国内大模型的Token调用量正经历指数级增长。仅豆包一家大模型的日均Token调用量已突破180万亿；国家数据局的统计显示，全国日均调用量在今年3月已超过140万亿——这条曲线在两年内从“近乎为零”飙涨超千倍。AI编程、Agent工作流、多模态内容生成等场景正持续推高消耗量。

但最先兑现这场繁荣的，并非模型厂商或AI应用。共绩科技联合创始人黄力昂直言：“几乎所有人都在亏钱，而所有的利润都流向了英伟达——或者说，流向了上游硬件。”

这一判断有数据支撑。英伟达2027财年第一季度（2026年2月至4月）营收达816亿美元，同比增长85%，GAAP毛利率高达74.9%。同期，OpenAI经营亏损高达93亿美元，调整后营业利润率约为-122%，相当于每收入1美元倒贴1.22美元。

利润的流向遵循一条铁律：离物理瓶颈越近，话语权越重。GPU和HBM（高带宽存储）卡住的是产业链最窄的咽喉。美光科技2026财年第三季度营收414.6亿美元，同比暴增346%，净利润282.4亿美元，毛利率攀升至84.9%，甚至超过英伟达。迈富时CFO马进认为，硬件环节因供需极度不平衡，利润率处于“暴利”水平。九章云极指出，AI工业化初期，上游重资产的算力与能源是刚性瓶颈，具备强议价权。

国产芯片在这场盛宴中能分到的蛋糕有限。云天励飞副总裁罗忆表示，国产芯片大部分仅能覆盖100 TPS/用户以下的场景，与英伟达最新一代产品差距明显，在真正商业闭环的场景下难以形成有效替代。某国产芯片销售小明指出，新品牌要站稳脚跟需经过漫长认证和积累案例过程。芯片行业人士王闻则点出，国内独立芯片厂商面临生态构建的双重困境。不过，IO资本赵占祥认为，算力极度紧缺的窗口期，客户对新的计算芯片架构持开放态度，这恰恰是国产芯片的机会。

中游模型厂商面临结构性困局：上游的暴利全额计入自己的成本。Anthropic2026年第一季度营收48亿美元，预计第二季度营收翻倍至约109亿美元，并首次实现单季度运营盈利约5.59亿美元，但全年盈利预计要到2028年。国内智谱2025年全年营收7.24亿元，净亏损高达47.18亿元。马进判断，模型层长期壁垒只会越来越低，市场终将向头部大厂集中。

下游Token工厂的盈利能力取决于优化能力。相比传统“裸金属”算力租赁20%至30%的毛利率，专注Token运营的厂商毛利率普遍能做到40%至50%。但Token价格持续下降正在加速淘汰缺乏优化能力的玩家。黄力昂观察到，没有模型优化能力的算力持有方，利润被双向挤压。

AI应用层中，Claude Code年化营收突破25亿美元，周活跃用户自2026年1月以来翻倍，成为Token消耗增长最快的方向。但更多场景仍卡在“只烧钱不赚钱”的关口。OpenAI于2026年3月关停AI视频应用Sora，其日支出约1500万美元，累计收入仅140万美元。而字节跳动将AI视频生成能力嵌入抖音、剪映等超级流量体系，形成自我造血的闭环。

罗忆认为，应用层是价值的主要承载者，随着越来越多场景跑通商业模式，利润最终会向下游移动。马进指出，真正解决核心痛点的应用会拥有更强的定价权和利润保障。黄力昂则强调，利润向下转移需要等到Agent应用越来越落地才会逐步释放。

当前英伟达赚走绝大部分利润，更像是产业早期供需极度失衡的阶段性产物。当算力不再是最稀缺的资源，利润自然会沿着产业链重新分配。