资本市场的底层逻辑非常直白：利润流向哪里，资本就涌向哪里。在产业发展不同阶段，利润总是向最稀缺、议价能力最强的环节集中，而资本的逐利本性，也决定了它会在产业链各环节间迁徙。过去一年半，AI产业链的利润兑现权牢牢掌握在“卖铲人”手中，英伟达、台积电、ASML、SK海力士等企业股价大涨。但这种繁荣背后暗藏隐忧：除了英伟达GPU、台积电先进制程等少数高壁垒环节外，多数上游硬件终将因产能扩张、竞争加剧，面临利润不可持续的困境。SK海力士本轮股价最大回撤直接腰斩，正是源于此。相比之下，作为“用铲人”中距离利润最近的云商，近期表现最为亮眼。微软、亚马逊在财报发布后三个交易日内分别上涨25%、18%。云商股价上涨，一方面是因为它们对竞争激烈且尚无利润回报的大模型投入开始克制，符合了当下资本市场的谨慎偏好；更核心的逻辑在于，云商的收入、利润率、积压订单同步上行，表明前期资本开支正加快转化为当期收入、经营利润和未来收入可见度。
01、收入、利润与积压订单齐升，缓解变现焦虑
5月份以来，市场加大了对云商资本开支可持续性的质疑，高盛和摩根士丹利纷纷发布研报直指云厂商烧钱不可持续。这种质疑在谷歌财报发布后达到高潮，7月23日谷歌财报显示季度自由现金流首次转负，却依旧上调全年资本开支指引，进一步放大了市场对烧钱的顾虑。不过一周后，焦虑得以缓解。微软、亚马逊在7月29日、30日接连发布财报，股价单日涨幅分别达到15.5%和9.5%。
背后的支撑主要有两点：其一，两家管理层在电话会上主动淡化无节制的大模型内卷投入，缓解了市场对烧钱的担忧；其二，AI投入的商业化回报加速兑现，三朵云财报交叉验证了“资本开支-算力供给-云收入-利润增长”的商业闭环正在跑通。
二季度数据佐证了这一趋势：AWS云业务营收同比增长37%，创18个季度新高；Azure云计算业务收入同比增长43%，高于分析师预期的39.98%；谷歌云服务收入飙升82%，同样远超预期。利润率提升同样显著，AWS云经营利润率39.4%，同比增长6.3个百分点；谷歌云利润率从20.7%跃升至35.6%。
更具长期指向性的是积压订单（RPO/Backlog）的爆发式增长。微软商业RPO、AWS Backlog和谷歌云Backlog同比增速分别达到84%、154%和385%，显著高于各自云收入增速。这意味着三朵云未来的业绩增长有了坚实保障，是本轮云股大涨的核心先行指标。综合收入、利润率和积压订单的同步上行，表明前期资本开支正加速转化为当期业绩和未来预期。
驱动这一变化的是需求结构和供给升级的双重因素。从需求结构看，AI需求正从OpenAI、Anthropic等少数前沿模型公司的训练需求，向更广泛的企业客户和推理及应用场景扩散，带动计算、存储、网络等传统云资源消费。微软在电话会议中证实，本季度全部新增储备订单均来自OpenAI、Anthropic以外的产业客户。
在算力供给优化方面，以AWS为例，其AI收入分为AI IaaS（底层算力租赁）与Bedrock（TaaS/分销模式）两类。Bedrock占AWS AI收入的比例已从去年的9%增长到今年的37%。这种结构变化说明，云商的AI变现模式正由底层算力租赁向模型分销、应用变现等领域延伸。
02、ROIC兑现节奏，决定中期趋势
过去两年，市场奖励的是“谁在AI上花得最多”。在最初的FOMO情绪下，云厂商花1美元，市值就能涨2美元，市场可以暂时忽略回报与利润。但随着数千亿美元资本开支砸下，以及巨头自由现金流转负，云商的投资逻辑已从“买宏大叙事”转向“买兑现证据”，当前市场焦点正加速转向ROIC（投入资本回报率）的兑现阶段。
