6370億！3年30倍！

資產管理機構Altimeter近期發佈了一份全球AI全產業鏈利潤拆解報告。

該統計口徑覆蓋了上游的算力晶片、存儲、先進代工、互聯晶片，也算了中游雲服務和大模型里已經盈利的那部分。

最終得出的數字是：2026年，全球AI產業的淨利潤將到6370億美元。

這是什麼概念？

這個利潤規模，已經逼近全球石油天然氣行業的全年淨利潤總量，穩穩超過汽車、製藥、零售電商等所有傳統支柱產業的全年淨利潤。

而就在三年前的2023年，這個數字還不到300億美元。

3年，20倍！

很多人對AI的認知，還停留在「燒錢搞模型、講故事炒估值」的階段，但其實人家已經悄悄長成了全球最能賺錢的賽道之一。

還只是這場產業盛宴的開場。

01

6370億美元利潤，是如何構成？

從地域分佈看，美國拿走3140億美元，占比49%；韓國拿走2230億美元，占比35%；美韓兩國合計分走84%的全球AI利潤。

從環節分佈看，超過90%的利潤集中在上游硬件環節，是典型的「賣鏟人通吃」格局。

其中英偉達一家公司就拿下約2070億美元的AI相關淨利潤，占全球AI總利潤的32.5%，相當於每三塊AI利潤里，就有一塊進了英偉達的口袋。

韓國三星與SK海力士合計貢獻2230億美元，憑藉HBM高頻寬記憶體的壟斷地位，賺走了全球AI存儲環節的幾乎全部利潤。

SK海力士2026年一季度營業利潤率達到72%，不僅超過英偉達，更創下整個半導體行業的歷史紀錄。

這種級別的利潤率，不是靠會計調節，而是純粹的供需稀缺性帶來的產業暴利。

2023年，生成式AI概念才剛爆發，當年AI利潤規模200億美元；

2024年，當年AI利潤規模增長至約500-700億美元；

2025年，進一步增長至約2000-2500億美元；

短短3年，全球AI淨利潤就從不到300億增長到6370億，複合增長率超過180%。

這個速度是什麼水準？

互聯網爆發最猛的1998-2001年，全行業利潤增速約80%；

移動互聯網爆發期的2010-2013年，全行業利潤增速約60%。

AI的爆發速度，已經遠超之前的兩輪科技革命。

放到全球產業版圖里橫向對比，AI已經躋身全球頂級利潤賽道。

目前全球行業年淨利潤排名中，金融行業以1.63萬億美元居首，整體高科技行業約1.06萬億美元，石油天然氣約6800億美元。

AI以6370億美元的規模，已經和石油天然氣平起平坐，遠超汽車（約4200億）、製藥（約4000億）、零售電商（約3500億）等傳統支柱產業。

換句話說，只用了三年時間，AI就從一個無人看好的概念，長成了和石油相當的全球經濟支柱。

這就是產業革命的威力。

02

真正的大戲還在後面。

當前90%的AI利潤集中在上游硬件，下游大模型和應用廠商整體仍處於虧損狀態。

OpenAI、Anthropic等全球頭部大模型公司，至今仍在巨額投入階段；

國內的大模型和AI應用企業，更是普遍處於淨投入狀態。

這種「上游賺得盆滿缽滿，下游燒錢苦苦探索」的格局，其實是科技產業早期的標準特徵。

回顧過去兩輪科技浪潮，互聯網浪潮早期的1995-1999年，利潤全部集中在思科、朗訊等網路設備商手中，門戶網站、電商平台全靠燒錢續命，直到2003年之後，應用端才逐步成為利潤主力；

