AI正在制造一场史无前例的全产业链硬件通胀据IT之家7月23日报道路透社曝出一则并未引起足够重视的消息英特尔与AMD正与中国数据中心客户洽谈长达一年甚至更久的服务器CPU供应锁定协议这些协议只锁定采购量却不锁定价格。核心原因只有一个部分服务器CPU型号自2026年年初以来价格涨幅已超过40%部分高端型号月环比涨幅突破10%客户真正担心的已经不是价格高低而是未来还能不能拿到货。这并非孤立事件。从GPU到CPU从HBM高带宽内存到普通DDR5从1.6T光模块到PCB基材从高速连接器到液冷接头整个AI服务器产业链正在经历半导体历史上范围最广、幅度最大、持续时间最长的一次全链条涨价。所有人都在谈论AI革命将如何降低整个社会的运行成本如何像电力一样成为普惠的基础设施但一个被忽略的事实是AI正在制造一场史无前例的硬件通胀而且这场通胀才刚刚开始。图1正在大规模建设的AI数据中心服务器集群一、涨价潮从芯片到螺丝钉没有一个环节能幸免AI硬件的涨价并非从GPU开始也不会在GPU结束。当外界的目光还聚焦在英伟达H100、H200以及国产NPU的价格波动时涨价潮已经沿着产业链层层传导从最上游的半导体材料、晶圆制造到中游的芯片封装、光器件再到下游的服务器整机、IDC建设甚至连服务器机柜里的螺丝、电源线、液冷管道都未能幸免。1.1 计算芯片GPU之后CPU成为下一个涨价重灾区过去三年GPU的缺货与涨价已经成为行业共识。英伟达AI芯片的交货周期一度拉长至52周渠道溢价最高时超过官方指导价的200%。但进入2026年第二季度一个新的变化正在发生过去供应相对充足、价格相对稳定的服务器CPU正在成为AI产业链下一个紧缺环节。根据集邦咨询TrendForce2026年7月发布的报告自2026年3月起英特尔首先对全线服务器CPU产品进行调价128核Granite Rapids架构的至强6980P处理器官方指导价从12460美元上调至13955美元单颗涨价1495美元涨幅约12%96核型号涨价1094美元涨幅约12%。AMD在4月跟进涨价EPYC系列服务器处理器平均涨幅10%-15%覆盖所有产品线。官方调价只是开始。在现货市场高端AI服务器专用CPU的溢价更为惊人。深圳华强北的分销商数据显示适用于AI推理服务器的高端64核以上x86处理器现货价格较年初已经上涨超过40%部分紧俏型号甚至出现一天一个价的情况。更关键的是英特尔与AMD已经开始优先将产能分配给利润更高的AI服务器CPU消费级CPU和低端服务器CPU的产能被挤压进一步加剧了整个市场的供应紧张。这背后是AI服务器架构变化带来的需求结构调整。过去一台标准双路服务器只需要2颗CPU但在AI服务器中为了配合8张甚至16张加速卡CPU核心数需求翻倍内存通道数需求翻倍PCIe通道数需求翻倍。一台8卡AI服务器通常需要2颗高端32核以上CPU而一台16卡超节点服务器甚至需要4颗高端CPU。AI服务器出货量的爆发式增长直接带动了高端服务器CPU需求的指数级上升。1.2 存储芯片72%利润率的印钞机时代如果说CPU涨价只是开始那么存储芯片市场已经进入了暴利时代。2026年第一季度财报数据显示SK海力士单季度营业利润率达到72%三星电子半导体部门营业利润率达到73%美光科技营业利润率也达到69%。这是什么概念在制造业普遍利润率个位数的今天存储芯片的利润率已经超过了大多数奢侈品行业甚至超过了部分非法产业的利润率水平。图2高带宽内存HBM已经成为AI算力的核心瓶颈推动存储芯片价格暴涨的核心动力是HBM高带宽内存。每一颗AI GPU都需要搭配5-6颗HBM堆栈而HBM的晶圆消耗是传统DRAM的3-4倍。也就是说生产一颗GPU所需的HBM占用的晶圆产能相当于生产12-16GB普通DDR5内存的产能。三星、SK海力士、美光三大存储厂商已经将70%-80%的先进制程DRAM产能转向HBM生产普通DDR5内存的产能被大幅挤压。