AI时代的财富神话背后,谁分走了最大的一块蛋糕?
AI浪潮奔涌而至,顺带着整个产业链昂扬向上。从英伟达到SK海力士,再到长鑫存储,财报上的数字一再刷新人们的认知。
属于AI时代的财富神话,正在逐一浮现。
但在这轮造富运动中,一个被忽视的细节是:财富正以前所未有的程度,集中到少数人手里。与其说这是AI发展的时代红利,不如说这是一场新的财富版图重构。有人借此站上金字塔尖,而有的人始终只能在风口边缘徘徊。
英伟达与长鑫,两份财报的向上信号
近期,两份财报的发布,几乎同时引爆了资本市场。
长鑫科技一纸科创板IPO招股书,让投资圈惊呼“中国的SK海力士来了”。数据显示,2026年第一季度,长鑫科技营收508亿元,归母净利润247.62亿元,同比分别暴增超过7倍和16倍。
而资本对其上市后的市值预估也极其自信,预计将会飙到2万亿元以上。这个数字,甚至超过了南京124家A股上市公司的总市值。
几乎在同一时间,英伟达发布2027财年第一季度财报。财报显示,一季度营收816亿美元,净利润583亿美元,双双远超市场预期。其中,数据中心业务贡献752亿美元,占总营收的92%。
一边是AI算力芯片的全球霸主,一边是中国存储芯片的领军者。它们处于产业链的不同环节,却交出了同样惊人的成绩单。
这背后的逻辑其实很简单,作为AI发展产业链上游的核心玩家,它们拥有极高的技术壁垒、漫长的产能建设周期、以及庞大且忠诚的客户群。这些壁垒,让“英伟达们”分走了AI浪潮下第一块大蛋糕。
中下游的玩家,站在风口边缘的参与者
在产业链上游吃肉的同时,中下游的玩家们似乎过的并不好。
先看一组数据,据集邦咨询(TrendForce)估计,2026年,全球四大超大规模云服务商(谷歌、微软、亚马逊、Meta)的资本支出将飙升至7250亿至7550亿美元。而在2025年,这一数字仅为3590亿美元。全球九大CSP合计资本支出预估,更是一路飙升至约8300亿美元。
这意味着,四大云厂商一年的硬件支出,已经超过所有AI芯片和存储厂商的收入总和,云厂商正以巨大的资本开支为上游输血。最让厂商无奈的是,它们目前尚未在AI业务上实现规模化盈利,但依旧需要继续加大筹码。因为一旦停止投入,很有可能就会在AI基础设施的竞赛中掉队。
这也解释了为什么明明英伟达业绩超预期,盘后股价却仍然下跌。市场担忧的从来不是本季度的利润,而是下游云厂商还能承受多大的资本支出压力。如果有一天,云厂商开始削减采购,英伟达的增长故事还能讲下去吗?
把目光拉回国内,情况同样复杂。
当下,国内的大模型创业公司普遍面临双重压力:一方面是巨额研发投入,另一方面是尚未跑通的商业模式。
早期为了抢占市场,许多公司选择了免费模式。如今想要转向收费,大部分用户并不买账。对大多数普通用户而言,大模型的价值仅仅停留在“检索资料”和“辅助文字输出”层面,付费意愿远低于预期。
这与上游芯片厂商动辄数百亿的利润形成了刺眼的对比。
说到底,这条产业链的利润分配,遵循着一个简单而残酷的逻辑:谁掌握了别人造不出来的东西,谁就有定价权;谁从事的是可以被替代的工序,谁就只能赚辛苦钱。
然而,这个逻辑有一个重要的前提,它默认全球AI产业链是由英伟达、SK海力士等国际巨头主导的单极格局。但现实是,另一条赛道正在平行生长。
中国的“本地故事”,算力闭环正在形成
很多人并不知道,当下全球AI算力产业链正在呈现“双轨制”的发展趋势。
一条轨,是以英伟达+SK海力士为核心的国际供应链;另一条轨,是以华为昇腾+长鑫存储为核心的中国本土供应链。
在中国市场,AI算力的本土供应链正在形成自己的闭环。
华为昇腾,英伟达最有力的本土竞争对手。2025年,昇腾以40%的市场份额与英伟达并列中国AI芯片第一。包括DeepSeek在内的部分大模型,正在逐渐摆脱对英伟达算力芯片的依赖,转而适配华为昇腾。
多家机构预测,2026年华为将占据中国AI芯片市场50%的份额,而英伟达的份额将从三年前的95%骤降至8%左右。
在存储领域,国产替代同样在加速。长鑫科技从十年亏损到单季利润247亿元,全球市占率升至7.67%,是最有力的证明。
一个清晰的图景正在浮现:云厂商在算力上搭配国产芯片,在存力上搭配国产存储,一条完整的本土供应链已经初具规模。如果说还有一块拼图尚未补齐,那就是HBM(高带宽存储)的国产化——一旦突破,中国AI算力基础设施将真正实现自主闭环。
被低估的周期风险,造富盛宴能持续多久?
在这一波AI狂潮之下,表面看一片欣欣向荣。但存储行业的历史反复证明:站在山顶上的人,和站在谷底里的人,往往是同一批人。
长鑫的业绩爆发,高度依赖DRAM涨价周期。据TrendForce数据,2025年下半年以来,DRAM价格持续上涨,部分规格涨幅超过100%;2026年第一季度,DRAM合约价环比涨幅被进一步上修至93%-98%。
如果DRAM价格回落,长鑫的利润会打几折?季度净利润247亿元中,有多少是企业自身能力的胜利,又有多少是“老天爷赏饭吃”?长鑫科技在招股书的“特别风险提示”中,也明确提及了2022年至2023年行业下行周期中企业普遍亏损的历史。
这种周期风险,英伟达同样无法免疫。如果云厂商的资本支出热情退潮,或者AI应用的商业化速度不如预期,基础设施投资的退潮可能来得比想象中更快。
产业格局的反思,下一个周期谁能在塔尖?
AI产业的价值链正在形成清晰的分层结构:基础设施层攫取了大部分利润,服务层承受成本压力,应用层仍在艰难争夺用户。利润向上游集中,成本向下游转移。
在中国,得益于华为昇腾和长鑫存储等企业的崛起,一条本土AI基础设施的完整闭环正在被绘制。但周期性风险同样不可忽视。DRAM的价格历史反复证明了一个朴素的道理:最赚钱的时刻,往往也是最危险的时刻。
当AI基础设施的投资热情达到史无前例的高度时,可持续性成为一个绕不开的课题。这套“利润向上走、成本向下转”的链条,在逻辑上成立,但在商业上能否长期维系,仍在验证中。
而这个问题,将决定谁能在下一个周期里,继续站在金字塔尖。
本文来自微信公众号 “新熵”(ID:baoliaohui),作者:新熵-AI新科技组,36氪经授权发布。















