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title: "中美科技巨頭 “燒錢大戰” 再爆發，誰算清了 AI 投資的賬？"
description: "AI 商業化，正在變成一場越來越昂貴的 “請客吃飯”。2026 年初的財報季，AI 支出非但沒有成為科技股的護城河，反而成了估值下殺的觸發器。一邊是亞馬遜、谷歌、微軟等巨頭拋出合計超 6500 億美元的年度資本開支計劃，規模堪比一箇中等國家 GDP；另一邊，是中國互聯網大廠在春節前後密集投放數十億元規模的 AI 應用補貼，試圖用 “紅包” 換取市場、時間和用户習慣。然而，資本市場的反應卻異常一致."
type: "topic"
locale: "zh-HK"
url: "https://longbridge.com/zh-HK/topics/38630615.md"
published_at: "2026-02-10T09:28:40.000Z"
author: "[港股研究社](https://longbridge.com/zh-HK/profiles/3199113)"
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# 中美科技巨頭 “燒錢大戰” 再爆發，誰算清了 AI 投資的賬？

AI 商業化，正在變成一場越來越昂貴的 “請客吃飯”。

2026 年初的財報季，AI 支出非但沒有成為科技股的護城河，反而成了估值下殺的觸發器。

一邊是亞馬遜、谷歌、微軟等巨頭拋出合計超 6500 億美元的年度資本開支計劃，規模堪比一箇中等國家 GDP；另一邊，是中國互聯網大廠在春節前後密集投放數十億元規模的 AI 應用補貼，試圖用 “紅包” 換取市場、時間和用户習慣。

然而，資本市場的反應卻異常一致。在激進的支出計劃公佈後，這些科技巨頭的股價應聲下跌。

圖：微軟、亞馬遜、騰訊、阿里股價走勢圖

市場突然看空 “AI”？並非如此。但是投資者第一次明確表態，不再為 “看不到兑現路徑的長期投入” 無條件買單。

無論是美國押注的算力基建，還是中國推動的應用補貼，這場愈演愈烈的 AI 競賽，“燒錢搶佔未來市場” 的邏輯，都令人聯想到當年的 “外賣/打車大戰”。但問題在於，這場戰爭，可能並不具備規模即勝利的前提。

**技術創新穿上 “外賣的新衣”，不等於一門好生意**

從 “害怕錯過” 到 “害怕支出”，AI 敍事發生轉折。

過去兩年，資本市場為 AI 敍事買單的核心邏輯是 “先佔位、先佈局”，估值更多與想象力掛鈎。

但進入 2026 年，情況急轉直下。“沾 AI 就漲” 的粗放投資階段宣告結束，市場開始集中關注兩個最現實的財務指標：**自由現金流和資本開支的不可逆性。**

比如，過去 12 個月，亞馬遜自由現金流僅 112 億美元，同比大幅縮水 70.7%，2026 年高達 2000 億美元的資本支出計劃，讓市場擔憂其自由現金流可能重回負值區間。

AI 不再只是充滿魅力的增長故事，市場第一次重視起基建的 “重資產、長折舊、低靈活性”。

與此同時，國內爆發的新一輪應用補貼大戰，也讓這場全球科技競賽的資本邏輯，浮現出與昔日 “外賣大戰” 驚人的相似性。

**AI 競賽與外賣大戰的相似性，並不在業務形態，而在資本邏輯。**

首先，是 “提前定價” 的思維，即在需求被完全驗證之前，通過鉅額投入搶佔未來市場的定價權。

其次，是爭奪 “入口” 與 “生態”，無論是美國巨頭斥巨資建設數據中心和自研芯片，還是中國公司補貼開發者和應用，終極目標都是爭奪未來 AI 世界的調度權。

最後，則是背後隱含的 “贏家通吃” 預期，資本相信在如此高的門檻下，最終只會剩下少數幾家掌控基礎設施或核心生態的寡頭。

**然而，市場擔憂的是，AI 不具備 “外賣” 最關鍵的兩個前提。**

**第一，AI 缺乏一個 “高頻剛需” 的底座。**

外賣是確定性的高頻剛需，補貼能迅速驗證留存與復購。相比之下，AI 的 “剛需” 還極不清晰。面向企業端的大模型落地成功率依舊不高，艾瑞諮詢的調查顯示，超過一半企業級 AI 應用數據質量及可用性不足。而 C 端用户更是長期受互聯網 “免費 + 增值服務” 模式影響，付費的認知和意願較低。

**第二，也是更危險的一點，是 AI 的鉅額投入具有極強的不可逆性。**

外賣補貼可以隨時調整、收縮甚至叫停，業務槓桿相對靈活。但 AI 的投入，尤其是以數據中心、服務器集羣和定製芯片為代表的基礎設施，是高度沉沒的。這些資產不僅單位成本極高，還揹負着漫長的折舊週期，通常在三到五年。即使未來需求不及預期，企業也很難像關停一個外賣業務那樣 “快速剎車” 止損。

“高頻剛需” 和 “可快速止損” 這兩個關鍵安全墊都不存在時，資本市場的謹慎心理便被放大。

也正是在這一節點，中美科技公司展現出完全不同的，應對這種謹慎的方式。

**百億補貼 VS 萬億基建：兩種信仰，兩種風險**

2 月初，中美科技股的估值同步回調，但市場拋售的背後，實際上是兩種性質完全不同的擔憂。一個是對 “有限支出” 能否換來真實價值的懷疑，一個卻是對 “無盡支出” 可能吞噬一切現金流的恐懼。

