综合

2026年06月09日

投资评级：看好（首次）

行业走势图


数据来源：聚源

相关研究报告

AI驱动变革，云计算进入新一轮扩张周期

港股行业深度报告

初敏（分析师）

荀月（分析师）

chumin@kysec.cn

xunyue@kysec.cn

证书编号：S0790522080008

证书编号：S0790524110001

AI驱动云计算进入新一轮扩张周期，优选头部全栈平台兼顾高弹性标的

AI驱动云计算行业主线从渗透率提升切换为AI工作负载渗透+MaaS商业化 +CAPEX转化效率。云厂商竞争核心由资源售卖转向算力、模型、工具链、应用生态的全栈整合。根据中国信通院数据，中国云计算市场2024年8288亿元、2030年有望突破3万亿元，对应CAGR约 23%—24%；其中GenAI IaaS+MaaS 2024—2029年CAGR达 72%，核心关注AI收入占比、推理需求放量、CAPEX转化效率与毛利率修复。受益标的：头部全栈平台，兼顾高弹性标的，海外：谷歌、微软、亚马逊，国内：阿里巴巴、百度集团、金山云，高端GPU长期供给偏紧背景下，NeoCloud崛起，受益标的Coreweave、Nebius。

IaaS重资产扩张，MaaS重构云商业模式

AI推动云计算从弹性资源生意转向重资产基础设施+高附加值模型服务。当前AI云收入主要由三部分组成：GPU租赁、MaaS/API服务、PaaS/SaaS工具链。Capex投入短期压制云业务毛利率，中期抬升行业门槛，长期将进一步强化头部厂商在供给、融资与调度上的寡头优势。与此同时，硬件路线变化也会影响IaaS盈利中枢。MaaS侧，商业模式从模型调用收费逐步演化为API引流+PaaS工具链变现+云资源绑定的盈利路径。当前MaaS本身仍普遍承担获客与生态扩张功能，直接利润率并不高，但伴随推理成本下降、企业调用量快速增长、Agent/多模态应用扩散，MaaS从AI云中的边缘收入项升级为增长最快的核心驱动之一。

海外云复盘：估值与Capex及收入增速显著相关

(1) 云计算从Capex提速到收入兑现存在约1-1.5年时间差。参考历史数据，云计算资本开支增加后约3个季度对现金流产生影响，约5个季度对收入及折旧摊销费用形成显著影响。（2）复盘微软云过去两年发展过程，估值变化与资本开支和云收入显著相关。第一阶段估值与资本开支增速正相关。前期高投入阶段，资本开支加速推动估值上升，后期投入放缓阶段，资本开支增速下降带来估值调整，短期可能引发需求不足的担忧，导致估值阶段性调整、股价波动。第二阶段：资本开支兑现成业绩，云收入加速成为估值核心驱动，将进一步抬升估值。

国内云：总量扩容仍将延续，互联网厂商份额有望提升

国内AI IaaS市场格局已基本收敛，市场集中度进一步提升里云通过持

续加大AI基础设施资本支出、加码算力储备，通过提供灵骏AI集群、GPU弹性算力等多元化AI IaaS服务，满足客户不同AI场景下的旺盛训推需求，市场份额稳居第一；（2）火山引擎背靠字节跳动算力规模带来的成本优势，搭配相对激进的销售策略，在AI市场提供高性价比算力资源；（3）百度基于昆仑芯片与百舸平台，在算力、网络、训推集群形成技术优势，2025H1聚焦头部客户算力需求，在汽车及电商、音视频等多个互联网行业有所斩获，进一步扩大市场占比。

