Anthropic 在 S-1 招股说明书中表示将整合亚马逊、谷歌、AMD 等多源算力资源池；紧接着，甲骨文宣布在其云平台上线多家竞品芯片、OpenAI 宣布计划采购谷歌 TPU。

这些事件指向同一个结构性变化：英伟达最赚钱的那部分利润——来自 " 客户别无选择 " 的溢价，正在被重新定价。那被重新定价的那部分利润，流向了产业链上的谁？

01 英伟达 75% 毛利率的本质：卖的不是芯片，是 " 没有替代方案 "

英伟达卖的不只是芯片，而是 " 芯片 +CUDA 软件生态 + 高速互联 " 的整套系统。当开发者习惯在 CUDA 上写代码、调模型，迁移有真实成本；大规模训练场景对稳定性和通用性要求极高，这套体系短期仍难替代。

英伟达 2026 财年第四季报显示，其全球数据中心 AI 加速器份额约 85%，2026 财年第四季度毛利率 75%。相比之下，苹果毛利率才 45%，台积电约 53%。这个毛利率之所以成立，不是因为制造成本低，而是因为客户缺少可比的替代报价。英伟达 75% 的毛利率，已经不是卖硬件了，是卖不可替代的战略资源。

但护城河挡不住 3 个现实痛点。

一是成本。高端 GPU 溢价高，专用芯片在特定负载上单位算力成本更低；规模越大，压价动机越强。

二是供应链安全。单一供应商意味着排期被人拿捏、议价被动；多供应商并行，才能保障上线节奏。

三是任务分化。训练追求通用并行，推理更看重专用能效。一种芯片打所有负载并不经济，按工作负载选芯片才是更优解——这也是甲骨文官方表述的核心逻辑。

所以 " 去英伟达化 " 并不准确，更准确的描述是：买方从 " 没得选 " 进入了 " 比价选型 " 阶段，多元化采购是商业理性，不是情绪站队。而且，英伟达不需要失去份额绝对值，它只需要失去 " 客户没有第二份报价 " 这个前提，75% 毛利率的可持续性就会被重新审视。

02 TPU 提供的不是性能对标，是一个 " 公开成本锚点 "

在 Transformer 模型上，TPU 的每美元性能可达 H100 的 4 倍，因 ASIC 去除了未使用的电路，每平方毫米硅片利用率更高。最直观的案例：Midjourney 从英伟达集群迁移到 TPU v6e 后，月度推理支出从 210 万美元降至 70 万美元，降幅 65%。需要诚实指出，这一性价比优势存在工作负载和口径的边界，但方向上，TPU 在推理场景提供了一个英伟达无法忽视的每美元算力参照值。

甲骨文引入 TPU 的意义在于，把这个参照值从谷歌云内部推到了公开的云市场上。甲骨文云基础设施（OCI）总裁 Mahesh Thiagarajan 表示，不同的 AI 负载有不同的算力需求，引入谷歌 TPU 让客户能在一个云上选择性能、吞吐量和经济性上更合适的 AI 算力架构 "。OpenAI 从租到买的信号则更强：最大的 GPU 买家之一，在主动建立第二供应链。

TPU 不需要在性能上超越英伟达。它只需要存在，并给出一个价格，就足以改变谈判结构。

03 利润流向：被压缩的是 " 通用溢价 "，被强化的是产业链上多股力量

替代者大致分成三股力量：

第一股：云厂商自研专用芯片，从自用走向外售。谷歌 TPU、亚马逊 Trainium、微软 Maia、Meta MTIA 都在其列。TPU 首次进入第三方云 OCI，标志自研芯片从 " 内部自用 " 走向 " 对外商业化 "。

第二股：独立芯片厂正面竞争。  AMD 持续扩合作、Cerebras 进入甲骨文机柜、博通与 Marvell 承接大厂定制设计；它们不绑定单一云，做中立替代选项。

第三股：模型厂下场定义需求。OpenAI 一边评估采购 TPU，一边推进自研芯片，掌握负载定义权后，本身也成了新的议价方。

而沿着产业链逐环看，话语权的升降并不对称：

l   云厂商层：手握机柜、电力和网络，从 " 算力买家 " 升级为 " 多芯片货架运营商 "，上架选项越多，议价地位越强。

l   代工与先进封装层：无论哪家胜出，先进制程代工和先进封装产能都要同步扩张，是确定性最高的 " 卖铲环节 "。

l   HBM 存储层：算力总量扩张逻辑未变，替代芯片放量同样需要配套高带宽存储，需求由全行业共同拉动。

l   光互联、网络交换、液冷与电力配套层：集群规模扩大反而拉动高速光模块、交换、散热和数据中心电力需求，属总量扩张下的受益环节。

这不是英伟达掉下来的蛋糕被某一家独吞，而是 AI 资本开支这块增量蛋糕，从单一垄断利润向设计、云、代工、配套多点扩散；总量扩张是前提，分环节看确定性差异很大，就看谁能快速捕捉到。

04 国产算力：承接同一个结构性趋势

IDC 最新报告显示，2026 年上半年，英伟达在中国数据中心 AI 加速器的市场份额降至 34%，华为以 28% 紧随其后，出货 57.2 万颗，接近翻倍。更关键的结构信号：中国非 GPU 加速器出货达 101.6 万颗，同比增长近 80%，首次超过 GPU 出货规模 99.1 万颗。

这个变化的驱动力与全球趋势同构：推理占比上升，每 Token 成本敏感度提高，专用架构的性价比优势显现。国产芯片的机会不在于在前沿训练和 CUDA 深度绑定场景正面挑战英伟达，而在于竞争维度从 " 单芯片峰值性能 " 转向 " 系统级每 Token 成本 " 时获得的入场券。决定 " 有机会 " 能否变成 " 有份额 " 的关键变量，不是制程差距缩小的速度，而是软件生态和迁移摩擦下降的速度。

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英伟达不会因为竞品出现在其它大厂云平台上就失去王座，但它最舒服的利润结构——建立在 " 别无选择 " 之上的 75% 毛利率正在被重新定价。

算力正在从 " 单一稀缺品 " 变成 " 分层商品 "，而商品化的过程，就是利润在产业链上重新切分的过程。

相关 ETF：创业板算力 ETF 华夏（158041）跟踪创业板算力基础设施指数，锚定 AI 产业链的基建板块，聚焦数据中心（AIDC）建设与运营、算力租赁、液冷服务器等算力核心领域，为投资人填补了 A 股纯正算力投资工具的空白。

• ✅    数据中心（AIDC）概念含量全市场最高（91.03%），捕捉算力基建红利最锋利的工具，其爆发力远超分散但纯度较低的指数。

• ✅    5G 概念含量 62.18%

• ✅    芯片概念含量 62.04%   

• ✅    东数西算概念含量 59.21%

• ✅    共封装光学（CPO）概念含量 53.52%

• ✅    算力租赁概念含量 38.84%   

• ✅    液冷服务器概念含量 30.95%

指数概念含量数据来源：指数热门概念含量来自 iFinD，数据截至 2026.9.28。

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