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title: "中美科技巨头 “烧钱大战” 再爆发，谁算清了 AI 投资的账？"
description: "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."
type: "topic"
locale: "zh-CN"
url: "https://longbridge.com/zh-CN/topics/38630615.md"
published_at: "2026-02-10T09:28:40.000Z"
author: "[港股研究社](https://longbridge.com/zh-CN/profiles/3199113)"
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# 中美科技巨头 “烧钱大战” 再爆发，谁算清了 AI 投资的账？

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。

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。

**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。

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。

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。

来源：港股研究社

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