• 风险提示：宏观经济增长放缓、模型进步不及预期、竞争加剧、监管变动


目 录

1、云计算：从资源和池化到 MaaS 的代际演进 ...4

1.1、云计算的本质：从服务器租赁到统一算力调度 ...4

1.2、发展历程：IaaS、PaaS、SaaS 到 MaaS ...4

1.3、行业空间：AI 驱动云进入新一轮扩张周期 ...6

2、IaaS 重资产扩张，MaaS 重构云商业模式 ...7

2.1、IaaS 进入 AI 驱动的重资产扩张周期 ...8

2.1.1、北美四大云厂商资本开支显著抬升且上修幅度持续超预期 ...8

2.1.2、IaaS 毛利率短期承压，但竞争壁垒同比上升 ...9

2.1.3、高端 GPU 长期供给偏紧背景下，NeoCloud 崛起 ...10

2.2、从云资源租赁到 AI 交付，MaaS 重构云商业模式 ...13

3、海外云复盘：估值与资本开支及收入增速显著相关 ...14

3.1、基本面：云计算从 Capex 提速到收入兑现存在约 1-1.5 年时间差 ...14

3.2、估值：与资本开支及收入增速显著相关 ...15

4、国内云：AI 驱动增长，竞争格局基本收敛 ...17

4.1、国内总量扩容仍将延续，AI 成为行业增长的第一驱动力 ...17

4.2、格局基本收敛，市场集中度进一步提升 ...19

5、受益标的 ...20

5.1、海外：传统云龙头走向 AI 全栈，Neocloud 更具弹性 ...20

5.1.1、亚马逊、谷歌、微软主导全球云服务市场，AI 需求拉动下微软谷歌更具弹性 ...20

5.1.2、Neocloud：Coreweave 规模更大，Nebius 客户多元化 ...21

5.2、国内：互联网云厂商有望迎来份额提升 ...24

5.2.1、阿里巴巴：具备芯片-云-模型-C 端入口的平台龙头 ...24

5.2.2、百度集团：短期搜索业务承压，昆仑芯拆分上市有望驱动估值提升 ...26

5.2.3、金山云：小米生态提供确定性，中立定位具备优势 ...27

6、风险提示 ...29

图表目录

图 1: 云计算沿资源服务化-平台化-软件化-智能化路径逐步演进...5

图 2: MaaS 推动云计算整体架构体系演进升级...6

图 3: 罗兰贝格预计到 2030 年全球 AI 将占全球云计算市场的 1/4...6

图 4: 中国云支出结构与美国相比呈现倒挂...7

图 5: 国际云厂商利润率显著高于国内...7

图 6: 目前 GPU 英伟达市场份额仍绝对领先...8

图 7: 云业务利润率随 Capex 投入短期承压长期有望随规模效应企稳并改善...9

图 8: 北美云厂商资本开支/经营现金流比值持续上升...10

图 9: Coreweave 的成本效率显著高于传统云...11

图 10: CoreWeave 与英伟达深度绑定...12

图 11: Coreweave 资产负债率偏高...13

图 12: Coreweave 资本开支占收入比大于 100%...13

图 13: MaaS 竞争力高度依赖工程化能力与云侧调度...13

图 14: 亚马逊 CAPEX 增加后约 3 个季度对现金流产生影响...14


图 15: 复盘 2015-2020 年，云计算收入增速滞后 CAPEX 增速 1-1.5 年 ...15

图 16: 微软 PS 估值与资本开支及收入增速显著相关 ...16

图 17: 2024 年中国云计算市场规模 YOY+34.4% ...17

图 18: 中国公有云市场规模（亿元）迅速增长 ...17

图 19: 中国 AI IaaS2025H1 快速增长 ...18

图 20: 汽车、金融行业位于中国 Gen AI IaaS 市场需求端前列 ...19

图 21: IDC 2025H1 中国 Gen AI IaaS 市场中阿里、火山引擎、百度居前 ...19

图 22: Omedia 中国 AI 云市场 2025H1 市场格局中阿里巴巴、火山引擎、华为云居前 ...19

图 23: 2026Q1 全球云服务商收入 YOY+35% ...20

图 24: 微软及谷歌云收入增长更具弹性 ...21

图 25: 谷歌云份额显著提升 ...21

图 26: H100 租赁价格自 2026 年 2 月以来持续走高 ...22

图 27: 阿里巴巴具备 AI 全栈布局 ...25

图 28: 阿里云收入同比增速加快 ...25

图 29: 阿里云利润率 2026Q1 基本稳定 ...25

图 30: 百度智能云基础设施收入同比增速加快 ...26

图 31: 2026Q1 金山云收入 YOY+37% ...28

图 32: 2026Q1 金山云公有云收入 YOY+47% ...28

图 33: 公有云占比提升带动金山云 2025Q3 经调整经营利润率转正 ...28

表 1: 海外云厂商资本开支维持高增 ...8

表 2: 谷歌自有业务具备 C 端流量入口 ...21

表 3: Coreweave 规模更大 ...22

表 4: 2026Q1 Coreweave 收入同比高增但营业利润率有所下滑 ...23

表 5: Nebius 2026Q1 收入 YOY+621.5% ...23

表 6: 昆仑芯 2024-2025 年订单及合作项目客户由内部驱动向全行业扩张（不完全统计） ...26

表 7: 受益标的盈利预测与估值一览 ...29


1、云计算：从资源和池化到MaaS的代际演进

云计算核心仍是通过统一资源池与弹性调度提升计算资源利用率、降低企业IT使用门槛，但其产业形态正因生成式AI而发生代际跃迁：从早期以IaaS为核心的资源池化，到PaaS推动的云原生开发平台化，再到当前以MaaS（Model as a Service）为代表的模型能力服务化，云厂商输出的已不再只是算力、存储和数据库，而是进一步演化为可直接调用、可持续优化、可嵌入业务流程的智能能力。这一变化意味着，云计算行业的投资逻辑正在从上云渗透率提升转向“AI工作负载占比提升+模型调用量扩张+云厂商价值链上移。从行业阶段看，传统云计算解决的是企业IT成本项问题，而AI云尤其是MaaS开始切入企业增长项和生产力项，推动云服务从资逐步走向价值定价，产业链利润中心也有望从单纯硬件堆栈，逐步转向兼具

生态、平台与模型能力的头部云厂商。

1.1、云计算的本质：从服务器租赁到统一算力调度

云计算首先是一种资源组织方式的变革。传统本地部署模式下，企业需要预先购买服务器、存储和网络设备，并按峰值需求做冗余建设，导致硬件利用率偏低、扩容周期长、运维复杂；而云计算通过虚拟化与统一调度，将分散的计算、存储、网络资源纳入资源池，实现按需使用、按量付费和弹性伸缩，这构成了其相对传统IT体系最核心的增量价值。更关键的是，云计算并不是简单把IDC搬到线上，而是把企业原重资产、自维护、低弹性的IT能力重构为标准化服务。其底层依赖物理服务器、网络和存储，中间通过虚拟化、容器化和调度系统形成统一资源池，上层再向用户交付IaaS、PaaS、SaaS等不同抽象层次的能力。

从部署模式看，云计算又可分为公有云、私有云与混合云。其中，公有云凭借低成本与高扩展性成为主流增长引擎，私有云满足高安全和强合规场景，混合云则适合需要在灵活性与安全性之间平衡的政企客户。

1.2、发展历程：IaaS、PaaS、SaaS到MaaS

从全球产业历程看，云计算并非一蹴而就，而是沿着资源服务化一平台化一软件化一智能化的路径逐步演进。（1）1999年-2006年：成型初期，Salesforce与 LoudCloud分别推动SaaS和IaaS雏形落地；（2）2006年-2008年， App Engine推动PaaS兴起；（3）2008年-2015年，微软Azure、阿里云等平台完善了公共云供给体系；（4）2015年至今，行业进入成熟期，产品体系日趋完善，格局向头部集中，多云和混合云逐渐成为主流。


图1：云计算沿资源服务化-平台化-软件化-智能化路径逐步演进


资料来源：智研咨询

生成式AI推动云计算架构发生了两层变化。第一，基础设施层从CPU导向转向异构算力导向GPU、NPU、TPU等成为关键资产，网络、存储与调度系统也需要围绕大模型训练和推理重构；第二，平台与应用层之间新增了MaaS层，使模型成为独立且可计量的服务单元。传统云计算的核心是部署应用，AI云的核心则转为调用模型并编排智能工作流，这意味着PaaS层将从数据库、中间件、操作系统，进一步扩展到向量数据库、Agent框架、检索增强生成、多模态工作流等AI原生组件；SaaS层也从标准化软件逐步演化为AI原生应用、助手和智能体。这一架构变化直接改变了云厂商的商业模式。过去IaaS更多依赖资源售卖，价格竞争显著；而MaaS一旦深度嵌入客户业务流，切换成本会显著提升，绑定层次从基础设施下沉到技术、数据、流程，迁移不仅涉及IT重构，更触及业务核心能力与产出逻辑，竞争焦点也从单纯价格转向模型效果、工具链完备度、行业Know-how与生态绑定能力。


图2：MaaS推动云计算整体架构体系演进升级


资料来源：中国信息通信研究院

1.3、行业空间：AI驱动云进入新一轮扩张周期

根据Garner数据，2024年以IaaS、PaaS、SaaS为代表的全球云计算市场规模达 6929亿美元，同比增速 20.3%，未来随着AI模型训练对IaaS消费的拉动以及应用类服务在MaaS的推理需求，预计云计算行业持续增长。根据罗兰贝格数据，预计 2024年至2030年，全球云计算市场复合增速为 16.8%，而AI云将保持 34%的增速，至2030年将占全球云计算市场的四分之一。

图3：罗兰贝格预计到2030年将球金球云计算市场的1/4

全球云计算市场规模预测 [USD Billion]