价格的上涨幅度令人瞠目。HBM3e 12Hi单颗价格从2025年年初的约80美元一路上涨至2026年第二季度的700美元以上涨幅接近8倍。野村证券的预测模型显示HBM的平均售价ASP将从2026年的约12美元/GB进一步上涨至2027年的24.1美元/GB涨幅再翻一倍。SK海力士已经明确表示2026年全年的HBM产能已经全部售罄全年无法调整HBM与普通DRAM的产能分配三星方面则警告HBM的严重短缺将至少持续到2027年。普通内存市场同样未能幸免。DDR5服务器内存价格自2025年第四季度以来已经连续三个季度上涨累计涨幅超过200%。更严重的是由于产能持续向HBM倾斜普通DDR5内存的交货周期已经从正常的4-6周拉长至40周以上。英业达等服务器代工厂已经发出警告普通服务器内存短缺已经达到危机级别不仅AI服务器连普通的云服务器、企业服务器都开始面临内存不足的问题。HBM的超高利润率甚至让存储厂商开始重新评估产能分配。2026年6月SK海力士宣布放缓部分HBM4产线的转换将更多产能转向普通DRAM因为普通DRAM的利润率已经追平甚至超过了HBM。在制造业历史上这种全行业普遍性的超高利润率极为罕见上一次出现类似情况还是在2017-2018年的存储超级周期但那一次的涨幅和持续时间都远不及本次。1.3 光互联交期排到2028年的卡脖子环节如果说芯片涨价还有迹可循那么光通信领域的短缺则超出了所有人的预期。当行业还在争论800G光模块是否会降价、1.6T光模块需求是否不及预期时真正的短缺已经传导到了最上游的光芯片环节。图3高速光模块已经成为AI集群互联的核心瓶颈行业调研数据显示2026年全球1.6T光模块需求将突破数百万只对应需要的200G EML高速光芯片年需求量约1.5亿颗但全球有效产能仅为5000万颗左右供需缺口超过60%。这一市场被美国Lumentum、Coherent和日本住友等少数厂商垄断了90%以上的产能交货周期已经拉长至18-24个月头部客户的订单已经排到了2028年。光芯片上游的衬底材料短缺更为严重。6英寸高端磷化铟InP衬底是生产高速光芯片的核心材料这一市场被日本住友、美国AXT、日本JX金属三巨头垄断了90%以上产能扩产周期长达18-36个月。价格方面6英寸磷化铟衬底从2025年年初的每片约8000元上涨至2026年4月的25000-28000元涨幅超过250%而且仍然是一衬难求。光模块厂商的订单情况已经说明了问题的严重性。中际旭创在2026年7月的投资者交流会上明确表示公司在手订单已经覆盖2026年全年部分订单已经排到2027年部分客户甚至已经给出了2027年各季度的出货预期。市场传言的光模块降价被证伪。实际情况是2027年的长单价格不仅没有下降部分紧俏型号反而还有所上涨。新易盛、光迅科技等厂商也都在互动平台表示高速光模块需求持续超预期产能利用率维持在高位。短缺还在向更上游的材料环节传导。用于高速PCB板的M8级低介电常数基材因为同时是AI算力板和光模块板的核心材料已经出现严重短缺。三家英伟达认证的CCL厂商每月合计产出约140万平方米M8基材但仅光模块行业一个月就要消耗24万平方米AI服务器主板消耗更多。结果是部分PCB厂商不得不主动削减800G光模块产能优先保障利润更高的AI服务器主板订单。M8基材价格较年初上涨超过30%配套的特种树脂价格涨幅更是达到261%用于PCB的电子级玻纤布价格一年上涨250%。1.4 周边配套被忽略的长尾短缺芯片和光模块的短缺受到的关注较多但真正让服务器厂商头疼的是大量不起眼的周边元器件的短缺。高速连接器、电源管理芯片、液冷快接头、温度传感器、风扇模块……这些小部件虽然占服务器BOM成本不到10%但任何一个缺货都会导致整台服务器无法交付。以高速连接器为例AI服务器使用的PCIe 6.0/CXL高速连接器单价从2025年的不到10美元上涨至2026年的30美元以上涨幅超过200%交货周期从8周拉长至36周。