01海內外云廠商資本開支復盤分析02云廠商算力規(guī)模與建設計劃03云廠自研芯片布局與進展04云廠AI云收入、AIROI測算與估值海內外Capex投資節(jié)奏：海外從23Q3開始增長，國內約晚一年?從時間點來看，國內約晚海外一年開始增加投資。海外資本開支顯著加速從2023年下半年開始（ChatGPT發(fā)布半年后)，其中以微軟最為迅速，然后谷歌、亞馬遜與META陸續(xù)加大投入。國內整體資本開支規(guī)模增長從2024年中旬開始，并且由于低基數(shù)增幅更為明顯。45,00040,00045,00040,0000400%4450004000035000300002500020000150001000050000微軟YoY谷歌YoYMetaYoY111%83%75%61%亞馬遜YoY微軟YoY谷歌YoYMetaYoY111%83%75%61%2Q233Q234Q231Q242Q243Q244Q241Q252Q253Q25120%100%80%60%40%20%0%-20%-40%海內外Capex增速：仍處于50%以上同比增長，Capex總量顯著提升?2025年海外廠商各家全年Capex投入均處于50%以上同比增長：?國內廠商在23年低資本開支基數(shù)的基礎上，連續(xù)兩年實現(xiàn)各家全年Capex投入平均約80%同比增長：091%63%091%63%證券經濟研究所整理資料來源：公司財報、彭博一致性預期、國信證券經濟研究所整理-海內外Capex量級：頭部云廠投資與云收入相當，小體量云廠比例更高?微軟云、亞馬遜云與阿里云等頭部云廠商資本開支金額與全年云收入基本相當。相比正常發(fā)展階段30-40%云收入比例的投入，目前顯著處于加速擴張的階段。一方顯示了AI云更高的“資金壁壘”，通過大規(guī)?；ㄍ度霌屨假惖涝捳Z權，需要“重資產、長周期”投入。另一方面，當前高比例資本開支會壓低短期利潤率，更加強調短期投入與長期盈利的平衡博弈。谷歌：投入持續(xù)大幅上升，且占比達到了165%。一方面由于自身云業(yè)務收入體量小，另一方面除了云業(yè)Oracle：此前以傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫業(yè)務為主，借助AI持續(xù)云服務轉型，資本支出增長源于云數(shù)據(jù)中心的大圖：海外互聯(lián)網Capex/云收入季度變化情況（%）180%160%140%120%100%80%60%40%20%0%谷歌微軟亞馬遜158%113%104%69%1Q231Q24圖：海外互聯(lián)網Capex/云收入季度變化情況（%）180%160%140%120%100%80%60%40%20%0%谷歌微軟亞馬遜158%113%104%69%1Q231Q242Q244Q233Q243Q234Q241Q252Q253Q252Q236資料來源：公司財報、國信證券經濟研究所整理請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容圖：國內互聯(lián)網Capex/云收入季度變化情況（%）350%騰訊阿里 百度300%250%200%150%187%100%116%50%58%0%0%1Q232Q233Q234Q231Q242Q243Q244Q241Q252Q25資料來源：公司財報、彭博一致性預期、國信證券經濟研究所整理海內外Capex量級：海外Capex已超過經營性現(xiàn)金流的60%?當前海外科技廠商已將約100%的凈利潤、60%以上的經營性現(xiàn)金流進行資本開支投入。過去三年，海外科技廠商的資本開支呈現(xiàn)持續(xù)提升趨勢，且目前各家資本開支增速指引依然顯著高于業(yè)務收入/利潤增速，考慮到海外科技廠商（典型如微軟、META等）通常還會有約30%凈利潤進行分紅回購，因此未來各家現(xiàn)金流與利潤將會對資本開支的持續(xù)投入形成一定制約。如我們測算按照META當前投資趨勢，26年折舊攤銷將同比今年增加約150億美金（同比+80%），或導致明年凈利潤與今年凈利潤（加回159億美元一次性非現(xiàn)金所得稅費用）持平。圖：國內互聯(lián)網Capex/經營性現(xiàn)金流變化情況（%）140%120%100%80%60%40%20%0%騰訊阿里百度117%48%31%2022202320242025E資料來源：公司財報、彭博一致性預期、國信證券經濟研究圖：國內互聯(lián)網Capex/經營性現(xiàn)金流變化情況（%）140%120%100%80%60%40%20%0%騰訊阿里百度117%48%31%2022202320242025E資料來源：公司財報、彭博一致性預期、國信證券經濟研究所整理圖：海外互聯(lián)網Capex/凈利潤變化情況（%）微軟亞馬遜谷歌Meta200%180%160%140%120%100%80%60%40%20%0%178%107%100%77%202320242025E7資料來源：公司財報、彭博一致性預期、國信證券經濟研究所整理圖：海外互聯(lián)網Capex/經營性現(xiàn)金流變化情況（%）40%20%00%80%60%40%20%0%微軟亞馬遜谷歌Meta85%77%61%2022202320242025E資料來源：公司財報、彭博一致性預期、國信證券經濟研究所整理海內外Capex量級：現(xiàn)金流與凈利潤約束下廠商增加融資租賃與金融化操作?在經營性現(xiàn)金流（凈利潤）約束下，我們同時看到為了維持高資本開支增長需求下的AI基礎設施金融化操作以及加大融資租賃舉動：?2025年10月META通過與BlueOwl合資體發(fā)行270億美元債務：用于Hyperion超級數(shù)據(jù)中心建設，通過特殊目的實體（SPV）架構實現(xiàn)表外運作——Meta僅持有項目20%股權，債務不計入自身資產負債表。