大廠ALL IN AI燒錢不止，硬件持續漲價，字節利潤暴跌超70%

越來越多AI大廠，都在燒錢投資AI。

隨著AI戰略全面提速，越來越多頭部企業開始瘋狂燒錢布局，硬件與算力投入持續加碼。

4月20日，據知情人士透露，字節跳動2025 年凈利潤同比下滑超過70%，凈利潤率也出現了大幅下滑，背景在于該公司在去年三、四季度大幅增加了對于AI業務的投入。與此同時，字節跳動2025年海外營收增長近50%，遠超約20%的國內增幅，海外業務營收占比也從2024年的25%上探至三成以上，再創歷史新高。據悉，TikTok Shop 2025年GMV同比增速接近70%，是字節跳動海外營收占比提升的主要動力。

上述知情人士表示，為支撐旗下豆包大模型、多模態AI產品的訓練與推理需求，字節跳動在2025年下半年大幅上調了AI相關投入，覆蓋高端AI芯片采購、底層模型研發等多個核心環節，巨額開支直接導致全年凈利潤同比下滑超 70%。據了解，字節跳動對AI領域的投入還將持續加碼。公司在與股東的溝通過程中透露，2026年技術資源投入會進一步擴大，疊加海外市場合規相關的配套投入，短期凈利潤率仍將繼續承壓。與相關基礎設施建設，以滿足大模型持續迭代的算力需求

字節跳動的AI投入到底有多少呢？去年底有媒體報道稱，字節跳動2026年計劃投入230億美元，約1600億人民幣，投入到AI基礎設施建設。這個預算高于2025年的1500億。這1600億中，預計將有850億用于采購AI芯片采購。剩余750億用于數據中心以及配套設施的建設。在1600億的預算中，預計海外算力的投入為500億。

巨額資金押注AI的科技公司并非只有字節跳動一家公司，國內科技公司幾乎都在全力推進AI發展。從春節營銷大戰到全年戰略重心，阿里、騰訊等巨頭同樣不惜以短期利潤下滑為代價，全力爭奪AI時代的入場券。

2025年2月，阿里巴巴集團CEO吳泳銘宣布，未來三年，阿里將投入超過3800億元，用于建設云和AI硬件基礎設施，總額超過去十年總和。阿里巴巴把最核心的技術力量、頂級人才和電商精力向AI傾斜。4月8日阿里巴巴集團層面成立了一個技術委員會，吳泳銘親自擔任組長；能進入這個委員會的，都是阿里內最頂尖的技術人物：周靖人、吳澤明、李飛飛。周靖人被定位為首席AI架構師，李飛飛負責阿里云的技術與AI云基礎設施建設，吳澤明承擔集團業務技術平臺以及AI推理平臺的搭建。這其實是把原本分散在各業務線的技術能量集中到集團中樞，打破各自為戰的壁壘，讓決策與資源配置直接對準AI目標。其次，通義實驗室的身份發生了實質性升級，成為通義大模型事業部，由周靖人全面負責。名字看起來只變了一下，但定位已完全不同：從單純技術研發的后臺，變成既要研發也要直接對接商業化，把大模型推到業務第一線，承擔起把技術轉成真金白銀的任務。

騰訊去年為AI新產品開發投入了180億元，第四季度投資新AI產品的金額就超過70億元，今年投入金額至少翻倍。騰訊首席戰略官詹姆斯·米歇爾此前表示，AI計算需求的激增并不僅僅體現在GPU上。當用戶使用智能體工具時，實際上是在創建和執行軟件，而大部分計算是在CPU上完成，同時伴隨大量內存消耗。因此，需求增長不僅體現在GPU、DRAM 或HBM上，也涵蓋CPU、普通RAM、SSD、硬盤等各類硬件，總體呈現全面上升的態勢。而百度自2023年文心一言發布以來，百度在AI領域的累計投資已超過1000億元。

缺貨：先是GPU，再是內存，現在輪到CPU

科技公司的AI巨額資本支出直接拉動半導體產業鏈的景氣度，最開始緊缺的是GPU，隨后是內存，現在緊缺的矛頭轉向了CPU。據TrendForce預估，由于AI需求強勁，且英偉達積極推動芯片用量高的整合型GB/VR機柜方案，2026年英偉達高端GPU出貨量將明顯增長，年增率預估近26%。

存儲更是迎來了“超級周期”元年，各類產品都進入到“漲價期”。據TrendForce最新調查，2026年第二季因DRAM原廠積極將產能轉向HBM、Server應用，并采用“補漲”策略拉近各類產品價差，盡管終端市場面臨出貨下修風險，預估整體一般型DRAM(Conventional DRAM)合約價格仍將季增58-63%。NAND Flash市場持續由AI、數據中心需求主導，全產品線連鎖漲價的效應不減，預計第二季整體合約價格將季增70-75%。

