AI的錢，被誰賺走了？

# AI的錢，被誰賺走了？ 一場史無前例的資本遷徙正在全球科技產業鏈上悄然發生。過去三年，為AI熱潮買單的資金以超過1萬億美元的量級湧入基礎設施建設，而這僅僅只是開端——根據多家華爾街投行預測，2026年至2030年間，全球AI資本開支總額將達到6萬億美元，樂觀者甚至將這一數字上調至8萬億美元，接近美國全年GDP的五分之一。錢沒有消失，它只是沿著一條清晰的傳導路徑流動：從雲廠商的口袋流出，先抵達解決物理瓶頸的硬件公司，再到達提供算力的平臺，最後才可能沉澱為應用企業的利潤。而這條路徑的起點，決定了最早"賺翻"的人，恰恰遠離聚光燈。 ## 光模塊：AI算力狂潮的第一個"賣鏟人"

走進一座AI數據中心，最昂貴的無疑是GPU。但數萬張芯片裝進機櫃，並不意味著它們已是一臺可用的超級計算機。芯片之間必須不斷交換參數與計算結果，一次大模型訓練，需要海量處理器以極低延遲協同運行——GPU負責計算，光模塊負責讓計算彼此連接。這條連接算力的"光路"，成為了中國上市公司最早兌現AI紅利的地方。光模塊龍頭中際旭創2025年經調整歸母淨利潤達118.5億元，同比增長112%；進入2026年，單季利潤已達57.2億元，超過2024年全年。另一家巨頭新易盛更為驚人，2025年收入248億元，淨利潤95.1億元，同比暴增236%，兩年內淨利潤翻了約14倍，光互聯產品毛利率高達47.81%。

兩家公司高度依賴海外市場，境外收入佔比分別達到90.58%和96.16%，本質上站在全球雲廠商資本開支的必經之路上——北美科技巨頭採購GPU建設集群，就必須同步採購高速光模塊。同樣的故事發生在更基礎的環節。勝宏科技做的是PCB印刷電路板，GPU的承載材料。2023年這家公司的主要收入來源還是智能終端，佔比47.4%，AI相關收入只有5.8%；到了2025年，AI相關收入佔比升至43.2%成為第一大支柱，淨利潤暴增277%至43億元，客戶覆蓋英偉達、AMD、微軟、亞馬遜、谷歌等巨頭。一塊電路板的收入結構，兩年內被徹底調轉——這就是AI資本開支最直觀的物理痕跡。

## 國產芯片：替代窗口下的爆發與分化

與光模塊相比，國產芯片公司的利潤來得更晚，但爆發力極強。寒武紀是典型代表——這家2020年上市、連虧五年的公司，在2025年首次實現全年盈利，營收64.97億元，同比增長453.21%，歸母淨利潤17.7億元；2026年一季度加速增長，單季淨利9.34億元，同比增長238.56%，經營現金流也由負轉正。海光信息曲線更平緩但方向一致，2026年第一季度營收40.34億元，同比增長68.06%。不過，國產AI芯片並未整體跨過盈利線：摩爾線程2025年歸母淨虧損收窄33%至10.88億元，沐曦股份收窄20%至8.3億元，兩家公司分別預計2027年和2026年實現盈虧平衡。

它們的訂單爆發，本質上是英偉達高端GPU受限後留下的市場空白——國產芯片成為必需品，但這條路徑的天花板由政策而非市場決定，一旦管制鬆動或供給內卷，利潤結構隨時可能改變。## 互聯網巨頭與算力服務商：賺錢的"糊塗賬"與辛苦錢

第三類靠AI賺錢的是互聯網巨頭，處境微妙。騰訊、快手、阿里雲的利潤都在增長，但AI融入原有業務的賺錢效應難以單獨拆出。阿里雲AI相關收入連續11個季度三位數增長，管理層透露，雲業務MaaS平臺的模型和應用服務年化經常性收入將在二季度超過100億元，年底前達到300億元——實打實的算力收入。但GPU採購形成的折舊與研發費用同步上升，外部視角很難精確拆出"AI單獨賺了多少"。與此相對，AI硬件產業鏈上最"辛苦"的賺錢方式是用極大的收入規模換取薄利。工業富聯2025年收入9028.87億元，同比增長48.22%，淨利潤341.88億元，但綜合毛利率僅6.98%；浪潮信息2025年收入1647.

