中國AI，越來越燒錢
奇帆商業
2026.11.11 14:55
· 來自江蘇
全文4448字
文 | 奇帆商業，編丨陸垚
11月9日，SpaceX一項預計投資240億美元的計畫浮出水面。按照公開聽證文件，這家公司準備在美國德州建造燃氣發電廠和超級計算中心。
計畫尚未獲批，但以航太業務聞名的科技公司，已經開始考慮自己解決算力設施的電力供應。
微軟、Google、亞馬遜和Meta持續增加AI資本開支。晶片、伺服器和資料中心之外，電力供應逐漸成為影響專案進度和建造成本的重要因素。
AI競爭的投入範圍，已從運算設備延伸到能源基礎設施。
中國互聯網大廠也同樣在擴大投資。阿里、騰訊和百度持續採購晶片、擴建算力設施，AI業務收入也在成長。先進晶片供應受限、模型服務競爭激烈，加上部分成熟業務成長放緩，中國企業承擔與美國科技公司不同的經營壓力。
越來越多的資金流向AI，財務報表開始呈現另一面：業務收入的成長，未必跟得上投資的速度。
01 2080億元，花在哪裡
9月17日，研究機構榮鼎集團發布了一份關於中國AI融資的報告。研究涵蓋13家企業，包括阿里、騰訊、百度、華為、電信業者、模型公司及獨立資料中心業者。報告估算，這些企業2026年的AI基礎設施資本支出將達到9,320億元，年增103%；2027年可能超過1.2兆元。
中國AI基礎設施投資規模仍只有美國的15%至20%，但資金壓力已經出現在網路大廠的財務報表中。榮鼎集團統計，2026年上半年，阿里、騰訊及百度合計資本開支達2,080億元，同期合計自由現金流為負160億元。
三家大廠半年投入超過2,000億元，經營活動產生的現金已不足以涵蓋同期資本性投資。 這些資本開支並非全部用於AI，自由現金流轉負也不代表企業虧損。真正值得分析的是，持續擴大的基礎設施投資，開始改變網路公司的資金使用方式。
阿里的財報提供了一個具體例子。
2026年第二季度，阿里經營活動現金流淨額為229.45億元，年增11%；用於購置物業及設備的現金支出約676.60億元，自由現金流淨流出446.70億元，上年同期淨流出188.15億元。
阿里雲的經營表現並不差。同一季度，AI相關產品收入連續第十二個季度實現三位數年增，雲分部調整後EBITA利潤率達12%。截至6月底，阿里持有現金及其他流動投資4,745.05億元，資金儲備仍充足。
圖源：阿里巴巴官方：2026年6月季度業績
阿里眼下不缺繼續投資AI的錢，真正的壓力來自投資速度和收入兌現速度的差距。
採購晶片、伺服器和網路設備需要事先支付資金，客戶使用雲端服務產生的收入卻在之後逐步實現。阿里還要承擔資料中心的電力、維護及設備折舊成本。算力需求成長能推動收入，新增設備能否充分使用，決定投資回報。
一座資料中心建成，並不等於相應的算力已經售出。企業需要持續取得客戶訂單，才能提高設備利用率，攤薄固定成本。阿里雲的AI業務成長很快，但營收成長還沒有讓集團自由現金流同步改善。
騰訊的資金佔用呈現出另一種形式。榮鼎集團引述騰訊揭露的資訊稱，2026年第二季度，騰訊約510億元AI相關預付款計入經營現金流，當季資本開支約590億元。
預付款與資本開支屬於不同會計項目，無法直接相加。它們共同反映出一個採購特點：為了鎖定先進晶片和運算資源，企業可能在設備交付、資產確認之前就支付大筆資金。
算力競爭不僅比誰有能力採購晶片，還比誰能提前拿出資金、承受交付週期，並把採購資源轉化為實際業務。 採購規模越大，設備利用率和後續市場需求的重要性也越高。
