AI瘋狂波動，關鍵的破局指標看什麼？

過去近一年，AI晶片和儲存廠商幾乎一路跑贏雲端運算巨頭（Hyperscalers），成為全球股市最強主線。但摩根大通7月1日發布的報告指出，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雲端廠商、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，最終迫使雲端運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，美股半導體板塊——尤其AI晶片和儲存廠商——幾乎持續跑贏大型雲端運算平台，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，是雲端運算巨頭資本開支預期的大幅上修。

根據彭博匯總的分析師一致預期，今年五大雲端運算巨頭（Google、Amazon、Meta、Microsoft、Oracle）資本開支預計將達到7581億美元，年增約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，晶片公司與雲端運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。

隨著雲端運算巨頭、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，那麼雲端運算巨頭、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板塊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？

雲端運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，雲端運算巨頭資本開支增速將在2027年開始明顯放緩。2026年預計年增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1.15萬億美元，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，決定雲端運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，意味著雲端運算平台越容易提高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數。

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