ROIC即税后净经营利润除以投入的全部资本，衡量每投1美元算力基建每年能稳定赚回多少税后利润，是判断重资产生意是否值得持续投入的核心指标。
面对自由现金流转负的质疑，亚马逊在电话会上解释了其ROIC逻辑：算力投资回本周期不到3年。按照服务器等核心硬件5年的折旧年限，只需略超一半的时间就能收回投资，剩下的两年多时间里将为公司带来巨额利润。摩根士丹利的测算数据也印证了这一点：云商纯GPU租赁的稳定ROIC约31%，云厂商自有算力加模型平台的ROIC高达46%至50%。对比传统云和成熟数据中心业务10%至18%的ROIC，巨头在AI上的投入回报率足够高。
然而，ROIC高是否意味着投入过剩？亚马逊解释称，公司是基于在手订单来计算投产比的，产能出来就能把合同额转为确收额。亚马逊、谷歌、微软、甲骨文合计约2.23万亿美元的未完成订单，以及2026年四家云厂商合计约7250亿美元的资本开支，看似资本开支完全被在手订单覆盖。
但需注意的是，未履行订单的含金量参差不齐。有的是硬性最低采购量，有的可取消但需赔偿，有的价格配置尚在谈判，还有的是客户自带硬件的托管服务。判断订单含金量的关键在于近期能确认多少收入。其中，亚马逊、微软收入确认最快，近12个月内分别能确认40%和30%的未履行订单收入；谷歌积压订单中一半以上要在未来24个月才落地；甲骨文积压订单中，12个月内能变成收入的只有一成多。未履行订单的含金量与ROIC的差异，可能会导致云商后续在资本市场中走出分化。
03、AI开始交易“利润重新分配”
7月以来，美股AI行情在上游硬科技、中游算力、下游应用中来回博弈。判断AI主线是否变化，关键在于跟踪产业链利润的兑现节奏。
产业发展规律表明，利润总是向最稀缺、议价能力最强的环节集中，资本市场资金一路追逐利润，从一环流向另一环，最终流入利润最高的行业。前几年的AI利润传导链主要集中在上游硬件和基建，在供需矛盾推动下，相关环节利润率飙升，走出了“站在光里”的强势行情。AI电力、算力用地、液冷等上游配套赛道也同步爆发。
但问题是，除了英伟达芯片、台积电先进制程具备长期高壁垒、利润不会被分流外，绝大部分包括存储在内的上游硬件都会因产能扩张、竞争加剧出现利润周期性下滑。因此，SK海力士、三星和美光本轮最大回撤达到40%至58%。
在上游硬件利润持续性存疑的情况下，市场开始交易“AI产业链利润的重新分配”。摩根士丹利首席美国策略师迈克尔·威尔逊在7月份的周度报告中提醒投资者降低对半导体板块的超配仓位，转而关注超大规模云服务商。他认为，AI投资者正从追逐上游硬件，转向关注下游云服务的商业化收益。
换句话说，机构认为在产业链中下游的利润兑现中，云商较为确定。逻辑不难理解：当上游硬件不再稀缺，应用场景逐步落地，AI产业的更多利润将向中游云厂商、模型公司及下游应用环节转移。相比下游应用百花齐放的不确定性，中游云厂商与模型公司属于绕不开的基础设施收费层，且区别于上游硬件“卖完即走”的模式，能够实现持续性收费。
在云厂商与模型公司的对比中，模型行业仍处于“高增长但负利润”的阶段，而云厂商凭借清晰的竞争格局与成熟的商业模型，已然进入“高增长且利润率提升”的良性阶段。从当前趋势来看，云厂商还能向上挤占模型层的利润，AWS的Bedrock模式便是典型。AWS不自主研发大模型，却通过分销Claude等模型赚取了比模型厂商更高的利润。数据显示，AWS的TaaS/分销模式EBIT利润率最高可达55%，而多数模型厂商的平均毛利率仅为30%。尽管AI投资主线切换的具体时点尚未明确，但资本逐利的本质不会改变，AI产业链利润兑现的下一个环节，终会成为市场下个阶段的必然选择。