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title: "AI 雲 + 崑崙芯，百度值得一次重估嗎？"
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datetime: "2026-09-07T12:19:35.000Z"
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author: "[Dolphin Research](https://longbridge.com/zh-HK/dolphin.md)"
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# AI 雲 + 崑崙芯，百度值得一次重估嗎？

這麼多年、這麼多次後，説$百度(BIDU.US) 重估，恐怕已經沒多少人會當真。當然，靠傳統互聯網，或者靠自動駕駛，重估沒可能。

重説$百度集團-W(09888.HK) ，是打碎 “古老” 業務——把傳統廣告當成只負責現金流、完全零估值的業務。在這個基本前提之下，去重新思考 AI 時代，百度作為 AI 基建股的價值。

“AI 基建” 百度，在海豚君看來，主要是兩大核心資產：

**1）AI 雲服務：**裸金屬租賃 AI 雲服務（Bare Metal as a Service）；以及 API 分發為主的 MaaS 服務（Model as a Service）；

**2）崑崙芯：**圍繞算力 ASIC，賣芯片和機架方案的芯片設計服務。

而本次重新把百度單獨拎出來，關鍵就是來掂量一下這兩塊資產佈局，到底有沒有含金量。接下來就一個一個來説：

**一、AI 雲服務：從雲大廠的三年回本模型説起**

這次 Q2 財報，北美 CSP 廠商亞馬遜和中國 CSP 廠商阿里、百度都首次對自己的 AI 投入回報週期做了一個 3 年回本的定量描述，以此來緩解資金對自己短期高額 Capex 的擔憂。

這裏面有個隱性假設是，單位 Token 的毛利率至少保持相對穩定。目前來看模型的軟件迭代（FlashAttention、投機解碼、MoE、前綴緩存等）提高了芯片的有效利用率，釋放了更多的算力吞吐。

這使得，儘管單位 Token 的收費價格在暴跌，但單位 Token 的成本也在下降。尤其是老卡（意味着單卡漲價有限）的單位 Token 成本，很可能下降速度超過 Token 收費端。這在從經濟模型上看，對 Token 毛利率的穩定甚至短期改善都有幫助。

**但問題在於持續性，仍然存在不確定。**一方面，硬件算力有效利用率是有天花板的，並且需要軟件做更多的複雜調適工作來激發。另一方面開源模型、價格戰對單位 Token 收入端的壓縮會更快。

如下圖，以 H100 雲租賃生意為例，三年時間租賃價格下降了 78%，單卡吞吐量增加了 8 倍，使得單位 Token 成本下降了 97%。但單位 Token 的毛利率在 24 年中提升到 75% 左右後，後續就不再改善。今年上半年隨着大模型終端價格的進一步下殺以及本身老卡算力有效利用率的瓶頸，單 token 毛利率甚至隱隱有了走弱跡象。

**算力成本仍然是阻礙 AI 進一步滲透的門檻。**目前採用延長使用期限的做法相對普遍，老黃也親自下場認證 A100 可以繼續使用到 2029 年，將壽命拉長到了 10 年。

但上圖也證明了，延長老卡的使用壽命只是權宜之計。老卡 H100 已經無法在價格戰中，持續穩住單位經濟模型。A100 是否真的能與大模型適配 10 年，本身並不好承諾，**產業資源仍當傾斜在硬件端的供應瓶頸。**

**1\. 中美 CSP 回本差異，空出國產芯片機會**

這一輪 CSP 廠商在 AI 業務上的變現模式，主要有五種，其中貢獻當下增長、ROIC 為正的大多集中在前兩個（IaaS 和 MaaS）：

近期機構對 CSP 的盈利模型做了粗算，總結來看：**當下的算力價格與成本能夠滿足 3 年週期回本規劃。北美利潤率整體高於中國；不同細分業務中，MaaS 利潤率較高。**主要原因在於 1P 大模型的研發費用並未完全計入到 MaaS 業務中，對外分發 3P 大模型，其實是基於流量的渠道分發變現，收入以淨佣金（收入淨額）為確認口徑，自然推高了利潤率。

具體粗算估值如下：

（1）北美 CSP 的 IaaS 業務，以自建數據中心為主，整體的 ROIC 可以達到 30%（以 GB300 算力為例，租金收入$230 億/年，對應前置投入 Capex 為$390 億/年），**按經營現金流 OCF 算現金回本週期為 2.2 年。**

（2）北美 CSP 的 MaaS 業務，提供多個大模型 API（包括 1P 和 3P），底層算力則分為自建數據中心的算力和從第三方平台租賃的算力兩種來源。

在不算 1P 大模型的訓練成本下，邊際經營利潤率分別可以達到 75%（自建算力）和 30%（租賃算力）。**前者 ROIC 為 46%，回本週期甚至不到 2 年；後者則不涉及前置投入。**

