9月2日，据《南华早报》报道，瑞银中国互联网研究主管方锦聪表示，未来两到三年，随着AI算力供给瓶颈逐步缓解，产业定价权有望从芯片和基础设施等上游环节流向互联网平台。
方锦聪认为，这本质上是一个产业周期问题。当前AI算力仍然供不应求，芯片、服务器和数据中心等上游企业因此占据了较大部分利润。随着产能限制减弱，稀缺算力带来的溢价可能下降，掌握用户、数据和分发渠道的互联网平台，届时可能获得更大比例的AI利润。
但在利润结构转变之前，短期内国内互联网巨头仍需面临高额投入带来的压力。方锦聪称，大型科技公司的AI投资规模已经相当于其一年至一年半的年度现金流。
在他看来，这笔投入既是为了争夺AI创造的新市场，也是在避免下一轮技术变革中掉队。通过发展云服务并将AI融入现有业务，大型科技公司已经能看到相应成果。即使AI最终未能达到预期，付出的代价大致也只是一年的利润，却能保住继续参与竞争的资格。
腾讯今年第二季度资本开支达到528亿元，同比增长176%，自由现金流首次录得负138亿元。腾讯披露，当季包含了大额AI算力采购预付款，如果剔除这部分支出，自由现金流仍为正376亿元。
阿里巴巴同期资本开支达到676.78亿元，同比增长75%。自由现金流净流出446.7亿元，而去年同期净流出188.15亿元。阿里将现金流下降主要归因于云基础设施支出增加，并表示资本开支增长还受到AI Agent算力需求和芯片价格上涨影响。
与此同时，AI带来的收入渐显。第二季度，阿里AI云与计算服务收入达到484.37亿元，同比增长45%；其中AI相关产品收入为123.76亿元，连续第12个季度实现三位数同比增长。该板块经调整EBITA达到56.28亿元，同比增长133%。
不过，阿里的AI收益还没有覆盖所有环节，本季度阿里继续加大AI能力投入，千问App相关推理成本也在上升，AI实验室与应用板块的经调整经营亏损达到138.61亿元。
阿里巴巴2026年6月季度各业务板块经调整EBITA阿里巴巴财报
腾讯同样表示，AI广告推荐模型和自动投放工具已经开始推动营销服务增长，AI相关需求也带动了云服务收入，但新AI产品仍对短期利润形成拖累。
除了收入和利润转化速度，成本也是决定竞争格局的重要变量。瑞银证券中国互联网行业分析师熊玮7月在媒体分享会上表示，与美国同行相比，中国云厂商的资本开支节奏更加稳健，也更重视投入产出比和长期可持续性。
根据公开资料和专家调研估算，中国头部模型的训练成本约为美国领先模型的十分之一，API平均价格约为海外可比模型的10%至20%。
更何况，这种低价并非在依靠补贴或亏损来换市场。熊玮称，国内模型开发商没有为了推广持续烧钱，而是通过技术创新改善盈利能力。即使模型使用量快速增长，企业仍在不断优化训练和推理效率，API业务也能维持20%至40%的毛利率。
熊玮将该优势归因于模型架构、工程调度以及基础设施成本三重维度。如混合专家模型每次推理通常只激活个位数到10%的参数，低于美国同行的15%至30%；头部厂商还可通过算法调度将GPU推理利用率提高至70%以上，高于约50%的行业平均水准。相对较低的电力和数据中心运维成本，也进一步压低了模型运行费用。
也正因为这些优势，国内厂商的竞争力并不完全取决于资本开支规模。瑞银估算，中国科技公司的AI相关总投入约为美国同行的七分之一。熊玮则认为，中国模型性能持续逼近全球前沿，结构性成本优势正成为其参与全球竞争的重要差异化因素。
8月20日，在阿里巴巴截至6月30日的季度财报电话会上，阿里巴巴CEO吴泳铭也表示，按照当前平均毛利率测算，AI算力资本开支的回收周期约为三年。随着自研芯片在数据中心的部署规模扩大，相关业务的毛利率和盈利能力还有望进一步提高。
本文系观察者网独家稿件，未经授权，不得转载。
嘉喜配资提示：文章来自网络，不代表本站观点。
