摩根士丹利最新发布的重磅报告,首次通过精密的财务模型,给全球AI算力竞赛的回报率算清了经济账。结论是:一座标准的“AI推理工厂”,无论采用哪家巨头的芯片,其平均利润率普遍超过50%。
其中,英伟达GB200以近78%的利润率毫无悬念地封王,而谷歌和华为的芯片也“稳赚不赔”。然而,被市场寄予厚望的AMD,其AI平台在推理场景下却录得严重亏损。
报告显示,采用英伟达旗舰产物GB200 NVL72的“AI工厂”,盈利能力达到了恐怖的77.6%,一骑绝尘。这不仅源于其无与伦比的计算、内存和网络性能,还得益于其在FP4精度等领域的持续创新和CUDA软件生态的深厚壁垒,展现了绝对的市场统治力。
谷歌自研的TPU v6e pod则以74.9%的利润率紧随其后,证明了顶级云厂商通过软硬件协同优化,完全有能力构建起极具经济效益的AI基础设施。
亏损的核心原因在于高昂成本与产出效率的严重失衡。报告数据显示,一个MI300X平台的年度总拥有成本(TCO)高达7.74亿美元,与英伟达GB200平台的8.06亿美元处于同一水平线。
这意味着,运营AMD方案的前期投入和持续开销是顶级的,但在模型所模拟的、占未来AI市场85%份额的推理任务中,其token产出效率所能创造的收入,远不足以覆盖其高昂的成本。
支撑上述结论的,是摩根士丹利首创的一套标准化分析框架——“100MW AI工厂模型”。它将不同技术路径的AI解决方案,置于同一商业维度下进行量化评估,其核心在于三大支柱:
1. 标准化的“算力单元”:模型以100兆瓦(MW)的电力消耗作为“AI工厂”的基准单位。这是一个中等规模数据中心的典型功耗,足以驱动约750个高密度AI服务器机架。
3. 市场化的“收入公式”:收入与token产出直接挂钩。模型基于各硬件的公开性能数据计算TPS(每秒处理token数),并参考OpenAI、Gemini等主流API定价,设定了每百万token 0.2美元的公允价格。同时,考虑到现实中70%的设备利用率,使得收入预测更贴近商业现实。
在非英伟达阵营,一场对于“连接标准”的战争已经打响。以AMD为首的厂商力推UALink,强调其对低延迟的严格规定对AI性能至关重要;而以博通为代表的力量则主张采用更开放、灵活的以太网方案。这场争论的胜负,将决定谁能建立起一个可与英伟达NVLink抗衡的开放生态。
与此同时,英伟达正以清晰的路线图巩固其领先地位。报告提到,其下一代平台“Rubin”正按计划推进,预计2026年第二季度进入大规模量产,同年第三季度相关服务器就将开始放量。这无疑给所有竞争者设定了一个不断移动的、更高的追赶目标。
总而言之,摩根士丹利的这份报告,为狂热的AI市场注入了一剂“商业理性”。它雄辩地证明,AI推理不仅是一场技术革命,更是一门可以被精确计算且回报丰厚的生意。
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? 屈立军记者 石志坚 摄
20251015 ? 干爹你真棒插曲快来救救我小说舆论认为,这场数十年来最大规模抗议是印尼民怨累积许久后的总爆发,暴露出政治精英腐化、贫富鸿沟扩大、经济不平等、警察暴力执法等深层次问题。快射精了又憋回去要多少时间恢复红星新闻注意到,9月5日,此前发布监控视频的账号曾发出几张疑似与机主的对话截图,上面显示,疑似涉事的无人机系大疆品牌,目前的维修报价为4163元,且疑似机主的人自称是广州某科技有限公司人员,是项目负责人,负责财产纠纷。
? 李运兴记者 孙桂珍 摄
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