大摩建模“AI推理工厂”：无论是英伟达还是华为芯片，都能盈利，平均利润率超50%

英伟达一骑绝尘占据榜首地位，谷歌、亚马逊及华为均展现出稳定盈利空间，而AMD却意外陷入亏损困境。

人工智能推理不仅代表着技术革新浪潮，更是一门可精准测算且收益可观的商业领域。

摩根士丹利最新发布的权威研究报告首次通过精密财务模型系统解析全球AI算力竞赛的经济效益：一座标准配置的”AI推理工厂”无论采用哪家厂商芯片方案，其平均利润率普遍超过50%。

具体而言，在这场商业角逐中呈现鲜明分化态势：英伟达GB200系列芯片凭借77.6%的惊人利润率毫无悬念领跑全场；

谷歌自研TPU v6e pod以74.9%紧随其后；

AWS Trn2 UltraServer实现62.5%利润水平；

华为昇腾CloudMatrix 384平台亦取得47.9%的稳定收益。

然而AMD却遭遇滑铁卢——其MI300X与MI355X平台分别录得-28.2%及-64.0%的负利润率。

摩根士丹利独创”100MW AI工厂模型”揭示了这一现象背后的商业逻辑：该分析框架通过三大核心维度构建标准化评估体系——首先将100兆瓦电力消耗作为基准单位构建算力基础设施；

其次建立包含基建成本（约6.6亿美元/十年折旧）、硬件成本（3.67亿至22.73亿美元/四年折旧）及运营成本（基于PUE与电价测算）在内的精细化成本核算体系；

最终采用市场化收入公式将每百万token定价为0.2美元并结合70%设备利用率进行商业可行性验证。

值得注意的是，在非NVIDIA阵营正围绕连接标准展开激烈竞争：AMD主导推动强调低延迟特性的UALink协议标准与博通支持的开放以太网方案形成对峙格局。

而英伟达则通过明确产品路线图持续巩固优势地位——其下一代Rubin平台按计划将于2026年第二季度实现量产，并在第三季度启动服务器规模化部署。

这份研究报告为AI产业投资提供了重要商业视角：当行业聚焦于技术突破时不应忽视底层经济规律的作用。

对于决策者而言，报告中揭示的成本收益模型与战略布局动向将成为评估算力投资价值的关键参考依据。