液冷系统使用的不锈钢快接头因为需要满足高可靠性要求合格供应商有限价格涨幅超过150%部分型号交货周期超过一年。甚至连服务器电源使用的高端电容、电感都出现了不同程度的缺货和涨价。某服务器代工厂中流传的一个段子现在做AI服务器跟当年造原子弹差不多除了服务器机箱壳子不缺货里面没有一个部件是不缺货、不涨价的。任何一个价值几美元的小芯片缺货都会导致价值几十万美元的整台服务器无法发货这种长尾短缺造成的损失甚至比主芯片缺货还要大。二、为什么会涨成这样多重结构性因素的叠加结果这一轮AI硬件涨价并非简单的周期性供需失衡而是多重结构性因素叠加的结果。与历史上半导体行业的历次涨价周期不同这一轮涨价的需求动力是指数级增长的AI算力需求而供给端的扩张却受到物理规律、产业链长度、地缘政治等多重因素的硬约束两者之间的鸿沟正在越来越大。2.1 AI的硬件消耗是指数级的所有人都低估了这一点所有的预测模型都低估了AI对硬件的消耗速度。2023年GPT-4刚发布时行业普遍认为大模型训练只需要一次后续主要是微调算力需求会很快见顶。但仅仅三年后的2026年现实给了所有预测者一记耳光大模型的参数规模还在增长多模态模型的算力消耗是纯文本模型的5-10倍智能体Agent应用带来的推理算力需求更是训练需求的10-20倍。OpenAI的GPT-5训练使用了超过50万张GPU是GPT-4训练时的10倍谷歌Gemini Ultra 2的训练集群规模超过80万张加速卡国内头部大模型厂商的训练集群规模也普遍达到了10万卡级别。更可怕的是推理端的需求当AI应用开始真正落地每一个用户请求、每一次智能体调用、每一次多模态生成背后都是实打实的算力消耗。Meta的测算显示当智能体应用达到10亿日活用户时仅推理算力需求就将是当前全球总算力的10倍以上。算力需求的增长不是线性的而是指数级的。每一代大模型的算力需求增长是10倍级每一次AI应用的普及带来的推理需求增长是10倍级而半导体产能的增长却是线性的。一座晶圆厂从建设到量产需要3年产能爬坡需要1-2年光芯片良率提升需要18个月任何一个环节的产能扩张都需要时间。当指数级增长的需求遇到线性增长的供给短缺和涨价就成为必然。更关键的是AI对硬件的需求是全栈式的。过去的PC革命、互联网革命、移动互联网革命主要消耗的是CPU和内存产业链相对较短。但AI革命同时消耗GPU、CPU、HBM、普通内存、SSD、高速网卡、光模块、交换机、PCB、电源、液冷……几乎整个半导体和电子产业链的产能都在被AI虹吸。这种全产业链同时爆发的需求在半导体历史上从未出现过。2.2产能扩张远水救不了近火最短缺的环节扩产最难面对涨价所有厂商的第一反应都是扩产但扩产的速度远远赶不上需求增长的速度而且越是短缺的环节扩产难度越大、周期越长。晶圆制造是产能扩张最慢的环节。一座先进逻辑晶圆厂的投资超过200亿美元建设周期3年产能爬坡1-2年从决定建厂到真正满产需要5年时间。存储晶圆厂的情况类似HBM产能的扩张不仅需要晶圆产能还需要先进的封装产能。HBM的3D堆叠封装技术难度极高良率提升速度缓慢这也是为什么HBM短缺将持续到2027年甚至更久的核心原因。光芯片的扩产难度甚至超过晶圆制造。高速EML光芯片涉及外延生长、光栅刻写、端面镀膜等数十道精密工序良率提升高度依赖工艺经验积累不是简单买设备就能扩产。200G EML光芯片的良率目前仅为50%左右新进入者需要3-5年的工艺积累才能达到稳定量产的水平。磷化铟衬底的扩产周期更长从晶体生长到衬底抛光需要18个月以上而且环保审批严格产能扩张受到多重限制。上游材料的扩产同样困难。M8级高速PCB基材需要特殊的树脂配方和玻纤布技术认证周期长达1-2年不是随便一个CCL厂商就能生产。高速连接器的设计和制造涉及精密机械加工和高频信号完整性设计专利壁垒高合格供应商有限。这些不起眼的环节恰恰是产能扩张最慢、最短缺的环节。