文 | 港股研究社
AI 商业化,正在变成一场越来越昂贵的“请客吃饭”。
2026年初的财报季,AI支出非但没有成为科技股的护城河,反而成了估值下杀的触发器。
一边是亚马逊、谷歌、微软等巨头抛出合计超6500亿美元的年度资本开支计划,规模堪比一个中等国家GDP;另一边,是中国互联网大厂在春节前后密集投放数十亿元规模的AI应用补贴,试图用“红包”换取市场、时间和用户习惯。
然而,资本市场的反应却异常一致。在激进的支出计划公布后,这些科技巨头的股价应声下跌。
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图:微软、亚马逊、腾讯、阿里股价走势图
市场突然看空“AI”?并非如此。但是投资者第一次明确表态,不再为“看不到兑现路径的长期投入”无条件买单。
无论是美国押注的算力基建,还是中国推动的应用补贴,这场愈演愈烈的AI竞赛,“烧钱抢占未来市场”的逻辑,都令人联想到当年的“外卖/打车大战”。但问题在于,这场战争,可能并不具备规模即胜利的前提。
技术创新穿上“外卖的新衣”,不等于一门好生意
从“害怕错过”到“害怕支出”,AI叙事发生转折。
过去两年,资本市场为AI叙事买单的核心逻辑是“先占位、先布局”,估值更多与想象力挂钩。
但进入2026年,情况急转直下。“沾AI就涨”的粗放投资阶段宣告结束,市场开始集中关注两个最现实的财务指标:自由现金流和资本开支的不可逆性。
比如,过去12个月,亚马逊自由现金流仅112亿美元,同比大幅缩水70.7%,2026年高达2000亿美元的资本支出计划,让市场担忧其自由现金流可能重回负值区间。
AI不再只是充满魅力的增长故事,市场第一次重视起基建的“重资产、长折旧、低灵活性”。
与此同时,国内爆发的新一轮应用补贴大战,也让这场全球科技竞赛的资本逻辑,浮现出与昔日“外卖大战”惊人的相似性。
AI竞赛与外卖大战的相似性,并不在业务形态,而在资本逻辑。
首先,是“提前定价”的思维,即在需求被完全验证之前,通过巨额投入抢占未来市场的定价权。
其次,是争夺“入口”与“生态”,无论是美国巨头斥巨资建设数据中心和自研芯片,还是中国公司补贴开发者和应用,终极目标都是争夺未来AI世界的调度权。
最后,则是背后隐含的“赢家通吃”预期,资本相信在如此高的门槛下,最终只会剩下少数几家掌控基础设施或核心生态的寡头。
然而,市场担忧的是,AI不具备“外卖”最关键的两个前提。
第一,AI缺乏一个“高频刚需”的底座。
外卖是确定性的高频刚需,补贴能迅速验证留存与复购。相比之下,AI的“刚需”还极不清晰。面向企业端的大模型落地成功率依旧不高,艾瑞咨询的调查显示,超过一半企业级AI应用数据质量及可用性不足。而C端用户更是长期受互联网“免费+增值服务”模式影响,付费的认知和意愿较低。
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第二,也是更危险的一点,是AI的巨额投入具有极强的不可逆性。
外卖补贴可以随时调整、收缩甚至叫停,业务杠杆相对灵活。但AI的投入,尤其是以数据中心、服务器集群和定制芯片为代表的基础设施,是高度沉没的。这些资产不仅单位成本极高,还背负着漫长的折旧周期,通常在三到五年。即使未来需求不及预期,企业也很难像关停一个外卖业务那样“快速刹车”止损。
“高频刚需”和“可快速止损”这两个关键安全垫都不存在时,资本市场的谨慎心理便被放大。
也正是在这一节点,中美科技公司展现出完全不同的,应对这种谨慎的方式。
百亿补贴VS万亿基建:两种信仰,两种风险
2月初,中美科技股的估值同步回调,但市场抛售的背后,实际上是两种性质完全不同的担忧。一个是对“有限支出”能否换来真实价值的怀疑,一个却是对“无尽支出”可能吞噬一切现金流的恐惧。
之所以有这种差异,是中美科技巨头的战略并不一致。
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图源:网络,感谢原作者JamesAI
发现了一条宽阔但偏偏无车驶过的道路后,中国公司的核心逻辑是“需求可以被快速创造和验证”。于是,国内巨头们一边把路修好,一边自己造车。
阿里、腾讯、字节跳动等巨头的资源,密集地投向了补贴开发者、发放用户红包和提供算力扶持。在现有的AI“路网”上,通过巨额补贴快速投放“车辆”(AI应用),争夺C端的“流量调度权”与用户习惯。
市场的疑虑也在于此。未来,红包雨停歇、算力优惠退坡,这些被吸引来的流量,有多少能沉淀为真实的用户留存与付费意愿?业内的一个共识是,在中国市场,让用户为C端AI工具直接付费非常困难。这场战役拷问着AI应用本身是不是“伪需求”。
相比之下,同样在这条路上的美国巨头,选择进行一场更加彻底的“基建豪赌”:提前十年修筑更豪华的“高速公路”,等待整个数字经济的“车流”自然迁移至此。
亚马逊、谷歌、微软和Meta的资本支出,高度聚焦于算力底座,数据中心、自研AI芯片和云平台。他们从“基础设施调度权”自上而下构建壁垒,相信一个确定性未来:AI将如电力和互联网一样,成为社会不可或缺的通用技术平台。
对此,市场的质疑是,如果AI没有如期成为“必需品”,这套万亿级基建,是否会长期拖累现金流与回报率?
