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发表于 2026-11-02 15:13:05 天天基金网页版 发布于 北京
算力链利益重新分配,谁从英伟达的货架上分走蛋糕?

Anthropic在S-1招股说明书中表示将整合亚马逊、谷歌、AMD等多源算力资源池;紧接着,甲骨文宣布在其云平台上线多家竞品芯片、OpenAI宣布计划采购谷歌TPU。

这些事件指向同一个结构性变化:英伟达最赚钱的那部分利润——来自“客户别无选择”的溢价,正在被重新定价。那被重新定价的那部分利润,流向了产业链上的谁?

 

一、英伟达75%毛利率的本质:卖的不是芯片,是“没有替代方案”

英伟达卖的不只是芯片,而是“芯片+CUDA软件生态+高速互联”的整套系统。当开发者习惯在CUDA上写代码、调模型,迁移有真实成本;大规模训练场景对稳定性和通用性要求极高,这套体系短期仍难替代。

英伟达2026财年第四季报显示,其全球数据中心AI加速器份额约85%,2026财年第四季度毛利率75%。相比之下,苹果毛利率才45%,台积电约53%。这个毛利率之所以成立,不是因为制造成本低,而是因为客户缺少可比的替代报价。英伟达75%的毛利率,已经不是卖硬件了,是卖不可替代的战略资源。

 

但护城河挡不住3个现实痛点。

一是成本。高端GPU溢价高,专用芯片在特定负载上单位算力成本更低;规模越大,压价动机越强。

二是供应链安全。单一供应商意味着排期被人拿捏、议价被动;多供应商并行,才能保障上线节奏。

三是任务分化。训练追求通用并行,推理更看重专用能效。一种芯片打所有负载并不经济,按工作负载选芯片才是更优解——这也是甲骨文官方表述的核心逻辑。

所以“去英伟达化”并不准确,更准确的描述是:买方从“没得选”进入了“比价选型”阶段,多元化采购是商业理性,不是情绪站队。而且,英伟达不需要失去份额绝对值,它只需要失去“客户没有第二份报价”这个前提,75%毛利率的可持续性就会被重新审视。

 

二、TPU提供的不是性能对标,是一个“公开成本锚点”

在Transformer模型上,TPU的每美元性能可达H100的4倍,因ASIC去除了未使用的电路,每平方毫米硅片利用率更高。最直观的案例:Midjourney从英伟达集群迁移到TPU v6e后,月度推理支出从210万美元降至70万美元,降幅65%。需要诚实指出,这一性价比优势存在工作负载和口径的边界,但方向上,TPU在推理场景提供了一个英伟达无法忽视的每美元算力参照值。

甲骨文引入TPU的意义在于,把这个参照值从谷歌云内部推到了公开的云市场上。甲骨文云基础设施(OCI)总裁Mahesh Thiagarajan表示,不同的AI负载有不同的算力需求,引入谷歌TPU让客户能在一个云上选择性能、量和经济性上更合适的AI算力架构”。OpenAI从租到买的信号则更强:最大的GPU买家之一,在主动建立第二供应链。

TPU不需要在性能上超越英伟达。它只需要存在,并给出一个价格,就足以改变谈判结构。

 

三、利润流向:被压缩的是“通用溢价”,被强化的是产业链上多股力量

替代者大致分成三股力量:

第一股:云厂商自研专用芯片,从自用走向外售。谷歌TPU、亚马逊Trainium、微软Maia、Meta MTIA都在其列。TPU首次进入第三方云OCI,标志自研芯片从"内部自用"走向"对外商业化"。

第二股:独立芯片厂正面竞争。 AMD持续扩合作、Cerebras进入甲骨文机柜、博通与Marvell承接大厂定制设计;它们不绑定单一云,做中立替代选项。

第三股:模型厂下场定义需求。OpenAI一边评估采购TPU,一边推进自研芯片,掌握负载定义权后,本身也成了新的议价方。


而沿着产业链逐环看,话语权的升降并不对称:

云厂商层:手握机柜、电力和网络,从“算力买家”升级为“多芯片货架运营商”,上架选项越多,议价地位越强。

代工与先进封装层:无论哪家胜出,先进制程代工和先进封装产能都要同步扩张,是确定性最高的“卖铲环节”。

HBM存储层:算力总量扩张逻辑未变,替代芯片放量同样需要配套高带宽存储,需求由全行业共同拉动。

光互联、网络交换、液冷与电力配套层:集群规模扩大反而拉动高速光模块、交换、散热和数据中心电力需求,属总量扩张下的受益环节。

这不是英伟达掉下来的蛋糕被某一家独吞,而是AI资本开支这块增量蛋糕,从单一垄断利润向设计、云、代工、配套多点扩散;总量扩张是前提,分环节看确定性差异很大,就看谁能快速捕捉到。

 

四、国产算力:承接同一个结构性趋势

IDC最新报告显示,2026年上半年,英伟达在中国数据中心AI加速器的市场份额降至34%,华为以28%紧随其后,出货57.2万颗,接近翻倍。更关键的结构信号:中国非GPU加速器出货达101.6万颗,同比增长近80%,首次超过GPU出货规模99.1万颗。

这个变化的驱动力与全球趋势同构:推理占比上升,每Token成本敏感度提高,专用架构的性价比优势显现。国产芯片的机会不在于在前沿训练和CUDA深度绑定场景正面挑战英伟达,而在于竞争维度从“单芯片峰值性能”转向“系统级每Token成本”时获得的入场券。决定“有机会”能否变成“有份额”的关键变量,不是制程差距缩小的速度,而是软件生态和迁移摩擦下降的速度。

 

英伟达不会因为竞品出现在其它大厂云平台上就失去王座,但它最舒服的利润结构——建立在“别无选择”之上的75%毛利率正在被重新定价。

算力正在从“单一稀缺品”变成“分层商品”,而商品化的过程,就是利润在产业链上重新切分的过程。


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