科技巨头 AI 军备竞赛：硬件涨价、算力紧缺、利润承压成常态

【AI 投入致字节跳动利润下滑】

随着 AI 战略全面提速，越来越多头部企业开始疯狂烧钱布局，硬件与算力投入持续加码。4 月 20 日，据知情人士透露，字节跳动 2025 年净利润同比下滑超过 70%，净利润率也大幅下滑，原因是该公司在去年三、四季度大幅增加了对于 AI 业务的投入。与此同时，字节跳动 2025 年海外营收增长近 50%，远超约 20%的国内增幅，海外业务营收占比也从 2024 年的 25%上探至三成以上，再创历史新高。据悉，TikTok Shop 2025 年 GMV 同比增速接近 70%，是字节跳动海外营收占比提升的主要动力。

【字节跳动 AI 投入持续加码】

上述知情人士表示，为支撑旗下豆包大模型、多模态 AI 产品的训练与推理需求，字节跳动在 2025 年下半年大幅上调了 AI 相关投入，覆盖高端 AI 芯片采购、底层模型研发等多个核心环节，巨额开支直接导致全年净利润同比下滑超 70%。据了解，字节跳动对 AI 领域的投入还将持续加码。公司在与股东的沟通过程中透露，2026 年技术资源投入会进一步扩大，叠加海外市场合规相关的配套投入，短期净利润率仍将继续承压。

字节跳动的 AI 投入到底有多少呢？去年底有媒体报道称，字节跳动 2026 年计划投入 230 亿美元，约 1600 亿人民币，投入到 AI 基础设施建设。这个预算高于 2025 年的 1500 亿。这 1600 亿中，预计将有 850 亿用于采购 AI 芯片采购。剩余 750 亿用于数据中心以及配套设施的建设。在 1600 亿的预算中，预计海外算力的投入为 500 亿。

【其他科技公司 AI 投入情况】

巨额资金押注 AI 的科技公司并非只有字节跳动一家公司，国内科技公司几乎都在全力推进 AI 发展。从春节营销大战到全年战略重心，阿里、腾讯等巨头同样不惜以短期利润下滑为代价，全力争夺 AI 时代的入场券。

2025 年 2 月，阿里巴巴集团 CEO 吴泳铭宣布，未来三年，阿里将投入超过 3800 亿元，用于建设云和 AI 硬件基础设施，总额超过去十年总和。阿里巴巴把最核心的技术力量、顶级人才和电商精力向 AI 倾斜。4 月 8 日阿里巴巴集团层面成立了一个技术委员会，吴泳铭亲自担任组长；能进入这个委员会的，都是阿里内最顶尖的技术人物：周靖人、吴泽明、李飞飞。周靖人被定位为首席 AI 架构师，李飞飞负责阿里云的技术与 AI 云基础设施建设，吴泽明承担集团业务技术平台以及 AI 推理平台的搭建。这其实是把原本分散在各业务线的技术能量集中到集团中枢，打破各自为战的壁垒，让决策与资源配置直接对准 AI 目标。其次，通义实验室的身份发生了实质性升级，成为通义大模型事业部，由周靖人全面负责。名字看起来只变了一下，但定位已完全不同：从单纯技术研发的后台，变成既要研发也要直接对接商业化，把大模型推到业务第一线，承担起把技术转成真金白银的任务。

腾讯去年为 AI 新产品开发投入了 180 亿元，第四季度投资新 AI 产品的金额就超过 70 亿元，今年投入金额至少翻倍。腾讯首席战略官詹姆斯·米歇尔此前表示，AI 计算需求的激增并不仅仅体现在 GPU 上。当用户使用智能体工具时，实际上是在创建和执行软件，而大部分计算是在 CPU 上完成，同时伴随大量内存消耗。因此，需求增长不仅体现在 GPU、DRAM 或 HBM 上，也涵盖 CPU、普通 RAM、SSD、硬盘等各类硬件，总体呈现全面上升的态势。而百度自 2023 年文心一言发布以来，百度在 AI 领域的累计投资已超过 1000 亿元。

【半导体产业链缺货情况】

科技公司的 AI 巨额资本支出直接拉动半导体产业链的景气度，最开始紧缺的是 GPU，随后是内存，现在紧缺的矛头转向了 CPU。据 TrendForce 预估，由于 AI 需求强劲，且英伟达积极推动芯片用量高的整合型 GB/VR 机柜方案，2026 年英伟达高端 GPU 出货量将明显增长，年增率预估近 26%。

存储更是迎来了 "超级周期" 元年，各类产品都进入到 "涨价期"。据 TrendForce 最新调查，2026 年第二季因 DRAM 原厂积极将产能转向 HBM、Server 应用，并采用 "补涨" 策略拉近各类产品价差，尽管终端市场面临出货下修风险，预估整体一般型 DRAM(Conventional DRAM)合约价格仍将季增 58 - 63%。NAND Flash 市场持续由 AI、数据中心需求主导，全产品线连锁涨价的效应不减，预计第二季整体合约价格将季增 70 - 75%。