不過上面沒有考慮 3P 模型廠在產業鏈中的分潤，尤其是北美 CSP 在面對 Anthropic 和 OpenAI 兩家龍頭模型廠，天然不具備議價優勢。

比如亞馬遜的 Bedrock，可以説是一個大模型分發平台。但由於亞馬遜自研模型 Nova 能力較弱，因此 Bedrock 主要銷售全球包含中國在內，近 20 家 AI Lab 的大模型。

Q2 AWS 收入增長繼續加速，主要受益於 Anthropic 的火爆（據機構調研，Anthropic 在 CSP 中的收入最大佔比來自 Bedrock，Bedrock 渠道的收入佔到了 Anthropic 總營收的一半）。

財務口徑上，Bedrock 確認淨收入，**Anthropic 計毛收入。二者分成方式是，Anthropic 在毛收入中去掉推理成本，其餘部分，分 50% 給 Bedrock 來作為渠道費。這部分對於 Bedrock 來説，等於是利潤的純增量。**因此 Bedrock 相比 IaaS 業務而言，要天然具備更高的利潤率水平。

（3）對於相應的中國 CSP 而言，單位算力成本優勢只存在於中低端服務器卡，以及運維成本、搭售的軟件上。

H200 以上的中高端 GPU 因監管影響，市場價格急劇波動。中國 CSP 往往需要多倍溢價去完成採購，但算力對外的租賃價格並不能同步獲得溢價，甚至要考慮到客户的購買能力，而相對北美 CSP 價格打折，因此整體毛利率更低。

儘管北美運維成本高（電力、數據中心機櫃佔地空間、網絡、人力等），但因為更低的經營利潤和更高的 GPU 採購成本，最終兩方 IaaS 業務的 ROIC 相差了一倍。

阿里電話會上，管理層表達，大摩的測算整體低估了實際 ROIC，言下之意 ROIC 達到 20% 以上。

**海豚君認為，這裏面的偏差主要源於算力芯片的成本確認。**大摩為了簡化測算，假設所有的算力都是 GB300。但實際上目前無論是北美還是中國的 CSP 廠商，大多采用的是混合方案，推理場景下對單卡芯片的性能追求沒有那麼高，比如這包括了不少 A100、H100 系列或者國產芯片。

而非高端 GPU 對中國 CSP 的採購溢價就沒有 3-4 倍那麼高了，因此實際採購成本和扣折舊後的毛利率都會比大摩測算值更高。

隨着中國國產芯片的性能提升（包括單卡算力增加、大規模組網彌補單芯算力短板），同時總成本（要實現同等算力，需要更多的國產芯片數量，且會帶來額外的電力功耗、機櫃佔用成本以及配套的服務器機頭、路由、交換機等）也能具備優勢下，結合外卡採購的合規風險，今年起中國 CSP 已經開始做一部分算力採購的切換。

也就是説，**至少在推理端，國產芯片已經具備相對成本優勢，這從需求的角度，給了國產芯比較大的出貨空間。**

**二、算力紅利，百度晚年 “第二春”**

再回到百度身上，百度當下有崑崙芯，再加上芯片外採，目前一定程度上，正在享受全棧式 AI 基建之上的 AI 雲增長紅利。

百度去年 Q3 開始突出 “AI 業務架構”，但受益這一波算力紅利最早可以追溯到 2023 年底，以及真正 GenAI 雲收入上量是在 2024 年下半年（佔雲收入的 10% 以上）。

百度 AI 業務整體分為三塊，AI 雲基建、AI 應用、AI 原生營銷。**算力紅利主要體現在 AI 雲基建這一分支**，進一步細分又由三項組成，IaaS、MaaS 以及崑崙芯（對外售賣部分）。

其中 IaaS 是 AI 雲的主要收入構成，海外雲廠商毛利率更高的 MaaS 收入模式，百度目前並不算高，渠道分發能力不如阿里和字節。

但百度 AI 雲的優勢在於：

第一：供應上，現成的 GPU 算力和完善的公有云配套服務，這個是因為之前為文心一言籌備的算力，因自研模型沒有發展出來，可以釋放外租，以及有自研崑崙芯採購，也更容易形成 AI 雲算力；  
第二：客源上，相比阿里和抖音等，它的中立地位，電商如拼多多、短視頻如快手等，遊戲大廠如米哈遊等，更容易找百度來作為它的雲服務商。其他還有一些政企客户，如電力能源等。

