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(来源:上游新闻)
日前,阿里巴巴宣布启动总金额800亿港元的新股配售,此举一度引发市场高度关注。阿里巴巴方面表示,此次配售所得款项净额100%将用于投资全栈AI能力,加强AI基础设施建设。
不只是阿里巴巴,包括腾讯、百度、字节跳动等巨头,在刚刚过去的二季度针对AI算力就已经“烧掉”总计超过1500亿元,这一数字目前仍在持续加码。
在这数额巨大的“烧钱竞赛”背后,看不见的回报也让行业心生焦虑。
不能掉队的“烧钱”大赛,AI大厂单季开支创新高
对于每个普通人来说,AI早已成为我们的生活搭子:手机里的AI助手、各类大幅提升工作效率的AI办公工具、休闲娱乐时间刷到的AI短剧等等,丰富的AI应用已经渗透到我们日常生活的每处细节。
在这些逐渐成熟的AI能力背后,是AI大厂们真金白银的全力投入。阿里巴巴二季度财报显示,其单季资本开支达到了676.8亿元,同比猛增75%;腾讯控股二季度资本开支飙升至527.8亿元,同比暴增176%;百度当季资本开支提升至113.9亿元,同比增长近2倍。字节跳动虽未上市,但据传其2026年AI基础设施开支可能达2000亿元,投入力度前所未有。
再来看看营收数据:阿里巴巴营收虽然增长9%,但归母净利润却同比下跌;百度营收同比减少4%,利润缩水,而腾讯则以10.31%的利润增速稳住了基本盘。
在这组投入和产出的数据对比背后,AI巨头们正在以前所未有的力度将现金流转化为服务器、GPU和数据中心。即便是持续的投入深不见底,任何一家巨头在这场“烧钱”竞赛中都不敢轻易掉队。
行业遭遇“阵痛期”,多数AI项目未实现可衡量财务回报
AI巨头们的阵痛,是当前整个AI行业商业化的缩影。
AI领域自由投资人刘伟峰在和记者交谈中表示,当前AI投入与回报的矛盾体现在三个方面:第一是高投入与低转化,“全球AI企业累计投入大概接近1.4万亿美元,总营收仅6130亿美元,近八成收益集中在AI芯片、高性能算力等领域,应用层企业普遍盈利困难”;第二是盈利周期漫长,就连Open AI最早也要到2030年才有望实现现金流转正,全球多数AI创业项目陷入“有热度无营收”的困境;第三是企业回报明显不足,MIT有份调查显示,有95%的企业AI试点项目未产生可衡量的财务回报,大量项目停留在概念验证阶段。
他说,“另外,技术落地时难以避免的模型幻觉、算力、数据以及组织能力、产业生态规则缺失等等,都是目前AI能力变现所面临的问题。”
这样的现状也引发专业机构的关注。IT领域研究与顾问咨询机构Gartner近期在报告中提出,当前,88%的中国企业已经跨过AI试点阶段,但绝大多数陷入“高投入、低回报、试点多、落地少”的困境,AI通用大模型无法适配企业专属业务场景是核心痛点,“仅有8%的企业从AI中获得可量化财务回报。”
Gartner甚至预警,到2027年底,超过40%的智能体项目将被取消。
技术能力与市场需求脱节明显,AI落地遭遇瓶颈
以上论断并非危言耸听。
个人用户端的体验更直接。随着AI智能体技术渗透,各大网络平台的AI客服成为普通用户和AI打交道最多的场景之一。重庆两江新区的王女士向记者吐槽,AI确实改变了我们的工作和生活,但AI发展还有很长的路要走,比如各大生活服务平台的AI客服大多数都形同虚设,“用文字交互,AI客服很难精准理解用户的实际需求;电话客服交互,也是你说东它回西,牛头不对马嘴,越用越来气。”
在类似的AI体验背后,技术能力与真实场景需求正在脱节,企业为追求“AI标签”而盲目部署,用户体验与实际效能却被持续忽视。
企业端的AI推进似乎也走到一个十字路口。
重庆一家物流公司的IT工程师赵先生在主导其公司的AI落地项目,近几个月的他越来越找不到方向,“巨头的大模型在降价,但企业部署的隐性成本不降反增,数据清洗、模型微调以及合规等问题是当前AI落地最大障碍。”
赵先生说,这样的现状体现在具体推进中让“人”和“钱”的问题更加突出,“管理层对于这些隐性成本的理解各有偏差、员工意见也有分歧,严格的考核监管给AI转型投入和成本支出增加了很多门槛,直接导致模型落地推进很不乐观。”
很多企业在AI落地中基本上都遇到类似情况,某知名汽车厂商IT部门的负责人告诉记者,“之前我们也买了很多算力,应用在工作流程中,处理通用问题完全没问题,一旦触及复杂的专业问题马上变笨。虽然针对AI有大笔投入,但并没达到预期效果。”
一边是巨头们千亿级的持续加码,一边是落地端迟迟看不到回报的迷茫,这让AI“烧钱”游戏规则也在悄悄发生变化。
从“烧钱换规模”转向“落地换回报”,AI急需突破各类应用场景痛点
目光再转移回资本市场。
同样是在“烧钱”,微软最新的财报交了一份漂亮答卷:2026财年Azure云服务年营收首次突破1000亿美元,同比增长了41%,第四季度增速更是加速至43%。在财报发布后,微软股价大涨15.5%,创下近15年来最大单日涨幅。
微软的逆势上涨背后,实现了从技术投入到商业变现的闭环,同时也让国内AI大厂看到了希望。
多家机构分析师认为,微软路径给AI市场最大的价值是带来心态的变化,“同样是大手笔的AI投入,微软的Azure以及商业化产品让投资者相信,AI‘烧钱’是可以看到回报的,AI投资能不能被市场接受,取决于它有没有转化为真实的收入增长。”
刘伟峰谈道,结合现状来看,如果AI落地速度赶不上烧钱的速度,后续很可能出现行业洗牌:一部分靠融资撑着的AI工具会消失,我们现在免费用的不少服务,未来也可能逐步转向付费模式。“对于几家AI巨头来说,现在谁能把AI的推理成本打下来,谁能把技术真正嵌进企业的日常流程里,谁获得回报的机会就越大。过去靠融资撑着的AI公司,现在必须拿出实打实的营收数据才能活下去。”
一个不争的事实是,我们正站在AI从“烧钱换规模”转向“落地换回报”的关键转折点。
当千亿级的投资持续砸下,AI巨头们必须向市场证明,他们不仅能做AI领域的“基建狂魔”,更能成为“变现能手”。真正解决应用场景痛点,让企业、让用户心甘情愿为AI带来的效率提升买单,这应该是通往AI投资回报最好的路径。
上游新闻记者 杨昕华