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阿里+腾讯,一个季度在AI上砸了1000亿!

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上个星期,腾讯公布财报,资本开支达到了史无前例的527.84亿元,创造了中国互联网大厂最高的单季度资本开支纪录。当时我还以为:“本季度腾讯会不会是国内在AI方面砸钱最多的大厂?”但今天公布的阿里财报,证明我当时完全想错了——阿里的资本开支达到了676.60亿,同比增长75%,让包括腾讯在内的所有竞争对手相形见绌……

根据阿里财报原文:“我们持续投入AI基础设施,以满足强劲且不断增长的客户需求。(资本开支)同比增长显著,受多项因素驱动,包括采购周期波动、预期客户持续采购AI智能体导致的CPU算力增加,以及各类芯片组件价格上涨。”

阿里和腾讯的单季度资本开支之和达到了1204.44亿,我认为,其中至少80%与AI直接相关,包括但不限于数据中心建设、服务器和芯片采购,等等。换句话说,仅仅这两家大厂,一个季度之内就在AI上面砸了1000亿。由于字节跳动没有公布财报,我们不知道其资本开支情况如何,但我估计至少与腾讯处于一个量级。这三家大厂加起来,与AI相关的资本开支,可能接近1500亿大关!

相比之下,百度、快手等其他互联网大厂,单季度资本开支只有60-80亿人民币,被拉开了接近一个数量级的差距。当然,这并不意味着资本市场会不高兴,因为最近两个月趋势有所反转,大家反而更看重现金流。“提高资本开支=提高目标价”的逻辑,似乎正在过时。

短短1-2年前,如果有人说,腾讯、阿里这个级别的消费互联网平台,自由现金流居然会变成负数,那肯定会被人嗤笑。然而,这就是现在出现的事情:腾讯本季度的自由现金流为负138亿,阿里则为负446.7亿。这完全是因为资本开支的上升速度远远超过了经营现金流的上升速度,而且只要AI热潮持续下去,这个趋势恐怕也会持续。

作为上市公司,这也就意味着暂时削减以回购为主的股东回报。今年上半年,一贯以积极回购著称的腾讯,仅回购了价值244亿的股份,同比下滑三分之一;而阿里上个季度仅回购了价值1.6亿美元的股份。

资本市场可能会担心,这种情况持续下去,腾讯和阿里或许需要通过股权融资获得发展AI业务所需的资金。这种现象在美国也不算稀奇了,一贯以现金充裕著称的谷歌,最近就进行了股权融资。不过幸运的是,阿里和腾讯的资本结构目前还算正常,负债率很低,还有较大的腾挪空间。我认为它们在短期内还是会以债权融资为主,如果资本市场环境有利,也不排除发股。

从本季度的财报当中,我们不难得出如下三个基本结论:

  1. AI军备竞赛已经进入了一个绝大部分人都负担不起的阶段,在国内,只有阿里、腾讯、字节跳动三家大厂,还留在“AI全产业链布局”的牌桌上;其他大厂和中厂已经自觉退居二线,或聚焦于个别环节。

  2. 这场竞赛不太可能在一年内停下来,“三巨头”谁先收手,就意味着落后于另两方;而且需要竞逐的赛道太多了,包括公有云、文本模型、视频模型、办公应用、消费应用……等等等等。

  3. 对于算力和存储供应商来说,这是最好的时代,只要你能做出产品,不管水平如何、不管性价比高低,恐怕都会被全球大厂疯抢,唯一的悬念是谁赚的更多,反正大部分人都有钱赚。


阿里和腾讯的财报还进一步破除了一种迷思:硅谷大厂的AI烧钱竞赛是因为它们“不聪明”,“买贵了”,“没有掌握低成本推理技术”,“水电和基建成本高”,等等。按照这些人的观点,在DeepSeek和Kimi走红之后,英伟达和海力士都早已被验证为骗局,在AI行业确实存在低成本的“弯道超车”途径,而且不知道为什么,这种“弯道超车”策略只适用于少数中国企业。

现在的局面很清楚了:在AI基建领域,低成本的“弯道超车”战略并不存在。无论国内的水电和基建成本有多低,无论国内企业掌握了什么样的“低成本推理技术”(注:实为模型激活参数不同导致的推理成本差异),该投的钱总归要投,该买的芯片总归要买。就连很多人心目中“戳破了AI基建泡沫”的DeepSeek,融资之后的第一件事情,都是建设大型数据中心。

目前最大的悬念,是AI模型及应用收入迅速增长的局面还能持续多久。今年年初以来,全球AI行业的收入增量绝大多数来自Agentic Coding & Workflow, 一小部分来自以视频为主的多模态任务。这个势头进入7月似乎有所减缓,有人认为Vibe Coding的渗透率已经够高了,随时可能见顶;但也有人认为AI主导的协同办公浪潮才刚开始。

如果全球AI应用收入增长的势头能持续,那么不但硅谷巨头砸钱的决策是合理的,国内大厂砸钱的决策也是合理的。但是如果这个势头在今年下半年或明年年初出现了反转,那么大家可能就要重新检讨资本开支计划了。

我期待着未来新的变化。生活在这个科技进步一日千里的时代,我们是幸福的,但人与人的幸福并不相通——此时此刻最幸福的显然是算力和存储产业链的投资人,而不是平台大厂的投资人。

本文没有获得阿里、腾讯或任何国内或国外互联网大厂的资助或背书。

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