一、英伟达：把系统组织起来，为什么能多赚钱？

先从英伟达说起。

一家企业建设AI集群，采购清单上可以分别列出GPU、服务器、网络和软件，但真正使用时，这些东西必须一起工作。设备到了却迟迟跑不起来，或者运行时经常出故障，都会增加成本。

英伟达的优势，有很大一部分就在这里：它围绕自己的计算架构，把芯片、互连和软件工具组织成了相互配合的平台。CUDA提供编程工具和相关软件能力，开发者可以在这套环境中积累代码、经验和应用。

客户愿意付钱，既是为了计算性能，也是为了少花一些适配时间，少承担一些部署和运行的不确定性。

这就是系统组织能力创造价值的地方。

接下来，还有第二层：一旦客户在这套平台上投入了大量代码、人才和运维经验，更换平台就需要重新付出成本。迁移当然可以做，但要重新适配、测试、培训，还要评估性能和稳定性。

这些积累，让英伟达拥有了更强的议价能力。

上一篇提到的“架构权力”，也可以放在这里理解：谁来决定零部件怎样连接、软件怎样调用硬件，谁就能在很大程度上影响其他企业参与系统的条件。

不过，这种权力并不要求所有接口都封闭。英伟达的NVLink Fusion允许定制CPU和其他加速器接入其基础设施。更多伙伴可以参与，同时仍围绕它掌握的关键架构开展合作。开放接口，也可能扩大平台的影响范围。

因此，要看懂英伟达的利润，需要同时看两件事：它替客户减少了多少实际成本，以及客户有没有足够好的替代选择。

如果替代方案越来越成熟，平台的定价空间也会受到约束。系统能力需要持续投入，既有优势也需要不断维护。

二、AMD：给客户另一种选择，也更早参与下一代系统的设计

沿着这个逻辑，就容易理解AMD的位置了。

对于客户来说，多一个供应商还不够，关键是多出来的选择能不能真正承担业务。

AMD也在推进系统能力。例如，Helios是一套机架级参考设计，由合作伙伴据此开发和交付系统；它结合计算、网络、开放标准以及ROCm软件，试图降低客户组织另一套算力系统的难度。

这里有一个很现实的门槛：芯片参数再漂亮，如果软件适配费时、集群运行不稳定，客户仍然要把这些成本算进去。

所以，开放标准和兼容性能够帮助客户保留选择，但选择要有商业价值，还得经过实际运行的验证。

World Labs这笔交易，又把AMD的布局往前推了一步。

两家公司并非从这次收购才开始接触。World Labs披露，它们自2025年起已经开展合作，涉及模型在AMD GPU上的训练和推理优化。World Labs也已经推出了生成三维世界的产品Marble，不能把它简单理解为一家只有研究概念的公司。

为什么这些能力会吸引芯片公司？

模型要完成什么任务，会影响计算怎样组织。处理文字，与生成并交互式地模拟三维空间，在计算、存储、通信和响应速度上的要求可能不同。机器人、仿真和空间智能如果继续发展，就可能带来新的系统优化方向。

芯片研发周期较长。如果硬件团队能够更早接触这些问题，就有机会提前调整产品和软件路线。

从这个角度看，把研究模型的人和设计芯片的人放进同一家公司，可能缩短反馈和决策的距离。这是对交易逻辑的一种理解，还不能当成已经兑现的竞争优势。

这里也没有必要把“开放合作”和“加强内部能力”对立起来。AMD可以继续支持开放接口和合作伙伴，同时把某些关键研究能力纳入内部。

但研究团队能帮助它理解需求，并不意味着它就能决定整个市场的需求。

82亿美元最终花得值不值，仍然要看这些研究能否转化成更好的产品、更低的使用成本，以及客户愿意持续采用的理由。收购金额说明了投入的力度，无法替代后面的商业验证。

三、云厂商与定制合作：把系统定义权拿回来

芯片公司在靠近模型，另一边，大型客户也在向硬件延伸。

当云厂商或大型模型公司拥有足够大的业务规模，对自己的计算任务又足够了解时，它们就会考虑：能不能根据自身需求设计芯片和系统？

定制研发很贵，需要设计投入、软件适配和后续维护。但如果使用规模足够大，这些固定成本就可能被摊薄。针对自身任务的优化，也可能改善性能和能耗。

例如，OpenAI与博通在2025年公布的合作中，OpenAI负责设计加速器和系统，双方共同推进开发与部署。这类安排说明，大客户希望更深入地掌握系统定义权，并借助专业伙伴完成实现。

博通这样的企业，可以参与定制芯片和互连方案；三星这样的企业，可以在存储或制造等环节参与合作。具体组合取决于项目，没有必要把它们看成一个固定阵营。

这种组织方式，把原本由平台供应商承担的一部分工作，转移给了客户及其合作伙伴。

客户获得了更多控制权，也要承担更多责任：需求预测错了怎么办？芯片研发延期怎么办？软件和硬件如何一起升级？这些成本不会因为采用定制方案就自动消失。

利润分配也随之变化。客户如果成功降低采购和运行成本，可以把节省下来的部分留作利润，也可能在竞争中通过降价让给下游用户。与此同时，代工、先进封装或存储等环节，如果存在难以替代的能力，仍然可以保有议价空间。

