深度拆解：美國四大云巨頭轉型AI云的三本賬

圖：AI生成

只有三本賬同時健康，才能真正轉型成功。目前來看，谷歌的結構最健康，亞馬遜韌性最強，微軟最依賴OpenAI，甲骨文最險

文｜《財經(jīng)》研究員 吳俊宇

編輯｜謝麗容

過去三年，美國四家云計算廠商——亞馬遜AWS、微軟Azure、谷歌GCP、甲骨文OCI迎來了一輪高速增長期：它們一邊投入千億美元采購百萬枚AI芯片建設算力中心，一邊與客戶簽下長達三至五年的大合同，策略是鎖定未來的長期訂單。

轉型“AI云”，正在成為亞馬遜AWS、微軟Azure、谷歌GCP、甲骨文OCI的共同目標。它們的收入近三年（2023年-2025年）不斷攀升。

什么是“AI云”？目前，行業(yè)內的普遍共識是，AI云是以GPU（圖形處理器）等AI芯片為核心的云服務。AI云與過去以CPU（中央處理器）為核心、IaaS基礎設施/PaaS平臺軟件/SaaS應用軟件分層清晰的傳統(tǒng)云計算不同，它的技術架構還在劇烈演化。MaaS（模型平臺）等新的產(chǎn)品形態(tài)正在變得更重要。

相比仍在演進的技術架構，AI云的商業(yè)邏輯反而更加清晰。

不同于傳統(tǒng)云計算，AI云的投入周期更長、金額更大、風險也更集中。要看清這門生意，財務報表上的三個數(shù)字最為關鍵：資本開支（CapEx）、剩余履約義務（RPO，企業(yè)已簽約但尚未確認收入的合同金額）、收入/利潤（Revenue/Profit）。

這三本賬環(huán)環(huán)相扣。首先，云廠商會投入巨額資本支出，用于采購芯片等設備、建設或租賃數(shù)據(jù)中心，形成穩(wěn)定的算力供應；其次，再和企業(yè)客戶簽訂長達3年-5年的長期合同，將這些客戶需求鎖定成為剩余履約義務；最后，把長期合同按年/季/月逐步確認收入和利潤。經(jīng)過這個循環(huán)后，資本支出最終會轉化為現(xiàn)金流。

這是個周而復始、不斷循環(huán)的生意。這個過程中，云廠商還會不斷自研模型、AI芯片——這可以吸引更多客戶、控制算力成本。

可以說，資本開支、剩余履約義務、收入/利潤這三本賬幾乎可以透視美國四大云廠商。

只有三本賬同時健康，才能真正轉型成功。目前來看，谷歌的結構最健康，亞馬遜韌性最強，微軟最依賴OpenAI，甲骨文最險。

算力投資，誰的資金壓力最大？

2025年，美國四大云廠商背后的科技公司——亞馬遜、微軟、谷歌、甲骨文，已經(jīng)把大部分經(jīng)營現(xiàn)金流押注在算力建設上。

資本支出在現(xiàn)金流中的占比（資本支出/經(jīng)營性現(xiàn)金流），是觀察算力投資決心的一個直觀指標。2023年-2025年，亞馬遜、微軟、谷歌、甲骨文的資本支出快速增長，資本支出在現(xiàn)金流中的占比持續(xù)攀升。

2025年，亞馬遜已經(jīng)有超過九成的現(xiàn)金流被用于投資算力。微軟這一數(shù)據(jù)超過七成。谷歌的擴張節(jié)奏顯得相對克制，但也升至五成以上。

甲骨文的動作比亞馬遜、微軟、谷歌激進得多。2025年，甲骨文的資本支出已經(jīng)超過經(jīng)營性現(xiàn)金流。簡單理解，它的算力擴張已超過現(xiàn)有業(yè)務的造血能力。由于現(xiàn)金流不足，甲骨文2026年2月甚至發(fā)行了250億美元的債券用于籌措資金。