那么存儲漲價何時休？韓國SK集團會長崔泰源公開表示，造成此輪短缺的主要原因是晶圓供應不足，而解決該問題至少需要4～5年，因此其預計，本輪內存供應短缺將持續至2030年，供應缺口超20%。

隨著Agentic AI爆發式增長，CPU正面臨嚴重短缺。據半導體行業分析機構Semianalysis Dylan Patel指出，GPU已不再是云廠商的瓶頸，這一角色現已轉移至CPU。此前，用于AI的GPU僅執行簡單推理任務，隨著新模型推出，任務形態發生根本性變化。Agentic AI如今被大量用于數據庫調用，以及物理仿真、模擬運算等高度依賴CPU的任務。這些頻繁的數據庫訪問與CPU密集型運算，導致云數據中心CPU使用率急劇飆升。

擴產：上游公司資本支出增加，但產能釋放還需要時間

需求如此之大，上游廠商都在積極擴產。臺積電正推動全球產能擴張計劃，特別是3納米制程。在最新法說會上，臺積電表示，中國臺灣仍是研發與先進制程核心基地，優先將研發留在中國臺灣，以確保新制程與研發緊密整合，同時在臺南科學園區新增3納米產線，預計2027年上半年量產。美國亞利桑那第二座廠已完成建設，將于2027年下半年導入3納米；日本第二座廠則規劃于2028年量產3納米。

三星電子計劃2026年投入超110萬億韓元用于資本支出和研發，目標明確而激進，即AI芯片產能提升3倍，HBM產能提升5倍。其技術路線圖清晰，正在韓國華城和平澤基地推進10納米第五代1b DRAM制程轉換及新產線擴建，同時加速HBM4量產進程，縮小與SK海力士在HBM市場的差距。

SK海力士則向江蘇無錫DRAM晶圓廠和大連NAND閃存工廠合計投資超1萬億韓元，重點推進從1Z至1A的DRAM工藝節點升級，以及321層第九代NAND產線轉換。值得注意的是，無錫工廠貢獻了其全球30%以上的DRAM產能，大連工廠則承擔了40%-45%的NAND產能。

美光預計2026財年資本支出將超過250億美元，2027財年進一步增加，核心聚焦HBM與先進DRAM產能提升，其戰略布局清晰可見，正在加速讓所有產線具備極紫外光刻EUV設備能力，為1β節點DRAM和HBM4/5生產鋪路，同時在美國紐約州、愛達荷州及日本廣島推進晶圓廠建設，總投資達1000億美元，其新加坡新工廠也預計2028年下半年投產，強化高端NAND閃存供給。

缺口：算力需求增速約為英偉達算力供給CAGR預測值的3倍

根據OpenRouter平臺的實際追蹤數據，2026年1月初至3月，全球每周Token使用量從6.4萬億次增至22.7萬億次，三個月內增幅約250%；智能體AI工具（以OpenClaw為代表）的普及速度，大幅加速了需求側的爆發；多家LLM服務商已開始對用戶設置Token使用上限，以應對需求的失控增長。大摩預測，未來算力需求增速約為NVIDIA算力供給CAGR預測值的3倍，算力短缺將長期存在且持續加劇。

在此背景下，大摩認為任何能夠打破算力擴展瓶頸的公司都將迎來重大利好。這不僅包括芯片制造供應鏈，還包括存儲器、光學網絡設備以及數據中心的核心組件。大摩極其看好這批“算力商人”（Merchants of Compute），認為他們將直接受益于這種系統性的供需失衡。

除了算力需求巨大，產能擴張需要時間也造成了供需缺口。以臺積電為例，在中國臺灣、美國、日本的3納米新廠建設，最早要在2027年下半年投產。

在這樣的行業背景下，全球科技巨頭正陷入一場轟轟烈烈的 AI 軍備競賽，硬件漲價、算力緊缺、利潤承壓成為常態，也讓我們更需要回到 AI 的本源。回望 AI 發展歷程，2016 年德米斯?哈薩比斯及其創辦的 DeepMind 憑借 AlphaGo 擊敗李世石，次年又戰勝棋手柯潔，正式宣告人工智能時代到來；2022 年，OpenAI 發布 ChatGPT，AI 發展拐點如期而至。《哈薩比斯：谷歌 AI 之腦》一書中，不僅記錄了這位全球頂尖 AI 科學家的思想歷程，更揭示了 DeepMind 如何以科學深耕與穩健布局，超越追求速度與流量的模式，重回全球 AI 領導者位置。對于正處在投入與擴張關鍵期的全球 AI 產業而言，這種長期主義的研發理念與科學導向的發展路徑，無疑具有重要的參照意義。