风险提示，本文仅为个人感悟，对于产业的分析都是基于长期判断，无法预测短期涨跌，因此结论既不能保证绝对正确，也不构成任何投资建议，股票投资风险极大，严禁重仓个股、严禁加杠杆，随时会有巨亏的风险。

最近欧美云厂走势很强，亚马逊也创下历史新高。底层原因是，市场对“投资算力不赚钱”的悲观逻辑，正在被云业务增长和订单兑现阶段性削弱。咱们国内这边，围绕DeepSeek也流传过一个很有意思的投资人交流口径：API定价大约按10个月收回设备投入，只赚6倍利润。按成本1、利润6粗算，毛利率是85.7%。这不是审计口径，但很适合作为推理生意的起点假设。

按美元计价，DeepSeek V4 Pro生成1亿Token是87美元，而GPT的主流经济模型5.6 Luna是120美元，比DS贵38%。

其实在研发和训练阶段，我们的开放模型比老美的便宜很多，但在推理阶段，都是用算力输出Token，成本不会差太多。所以可以说这么便宜的DeepSeek都能如此赚钱，比它贵的GPT-5.6 Luna、Kimi K3、GLM-5.2赚钱能力可能更好。

我们做了一个财务模型，研究在海外买一台8卡B200，跑智谱的GLM-5.2模型卖Token，看看多久能回本。

美国德州电费相对便宜，因此现在很多算力中心都建在德州。买B200需要大约40万美元。按照Lambda公开部署实测，B200运行GLM-5.2的输出速度约为1454 Token/s；假设利用率65%，Token价格按北美GLM市场公开价计算，估算每年电费、维护、网络等现金运营费用约5.8万美元。

按输入输出4:1计算。这里的输入Token，不是用户手打字数，而是模型每次读入的问题、上下文和系统提示；输出Token才是AI生成的回答。这里的298.1亿是年输出Token：1454.07 × 3153.6万秒 × 65%。对应输入Token约1192.2亿。每100万输出Token配400万输入Token，收入为4 × 1.40 + 4.40 = 10美元，年收入约29.81万美元。

得州工业电价6.33美分/kWh，14.2kW机器一年连制冷约0.95万美元，最后算出来每年现金回流24万美元，大约1.78年回本，也就是说2年以后所有现金流入就是纯利了。保守算，不计设备残值，4年累计净赚约53.3万美元，总投资回报率约124.5%，年化IRR约42.5%。

这个有多赚钱，可以和同样偏基础设施属性的储能项目比一下。不同地区和合同结构差异很大，但很多储能项目的IRR中枢大致在10%左右。

当然，主流模型在不断升级，参数越来越大，可能明年或者后年这台B200就无法独立跑顶级模型了。但一般顶级模型都会配到小版本，比如GPT-5.6 Sol是顶级模型，但也有5.6 Luna这样的经济性小版本模型，老设备也是可以跑得动的，经济效益也不会太差。

最近算力股崩盘过程中，空头叙事铺天盖地。我觉得市场是左侧没错，之前交易过于拥挤也没错，但对于AI算力在2028年就供给过剩、AI投资不赚钱，这些空头叙事大都是下跌过程中被慢慢强化的。

今天这个测算，是单台B200只做推理、销售开放权重模型Token的回本周期。它和近期海外云厂讨论的AI资本开支回收周期，处在同一个数量级：真正的问题不是云厂愿不愿意花钱，而是在手订单能不能把资本开支转化成收入和利润。

在市场高位拥挤的时候，多头叙事会让人心存执念；在白马股被腰斩或者打到六折之后，空头叙事也会扰乱心绪。我更愿意把这个阶段当成重新观察基本面的窗口：后面真正重要的，还是订单能不能兑现、利润能不能出来、云厂资本开支能不能转化成收入和现金流。

风险提示，本文仅为个人感悟，对于产业的分析都是基于长期判断，无法预测短期涨跌，因此结论既不能保证绝对正确，也不构成任何投资建议，股票投资风险极大，严禁重仓个股、严禁加杠杆，随时会有巨亏的风险。