资料来源：罗兰贝格


2、IaaS重资产扩张，MaaS重构云商业模式

AI推动云计算从弹性资源生意转向重资产基础设施+高附加值模型服务。当前 AI云收入主要由三部分组成：GPU租赁、MaaS/API服务、PaaS/SaaS工具链。其中， GPU租赁仍是现阶段AI云收入大头，约占 50%左右；MaaS收入占比为低个位数；剩余来自数据库、监控、开发框架、插件等PaaS/SaaS工具链产品。由于工具链产品边际成本更低，其毛利率可达 70%-80%，反而是AI云盈利改善的关键支撑。

(1) IaaS侧，北美头部云厂商资本开支已从传统通用云扩容切换至AI数据中心、GPU服务器、网络与供电散热体系的系统性重构，行业特征由轻资产软件平台明显转向高CAPEX、长回收期、强供给约束的基础设施周期。GPU租赁虽毛利率高于传统IaaS，但并非高利润率生意，国内GPU租赁毛利率约 25%，高于传统IaaS，但仍显著低于成熟软件层产品。海外口径传统云毛利率可达 70%-80%，而AI云毛利率约 40%左右。这意味着，在AI需求快速增长初期，IaaS更多体现为高投入、高周转、利润中性偏低的资源平台，真正决定利润率的是能否在GPU租赁之上叠加更多高附加值服务。

图4：中国云支出结构与美国相比呈现倒挂


图5：国际云厂商利润率显著高于国内

资料来源：罗兰贝格


资料来源：罗兰贝格

与此同时，硬件路线变化也会影响IaaS盈利中枢。随着推理需求占比提升，云厂对ASIC的兴趣明显增强，因为推理侧负载更稳定、标准化程度更高，适合以自研或定制芯片降低单位算力成本。但ASIC并非立即替代GPU，而是形成训练以GPU为主、推理向ASIC倾斜的并行架构。


图6：目前GPU英伟达市场份额仍绝对领先


资料来源：EPOCHAI

综上，Capex投入短期压制云业务毛利率，中期抬升行业门槛，长期将进一步强化头部厂商在供给、融资与调度上的寡头优势。与此同时，硬件路线变化也会影响IaaS盈利中枢。

(2) MaaS侧，商业模式从模型调用收费逐步演化为API引流+PaaS工具链变现+云资源绑定的盈利路径。当前MaaS本身仍普遍承担获客与生态扩张功能，直接利润率并不高，但伴随推理成本下降、企业调用量快速增长、Agent/多模态应用扩散， MaaS正从AI云中的边缘收入项升级为增长最快的核心驱动之一。

2.1、IaaS进入AI驱动的重资产扩张周期

2.1.1、北美四大云厂商资本开支显著抬升且上修幅度持续超预期

北美四大云厂商资本开支显著抬升，且上修幅度持续超预期。2025年微软、谷歌、亚马逊资本开支合计预计达到1911亿美元；2025年进一步升至3141亿美元，同比增长 64%，按各公司指引2026年预计进一步抬升至4975亿美元。从资本开支结构看，谷歌2026年指引中约 60%投向服务器， 40%投向数据中心和网络等长周期资产；微软也指出短生命周期资产如CPU、GPU服务器，仍将占资本开支约2/3。

表1：海外云厂商资本开支维持高增

资本开支(亿美元)

2024Q1

2024Q2

2024Q3

2024Q4

2025Q1

2025Q2

2025Q3

2025Q4

2026Q1

亚马逊

149

176

226

278

250

322

351

395

442

YOY(%)

5%

54%

81%

91%

68%

83%

55%

62%

77%


资本开支(亿美元)

2024Q1

2024Q2

2024Q3

2024Q4

2025Q1

2025Q2

2025Q3

2025Q4

2026Q1

微软

110

139

149

158

167

171

194

375

308

YOY(%)

66%

55%

50%

62%

53%

23%

30%

66%

84%

谷歌

120

132

131

143

172

224

240

280

357

YOY(%)

91%

91%

62%

30%

43%

70%

83%

75%

108%

数据来源：公司公告、开源证券研究所

2.1.2、IaaS毛利率短期承压，但竞争壁垒同比上升

AI对IaaS最直接的影响，是收入增长与成本压力同步上升，前期拉低成熟云平台利润率，尤其是折旧和推理成本尚未被足够收入摊薄时；不同厂商的利润弹性高度依赖其业务结构，尤其是高毛利PaaS/SaaS收入占比与AI收入转化效率。短期内，大规模GPU采购、服务器折旧、网络改造和供电散热升级推高折旧与营业成本，导致云业务毛利率承压；但中期随着利用率提升、推理负载上升和调度效率优化，毛利率有望企稳甚至改善。

图7：云业务利润率随Capex投入短期承压长期有望随规模效应企稳并改善


数据来源：公司公告、开源证券研究所

从资本密集度看，亚马逊、微软、谷歌资本开支占经营现金流比重已由2023年的 41%升至2026年预测的 83% ，这意味着AI云基础设施建设正在吞噬传统互联网平台的自由现金流空间，行业资产负债表将承受更高压力，但也将显著抬升中小云厂的进入门槛。


图8：北美云厂商资本开支/经营现金流比值持续上升


数据来源：公司公告、Bloomberg、开源证券研究所

2.1.3、高端GPU长期供给偏紧背景下，NeoCloud崛起

在超大云厂之外，CoreWeave、Nebius等NeoCloud玩家正在重构IaaS竞争格局。其商业逻辑是随AI从模型训练向大规模推理应用渗透，作为专为AI负载打造的云平台，以GPU即服务（GPU as a Service,GaaS）切入，围绕高GPU算力集群、高吞吐网络，以及适配大规模模型训练和推理流程的存储系统，相较于通用云服务，聚焦人工智能专属架构的专业云服务商，往往具备架构精简、GPU任务性能更优异的优势，同时采用贴合AI算力使用场景的定制化计费模式，为模型厂商和大型企业提供比传统云更高性价比的专用算力服务。2025年CoreWeave收入51.3亿美元，同比增长 168%，截至2025年底合约积压订单达668亿美元，毛利率 71.7%。

基于 Signal65 2026年4月发布的3年TCO分析报告，CoreWeave在AI工作负载上的成本效率优势主要源于以下3个维度：

(1) 核心 GPU算力成本更低且效率更高。GPU是AI云成本的最大组成部分，CoreWeave在基础定价和成本结构上均占优：单 GPU小时价低 36%，NVIDIA H100 GPU按需定价为 $6.155/小时$ ，而超大规模云厂商加权平均价为 $9.606/$ 小时， GPU成本占 CoreWeave总合同成本的 78.88% ，而超大规模仅为 65.85%。这意味着用户在 CoreWeave的支出中，更多直接流向最有价值的算力资源，而非被各类附加服务稀释。此外，按等效算力调整 GPU数量（完成相同工作量），CoreWeave的 GPU成本优势从 36%提升至 48%，总TCO优势进一步扩大至 54%。

