或終端設備。因此， $戴爾科技 (DELL.US)$ 、 $慧與科技 (HPE.US)$ 、 $Everpure (P.US)$ 等本地基礎設施和設備廠商也有望受益。

情景三：開放模型成為主流，價值向平台、終端與管道擴散

第三種情景是，開源或開放權重模型逐步成為主流。

當開放模型與前沿閉源模型之間的能力差距縮小，同時調用成本持續下降，基礎模型本身將更難維持長期壟斷。企業可以自行下載、微調和部署模型，不必完全依賴單一閉源模型供應商。

在這種環境下，產業價值將由模型層向雲平台、本地部署、企業軟件、終端設備及管道商擴散。

大摩認為， $微軟 (MSFT.US)$ 可能成為這一情景下最大的雲服務受益者。原因在於，模型越開放，企業越需要一個統一平台來部署、管理、調用和整合不同模型。

Microsoft同時擁有Azure、Windows、GitHub、Microsoft 365、Copilot及龐大的企業客戶基礎。無論客戶最終採用OpenAI、智譜、MiniMax，還是其他開放模型，Microsoft都可以通過雲服務和企業軟件生態參與價值分配。其角色更接近AI時代的「操作系統＋分發平台」。

開放模型普及也會令AI部署從少數雲平台擴散至更多企業和終端：

– 模型廠商： $智譜 (02513.HK)$ 、 $MINIMAX-W (00100.HK)$ 、 $阿里巴巴 (BABA.US)$ 、 $騰訊控股 (00700.HK)$ ；

– 本地基礎設施： $戴爾科技 (DELL.US)$ 、 $慧與科技 (HPE.US)$ 、 $美國網存 (NTAP.US)$ 、 $Everpure (P.US)$ ；

– 邊緣設備： $戴爾科技 (DELL.US)$ 、 $慧與科技 (HPE.US)$ 、 $蘋果 (AAPL.US)$ ；

– 分銷商： $新聚思 (SNX.US)$ 、 $英邁科技 (INGM.US)$ 、 $CDW Corp (CDW.US)$ 。

開放模型越普及，企業部署AI的成本和技術門檻就越低，服務器、記憶體、PC、手機及管道服務需求也越容易擴散。

整體而言，三種情景的主要區別，不是算力需求會不會存在，而是模型價值和產業利潤最終由誰掌握。按照摩根士丹利的判斷，輝達及電力基礎設施企業在不同情景下均有望受益，因為無論模型以何種方式交付，Token調用量和算力消耗仍可能持續增長。相比之下，超大規模雲廠商的受益程度，則取決於開源、閉源及本地部署之間的市場份額變化。

四、AI基建正在進入「驗證回報」的新階段

昨晚AI算力類股的上漲，真正重要的不是單日漲幅，而是市場定價邏輯出現了變化。

過去，市場主要關注資本開支有多高、折舊壓力有多大；接下來，更重要的問題將變成：

Token調用量能否持續增長；企業AI能否轉化為真實付費；雲業務收入和利潤能否同步改善；NeoCloud訂單能否兌現為收入和現金流；AI收入增長能否最終覆蓋折舊、利息和新增投資。

如果這些指標持續改善，AI資本開支就不再是一場無法計算回報的「軍備競賽」，而會逐步形成「需求增長—收入兌現—繼續投資」的正向循環。

CSP財報正在證明，AI算力並非「只有投入，沒有回報」；而NeoCloud的大漲，則是市場開始為這條商業閉環重新定價。

這或許意味著，AI基礎設施的敘事並沒有結束，只是從「買多少GPU」，進入了更嚴格、也更健康的「誰能把算力變成收入和現金流」的階段。 (牛牛課堂)

市佔率上升、數字和廣告業務增長以及應對關稅的能力有望助力股價繼續上漲。

沃爾瑪(WMT)憑藉低價和優惠策略獲得了消費者的喜愛，投資者喜歡沃爾瑪則另有原因：今年該公司股價上漲了80%。

輝達(NVDA)是今年道瓊斯工業平均指數中唯一一隻漲幅超過沃爾瑪的股票，股價上漲近175%，不過，由於輝達在11月初才被納入道指，因此，沃爾瑪的確算得上是今年道指中表現最好的股票。沃爾瑪的漲幅甚至超過了競爭對手亞馬遜(AMZN)，亞馬遜於今年2月被納入道指，今年迄今漲幅為50%。

那麼，沃爾瑪是否會在2025年繼續獲得華爾街的青睞？

分析師們回答幾乎都是肯定的。在41位跟蹤分析沃爾瑪股票的賣方分析師中，有37位給予沃爾瑪“買入”或“跑贏大盤”評級，只有3位給予“持有”評級，1位給予“賣出”評級。

