#AI 價值
美銀認為,中國AI價值鏈正在形成"啞鈴型"利潤結構——價值集中在兩端:以AI加速器、半導體設備、晶圓代工和記憶體為代表的戰略瓶頸環節,以及擁有規模優勢與生態網絡效應的大型雲平台;而夾在中間的獨立大模型實驗室與物理AI製造商,則面臨轉換成本低、模仿速度快、定價權薄弱的多重擠壓。 中國AI本土化進程已從政策目標演變為商業現實,但份額擴張與利潤擴張之間的裂口正在加深。隨著國產加速器、記憶體與設備廠商在中國市場快速搶佔份額,資本密集湧入帶來的重複投資與價格競爭,使得"誰在價值鏈上真正賺錢"成為比"本土化走了多遠"更為關鍵的投資命題。 據美銀美林9月17日發佈的中國AI策略報告,中國AI價值鏈正在形成"啞鈴型"利潤結構——價值集中在兩端:以AI加速器、半導體設備、晶圓代工和記憶體為代表的戰略瓶頸環節,以及擁有規模優勢與生態網絡效應的大型雲平台;而夾在中間的獨立大模型實驗室與物理AI製造商,則面臨轉換成本低、模仿速度快、定價權薄弱的多重擠壓。 這一判斷對投資者的直接含義是:中國AI並非一個同質化的主題,而是三類風險收益截然不同的標的集合。美銀美林將相關股票劃分為本土化受益者、基礎設施出口商與AI應用三個"桶",並警告稱,若美國AI資本開支放緩,三類標的所受衝擊的性質與幅度將顯著分化。
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核心論點:過去一年AI價值鏈正發生劇烈遷移:AI實驗室從幾乎"零毛利"躍升為價值大贏家。Anthropic ARR從9B暴漲至44B+,推理毛利從38%飆至70%。而身處供給瓶頸的TSMC與Nvidia卻仍未對定價做出明顯反映。01. AI價值鏈的劇烈遷移"AI的一天,勝過其他行業的一年"模型發佈、軟體突破、硬體迭代,正把其他行業以年為單位的周期壓縮到以"周"為單位。過去幾個月,Agentic AI跨過了真正的拐點——Token的"價值"經歷了一次躍升,而生產Token的"成本"卻在同步快速下降。這股需求洪流來自終端使用者從消費Token中獲得的巨額ROI。僅以本年為例,Anthropic的ARR從9B暴增至44B+,與此同時其推理基礎設施毛利率從38%躍升至70%以上。獨特現象:"AI浪潮在堆疊的所有層都創造了價值——但過去一年裡,幾乎所有價值都在向AI實驗室集中,而它們一年前幾乎沒有獲取任何價值。"終端使用者的"生產力豐收"過去需要數十人時、耗費數千美元的工作,如今幾分鐘、價值幾美元的Token就能完成。Token產生的商業價值正在劇烈改善企業經營。SemiAnalysis自身在Anthropic Claude Token上的年化支出已高達1095萬美元,但由此獲得的價值讓其能夠在與所有競爭對手的競爭中勝出並擴大市場份額。2023年5月 ── AI交易元年Nvidia首次"重磅炸彈"業績公告,盤後大漲25%,正式拉開AI交易序幕。2024年 ── 電力成為新瓶頸Vistra +265%、GE Vernova +146%,躋身S&P 500表現最佳個股。2025年 ── 儲存搶鏡SanDisk、Western Digital、Seagate、Micron全部錄得200%+漲幅。2025年12月 ── Agentic AI"真正可用"的拐點Agentic AI開始真正發揮效用,從程式設計蔓延至建模、Excel轉Dashboard、財務分析等場景。2026年至今 ── 價值"全面回流"模型層從硬體層向模型層的價值大遷徙正在發生,AI實驗室成為新主角。02. Agentic AI改變了遊戲規則SemiAnalysis的"自家實測":Token用量已是Meta的5倍Agent早已不止於程式設計。SemiAnalysis分析師每天用Agent把Excel轉為儀表盤、自動生成圖表、建構財務模型、分析公司財報——這些任務此前要麼根本做不了,要麼需要初級分析師花費數小時,擠佔其本可投入更高價值工作的時間。"貼牌價"vs"真實混合價":Opus 4.7的隱藏邏輯Opus 4.7的官方掛牌價為$5/$25 per MTok(input/output),但其在Agentic任務上的真實混合價僅約$0.99/MTok。