稀缺没有消失，只是搬了家：AI 的钱去了哪里，机会又在哪里
今天在手机上看了 Orange AI（@oran_ge）的《AI 泡沫破裂的前夜》长文，结合自己天天和线下非互联网非Ai行业的人了解的信息，我又做了一次数据整理。数据来自公开财报和研究，部分国内数据来自媒体和第三方整理，已在文中注明。不构成投资建议。原文的逐条核查见末尾。
最近流行一种判断：AI 让智能不再稀缺，不稀缺的东西就不值钱，所以 AI 没有创造增量价值，赚到的钱又全砸回了 AI，泡沫就在眼前。
这条推理的起点没错：稀缺才有价值，人类为稀缺性买单。
但把 2026 年的财报摊开看，会发现稀缺并没有消失，它只是搬了家：从脑子搬到了原子上。钱也一直在跟着它走。看清它搬去了哪里，就能看清钱去了哪里，也能看清普通人的机会在哪里。
先说结论：
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钱去了哪里： 流向了最稀缺的环节。内存、GPU、晶圆的利润率在 58%–80%，模型商刚刚开始盈利，应用层赚钱的人很多，但分布极不均匀。
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中国的情况： 卡的不是电，是芯片。钱流向了国产算力、光模块和云，中际旭创前三季度就赚了 222 亿元。
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泡沫怎么看： 会被挤掉的是暂时稀缺带来的溢价，AI 本身的价值留得下来。上游扩产以后，算力会更便宜，这对下游是好事。
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机会在哪里： 做企业客户、扎进具体行业、先解决分发、面向愿意付费的市场、给做 AI 的人卖工具。
一、稀缺搬去了哪里
AI 把“想”变便宜了，把“算”变贵了。算力要落到物理世界，就得靠四样东西：内存、晶圆、电，还有接电的人。这四样，今年全都不够用。
内存。 生产同样容量的 HBM，要用的晶圆面积大约是普通内存 DDR5 的三倍 [1]。产能被搬去做 HBM，手机和电脑能用的内存就少了。SK 海力士 2027–2028 年过半的产能已经和 14 家客户签了长约，财报电话会上的说法是 DRAM 和 HBM 实际上卖到了 2029 年 [2][7]。
晶圆。 台积电第三季度营收比自己的指引上限还高，管理层的原话是需求“仍然跑在供给前面”，2026 到 2028 年的资本开支会明显高于前三年 [3]。
电。 美国最大的电网 PJM，容量价格两年里从每兆瓦·天 28.92 美元涨到 329.17 美元，连续两次触到监管上限；2025 年 12 月那次拍卖，第一次没有买够保障可靠性所需的电量 [4]。
人。 电气部分占数据中心造价的 45%–70%，美国建筑业今年需要 34.9 万名净新增工人 [5]。微软总裁 Brad Smith 说，电工短缺是拖慢美国数据中心扩张的头号问题 [6]。
中国卡住的是另一个地方。 国内电力相对宽裕，西部有大量便宜的绿电，“东数西算”就是把机房搬过去用这些电，所以电不是国内的第一瓶颈。真正缺的是芯片：英伟达的高端卡买不到，最先进的制程也用不上。于是国内的稀缺集中在三样东西上：国产算力芯片、连接算力的光模块，以及能把这些设备组织起来卖出去的云。
二、钱按稀缺程度排队
如果“稀缺才有价值”成立，那么钱应该流向最稀缺的地方，越稀缺的环节利润率越高。
把整条链摆开，顺序正是这样：
| 环节 | 稀缺程度 | 最新季度利润率 |
|---|---|---|
| 存储：SK 海力士 | 产能卖到 2029 年 | 营业利润率约 80% [7] |
| GPU：英伟达 | 供不应求，采购承诺 2790 亿美元 | 营业利润率约 66% [7][8] |
| 晶圆：台积电 | 最先进制程几乎只能找它 | 营业利润率 58.7% [9] |
| 模型：Anthropic | 有几家可以互相替代 | 营业利润率 8.4%，第一次季度盈利 [10] |
| 应用和独立开发者 | 人人都能做 | 头部年化收入几亿到几十亿美元，中位数很低（见第三节） |
三年前的 2023 年初，SK 海力士的营业利润率是 -67% [7]。内存还是那个内存，变的只是稀缺程度。
模型商夹在中间。Anthropic 上半年营收 163 亿美元，但它已经承诺未来至少买 4750 亿美元的算力，其中至少 3899 亿美元给亚马逊、谷歌、SpaceXAI 和微软 [11]。它从用户那里收的钱，大头会换成算力，交回给上游。值得注意的是，它已经开始盈利，模型这一层正在从“烧钱”走向“能留下钱”。
国内这条链，排队顺序一模一样：
| 环节 | 稀缺程度 | 最新数据（2026 年） |
|---|---|---|
| 光模块：中际旭创 | 800G、1.6T 供不应求，客户是谷歌、微软、亚马逊、Meta | 前三季度净利润 222 亿元，同比增长 212%，毛利率 46% [12] |