(2) AI原生存储架构将存储成本降低 60%以上。CoreWeave通过LOTA（本地对象传输加速器）技术，将高性能缓存直接集成在对象存储层，免费提供与Lustre相当的IO性能，而超大规模云厂商需额外购买 Managed Lustre（$0.60/TB/月），且为满足带宽要求需过度存储容量。

(3) 透明定价模式，附加成本接近于0，消除预算不确定性。CoreWeave将AI工作负载必需的基础服务全部纳入基础定价，而超大规模云厂商均作为增值服务收费，此外不存在API调用费、数据出口费、检索费等难以预测的交易成本。


图9：Coreweave的成本效率显著高于传统云




资料来源：Coreweave官网、Signal65

CoreWeave

Hyperscaler

High Performance Tier

LOTA Storage-Included(no additional cost)

Hyperscaler Managed Lustre-$0.60($/TB/Month)

Object Storage Capacity Tier

CoreWeave AI Optimized Storage-$0.06($/TB/Month)

Object Storage-$0.13($/TB/Month)

API Requests(PUT/GET)

No Additional Fees($0 per request)

Charged per request

Data Retrieval

No Additional Fees($0 per request)

Charged per GB

Data Egress

No Additional Fees($0 per request)

Charged per GB

CoreWeave的核心壁垒在于GPU获取能力+融资能力+万卡集群调度能力的组合。（1）英伟达通过投资、供货保障、反向租赁等方式深度绑定CoreWeave，使其能够率先向市场推出最新一代的GPU集群，并提供比通用云厂商更优的性能和效率：2023年4月投资1亿美元，并承诺在2023年4月至2027年8月期间支付13亿美元租回芯片与服务器。（2）创新融资模式与规模效应驱动的成本优势：公司开创性地采用与客户长期合同绑定的资产支持融资模式（DDTLs），将高信用的客户合同转化为低成本的资金来源。随着业务规模扩大和运营记录的积累，其融资成本持续显著下降，这使得其商业模式从单纯现货租赁，升级为长期保底合同+按需补充的类IDC现金流模式。


图10：CoreWeave与英伟达深度绑定


资料来源：The Information

但NeoCloud模式也存在明显约束。截至2026Q1，CoreWeave资产负债率达 91%且客户集中度高，2025年微软贡献收入占比达 67%，因此这一模式更像是AI基础设施繁荣期的高弹性资产平台，而非天然稳态高ROE模型。对传统云厂的意义则在于，CoreWeave证明了AI时代算力交付可从综合云中拆分出来，形成更垂直、更高周转的供给形态，传统云厂必须在标准化公有云与高性能AI专属算力之间找到新的产品边界。


图11：Coreweave资产负债率偏高


数据来源：Bloomberg、开源证券研究所

图12：Coreweave资本开支占收入比大于 100%


数据来源：Bloomberg、开源证券研究所

2.2、从云资源租赁到AI交付，MaaS重构云商业模式

MaaS本质是把模型能力封装为API、私有化部署或混合云服务，按照Token调用量、算力消耗或功能模块收费。其价值不只是收费接口，而是通过部署优化、推理框架适配、微调工具链和应用编排能力，降低企业落地门槛，加速AI在具体行业中形成可计费场景。从云计算架构看，MaaS位于IaaS/PaaS之上、应用之下，承接底层算力、框架与模型，同时向上输出标准化API、调优与微服务能力。

图13：MaaS竞争力高度依赖工程化能力与云侧调度


资料来源：甲子光年

当前MaaS对AI云收入占比较低，调用量的增长远快于收入占比提升，但是增长最快且具备生态粘性的部分。中国日均Token调用量已从2024年初的1000亿升


至2025年底的100万亿，并在2026年3月突破140万亿，两年增长超千倍。

海外谷歌2025年云业务中AI相关收入约130亿美元，其中约100亿美来自租卡，约20亿+美元来自API调用，预计2026年MaaS收入有4-5倍增长。推理时代到来后，云厂商的价值不再只是出售GPU时长，而是提升单位token背后的平台收

入密度。一旦客户从单纯租卡，转向在云上完成模型部署、知识库接入、Agent编排和业务应用开发，云厂商的收入结构就会从低附加值IaaS，转向更高附加值的平台层与应用层。

3、海外云复盘：估值与资本开支及收入增速显著相关

3.1、基本面：云计算从Capex提速到收入兑现存在约1-1.5年时间差

参考历史数据，云计算资本开支增加后约3个季度对现金流产生影响，约5个季度对收入及折旧摊销费用形成显著影响，原因在于从服务器采购到数据中心建成、资产转固存在时间差，但此次AI投资杠杆更高、供需错配度更高、建设周期更长、芯片迭代速度更快、商业模式亦有所变化，或导致收入兑现节奏更慢。

(1) 第一阶段：Capex先行，资本支出斜率陡增，厂商必须先建设数据中心、采购AI芯片。此时，Capex的增速远高于收入增速。早期会面临巨大的折旧压力。通常服务器折旧周期为5-6年，初期毛利会受损，但头部厂商通过延长折旧年限来平滑利润表。

图14：亚马逊CAPEX增加后约3个季度对现金流产生影响


数据来源：公司公告、开源证券研究所

(2) 第二阶段：收入加速，收入增速曲线开始追赶Capex曲线，算力转租和AI模型API服务开始大规模变现。

(3) 利润率扩张：规模效应显现，利用率爬坡：基建填满后，边际成本快速下降；模型层和应用层（MaaS）的利润率远高于基础算力租赁；自研芯片如AWS的Trainium或Google的TPU大规模替代外购GPU，显著降低成本。


图15：复盘2015-2020年，云计算收入增速滞后CAPEX增速1-1.5年


数据来源：公司公告、开源证券研究所

3.2、估值：与资本开支及收入增速显著相关

复盘微软云过去两年发展过程，估值变化与资本开支和云收入显著相关。（1）第一阶段：估值与资本开支增速正相关。前期高投入阶段，资本开支加速推动估值上升，加大云基础设施、配合云收入增速的稳定性，市场会强化“投入→未来增长加速”的预期，估值上升、进而放大股价涨幅。后期投入放缓阶段，资本开支增速下降带来估值调整，短期可能引发需求不足的担忧，导致估值阶段性调整、股价波动。（2）第二阶段：资本开支兑现成业绩，云收入加速、利润率提升、规模效应显现成为估值核心驱动，将进一步抬升估值。


图16：微软PS估值与资本开支及收入增速显著相关


数据来源：Wind、公司公告、开源证券研究所

总体而言，当CAPEX持续高增且业务需求未见回落时，市场会逐步从担忧投入过大转向接受超级云平台的长期垄断溢价。IaaS的核心矛盾是重资产投入与回收周期拉长，MaaS的核心矛盾是高速增长与低直接利润率并存。但二者结合后，反而构成AI云时代最具壁垒的商业模型：前者提供稀缺供给，后者构建需求黏性与价值定价权。IaaS层面，重点关注：一是资本开支结构是否从土建转向服务器与短周期资产，二是云业务毛利率能否在AI收入放量后企稳，MaaS层面则关注：调用量增长是否转化为付费客户增长、MaaS能否带动PaaS/SaaS渗透、企业级本地化部署是否成为稳定利润来源。


