推理时代算力账本：大摩认为生成式AI资本回报率或达25-50%

大摩研报：新阶段资本效率有望改善

华尔街见闻7月28日报道，摩根士丹利最新研报指出，在生成式AI从训练阶段向推理阶段过渡的过程中，相关投资的资本回报率可能达到25%至50%。这一判断围绕GPU租赁市场以及AI基础设施的经济效益展开，引发了业界对算力投入回报的重新关注。 该报告的核心逻辑在于，推理阶段对算力的需求形态与训练阶段有所不同。在训练阶段，企业往往需要大量高端GPU进行长时间密集运算，而推理阶段则更侧重于实时响应和分布式部署，这为算力资源的灵活利用提供了空间。大摩认为，这种转变有望优化GPU使用效率，从而提升整体投资回报。

算力租赁市场格局与定价动向

GPU租赁市场是此次分析的关键场景。随着企业越来越倾向于通过租赁而非自建的方式获取算力，租赁定价机制和利用率成为决定资本效率的核心变量。当前市场上，主流GPU的租赁价格呈现波动，但整体趋势值得关注：若推理需求推动长期合同增加，租赁商的设备利用率将显著上升。 据行业研究机构TrendForce在2025年底的估算，全球AI服务器出货量在2025年已达到约170万台，其中约60%用于推理任务。这一比例预计在2026年将进一步攀升至70%以上。另有IDC在2025年发布的预测显示，全球AI基础设施市场规模在2025年约为450亿美元，其中GPU租赁服务占比快速提升，预计到2027年将占据约35%的份额。这些数据暗示，推理场景正在成为算力消费的主力。

芯片与半导体产业链的多元影响

大摩的回报率判断对产业链上游同样具有启示意义。在推理时代，芯片设计可能更加强调能效比和专用性，而非单纯追求训练时的峰值算力。例如，用于大规模部署的推理芯片对内存带宽、功耗控制和单元成本更为敏感，这为ASIC（专用集成电路）和边缘计算芯片厂商带来潜在机会。 从半导体制造端看，高算力芯片的制程竞争仍在继续。台积电在2025年第四季度的财报电话会议中披露，其3纳米制程在2025年全年贡献了约15%的营收，主要来自HPC（高性能计算）客户。不过，推理场景若可降低对最先进制程的依赖，或在特定任务中使用成熟制程，可能有助于缓解芯片产能紧张局面。SEMI在2026年初的报告中预测，全球芯片资本设备支出在2026年将增长约12%，但具体投向需观察AI推理专用芯片的出货节奏。

回报率背后的隐忧与未知因素

尽管25%-50%的资本回报率区间看似可观，但其实现依赖于多个前提条件：GPU租赁价格不会大幅下跌、电力成本保持稳定、以及模型优化技术持续提升硬件利用率。大摩在报告中并未提供该回报率的具体计算模型或验证方法，也未给出明确的预测时间节点。 此外，市场对GPU租赁盈利能力的争议始终存在。一些独立分析师指出，当前高端GPU租赁的利润率受制于折旧速度和供需平衡，若未来供给过剩或大厂自研芯片放量，租赁商的议价能力可能被削弱。因此，这一回报率区间能否被广泛验证，仍有待后续财报和市场数据来确认。

数据参考

• 全球AI服务器出货量：TrendForce，约170万台（2025年估算），其中约60%用于推理任务。
• AI基础设施市场规模：IDC，约450亿美元（2025年），GPU租赁服务占比预计到2027年达约35%（预测）。
• 台积电3纳米制程营收占比：台积电2025年第四季度财报，约15%。
• 全球芯片资本设备支出增长率：SEMI，2026年预计增长约12%（预测）。 #推理算力 #GPU租赁 #摩根士丹利 #云计算与算力租赁