高強度的資本開支，會在6個-12個月內轉化為算力基礎設施——包括芯片、服務器、數(shù)據(jù)中心等。數(shù)據(jù)中心規(guī)模通常以GW（吉瓦，電力容量單位）衡量。考慮到網(wǎng)絡、電源、制冷等設備的能源需求，1GW電力容量通常至少可容納超過20萬枚英偉達GB200芯片。

這幾家公司的高強度投資已經(jīng)帶來了GW級別、百萬卡規(guī)模算力擴張。

亞馬遜、微軟幾乎每個季度都會披露算力建設情況。亞馬遜在2025年新增算力規(guī)模高達4.8GW。按照這一數(shù)據(jù)計算，亞馬遜AWS過去一年至少新增了百萬卡規(guī)模的算力。

微軟計劃未來兩年（2025年7月-2027年6月）數(shù)據(jù)中心總規(guī)模將翻一番。2025年11月，微軟啟用佐治亞州亞特蘭大的算力集群，該集群計劃部署數(shù)十萬枚GB200/300系列芯片。微軟在美國威斯康星州費爾沃特的算力集群，計劃在2026年容量擴張至2GW。

亞馬遜、微軟、谷歌、甲骨文在2025年算力投資規(guī)模已經(jīng)驚人。即便如此，它們2026年算力投資仍在持續(xù)擴張，且絲毫沒有減緩的趨勢。這場算力軍備競賽，仍在加速。

2026年，亞馬遜、微軟、谷歌、甲骨文規(guī)劃的資本支出總和將超過5700億美元（其中亞馬遜2000億美元、微軟1400億美元、谷歌1800億美元、甲骨文500億美元）。這相較2025年的3589億美元增長58.9%。

超過5000億美元會帶來千萬卡規(guī)模的芯片采購需求。英偉達創(chuàng)始人黃仁勛2025年10月GTC華盛頓站主題演講提到，5000億美元資本支出對應1000萬枚GPU芯片的需求（黃仁勛原話是2000萬枚，但一枚Blackwell/Rubin包含兩顆GPU，嚴格計算只有一卡）。

為什么這四家美國科技公司的資本支出會如此快速增長？

一位長期關注美國算力市場的中國ICT企業(yè)戰(zhàn)略規(guī)劃人士對《財經(jīng)》表示，AI訓練和推理需求爆發(fā)，以為滿足算力增長的需求，云廠商必須持續(xù)擴張集群規(guī)模。但芯片、服務器采購只是一部分因素。算力背后的電子、電力產(chǎn)業(yè)鏈都在漲價，它們導致科技公司的資本支出進一步被推高。

除了GPU芯片，CPU、內存、存儲等周邊關鍵配套設備價格2025年以來一直都在上漲，而且在2026年，算力周邊的供應鏈價格還會進一步上漲。而且，科技公司的大規(guī)模采購本身也在加劇供應鏈緊張，從而進一步推高硬件成本。

電力設備是另一個經(jīng)常被忽略的關鍵因素。隨著美國算力集群電力消耗不斷提高，美國部分地區(qū)電網(wǎng)容量開始成為算力擴張的重要限制因素。為了保障未來算力供應，科技公司不得不提前投資變電站、電力設備甚至自建能源基礎設施。

在這三重因素疊加下，算力建設已經(jīng)不再只是芯片采購，它變成了覆蓋芯片、服務器、電力和數(shù)據(jù)中心的系統(tǒng)性基礎設施投資。

然而，科技公司的資本支出不可能無限增長。它雖然不會直接影響當期利潤，但卻會在未來以折舊形式逐步計入成本，并且侵蝕利潤。

目前，亞馬遜、微軟、谷歌、甲骨文的GPU算力折舊周期普遍是6年左右。也就是說，當下高強度的資本支出會直接影響未來六年的利潤。如果營收、利潤無法同步增長，云廠商的利潤率就會受到影響。

