行业洞察 | 2026年7月6日 周一 早7:00作者：Dr.Wu | 博士算力猎场

核心观点：这一轮AI算力狂潮里，不是所有人都在赚钱。把AI算力产业链拆成五层，你会发现一个有趣的现象——越靠近英伟达，赚钱越稳；越靠近最终用户，烧钱越狠。这篇文章把五层价值链逐一拆解，看看你所在的环节，是在赚钱还是在为别人的利润买单。

先把五层画出来

AI算力产业链，从底到顶可以拆成五层：

这个金字塔不是我拍脑袋画的——是过去18个月各家公司的财报数据堆出来的。

L1 英伟达：这一轮唯一的赢家

英伟达的毛利率，从2023年的60%干到了2026年的75%。

75%的毛利率是什么概念？苹果最巅峰的时候，毛利率也就45%。英伟达把GPU做成了奢侈品——而且是全球唯一供货商。

B300的BOM（物料成本）大约18−22万/台，出厂价18−22万/台，出厂价55万（约380万¥）。毛利率约60%。

GB300 NVL72的BOM约280−350万/柜，出厂价280−350万/柜，出厂价780万（约5400万¥）。毛利率约65%。

英伟达赚的不是"造GPU的钱"，是"生态锁定+供给稀缺"的钱。

只要CUDA生态还在，只要BIS出口管制还在，英伟达的定价权就不会被动摇。

L2 台积电：稳稳地承接AI红利

台积电的CoWoS先进封装产能，2026年的利用率是100%——而且已经预订到了2027年Q2。

台积电对英伟达的议价能力不强（因为英伟达占其营收的25%+），但台积电的定价权在面对其他客户（AMD、Intel、各大AI芯片初创公司）时非常强。

台积电赚的是"产能稀缺"的钱。CoWoS封装产能扩产周期18-24个月，这个窗口内，台积电的议价权只会越来越强。

L3 服务器组装：量大，但毛利被两头挤压

超微（SMC）的B300服务器，出厂价约75−85万（OEM），制造成本约75−85万（OEM），制造成本约55-65万。毛利率约20-25%。

这个毛利水平比英伟达低多了，但超微的量是真的——2026年Q1，超微出货B300相关服务器约1.2万台，营收约$90亿。

问题是：超微的股价和英伟达高度绑定。英伟达涨，超微涨；英伟达跌，超微跌得更狠。

L3赚的是"制造规模"的钱，但利润天花板很低。

L4 云平台：分化开始了

这一层最有意思——同样做GPU云，头部和中小平台的差距在快速拉大。

CoreWeave是个特别有意思的案例：它拿到了全球第一台Rubin NVL72，但它2026年Q1的财报显示，GPU折旧成本占了营收的45%——它赚的是现金流，不是利润。

L5 AI大模型：这一层在烧谁的钱？

这是五层里最惨的一层。

OpenAI、Google DeepMind、Anthropic，以及国内的百度文心、阿里通义、腾讯混元——这些公司训练一个大模型的成本是多少？

L5在烧的钱，本质上是L1-L4赚的钱。每一块钱的GPU采购、每一次云算力租赁，最终都变成了L5的研发费用——而这些费用，大部分还没有被收入覆盖。

这也是"AI泡沫"论的核心逻辑：如果L5的收入不能在18个月内覆盖算力成本，整个金字塔的底层需求会断崖式下跌。

那么，泡沫在哪里？

我的判断是：泡沫不在L1-L4，在L5。

L1-L4的赚钱是真实的——英伟达的财报、台积电的产能预订、超微的出货量，都是硬数据。

L5的烧钱，有一部分也是真实的（研发必须花），但有一部分是"估值驱动的研发"——融资到了，就拼命堆算力，因为投资人不看利润，看"算力储备"。

当L5的融资窗口收紧，L1-L4的订单会同步收缩。这是整个金字塔最大的系统性风险。

你在哪一层？

如果你在L1-L3：这一轮AI算力潮，你是卖铲子的，稳赚。

如果你在L4：选对赛道（大模型客户 vs 传统企业客户），分化会越拉越大。

如果你在L5：这一两年是最关键的——谁能先实现"算力成本<收入"，谁就能活到下一轮。

你在AI算力产业链的哪一层？赚钱还是烧钱？你觉得L5的泡沫会不会在2027年破裂？留言区聊聊。

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