4、国内云：AI驱动增长，竞争格局基本收敛

4.1、国内总量扩容仍将延续，AI成为行业增长的第一驱动力

云计算行业整体受AI驱动保持增长。据中国信通院统计，2024年我国云计算市场规模8288亿元，同比增长 34.4%，以云计算基座的数智市场格局初步形成。其中，公有云市场规模6216亿元，同比增长 36.6%，私有云市场规模2072亿元，同比增长 29.3%。从细分领域看，受益企业级AI应用及智能体带动，2024年国内公有云 IaaS市场规模4201亿，YOY+68.2%；AI开发平台及出海业务带动公有云PaaS市场规模突破千亿元。

图17：2024年中国云计算市场规模 YOY+34.4%


数据来源：中国信通院、开源证券研究所

图18：中国公有云市场规模（亿元）迅速增长


资料来源：中国信通院


从结构看，中国公有云市场仍然偏IaaS化。根据IDC数据，2025上半年中国 AI IaaS整体市场同比增长 122.4% ，市场规模达到198.7亿元人民币（注：IDC所定义的智算云基础设施市场是指以GPU、

AI IaaS市场，包括面向生成式AI场景的GenAI IaaS服务市场（服务于AIGC、大语言模型训练与推理等需求）和面向非生成式AI场景的Other AI IaaS服务市场（服务于传统机器学习模型训练、渲染仿真、计算机视觉、数据分析等需求）。其中，GenAI IaaS市场同比增长 219.3%，市场规模达166.8亿元人民币；Other AI IaaS市场同比缩减 14.1%，市场规模达31.9亿元人民币。

图19：中国AI IaaS2025H1快速增长


数据来源：IDC中国

(1) 供给端，自2024年起，云服务商对AI基础设施的高速资本投入逐步落地，2025H1通过公有云、边缘云、专属云等多元云服务部署模式，快速触达并服务最终用户，受此影响，2025年算力市场的资源供给与价格整体稳定，仅伴随小幅波动；

(2) 市场需求方面，需求端同样表现强劲，2025H1互联网、汽车、手机制造、金融、泛政府等多个行业，持续追加智能算力及AI应用相关支出：其中车企及智驾供应商竞争加剧，不断加码算力投入以抢占智驾方案领先地位；泛政府行业受2025年初DeepSeek催化，算力支出大幅增长；同时具身智能行业正加速落地，预计其相关算力需求将在2025年下半年后分阶段释放。


图20：汽车、金融行业位于中国GenAI IaaS市场需求端前列


资料来源：IDC

4.2、格局基本收敛，市场集中度进一步提升

国内AI IaaS市场格局已基本收敛，市场集中度进一步提升。（1）阿里云通过持续加大AI基础设施资本支出、加码算力储备，通过提供灵骏AI集群、GPU弹性算力等多元化AI IaaS服务，满足客户不同AI场景下的旺盛训推需求，市场份额稳居第一；（2）火山引擎背靠字节跳动算力规模带来的成本优势，搭配相对激进的销售策略，在AI市场提供高性价比算力资源；（3）百度基于昆仑芯片与百舸平台，在算力、网络、训推集群形成技术优势，2025H1聚焦头部客户算力需求，在汽车及电商、音视频等多个互联网行业有所斩获，进一步扩大市场占比。

图21：IDC2025H1中国GenAI IaaS市场中阿里、火山引擎、百度居前


资料来源：IDC

图22：Omedia中国AI云市场2025H1市场格局中阿里巴巴、火山引擎、华为云居前


资料来源：Omedia（注：Omedia口径包含AI IaaS、AI PaaS、AI MaaS）


5、受益标的

当前云计算行业竞争从传统IaaS价格战转向谁能更高效率地承接训练和推理需求，并把底层算力能力向模型调用、Agent开发和行业解决方案持续外溢，核心指标包括CAPEX投入强度、全栈技术闭环、AI收入兑现速度、估值重估弹性。在这一框架下，重点标的可分为两类：（1）具备全栈AI能力的核心平台型公司，代表为微软、谷歌、亚马逊、阿里巴巴、百度集团；（2）受益于推理需求扩散与生态协同的弹性型云厂商，代表为CoreWeave、Nebius、金山云。

5.1、海外：传统云龙头走向AI全栈，Neocloud更具弹性

5.1.1、亚马逊、谷歌、微软主导全球云服务市场，AI需求拉动下微软谷歌更具弹性

全球云竞争格局仍由AWS、Azure、Google Cloud三强主导，但AI时代的领先不再只取决于IaaS规模，而取决于谁能更快把GPU、模型、平台工具和应用变现能力整合成闭环。根据Synergy Research Group数据，2026Q1全球云服务商收入规模达1290亿美元，同比增长 35%，据此我们估算，AWS份额 29%，Azure份额 21%， Google Cloud份额 16%，AI需求拉动下谷歌及微软增长弹性强于传统云周期。

图23：2026Q1全球云服务商收入 YOY+35%


资料来源：Synergy Research Group


图24：微软及谷歌云收入增长更具弹性


数据来源：公司公告、开源证券研究所

图25：谷歌云份额显著提升


数据来源：Canalys、Synergy Research Group、公司公告、开源证券研究所

表2：谷歌自有业务具备C端流量入口

微软

亚马逊

谷歌

应用

自有应用

Microsoft Copilot

Amazon Q

Gemini for workspace

Github Copilot

Rufus

搜索

投资公司

Open AI

Anthropic

工具

平台

Azure AI

Bedrock

Vertex AI

模型

GPT

Titan

Gemini for workspace

算力

自研

Maia 100

Trainium

TPU

外购

NVDIA、AMD等

资料来源：开源证券研究所

5.1.2、Neocloud：Coreweave规模更大，Nebius客户多元化

CoreWeave与Nebius都提供GPU云算力、网络与存储能力，也都与NVIDIA、 Microsoft、Meta保持较深合作，需求端共同受益于AI算力紧缺与训练/推理扩张。但两者的战略重心并不相同：CoreWeave更强调抢规模、抢速度、抢头部客户，Nebius则更强调客户多元化、企业化拓展与长期经营弹性。

