夜雨聆风前阵子在推特上看到一条帖子，传播得很广。它的大意是这样：
整个 AI 行业，美国大约拿走了 50% 的利润，韩国拿走了 35%，台湾拿走了 7%，其他地方分 8%。但不要忘了几乎所有的 AI 支出都来自美国，自产自销的成分很大。而韩国是实打实地把美国互联网大厂积累了几十年的财富拿走了。
一组精确到个位数的百分比，搭配一个反直觉的叙事结构。美国出钱、韩国赚钱，台湾喝汤，其他地方靠边。数字很具体，结论很爽。
我看完以后说不上来哪里不对，但总觉得好奇，于是收藏了这个推文。今天得空，花了点时间做了一轮调研。下面是我查到的东西，记录下来，加深记忆。这也是我学习新知识的方法。
一张成本表
半导体行业的研究机构对英伟达的 H100 SXM5 显卡做过物料清单（BOM）拆解。简单说，就是把一张卡拆开，算每个零件的成本。
这张表长这样：HBM 高带宽内存占整卡成本的 40.6%，主要供应商是韩国的 SK 海力士和三星。CoWoS 先进封装占 15% 左右，由台积电完成。GPU 逻辑芯片本身只占 9%，英伟达自己设计。剩下的大约 35% 是基板、被动元件和其他组件。
单张 H100 的物料总成本，大约 3,320 美元。
推文里那组数字，如 35%、7%、8%，跟这张成本表里 HBM、封装、其他组件的比例高度接近。物料成本表和利润分配表，碰巧用了同一组数字。
成本数据和利润数据是两回事。一张显卡的成本结构，回答的是“造这张卡花了什么材料”。利润分配，回答的是“赚到的钱流向了谁”。同一个数字在两个问题里的含义可以完全相反，一个零件的成本占比高，意味着造卡的人为它付了很多钱。花钱和赚钱，在这件事里是两拨人。
真实的利润版图
如果跳出那组数字、直接看产业链各环节的利润数据，画面是这样的：
芯片设计。英伟达把那张物料成本三千多美元的 H100，卖到了两万五千到四万美元，毛利率 75%，净利率 56%。它的数据中心业务 2025 财年营收 1,152 亿美元，在 AI 加速器市场的份额高达 80% 到 90%。训练芯片的份额还要更高。这个环节的利润，在整条产业链上没有任何其他环节能比。
晶圆代工和先进封装。台积电 2025 年营收 1,220 亿美元，毛利率 60%，净利率 43%。其中高性能计算（含 AI）占营收的 58%。更关键的是 AI 芯片必需的 CoWoS 先进封装，台积电独占全球六成以上产能，订单排到了 2026 年之后。台积电卡住了一个位置：所有想造 AI 芯片的人，都要排队等它的封装线。
HBM 高带宽内存。这个市场是三家分食：SK 海力士大约占 57% 到 62%，美光约 21%，三星约 17% 到 22%。美光是地地道道的美国公司。SK 海力士 2025 年营业利润率 49%，市值在 2026 年 5 月突破了 1 万亿美元，年度利润历史上首次超过三星。韩国确实在 HBM 上赚得盆满钵满，但全行业 HBM 市场 2025 年大约只有 350 亿美元。跟英伟达一家上千亿美元的数据中心营收比起来，HBM 的整体盘子撑不起「AI 总利润的 35%」这个量级。
半导体设备。ASML 2025 年营收 327 亿欧元，毛利率 53%，净利润 96 亿欧元。应用材料和泛林的毛利率也都在 47% 到 53% 之间。这些公司在各自细分领域的市占率 50% 到 90%，全是寡头。所有芯片厂扩产，每一家都得先给它们下单。它们才是整条产业链上确定性最强的「卖水人」。
云平台和模型层。微软、谷歌、亚马逊、Meta 在 2025 年合计资本开支 3,200 到 4,000 亿美元，其中大约四分之三直接砸向了 AI 基础设施。短期还在烧钱建设，长期靠云服务和模型 API 变现。模型层的变化值得注意：SemiAnalysis 的数据显示 Anthropic 的年化营收从 90 亿美元飙到了 440 亿美元以上，推理毛利率从 38% 升到了 70% 以上。利润池正在从“硬件独大”向“软硬并重”滑动。
服务器组装。鸿海（富士康）净利率约 2.2%，广达约 2.6%。它们经手的营收体量巨大，但每 100 块钱营收里，落到手里的利润只有两块多。
替代成本
组装和代工封装都在台湾，都是硬件，都嵌在 AI 供应链最核心的位置上。鸿海净利率 2.2%。台积电毛利率 60%。
这个落差背后有一个规律：一个环节在利润分配中的话语权，取决于别人绕开它的成本有多高。
英伟达绕不开，因为 CUDA 生态和十多年积累的 AI 芯片设计能力，下游客户短期找不到替代方案。台积电绕不开，因为 CoWoS 先进封装产能排大队，英特尔和三星暂时追不上来。ASML 绕不开，因为 EUV 光刻机全球只此一家。SK 海力士目前也绕不开：HBM 的良率和量产规模暂时领先美光一个身位，这个窗口期就是它的超额利润来源。
组装绕得开。今天交给鸿海，明天可以给广达、纬创或者超微。切换成本低，利润就薄。
国家归属只是这个逻辑的外层投影。把各国的百分比摆在一起对比，最多得到一个快照。快照不会告诉你韩国 HBM 的窗口期能持续多久，也不会告诉你台积电的 CoWoS 垄断在英特尔和三星追上来之后会怎样，更不会告诉你英伟达的软件生态跟它的硬件哪个更难替代。
那条推文留下的
那组数字在很多人的时间线上引发了讨论，这一点它做到了。一篇帖子把一群人的注意力引向 AI 产业链跨国价值分配这个题目，本身就有公共价值。
成本占比和利润分配之间的混淆，让这组数字的传播力远大于它的准确性。不过这篇文章不打算纠正谁。我查完这一圈，那条推文对不对，已经不太重要了。重要的是它把我引向了几个更有意思的问题。
韩国 HBM 的窗口期，在美光大规模扩产之后会怎样？台积电 CoWoS 的独占地位，能否撑到三星和英特尔赶上来的时候？英伟达的 CUDA 生态，是不是比它的 GPU 更难以撼动？
这些问题比一个静态的百分比有趣得多，因为它们追问的是“下一个是谁”。
『 本文完 』
