谁能通过AI获利？对“卖铲子的公司”的期待与陷阱

“下一个获胜的AI是哪一个”。每当有新模型发布时，我们总是想比较其性能和易用性。然而，从另一个角度看待这场竞争时，我们会发现另一个主角。

驱动AI的半导体。制造这些半导体的设备。传输数据的网络。负责计算的服务器，以及支持它们的电力和冷却设备。

无论哪项服务获得人气，在屏幕的另一边都有物理设备的存在。AI既是数字智能，同时也是一个庞大的设备产业。

2026年9月26日，德国Aktiencheck刊登的DER AKTIONÄR文章“Die Schaufelbauer der KI-Revolution”用“制造AI革命的铲子企业”这一比喻介绍了这一结构。

不过，如果将这个比喻解读为“只要投资幕后就一定赚钱”，就会忽略关键部分。

“卖铲子”意味着什么

在淘金热中，不仅是寻找黄金的人，提供工具的生意也有机会。应用到AI上，与其预测最终受欢迎的服务，不如关注开发和运营所需设备和部件的需求。

原文列举了四个角色：半导体制造设备、专用AI芯片和网络、数据中心系统制造、存储器。对于向多个客户和市场供货的企业来说，不容易被单一AI模型的成败所左右。

需要注意的是，文章本身也兼具付费投资报告的介绍功能。在公开部分没有透露目标4家公司的名字，还介绍了宣称有上涨空间的权证。

因此，从这篇文章中可以确认的是投资主题的框架，而不是足以验证4家公司具体竞争力或未来利润的信息。本稿也不会通过推测补充公司名称。

从四个工作来思考AI的幕后

这种结构按角色划分更容易理解。

※基于原文的四个领域，在本稿中整理的角色和确认点。

从中可以看出，“AI相关”这个词无法解释企业的盈利方式。

需要计算能力的场景与需要快速传输数据的场景不同。销售部件的企业与负责组装的企业，其成本结构和价格谈判能力也不同。

即使受到同样的顺风，销售增长和留存利润也不一定相同。

电力这一“屏幕外的限制”

AI支持设备的重要性之一是电力需求。

国际能源署（IEA）2025年报告“Energy and AI”估计，全球数据中心的电力消耗将在2024年达到约415TWh，基本情景下预计2030年增至约945TWh。

这不仅是AI的消耗量，而是数据中心整体的数字。IEA认为AI是增长的主要原因，但也包括其他数字服务。此外，2030年的数字是未来预测，并非确定的需求。

该报告还指出，如果不解决电网等问题，计划中的数据中心项目约有20％的延迟风险。

即使对设备有需求，也不一定能按计划运作。在这方面，电力供应既是支持AI产业增长的条件，也是可能限制增长速度的条件。

在SNS上，“幕后才是真正的主角”和“幕后也有风险”交织在一起

关于这一投资主题，海外论坛型SNS Reddit上也有讨论。

这里介绍的不是对原文的直接反应，而是围绕AI基础设施投资的相关帖子和评论的要点。这是确认到的一部分意见，并不代表整个市场的看法。

在“Ai bubble who wins?”的帖子中，发帖者表示对支持AI的基础设施比对AI公司本身更有期待。特别关注电网和冷却设备，重视运营中不可或缺的基础设施而非流行趋势。

另一方面，评论中有人担心，如果设备投资过剩，服务价格会下降，投入的资金难以回收。还有人指出，如果大客户减少AI投资，供应企业也会受到影响。

此外，对于巨型科技公司可能内制化相关设备的意见，有人反驳称，专业制造商积累的设计和制造经验并不容易复制。

讨论的分歧点不仅在于“是否需要设备”，还在于“谁能以多少利润提供所需设备”。

“无论谁赢都需要”和“无论谁赢都赚钱”的距离

“铲子企业”这一说法的吸引力在于，它似乎不需要详细预测AI服务之间的胜负。

然而，对特定模型的依赖小与对整个AI热潮的依赖小是两回事。

例如，即使拥有多个客户，但如果这些客户在同一时期增加数据中心投资，并在同一时期减少投资，需求波动会重叠。客户数量本身并不能判断是否足够分散。

此外，即使行业整体市场规模扩大，竞争导致的降价或为增产而产生的费用可能会压缩利润。为了吸引需求而投资的设备，之后可能会过剩。

即使企业利润增长，但如果股价已经大幅反映了这种增长，股东的回报可能会是另一种结果。

AI的普及、供应企业利润的增加、投资者的获利，这三者是相互关联的，但并不是同一件事。

要观察增长，还需了解购买设备方的情况

解读这一结构时，不仅要看供应方，还要看支付方。

购买设备的企业为何要增加计算能力？是为了通过向客户提供服务增加销售额，还是为了减少内部业务费用，抑或是为了应对未来的竞争？

无论哪种目的，投资都有可能发生。然而，继续支出的条件是不同的。

如果是为了预期未来增长而进行的先行投资，那么之后的利用和收益能否跟上就变得重要。对于订单增加的供应企业，也需要考虑客户能否重复同规模的订单。

要进一步推进“因为是AI所以会增长”的解释，必须将卖方的期望与买方的盈利能力联系起来看。

AI革命的主角可能不会出现在屏幕上

当我们使用AI时，看到的是回答、图像、方便的操作界面。然而，支持这些体验的是机器、部件、线路、电力等扎实工作的积累。

原文中的“铲子”这一比喻在引导我们注意这些方面上是有用的。它成为不单纯从服务名称或模型性能来理解AI竞争的入口。

不过，卖工具的生意也有竞争，客户的预算也有限。仅仅是幕后这一点，并不能保证收益或股价。

在解读AI淘金热时，不仅要问谁最引人注目，还要问谁承担了不可或缺的工作，谁为这些价值持续支付费用。这个问题能将辉煌的增长故事拉回到现实的业务中。

出处URL

1. Aktiencheck／DER AKTIONÄR“Die Schaufelbauer der KI-Revolution”（2026年9月26日）
   本稿的出发点。介绍支持AI基础设施的四个领域的文章。
   https://www.aktiencheck.de/news/Artikel-Schaufelbauer_KI_Revolution-20124773

2. IEA“Energy and AI”Executive summary（2025年）
   数据中心的电力消耗、2030年的需求预测、电网限制导致的计划延迟风险的出处。
   https://www.iea.org/reports/energy-and-ai/executive-summary

3. Reddit r/stocks“Ai bubble who wins?”
   关于AI基础设施投资的SNS讨论。总结了对电网和冷却的期待、投资回收和对大客户的依赖、内制化与专业制造商技术力的意见。不是对原文的直接反应，也不是将帖子中的个别股票信息或预测作为事实采纳。
   https://www.reddit.com/r/stocks/comments/1q2amz4/ai_bubble_who_wins/