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AI下一阶段:利润重分配

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风险提示:本文所提到的观点仅代表个人的意见,所涉及标的不作推荐,据此买卖,风险自负。

作者:右侧玩家

来源:雪球

这两天北美AI最强和最热的毫无疑问是微软和亚马逊,两家相继公布了超出预期的财报,股票都大涨,也给前一段时间弱势的AI产业带来了新的生机。

具体数字就不细说了,比较关键的在于云厂商财务模型的可持续性得到了验证。

北美AI产业链的整体收入严重依赖于几大云厂商(亚马逊、微软、谷歌)的CAPEX投入,7月AI产业链的弱势就来源于市场担忧云厂商的投入越来越大,自由现金流已经无法覆盖投入,未来的投入很有可能会大幅下降。

针对这个担忧,微软和亚马逊的财报都给出来了漂亮的答案,尤其是亚马逊。它的云业务不仅收入大涨,而且同时实现了利润率的大涨。在上半年硬件(主要是存储)成本大幅上升的情况下,尤为难得。

根据亚马逊最新的财报数据,它的算力投资回本周期不到3年。按照服务器等核心硬件当下5年的折旧年限来说,只需要略超过一半的时间就能收回投资,剩下的两年多时间里能够给它带来巨额的利润。而且,我们都知道,硬件5年之后并不是不能使用了,这些已经折旧完成的资产还会持续带来利润。

因此,资本市场不再担心自由现金流了,即使亚马逊的自由现金流为负,股价仍然大涨。不仅微软和亚马逊的股价大涨,而且把谷歌也给带起来了。

还有一点,云厂商的收入不再严重依赖于OpenAI、Anthropic等少数大模型厂商(微软财报验证),收入更加多元化,这也显著降低了云厂商的风险,提高了业务运行的可持续性。

走到这里,AI产业的叙事开始发生变化了,从最初的FOMO引发的投入(必须要有自己领先的大模型),逐步转向健康可持续的运营,当然这是一个好的变化。这个变化带来的直接结果是,AI产业整体利润的重新分配。

之前AI产业的利润主要都流向了上游的硬件厂商,那么未来将更多的流向中游的云厂商/算力租赁(云厂除了自建算力之外,也有大量的算力租赁)和下游的应用。

KIMI K3的出现,使得开源大模型的性能与顶尖闭源大模型的能力相近,使得用户又多了一个选择。大模型之间的竞争,首先利好的就是云厂商。训练大模型需要使用云厂商/算力租赁的算力,大模型投入商用之后,终端用户使用大模型也离不开云厂商的算力。

按照目前的情况推测,未来最终留下来的大模型可能是北美和我们这边各3家左右,闭源大模型和开源大模型共存。这样的竞争格局,使得云厂商/算力租赁长期处于一个比较有利的位置。

目前,北美那边已经开始交易AI产业整体利润重新分配,云厂商/算力租赁重新估值。我们这边目前跟进的还不够,不过相信也会很快了。

对应到我们这边来说,当下的核心还是在算力,尤其是高端算力,这是最缺的。所以在中游的云厂商/算力租赁环节,被验证过的可以稳定获取英伟达高端算力的厂商就那么几家,存在价值重估的机会。中游的其他的核心厂商,包括AIDC、CDN这些同样也会受益于这次的产业利润重新分配。

再说一下应用,这次的利润重新分配肯定也是利好应用的。应用的关键在于,除了Coding之外的其他应用领域的ARR还太小,各家也都在做各种尝试,也希望能够尽快找出下一个应用增长点。在没有确定的细分领域应用爆发之前,利润的重分配只能继续流向大模型厂商,而没有办法定向到应用厂商。

总结一下,AI产业链利润的重新分配过程已经开始了,产业链的利润从主要流向上游的硬件,开始流向中游的云厂商/算力租赁和下游的应用。在这个重新分配的过程中,现在和将来都确定受益的是中游的云厂商/算力租赁,应用目前处于期权阶段。


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