面對高強度的資本開支，四家公司的承壓能力不同。如果以六年折舊周期粗略估算（2025年資本支出/六年折舊周期/2025年凈利潤），可以直觀看到各家面臨的利潤壓力。

以亞馬遜為例，其2025年資本支出約為1283億美元，平均每年折舊約214億美元，相當于當年凈利潤的27.5%。微軟這一比例為16.5%，谷歌為11.5%，甲骨文則達到22.9%。

也就是說，這一輪高強度算力投資，亞馬遜壓力最大，因為它的電商業(yè)務長期需要物流和倉儲投入，本身也是重資產(chǎn)模式，云業(yè)務無法得到反哺或輸血。

甲骨文的壓力其次，它的數(shù)據(jù)庫長期被政府、金融機構、大型企業(yè)使用，這可以為之帶來穩(wěn)定的利潤。但甲骨文OCI業(yè)務規(guī)模仍明顯小于其他三家云廠商，它尚未真正形成規(guī)模效應，利潤率會明顯更低，因此算力投資對公司整體利潤影響更大。

微軟和谷歌的壓力相對更小，微軟Office、Windows、SaaS軟件的授權依舊能夠帶來充沛的現(xiàn)金流。谷歌廣告和搜索業(yè)務利潤率高，可以為云業(yè)務持續(xù)輸血。

這也說明，在當下的云業(yè)務的競爭中，科技公司之間比拼的不僅僅只是芯片數(shù)量，還包括集團整體業(yè)務的利潤承壓能力。

長期訂單，誰的兌現(xiàn)難度最高？

資本開支決定了云廠商能提供多少算力，而剩余履約義務則決定了這些算力未來會賣給誰。

剩余履約義務是云廠商最重要的需求指標之一。它指的企業(yè)已經(jīng)簽署、但尚未確認收入的合同金額。企業(yè)客戶會與云廠商簽訂3年-7年的長期合同。這些收入不會一次性確認，而是未來幾年逐漸確認。因此，剩余履約義務約等于云廠商未來數(shù)年的“收入儲備”。

截至2025年末，亞馬遜、微軟、谷歌、甲骨文的剩余履約義務規(guī)模均在快速增長。隨著AI算力需求爆發(fā)，越來越多企業(yè)開始簽署多年合同，提前鎖定未來算力資源。

但是，不同云廠商披露的剩余履約義務，收入質量不同。衡量這些長期訂單的可靠程度，有兩個關鍵觀察指標：一是合同平均履約年限，二是未來12個或24個月可確認的收入。這兩個指標，每個季度都會有相關披露。

近一年直接影響各家長期訂單收入質量的，是美國兩家最大的AI創(chuàng)業(yè)公司，OpenAI和Anthropic。兩家公司采取“大廠投資了換算力合同”的方式，拿到了亞馬遜、微軟、谷歌的投資，并與這幾家云廠商簽署了數(shù)千億美元的長期算力合同。

但由于OpenAI和Anthropic目前仍在虧損，這些長期訂單未來并不一定能真正全部兌現(xiàn)。也就是說，這四家科技公司披露的剩余履約義務，需要去看是否存在兌現(xiàn)風險。

其中長期訂單風險最小的是亞馬遜。亞馬遜的剩余履約義務大部分是亞馬遜AWS帶來的。它近三年（2023年一季度-2025年四季度）一直保持穩(wěn)健增長，增速在10%-40%之間，平均年限在4年左右。換句話，它的長期訂單結構相對穩(wěn)定，最終兌現(xiàn)的可能性也更高。

亞馬遜2025年末剩余履約義務2440億美元。看起來，這是四家公司中規(guī)模最小的，但這和統(tǒng)計方式有關。一位亞馬遜AWS人士2025年12月曾對《財經(jīng)》表示，亞馬遜AWS大量已經(jīng)簽訂的三至七年長約，并未完全計入財報的剩余履約義務中。

