夜雨聆风这是这个系列的第十篇，也是最后一篇。
前面九篇，我们拆完了中国的AI产业链。这一篇，我们把视线转向美国，试图通过类似的研究框架，看清楚美国AI产业链的核心骨架，然后再回答一个重要的问题：美国和中国的AI产业，是如何通过供应链相联系的？
01. 需求侧
先看钱。
中国这边，字节、阿里、腾讯三家2025年的AI资本开支合计约3500亿人民币。这已经是一个让市场咋舌的数字。
但这只是美国量级的零头。微软、谷歌、Meta、亚马逊四大云厂商2026年计划投入的资本开支达到7250亿美元，约5万亿人民币。这是中国三家3500亿的14倍。即便把口径放大，算上三大运营商、地方国资、大基金这些规划轨的全部投入，中国AI总投入也不超过5000亿人民币，美国四大CSP的资本开支仍然是中国全部投入的约10倍。
但这5万亿还不是全部。在四大云厂商之外，美国还有几股力量在往AI基础设施里砸钱。OpenAI 2026年的算力支出预计约500亿美元，它和甲骨文签了5年3000亿美元的算力合同，和博通签了10GW的定制芯片协议。甲骨文原本是卖数据库软件的老公司，这一轮靠AI转型翻身。它自己花钱建数据中心，再把算力租给OpenAI这样的客户。目前它手里的预收订单额已经从2025年中的约3170亿美元，暴增到年底的5230亿美元，一年涨了四倍多。另外，OpenAI、软银、甲骨文联手的星际之门项目，目标4年投入5000亿美元、建设10GW的算力。把这些加在一起，美国正在经历一场规模空前的AI基础设施建设浪潮。
美国这场浪潮的驱动力，几乎全来自于市场，不太存在类似于我国的“规划轨”。四大云厂商砸钱，是因为它们判断AI是下一个十年的入口，不投就出局。这正是我们在中国篇讲过的不对称风险，在美国同样适用，而且更激进。
钱有了，接下来看这5万亿往下流，首先撞上的是芯片这一层。而在芯片这一层，美国的格局，基本上就是英伟达独大。
英伟达几乎只靠卖AI芯片这一项，最近一个季度（2026年初）的收入就达到623亿美元，同比增长75%，占了整个公司收入的九成以上。它在AI芯片市场的份额，各家机构的估算在80%到90%之间。这是一个近乎垄断的位置。
更关键的是，英伟达卖的不只是一颗芯片，而是一整套垂直整合的系统。GPU + CUDA生态 + NVLink高速互联 + 网络设备，这套组合拳让它的护城河极深。我们在BOM篇算过，一台GB200机架2200万人民币，芯片占了七八成，其中大部分是英伟达的利润。这个利润，在全球范围内被英伟达一家拿走。
当然，这个领域不是没有挑战者。AMD是最直接的对手，MI系列芯片拿下了约5-7%的份额，Meta、微软、OpenAI都在用，但短期内还撼动不了英伟达。博通和Marvell走的是另一条路，帮云厂商做定制芯片(ASIC)。谷歌的TPU、Meta的MTIA、亚马逊的Trainium，背后都有博通的身影。博通的AI芯片收入增长极快，目标2027年要超过1000亿美元。而云厂商自研芯片，是对英伟达最大的中长期威胁。谷歌的TPU已经做到第七代，亚马逊的Trainium在给Anthropic供货，微软、Meta也都有自研芯片。它们自研的动机很简单，就是不想把利润都交给英伟达。但自研芯片要追上英伟达的生态，估计还需要3到5年。
再往上游看制造端，格局也很集中。台积电是所有人的代工厂，英伟达、AMD的芯片都靠它生产，它的CoWoS先进封装产能，2026年的已经完全订满了。HBM高带宽内存这块，由韩国的SK海力士主导，它一家供应了英伟达约90%的HBM，市场份额超过60%。剩下的由三星和美光瓜分。
我们在BOM篇拆过，一台AI机架，芯片之外的零部件，像是光模块、铜缆、PCB、液冷、电源这些，只占整机采购价的10-15%。在美国主导的全球建设里，这些环节的钱，有相当一部分流进了中国公司的口袋。而且这些公司是靠真刀真枪的硬实力拿下的全球订单。
最典型的就是光模块。
