云计算：AI时代的“淘金熔炉”

如果说英伟达（Nvidia: 全球领先的图形处理器和人工智能计算公司）是AI时代的“淘金铲”，那么云计算产业无疑是AI的“淘金熔炉”。在过去十年中，云计算无疑是全球科技领域最成功的产业之一。作为互联网时代所有企业的数字基础设施，云计算产业不仅需求巨大，而且长期保持高速增长，这催生了当前市场上最强大的科技巨头：亚马逊的AWS（Amazon Web Services: 亚马逊提供的云计算服务平台）、微软的Azure（微软云服务平台）以及谷歌的Google Cloud（谷歌云服务平台）。这种三足鼎立的格局已持续近十年。然而，随着AI时代的临近，这一切可能将彻底改变。这种变化最近才刚刚显现，一旦发生，很可能完全重塑整个科技产业的格局。

云计算基础与过去十年的辉煌

什么是云计算（Cloud Computing: 通过互联网提供计算资源和数据存储的服务模式）？简单来说，就是将数据和计算资源存储在互联网上。企业和个人不再使用本地服务器，而是通过互联网获取这些资源。与传统的本地计算相比，云计算就像租用一台超级计算机，你可以按需使用并节省成本。在过去十年中，云业务一直是整个行业的重大趋势。据统计，2017年全球云计算市场规模仅为500亿美元，到2024年已达到3300亿美元，年增长率高达31%。这造就了亚马逊、微软和谷歌这样的超级巨头。如此庞大的体量和增长速度，称其为过去十年最成功的科技产业，我认为毫不为过。

AI时代：云计算投资逻辑的根本性转变

然而，随着AI时代的到来，整个云计算行业的投资逻辑很可能发生根本性变化。我们都知道，AI模型（AI Model: 经过数据训练，能够执行特定人工智能任务的算法系统）的开发需要大量的芯片算力，这正是英伟达所提供的。那么，谁来整合并交付这些算力呢？实际上，正是云计算公司。OpenAI不会自己去英伟达购买芯片，因为搭建数据中心是一个难以想象的巨大工程。因此，他们必须使用云服务提供商来训练模型，然后才能将模型推向市场供他人使用。

在可预见的未来，几乎所有的AI商业模式都离不开云计算的参与。例如，OpenAI训练大型模型需要持续叠加大量的云计算服务；再比如，我们使用ChatGPT（由OpenAI开发的大型语言模型）进行提问时，其推理过程也需要通过云服务提供商来实现。未来，如果AI应用被广泛使用，不仅每个AI应用都需要使用云计算，C端用户在使用AI时也必须使用云计算。即使AI的边缘计算（Edge Computing: 在数据源头或靠近数据源头的地方进行数据处理，而非全部传输到中心云端）时代到来，本地计算量增加，这些增加的本地计算也需要更多的云计算来整合。因此，如果你相信AI注定会爆发，那么云计算是最具确定性的投资机会之一。

从云计算行业的规模数据来看，自ChatGPT火爆以来的三年，云计算行业开启了新的增速增长。2025年，预计收入规模将达到4100亿美元，增长24%。三大领先公司——亚马逊的AWS、微软的Azure和谷歌云——将以更快的速度增长，整体增速达到27%。不要认为20%的增长不如过去十年，这是规模效应的自然结果。在如此庞大的体量下，实现加速增长已属不易。

行业增长的前瞻指标：企业投资

作为投资者，我们分析行业增长时，最重要的不是看其收入，因为收入是滞后指标，它已经反映了现实。我们应该关注的是企业的投资，这是前端指标。作为企业管理领域最有经验的内部专家，如果他们敢于砸钱，往往意味着行业未来有更大的增长潜力。

下图显示了几大云计算巨头的投资前瞻线。虽然Meta不是云计算巨头，但它也自建数据中心并为其开源AI模型提供算力，其逻辑是相同的。可以看到，所有这些科技巨头都在快速增加投资，这意味着行业未来仍有增长和释放的空间。因此，我们说在AI时代，云计算公司将是一个非常确定且前所未有的领域，这绝对是当前美股AI赛道上一个非常稀有的机会。对于云计算本身而言，过去十年企业上云的趋势依然存在，现在又增加了AI的新动能，云计算公司的投资价值显然又提升了一个维度。

