关注我的朋友都知道，我一直看好AI产业链。
今年以来全球人工智能竞赛进入白热化阶段，我们不妨聚焦科技巨头们面向2026年的资本开支规划：
亚马逊：2000亿美元；
谷歌：1850亿美元；
Meta：1350亿美元；
微软：1400亿美元（市场估计）；
特斯拉：200亿美元；
就这五家的资本开支已超过6000亿美元了，此外还有好多企业未公开，这些投资很大一部分将直接转化为对AI芯片、服务器和数据中心的需求，其核心目标就是“”囤积”和“争夺”算力这一战略资源。
但市场现在却是惴惴不安，如此巨额投资到底能有多大的回报？
有段子传：
这个支出规模能排进全球各国政府财政支出前十名，加拿大政府2025年度财政总支出不到5000亿美元。
好多朋友私下也问我，似乎也慌了，问怎么看？
我的看法很直接，对于这个最近几年最大的新兴产业趋势，该相信谁？
是相信华尔街，还是相信硅谷？还是相信网上蹭流量高喊泡沫的嘴子？
我的选择是相信硅谷的实干家，相信马斯克、谷歌、亚马逊们的战略判断。
也相信我的国！
这份信心，正来源于他们在真金白银上的豪赌。
请看本文开篇的数据，巨头们用创纪录的资本开支，投下了对AI未来的坚定信任票。
或许有人说那国内呢？怎么没见资本开支计划，我们国人嘛，都比较谦虚内敛，你们懂得。
但真金白银的下注？对面下了，他们跟不跟？
那到底着急不？据说某大佬亲自出山了……
这场AI大战，本来就是“不进则退”，落后就是淘汰，没有一家科技巨头敢于松懈。
与此同时，市场又相信AI几乎无所不能，担心AI将颠覆一切和软件相关的公司，最近美国的软件公司都是被重锤，这就和前面矛盾了。
我认为这是情绪的发泄，AI究竟是否会替代软件行业？我的看法是不是替代，而是重塑，软件行业将面临大洗牌——AI为王、数据为王、技术为王的软件企业将在这场变革中获胜。
这次通杀是个机会，给你相中千里马的机会，包括国内。
那么为什么他们要如此砸钱？烧钱干什么？
要弄明白这个问题，我们可以先看一个类比——算力的发展，与我国电力产业的崛起，有着惊人的相似之处，而这也恰恰揭示了巨头砸钱的核心逻辑。
我认为是为了算力，算力已成为驱动这场技术革命的核心“燃料”。
马斯克急眼了都要上太空搞了……
算力发展我觉得和电力发展有相似性。
让我先简单回顾一下我国电力发展之路，首先脑海中一幅宏大的能源地理图景清晰呈现：东部沿海经济腾飞却能源短缺，西部山川则蕴藏着丰富的水能、煤炭与风光资源。
很明显，中国能源资源与负荷中心呈逆向分布：能源主要在西部（煤炭、水电、风光），而用电大户在东部沿海。
要解决这一根本矛盾，必须建立一个全国性的、统一规划协调的强大电网。
而国家电网的成立，就是为了承担这一使命。
为此，我们建成了以特高压为骨干网架的坚强智能电网，如同架设起一条条“电力高速公路”，跨越千山万水，将西部江河的奔涌之力、高原的无限风光，转化为驱动国家发展的澎湃电能，点亮了东部的万家灯火，也激活了区域的协同发展。从而在宏观尺度上实现了能源生产与消费的优化平衡，保障了国家能源安全与经济社会的可持续发展。
无独有偶，当前算力资源同样正面临严峻挑战：东部AI企业“无算可用”，而西部数据中心却“算力闲置”；
中小创企业多集中在东部沿海的城市，他们被高昂的算力成本拒之门外，而我们的大厂则陷入重复建设的“军备竞赛”。
由此一场关于算力的结构性矛盾，无形中制约中国AI产业发展的关键瓶颈。
破局之道何在？
“算力国网”应用而生，可让一个宏大构想正从蓝图走向现实——通过全国一体化的算力调度与交易体系，让算力像电力一样，成为可按需取用、高效流动的公共基础设施。
一、什么是“算力国网”？
我觉得“算力国网”并非凭空想象，我定义为以实现“东数西算”工程的深化与落地为目标，将全国分散的算力资源（包括超算中心、智算中心、云计算资源甚至边缘算力）接入统一“网络”，进行智能化的全局调度、交易与结算。
它借鉴了中国“西电东送”、“全国电网”的成功经验，旨在解决算力资源在时空上的错配问题。
这不只是调度，更是产业范式革命。
对供需双方核心价值的体现：
对需求方（AI企业）：像“网购”一样，随时随地、按需按量、以可负担的成本购买到最合适的算力服务，极大地降低创新门槛。
对供给方（数据中心）：大幅提升算力资产的利用率和收益率，从“重资产售卖”模式转向更灵活的“算力服务运营”模式。
对国家战略：优化全国算力布局，提升整体能效，集中力量攻坚关键AI模型，保障国家在尖端科技领域的竞争力。
二、算力国网产业链深度解析：谁将站上“新基建”的风口？
“算力国网”的建设将全面重构算力产业链，从底层硬件到上层应用，催生出多层次的投资机遇。
1.基础设施与硬件层：确定性最强的基石，这是“算力国网”的物理基础，最先且最直接受益。
