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內(nèi)存暴漲后,AI產(chǎn)業(yè)鏈的哪個板塊最值得押注?

2026-05-12 10:18:05 | 來源: | 作者:佚名
過去兩年,美股 AI 產(chǎn)業(yè)鏈相關板塊累計創(chuàng)造了數(shù)萬億美元市值,然而新增的市場體量分布極其不均,錢究竟流向了哪里,10 年后會流向哪里?本文給大家介紹了AI產(chǎn)業(yè)鏈的哪個板塊最值得押注,需要的朋友可以參考下

過去兩年,美股 AI 產(chǎn)業(yè)鏈相關板塊累計創(chuàng)造了數(shù)萬億美元市值。然而新增的市場體量分布極其不均:英偉達一家市值 4.5 萬億美元,毛利率 73%;OpenAI 和 Anthropic 的年化營收加在一起不過 450 億美元;CoreWeave、Cursor、Perplexity 等中下游公司一邊融資一邊燒錢。AI 產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)出一種越往上游,毛利越厚的三角形結(jié)構(gòu)。

錢究竟流向了哪里,10 年后會流向哪里?這是斯坦福本學期新開的 MS&E 435 課程試圖拆解的核心問題。主持人 Apoorv Agrawal 來自投資公司 Altimeter,他請來了行業(yè)內(nèi)的九位行業(yè)關鍵角色,試圖從行業(yè)領袖的觀點中拼湊出 AI 產(chǎn)業(yè)價值流向的未來。

三角形價值分布

2024 年初,Agrawal 發(fā)表過一篇名為《The Economics of Generative AI》的報告,結(jié)論是芯片層吃掉了整條產(chǎn)業(yè)鏈 83% 的毛利。

三角形價值分布

兩年過去了,整個生態(tài)的體量從 900 億美元膨脹到了 4350 億。芯片層的毛利份額依舊占據(jù)統(tǒng)治地位,從 83% 降到了 79%。

拆開來看,芯片層年營收約 3000 億美元,英偉達一家拿走八成;基礎設施層約 750 億;應用層約 600 億。三層毛利率分別是 73%、55%、33%。折算成毛利絕對值,依次是 2250 億、400 億、200 億美元。

三角形價值分布_圖2

AI 產(chǎn)業(yè)的利潤畫像,與驅(qū)動上一輪科技行業(yè)增長的云計算產(chǎn)業(yè)截然相反,在傳統(tǒng)的云計算堆棧里,芯片層只拿 6% 的毛利,應用層拿走 70%。

三角形價值分布_圖3

Agrawal 精辟的總結(jié)了目前的競爭格局:芯片層是單機游戲,應用層是雙人游戲,中間的基礎設施層是唯一真正在打的多人戰(zhàn)場。

英偉達的獨角戲

第二節(jié)課由 Altimeter 的合伙人 Brad Gerstner 和英偉達的 Sunny Madra 主講。Sunny 原是 Groq 的投資人,參與撮合了 Groq 被英偉達收購的交易,這兩人解釋了為什么英偉達會繼續(xù)在芯片層一家獨大。

英偉達的獨角戲

Brad 給了一組反直覺的估值:英偉達市值 4.5 萬億美元,市盈率 13 倍,只到市場均值一半,而營收年增長 70%。他公開預測英偉達將成為全球第一家十萬億美元公司。他的理由是,接下來八個季度,英偉達已經(jīng)鎖定了萬億美元訂單,需求遠遠壓在供給上面。黃仁勛曾對 Brad 表示,推理需求會增長 10 億倍。

這種自信的背后是從預訓練邁向推理時代的技術邏輯——每生成一個 token 的計算量,是模型參數(shù)量乘以上下文長度的平方。

自研芯片的挑戰(zhàn)者并不少。谷歌第七代 TPU Ironwood 已開始量產(chǎn),Anthropic 下單了 100 萬件,有傳聞稱這直接迫使英偉達對部分客戶降價 30%;亞馬遜的 Trainium2 芯片已經(jīng)部署了 140 萬實例,相關業(yè)務年化收入突破百億美元;微軟的 Maia 200 今年 1 月在 Azure 上線,OpenAI 也跟博通簽下了 10 吉瓦的自研 ASIC 合同。

英偉達的獨角戲_圖2

黃仁勛對此云淡風輕的表示:「很多 ASIC 項目最終會被砍掉?!箯臍v史看,他沒說錯。退一步講,就算 TPU、Trainium、Maia 全都跑通,英偉達依然是領先者。以上種種并沒有表明英偉達不可替代,它說明的是這個市場究竟大到什么程度。

