一萬億美元砸向 AI,真正賺到錢的只有這三類公司

2026年7月14日 21:18
一萬億美元砸向 AI,真正賺到錢的只有這三類公司

重點摘要

AI基礎設施投資突破一萬億美元,但利潤高度集中於壟斷層(英偉達、臺積電、ASML)、中間壁壘層(Arista、博通、Vertiv)和週期紅利層(HBM三巨頭)。英偉達靠CUDA生態收取「作業系統稅」,臺積電與ASML因製程不可替代而掌控定價權;HBM雖因供需錯配暴漲,但週期紅利難以持久。多數企業如服務器組裝商僅賺取微薄利潤,反映AI產業鏈利潤不均的現實。

站內 AI 整理稿

高達一兆美元的資金正以前所未有的速度湧入人工智慧基礎設施領域。根據2026年的資本支出指引,微軟、亞馬遜、Alphabet及Meta四大雲端廠商的資本開支上限合計已達7250億美元,較2025年激增77%。若再加上Oracle、CoreWeave、Stargate專案以及各國主權AI計畫和企業自建的算力設施,全年投入AI基礎建設的資金已輕鬆突破一兆美元大關。然而,這龐大的資金並非平均分配到產業鏈中的每一家公司;美國早期科技投資人Chris Zeoli最近將AI基建產業鏈層層拆解,得出的結論相當直接:在這場兆元狂歡中,真正能夠賺取豐厚利潤的,只有少數掌握關鍵資源的企業。 商業世界的利潤總是向最稀缺的環節集中。站在金字塔頂端的三家公司——輝達(Nvidia)、台積電與ASML,正是因為其技術與產能具有絕對的不可替代性,因而掌握了定價權。以一顆Blackwell B200 GPU為例,製造成本約為6400美元,終端售價卻落在3萬到4萬美元之間,高達五到六倍的溢價全數落入「設計」環節,讓輝達維持75%的驚人毛利率。輝達真正的護城河並非硬體本身,而是耗費十多年建立的CUDA編程平台。全球數百萬開發者長期依賴CUDA進行模型訓練與推論,主流AI框架PyTorch、TensorFlow也都為CUDA量身打造,形成類似作業系統的生態壁壘。曾有觀點認為,模型訓練效率的提升將導致算力需求萎縮;2025年初DeepSeek發布V3模型時,由於訓練成本遠低於同級模型,輝達股價一度暴跌近17%。然而十八個月後,雲端廠商的資本支出不減反增,效率的進步反而催生了更多應用場景,印證了經濟學中的「傑文斯悖論」。 再往上游看,台積電以66%的毛利率獨佔鰲頭,其核心競爭力在於CoWoS先進封裝技術,能將GPU運算核心與HBM記憶體高效整合。全球具備如此量產良率的廠商僅此一家,即使產能從2024年底的每月3.5萬片擴增至2026年底的12.8萬片,仍處於全年售罄狀態。而ASML是全球唯一有能力生產極紫外光(EUV)微影設備的公司,沒有EUV,所有7奈米以下的晶片都無法製造。這項技術背後是二十年、超過200億歐元的研發投入,構成了難以複製的護城河。 比絕對壟斷略低一階的,是依靠高轉換成本站穩腳跟的中間壁壘層。這一層級的公司包括網路交換設備商Arista、客製化ASIC設計商博通(Broadcom),以及液冷散熱方案供應商Vertiv。客戶一旦採用其方案,就很難輕易更換。Arista的核心武器是EOS交換機作業系統,能確保數萬張GPU間的數據流暢交換,並在故障時毫秒級自動切換,其毛利率長期維持在62%至64%。雲端巨頭為了降低對輝達的依賴,紛紛投入自研晶片,博通便扮演了協助設計與製造的角色。由於合作過程涉及架構定義、長期供貨及軟體棧優化,更換供應商需耗時數年,因此博通的毛利率高達約77%。不過,此護城河存在爭議,客戶團隊日益成熟後可能降低對博通的依賴。在散熱領域,AI機櫃功耗從傳統的7.6kW飆升至120至140kW,風冷已達物理極限,液冷系統勢在必行。液冷方案與土建、管道深度綁定,一旦部署後續維護與擴充幾乎只能依賴原廠。Vertiv的營運利潤率雖僅約20%,但訂單積壓超過150億美元,顯示出極高的營運確定性。 2026年AI產業最受矚目的環節莫過於高頻寬記憶體(HBM)。SK海力士、三星、美光三大廠壟斷整個市場,業績數字十分驚人。SK海力士第二季營收年增264%,營業利潤年增556%,營益率達74.6%;美光單季營收年增346%,毛利率高達84.9%;三星第二季營業利潤年增1810%,一度超越輝達同期的獲利水準。如此亮眼的毛利率讓市場上出現「HBM是第二個輝達」的說法。然而,兩者的利潤本質截然不同:輝達的優勢來自於難以取代的生態系,屬於結構性稀缺;HBM的暴利則主要來自短期供需失衡。儲存產業四十年來從未打破的鐵律是:漲價引發擴產,擴產導致過剩,最終迫使降價。DRAM合約價年增率雖高達820%,但NAND快閃記憶體的現貨價格已跌破合約價,這種倒掛現象往往是週期轉向的早期訊號。一旦新產能陸續開出,高毛利勢必面臨壓縮。 與上述三類明顯獲利的環節形成對比,產業鏈中還有一些處於內卷壓力的業者。AI伺服器組裝便是典型的「苦生意」,戴爾(Dell)的AI伺服器業務年增292%,成長速度遠超過輝達,但基礎設施部門的營運利潤率僅10.5%。買進輝達GPU、海力士HBM、博通網卡等強勢零組件後,僅以個位數的加價率組裝出貨,絕大部分利潤都被上游拿走。超微電腦(Super Micro)的毛利率更常在6%至10%之間徘徊。另一類值得警惕的業者是新興GPU雲端廠商,以CoreWeave為代表。該公司2026年營收預估達120億至130億美元,積壓訂單近千億,但營運利潤率僅約6%;資本支出為年收入的250%,資產負債表上揹負250億美元債務。不同於AWS、Azure等老牌雲端業者用本業現金流擴產,CoreWeave主要靠舉債購買GPU再出租,且客戶高度集中於微軟、OpenAI等少數大廠。一旦需求放緩或價格戰加劇,高槓桿可能從加速器變為絞索,其股價已從去年高點回落超過55%。這種模式與1990年代末的光纖泡沫有高度相似性——當時電信運營商投入約5000億美元鋪設光纖,設備供應商賺得盆滿缽滿,而舉債建設的運營商卻相繼破產或被收購。 綜合來看,在兆元級別的AI基礎建設浪潮中,真正能賺取穩定且豐厚利潤的,是那些掌握不可替代技術、享有結構性紅利的公司:以輝達、台積電、ASML為代表的絕對壟斷層;以Arista、博通、Vertiv為代表的高轉換成本中間壁壘層;以及處在週期高點但需警惕拐點的HBM三巨頭。其餘環節則因缺乏定價權或承受高度槓桿風險,可能只是表面光鮮。當潮水洶湧時,所有人都覺得自己是贏家;但唯有退潮之後,才能看清誰擁有真正的競爭壁壘。產業內部的底層洗牌,或許已經悄然展開。

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