短期看，Nebius对现货GPU价格更敏感；CoreWeave则拥有更高可见度。Nebius在Microsoft和Meta之外更多来自即时或较短合同周期业务，因此在当前GPU价格走强阶段，具备更强重定价弹性。Agent及多模态带动26年Blackwell/Hopper供需紧张，Nebius具备极强的下游定价转嫁能力。5月21日，Nebius将NVIDIA GPU租赁价格上调近 30%，包括包括H100、H200、B200和B300等型号。相比之下，CoreWeave超过 98%的业务绑定在多年期合同上，收入可见度更高，但对现货价格上行的弹性较小。从客户结构与盈利路径看，CoreWeave主要服务最大AI支出方，收入集中度较高，目前约三分之二收入来自Microsoft；Nebius同样先依靠大客户起量，但导入更多企业客户与AI初创公司。


图26：H100租赁价格自2026年2月以来持续走高


资料来源：SemiAnalysis

表3：Coreweave规模更大

Coreweave

Nebius

数据中心数量

近50个，主要为租赁

截至2025年底租赁+自有7个，2026年预计新上线12个

电力容量

2026Q1签约电力已达3.5GW

2026年指引签约电力4GW，年底上线电力800MW-1GW

收入

2026年指引120-130亿美元

2026年指引30-34亿美元

ARR

2026年指引310-350亿美元

2026年指引ARR70-90亿美元

利润

2026年指引经调整经营利润9-11亿美元

2026年指引经调整EBITDA margin~40%

主要客户

微软、OpenAI、Meta、英伟达

微软、Meta

CAPEX

2026年指引180-190亿美元

2026年指引200-250亿美元

资料来源：公司公告、开源证券研究所

从2026Q1业绩看，CoreWeave高收入增长延续，但交付与利润率压力同步上行。整体看，AI推理需求快速增长阶段，GPU租赁商业模式已被验证，但仍需关注订单交付兑现能否支撑利润率改善及融资成本下行速度。（1）需求端：2026Q1 CoreWeave收入21亿美元，同比增长112%、环32增长同时新增签约承诺超过400亿美元，积压订单升至994亿美元，环比增长近 50%，36%预计未来24个月确认，75%在未来4年确认。全球四大顶级AI模型开发商均已使用CoreWeave云，中国以外10大AI领导者中有9家为客户，所有GPU世代（A100、H100、H200、 L40）平均定价环比均上涨。（2）基础设施：2026Q1活跃功率超过1GW里程碑，新增400MW已签约功率，总签约功率超3.5GW，预计2026年底达到或超过 1.7GW活跃功率，2030年超过8GW，运营近50个数据中心。（3）业绩指引：2026全年营收120-130亿美元、资本开支上调至310-350亿美元，调整后营业利润9-11亿美元，意味着下半年利润释放斜率或显著高于上半年。


表4：2026Q1 Coreweave收入同比高增但营业利润率有所下滑

$mn

2024Q1

2024Q2

2024Q3

2024Q4

2025Q1

2025Q2

2025Q3

2025Q4

2026Q1

收入

189

395

584

747

982

1213

1365

1572

2078

YOY

2281%

1225%

677%

544%

420%

207%

134%

110%

112%

成本

59

109

143

182

262

313

369

509

716

研发及基础设施开支

93

183

286

399

561

670

747

950

1273

毛利

37

104

155

166

158

230

248

113

89

YOY

873%

993%

331%

122%

60%

-32%

-44%

毛利率

19.4%

26.2%

26.6%

22.2%

16.1%

19.0%

18.2%

7.2%

4.3%

经营利润

17

78

117

113

-27

19

52

-89

-144

经营利润率

8.9%

19.7%

20.1%

15.1%

-2.8%

1.6%

3.8%

-5.7%

-6.9%

经调整经营利润

25

85

125

121

163

200

217

88

21

YOY

1048%

1809%

550%

134%

74%

-27%

-87%

经调整经营利润率

13.3%

21.6%

21.4%

16.1%

16.6%

16.5%

15.9%

5.6%

1.0%

利息开支

41

67

104

149

264

267

311

388

536

YOY

826%

549%

300%

198%

160%

103%

%O

积压订单(十亿)

15.9

16.2

15

15.1

14.7

30.1

50

66.8

99.4

YOY

-8%

86%

233%

342%

578%

环比增加

-0.4

15.4

19.9

16.8

32.6

CAPEX

1113

2574

2237

2400

1858

2937

1850

8200

6800

YOY

67%

14%

-17%

242%

266%

活跃电力(MW)

360

420

470

590

850

1000

环比增加

60

50

120

260

150

净债务

1221

2828

2651

6153

6272

9062

11070

14478

21755

环比增加

1607

-177

3502

119

2790

2007

3408

7277

数据来源：Bloomberg、开源证券研究所

Nebius上调2026年Contracted Power指引至>4.0GW，资本储备充足，短期算力短缺下受益客户多元化及自建数据中心运营优势。（1）2026Q1Nebius收入3.99亿美元，YOY+684%，高于彭博一致预期（3.92亿），源于产能规模扩张驱动，同时伴随强劲的定价权和高利用率，新一代GPU定价持续走高，平均交易规模在GPU承诺量增加和合同期限延长的带动下显著增长；核心指标ARR在3月底达到19.2亿美元，同比增长 674%；算力规模化经营杠杆持续释放，核心AI云业务的经调整EBITDA利润率达 45%。（2）资金保障：2026Q1成功融资63亿美元，包括来自NVIDIA的20亿美元股权投资，期末现金储备达93亿美元足以支撑后续Capex投入和技术并购。（3）战略重点：向上游软件栈延伸，从算力租赁向全栈生态转变。公司近期收购Tavily（智能体搜索）、EigenAI（推理优化）和Clarifai（系统级优化），通过并购深度布局推理加速、Token

目前已在宾夕法尼亚州（1.2GW）和芬兰（310MW）锁定大型站点，预计2027年运营后，自有产能占比将超过 75% ，为了有望进一步优化长期单位成本。

表5：Nebius 2026Q1收入 YOY+621.5%

$

2024Q1

2024Q2

2024Q3

2024Q4

2025Q1

2025Q2

2025Q3

2025Q4

2026Q1

收入(mn)

11

25

43

38

55

105

146

228

399


$

2024Q1

2024Q2

2024Q3

2024Q4

2025Q1

2025Q2

2025Q3

2025Q4

2026Q1

YOY(%)

-99.5%

-98.9%

-98.0%

-98.6%

381.3%

322.1%

237.4%

500.8%

621.5%

营业成本(mn)

9

18

19

28

30

30

43

69

104

YOY(%)

-99.2%

-98.1%

-98.0%

-97.8%

231.3%

66.3%

127.0%

149.1%

251.9%

毛利润(mn)

22

27

56

27

47

71

71

70

295

YOY(%)

-57.2%

-51.8%

-1.0%

-49.0%

107.5%

161.4%

25.4%

154.8%

532.7%

毛利率(%)

195.7%

109.7%

130.1%

72.4%

84.4%

67.9%

48.3%

30.7%

74.0%

研发费用(mn)

25

35

34

35

40

43

45

53

67

研发费用率

218.3%

139.4%

79.4%

93.4%

72.3%

40.7%

30.7%

23.3%

16.9%

销售及行政费用(mn)

