美国人工智慧（AI）算力租赁市场正出现明显的价格落差，短期现货租金远高于长期合约价格，反映大型云端业者对算力的迫切需求，也凸显市场供需失衡的现况。不过，随着资料中心与算力基础设施加速扩张，当前高昂的租赁价格能否持续，已成为市场关注焦点。

高盛分析指出，每吉瓦（GW）AI算力的年化收入，短期现货租赁约为400亿至500亿美元，长期合约则约为200亿至300亿美元。

相较之下，超大规模云端服务商自建算力的损益两平门槛约为每吉瓦每年120亿美元。

高盛认为，Google(GOOGL-US) 等大型云端业者之所以愿意支付高额溢价租用算力，主要是因为自建产能尚未跟上需求。

一旦自建资料中心陆续投产、供给瓶颈缓解，现货市场的稀缺溢价便可能消退，超算云业者的收入与获利也将面临压力。

AI算力现货租金每吉瓦年化最高500亿美元

从近期合约来看，高价租赁并非个别业者的特殊现象。高盛指出，SpaceX过去一季宣布两笔新的算力托管合约，并表示相关合约采用每吉瓦300亿至500亿美元历史议价区间的高端价格。

其他超算云业者的合约价格同样居高不下。

Nebius(NBIS-US) 今年8月披露，第三季短期算力合约的价格约为每吉瓦400亿至500亿美元；CoreWeave(CRWV-US) 近期短期合约则约为400亿美元。

IREN披露的近期三年期合约价格超过200亿美元，洽谈中的合约约为250亿美元，Nebius的长期合约价格也落在200亿至250亿美元区间。

德意志银行分析师Edison Yu进一步拆解SpaceX各项合约的GPU使用时数价格，估算Google与Reflection AI的合约约为每百万瓦（MW）5,000万至5,100万美元，另有两家未具名客户约为6,000万至6,100万美元，换算后最高达每吉瓦610亿美元，GB300晶片的每小时租金则接近14美元。

然而，短期现货价格约为长期合约的两倍。

在大宗商品市场，当短期价格高于长期价格时，通常称为「逆价差」（Backwardation）。这种现象可能反映市场认为目前的供应短缺具有阶段性，而非永久性的结构问题。

企业愿意为短期取得算力支付额外费用，也显示其急于满足当前需求，却未必愿意以相同价格承诺长期采购。

高盛估算，超算云业者建置每吉瓦算力的全包资本支出约为420亿美元。若以每年400亿至500亿美元的现货租赁收入计算，理论上约一年即可回收建置成本；即使采用每年200亿美元的长期合约价格，也约需两年。

不过，高盛特别提醒，多数托管合约允许双方在90天内取消，因此若直接以目前价格推算至合约原定到期日，可能高估实际可实现的收入。

高盛估算：大型云端业者每吉瓦年收入门槛约116亿美元

高盛科技分析团队先前针对大型云端业者的AI资本支出进行回报测算，估计Alphabet、亚马逊(AMZN-US) 、微软(MSFT-US) 、Meta(META-US) 、甲骨文(ORCL-US) 及SpaceX(SPCX-US) 等六家业者，必须在2028年至2030年间累计创造约1.42兆美元的AI收入，才能让2026年至2027年的AI算力投资达到15%的投入资本报酬率（ROIC）。

换算下来，所需收入约为每吉瓦每年116亿美元。即使将ROIC目标提高至30%，并采用较高的资本支出假设，每吉瓦所需年收入仍不超过186亿美元。

相较之下，目前短期超算云租赁价格约为上述基本回报门槛的2至4倍。

这也凸显自建与租赁之间的经济效益差异。以Google为例，若以每吉瓦约450亿美元的年化价格租用SpaceX算力，成本远高于高盛估算的大型云端业者自建算力所需的回报门槛。

高盛的分析指出，云端业者愿意承担高额租金，关键在于自建产能尚未到位。但随着自建资料中心逐步扩充，企业对外部算力租赁的依赖可能下降，现货租金也将面临下行压力。

Token收入难以支撑高昂算力成本

AI算力租赁的另一项挑战，在于终端AI服务收入能否支撑高昂的基础设施成本。

摩根大通分析师Gokul Hariharan提出相对乐观的估算，认为尖端模型业者的推论业务毛利率可达60%至80%，每吉瓦算力可创造200亿至400亿美元的年化Token收入，明显高于2025年约100亿美元的水准。

但若以每年450亿美元租用一吉瓦算力，并假设算力成本占Token收入的20%至40%，业者必须创造约1,100亿至2,250亿美元的Token销售收入，才有机会覆盖算力成本并达到获利。