事實上，沃爾瑪的估值並不便宜，2025財年預期市盈率為34倍，比23倍的五年平均預期市盈率高出不少，是零售股ETF SPDR S&P Retail近16倍市盈率的兩倍多。

沃爾瑪是否配得上這麼高的估值？沃爾瑪的投資者有很多保持樂觀的理由。

沃爾瑪在競爭對手塔吉特(TGT)、折扣店Dollar Tree (DLTR)和Dollar General (DG)以及連鎖百貨公司科爾士百貨(KSS)和梅西百貨(M)陷入困境後抓住了機會，分析人士還對沃爾瑪近年來吸引更多高端顧客的策略大加讚賞。在過去，當沃爾瑪做得好時，往往被視為美國經濟的一個不好的訊號，而如今不再是這樣。

沃爾瑪11月發佈的財報超出預期，BMO Capital Reports的分析師凱利·巴尼亞(Kelly Bania)隨後在一份報告中寫道：“沃爾瑪在美國市場份額的增長有75%由高收入家庭推動，與此同時，面向所有收入群體的銷售額都在增長。”

此外，儘管很多消費者擔心通貨膨脹，但TD Cowen的分析師奧利弗·陳(Oliver Chen)在發給《巴倫周刊》的電子郵件中指出，通貨膨脹對消費者情緒的影響可能大於對消費者行為的影響，尤其是對在沃爾瑪購物的消費者來說。

陳說：“消費者仍能感受到通膨帶來的壓力，消費者信心也是喜憂參半，但他們的購買力仍然較強，失業率也很低。”陳還指出，沃爾瑪業績強勁的“部分原因是消費者希望有多重選擇和考量”，也就是說，即使是更富裕的消費者也希望能省一兩塊錢。

沃爾瑪在數字商務方面也在趕超亞馬遜，目前數字商務佔沃爾瑪總收入的近20%。在訂閱服務方面，沃爾瑪推出了Walmart+，與亞馬遜的Prime展開競爭。

Evercore ISI分析師格雷格·梅裡奇(Greg Melich)在11月發佈的報告中指出：“在美國，亞馬遜Prime會員的增長似乎已進入了停滯期，而Walmart+會員的增長才剛剛開始。”

和亞馬遜一樣，沃爾瑪也在向廣告業務拓展，名為Walmart Connect的廣告業務在美國的收入同比增長了26%。Piper Sandler分析師彼得·基思(Peter Keith)指出，完成對智能電視製造商Vizio的收購後，沃爾瑪廣告業務的增長可能會進一步加速。

基思在周一（12月9日）發佈的報告中指出，沃爾瑪收購Vizio“非常合理”，因為Vizio可以直接獲得廣告資料。基思認為，直接面向智能電視觀眾進行行銷“對廣告商來說，比在有線電視上播放常規廣告要優越得多，也更有幫助”。Vizio擁有近2000萬活躍使用者，基思認為，隨著沃爾瑪銷售更多的Vizio電視，這將為沃爾瑪“帶來更多廣告業務”。

以上都是好消息，不過，投資者（和分析師）可能低估了川普第二個任期給沃爾瑪帶來的潛在負面影響。從理論上講，對中國以及加拿大、墨西哥、歐洲和美國其他貿易夥伴徵收關稅的威脅可能會給沃爾瑪帶來傷害。

不過，華爾街不太擔心這個問題。瑞銀(UBS)分析師邁克爾·拉塞爾(Michael Lasser)上周在一份報告中寫道：“關稅帶來的風險是可控的。”他指出，沃爾瑪銷售的商品中有三分之二在美國製造，在川普第一個任期內，沃爾瑪通過轉移生產來源或提高價格來應對關稅。

在川普第一個任期內，沃爾瑪的股價翻了一倍多。拉塞爾認為，投資者可能還沒有充分認識到沃爾瑪未來的機會。   (巴倫中文)

2024/10/15 Tue
 華南期貨顧問部研報
 [美股企業財報公佈時程]
實際操作研討 加Line: 0980518882

上半年一直在推動市場的大型科技股股價正式開始走低。自7月份第二周以來，從亞馬遜(AMZN)到特斯拉(TSLA) ，“七巨頭”就像耗盡燃料的火箭一樣失去了上漲動力。

隨著大型科技公司的盈利報告即將出爐，投資者正試圖在微軟(MSFT)、Meta Platforms ( META）、蘋果(AAPL)和亞馬遜(AMZN)的季度財報發佈前做好準備。Alphabet (GOOGL)和特斯拉上周已經給大型科技公司的業績潑了一盆冷水，Alphabet報告稱，YouTube業務收入增長放緩，而較低的電動汽車價格和交付量則削弱了特斯拉的收益，七巨頭的彈道變得更低了。

受到當日股價大跌7%的輝達(NVDA)和其它與人工智慧相關的股票的拖累，納斯達克指數7月30日下跌了1.3%，標普500指數則下跌0.5%，道瓊斯工業平均指數則上漲了0.5% 。

