AI算力公司怎么盈利的？AI算力公司赚钱，从来不是单靠卖芯片这一条路。有的靠硬通货芯片躺赚，有的把算力拆成“按需付费”的服务，还有的靠软件生态锁死客户。路子野着呢，核心是把“算力”这东西玩出不同花样。
硬件销售：
英伟达现在卖H100芯片，简直像在卖黄金，不对，比黄金还抢手。
这芯片是大模型训练的刚需，Meta一出手就订了35万颗，按一颗3万美元算，光这一笔订单就超百亿美元。字节跳动更是英伟达在亚洲的最大客户，通过海外渠道囤了不少货。
除了这种顶级芯片，算力公司还卖服务器整机，把芯片、主板这些攒好，卖给云厂商和大企业，利润比单卖芯片还高些，毕竟省了客户的组装功夫。
算力租赁：
不是所有公司都买得起几十万一颗的芯片，算力租赁就成了香饽饽。
亚马逊、谷歌这些云厂商，先大批采购H100搭成算力集群，再把算力拆成小块租出去，按小时或者按算力单位收费。
还有专门的算力租赁平台，搞“算力共享”，把企业闲置的算力收集起来，再转租给有需要的团队，赚中间的差价，这种模式轻资产，赚钱也挺灵活。
定制方案：
通用算力利润有限，给特定行业做定制方案，才是利润高地。
英特尔就给车企做自动驾驶的算力平台，不光提供芯片，还根据车企的算法需求优化硬件，连数据处理的软件接口都一并做好。车企用着顺手，不用自己再花大价钱研发适配，自然愿意付高价。医疗领域更夸张，有算力公司给医院做AI影像诊断的算力方案，把芯片性能优化到能快速处理3D医学影像，还对接医院的HIS系统，一套方案卖几十万很常见。
生态绑定：
真正厉害的算力公司，靠软件生态赚长久钱。
英伟达的CUDA平台就是例子，它是芯片的配套软件，工程师用它写AI算法特别顺手，上面有各种现成的模型和工具。你想啊，工程师们都爱用，换别的芯片就得重新改代码，成本太高，就算别家芯片参数差不多，企业也不愿换。英伟达靠CUDA收授权费，还推出付费的优化工具，比如能让H100性能再提20%的软件，企业为了提效，都愿意花钱买。谷歌也靠TPU芯片配套的TensorFlow框架，把很多AI开发者圈在自己的生态里，开发者用习惯了框架，自然优先买谷歌的算力服务，这才是最狠的赚钱方式。
AI算力公司的盈利逻辑，本质是看你能满足什么需求。卖芯片赚的是刚需的钱，租算力赚的是灵活的钱，做定制赚的是专业的钱，搞生态赚的是长久的钱。不管哪种路子，能帮客户解决“算力不够用、用不起”的问题，就能稳稳赚钱。
