云端的溢价：中国AI资产如何走出“内卷”阴影

TL;DR：

随着阿里云率先打响AI算力与存储产品大幅提价的“第一枪”，中国AI产业正经历从“内卷通缩”向“创新通胀”的叙事跨越。通过将Token转化为AI时代的硬通货，并依托全球最庞大的工业产业链，中国AI资产正从被低估的“折价区”向覆盖芯片、云、模型及应用的“全栈价值区”加速重构。

过去一年，中国互联网巨头们的投资者更像是坐在冷板凳上的守望者。当硅谷的“七巨头”在算力的狂欢中不断刷新市值上限时，中国企业却似乎在名为“价格战”的泥潭中挣扎。然而，2026年3月，阿里云一纸最高涨价34%的公告，像是在沉闷的剧院里掷下了一枚惊雷。¹ 如果说过去五年的中国商业叙事是关于“如何用更低的价格杀出重围”，那么现在，叙事的主角已经变成了“如何用更高的溢价定义未来”。

估值炼金术：从芯片通胀到云端溢价

经济学中有一个朴素的真理：价格是信心的刻度。去年，全球储存芯片市场经历了一场堪比炼金术的暴涨。从美光到SK海力士，这些曾被视为周期性平庸的硬件商，在AI数据中心的巨大胃口下，硬生生地将DRAM和NAND闪存变成了数字时代的“香料”。² 韩国综合指数那146%的涨幅，实质上是芯片通胀对估值的暴力重塑。

如今，这股涨价潮已顺着产业链的毛细血管渗透到了云端。阿里云此次提价，不仅是应对全球供应链成本上升的防御之举，更是中国AI资产进入“价值发现期”的信号。摩根士丹利在其最新的研报中，极具前瞻性地抛出了“牛市情形”（Bull Case）下的估值模型：当云服务不再是廉价的公用事业，而是高利润的智能接口时，阿里巴巴的目标价将直指260美元，较当前价位近乎翻倍。²

涨价背后的经济逻辑令人拍案：云服务具有极高的固定成本占比，一旦收入因提价而扩张，庞大的算力折旧将被迅速摊薄，利润率的增长将不再是线性的，而是爆发性的。对于那些习惯了中国互联网资产“低毛利、重规模”逻辑的投资者来说，这无疑是一次认知的重塑。

Token：AI时代的“印钞权”与中央银行

如果说算力是石油，那么Token（权证）就是AI世界的通用货币。去年下半年，中国企业级大模型日均调用量飙升至37万亿tokens，这一数字不仅是流量的胜利，更是商业模式的质变。²

阿里巴巴新近成立的Alibaba Token Hub（ATH）事业群，其战略意图已昭然若揭：它在试图建立一个AI时代的“中央银行”。通过Token这一锚点，阿里巴巴将复杂的MaaS（模型即服务）封装成标准化的“燃料”。² 相比于传统IaaS（基础设施即服务）模式下低毛利的带宽与空间租赁，MaaS卖的是“智力”，其本质是从卖劳力向卖知识的跨越。

这种“全栈式AI”体系——从自研芯片到云端承载，再到模型反馈与应用闭环——让中国巨头们看起来更像是在走谷歌的老路，而非单纯依赖英伟达的芯片。² 当Token的调用量与应用场景深度绑定时，每一次点击、每一次搜索、每一次AI生成的商业决策，都在为这些平台制造源源不断的、高粘性的现金流。这不仅仅是技术升级，更是一场关于“铸币权”的争夺。

工业底色：星辰大海下的钢铁洪流

然而，AI的终极竞赛绝不仅仅发生在虚拟的云端，它最终必须回到“地表”。如果说美国的优势在于“天上的星辰大海”——顶尖的算法与前沿的理论，那么中国的王牌则是“地上的钢铁洪流”——无与伦比的工业量产能力。

AI大模型是典型的“吃电兽”与“吞金兽”。中国拥有全球年发电量两倍于美国的电力工业，以及覆盖全球30%份额的工业产能，这为AI的落地提供了最为坚实的物理基座。² 当欧美国家还在为数据中心的变压器供应和电费账单头疼时，中国已经利用其低廉的能源成本和高效的产业组织能力，将AI转化为了实际的生产工具。

工业重构估值的逻辑在于两点：第一，降低了AI的试验与应用成本，让“大力出奇迹”在成本曲线上变得可持续；第二，庞大的工业门类提供了最宽广的应用长尾。当AI Agent（智能体）走入无人工厂，当垂直领域的大模型开始接管复杂的供应链调度，中国AI资产的护城河将不再仅仅是代码，而是那些无法被轻易搬迁的工厂与算力集群。

这场AI估值的“补涨”或许才刚刚开始。从第一阶段的拼算法，到第二阶段的拼算力，我们正迈入拼应用与拼工业能力的第三、四阶段。在这个阶段，中国资产那因地缘政治与监管担忧而被刻意压低的市盈率，正面临一次深刻的修正。正如在任何一场技术革命中，笑到最后的往往不是第一个发明工具的人，而是那个最先学会如何廉价地、大规模地生产并应用工具的人。

引用

• 阿里云
• AI资产
• 估值重构
• Token经济
• 工业AI
• 资本市场