AI 基建的需求还稳不稳？
摩根大通的三张体温表
J.P. Morgan 每月一期的《数据中心观察》，用三张「体温表」给 AI 基础设施需求量体温：LLM token 的用量与价格、GPU 租金、内存现货价。2026 年 6 月读数——需求稳稳向上；但三张表内部，各藏着一处耐人寻味的背离。
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一句话结论：体温在升，但升的方式有讲究
三张表都朝上，可真正的信号藏在每张表内部的「谁涨谁不涨」里
市场每隔一阵就要担心一次「AI 需求见顶了吗」。摩根大通的办法不是猜，而是攒了三套高频数据，每月给 AI 基础设施的需求侧「量体温」——这就是《数据中心观察》。三张表分别盯着产业链的三段命脉：
· Token 表——模型被调用得多不多、卖得贵不贵，直接对应模型厂商（OpenAI、Anthropic 等）的收入景气；
· GPU 租金表——第三方算力租赁价，反映训练/推理算力的供需松紧；
· 内存表——DRAM / NAND 现货价，是 AI 服务器物料成本与存储周期的先行指标。
6 月三张表齐刷刷朝上：token 用量与花费双双再加速、GPU 各档租金连月环比走高、DRAM 现货第三个月上台阶。摩根大通由此判断，AI 基建需求「获得有力支撑」。但把镜头拉近，每张表内部都有一处「谁涨谁不涨」的背离——那才是这份报告真正值钱的地方。
核心判断
基于其抽样与简化假设，摩根大通估算：即便按保守的 token 定价，代币经济学的方向也在朝着有利于模型厂商的一侧走。与此同时，DRAM 现货价继续上行（只是速度放缓），而 NAND 现货已连续三个月小幅回落——AI 驱动的存储紧张，正明显集中在 DRAM 一侧。
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