微软、亚马逊、谷歌，三大云公司该买哪个？整个行业被大幅低估！机会将出在哪里？
1小时前
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过去这半年里，整个AI的投资逻辑出现了很大的变化。年初那会儿，市场还在吵AI 有没有回报，是不是又一个泡沫。结果这两个月，Anthropic的收入暴增，情绪一下就调转了过来。而绕了一圈之后，问题又回到了之前讨论的算力上。因为收入快速赶上来的Anthropic发现，很多客户因为算力不足的问题而服务不上，逼得他们偷偷砍算力，或者悄咪咪地涨价。于是乎，对算力的需求，又一次成了市场最关心的事。
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过去这半年里，整个AI的投资逻辑出现了很大的变化。年初那会儿，市场还在吵AI 有没有回报，是不是又一个泡沫。结果这两个月，Anthropic的收入暴增，情绪一下就调转了过来。而绕了一圈之后，问题又回到了之前讨论的算力上。因为收入快速赶上来的Anthropic发现，很多客户因为算力不足的问题而服务不上，逼得他们偷偷砍算力，或者悄咪咪地涨价。于是乎，对算力的需求，又一次成了市场最关心的事。
那算力这块，什么是最好的投资标的呢？三大云计算肯定是首选，它们业绩增速快，估值也合理。我们之前一直也说，这三家云公司都值得关注。不过，进一步去思考，这三家云公司还能不能分个高低呢？它们各自的投资逻辑有什么不同呢？老实说，和几年前都是一套路子不太一样，三家公司的打法开始有了一些差异化。也因此，它们的投资逻辑也有一些差别。那么今天，咱们就来对这三大云公司做一个深度的拆解，相信看完这期视频过后，你会知道它们各自的投资逻辑，以及哪家公司是最适合你的了。
基本情况
咱们不妨先从最近这一次财报的表现开始看起。下图就展示了三大云公司一季度收入的情况，可以看到，三大云基本都维持了高增长。谷歌的63%最为亮眼，超过了市场预期的60%；微软的Azure仍然维持在40%上下，虽然比预期高，但环比没有明显加速；亚马逊的AWS环比是在提速的，只是28%还是比市场预期的30%差了一些。
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不过即便收入已经来到这个份上了，市场还是觉得不够，因为这段时间几家云的资本开支猛加，就是希望能从这里获得回报。那既然你那边花钱花得这么猛，这边的胃口必须要变大一些了。所以市场对这些数据相当敏感，要求也特别高。
而且，不仅对收入要求高，甚至还开始看起利润率来了。下图是我总结的，过去近三年来，三家公司云业务的营业利润率表现图。可以看到，这三家云公司的利润率走势确实很不一样。这其中，微软由于没有单独披露Azure利润率，只披露了intelligent cloud，智能云业务，所以我们只能用智能云这部分。由于智能云的大头是Azure，所以还是能看出个大概。
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简单来说，微软的营业利润率，在过去几个季度一直向下走；而AWS在25年二季度见底后慢慢回升；谷歌的GCP，也就是谷歌云最为亮眼，一路向上。当然，谷歌云收入规模最小，所以达到盈亏平衡点之后，营业利润率会上得非常快。这个趋势在AWS和微软智能云上之前都有出现过，后面我们就不分析这点了。
三大公司对上下游议价能力应该差不多，包括数据中心的能源、产品组合、连会计上的折旧方法都接近。那真正拉开差距的点在哪？接下来就看几个最不一样的地方。
大模型
要说三家公司最大的不同，那应该就是相关的大模型了。谷歌手里有自己的Gemini，能直接拉动谷歌云；同时由于它是Anthropic早期的投资人，所以谷歌云跟Anthropic也有合作。微软在26年之前一直跟OpenAI独家绑定，但去年底解除独家之后，也接入了Anthropic。亚马逊跟微软差不多，一开始只有Anthropic，后来也跟OpenAI合作。
所以这么看来，三家云计算现在都是脚踩两条大模型的船。而从最新季度的backlog来看，AWS对于这两家的分布最为均衡，OpenAI和Anthropic的订单大概一半一半；谷歌云嘛，大头肯定还是供自己的Gemini，但给Anthropic的量也不小，而这里头可能更多来自它的自研芯片，这点稍后再聊；微软的话，主要绑定的还是OpenAI， Anthropic虽然有，但毕竟才刚起步，所以占比很小。
