越來越多AI大廠，都在燒錢投資AI。

隨著AI戰(zhàn)略全面提速，越來越多頭部企業(yè)開始瘋狂燒錢布局，硬件與算力投入持續(xù)加碼。

4月20日，據(jù)知情人士透露，字節(jié)跳動2025 年凈利潤同比下滑超過70%，凈利潤率也出現(xiàn)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(yè)務的投入。與此同時，字節(jié)跳動2025年海外營收增長近50%，遠超約20%的國內(nèi)增幅，海外業(yè)務營收占比也從2024年的25%上探至三成以上，再創(chuàng)歷史新高。據(jù)悉，TikTok Shop 2025年GMV同比增速接近70%，是字節(jié)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(tài)AI產(chǎn)品的訓練與推理需求，字節(jié)跳動在2025年下半年大幅上調(diào)了AI相關(guān)投入，覆蓋高端AI芯片采購、底層模型研發(fā)等多個核心環(huán)節(jié)，巨額開支直接導致全年凈利潤同比下滑超 70%。據(jù)了解，字節(jié)跳動對AI領(lǐng)域的投入還將持續(xù)加碼。公司在與股東的溝通過程中透露，2026年技術(shù)資源投入會進一步擴大，疊加海外市場合規(guī)相關(guān)的配套投入，短期凈利潤率仍將繼續(xù)承壓。與相關(guān)基礎(chǔ)設施建設，以滿足大模型持續(xù)迭代的算力需求

字節(jié)跳動的AI投入到底有多少呢？去年底有媒體報道稱，字節(jié)跳動2026年計劃投入230億美元，約1600億人民幣，投入到AI基礎(chǔ)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(shù)據(jù)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(jié)跳動一家公司，國內(nèi)科技公司幾乎都在全力推進AI發(fā)展。從春節(jié)營銷大戰(zhàn)到全年戰(zhàn)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(chǔ)設施，總額超過去十年總和。阿里巴巴把最核心的技術(shù)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(shù)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(nèi)最頂尖的技術(shù)人物：周靖人、吳澤明、李飛飛。周靖人被定位為首席AI架構(gòu)師，李飛飛負責阿里云的技術(shù)與AI云基礎(chǔ)設施建設，吳澤明承擔集團業(yè)務技術(shù)平臺以及AI推理平臺的搭建。這其實是把原本分散在各業(yè)務線的技術(shù)能量集中到集團中樞，打破各自為戰(zhàn)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(fā)生了實質(zhì)性升級，成為通義大模型事業(yè)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(shù)研發(fā)的后臺，變成既要研發(fā)也要直接對接商業(yè)化，把大模型推到業(yè)務第一線，承擔起把技術(shù)轉(zhuǎn)成真金白銀的任務。

騰訊去年為AI新產(chǎn)品開發(fā)投入了180億元，第四季度投資新AI產(chǎn)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(zhàn)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(xiàn)在GPU上。當用戶使用智能體工具時，實際上是在創(chuàng)建和執(zhí)行軟件，而大部分計算是在CPU上完成，同時伴隨大量內(nèi)存消耗。因此，需求增長不僅體現(xiàn)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(xiàn)全面上升的態(tài)勢。而百度自2023年文心一言發(fā)布以來，百度在AI領(lǐng)域的累計投資已超過1000億元。

缺貨：先是GPU，再是內(nèi)存，現(xiàn)在輪到CPU

科技公司的AI巨額資本支出直接拉動半導體產(chǎn)業(yè)鏈的景氣度，最開始緊缺的是GPU，隨后是內(nèi)存，現(xiàn)在緊缺的矛頭轉(zhuǎn)向了CPU。據(jù)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(chǎn)品都進入到“漲價期”。據(jù)TrendForce最新調(diào)查，2026年第二季因DRAM原廠積極將產(chǎn)能轉(zhuǎn)向HBM、Server應用，并采用“補漲”策略拉近各類產(chǎn)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(xù)由AI、數(shù)據(jù)中心需求主導，全產(chǎn)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(nèi)存供應短缺將持續(xù)至2030年，供應缺口超20%。

隨著Agentic AI爆發(fā)式增長，CPU正面臨嚴重短缺。據(jù)半導體行業(yè)分析機構(gòu)Semianalysis Dylan Patel指出，GPU已不再是云廠商的瓶頸，這一角色現(xiàn)已轉(zhuǎn)移至CPU。此前，用于AI的GPU僅執(zhí)行簡單推理任務，隨著新模型推出，任務形態(tài)發(fā)生根本性變化。Agentic AI如今被大量用于數(shù)據(jù)庫調(diào)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(shù)據(jù)庫訪問與CPU密集型運算，導致云數(shù)據(jù)中心CPU使用率急劇飆升。

擴產(chǎn)：上游公司資本支出增加，但產(chǎn)能釋放還需要時間

需求如此之大，上游廠商都在積極擴產(chǎn)。臺積電正推動全球產(chǎn)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(fā)與先進制程核心基地，優(yōu)先將研發(fā)留在中國臺灣，以確保新制程與研發(fā)緊密整合，同時在臺南科學園區(qū)新增3納米產(chǎn)線，預計2027年上半年量產(chǎn)。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(guī)劃于2028年量產(chǎn)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(fā)，目標明確而激進，即AI芯片產(chǎn)能提升3倍，HBM產(chǎn)能提升5倍。其技術(shù)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(zhuǎn)換及新產(chǎn)線擴建，同時加速HBM4量產(chǎn)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(jié)點升級，以及321層第九代NAND產(chǎn)線轉(zhuǎn)換。值得注意的是，無錫工廠貢獻了其全球30%以上的DRAM產(chǎn)能，大連工廠則承擔了40%-45%的NAND產(chǎn)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(chǎn)能提升，其戰(zhàn)略布局清晰可見，正在加速讓所有產(chǎn)線具備極紫外光刻EUV設備能力，為1β節(jié)點DRAM和HBM4/5生產(chǎn)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(chǎn)，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(jù)OpenRouter平臺的實際追蹤數(shù)據(jù)，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(nèi)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(cè)的爆發(fā)；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(xù)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(wǎng)絡設備以及數(shù)據(jù)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(tǒng)性的供需失衡。

除了算力需求巨大，產(chǎn)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(chǎn)。

在這樣的行業(yè)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(tài)，也讓我們更需要回到 AI 的本源?；赝?AI 發(fā)展歷程，2016 年德米斯?哈薩比斯及其創(chuàng)辦的 DeepMind 憑借 AlphaGo 擊敗李世石，次年又戰(zhàn)勝棋手柯潔，正式宣告人工智能時代到來；2022 年，OpenAI 發(fā)布 ChatGPT，AI 發(fā)展拐點如期而至?！豆_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(wěn)健布局，超越追求速度與流量的模式，重回全球 AI 領(lǐng)導者位置。對于正處在投入與擴張關(guān)鍵期的全球 AI 產(chǎn)業(yè)而言，這種長期主義的研發(fā)理念與科學導向的發(fā)展路徑，無疑具有重要的參照意義。