从不同的质疑角度中,可以看出,中美科技的产业基因与市场环境存在巨大差异,这也意味着估值分歧的加剧。
中国互联网产业历经多次流量大战,擅长以敏捷的产品和场景创新,在快速试错中倒逼需求。而美国科技公司则沿袭了从操作系统到云计算的成功经验,习惯于先构建强大的底层平台与标准,再等待生态繁荣。
前者是应用效率优先的“现在进行时”,后者是基础设施先行的“未来完成时”。这决定了,资本市场对两者的重新定价,不可能走向同一个终点。
对于中国公司,估值的锚点是应用转化的效率与速度。而对美国巨头,估值锚点则是对远期统治力和回报率的贴现计算。
股价下跌表象下,一场关于技术路线与商业哲学的分化,才刚刚拉开序幕。
“投入即正义”的信仰松动,港股成为AI重估关键中间地带
可以预见的是,这轮财报季之后,一个时代性的估值分野正在形成。
美股市场对“AI值不值得修这么多路”的猜疑,还要持续很长时间。与此同时,港股市场则成为重估AI应用“有没有车真的跑起来”的关键市场。
在美股,科技巨头将面临长期重估。
市场恐惧的不是AI的潜力,而是其颠覆传统商业模式和产生经济效益的“时间框架”与“经济学”。摩根士丹利报告预计,到2028年,全球人工智能相关支出将接近3万亿美元。而按典型软件利润率计算,2028年人工智能软件收入将达到1.1万亿美元,差额依旧明显。
微软、谷歌、亚马逊和Meta等公司的巨额资本开支一旦启动,基本不可逆,现金流与资产负债表,都会长期被AI投入重塑。一旦AI需求曲线的爬升速度慢于折旧曲线的侵蚀速度,市场对这些科技巨头的“杀估值”还将持续。
近期,微软的远期市盈率在近期降至23.0倍,甚至低于以软件和服务为核心的IBM,这是自2013年以来的首次倒挂。这说明在投资者眼中,一个背负着沉重折旧包袱的“新微软”,可能在进行“永久性的重资产转型”,定价逻辑也越来越“重”。
相比之下,中国公司当前的重估,呈现出更鲜明的阶段性验证特征。
春节期间的“红包补贴”战术,投入规模相对可控,试错周期也更短。市场的反馈会像潮水一样,迅速而直接地反映在股价上。
这让港股成为观察中国AI战略成败的“风暴眼”。这里上演的,是一场关于应用效率、用户留存和付费意愿的“中场战事”。港股还有大量AI应用公司会受到巨头重估效应的带动,估值在垂直场景中随着商业转化效率而变动。
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这种“小周期重估”的逻辑,与美股那种基于十年基础设施回报的“长周期定价”,共同构成了AI产业化之路的资本蓝图。
两种重估逻辑共同上演,也意味着,AI产业正在从上半场迈向下半场。巨头逐渐烧掉资本市场对“未来叙事”的耐心,而当全球资本开始厌倦“宏大叙事”,“能不能跑出来”本身,就成了稀缺的资产。
这对资本市场的影响是,越来越多AI公司无需证明自己能像巨头那样统治整个AI世界,只需要证明,在医疗、营销、设计等某一类场景中,产品能够创造可持续的商业价值,就能迎来价值兑现。
历史经验反复证明,技术革命的赢家,未必是最早、最激进、最烧钱的公司。那些善于把技术转化为稳定现金流的公司,往往能穿越起起伏伏的周期,赢得一席之地。







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