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【中国金融案例中心    编译：谢彬彬、齐稚平】

随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，全球AI产业已形成由少数大型科技企业主导的格局。2026年2月，国际清算银行（BIS）发布第122号公报《全球人工智能供应链中的巨头》（Global giants in the AI supply chain），深入剖析了这些全球AI巨头在供应链中的角色演变、市场布局及其对宏观经济和政策制定的影响，并就AI产业的长期发展与监管框架提出了相关的政策启示。

全球AI巨头的地理分布与市场地位

当前，全球最具影响力的AI企业主要集中在美国、中国（大陆地区）、中国台湾、韩国和荷兰。其中，美国占据了主导地位：在全球市值20的AI企业中，前七家均为在美国上市的公司，包括英伟达（Nvidia）、苹果（Apple）、谷歌母公司Alphabet、微软（Microsoft）、亚马逊（Amazon）、Meta和特斯拉（Tesla）。这七家企业的总市值超过紧随其后的13家企业之和的两倍。

美国、中国（大陆地区）的头部AI企业（如英伟达、微软、阿里巴巴、字节跳动）为全栈布局，其业务范围涵盖了AI供应链的五个层级，兼具 "对外提供产品/服务" 和 "内部搭建能力" 双重角色；中国台湾、韩国、荷兰的头部企业（如台积电、ASML、SK 海力士）则聚焦细分领域，仅提供算力环节的核心输入，未延伸至基建、模型、应用层。

值得注意的是，部分美国私营AI企业（如OpenAI、Anthropic）在模型研发方面处于前沿，但其尚未大规模自建计算与云基础设施，主要通过合作与投资方式获取资源。这种"轻资产"模式使其在短期内依赖外部生态，但也保留了快速迭代的灵活性。

AI供应链的五层结构与巨头的垂直整合

AI并非单一市场产物，而是由计算能力、基础设施、数据工具、基础模型、应用程序五个相互关联的层级构成的供应链系统。报告显示，领先的AI巨头正不断向多个层级扩展业务边界。以美国七大巨头为例，它们在2000年代初平均仅参与两个供应链层级，而截至2024年，每家企业已活跃于三至四个层级，部分甚至覆盖全部五层。这种"范围经济"使企业能够通过内部协同降低单位成本，提升效率，并增强对市场节奏的控制力。

例如，英伟达不仅提供GPU芯片（计算层），还通过CUDA生态构建开发者工具（数据工具层），并与云厂商合作推动模型训练（基础设施层）；微软则从操作系统和应用软件出发，逐步向上游延伸至Azure云平台、自研AI模型（如Phi系列）乃至定制化芯片（Maia）。类似地，阿里巴巴提出"全栈AI"战略，整合通义千问大模型、含光800推理芯片与阿里云基础设施，形成闭环生态。

此外，并购活动成为巨头拓展供应链的重要手段。数据显示，自2017年以来，美国上市AI巨头在AI相关领域的交易占比显著上升，尤其在模型层和应用层分别占全部交易的70%和33%。这表明企业正加速通过资本运作补齐短板或巩固优势。

宏观经济影响：从资本市场到实体经济

全球AI巨头的影响力已超越企业个体层面，深刻嵌入各国宏观经济结构之中。在资本市场方面，这些企业在主要经济体中的市值占比持续攀升。截至2025年底，在美国、中国台湾、韩国和荷兰，全球排名前20的AI上市公司合计占当地股市总市值的30%~40%，显示出其对投资者信心和市场估值的核心作用。在实体经济维度，AI巨头的资本支出和营收贡献也日益凸显。2024年，韩国AI巨头占全国总资本支出的26%，美国为21%，荷兰和中国（大陆地区）分别为4%和1%。同期，其收入占比也达到两位数水平（韩国12%、美国11%）。这意味着AI投资已成为驱动总需求、生产率增长和结构性转型的关键力量。

业务范围上，近20年来，美国与中国AI巨头持续扩展供应链布局。美国上市AI企业平均运营的供应链层级从2000年的2层增加至了2020至2024年的3~4层，部分头部企业实现了5层全覆盖。阿里、腾讯等中国AI巨头则加速了跨境布局，在海外建设数据中心，提升全球供应链参与度。

资本市场方面，美国上市 AI 巨头已成为AI领域投融资交易的核心参与者。2017年后，美国AI相关交易占美国巨头总交易的比例大幅提升，且布局覆盖更多AI细分市场。2024年，美国AI巨头交易占比在AI模型领域达70%、应用程序领域达33%、数据工具领域达30%、基础设施领域达32%、计算能力领域达15%。

此外，更深远的影响在于，这些企业正在塑造技术创新的方向、设定行业标准，并决定其他市场主体获取关键资源（如算力、数据、模型接口）的条件。少数企业的战略选择可能引发系统性风险，尤其是在高度依赖特定平台或技术路径的情况下。

政策挑战与未来展望

面对AI巨头日益增强的市场集中度，各国政府开始反思如何平衡创新激励与市场竞争之间的关系。一方面，垂直整合有助于降低成本、提高效率；另一方面，过度控制互补性投入品可能阻碍新进入者，抑制长期创新活力。

为此，报告提出了几点政策措施建议：

• 保障核心资源的公平可及：确保中小企业和研究机构能合理获得算力、数据和模型资源；
• 建立AI领域互操作标准和多云策略：防止锁定效应，促进生态系统多样性；
• 强化竞争政策审查：针对大型平台的并购行为进行动态评估，防范垄断倾向；
• 加强宏观金融监管：监测AI产业链中的系统性依赖关系，识别潜在尾部风险。

同时，不同规模的经济体可根据自身比较优势制定差异化战略。小型国家未必需要打造"全栈型"AI巨头，而可在特定细分领域（如垂直行业应用、专业数据服务、边缘计算设备等）建立竞争力。欧盟、英国、韩国等地已推出"主权AI"计划，旨在减少对外部技术的依赖，提升本土韧性。

报告总结道，人工智能正处于从技术突破走向广泛落地的关键阶段，全球AI巨头作为这一进程的核心推动者，其发展战略将深刻影响未来十年的全球经济格局。唯有在鼓励创新的同时维护市场的可竞争性与系统的韧性，才能实现AI红利的普惠共享。政策制定者需以前瞻性视野引导产业发展，避免陷入"赢家通吃"的陷阱，共同构建一个开放、包容且可持续的全球AI生态体系。

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本文系未央网专栏作者发表，属作者个人观点，不代表网站观点，未经许可严禁转载，违者必究！首图来自图虫创意。

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