谁拿走了国产算力的利润？产业价值链加速重分配，钱正从硬件流向调度

一、中报季的”算力温差”：营收狂飙，利润错位

截至8月31日，我国境内沪深北三家证券交易所共5557家上市公司披露了2026年半年度报告。据中国上市公司协会数据及多家媒体梳理，人工智能产业链成为本轮中报季最亮眼的赛道，但这场AI盛宴并非雨露均沾，而是一场沿产业链次第传导的结构性变革。证券日报的总结颇为直白：分化，是当前AI产业最鲜明的特征。

先看赚钱的那一端。上游硬件厂商率先享受到本轮AI基建浪潮的红利，科技巨头真金白银的资本开支直接转化为硬件企业实打实的营收与利润。光模块龙头中际旭创2026年上半年实现营业收入417.78亿元，归母净利润136.51亿元——仅上半年净利润就已超过其2025年全年的107.97亿元。据证券日报9月2日报道，A股CPO（共封装光学）板块82家上市公司中，有52家归母净利润同比增长，高速光模块、液冷散热等”卖铲人”环节集体进入业绩兑现期。

AI芯片设计企业中，已经跑通商业闭环的头部玩家同样表现强劲。寒武纪上半年营收59.96亿元，同比翻倍以上，归母净利润23.11亿元，同比增长122.61%；海光信息营收90.99亿元，同比增长66.52%，归母净利润17.98亿元，同比增长49.69%。继2025年扭亏之后，”AI芯片双雄”在上游利润池中的份额进一步扩大。

再看令人意外的那一端。澎湃新闻梳理发现，摩尔线程、沐曦股份、壁仞科技、天数智芯四家已上市国产GPU厂商上半年合计营收突破52亿元，各家营收增速惊人，但真正由主营业务贡献的盈利仍未出现。南方都市报9月4日的报道更是点破了行业隐忧：除寒武纪和海光信息外，摩尔线程、沐曦股份、天数智芯、壁仞科技四家GPU厂商的主营业务仍处于亏损状态，且多数厂商经营性现金流在恶化——一边是营收暴涨，一边是现金流承压，这种反差本身就说明，GPU厂商的利润正被研发投入、供应链成本和市场策略三座大山持续吞噬。

而处于产业链中游的云厂商与运营商，则交出了一份”量利齐升”的答卷。阿里巴巴最新财季（自然年2026年4月至6月）阿里云外部商业化收入达484.37亿元，同比增长45%，创下22个季度以来最高增速，其中AI相关产品收入123.76亿元，连续第十二个季度保持三位数增长。三大运营商方面，中国移动上半年算力服务收入529亿元，同比增长14%，其中智算服务收入增速高达130.1%，AIDC收入同比暴涨486.1%。

同一产业链，冰火两重天。这引出了本文要回答的核心问题：为什么最”硬核”、技术含量最高的国产GPU，反而不是最赚钱的环节？谁正在拿走国产算力的利润？答案藏在三个正在同步发生的变化里：算力网的国家级升格、计费逻辑的范式重构、以及由此引发的利润分配规则改写。

（表格数据来源：各公司2026年半年度报告、央广网2026年8月13日、新浪财经2026年8月21日、澎湃新闻2026年9月1日，统计截至2026年9月6日）

二、政策升格：算力网成为与水电并列的国家级基础设施

要理解利润为什么搬家，首先得看清舞台本身换了布景。”十五五”开局，全国一体化算力网被纳入国家规划纲要109项重大工程，与水电等并列升格为国家级基础设施。国金证券在9月3日发布的深度研报中指出，中国算力行业正从”东数西算”的物理布局阶段，迈入”算网融合、全域调度、算电协同”的新阶段。

这一定位变化的具体载体，是”1+M+N”算力调度体系的快速成型。截至2026年一季度，该体系已接入155家企业、163EFLOPS算力资源；全国各级区域节点、行业节点累计汇集的智算资源达到316EFLOPS，覆盖31个省（区、市）。八大枢纽节点智算规模占全国比重超过八成，枢纽之间网络时延低于20毫秒——这意味着，一个横跨东西部的算力资源池，在技术层面已经具备”像调度电力一样调度算力”的基础条件。