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考虑到目前Anthropic的财务状况要相对更好一些，谷歌这边的客户风险其实是相对较低的，其次是亚马逊，微软这边的风险会比较大一点。但反过来，如果OpenAI能够不断证明自己，那么微软的上涨潜力也会更大。至于这些对于投资者来说都意味着什么，我会在最后做一个系统性的总结，这里咱们先move on去讨论第二个不同，商业模式。
商业模式
三家云计算公司，他们的商业模式，或者说业务，都是以IaaS为主。IaaS全称是基础设施即服务，Infrastructure-as-a-Service。简单理解就是，云厂商把数据中心里的服务器、存储、网络这些底层基础设施变成可以按需租用的资源，客户不用自己去建数据中心，只需要给云服务公司交租金就行。这种"包租婆"式的生意，前期资本开支很重，可一旦规模起来，就是粘性极高的现金牛。过去十年，三家的核心收入基本都是这个IaaS模式。
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到了AI时代，面对OpenAI和Anthropic这样的大模型公司，云计算公司最简单的商业模式是延续 IaaS 思路，把装满GPU的服务器租出去。让大模型公司或AI native小公司自己部署模型和运营。三家云计算公司一开始走的都是这条相对简单的路。
微软
在这其中，微软走得最快。从2019年起，累计往OpenAI投资了130多亿美元，换来股权和模型的独家使用权。Azure卖给OpenAI的算力，也几乎都是以长达三年五年的合同形式。所以本质还是收一笔超长的租金，仍然是IaaS模式。最新财报里可以看到，光OpenAI一家的积压订单就有2800亿美元，差不多是Azure全年收入的2.5倍。另一家跟OpenAI合作有同样规模订单的，就是甲骨文，合同订单达到3000亿美元，商业模式跟微软一模一样。
纯IaaS这条路，优势是订单确定性高，通常一签就锁定了未来五年的收入。而GPU生命周期也就是五六年，把GPU的生命周期都签给了一家公司，某种程度上也是转移了GPU的风险。但缺点也很明显，资本开支的方向需要云厂商自己提前两三年判断。22年跟OpenAI初步合作之后，微软抢在谷歌亚马逊前面加大投入，Azure才有了23年的加速。可判断总有看走眼的时候。微软在2024年底放缓了数据中心建设，威斯康星州那个大型AI集群进度远低于预期，导致26年以后的产能扩张很少。要继续给客户做服务，就只能去Neocloud租数据中心了。所以从25年下半年起，微软跟IREN、NBIS、CRWV都签了合作，来迅速弥补需求。然而Neocloud的价格调整得很快，现在，数据中心的需求很旺盛，租金就变得很贵了，而这就导致了微软云的利润率承压。
谷歌
谷歌的情况就有些不一样了。因为它有自己的大模型Gemini，所以Gemini会拉动自己谷歌云的收入。只不过，谷歌财报上披露的谷歌云利润率，某种程度上是被美化过的。这跟它的统计口径有关。在谷歌一季度10Q的第34页写着这么一段话，它的意思是，公司对于AI模型的研发支出，包括DeepMind团队的薪酬、训练用的算力成本，都不会算在谷歌云里。也就是说，Gemini带来的API收入，会算作谷歌云的收入，但训练的成本，是不会算在谷歌云的头上，而是摊在整个谷歌公司身上。
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赚钱的时候全算你的，花钱的时候要全公司一起分，这么一腾挪，谷歌云的利润率自然就拉高了。所以啊，它真实的利润率应该是会比财报上看到的要低一些。具体低多少，我们也无法做测算，不过好在，趋势向上这个逻辑肯定是没问题的。
除了训练成本在会计报表上摆放的位置不同，谷歌的商业模式其实跟Azure的IaaS没区别，也是大合同超长时间租赁那一套。咱们就不再展开了。
亚马逊
最后聊聊亚马逊，亚马逊的AWS同样是IaaS，但它在Bedrock这个API平台上，有很大的不一样。Bedrock把Anthropic的Claude模型上架，AWS负责把模型卖给自己的企业客户、提供算力，然后从每一笔token交易里抽一笔分成。