原因有二:03. Token生產成本崩塌式下降Opus降價≠毛利下降:Anthropic利潤仍在擴張Anthropic在2025年11月以低於前代3倍的價格發佈Opus 4.5,引發市場驚愕。但事實是——由於Trainium與Nvidia GPU上的軟體改進、以及用Blackwell替換Hopper的硬體升級,其Opus Token的毛利率反而上升了。04. 為何模型利潤不會被競爭"卷"掉理由一:前沿模型仍保有定價權無論benchmark怎麼說,在真實知識工作場景下,開源模型與閉源前沿模型仍存在顯著差距,而這一差距沒有理由很快收斂。Kimi K2.6 ($0.95/$4) 對Opus定價幾乎構不成下行壓力。理由二:算力供給約束 → 沒有任何一家能"獨食市場"Anthropic已開始用$100+/月的Claude Code訂閱牆、遮蔽OpenClaw等第三方harness來主動疏離部分使用者。Token需求將在可預見的未來遠超供給,這意味著任何能提供前沿質量的實驗室,都可以按"Token產生的經濟價值"而非"內卷價"來定價。05. TSMC與Nvidia——兩個未漲價的霸主需求"複利式增長",但供給方仍在用舊框架定價Anthropic ARR已達$44B+(我們上次更新時還是$30B),GLM、Kimi等開源模型也在擴大可定址算力總池。AI實驗室與Neocloud的融資正在直接轉化為增量GPU部署。而Nvidia仍在用一套"為單位算力支付意願會隨時間衰減"的舊假設來定價——這個假設已經不成立。需求不是線性,而是複利級。SemiAnalysis觀點:"TSMC本可以大幅漲價,但他們沒有。這是戰略失誤。退一步,他們至少應該要求更大額的預付款。Jensen本人在2024年就說過TSMC的晶圓該貴一點——他是真心的。"06. SOCAMM:Nvidia下一個利潤槓桿為什麼是"記憶體"而不是"算力"?SOCAMM (System-On-Chip Attached Memory Module)是 VR NVL72 上一種基於 LPDDR 的可插拔(Socketed)模組化記憶體方案。它專為機櫃級系統而生,具備更高容量、模組化、能效以及——獨立於算力的可定價能力。在GB300中,DRAM被銲接(soldered)上板,與系統毛利捆綁。但在Rubin中,SOCAMM2是Socketed模組——這意味著Nvidia可以把記憶體"拆出來單獨定價",在板級毛利不變的前提下,單獨調高記憶體毛利。SOCAMM 60% 毛利完全合理(來自SemiAnalysis測算)SOCAMM合約價路徑(Nvidia採購)資料來源:SemiAnalysis Memory Model · 實際SOCAMM應較移動LPDDR5X存在溢價為何客戶會接受Nvidia在SOCAMM上索取60%毛利:① 供應鏈籌碼:DRAM全面緊缺,Nvidia鎖住最大份額② 平台護城河:VR NVL72是性能/TCO最佳平台,客戶被迫接受③ 成本傳導合理:Nvidia自身也面臨SOCAMM2進價上漲07. Capex/W:GB300 →VR NVL72 的反常停滯系統躍遷巨大,但Capex/W幾乎沒動這與AMD/Nvidia/ASIC歷史代際趨勢完全相反——意味著Nvidia"留了一手"08. Neocloud被歧視性定價的"祭壇"SN5610交換機:Neocloud買價竟是Hyperscaler的2倍Nvidia在GPU上幾乎不做客戶分級定價,但在網路裝置上對Neocloud實施明顯的歧視性定價。原因不是Hyperscaler採購量更大,而是Hyperscaler有直接對接OEM/ODM、自建網路方案的工程能力,而Neocloud只能選擇Nvidia的Turnkey方案。即:網路裝置的94%差價被攤薄成10%總capex差異——Nvidia已最大化壓榨這一槓桿,繼續往下摳的空間已經不多。