基础设施的厚度还在快速增加。据国新办2026年7月20日工信部发布会公开数据，截至2026年6月底，国内已建成52个万卡以上智算设施，且这类超大规模智算设施大多由头部市场主体运营。IDC与浪潮信息联合发布的评估报告显示，2025年中国智能算力规模已达1037.3EFLOPS，其中推理算力占比快速攀升——算力消费的重心，已经从”训练大模型”转向”让大模型干活”。

产业规模的量级同样在跃迁。据中国信通院测算，2024年中国人工智能核心产业规模已突破9000亿元，2025年预计突破1.2万亿元；国家数据发展研究院测算，2024年面向AI数据集相关的数据产业产值规模已超过2万亿元。国家数据局局长刘烈宏在中国发展高层论坛2026年年会上进一步推演：到”十五五”末，我国人工智能相关产业规模有望达到10万亿元区间。需要说明的是，这一数字为论坛公开推演结果而非国家规划约束指标，口径为AI相关全产业链，不等同于AI核心产业——但即便打个对折，这也是一条足够宽的赛道。

值得强调的是，中美算力产业在这轮变革中走出了两条不同的路线。国金证券研报分析，海外以单集群极致硬件优化为主，通过超大规模集中式智算集群追求单点算力密度最大化，优势在于硬件效率极高，但对芯片供给和先进制程高度依赖；我国受供应链外部约束，则走出了一条跨区域异构调度、算电协同的分布式一体化路径，通过全国一体化算力网将分散在多地的异构算力资源统一纳管、按需调度，以系统层面的协同优化弥补单点硬件性能差距，同时依托西部绿电优势降低算力综合成本。两条路线由各自产业基础和外部约束条件决定，不存在绝对优劣，但它们决定了同一个事实：在中国，“调度”这件事的产业权重，天然高于全球任何一个市场。

三、计费革命：从”卖机柜”到”卖词元”，商业逻辑被重写

如果说政策升格改的是”舞台”，那么计费方式的变化改的就是”分账规则”。过去十年，算力生意的本质是地产逻辑：按机柜、按GPU卡、按服务器收租金，谁囤的卡多、机房大，谁就是行业主角。而现在，一套新的计量体系正在接管整个行业——词元（Token）。

国家数据显示，中国日均词元调用量从2024年初的1000亿，跃升至2025年底的100万亿，到2026年3月已突破140万亿，两年增长超过1000倍；仅2025年底至2026年3月的三个月内就增长了40%。这个数字背后是大模型从”训练竞赛”全面转入”应用落地”：每一次AI问答、每一段视频生成、每一次代码补全，都在消耗词元，也都在为算力产业链上的某一方创造账单。

政策层面已经明确押注这条路线。2026年5月22日，国家数据局局长刘烈宏主持召开词元经济座谈会，明确将推动词元经济发展纳入工作体系。三大运营商率先推出词元资费套餐，计费模式由”卖机柜”的硬件计价转向”卖词元”的按量计量。在国金证券研报的框架里，这意味着GaaS（算力即服务）成为算力运营的高阶形态：客户不再关心底层硬件型号和数量，直接按词元消耗量或计算任务结果付费，算力运营商则承担从资源调度、任务拆分、异构适配到结果交付的全流程服务。

传统租赁市场本身仍在高速膨胀——据中国信通院数据，2026年一季度国内算力租赁市场规模已达680亿元，同比增长62%，预计全年将突破2600亿元。但行业共识是，纯硬件租赁模式存在三重天花板：收入受限于物理机柜规模和芯片数量，难以指数级增长；客户粘性弱，价格战频发；无法捕获AI应用层的增值收益。随着算力网推进和词元计价体系成熟，纯硬件租赁的利润空间将被持续压缩。