会计上，模型的销售方还是Anthropic，按全额确认收入，但AWS能从Anthropic头上收两笔钱。一笔是基础设施费，这是IaaS模式下固定的租赁费。但更关键是另一部分，收入分成，这个是只有AWS才有的。简单来说就是，Anthropic通过AWS卖出去的收入，它还分一部分给亚马逊，根据业内人士指出，这个比例在40%以上，还是在扣掉基础设施费用后的表现。
而这块收入对于AWS来说很重要，因为目前，Anthropic贡献了Bedrock超过80%的业务量，所以整个分成带来的收入相当可观。不仅如此，这部分和传统收租金不同，它没什么额外成本，利润率非常高。
这里我们不妨参考Semi-Analysis的测算。它们发现，AI在AWS总收入里的占比，已经从24年一季度的2%，提升到现在的10%，而这其中，Bedrock又占了AI部分的近40%，也就是说，Bedrock大约占AWS总收入的4%。大家可别小看这4%，它可是过去一年， AWS收入增速从不到20%，上升到现在28%的关键推手。更重要的是，这部分的增速非常快，一季度环比增长了170%，照这个速度下去，很快就能把AWS的增速推升一个大的台阶。另外，它还贡献了AWS毛利润增量的30%，这对于亚马逊这家长期做低利润率业务的公司来说，就更显价值了。
所以考虑到Anthropic现在的收入增速如此惊人，相信很快就会带动起整个AWS的收入和利润双增长。我认为相当值得期待！
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看到这里你可能会好奇，这么好的合约，为什么微软和谷歌没有签到呢？其实啊，AWS能签到这样的合约有一定的偶然性。因为AWS之前的产能布局最晚，这部分新出来的算力是去年才确定下来，找Anthropic签下来的。正好，当时Anthropic对算力极度紧缺，偏偏那时候的Anthropic特别在意财务风险。而这种分成模式意味着，它只需要在赚到钱的时候才分钱给算力提供商，不赚钱的时候，就可以少分一些了。这个模式确实能转移财务风险，但反过来，如果它收入大涨，分成也要变多。而去年的Anthropic可没有想到自己这么能赚，所以当时才和AWS签下了这么一个合约。我猜Anthropic现在应该也挺后悔，但站在当时的情况去看，还是相当合理的。
到今天，其实Anthropic也有和谷歌，xAI签了类似的合约，只不过后来的Anthropic已经起飞了，所以这些合约肯定没有40%这么高。也因此，在这波Anthropic快速起飞的过程中，只有AWS跟着Anthropic喝到了一些汤。
这点对于亚马逊这家公司的投资逻辑相当重要，也是我们美投团队目前对于亚马逊保持乐观态度最重要的原因之一。
自研芯片
接下来，咱们再聊聊三家大模型另一个差异化的地方，自研芯片。
目前这三家公司，都有在为自己的云服务布局自研芯片，希望以此来给算力降低成本。而在自研芯片里，最领先的就是谷歌的TPU。谷歌的TPU从2015年就开始研发，如今Trillium系列已经到第六代。其中Gemini和Claude都有用谷歌TPU做训练，所以从这点来看，TPU已经可以跟英伟达同代GPU拼一拼了。
而谷歌云利润的提升，就有谷歌能租赁和出售TPU的一份功劳。因为Anthropic通过博通大规模采购TPU，这就给谷歌云带来了一笔一次性的特许权使用费收入。
不过TPU现在也有点甜蜜的烦恼，因为产能现在跟不上，卡在台积电的CoWoS产能上了。所以谷歌就得做选择，到底是更多留着自己用，还是分给Anthropic这些外部客户？留着给自己训练Gemini对云的利润率没帮助，但能把自家模型练得更强；给外部用，一来直接抬高云的利润率，二来TPU还能加快软件栈的适配，在未来占据更多市场份额。这种内外需求的冲突，对应的正是谷歌战略上的取舍。好在到了27年，台积电产能释放出来不少，矛盾能缓解一些。
但是自研芯片上谷歌还有个短板，就在CPU。它的自研CPU起步晚，2024年才发布第一代。而未来的Agent越来越吃CPU，这块自研芯片就没法像TPU那样贡献那么大了。
接下来看看亚马逊的自研芯片。
亚马逊在2015年收购了以色列芯片公司Annapurna Labs，让它在布局自研芯片方面比较均衡，CPU和GPU都有。它的自研CPU叫Graviton，已经到第五代；GPU方面，用来做AI训练和推理的加速器叫Trainium，最新的Trainium2、Trainium3在推理和强化学习有很大成本优势。AWS的CEO Matt Garman在25年11月就披露过，Bedrock上超过50%的token调用已经跑在Trainium上了。而Anthropic、OpenAI、Meta这些头部客户，都跟AWS签了大额的Graviton和Trainium合同，足以证明亚马逊自研芯片的性价比已经被业内认可。