百度的處境更為複雜。 2026年第二季度，百度AI驅動業務營收125億元，年增25%；AI雲端基礎設施營收73億元，年增50%。傳統網路行銷業務仍在下滑，基礎模式、雲端運算和自動駕駛卻需要持續投入。
阿里可以依靠電商，騰訊擁有遊戲和廣告業務，百度則需要在搜尋廣告成長承壓的情況下，繼續為新業務提供資金。 AI雲端營收成長較快，但尚不足以證明新業務已完全填補傳統業務的變化。
同樣是投資AI，阿里需要提高資本使用效率，騰訊需要平衡大規模採購與業務需求，百度還要面對成熟業務現金創造能力的變化。
三家公司都在加大投入，卻不站在同一條起跑線上。
02 模型漲價，也未必賺得更多
中國大模型市場的商業化已經出現變化。
模型廠商曾透過低價API、開源模型和免費應用程式爭奪開發者。企業客戶可以在不同模型之間切換，也能夠自行部署開源模型，價格成為影響採購的重要因素。
2026年，部分模型廠商開始提高API價格。榮鼎集團報告提到，DeepSeek也在8月調整定價，並引入了更高的尖峰時段價格。持續降價雖然有利於擴大呼叫量，卻會壓縮服務商的收入空間，尤其是在算力資源依然昂貴的情況下。
漲價並沒有立即解決獲利問題。
榮鼎集團統計，智譜和MiniMax的整體毛利率分別從2025年的約41%和25%，下降至2026年上半年的約26%和18%。兩家公司業務結構不同，不能將毛利率下降全部歸因於模型定價，但收入成長與獲利能力之間的差距已經顯現。
圖源：榮鼎集團報告「Problems with eventual profitability」章節
企業專案通常能夠提供更高的單位收入，卻需要銷售、交付和客製化支持，市場擴張速度也受到限制。開放平台更容易觸達大量開發者，呼叫規模可以快速成長，客戶對價格更敏感。
模型公司正在面對一道不容易的選擇題：高毛利業務未必容易做大，規模成長更快的API業務又未必能帶來同樣高的利潤。
MiniMax也在調整客戶結構。榮鼎集團引用的數據顯示，其企業客戶相關年度經常性收入佔比，從2025年8月的約30%提高至2026年8月的約80%。企業客戶佔比提高，通常有利於建立更穩定的付費關係，但產品部署、算力租賃和研發投入也會增加營運成本。
模型推理還有持續消耗計算資源的特點。使用者提出一次問題，系統就需要完成一次計算。複雜任務涉及更長上下文、多輪推理以及工具調用，單次任務可能需要消耗更多算力。
模型最佳化能夠降低單位計算成本，新的應用形態又不斷增加計算需求。企業客戶購買的不只是Token，而是模型能否穩定完成任務、減少人工投入。廠商需要證明的，是客戶願意為完成一項任務支付多少錢，而不只是模型能夠產生多少Token。
消費級AI應用的帳更難算。
榮鼎集團報告提到，阿里2026年第二季新劃分的AI應用業務實現約30億元收入，調整後EBITA虧損約140億元。這一業務分部的範圍和成本分攤不能簡單等同於單一AI助理的經營結果，但收入與虧損之間的差距值得關注。
免費AI助理能夠迅速獲得用戶，也需要持續承擔推理和產品營運成本。訂閱、廣告、電商佣金和企業服務都可能成為收入來源，用戶規模能否轉化為穩定付費，仍有待更多營運數據驗證。
阿里雲、百度智慧雲擁有向企業銷售算力和模型服務的通路，消費級AI助理則需要建立另一套收費邏輯。擁有大量活躍用戶，尚不足以說明業務已經能夠獨立獲利。
中國AI已經開始從爭奪模型效能、開發者和使用者規模，進入爭奪客戶付費能力的階段。
03 誰能把AI養下去
資本市場正在為中國AI提供越來越多的資金。
