AI晶片與雲計算巨頭走勢分化，摩根大通警示此差距不可持續。未來行情破局的關鍵，已從資本開支轉向AI商業化兌現能力。市場正面臨兩條路徑：要麼AI雲廠商盈利能力提升，追上晶片企業；要麼晶片利潤擠壓下游，引發資本開支削減。因此，核心觀察指標不再是資本開支，而是能直接反映變現能力的AI算力價格與Token價格。
過去近一年，AI晶片和存儲廠商幾乎一路跑贏雲計算巨頭（Hyperscalers），成為全球股市最強主線。但摩根大通7月1日發佈的報告指出，這種持續擴大的收益差距難以長期維持，未來AI行情能否延續，決定因素已經不再只是資本開支，而是AI商業化能力能否真正兌現。
摩根大通認為，目前AI交易正面臨兩條截然不同的演化路徑：一種是AI雲廠商、模型公司逐步提升盈利能力，追上晶片企業的增長，從而推動整個AI產業鏈共同擴張；另一種則是晶片企業利潤過高擠壓下游盈利，最終迫使雲計算廠商削減資本開支，並反過來打擊晶片需求。
在這一過程中，市場需要觀察的不再只是AI Capex，而是AI算力價格、Token價格等能夠直接反映商業化能力的指標。
AI交易出現越來越大的裂縫
摩根大通指出，自去年9月以來，美股半導體類股——尤其AI晶片和存儲廠商——幾乎持續跑贏大型雲計算平台，這種表現已經達到值得警惕的程度。
報告認為，本輪半導體行情的重要催化劑，是雲計算巨頭資本開支預期的大幅上修。
根據彭博彙總的分析師一致預期，今年五大雲計算巨頭（$Google-C (GOOG.US)$、$亞馬遜 (AMZN.US)$、$Meta Platforms (META.US)$、$微軟 (MSFT.US)$、$甲骨文 (ORCL.US)$）資本開支預計將達到7581億美元，同比增長約100%；2027年進一步升至9250億美元。
正因為如此，AI晶片產業鏈被視為整個AI投資邏輯中最直接的受益者。但摩根大通強調，作為同一條AI產業鏈上的不同環節，晶片公司與雲計算巨頭長期出現如此大的收益率差異，本身就是不可持續的。
AI行情有兩種完全不同的結局
報告認為，未來這道裂縫最終一定會彌合，方式存在兩種可能。
第一種，也是摩根大通更傾向的情景，是AI商業化不斷改善。
隨著雲計算巨頭、AI模型提供商以及終端用戶逐漸提高AI產品的變現能力，收入和盈利持續改善，它們將在整個AI價值鏈中獲得越來越大的價值份額，從而追趕晶片公司的表現。這種情況下，AI產業鏈整體利潤擴大，而不是不同環節之間進行利潤重新分配。
另一種則是市場目前更擔心的負面情景。
如果半導體公司的超額收益，最終建立在客戶利潤被不斷壓縮的基礎上，那麼雲計算巨頭、模型公司以及最終用戶都可能開始降低資本開支意願。資本開支一旦放緩，又將直接削弱未來晶片需求，最終令此前領漲的半導體類股面臨更大的調整壓力。摩根大通指出，目前不少客戶擔憂的正是這一點。
市場為什麼開始擔心？
雲計算巨頭股價過去一年基本橫盤，雖然盈利依然保持增長，但股價沒有同步上漲，意味著估值被壓縮，企業股權融資成本實際上正在上升。與此同時，其信用利差也已經開始明顯高於半導體公司，意味著債務融資成本同樣提高。
而另一項令市場擔憂的數據，則來自資本開支預測。根據市場一致預期，雲計算巨頭資本開支增速將在2027年開始明顯放緩。2026年預計同比增長100%，但2027年僅增長22%，隨後幾年進一步降至個位數。
雖然摩根大通自己的預測比市場樂觀，預計2027年Capex可達到1.15兆美元，高於市場一致預期的9250億美元，但如果市場當前預測最終兌現，那麼整個AI交易都可能遭遇持續調整，不僅影響股票市場，也可能波及信用市場。
真正值得盯住的，是AI算力價格
在摩根大通看來，未來最值得關注的指標已經發生變化。
報告指出，決定雲計算巨頭未來盈利能力的關鍵，不再只是資本開支規模，而是AI computer的價格。算力租賃價格越高，意味著雲計算平台越容易提高AI服務收入，也越容易維持甚至擴大自身利潤率，從而支撐持續的大規模資本投入。
報告顯示，AI算力價格在2025年底之前一直承受下行壓力，但今年4月至5月已經出現一定改善，只是在6月有所回落。與此同時，大語言模型（LLM）Token價格自2月底持續上漲至5月底，隨後6月同樣有所降溫。
摩根大通認為，這兩個價格指標能夠直接反映AI商業化進展，也是未來判斷AI投資邏輯是否能夠持續的核心觀察變量。 (華爾街見聞)