亞馬遜AWS的客戶結構也分散且多元。一位亞馬遜AWS人士2026年1月曾對《財經(jīng)》表示，亞馬遜AWS在全球最大的客戶包括Salesforce、蘋果、字節(jié)跳動、Netflix等大型科技公司，以及Anthropic、OpenAI等AI創(chuàng)業(yè)公司。這些企業(yè)客戶每年都會采購數(shù)十億美元規(guī)模，甚至上百億美元規(guī)模的云資源。這使得公司的長期訂單相對穩(wěn)定。

相比之下，微軟對OpenAI的依賴度很高。2025年末，微軟剩余履約義務高達6250億美元，不到一年增長超過3000億美元。但與此同時，微軟未來12個月可確認收入在剩余履約義務的占比卻明顯下降——從2025年三季度的45%降至四季度的25%。

為什么僅一個季度就會出現(xiàn)劇烈變化？原因是，2025年10月OpenAI和微軟簽署了一個2500億美元的長期算力大單。

微軟長期訂單的兌現(xiàn)周期也因此被拉長。微軟管理層2026年1月在財報電話會（2026財年二季度，即2025年四季度）披露稱，剩余履約義務平均年限從2年增長到2.5年，其中企業(yè)客戶45%的剩余履約義務都和OpenAI相關。因此，當季財報電話會中，已經(jīng)有投資者擔憂稱，微軟的未來收入和OpenAI綁定過深，它的兌現(xiàn)風險在加大。

需要強調的是，微軟披露的剩余履約義務看似是四家公司中最高的，但它并不等同于微軟Azure的訂單。因為其中很大部分和Office、Windows，以及其他SaaS軟件的訂閱授權相關，它們的履約周期通常只有兩三年，更容易收回現(xiàn)金。但微軟Azure相關的云合同往往周期更長，2025年9月之后，微軟增加的剩余履約義務主要和微軟Azure相關。

谷歌的剩余履約義務增長速度很快，但相對健康。2025年末，谷歌剩余履約義務高達2428億美元，增長超過160%。這主要和谷歌GCP（包括基礎設施資源、Gemini大模型、企業(yè)級AI產(chǎn)品等）相關。與此同時，谷歌未來24個月可確認的剩余履約義務占比，長期維持在50%左右。這說明，谷歌新增訂單的履約周期并沒有明顯拉長。

這背后的邏輯是，谷歌GCP的AI客戶結構相比亞馬遜AWS、微軟Azure更加分散，其中不僅包括Anthropic、Midjourney等明星AI創(chuàng)業(yè)公司，還包括大量中小AI創(chuàng)業(yè)公司。

此前一位谷歌GCP銷售服務商對《財經(jīng)》表示，谷歌GCP的用戶有大量是創(chuàng)業(yè)公司。它們使用AI云的習慣更輕、更快，傾向通過API（應用接口）調用模型，使用推理服務。這種客戶結構和使用習慣使得谷歌GCP的訂單規(guī)模適中，但兌現(xiàn)期限更短。

風險最大的是甲骨文，它的剩余履約義務大部分是靠OpenAI支撐的。截至2025年11月，甲骨文的剩余履約義務增長至5233億美元。這對比一年前暴漲430%。

然而，甲骨文未來12個月能真正兌現(xiàn)長期訂單只有10%。而在兩年前的2023年11月，甲骨文未來12個月可兌現(xiàn)的長期訂單占比接近50%。

出現(xiàn)這種情況的原因是，甲骨文對OpenAI、英偉達、Meta等少數(shù)大客戶高度依賴。2025年9月甲骨文和OpenAI簽署了一個3000億美元的算力大單。這直接導致剩余履約義務暴增。然而，這個大單的不確定因素很大。此外，甲骨文的現(xiàn)金流無法覆蓋算力采購支出，華爾街機構投資者也開始質疑甲骨文的履約能力。