也就是百度一直強調披露的 GPU 雲訂閲收入，趨勢上在近一年逐季加速，呈現當下的高需求景氣度。

百度目前擁有 1GW 算力，預計未來 1-2 年內實現翻倍，但不一定是單純採購芯片自建算力，而是靈活採用融資租賃等方式，以降低短期資金投入和 ROIC。

在短中期的算力紅利期，適度的算力供給擴張，有望支撐雲業務的增速。

提到 Q2 資本開支突然高增，仍然引發了一些資金疑問，擔憂百度會激進投資。在百度、阿里的業績會上，兩方管理層均提到了一個可供參考的 AI ROIC 模型。其中的關鍵是——**“增速 30% 以上 + 毛利率 30%”**是一個能夠 3 年實現投資回收的平衡點條件，我們通過測算嘗試理解背後的含義：

**（1）從穩態利潤率視角：**客户簽約訂單的毛利率至少要為 30%，再扣除 15-20% 的穩定運營支出，那麼經營利潤率可以達到 15% 左右，才算是一個可持續經營的業務。

**（2）從現金流回收視角：**每自建一單位算力，對應 5 年折舊期。上述 30-40% 的毛利率，假設收入 100 億，那麼意味着折舊成本為 65 億，倒算回來當初的投入成本為 65\*5=325 億。

當每年收入 100 億，零增長的情況下， 20 億的 Opex 開支現金流出，那麼對應 80 億的經營現金流 OCF。當初 325 億的前置投入，也就是需要 325/80=4 年多才能回本。

但若給收入一個增速，那麼回本速度肯定會加快。按下圖情景分析測算，**當毛利率為 30% 時，只有收入增速在 30% 以上，才能實現 3 年以內回本。若毛利率越低於 30%，那麼對於收入增速的要求也就越高。**

**上圖敏感性分析説明，維持毛利率的穩定，會更容易保證回本週期，減少對收入增長的壓力。**毛利率則受到雲廠商給客户的算力租賃價格和短期 Capex 的共同影響，算力價格主要跟隨行業或長單鎖定，較小受自主管控（除非競爭加劇、主動降價），但 Capex 投入節奏是公司可以自己控制的。

因此在 Callback 小會上，管理層透露 Q2 的 Capex 是採購扎堆下的峯值，後續季度投入規模不會繼續新高。**由此看出百度對雲業務的總體思路是維持有 “質量” 的增長，而非一味追求規模，避免衝動投入。**在 1-2 年的集中投入期之後，後續的回本和持續造血也會給集團貢獻更多的業績支撐。

海豚君認為，往謹慎方向去想，其實這也側面反映了百度管理層對短期算力高溢價的未來持續性並不完全有信心，**目前也傾向於利用算力紅利期，爭取 3-5 年的長單來鎖定價格的確定性。**但隨着後續算力供給釋放，行業競爭加劇下，新增需求自然會壓價，算力紅利也會邊際削弱。

**三、ASIC 價值：訂單盛宴 vs 產能卡死，崑崙芯還能值$500 億嗎？**

百度可以説是中國第一個初步形成小型 AI 全棧生態的公司，但相比去年穀歌的全棧 AI，只能説得上是一個低配版，核心差距不只是在大模型上，還差在芯片在同行內的梯隊競爭力上，這也使得生態閉環效果打折。

按照性能設計和實際量產情況（出貨份額），國產芯片目前主要分為三個梯隊：

一梯隊的**華為升騰**，不僅勝在單卡性能、組網效率，已經實現頭部大模型的適配，關鍵還具備先進製程的優先配額。

二梯隊有**寒武紀、海光、平頭哥**以及**崑崙芯**，各有各的優勢。但芯片不同設計方案下的紙面性能參數已經不構成理論上的絕對壁壘，關鍵差距在於產能兑現。

三梯隊有**沐曦、摩爾、壁仞、天數智芯**以及**燧原**等。從芯片性能和出貨規模上看，沐曦相對有優勢。除了燧原處於即將上市進程中，其他均已上市，以解決研發投入的資金問題。

崑崙芯自然是不缺資金來源的，控股股東百度賬上現金流相當充裕。但在崑崙芯所在的二梯隊來看，前三者都已經完成從境外代工到國產代工的切換，但**崑崙芯目前的出貨主力 P800 仍然依賴三星產能**。

新產品 M100 僅流片供客户測試、還未大規模量產出貨，M300 也在設計中、規劃明年下半年出貨，但涉及到明年與三星的合作框架到期，以及降低制裁風險，**切到國產代工產能已是必選項。代工切換國內後的量產進度與產能規模，是目前 M 系列放量中的最大不確定因素。**

