英伟达之后，AI产业链的利润开始搬家 | 理财问答

文 / 巴九灵（微信公众号：吴晓波频道）

上周的理财问答我们聊了AI产业处在什么位置。三个核心指标摆出来，结论挺清楚：全球生成式AI的平均使用率大概在20%左右，大致相当于1997年互联网的普及阶段，远没到泡沫破灭的时候。

但知道位置还不够，我们还要看懂钱往哪流，谁在赚钱，谁在亏钱。

本周，吴晓波频道首席财富顾问赵启欣老师的内部直播还是延续上周的话题——大模型产业的发展与展望，核心重点就一个：AI产业链的利润池，正在发生什么变化？

赵启欣老师拥有20余年资本市场投资经验，曾管理规模达30亿的银行理财产品，其管理的私募基金曾获年度十佳荣誉。

赵老师在直播答疑

硬件涨了三年，利润正在往下游搬家

过去三年，AI产业的建设热潮，本质上相当于在铺设一套全新的数字基础设施，市场上也有人把它叫做硅基房地产。

传统的房地产行业进入下行周期，人口结构变了，需求在萎缩。而AI算力中心建设全面铺开，相关设备全线涨价。服务器、交换机、光模块供不应求，PCB、覆铜板这些上游材料价格也在往上走。

算电协同是个典型的例子。西北地区风电和光电资源丰富，但本地消纳能力有限，电网承载不足，大量电力被浪费。

现在直接在发电站旁边建算力中心，电便宜、地便宜，谁先占住谁就有成本优势。张家口、乌兰察布、庆阳这些地方，适合做算力中心的土地，从前无人问津，如今竞争激烈。

利润的传导分了几个层级。

硬件是第一波，已经持续了三年。服务器、HBM、光模块、交换机，利润先往这些地方。英伟达一台旗舰级AI服务器售价可达上千万元，相当于国内一线城市核心区域一套房，照样供不应求。

硬件之后，利润开始往第二层扩散：底层资源。比如电力、土地、数据中心和液冷。

美国今年流行一个投资概念叫 HALO（重资产、低淘汰率），本质就是产业利润和资本正在从硬件本身，进一步向电力、土地这类底层资源传导。

再往下是系统软件，国产GPU跟英伟达相比，硬件有差距，软件适配更是短板。

这时候需要算力调优，让硬件尽可能发挥性能，针对国产GPU的深度算力调优，高端定制化服务的单卡成本可达显卡售价的四分之一左右，利润空间相当可观，算力调优这个方向上，已有头部创业公司在推进IPO进程。

再往后是云平台，大部分公司不会自己建算力中心，通常都是直接买云服务。下半年B端的MaaS平台和C端的Agent大规模上线，阿里、腾讯这些平台型公司的云收入会进一步增长。

第五层是基础模型，B端API调用、Token消耗，C端Agent订阅，都会给模型公司带来收入。

智谱的API调用加企业级智能体业务，合计已占到总收入的近一半，MiniMax75%的收入来自海外，靠的就是价格优惠和处理长文本的能力。

最后一层是应用层，应用层还没真正爆发，但快了。

开源还是闭源，决定了产业利润的厚度

国内大部分模型走的是开源路线，DeepSeek、通义千问、元宝都是。但行业领先者一般不会选择开源，比如OpenAI。

开源模型对这个产业最大的影响是什么？是利润变薄了。

OpenAI一个月收20美金订阅费，价格不便宜。DeepSeek、阿里通义、MiniMax，走开源路线，价格压得很低。

为什么开源？表面是抢客户，实际上是抢数据。客户用得越多，产生的工作流数据越多，模型迭代越快。用低价把用户拉进来，用数据养模型，再去追赶闭源。

中国模型能快速缩短差距，主要靠两个因素。一是知识蒸馏的技术路径，通过借鉴领先模型的能力输出实现快速迭代，这在行业内是普遍采用的技术手段；二是显著的成本优势，国内电力成本更低，Token生成成本远低于海外。

但开源模型对整个产业的影响是双面的。

对AI应用是利好，模型便宜，基于开源模型做应用的成本大幅降低，应用层的创新门槛被拉低。美国靠性能，中国靠价格和市场，这是两套不同的打法。

对硬件公司是压力。如果开源模型把OpenAI、Anthropic这些闭源模型的市场份额持续压缩，硬件厂商的高毛利就保不住了。

英伟达产业链之所以利润丰厚，就是因为终端产品价格高，产业链各环节都能分到合理利润。

国内产业链的逻辑不同，价格竞争激烈，各环节利润空间被持续压缩，光模块公司能维持不错的利润水平，主要客户是英伟达产业链。如果未来开源模型主导市场，终端价格持续走低，硬件环节的毛利率很难维持在高位。

但这个逻辑反过来也成立。对AI应用开发者来说，开源模型越成熟，成本越低，创新空间越大，中国的产业优势更突出地体现在应用落地与规模化上。

三种情景，对应三种判断

搞清楚了开源还是闭源，那我们对大模型的未来也就有了判断依据，无非是三种路径。

第一种，闭源模型持续领先，OpenAI、Anthropic继续领跑。那硬件公司还有好日子过，GPU、HBM、光模块继续赚，但这个情景能维持多久，存在不确定性。

第二种，开源模型追平闭源，这是目前最有可能的路径，也是当前市场的主流预期。

DeepSeek们跟OpenAI的差距持续缩小，对AI应用有利，对硬件公司不利，终端价格下降会倒逼上游压缩成本。

第三种，颠覆性技术突破，不用Transformer架构了，换了一条新路，效率提升一个数量级。

那现在所有领先公司，无论OpenAI还是DeepSeek，都会被颠覆，这种可能性一直存在。光伏行业就是典型的例子，后发者用新技术替代前一代龙头的故事，反复上演。

机会在哪里，风险又在哪里

大模型公司本身有中长期机会，除非出现第三种情景。B端Token计费、C端Agent订阅都在突破，今年明年都会更好。

AI芯片这边，国产替代是主线。英伟达股价已经到了稳定期，大部分AI硬件公司的股价已经跑在基本面前面了。

光模块、服务器这些核心硬件，短期基本面没问题，但估值已经在高位。周期拐点来的时候，这类资产波动幅度会很大。

基础设施里偏资源类的，电力设备、液冷等，中期还有机会。

AI应用方向，现在还没到爆发点，预计今年下半年到明年，能在本地跑AI的电脑和手机以及一些好用的Agent会陆续出来。

风险也有，主要在这几个方面。

如果技术迭代偏慢，Agent体验不及预期，就会拖慢渗透节奏；开源模型追赶太快，硬件毛利率会被压垮；供应链冲突，高端芯片供应受限；监管政策变化，比如AI内容管控收紧，会直接影响云服务收入；还有商业化风险，企业用AI核心看ROI，算不过来账，推广就推不动。

大模型是未来时代的基座，好比当年的操作系统。现在处于比拼Agent能力的阶段，利润池正从训练侧向推理和应用侧转变。国产大模型和国产GPU这个生态，是我们必须要争夺的阵地。

资本市场里大部分时间都是平淡或者煎熬的，但重大行情来的时候要在场，选对方向，确保播下的种子能开花，剩下的时间等待就好。

*本期内容仅为投资观点分享，不构成投资建议，市场有风险，决策需谨慎。

以上内容来源于赵启欣老师本周的闭门直播，财富增长超级会员专享。

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