May-akda: Fei Binjie
Source ng teksto: Alpha Engineer
Mula noong huling bahagi ng Hunyo, ang pandaigdigang sektor ng AI ay nakaranas ng isang malaking pagbaba.
Ito ba ay pansamantalang teknikal na pagbaba o signal na tumaas na ang cycle? Ito ay isang tanong na may halagang libo-libo.
Ipinaglaban ng Morgan Stanley noong July 27 ang isang 120-pahina na malalim na ulat tungkol sa tanong na ito, na may pamagat na “Playing the AI Infrastructure Dip”.
Ang ulat ay nagbigay ng malinaw na pagpapasya: ang pangunahing dahilan ng pagbabalik ay ang teknikal na mga salik, kabilang ang pagpapalaya sa sobrang posisyon, pagbabawas ng leverage sa margin trading, at pagbabalik ng momentum factor, at hindi ang pagkasira ng基本面 na lohika.
Sinuri ko nang mabuti ang report na ito at napagtanto ko ang maraming bagay; ipapaliwanag ko ang mga pangunahing punto para sa inyong lahat.
(1) Pagkabahala sa kapital na merkado: Pagbalik ng kuwento ng Tokenmaxxing?
Ang unang negatibong signal na pinapansin ng merkado ay ang pagbabalik ng kuwento ng "Tokenmaxxing".
May ilang kumpanya ang nagsimulang magtakda ng limitasyon sa budget para sa paggamit ng AI Token ng mga empleyado, na nagdudulot ng pag-aalala tungkol sa katatagan ng paglago ng kita ng mga kumpanya ng malalaking modelo.
Hindi makatotohanan ang pag-aalala na ito.
Una, ang batayan ng paggastos sa Token ng mga empleyado ng kumpanya ay napakababa, at ang ROI ay napakataas.
Ang pag-aaral ng Morgan Stanley sa malaking bilang ng enterprise-level AI application scenarios ay nagpapakita na ang average na gastos sa pagtrabaho na maaaring matipid sa bawat AI call ay humigit-kumulang $55, habang ang average na gastos para sa isang enterprise-level task na natatapos sa pamamagitan ng Agent collaboration ay tanging $2-$5, na may ROI na higit sa 10 beses.
Ang mga kasangkapan na may ROI multiplier na higit sa 10x ay hindi isang pagdedesisyon batay sa budget, kundi isang isyu ng pangunahing kakayahan sa kompetensya; ang mga kumpanya na hindi aktibong ipinapakilala ang mga kakayahan sa AI ay magkakaroon ng lalong malaking kakulangan sa kompetisyon.
Sa pangalawa, ang pag-unlad ng GPU generation ay magpapataas ng profit margin ng data center, na nangangahulugan na ang mga token ay maaaring bawasan nang malaki ang presyo sa hinaharap nang hindi nasasaktan ang profitability, at mas lalong palalawigin ang demand.
Ipinakikita ng modelong Intelligence Factory ng Morgan Stanley na ang net profit margin sa pagbebenta ng token sa data center batay sa Blackwell ay humigit-kumulang 58%.
Pagkatapos ng pag-deploy ng mga GPU ng Rubin at Feynman, tumataas ang margin ng kita sa halos 80% at 90%.
Ibig sabihin nito na maaaring bawasan ng humigit-kumulang 75% ang presyo ng Token ng Hyperscaler nang hindi nagbabago ang margin ng kita, at sapat ang espasyo para sa pagbaba ng cost curve upang makamit ang pagbaba ng presyo at pagkakaroon ng kita.
(2) Panganganak sa kapital: Kaya bang patunayan ng Kimi ang kawalan ng katwiran sa paggastos sa kapital?
Ang paglunsad ng Kimi K3 ay nagpapahalina muli sa mga pamilihan ng kapital sa isang pangunahing aksiyoma: kung ang China ay kayang magtrabaho ng mga advanced na modelo na may katulad na performance sa mas mababang gastos, magkakaroon ba ng pagbaba sa rate of return ang US Hyperscaler na naglalabas ng higit sa isang trilyon dolyar bawat taon sa AI Capex?
Ang Morgan Stanley ay naniniwala na ang ekstremong paghingi ng kahusayan ng mga kompanya ng malalaking modelo sa China at Estados Unidos ay hindi magpapababa sa pangangailangan para sa computing power. Sa kabuuan, ito ay nagpapalakas sa structural na pagtataya na "mas malaki ang pangangailangan kaysa sa suplay".