圖：海外云廠商云收入變化情況（百萬美元/%）0圖：海外云廠商云收入變化情況（百萬美元/%）08資料來源：公司財報、彭博一致性預期、國信證券經濟研究所整理資料來源：公司財報、國信證券經濟研究所整理請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容資料來源：公司財報、彭博一致性預期、國信證券經濟研究所整理圖：微軟融資租賃占比資本開支變化（%）圖：META融資租賃占比資本開支變化（%）004Q221Q232Q233Q234Q231Q242Q243Q244Q241Q252Q253Q254Q221Q232Q233Q234Q231Q242Q243Q244Q241Q252Q253Q254Q221Q232Q233Q234Q231Q242Q243Q244Q241Q252Q253Q254Q221Q232Q233Q234Q231Q242Q243Q244Q241Q252Q253Q25海外云廠利潤率：規(guī)模效應與折攤均提升，微軟云OPM率先企穩(wěn)?微軟云：FY26Q1（25Q3）智能云營業(yè)利潤率43%（同比-1pcts、環(huán)比+2pcts）。對比其他海外云廠、微軟Capex加速最早最快，也率先迎來收獲期。云具備典型的資本前置與規(guī)模效應，盡管仍有算力容量限制、但需求強預計可維持高增速，后續(xù)利潤杠桿有望進一步釋放。FY26Q2智能云收入指引同比+25%-26%，其中Azure指引+37%cc、維持高增速。?AWS亞馬遜云：25Q3OPM35%（同比-3pcts、環(huán)比+2pcts）。波動的核心短期因素是AI相關資產投入帶來的折舊影響。自研AI芯片Trainium2已為幾十億美元業(yè)務，25Q3收入環(huán)比+150%，且相較于其他GPU具備30%-40%的價格性能優(yōu)勢。圖：各互聯(lián)網與云廠折舊攤銷同比變化情況（%）100%80%60%40%20%0%-20%-40%微軟Meta谷歌——圖：各互聯(lián)網與云廠折舊攤銷同比變化情況（%）100%80%60%40%20%0%-20%-40%微軟Meta谷歌——亞馬遜77%41%25%23%2Q233Q234Q231Q242Q243Q244Q241Q252Q253Q25資料來源：公司財報、彭博一致性預期、國信證券經濟研究所整理9圖：各互聯(lián)網云業(yè)務OPM變化情況（%）資料來源：公司財報、國信證券經濟研究所整理國內云廠利潤率：近期利潤率持平，長期AI業(yè)務毛利率更高?近幾年互聯(lián)網云廠利潤率持續(xù)提升，經調整OPM/EBITA口徑約9%?；ヂ?lián)網云廠商都在逐漸從“創(chuàng)收”向“盈利”方向上轉變，主動放棄非良性項目，提升自身被集成比例，舍棄低利潤業(yè)務。阿里云近4年來營業(yè)利潤率已經改善了近18個百分點。24Q3，阿里財報披露阿里云經調整EBITA為9%。?AIGPU租賃與API調用業(yè)務平均毛利率高于傳統(tǒng)IaaS，但短期AI相關折舊與研發(fā)運營成本提升可能帶來一定壓力。盡管大模型定價/毛利率水平不高，但整體上調用量會大幅提升，云廠商通過配套的高利潤PaaS產品組合將整體合同利潤提升，比如：知識數(shù)據(jù)庫插件、聯(lián)網搜索插件等。度收騰騰訊YoY阿里YoY百度YoY80%60%40%20%0%-20%-40%-60%-80%度收騰騰訊YoY阿里YoY百度YoY80%60%40%20%0%-20%-40%-60%-80%01Q232Q233Q234Q231Q242Q243Q244Q241Q252Q25阿里云經調EBITA——百度云經調OPM騰訊百云入資料來源：公司財報、彭博一致性預期、國信證券經濟資料來源：公司財報、彭博一致性預期、國信證券經資料來源：公司財報、彭博一致性預期、國信證券經濟資料來源：公司財報、彭博一致性預期、國信證券經海外云廠商資本開支與收入變化復盤?復盤過去10年的云計算市場，傳統(tǒng)云擴張投資約持續(xù)四年、且投入到收入兌現(xiàn)約一年時間差。但此次AI投資杠桿更高、供需錯配度更高、建設周期更長、芯片迭代速度更快、商業(yè)模式亦有所變化，導致收入兌現(xiàn)節(jié)奏更慢（如微軟云投資增速頂點到Azure最高增速至少1.5年），中性預期下此次AI投資可能會持續(xù)五到六年擴張周期。240,000190,000備注：英偉達26240,000190,000備注：英偉達26FYQ2業(yè)績會表示：2025年全球數(shù)據(jù)中心基礎設施投入預計6000億美元（兩年內翻倍2030年前有望達到3-4萬億美元。120%100%谷歌云微軟云YoYAzureYoYYoY微軟云AzureYoYAWS谷歌云AWS谷歌云微軟云YoYAzureYoYYoY微軟云AzureYoYAWS80%140,00060%90,00040%20%0%20%0%-10,000201520162017mmMSFT2018mmGOOG201920202021mmmmAWS——MSFTYoY2022202320242025E——AWSYoY*備注：微軟云與軟云包含serverlicense（即windows和SQL等）和企業(yè)服務業(yè)務，不屬于公有云的多租戶共享，按需付費模式。因此--請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容微軟云與阿里云：估值與資本開支、云收入增速關系?復盤微軟云過去兩年發(fā)展過程，估值變化與資本開支和云收入顯著相關。①一階段：估值與資本開支增速正相關。前期高投入階段，資本開支加速推動估值（PE）上升，加大云基礎設施、配合云收入增速的穩(wěn)定性，市場會強化“投入→未來增長加速”的預期，估值上升、進而放大股價漲幅。后期投入放緩階，資本開支增速下降帶來估值調整，短期可能引發(fā)需求不足的擔憂，導致估值階段性調整、股價波動。②二階段：資本開支兌現(xiàn)成業(yè)績，云收入加速成為估值核心驅動，將進一步抬升估值。證明云業(yè)務已進入“投入效率釋放期”（收入段增速跑贏投入端、回報率提升、規(guī)模效應顯現(xiàn)），為估值與股價的后續(xù)回升奠定基礎。