綜合亞馬遜、微軟、谷歌、甲骨文的長期訂單質量來看，AI云競爭并不只是簽下更多長期算力大單，而是能否把這些訂單持續(xù)兌現(xiàn)為收入和利潤。

收入和利潤才是王道

2024年以后，亞馬遜AWS、微軟Azure、谷歌GCP、甲骨文OCI的收入和利潤都在因為AI持續(xù)增長。但是，只關注當下的營收、利潤增長是遠遠不夠的。

AI云的競爭，正在演變?yōu)樾酒⒛Ｐ秃屯评砥脚_的系統(tǒng)工程競爭。亞馬遜AWS存儲和數(shù)據(jù)業(yè)務副總裁Mai Lan在2025年12月曾對《財經(jīng)》表示，AI并不是一個獨立的產(chǎn)品線。它會改變現(xiàn)有幾乎所有工作負載的運行方式。在她看來，AI云的競爭不是單純的算力競爭，而是全棧成本的競爭。

AI雖然為云帶來了短期紅利，但云的產(chǎn)品和技術架構正在被AI重塑，對于這四個云巨頭來說，只有全棧轉型，云廠商才能真正獲得持續(xù)增長。這背后有兩個關鍵問題：

第一，能否持續(xù)擴大AI相關產(chǎn)品的收入。尤其是以Token（詞元）計費，通過MaaS平臺調用的AI推理收入。因為目前各家云廠商Token消耗正在以十倍以上的速度增長。Token正在逐漸成為新的算力計量單位。推理未來可能是AI云最重要的收入來源之一。但Token增長的天花板，是由Agent（智能體）和AI應用的擴散速度決定的。

第二，能否建立新的利潤控制點。尤其是自研芯片和模型。因為，芯片決定算力成本，模型決定算力效率，兩者共同控制著AI云時代的利潤邊界。

目前，亞馬遜、微軟、谷歌明確在財報電話會中披露了Token使用或收入的增長情況。其中披露最詳細的是亞馬遜。

《財經(jīng)》多方了解到，截至2025年末，亞馬遜AWS的MaaS平臺Bedrock營收為數(shù)十億美元。它在亞馬遜AWS營收中占比為較低的個位數(shù)。但亞馬遜AWS管理層對它預期很高。

亞馬遜AWS管理層2025年三季度財報電話會議曾披露，要把Bedrock打造成全球最大的推理平臺。長遠來看，Bedrock收入貢獻將與EC2不相上下。該目標未披露具體實現(xiàn)時間。

《財經(jīng)》了解到，EC2是亞馬遜AWS最核心的計算產(chǎn)品，年營收至少超過400億美元，在總營收中占比超過30%。按照上述預測，Bedrock未來將成為一個數(shù)百億美元的業(yè)務。

亞馬遜AWS EC2產(chǎn)品總監(jiān)Luis Wang 2025年12月的“re：Invent全球大會”期間曾向《財經(jīng)》解釋其中的邏輯。他說，AI云的競爭重點，正在訓練轉向推理。AI推理算力面臨高波動、不可預測、極端彈性等特點，因此AI推理基礎算力的調度能力將成為核心競爭力。

微軟和谷歌的披露信息相對粗略。微軟2025年四季度稱，250家客戶每年處理超過1萬億Tokens。谷歌2025年三季度披露稱，過去一年，近150家客戶處理了約1萬億Tokens。由于不同模型的Token價格天差地別，因此很難通過消耗量準確預估其收入。

2025年12月末，阿里云智能集團資深副總裁、公共云事業(yè)部總裁劉偉光在一場小規(guī)模溝通中對《財經(jīng)》表示，他認同亞馬遜AWS對MaaS收入長期增長的判斷。他認為，當模型能力持續(xù)增強、Agent逐步成熟，并覆蓋大量長尾企業(yè)后，MaaS收入占比，可能達到30%甚至更高。但他同時強調，目前行業(yè)仍在早期，過早給出明確判斷，并不具備現(xiàn)實意義。

