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明年中国AI基础设施投资或超万亿,与美国差距仍大
(文/赖家琪 编辑/吕栋)
人工智能(AI)竞赛正在大规模“烧钱”。
从训练大模型到建设数据中心,从采购AI芯片到铺设算力基础设施,全球科技巨头正在对AI投入前所未有的资金。美国企业押注超大规模数据中心,中国企业也在加速追赶,但双方背后的融资模式正走向不同路径。
近日美国咨询公司荣鼎集团发布《透视中国AI融资》报告,对中国AI产业的资本投入、企业现金流以及融资渠道进行了分析。报告估算,2026年中国AI基础设施资本开支预计同比增长103%,达到9320亿元人民币,2027年将进一步超过1.2万亿元人民币。
不过,即使增长势头强劲,中国AI投资规模与美国相比仍存在明显差距。荣鼎集团估计,美国今年数据中心投资规模约8000亿美元(约合5.36万亿元人民币),中国当前AI建设规模仅是美国投资水平的15%至20%。
AI融资,中美走出差异化路径
近几年,AI产业竞争逐渐从模型能力比拼,转向算力、芯片和数据中心基础设施的全面竞争。
美国微软、亚马逊、谷歌、Meta、甲骨文等科技巨头不断扩大数据中心规模,通过购买AI芯片、建设云计算平台,为大模型训练和商业化提供支撑。
荣鼎集团对包括云计算巨头、电信运营商、AI实验室和独立数据中心运营商在内的13家中国上市企业进行分析后发现,中国企业同样在扩大AI投入。
其中,阿里巴巴、腾讯和百度是主要投入者。数据显示,三家公司2026年上半年资本开支合计达到2080亿元人民币,高于年初市场预期。随着国内芯片供应增加,中国AI基础设施投资预计将在今年进一步提速。
但与美国相比,中国AI投入规模还不算大。荣鼎集团估算,美国今年数据中心投资规模约8000亿美元,而中国AI基础设施投资约1390亿美元。
而且,中国AI产业融资结构更依赖股权融资和银行贷款,债券市场占比相对较低。
荣鼎集团将13家中国企业的AI融资结构大致分为四类——以阿里巴巴、腾讯和百度为代表的云计算巨头,华为和电信运营商,包括智谱、MiniMax在内的前沿AI实验室,以及万国数据(GDS)等独立数据中心运营商。

2024年至2027年中国企业AI资本支出 荣鼎集团
报告显示,阿里巴巴、腾讯和百度是AI基础设施投资规模最大的企业,其融资结构在2025年至2026年上半年发生了明显的变化。这些企业开始更多依靠贷款和债券融资,同时通过出售部分短期投资资产获得现金,以缓解AI资本投入带来的压力。
与此同时,股权融资的重要性正在提升。虽然云计算巨头近年来增加分红,以维持股票吸引力,但为了给AI投资腾出资金,企业大幅减少股票回购规模。8月,阿里巴巴宣布800亿港元配股融资,这是其2019年赴港上市以来首次进行新股配售,所得资金将100%用于AI投资。
相比于互联网巨头,华为以及中国移动、中国电信、中国联通等电信企业的融资模式则更加稳定。这类企业几乎完全依赖经营现金流,没有来自其他渠道的大规模资金流入,整体债务水平也极低。
截至2025年,华为仍拥有2010亿元人民币的长期银行贷款,以及380亿元人民币的债券余额,但从去年开始,公司已经开始偿还部分债务。
不过,华为和电信运营商的AI投资规模低于云计算巨头,2025年至2026年上半年融资结构变化也并不明显。
与前两类企业相比,前沿AI实验室面临更大的资金压力。
报告指出,智谱AI、MiniMax等企业仍处于业务早期阶段,研发投入巨大,商业模式尚未成熟,因此经营现金流普遍为负。由于多数算力需求来自租用云服务商资源,这些企业的AI投入目前更多体现为经营现金流支出。未来,随着企业建设自有数据中心,相关投入可能逐渐转化为资本开支。
在融资端,AI初创企业高度依赖股权融资。截至2025年,智谱、MiniMax、DeepSeek和月之暗面获得的私募股权和风险投资(PE/VC)资金合计约90亿元人民币。而2026年前8个月,这些企业通过PE/VC投资、IPO融资和私募配售获得的资金规模迅速升至1790亿元人民币。