先是算力持有与运营商：拥有大型智算中心、参与国家枢纽节点建设的国资云厂商和头部IDC服务商，将成为“发电厂”式的核心资产。中国电信、中国移动等在“东数西算”节点布局深厚的央企，以及第三方AIDC龙头，其机柜上架率和盈利能力有望跃升。
再是服务器与芯片：算力需求总量将持续放大，但结构可能变化。具备高性能、低功耗特性的AI服务器及国产AI算力芯片供应商将迎来长期需求。
那么哪个赚钱多呢？
首先说芯片，以 H100 为例（价格仅作示例，近期多次有价无市）：
单卡制造成本：约 2.4 万元人民币；市场价格：数十万元人民币
看起来毛利极高，但现实世界中，芯片利润要被三次削减：
1.研发摊销（10–15%）
2.销售与管理成本（8–12%）
3.库存、渠道、坏账风险
最终结论是：芯片真实营业利润率约 60–70%，并非“无敌暴利”。这很高，但并不“独一无二”。
再说说服务器：8卡H100服务器（示例测算）；
成本：约240–250万元；销售价：约270万元；毛利率：仅9–15%。
最终结论是：芯片的高毛利，在整机层几乎被“吃干榨净”。
最后说说AIDC，即人工智算中心；
以1000卡H100智算中心（示例）：
总投资：约 4.8 亿元；
70% 利用率下：
年收入 ≈ 1.7 亿元
年利润 ≈ 1 亿元
回本周期：约 5 年
这不是暴利，但胜在三点：规模效应、现金流稳定、客户极强粘性。
最终结论是：云厂商（发电站）才是算力产业的“终极赢家”，因为他们卖的不是硬件，而是持续服务，这才是真正的利润机器。
思考：那谁是算力的长江电力呢？
当然不可否认，这种“发电站”模式也意味着巨大的前期资本投入和长期的运营压力，只有具备雄厚资金和技术实力的头部玩家才能参与。
2.调度与平台层：产业链的“中枢大脑”与价值核心，这是实现“并网”的关键，技术壁垒最高，商业模式最具想象力。
算力调度与交易平台：负责感知全网算力状态、智能匹配需求、完成交易清算。这类似于电网的“调度中心”和“电力交易市场”，具备云计算操作系统、资源管理软件和大规模分布式调度技术的公司以及可能出现的第三方独立平台运营商，将占据价值链的高地。
算力并网技术与服务商：提供让异构、异地算力资源能够“并网”的标准协议、连接器、安全网关等技术解决方案的公司。这可能是一些专注于数据中心网络、云网融合、算力编排软件的细分领域技术公司。
个人理解卖算力是整个算力链条里，商业模型最差的一层。
原因：定价被卷、利用率不可控、训练成本巨大、客户毫无粘性。
真实毛利区间：-20%到25%。
能赚钱的只有三类玩家：有自研芯片、有云业务补贴、有应用层反哺。
3. 应用与生态层：百花齐放的创新土壤。
当算力成本降低、获取便捷后，最大的活力将爆发在应用层。
大模型与AI应用开发商：更多的创业公司和垂直行业企业能够负担起大规模模型的训练与推理，推动AI应用在金融、医疗、自动驾驶等各行业的渗透，某些已将AI作为核心战略的公司将获得更肥沃的生长土壤。
数据服务与安全：算力流动伴随数据流动，数据清洗、标注、合规流通以及算网一体安全的需求将激增，相关服务商迎来发展机遇。
应用的企业很多，但我觉得真正的利润池是在“全栈控制权”。
比如阿里的平头哥，很多人低估了平头哥。
他们以为平头哥只是“国产GPU之一”。
但实际上，平头哥走的是一条完全不同的路：
核心优势只有一个：把原本被英伟达、服务器厂商拿走的利润，全部留在体系内。
示例测算：
同样10万张算力卡
用英伟达方案：≈ 300亿元投入
用平头哥方案：≈ 150亿元投入
直接节省 50%。
这不是“芯片胜利”，这是全栈控制权带来的成本优势和利润留存。
最后的结论：未来3–5年，最大利润不在模型，不在芯片，而在垂直AI应用。
三、算力国网之路的格局前瞻与挑战
首先是技术统一之难：如何兼容不同厂商（英伟达、华为、百度等）的芯片、框架和软件栈，制定跨平台的算力度量、调度和API标准，是首要技术难关。
其次是利益协调之困：涉及运营商、云厂商、地方政府、国企民企等多方主体，如何建立共赢的商业模式和分配机制，考验政策智慧。
最后网络安全之重：算力集中调度意味着风险集中，必须构建覆盖数据、网络、算力本身的全方位安全防护体系。
但无论何等困难，在我们全国上下一心努力之下，将开启算力普惠时代的新纪元。
“算力国网”的推进，标志着中国算力产业从“资源竞争”步入“运营服务”的新阶段。
它不仅仅是技术工程，更是一次深刻的生产关系调整，旨在释放全社会算力生产力的最大潜能。
对于投资者而言，这不再是围绕单一公司的博弈，而是需要从“国家战略新基建”的宏大视角出发，沿产业链进行系统性布局。
短期看硬件与基建，中期重平台与调度，长期押注生态与应用。
当算力真正像电力一样变得便捷、平价、可靠，中国AI创新的“电力危机”方能彻底解除，一场由算力普惠驱动的智能革命新浪潮，正在蓄势待发。
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