一个容易被忽略的因素是人才短缺。AI硬件产业链的各个环节都需要大量经验丰富的工程师芯片设计工程师、封装工程师、光芯片工艺工程师、高速信号完整性工程师……这些人才的培养周期是5-10年根本不可能在短时间内大规模培养。没有足够的工程师即使买了设备、建了厂房也无法快速形成有效产能。2.3 恐慌性囤货正在放大短缺形成涨价-囤货-更涨价的正循环如果说真实的供需缺口是1那么经过恐慌性囤货的放大市场上感受到的短缺可能是2甚至3。当涨价成为一致预期所有参与者都会做出理性但最终加剧短缺的选择。云厂商和互联网大厂的第一反应是锁产能。既然未来价格会涨、货会缺那不如现在就把未来1-2年的产能全部锁下来不管现在用不用得上。微软、谷歌、Meta、亚马逊都已经与英伟达、台积电、三星签订了长期供应协议锁定了2026-2027年的大部分GPU和HBM产能。国内的BAT、字节跳动等厂商也在跟进不仅锁GPU产能也开始锁CPU、内存、光模块的产能。头部厂商把产能都锁走了中小厂商就更难拿到货只能去现货市场高价扫货进一步推高价格。分销商和渠道商开始囤货炒货。在华强北等电子元器件集散地过去炒显卡、炒内存的黄牛们现在开始炒AI服务器的所有紧缺元器件——CPU、HBM、光芯片、高速连接器缺什么炒什么。渠道商的囤货进一步减少了市场上的现货流通人为放大了短缺。有服务器厂商反映部分紧俏型号的现货市场上超过一半的库存都在渠道商手里捂着待涨。甚至连终端客户都开始提前备货。一些本来没有AI服务器采购计划的企业看到价格持续上涨、交货周期越来越长也开始提前下单备货怕以后更贵、怕以后拿不到货的心理非常普遍。这种预防性采购进一步增加了当期需求让供需矛盾更加尖锐。历史一再证明在大宗商品和电子元器件市场当涨价预期形成一致恐慌性囤货一定会出现从而形成涨价-囤货-短缺加剧-进一步涨价的正反馈循环。这个循环直到价格涨到足够高高到囤货者无利可图或者高到需求被破坏才会被打破。而目前来看AI算力需求的价格弹性极低。互联网大厂为了不在AI竞赛中落后几乎不计成本这就意味着这个正循环还会持续相当长一段时间。三、谁在赚钱谁在买单每一次通胀都是一次财富的再分配。在这场AI导致的硬件通胀中产业链上下游的利润分配正在发生剧烈变化有人赚得盆满钵满有人被迫承担所有成本最终整个社会都将为这场通胀买单。3.1 赢家掌握核心产能的上游厂商最大的赢家毫无疑问是掌握核心瓶颈产能的上游厂商。英伟达自不必说2026财年数据中心业务营收超过1500亿美元毛利率维持在75%以上净利润率超过50%是整个AI产业链最大的抽水机。存储厂商成为第二大赢家。三星和SK海力士2026年全年存储业务利润合计有望超过4000亿美元这是什么概念这一数字超过了全球所有半导体设计公司的利润总和甚至超过了很多国家全年的GDP。SK海力士的股价在过去一年上涨超过300%三星电子股价上涨超过150%成为这一轮AI行情中涨幅最大的半导体公司。光通信产业链同样赚得盆满钵满。中际旭创2026年上半年净利润同比增长超过200%新易盛、光迅科技等光模块厂商的业绩增速都在100%以上。更上游的光芯片厂商、磷化铟衬底厂商的利润率更高部分高速光芯片厂商的毛利率超过80%而且订单已经排到了两年后完全是印钞机状态。所有掌握瓶颈产能的厂商都在享受这场盛宴。高速PCB厂商、高速连接器厂商、液冷设备厂商只要产能跟得上都能获得远超历史水平的利润率。有趣的是过去半导体行业的利润主要集中在最下游的品牌厂商和最上游的设备厂商而在这一轮AI周期中利润正在向所有拥有瓶颈产能的中间环节和上游环节转移只要你有别人没有的产能就能坐地起价获得超额利润。3.2 第一波买单者互联网大厂的资本开支竞赛成本上涨的第一波承担者是互联网大厂和云厂商。2026年全球头部科技公司的资本开支都出现了爆发式增长微软2026财年资本开支超过800亿美元同比增长75%谷歌资本开支超过750亿美元同比增长65%Meta资本开支超过600亿美元同比增长80%亚马逊AWS资本开支超过700亿美元同比增长60%。