老计带你看AI产业 总览｜全世界都在卡谁的脖子

老计带你看AI产业 总览｜全世界都在卡谁的脖子

系列开篇。这篇不讲某一家公司，先带你站高一点，把整条AI产业链从头看到尾，看清它长什么样、卡点在哪、谁攥着谁。这是整个系列的地图。

一块GPU，要跨过多少道关

前阵子和一个做投资的朋友吃饭，他问我：AI这么火，除了买英伟达的股票，这条产业链上还有哪些环节值得关注。我一时没答全。回来我认真捋了一遍，越捋越觉得后背发凉。

我们天天在聊AI多强、模型多聪明。但很少有人想过一件事：支撑这一切的，是一块块实实在在的GPU芯片。而这块芯片，从最上游的原料和设备，到能插进服务器的板卡，要跨过至少五道大关。每一道关，都被极少数玩家死死攥在手里。

我先给你看一个我认为整条产业链最震撼的事实。

最震撼的一个数字：每一层，79%到100%

有一份对AI GPU供应链的梳理(Voronoi，2026年，数据源自各环节公开统计)，把一块AI GPU从原料到成品拆成了大约五个生产层。结论是：

每一层的头部供应商，都握有79%到100%的份额，而且没有任何一个国家同时掌握其中两层。

我把这五层列给你看：

• 战略材料(以镓为代表)：芯片主体材料是硅(提纯自沙子)，但镓、锗这类战略材料是产业链的关键筹码，中国生产全球约 99% 的低纯度镓
• 光刻设备(EUV光刻机)：荷兰的ASML，造全球 100% 的EUV光刻机
• 先进制程晶圆代工(5纳米及以下)：中国台湾的台积电，占约 90%
• 高带宽存储(HBM)：韩国的SK海力士和三星，两家合计约 79%
• 数据中心GPU：美国的英伟达，单独约占八成半，算上AMD合计约 92%

你发现没有，这是一条被切成好几段、每段被一个国家或一两家公司高度集中的链。荷兰掌握设备，中国台湾掌握代工，韩国掌握存储，美国掌握芯片设计，中国掌握最上游的原料。谁也离不开谁，谁也没法一家通吃。

这就是我想在这个系列里带你看清的东西：AI竞争，表面上是谁的模型更强，底层其实是这条从矿石到GPU的产业链，每一个卡点被谁攥着。

把这条链摊开：上游、中游、下游

光记住五个数字还不够，你得知道它们各自在链条的什么位置。我按上中下游给你摊开。

上游，是最深的护城河，也是最难突破的地方。 它包括三块：

• 半导体设备：尤其是光刻机，ASML的EUV光刻机全世界只有它能造
• 关键材料：像镓、锗、光刻胶、大硅片、特种气体，少数国家掌握着单点
• EDA和IP：设计芯片用的软件工具和授权，新思、铿腾、西门子三家几乎垄断，连芯片都得用它们的工具才画得出来中游，是芯片真正被造出来的地方。 芯片公司(英伟达、AMD等)设计出图纸，交给台积电这样的代工厂用先进制程造出来，再经过先进封装把GPU和HBM存储封在一起，最后由封测厂测试、装到PCB电路板上。这一段里，有个反常识的点我后面单独讲：真正卡住AI芯片产量的，现在已经不是造芯片本身，而是先进封装和存储。

下游，是算力最后变成钱的地方。 造好的芯片被戴尔、超微、工业富联这些厂商攒成AI服务器，卖给或租给亚马逊、微软、谷歌这样的云厂商和数据中心，再由跑在上面的大模型公司和AI应用，把算力变成真金白银。这一段还带出两个新热点：AI服务器功耗爆炸，散热和供电成了新战场；而所有这些投入，最终都指望大模型和应用能挣回来。

一个反常识：真正的瓶颈不在造芯片

大部分人以为，AI芯片不够用，是因为台积电产能不够、造不出来。这个理解在今天已经过时了。

有一份分析(sesamedisk援引Epoch AI，2026年)点得很透：2026年真正卡住AI加速器供给的，不是硅片制造，而是先进封装(台积电的CoWoS)和HBM存储这个组合。数据很说明问题：