光模块，是中国在全球AI硬件供应链里真正占据主导地位的环节。全球光模块市场前十名里，中国厂商占了七席。龙头中际旭创全球份额第一，2025年中国大陆厂商的全球份额从55.6%升到了63.2%。也就是说，全世界的AI数据中心用的光模块，六成以上来自中国公司。光模块龙头中际旭创、新易盛，2025年的海外收入占比分别高达约90%和96%。它们九成以上的钱来自海外，来自美国的云厂商和英伟达体系。换句话说，美国砸下的5万亿里，光模块这一块的相当一部分，实实在在地流进了中国公司。这是全球AI浪潮传导回中国最粗、最直接的一根管道。
光模块之外，还有几个环节中国也吃到了全球订单，只是地位不如光模块那么主导。AI服务器代工这块，中国公司是全球AI服务器的主要组装方之一，占了全球约四成份额，海外巨头的服务器很多是中国工厂组装的；AI PCB（印刷电路板）方面，给海外芯片和云厂商供货的中国PCB厂商，出口占比普遍很高，是英伟达系统里的重要供应商；中国厂商的液冷快接头在海外主流液冷生态里份额领先，还参与了行业接口标准的制定；电源和铜缆连接这两个环节，中国公司多是二线供应商，给海外的全球龙头供货，吃的是产业链分工的订单。
总结来看，中国公司在全球AI建设里的位置大致分三层：1）光模块是全球主导、最确定的一层；2）AI服务器代工、PCB、液冷是份额重要、快速上升的一层；3）电源、铜缆连接是二线供应的一层。而再往上，GPU、定制芯片、HBM、先进封装，还有光模块最上游的光芯片，被目前主要被美国、日本、韩国和中国台湾省把持。
回到开篇的问题：美国和中国的AI产业，是如何通过供应链相联系的？
答案是美国四大云厂商和模型公司砸下5万亿，这些钱大部分变成了一座座数据中心。而数据中心的核心，是一个个装满英伟达GPU的机架，要把这些机架组装起来，就需要光模块、PCB、液冷、电源、铜缆。这些零部件环节的订单，就流进了中国供应商的口袋。
把中美两边连起来看，中国的AI硬件公司其实分成两类。一类是两头通吃的，它们既给美国的英伟达供应链供货（吃全球订单），又给中国的国产体系供货（吃国产替代）。另一类是只吃一头的。比如纯做海外订单的，主力是美国市场，会受全球AI周期影响，或者纯做国产替代的，就不太沾全球建设的光。
但这股洪水会不会断流呢？这是必须冷静看待的问题。
首先是卡脖子的风险。中国光模块虽然全球领先，但光模块最上游的光芯片，被美国和日本的几家公司垄断，中国的自给率不到50%。也就是说，中国公司在光模块这个环节赚的是组装的钱，最核心的芯片还要向美日采购。一旦中美在这个环节上脱钩，中国光模块厂商会受冲击。2025年4月美国搞对等关税时，"易中天"一度闪崩，就是市场对这个风险的反应。
第二个是泡沫和可持续性的风险。美国这场5万亿的浪潮建立在一个假设上，即AI的需求会持续爆发，值得这么砸钱。但目前已经出现了一些让人警惕的信号。英伟达投资OpenAI上百亿，OpenAI又拿这些钱买英伟达的芯片；英伟达持有CoreWeave的股份，CoreWeave又是英伟达芯片的大买家。钱在几家公司之间转圈，有人担心这是在自我制造繁荣。《大空头》原型Michael Burry就公开做空英伟达，把这一轮AI比作当年的互联网泡沫。这是金融层面的隐忧。还有一个更现实的瓶颈是电力。数据中心的用电需求增长极快，而新建电站要等3-5年，电力很有可能跟不上维持数据中心的运转。
这些风险是真实的。这场浪潮不可能永远以这个斜率涨下去，中间一定会有波动、回调、甚至有局部的泡沫破裂。
分析到此，中国和美国的AI产业链的骨架，现在都可以比较清楚的摸到了。
无论是中国，还是美国，目前数据中心都在持续地建。而每建一座，光模块、液冷、PCB、电源这些环节的中国公司，就接到一笔订单。在中国篇我们说，国家保持在场的决心越大，卖铲子的确定性越高；在美国篇可以再加一句，全球AI基建的浪潮越大，卖铲子的天花板越高。
从需求到供给，从制造到BOM，这张产业地图，现在画完了。但地图本身不创造收益。画地图是为了在机会来临时，能一眼认出它在哪。
感谢你读完这个系列，如果它帮你看清了一点这个庞大产业的脉络，那它就很值得了。地图画完了，接下来就是拿着它，一家一家公司去看了。
我们下个系列见。
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