AI算力租金恐崩？高盛示警供給擴張恐衝擊投資回報 現貨、合約價差逾2倍
美國人工智慧（AI）算力租賃市場正出現明顯的價格落差，短期現貨租金遠高於長期合約價格，反映大型雲端業者對算力的迫切需求，也凸顯市場供需失衡的現況。不過，隨著資料中心與算力基礎設施加速擴張，當前高昂的租賃價格能否持續，已成為市場關注焦點。
高盛分析指出，每吉瓦（GW）AI算力的年化收入，短期現貨租賃約為400億至500億美元，長期合約則約為200億至300億美元。
相較之下，超大規模雲端服務商自建算力的損益兩平門檻約為每吉瓦每年120億美元。
高盛認為，Google(GOOGL-US) 等大型雲端業者之所以願意支付高額溢價租用算力，主要是因為自建產能尚未跟上需求。
一旦自建資料中心陸續投產、供給瓶頸緩解，現貨市場的稀缺溢價便可能消退，超算雲業者的收入與獲利也將面臨壓力。
AI算力現貨租金每吉瓦年化最高500億美元
從近期合約來看，高價租賃並非個別業者的特殊現象。高盛指出，SpaceX過去一季宣布兩筆新的算力託管合約，並表示相關合約採用每吉瓦300億至500億美元歷史議價區間的高端價格。
其他超算雲業者的合約價格同樣居高不下。
Nebius(NBIS-US) 今年8月披露，第三季短期算力合約的價格約為每吉瓦400億至500億美元；CoreWeave(CRWV-US) 近期短期合約則約為400億美元。
IREN披露的近期三年期合約價格超過200億美元，洽談中的合約約為250億美元，Nebius的長期合約價格也落在200億至250億美元區間。
德意志銀行分析師Edison Yu進一步拆解SpaceX各項合約的GPU使用時數價格，估算Google與Reflection AI的合約約為每百萬瓦（MW）5,000萬至5,100萬美元，另有兩家未具名客戶約為6,000萬至6,100萬美元，換算後最高達每吉瓦610億美元，GB300晶片的每小時租金則接近14美元。
然而，短期現貨價格約為長期合約的兩倍。
在大宗商品市場，當短期價格高於長期價格時，通常稱為「逆價差」（Backwardation）。這種現象可能反映市場認為目前的供應短缺具有階段性，而非永久性的結構問題。
企業願意為短期取得算力支付額外費用，也顯示其急於滿足當前需求，卻未必願意以相同價格承諾長期採購。
高盛估算，超算雲業者建置每吉瓦算力的全包資本支出約為420億美元。若以每年400億至500億美元的現貨租賃收入計算，理論上約一年即可回收建置成本；即使採用每年200億美元的長期合約價格，也約需兩年。
不過，高盛特別提醒，多數託管合約允許雙方在90天內取消，因此若直接以目前價格推算至合約原定到期日，可能高估實際可實現的收入。
高盛估算：大型雲端業者每吉瓦年收入門檻約116億美元
高盛科技分析團隊先前針對大型雲端業者的AI資本支出進行回報測算，估計Alphabet、亞馬遜(AMZN-US) 、微軟(MSFT-US) 、Meta(META-US) 、甲骨文(ORCL-US) 及SpaceX(SPCX-US) 等六家業者，必須在2028年至2030年間累計創造約1.42兆美元的AI收入，才能讓2026年至2027年的AI算力投資達到15%的投入資本報酬率（ROIC）。
換算下來，所需收入約為每吉瓦每年116億美元。即使將ROIC目標提高至30%，並採用較高的資本支出假設，每吉瓦所需年收入仍不超過186億美元。
相較之下，目前短期超算雲租賃價格約為上述基本回報門檻的2至4倍。
這也凸顯自建與租賃之間的經濟效益差異。以Google為例，若以每吉瓦約450億美元的年化價格租用SpaceX算力，成本遠高於高盛估算的大型雲端業者自建算力所需的回報門檻。
高盛的分析指出，雲端業者願意承擔高額租金，關鍵在於自建產能尚未到位。但隨著自建資料中心逐步擴充，企業對外部算力租賃的依賴可能下降，現貨租金也將面臨下行壓力。
Token收入難以支撐高昂算力成本
AI算力租賃的另一項挑戰，在於終端AI服務收入能否支撐高昂的基礎設施成本。
摩根大通分析師Gokul Hariharan提出相對樂觀的估算，認為尖端模型業者的推論業務毛利率可達60%至80%，每吉瓦算力可創造200億至400億美元的年化Token收入，明顯高於2025年約100億美元的水準。
但若以每年450億美元租用一吉瓦算力，並假設算力成本占Token收入的20%至40%，業者必須創造約1,100億至2,250億美元的Token銷售收入，才有機會覆蓋算力成本並達到獲利。
