$恒生科技指数(HKHSTECH)$$中概互联网指数ETF-KraneShares(KWEB)$
最近非市场因素扰动比较多，有些基本面的深层次变化被噪音给屏蔽了。
我来举个例子。
这轮国内云计算hyperscalers纷纷涨价，BAT一起涨；而市场对于股价的计价，是比较淡的。
将近20年以来中国的云计算行业，与美国巨头的笑嘻嘻们不同，他们一直在价格战的泥巴地里肉搏，而中国AI云正进入这20年来首个提价周期。
我再说一遍，中国AI云正进入近20年来首个提价周期。
你没看错，云计算的生意近20年以来一直像在拼多多上砍一刀，从来没有涨价史，只有抢地盘的疯狂降价史。
降价也能活的原因也很简单，摩尔定律+规模效应，接入客户越多，平摊到每个客户身上的边际成本就越趋近于毛毛雨。
能活但是赚不到大钱。而且国云基本盘长期是苦哈哈的 IaaS（基础服务器、带宽、存储，重活累活低差异化活），不像美云基本盘是高附加值的 PaaS+SaaS。导致美国笑嘻嘻综合毛利60-80%，中国苦哈哈毛利20-30%。
但是AI时代下，云计算有一个从“卖廉价通用 CPU算力转向卖紧缺精尖GPU算力”商业逻辑范式切换。本质上是因为AI云的定价与传统上IaaS、PaaS和SaaS的定价机制，完全不一样。传统的就不说的，大家都熟悉，按时长/容量 包年包月、按小时计费、按GB存储计费，blah blah跟菜市场卖菜、移动运营商卖流量卡一样），
而AI云怎么定价：
如果是模型训练（training），则是：
收入=GPU总时长 X 单价 X 算力利用率 或 GPU节点数 × 租用时长 × 单节点溢价；
如果是模型推理（inference），则是：
收入=GPU总时长 X 每小时生成tokens数量 X token单价 X 算力利用率；
按token计费机制具备高弹性和高效率，利润率更高。因为AI云在推理端的计费通常是 输入便宜输出贵，output token的单价往往是Input的几倍。
由于生态与模型强绑定，这方面中概大厂优势明显，这种优势可以帮助中概的hyperscalers从国企手里面抢回市场份额（这正在发生）。
做大市场+抢回市场+提价增利，量价齐升，逻辑是顺的。
有人会对量价齐升里的“量”有顾虑，因为高阶GPU供应链受限，我个人认为通过自研ASIC芯片可以缓解，这是投资诸如阿里的核心逻辑之一。
根据Morgan Stanley的测算，假设其他条件不变，整体合同价格每上调10%，阿里EBITA利润率提升幅度是增加4个百分点。
大家多多关注涨价是否最终能着实落地，如果中国市场出现大规模的”hyperscaler云服务”涨价——近20年来云计算首个大型提价周期能逻辑兑现——那股价大概率不会无动于衷。