云计算行业格局的微妙变化

有人可能会说，云计算行业并非新事物，不就是那几个巨头吗？随便找一个最强的投资不就行了？然而，最近行业发生了一些结构性变化，恐怕会彻底颠覆整个行业的投资逻辑。

首先，我们来看全球云计算市场的份额图。最大的三家就是我们前面提到的亚马逊AWS、微软Azure和Google Cloud。它们分别占据了30%、21%和12%的市场份额。这种格局在过去十年中虽有波动，但变化不大，前三强的格局非常稳定。

再来看这三家公司的收入和收入增长情况。AWS作为行业龙头，近两年增速保持在18%左右，非常稳定，未来可能也将维持不变。老二Azure的增速则超过35%，并且还在加速，上个季度达到了39%，未来仍能保持这种高增长。老三Google Cloud虽然体量较小，但增速也不慢，能达到30%，未来基本维持这一水平。

最后，我们来看看这三家公司未完成订单的情况。如果说收入是已实现的增长，那么未完成订单就是它们未来的增长潜力。可以看到，AWS的增速正在放缓，尽管近两个季度有所回升，增速达到25%，但其回报比仅增加了600亿美元，处于历史低点。老二Azure则表现最为亮眼，2024年之后触底反弹，同比增长了37%，环比大涨了530亿美元，远超所有同行。老三Google Cloud的表现也不错，目前增速37%，创下了三年来的最高水平。

总体而言，所有这些数据，抛开它们之间的差异，我们可以清楚地看到，整个行业在2024年之后都加速了。这与我们前面分析的行业趋势一致。但更重要的是，这三大巨头正在发生一些微妙的变化。今天的重点就是找出这些变化背后的深层原因，从中找到云计算行业未来的真正机会、新的投资逻辑以及隐藏在背后的风险。

产能瓶颈与微软的先发优势

要找出行业变化背后的深层原因，最好的方法就是对这些科技巨头进行横向比较。由于Google Cloud泄露的数据太少，我们先比较AWS和Azure，然后再与谷歌进行比较。从前面的数据集中，我们可以清楚地看到，AWS的增速有些乏力，但仍在缓慢增长。而Azure不仅增速更强劲，在增量方面也超越了AWS。这并非技术问题，而是两家公司在发展上出现了实质性差异。

那么，为什么会发生这种情况呢？最直接的原因是产能。过去两年，AI的爆发实际上冲击了所有的云计算公司，因为计算需求增长过快，而新的数据中心扩充算力并非易事。因此，这些云服务提供商一直无法满足如此巨大的市场需求，都面临着产能问题。然而，微软在数据中心这个业务领域是第一个也是最激进的。从其资本支出（Capital Expenditure, CapEx: 企业用于购买、改进或维护固定资产（如厂房、设备）的支出）可以看出，微软在两三年前就开始增加资本支出，这是所有科技公司中动作最快的。在接下来的几年里，其增幅也是所有科技公司中最大的。这使得微软拥有了率先释放产能的优势。

微软本身不会披露其GPU（Graphics Processing Unit: 图形处理器，常用于并行计算，是AI训练的核心硬件）算力释放的状况，但我们可以通过一些迹象来判断。因为仅仅购买GPU并不意味着这些GPU算力就能被使用，但一旦真正开始使用，财务端就会体现出折旧成本的增加。下图是微软折旧表现的汇总。可以看到，近两个季度，该公司的折旧成本大幅增加。这可能意味着该公司最近释放了大量算力，或许这也解释了该公司近两个季度业绩的加速增长。

反观AWS，其节奏则慢得多。不仅一开始就慢，甚至最近的算力投入还在下降。从下图中可以看出，该公司最新的投资放缓至仅16亿美元。要知道，与微软主要面向公共云不同，亚马逊还需要兼顾电商业务。这16亿美元中可能有很多基础设施投资用于电商，真正投入到数据中心的可能没有这么多。但至少我们现在可以看到，亚马逊的产能问题显然更为严重。在产能集体受限的阶段，谁能率先释放更多产能，谁就更有可能带来更好的增长，而微软显然走在了前面。