昂貴的電工

第三節(jié)課的主講是 Crusoe 的創(chuàng)始人 Chase Lochmiller。Crusoe 在德克薩斯州西部的小城阿比林建了一座 2.1 吉瓦的數(shù)據(jù)中心園區(qū),這是全美最大的私人變電站,用電量比肩兩個丹佛市,首批入駐的公司是 Oracle 和 OpenAI。園區(qū)常年有 9000 名施工工人,而這座小城的人口不過 12 萬。

Chase 在一張幻燈片中拆解了每兆瓦電力的成本構(gòu)成:總成本約 1900 萬美元,其中最大的單項是勞動力,每兆瓦高達 470 萬美元,芯片和冷卻設備的成本都遠遠排在后頭。照此計算,一個吉瓦(GW)級園區(qū),光是勞動力這一項,每年就要燒掉 47 億美元。

昂貴的電工

除了勞動力成本外,燃氣輪機的每兆瓦造價,三年內(nèi)從 100 萬美元漲到了 300 萬美元。背后原因在于,GE Vernova、西門子、三菱重工和普惠這四大制造商產(chǎn)能原地踏步,而需求卻翻了好幾倍。

昂貴的電工_圖2

Chase 名牌看空 Eaton、Schneider 這類上百年沒怎么動過的電氣設備巨頭。從長遠看,電力架構(gòu)從 765 千伏高壓到機柜內(nèi) 900 伏直流的整套轉(zhuǎn)換勢必要被重新設計,即使短期內(nèi),這些老牌工廠還是會繼續(xù)受益。

組織結(jié)構(gòu)跟不上 AI 發(fā)展

第四節(jié)課的嘉賓是軟件公司 Databricks 的 CEO Ali Ghodsi。他一上來就拋出了一個重磅觀點:AGI 已經(jīng)實現(xiàn)?,F(xiàn)在的 AI 模型,早已滿足了 2009 年伯克利 AMP 實驗室對 AGI 的定義。球其實已經(jīng)進了,只不過人們一直在把球門往后拉。

人們之所以認為 AI 還不達預期,問題出在自己。

組織結(jié)構(gòu)跟不上 AI 發(fā)展

MIT 的一份報告顯示,95% 的企業(yè) AI 試點失敗,Ali 對此的解釋是,模型缺少組織里那些從沒人寫下來的上下文。

每家公司都有那么一個干了二十年的老員工,所有人遇到難題都去問他,而他腦子里的東西從未進入任何模型。

作為對照,電動機在 1880 年被發(fā)明出來,直到 1920 年,才開始在統(tǒng)計學意義上顯著提高生產(chǎn)力。中間那四十年,企業(yè)只是想當然的把蒸汽機原地換成電動機,沒有人想過整個廠房布局都該推倒重來。

Databricks 自己踩過坑,原本需要三個季度才能交付的一個數(shù)據(jù)連接器,第一次交給 AI 接手,只省下了一個半月時間。后來換了一位敢把整套流程拋棄重做的負責人,一個季度全部交付。真正省時間的不是升級的模型版本,是把流程拆掉重做的那個人。

Ali 認為,應用層的大機會終將出現(xiàn),且會集中到那些敢于重寫組織邏輯的玩家手里。這件事的推進速度,由人來決定,而不依賴 GPT-6、Opus-5。

倒三角

在技術棧中,價值天然會從底層硬件向上層的軟件和應用攀爬。

云計算產(chǎn)業(yè)完成從硬件主導到軟件主導,整整走了十五年。AI 堆棧要完成同樣的價值翻轉(zhuǎn),要么靠應用層繼續(xù)爆發(fā),要么等芯片層的毛利率從 73% 的高位,一路向云時代硬件那樣的 6% 靠攏。目前兩邊都在發(fā)生,但速度都不夠快。按照過去兩年的變遷節(jié)奏推算,應用層想在利潤份額上追平當年云計算平臺的水平,至少需要十年起步。

因此,當下押注芯片層,賭的是未來兩年就能落袋的現(xiàn)金流;押注應用層,看準的則是未來五到十年價值上移的大趨勢。

倒三角

在促使芯片層毛利率崩潰的技術革命到來之前,離芯片越近,離利潤就越近。

以上就是內(nèi)存暴漲后,AI產(chǎn)業(yè)鏈的哪個板塊最值得押注?的詳細內(nèi)容,更多關于AI產(chǎn)業(yè)鏈最值得押注的板塊的資料請關注腳本之家其它相關文章!

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