據 Woofun AI 消息，AI 產業利潤正加速向最硬核的上游環節集中，存儲與半導體巨頭已展現出驚人的吸金能力。美光最新季度營收 414.56 億美元，營業利潤高達 333.18 億美元，營業利潤率攀升至 80.4%。公司下一季度指引更爲激進，預計營收約 500 億美元，毛利率將觸及 86%。SK 海力士 2026 年一季度營業利潤鎖定爲 37.61 萬億韓元，三星半導體 DS 分部同期營業利潤更是達到 53.7 萬億韓元。

儘管三星數據口徑涵蓋範圍略廣，但官方明確核心驅動力源自 AI 需求爆發、Memory 創新高及行業整體漲價。將這三家巨頭單季營業利潤加總，粗略計算已接近 1000 億美元。

這一數字直接碾壓了同期單季營業利潤約 535 億美元的英偉達，意味着存儲三巨頭合力已超越芯片老大哥。即便是蘋果與英偉達這樣的行業霸主，也不得不向存儲大廠低頭。若將參照系切換至科創板，608 家公司 2025 年全年歸母淨利潤合計僅 586.24 億元人民幣，而上述三家存儲巨頭一個季度的營業利潤折算後，竟是這一數字的 10 倍以上。

Woofun AI 整理數據顯示，這種利潤剪刀差揭示了 AI 產業鏈最殘酷的真相：模型層被迫降成本，而硬件層坐享暴利。OpenAI 的 API 定價策略已細化到極致，針對不同模型、上下文長度、緩存輸入及批處理折扣進行拆分售賣，本質是通過壓低單位 token 成本並提高利用率來維持生存。Google Gemini 亦遵循同一邏輯，實施分層定價，不同能力對應不同價格，並在企業側打包優惠以爭奪調用量。微軟則採取更直接的"模型超市"模式，既自研模型，又將 DeepSeek 等第三方模型接入 Azure AI Foundry，允許客戶橫向對比並隨時切換，這進一步壓縮了單一模型的議價空間。國內局勢同樣嚴峻，字節豆包從主打低價甚至免費轉向逐步收費與分層定價，根本原因在於算不過來。調用量激增導致成本爆炸，最終發現資金主要消耗在 GPU 與存儲上，模型本身已淪爲"薄利多銷"的生意。模型公司在前臺拼價格、拼能力，後臺成本結構卻日益剛性。反觀存儲層，HBM、server DRAM、eSSD 等關鍵組件並非想擴產就能立刻釋放，供給釋放緩慢且驗證週期漫長，但需求卻被 AI 數據中心、訓練、推理及 Agent 應用共同推高。結果便是價格飆升，利潤直接體現在財報中。模型公司卷價格，存儲公司收現金。當前審視 AI 產業，不能僅關注誰模型最強，更需看清誰掌握了卡脖子的環節。賣 token 的生意正變得像"外賣"：單量雖大，但價格透明，競爭激烈，平臺與商家不斷讓利。賣鏟子的角色則更像"收費站"：建設數據中心、部署推理或上線 Agent，都必須先繳納高昂費用，且這筆支出難以節省。在這一階段，AI 產業鏈中最誇張的利潤並不在前臺售賣智能之處，而在後臺提供內存與存儲的環節。在存儲與半導體硬件的絕對優勢面前，所有公司都顯得力不從心。這是繼算力芯片之後，AI 基礎設施領域出現的又一次利潤重心劇烈偏移，標誌着行業從'模型爲王'正式進入'硬件爲王'的新週期。