越来越多科技巨头正在“不计成本”地投资AI。随着AI战略全面提速，头部企业在硬件与算力上的投入持续加码，这场军备竞赛正深刻影响整个产业链的利润结构与供需格局。
4月20日，据知情人士透露，字节跳动2025年净利润同比下滑超过70%，净利润率也出现了大幅下滑，背景在于该公司在去年三、四季度大幅增加了对于AI业务的投入。与此同时，字节跳动2025年海外营收增长近50%，远超约20%的国内增幅，海外业务营收占比也从2024年的25%上探至三成以上，再创历史新高。据悉，TikTok Shop 2025年GMV同比增速接近70%，是字节跳动海外营收占比提升的主要动力。
上述知情人士表示，为支撑旗下豆包大模型、多模态AI产品的训练与推理需求，字节跳动在2025年下半年大幅上调了AI相关投入，覆盖高端AI芯片采购、底层模型研发等多个核心环节，巨额开支直接导致全年净利润同比下滑超 70%。 据了解，字节跳动对AI领域的投入还将持续加码。公司在与股东的沟通过程中透露，2026年技术资源投入会进一步扩大，叠加海外市场合规相关的配套投入，短期净利润率仍将继续承压。
字节跳动的AI投入到底有多少呢？去年底有媒体报道称，字节跳动2026年计划投入230亿美元，约1600亿人民币，投入到AI基础设施建设。这个预算高于2025年的1500亿。这1600亿中，预计将有850亿用于采购AI芯片。剩余750亿用于数据中心以及配套设施的建设。在1600亿的预算中，预计海外算力的投入为500亿。
巨额资金押注AI的科技公司并非只有字节跳动一家公司，国内科技公司几乎都在全力推进AI发展。从春节营销大战到全年战略重心，阿里、腾讯等巨头同样不惜以短期利润下滑为代价，全力争夺AI时代的入场券。
2025年2月，阿里巴巴集团CEO吴泳铭宣布，未来三年，阿里将投入超过3800亿元，用于建设云和AI硬件基础设施，总额超过去十年总和。 阿里巴巴把最核心的技术力量、顶级人才和电商精力向AI倾斜。4月8日阿里巴巴集团层面成立了一个技术委员会，吴泳铭亲自担任组长；能进入这个委员会的，都是阿里内最顶尖的技术人物：周靖人、吴泽明、李飞飞。周靖人被定位为首席AI架构师，李飞飞负责阿里云的技术与AI云基础设施建设，吴泽明承担集团业务技术平台以及AI推理平台的搭建。这其实是把原本分散在各业务线的技术能量集中到集团中枢，打破各自为战的壁垒，让决策与资源配置直接对准AI目标。其次，通义实验室的身份发生了实质性升级，成为通义大模型事业部，由周靖人全面负责。名字看起来只变了一下，但定位已完全不同：从单纯技术研发的后台，变成既要研发也要直接对接商业化，把大模型推到业务第一线，承担起把技术转成真金白银的任务。
腾讯去年为AI新产品开发投入了180亿元，第四季度投资新AI产品的金额就超过70亿元，今年投入金额至少翻倍。 腾讯首席战略官詹姆斯·米歇尔此前表示，AI计算需求的激增并不仅仅体现在GPU上。当用户使用智能体工具时，实际上是在创建和执行软件，而大部分计算是在CPU上完成，同时伴随大量内存消耗。因此，需求增长不仅体现在GPU、DRAM或HBM上，也涵盖CPU、普通RAM、SSD、硬盘等各类硬件，总体呈现全面上升的态势。而百度自2023年文心一言发布以来，百度在AI领域的累计投资已超过1000亿元。
缺货：先是GPU，再是内存，现在轮到CPU
科技公司的AI巨额资本支出直接拉动半导体产业链的景气度，最开始紧缺的是GPU，随后是内存，现在紧缺的矛头转向了CPU。据TrendForce预估，由于AI需求强劲，且英伟达积极推动芯片用量高的整合型GB/VR机柜方案，2026年英伟达高端GPU出货量将明显增长，年增率预估近26%。
存储更是迎来了“超级周期”元年，各类产品都进入到“涨价期”。据TrendForce最新调查，2026年第二季因DRAM原厂积极将产能转向HBM、Server应用，并采用“补涨”策略拉近各类产品价差，尽管终端市场面临出货下修风险，预估整体一般型DRAM(Conventional DRAM)合约价格仍将季增58-63%。NAND Flash市场持续由AI、数据中心需求主导，全产品线连锁涨价的效应不减，预计第二季整体合约价格将季增70-75%。