这里多说几句，AWS的数据中心前两三年的增速比较缓慢，一直不到20%，是因为AWS想把英伟达的GPU和自己的Trainium同时放进去。而这对工程要求很高，所以产能一直是放不出来。但这个问题在去年底应该是解决了，所以从去年四季度开始，AWS的增速明显抬头。也因此，今年Trainium利用率提上来，也帮AWS的利润率有了明显改善。
收入方面，虽然这个季度只有28%，比市场预期的30%低，但这背后大概率是跟OpenAI合作时被微软给困住一部分。现在，OpenAI跟微软更新了合作协议，这道弯也解开了。所以接下来，我们甚至可以更乐观地期待一下，看接下来的三个季度，AWS的增速有没有机会冲到40%，且利润率接着往上走。
最后是微软。在自研芯片方面，微软显然是最落后一个。它自研的CPU和GPU都是24年才推出。起步是晚，但进展还是很快的。据说GPU已经在Azure上承接了一部分GPT-4o的推理任务，适用的模型虽然老了点，可毕竟刚开始，能这么快用在大模型上已经算不错。而微软在2026年1月发布的自研推理芯片Maia 200也已经量产，会先用在自己的M365 Copilot上。所以理论上讲，它云业务的利润率反转，应该也不远了。
现金流问题
光看商业模式和自研芯片，微软的确要落后于另外两家云公司。但是微软也有自己的优势，那就是现金流。一季度的自由现金流，微软是明显好于亚马逊和谷歌的，最差的是亚马逊，已经转负了，谷歌在今年底时的自由现金流估计也不会太好看。
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以前判断一家云计算公司在AI上烧钱过不过分，主要就看资本开支和自由现金流。只要现金流还撑得住，就还能接着投。可现在这几家的自由现金流已经变差了很多，而它们对AI的投入大概率不会停。所以这个阶段，对于云计算公司的关注点需要转向真正的负债和杠杆。
对于这个问题，我们有必要去关注一个市场经常会忽略的风险，表外负债。也就是那些并没有体现在公司账面上的债务。很多公司都有表外负债的问题，它们账面上的债务看着不多，可它们签了一大堆还没正式记进资产负债表的长期义务，比如向Neocloud租数据中心的租约、合资项目、向供应商承诺的采购等等。这些今天不算债务，明天却很可能因为这些义务，一点点拖累自由现金流，并演变成很大的风险。
这类表外的东西，通常藏在资产负债表的Leases或者Commitments and Contingencies里。我们这里以亚马逊为例。可以看到，亚马逊光这一块就有3660亿美元，其中最大的两项，leases not yet commenced和Unconditional purchase obligations，分别高达1063亿和1038亿美元。谷歌和微软的财报里，也都有Leases、purchase commitments、Contractual Obligations这些项目。
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为了搞清楚这三家云计算公司真实的负债情况以及最后的现金情况，我重新算了一下。通过Bloomberg预期的未来五年的经营性现金流(CFO)，减去Bloomberg预期的资本开支，再减去资产负债表中，对未来的负债，包括租赁、采购承诺、融资义务等等，这些就是隐藏在资产负债表中含融资租赁等真实负债的资本开支，再减去股息和回购，得到的就是当年净现金的变化。
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从这个图可以看到，三家公司在28年以前，净现金全部都是负的。其中，微软仍然是相对最稳健的，最低点在27年都控制在负500亿以内。谷歌一路向下、27到28年会超过1000亿。亚马逊在26到27年探底后开始回升。
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不过，除了亚马逊，微软和谷歌还能调整回购和分红的这层缓冲，就像谷歌今年大概率没有回购了。我们假设26到27年，谷歌和微软都没有回购，又重新算了一下，情况就发生了一些变化。谷歌的净现金情况大幅好转，几乎跟微软一样，都是贴着0净现金趋势走的。