这相当于摩根大通乐观预测区间的约3至11倍，显示即使AI模型需求持续成长，终端服务收入也未必足以支撑当前的高价算力租赁模式。

因此，部分超算云业者的算力需求，可能并非完全来自可直接变现的付费服务，而是用于训练下一代AI模型，并仰赖后续股权或债务融资支应相关成本。

Rothschild Redburn分析师Alexander Haissl上月对CoreWeave与Nebius发布卖出评等时，也提出类似疑虑，认为AI模型训练需求能否持续，取决于外部资本是否充裕。

AI产业收入存在重复计算问题

除了算力成本与终端收入之间的落差，AI产业的收入统计方式也可能放大市场对整体商机的认知。

以企业采购AI服务为例，企业支付费用给Anthropic后，相关支出可能被纳入Anthropic的总收入；云端合作伙伴AWS或Google再将自身取得的分成计入云端收入。

若云端业者的算力不足，进一步向SpaceX或CoreWeave租用算力，后者也会将相关费用列为托管收入；而超算云业者向辉达(NVDA-US) 采购晶片时，相关支出又会成为辉达的资料中心收入。

因此，沿着AI产业链加总各家公司的收入，可能将同一笔终端支出重复计入多次，使整体产业收入看起来远高于最终客户实际支付的金额。

近期AI类股下跌，也凸显投资人对AI业者营收规模与成长速度的敏感度。《金融时报》报导，OpenAI截至9月底的年化收入约为500亿美元，低于市场先前流传的约700亿美元月度经常性收入（MRR）数字。

不过，高盛科技、媒体与电信（TMT）专家Sean Johnstone指出，Anthropic与OpenAI采用的收入认列口径有所不同。

Anthropic较接近总收入概念，将云端合作伙伴所取得的客户支出纳入收入，并将合作伙伴分成列为成本；OpenAI则较接近净收入，只计入自身取得的收入份额。

当投资人试图将OpenAI的数据调整为总收入口径时，便可能推算出更高的收入数字。高盛认为，这起事件凸显市场对私人AI公司的营收轨迹高度敏感，也反映不同公司的财务口径可能使市场比较失真。

《彭博》报导也指出，即使是500亿美元的年化收入数字，本身仍是根据较短期间的销售表现推算而来，不能直接视为已实现的全年收入。

41吉瓦算力若按现货价格计算，每年需1.8兆美元收入

高盛的测算进一步显示，目前的算力现货价格难以直接套用至整个AI产业的建置规模。

若以六大业者2026年至2027年的AI资本支出推算，并按照高盛估计的每吉瓦每年116亿美元收入需求计算，相关投资规模约对应41吉瓦的AI算力。

不同租赁价格所对应的收入需求差距相当显著：

• 依15% ROIC门槛计算：每吉瓦每年约116亿美元，41吉瓦每年需约4,700亿美元收入。
• 依长期托管合约价格计算：每吉瓦每年约200亿美元，41吉瓦每年需约8,100亿美元收入。
• 依短期现货租金计算：每吉瓦每年约450亿美元，41吉瓦每年需约1.8兆美元收入。

相较之下，市场对AI终端收入的预期仍存在明显差距。资料显示，三家领先AI实验室7月合计年化收入约为1,000亿美元；投资人Brad Gerstner认为，年底收入需要达到1,800亿至2,000亿美元，才能维持市场对AI投资的乐观逻辑。

高盛投资组合策略团队则表示，市场目前需要看到AI年化收入达约3,000亿美元的实际证据。

这些数字显示，现货租赁价格反映的主要是当前稀缺算力的边际价格，而不是整体产业大规模建置算力后，仍能持续实现的平均价格。

高盛TMT团队因此认为，未来投资回报将愈来愈取决于能否挑选出真正的赢家，而非一味持有所有与AI资本支出相关的标的。

SpaceX算力规模快速扩张，稀缺溢价恐逐步收敛

供给端的变化，可能进一步加速算力租金回归。

高盛预测，SpaceX的算力规模将从2026年第二季的1.4吉瓦，扩大至2027年底约7吉瓦，并于2028年底达到约10.6吉瓦，短短数年间扩张逾7倍。

随着SpaceX及其他业者持续扩充算力基础设施，市场供给增加可能削弱目前的短期租赁溢价。从现货与长期合约价格的差距来看，市场已反映对未来算力供需改善的预期。

不过，AI基础设施扩张能否持续，仍取决于终端收入成长是否足以支撑资本支出，以及融资市场能否继续提供资金。若算力供给快速增加，但AI服务收入未能同步成长，依赖高额租金与外部融资的业者，将面临更大的回报压力。

值得注意的是，高盛TMT团队已将甲骨文与博通(AVGO-US) 的信用利差，列为观察债务驱动AI资本支出风险的重要指标。甲骨文五年期信用违约交换（CDS）周四收于261个基点，创历史新高。