AI大模型：重塑行业格局的关键

既然产能是问题，那是否意味着未来当大家解决了产能问题后，三足鼎立的格局就能恢复呢？不，产能只是短期限制，一个长期变化将永远影响行业的格局。要理解这一点，我们必须深入探究。

下图是微软核心Azure业务与亚马逊AWS整体业务的对比。微软Azure分为核心Azure和AI Azure。我们之所以将核心Azure与AWS整体进行比较，是因为它们的业务性质基本相同，主要都是提供传统的公共云服务。至于AI Azure的细节，我们稍后再谈。

先看数据。可以看到，如果只看传统云服务，实际上AWS和Azure是相同的曲线，不仅趋势一致，增速也相近。而且不要忘了，AWS本身的体量更大，因此从数据来看，如果这种趋势要维持下去，AWS的领先地位其实很难被撼动。从定义上也是如此。根据我的研究，AWS在传统云计算领域拥有巨大优势。Azure的优势主要在于微软与大公司的连接，而AWS的优势在于其真正易用，拥有最专业、最全面的云兼容基础设施。我认为，越是中小企业，越是倾向于使用AWS的云服务。我的技术团队普遍认为AWS比Azure更好用。我不是技术人员，但如果你了解技术，请在评论区留下你的反馈。

所以，如果只看传统云服务，AWS的领先优势依然非常明显。这也是过去十年三足鼎立格局如此稳定的原因。但随着时间的推移，你会发现传统云服务的增速已经开始放缓。现在，尽管行业仍在增长，但已经度过了增长最迅猛的阶段。而此时，一个世纪性的变化出现了——那就是AI。

微软的AI独家优势：OpenAI的“飞轮效应”

在视频开头，我们分析了AI是人类计算产业的全面激励，而其根源在于大语言模型的应用。在大语言模型（Large Language Model, LLM: 一种基于深度学习，能够理解和生成人类语言的人工智能模型）方面，微软背后是著名的OpenAI（一家人工智能研究和部署公司，开发了ChatGPT系列大模型）。微软与OpenAI的合作将持续到2030年。在此过程中，OpenAI的模型训练离不开Azure，其他人要使用OpenAI的算法也需要使用Azure。

最关键的是，微软Azure拥有OpenAI的独家API（Application Programming Interface: 应用程序编程接口，允许不同软件之间进行通信和数据交换）调用权。这意味着，企业如果想在云服务上调用GPT模型，只能在Azure上使用。这使得Azure在AI应用层面形成了入口垄断。微软可以利用这种独特的API使用权，将所有想使用OpenAI技术的企业客户牢牢锁定在自己的生态系统中。这些客户不仅会使用AI模型，同时也会从Azure购买其他云服务。这形成了一个强大的飞轮效应（Flywheel Effect: 指企业通过一系列相互关联的良性循环，不断积累优势，从而实现持续增长的现象）：OpenAI越强大，Azure的客户群体就越大；反之，OpenAI的进入壁垒就越高，那么微软在云市场的地位就越稳固。

AWS与Anthropic：非独家合作的挑战

另一方面，AWS背后也有一个大模型公司，叫做Anthropic（一家人工智能安全和研究公司，开发了Claude系列大模型）。Anthropic的Claude模型被认为是市场上第三大模型，仅次于ChatGPT和Gemini（谷歌开发的多模态大型语言模型）。但它更专业，主要在编程领域。而且由于缺乏整体用户体量，潜在用户数量会少得多。最重要的是，AWS与Anthropic的合作并非独家。Claude在AWS和Google Cloud上都有API接口。即使在编程领域，AWS也面临被分流的风险，无法对用户形成任何绝对的锁定作用。

从数据来看，2025年最新一个季度，AI Azure的收入已达到40亿美元，并保持了100%的增速。更重要的是，我们还看到了AI本季度给Azure云带来的外部效应。我们刚才展示了核心Azure与AWS的对比图，当时我故意去掉了最新一个季度的数据，而情况会完全不同。可以看到，最近一个季度核心Azure云也受到了快速增长的影响。管理层表示，这是因为SAP用户上云带来的增长。要知道，SAP（Systems, Applications & Products in Data Processing: 一家德国软件公司，其企业管理软件被广泛应用于大型企业）客户都是像巨头这样的大型企业，这些公司一直都有自己的本地数据中心。而这次上云选择Azure，很大一部分原因也与Azure的AI服务有关。