国内的阿里、腾讯、字节跳动、百度的资本开支增速也都在50%以上。这些资本开支中的70%以上都投向了AI硬件而硬件涨价直接导致实际能买到的算力大打折扣。按照2026年年初的价格计算100亿美元可以买到约10万张H200级别的GPU但到2026年年中同样的100亿美元只能买到不到7万张再加上CPU、内存、光模块的涨价实际能交付的算力可能只有年初计划的60%。换句话说互联网大厂的资本开支看起来增长了50%以上但实际获得的算力增长可能只有20%-30%多花的钱都变成了上游厂商的利润。更严重的是这是一场军备竞赛没有任何一家厂商敢停下来。如果你的竞争对手买了更多算力、训练出更好的模型、提供更便宜的AI服务你就会在竞争中落后。即使硬件价格再贵、即使投资回报周期再长也必须硬着头皮买。这就导致了一个非常诡异的局面所有互联网大厂都在AI上投入巨额资金但目前还没有任何一家大厂的AI业务能够覆盖硬件投入的成本大家都在烧钱换未来。3.3 最终买单者所有消费者和整个科技产业互联网大厂当然不会自己承担所有成本成本最终会沿着产业链向下传导由所有消费者和整个科技产业共同承担。云服务已经开始悄悄涨价。2026年第二季度以来AWS、Azure、谷歌云以及国内的阿里云、腾讯云都已经上调了AI推理实例的价格部分实例价格涨幅超过30%。普通云服务器的价格也在上涨因为内存、CPU、SSD的成本都在上升。过去十年云计算持续降价的趋势已经被逆转未来云服务价格只会越来越贵。AI应用的价格战已经打不动了。2025年还在打价格战的大模型API服务2026年纷纷停止降价部分厂商甚至开始上调价格。原因很简单硬件成本在涨推理成本降不下来再降价就要亏损了。消费者期待的AI白菜价并没有到来反而可能迎来AI服务的全面涨价。AI还在虹吸整个半导体产业的产能挤压其他行业的芯片供应。汽车芯片、工业芯片、消费电子芯片的产能都被AI相关芯片挤压价格也在不同程度上涨。2026年以来新能源汽车的芯片短缺问题再次出现部分车型因为缺少某颗价值几美元的MCU而减产消费电子行业的内存、SSD价格持续上涨新款手机、电脑的价格也随之上涨。最终每一个购买电子产品、使用云服务、使用AI应用的消费者都在为这场AI带来的硬件通胀买单。问题已经摆在所有人面前所有人都在说AI将带来生产力革命将创造巨大的经济价值但现在的情况是AI还没有真正创造出多少可衡量的经济价值整个硬件产业链已经先把未来十年的钱都赚走了。如果AI应用的落地速度不及预期如果AI创造的价值无法覆盖硬件成本的上涨那么这场AI带来的硬件通胀盛宴最终由谁来买单四、最大的风险还不是涨价价格上涨本身并不是最可怕的可怕的是这场硬件通胀可能带来的一系列连锁反应最终不仅会影响AI产业的发展甚至可能对整个全球科技产业和经济产生深远的负面影响。4.1 硬件通胀会杀死AI应用创新最终变成巨头的游戏AI创新的生态需要廉价的算力。只有当推理成本足够低、算力足够便宜大量的中小开发者和创业公司才愿意去试错才能创造出真正有价值的AI应用。但现在硬件价格持续上涨云服务价格持续上涨大模型API价格停止下降甚至上涨创业公司的算力成本正在快速上升。对于大公司来说几十亿美元的算力投入可能不算什么但对于创业公司来说每个月几十万美元的算力账单就是生死线。2026年以来已经有大量AI创业公司因为算力成本过高而倒闭或者被头部公司收购。当算力成本高到只有巨头能玩得起的时候AI创新就会变成巨头的闭门游戏整个生态的创新活力就会被扼杀。历史上每一次技术革命的普及都伴随着基础设施成本的快速下降。电力革命中电价的快速下降让电力进入所有工厂和家庭互联网革命中带宽和服务器成本的快速下降催生了大量互联网应用移动互联网革命中智能手机和流量成本的下降催生了移动应用生态。如果AI算力成本不仅不下降反而持续暴涨那么AI很可能无法成为普惠的基础设施只能成为少数巨头服务高价值客户的奢侈品。