因此，定制化会重新分配系统中的收益，但它并不保证客户拿走全部收益。

四、我国的系统建设：既要形成组织能力，也要让不同企业接得起来

前面谈到，云厂商即使掌握了系统定义权，也需要专业伙伴共同完成交付。我国的AI基础设施建设，同样要处理好系统组织者与专业企业之间的关系。

华为就是这类组织者的一个代表。它围绕昇腾芯片、CANN软件、互连和集群建设，推进整套算力系统的协同。在“组织AI算力系统”这个角色上，可以拿华为与英伟达对照，但这并不意味着两者的技术水平和生态成熟度已经相同。

对于做光模块、液冷、电源、软件和运维的专业企业，问题则是：怎样在参与这些系统的过程中，积累自己的能力，并把贡献转化为持续收益？

获得订单，并不保证获得足够的利润。

举个假设的例子：一家液冷企业，为某个平台投入设备、开发专用产品。如果同类供应商很多，而它的设备和设计又很难转用于其他客户，平台就有较大的压价空间。企业即使收入增长，扣除研发、设备和服务成本后，也可能没有多少利润。

要改变这种处境，可以从三个方向理解：

第一，把自己负责的环节做出客户认可的差别。

仍以液冷为例，如果企业能在散热效率、可靠性和维护便利性上持续改善，帮助客户减少能耗或停机损失，就更有理由争取好的价格。关键是这些效果能够经过测试和实际运行验证，并沉淀为自己的设计、工艺和经验。单靠“进入了某家大厂的供应链”，优势未必稳固。

第二，让积累的能力能够服务更多客户。

如果每接一个项目，都要从头开发，收入可以增加，研发成本也可能跟着增加。更有价值的积累，是把可以通用的部分做成自己的产品或工具，再针对不同平台进行必要的适配。

这样，同一份投入有机会在多个项目中使用，企业也能减少对单一客户的依赖。当然，跨平台适配仍有成本，需要判断新增订单能否覆盖这些投入。

第三，尽早参与接口、测试和方案设计。

专业企业如果只在方案确定后按要求供货，能够发挥的空间往往比较有限。若能更早参与设计，把实际使用中发现的问题反馈给平台，就有机会将自己的经验转化为方案的一部分。

但合作中也需要约定清楚：共同研发的成果如何使用，新增适配和设计变更由谁承担成本。否则，投入不断增加，也未必能换来相应的收益。

这就回到了我国系统建设中的另一个任务：让不同企业接得起来。

如果各套国产平台的接口和工具差异很大，专业企业就要反复适配。推动公开可用的接口、兼容性测试和开发工具，有助于降低这部分成本，让企业更容易服务多个平台。

不过，接口开放也会让客户更容易更换供应商。企业最终仍要靠技术、质量和服务保有优势，不能把兼容性本身当成利润保证。

因此，系统组织者的价值，在于让整套系统可靠运行；专业企业的发展空间，则来自能够积累、重复使用，并被客户认可的能力。这些能力获得持续回报，企业才更有条件继续研发和改进产品。

把前面四个观察对象放在一起，可以看到它们各自要解决的问题：

这张表比较的是组织方式和责任，并非四个彼此排斥的阵营。我国的系统建设，也会同时采用全栈组织、开放合作和定制化等方式。

同在一套系统中，组织者与专业伙伴依靠的能力不同，获得收益的方式也会不同。接下来，就需要把这些利润来源分开来看。

五、同在一条产业链，赚到的可能是五种不同的钱

看到这里，我们就可以进一步讨论：同样参与AI基础设施，企业赚到的钱，来源有什么不同？这里用“五类利润来源”来梳理：

这五类是分析角度，并非财务报表中的独立科目，同一家企业可以同时拥有几类收益。

例如，一个系统平台，既可能通过生态积累获得议价能力，也可能因为产品暂时供不应求而受益。后者会随着扩产变化，不能直接当成永久优势。

反过来，一家只做某个部件的企业，如果掌握了长期积累的工艺和认证能力，也可能保有较强的利润。业务范围小，并不等于价值低。

集成交付同样有差别。简单组装容易被替代；能够处理复杂适配、保障稳定运行并承担责任，商业价值就可能不同。最终还要看客户是否认可，以及竞争者能否提供同样的服务。

因此，看一家企业的利润，至少要分清：哪些来自持续创造价值的能力，哪些依赖暂时的供需状态，哪些又需要不断增加投入才能维持。

收入增长、毛利率提高，都值得关注，但它们本身不能回答这些问题。

回到AMD与World Labs的交易。

它让我们看到，芯片公司正在尝试更早参与模型与系统的协同设计。但这笔收购能够增加的，首先是研究能力和协作机会。未来的利润，仍要经过产品、客户和竞争的检验。

上一篇问的是：AI基础设施的投入，能否变成真正的投资回报？

这一篇接着问：如果有了回报，为什么会留在某些企业手里？

组织系统能够创造价值。企业能够留下多少收益，则取决于它掌握的能力是否稀缺、替代是否容易，以及客户和合作伙伴各自拥有多大的选择空间。

所以，沿着产业链往下看，我们需要反复追问的仍然是：这家企业究竟替别人解决了什么问题？如果换一家来做，需要多付出多少时间、成本和风险？这样的差别，能维持多久？