8月21日消息，摩根士丹利最新报告指出，AI推理不仅是一场技术革命，更是一门可以精确计算且回报丰厚的生意。

报告对标准的「AI推理工厂」进行建模，发现无论是英伟达、Google、亚马逊，还是华为的芯片，都能取得可观利润，平均毛利率超过50%。

报告显示，英伟达GB200以近78%的利润率稳居榜首；Google自研的TPUv6epod利润率为74.9%；亚马逊的AWSTrn2UltraServer与华为的升腾384分别达到62.5%与47.9%的利润率，实现「稳赚不赔」。

摩根士丹利指出，这些数据显示，AI推理芯片不仅可量化计算，其商业模式的可预测性与高回报，使市场竞争愈加激烈。

然而，并非所有芯片厂商都能盈利。AMD的MI300X与MI355X平台在AI推理场景下录得严重亏损，利润率分别为-28.2%与-64.0%。报告分析，核心原因在于高成本与产出效率失衡。

摩根士丹利测算，一个MI300X平台的年度总拥有成本高达7.74亿美元，虽与英伟达GB200平台的8.06亿美元接近，但在未来AI市场的推理任务中，其token产出效率带来的收入远不足以覆盖成本。

报告指出，未来AI战场竞争的核心不仅在芯片本身，而在于技术生态建设与下一代产品布局。

非英伟达阵营中，以AMD为首的厂商力推UALink标准，强调低延迟对AI性能的重要性；博通等厂商则主张采用更开放、灵活的以太网方案。这场「连接标准之战」的胜负，将决定谁能建立与英伟达NVLink抗衡的开放生态。

与此同时，英伟达以清晰的产品路线图巩固领先地位。报告提到，其下一代平台Rubin预计于2026年第二季度量产，并在同年第三季度开始大规模服务器出货，为竞争者设下高门槛。

总结而言，摩根士丹利的报告为狂热的AI市场注入理性。它证明，AI推理芯片不仅是一场技术革命，更是一门高回报生意，为全球决策者与投资者在算力与芯片投资提供重要参考。