然而，國產製程的切換需要配合芯片架構設計的修改，這同樣需要時間，因此上述規劃是否還會一如上半年因產能而延期，仍然具有不確定性。**因此儘管手中訂單充足（我們預估近百億 RMB）**，但產能限制下，會影響到實際業績兑現節奏。所以在市場一般按 PS 為主 + 可比市值的估值體系下，無疑會影響到資金對崑崙芯上市後的價值評估。

5 月底傳出崑崙芯的 IPO 詢價區間在 400-500 億美金。**簡單推算，應該是按照 26 年 80 億收入（大約對應 15 萬 P800 為主的交付量）、對應 40x P/S 來給估值。**但現在海豚君考慮到產能切換因素，認為未來收入兑現需要給出一定的謹慎預期空間——**即按照今年收入 80 億 RMB（同比去年的 35 億增長 120%），估值倍數調整到 30x P/S，最終對應 350 億美金。**

百度目前只有近 60% 的股權，但考慮到上市後的稀釋，我們保守按 55% 的絕對控股比例來算，同時考慮到百度採購崑崙芯的關聯交易，去年百度採購貢獻收入佔比 60%、今年逐步下降到 50% 以下，以及預期未來繼續下降並穩定在 30% 左右，估算出純外部收入後，按照 55% 的股權比例，**估算出來大約 136 億美金。**

目前百度市值 330 億美金，扣掉崑崙芯股權價值，母體價值已經不到 200 億美金，幾乎等於當下淨現金規模（現金 + 短期投資 - 短期借款），當下情況與快手類似，快手目前市值大約是可靈一級市場估值的快手股權部分 + 淨現金。

**儘管傳統搜索基本已沒有念想，但海豚君認為估值還是明顯被壓制（相比我們的中性預期 390 億，仍有 20% 的修復空間）、資金多頭情緒不高，尤其是今天正式進入港股通交易，反而下跌 5%，走了利好兑現的邏輯。**

但接下來崑崙芯上市，百度後續大概率融資還是信貸為主，再加上 3 年 50 億美金的回購計劃在，後續下跌空間有限，但交易時機仍然是關注崑崙芯的上市動作，或者上述產能問題有所進展。考慮到持股的時間成本，建議 Q4 接近年底時點，也就是崑崙芯上市附近 +M100 可能的量產交付時間，來參與可能的**反彈**機會。

<此處結束>

**海豚投研「百度」歷史文章：**

**近期財報季**

2026 年 5 月 18 日紀要《[百度（紀要）：全棧 AI 的優勢在成本效率和部署穩定](https://longbridge.cn/topics/40885468?channel=SH000001&invite-code=355628&app_id=longbridge&utm_source=longbridge_app_share&locale=zh-CN&share_track_id=f3014d74-3683-4b95-a7bb-6f441db9885a)》

2026 年 5 月 18 日財報點評《[百度：其他沒指望，全靠崑崙芯](https://longbridge.cn/topics/40881952?channel=SH000001&invite-code=355628&app_id=longbridge&utm_source=longbridge_app_share&locale=zh-CN&share_track_id=86283cb1-5edd-4107-bdd1-3ca02b7705ff)》

2026 年 2 月 26 日紀要《[百度（紀要）：重視股東回報和管理執行力的提升](https://longbridge.cn/topics/38917013?channel=SH000001&invite-code=355628&app_id=longbridge&utm_source=longbridge_app_share&locale=zh-CN&share_track_id=72637625-3b78-4806-94ff-992efd680880)》

2026 年 2 月 26 日財報點評《[百度：廣告根基已廢，崑崙芯成 “救命草”？](https://longbridge.cn/topics/38912994?channel=SH000001&invite-code=355628&app_id=longbridge&utm_source=longbridge_app_share&locale=zh-CN&share_track_id=fa24cd37-32b5-4dba-9317-e6a3cdf399ba)》

2025 年 11 月 18 日紀要《[百度（紀要）：AI 原生營銷是未來第二曲線](https://longbridge.cn/topics/36483983?channel=SH000001&invite-code=355628&app_id=longbridge&utm_source=longbridge_app_share&locale=zh-CN&share_track_id=d9f048be-6399-45eb-9317-45a2f8c61d52)》

2025 年 11 月 18 日財報點評《[猛貼 AI 講故事，百度真有救嗎？](https://longbridge.cn/topics/36480554?channel=SH000001&invite-code=355628&app_id=longbridge&utm_source=longbridge_app_share&locale=zh-CN&share_track_id=03597d68-a7bf-460a-8e85-59a2b10f94f5)》

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