韩华证券研究员李英珠在 24 日表示,全球人工智能(AI)投资周期的核心评估标准正从资本开支(Capex)转向效率与盈利能力。之所以发生这种转变,是因为 AI 基础设施投资已扩展至数千亿美元规模,使得将巨额投入转化为实际收入与现金流成为市场的首要关切。李表示,过去市场关注的是超大规模云服务商(hyperscalers)会将 AI 设施投资增加到多大,但现在重点转向增加的投资被利用得是否高效,以及是否已获得足够的经济可行性来支撑进一步投资。
市场转向:关注效率,而非投资规模
李英珠在《资产配置窗口(Asset Allocation Window)》报告中分析称,近期与 AI 相关的股票波动,源于市场对超大规模云服务商的大规模 AI 投资能否持续的担忧。该研究员表示,市场的基准情景仍预期主要大型科技公司将继续进行 AI 基础设施投资,并伴随 AI 需求扩大。主要预测机构认为,超大规模云服务商的设施投资将继续增长,这将基于 AI 计算需求以及云服务的推进。
李强调,生产力是 AI 投资良性循环的核心。半导体、数据中心、电力与网络公司的增长前景,假设超大规模云服务商将持续进行设施投资。这意味着 AI 服务必须能够产生足够的收入,以支撑更多投资。
AI 收入连续两个季度超过折旧成本
李评估称,AI 变现正逐步变得可见。根据科技研究机构 Exponential View 的说法,不含中国的 AI 相关收入已连续两个季度超过了当前正在运营的数据中心以及 AI 半导体的折旧成本。尽管尚未达到对新数据中心以及额外图形处理单元(GPU)投资实现全部成本回收的阶段,但该分析认为,AI 服务开始吸收既有基础设施成本这一点具有重要意义。
超大规模云服务商实施 AI 变现策略
微软表示,Azure 与 Copilot 需求正在推动云业务增长。Alphabet 则解释称,AI 产品与基础设施需求是推动 Google Cloud 增长的核心驱动力。Meta 正在推进提高既有 AI 基础设施利用率的策略,包括建设新的数据中心,并审视对部分计算资源的外部云端供给。
李指出,市场关注最终将从 AI 投资规模本身转向投资生产力。研究员表示,使用相同规模的设施投资能够提供多少 AI 服务,以及这些服务能以多快速度转化为收入与现金流,将是决定下一轮投资周期的关键变量。
韩华证券研报中的图表
常见问题
李英珠在 24 日对 AI 投资评估标准说了什么?
李英珠表示,全球 AI 投资周期的核心评估标准正从资本开支(Capex)转向效率与盈利能力,因为市场现在关注的是巨额投资能否转化为实际收入和现金流。
为什么与 AI 相关的股票出现了更高的波动性?
李英珠分析称,近期与 AI 相关股票的波动源于市场对超大规模云服务商的大规模 AI 投资能否实现可持续性的担忧。
有什么证据表明 AI 变现正在变得可见?
根据 Exponential View 的说法,不含中国的 AI 相关收入连续两个季度超过了当前运营的数据中心以及 AI 半导体的折旧成本,表明 AI 服务正开始吸收既有基础设施成本。