TL;DR：
中国互联网巨头在AI竞赛中投入巨资重塑市场座次，从烧钱基建到垂直变现，各显神通。尽管估值看重长期叙事，但真正能将算法转化为硬通货的公司，方能在日益激烈的科技豪赌中稳操胜券，昭示着AI商业化路径的多元与残酷。
自OpenAI的ChatGPT掀起算法革命的巨浪以来，全球科技界便被卷入了一场前所未有的智能军备竞赛。彼时，硅谷和中关村的巨头们纷纷高举AI大旗，承诺一个由算法重塑的未来。如今，三年光景倏忽而过，当2025年中报季的尘埃落定，我们得以窥见这场“AI期中考”的真实成绩单：昔日的口号已然化作白花花的银子，或沉甸甸的负债。与其说这是一场技术的比拼，不如称之为一场胆识与财力的资本豪赌，而王座的更替，正悄然在数据流与算力池的深处上演。
资本的重担：巨头们的“烧钱”游戏
如果说数据是新时代的石油，那么算力便是炼油厂，而大模型则是那耗资惊人的巨型油轮。在AI这个“重资本赛道”上，模型性能与参数、数据及算力休戚与共，因此，资本支出无疑是衡量一家公司AI战略诚意的“硬指标”。中国的互联网双雄——阿里巴巴和腾讯——在这项开支上构筑了令人咋舌的“双巨头”格局。本季度，阿里巴巴的资本支出飙升至380亿元，同比激增220%，而腾讯亦投入了191亿元，同比增长119%1。阿里巴巴更是豪言未来三年将投入3800亿元构建AI基础设施，这等气魄，几乎可与中东的石油大亨相媲。
然而，高强度投入的另一面，是财务报表上的压力。阿里巴巴在本季度因AI投入叠加零售战线拉长，自由现金流由正转负。百度虽未详尽披露本季数据，但其AI投入亦导致现金流转为负47亿元，首席财务官何海建坦言，短期内AI搜索尚未规模变现，收入和利润率承压，“预计第三季度将尤其具有挑战性”1。美团和京东的境况更为艰难，其净利润分别同比下滑89%和50.8%，AI更多仍停留在内部提效阶段，尚未直接贡献营收，这不禁让人联想到那句老话：没有人愿意成为这场AI军备竞赛中手持长矛的骑兵，但要获得最先进的武器，就得付出高昂的代价。
放眼全球，这场资本的饕餮盛宴更是波澜壮阔。谷歌、Meta、微软二季度的资本支出均突破200亿美元，亚马逊甚至高达300亿美元，几乎是中国同行的四倍1。投资研究机构伯恩斯坦预测，未来五年，全球五大科技巨头在AI基础设施上的总投入将超过万亿美元，这笔数字之庞大，甚至超越了标普500中90家通信类公司的总和。这绝非一场一城一地的争夺，而是一场关乎未来全球商业版图的史诗级投资。
估值重塑与王座之争：资本市场的“X光片”
在“AI+”的时代洪流中，资本市场如同一个敏锐的X光机，穿透财报的表象，审视企业估值结构的深层变迁。自ChatGPT问世以来的两年多时间里，中国互联网公司的座次已然发生微妙的调整：腾讯依旧稳坐第一，市值上涨约90%至5万亿元；阿里巴巴重回2万亿元大关；而小米则凭借汽车等新业务的强劲带动，市值暴涨439%，跃升至第三，跻身“两万亿俱乐部”1。这并非全然由AI驱动，宏观经济回暖和“人工智能+”政策的落地，无疑为这波估值重估提供了坚实支撑。更耐人寻味的是，摩根大通、花旗、高盛等国际投行开始采用“分部估值法”重估阿里巴巴，将AI业务带来的新增价值纳入考量，这预示着资本的视线正在跳过当前的利润表，寻找AI驱动的长期叙事，可谓“不求一时得，但求万世名”。
然而，真正的估值弹性，却在中型企业阵营中迸发出更耀眼的光芒。金山办公市值突破1500亿元；科大讯飞迈入千亿俱乐部；浪潮信息市值翻倍逼近千亿；昆仑万维突破500亿元，其海外AI短剧平台DramaWave单月流水已超2000万美元，年化收入达2.4亿美元12。这些公司多聚焦于办公、教育、内容等垂直场景，正成为生成式AI率先落地、实现“AI来财”的主战场。它们以持续研发投入筑起技术与产品的复利护城河，仿佛在一片广袤的淘金地中，并非所有人都能发现那埋藏最深的金矿，但那些懂得在细流中耐心筛沙的人，却也往往能收获足以改变命运的颗粒。