78億元，調整後淨利潤僅20.81億元，收入增長43.25%，利潤只增長11%。它們先採購顯卡、再用極低利潤率為雲廠商搭建數據中心，在產業鏈中沒有議價能力，本質是賺流水的"搬運工"。## 反常識的產業邏輯：離用戶越遠，賺錢越確定

AI產業鏈最反常識的一點是：離最終用戶越近的公司，不一定越早賺到錢。用戶為AI助手支付訂閱費之前，雲廠商已採購了GPU；GPU安裝前，數據中心已完成機房和電力建設；大模型產生收入前，服務器、光模塊和PCB供應商已確認訂單。這種順序決定了三種賺錢路徑：第一，站在全球AI資本開支的必經之路上，光模塊和PCB是"物理層"的不可替代環節——據LightCounting數據，全球用於AI的光模塊市場規模佔比已從2021年的10%左右快速增長到2025年的60%，2030年有望達65%。第二是替代邏輯，寒武紀、海光們賺的是英偉達受限後的市場空白。

第三是賣算力——要麼像工業富聯做低利潤率的集成商，要麼像雲廠商搭建MaaS平臺賺全棧服務的利潤，要麼像騰訊快手把AI揉進廣告和內容生態，賺一筆沒人能拆清楚的錢。三種路徑對應三種確定性：距離用戶最遠的確定性最高，國產替代想象空間最大但風險也最大，離用戶最近的要麼是辛苦錢，要麼是糊塗賬。但產業鏈上真正的"錨"是最虧錢的大模型廠商——一位長期關注AI產業鏈的賣方分析師指出，只要下遊大模型公司的ARR還在漲，利益鏈就能跑下去；如果要崩盤，第一步一定是大模型先崩。## 裂痕已現：繁榮能持續多久？

進入2026年下半年，這套看似穩定的邏輯開始出現裂痕——業績依然沒問題，訂單不缺，雲廠商資本開支還在拔高，但股價不漲了。基本面與股價背離，意味著市場在重新審視三個根本性問題。首先是資本開支的不可持續性：谷歌最新財報中現金流已被高額資本開支消耗殆盡，中金預測大型雲廠商自由現金流可能從2025年的約2000億美元降至2027年的約240億美元——光模塊、PCB的高毛利，全部建立在"資本開支只增不減"這一個假設之上。

其次是收入的"水分"：據媒體報導，英偉達正與OpenAI談判，計劃為後者提供約2500億美元融資擔保以租用大型數據中心園區——這種"幫客戶借錢買自己的芯片"的模式，本質上是把錢從左口袋掏到右口袋，類似於谷歌股權投資下遊AI廠商再讓它們購買自家雲算力。一旦增速放緩，這種擔憂會沿著產業鏈蔓延。第三是供給端的內卷：一位關注光模塊的投資人指出，國內光模塊廠商的核心競爭力主要在"拼裝"環節，技術門檻相對較低，立訊精密、東山精密等電子巨頭已陸續進入，可能成為價格攪局者，甚至導致階段性產能過剩——利潤率終將回歸理性。## 誰是下一個"賺翻"的人？

回望互聯網產業週期，上世紀90年代初由電信運營商和大型科技企業牽頭佈局基礎設施，隨後創業公司上市融資，社會資本湧入，泡沫在大量未盈利公司批量IPO時形成。今天的AI產業正處在從"巨頭買單的基礎設施建設期"向"創業公司批量IPO"過渡的轉折點上——上一個週期賺翻的公司，未必能在下一個階段繼續賺取高額利潤。

但產業鏈上的排序大致清晰：國產算力替代潛力最大，參照系是英偉達，只要缺口還在，寒武紀、海光們的天花板尚未到頂；排在第二的是雲廠商，參照系是谷歌和微軟，阿里雲300億年化收入目標只是起點；模型廠商也有機會，Anthropic接近盈利證明大模型的商業模式並非死局；此外還有AI to B方向，上限可參考Palantir。1萬億美元已花出去，6萬億美元還在路上——錢流動的方向不會改變，會改變的是接住錢的人。上一輪互聯網浪潮裡，修路的思科早早見頂，真正走到最後的是路上的亞馬遜和谷歌。這一次，故事是會重複，還是會改寫？