开放权重模型如何影响 GenAI ROIC？

摩根士丹利分析师表示，低成本开放权重人工智能模型的兴起可能会给模型开发商的定价和回报带来压力，但超大规模企业应该继续从运行它们所需的计算基础设施中获得有吸引力的回报。

开放权重模型允许用户在他们喜欢的基础设施上下载、定制和部署模型权重。它们较低的价格和灵活性可以加速人工智能在企业和小型企业中的采用。

竞争的加剧预计将推低代币价格，给模型实验室带来更大的压力，要求其提高吞吐量并实现服务差异化。

摩根士丹利估计，假设每百万代币价格约为 1.75 美元，每 GPU 每秒处理 2,000 至 3,500 个代币，模型提供商仍可从 1 吉瓦的自有 Nvidia GB300 基础设施中获得约 20% 至 60% 的投资回报。

对于出租 GPU 容量的超大规模企业，该银行估计投资回报率为 23% 至 39%，具体取决于每小时的定价。

分析师指出了这些经济仍具有吸引力的四个原因。

首先，计算能力仍然稀缺，企业需要云提供商来运行开放权重推理工作负载。

其次，成本较低的型号可以推动更高的使用量。超大规模企业可以根据供需情况调整容量价格，从而使总利润增长比利润率增长更为显着。

第三，云提供商和模型开发商正在通过更好的芯片、更快的互连、更高效的模型架构和请求批处理软件来提高令牌吞吐量。

亚马逊（纳斯达克股票代码：AMZN）和 Alphabet（纳斯达克股票代码：GOOGL）也使用专有芯片，包括 Trainium 和张量处理单元，以降低提供计算的成本。

第四，开放权重工作负载可以从互联服务中产生收入。其中包括托管 API、GPU 租赁、数据库、存储和安全工具。低价模型访问可能会成为亏损领先者，从而吸引更有利可图的云支出。

摩根士丹利维持对亚马逊和 Alphabet 的增持评级，理由是它们有能力以较低的成本将稀缺的计算能力货币化。

投资者还应该关注 Meta Platforms（纳斯达克股票代码：META）的 Muse 模型和 Alphabet 的高效 Gemini Flash 产品，以了解定价压力、采用率和吞吐量提高的迹象。