行业研究

市场研究部 2026 年 8 月 24 日

AI 算力紧约束与利润分化

市场表现截至 2026.8.21

事件

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8 月 24 日，阿里巴巴在港交所公告，拟配售 800 亿港元新股， 全部投入 AI 建设。

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分析

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2026 年第二季度，中美头部云厂商同时进入 AI 资本开支加速 释放期，但商业化验证所处的阶段截然不同。北美厂商着力于跑通" 高投入-高云增速-强订单储备"的正向循环，中国厂商则在加速投入 的同时承受着利润端的剧烈分化。这种分化的本质不在于投入规模 的大小，而在于 AI 投入以何种方式嵌入现有业务的商业模式。

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北 美 三 家 云 厂 商 的 增 速 全 面 超 出 市 场 预 期 。 微 软 Azure FY26Q4 同比增长 43%，年化收入首次站上 1000 亿美元，商业剩 余履约义务飙升至 6780 亿美元，同比增幅 84%；谷歌 Cloud 增速 从上季度的 63%进一步抬升至 82%，Backlog 达到 5140 亿美元； 亚马逊 AWS 增速 37%，为 18 个季度以来最快，AI 业务年化运行收 入超过 250 亿美元且保持三位数增长。三家云增速均在 30%以上， AI 驱动的云需求不是边际改善，而是结构性加速。需求可见性同样 充足，微软与谷歌的未履行订单合计超过 1.19 万亿美元，这意味着 即便当前资本开支已处历史高位，未来两到三年仍有大量收入待确 认。

分析师：钟哲元 登记编码：S1490523030001 邮箱：zhongzheyuan@crsec.com.cn

中国厂商呈现出不同的“AI 投入-利润”路径。腾讯 Q2 资本开 支 527.84 亿元，同比增长 176%，但 Non-IFRS 净利润仍增长 9% 至 684.15 亿元，毛利率提升至 58%。其 AI 投入主要嵌入现有高利 润业务，广告端 AI 提效贡献了 22%的增速，游戏增长 17%，AI 能 力扮演的是效率乘数而非独立亏损中心。剔除 AI 新产品后的 NonIFRS 经营利润为 861 亿元，同比增长 19%，与包含 AI 新产品的 756.36 亿元相差约 105 亿元，这一差额大致可以看作新 AI 投入对 当期利润的拖累幅度，但核心业务的高毛利足以对冲 AI 基建折旧。 腾讯管理层在业绩会上明确强调，AI 资本开支是“一次性大额投入”， 不应假设每年都会有这样一笔新投入，这种脉冲式投入叠加存量业 务消化的模式，利润保护性明显更强。

阿里巴巴 Q2 资本开支 676.78 亿元，同比增长 75%，但归母净 利润 105.37 亿元，同比下降 75.6%，毛利率为 38.2%。阿里把 AI 投入组织成独立业务板块，AI 云与算力服务已经实现盈利，经调整 EBITA 为 56.28 亿元，利润率 11.6%，但 AI 实验室与应用分部经调

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证券研究报告

整 EBITA 亏损扩大至-138.61 亿元，而去年同期仅为-32.24 亿元。 这说明阿里的 AI 投入不止于效率提升，而是在从零搭建 C 端 AI 应 用生态，千问 App 已积累 2.5 亿用户，其推理成本、模型训练成本 和用户获取成本在短期内无法被收入覆盖。两家公司资本开支占收 入比几乎相同，利润端的差异主要在于 AI 投入的商业模式承载方式 不同。

中国此前主要依赖经营现金流和债务融资，阿里巴巴 800 亿港 元配售是本轮中美 AI 军备竞赛中一个标志性事件。2026 年 8 月 23 日，阿里以每股 112.70 港元配售 710,000,000 股新股份，所得款项 总额 800 亿港元，净额约 797 亿港元，全部投入全栈 AI 能力建设， 中东、欧洲、亚洲主要主权基金积极认购。

中美对比层面，资本开支的绝对体量差距仍然悬殊。中美对比 层面，资本开支的绝对体量差距仍然悬殊。根据各家上调的指引， 亚马逊、Alphabet、微软、Meta、甲骨文五家美国 hyperscaler 2026 年资本开支合计已接近 8000 亿美元量级。

中国头部企业中，腾讯 2026 年 Q2 单季资本开支达 527.84 亿 元人民币，阿里 Q2 单季资本开支达 676.78 亿元人民币，且阿里 CEO 明确表示三年 3800 亿元的 AI 基础设施投入计划“会远远超 过”；据公开报道，字节跳动 2026 年 AI 基础设施开支计划上调至 2000 亿元人民币，百度一季度资本开支同比翻倍至 58.39 亿元人民 币。

商业化兑现节奏的差距同样清晰。北美已经进入收入兑现与再 投资循环初步形成的阶段，Copilot 付费席位突破 3000 万，Gemini Enterprise 覆盖近 90%的财富 100 强企业，近 500 家客户过去一年 各自处理超过 1 万亿 Token；中国仍处于从用户扩张向收入兑现过 渡的阶段，阿里 MaaS 业务 ARR 已突破 160 亿元，管理层目标年底 前突破 300 亿元，AI 相关产品年化收入约 73 亿美元，下季度预计 接近 100 亿美元，但 Token 消费增长快于付费转化的问题尚未解决。 算力供给端，全球处于紧约束状态，阿里管理层在业绩会上直言"几 乎没有一张卡是空的"；腾讯管理层披露，数月前预付的算力订单转 手可获得超过 30%的利润。

目前中国 AI 资本开支增速高于美国，叠加国产算力替代释放供 给和阿里配售注入外部资本，未来差距有望收窄。若 MaaS ARR 如 期突破 300 亿元、AI 实验室亏损逐季收窄，则全栈路径获得验证； 嵌入路径的验证指标则是广告 AI 提效的持续性和 AI 办公、编程助手 的付费转化。算力定价将从供给驱动转向需求驱动。

中美技术路线的分化也在加深，美国走规模优先路线，靠更大 参数模型和更多算力堆叠追求领先；中国在外部芯片约束下走效率 优先路线，靠模型压缩、推理优化和国产芯片适配实现性价比领先。

投资建议

中美 Hyperscaler 同时进入 AI 资本开支加速释放期，但大规模 投入的投资回报尚未充分验证，北美自由现金流转负、中国头部厂 商利润大幅下修，行业处于高投入至待验证阶段。配置以防御为主， 等待 ROI 信号逐渐明朗后再做方向性加仓。

当前优先配置现金流稳健、估值安全边际充足的头部互联网平 台，这类厂商经营现金流可覆盖资本开支，AI 投入对利润表冲击可 控，盈利确定性在分歧加大的环境下本身有稀缺溢价。建议密切跟

踪资本开支指引边际变化和 GPU 出货增速拐点。AI 应用与云服务方 向短期谨慎，MaaS 单位经济模型尚未跑通、亏损扩大趋势未扭转， 建议回避估值偏高、盈利下修未结束的标的，待 AI 云利润率逐季改 善后再行介入。

风险提示

• 1、政策落地不及预期；
• 2、技术发展不及预期；
• 3、市场竞争加剧。

投资评级定义

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