請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容?當前我們認為國產云廠商以阿里云亦處于資本開支積極以及云業(yè)務加速推動估值繼續(xù)上升階段。請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容500400300200100001海內外云廠商資本開支復盤分析02云廠商算力規(guī)模與建設計劃03云廠自研芯片布局與進展04云廠AI云收入、AIROI測算與估值云廠與科技廠商AI資本開支投資分配模型訓練訓練所需算力主要根據(jù)模型參數(shù)、訓練語料量以及訓練過程復雜度相關；Tokens與算力FLOPS并非絕對正相關模型訓練訓練所需算力主要根據(jù)模型參數(shù)、訓練語料量以及訓練過程復雜度相關；Tokens與算力FLOPS并非絕對正相關，單Tokens對應算力消耗主要與推理模型參數(shù)、模型架構（如MOE）、場景模態(tài)、軟硬件以及工程優(yōu)化程度（算力利用率）相關；（算力/FLOPs）成本占比約40%-50%AI成本占比約40%-50%模型推理（FLOPS、功耗）模型推理AI資本開支Capex(錢AI資本開支Capex(錢/$)連接、電源、冷卻等服務器配套方案冷卻系統(tǒng)等連接、電源、冷卻等服務器配套方案冷卻系統(tǒng)等20%-30%偉達的芯片和系統(tǒng)/連接，占總成本的70%左右。*信息來源：2025年5月黃仁勛米爾肯研究院成本占比約全球大會對談；20%-30%*注：預計為最新GPU產品（B300或Rubin）估算，單GW建設成本較高，同時單GW對應算力FLOPS顯著超過上代產品；英偉達客戶貢獻數(shù)據(jù)中心收入占比與海外科技廠商算力保有量測算），GoogleCloud、CoreWeave、Oracle等大型云服務商。其需求主要來自于AI基礎設施建設，包括大模消費互聯(lián)網公司約20%如Meta、字節(jié)跳動、其他社交媒體和互聯(lián)政府與主權AI約10%：潛力巨大的新市場，2從2024年初的零收入到2025年主權AI收入目標200億美元（較2024年翻倍）。全球多國正積極建設本土AI能力請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容微調和代理AI工作流，以適配垂直領域需求（如醫(yī)療影像診斷、工業(yè)質檢）。優(yōu)化數(shù)據(jù)庫查詢、數(shù)據(jù)分析公司后續(xù)預計成為快速增長點，NVIDIA計劃投資OpenAI高達1000億美元換取OpenAI將部署至少10吉請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容等效H100總價（百萬美元）對應AIDC功耗等效H100總價（百萬美元）對應AIDC功耗說明微軟20242025微軟微軟20242025谷歌6%谷歌谷歌6%META其他57%META其他57%其他62%亞馬遜5%其他62%亞馬遜5%X.AI5%X.X.AI5%微軟3,24454,3256,4193.5除谷歌TPU外X.AITPU系列芯片功耗水平高于NV系列。資料來源：Omdia、公司官網、彭博一致海內外科技廠商關于資本開支與算力容量的相關表述測算2024/2025AI在手容量*(GW)），2/5.3），0.4/1.2資料來源：各公司官網、各公司業(yè)績會、華爾街新聞，國信證券經濟研究所整理*在手容量僅考慮英偉達與TPU芯片算力容微軟算力規(guī)模測算：過去兩年新增超2GW，未來兩年數(shù)據(jù)中心總規(guī)模翻倍?FY26Q1業(yè)績會指引FY26的資本支出增速將高于FY25（Capex882億美元、yoy+58%），F(xiàn)Y26Q2資本開支將環(huán)比增加。?公司計劃本年度（25Q3-26Q2）將AI總容量提升超80%，未來兩年內將數(shù)據(jù)中心總規(guī)模擴大約一倍。預計明年中旬AI數(shù)據(jù)中心容量將擴大至6.3GW，未來兩年數(shù)據(jù)中心總容量將達10GW。已部署全球首個NVIDIAGB300大規(guī)模集群，威斯康星州FairwaterAI數(shù)據(jù)中心（明年上線、規(guī)模2吉瓦）將成全球最強AI數(shù)據(jù)中心。年份型號GPUF16理論峰值算力（TFLOPS）等效H100單價總價總浮點計算量單芯片功耗（W）芯片對應AIDC功耗（MW）備注占資料來源：TNP、Omdia、公司官網、微軟CEO西雅圖創(chuàng)新峰微軟AI資本開支：十年規(guī)劃、每年在AI基建投資超800億美元資料來源：微軟CEO西雅圖創(chuàng)新峰會發(fā)言、國信證券經濟研究所整理?“微軟每年在AI基建上的固定投資超過800億美元，這是"十年規(guī)劃的系統(tǒng)性布局"而非臨時投入”。微軟CEO薩蒂亞?8060100%90%80%70%占比資本開支88%AI8060100%90%80%70%占比資本開支88%79%73%73%999760%50%40%30%4020%2002000%2024年1-3月（FY24Q3）2024年1-3月（FY24Q3）2023年7-9月（FY24Q1）2024年4-6月（FY24Q4）（FY24Q2）2021年7月-2022年6月2022年7月-20230資料來源：SEC官網，統(tǒng)計口徑：Additionstopropertyandequipment），國信證資料來源：SEC官網，統(tǒng)計口徑：Additionstopropertyandequipment），國信證微軟資本開支分配：短期資產（芯片）與長期資產（IDC與租賃）各一半?FY26Q1業(yè)績會表示AI算力將優(yōu)先供給內部AI應用，其中短期資產占比AI資本開支的一半。Azure算力需求再次超過現(xiàn)有產能，即便加速擴容，仍需按優(yōu)先級分配算力，優(yōu)先內部AICopilot等應用增長與內部研發(fā)。?2025年10月28日，OpenAI承諾在未來多年內向微軟Azure云服務采購約2500億美元的服務。