江苏
8月18日，阿里巴巴表现强势，最终收涨3.68%。
股价上涨背后，一笔关于AI的账正在被重新审视。
摩根士丹利最新报告将北美ROIC（投资资本回报率）框架引入中国云计算市场，对自建GPU、租用算力和模型即服务（MaaS）三种路径进行拆解。
结果显示，中国云厂商AI算力投资ROIC约为13%-20%，现金回收期约3年。
同时，大摩重申阿里巴巴美股“增持”评级，目标价180美元，较并列为行业首选股。
更值得关注的是中美之间的差距：同样投入AI算力，美国云厂商的ROIC可 以达到约25%-50%。
当AI竞争从“谁买的GPU更多”走到“谁能更快把GPU变成利润”，中国云厂商这笔账究竟该怎么算？
一块GPU，究竟怎么赚钱？
通过Wind Alice梳理可以发现，大摩的框架实际上回答了一个很关键的问题：
同样一台AI服务器，放在产业链不同位置，赚钱能力完全不同。
第一种方式：买服务器，再把GPU租出去。
大摩假设，一台8卡GPU服务器投入约800万元，每月租金25万元。扣除服务器折旧、IDC、能源和运营成本后，营业利润率约44%，ROIC为13%，现金回收期3.1年。
第二种方式：不买服务器，直接租算力再转租。
按照大摩假设，云厂商以每月20万元租入服务器，再以25万元出租给客户，可以获得约20%的营业利润率。好处是几乎不用承担前期资本开支，代价则是部分利润让给了底层资产持有者。
第三种方式：不再卖GPU时间，而是卖Token。
也就是MaaS。
在大摩的基准情景中，如果单GPU每秒可以处理4000个Token，推理负载占50%，混合价格为9.56元/百万Token，毛利率可以达到76%，营业利润率53%，ROIC约19%，现金回收期缩短至2.5年。
（Wind Alice梳理GPU的 三种 赚钱方式，alice.wind.com.cn）
中美算力差距，为什么最后落在ROIC上？
问题也由此出现：
中国AI模型越来越强，为什么算力回报率仍明显低于美国？
大摩给出的答案是：硬件成本。
其测算显示，中国一台GPU服务器资本开支约为美国同类配置的3倍。
即使单位算力产生的收入接近，更高的硬件投入和折旧仍会压低回报。
因此，在IaaS模式下，中国ROIC约13%，美国约31%；
现金回收期分别为3.1年和2.2年。
到了MaaS层面，差距则不完全来自硬件。
大摩假设中国单GPU Token吞吐量达到4000TPS，高于美国的2750TPS。（这与更小的模型、MoE架构以及KV Cache等优化有关）
但中国推理负载占比约50%，低于美国的65%，同时Token价格竞争更加激烈。
最终，中国MaaS ROIC约19.5%，美国则达到46.2%。
（Wind Alice梳理中美AI算力差距，alice.wind.com.cn）
这说明，决定下一阶段算力回报的已经不只是GPU数量，还有两个更重要的指标：
一块GPU能生产多少Token，以及这些Token有多少能够真正卖出去。
为什么大摩更看好阿里？
这也是大摩特别看好阿里云的原因。
阿里同时拥有AI基础设施、云平台和Qwen模型，可以覆盖从GPU出租到模型API的多层变现路径。
2025年2月，阿里宣布未来三年至少投入3800亿元建设云和AI基础设施。
到2026财年末，云智能集团外部收入单季同比增长40%，AI相关产品已经贡献约30%的外部云收入，预计未来一年该占比将超过50%。
通过Wind Alice进一步梳理可以发现，阿里的AI投入已经开始形成“资本开支—算力基础设施—模型服务—云收入”的变现链条。
目前阿里AI相关产品年化收入已经超过358亿元，MaaS年化经常性收入目标在年末将达到300亿元以上。
（Wind Alice梳理阿里AI价值链，alice.wind.com.cn）
同时，需求端也在扩张。
IDC数据显示，2025年中国AI IaaS市场规模达到486.7亿元，仅下半年市场规模就达到288亿元，同比增长132.1%；同期中国AI应用公有云服务市场达到137.3亿元，已经超过大模型训推公有云市场的79.4亿元。
这组变化很关键。
过去企业主要花钱“训练模型”，现在越来越多资金开始流向“使用AI”。
当算力从训练转向推理，GPU不再只是资本开支，也开始成为持续产生调用收入的生产资料。
因此，大摩给予阿里巴巴美股“增持”评级和180美元目标价，并认为阿里在三种算力变现模式下均具备较强的ROIC可见度。
中国AI的下一场竞争：从算力规模转向算力效率
中美AI算力回报的差距并非固定不变。
大摩给出了三个关键变量：
GPU硬件成本下降
模型效率提升
算力从训练向推理加速转移
事实上，模型效率已经成为中国AI的重要突破方向。
美国则已进入更激进的算力扩张周期。
相比之下，在硬件成本仍然偏高的背景下，中国云厂商更现实的路径，是通过模型效率和推理利用率提升算力回报。
这也意味着，中美AI竞争的下一个观察指标，正在从算力投入规模转向算力变现效率。
本文为研究框架展示，不构成投资建议。
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