榮鼎集團統計，2026年前八個月，智譜、MiniMax、DeepSeek和月之暗面等主要模型公司透過私募融資、上市及定向增發等管道獲得的資金，合計達到1790億元。 2025年，這些公司的私募股權和創投融資規模約為90億元，兩組數據的融資管道範圍並不完全相同。
大廠也開始調整資金安排。榮鼎集團研究指出，部分網路公司減少股票回購、出售短期投資資產，並增加借款，為AI基礎設施投資騰出資金。位元組跳動則在9月獲得一筆296億美元的銀團貸款，據路透社報道，大部分資金預計將用於AI相關項目。
AI競爭正從企業內部的研發預算，延伸到銀行貸款、股票市場和長期資產融資。 技術能力決定企業需要投入多少資金，而融資能力則影響它能否持續投入。
中國AI公司的資金結構與美國科技巨頭有明顯差異。美國大型科技公司更廣泛地使用債券市場融資，中國企業則更依賴營運現金流量、股權融資和銀行貸款。融資管道不同，企業承擔的風險也不一樣。
大型網路公司擁有成熟業務和資產負債表，可以透過營運收入、貸款及其他融資安排來支持長期投資。獨立模型公司更依賴股權市場，資料中心營運商則需要藉助銀行貸款、資產證券化、房地產投資信託基金和融資租賃。
真正拉開差距的，可能是投資回收週期。
雲端廠商採購GPU之後，需要透過客戶呼叫和算力租賃逐步收回成本。模型公司持續支付研發與推理費用，收入成長卻未必能迅速涵蓋支出。資料中心業者則需要在設備折舊和融資期間內，維持足夠高的出租率。
AI基礎建設是一門需要提前支付大量資金、再用未來收入慢慢回本的生意。 設備採購完成時，企業承擔的財務風險已形成；顧客需求能否持續成長，還需要時間檢驗。
資料中心產業已經出現相關風險。
榮鼎集團引述中國資訊通信研究院的數據稱，2026年上半年，中國新增算力中心專案中，54.3%涉及融資租賃。融資租賃降低了企業一次性採購設備的資金門檻，也讓部分業者能夠透過槓桿擴大算力規模。
報告也提到，四川斌際科技透過售後回租等方式融資採購GPU，企業破產後，15家持牌租賃公司受到直接損失。
此案例涉及具體企業的融資和經營問題，不能代表整個算力租賃行業，卻暴露出重資產擴張的一種風險：設備採購依賴融資，未來收入又取決於市場需求。一旦GPU價格、出租率或客戶訂單出現變化，償債壓力可能會迅速上升。
算力資產並不等於穩定現金流。伺服器可以買到，長期客戶卻不能靠融資直接買來。
大型網路公司的優勢正在這裡反映出來。阿里擁有電商業務，騰訊有遊戲和廣告收入，百度仍有搜尋業務。即使AI專案尚未收回投資，成熟業務仍能在一定程度上分擔資金壓力。
獨立模型公司沒有同等規模的成熟業務。融資可以幫助它們擴大研發團隊、採購算力和爭取客戶，卻不能無限期地取代經營收入。資本市場願意支付多高的估值，以及企業能維持多快的收入成長，都會影響下一輪融資。
對於擁有長期合約的資料中心營運商，穩定客戶需求可以降低投資風險。依賴短期算力租賃、負債率較高的企業，則更容易受到設備價格和市場需求變化的影響。
中國AI產業仍有成長空間。企業應用、智能體、國產晶片和推理優化，都可能改變未來的算力需求和服務成本。產業規模擴大，並不保證所有參與者都能獲得相同的回報。
模型做得出來，只是參與競爭的第一步。能否持續支付研發和算力成本，能否把客戶留下來，並在設備更新前收回投資，才決定一家公司能夠走多遠。
中國AI越來越燒錢。資金充足的企業可以爭取更長的報酬週期，依賴外部融資的公司則需要更快證明商業價值。在下一輪競爭中，模型能力仍然很重要，企業能夠承受多久、客戶願意支付多少，也將逐漸決定各自的位置。
敬原創，有鈦度，得讚賞
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