Noong ika-19 siglo, obserbahan ng ekonomista na si William Stanley Jevons na ang pagpapabuti ni Watt sa steam engine ay nagdulot ng malaking pagtaas sa kahusayan ng pagpapalit ng coal, ngunit ang kabuuang paggamit ng coal sa Britain ay tumalon, dahil sa pagiging ekonomiko ng steam engine, ito ay ginamit sa mas maraming pabrika at mina kaysa dati.
Kaya niyang isinalaysay ang kilalang Jevons Paradox: kapag tumataas ang efisiyensiya sa paggamit ng isang yaman, tumataas ang kabuuang pagkonsumo ng yamang iyon.
Ang Jevons Paradox ay magkakatulad din sa kasalukuyang alon ng AI revolution: ang pagpapabuti ng efficiency ng computing power ay bumababa sa unit cost ng Token, at ang mas mababang gastos ay nangangahulugan ng higit pang mga skenaryo, higit pang mga user, at mas madalas na pagtawag, na sa huli ay tumataas ang kabuuang pagkakagamit ng computing.
Inilah ang isang set ng datos na sinipi ng Morgan Stanley upang sukatin ang kalubusan ng hindi pagkakapantay-pantay sa suplay at demand:
Kilala ng mga tagapamahala ng Google na maaaring kailanganin ng kompanya na i-doubled ang computing power bawat 6 na buwan, o magkaroon ng pagdami ng 1,000 beses sa loob ng 5 taon.
Gayunpaman, batay sa panig ng suplay, ang CAGR ng pagbebenta ng AI chip ni NVIDIA mula 2025 hanggang 2028 ay humigit-kumulang 140%, at kahit isasama ang ganitong bilis sa loob ng 5 taon, ang kabuuang ipinagkaloob na computing power ay hindi pa umabot sa 10% ng natantiyang pangangailangan ng Google lamang.
Sa ibang salita, kahit na ang pinakamalaking supplier ng computing power sa mundo ay gumagawa nang may pinakamataas na rate sa kasaysayan, kahit ganun ay hindi pa rin makakapag-cover ng isang maliit na bahagi ng isang kliyenteng pangangailangan.
(3) Pagkabahala sa kapital na merkado #3: Nagbibigay ba ang pagtatakda sa suplay ng hard limit?
Ang ikatlong pag-aalala sa merkado ng kapital ay: kahit na sapat ang kumpiyansa sa panig ng pangangailangan, babalewala ba ng mga limitasyon sa pisikal na mundo ang pagkakadala ng infrastruktura ng computing power ayon sa pangangailangan?
Ang Morgan Stanley ay tinatawag ang mga limitasyon sa pisikal na mundo bilang 3P: People, Power, Politics.
Mga tao: Ang mga propesyonal na kailangan sa pagbuo ng data center (mga electrician, mga welder, mga plumber) ay nasa estado ng structural shortage.
Power: Ang panahon ng pagkakaroon sa queue para sa pagkonekta sa grid ay naging 5-7 taon sa ilang rehiyon, naging pinakamalaking single time bottleneck sa pagpapatakbo ng data center.
Pulitika: Ang pagtatayo ng data center ay nakakatagpo ng maraming antas ng pulitikal na pagtutol mula sa lokal hanggang sa pambansang lebel, at ang trend ay nasa proseso ng structural na pagbabago.
Sa mga nakalipas na taon, ang mga estado ay nagsasagawa ng mga maliwanag na patakaran sa pagtataguyod upang tarantahin ang mga data center, ngunit ngayon, ang trend ay nagbalik, at ang mga estado ay nagsisimula na naipagpapahinga, magdagdag ng mga kondisyon, o direktang alisin ang mga benepisyo sa buwis para sa mga data center.
Ang mga isyu tulad ng pagpapabagal sa pag-unlad ng mga data center at pagprotekta sa mga tira ng kuryente ng mga residente mula sa mga gastos sa pagbuo ng data center ay patuloy na naging bahagi ng mga platform ng mga kandidato sa gubernatorial, at inaasahang magiging mahalagang isyung pangbotohan sa eleksyon ng Nobyembre.
Sambil dito, ang pambansang antas ay nagtatangkang itatag ang pambansang "tarip sa data center".
Kinakasunduan ng House ang Ratepayer Protection Act, ang unang pagkakataon sa pambansang antas na subukang maglagay ng batas para sa paghahati-hati ng gastos sa pagbuo ng infrastruktura, na nangangailangan ng mga kompanya ng public utility sa bawat estado na isaisip ang paglikha ng "standard para sa malalaking load" upang magbayad ang mga data center para sa pag-upgrade ng grid.
