AI伺服器供应链谁有 pricing power？
AI伺服器是近年科技产业增长最快的市场之一，但收入增长与盈利增长并非同一回事。当一台高阶AI伺服器售价由数十万美元升至数百万美元，供应商帐面收入可以迅速膨胀；问题是，当中大部分价值来自GPU、HBM及高速网络晶片，组装商可能只是把昂贵零件买入、整合，再以有限加价转售。流水很大，不等于留下来的利润很多，这正是AI伺服器供应链的「毛利率诅咒」。
以产业两端比较，差距相当鲜明。英伟达2026财政年度收入按年增长65%，全年非通用会计准则毛利率仍达71.3%；至2027财年第二季，毛利率更回升至75%。相反，Supermicro的2026财政年度销售额由220亿美元增至391亿美元，毛利率却由11.1%降至10.8%。一边出售运算架构、软件生态和稀缺晶片，另一边负责采购、设计及交付整机，两者都受惠于AI，但价值分配显然不同。
谁有定价权，首先取决于谁控制瓶颈。GPU供应商掌握晶片架构、软件工具、开发者生态及产品路线图，客户更换平台的成本极高，因此可以把研发投入、供应紧张甚至性能提升转化为售价。HBM、先进封装、高速交换晶片及光通讯等环节亦具一定议价能力，因为认证周期长、良率要求高，短期难以增加合格供应。不过，这种优势往往带有周期性：一旦产能扩张快过需求，标准化零件仍可能陷入价格竞争。
真正值钱的是不可替代性
伺服器品牌商及ODM面对的处境更微妙。GPU价值愈高，整机收入愈大，但以百分比计算的毛利率反而容易被摊薄。客户多为大型云端服务商和科技巨头，采购量庞大，亦有能力自行制定规格、比较供应商，甚至把订单在多家厂商之间分配。组装商若主要依靠产能、交期和成本抢单，技术含量即使上升，也未必能阻止议价压力。鸿海2025年收入达8.1万亿新台币，毛利约4,982亿元，折算毛利率仅约6.2%，反映大型电子制造服务的规模优势，未必等同高利润率。
反而电源管理、液冷、热管理及数据中心部署，可能是供应链中被低估的定价环节。原因是客户购买的并非一件标准硬件，而是一套涉及可靠性、安全、能耗及持续维护的系统。供应商一旦通过认证并进入客户设计，替换成本较高，也可透过软件、维修及服务合约延长收入周期。Vertiv在2026年首季录得20.8%的经调整营运利润率，并表示增长来自规模效应、价格成本改善及生产力提升，显示基建方案商较纯组装业务更有能力保留AI资本开支带来的价值。
因此，投资者不能只看AI伺服器收入占比，更要追问每增加一百元收入，究竟能留下多少毛利和现金。毛利总额是否持续增长、存货及应收帐款是否同步急升、是否需要大量预付款锁定零件，以及客户集中度和资本回报率，往往比「AI订单创新高」更重要。部分企业甚至可能愈接单、愈需要融资，最终只赚取薄利并承担存货跌价风险。
AI伺服器不是一条所有参与者平均受惠的产业链。真正拥有pricing power的企业，通常控制技术标准、稀缺产能、客户认证或长期服务关系；只能提供可替代组装能力的公司，则容易得到收入而失去利润。当市场下一阶段由追逐订单转向检验回报，投资者需要寻找的，不是谁搬运了最多GPU，而是谁有能力在不失去客户的情况下提高价格。
义合控股投资者关系部
(芯片与算力系列之90)
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