OpenAI獲得權益：微軟不再擁有作為OpenAI計算服務提供商的"優(yōu)先提供權"，OpenAI獲準與第三方開展部分產品合作(API類產品仍由Azure獨家承載)，架構上完成向"公共利益公司"(PBC)的轉型，為未來IPO鋪平道路；資料來源：微軟26FYQ1業(yè)績會，國信證券經濟研究所整理資料來源：微軟26FYQ1業(yè)績會，國信證券經濟研究所整理微軟獲得權益：新增2500億美元Azure服務簽約，微軟的收入分成、OpenAIAPI獨家授權（Azure專屬）將延續(xù)至2030年（每年能數(shù)十億美元利潤），模型與產品IP延長至2032年。微軟CEO資料來源：微軟26FYQ1業(yè)績會，國信證券經濟研究所整理資料來源：微軟26FYQ1業(yè)績會，國信證券經濟研究所整理優(yōu)先級從高到低優(yōu)先級從高到低 AIAI資短期資產占比約50%：主要投向芯片相關GPU與CPU，也包括網絡連接等，折舊年限約6年左右。長期資產占比約50%：包括IDC建設、融資租賃開支（25Q3約占比長期資產的60%）。折舊年限15年以上。谷歌資本投入方向、算力規(guī)模測算?投入規(guī)模：2025年全年Capex預計超900億美元，本輪大模型發(fā)展以來，2023到2025三年累計投入超1700億美元，展望2026年繼續(xù)大幅增加。?結構方面：24Q3財報會表述，AI支出為130億美元，其中主要用于搭建技術基礎設施，其中60%是服務器（GPU/TPU服務器），40%是數(shù)據(jù)中心建設(廠房建安、冷卻、電氣設備配套等)和網絡連接設備支出。而TPU和GPU內部結構方面，預計此前TPU和GPU投入金額、算力規(guī)模整體量級接近，后續(xù)隨著TPU技術、性能和生態(tài)成熟度持續(xù)提升，預計2026年TPU投入和算力規(guī)模將超越GPU。年份型號GPUF16理論峰值算力（TFLOPS）等效H100單價總價（百萬美元）占比當年資本開支總浮點計算量單芯片功耗芯片總功耗對應AIDC功耗（MW）備注假設芯片占服假設服務器占AIDC功率55%；算力保有量相比當年資本開支存在一定時間差；計TPUV5谷歌算力主要使用場景?算力使用方向：用于谷歌內外部所有場景和客戶，其中TPU自用更多，GPU租外部更多，預計采購TPU約70%供谷歌自用、30%租賃給第三方，而采購GPU則約30%自用、70%用于租賃，具體看：①谷歌內部模型訓練：開發(fā)Gemini大模型新版本，目前Gemini使用TPU訓練，最新模型性能居于第一梯隊②谷歌內部應用推理：AI賦能谷歌原有產品能力，包括部署搜索算法優(yōu)化與AI搜索功能、廣告推薦系統(tǒng)改造、Youtube、Workspace、地圖、安卓生態(tài)等，提升用戶體驗、交互效率，同時2025Q3Gemini獨立應用產品也擁有MAU6.5億，查詢量環(huán)比增長2倍，視頻Veo3增長迅速（生成超2.3億個視頻），今年以來tokens消耗增長迅速，③谷歌云GCP：當前云業(yè)務高增長，盈利持續(xù)改善，后續(xù)或支持Anthropic等大模型客戶TPU大規(guī)模推訓;02024/4/12024/5/12024/6/12024/7/12024/8/12024/9/12024/10/12024/11/12024/12/12025/1/12025/2/12025/3/12025/4/12025/5/12025/6/12025/7/12025/8/12025/9/12025/10/12024/4/12024/5/12024/6/12024/7/12024/8/12024/9/12024/10/12024/11/12024/12/12025/1/12025/2/12025/3/12025/4/12025/5/12025/6/12025/7/12025/8/12025/9/12025/10/1亞馬遜算力規(guī)模測算：目標2027年實現(xiàn)算力翻倍?本輪大模型發(fā)展以來，2023到2025三年累計AWS投入超1700億美元。25Q3業(yè)績會表示過去12個月AWS新增3.8吉瓦電力（供電能力并非AI數(shù)據(jù)中心算力功耗），第四季度預計再增1吉瓦以上，且新增算力正被快速投入產生收益，未出現(xiàn)明顯的產能閑置；同時，AWS目標2027年底實現(xiàn)算力翻倍，持續(xù)擴大的算力規(guī)模將攤薄固定成本，提升運營效率。?投入規(guī)模根據(jù)財報披露各業(yè)務PPE結構測算）2023年：總Capex481億美元,AWSCapex預計占50%以上，約250億美元（剩余部分主要投向電商物流）；2024年：總Capex777億美元,AWSCapex預計占60%以上，約500億美元；2025年：前三季度Capex899億美元，全年Capex預計約1250億美元，AWSCapex預計1000億美元左右；62%2%資料來源：公司官網，國信證券經濟研究所整理測算注：新增固定資產包括非現(xiàn)金亞馬遜資本開支投入方向：自研AI芯片具備30%-40%的價格性能優(yōu)勢?投入方向：AWSCapex除了傳統(tǒng)CPU內存采購外（近年每年預計約200億美元），主要用于NVDA芯片采購、自研ASIC芯片（Trainium/Inferentia系列）以及數(shù)據(jù)中心土建配套等，此前公司大幅押注自研芯片，但實際性能低于預期，同時NV卡采購偏少、數(shù)據(jù)中心重新調整，造成有效算力擴容偏慢，云業(yè)務增長落后競爭對手，AWS的收入和Capex本季度重新開始加速；用途上，目前自用訓練和推理較少，主要用于AWS云服務租賃，以及支持投資公司anthropic推理訓練；自研AI芯片Trainium2已發(fā)展為幾十億美元業(yè)務，相較于其他GPU選項具備30%-40%的價格性能優(yōu)勢。