英偉達之后，AI產(chǎn)業(yè)鏈的利潤開始搬家 | 理財問答

文 / 巴九靈（微信公眾號：吳曉波頻道）

上周的理財問答我們聊了AI產(chǎn)業(yè)處在什么位置。三個核心指標擺出來，結論挺清楚：全球生成式AI的平均使用率大概在20%左右，大致相當于1997年互聯(lián)網(wǎng)的普及階段，遠沒到泡沫破滅的時候。

但知道位置還不夠，我們還要看懂錢往哪流，誰在賺錢，誰在虧錢。

本周，吳曉波頻道首席財富顧問趙啟欣老師的內部直播還是延續(xù)上周的話題——大模型產(chǎn)業(yè)的發(fā)展與展望，核心重點就一個：AI產(chǎn)業(yè)鏈的利潤池，正在發(fā)生什么變化？

趙啟欣老師擁有20余年資本市場投資經(jīng)驗，曾管理規(guī)模達30億的銀行理財產(chǎn)品，其管理的私募基金曾獲年度十佳榮譽。

趙老師在直播答疑

硬件漲了三年，利潤正在往下游搬家

過去三年，AI產(chǎn)業(yè)的建設熱潮，本質上相當于在鋪設一套全新的數(shù)字基礎設施，市場上也有人把它叫做硅基房地產(chǎn)。

傳統(tǒng)的房地產(chǎn)行業(yè)進入下行周期，人口結構變了，需求在萎縮。而AI算力中心建設全面鋪開，相關設備全線漲價。服務器、交換機、光模塊供不應求，PCB、覆銅板這些上游材料價格也在往上走。

算電協(xié)同是個典型的例子。西北地區(qū)風電和光電資源豐富，但本地消納能力有限，電網(wǎng)承載不足，大量電力被浪費。

現(xiàn)在直接在發(fā)電站旁邊建算力中心，電便宜、地便宜，誰先占住誰就有成本優(yōu)勢。張家口、烏蘭察布、慶陽這些地方，適合做算力中心的土地，從前無人問津，如今競爭激烈。

利潤的傳導分了幾個層級。

硬件是第一波，已經(jīng)持續(xù)了三年。服務器、HBM、光模塊、交換機，利潤先往這些地方。英偉達一臺旗艦級AI服務器售價可達上千萬元，相當于國內一線城市核心區(qū)域一套房，照樣供不應求。

硬件之后，利潤開始往第二層擴散：底層資源。比如電力、土地、數(shù)據(jù)中心和液冷。

美國今年流行一個投資概念叫 HALO（重資產(chǎn)、低淘汰率），本質就是產(chǎn)業(yè)利潤和資本正在從硬件本身，進一步向電力、土地這類底層資源傳導。

再往下是系統(tǒng)軟件，國產(chǎn)GPU跟英偉達相比，硬件有差距，軟件適配更是短板。

這時候需要算力調優(yōu)，讓硬件盡可能發(fā)揮性能，針對國產(chǎn)GPU的深度算力調優(yōu)，高端定制化服務的單卡成本可達顯卡售價的四分之一左右，利潤空間相當可觀，算力調優(yōu)這個方向上，已有頭部創(chuàng)業(yè)公司在推進IPO進程。

再往后是云平臺，大部分公司不會自己建算力中心，通常都是直接買云服務。下半年B端的MaaS平臺和C端的Agent大規(guī)模上線，阿里、騰訊這些平臺型公司的云收入會進一步增長。

第五層是基礎模型，B端API調用、Token消耗，C端Agent訂閱，都會給模型公司帶來收入。

智譜的API調用加企業(yè)級智能體業(yè)務，合計已占到總收入的近一半，MiniMax75%的收入來自海外，靠的就是價格優(yōu)惠和處理長文本的能力。

最后一層是應用層，應用層還沒真正爆發(fā)，但快了。

開源還是閉源，決定了產(chǎn)業(yè)利潤的厚度

國內大部分模型走的是開源路線，DeepSeek、通義千問、元寶都是。但行業(yè)領先者一般不會選擇開源，比如OpenAI。

開源模型對這個產(chǎn)業(yè)最大的影響是什么？是利潤變薄了。

OpenAI一個月收20美金訂閱費，價格不便宜。DeepSeek、阿里通義、MiniMax，走開源路線，價格壓得很低。

為什么開源？表面是搶客戶，實際上是搶數(shù)據(jù)。客戶用得越多，產(chǎn)生的工作流數(shù)據(jù)越多，模型迭代越快。用低價把用戶拉進來，用數(shù)據(jù)養(yǎng)模型，再去追趕閉源。