09. One Chart to Rule Them All VR NVL72租賃定價框架成本基礎定價 (Floor) 滿足Neocloud項目最低IRR的租金,低於此線則不會有新部署價值基礎定價 (Ceiling) 基於$/PFLOP的代際平價,客戶在新舊GPU間無差別選擇的臨界點從"成本定價"到"價值定價"——Nvidia的下一跳Nvidia當前仍在用"成本框架"定價。但隨著推理ROI越來越被廣泛接受,定價基準會自然向"價值定價"遷移——這正是反壟斷阻力下降、Nvidia可以堂堂正正漲價的窗口。需要強調,以上分析僅基於"租金/FLOP"。但推理性能/TCO的代際改善,速度比FLOP還要快得多——VR NVL72的真實"價值天花板"可能比我們當前測算更高。Nvidia可以捕獲的價值空間,遠沒有觸頂。RISK 風險與潛在反方向變數反壟斷:Nvidia在GPU、互聯、軟體全端的支配地位已招致更嚴密的反壟斷審視。激進漲價可能加劇監管壓力,這正是Nvidia與TSMC都傾向"克制定價"的核心原因。客戶多元化加速:過快搾取價值會促使客戶加速遷移至TPU、Trainium等替代算力;但這些方案同樣受N3晶圓與DRAM上游約束。前沿模型質量收斂:若開源模型在真實知識工作場景下顯著縮小與閉源前沿的差距,AI實驗室的定價權將受到壓縮——但目前沒有證據顯示這一收斂正在發生。DRAM周期反轉:當前DRAM緊缺局面是支撐Nvidia在SOCAMM上索取高毛利的關鍵。若供給端在2027年大幅釋放產能,記憶體定價槓桿會被削弱。(FinHub)
SemiAnalysis:AI價值鏈已向模型大廠全面遷移
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一、產業鏈環節“Farmer-Egg-Chicken-Hen house”比喻來拆解AI晶片價值鏈:- Farmer(農戶):對應CSP/AIDC環節,即雲服務/AI資料中心,是AI算力的需求方與應用端,直接承載大模型、AI應用。- Egg(雞蛋):對應AI chip designers環節,即AI晶片設計公司,是算力的核心“種子”,負責晶片架構與功能設計。- Chicken(雞):對應Foundry/OSAT環節,即晶圓代工/封測企業,是晶片的製造與封裝環節,負責將設計圖紙變為實體晶片。- Hen house(雞舍):對應WFE/EDA環節,即半導體裝置/EDA工具,是晶片產業的底層基礎設施,是製造與設計的“生產工具”。二、中美AI晶片價值鏈代表企業1. 中國側(自主供應鏈)- Farmer(應用端):以字節跳動、騰訊、百度、阿里為代表,還包括MINIMAX、智譜AI、深度求索等國內主流雲服務與大模型公司。- Egg(晶片設計):海思、摩爾線程、寒武紀、中科海光、崑崙芯、平頭哥、燧原科技等國產AI晶片設計廠商。- Chicken(製造封測):中芯國際、上海華力、通富微電、長電科技等國內晶圓代工與封測企業。- Hen house(裝置/EDA):北方華創、中微公司、拓荊科技、華大九天等國產半導體裝置與EDA工具企業。2. 美國側(全球主導鏈)- Farmer(應用端):Google、OpenAI、Anthropic、Meta、亞馬遜、甲骨文等全球頂尖雲服務與AI公司。- Egg(晶片設計):NVIDIA、AMD、博通、聯發科等全球AI晶片設計龍頭,其中NVIDIA是絕對核心。- Chicken(製造封測):台積電、三星、日月光等全球頂級晶圓代工與封測企業,台積電主導先進製程。- Hen house(裝置/EDA):ASML、應用材料、KLA、新思科技、楷登電子等全球半導體裝置與EDA的核心供應商,ASML的EUV光刻機是關鍵瓶頸。三、“脫鉤”趨勢的核心體現1. 中國側:從底層裝置(Hen house)→製造(Chicken)→設計(Egg)→應用(Farmer),逐步建構自主可控的AI算力供應鏈,減少對西方技術的依賴。2. 美國側:強化自身生態閉環,同時限制對中國的高端技術輸出,推動算力供應鏈的區域化分割,保持在高端環節的絕對主導。3. 本質:中美在AI算力這一核心生產力上的產業鏈競爭與自主化,全球AI晶片供應鏈正從“全球化分工”走向“雙循環、區域化”的格局。(海外君)
摩根士丹利:AI晶片價值鏈-中國vs美國