51

83

54

90

66

68

90

160

144

销售及行政费用率(%)

442.2%

333.5%

123.6%

237.5%

119.5%

64.9%

61.3%

70.2%

36.0%

EBITDA(mn)

343

(68)

(52)

(76)

(63)

(21)

(5)

15

130

YOY(%)

96.3%

-122.4%

-118.4%

-121.3%

-118.3%

69.2%

90.0%

119.9%

-306.9%

EBITDA margin(%)

2984.0%

-273.6%

-119.9%

-199.2%

-113.2%

-20.0%

-3.6%

6.6%

32.5%

EBIT(mn)

(82)

(122)

(87)

(112)

(130)

(111)

(130)

(235)

(128)

EBIT margin(%)

-715.6%

-491.8%

-200.9%

-294.7%

-234.2%

-105.8%

-89.1%

-103.0%

-32.1%

净利润,非-GAAP(mn)

160

(73)

(47)

(57)

(93)

(92)

(100)

(173)

(100)

净利率(%)

1393.0%

-292.1%

-109.2%

-151.1%

-167.3%

-87.1%

-68.7%

-76.0%

-25.1%

EPS,非-GAAP

0.49

(0.20)

(0.26)

(0.18)

(0.39)

(0.38)

(0.40)

(0.68)

(0.32)

YOY(%)

421.7%

-162.0%

-374.5%

-151.6%

-179.1%

-94.3%

-51.1%

-285.8%

-17.5%

现金及现金等价物(mn)

153

2,326

2,288

2,450

1,447

1,679

4,795

3,678

9,298

YOY(%)

-90.1%

188.8%

158.8%

127.2%

847.5%

-27.8%

109.5%

50.2%

542.6%

CAPEX(mn)

-

162

167

418

544

511

956

2056

2473

YOY(%)

-

-

-

-

-

216.0%

472.2%

392.3%

354.6%

ARR(mn)

-

80

120

90

249

431

551

1250

1900

YOY(%)

-

-

-

-

-

437.5%

359.2%

1288.9%

1288.9%

短期与长期债务(mn)

12

10

28

50

188

213

4512

4973

8450

净债务

(146)

(3884)

(2260)

(2400)

(1259)

(1467)

(283)

1295

(848)

资料来源：Bloomberg、开源证券研究所

5.2、国内：互联网云厂商有望迎来份额提升

5.2.1、阿里巴巴：具备芯片-云-模型-C端入口的平台龙头

阿里巴巴形成从底层集群到上层应用的统一技术栈，这意味着其CAPEX并非孤立投向机房和GPU，而是能够通过模型调用、Agent开发、企业部署和生态分发实现多层复用，从而提升单位资本开支的收入产出效率，与谷歌TPU一Gemini一Vertex AI一Google Cloud路径高度相似。管理层明确未来五年云和AI商业化收入目标突破 1000亿美元，2026年外部收入同比增速有望在未来几个季度持续加速，模型和应用


ARR于2026Q2有望超过100亿元并在2026年底前达到300亿元，从而有望带动云业务利润率改善。若后续AI相关收入继续保持高增长，估值有望将逐步由电商平台切换至AI基础设施平台+模型平台。

图27：阿里巴巴具备AI全栈布局


资料来源：阿里云官网

图28：阿里云收入同比增速加快


数据来源：公司公告、开源证券研究所

图29：阿里云利润率2026Q1基本稳定


数据来源：公司公告、开源证券研究所


5.2.2、百度集团：短期搜索业务承压，昆仑芯拆分上市有望驱动估值提升

智能云MaaS市场份额提升、昆仑芯受益国产替代趋势。短期搜索业务承压，但随着文心大模型对C端应用的重构、智能云在MaaS市场的份额提升、昆仑芯在国产算力替代中的战略地位，以及萝卜快跑（Apollo Go）在武汉等地商业模式跑通， 2026年有望成为百度AI商业化变现的拐点。（1）百度智能云基础设施2026Q1收入 88亿元，同比增长 79%，GPU云收入同比增长 184%。根据IDC数据，2025年，中国AI应用公有云服务市场规模突破137亿元人民币，百度智能云以 30.7%的市场份额位居第一。（2）根据IDC发布的2024年中国加速计算芯片的出货报告，英伟达出货量占比 70%超过190万片。在国产AI芯片头部厂商中，华为64万片位居第一，其后为昆仑芯6.9万、天数3.8万、寒武纪2.6万、沐曦2.4万、燧原1.3万片。

图30：百度智能云基础设施收入同比增速加快


数据来源：公司公告、开源证券研究所（注：2025Q3起收入披露口径有调整）

表6：昆仑芯2024-2025年订单及合作项目客户由内部驱动向全行业扩张（不完全统计）

时间

合作公司

项目/核心内容

合作类型

订单规模/关键成果

2024

百度集团(内部业务)

文心大模型训练/推理、百度搜索、Apollo自动驾驶、核心业务算力支撑

内部场景落地

P800芯片支持万卡集群部署

国芯科技

边缘AI计算、车规功能安全SoC技术联合研发

技术战略合作

签署《战略合作框架协议》，聚焦汽车电子与边缘计算

南方电网

电网负荷预测、安全生产监控、能源巡检AI解决方案落地

行业场景合作

规模化部署昆仑芯算力设备，覆盖能源电力核心

吉利汽车

自动驾驶算力支撑、车规级AI芯片技术适配

汽车领域合作

交付规模从几十卡到万卡级，助力自动驾驶技术迭代

vivo

消费电子AI算力支撑，适配终端智能应用

消费电子合作

纳入昆仑芯上百家核心客户，实现规模化交付

2025

中国移动

AI计算设备（推理型）集采项目，含3个标包

运营商集采订单

十亿级订单，多标包高份额中标

中国电信

中国电信研究院联合包括昆仑芯科技有限公司在内的多家产业合作伙伴，完成了业界首次面向大模型推理的异构算力协同

/

2025年10月，中国电信研究院联合多家产业合作伙伴成功完成业界首次基于英伟达算力+国产算力交叉组合的异构算力协同技术验证，旨在通过混合使用不同厂商的算力资源，实现大模型推理