那么存储涨价何时休？韩国SK集团会长崔泰源公开表示，造成此轮短缺的主要原因是晶圆供应不足，而解决该问题至少需要4～5年，因此其预计，本轮内存供应短缺将持续至2030年，供应缺口超20%。
随着智能体AI爆发式增长，CPU正面临严重短缺。据半导体行业分析机构Semianalysis Dylan Patel指出，GPU已不再是云厂商的瓶颈，这一角色现已转移至CPU。此前，用于AI的GPU仅执行简单推理任务，随着新模型推出，任务形态发生根本性变化。智能体AI如今被大量用于数据库调用，以及物理仿真、模拟运算等高度依赖CPU的任务。这些频繁的数据库访问与CPU密集型运算，导致云数据中心CPU使用率急剧飙升。
扩产：上游公司资本支出增加，但产能释放还需要时间
需求如此之大，上游厂商都在积极扩产。台积电正推动全球产能扩张计划，特别是3纳米制程。在最新法说会上，台积电表示，中国台湾仍是研发与先进制程核心基地，优先将研发留在中国台湾，以确保新制程与研发紧密整合，同时在台南科学园区新增3纳米产线，预计2027年上半年量产。美国亚利桑那第二座厂已完成建设，将于2027年下半年导入3纳米；日本第二座厂则规划于2028年量产3纳米。
三星电子计划2026年投入超110万亿韩元用于资本支出和研发，目标明确而激进，即AI芯片产能提升3倍，HBM产能提升5倍。其技术路线图清晰，正在韩国华城和平泽基地推进10纳米第五代1b DRAM制程转换及新产线扩建，同时加速HBM4量产进程，缩小与SK海力士在HBM市场的差距。
SK海力士则向江苏无锡DRAM晶圆厂和大连NAND闪存工厂合计投资超1万亿韩元，重点推进从1Z至1A的DRAM工艺节点升级，以及321层第九代NAND产线转换。值得注意的是，无锡工厂贡献了其全球30%以上的DRAM产能，大连工厂则承担了40%-45%的NAND产能。
美光预计2026财年资本支出将超过250亿美元，2027财年进一步增加，核心聚焦HBM与先进DRAM产能提升，其战略布局清晰可见，正在加速让所有产线具备极紫外光刻EUV设备能力，为1β节点DRAM和HBM4/5生产铺路，同时在美国纽约州、爱达荷州及日本广岛推进晶圆厂建设，总投资达1000亿美元，其新加坡新工厂也预计2028年下半年投产，强化高端NAND闪存供给。
缺口：算力需求增速约为英伟达算力供给CAGR预测值的3倍
根据OpenRouter平台的实际追踪数据，2026年1月初至3月，全球每周Token使用量从6.4万亿次增至22.7万亿次，三个月内增幅约250%；智能体AI工具的普及速度，大幅加速了需求侧的爆发；多家LLM服务商已开始对用户设置Token使用上限，以应对需求的失控增长。大摩预测，未来算力需求增速约为NVIDIA算力供给CAGR预测值的3倍，算力短缺将长期存在且持续加剧。
在此背景下，大摩认为任何能够打破算力扩展瓶颈的公司都将迎来重大利好。这不仅包括芯片制造供应链，还包括存储器、光学网络设备以及数据中心的核心组件。大摩极其看好这批“算力商人”，认为他们将直接受益于这种系统性的供需失衡。
除了算力需求巨大，产能扩张需要时间也造成了供需缺口。以台积电为例，在中国台湾、美国、日本的3纳米新厂建设，最早要在2027年下半年投产。从晶圆厂建设到芯片最终交付，漫长的周期意味着当前供需紧张的局面短期内难以缓解。
在这样的行业背景下，全球科技巨头正陷入一场轰轰烈烈的AI军备竞赛，硬件涨价、算力紧缺、利润承压成为常态。这场由人工智能浪潮驱动的硬件超级周期，不仅考验着各家公司的战略定力与资源调配能力，也为整个智能 & 数据 & 云产业上下游带来了前所未有的机遇与挑战。
发表于 昨天 20:01
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