| 国产 CPU/DCU：海光信息 | 国产替代，进入算力集群 | 前三季度净利润 28.5 亿元，同比增长 45%，毛利率约 57% [13] |
| 国产 AI 芯片：寒武纪 | 英伟达高端卡的替代品 | 前三季度营收 95 亿元，同比翻倍；净利润 37 亿元，同比增长 131% [14] |
| 云：阿里云 | 少数几家能提供大规模算力 | AI 云与算力服务收入 484 亿元，同比增长 45%，云业务利润率约 12% [15] |
| 模型：智谱 | 国内能打的模型有十几家 | 上半年营收 9.54 亿元，同比增长约 4 倍；经调整净亏损约 19.6 亿元，API 毛利率约 25% [16] |
| 模型：MiniMax | 同上 | 上半年营收约 1.17 亿美元，同比增长 283%；经调整净亏损约 2.9 亿美元，毛利率约 18% [17] |
有三个细节值得注意。
第一，中国公司已经实实在在地吃到了 AI 的钱。中际旭创一家前三季度就赚了 222 亿元，而且赚的主要是美国云厂商的钱：中国的光通信产业链，是全球 AI 基础设施里不可替代的一环。
第二，国内模型商还在爬坡。收入涨得飞快，说明有人愿意为模型付钱；毛利偏低、仍在亏损，说明价格战把模型打成了相对不稀缺的东西。这对模型商是压力，对用模型的人却是好事：同样的能力，价格越来越低。
第三，阿里在下重注。单季资本开支 676.8 亿元，同比增长 75%；经营利润同比下降 57%，自由现金流是 -446.7 亿元；未来三年还要至少再投 3800 亿元 [15][18]。投入跑在收入前面，这些钱流向了芯片、光模块、服务器和机房，也为下游铺好了更便宜的算力。
所以“AI 的钱去了哪里”，答案是一句话：钱流向了稀缺的地方。
三、应用层：赚钱的人很多，只是分布极不均匀
“身边做 AI 产品的人都没赚到钱”，这是很多人的真实感受。但放到整个应用层，数据给出的画面要乐观得多：应用层有人赚到了钱，而且赚得比以往任何一个软件时代都快。
| 产品 | 团队 | 收入（2026 年） |
|---|---|---|
| Cursor | 4 个 MIT 毕业生创办 | 不到三年年化收入 20 亿美元，被 SpaceX 以 600 亿美元收购 [19][20] |
| Lovable | 146 人 | 年化收入 5 亿美元，估值 132 亿美元 [21] |
| Replit | — | 年化收入从 2024 年底的 1000 万美元涨到约 5.25 亿美元 [21] |
| Chatbase | 一个人起步，没拿融资 | Stripe 验证的月收入约 86 万美元，累计收入 1920 万美元 [22] |
| Manus（华人团队） | — | 年化收入约 4 亿美元（媒体整理） [23] |
| Meshy（胡渊鸣） | — | 年化收入约 4000 万美元，一半以上增长来自自然流量 [24] |
| Fish Audio | 22 人 | 年化收入约 2100 万美元（媒体整理） [23] |
同时也要看到分布。有人把收入验证平台 TrustMRR 上的 10150 个产品全部拉了一遍，年化收入超过 10 万美元的有 245 个，约占 2.4% [25]。Stripe 的独立创业者数据显示，前六个月收入的中位数同比下降了 23%，前 10% 反而增长了 19%，头部和中位数的差距从约 34 倍拉大到 61 倍 [26]。
两件事同时是真的：头部赚得比以往更快，中位数比以往更难。“身边没人赚到钱”，描述的是中位数，不是整个应用层。
为什么会分化？还是那条定律。代码不稀缺了，产品不稀缺了，就连 token 也不稀缺：完成同样能力的任务，价格每年降大约 50 倍 [27]。只会“做出一个产品”的人，站在整条链上最不稀缺的位置。
赢家手里的稀缺物不是代码。Cursor 抢先占住了开发者每天八小时的工作流；Chatbase 117 天做到 100 万美元年化收入，再从个人工具转去做企业客服，客户换成了愿意持续付钱的公司 [41]；Meshy 一半以上的增长来自自然流量 [24]。赢家拿在手里的，是分发渠道、先占住的用户习惯，以及愿意付钱的具体客户。这些都是可以刻意去建立的东西。
需要说明的是，表里大多是年化收入，不是利润，拿到融资也不等于赚到钱。这些公司里，真正有稳定营业利润的并不多 [28]。
和上游比，应用层的盘子还很小。2025 年，美国企业一整年花在 AI 应用上的钱是 190 亿美元 [29]；英伟达 2026 年一个季度的数据中心收入是 890 亿美元 [8][30]。换个角度看，这正是应用层还没被填满的空间：上游几千亿美元的投入，最终需要应用层把它变成收入。