25Q3業(yè)績會公司表示自研AI芯片Trainium225Q3收入環(huán)比+150%，隨著Trainium3（計劃2025年底預覽、2026年初量產）的推出與客戶覆蓋擴大，將進一步降低AWSAI服務的單位成本。年份型號GPUF16理論峰值算力（TFLOPS）等效H100（千片）總價（百萬美元）占比AWS當年資本開支總浮點計算量單芯片功耗芯片總功耗對應AIDC功耗（MW）備注25Q3業(yè)績會表示過去12個月AWS新增3.8吉瓦電力，第四季度預計再增1吉瓦以上。該口徑為供電能力，而非數(shù)據(jù)中心運轉功耗；計資料來源：TNP、Omdia、公司官網，國信證券經濟研究所整理測META算力規(guī)模測算群270億美元，?23年底META表示24年底計劃購買35萬片英偉達H100，加上其他GPU約等效60萬H100GPU的計算能力。測算2025年底META約擁有250萬H100GPU等效計算能力。2023年：數(shù)據(jù)中心建設成本約100億美元，占當年Capex約35%；2024年：數(shù)據(jù)中心建設成本約230億美元，占當年Capex約60%；?表外融資項目：META與BlueOwlCapital于25年10宣布成立合資公司，共同開發(fā)Hyperion數(shù)據(jù)中心項目。META將與合資公司簽訂運營租賃協(xié)議、租期4年、可延期?？偼顿Y約270億美元，BlueOwl現(xiàn)金出資約70億美元，其他通過發(fā)行私募債券籌集剩余資金。BlueOwl持有合資公司80%股權，Meta保留20%股權并負責數(shù)據(jù)中心的建設和運營管理。年份型號GPUF16理論峰值算力（TFLOPS）總價（百萬美元）占比當年資本開支總浮點計算量單芯片功耗芯片總功耗對應AIDC功耗備注假設芯片占服假設服務器占AIDC功率55%算力保有量相比當年資本開支存在一定時間差；根據(jù)芯片官方計METACapex變化與業(yè)務分配：AI推薦與GenAI為主要投入環(huán)節(jié)?AI推薦系統(tǒng)（Alcontentranking）累計投入Capex約600億美元。?“25Q2財報會：目前算力完全聚焦內部需求，如支持內容推薦、模型訓練以及未來AI應用推理需求。核心AI（廣告）領域回報強勁，可量化且測量體系成熟。?“從商業(yè)化角度來看，AI在五大領域廣告、內容體驗、商業(yè)消息傳遞（whatsApp）、MetaAI（搜索聊天助手）、AI設備(AI眼鏡)均有巨大商業(yè)化潛力，核心AI（廣告）領域回報強勁，GenAI商業(yè)化先追求規(guī)模（覆蓋數(shù)十億用戶）和產品質量，需數(shù)年再盈利?！?通用人工智能計算（GenAl）累計投入Capex約430億美元。0 X.AI算力規(guī)模測算和主要用途?X.AI融資情況：2023年以來有報道融資預計超過200億美元，且仍在募資，包含初期股權融資約140億美元，2024年底股權融資約60億美元，2025年7月股債組合融資約100億美元，10月以來傳聞進行新一輪200美元級股債組合融資?融資投入方向：主要用于算力集群建設和電力設施收購。X.AI算力集群建設以“超高速迭代、規(guī)模化部署、垂直整合電力”為核心特征，核心項目包括ColossusI與ColossusII，主要聚焦GPU規(guī)模擴張+電力設施自建，目標2025年實現(xiàn)30萬GB200芯片集群（此目標下僅GPU芯片所需資金就接近100億美元）?用途：目前Grok在C端和B端應用用戶規(guī)模目前較小，2025全年營收預計僅幾億美元，GPU集群主要用于訓練，目前使用10萬卡級別集群訓練Grok系列，最新Grok4性能比肩openAI處于第一梯隊。年份型號GPUF16理論峰值算力（TFLOPS）等效H100單價總價（百萬美元）占比當年資本開支總浮點計算量單芯片功耗芯片總功耗對應AIDC功耗（MW）備注假設芯片占服假設服務器占AIDC功率55%；算力保有量相比當年資本開支存在一定時間差；根據(jù)芯片官方計國內云廠商算力規(guī)模：加大國產算力采購與大集群建設?云服務商通過自研AI芯片建立從底層硬件到上層應用的全鏈條自主技術體系。自研芯片華為云以“鯤鵬+昇騰”生態(tài)為核心，昇騰系列芯片是其全棧自主的AI芯片產品；阿里平頭哥推出含光800自研的AI推理芯片；騰訊投資如燧原科技等AI芯片初創(chuàng)公司，也推出紫霄AI推理芯片并成功流片。27請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容?國內云廠商在芯片采購商正逐步提升國產算力占比，并與國產芯片供應商緊密合作，云服務商加大投資大型智算集群建設。如海光DCU系列GPU與阿里云異構計算平臺兼容，應用于大數(shù)據(jù)分析和AI訓練場景。27請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容25TFlops,計劃2025年底前實現(xiàn)量產.NV卡30W+，國產卡45W+NV卡40W+，國產卡1W+NV卡37W+，國產卡5W+NV卡46W，國產卡20W+NV卡53W，國產卡20W+NV卡70W+，國產23W+），阿里資本開支變化與分配結構規(guī)模超前：超過阿里過去十年在云和AI基礎設施上的投入總戰(zhàn)略核心：CEO吳泳銘稱AI是"一代人一次的機會"，AG?測算目前阿里資本開支80%以上用于AI數(shù)-mm騰訊mwmm騰訊mw阿里NV卡其它海外卡國產卡自研卡數(shù)據(jù)中心芯片服務器連接和交換機自研連接和交換機,10%數(shù)據(jù)中心,30%AI服務器,20%芯片,30%自研卡,8%NV卡,NV卡,48%32%其它海外資料來源：公司官網、國信證券經濟研究所測算整理測算28阿里云全球數(shù)據(jù)中心能耗十年提升十倍?到2032年，阿里云全球數(shù)據(jù)中心的能耗規(guī)模將比2022年(GenAI元年)提升10倍，以支撐超級人工智能(ASI)時代的算力需求。阿里巴巴集團CEO吳泳銘于2025年9月24日在云棲大會上正式宣布。?