大摩：AI服務走向商品化，雲巨頭與算力租戶難兩全

高性價比開源模型入局推動AI服務走向大宗商品化，token價格持續下行。高性價比開源模型推動AI服務走向大宗商品化，token價格持續下滑。摩根士丹利近日針對AI行業開展沙盤推演，揭示出算力租金需要同時滿足雲廠商回本與算力租戶生存的兩難困境。注：圖為去年12月至今AI Token平均價格走勢 AI商品化 AI商品化，指伴隨AI技術成熟普及，算力、模型及基礎調用服務逐步走向同質化、廉價化；原本具備高溢價的技術壁壘不斷消解，逐步演變為類似水電、大宗商品般的標準化基礎供給。

目前市場已經有指數跟蹤AI文本API的調用售價；而生產這些AI文本所依賴的算力，很快也要上線對應的期貨市場——芝商所（目前上市品種包括原油、玉米期貨等）。待監管審批完成後，將於10月5日推出GPU租賃指數期貨合約。業內指出，AI文本API調用服務現已走向大宗商品化。自開源權重、超高效率的中國模型入局之後，該產品價格便持續下行。AI文本服務計價單位為百萬token，目前一百萬token可生成的英文文本超過整部《戰爭與和平》。大摩報告指出，芯片性能越強，token單價就越低。

閉源模型唯有守住性能優勢，才能夠維持服務溢價；不少閉源模型機構的非公開高估值高度依賴token報價保持堅挺，但大摩判斷，這一價格支撐條件難以維繫。AI服務商品化、token價格持續下行的行業趨勢，打破了AI產業鏈原有盈利平衡。由於token售價與GPU算力租金走勢脫鉤、無法同步聯動，token價格下行壓力會沿著產業鏈層層傳導，最終讓不同市場主體呈現出截然不同的盈利表現與生存處境。三類玩家的境遇 大摩測算中設定的單價為每百萬token1.75美元。目前，在Meta自家經濟型模型等市場上，現已開放使用的多種模型定價已經低於每百萬token1.75美元水平。

大摩測算下，token價格下行對三類市場參與者的衝擊各不相同。以下均為大摩給出的靜態推演結果，建立在多項預設參數之上，並非實際市場業績： 算力租戶（多數企業）：對於採購AI-API的客戶而言，token降價是利好；但對於需要租賃算力的AI企業，GPU租金屬於剛性成本，並不會隨著token售價同步下調。大摩按每百萬token 1.75美元的售價計算，租賃算力的企業扣除算力成本後，年剩餘收入約90億美元，且該收入尚未支付薪酬等其餘開支；當價格降至接近每百萬token 1美元時，企業便會陷入虧損境地。

算力業主（雲廠商巨頭）：亞馬遜、谷歌、微軟等算力業主持有數據中心資產，單芯片時租為7-10美元；按該租金水平，造價約390億美元的數據中心可實現23%-39%的回報率。自購巨頭（極少數企業）：資金實力雄厚、直接採購芯片而跳過租賃環節的企業，可以實現大摩給出的20%-60%的回報率，但這類企業屈指可數。大摩預測，倘若token價格持續下跌，算力租戶將無力承擔每小時7美元的租金。最終結局要麼是租戶倒閉導致數據中心空置，要麼是租金下調侵蝕雲廠商巨頭的利潤。

然而，租金不存在安全緩衝區間，按大摩成本測算，若時租降至2美元，雲廠商巨頭的收入將無法覆蓋電費與設備損耗，更不用說償還測算中390億美元的建設成本。算力租金的下跌有史可鑑。英偉達上一代AI芯片在2023年峰值階段的時租約為8美元，但兩年之內便跌至2美元以下。然而，大摩在悲觀情景下設定的租金仍高達每小時7美元，這是上一代芯片實際落地價格的三倍以上——大摩的整個推演邏輯都建立在“算力租金具備韌性”的前提下。還有一個關鍵風險點在於，數據中心建設高度依賴借貸資金，算力產能的業主並非完全使用自有現金進行投入。

大摩指出，上一季度，頭部雲廠商的資本開支已經超過經營所得，差額部分全靠債券市場填補，而債券市場此前很少承接如此大規模的融資。市場押注AI需求會永遠跑贏效率提升，但這項押注建立在信貸擴張的基礎之上。綜上所述，租金既要高到能支撐數據中心投資，又要低到能保障租戶存活——同一個租金指標被賦予了這兩項互相沖突的目標。以量補價？大摩提出的備選方案套用了零售業的傳統邏輯：以量補價。若AI降價帶來調用規模大幅擴張，即便單位毛利變薄，算力租戶仍有望獲得可觀總利潤，同時算力需求旺盛也能支撐雲廠商的租金收益，緩和產業鏈兩難。

大宗商品行業在歷史上確實依靠銷量化解過危機，但大摩同時指出，AI產品或將演變為這樣一種局面：售賣開源模型的訪問權限淪為虧損引流品，類似超市虧本銷售牛奶——牛奶本身不賺錢，目的是吸引顧客到店購買其他商品。總而言之，從此次大摩的沙盤推演可以看出，AI服務走向大宗商品化帶來token價格下行，算力租金的剛性進一步放大產業鏈矛盾。算力租戶與雲廠商的利益訴求難以同時滿足，疊加AI基建高度依賴債務融資，AI行業的商業閉環仍面臨巨大考驗。