中国科技巨头二季度豪掷千亿布局 AI 基础设施

NextFin News - 尽管“降本增效”的口号仍在科技大厂内部回荡，但财报上的资本支出数字已给出答案。

2026 年第二季度，阿里巴巴与腾讯合计资本支出超 1200 亿元人民币。腾讯最为瞩目：尽管年利润超 1000 亿元，这家巨头自由现金流却录得 -138 亿元——史上首次转负。腾讯第二季度资本支出约 593 亿元，其中约 514 亿元为算力采购预付款。款项一旦支付即体现为现金流出，-138 亿元主要由这笔预付款驱动。

其他玩家也在加速。百度单季度资本支出达 114 亿元，同比增长约 200%；字节跳动将 2026 年全年资本支出计划上调至 2000 亿元，支出节奏为国内同行中最激进。

这不是普通的资本支出周期。中国互联网巨头正陷入一场争夺 AI 时代入场券的军备竞赛，未来十年的控制权关乎其中。

四大科技巨头，四条生存之路

硬件采购占资本支出的大头。在阿里巴巴 2026 财年约 1260 亿元的资本支出中，AI 服务器、数据中心和 GPU 采购是不折不扣的重头戏。算力成本仍在攀升：存储芯片价格飙升，英伟达近期将产品价格上调超 15%，直接推高了中国买家的采购成本。

国产替代正以前所未有的速度渗透。据行业调研估计，腾讯未来国产芯片采购占比预计将升至 65% 以上，训练卡主要来自燧原科技，推理卡主要来自寒武纪。在地缘政治的达摩克利斯之剑下，这既是“备胎”转正，也是防御性反击。

算力的终局是电力。阿里巴巴近期完成 800 亿港元配售——这是其 2019 年香港上市以来的首次——所得款项将全部投入 AI 基础设施。来自中东、欧洲和亚洲的主权财富基金合计认购超 40%。

聚焦这四家公司本身，它们并未遵循同一套打法，而是演化出四条截然不同的商业生存法则。阿里巴巴是典型的“卖水人”，还拥有最清晰的全栈闭环：向企业客户出售算力。第二季度营收录得 2690 亿元人民币，同比增长 9%，但调整后净利润仅 207 亿元人民币，同比下降 38%——利润明显受到 AI 投资侵蚀。回报同样直接：AI 云与算力服务营收达 484 亿元人民币，同比增长 45%，EBITA 利润达 56 亿元人民币，同比增长 133%。依托公有云底座，阿里巴巴目前是将 AI 投入转化为实际营收最快的公司。

与之形成对比的是腾讯。腾讯将庞大算力内化至微信 13 亿用户生态中，实质上扮演着“二房东”的角色。第二季度营收首次突破 2000 亿元人民币，录得 2048 亿元人民币，同比增长 11%，但 528 亿元人民币的资本支出远超市场预期。该模式的核心问题在于，算力被微信内的 AI 应用消耗；回报周期长且不透明——因此自由现金流为负 138 亿元人民币。

百度规模最小。在这些公司中，它最依赖通过“出售算力和 Token"变现，其先发优势曾带来第一波红利。但盈利质量承压明显：第二季度归属于股东的净利润仅约 23 亿元人民币，同比下降 68%。面对阿里云和火山引擎的规模压制，百度能坚守多久，取决于能否缩小与头部云厂商的差距。

最激进的投资者是字节跳动。其计划 2000 亿元人民币的资本支出居四家之首，火山引擎双线推进——内部算力需求与对外服务交付。作为未上市公司，字节跳动无需面对资本市场的季度盈利压力，支出未受短期业绩约束；但火山引擎能否真正规模化、其商业模式能否兑现，仍是四家中最不确定的一环。