之所以有這種差異，是中美科技巨頭的戰略並不一致。

圖源：網絡，感謝原作者 JamesAI

**發現了一條寬闊但偏偏無車駛過的道路後，中國公司的核心邏輯是 “需求可以被快速創造和驗證”。於是，國內巨頭們一邊把路修好，一邊自己造車。**

阿里、騰訊、字節跳動等巨頭的資源，密集地投向了補貼開發者、發放用户紅包和提供算力扶持。在現有的 AI“路網” 上，通過鉅額補貼快速投放 “車輛”（AI 應用），爭奪 C 端的 “流量調度權” 與用户習慣。

市場的疑慮也在於此。未來，紅包雨停歇、算力優惠退坡，這些被吸引來的流量，有多少能沉澱為真實的用户留存與付費意願？業內的一個共識是，在中國市場，讓用户為 C 端 AI 工具直接付費非常困難。這場戰役拷問着 AI 應用本身是不是 “偽需求”。

**相比之下，同樣在這條路上的美國巨頭，選擇進行一場更加徹底的 “基建豪賭”：提前十年修築更豪華的 “高速公路”，等待整個數字經濟的 “車流” 自然遷移至此。**

亞馬遜、谷歌、微軟和 Meta 的資本支出，高度聚焦於算力底座，數據中心、自研 AI 芯片和雲平台。他們從 “基礎設施調度權” 自上而下構建壁壘，相信一個確定性未來：AI 將如電力和互聯網一樣，成為社會不可或缺的通用技術平台。

對此，市場的質疑是，如果 AI 沒有如期成為 “必需品”，這套萬億級基建，是否會長期拖累現金流與回報率？

**從不同的質疑角度中，可以看出，中美科技的產業基因與市場環境存在巨大差異，這也意味着估值分歧的加劇。**

中國互聯網產業歷經多次流量大戰，擅長以敏捷的產品和場景創新，在快速試錯中倒逼需求。而美國科技公司則沿襲了從操作系統到雲計算的成功經驗，習慣於先構建強大的底層平台與標準，再等待生態繁榮。

**前者是應用效率優先的 “現在進行時”，後者是基礎設施先行的 “未來完成時”。這決定了，資本市場對兩者的重新定價，不可能走向同一個終點。**

對於中國公司，估值的錨點是應用轉化的效率與速度。而對美國巨頭，估值錨點則是對遠期統治力和回報率的貼現計算。

股價下跌表象下，一場關於技術路線與商業哲學的分化，才剛剛拉開序幕。

**“投入即正義” 的信仰鬆動，港股成為 AI 重估關鍵中間地帶**

可以預見的是，這輪財報季之後，一個時代性的估值分野正在形成。

美股市場對 “AI 值不值得修這麼多路” 的猜疑，還要持續很長時間。與此同時，港股市場則成為重估 AI 應用 “有沒有車真的跑起來” 的關鍵市場。

**在美股，科技巨頭將面臨長期重估。**

市場恐懼的不是 AI 的潛力，而是其顛覆傳統商業模式和產生經濟效益的 “時間框架” 與 “經濟學”。摩根士丹利報告預計，到 2028 年，全球人工智能相關支出將接近 3 萬億美元。而按典型軟件利潤率計算，2028 年人工智能軟件收入將達到 1.1 萬億美元，差額依舊明顯。

微軟、谷歌、亞馬遜和 Meta 等公司的鉅額資本開支一旦啓動，基本不可逆，現金流與資產負債表，都會長期被 AI 投入重塑。一旦 AI 需求曲線的爬升速度慢於折舊曲線的侵蝕速度，市場對這些科技巨頭的 “殺估值” 還將持續。

近期，微軟的遠期市盈率在近期降至 23.0 倍，甚至低於以軟件和服務為核心的 IBM，這是自 2013 年以來的首次倒掛。這説明在投資者眼中，一個揹負着沉重摺舊包袱的 “新微軟”，可能在進行 “永久性的重資產轉型”，定價邏輯也越來越 “重”。

**相比之下，中國公司當前的重估，呈現出更鮮明的階段性驗證特徵。**

春節期間的 “紅包補貼” 戰術，投入規模相對可控，試錯週期也更短。市場的反饋會像潮水一樣，迅速而直接地反映在股價上。

這讓港股成為觀察中國 AI 戰略成敗的 “風暴眼”。這裏上演的，是一場關於應用效率、用户留存和付費意願的 “中場戰事”。港股還有大量 AI 應用公司會受到巨頭重估效應的帶動，估值在垂直場景中隨着商業轉化效率而變動。

這種 “小週期重估” 的邏輯，與美股那種基於十年基礎設施回報的 “長週期定價”，共同構成了 AI 產業化之路的資本藍圖。

**兩種重估邏輯共同上演，也意味着，AI 產業正在從上半場邁向下半場。巨頭逐漸燒掉資本市場對 “未來敍事” 的耐心，而當全球資本開始厭倦 “宏大敍事”，“能不能跑出來” 本身，就成了稀缺的資產。**

這對資本市場的影響是，越來越多 AI 公司無需證明自己能像巨頭那樣統治整個 AI 世界，只需要證明，在醫療、營銷、設計等某一類場景中，產品能夠創造可持續的商業價值，就能迎來價值兑現。

歷史經驗反覆證明，技術革命的贏家，未必是最早、最激進、最燒錢的公司。那些善於把技術轉化為穩定現金流的公司，往往能穿越起起伏伏的週期，贏得一席之地。

來源：港股研究社

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