AI 产业链监控仪表盘

◎

信号灯总览多米诺链条 11 传感器 — 沿"需求→宏观→供给→资金"四组排列

链条逻辑: 需求端(A)证伪 → 信用利率(B)收紧 → 供给端(C)过剩显形 → 资金端(D)踩踏。任何一组转红都可能沿链条向下传导。

①

需求与收入验证模型层 ARR — 全链条的最终买单方 (对应 A1/A1b/A2)

A1 OpenAI ARRA1b AnthropicA2 IPO拱顶石

看什么: AI 收入能否追上算力投入。Sequoia 缺口 = 系统成本 − AI收入, 缺口扩大 = 泡沫增厚; ARR 加速 = 需求验证。循环融资(卖方出资买自家产品)是需求真实性的反向信号。

OpenAI / Anthropic ARR年化收入 $B — 悬停单点可见新闻出处

口径注意: 媒体报道的 run-rate (B级信源), 非审计数字; 不同报道口径(合同ARR/月化收入×12)存在差异, 阈值判断以趋势为主。

五大云 AI 收入季度, $B (估算口径)

财报电话会/新闻估算 — 各家不单独披露AI收入, 数值为近似; 用于观察斜率而非绝对值。

Sequoia 收入缺口 (三口径)$B — 系统成本 − AI收入

三口径: ①NVDA营收×0.92×2(Sequoia原文法, 投入覆盖全球但收入仅闭源两家→偏高) / ②五大云CapEx−闭源ARR(投入收入不同范围) / ③五大云CapEx−五大云AI收入(投入产出同主体, 最自洽)。口径注意: 云AI收入为各家管理层电话会披露的**年化运行率**直接合计; CapEx为SEC现金口径TTM。对齐方式: 统一到日历季度网格, 不定期披露值(ARR/云AI收入)取 as-of 最后已知值, 不做插值外推。详见 report/Sequoia缺口三种口径。

投入 / 收入倍数倍 — 缺口的相对视角, 越低越接近打平

为什么要看倍数: 绝对缺口($B)会随投入规模一起放大, 即使收入增速已远快于投入也仍显"扩大"; 倍数 = CapEx_TTM ÷ AI收入, 直接反映追赶速度。当前两条线均在快速下行 = 收入端增速显著高于投入端 → 缺口相对收敛。倍数→1 即投入产出打平。

循环融资事件流NVIDIA→OpenAI/CoreWeave 等 — 新闻提取

新闻正则提取的金额混杂多种口径(投资额/贷款/compute承诺), 不构成时序 — 按事件逐条核读, 点击标题可检索原文。

事件流与数据溯源台账CapEx / ARR 相关新闻 + 上方每张图每个数据点的出处 — 按日期降序, 前瞻日历置顶

为什么有这一块: 图上任何一个点都应能追到出处。每张卡片给出日期 · 信源等级 · 原文表述 · 它喂了哪张图, 有一手链接的可直接点开核验。等级: A 公司官方(自家新闻稿/CFO直接表述) · B 权威媒体转述 · C 第三方估算。浅黄底为尚未发生的前瞻日历。

①b 中国侧 — 人民币圈的同一问题国内无 ARR 披露文化 → 用 tokens×挂牌价 + 财报/中标/合同多口径拼图 (研究: cnarr/)

看什么: tokens 是国内最硬的高频公开数, 乘以挂牌价得"理论年化API收入"(上限代理, 看斜率不看绝对值); 上市公司 AI 收入(金山云/商汤/讯飞)是真值锚; 中标月报是 B 端前瞻; 算力租赁合同是供给侧回声。

大模型 tokens 日调用量万亿tokens/日 — 对数轴, 官方发布会口径

口径注意: 各家披露节奏不规则(发布会官宣); 文心为"调用次数"口径不在此图。tokens 暴涨 ≠ 收入等比增长 (价格战+免费额度)。

中国 AI 货币化代理亿元/年 — 理论年化API收入 vs 上市公司AI收入锚

理论年化 = tokens×主力模型挂牌价×365(未计折扣/免费/私有化, 上限代理); 实线=代理, 虚点=财报真值锚。中美对照: 曲线斜率像 ARR, 绝对值口径不可比。

中国云 AI/智能云收入亿元/季 (华为云/运营商为年·半年频)

