Morgan Stanley models "AI Inference Factory": Whether it's NVIDIA or Huawei chips, both can be profitable, with an average profit margin exceeding 50%

AI 推理，是一門利潤驚人的生意。

摩根士丹利最新發布的重磅報告，首次通過精密的財務模型，給全球 AI 算力競賽的回報率算清了經濟賬。結論是：一座標準的 “AI 推理工廠”，無論採用哪家巨頭的芯片，其平均利潤率普遍超過 50%。

其中，英偉達 GB200 以近 78% 的利潤率毫無懸念地封王，而谷歌和華為的芯片也 “穩賺不賠”。然而，被市場寄予厚望的 AMD，其 AI 平台在推理場景下卻錄得嚴重虧損。

盈利榜單：冰火兩重天

大摩的模型測算結果，折射出 AI 硬件巨頭們在真實商業場景下的盈利能力分化，譜寫出一首清晰的 “冰與火之歌”。

火焰，屬於英偉達、谷歌、亞馬遜和華為。

報告顯示，採用英偉達旗艦產品 GB200 NVL72 的 “AI 工廠”，盈利能力達到了恐怖的77.6%，一騎絕塵。這不僅源於其無與倫比的計算、內存和網絡性能，還得益於其在 FP4 精度等領域的持續創新和 CUDA 軟件生態的深厚壁壘，展現了絕對的市場統治力。

谷歌自研的 TPU v6e pod 則以 74.9%的利潤率緊隨其後，證明了頂級雲廠商通過軟硬件協同優化，完全有能力構建起極具經濟效益的 AI 基礎設施。

同樣，AWS 的 Trn2 UltraServer 取得了 62.5% 的利潤率，華為的昇騰 CloudMatrix 384 平台也取得了 47.9% 的利潤率。

冰水，則意外地潑向了 AMD。

報告最具顛覆性的結論，莫過於 AMD 在推理場景下的財務表現。大摩測算數據顯示，採用其 MI300X 和 MI355X 平台的 “AI 工廠”，利潤率分別為-28.2% 和-64.0%。

虧損的核心原因在於高昂成本與產出效率的嚴重失衡。報告數據顯示，一個 MI300X 平台的年度總擁有成本（TCO）高達 7.74 億美元，與英偉達 GB200 平台的 8.06 億美元處於同一水平線。

這意味着，運營 AMD 方案的前期投入和持續開銷是頂級的，但在模型所模擬的、佔未來 AI 市場 85% 份額的推理任務中，其 token 產出效率所能創造的收入，遠不足以覆蓋其高昂的成本。

“100MW AI 工廠模型”：建模 AI 工廠，量化投資回報

支撐上述結論的，是摩根士丹利首創的一套標準化分析框架——“100MW AI 工廠模型”。它將不同技術路徑的 AI 解決方案，置於同一商業維度下進行量化評估，其核心在於三大支柱：

1. 標準化的 “算力單元”： 模型以 100 兆瓦（MW）的電力消耗作為 “AI 工廠” 的基準單位。這是一箇中等規模數據中心的典型功耗，足以驅動約 750 個高密度 AI 服務器機架。

2. 精細化的 “成本賬本”： 模型全面核算了總擁有成本（TCO），主要包括：

• 基建成本：每 100MW 約6.6 億美元的資本開支，用於建設數據中心及配套電力設施，按 10 年折舊。

• 硬件成本：總額可高達3.67 億至 22.73 億美元的服務器系統（含 AI 芯片），按 4 年折舊。

• 運營成本：基於不同冷卻方案的電源使用效率（PUE）和全球平均電價計算得出的持續電費。

綜合估算，一座 100MW“AI 工廠” 的年均 TCO 在3.3 億至 8.07 億美元之間。

3. 市場化的 “收入公式”： 收入與 token 產出直接掛鈎。模型基於各硬件的公開性能數據計算 TPS（每秒處理 token 數），並參考 OpenAI、Gemini 等主流 API 定價，設定了每百萬 token 0.2 美元的公允價格。同時，考慮到現實中 70% 的設備利用率，使得收入預測更貼近商業現實。

未來戰場：生態之爭與產品路線圖

盈利能力的背後，是更深層次的戰略博弈。報告揭示，未來的 AI 戰場，焦點將集中在技術生態的構建和下一代產品的佈局上。

在非英偉達陣營，一場關於 “連接標準” 的戰爭已經打響。以 AMD 為首的廠商力推UALink，強調其對低延遲的嚴格規定對 AI 性能至關重要；而以博通為代表的力量則主張採用更開放、靈活的以太網方案。這場爭論的勝負，將決定誰能建立起一個可與英偉達 NVLink 抗衡的開放生態。

與此同時，英偉達正以清晰的路線圖鞏固其領先地位。報告提到，其下一代平台 “Rubin” 正按計劃推進，預計2026 年第二季度進入大規模量產，同年第三季度相關服務器就將開始放量。這無疑給所有競爭者設定了一個不斷移動的、更高的追趕目標。

總而言之，摩根士丹利的這份報告，為狂熱的 AI 市場注入了一劑 “商業理性”。它雄辯地證明，AI 推理不僅是一場技術革命，更是一門可以被精確計算且回報豐厚的生意。

對於全球的決策者和投資者而言，前文兩張盈利圖表，將對 AI 時代算力投資提供相當大的參考價值。