這相當於摩根大通樂觀預測區間的約3至11倍，顯示即使AI模型需求持續成長，終端服務收入也未必足以支撐當前的高價算力租賃模式。
因此，部分超算雲業者的算力需求，可能並非完全來自可直接變現的付費服務，而是用於訓練下一代AI模型，並仰賴後續股權或債務融資支應相關成本。
Rothschild Redburn分析師Alexander Haissl上月對CoreWeave與Nebius發布賣出評等時，也提出類似疑慮，認為AI模型訓練需求能否持續，取決於外部資本是否充裕。
AI產業收入存在重複計算問題
除了算力成本與終端收入之間的落差，AI產業的收入統計方式也可能放大市場對整體商機的認知。
以企業採購AI服務為例，企業支付費用給Anthropic後，相關支出可能被納入Anthropic的總收入；雲端合作夥伴AWS或Google再將自身取得的分成計入雲端收入。
若雲端業者的算力不足，進一步向SpaceX或CoreWeave租用算力，後者也會將相關費用列為託管收入；而超算雲業者向輝達(NVDA-US) 採購晶片時，相關支出又會成為輝達的資料中心收入。
因此，沿著AI產業鏈加總各家公司的收入，可能將同一筆終端支出重複計入多次，使整體產業收入看起來遠高於最終客戶實際支付的金額。
近期AI類股下跌，也凸顯投資人對AI業者營收規模與成長速度的敏感度。《金融時報》報導，OpenAI截至9月底的年化收入約為500億美元，低於市場先前流傳的約700億美元月度經常性收入（MRR）數字。
不過，高盛科技、媒體與電信（TMT）專家Sean Johnstone指出，Anthropic與OpenAI採用的收入認列口徑有所不同。
Anthropic較接近總收入概念，將雲端合作夥伴所取得的客戶支出納入收入，並將合作夥伴分成列為成本；OpenAI則較接近淨收入，只計入自身取得的收入份額。
當投資人試圖將OpenAI的數據調整為總收入口徑時，便可能推算出更高的收入數字。高盛認為，這起事件凸顯市場對私人AI公司的營收軌跡高度敏感，也反映不同公司的財務口徑可能使市場比較失真。
《彭博》報導也指出，即使是500億美元的年化收入數字，本身仍是根據較短期間的銷售表現推算而來，不能直接視為已實現的全年收入。
41吉瓦算力若按現貨價格計算，每年需1.8兆美元收入
高盛的測算進一步顯示，目前的算力現貨價格難以直接套用至整個AI產業的建置規模。
若以六大業者2026年至2027年的AI資本支出推算，並按照高盛估計的每吉瓦每年116億美元收入需求計算，相關投資規模約對應41吉瓦的AI算力。
不同租賃價格所對應的收入需求差距相當顯著：
- 依15% ROIC門檻計算：每吉瓦每年約116億美元，41吉瓦每年需約4,700億美元收入。
- 依長期託管合約價格計算：每吉瓦每年約200億美元，41吉瓦每年需約8,100億美元收入。
- 依短期現貨租金計算：每吉瓦每年約450億美元，41吉瓦每年需約1.8兆美元收入。
相較之下，市場對AI終端收入的預期仍存在明顯差距。資料顯示，三家領先AI實驗室7月合計年化收入約為1,000億美元；投資人Brad Gerstner認為，年底收入需要達到1,800億至2,000億美元，才能維持市場對AI投資的樂觀邏輯。
高盛投資組合策略團隊則表示，市場目前需要看到AI年化收入達約3,000億美元的實際證據。
這些數字顯示，現貨租賃價格反映的主要是當前稀缺算力的邊際價格，而不是整體產業大規模建置算力後，仍能持續實現的平均價格。
高盛TMT團隊因此認為，未來投資回報將愈來愈取決於能否挑選出真正的贏家，而非一味持有所有與AI資本支出相關的標的。
SpaceX算力規模快速擴張，稀缺溢價恐逐步收斂
供給端的變化，可能進一步加速算力租金回歸。
高盛預測，SpaceX的算力規模將從2026年第二季的1.4吉瓦，擴大至2027年底約7吉瓦，並於2028年底達到約10.6吉瓦，短短數年間擴張逾7倍。
隨著SpaceX及其他業者持續擴充算力基礎設施，市場供給增加可能削弱目前的短期租賃溢價。從現貨與長期合約價格的差距來看，市場已反映對未來算力供需改善的預期。
不過，AI基礎設施擴張能否持續，仍取決於終端收入成長是否足以支撐資本支出，以及融資市場能否繼續提供資金。若算力供給快速增加，但AI服務收入未能同步成長，依賴高額租金與外部融資的業者，將面臨更大的回報壓力。
值得注意的是，高盛TMT團隊已將甲骨文與博通(AVGO-US) 的信用利差，列為觀察債務驅動AI資本支出風險的重要指標。甲骨文五年期信用違約交換（CDS）週四收於261個基點，創歷史新高。