国内市场里，最接近跑通的是红果短剧（上面那几家华人公司，钱主要是在海外赚的）。第三方数据显示，红果 9 月月活约 4.3 亿，日活约 2 亿，人均每天看 166 分钟 [31][32]。它跑通的原因不是“用了 AI”，而是把 AI 放进了一个早就存在的交易闭环：番茄小说出 IP，AI 压低制作成本，红果负责分发，巨量引擎卖广告。用户不直接为模型付钱，钱从广告主那里绕一圈回来。红果没有单独公布收入和利润，目前能确认的只有用户规模。
四、钱也进了实体，有人赚有人付
钱确实流进了实体，但实体内部分成了两边。
卡脖子的那一边在赚钱。 GE Vernova 第三季度订单同比涨 96%，积压订单接近 2000 亿美元 [33]。从普通商业建筑转去做数据中心的电工，有 25%–30% 的工资溢价 [34]。AI 没有只让硅谷赚钱，电工、建筑工人、电力设备厂都拿到了实打实的增量。
被卡住的那一边在付钱。 稀缺的东西被 AI 抢走以后，其他人就得用更高的价格去买。IDC 预计今年全球手机出货下降 16.7%，均价上涨 27.6%；手机用的 DRAM 和 NAND 成本同比涨了 300% 以上，100 美元以下的低价机二季度出货同比下降近 60% [35]。国内也在发生同样的事：国产手机今年普遍涨价，低端机最先被挤压（目前主要是媒体报道，分品牌的成本数据还没有可靠的公开口径）。Intel 第三季度利润超预期，但第四季度指引大幅低于预期，盘后股价跌了约 23%。原因之一是内存太贵，PC 卖不动了：Intel 预计今年全球 PC 出货下降约 12% [36]。PJM 电网覆盖的居民和企业，因为数据中心已经累计多付了约 290 亿美元电费 [37]。
手机和电脑变贵，是真实的代价。但它也从反面说明，AI 需求足够真实，真实到内存厂、芯片厂愿意把产能从消费电子那里搬走。
五、稀缺会被填平，这对下游是好消息
云南蓝莓是个好例子：产量涨 39%，价格跌 50%（引自《AI 泡沫破裂的前夜》原文，未独立核实）。今天卡脖子的上游，很可能就是下一轮的蓝莓。
所有稀缺环节都在拼命扩产。台积电在加速扩产 [3]；SK 海力士要在年底前让清州 M15X 厂满产 [2]；GE Vernova 的目标是年底前签下至少 130 吉瓦的燃气设备 [38]。
市场已经在提前反应。SanDisk 营收同比涨 378%、毛利率 85%，股价照样跌了 13% [39][40]。市场不怀疑它现在赚钱，它怀疑的是这种稀缺还能持续多久。国内也一样：寒武纪收入翻倍，存货却堆到了约 116 亿元，前三季度已经计提了 5 亿多元的存货跌价损失 [14]。
所以“泡沫”这个词需要拆开：会被挤掉的，是建立在暂时稀缺上的那层溢价；留下来的，是 AI 本身的价值。
对做产品的人来说，这是好消息。上游的稀缺溢价被挤掉，意味着算力、内存、token 会继续变便宜，手机和电脑的价格也会回落。今天的基础设施投入，会变成明天应用层更低的成本。互联网泡沫之后留下的光纤，曾经撑起了后来的整整一代互联网公司。
六、给还在做产品的人：去找稀缺
如果钱跟着稀缺走，问题就变成了：你手里有什么是稀缺的？代码不稀缺，产品点子不稀缺，会用 AI 也不稀缺。但从上面的数据里，能看到几条具体的路。
做企业客户，而不只是个人用户。 Stripe 的数据显示，做企业客户的独立创业者，第 24 个月的收入中位数是做个人用户的 4 倍多 [26]。Chatbase 的转折点，也是从个人工具转向企业客服 [41]。
扎进一个具体行业。 通用的聊天机器人已经挤满了，机会在只懂一个行业术语和合规规则的垂直版本 [22]。传统行业里仍然稀缺的东西，是熟悉一个行业的门路、客户愿意把系统交给你的信任、只有你拿得到的数据，以及出了事你愿意承担的责任。这些东西 AI 复制不了。
先解决分发，再写代码。 Cursor 占住的是工作流，Meshy 靠的是自然流量，红果靠的是现成的广告闭环。把产品接进一个已经存在的交易链条，比从零造一个产品更容易收到钱。
面向愿意付费的市场。 Manus、Meshy、Fish Audio 这批华人团队，收入主要来自海外订阅，几乎不靠广告 [23]。在付费意愿更强的市场，小团队也能做出几千万美元的收入。
给做 AI 的人卖工具。 上游卖铲子的逻辑在应用层同样成立。开源的 LLM 调用网关 LLM Gateway，2025 年 5 月才成立，累计收入已经超过 100 万美元，月收入约 7.9 万美元 [22]。
把成本下降当成顺风。 token 每年降价几十倍 [27]，上游扩产后算力还会更便宜。今天因为成本太高而跑不通的产品，明年可能就跑得通了。
所以，AI 到底有没有创造增量价值？
有。它从不稀缺的地方被创造出来，流向了稀缺的地方。看清稀缺在哪里，就知道该往哪里走。
参考文献
按正文首次引用顺序编号。所有链接访问日期为 2026-10-31。
来源类型：
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标题无法确认原文的，以方括号描述内容。
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