大摩研报解读：推理时代开启，资金将从硬件流向软件层

撰文：Rita 超大规模厂商的数据中心资本支出 2027 年将达 1.5 万亿美元，同比增长 60%，2028 年增速将骤降至 12%。

9 月 4 日，摩根士丹利发布 AI 指南报告，横跨 7 个团队，围绕 8 个关键辩论展开。报告指出，AI 正从训练时代迈向推理时代，投资者资金将逐步从硬件和半导体层流向使能层和软件层。

AMZN、META、GOOGL、MSFT 等 GenAI 使能者将受益于盈利上修和估值扩张。大摩预计 AI 算力容量将从 2025 年的 35 吉瓦增长至 2028 年的约 145 吉瓦，增长 4 倍。定制芯片在增量容量中的占比将从 34%升至 66%，谷歌 TPU 和亚马逊 Trainium 主导这一转变。

AI 投资回报率方面，大摩给出了三种路径，均指向 25%至 50%的区间，最高回报来自在自有基础设施上运行 API 的模型层。资本支出 2028 年减速，资金将向上游转移 超大规模厂商数据中心资本支出预计 2027 年增长 60%至 1.5 万亿美元，2028 年增速将放缓至 12%（约 1700 亿美元）。

减速原因包括芯片供给上限、远期预建的边际递减以及物理限制（劳动力、材料、电力）。大摩估算了四家云厂商的资本支出构成。亚马逊 2026 年数据中心资本支出约 1800 亿美元，其中约 38%用于远期预建，为 2027 至 2029 年投产的容量提前建设。

微软约 37%，Meta 约 32%，谷歌仅约 5%。谷歌因预建比例最低，2027 年需大幅增加远期投入。大摩指出，资本支出增速放缓叠加超大规模厂商收入和现金流的持续扩张，将推动投资者资金从硬件和半导体层向使能层和软件层迁移。

这与移动时代的资金流动规律一致，芯片和设备先涨，基础设施和设备次之，软件和服务最后。145 吉瓦算力上线，ASIC 占比大幅提升 大摩预测总计算容量将从 2025 年的 35 吉瓦增长至 2028 年的约 145 吉瓦，2027 年新增约 38 吉瓦，2028 年新增约 44 吉瓦。

谷歌是新增产能最多的厂商，2027 至 2028 年合计新增约 20 吉瓦，主要服务于 Gemini 训练、GCP 增长以及搜索和 YouTube 的 GenAI 功能部署。定制芯片在增量容量中的占比将从 2025 年的 34%（约 2 吉瓦）升至 2028 年的 66%（约 17 吉瓦）。

谷歌 TPU 和亚马逊 Trainium 主导这一转变，谷歌 TPU 在 2027 至 2028 年将新增约 15 吉瓦。谷歌超过 50%的新增容量用于 Google Cloud，亚马逊 Trainium 已开始预售未来一到两年的产能。

大摩的每吉瓦成本估算已考虑 GB200/GB300/VR200 机架的内存通胀以及机架外成本（电力设施、建筑施工等）的上升。Rubin Ultra 世代的总成本已达每吉瓦约 500 亿美元。GenAI 投资回报率 25%至 50%，模型层回报最高 大摩构建了三种框架测算 GenAI 投资回报率，均落在 25%至 50%区间。

框架一是超大规模厂商出租 GPU 容量。以 1 吉瓦 GB300 数据中心为例，年收入约 190 至 270 亿美元，运营成本约 80 亿美元（含 46 亿美元 IT 折旧），增量 EBIT 利润率 60%至 72%，税后净营业利润约 90 至 150 亿美元，投资回报率 23%至 39%。框架二是模型开发商在自有基础设施上提供 API。

年收入约 300 亿美元，运营成本约 80 亿美元，增量 EBIT 利润率约 75%，税后净营业利润约 180 亿美元，投资回报率约 46%。框架三是模型开发商在第三方基础设施上提供 API。年收入约 410 亿美元，需支付约 280 亿美元的算力租金，税后净营业利润约 100 亿美元，投资回报率约 25%。

大摩认为，最高回报来自在自有基础设施上运行 API 的模型层，META、谷歌和 SpaceX 在这一模式下具备优势。

知识工作 TAM 约 20 至 30 万亿美元 大摩估算全球知识工作总可寻址市场约 22.5 万亿美元（基于 36 亿全球就业人口中 25%为知识工作者，年均薪酬约 25200 美元），其中可被 GenAI 工具数字化和增强的部分约 20 至 30 万亿美元。消费者端，零售、旅游、出行、外卖和广告等领域的数字化空间约 30 万亿美元。

以大摩估算的 22.5 万亿美元知识工作市场为基础，即使到 2027 年仅实现 4%的渗透率（参照公有云采用曲线的第二年），也意味着约 8000 亿美元的企业 AI 支出。AI 的扩散速度应快于公有云，原因包括无需大规模基础设施迁移、更短的价值实现时间和更强的竞争紧迫感。消费者端，约 25%的美国人口已在日常使用 AI 工具。

大摩以 Facebook 的采用曲线为参照，产品发布后 8 年即覆盖北美约 45%的人口。采用信号已在各行业扩散 约 25%的标普 500 公司在 2026 年第二季度财报中量化了 GenAI 带来的收益，高于一年前的 14%。科技行业提及率最高（51%），其次是金融（37%）、医疗保健和工业（各约 20%）。

科技公司的收益体现在收入和效率两端。亚马逊广告主使用 AI 代理定向后单次展示成本降低 8%，转化成本降低 6%。Meta 的 GEM 模型和序列学习使 Facebook 广告点击率提升 8.3%、转化率提升 15.7%。

优步近 100%的工程师使用 AI 编码工具，代码产出翻倍。Snap 内部 AI 代码审查工具覆盖 90%的拉取请求，节省约 3 万小时代码审查时间。金融、工业和医疗保健同样在量化收益。

免责声明 本文系潮向研究对第三方券商研究报告（摩根士丹利，2026 年 9 月 4 日）的整理与解读，结合公开市场信息的整理。文中引述的评级、目标价、盈利预测及相关判断，均为该券商分析师的观点，仅代表其所属机构立场，不代表潮向研究的观点，也不构成任何投资建议。市场有风险，决策需独立。本文不应作为买卖任何证券的依据。