中美 AI 竞赛：关键是节奏，不只是回报

不惜成本的投资，最终都要经受资本市场的考验。从全球视角来看，高盛 2026 年 AI 投资地图显示，全球 AI 相关投资总额将突破 1 万亿美元，其中仅美国就接近 6000 亿美元——约占总额的 60%。但规模本身说明不了全部问题，更重要的是结构性差异如何演绎。在美国，超大规模云服务商占据主导：三家遵循高度相似的打法，资本支出周期几乎完全同步。相比之下，中国格局极为分散：四种模式同时在押注——出售算力的、将生态内化的、通过 Token 变现的，以及纯粹出于战略原因投资的。分散，且变化迅速。

中美 AI 资本回报差距，核心是产业发展两个阶段的分野。摩根士丹利估计，北美云服务商的 AI 投资 ROIC 约为 25%–50%，而中国同行仅为 13%–20%。差距确实存在，但需置于各自市场的发展时间线中评估：美国云服务商约从 2020 年开始规模化部署 AI 基础设施，如今已进入“收获期”，算力租赁和大模型 API 调用产生稳定现金流，而扩张的边际成本持续下降。中国玩家的大规模支出集中在 2025–2026 年——实质上把美国三年的建设周期压缩到了一年。前期投资摊销更为密集，暂时较低的 ROIC 符合行业周期逻辑，本身并不预示竞争力问题。

在结构性优势上，中国并不处于劣势。制造端，同等资本支出可部署更多物理算力，成本优势明显。应用端，中国拥有全球最大的工业互联网、自动驾驶和智慧城市市场——变现远不止于出售算力。能源及配套基础设施端，可再生能源并网、特高压输电铺设和核电建设速度快于美国，这可能转化为更优的长期运营成本曲线。

高盛 8 月报告预测，2026 年美国 AI 投资净拉动 GDP 增长仅约 0.1 个百分点，边际效益已在递减。东吴证券估计，AI 将贡献中国 GDP 增长约 0.3–0.5 个百分点，且这一拉动尚未完全释放。随着算力资产持续折旧和应用生态成熟，中国 AI 投资的 ROIC 可能在未来 18 至 24 个月内逐步改善。中美AI 竞赛不在于谁更强——而在于节奏。

决定生死的三大变量

这场万亿级豪赌，最终将由三个变量决定。

首要变量关乎英伟达的 Rubin 周期。8 月 26 日，英伟达发布最新财报：第二季度营收达 962 亿美元，同比增长 106%。Vera Rubin 已量产，第四季度出货量正在攀升；超过 15% 的涨价将于 2027 年初交付时生效，直接传导至中国采购成本。面对成本飙升，中国科技巨头不得不做出选择：是继续下单，还是加速转向国产芯片。

第二是国产替代的拐点。腾讯国产芯片采购占比超 65%，这是一个风向标。只有燧原科技和寒武纪能按时扩大产能并提升良率，摩根士丹利模型中“硬件成本上升”拖累 ROIC 的困境才有可能根本逆转。这是降低成本的关键，也是分水岭。

第三悬于消费市场。目前就收入端而言，本质上都是向企业“卖铲子、卖水”。中国能否出现 ChatGPT 级别的真正爆款产品，将直接决定腾讯的内部化路径和字节跳动的投资驱动路径能否真正奏效。若消费端没有爆发，过剩算力终将面临清算。

仅用理性 ROI 框架评估这场 AI 竞赛，会误读其底层逻辑。其核心是一场由“不投资就被淘汰”的恐惧驱动的生存游戏。这笔吸引多个地区主权财富基金认购的 800 亿港元配售已说明一切：就连最谨慎的长期资本也开始用脚投票。

对这些巨头而言，真正的问题早已不再是“账算不算得过来”，而是“如果这笔账我们算不过来——但竞争对手算得过来——那该怎么办？”

中国云厂商仅 13%—20% 的 ROIC 与美国同行 25%—50% 之间的差距究竟如何收敛，目前尚无定论：是靠国产芯片产能激增抹平，还是因泡沫破裂被迫出清？巨头们的时间不多了。 

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