智通財經APP獲悉，華泰證券發佈研究報告稱，雲廠商自用推理需求值得高度關注。若大模型實現在傳統業務場景的算法替代，雲廠商自用的AI推理需求將加速釋放。雲廠對AI算力自我消化能力或超市場預期。雲廠商資本開支主要服務自用和外供兩大場景，自用場景下的推理需求，存在較大市場預期差，大模型在推薦/搜索等場景落地，或帶來持續AI算力需求。首選關注海外算力產業鏈，其次關注國產算力產業鏈，最後關注AI 應用的潛在變化。
華泰證券認爲，AI有望拉動全球算力繼續向上，首選關注海外算力產業鏈，其次關注國產算力產業鏈，最後關注AI應用的潛在變化。1)海外算力產業鏈：包括光模塊、AI服務器；2)國產算力產業鏈；3)AI應用。
雲廠對AI算力自我消化能力超市場預期
得益於AI大模型推動，海外雲廠商的基礎設施進入新一輪建設週期。華泰證券從“覆盤”與“展望”兩個角度，對海外雲廠商CapEx(資本開支)支出進行了深度梳理。2005-2023年，Amazon(亞馬遜)、Microsoft(微軟)、Google(谷歌)、Meta(臉書)的資本開支呈總體持續擴大趨勢。其中，1)2005-2022年雲計算(IaaS+PaaS+SaaS)貢獻主要增長動力，2)2023年起生成式AI成爲新增長引擎。雲廠商CapEx主要服務自用和外供兩大場景。自用場景下的推理需求，存在較大市場預期差，大模型在推薦/搜索等場景落地，或帶來持續AI算力需求。
歷史覆盤：剔除結構性因素影響，資本開支極少向下波動
雲資本開支整體保持擴大趨勢，但仍存在少量同比下降的年份，華泰證券針對波動原因進行回溯，發現CapEx支出同比下降主要受結構性調整、經營性平衡兩類因素影響。1)結構性調整：包括用於房產購置、物流運輸等方向的支出減少以及未考慮用於數據中心建設的融資租賃兩類情況；2)經營性平衡：即公司爲保證經營質量，在公司業績承壓的年份，有意控制資本開支規模。通過整理 Amazon、Microsoft、Google、Meta的情況，華泰證券發現結構性調整在四家公司的佔比較高(分別爲3/3、1/3、5/7、1/1)，說明過去近20年時間，雲廠商用於數據中心建設的資本開支並未出現明顯縮減。
需求展望之外供：MaaS服務帶動雲收入提速，雲廠商競爭加劇
23H2海外雲廠商加快針對AI大模型的雲端算力建設，資本開支環比增長提速，24Q1 Microsoft、Google、Amazon的資本開支yoy分別爲66%、91%、7%，均超越彭博一致預期；同時對於24年全年CapEx各家公司均給出積極指引，擴大資本開支成爲企業共識。從外供需求角度看，得益於MaaS服務帶動，Microsoft、Google、Amazon雲收入增速自23Q3逐步企穩，24Q1三家公司雲收入同比增速分別爲31%、28%、17%，分別環比提升1、2、4pct，外部算力需求旺盛。同時，雲廠商正加速完善MaaS服務佈局，工具層軟件能力正逐步趨同，算力、模型或是日後競爭關鍵。
需求展望之自用：大模型有望替代傳統算法，推理需求或加速釋放
雲廠商自用推理需求值得高度關注。相較於訓練需求，大模型的應用落地帶來更大規模、更具持續性的推理需求。除Copilot等生成式AI應用外，大模型正加速向推薦/搜索/廣告等傳統互聯網業務滲透。華泰證券認爲，若大模型實現在傳統業務場景的算法替代，雲廠商自用的AI推理需求將加速釋放。以Meta爲例，24年公司開創性提出生成式推薦大模型，並計劃實現在Reels、Feed、Groups等推薦場景的跨產品線覆蓋，用統一大模型代替原有的獨立推薦模型。華泰證券認爲，後續自用推理算力仍有較大成長空間。