上周Amazon和UPS裁员的消息，让我对云计算产业重新审视了一遍，发现AI让其彻底变天了。
AWS占了Amazon利润的7成，在过去10年里，一直是支撑Amazon高估值的核心引擎。但实际上，随着“上云”渗透率的提升，这几年云计算产业整体CAGR已经回落到15%水平，还不及电商业务。
核心原因，是目前互联网业务的“云基础设施”，本质上都是通用CPU、存储和数据库支撑。各大厂商卖着大同小异的产品，竞争沦为惨烈的价格战。另一方面，对于企业而言，云支出只是IT预算的替代，占整体成本不到10%是常态。
一句话总结，传统云计算就是在企业10%的预算池子里刨食，天花板看得到，毫无弹性可言。
实际上，云计算的故事，在2年前已经讲到头了。
然而，大模型的横空出世，又改写了故事。
定位重构：云从成本中心转型为创新引擎
对于 OpenAI/Anthropic 这种AI创业公司而言，其核心竞争力是模型的智能水平，模型的训练和推理直接构成了产品。可以称之为MaaS，模型即服务。
云厂商不再只是出租CPU和数据库，而是直接提供预训练模型、微调平台和API接口。这意味着云的价值锚点从"资源"上移到了"智能"本身，也就是说，对企业而言，云服务不再只是成本中心，而成为产品创新引擎，可以直接创造用户价值。
这种转变不是渐进式改良，而是范式转移。既然它可以直接创造价值，那必然会重新定价。
估值重构：从PE到PS
传统云计算的估值看PE、利润率、本控制能力，而AI云估值看PS、AI收入占比、MaaS用户增速、单客户AI消耗量。
市场已经用真金白银给了响应，NeoCloud公司今年股价至少都翻了一倍。
空间有多大
A16Z的研究做过一个测算：生成式AI总收入的10%-20%最终流向云提供商。应用层公司把20%-40%的收入用于推理和微调，直接支付给云厂商；而第三方模型提供商又将一半收入投入云基础设施。这形成了双重现金流循环，让云厂商在AI价值链中的占比从20%提升至35%以上。
注意风险
Hyperscalers如Microsoft和Amazon预计2025年AI capex达3500亿美元，但回报周期长达1-2年，每年的折旧费用是实打实的。万一上层AI应用没跑出来，或者晚几年才出来，没有实际利润支撑的话，这就会变成泡沫破灭的故事。
能源消耗是另一大痛点，它影响了设备使用率，也会直接影响投资回报率。纳德拉上周的采访里承认，由于电力短缺，微软目前已经有不少闲置的GPU资源。这是很大的压力。
人才短缺和技术瓶颈同样突出。Meta花好几倍的加钱挖人，从公司运营看，都是增加了成本。将会给后面的营收的利润更大压力。
一言以蔽之，每年的费用非常高昂，需要最上层的”AI创新“的兑现，应用层和营收跑出来，否则泡沫很快会破裂。
投资建议
这场 AI 变革是长期主题投资的黄金机会，但我认为短期风险很高。
优先布局底层基础设施，确定性高，比如 Nvidia/NeoCloud；其次是中层 AI 平台与中间件，粘性强，比如 Google；暂时不考虑上层应用和模型公司，波动太大；