词元经济的市场敏感度，在云厂商身上体现得最为直观。据36氪报道，字节跳动旗下火山引擎已于2026年4月将MaaS业务全年营收目标上调至150亿元，且该目标几乎每月都在持续调高——而2025年底这一数字还仅为100亿元，2025年全年火山MaaS实际收入约15亿元，相当于2026年目标是前一年的10倍。其中，Seedance视频大模型与豆包API合计单月Token收入已超过10亿元，成为国内首个单模型月Token收入破10亿的产品。阿里云的AI相关产品收入123.76亿元，连续十二个季度三位数增长，同样验证了”按调用量收费”的商业爆发力。

当然，词元计价并非没有现实约束。国金证券研报列举了五点：行业尚未形成全国统一的词元计量、折算、结算标准，不同厂商”额度点、Token”统计口径不一致，跨平台比价困难；异构算力适配改造成本较高；计费、计量、审计体系尚处试点阶段，跨主体、跨省份的结算对账机制不健全；部分政企客户的预算体系仍停留在硬件采购模式，对按量付费接受度有限；任务调度带来大量跨域数据传输，可能产生额外的网络时延与带宽成本，极端场景下会抵消调度带来的成本节约。换言之，“卖词元”是确定的方向，但标准的统一还需要时间，过渡期正是各路玩家抢占卡位的关键窗口。

四、利润迁移三条线：钱正从”差价”流向”调度”与”分成”

国金证券研报对这轮价值重分配给出了三条清晰的迁移路径，值得逐条拆解。

路径一：从”芯片差价”向”调度溢价”转移

传统模式下，上游芯片厂商赚取的是产品差价，而具备异构算力统一纳管和智能调度能力的算力运营主体，可以通过资源优化获取服务溢价——把便宜的国产芯片调度去跑推理任务、把高端芯片留给训练任务，同样的硬件资产榨出更高的有效产出。这种溢价水平随场景波动，但调度技术本身难以在短期内复制，正在成为算力运营企业的核心护城河。研报特别指出，在HBM等关键硬件全球性紧缺、采购成本被推高的背景下，重资产囤卡转租模式的盈利弹性受到压缩，而具备跨域调度、存量资源盘活能力的运营主体相对议价权反而提升——硬件越贵，会”调度”的人越值钱。

路径二：从”机柜租金”向”词元分成”转移

GaaS模式下，算力运营主体不仅收取算力使用费，还能从模型推理的词元消耗中获取分成。这从根本上改变了收入的性质：机柜租金是线性的、封顶的，词元分成则跟随AI应用的普及呈指数曲线。前文所述的词元调用量两年千倍增长，正是这条路径的燃料。云厂商与运营商之所以能在中报季集体报喜，正是因为它们恰好站在”词元分成”的分账节点上。

路径三：从”一次性建设”向”持续服务”转移

行业专属算力定制面向金融、自动驾驶、工业、医疗等高合规行业，提供物理隔离、数据安全、行业适配到运维保障的全栈服务，形成高溢价、高粘性、高壁垒的”三高”模式。客户更换算力服务商涉及海量数据迁移、模型重新训练、合规体系再次认证，切换成本极高，长单模式带来持续稳定现金流。研报判断，随着价值迁移深化，产业链价值分配将逐步由硬件端向服务端转移，经营主体的核心命题在于重新确立自身在AI产业链中的定位，推动业务从单纯的算力资源出租向高附加值服务升级。

这三条迁移路径的终点，是一个全国统一的算力交易市场。国金证券描绘的路径分三个阶段：第一阶段”资源入网”，通过”1+M+N”节点体系将分散算力资源标准化接入；第二阶段”智能调度”，通过统一标识和调度平台实现跨域资源匹配；第三阶段”市场交易”，形成算力的市场化定价和交易机制。当前我国正处于第一阶段向第二阶段过渡的关键期。研报进一步展望，算力交易市场有望参照电力市场运行逻辑，逐步探索构建”中长期合约+现货交易+辅助服务”的多层次交易体系——不过该模式目前仍处于产业研究与试点阶段，尚未全国落地。