注意，这里有些计算做了些简化。比如现金部分，我只用了现金及等价物，没有放short investment；其次，这些公司的Capex肯定还会有变化；最后，只有亚马逊给出了具体的承诺到期时间，其他两家没有，它们的承诺拖累只能用能算清的租赁部分来模拟。所以这个数据还是有偏差的。
但偏差不影响结论，因为我们主要看的还是趋势。而从结果来看，它们确实都存在短期缺钱的问题。这也是为什么，最近谷歌发行了“百年债券”，又做股权融资；亚马逊在欧洲和加拿大发债融资。且我估计，这三家公司还有可能继续融资，这还会对股价造成压力。
不过从另一个方向去思考，这个缺钱的状态并不会持续太久，大概率就是未来这一两年的事情。28年开始，随着经营现金流追上来，净现金就又会快速回升了。所以这三家公司真正意义上的财务风险并不大。只不过市场或多或少会因此对股价造成一些惩罚。而在这三家里，不管怎么看，仍然是微软的净现金能力最好，其次是谷歌，亚马逊风险最大。
好，到这里，我们已经从4个不同的维度，分别分析了这三家云公司。为了方便大家理解，我还给大家总结了这四个维度的对比表，有需要的可以暂停下来看一看。
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投资结论
前面说的更多是客观的分析，那最后，咱们又来聊聊一些主观的观点。从投资的角度上看，这三家云分别该不该投资呢？如果投资的话，它们各自的投资逻辑是怎样的呢？
首先，在讲个股的观点之前，我还是想多聊两句行业。因为虽然我们花了很多时间给了这三家云，但中长期来看，对股价影响更重要的逻辑其实还是行业趋势。现在不可否认的是，客户对算力的需求非常旺盛，H100芯片的租赁价格从去年底每小时不到2美金，一路上涨到现在的2.8美元。而且这一波算力的需求，不是由训练驱动的，而是企业端的推理和agent推动的。我们美投内部就是如此，刚开始只是尝试agent，现在已经成为日常离不开的工具了。可以预见，很多公司也会对算力的需求从尝鲜，逐渐变成刚性成本。另外，我们也看到，今年以来，云服务甚至是在涨价的，这扭转了过去十年来一直降价的趋势。这些都意味着对所有的云计算公司来说，都有很大的机会。而这三大云的业绩都很扎实，估值也不贵，所以实际上，我对这三家公司的未来都是感到乐观的。
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而单独看这三家公司的云业务的话，短期我觉得AWS的潜力最大。主要是Bedrock这个模式能带来收入分成，只要Anthropic的收入继续高速增长，就能让AWS深度受益。再加上自研芯片对利润率的贡献可能下季度就能看到，所以短期就可能看到AWS收入利润率双增长的故事。这也是华尔街最喜欢看到的故事。当然了，另一方面，短期净现金的问题也确实会对股价带来更多的扰动，尤其是最近宏观加息的风险，对亚马逊的影响也会最大。
中期来看，即一到两年的维度，谷歌是最好的标的。自己的大模型Gemini能拉动云，自研芯片不光自用，还能外卖，这两头都给利润率加分。眼下的问题是，谷歌的Gemini能不能像去年那样，在coding和Agent的能力上追上另外两家模型，能不能靠生态把自己在B端的能力，做到跟C端一样强。
最后再重点说说微软。不得不说，在云这块，微软当前的势头是比较弱的。尤其是它在24年算力布局上犹豫了一阵，导致微软现在比较被动，也因此没能更早地抱住Anthropic。而且微软的自研芯片也比较落后，使得市场对它的质疑声更大一些，短期的催化剂也确实不如另外两家。不过好在，公司也开始有自己的小模型和自研芯片，虽然落后，但进步的速度还是相当快的。更重要的是，微软还是在财务上最为稳健的公司，这点我对于微软的管理层还是极度信任的。虽然这导致了它之前在算力布局上犹豫的问题，但反过来看，如果未来市场哪天去质疑这些公司的现金流，质疑AI的ROI，或者出现加息这类型的风险，微软相对来说还是最能扛的。因此，时间拉长来看，微软反而可能会是最能穿越周期的一个。
好了，到这里，我们今天已经聊完了三大云公司了。但是，这次研究的任务还没有结束，因为在美股中，做云计算的可不止这三大云，还有一批neocloud新云公司，比如Coreweave，NBIS这样的公司。那这些公司到底怎么样，是每个公司都能买吗？又都有什么样的风险？这些问题，我们会在下一期视频中给大家做出分析和解答，敬请期待！
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