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雲廠商狂飆與平台承壓:AI回報分化加劇

雲廠商狂飆與平台承壓:AI回報分化加劇

智通财经智通财经2026/10/16 07:17
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作者:智通财经

摩根大通大幅上調Google Cloud與AWS增長預期,樂觀看待TPU銷售與算力漲價;同時由於法律費用下調Meta盈利,Fiverr受AI衝擊流量下滑,AI投資回報分化加劇。

據 Woofun AI 消息,摩根大通(JPM.US)在最新研報中揭示了人工智能領域投資回報的顯著分化:基礎設施巨頭谷歌(GOOGL.US)與亞馬遜(AMZN.US)獲得樂觀重估,而應用層及平台型公司 Meta(META.US) 與 Fiverr(FVRR.US) 則面臨盈利下調或流量危機。

這種結構性差異表明,AI 技術的商業化進程並非均勻分佈,而是深刻影響著不同商業模式下的收入結構、成本效率與現金流表現。

谷歌雲(GOOGL.US)的增長邏輯正在經歷重構,核心驅動力源於自研晶片 TPU 銷售的納入。摩根大通(JPM.US)將谷歌雲(GOOGL.US) 2026 年第三季度收入按年增速預期從 88% 大幅上調至 100%,第四季度從 90% 上調至 105%。更顯著的調整體現在中長期預測:2027 年全年增長預期從 70% 跃升至 107%,2028 年則從 55% 提高至 63%。這些數字均為機構預測,尚非公司已公佈業績。摩根大通(JPM.US)指出,上調的主要原因是在模型中納入了更多張量處理器(Tensor Processing Unit,TPU)銷售,並認為調整後的預測仍可能偏保守。TPU 是谷歌(GOOGL.US)為機器學習運算設計的專用晶片,其銷售增長正在成為該行評估谷歌雲(GOOGL.US)收入的重要變數。

這意味著,理解谷歌雲(GOOGL.US)的增長需要進一步觀察收入構成,107% 的增長預測包含更多 TPU 銷售貢獻,不能全部歸結為傳統雲服務消費加速。不同業務的利潤率、交付節奏和現金回收特徵,也會影響收入增長最終能夠轉化為多少利潤。在集團層面,摩根大通(JPM.US)將 Alphabet(GOOGL.US) 的 2027 年美國通用會計準則每股收益(GAAP EPS)預測上調約 3% 至 14.05 美元,2028 年上調約 4% 至 17.29 美元;2027 年 12 月目標價從 420 美元提高至 425 美元,維持'增持'評級,對應約 25 倍 2028 年預期每股收益。

雲業務增長預期大幅提高,集團盈利預測的上修幅度則相對溫和。單一業務的增長能帶來多大利潤彈性,仍取決於其收入規模、成本結構及集團其他業務表現。融資也被納入此次調整,摩根大通(JPM.US)在模型中計入報告所述 Waymo(GOOGL.US) 於 10 月初完成的 50 億美元債務融資,並假設 2027 年新增債務融資 800 億美元。後者屬於預測假設,不能視為已宣佈或完成的融資。

AWS(AMZN.US) 的算力變現能力同樣受到看好,受益於 OpenAI 合作擴張、GPU 大規模部署及預留算力連續漲價,摩根大通(JPM.US)上調 AWS(AMZN.US) 增長預期,但強調需關注交付落地與利潤率風險。

Woofun AI 整理數據顯示,摩根大通(JPM.US)預計 AWS(AMZN.US) 收入將於 2027 年加速增長至 40%,並認為這一預測仍可能偏保守。其判斷有兩項主要支撐:一是與 OpenAI 合作的規模擴大,以及 2027 至 2028 年額外部署 200 萬塊 GPU;二是 AI 算力的定價能力。新增算力決定潛在交付規模,價格則影響相同資源能夠實現的收入。據報告,AWS(AMZN.US) 自 10 月 7 日起將 GPU 預留算力價格提高 15%,這是相關 AI 預留算力連續第四個季度漲價。

報告還指出,H100/H200 及 B200/B300 相關價格年初以來累計上漲 40% 至 75%。預留算力是指客戶提前預訂一定計算容量的服務安排。報告中的漲價集中於特定 GPU 和預留 AI 算力,不能據此判斷 AWS(AMZN.US) 全部產品都在以同樣幅度提價。摩根大通(JPM.US)同時強調,客戶需求具有一定廣度:AWS(AMZN.US) 的算力分配較為分散,最大客戶佔比僅為個位數百分比。其增長論證因此既包含大型 AI 合作帶來的增量,也包含更廣泛客戶的需求支撐。

這些因素共同推動該行上調亞馬遜(AMZN.US) 2027 年和 2028 年預測:集團銷售額提高約 1% 至 2%,營業利潤提高約 3% 至 5%,GAAP 每股收益提高約 2% 至 3%。摩根大通(JPM.US)維持 365 美元的 2027 年 12 月目標價及'增持'評級,估值依據為約 27.5 倍 2028 年預期每股收益 13.34 美元。收入與盈利上修支持了其積極立場,但 AWS(AMZN.US) 仍需將合作擴張和部署規劃轉化為實際交付。報告也將生成式 AI 變現處於早期、可見度有限,以及持續投入可能影響利潤率列為風險。價格上漲提供了收入支撐,其最終利潤貢獻還取決於設備、營運及交付成本。

