今年国庆期间，美股科技股普涨。在芯片和云厂商方面，英伟达、AMD、甲骨文等股价再创新高；另一边，OpenAI、Meta、Anthropic等模型厂商也动作频频，纷纷发布新模型或宣布扩容合作计划。

　　不过，一则报道为市场浇了一盆冷水：甲骨文内部文件显示，在截至今年8月31日的三个月中，公司旗下出租英伟达芯片的相关云业务销售额为9亿美元，但仅实现了约1.25亿美元的毛利润，毛利率仅为14%，而甲骨文的整体毛利率约为70%。

　　如此低的毛利率或许要归因于英伟达芯片的高昂成本，以及甲骨文为抢占市场份额而采取的激进定价策略。这也引发了市场的讨论：在布局AI的过程中，云计算厂商要如何弥补短期的巨额投资？上游芯片厂商是不是最终的利润赢家？

　　AI刺激下，算力资源供不应求

　　过去一年，在AI需求的推动下，各大科技公司持续投资数据中心，以满足不断增长的云服务需求。

　　据Gartner统计，2024年，全球云计算市场规模达6929亿美元，同比增长20.2%；预计到2030年，全球云计算市场规模将接近2万亿美元。

　　从数据来看，全球云计算三大巨头亚马逊AWS、微软Azure和谷歌云的AI营收都在快速增长。国际权威市场调研机构英富曼（Omdia）在今年10月发布的最新报告中指出，随着企业通过云市场采购软件的比例不断提高，加上代理式AI（Agentic AI）相关销售额的显著增长，预计三大云巨头的合计销售额将从2024年的300亿美元增长至2030年的1630亿美元，复合年增长率（CAGR）达到29.1%。

　　随着市场不断扩张，三大云厂商能够提供的算力资源供不应求。例如，近日，有知情人士透露称，微软数据中心的资源紧张状况比此前所预期的更为严重，预计持续到明年上半年。今年7月，微软首席财务官艾米·胡德（Amy Hood）曾在电话会上表示，预计当前的资源紧张状况将持续至2025年底：“在今年1月份，我认为供需状况到6月份会变好。现在我会说，希望情况到12月会变好。”

　　而在三大巨头之外，甲骨文成为了今年表现特别突出的云计算“黑马”。今年9月，据甲骨文披露，在截至8月31日的2026财年第一财季，其剩余履约义务（RPO，客户已签约但尚未计入收入的合同）金额已经在本财季达到4550亿美元，同比增长超四倍，环比增长超三倍。

　　消息传出后，甲骨文股价一度飙升超30%。这一爆炸性增长主要源于公司与OpenAI、xAI、Meta等一系列顶尖AI公司签订了大规模云合同，使其成为AI模型训练的关键基础设施提供商。

　　业内分析指出，甲骨文的合同金额激增，可谓是给“二线云厂商”打了一剂强心针，意味着AI浪潮带来的云计算需求仍在不断增长，打消了部分投资者对于AI泡沫的担忧。

　　不过，也有分析师指出，由于客户的高度集中和长期合同的不确定性，甲骨文的未来并没有那么乐观。例如，硅谷风险投资公司Bessemer的风投合伙人拜伦·迪特（Byron Deeter）称甲骨文还是“B级玩家”，在AI软件和芯片方面没有优势。

　　美国投资研究公司Zacks在报告中表示，甲骨文的多云战略为公司的长期增长提供了强力催化剂，为了保持这一势头，甲骨文正在大力投资。然而，从估值角度来看，甲骨文似乎被高估了，其未来12个月的预期市盈率达到了40倍，高于行业平均的34倍。

　　增收不增利，是个例还是常态？

　　而在今年10月，随着“甲骨文旗下英伟达相关云业务的毛利率仅为14%”的消息传出，似乎验证了以上质疑声的正确性。市场开始意识到，营收增长不等于利润增长，AI带来的云计算“盛况”或许并没有看起来那样值钱。

　　有业内人士指出，目前甲骨文仍处在“追赶者”的位置，需要面对来自“三巨头”的强大压力，推测其只能通过“价格战”来争夺客户。此外，微软、亚马逊和谷歌都有自研芯片以减轻对芯片商的依赖，而甲骨文只能与英伟达长期深度绑定。

　　不过，也有分析师认为，虽然早期汇报表现疲软，但甲骨文的毛利率会在未来上升。

　　知名苹果分析师郭明錤在X（原推特）平台上发文表示，英伟达最新的Blackwell/GB200 NVL72芯片才刚推出并准备上线，目前可供租赁的算力仍然有限，从Hopper架构向Blackwell架构过渡的初期成本较高。如果将利润的计算条件改为“少量新款+大量旧款”或“仅大量旧款”的英伟达芯片租赁业务，结果就会不一样。

　　华尔街知名资管机构Guggenheim的分析师John DiFucci指出，由于初期利润率较低，甲骨文的AI云业务面临巨大的短期盈利压力，需要依赖长期规模效益来提升财务表现，预计其长期毛利率不会低于25%。同样地，Stifel的分析师Brad Reback表示，随着甲骨文OCI（云基础设施）业务的扩大，其毛利率应该会得到显著改善。

　　基于相似的理由，英伟达CEO黄仁勋也对甲骨文的未来表现持有信心：“当你首次推出一项新技术时，起初很可能赚不到钱。但从系统的整个生命周期来看，它将产生可观的利润。”

　　那么，放眼更广泛的云计算行业，能否通过长期利润来弥补短期的巨额AI投资？

　　上海财经大学特聘教授、智能科技产业与智能经济研究学者胡延平对澎湃新闻记者表示，智能经济本质上是“能力经济”，产业链中越接近能力底座的环节，生态支配力越强、潜在利润率越高。在AI产业链中，从芯片、云厂商、模型与虚实智能体、应用开发这四个部分来看，不同阶段的利润率确实差异较大。

　　其中，云业务是“能力供给型”业务，各行各业通过与云平台实现能力部署和能力使用。胡延平指出：“长期来看，云业务从来都是以规模、成本效率、总体收益和生态效应见长，并不一定必须是高毛利率业务。”他补充道，特别是全球视角下“云智合一（云和AI深度融合）”的能力供给形态，将有希望带来万亿美元以上的营收大盘。

　　对于云计算厂商在AI周期中承受的盈利压力，胡延平认为，虽然算力投资巨大，但从财务模型上看，AI产业链四个部分的飞轮效应是成立的：“如果从训练到推理的算力需求都供不应求，说明各行各业、企业和个人用户对AI应用的需求在快速增长。这也是为什么头部企业毫不犹豫地加大投资力度，进行算力军备竞赛的原因。”