摩根士丹利最新報告指出，AI 推理不僅是一場技術革命，更是一門可以精確計算且回報豐厚的生意。報告對標準的「AI 推理工廠」進行建模，發現無論是輝達 (NVDA-US) 、Google(GOOGL-US) 、亞馬遜 (AMZN-US) ，還是華為的晶片，都能取得可觀利潤，平均毛利率超過 50%。
報告顯示，輝達 GB200 以近 78% 的利潤率穩居榜首；Google 自研的 TPU v6e pod 利潤率為 74.9%；亞馬遜的 AWS Trn2 UltraServer 與華為的昇騰 384 分別達到 62.5% 與 47.9% 的利潤率，實現「穩賺不賠」。
摩根士丹利指出，這些數據顯示，AI 推理晶片不僅可量化計算，其商業模式的可預測性與高回報，使市場競爭愈加激烈。
然而，並非所有晶片廠商都能盈利。 超微半導體 (AMD-US) 的 MI300X 與 MI355X 平台在 AI 推理場景下錄得嚴重虧損，利潤率分別為 -28.2% 與 -64.0%。報告分析，核心原因在於高成本與產出效率失衡。
摩根士丹利測算，一個 MI300X 平台的年度總擁有成本高達 7.74 億美元，雖與輝達 GB200 平台的 8.06 億美元接近，但在未來 AI 市場的推理任務中，其 token 產出效率帶來的收入遠不足以覆蓋成本。
未來 AI 戰場的關鍵
報告指出，未來 AI 戰場競爭的核心不僅在晶片本身，而在於技術生態建設與下一代產品布局。
非輝達陣營中，以超微半導體為首的廠商力推 UALink 標準，強調低延遲對 AI 性能的重要性；博通等廠商則主張採用更開放、靈活的以太網方案。這場「連接標準之戰」的勝負，將決定誰能建立與 輝達 NVLink 抗衡的開放生態。
與此同時，輝達以清晰的產品路線圖鞏固領先地位。報告提到，其下一代平台 Rubin 預計於 2026 年第二季度量產，並在同年第三季度開始大規模伺服器出貨，為競爭者設下高門檻。
總結而言，摩根士丹利的報告為狂熱的 AI 市場注入理性。它證明，AI 推理晶片不僅是一場技術革命，更是一門高回報生意，為全球決策者與投資者在算力與晶片投資提供重要參考。
本文授權轉載自：鉅亨網
