根据摩根大通 (下称小摩) 周三 (1 日) 发布的最新研究报告，近一年来 AI 晶片与记忆体厂商股价大幅跑赢亚马逊、微软、谷歌等超大规模云端服务商，「收益裂痕」已扩大至不可持续程度，未来 AI 行情能否延续，核心变数已从资本开支转为商业化兑现能力，AI 算力价格与大模型 Token 价格将成为观察产业链利润分配的关键指标。

长期以来，市场将云端服务供应商 (CSP) 高额资本开支视为 AI 晶片需求确定性的来源。

《彭博资讯》分析师预期，今年谷歌、亚马逊、Meta、微软、甲骨文五大 CSP 巨头资本开支合计将达 7581 亿美元，年增约一倍，2027 年进一步升至 9250 亿美元。

在此预期下，费半指树今年大涨逾 87%，记忆体 ETF 自 4 月成立以来飙涨 141%，而「科技七巨头」ETF 较年初高点回落约 7%，Meta 与微软等 AI 资本开支大户股价承压明显。

小摩认为，这种「晶片涨、云厂商跌」的分化不会长期维持，未来将沿两条路径收敛：其一为良性情境，也就是云厂商与模型公司透过提升 AI 服务变现能力来改善获利，如 Token 收费和出租算力，在整体产业链利润扩张中追赶晶片企业涨幅；其二为负面情境，也就是晶片厂商过高利润若是持续挤压下游利润率，云厂商将被迫削减资本开支，反过来冲击晶片需求，导致领涨的半导体股大幅回档。

市场担忧正逐步升温，云端服务巨头股价过去一年横盘，估值遭到压缩，股权融资成本上升，且信用利差亦高于半导体公司，债务融资成本同步走高。

更关键的是，市场一致预期云端厂商资本开支增速将在 2027 年明显放缓，从今年 100% 年增率降至 22%，随后进一步滑落至个位数。

小摩虽预测今年资本支出可达 1.15 兆美元、高于市场共识，但若增速不及预期，AI 交易恐面临股债双杀风险。

小摩也强调，后续应重点盯住 AI 算力价格与 Token 价格两大变数，算力租赁价格直接决定云端平台收入与利润率，价格越高代表商业化能力越强，越能支撑大规模资本投入，而 Token 价格则反映模型端变现效率。

数据显示，AI 算力价格在 2025 年底前承压，今年 4 至 5 月出现改善，但 6 月回落，大语言模型 Token 价格则是自 2 月底涨至 5 月底后同样于 6 月降温。这两种价格指标若能持续回升，将验证 AI 商业化正向循环，支撑产业链整体估值，反之若持续走弱，则可能触发「晶片挤压下游—资本开支削减—需求反噬」的负向循环。

分析人士指出，AI 投资逻辑正从「预期驱动」转向「兑现驱动」，投资人应降低对资本开支数字的单一追逐，转而关注云端厂商毛利率变化、算力租赁合约签约量及模型 API 收费趋势，这些微观指标将决定 AI 行情下一阶段走向。