另一方面，AWS尚未披露AI收入规模，但预计不会超过5%。这可以从Anthropic和OpenAI的收入对比中看出。Anthropic今年第二季度收入不足1亿美元，与OpenAI每年12亿美元的收入存在巨大差距。此外，Anthropic使用的算力不仅依赖AWS，谷歌也分担了一部分。因此，现阶段的AWS仍然是基于传统云计算的商业模式。

所以你看，Azure和AWS在计算收入增速差异的表面原因，看似是产能限制，实际根源却是OpenAI和Anthropic这两家AI模型公司能力上的差异。Azure依靠OpenAI的合作，一方面从OpenAI获得了大量收入，另一方面也依靠OpenAI绑定了更多企业用户，让他们不得不选择Azure并持续消费。可见，AI给Azure带来的提升是全面的。虽然AWS也与Anthropic合作，但规模远不及OpenAI，且合作并非独家。因此，AWS不仅在收入和流量上需要与Google Cloud分享，对客户也没有绝对的绑定信心，自然也无法吃到如此多的AI红利。这或许也是AWS在资本投入上不够积极的原因，因为它尚未看到足够确定的AI需求。

因此，在AI时代，谁拥有最强大的AI模型，谁就拥有云计算增长的核心动力，而微软正处于领先地位。

谷歌云的潜力与挑战：Gemini与AI生态系统

既然谈到大模型的重要性，就不能绕开拥有Gemini（谷歌开发的多模态大型语言模型）的谷歌。谷歌Gemini的能力在过去两年中快速提升，在许多领域已能与ChatGPT相媲美。如果我们的商业逻辑成立，那么Google Cloud是否也值得期待呢？

由于谷歌公司的重心仍在其搜索和广告业务上，Google Cloud泄露的数据远少于上述两家公司，所以我们只能从某些角度进行分析。从客户结构来看，Google Cloud主要有三类用户：第一类是像苹果（Apple: 全球知名科技公司）这样的超大型客户；第二类是沃达丰（Vodafone: 英国跨国电信公司）、美国职业棒球大联盟（MLB: Major League Baseball）等传统行业的大客户；第三类也是最重要的一类，它们是新兴的AI企业。根据谷歌自己的披露，近90%的AI独角兽公司和超过60%获得投资的AI初创公司都是谷歌的客户，这其中就包括Anthropic和Perplexity AI（一家基于AI的搜索引擎公司）。

为什么谷歌能够吸引AI初创公司呢？这里的逻辑与微软完全不同。微软更像是“挟天子以令诸侯”，通过OpenAI来绑定客户；谷歌则更像“刘备”，依靠软实力来吸引客户。因为谷歌很早就布局了专为AI设计的芯片算法，也搭建了像TensorFlow（谷歌开发的开源机器学习框架）这样的开源平台。在大模型尚未爆发时，谷歌就已经是AI家族的领导者。所以现在许多AI初创公司已经在谷歌生态系统中多年，自然对谷歌有更多的信任。

我们知道，当前市场上的AI应用公司尚未完全成功，因此它还不能真正满足算法的需求。但要知道，未来必然属于AI应用层公司，所以这股力量可能会成为冲入市场并颠覆现有云算法的奇兵。但这并不意味着谷歌现在不值得关注。事实上，谷歌在云业务上取得了很大进展，并看到了很多变化。例如，今年5月，谷歌已与OpenAI达成合作协议。OpenAI过去一直单独使用Azure提供算力，现在也开始使用Google Cloud的算力。9月底，Google Cloud与Meta（Facebook母公司）签署了一份为期六年、价值100亿美元的协议。Meta过去主要依赖AWS和Azure，现在首次将部分核心算力转移到Google Cloud。

这里有一个有趣的现象，OpenAI选择与谷歌云合作，这有点令人玩味。从OpenAI的角度来看，它宁愿选择与直接竞争的谷歌合作，也不与毫无利益冲突的AWS合作。这是否意味着AWS在AI云服务方面确实不够出色呢？