智谱AI受益于资本市场回暖,于今年1月在香港上市融资约40亿元人民币,随后在7月完成270亿元人民币H股私募配售。
独立数据中心运营商的融资方式最为多样化,主要依靠经营现金流、银行贷款和债券、股权融资,以及资产支持证券(ABS)、房地产投资信托基金(REITs)和融资租赁四类资金来源。
与云计算巨头和电信企业不同,独立数据中心运营商没有能够持续产生现金流的业务体系,也难以获得大量股权融资,因此更依赖ABS(投资者购买资产支持证券)、REITs(房地产投资信托基金)和融资租赁等工具。
投资狂潮背后,AI商业化大考
虽然AI投资仍在高速增长,但商业化仍是行业最大挑战。
这也是中美AI企业面临的共同问题:资本开支的增长速度,已经超过了企业自身现金流的增长速度。
阿里巴巴、腾讯和百度三家公司的自由现金流已经从2025年的1700亿元人民币下降至2026年上半年的负160亿元人民币。其中,腾讯披露的数据显示,2026年第二季度约510亿元人民币AI相关预付款计入经营现金流,规模接近同期590亿元人民币资本开支。
类似情况也出现在美国科技巨头中。微软、亚马逊、谷歌母公司Alphabet、Meta和甲骨文的自由现金流也从去年的1910亿美元大幅下降至今年上半年的140亿美元。
报告称,与美国同行相比,中国企业当前的云计算、数据中心和AI模型业务收入和盈利水平都明显更低。
最新数据显示,尽管今年中国前沿实验室AI模型年度经常性收入(ARR)大幅增长,如智谱ARR从今年1月的7400万美元增长至8月的16亿美元,但中国所有AI大模型企业的ARR总计约为107亿美元,仅为OpenAI和Anthropic近期披露收入水平的10%。
此外,中国前沿AI实验室普遍支持开放权重模型,这一策略的优势在于推动技术传播,但同时也限制了商业收入增长。如果第三方云服务商部署这些模型,并向客户提供API服务,开发模型的AI公司通常无法直接获得收益。
不过,在API服务层面,中国部分AI企业已经达到较高的利润水平。报告称,DeepSeek通过优化模型结构和推理基础设施,截至2026年7月,其API业务毛利率达到约83%,接近Anthropic的八成。
今年年初以来,中国大多数前沿实验室和超大规模数据中心都提高了模型价格。DeepSeek最初逆势而行,宣布其API价格将在下半年保持低位。然而,由于成本压力增大,DeepSeek在8月也提高了所有模型价格,后又于9月下调,但整体价格仍高于8月之前的水平。

中美模型价格对比 荣鼎集团
即使价格上涨,权威AI视频评测平台Artificial Analysis估计,中国前沿AI模型的价格大致为每百万Token 0.04美元至0.50美元,而美国模型Claude的定价约为每百万Token 2美元至4美元。
整体来看,荣鼎集团认为,中国AI产业面临的问题,与美国AI行业有不少相似之处。目前中国前沿AI实验室整体仍处于亏损状态,企业需要新的商业模式,或者持续获得外部资金支持,才能维持高速发展。
预计未来几年,中国AI相关资本开支仍将继续增长。报告称,2026年下半年以及2027年,中国AI基础设施投资仍会保持扩张趋势,但增长速度存在不确定性。除了算力供应限制之外,融资能力正成为影响中国AI产业扩张的另一大约束因素。
报告分析称,未来决定中国AI产业扩张速度的关键在于:资本市场能否持续支持AI企业融资,政府资金将在多大程度上继续参与,以及AI企业能否建立更加稳定的商业模式。
除了资本投入和商业化竞争,AI快速发展带来的安全风险,也正在成为中美双方共同关注的问题。
复旦发展研究院副教授、全球人工智能创新治理中心研究员江天骄近日在一场中美AI安全对话活动中提出,中美双方需要对“有意义的人类控制”建立共同定义,避免两国虽然使用相同概念,却以不同标准解释机器自主程度,从而导致AI系统自主权限不断扩大。
他呼吁为AI系统划定明确红线,加强对能源、金融、医疗等关键基础设施的保护,避免高度自主化的AI系统对社会运行造成潜在风险。
标签 人工智能- 责任编辑: 赖家琪
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