邹楠：美国科技巨头如何打造AI帝国——产业纵向一体化下的科技霸权｜科技观察

从一百多年前洛克菲勒石油帝国的建立与瓦解，到今天“数据”成为“新石油”，如果洛克菲勒能看到今天的美国人工智能产业格局，他可能会惊讶于“历史的重演”——微软、英伟达、谷歌、亚马逊等巨头正以更迅猛的速度、更深的渗透，构建起从芯片、模型到应用场景的全栈闭环，AI帝国的尝试在沿着产业纵向一体化的道路前进着。除了惊讶，他甚至会疑惑，为什么人工智能产业的纵向整合如此深刻，以至于其规模远远超过历史上的任何一个产业帝国。

资本主义的崛起史，也是一部分工深化史，产业分工的深化曾是资本主义发展的核心引擎。从亚当·斯密在《国富论》中制针工厂分工带来的百倍效率跃升，到亨利·福特用流水线将T型车价格砍去百分之七十，专业化协作始终被视为工业文明的基石。产业内分工的逻辑在信息时代达到巅峰：英特尔设计芯片、台积电负责制造、富士康完成组装、微软提供系统的“Wintel联盟”，曾让全球数亿台PC以模块化分工高效落地；苹果整合欧美设计、日韩元件、中国组装的“地球工厂”模式，更是将横向分工推至前所未有的高度。然而，当前人工智能革命掀起的狂潮，正以其独特性改变这套运行百年的分工体系。

当人工智能从技术变革演变成生存竞赛，美国科技巨头正以史无前例的速度重构产业边界。从芯片、模型到终端应用，一场覆盖技术栈各环节的产业纵向整合浪潮，催生出新型“全栈AI帝国”，其广度远超传统工业托拉斯，深度直指人工智能时代的终极控制权。

所谓“产业纵向一体化”，是指企业通过自建、收购或战略控制，将产业链上下游多个环节（从能源、原材料、技术研发到生产销售）纳入同一组织内部的经营模式。其本质是打破产业链分工边界，建立闭环控制体系，直接目标包括降低交易成本、掌控关键资源、加速技术协同、构建竞争壁垒。

当前人工智能产业的纵向一体化并非单一环节扩张，而是芯片层、模型层、应用层的同步控制，形成技术主权的“三角协同”。在芯片层，巨头们采用的策略是自研突围与定制联盟，如微软2024年推出Azure Boost DPU，优化数据中心内部数据处理效率；亚马逊2025年量产Trainium 3芯片，替代英伟达训练卡，并联合Anthropic构建“数十万枚自研芯片集群”；谷歌持续升级TPU，2025年初从微软挖角芯片高管强化研发。在模型层，则是通过代理战争与生态绑定策略整合研发，如微软+OpenAI的组合使得GPT模型深度集成Office、GitHub，实现“模型即服务”；亚马逊+Anthropic的组合中，Anthropic使用亚马逊Trainium芯片集群，形成“芯片-模型”双向验证。在应用层采取垂直场景的数据闭环策略，如英伟达投资人形机器人公司Figure AI，推出全栈机器人方案，通过Jetson Thor芯片+Isaac Lab模拟环境+DGX训练系统的模式，布局“机器人即服务”。由此，美国科技巨头逐步构建起上至能源产业、下至应用端的全链条体系，标志着人工智能产业纵向一体化竞争格局形成。

对英伟达而言，中国市场的战略重要性不言而喻。2024财年，中国市场为英伟达贡献了171亿美元的年销售额，约占其总收入的13%。

美国科技巨头在人工智能革命中从“横向分工”转向“产业纵向整合”，是技术、资本与地缘政治的三重考虑下形成的生态闭环策略。

与传统工业不同，人工智能产业具有算法—算力—数据深度耦合的特性，天然地排斥割裂式分工。在算力-算法上，通用GPU难以适配千亿参数大模型的计算，硬件必须为软件量身定制，于是如微软自研Azure Boost DPU，将GPT训练效率提升40%；特斯拉研制Dojo超算专为视觉神经网络优化；在算力-能源上，由于数据中心对能源的巨额需求，科技巨头必须向上布局，掌握各种能源，由此演变出“全球找电”的景象；在数据-算法上，大模型与数据反馈循环的实时性要求生成式人工智能需要“即改即学”，依赖于数据的量和质，也就是说，传统工业还在以周为单位调试产线时，AI帝国已在毫秒级数据湍流中重构自身。