在利潤方面，自研芯片、自研模型是提升利潤率的關鍵控制點。

對云廠商而言，規(guī)模化部署自研AI芯片不僅可以降低芯片采購成本，更可以擺脫對英偉達的依賴，甚至能夠重新掌握算力定價權。

包括亞馬遜、谷歌部署的自研AI芯片都超過了100萬枚。目前，谷歌并沒有明確披露自己部署了多少TPU（張量處理單元，即谷歌的自研AI芯片）。但根據(jù)半導體咨詢機構TechInsights的數(shù)據(jù)，谷歌在2024年就部署了超過200萬枚TPU。摩根士丹利2025年11月報告稱，谷歌2025年TPU v7產(chǎn)能約為180萬枚。

亞馬遜的自研AI芯片部署量比谷歌略低。亞馬遜管理層在2026年2月的財報電話會議曾披露稱，目前已交付超過140萬枚Trainium 2芯片，該芯片性價比同類GPU高30%-40%，年化收入（當季收入×4）數(shù)十億美元，有超過10萬企業(yè)客戶。

微軟直到2026年1月，才真正開始部署自研AI芯片Maia 200。它比同類芯片的總擁有成本（TCO）可以降低30%以上。和上述三家企業(yè)不同，甲骨文目前沒有自研芯片的計劃。

除了芯片，模型也是決定AI云利潤率的重要變量。擁有自研模型的云廠商，往往更容易獲得更高的利潤率。而且模型能力，直接影響了單卡的Token吞吐量和Token成本。

亞馬遜AWS雖然有自研的Nova 2系列基礎模型，但Nova系列模型長期和第一梯隊存在差距。目前，亞馬遜AWS像一個模型市場，而不是單一模型提供商。這也是亞馬遜AWS延續(xù)三年的AI云戰(zhàn)略：通過Bedrock聚合多家模型廠商，而不是只依賴單一模型。

一位亞馬遜AWS人士曾對《財經(jīng)》表示，Bedrock平臺上提供了數(shù)十款第三方模型。每一家公司都和亞馬遜AWS有單獨的分成比例，這意味著一部分利潤要分給合作伙伴。從長期來看，亞馬遜AWS還是需要做好自己的基礎模型，而不是長期依賴第三方模型廠商。

谷歌是目前“模型+芯片+云”全棧整合程度最高的云廠商。由于芯片、模型都足夠好，它能夠最大程度控制成本，取得更高的利潤。

谷歌的Gemini系列模型幾乎都通過TPU訓練，也部署在TPU上。這也讓谷歌在模型效率和算力成本上形成了獨特優(yōu)勢。Gemini系列（包括2.5 Pro和3 Pro等）也是2025年性能最強的兩三款模型之一。它為谷歌直接帶來了客戶和收入。僅用四個月，谷歌就向超過2800家公司銷售了超過800萬個Gemini Enterprise（Gemini企業(yè)平臺）訂閱席位。

與亞馬遜和谷歌不同，微軟目前并不依賴自研基礎模型，而是深度綁定OpenAI。微軟Azure上的核心模型包括OpenAI的GPT系列、o系列模型等。OpenAI模型能力領先，幫助微軟迅速吸引了大量企業(yè)客戶。但這種模式使得，微軟要與OpenAI進行收入分成。隨著AI云競爭加劇，微軟是否會強化自研模型能力，也成為行業(yè)關注的問題。

甲骨文OCI則更專注于提供算力基礎設施。它目前主要通過與OpenAI、Cohere等模型公司合作，為客戶提供模型推理服務，而不是發(fā)展自己的基礎模型。目前甲骨文的處境最微妙——它用超出自身造血能力的資本支出押注AI算力，再靠OpenAI等少數(shù)大客戶撐起剩余履約義務的規(guī)模。但它又缺少模型、芯片控制成本。目前，它的三本賬都面臨壓力。

AI時代，云廠商的競爭早已不是單純的算力規(guī)模之爭。資本支出決定能提供多少算力，剩余履約義務決定算力被賣給了誰、多久回款，收入和利潤最終檢驗這場算力投資是否能夠形成穩(wěn)定的商業(yè)循環(huán)。

在這一循環(huán)之中，資本、訂單和利潤彼此咬合。只有三本賬同時健康，才能真正轉型成功。