移動互聯網早期的2009-2012年，利潤高度集中在蘋果和核心硬件供應鏈，移動應用發展商普遍虧損，直到2015年之後，移動應用生態才迎來全面爆發。

每一輪科技革命，都是基建先行，應用後發；而應用端最終的利潤規模，往往是硬件端的3-5倍。

現在AI的利潤結構，產業還處於「要致富先修路」的基建階段，真正的應用紅利還遠沒有釋放。

判斷一個產業的成長空間，最核心的指標就是滲透率。

從企業端看，全球真正將AI深度嵌入核心業務流程的企業占比不足15%，80%以上的行業大模型、工業AI應用仍處於試點階段；

AI算力支出占全球IT總支出的比例僅約13%，仍在快速提升通道。

從消費端看，生成式AI的全球月活用戶滲透率不足25%，且使用場景高度集中在內容生成、代碼輔助等淺層次需求，對辦公、教育、醫療等深度場景的滲透才剛剛起步。

按照科技產業的普遍規律，滲透率達到70%以上，產業才會進入增長放緩的成熟期。

以此衡量，AI當前的滲透水準僅處於全程的1/5到1/4位置，未來還有至少3-5倍的成長空間。

這大概相當於2010年的智慧手機市場，看似已經很熱，但真正的普及和爆發還在後面。

產業成熟期的另一個標誌，是技術路線收斂、反覆運算周期拉長。

當前的AI，無論是硬件還是軟件，技術演進都還在加速，範式遠未固化。

硬件層面，GPU架構每12-18個月就完成一次反覆運算，從H100到H200再到B100，算力密度持續翻倍；

HBM存儲從HBM3到HBM4、HBM5，頻寬提升速度遠超傳統存儲；

先進制程每兩年推進一代，產能持續爬坡。

軟件層面，從單模態到多模態，從通用大模型到行業模型，從對話式AI到智慧體Agent，技術路徑仍在快速演進，尚未出現穩定的「終極形態」。

技術快速反覆運算本身就是早期產業的核心紅利，一旦技術路線定型、反覆運算放緩，行業門檻固化，後來者再難突圍，產業的早期爆發階段也就結束了。

而現在的AI，仍處於「各條路線齊頭並進、不斷有新突破」的快速進化期。

03

既然AI還處於早期，那未來的成長空間到底有多大？

我們可以從兩個維度來看增量。

第一個維度，是算力基建本身的擴容紅利。

當前全球AI算力需求仍處於爆發式增長階段，未來3年仍將保持50%以上的年增速。

AI伺服器的出貨量還在快速爬坡，HBM存儲的供需缺口短期內難以緩解，先進制程的產能建設仍在持續投入。

也就是說，僅僅是上游硬件這一環，利潤規模還會繼續攀升，6370億遠不是基建紅利的頂點。

但真正的大增量，來自第二個維度：應用端的價值傳導。

現在的AI利潤，本質上是科技公司之間的「內部迴圈」——雲廠商買晶片，大模型公司買算力，錢都在科技行業內部流轉。

但AI真正的價值，是對千行百業的效率改造。

當算力成本下降到臨界點，AI技術向工業、醫療、金融、教育、製造等實體行業深度滲透，效率的提升就會轉化為真實的利潤，這個利潤池的規模，會遠大於上游硬件。

參考移動互聯網的歷史，最終應用和服務的利潤規模是硬件環節的3-5倍。而AI對實體經濟的滲透深度和改造力度，會遠超移動互聯網。

從這個角度看，很可能2-3年後，全球AI產業的總利潤規模，就能超過1萬億美元。

而這很可能還只是保守估算，如果智慧體、通用人工智慧等方向取得突破，產業的利潤空間還會進一步擴大。

04

回到資本市場。

近期，全球AI板塊，尤其是國內的AI硬件標的，出現了明顯的估值回撤。市場上的「泡沫論」「見頂論」又開始抬頭。

但在我看來，這些都只是短期的市場噪音，和產業基本面沒有關係。

本輪估值回撤的核心原因無非三個：

一是聯儲局降息預期下修，美元利率高位壓制成長股估值，這是貼現率問題，不是盈利問題；

二是前期板塊升幅過大，交易擁擠度處於高位，存在技術性回檔的需求，這是資金行為，不是產業拐點；

三是市場對增速的預期從「極致樂觀」回歸「理性樂觀」，從預期100%增速下修到60%-70%，但60%-70%的增速放在全行業依然是頂級水準，強得可怕。

很多人只盯著靜態估值高，卻忽略了盈利增長的速度。

2023到2026年，全球AI淨利潤增長超20倍，而同期全球AI板塊的股價升幅只有3-5倍。也就是說，盈利增長遠遠跑贏了股價上升，AI板塊的整體估值其實是在有足夠業績支持的。

以英偉達公司 (NASDAQ:NVDA)為例，2023年靜態PE最高超過120倍，隨著2024-2025年盈利爆發，2025年動態PE已經回落至28-32倍。

同期蘋果的PE約28倍，年增速只有5%；微軟的PE約35倍，年增速約15%。

英偉達以遠超它們的業績增速，享有相當甚至更低的估值，這顯然談不上泡沫。

國內的AI硬件龍頭同樣如此，光模組、伺服器頭部公司2025年動態PE普遍回落至20-25倍，對應業績增速50%以上，估值與增速的匹配度其實是在合理區間的。

05 尾聲

真正的長期投資者，賺的是產業成長的錢，不是交易波動的錢。我們不要用日線級別的眼光，去看待十年維度的產業革命。

市場的分歧和波動，從來都是長期投資者的朋友。每一輪科技浪潮，都會經歷多次20%-40%的中期回檔，但最終都走出了十年以上的長牛。

如今我們有幸身處一場百年一遇的技術變革之中，比糾結短期股價升跌更重要的，是看清產業的方向，接住時代的紅利。（全文完）

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