聯準會7月份政策會議即將開始，但央行官員的講話對股市的影響，可能還不及本周科技巨頭業績報告和周五的7月份就業報告那麼重要。儘管市場預計聯準會在9月政策會議之前不會降息，但周五公佈的7月就業報告將是到那時為止的幾個關鍵資料點之一。

導致七巨頭股價下跌的一個解釋是投資者正在從科技巨頭轉向小盤股。7月10日前後，以科技股為首的納斯達克綜合指數開始下跌，與羅素2000指數(Russell 2000 index)的上漲形成了鮮明對比。華爾街分析師們抓住了羅素2000指數的突破，重新關注起被忽視的小盤股。

但沒有任何一個因素能夠解釋市場趨勢，那些小小的羅素2000股票無法吸收所有的巨額資金。這兩個指數的不同命運，可以追溯到今年納斯達克超越羅素2000和標普500指數的幾個月時間。

人氣轉變的另一個解釋是，投資者現在擔心人工智慧方面的支出即將放緩。

大型科技公司用新的生成式人工智慧平台震驚了世界。對於大多數科技公司來說，這意味著在人工智慧晶片上的巨額支出。作為這些晶片的主要供應商，輝達一直是主要受益者。亞馬遜、蘋果、Alphabet、Meta和微軟分別在人工智慧資料中心上投入了數百億美元，每個人都為此歡呼雀躍。

人工智慧模型可以編寫電腦程式碼和創作歌曲，但它們還沒有做到的一件事是為除了輝達和其他一些硬體供應商之外的任何人創造大量收入。

我們完全可以問，投資者能從這數十億美元的資本支出中期望獲得什麼回報。五月份的時候，我提出了這個問題，但沒有找到明確的答案。

當我詢問人工智慧模型本身時，它們頗有先見之明地提出的第一個結果是裁員。

作為一名記者，我不願意僅僅停留在自己的想法之上，而其他人也對人工智慧投資的回報感到疑惑。今年6月，紅杉資本(Sequoia Capital)風險投資家大衛·卡恩(David Cahn)更新了他去年首次發佈的一份頗具影響力的分析報告。

他在報告中指出，輝達的客戶需要增加6000億美元的人工智慧收入，才能獲得可接受的投資回報。到目前為止，他認為他們能夠總共獲得1000億美元的新收入就已經很幸運了。

卡恩同意人工智慧將改變經濟，就像網際網路和鐵路曾經做過的那樣。紅杉資本也支援人工智慧初創企業。但卡恩補充稱，在最初估值崩潰時，許多投機者在這些先前技術領域的投機活動遭遇了失敗——這對隨後使用鐵路或網際網路服務的每個人都有好處。

兩周前Meta股價下跌時，摩根士丹利(Morgan Stanley)分析師布萊恩•諾瓦克(Brian Nowak)也考慮了 Facebook母公司計畫在今年和2025年投資450億美元的資本支出可能帶來的投資資本回報率。鑑於人工智慧將推動Facebook和Instagram的參與度提高，諾瓦克堅持了他對 Meta 的買入建議。

這篇專欄文章的重點並不是說“七巨頭”的拋售代表了這些公司將從人工智慧投資中獲得回報的更好定價。沒有人能對這一預測給出明確的答案，就像早期投資者無法預測城市將如何沿著鐵路發展，或者社交媒體將如何從網際網路中出現一樣。

我的觀點正好相反。如果有人認為人工智慧投資將放緩就賣出股票，那麼他們沒有聽取那些花錢的人的意見。大型科技公司將繼續從輝達和其他供應商那裡購買人工智慧硬體。

Alphabet 上周發佈的6月份季度報告顯示，與去年同期相比，該公司的資本支出幾乎翻了一番。Alphabet 首席執行官桑達爾·皮查伊(Sundar Pichai)告訴投資者，該公司必須在人工智慧領域大舉投資。人工智慧有望改變該公司的所有核心業務（從搜尋、YouTube到雲端運算）。

“當你經歷這樣的成長曲線時，對我們來說，投資不足的風險遠遠大於過度投資的風險”，他表示。

不僅僅是網際網路公司在追逐人工智慧。摩德納聯合創始人努巴爾·阿菲揚(Noubar Afeyan)最近告訴我，他的生物技術風險投資公司旗艦先鋒(Flagship Pioneering)計畫將最近籌集的數十億資金中的一部分用於藥物開發的人工智慧模型。“我們不知道這是否會奏效”，他說。“但你難道會坐在那裡，讓別人來判斷它是否有效嗎？沒門。”

從長遠來看，沒有人能夠預測人工智慧博弈的贏家，但在短期內，你最好相信金錢將繼續流入。    (巴倫中文)

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對人工智慧的疑慮正在增長，但這可能是個錯誤