6000亿的AI资本盛宴，最大赢家不是英伟达

过去半年我一直在跟踪一个数据，说出来你可能不信。

2026年，微软、亚马逊、谷歌、Meta、甲骨文这五家，在AI基础设施上的资本支出合计将达到6000到7200亿美元。其中大约75%直接投向AI算力——GPU集群、数据中心、光互联。作为对比，这个数字超过了沙特阿拉伯的全年GDP。

但真正让我意外的事情，发生在资本市场。

过去12个月涨幅最大的AI相关股票，不是英伟达，不是台积电。是一群你可能不太注意的”供应链暗线”——做光模块的、做封装基板的、做液冷散热器的。它们的涨幅在过去一年悄悄超过了芯片巨头，而且不是短线炒作，是持续了整整一年的结构性行情。

这篇文章就来拆一下：这6000亿花出去了，钱到底流进了谁的口袋。

花钱的人

先看掏钱的一方。

亚马逊是最大的”冤大头”。2026年资本支出直奔2000亿美元，AWS占了大头。CEO贾西的原话是：”2026年的支出会比2025年更高，2027年更高，2028年更高。”——没有转折。亚马逊一季度资本支出已经烧了420亿，而且钱主要花在自研芯片Trainium和AI数据中心上。市场对此的反应是股价先跌9%，然后发现AWS的AI收入增速覆盖了成本，又涨回来。

谷歌紧随其后，2026年资本支出预算在1750亿到1850亿美元之间，大部分投向TPU集群和GPU扩容。谷歌云一季度增长了48%，虽然绝对值跟AWS还有差距，但增速是最快的。

Meta今年的资本支出从去年的700亿直接跳到了1150-1350亿，增幅79%。扎克伯格说他们在Llama 4和AI推荐系统上的投入已经产生了”数十亿美元的额外广告收入”。Meta现在是五家里现金流最健康的，钱烧得起。

微软相对保守——2026财年（截至2026年6月）资本支出指引大约1050亿美元，但市场普遍认为实际会冲到1500亿。微软商业订单积压（RPO）达到了6250亿美元，同比增长110%，也就是说订单已经锁了，产能跟不上而已。

连最”小”的甲骨文今年都要烧500亿，正在通过发债和股权融资筹集450-500亿美元来追投——幅度是五家里相对最大的。

把这些数字加起来，高盛的结论是：2025到2027年，五大云厂商累计资本支出将达到1.15万亿美元，是2022到2024年总和（4770亿）的两倍以上。

钱已经花出去了，接下来唯一的疑问是：它流向了谁？

英伟达当然是大赢家，但还有更大的

先说一个很多人没意识到的趋势。

我上个月看了一组数据：过去12个月，AI供应链上的”非芯片类”公司涨幅整体超过了英伟达和台积电。换句话说，卖工具的人比造芯片的人赚得更多。

这背后的逻辑其实不复杂。英伟达的GPU虽然贵，但竞争者也多——AMD、英特尔、以及云厂商自研芯片都在追。而供应链上的某些环节，全球能做的人不超过三家，扩产周期以年为单位，短期内根本看不到竞争对手。这就是定价权的来源。

第一个瓶颈：先进封装

AI芯片制造目前最大的堵点不是光刻机，是封装。

台积电的CoWoS封装技术是把GPU和HBM堆叠在一起的关键工艺，没有它，Blackwell和Rubin芯片就出不了货。但问题在于台积电扩产的速度永远赶不上客户下单的速度。

根据最新的数据，台积电2026年底的CoWoS月产能将达到12.7万片左右——注意，这个数字在过去一年被上调了至少三次，从最初预计的8万片一路调到12.7万片，每次都因为客户追加订单。非台积阵营（日月光、Amkor、联电等）加起来还有大约4万片的月产能，全行业合计月产能接近17万片。

但即使如此，产能依然不够。英伟达一家就拿走了超过50%的CoWoS产能，全年大约80到85万片。博通拿了超过24万片，主要供应Meta和谷歌的TPU。AMD排第三。联发科也挤进来抢了将近2万片，正式进入ASIC赛道。