根據(jù)測算，阿里云能耗預計從2022年的1.5GW至2032年的15GW、十年總資本開支規(guī)模累計約1.5萬億元。服務器臺數(shù)（萬）平均服務器功率（W）能耗利用率總能耗（GW）能耗增長CAGR資本開支（億元）數(shù)據(jù)中心投入占比新投資功率平均功率投資成本2026-2032平均年投資投資增長CAGR總能耗（GW）服務器功耗占比數(shù)據(jù)中心服務器功耗服務器卡數(shù)單卡INT8算力（TOPS）總算力規(guī)模(ExaFLOPS)說明：考慮算力的平均能耗顯著下降，如RubinNVL144機柜的單位算力能字節(jié)資本開支變化與分配結構?字節(jié)跳動AI資本開支呈現(xiàn)爆發(fā)式增長，2024年投入約800多億元，2025年總資本開支預計將達1800億元（數(shù)據(jù)中心分布：相比國內云廠商，字節(jié)有較多海外lysis，國信證券經濟研究所測算整理測算lysis，國信證券經濟研究所測算整理測算30IDC建設等,國內NV卡,國內自研卡,20%25%45%國內NV國內NV卡,國內自研卡,20%25%45%國內NV卡,22%國內國產卡,55%21%國內國產卡,58%國內國產卡,58%CPU采購,30%海外其他海外自CPU采購,30%海外其他海外自研卡,海外其10%他卡,GPU海外采購,25%海外NV卡,海外NV卡,90%海外NV卡,海外NV卡,60%01海內外云廠商資本開支復盤分析02云廠商算力規(guī)模與建設計劃03云廠自研芯片布局與進展04云廠AI云收入、AIROI測算與估值 自研ASIC進入密集量產落地期?ASIC發(fā)展：此前英偉達供應不足，同時部分計算任務場景固定化，主要云、模型企業(yè)對芯片供應鏈自主可控和降本訴求強烈，普遍布局自研ASIC，此前投入研發(fā)的ASIC產品預計明后年進入將密集落地期。具體管線看，已較成熟的谷歌TPU將推出TPUv7代，而Meta、AWS推出下一代芯片，OpenAI落地首款博通合作芯片，微軟等也有望后續(xù)推出自研芯片。此外老牌AI芯片廠商AMD也將推出新一代MI400系列。資料來源：各公司官網、semianaly?NV卡和ASIC格局：目前英偉達軟硬件生態(tài)、性能功耗領先較大，依舊主導，從實際算力角度預計當前占據(jù)80%以上份額，尤其是在訓練場景。ASIC等其他玩家持續(xù)迭代跟進，TPU在谷歌內部已能實現(xiàn)復雜訓練和推理，綜合性能接近NVDA，近期斬獲Anthropic大單，其他ASIC資料來源：各公司官網、semianalyTPUv6p注：預計批量供貨時間。近期AMD和openAI合作顯示MI450或于2026年下半年開始部署；而微軟、蘋果、openAI海外大廠自研ASIC芯片開發(fā)合作情況?ASIC自研芯片開發(fā)的核心環(huán)節(jié)有哪些？需求方：主要云廠/模型廠，項目的最終出資方和需求方，負責根據(jù)自身計算需求定義和設計核心單元架構，協(xié)調整體項目協(xié)作設計/流片：博通等IC廠，負責IC設計配套、IP提供、物理實現(xiàn)、性能優(yōu)化以及與臺積電實現(xiàn)流片封裝量產軟件開發(fā)生態(tài)：云廠為主，負責開發(fā)適配ASIC的軟件棧，確保芯片性能釋放，TPU為谷歌開發(fā)XLA，Meta芯片需適配PyTorch機柜/AIDC方案：CLS等，負責芯片在數(shù)據(jù)中心部署（如機柜電力分配、散熱設計、網絡互聯(lián)），實現(xiàn)芯片集群化、規(guī)模化應用?各家ASIC合作與技術路線的選擇側重、進展如何？谷歌：長期與博通合作，TPU圍繞深度學習需求開發(fā)，已到第6代，軟硬件全棧進展領先，目前TPU訓推性能內部使用評價已接近NVDA，并開始逐步外供（比如通過GCP外供以及近期anthropic單獨采購），明年新一代V7部分芯片或引入聯(lián)發(fā)科合作;Meta：入局較晚，選擇與已有TPU成功經驗的博通合作，將推出MTIA3，短期產品預計以內部使用為主，替代部分社交網絡推薦算法需求;亞馬遜：自研能力較強，入局較早，此前與技術較弱但溢價較低的Marvell/AIchip合作，但本輪AI發(fā)展對芯片性能和集群要求顯著提升，AWSAI云份額丟失，關注后續(xù)Trainium3以及與自研芯片Anthropic需求適配情況;OpenAI:同樣入局較晚選擇博通，旨在替代部分英偉達推理和混合訓練需求，此前已與博通公告10GW合作項目，關注年末回片測試情況;其他：此外微軟、XAI、蘋果等公司均有官宣或報道與博通等公司合作開發(fā)ASIC自研芯片，預計目前進度略慢于上文公司，關注后續(xù)進展;√√√√√√√√/TKTK資料來源：各公司官網、semianaly谷歌TPU發(fā)展歷程與進展：針對深度學習和自身業(yè)務需求，持續(xù)迭代數(shù)據(jù)來源：公司官網、維基百科、新浪財經、CSDN、國信證券經濟研究所整理數(shù)據(jù)來源：公司官網、維基百科、新浪財經、CSDN、國信證券經濟研究所整理注：年份為芯片發(fā)布年份，實際?支持浮點（bfloat16）計算，可用于訓2016年：2016年：采用28nm工藝、ASIC?