“铁链”下，科技巨头的这个指标很重要

本文作者：鲍一龙 来源：Hard AI 在人工智能基础设施投资热潮中，剩余履约义务（RPO）正在成为衡量未来回报的重要指标，但这个看似积极的数字背后却隐藏着很大的不确定性。 10月21日，摩根士丹利研究报告称，在当前人工智能投资狂潮中，科技巨头正在以前所未有的规模签订大型长期合同，形成相互依存、资本循环的“铁链”生态系统。摩根士丹利分析称，仅仅关注收入增长和资本支出已经不够了。剩余履约义务（RPO）这一关键的前瞻性指标正在成为了解这些巨头公司未来真实盈利、增长质量和潜在风险的关键。 RPO是人工智能崛起的“能力”之石。根据会计准则，RPO（Remaining Performance Obligations）代表了具有法律约束力和约束力的部分。公司签订的不可撤销的合同将在未来履行并确认为收入。包含可选续约或终止权利的合同被排除在外，除非有重大惩罚性条款。 RPO 的重要性在于它提供了有关未来收入趋势的宝贵信息。一般来说，RPO 余额的增加表明强劲的新订单和牢固的客户关系。相反，下降可能是销售势头放缓或合同条款缩短的早期迹象。人工智能生态系统中几家大公司的 RPO 余额正在爆炸式增长。数据显示，最近六个季度，微软的RPO增长了55%。 Coreweave的RPO提高了218%。 Oracle 的 RPO 增长了 411%，令人印象深刻。特别令人感兴趣的是甲骨文，该公司在最近的一次投资者会议上透露，它从与四家客户的七份合同中获得了约 650 亿美元的增量 RPO，使其总 RPOPO一举突破5000亿美元。相比之下，谷歌和亚马逊的 RPO 规模要小得多。 （来自领先的超大规模云服务提供商的 RPO 服务的平衡）并非所有 RPO 都是一样的。研究报告指出，虽然RPO可以提供未来盈利的可见性，但不同公司的RPO质量差异很大，因此投资者应仔细研究其构成。首先是合同期限的主要区别。 Oracle 和 Coreweave 的巨额 RPO 主要是由长期、多年期合同驱动的。微软、亚马逊和谷歌的合同期限相对较短，并且在合同签署时确认收入。如果我们查看“过去 12 个月的 RPO/收入”比率，我们会发现 Coreweave 和 Oracle 的比率分别很高，为 14.4 倍和 8.5 倍。另一方面，微软占 1.3 倍，亚马逊和谷歌约为 0.3 倍。 （过去 12 个月的 RPO/收入，Coreweave 为 14。4x) 高比率意味着这些公司正在预先锁定当前的 RPO，以满足未来多年的需求。即使未来基本业务活动保持稳定，这也可能导致新合同签署量的增加。减速。此外，长期合同重新谈判的风险更大。如果未来客户需求或定价趋势发生变化，公司可能被迫在价格、条款或服务量上做出让步，以维持与客户的关系。正如 Coreweave 在其风险因素中披露的那样，客户未来不愿进入长期的“照付不议”模式将对 Coreweave 的现金流预测、利润率和业务前景产生负面影响。重新思考估值和风险：RPO 揭示的真相 将 RPO 与公司市值进行比较，可以更清楚地了解 RPO 对估值的影响。包括最近宣布的交易在内，RPO 分别占 Coreweave 的 81% 和 60%数据显示，分别为甲骨文的市值。相比之下，微软的这一比例仅为9%，亚马逊和谷歌的比例更低。 （RPO 分别占 Coreweave 和 Oracle 市值的 81% 和 60%。）这一巨大差异是由于该公司将 Coreweave 和 Oracle 的大部分价值归因于这些合同未来收入。就微软、亚马逊和谷歌而言，它们的估值更能反映其庞大生态系统中更广泛的无符号增长机会。此外，还有两个重要的不确定性：收入和执行风险。对于像 Coreweave 和 Oracle 这样依靠新兴业务来推动 RPO 增长的公司来说，履行这些大型合同所需的成本（包括基础设施、员工和维护方面的资本支出）具有高度不确定性。这直接影响这些合约的最终回报率。客户集中的风险：客户之间的关系AI生态系统的参与者日益交织，形成了客户和供应商角色重叠的“铁链”。 （人工智能生态系统之间的资本流动）一个例外，英伟达的“另类”模式，与上述公司令人眼花缭乱的 RPO 形成鲜明对比。尽管 NVIDIA 发起了多项与 AI 相关的合作，但过去一年的 RPO 余额仍然很低，平均为 18 亿美元。研究报告指出，这反映了 NVIDIA 独特的“选择采购”商业模式，而不是固定的长期承诺。在订单发货之前，买方和买方均不承担任何合同义务。这一点得到了Nvidia管理层的认可。他们表示，投资者不应过于严格遵守与 OpenAI 合同中规定的“10 GW 目标”。实际数字可能会有很大差异。虽然这种模式为Nvidia提供了灵活性，但这也意味着它无法通过RPO反映未来的收入预期。换句话说，对于对于专注于 AI 领域的投资者来说，RPO 是衡量未来增长确定性的有力工具。但有必要超越数字的表面，仔细研究合同条款、利润、执行风险及其背后的客户结构。
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