那么存储涨价何时休？韩国 SK 集团会长崔泰源公开表示，造成此轮短缺的主要原因是晶圆供应不足，而解决该问题至少需要 4～5 年，因此其预计，本轮内存供应短缺将持续至 2030 年，供应缺口超 20%。

随着 Agentic AI 爆发式增长，CPU 正面临严重短缺。据半导体行业分析机构 Semianalysis Dylan Patel 指出，GPU 已不再是云厂商的瓶颈，这一角色现已转移至 CPU。此前，用于 AI 的 GPU 仅执行简单推理任务，随着新模型推出，任务形态发生根本性变化。Agentic AI 如今被大量用于数据库调用，以及物理仿真、模拟运算等高度依赖 CPU 的任务。这些频繁的数据库访问与 CPU 密集型运算，导致云数据中心 CPU 使用率急剧飙升。

【上游厂商扩产情况】

需求如此之大，上游厂商都在积极扩产。台积电正推动全球产能扩张计划，特别是 3 纳米制程。在最新法说会上，台积电表示，中国台湾仍是研发与先进制程核心基地，优先将研发留在中国台湾，以确保新制程与研发紧密整合，同时在台南科学园区新增 3 纳米产线，预计 2027 年上半年量产。美国亚利桑那第二座厂已完成建设，将于 2027 年下半年导入 3 纳米；日本第二座厂则规划于 2028 年量产 3 纳米。

三星电子计划 2026 年投入超 110 万亿韩元用于资本支出和研发，目标明确而激进，即 AI 芯片产能提升 3 倍，HBM 产能提升 5 倍。其技术路线图清晰，正在韩国华城和平泽基地推进 10 纳米第五代 1b DRAM 制程转换及新产线扩建，同时加速 HBM4 量产进程，缩小与 SK 海力士在 HBM 市场的差距。

SK 海力士则向江苏无锡 DRAM 晶圆厂和大连 NAND 闪存工厂合计投资超 1 万亿韩元，重点推进从 1Z 至 1A 的 DRAM 工艺节点升级，以及 321 层第九代 NAND 产线转换。值得注意的是，无锡工厂贡献了其全球 30%以上的 DRAM 产能，大连工厂则承担了 40% - 45%的 NAND 产能。

美光预计 2026 财年资本支出将超过 250 亿美元，2027 财年进一步增加，核心聚焦 HBM 与先进 DRAM 产能提升，其战略布局清晰可见，正在加速让所有产线具备极紫外光刻 EUV 设备能力，为 1β节点 DRAM 和 HBM4/5 生产铺路，同时在美国纽约州、爱达荷州及日本广岛推进晶圆厂建设，总投资达 1000 亿美元，其新加坡新工厂也预计 2028 年下半年投产，强化高端 NAND 闪存供给。

【算力供需缺口情况】

根据 OpenRouter 平台的实际追踪数据，2026 年 1 月初至 3 月，全球每周 Token 使用量从 6.4 万亿次增至 22.7 万亿次，三个月内增幅约 250%；智能体 AI 工具（以 OpenClaw 为代表）的普及速度，大幅加速了需求侧的爆发；多家 LLM 服务商已开始对用户设置 Token 使用上限，以应对需求的失控增长。大摩预测，未来算力需求增速约为 NVIDIA 算力供给 CAGR 预测值的 3 倍，算力短缺将长期存在且持续加剧。

在此背景下，大摩认为任何能够打破算力扩展瓶颈的公司都将迎来重大利好。这不仅包括芯片制造供应链，还包括存储器、光学网络设备以及数据中心的核心组件。大摩极其看好这批 "算力商人"（Merchants of Compute），认为他们将直接受益于这种系统性的供需失衡。

除了算力需求巨大，产能扩张需要时间也造成了供需缺口。以台积电为例，在中国台湾、美国、日本的 3 纳米新厂建设，最早要在 2027 年下半年投产。

【AI 发展历程与启示】

在这样的行业背景下，全球科技巨头正陷入一场轰轰烈烈的 AI 军备竞赛，硬件涨价、算力紧缺、利润承压成为常态，也让我们更需要回到 AI 的本源。回望 AI 发展历程，2016 年德米斯・哈萨比斯及其创办的 DeepMind 凭借 AlphaGo 击败李世石，次年又战胜棋手柯洁，正式宣告人工智能时代到来；2022 年，OpenAI 发布 ChatGPT，AI 发展拐点如期而至。《哈萨比斯：谷歌 AI 之脑》一书中，不仅记录了这位全球顶尖 AI 科学家的思想历程，更揭示了 DeepMind 如何以科学深耕与稳健布局，超越追求速度与流量的模式，重回全球 AI 领导者位置。对于正处在投入与扩张关键期的全球 AI 产业而言，这种长期主义的研发理念与科学导向的发展路径，无疑具有重要的参照意义。那么，科技巨头们能否在这场 AI 军备竞赛中找到平衡，实现可持续发展呢？