除此之外，人工智能产业迭代升级极为迅速，并且这些迭代的可能性暗藏于产业内部，如微软在Azure云服务器运行GPT时发现的稀疏计算缺陷，直接催生了DPU芯片架构革新；特斯拉在车辆OTA升级中捕捉的视觉识别漏洞，反向改写了Dojo超算的指令集设计。依靠传统的分工合作难以把握住这些“牵一发而动全身”的技术跃迁，只有掌握了从上游到下游的链条，才能在全栈循环中发现机遇。

产业纵向一体化的核心动力，在于打破传统分工下的“数据孤岛”，通过“输入-训练-输出-反馈”的商业正循环获得巨大的经济收益，其中的关键是数据资产的独占性与复用性。

特斯拉拥有100亿英里真实道路数据，谷歌掌握全球90%搜索行为数据——这些场景化数据无法通过市场交易获取。但数据复用可以摊薄天价训练成本，如OpenAI训练GPT单轮耗资数十亿美元，同一数据集可反复用于基础模型、垂直场景模型、学习部署，复用率每提升10%，开发成本下降35%。因此，手握数据的科技巨头将自身拥有的数据资产用于自身模型训练很大程度上削减了成本。正如科斯定理的启示，当外部交易成本（数据采购、技术适配、合规风险）超过内部管理成本，企业边界必然扩张。

全球人工智能竞争已上升至国家安全与规则制定主导权的战略层级，中美两国博弈正迫使科技企业构建抗制裁与抗风险体系。为应对中国对镓、锗等关键矿产的出口管制（据美国地质调查局数据，中国供应全球90%以上镓、锗产量），亚马逊与澳大利亚签署锗矿长期直供协议，以保障半导体原料安全；五角大楼通过“联合作战云能力”（JWCC）项目，强制要求亚马逊、微软等承包商提供“从芯片设计到战场部署”的全栈可控AI解决方案。这些举措显示，地缘政治正系统性推动美国科技巨头强化产业链完整性建设，以规避外部断供风险。

当微软在怀俄明荒漠启动核电站，英伟达与沙特签下“主权AI”协议，这场产业纵向整合的浪潮已超越商业竞争，正将技术霸权、能源危机与全球秩序卷入同一场风暴。

产业纵向一体化在美国本土竖起两道高墙：一道是技术垄断的“铁幕”——微软-Open AI、英伟达-Figure AI等联盟控制了85%的AI算力，初创企业要么像Anthropic般接受亚马逊的“豢养”，要么在谷歌开源生态中沦为数据苦工；另一道是地域繁荣的“断层线”，德州、密歇根州因超算中心获得10万博士级岗位，而中西部“铁锈带2.0”仅仅得到数据中心运营维护等低端工种。来自华尔街的情况更为危险，英伟达因Blackwell GPU垄断市盈率飙至65倍，下游AI应用企业估值则被压缩30%——资本正逃离创新，涌向算力霸权。美国用百年建立的《反托拉斯法》精神，在AI霸权前黯然失色。

产业纵向整合催生了新型“人工智能殖民体系”。在能源维度，台积电被迫将亚利桑那厂产能优先供给美国的超算中心；在规则维度，印度为换取Open AI算力接入，被迫接受其内容审核标准；在债务维度，沙特主权基金用石油美元换取英伟达芯片配额。此外，全球人工智能产业链正被撕裂为双峰结构：美国阵营（英伟达GPU+Open AI模型）与中国阵营（华为昇腾+DeepSeek模型+国家算力网）加速脱钩，中间地带急速消亡。当欧盟《AI法案》与美标冲突导致企业合规成本暴涨200%，发展中国家沦为算法试验场，横向分工合作时代的全球化共识近乎“逝去”，竞争的激烈程度进一步加剧。