算法的变现之道：淘金还是筛沙？
在这场AI淘金热中，并非所有投入都能转化为黄金。事实证明，图像和视频生成已成为AI当前变现速度最快的应用方向，尤其在广告与内容制作环节，几乎覆盖了各层级广告主的需求。从大品牌创意Demo到小说平台批量生成素材，再到中小企业低成本改造现有内容，AI正以前所未有的效率提升着生产力。快手便是其中的佼佼者，其视频生成大模型“可灵”在二季度实现营收超2.5亿元，全年收入预期被上调至年初的两倍1。更值得一提的是，可灵推理阶段的毛利率已转正，快手正探索一条“边投边赚”的路径，力图避免陷入纯粹的“烧钱换增长”泥潭12。这犹如在淘金的同时，不忘将一部分挖出的金砂立即变现，以支持后续的挖掘工作。
除了视觉内容，教育也成为另一个正在起量的AI应用高地。网易旗下的有道，在“AI原生”战略带动下，已连续四个季度盈利，二季度AI相关收入达8000万元，同比增长约30%1。AI学习机更是将算法从软件层渗透至硬件终端，成为家庭教育的新入口。科大讯飞凭借其“星火X1”模型在教育、医疗等行业落地，上半年营收首次突破百亿，净亏损显著收窄1。
相比之下，通用型AI助手的商业化路径则显得更为曲折。尽管阿里巴巴的夸克、字节跳动的豆包、腾讯的元宝、DeepSeek等“AI四大天王”占据了C端应用的主导地位，但用户付费订阅模式在中国尚未成熟，用户时长和交互轮次的低迷，也制约了广告变现空间3。这让大厂们投入巨额广告费的策略显得有些“高开低走”，如同在人潮涌动的广场上搭建了宏伟的宫殿，却发现来访者虽多，愿留下买票的却寥寥无几。因此，更多的商业机会正从ToC转向ToB，80%的企业计划在未来18个月内增加生成式AI投入，预示着企业级AI将释放万亿级市场空间3。
人才攻防与生态壁垒：算法的“围墙花园”
在这场技术与商业的双重博弈中，人才的争夺已然白热化，甚至催生了“ DeepSeek效应”——一个新兴力量的突然崛起，让所有人都意识到，底层模型能力才是竞争的根本。腾讯推出“青云计划”，字节跳动不惜重金“挖角”，阿里巴巴则提拔年轻技术骨干、探索“世界模型”3。据人才解决方案提供商翰德报告，国内AI人才供需比仅为0.5，这意味着每两个AI岗位只能匹配到一位合适候选人，人才之渴，可见一斑。
与此同时，巨头们纷纷构筑起各自的“围墙花园”，将自家地盘上的广告位严密把控，几乎屏蔽了其他AI应用的投放3。这种“非此即彼”的市场竞争，进一步加剧了销售和市场费用的增长。庞大的算力支持、高薪挖人、巨资抢占市场，让业界越来越确信，基础大模型已然是大厂们的游戏，创业型公司若无独门绝技或避险策略，恐难在此赛道立足。猎豹创始人傅盛的果断叫停千亿参数模型研发，正是这一残酷现实的写照3。
“大模型就是个基础设施，大模型的token就跟自来水和电一样”，傅盛的这番话直指AI商业化的本质。一旦技术被定义为基础设施，其暴利空间便会受到挤压。尽管DeepSeek曾披露其token定价成本利润率高达545%，但其年营收与大厂动辄上百亿的研发和市场费用相比，仍显得微不足道3。因此，大厂们赚钱的传统途径——“卖铲子”的云计算服务——依旧是主要的“现金奶牛”。阿里云、腾讯金融科技及企业服务、百度智能云均展现出稳健增长，然而，国内大模型市场的“恶意”价格战，却也让这份增长相较于海外巨头显得有些乏力。
AI的征程漫漫，从“愿景故事”到“实际业务”的过渡期，资本的耐心正受到严峻考验。那些在核心场景中跑通模式、并以持续研发投入筑起护城河的公司，方能在这场算法革命的洪流中，真正实现“AI来财”。至于谁能最终问鼎王座，谁又将在这场烧钱的饕餮盛宴中黯然退场，那将是又一个值得《经济学人》深究的商业故事。