性能提升約2倍，支持液冷散熱ASIC（谷歌TPU為主）使用場景與英偉達GPU場景的區(qū)別），均針對神經網絡優(yōu)化，幾乎不支持非AI場景5請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容5請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容●），33英偉達與谷歌TPU對比：性價比、能效比、綜合生態(tài)對比表：英偉達和谷歌表：英偉達和谷歌TPU主產品主要性能對比1GWAIDC測算GraceBlackwellVeraRubinTPUv6e功耗：單機柜理論功率：kW130225機柜功率/AIDC功率：%55%55%單機柜對應AIDC功率：kW236409芯片數(shù)：單柜芯片數(shù)：72144單芯片功率：kW1.000.900.25單芯片機柜下平均功率（包含柜內CPU冷卻等）：kW1.811.56單芯片AIDC下平均功率（包含AIDC配套等）：kW3.282.840.751GWAIDC對應芯片數(shù)：304,615352,0001,333,3331GWAIDC對應機柜數(shù)：4,2312,444算力：FP8機柜理論峰值算力：EFLOPS10^18次0.723.60單芯片理論峰值算力：PFLOPS10^15次10.025.01GW芯片理論峰值算力:EFLOPS10^18次3,0468,8002,400Capex：芯片單價：千美元30.045.04.5芯片總價：百萬美元9,13815,8406,000芯片/AIDC價值：%45%45%45%AIDCCapex：百萬美元20,30835,20013,333單位經濟：TFLOPS/W3.08.82.4美元/W2035TFLOPS/美元0.150.250.18算力租賃價格：GCP小時租金：美元9.3小時FLOPs36,0006,480FLOPs/HOUR/GPU3,8885,063數(shù)據(jù)來源：英偉達官網、發(fā)布會、GCP、國信證券經濟研究所整理注：GCP租金為2025Q3數(shù)據(jù)?能效比：本代產品NVDA仍有優(yōu)勢。國產主流芯片性能對比0.80.60.40.20.01.7-1.81.4-1.51.4-1.50.950.880.7寒武紀690雙芯拼合）H20昇騰910B寒武紀590昆侖芯P800摩爾線程S50001.7-1.81.4-1.51.4-1.50.950.880.7寒武紀690雙芯拼合）H20昇騰910B寒武紀590昆侖芯P800摩爾線程S5000海光BW1000A800-8------01海內外云廠商資本開支復盤分析02云廠商算力規(guī)模與建設計劃03云廠自研芯片布局與進展04云廠AI云收入、AIROI測算與估值39云廠與科技廠商AI商業(yè)化路徑39AI數(shù)據(jù)中心/AI數(shù)據(jù)中心/算力外部使用模型推理模型推理模型訓練模型訓練MaaSMaaS/API服務PaaS/SaaSGPUGPU租賃AIAI賦能內部產品典型如AI賦能廣告、微軟M365Copilot等產品；典型產品如Gemini、MetaCursor等。獨立獨立AI應用主要反映下游場景主要反映下游場景推理需求，近期增速較快。根據(jù)模型模態(tài)、發(fā)布時間和版本以及工程優(yōu)化效率的不同，利潤率有較大差別；在AI模型與應用研發(fā)過程中的配套工具鏈與軟件服務，包括數(shù)據(jù)庫服務、插件、中后臺工具、編程軟件等，毛利率較高、可以對標傳統(tǒng)PaaS/SaaS。主要反映下游場景訓練需求，產品形式類似與傳統(tǒng)云的IaaS服務，因為運維形態(tài)不成熟、海外毛利率水平低于傳統(tǒng)IaaS，國內毛利率水平略高于傳統(tǒng)IaaS。海外云廠商AI云收入占比?微軟云:25Q2業(yè)績會披露Azure年收入超過750億美元，本季度未披露AI貢獻Azure占比，上季度AI貢獻Azure的16個點。2025財年全年，Azure及其他云服務收入超過750億美元，同比增長34%。25Q2披露M365Copilot已有超1億月活用戶。?AWS(Amazon):25Q2業(yè)績會表示AI相關收入繼續(xù)保持三位數(shù)增速，25Q1AI的年化收入達到數(shù)十億美元。AWS目前仍處于供應不足。原因最大的是電力限制，另外芯片和組件數(shù)量不足、芯片交付節(jié)奏延遲、服務器良率不達預期等。2023Q22023Q32023Q42024Q12024Q22024Q32024Q42025Q12025Q235,00030,00025,00020,00015,00010,00020%18%16%14%12%10%8%6%4%2%0%其他智能云AzureAI其他收入AzureAIAPI收云業(yè)務YoY云業(yè)務Azure非AI收入,86%AzureAIAPI收入,5%AzureAI其他收入,9%2023Q22023Q32023Q42024Q12024Q22024Q32024Q42025Q12025Q235,00030,00025,00020,00015,00010,00020%18%16%14%12%10%8%6%4%2%0%其他智能云AzureAI其他收入AzureAIAPI收云業(yè)務YoY云業(yè)務Azure非AI收入,86%AzureAIAPI收入,5%AzureAI其他收入,9%Azure,71%其他智能云,29%5,0000資料來源：公司財報、國信證券經濟研究所整理資料來源：公司財報會、semianalysis，國信證券經濟研究所測算整理資料來源：公司財報、國信證券經濟研究所整理國內云廠商AI云收入占比?從AI云結構來看：GPU租賃是AI云收入主要來源，其次是配套的PaaS（數(shù)據(jù)庫、插件等）與SaaS（代碼助手、聊天助手等）服務，MaaS占比較小。但25Q3季度我們觀察到MAAS層顯著增長、GPU租賃端利潤率小幅弱化。這種變化本質反應的是AI從訓練轉向推理需求為主，模型性能迭代到相當?shù)闹悄芑?、從而推動下游AI應用開始跑通放量，因此不管是MAAS付費客戶數(shù)量還是整體調用量都增長快速。其中字節(jié)調用量與增速遙遙領先，阿里云調用量次之，然后是百度。阿里云主要因客群結構差異，后者中大型客戶較多、落地與放量周期更長。?從AI云利潤率來看：GPU租賃毛利率高于國內傳統(tǒng)IaaS服務，而MAAS即使不考慮訓練成本、整體綜合毛利也較低。除了模型層本身差距不明顯外，各家更多把MaaS服務定位成AI生態(tài)的引流/獲客產品，并提供較多的免費用量。根據(jù)不同的模型模態(tài)、版本以及工程優(yōu)化效率，MaaS毛利率也有較大區(qū)別。