微軟、亞馬遜三天漲超20%，AI開始交易「利潤輪動」？

原標題：微軟、亞馬遜三天漲超20%，AI開始交易「利潤輪動」？

資本市場的底層邏輯從來直白：利潤流到哪里，資本就涌向哪里。

產業發展的不同階段，利潤總會向最稀缺、最 具議價能力的環節兑現，而資本的逐利性，註定會讓其在產業鏈各環節間遷徙。

過去一年半，AI產業鏈的利潤兑現權掌握在「賣鏟人」手中，英偉達、臺積電、ASML、SK海力士。誰賣芯片、誰賣設備、誰賣HBM，誰的股價就漲。

但這種繁榮暗藏隱憂：除了英偉達 GPU、臺積電先進製程等少數具備高壁壘的環節，多數上游硬件終將因產能擴張、競爭加劇，面臨利潤不可持續的困境。SK 海力士本輪股價最 大回撤直接腰斬，正是因為類似擔憂。

AI行情的波動中，「用鏟人」中距離利潤最近的雲商成了近期表現最 好的AI板塊，微軟、亞馬遜在財報發佈后三個交易日分別上漲25%、18%。

雲商股價上漲，一是因為它們對競爭激烈且尚無利潤回報的大模型投入開始剋制，符合了當下資本市場的謹慎偏好。

更核心的邏輯在於，雲商收入、利潤率、Backlog同步上行，表明前期資本開支正加快轉化為當期收入、經營利潤和未來收入可見度。

雲廠商利潤的兑現節奏，也直接決定着 AI 投資「利潤重新分配」的交易節奏。儘管這一拐點的具體時點尚不確定，但在上游硬件利潤可持續性存疑的約束下，雲商作為 AI 產業繞不開的基礎設施收費層，會成為市場后續重點關注的方向。

01、收入、利潤、Backlog齊漲，緩解了變現焦慮

5月份以來，市場加大了對雲商資本開支的質疑，高盛和摩根士丹發佈多篇研報，直指雲廠商資本開支不可持續。

這種質疑延續到谷歌財報。7月23日，谷歌發佈財報后，股價大跌7%。核心利空是，谷歌在季度自由現金流首次轉負的背景下，依舊選擇上調全年資本開支指引，進一步放大了市場對燒錢顧慮。

不過一周之后焦慮緩解了。微軟、亞馬遜在29日、30日接連發布財報，股價單日上漲15.5%、9.5%。背后有兩大關鍵支撐：

其一，兩家管理層在業績電話會上主動淡化無節制的大模型內卷投入，緩解了市場燒錢擔憂；更核心的信號，是 AI 投入的商業化回報開始了加速兑現：「三朵雲」財報交叉驗證，雲商正逐步跑通「資本開支-算力供給-雲收入-利潤增長」的商業閉環。

二季度，AWS雲業務營收同比增長37%，創18個季度新高，Azure雲計算業務收入同比增長43%，高於分析師預期的39.98%；谷歌雲的雲服務收入飆升82%，同樣遠超市場預期。

利潤率提升同樣明顯，AWS雲經營利潤率39.4%，同比增長6.3pct，谷歌雲利潤率從 20.7% 提升至 35.6%。

更能説明長期趨勢的是，積壓訂單的增長。

微軟商業RPO、AWS Backlog和谷歌雲Backlog（RPO/Backlog = 所有已簽約、客户承諾付費、尚未攤銷確認的總金額）同比增速分別達84%、154%、385%，顯著高於各自雲收入增速。這意味着，三朵雲為未來業績會加速增長，是本輪雲股大漲的核心先行指標。

綜合收入、利潤率和積壓訂單同步上行，表明前期資本開支正加快轉化為當期收入、經營利潤和未來收入可見度。

而驅動雲商加速進入AI回報期有需求結構和供給升級兩大因素。

從需求結構看，AI需求已經從OpenAI、Anthropic等少數前沿模型公司的訓練需求向更廣泛的企業客户、推理及應用場景擴散，並同步帶動計算、存儲、網絡等傳統雲資源消費。

這點已經被微軟在電話會議中驗證：本季全部新增的RPO 儲備訂單，均來自 OpenAI、Anthropic 以外的產業客户。

需求場景在增加，雲商的算力供給也在優化。以AWS為例，其AI相關的收入分兩大類：AI IaaS（底層算力租賃）與Bedrock（TaaS/分銷模式，模型即服務）。其中Bedrock 佔 AWS AI 收入的比例已從去年的9%增長到今年的37%‌。

這種結構變化説明，雲商的AI變現模式正由底層算力租賃向模型分銷，應用變現等領域延伸。這種由業績增長帶動的股價增長也説明雲商的投資邏輯發生了變化。

02、ROIC的兑現節奏，決定中期趨勢

過去兩年，市場獎勵的是「誰在AI上花得最多」。在最初的FOMO情緒下，雲商美花1美元，市值就能漲2美元，市場可以不關注暫時的回報與利潤，只有你投，就説明你有潛力。

