作者丨Manjusaka
二季报中，微软、谷歌、Meta动辄单季砸下百亿美元级资本开支，占营收比重达到23%-36%，引爆市场关注。
中概股财报季随之而至。8月13日，腾讯公布第二季度财报，资本开支人民币229亿元，资本开支占营收比重为12.4%，在烧钱方面明显更克制。市场质疑声随之而来，中国巨头投入规模远逊于美国，是否会在AI竞赛中掉队？
财报中有一个值得关注的现象是，尽管美国科技巨头们口口声声说AI对业绩增长的影响，但增长更多来自美国消费韧性而非AI本身，高估值与高投入之间的错位正在放大。美国银行最新全球基金经理调查显示，8月有91%的投资者认为美股估值过高。
此外，GPT-5发布后的体验争议也传递出对高额开支不太友好的信号，大模型进化降速，行业正在进入应用落地的深水区。
中美科技巨头，正站在新一轮AI价值重估的起点。
01-资本支出狂飙与现金流缩减，美股科技泡沫重现？
AI热潮下，美股巨头可能正重演90年代互联网泡沫的故事。
微软、亚马逊、谷歌、Meta等公司2025年预计合计砸下3440亿美元，但收入增长远未跟上。二季报显示，Meta为收购Scale AI豪掷150亿美元后，账上现金和短期投资仅剩470亿美元，环比骤降近230亿；亚马逊过去一年自由现金流跌至182亿美元，较去年同期腰斩；微软与谷歌的现金储备同样下滑。
对此，Futurum Group分析师丹尼尔·纽曼直言，考虑到巨额开支，美股科技巨头们急需提高AI的收入回报，但就目前而言，AI的资本支出实在太多，但消费却不足。
AI确实让巨头们在广告和云计算两大营收支柱上“换了新引擎”，但推动车轮的动力，更多来自美国市场的景气度回暖，而不是AI本身。
比如，谷歌和Meta广告收入真正的催化剂是零售业高景气。IPG旗下Magna报告显示，美国数字广告市场正处于20年来最强增长周期。其中，零售业强投放是关键。6月美国零售额环比增长了0.6%，逆转了4-5月关税带来的负面影响；8月初，亚马逊泛零售业务增速达到了12%。
Meta、谷歌、微软的二季度资本开支分别同比翻倍、增长70%、增长27%，且三家都上调了未来支出预期。数据中心大建特建，利润端却难见覆盖投入的拐点。
从2023年初到2024年底，美股八大科技公司市值暴增超10万亿美元，已超过德国与日本GDP总和。然而，AI创造的实际商业增量，远不及这个数字。桥水基金创始人达利欧表示：“投资者对AI的狂热助长了美股的‘泡沫’，其程度类似于千禧年互联网泡沫破灭前的情形。”
一旦资本开支膨胀到挤压分红回购，美股投资者的耐心或将耗尽，“AI牛市”也可能按下暂停键。
除了难以被利润增长覆盖的资本开支，另一重隐忧是“市梦率”再度笼罩，而技术迭代的红利开始减弱。
人工智能巨头OpenAI正与投资者洽谈以5000亿美元估值出售员工股份，这相当于苹果市值的六分之一、特斯拉的一半，而这家公司去年收入只有约40亿美元，训练和运行大模型的成本却高达50亿美元。
OpenAI8月推出的GPT-5，很快在全球社交平台引发质疑——人格模式机械、长文本理解不稳、升级幅度不及预期，反映出行业已进入深水区，投入越来越大，边际收益却递减，技术突破的爆发感正在消退。
从老牌巨头到新贵，资本开支狂奔、估值脱离基本面、技术红利递减，这些都带有浓烈的泡沫味。Stifel首席股票策略师Barry Bannister直言，目前的高估值与上世纪90年代末的华尔街狂热相似。
在这场“造梦”的游戏中，太平洋的彼岸，中国科技巨头们有着更加务实的态度。
02-新星逆袭与巨头守擂，中美AI应用上演不同剧本
2025年，中美AI正面交锋的序幕全面拉开。
不同于互联网时代的“摸着美国过河”，中国科技公司在这次AI叙事中选择了另一条路。
先说说美国科技巨头的思考，依托英伟达A100/H100几乎垄断全球训练芯片市场的技术壁垒，在AI产业链上游占据主导，这是一个非常符合客观条件的道路。
然而，美国AI产业链表现最亮眼的是上游的英伟达，中下游的云服务和AI终端反而增速有限，护城河正在松动。谷歌们没有意识到的是，当它们将有限资源优先分配到基建领域，被新星逆袭的可能性正在累积。
根据Super.com创始人打造的“顶尖精益AI Native公司排行榜”，截至4月已有31家企业入选，涵盖AI图像、教育、视频、编程等领域，这些创业公司像字节、美团在移动互联网早期那样，比巨头更快做出更好用的原生应用。