2025年，排名前四的AI芯片设计公司，吃掉了全球约 90% 的CoWoS和HBM供应，却只用掉了约 12% 的先进逻辑晶圆产能。

翻译成人话：造芯片的产能其实没那么紧张，真正抢破头的，是把芯片和存储封装到一起的那道工序，以及HBM存储本身。这也是为什么后面我会专门用一篇讲封装、一篇讲HBM，它们才是这一轮AI硬件真正的命门。

这条链有多大，又有多热

给你几个数背景。全球半导体市场2025年收官约 7917亿美元，同比增长约25.6%(axis-intelligence援引SIA和WSTS数据)；2026年有望冲向 1.51万亿美元。这一轮增长，几乎全是AI拉起来的超级周期。

需求端更夸张。有分析预计2026年全球超大规模云厂商的资本开支合计将达到约 6600到6900亿美元，其中约75%投向AI相关基础设施(introl，2026)。这是人类历史上规模最大的一次基础设施建设，而它的每一分钱，最后都要落到这条产业链的某个环节上。

也正因为钱太多、需求太猛，这条链的每个关键环节才被无限放大。谁掌握关键位置，谁就有了别人绕不开的定价权。

但格局不是一成不变的

我不想给你一个静态的印象，好像这条链已经铁板一块。恰恰相反，它正在松动。

就拿最风光的英伟达来说。它今天在数据中心AI芯片市场单独就占了约八成半，算上AMD更是逼近九成，是所有人绕不开的关口。但有产业研究者预计，随着亚马逊、谷歌、微软这些云厂商大力自研专用芯片(比如谷歌的TPU、亚马逊的Trainium)，英伟达的份额可能到2026年底降到70%左右(io-fund，2026，注：属预测，非既成事实)。也就是说，连最硬的那个关口，都有人在想办法绕开。
产业链的博弈，就是这样一层层地集中、又一处处地想办法突围。这也是这个系列后面每一篇要带你细看的。

这个系列，我想带你看什么

我把这个系列叫"老计带你看AI产业"，打算用十来篇，把这条链从上游到下游、一个环节一个环节讲清楚。前面那五层是骨架，但每一层往里看都还能再分，比如上游就能拆成设备、材料、EDA三块，所以真正细讲下来是十来篇。每一篇我都会尽量说清楚三件事：

• 这个环节是什么、为什么对AI这么关键
• 全世界的格局和代表企业是谁，数据尽量标明出处
• 中国在这一环卡在哪、又能在哪突围

我不是这个行业的从业者，是一个做了十多年IT、正在往AI基础设施方向转的技术人。我讲这些，一是自己想彻底搞明白，二是我发现身边很多同样对AI有兴趣的朋友，和我那位投资朋友一样，只见树木不见森林。那我就把我捋清楚的过程，分享出来。

可能有人会问，看懂这条链跟我有什么关系。我的看法是关系很大。这条链的每一个卡点，背后都是真金白银的投资机会、绕不开的地缘风险，也决定了未来我们能不能用上又便宜又好的AI。看懂了它，你再看那些AI相关的新闻、股价、政策博弈，就不再是雾里看花，而是能看出门道。

最后留个引子。这五道关里，中国牢牢攥着最上游的战略材料这一环，镓。这块看似不起眼的金属，已经在中美之间打了好几个回合。下一篇，我们就从产业链最深处的上游设备开始，先看看那台卡住全世界的光刻机。

数据来源

• AI GPU供应链五层与各层份额(镓约99%、EUV 100%、台积电约90%、HBM两家约79%、英伟达AMD约92%)：Voronoi，2026
• 先进封装与HBM为真正瓶颈、top4吃约90% CoWoS和HBM却仅用约12%先进逻辑晶圆产能：sesamedisk援引Epoch AI，2026
• 全球半导体2025约7917亿美元(+25.6%)、2026望达1.51万亿：axis-intelligence援引SIA/WSTS，2026
• 英伟达数据中心份额与2026年底可能降至约70%(自研ASIC冲击，属预测)：io-fund，2026
• 2026超大规模云厂商资本开支约6600-6900亿美元、约75%投向AI基建：introl，2026注:半导体行业各家统计口径与时间不一，以上数据为多来源交叉、注明出处与时间的近似值，用于建立整体认知，不作为精确投资依据。