五、四大阵营卡位战：云厂商与运营商为何切走更大的蛋糕

利润重分配不是抽象概念，它体现在每一份财报里。当前中国AI算力运营市场形成四大阵营：公有云厂商、电信运营商、第三方IDC服务商、地方国资算力平台。谁在拿走利润，看它们的半年报便一目了然。

公有云厂商：技术能力最全面，投入也最凶猛

公有云厂商在跨域调度、异构算力融合、GaaS服务方面走在行业前列，核心优势是庞大的开发者生态和PaaS/SaaS全栈能力。阿里云单季外部商业化收入484.37亿元、同比增长45%的成绩已足够亮眼；腾讯2026年二季度营收2047.85亿元，单季首破2000亿元，Non-IFRS经营利润756.4亿元，若剔除新AI产品影响则同比增长19%。但硬币的另一面是，腾讯为了AI投入出现了负的自由现金流——千亿级算力投入正在成为巨头们的”重型装备竞赛”。云厂商的算力投入短期吞噬现金流，长期则换来词元分成链路上最完整的话语权：从算力到模型到应用的一体化服务，让它们离最终消费最近。

电信运营商：政企渠道+网络资源的”天然管网方”

三大运营商2026年半年报呈现”传统业务承压、算力狂奔”的鲜明分化，但算力、智算相关收入集体实现两位数甚至翻倍式增长：中国移动上半年营运收入5380亿元、同比下降1.1%，股东应占利润789亿元，而算力服务收入529亿元、同比增长14%，其中智算服务收入53亿元、增速130.1%，AIDC收入同比暴涨486.1%，算力与智能服务收入占主营业务收入比达22.6%，同比提升2.2个百分点；中国电信智能收入311亿元、同比增长7.1%，智算增长95%；中国联通算力收入419亿元、同比增长13%。三大运营商已启动算力互联网试验网建设，并率先推出词元资费套餐，将算力嵌入”云网融合”体系。它们的优势在于政企客户渠道和政策资源——在金融、政务等高合规场景，运营商的信任层级天然高于互联网云厂商。

第三方IDC与地方国资：一个在洗牌，一个在转型

第三方IDC服务商市场化程度和运营效率突出，但受限于重资产模式和规模瓶颈，正面临”液冷改造两难”——改造成本高昂，但不改就无法承接AI算力需求。行业正经历深度洗牌，头部企业通过并购整合扩大规模，中小服务商的差异化生存赛道持续收缩。地方国资算力平台则手握土地、电力、能耗指标等政策资源，多地设立算力专项扶持基金建设智算中心，但在技术能力和运营效率上存在短板，未来更可能作为”算力资源提供方”参与生态，而非独立运营主角。

综合来看，国金证券判断竞争格局将沿三大趋势演进：头部整合、中小承压、国产替代深化。具备枢纽资源、调度技术和长单壁垒的头部企业正通过并购整合扩大规模优势；中小算力企业则面临价格战、技术门槛、客户流失的三重压力；而2025年国产AI芯片出货份额已超四成，随着2026年5月26日中国信息安全测评中心完成首批国产AI训练推理芯片专项测评、9款产品获得”安全可靠I级”资质，国产厂商在央国企、金融、运营商领域的订单预期将明显增长——国产替代本身也在重塑利润的流向。

六、国产GPU的盈利困局：主业为何还赚不到钱

回到开头的问题：站在国产替代风口的GPU厂商，为什么成了这场利润盛宴中”看客”般的存在？四小龙的半年报，值得逐家细看。

摩尔线程：单季盈利的”昙花”与半年度的”还原”