总体而言，我认为Google Cloud的潜力最大，尽管目前技术含量不是很高。因为它不仅拥有不逊于GPT的Gemini，还拥有最好的AI应用生态系统。然而，从现实角度来看，这种潜力尚未达到真正转化为业绩的时刻，投资者仍需耐心等待。

AI重塑云计算：投资机遇与风险

云计算行业的发展不难发现，传统企业上云的趋势已经度过了增长最迅猛的阶段。如果没有AI的横空出世，这个行业可能会逐渐走向成熟，失去高增长带来的韧性。AI的到来彻底改变了整个行业的投资逻辑。在我看来，AI时代带来的云计算需求比互联网时代更高、更持久。而且这种需求不像AI应用那样是“镜花水月”，它是现在就能实际转化为业绩的一种需求。无论是现阶段大模型的发展，还是未来AI应用的爆发，抑或是最终边缘AI的兴起，云计算都扮演着不可或缺的角色。因此，它也是我认为现今美股市场上极为罕见的、兼具确定性和增长的AI投资机会。

但与此同时，AI也彻底打破了此前稳定的行业格局。现阶段，决定云计算行业增长的关键不再仅仅是技术和规模，而是所有公司所依赖的大模型。大模型不仅能为云计算带来巨大的计算需求，还能作为杠杆，驱动云服务提供商的增长和客户粘性。因此，它已成为左右现金流和计算格局的主要赢家。

现在，OpenAI在微软背后，Gemini在谷歌背后，而AWS则是一个松散的Anthropic。三巨头的地位和路线图清晰可见。三巨头中表现最好的显然是微软。它基于目前最强大的大模型ChatGPT，并且独家合同到2030年才结束。在此过程中，微软的增长将得到更强的保障。而且该公司率先发力解决了产能瓶颈，并开始改变其市场地位。在我看来，如果微软保持这种趋势，Azure很可能在一年内超越AWS，成为行业老大。

但作为投资者，你必须知道微软一直是一只“半死不活”的老虎。它不同于其他公司，有一点优势就大肆宣传其股票。微软往往会刻意隐藏自己的锋芒。在这次财报潮之后，微软管理层特意强调这种增长与AI无关，但我们刚才分析过，这绝非事实。但微软为什么要这么说呢？这与该公司的历史有关。2000年，微软经历了一场长达十年的反垄断调查，股价也因此沉寂了十年才恢复。从那时起，微软就学乖了，积极降低利润，避免引人注目。现在也是一样，如果微软大肆宣传AI，就不可避免地会再次受到监管。毕竟，与OpenAI的独家API协议确实存在垄断风险。另一方面，这种风格对投资者来说是最好的机会。因为那些被管理层刻意压制的公司，微软的这种风格很容易让其股票被低估，这也给我们长期投资者带来了更好的安全边际。

另外两家公司则各有问题。AWS在AI上的布局太晚，且不确定性高。现在它仍面临产能不足的问题。如果下半年产能有所改善，那么业绩可能会得到释放。但AI布局的问题无法解决，长期投资价值始终令人担忧。而谷歌则存在管理层重心不明的问题。现在管理层的重心放在Gemini上，这本应如此，毕竟Gemini的问题解决了，其他问题，无论是搜索还是Google Cloud，都能迎刃而解。但Gemini需要很长时间才能真正反哺Google Cloud。云计算的增长不仅仅是技术那么简单，它还需要大量的运营，而谷歌的资源并不在此。所以谷歌的投资逻辑在于Gemini，而不在Google Cloud。此外，该公司的真正潜力尚未到来，我们也不知道何时会到来，这给我们投资带来了更多难度。所以，如果让我选择，我仍然会选择微软。

最后，我们必须清楚，AI改变云计算不仅是行业的机会，也带来了整个行业的风险。正因为现阶段大模型是最关键的竞争点，反过来也说明行业的格局过于依赖大模型。此前三足鼎立的格局之所以稳定，是因为每家公司的成功都依赖于自身的技术特点和规模效应。但现在竞争力却依赖于外部，每家公司的风险也随之增加。现在是OpenAI领先，但未来谁会是最终的领导者？没有人知道，甚至这些云巨头自己也不知道。这种风险是我们所有投资者都必须承担的。