Noong dating (Marso), ang Amazon, Google, Meta, Microsoft, Oracle, xAI at iba pa ay nag-sign ng Ratepayer Protection Pledge ng White House, at nagbigay ng pagsang-ayon na protektahan ang mga umiiral na konsyumer mula sa mga gastos sa infrastruktura ng data center.
Ang batas ay magiging legal na ang voluntary commitment na ito, at sa praktika ay magbuo ng isang pambansang sistema ng surcharge sa kuryente para sa data center.
Acknowledge ng Morgan Stanley ang pagkakaroon ng katotohanan sa pag-aalala, ngunit iginawian ito bilang "speed bumps" at hindi bilang mga structural barriers.
Dahil sa pagkakaroon ng panahon ng pagkakasunod-sunod sa pagkakabukas ng grid na hihigit sa 5 taon sa ilang rehiyon, at dahil sa patuloy na pagdami ng presyur sa mga data center na magbigay ng sariling enerhiya, ang paggawa ng sariling enerhiya sa lugar ay naging pangunahing solusyon.
(4) Oras ng Pwersa: Masyadong mura na arbitrage ng oras ng kuryente
Morgan Stanley ay nagbigay ng kuantitatibong pagsusuri sa kakulangan ng kuryente sa mga data center sa Estados Unidos.
Ang konklusyon ay ang paghinga ng kuryente ng mga data center sa Estados Unidos noong 2026-2028 ay humigit-kumulang 68GW, at pagkatapos ay alisin ang mga proyektong nasa pagbuo (15GW) at ang nakasignahang kapasidad ng grid (15GW), ang potensyal na kulang ay 38GW, at ang panahon ng pagkakaroon sa pila para sa pagkonekta sa grid ay umabot na sa 5-7 taon sa ilang rehiyon.
Sa ilalim ng kontekstong ito, ang Morgan Stanley ay naniniwala na ang time value ng pagkakaroon ng access sa kuryente (Time to Power) ay ang direksyon na may pinakamalaking pagkakaiba sa pagpapresyo ng merkado.
Sangat malinaw ang logika: Ang pagpapatakbo ng data center ay nakadepende sa supply ng kuryente → 5-7 taon ang pagkakaroon ng pagsasama sa grid → Ang mga alternatibong solusyon na makapagbibigay ng kuryente sa loob ng 1-3 taon ay may malaking time arbitrage value.
Dalawang pangunahing landas na "pagpapalaya sa bottleneck" na natukoy ng Morgan Stanley:
- Bitcoin mining farms: Ang mga kumpanyang ito ay mayroon nang makabuluhang kapasidad sa pagkonekta sa grid at pisikal na lupain na maaaring direkta ring i-convert para sa mga data center: 10-19GW.
- Mga solusyon sa paggawa ng kuryente na may mabilis na pag-deploy: Maaaring magbigay ng 1-3 taong kabuuang advantage kumpara sa pagkonekta sa grid, kung saan ang mga gas turbine ay maaaring magkontribyo ng 15-20GW at ang mga fuel cell ng 5-8GW.
Kahit isama ang mga solusyon sa "Time-to-Power" tulad ng natural gas turbine, fuel cell, direct supply mula sa nuclear power plant, at conversion ng bitcoin mining farm, mayroon pa ring approximadamente 1GW net gap sa medium scenario, at lumalaki ang gap hanggang 11GW sa pessimistic scenario.
Sa ibang salita, ang pinakakakulangan ng Hyperscaler sa kasalukuyan ay hindi ang Capex, kundi ang pisikal na espasyo na may available na kuryente, o “Powered Shell”.
Naniniwala ang pag-aaral ng Morgan Stanley na ang kasalukuyang merkado ay hindi sapat na pinagbibilang ang mga katungkulan na Powered Shell Provider.
Para masukat ang pagkamaliit na ito, ginamit ng Morgan Stanley ang tradisyonal na PPA para sa renewable energy bilang pang-reference na batayan, tulad ng makikita sa tsart sa ibaba:
Kasalukuyang nasa presyong $2-4 ang EV/Watt ng mga Powered Shell Provider tulad ng TeraWulf, Cipher Mining, HUT 8, Riot Platforms, Applied Digital, at Galaxy Digital.
Batay sa referensya ng 20-25x EV/Watt ng mga matatag na operator ng data center tulad ng Equinix at Digital Realty, ibinigay ng Morgan Stanley ang target valuation na 15x EV/Watt na may discount para sa mga kompanyang nagpapalit.