摩尔线程2026年一季度曾交出营收7.38亿元、净利润2935.92万元的单季盈利成绩单，一度被市场解读为国产GPU商业化拐点。但半年报显示，其上半年营收17.36亿元，净利润为-1156.31万元——二季度的投入与成本将一季度利润全部回吐。对照其2025年全年营收15.06亿元、净亏损10.01亿元的底色，这家公司正处于”收入爬坡快、盈利兑现慢”的典型阶段。

沐曦股份：账面扭亏的”成色”之辨

沐曦股份8月30日披露的半年报是四小龙中最亮眼的：营收13.24亿元、同比增长44.67%，净利润6.12亿元，同比扭亏为盈。金融时报报道称，沐曦成为四小龙中”首家实现半年度盈利的企业”，标志着国内自主GPU企业正式迈入商业化盈利新阶段。但澎湃新闻的梳理揭示了硬币的另一面：其利润表中藏着不容忽视的”水分”——公允价值变动损益大幅增长才是净利润扭亏的主要推手，真正由卖芯片主业贡献的经营性利润尚未转正。值得注意的是，沐曦6月12日已宣布推进赴港上市，筹划”A+H”双资本平台，侧面反映出主业造血能力仍不足以支撑其扩张节奏，需要更多弹药。

天数智芯与壁仞科技：一个”炒股”盈利，一个持续收窄

天数智芯上半年营收9.46亿元、净利润1.06亿元，乍看之下也是”盈利了”。但拆解利润来源后发现，这1亿元利润并非来自卖芯片：公司斥资1亿元入股盛合晶微，半年时间账面浮盈数千万元，投资收益撑起了利润表。壁仞科技（06082.HK）则仍处于亏损收窄阶段。四家合计看，上半年营收突破52亿元、增速惊人，但南方都市报的结论一针见血：除寒武纪和海光信息外，四家GPU厂商的主营业务均未实质盈利，且多数厂商经营性现金流在恶化。

（表格数据来源：各公司财报及公告、澎湃新闻2026年9月1日、南方都市报2026年9月4日、ZAKER 2026年9月5日、中华网财经2025年12月17日，统计截至2026年9月6日；”——”为暂未获得公开可比数据）

困局的四重成因

第一，研发投入的滞后兑现。GPU是典型的”研发前置、收入后置”行业，动辄数百亿的研发投入要在多年后才能通过产品放量收回，四小龙在研发费用率上的包袱远重于已经进入收获期的寒武纪和海光。第二，供应链成本高企。HBM等关键物料全球性紧缺推高了硬件采购与持有成本，直接挤压毛利空间。第三，软件生态短板。国金证券研报指出，国产芯片的竞争力约束不仅在于硬件性能，更在于CUDA级软件生态的差距，尽管多家国产GPU厂商已实现与主流开源大模型的”Day0适配”、软件栈持续开源开放，但生态的成熟度仍需时间。第四，市场策略的以价换量。在互联网大客户的招标中，国产GPU往往需要以显著低于海外产品的价格换取入场资格，量上去了、利润率却上不来——这正是”营收狂飙、主业亏损”并存的最直接解释。

但需要公允地说， GPU厂商的”不赚钱”与”没价值”是两回事。2025年国产AI芯片出货占中国市场份额已达41%，国产算力替代的产业纵深在持续扩大。对四小龙而言，真正的考验不是当期利润表，而是能否在词元经济爆发、调度价值凸显的新分配格局中，把硬件优势转化为生态位优势——否则，即便芯片卖得再多，利润大头仍将被握有调度权和客户入口的中游运营方拿走。

七、估值范式转换：从”数机柜”到”看词元”

利润分配规则的改写，必然传导到资本市场的定价逻辑。国金证券研报提出，算力企业的估值框架正经历体系性重构：传统估值以机柜规模、服务器数量、电力容量等”物理资产”为核心指标，但这一体系已无法准确反映算力企业的真实价值；新的估值体系需要纳入四个新维度——算力利用率、词元产出能力、调度技术水平、合规资质壁垒。

