AI算力竞逐 谁在赚钱谁在烧钱？

来源：证券日报

据中国上市公司协会数据，截至8月31日，我国境内股票市场(包括沪深北三家证券交易所)共5557家上市公司披露2026年半年度报告，AI(人工智能)产业链成为本轮中报季表现亮眼的赛道。

但记者梳理AI产业链公司中报发现，产业链利润沿着“芯片—算力基础设施—大模型—行业应用”逐级递减：上游硬件利润高增，中游大模型仍在盈利爬坡阶段，下游应用刚刚看到商业化曙光。一张AI产业链“利润分配图谱”随中报收官清晰浮现。

上游：“卖铲人”利润丰厚

腾讯研究院和AI研究机构SemiAnalysis的数据显示，在词元成本中，芯片成本占比在40%到55%，基础设施投入占比在15%到20%。这一成本结构决定了产业链利润池的大头天然沉淀在上游。

芯片相关公司今年上半年业绩高增。比如，中科寒武纪科技股份有限公司上半年营业收入59.96亿元，同比增长108.13%；归属于上市公司股东的净利润为23.11亿元，同比增长122.61%；海光信息技术股份有限公司上半年实现归属于上市公司股东的净利润为17.98亿元，同比增长49.69%；存储芯片龙头长鑫科技集团股份有限公司上半年实现营业收入1503.1亿元，同比增长873.64%；归属于上市公司股东的净利润为776.05亿元。

同时，光模块“三巨头”(中际旭创股份有限公司、成都新易盛通信技术股份有限公司、苏州天孚通信股份有限公司)归属于上市公司股东的净利润合计223.84亿元。整机环节，浪潮电子信息产业股份有限公司归属于上市公司股东的净利润为29.52亿元，同比大增269.59%；富士康工业互联网股份有限公司云服务商AI服务器收入同比增长2.3倍。

AI产业链上游为何能赚取如此丰厚的利润？在需求端，一场巨头间的算力竞逐正在上演：百度集团股份有限公司第二季度资本开支高达113.9亿元，同比增长接近200%；腾讯控股有限公司(以下简称“腾讯”)同期资本开支则达到527.8亿元，同比增长176%；阿里巴巴集团控股有限公司(以下简称“阿里”)此前更完成800亿港元配售，所得款项净额全部投入AI基建。腾讯总裁刘炽平在财报电话会上透露，几个月前下单的部分算力订单，如今售价已较采购时高出30%以上。

在供给端，高端算力环节呈寡头格局，技术、认证与产能壁垒层层叠加，卖方市场赋予上游罕见定价权。阿里CEO吴泳铭判断，AI算力短缺至少要持续到2030年。

中游：盈利能力持续改善

与上游的繁荣相比，AI产业链中游大模型公司普遍呈现“收入快速增长、亏损仍存、但盈利能力正在改善”的格局。理解中游，先要看清它的处境：大模型公司夹在中间——上游算力成本高且持续涨价，开源模型普及又不断压低下游调用价格，两头挤压之下，单纯靠“卖模型API”很难赚钱，这就是大模型公司普遍亏损的结构性根源。

要在夹缝里挤出利润，胜出的公司都在做同一件事：把模型能力做成“基础设施”，靠规模化调用摊薄成本，业内称之为“词元经济”——训练成本是一次性投入，推理时每个词元的边际成本随调用量摊薄，调用规模越大，单位成本越低，词元也因此成为大模型公司的“新型计价单位”。

除A股上市公司外，从已披露中报的港股上市公司来看，AI产业链中游大模型公司盈利能力有所改善。其中，MiniMax Group Inc.上半年收入为1.2亿美元，同比增长283.1%，毛利率由12.1%提升至17.9%；滴普科技股份有限公司2026年第二季度实现扭亏为盈，净利润约3010万元，毛利率提升1.5个百分点至56.5%。

广州艾媒数聚信息咨询股份有限公司CEO张毅对《证券日报》记者表示，回望移动互联网时代，最先兑现业绩的是提供基础设施的公司，杀手级应用数年后才姗姗来迟。基建收入按订单即时确认，应用收入却要等待用户习惯养成与付费意愿觉醒，由此来看，产业链的“利润表时差”是每轮技术革命的共同规律。

下游：等待商业化破晓

变化信号已经出现，下游AI应用端的付费转化已加速启动。“AI+办公”是确定性最强的方向之一：北京金山办公软件股份有限公司WPS365在2026年上半年的营收达4.97亿元，同比增长60.84%，AI能力成为用户付费转化的核心驱动；腾讯力推办公智能体WorkBuddy，阿里发布QwenWork，北京抖音信息服务有限公司旗下飞书接入豆包大模型后重构协作场景，“办公室里的AI助手”正在变成常态。

除办公之外，更多应用路径陆续涌现：教育领域，有道公司“子曰”大模型驱动订阅业务高速增长；创意软件领域，万兴科技集团股份有限公司的Filmora、亿图脑图等接入AI能力后，付费用户与ARPU双升；企业服务领域，用友网络科技股份有限公司、金蝶国际软件集团有限公司等纷纷把AI能力嵌入ERP和财务系统，按调用量或席位收费。从“卖软件”转向“卖AI能力”，是应用层最先跑通的商业化路径。

有行业分析师表示，当前AI产业链呈现明显的分化特征：上游硬件端已经率先兑现订单红利，商业化落地成效逐步显现；但基础大模型依旧处在高研发投入的商业化爬坡期，成本压力仍在，面向垂直行业的落地回报还没有充分释放。国内AI产业下一步的核心命题，是打通基础模型与实体行业之间的价值闭环，真正完成从算力基建红利向场景应用收益的跨越，让技术能力切实转化为产业实际价值。

“中报里的利润分配图谱只是一张‘快照’，上游的确定性、中游的可能性、下游的想象力，分别对应产业演进的现在、过渡与未来。资本市场真正的分歧，不在于利润今天落在谁家，而在于三年之后，接力棒能否顺利交到应用层手中。”张毅表示。