美国人工智能产业纵向一体化加剧了中国面临的技术封锁风险。通过芯片管制清单（如2024年新增17家中国实体）及《芯片与科学法案》补贴条款，系统性限制科技巨头先进制程设备（如EUV光刻机）流入中国，在产业纵向一体化整合下我国更难以突破这一封锁。同时，全栈闭环模式强化了美国技术标准输出，例如Open AI联合微软Azure推广的AI伦理框架已被37国采纳，挤压中国主导的《全球数据安全倡议》国际空间。

但挑战中仍有机遇，美国人工智能产业纵向整合尚未形成稳固霸权，巨头间存在显著竞争裂痕，如微软同时投资OpenAI与竞品Mistral，英伟达GPU被亚马逊自研Trainium芯片替代25%份额，这种内耗延缓了统一技术联盟的形成，也给我国带来利用各巨头关系的机会。其次，美国科技巨头产业纵向一体化的竞争扩大了行业总体的成本，我国可通过策略优化产业链安排，避免整个行业堆积过高成本。

我国当前人工智能产业发展思路与美国不同，在技术驱动力、生态构建路径、能源逻辑以及规则制定上均有差异，并且在发展程度上有一定的差距。

在技术驱动力上，美国凭借其雄厚的私人资本进行自主创新，我国依靠的是举国攻坚体制，单个企业创新研发投入较美国差距大；在生态构建的思路上，由于上中游的差距，我国当前产业发展采取的是自研芯片+开源模型+中间层连接的模式；在能源方面，我国在政府能源倾斜与企业协作上对接不高；最后，在规则话语权上，我国依靠场景标准反哺带来的话语权出海仍在渗透中，目前贡献率仍待提升。

面对美国人工智能产业纵向一体化趋势，中国人工智能企业需要在“封锁中创新”，在“压力下转型”，构建起我国人工智能产业的“非对称性竞争力”。

对我国企业来说，可以在技术路径、产业生态与制度协同三个维度建立突破体系。技术层面需以算法创新跨越硬件代差，放弃盲目追逐千亿参数通用模型，转向低参数高精度架构，通过数据蒸馏、稀疏训练等技术优化算力效能，并深耕工业、医疗等垂直场景构建“专用模型-行业知识库-终端硬件”轻闭环；产业生态层面须以开源中间层破解生态封锁，通过MIT协议开放核心代码（如DeepSeek-R1吸引全球开发者），主导农业AI、工业质检等垂直领域开源社区，同时构建“国产芯片（昇腾/寒武纪）-开源框架（MindSpore/飞桨）-行业代理”的协同网络，避免基础模型重复投入；制度协同层面要借国家战略放大创新势能，如主动适配政务云国产化替代浪潮，将产品纳入行业信创目录获取政策红利，并将矿山安全、新药研发等优势场景的技术规范转化为ISO国际标准，联合新兴市场建立AI伦理体系对抗美欧框架。通过这三条路径形成我国人工智能产业“场景定义标准-开源连接生态-政策构筑防线”的立体攻防体系，在美国科技企业全栈整合尚未固化之际开辟差异化赛道。

对于我国政府而言，在中美博弈下美国巨头采取产业一体化整合的背景下，需要采取措施构建起政策支持体系助力企业破局。

首先，要看到美国政府和美国科技企业并非等同，把握在产业纵向一体化进程里各巨头之间的竞争关系，利用这些竞争关系为不同科技巨头针对性设计政策，吸引其在中国建厂、投入技术与产品，以绕开美国政府的科技封锁；第二，利用好我国人工智能在应用上的优势，提供资金、基础设施等服务支持企业，做大做强应用化场景并推动其出海，争夺国际标准话语权；第三，在数据方面，公共数据资源在审核后经政府授权后给予企业调用，商业数据由政府制定所有权标准归属，推动其进一步商业化交易。

校对 | 詹蕴第 

排版 | 吴雨彤 

初审 | 覃筱靖 

终审 | 冯箫凝