4.2 地缘政治正在加剧全球半导体产业链分裂在地缘政治的背景下这场硬件通胀正在变得更加复杂。M国一方面在芯片出口管制上持续加码试图限制中国获得先进AI芯片和半导体制造设备另一方面M国又在通过各种手段收割其他国家的半导体产业利润。2026年7月M国贸易代表办公室明确向韩国政府提出要求分享三星和SK海力士在存储芯片上的巨额利润理由是M国企业是韩国半导体的最大客户。与此同时M国国际贸易委员会对三星DRAM产品启动337调查加州法院也受理了针对三星和SK海力士的反垄断诉讼。这种既要限制你又要分你的钱的做法正在加剧全球半导体产业链的不信任。存储芯片的暴利也让中国加速了存储芯片国产化的进程。长江存储、长鑫存储正在快速扩产虽然在最先进的HBM技术上还有差距但在普通DRAM和NAND领域已经开始形成替代能力。M国的制裁反而加速了中国半导体产业链自主可控的进程全球半导体产业链正在从过去三十年的全球化分工走向区域化、碎片化这将进一步推高全球半导体产业的整体成本让通胀持续更长时间。4.3 2028年的产能过剩风险下一个半导体泡沫所有的周期最终都会逆转所有的短缺最终都会变成过剩。现在所有的半导体厂商都在疯狂扩产这些产能将在2027-2028年集中释放。如果届时AI应用的落地速度不及预期算力需求的增长没有大家想象的那么快那么现在的大规模扩产就可能导致严重的产能过剩引发下一轮半导体行业的大萧条。这种情况在半导体历史上反复上演。2000年互联网泡沫时期所有光通信厂商都在疯狂扩产结果互联网泡沫破裂后光模块价格下跌90%以上大量厂商破产2017-2018年存储超级周期三星、海力士、美光都大规模扩产结果2019年内存价格暴跌70%全行业亏损2021年的芯片短缺潮所有汽车芯片厂商都在扩产结果2023年出现了严重的产能过剩。现在的AI硬件热潮与历史上的历次半导体泡沫有太多相似之处全行业的乐观预期、指数级增长的需求预测、所有厂商大规模扩产、资本市场疯狂追捧。唯一的区别是这一次的规模更大、涉及的产业链更长、投入的资金更多。如果2028年需求不及预期那么这一轮周期的下行幅度可能会超过历史上任何一次对整个全球科技产业造成巨大冲击。结语AI的廉价时代还远未到来回顾历史上的每一次技术革命我们都会发现一个规律在革命的初期基础设施总是会经历一段时间的短缺和涨价然后随着产能的大规模扩张价格快速下降最终成为普惠的基础设施。铁路革命时期铁轨和机车曾经价格飞涨但最终铁路成为了廉价的运输方式电力革命时期发电机和电线曾经非常昂贵但最终电力进入了每一个工厂和家庭互联网革命时期光纤和服务器曾经价格高昂但最终带宽和算力变得越来越便宜。AI革命大概率也会遵循同样的规律但问题是这个过程需要多长时间在产能真正大规模释放、价格真正下降之前这场硬件通胀还会持续多久我们会不会在AI真正普惠之前先经历一场漫长而痛苦的通胀期至少从目前的情况来看AI的廉价时代还远远没有到来。我们现在正处在AI革命的筑路阶段。所有人都在疯狂地修路、铺光纤、建数据中心、买服务器这个阶段的硬件短缺和价格上涨是必然的。但我们也需要清醒地认识到不是所有的路最终都能跑满车不是所有的算力投入最终都能产生对应的价值。对于产业界来说现在需要的不是盲目乐观也不是恐慌性囤货而是理性看待这场AI硬件通胀在技术投入和成本控制之间找到平衡。对于投资者来说需要清醒地认识到上游硬件厂商的超额利润不可能永远持续周期的逆转可能就在一夜之间。对于每一个普通人来说需要做好准备在可预见的未来AI服务不仅不会免费反而可能会越来越贵。AI确实是第四次工业革命确实会在未来十年深刻改变整个世界但革命从来都不是免费的。我们现在正在为这场革命支付昂贵的入场费至于这场革命最终能不能值回票价只有时间能给出答案。作者张星河zen每天一份高质量研报持续聚焦芯片半导体、AI基础设施、AI智能硬件、具身智能、光通信等硬科技方面的行业分析、技术研究与分享。欢迎您的关注