阿里云为整体云收入(AI三位数增长表述见悬停注); 金山云 AI 收入为直接披露的真值。

大模型中标月报 + 算力租赁合同亿元/月 + 事件流

中标月报=第三方统计的政企大模型项目披露金额(B级, 前瞻B端需求); 事件流=A股算力服务合同公告(A级)。

②

算力运营与资本开支 L5/L6 超大厂 — CapEx 是全链条的资金水源 (对应 D1)

D1 折旧游戏

看什么: 五大云 CapEx 决定上游所有环节的订单; FCF/净利 < 0 = "折旧游戏"(账面盈利但现金流出) — ORCL 是当前唯一样本。GPU利用率代理 = NVDA数据中心收入 ÷ 五大云CapEx, 下降 = 买来的卡产出变差。

五大云 CapEx TTM$B

各家财季截止日不同 (AMZN 数据滞后一季, 见图末点)。

NVIDIA 营收 vs CapEx (TTM)$B — 卖铲人轻资本

自由现金流 FCF TTM (美国)$B — FCF = 经营现金流 − CapEx

口径: FCF = 经营现金流TTM − 毛CapEx TTM (SEC XBRL, 各家统一口径)。公司官方FCF多用净CapEx(扣资产出售/激励回款), 故本图数值可能略低于官方披露 — 如AMZN 2026Q1本图-2.5B vs 官方+1.2B(同比-95%)。看拐点与趋势, 绝对值以官方为准。ORCL长期为负系其AI基建激进扩张。

FCF / 净利润比率<0 = 折旧虚增利润 (D1 传感器)

ORCL 折旧游戏拆解OCF vs CapEx TTM, $B — 缺口即负FCF

GPU 利用率代理NVDA数据中心收入 ÷ 五大云CapEx, %

粗代理: 分子分母都是TTM。趋势下行 = 单位CapEx产出的算力收入变差 (搁浅风险)。

③

融资与信用五大云发债路径 × 信用利差环境 (对应 B1)

B1 HY OAS

看什么: CapEx 超出 OCF 的部分靠发债 — 债务余额↑ + 发债利率↑ + 信用利差走阔 三者同时出现 = 融资端收紧, 上游订单的资金链风险。市场已对 ORCL 定价了循环融资风险 (票息显著高于同行)。

五大云债务余额$B — 4家为长期债务, ORCL为总债务(口径见注)

口径: MSFT/GOOGL/AMZN/META = LongTermDebt (XBRL); ORCL 仅披露 total_debt, 系列间不完全可比。

债务到期结构 (最新季)$B — Y1~Y5+ 堆叠

新发债券票面利率% × 到期年份 — 321档散点

同一到期年份的票息差 = 市场给出的信用溢价差。

AMZN 发债 / 还债流量季度, $B

信用利差: IG OAS / HY OAS% — 虚线为 B1 阈值 (3.0黄 / 3.5橙 / 4.0红)

公司债收益率: AAA / BAA vs 10Y%

④

硬件供给与产能 L9-L13 上游 — 价格·订单·库存·产能四类信号 (对应 C1/C3/GPU)

C1 搁浅C3 内存GPU 租赁价

看什么: GPU租赁价是供需最快的温度计 (老代过剩/新代紧俏要分开看); backlog与库存是订单周期的领先指标 — backlog下降或库存陡增 = 拐点; 存储涨价收窄→转负 = C3 传感器触发路径。

GPU 现货租赁价USD/hr — 周采样, H100 加粗

H100(Hopper) 跌价包含代际贬值 (Blackwell 上市), 不等于全面过剩; 对照 B200 价格判断。

半导体设备商营收 TTM$B

ASML 为年报口径 (更新至最近年末), 其余为季度TTM。

设备 / 电力 Backlog$B — RPO 口径

各家披露节奏不同, 以各线末点日期为准 (ETN 已停更, 见数据源页)。

芯片商库存$B — NVDA / MU (库存周期)

库存陡增而营收增速放缓 = 被动累库 (过剩前兆); MU库存是存储周期经典指标。

设备商库存$B — AMAT/LAM/KLA/TER

存储价格季度环比% QoQ — DRAM/HBM/NAND (研报口径)

C3 路径: 涨幅收窄 → 转负(=红灯)。此为研报预测口径, 与现货价存在差异。

存储双雄季度营收万亿KRW — HBM 景气代理 (C3)

