AI 算力扩散与定价权分析
一句话定义：2026 年 AI 算力产业链中，云厂商、芯片厂商和设备厂商的定价权正在发生再分配——云厂商 capex 增长 +69% 但利润率承压，芯片厂商（NVIDIA、台积电）维持最强定价权，设备厂商（光模块、PCB）受益于产能紧缺。
核心问题
云厂商到底有没有定价权？
| 维度 |
现状 |
趋势 |
| capex 增长 |
2026 年 hyperscaler +69% |
持续高增 |
| 定价能力 |
有限 |
竞争加剧 |
| 利润率 |
承压 |
短期难改善 |
| 核心瓶颈 |
算力供应不足 |
产能扩张中 |
结论：云厂商是 AI 算力的"需求方"而非"定价方"，真正的定价权在芯片和基础设施层。
产业链定价权分布
最强定价权
| 环节 |
代表公司 |
定价权来源 |
| 晶圆代工 |
台积电 |
N3/N2 利用率 120%+/110%+ |
| 先进封装 |
台积电 |
CoWoS 产能售罄到 2027 年 |
| GPU/ASIC |
英伟达、博通 |
技术垄断 + 生态壁垒 |
| 光芯片 |
Lumentum、Coherent |
50-60% 市场份额 |
中等定价权
| 环节 |
代表公司 |
定价权来源 |
| 光模块 |
中际旭创、新易盛 |
产能紧缺 + 技术领先 |
| PCB |
胜宏科技、沪电股份 |
AI 服务器需求 |
| ABF 基板 |
Ibiden、Unimicron |
产能紧缺 |
较弱定价权
| 环节 |
代表公司 |
定价权来源 |
| 云厂商 |
AWS、Azure、GCP |
需求方，竞争激烈 |
| 服务器 ODM |
广达、鸿海 |
规模效应 |
算力扩散逻辑
- 从训练到推理：推理需求增长更快，ASIC 性价比优势显现
- 从集中到分散：边缘 AI、端侧 AI 需求崛起
- 从 GPU 到多元：CPU、ASIC、FPGA 共同参与
信息来源
| 日期 |
来源文件 |
核心内容 |
信源权重 |
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