文章只提了海力士天价奖金，但没展开制度本身——2025年9月海力士与工会签署十年协议，将年度营业利润的10%固定为全员奖金池，取消此前奖金不超过基本工资1000%的上限，覆盖保安、前台等所有正式员工。支付采用8:1:1结构：80%当年发，20%分两年递延并给10%年息，员工还可将最高50%兑换成股票。2025年实际发人均约65万人民币，分析师预计2026年达320万、2027年超600万。这套机制把员工从成本项变成了利润合伙人，已导致约200名三星员工跳槽海力士。

文章反复提到HBM但没有解释它为什么值钱。HBM（高带宽内存）本质是把多层DRAM垂直堆叠、用硅通孔打通，让GPU不用等数据。普通DDR5带宽约50GB/s，HBM3E单栈达1.2TB/s，最新HBM4已飙升至2.8TB/s以上。2026年HBM市场规模达546亿美元，同比增58%，全球供需缺口仍有50-60%，产能排到2027年后。SK海力士以57%的HBM市场份额遥遥领先，毛利率高达63%，是传统DRAM的2-3倍。一台AI服务器的HBM需求量是传统服务器的8-10倍，这才是海力士“暴利”的技术根源。

文章点出AI财富结构失衡，但没有给出量化证据。IMF模型估算显示，AI时代工资差距可能小幅收窄，但财富基尼系数预计上升约13.67个百分点。2026年1-4月中国数据印证了这一趋势：半导体电子专用材料制造利润飙升601.7%，光纤制造增长347.6%；同期汽车利润下降16.8%，电气机械下降11.4%。斯坦福研究还发现，GPT类工具普及后，22-25岁年轻人在高AI暴露职业中的就业相对下降了约16%。效率提升创造的财富，正加速流向算力源头的资本和技术拥有者。

文章提到英伟达的暴利但未深究其可持续性。截至2026年5月，英伟达市值突破5.36万亿美元，但预期市盈率仅26倍，远低于科技七巨头平均49倍——因为业绩高增长填平了估值坑。真正风险在于三个层面：客户集中度过高，前三大直接客户贡献Q1总收入的54%；自研芯片（谷歌TPU、微软Maia、亚马逊Trainium）持续逼近；以及能源约束——算力工厂耗电极大，能源基建周期远长于芯片产能。拐点信号是云大厂是否削减采购转向自研、AMD MI450能否在推理性能上接近英伟达90%水平。

文章末尾留下一个开放问题但没有展开。真正值得追问的是：如果AI财富以历史上最快速度通过买房固化为核心地段资产，那么当AI进入第二阶段（技术向下渗透、普惠化来临时），这些“砖头”持有者将如何参与下一轮再分配？是继续享受新一轮技术红利（因为地段离算力中心近），还是被新一代算法颠覆挤出？从韩国市场看，海力士园区周边的楼花和二手房已经形成一套基于“B2B奖金发放日历”的流动性市场。这提示一个更深的命题：算力中心周边房地产，是否会成为AI时代的新型“基础设施资产”，固化阶层而非普惠大众？