中国卡脖子环节资本开支亿元/季 — 国产替代扩产强度

产能规划路线图厂址 / 时间节点 / 爬坡 / 瓶颈 / 供需缺口

⑤

盈利能力与价格信号毛利率 = 定价权; 通胀指数 = 结构性再分配

看什么: 毛利率拐头向下 = 降价压力传导。NVDA 从 74% 回落才是全面过剩信号; 光模块毛利率上行 = AI硬件通胀仍在。GPU租赁价 vs 电力CPI 的分化 = 技术迭代贬值 vs 物理瓶颈涨价。

美国 AI 硬件毛利率 TTM% — 毛利÷营收联表计算

覆盖说明: 仅 NVDA/AMAT/LAM 同时有毛利与营收TTM; MU/AVGO 缺营收系列, 其毛利额见右图。

毛利额 TTM (美国)$B — 含 MU/AVGO

MU 毛利额的锯齿即存储周期; 本轮上行由 HBM 驱动。

中国 AI 硬件毛利率% — 季度 (关键8家)

AI 硬件通胀对照指数化=100 — H100租赁价 vs 美国电力CPI

同轴指数化对比 (各自起点=100): GPU 贬值 = 代际迭代; 电力涨价 = 物理瓶颈 — 结构性再分配而非全面通胀。

⑥

宏观与市场结构利率环境 × 指数集中度 (对应 B2/D2)

B2 10Y利率D2 Mag7权重

看什么: 10Y 破 5% = 高估值AI股先杀估值 (B2红线); Mag7 权重破 40% 后逆转 = 被动资金踩踏 (D2红线)。两者是泡沫破裂的宏观扳机。

美债利率族% — 10Y/2Y/通胀预期/联邦基金 (虚线为 B2 阈值)

Mag7 占标普500权重% — 虚线为 D2 阈值 (35橙/40红)

历史点为手工整理种子 (稀疏), 最新点为市值计算; 精度±1pp。

⑦

中国侧 — 估值 / 杠杆 / 拥挤度窄幅估值顶 + 杠杆顶, 非全市场泡沫 (对应 D4)

D4 寒武纪PE

看什么: AI标的远期PE vs 沪深300 的剪刀差 = 估值顶的宽度; 两融余额骤降是 D4 转红信号; 成交占比分位是拥挤度 — 三者共振向下才是系统性信号。

A股 AI 标的远期 PEWind一致预期 EST_PE_Y1 — >500 截断

远期PE>500 截断为空 (亏损转盈利期 EPS 极小无参考意义)。

AI 标的两融余额亿元 — 余额前8只

通信+电子成交占比% — 全A占比 + MA20 (2019至今)

中国 AI 标的 FCF亿元/季 — 经营现金流−购建固定资产

寒武纪 FCF 转正主要靠预收/融资节奏, 关注持续性。

⑧

理论市值三法并行 · 假设可调实时重算 · 每个数字可溯源 — 也可在下方图谱点击任意公司直达

法① 远期利润折现 = FY3一致预期净利 × 成熟期PE ÷ (1+r)²; 法② 相对估值 = FY1净利 × 同环节可比forward PE中位数; 法③ 分析师目标价 × 总股本; 未上市 = ARR × EV/ARR。三法分歧本身就是信息: 收敛=市场定价充分, 发散=定价取决于你信哪个假设。A股=万得一致预期(WDS) / 海外=Yahoo分析师 / 模型输出非投资建议。

↑ 选择一只标的, 或在下方产业链图谱中点击公司名

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产业链图谱 13层框架 · 上游→下游 · 涨跌幅 + 景气度/估值/拥挤多维刻画 · 点击公司名看理论市值

分层原则 (Serenity): 先排层级再排公司 — 稀缺溢价在 HBM(P1)/CoWoS(P2)/电力(P3), 不在GPU。每层横向对比: 涨跌幅(动量) + 景气度(毛利环比/扩产/杠杆资金/动量合成, 0-100) + 估值分位/拥挤分位(风险)。

仅高相关标的景气度: 动量+毛利环比+扩产+杠杆资金合成 (0-100, 覆盖率见各环节)

※

数据源状态来源 · 等级 · 频率 · 新鲜度 · 抓取健康

信源等级: A = 官方一手 (交易所/监管/官方API) · B = 媒体报道/新闻正则 (方向可用, 数值需交叉验证) · C = 手工整理/研报估算 (口径注意)。图卡右上角徽章与此对应。