中國模型能快速縮短差距，主要靠兩個因素。一是知識蒸餾的技術路徑，通過借鑒領先模型的能力輸出實現(xiàn)快速迭代，這在行業(yè)內是普遍采用的技術手段；二是顯著的成本優(yōu)勢，國內電力成本更低，Token生成成本遠低于海外。

但開源模型對整個產(chǎn)業(yè)的影響是雙面的。

對AI應用是利好，模型便宜，基于開源模型做應用的成本大幅降低，應用層的創(chuàng)新門檻被拉低。美國靠性能，中國靠價格和市場，這是兩套不同的打法。

對硬件公司是壓力。如果開源模型把OpenAI、Anthropic這些閉源模型的市場份額持續(xù)壓縮，硬件廠商的高毛利就保不住了。

英偉達產(chǎn)業(yè)鏈之所以利潤豐厚，就是因為終端產(chǎn)品價格高，產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)都能分到合理利潤。

國內產(chǎn)業(yè)鏈的邏輯不同，價格競爭激烈，各環(huán)節(jié)利潤空間被持續(xù)壓縮，光模塊公司能維持不錯的利潤水平，主要客戶是英偉達產(chǎn)業(yè)鏈。如果未來開源模型主導市場，終端價格持續(xù)走低，硬件環(huán)節(jié)的毛利率很難維持在高位。

但這個邏輯反過來也成立。對AI應用開發(fā)者來說，開源模型越成熟，成本越低，創(chuàng)新空間越大，中國的產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢更突出地體現(xiàn)在應用落地與規(guī)模化上。

三種情景，對應三種判斷

搞清楚了開源還是閉源，那我們對大模型的未來也就有了判斷依據(jù)，無非是三種路徑。

第一種，閉源模型持續(xù)領先，OpenAI、Anthropic繼續(xù)領跑。那硬件公司還有好日子過，GPU、HBM、光模塊繼續(xù)賺，但這個情景能維持多久，存在不確定性。

第二種，開源模型追平閉源，這是目前最有可能的路徑，也是當前市場的主流預期。

DeepSeek們跟OpenAI的差距持續(xù)縮小，對AI應用有利，對硬件公司不利，終端價格下降會倒逼上游壓縮成本。

第三種，顛覆性技術突破，不用Transformer架構了，換了一條新路，效率提升一個數(shù)量級。

那現(xiàn)在所有領先公司，無論OpenAI還是DeepSeek，都會被顛覆，這種可能性一直存在。光伏行業(yè)就是典型的例子，后發(fā)者用新技術替代前一代龍頭的故事，反復上演。

機會在哪里，風險又在哪里

大模型公司本身有中長期機會，除非出現(xiàn)第三種情景。B端Token計費、C端Agent訂閱都在突破，今年明年都會更好。

AI芯片這邊，國產(chǎn)替代是主線。英偉達股價已經(jīng)到了穩(wěn)定期，大部分AI硬件公司的股價已經(jīng)跑在基本面前面了。

光模塊、服務器這些核心硬件，短期基本面沒問題，但估值已經(jīng)在高位。周期拐點來的時候，這類資產(chǎn)波動幅度會很大。

基礎設施里偏資源類的，電力設備、液冷等，中期還有機會。

AI應用方向，現(xiàn)在還沒到爆發(fā)點，預計今年下半年到明年，能在本地跑AI的電腦和手機以及一些好用的Agent會陸續(xù)出來。

風險也有，主要在這幾個方面。

如果技術迭代偏慢，Agent體驗不及預期，就會拖慢滲透節(jié)奏；開源模型追趕太快，硬件毛利率會被壓垮；供應鏈沖突，高端芯片供應受限；監(jiān)管政策變化，比如AI內容管控收緊，會直接影響云服務收入；還有商業(yè)化風險，企業(yè)用AI核心看ROI，算不過來賬，推廣就推不動。

大模型是未來時代的基座，好比當年的操作系統(tǒng)。現(xiàn)在處于比拼Agent能力的階段，利潤池正從訓練側向推理和應用側轉變。國產(chǎn)大模型和國產(chǎn)GPU這個生態(tài)，是我們必須要爭奪的陣地。

資本市場里大部分時間都是平淡或者煎熬的，但重大行情來的時候要在場，選對方向，確保播下的種子能開花，剩下的時間等待就好。

*本期內容僅為投資觀點分享，不構成投資建議，市場有風險，決策需謹慎。

以上內容來源于趙啟欣老師本周的閉門直播，財富增長超級會員專享。

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