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与美：国差距仍大
来源：共享软件联盟 编辑：陈信瑶 2026-09-19 11:41:55

（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。

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