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作者：右侧玩家
来源：雪球
这两天北美AI最强和最热的毫无疑问是微软和亚马逊，两家相继公布了超出预期的财报，股票都大涨，也给前一段时间弱势的AI产业带来了新的生机。
具体数字就不细说了，比较关键的在于云厂商财务模型的可持续性得到了验证。
北美AI产业链的整体收入严重依赖于几大云厂商（亚马逊、微软、谷歌）的CAPEX投入，7月AI产业链的弱势就来源于市场担忧云厂商的投入越来越大，自由现金流已经无法覆盖投入，未来的投入很有可能会大幅下降。
针对这个担忧，微软和亚马逊的财报都给出来了漂亮的答案，尤其是亚马逊。它的云业务不仅收入大涨，而且同时实现了利润率的大涨。在上半年硬件（主要是存储）成本大幅上升的情况下，尤为难得。
根据亚马逊最新的财报数据，它的算力投资回本周期不到3年。按照服务器等核心硬件当下5年的折旧年限来说，只需要略超过一半的时间就能收回投资，剩下的两年多时间里能够给它带来巨额的利润。而且，我们都知道，硬件5年之后并不是不能使用了，这些已经折旧完成的资产还会持续带来利润。
因此，资本市场不再担心自由现金流了，即使亚马逊的自由现金流为负，股价仍然大涨。不仅微软和亚马逊的股价大涨，而且把谷歌也给带起来了。
还有一点，云厂商的收入不再严重依赖于OpenAI、Anthropic等少数大模型厂商（微软财报验证），收入更加多元化，这也显著降低了云厂商的风险，提高了业务运行的可持续性。
走到这里，AI产业的叙事开始发生变化了，从最初的FOMO引发的投入（必须要有自己领先的大模型），逐步转向健康可持续的运营，当然这是一个好的变化。这个变化带来的直接结果是，AI产业整体利润的重新分配。
之前AI产业的利润主要都流向了上游的硬件厂商，那么未来将更多的流向中游的云厂商/算力租赁（云厂除了自建算力之外，也有大量的算力租赁）和下游的应用。
KIMI K3的出现，使得开源大模型的性能与顶尖闭源大模型的能力相近，使得用户又多了一个选择。大模型之间的竞争，首先利好的就是云厂商。训练大模型需要使用云厂商/算力租赁的算力，大模型投入商用之后，终端用户使用大模型也离不开云厂商的算力。
按照目前的情况推测，未来最终留下来的大模型可能是北美和我们这边各3家左右，闭源大模型和开源大模型共存。这样的竞争格局，使得云厂商/算力租赁长期处于一个比较有利的位置。
目前，北美那边已经开始交易AI产业整体利润重新分配，云厂商/算力租赁重新估值。我们这边目前跟进的还不够，不过相信也会很快了。
对应到我们这边来说，当下的核心还是在算力，尤其是高端算力，这是最缺的。所以在中游的云厂商/算力租赁环节，被验证过的可以稳定获取英伟达高端算力的厂商就那么几家，存在价值重估的机会。中游的其他的核心厂商，包括AIDC、CDN这些同样也会受益于这次的产业利润重新分配。
再说一下应用，这次的利润重新分配肯定也是利好应用的。应用的关键在于，除了Coding之外的其他应用领域的ARR还太小，各家也都在做各种尝试，也希望能够尽快找出下一个应用增长点。在没有确定的细分领域应用爆发之前，利润的重分配只能继续流向大模型厂商，而没有办法定向到应用厂商。
总结一下，AI产业链利润的重新分配过程已经开始了，产业链的利润从主要流向上游的硬件，开始流向中游的云厂商/算力租赁和下游的应用。在这个重新分配的过程中，现在和将来都确定受益的是中游的云厂商/算力租赁，应用目前处于期权阶段。
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