技术验证

集群的降本增效

招商银行

AI芯片资源项目，昆仑芯P800服务器采购

金融行业算力合作

规模化部署，支持智能客服、多模态数据分析等场景，部分模型推理性能行业领先

格灵深瞳

共建国产化AI算力底座，联合开发政务专用AI一体机

政务领域战略合作

覆盖智能巡检，支持智能客服、多模态数据分析等场景，部分模型性能行业领先

中国钢研

全栈智能基础设施搭建，专属智算平台建设

工业制造合作

基于昆仑芯P800构建算力底座，赋能工业质检与流程优化

同济大学/北京大学

科研算力平台建设、大模型训练与信创教育设备适配

教育科研合作

千万级-亿元级部署，支持高校科研算力普惠化

民生银行

金融大模型全栈架构落地，涵盖算力-平台-模型-应用四层

金融行业深度合作

金融领域首个端到端大模型落地项目

资料来源：光锥智能公众号、开源证券研究所

5.2.3、金山云：小米生态提供确定性，中立定位具备优势

短期受益于AI智算业务的快速增长和云服务行业进入涨价周期，中长期小米生态提供强确定性，生态外从传统的云服务商向AI算力核心提供商转型。2025年AI相关收入已占公有云收入的近一半，且增速远超传统业务。未来，随着AI应用从训练阶段大规模进入推理阶段，对算力的需求将从一次性、项目性转变为持续性、高频次的需求。金山云已前瞻性布局，MaaS模式具备更强的规模弹性和更高的利润空间。

生态内：作为小米和金山生态唯一的战略云平台，公司深度绑定小米的AI战略7。随着小米在AI大模型（MiMo）、智能汽车、人车家全生态等领域的持续投入，金山云将获得稳定且高确定性的算力订单。2026年4月，金山云公告上调 2026-2027年为小米集团提供云服务的年度上限（由2026-2027年的31.4/40.0亿元上调至40.0/60.0亿元），金山云继续向小米集团提供公有云存储、云计算、算力服务及综合云解决方案等云服务，全面支持其“人车家全生态”战略、智能电动汽车及MiMo系列大模型API服务。

生态外：金山云的中立第三方定位构筑了独特的竞争优势。与拥有自有大模型的阿里云、腾讯云不同，金山云不与客户（尤其是其他大模型公司）构成直接竞争，更能保障客户数据和模型的安全。这一差异化定位使其吸引了包括Kimi（月之暗面）、智谱、MiniMax等在内大模型客户。


图31：2026Q1金山云收入 YOY+37%


数据来源：公司公告、开源证券研究所

图32：2026Q1金山云公有云收入 YOY+47%


数据来源：公司公告、开源证券研究所

图33：公有云占比提升带动金山云2025Q3经调整经营利润率转正


数据来源：公司公告、开源证券研究所


表7：受益标的盈利预测与估值一览

代码

公司名称

货币单位

市值(亿)

收入(亿)

CAGR

归母净利润(亿)

CAGR

2026E利润率

估值方法

估值倍数

评级

2026E

2027E

2028E

2026E

2027E

2028E

2026E

2027E

2028E

AMZN

amazon

USD

26,379

8,247

9,331

10,350

12%

1,136

1,283

1,611

19%

13.7%

PE

23.2

20.6

16.4

未评级

GOOG

google

USD

43,902

4,193

5,032

6,008

20%

1,768

1,823

2,159

10%

36.2%

PE

24.8

24.1

20.3

未评级

MS

未评级

9988.HK

阿里巴巴-W

CNY

19,848

10,865

11,996

14,573

16%

1,087

1,439

1,894

32%

9.9%

PE

18.3

13.8

10.5

买入

9888.HK

百度集团-SW

CNY

2,749

1,313

1,391

1,498

7%

182

205

229

12%

14.7%

PE

15.1

13.4

12.0

买入

代码

公司名称

货币单位

市值(亿)

收入(亿)

CAGR

EBITDA(亿)

CAGR

2026E利润率

估值方法

估值倍数

评级

2026E

2027E

2028E

2026E

2027E

2028E

2026E

2027E

2028E

CRWV

CoreWeave

USD

559

126

249

391

76%

74

158

249

84%

63.3%

EV/EBITDA

4.4

2.2

1.4

未评级

NBIS

Nebius

USD

553

36

119

207

141%

15

67

129

191%

56.1%

EV/EBITDA

36.4

8.3

4.3

未评级

3896.HK

金山云

CNY

234

124

153

176

19%

36

46

67

37%

29.8%

EV/EBITDA

6.6

5.1

3.5

未评级

数据来源：Bloomberg、开源证券研究所（注：阿里巴巴-W、百度集团-SW盈利预测来自开源证券研究所，其余公司盈利预测来自 Bloomberg一致预期，数据截至2026年6月8日，1HKD=0.8658CNY，1USD=6.7833CNY）

6、风险提示

宏观经济增长放缓：经济增长放缓导致企业IT开支收紧从而影响AI需求。

竞争加剧：国内移动互联网用户流量见顶，移动互联网用户数量与时长竞争加剧；云面临海内外巨头竞争压力，客户扩展或不及预期。

监管政策变动：AI各项监管政策存在不确定性。


特别声明

《证券期货投资者适当性管理办法》、《证券经营机构投资者适当性管理实施指引（试行）》已正式实施。根据上述规定，开源证券评定此研报的风险等级为R4（中高风险），因此通过公共平台推送的研报其适用的投资者类别仅限定为境内专业投资者及风险承受能力为C4、C5的普通投资者。若您并非境内专业投资者及风险承受能力为C4、C5的普通投资者，请取消阅读，请勿收藏、接收或使用本研报中的任何信息。

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分析师声明

本研究报告的署名人员具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格或相当的专业胜任能力，以勤勉的职业态度，独立、客观地出具本报告，并对内容和观点负责。本报告清晰准确地反映了署名人员的研究观点，所包含的分析基于各种假设，不同假设可能导致分析结果出现重大不同。本报告采用的各种估值方法及模型均有其局限性，估值结果不保证所涉及证券能够在该价格交易。本报告署名人员保证他们报酬的任何一部分不曾与，不与，也将不会与本报告中具体的推荐意见或观点有直接或间接的联系。

股票投资评级说明

评级

说明

证券评级

买入(Buy)

预计相对强于市场表现20%以上;

增持(outperform)

预计相对强于市场表现5%~20%;

中性(Neutral)

预计相对市场表现在-5%~+5%之间波动;

减持(underperform)

预计相对弱于市场表现5%以下。

行业评级

看好(overweight)

预计行业超越整体市场表现;

中性(Neutral)

预计行业与整体市场表现基本持平;

看淡(underperform)

预计行业弱于整体市场表现。

备注：评级标准为以报告日后的6~12个月内，证券相对于市场基准指数的涨跌幅表现，其中A股基准指数为沪深300指数（北交所基准指数为北证50指数）、港股基准指数为恒生指数、新三板基准指数为三板成指（针对协议转让标的）或三板做市指数（针对做市转让标的）、美股基准指数为标普500或纳斯达克综合指数。我们在此提醒您，不同证券研究机构采用不同的评级术语及评级标准。我们采用的是相对评级体系，表示投资的相对比重建议；投资者买入或者卖出证券的决定取决于个人的实际情况，比如当前的持仓结构以及其他需要考虑的因素。投资者应阅读整篇报告，以获取比较完整的观点与信息，不应仅仅依靠投资评级来推断结论。


法律声明

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