历史的后视镜中，技术革命总能撼动巨头护城河——PC时代谷歌取代雅虎、Facebook淘汰MySpace；移动互联网时期，抖音在推荐算法上突袭传统社交媒体。
如今，美国AI原生团队凭借小而精、高效迭代、精准击中用户需求，正在悄悄侵蚀巨头的生态根基。更耐人寻味的是，这31家企业近半还停留在A轮前，甚至有的从未融资，就已经实现了盈利。
相比美国巨头基建优先，让视线之外的AI创业公司群雄并起，中国科技巨头在AI应用层更具统治力——也许正是因为高端芯片领域的劣势，国内巨头更偏向行业深度融合与数据驱动优化。
字节在搜索、图像、视频等赛道推AI插件，设下“智能上限、交互创新、规模效应”三大目标；阿里用夸克打造无边界AI入口，满足2亿用户需求；腾讯更是“重生态轻模型”的代表，率先接入DeepSeek，并依托微信的连接力推动AI端到端落地，覆盖生活、社交、企业协作等亿级日常场景。在WAIC上，腾讯发布混元3D世界模型、具身智能平台Tairos及智能体开发平台，并带首次全面展示面向AI时代的“1+3+N”产品应用全景图。
由于中美产业链价值与战略选择不同，中国科技巨头在这轮AI原生应用的竞争仍然保持相当的优势。根据QuestMobile数据，截至6月，国内TOP30的AI应用中，66.7%来自腾讯、阿里、抖音、百度四大互联网集团，国内科技巨头占据强势地位。上半年原生App整体复合增长率反映出市场已不存在“温和增长”的中间路线，中小应用的生存空间正被基础功能标准化及头部应用挤压。
图源：QuestMobile
无疑，相比美国烧数千亿美元基建却在应用创新层收效甚微，中国科技巨头更专注应用落地，形成了资本支出的高效循环。在这场AI竞赛中，中国巨头正加速让AI在各行各业“遍地开花”，为下半场的持久战积蓄胜算。
03-中国AI的三张王牌：场景、数据与生态整合力
未来AI竞争的胜负，不仅取决于模型迭代速度，还要看谁能率先跑通可持续的商业生态，谁能在场景、数据、生态整合上形成合力。正如李彦宏所说，没有应用，芯片、模型都没有价值。模型会有很多，但应用才是王者。
如今AI行业发展的态势，就像多数分析师认为的，类似世纪之交的互联网。不过，与互联网引发的创业浪潮不同，中国科技巨头这次站在更高的起点上。
首先是场景优势。
国内14亿人口和4亿中等收入群体构成了全球最复杂的试验场。在医疗、教育、金融、能源等领域，中国企业已凭借对本土痛点的深刻理解跑出多个落地案例，国家层面也进一步强调，要突出应用导向、推动人工智能产业健康有序发展。
再是数据层面。
中国超八成的公共数据仍处于“沉睡”状态，今天的AI生态仅依赖不到两成的企业与个人数据便能蓬勃发展，一旦公共数据被有效激活，模型精度与生产效率将迎来质的飞跃。
最后，相比国内整个产业共有的场景、数据优势，对于科技巨头来说，它们独有的杀手锏是生态整合力。比如，腾讯的社交/企业服务、阿里的企业服务/电商、百度的自动驾驶/搜索。
腾讯、阿里、字节、百度等巨头的成熟应用体系能快速完成“应用—反馈—优化”的闭环。例如微信，连接十亿用户的生活与工作，一旦深度集成AI，将从个人助理到企业协作全面渗透，释放远超单一工具的市场势能。
图源：QuestMobile
总之，大模型的持续进化离不开数据与应用生态，彼此之间就像发电机和电器，后者是前者价值的放大器。在不同的道路上，中美巨头未来的路线分化愈发清晰。
美国巨头面对应用层的“蚂蚁雄兵”们，很难仅靠自研应对，收购细分领域领军者或绑定创业公司将成为巩固阵地的必然选择，AI并购整合潮已在酝酿。
中国科技巨头有望更快通过AI场景落地推动价值重估。QuestMobile数据显示，过去几个月里，在大模型能力没有出现“代际跃迁”的情况下，国内AI应用持续深入垂直探索，截止到5月份，插件形态AI应用(In-App AI)、手机厂商原生AI类APP、互联网/AI科技企业原生APP、PC端网页AI应用月度活跃用户规模分别达到5.8亿、5亿、2.7亿、1.9亿，同比增速分别为106.0%、9.5%、316.0%、171.8%。
科技主导权之争不是一锤定音，而是跑赢一个个阶段性循环。而从各类AI应用用户总数不难看出，即使下一个“超级应用”还未诞生，AI原生应用已经在改写互联网生态。
中国巨头依托数据、场景和生态打造“好用的AI”，从互联网时代的追赶者转变为AI时代的创新者。这或许才是中国AI故事最具想象力的地方。
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