四个维度各有含义。算力利用率是衡量运营效率的核心指标，资源闲置会推高折旧、电力等刚性开销，是区分优质算力企业与低效算力企业的分水岭；词元产出能力反映算力转化为商业价值的效率，在GaaS模式下，日均词元调用量、词元单价、词元毛利率成为核心运营指标，同等资产规模下词元产出效率更优的企业，估值倍数应高于传统机柜租赁企业；调度技术水平决定”技术溢价”，异构算力统一纳管、跨域低时延调度、智能任务拆分能力难以短期复制；合规资质则是进入金融、政务等高溢价市场的”入场券”。

（表格来源：国金证券研究所《谁拿走了算力的利润？》研报图表11，2026年9月3日）

对投资者而言，这套新范式的含义是明确的：机柜多、GPU库存厚不再是价值的同义词，算力利用率高、词元产出能力强、调度技术与合规资质兼备的主体才配得上溢价。研报同时提示，应结合产业节奏分阶段布局赛道，主动规避结构性产能过剩领域，聚焦高价值垂直细分方向。换言之，”谁拿走了利润”的下一问是”谁配得上估值”——两者的答案正在趋同。

八、矛盾与风险：螺旋升级而非线性增长

描绘利润迁移的蓝图容易，低估其中的摩擦则是危险的。国金证券研报用了相当篇幅提示，本轮变革仍受六类结构性矛盾约束：东西部供需空间错配、高低端算力层级错配、软硬件生态错配、投入与回报错配、异构标准错配、算力与能耗错配。叠加政策合规、供应链、技术供需、绿色运维四类风险，行业的演进将是矛盾博弈、螺旋升级，而非一路高歌的线性增长。

“量在狂飙、价在跳水”已经是可以观察到的现象——推理算力供给快速释放的同时，单位算力价格与词元单价在竞争压力下持续下探，这对靠”调度溢价”吃饭的中游玩家同样构成压力：溢价的存在前提是稀缺，当调度能力逐渐成为头部玩家的标配，服务溢价也会被摊薄。算电协同方面，西部绿电直供虽能降低算力综合成本，但风光发电波动性强、需配套储能，储能投入又会显著抬升综合建设成本；算力与电力跨系统实时联动的技术模式尚处试点验证阶段，调节响应时延、控制精度与运行可靠性仍有待大规模工程检验。

对产业链上的企业决策者，研报给出的行动框架是把握三大红利：词元计价、国产算力替代、液冷与算电协同；同时推动业务从单纯算力资源出租向高附加值价值服务升级。液冷渗透率2026年预计跃升至37%，800G光模块升级为标配、1.6T进入规模化商用初期，这些确定性较高的配套赛道，构成了利润重分配大潮中的”结构性避风港”。

归根结底，本轮算力利润重分配的本质，是中国AI产业从”建设周期”转入”运营周期”的必然结果。建设周期的利润属于卖硬件的人，运营周期的利润属于会调度、懂行业、握客户的人。这条产业链上没有永远的赢家，只有不断重新洗牌的座次表。

结语：利润没有消失，只是换了主人

回到标题的那个问题——谁拿走了国产算力的利润？2026年中报季与国金证券71页深度研报共同给出的答案是：利润没有消失，而是在产业链上换了个位置。上游中，已经完成商业化验证的寒武纪、海光与景气度爆棚的光模块阵营继续大口吃肉；而尚未跑通盈利模型的国产GPU四小龙，仍要在研发、供应链与生态的三重压力下继续过冬。中游的云厂商与运营商，则凭借调度能力、客户入口与词元分成的位置优势，切走了越来越大的一块蛋糕。

从”卖机柜”到”卖词元”，从”数机柜”到”看词元”，计费与估值的双重范式转换，标志着中国算力产业正在告别以物理资产论英雄的草莽时代，进入以运营效率定座次的精耕时代。这场重分配才刚刚开始：全国统一算力交易市场尚在成形途中，词元计量标准有待统一，六类结构性矛盾仍待化解。可以确定的是，未来三年，”谁拿走了算力的利润”这个问题，还会有新的答案。