但隨着數千億美金資本開支砸下來，以及巨頭自由現金流的轉負，雲商的投資邏輯開始從「買宏大敍事」到「買兑現證據」，既當前市場關注焦點正加速轉向ROIC的兑現階段。

ROIC指投入資本回報率，計算公式是稅后淨經營利潤/投入的全部資本用來衡量：每投1美元算力基建，每年能穩定賺回多少稅后利潤，是判斷重資產生意值不值得持續砸錢的核心指標。

沿着市場對AI投入的兑現疑問，自由現金流轉負的亞馬遜也在電話會議上解釋了ROIC的疑問：其算力投資回本周期不到3年。按照服務器等核心硬件當下5年的折舊年限來説，只需要略超過一半的時間就能收回投資，剩下的兩年多時間里能夠給它帶來鉅額的利潤。

亞馬遜的説法也和大摩的測算的ROIC的數據相差不大：雲商純GPU 租賃的穩定ROIC約31%，是雲廠商基礎算力業務回報。雲廠商自有算力 + 模型平臺的ROIC是46%-50%。

對比傳統雲、數據中心成熟業務10%~18%的ROIC，巨頭在AI上的投入回報率足夠高。

ROIC高説明商業模型好，但問題是投入是不是有點過頭了？亞馬遜同樣解釋了這個疑問，既公司是拿在「確定」在手訂單來計算投產比，產能出來就能把合同額轉為確收額。

沿着亞馬遜的邏輯，亞馬遜、谷歌、微軟、甲骨文合計約2.23萬億美元的未完成訂單，同時，2026年四朵雲合計約7250億美元的資本開支。

粗看數字，資本開支似乎能完全被在手訂單的潛在收入覆蓋，但需要注意的是，未履行訂單說白了就是已經簽了約、但還沒完全算成收入的服務承諾。這些合同的"硬度"不一樣：

有的是硬性最 低採購量，客户必須買夠數；有的是可以取消的合同，但提前退出要賠錢；有的價格和配置還能再談，金額懸在持續談判中；還有的是客户自帶硬件、雲廠商幫忙運營，收入只是託管服務費。四類合同混在同一個總數里，但含金量完全不同。

而判斷訂單含金量的關鍵口徑是，近期能確認多少收入。

其中，亞馬遜、微軟收入確認最快，近12個月內分別能確認40%、30%的未履行訂單收入。谷歌積壓訂單中，一半以上要在未來24個月才落地。甲骨文積壓訂單中，12個月內能變成收入的只有一成多。

未履行訂單的含金量與ROIC的差異，可能會使雲商后續在資本市場中走出分化。

03、AI開始交易「利潤重新分配」

7月以來，美股AI行情在上游硬科技、中游算力，下游應用中來回博弈。而判斷AI主線是否變化，在於跟蹤產業鏈利潤的兑現節奏。

在產業發展的不同階段，利潤會不斷向最稀缺、最 具議價能力的環節集中，而資本市場的資金一路追逐利潤，從一個環節流向另一個環節，並總會流入AI產業鏈中利潤最高的那個行業。

前幾年的AI利潤傳導鏈主要集中在上游的AI硬件和AI基建行業，從英偉達GPU，到機櫃內配套的存儲、光模塊等核心硬件，在供需矛盾的推動下，相關環節利潤率大幅飆升，走出了「站在光里，走在芯里」的強勢行情。與此同時，AI 電力、算力用地、液冷等上游配套賽道也同步迎來爆發。

但問題是，除了英偉達的AI 芯片、臺積電的先進製程具備長期高壁壘，利潤不會被分流外，絕大部分包括存儲在內的上游硬件都會因為產能擴張、競爭加劇出現利潤的周期性下滑。所以SK海力士、三星和美光本輪最 大回撤達到40%—58%。

在上游硬件利潤持續性存疑的情況下，市場開始交易「AI產業鏈利潤的重新分配」。

摩根士丹利首席美國策略師邁克爾·威爾遜在7月份的周度報告提醒投資者降低對半導體板塊的超配倉位，轉而關注超大規模雲服務商。他認為，AI投資者們正從追逐上游硬件，轉向關注下游雲服務的商業化收益。換句話説，機構認為在產業鏈中下游的利潤兑現中雲商較為確定。

邏輯不難理解，當上遊硬件不再稀缺，應用場景逐步落地，AI 產業的更多利潤將向中游雲廠商、模型公司及下游應用環節轉移。

相比下游應用百花齊放的不確定性，中游雲廠商與模型公司屬於繞不開的基礎設施收費層，且區別於上游硬件「賣完即走」的模式，能夠實現持續性收費。

而在雲廠商與模型公司的對比中，模型行業仍處於「高增長但負利潤」的階段，雲廠商則憑藉清晰的競爭格局與成熟的商業模型，已然進入「高增長且利潤率提升」的良性階段。

從當前趨勢來看，雲廠商還能向上擠佔模型層的利潤，AWS 的 Bedrock 模式便是典型，其不自主研發大模型，卻通過分銷 Claude 等模型賺取了比模型廠商更高的利潤。數據顯示，AWS 的 TaaS/分銷模式 EBIT 利潤率最高可達55%，而多數模型廠商的平均毛利率僅為30%。

儘管 AI 投資主線切換的具體時點尚未明確，但資本逐利的本質不會改變，AI產業鏈利潤兑現的下一個環節，終會成為市場下個階段的必然選擇。