更关键的是，扩产不是砸钱就能解决的。建一座先进封装厂需要18到24个月，设备交期也在拉长，熟练工程师更不是一两年能培养出来的。这意味着到2027年底之前，CoWoS的产能紧张局面不会有根本性缓解。

受益的不仅是台积电本身。做封装设备的企业——比如东京电子、应用材料——它们的封装设备业务增速已经超过了核心业务。做测试服务的、做载板的、做封装材料的，全都在跟着受益。

我核实了一个数字：应用材料2026年的半导体设备业务预计增长超过20%，而封装相关设备的增速更高。这就是典型的”卖铲子”逻辑。

第二个瓶颈：光模块

这是过去一年最疯狂的细分赛道，没有之一。

英伟达的DGX和MGX集群需要大量高速光模块实现GPU之间的互联。简单来说，芯片算得再快，数据传不出去也是白搭。而光模块恰恰是那个数据传输的关键节。

中际旭创刚刚发布的一季报让我看了半天没说话——单季度营收195亿元，同比增长191%；净利润57.35亿元，同比增长262%。一个季度赚了57亿，这已经超过了这家公司2024年全年的利润水平。毛利率46.1%，净利率32.4%。作为对比，很多高端制造业公司做到15%的净利率已经算不错了。

撑起这个数字的，是800G光模块的持续放量和1.6T的提前起量。2026年800G光模块全球出货量预计同比再翻一番以上，800G和1.6T合计市场规模大约1460亿美元，占整体光模块市场的64%。中际旭创在800G市场的份额超过40%，中国厂商合计占了全球高端光模块市场的70%以上。

更值得关注的是1.6T——2026年第一季度出货量环比增长了2到3倍，全年出货量预计超过1800万支。由于1.6T的毛利率高于800G，这意味着接下来几个季度中际旭创的盈利能力还有改善空间。

而且，这个赛道的壁垒比大多数人想象的高。进入英伟达供应链需要12到18个月的验证周期，不是谁都能做的。中际旭创一季度预付款暴增10倍——他们在砸钱锁定上游物料，因为连光模块的上游也在缺货。

新易盛、光迅科技也在追赶，但差距至少在一年以上。

第三个瓶颈：存储芯片

存储行业正在经历我认为过去十年最夸张的一轮”超级周期”。

先看数字。SK海力士2026年一季度营收52.6万亿韩元——历史上首次突破50万亿——营业利润37.6万亿韩元，同比增长超过5倍。营业利润率72%。一家做存储芯片的公司，利润率72%。 作为对比，英伟达的营业利润率大约60%，台积电大约47%。

三星更夸张。芯片部门一季度营业利润53.7万亿韩元，同比增长48倍。集团总营业利润57.2万亿韩元，同比增长750%。记住这个数字：48倍。这不是营收增长48%，是利润增长48倍。

美光同样刷新了历史纪录：第二财季营收239亿美元，同比增长近3倍，毛利率75%。第三财季的指引更离谱：营收预计335亿美元，毛利率约81%。

三家HBM厂商2026年本业获利预计合计约4300亿美元，全部跻身全球前十大最赚钱上市公司。

这一切的根源是HBM（高带宽存储）。HBM是AI芯片的”伴生品”——GPU算力越强，需要配的HBM越多。英伟达的 Blackwell 芯片需要8到12颗HBM3E，Rubin 需要12颗以上的HBM4。每一颗HBM的售价是传统DRAM的5到10倍，利润率却更高。

SK海力士的HBM全球市占率在52%到60%之间，2026年的产能去年就已经被抢光了。三星在追，HBM4上半年量产，市占率正在快速提升。美光是唯一的美国供应商，份额差距还大但弹性最强。

但有一点值得注意：HBM产能的扩张受限于硅晶圆产能和先进封装能力，短期内同样无法大幅增加。TrendForce的预测是，2027年底之前HBM都会处于供不应求的状态。这就意味着存储巨头的高利润率不是昙花一现，而会持续至少一年半到两年。