與兩家雲業務的預測上修相比,Meta(META.US) 本次調整主要反映費用增加,儘管廣告與 AI 變現改善,但鉅額法律費用計提及高昂資本開支導致自由現金流為負,摩根大通(JPM.US)下調其每股收益預測,提示短期支出壓力。摩根大通(JPM.US)在 2026 年第三季度模型中加入 100 億美元法律費用計提。報告將其歸因於 Meta(META.US) 與 52 位州總檢察長達成的和解,並指出這筆費用未包含在公司第二季度財報給出的 1650 億至 1690 億美元全年費用指引中。受此影響,該行將 Meta(META.US) 的 2026 年 GAAP 每股收益預測下調約 10%,2027 年下調約 2%,分別至 27.99 美元和 31.08 美元。

與此同時,摩根大通(JPM.US)把 2027 年 GAAP 總費用預測提高至約 2100 億美元,按年增長約 18%;若從 2026 年基數中剔除上述 100 億美元法律費用,2027 年費用增幅約為 25%。較低的表面增速,部分受到上年一次性費用抬高基數的影響。收入端則略有改善,該行將 Meta(META.US) 的 2027 年收入預測上調約 0.9% 至 3079 億美元,但這一增量不足以完全抵消費用預測上調的影響。資本開支與現金流提供了另一層觀察。按報告模型,Meta(META.US) 的 2027 年資本開支約為 2427 億美元,自由現金流(Free Cash Flow,FCF)約為負 728 億美元。

自由現金流反映經營活動產生的現金扣除資本開支後的餘額;模型中的負值表明,預計經營現金尚不足以覆蓋同期資本開支。Meta(META.US) 的核心矛盾在於,廣告與 AI 變現的改善,需要追上龐大的投入規模。摩根大通(JPM.US)認為,AI 廣告排序和推薦能力正在改善用戶參與度及廣告回報,並看好消費者和企業智能體、模型介面服務的變現路徑,因此仍維持'增持'評級和 920 美元目標價。但該行也明確提示,若 AI 變現滯後,持續投入將壓制營業利潤、每股收益和自由現金流。維持評級反映的是對較長期回報的信心,近期支出壓力仍然存在。

Fiverr(FVRR.US) 流量危機與轉型困境進一步凸顯了 AI 對傳統服務平台的衝擊,AI 摘要改變搜尋習慣導致訪問量大幅下滑,平台向高價值轉型緩慢,摩根大通(JPM.US)下調其收入與利潤預測,維持中性評級。摩根大通(JPM.US)援引 SimilarWeb 數據指出,Fiverr(FVRR.US) 美國網站訪問量按年降幅,從第二季度的 10% 擴大至報告第三季度已獲取數據期間的 22%。報告列出的月度數據為 7 月下降 19%、8 月下降 24%,因此不能將這一統計直接當作完整第三季度結果。

在摩根大通(JPM.US)看來,谷歌(GOOGL.US)搜尋中的 AI 摘要等變化,正在減少用戶點擊付費或自然搜尋連結的機會。即使 Fiverr(FVRR.US) 投入生成式引擎優化(Generative Engine Optimization,GEO),嘗試增加在 AI 答案中的曝光,來自大語言模型的點擊率仍低於傳統搜尋,平台獲取潛在客戶因而承壓。服務供給端也面臨調整。Fiverr(FVRR.US) 正從以低價值項目為主的交易市場,向更高端、更高價值的工作平台轉型。

但報告稱,高價值業務目前僅佔平台商品交易總額(GMV)的 15%,管理層預計轉型至少需要六個季度。摩根大通(JPM.US)據此預計,Fiverr(FVRR.US) 的 2027 年收入將與 2026 年一樣下降約 15%,並將 2027 年、2028 年收入預測均下調約 6%,調整後息稅折舊攤銷前利潤(EBITDA)預測分別下調 21% 和 14%。該行維持'中性'評級,目標價從 11 美元降至 10 美元。

其他出行平台調整及總結顯示,判斷 AI 回報需逐項檢驗收入、成本與現金,各主體邏輯各異。Uber(UBER.US) 重組涉及約 3300 人,摩根大通(JPM.US)估算每年可節約逾 6 億美元,但考慮到公司計劃將資金重新投入降價、服務選擇和增長業務,暫未將其計作淨成本節約。Lyft(LYFT.US) 則因司機身分分類爭議和解面臨額外費用及現金支出;該行維持其中性評級和 19 美元目標價。這些調整共同說明,判斷 AI 及平台業務的回報,需要沿著收入來源、成本變化和現金去向逐項檢驗。谷歌雲(GOOGL.US)的 TPU 銷售、AWS(AMZN.US) 的算力交付與價格、Meta(META.US) 的費用和資本開支,以及 Fiverr(FVRR.US) 的流量與轉型進度,將分別決定各自增長邏輯能否兌現。這是繼基礎設施軍備競賽之後,市場對 AI 應用層變現能力的一次深度壓力測試,分化趨勢或將持續貫穿整個周期。


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