阿里25H1AI云結構測算SAAS，傳統(tǒng)云,20%PAAS,傳統(tǒng)云,AI云AI云,15%MAAS,5%GPU租賃,45%字節(jié)云25H1AI云結構測算騰訊云25H1AI云結構測算MAASMAAS,4%GPU租賃,54%AI云,61%其他,42%傳統(tǒng)云,39%PAAS,PAAS,30%AIAI云,20%GPU租賃,60%傳統(tǒng)云,80%其他,10%資料來源：各公司官網與業(yè)績會、semianalysis、極客公園，國信證券經濟研究所測算整理測算微軟AI云業(yè)務投資與回報ROI測算資料來源：公司財報會、彭博、semianalysis，國信證券經濟研究所測算整理測算*口徑并未包括對傳統(tǒng)云業(yè)務、內?前期高折舊攤銷壓力下AI云OPM低于當前智能云OPM水平（25Q3為43%），現(xiàn)金流端ROI小于1，后伴隨著AI云規(guī)模增長與算力成本下降、利潤率提升，2030年現(xiàn)金流貢獻轉正資料來源：公司財報會、彭博、semianalysis，國信證券經濟研究所測算整理測算*口徑并未包括對傳統(tǒng)云業(yè)務、內202320242025E2026E2027E2028E2029E2030E備注Capex（含融資租賃）41,20075,600116,500157,000170,000178,500187,425196,796CapexYOYCapexYOY46%46%83%83%54%54%35%35%8%8%5%假設依據(jù)26FY增速高于25FY，當前微軟凈利潤體量1000億美金Capex中AI投資占比40%72%90%90%90%90%90%90%CapexAI增量16,63054,080104,850141,300153,000160,650168,683177,117年中年中GenAI投入總量折舊（綜合折舊年限為10年）8,3608,36087345,13045,1304,633124,595124,59512,460247,670247,67024,767394,820394,82039,482551,645551,64555,165716,311716,31171,631 889,211假設依據(jù)：25Q3短期資產占50%， 889,211假設依據(jù)：25Q3短期資產占50%，88,921約6年折舊周期。長期資產占比50%、約15年折舊周期。運維成本04,18910,12321,21035,19448,81661,47473,120假設資本開支投出一年后開始使用，總成本8738,82222,58245,97774,676103,980133,105 162,041每年運維成本為總投入capex的12%云業(yè)務（外部）所用算力占比40%55%55%55%60%60%60%60%65%65%65%65% 65%其余內部使用與OpenAI消耗微軟智能云收入96,213104,859134,220179,854233,810296,939365,23521%18%（3000億美元）、當前13%，21%18%（3000億美元）、當前13%，30%75%）約2700億美元。463,311假設Azure30%75%）約2700億美元。47%YOY20%28%34%30%27%23%Azure收入63,78972,468100,731145,052203,073274,148356,393其中AzureYOY28%31%39%44%40%35%30%AI貢獻Azure收入28%35%40%45%AI云收入4,44111,31819,13940,61571,076109,659160,377217,756AI云YoY155%69%112%75%54%46%36%AI云毛利率測算57%35%32%37%38%46%52%AI云OPM45%20%24%26%35% 42%假設依據(jù)算力成本下降、規(guī)模效應提云非AI收入93,541115,081139,240162,735187,280204,858 224,179升。當前云業(yè)務OPM為43%YoY23%21%9%9%（AI云營業(yè)利潤+折舊）/當年AI投入26%44%62%94%129%大于100%則當年現(xiàn)金流正貢獻ROIC（AI云營業(yè)利潤/累計AI投入）6%8%9%17%資本回報率：17%則6年收回投資谷歌AI云業(yè)務投資與回報ROI測算?目前AI云OPM略低于當前谷歌云OPM水平（25Q3為26%），現(xiàn)金流端ROI小于1，后伴隨著AI云規(guī)模增長與算力成本下降、資料來源：公司財報會、彭博、semianalysis，國信證券經濟研究所測算整理測算*口徑并未利潤率提升，2030年現(xiàn)金流貢獻轉正。資本回報端持續(xù)提升，2030年資料來源：公司財報會、彭博、semianalysis，國信證券經濟研究所測算整理測算*口徑并未202320242025E2026E2027E2028E2029E2030E備注Capex（含融資租賃）32,25152,53592,096120,000144,000158,400166,320174,636CapexYOYCapexYOY2%2%63%63%75%75%30%30%20%20%假設依據(jù)當前公司資本開支指引Capex中AI投資占比39%74%90%90%90%90%90%90%CapexAI增量年中GenAI投入總量折舊（綜合折舊年限為9年）12,6855,56471438,73534,3463,88982,88695,15710,573108,000190,60021,178129,600309,40034,378142,560445,48049,498149,688591,60465,734157,17224Q3:技術基礎設施投資里60%是服745,035務器(GPU+TPU服務器)，40%是數(shù)據(jù)中心建設(廠房建安、冷卻、電氣82,782設備配套等)和網絡連接設備支出。運維成本03,0847,26515,94326,36237,78848,956假設資本開支投出一年后開始使用，59,030包含電力、租金、人力、軟件攤銷總成本7146,97317,83937,12160,74087,286114,690和授權、帶寬等，數(shù)據(jù)中心每年運