那些容易被忽略的配角

还有几个环节，体量不如前面几个大，但增速更猛。

高端PCB。 单台AI服务器的PCB价值量是传统服务器的3到5倍——更多层数、更贵的材料、更高的工艺要求。沪电股份一季度营收62.14亿元，同比增长53.9%，净利润增长62.9%。深南电路营收65.96亿元，同比增长37.9%，净利润增长73%。两家公司都在大规模扩产，沪电股份已经宣布了超过170亿元的扩产计划。机构预测沪电股份2026到2028年净利润复合增长率约47%。

液冷散热。 单座AI数据中心的功耗相当于一座中型城市——英伟达的GB200 NVL72机架功耗高达120kW以上。风冷已经完全不够用了。冷板式液冷正在成为新数据中心的标配，浸没式液冷也在进入小规模商用阶段。这个市场才刚刚起步，但增速非常快。

服务器电源。 AI芯片的功耗密度在快速提升，对电源转换效率和功率密度的要求大幅提高。每一台AI服务器需要配置的电源模块数量和单价都在上升。

几个值得思考的问题

写到这里，说几个我的判断。

第一，”卖水人”的逻辑还能走多远？

18个月内的确定性是很高的。CoWoS产能紧张至少持续到2027年底，HBM同理，光模块的订单能见度也已经覆盖到2027年。云厂商目前的状态不是”需求驱动”——他们自己说的，是”供给受限”。只要这个局面不变，供应链企业就有议价权。

但这里有一个隐含风险：这轮资本支出很大程度上是企业之间”恐惧驱动”的。微软怕亚马逊超过，亚马逊怕谷歌反超，Meta怕掉队，所有人都觉得自己必须投入，否则就会被淘汰。这种心态下，总支出几乎一定会超过合理水平。如果未来两三年内AI应用没有产生足够规模的收入来覆盖这些资本支出，资本支出的增速必然放缓。

第二，中国供应链的位置在哪里？

光模块是中国切入最深的一环——中际旭创已经是全球800G出货量最大的公司。PCB方面，沪电和深南在高端服务器PCB上的份额在持续提升。液冷和电源方面也有不少公司在跟进。

但在最核心的环节——先进封装和HBM——中国企业的参与度仍然有限。长电科技和通富微电在先进封装上有所布局，但跟台积电的差距不是一两年能追上的。HBM方面，合肥长鑫在努力，但量产还有距离。

这形成了一个有趣的结构：在”上层”（组装、配套、部分零组件），中国供应链深度参与；在”底层”（芯片制造、先进封装、高端存储），仍然依赖海外。这种”外循环主导”的格局短期内不会改变。

第三，什么样的”卖水人”最值得关注？

我的框架很简单：找那些”不可替代的瓶颈”。不是所有供应链环节都一样赚钱，真实的价值分布是分层的。

第一梯队是技术壁垒最强、替代周期最长的环节——CoWoS封装产能、HBM、高端光模块的验证壁垒。这些环节的定价权最强，利润最厚。

第二梯队是高附加值、高增长的配套环节——高端PCB、液冷散热、服务器电源。增速很快，但竞争格局相对分散。

第三梯队是标准化的组装和连接器。涨是跟着涨，但壁垒不高，一旦需求放缓，最先受到冲击。

如果你仔细看过去12个月的市场表现，你会发现涨幅完全按照这个梯度排列。这不是巧合——机构投资者也是用类似的框架在筛选。

最后说一句。AI基建这条链上，英伟达当然是最耀眼的明星，它的营收和利润都是天文数字。但从边际变化的角度看，过去一年涨幅最大、预期差最大的机会，藏在那些”卖水人”身上。

原因很简单：淘金热的时候，不是每个淘金客都能挖到金子，但每个淘金客都需要买铲子。而卖铲子的人，从来不需要关心金矿里到底有没有金。