对于关注中国科技巨头的投资者而言,近期英伟达计划恢复对华供应H20芯片的消息无疑是市场焦点。然而,摩根大通的最新分析为这股热情浇上了一盆冷水:这虽是增量利好,但远非“游戏规则的改变者”
据追风交易台消息,7月16日摩根大通发表研报指出,在这场AI竞赛的初期,阿里的“卖铲”模式似乎能更快地为股东创造财务回报,而对腾讯来说可能短期利空。此前7月15日,高盛发表的研报则预计阿里和腾讯的资本开支将在2025年第二季度触底,并在下半年开始环比复苏
摩根大通认为,投资者不应过分高估H20恢复供应对云厂商收入的直接提振作用,而应更深入地审视各家公司的AI战略、资本开支计划以及其对利润率的实际影响:
短期财务影响分化显著: 由于战略路径截然不同,该消息对阿里巴巴构成短期利好,但对腾讯却是短期利空。阿里作为“卖铲人”,其AI投资能更快地通过云服务变现;而腾讯聚焦于免费的AI应用开发,巨大的资本开支和运营成本将直接侵蚀其短期利润率。
资本开支(Capex)是关键情绪指标别指望云厂商收入会因此暴增,真正的看点在于资本开支的稳步增长。摩根大通预测,继2024年的囤货热潮后,2025年行业资本开支增速将放缓,但仍将保持稳定增长,这是塑造投资者对该行业信心的核心财务指标。
需求并未“指数级”爆发: 市场对AI算力的真实需求是“温和增长”而非“指数级爆发”,尤其是在缺乏原生AI杀手级应用的外部公有云客户中。因此,芯片供应的恢复不会立刻转化为云厂商收入的大幅上修。
战略分化:阿里的“卖铲人” VS 腾讯的“应用开发者”
尽管阿里和腾讯都涉足对外销售算力和对内开发AI应用,但两者的战略重心存在本质区别,这直接导致了H20恢复供应对其财务影响的差异。
摩根大通认为,H20的恢复供应对阿里而言是积极的,有助于其更好地服务外部开发者,而在AI发展的早期阶段,阿里的AI投资回报率应高于腾讯
“卖铲人”阿里巴巴:
阿里更倾向于扮演AI“淘金热”中的“卖铲人”,追求短期财务回报最大化,其AI资本开支可以通过其盈利的云业务直接变现,转化为云收入
这种“云优先”的策略意味着,投资AI能带来虽不显著但却增量的利润。预测阿里云在2026财年的收入增长为22%
数据显示,腾讯的元宝APP月活跃用户从2024年12月的290万,飙升至2025年3月的4200万,并在6月稳定在4000万左右,跻身行业前三。同时,腾讯还将元宝内嵌至微信、腾讯文档和QQ浏览器等生态系统中。
研报指出,腾讯构建AI生态的策略长期来看是有利的,但目前由于这些AI功能均免费提供给用户,其巨大的算力消耗和运营投入在短期内对公司损益表是负面的:
“应用开发者”腾讯:
腾讯着眼长期但牺牲短期利润,战略重心是成为一名“生成式AI应用开发者”,优先满足内部AI应用的需求,而非外部客户
预计AI资本开支将在2025年造成约2个百分点的利润率稀释。其计算机及其他运营设备的折旧占总收入的比重,将从2024年的2.9%跃升至2025年的4.5%,这意味着在没有直接变现手段来弥补的情况下,仅折旧一项就将带来1.7个百分点的利润率负面影响。
预计AI运营开支(Opex),包括人才招聘(如未来3年提供2.8万个实习岗)和用户获取成本(据报道仅2月份元宝App的营销费用就达2.81亿人民币),预计将对2025年的利润率产生另外1个百分点的冲击。
资本开支展望:增速放缓,但仍是核心观察指标
资本开支是衡量云厂商AI投入决心的关键。
摩根大通预测,在经历了2024年下半年的囤货高峰后,2025年行业整体的资本开支增速将会放缓:
阿里巴巴:预测2026财年(截至2026年3月)的资本开支将达到1090亿人民币,同比增长25%。阿里在最近一个季度报告了160亿人民币的资本开支,摩根大通认为其全年计划正在稳步推进。
腾讯:预计其2025年资本开支将达到940亿人民币,同比增长22%。
而高盛的预测则提供了更细化的时间节奏,预计阿里和腾讯的资本开支将在2025年第二季度触底,并在下半年开始环比复苏。
这与摩根大通的年度增速放缓判断并不矛盾,反而共同描绘出“先抑后扬”的年度开支图景。
利好有限:芯片供应恢复并非“游戏规则改变者”
摩根大通明确指出,市场不应将英伟达 H20芯片的恢复供应视为中国生成式AI发展的重大转折点。
首先,由于大型云服务商在过去几个季度已大量囤积AI芯片,4月初宣布的H20限制措施并未在行业内造成普遍的供应紧张
其次,自2025年1月DeepSeek大语言模型发布以来,市场对GPU算力的需求和AI功能的消耗呈现出“温和增长”态势,而非大众想象中的“指数级增长”。这种温和的需求增长主要源于公有云的外部客户。
摩根大通观察到,真正大量用GPU跑AI的头部公司(如字节、腾讯、百度),他们用的是自己买的GPU,而不是租公有云的GPU。所以这些GPU需求虽然真实存在,但不会变成阿里云、腾讯云等云服务商的“收入”。
而公有云的外部客户,大多是中小型AI应用开发者,尽管广泛采纳了生成式AI,但其消耗增长相对平缓。