中国 AI 巨头现金流首次烧成负数! 美智库:中国的底子，可能烧不起！

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中国 AI 巨头现金流首次烧成负数! 美智库:中国的底子，可能烧不起！



看中国 AI 这盘棋，光盯着报表数字很容易被带偏。荣鼎集团 9 月这份报告确实点到了痛处，可要说中国就此烧不动了，倒觉得下结论太早。

这次现金流转负，与其说是崩盘信号，不如看作中国式基建打法又走到了＂账面难看、地基踏实＂这个熟悉的拐点。

先把这份闹得沸沸扬扬的报告说清楚。2026 年 9 月 23 日，美国独立研究机构荣鼎集团挂出了《审视中国 AI 融资》专题研究。



研究团队盯着阿里、腾讯、百度三家的资金流向，抛出一个让不少人后背发凉的判断——三家合计的自由现金流在 2026 年上半年首次跌到负 160 亿元人民币。这是中国互联网头部企业进入生成式 AI 竞赛以来，账本第一次同时亮红灯。

数字对比更让人揪心。2025 年全年，阿里、腾讯、百度靠电商、广告、游戏、支付这些成熟主业，攒下 1700 亿元自由现金流。

这笔真金白银，曾是他们敢于跟英伟达抢卡、敢和美国云厂比资本开支的底气。半年时间不到，账面从正 1700 亿滑到负 160 亿，中间的缺口接近两千亿。



荣鼎在报告里点了个细节，光腾讯二季度就有大约 510 亿元 AI 相关预付款被吃进经营性现金流出口径。钱到底跑去了哪儿？答案摆在明面上——机房。

第三方数据显示，阿里、腾讯、百度 2026 年二季度合计资本开支冲到约 200 亿美元，同比翻了一倍。整个中国数据中心新增功率跑到 24GW 这个量级，比欧洲、中东、非洲三大区加起来还要多。

字节跳动一家就吃掉了国内近五分之一的租用份额，成了最大的算力批发买家。赚回来的钱，几乎原封不动塞进了英伟达 H20、华为昇腾 910C 和一排排液冷机柜。问题在于，这些机柜眼下还赚不到钱。



荣鼎又补了一刀，中国全部 AI 模型加起来的年化经常性收入大约 107 亿美元，只相当于 OpenAI 和 Anthropic 近期披露水平合计的十分之一。三大云厂的云服务在总营收里占比也只有 13% 上下。

算力砸得跟对手差不多，收进来的钱差着一个数量级，账本自然合不拢。价格战被卷成今天这个样子，一半是技术推着走，一半是同行相互踩油门。

年初 DeepSeek 掀桌之后，国内头部大模型的 API 报价一路探底。到 2026 年 9 月，主流模型单次任务调用费大多落在 0.04 美元到 0.50 美元这一档，顶配版本也就 1 美元上下。



反观太平洋对岸，Anthropic 的 Claude 单次任务收 2 到 4 美元，微软和 OpenAI 的高端版本更高。国内模型的客单价被压到了西方同行的一成。

同样是流血，中美的失血点位却不太一样。美股五巨头——微软、亚马逊、谷歌、Meta、甲骨文——2026 年上半年资本开支同样上天，可他们在公开债券市场净融了 1630 亿美元长期资金。

微软和 Meta 发的债，很多期限拉到 10 年甚至 30 年，票息锁在 4.4% 附近。用一笔可以慢慢还的钱，去砸一个 5 到 10 年才可能回本的资产，这套匹配至少不会立刻绷断。



中国这边，长期科技债券市场底子还比较薄。除了自身主业造血，三巨头能靠的主要是国内银行的短期贷款，利率大约 2.1%。利率是便宜，可期限往往就 1 到 3 年。

用短钱去铺一个至少五年才能回本的算力底座，这就是荣鼎报告里最尖利的那根刺——＂短贷长投＂。一旦消费互联网主业增速再放慢一点，短期到期滚续的压力会像顶在后脖颈的凉刀子。

商业模式的错位，让 B 端变现比想象中难得多。西方企业接 AI 的逻辑很简单，微软 Copilot 卖 30 美元一人一月，帮员工省下动辄几千美元的时薪成本，采购部门签个字就付款。



国内传统企业、事业单位、地方国企，对＂按月订阅＂这套 SaaS 玩法一直不太买账。财务口径更愿意走一次性资本化，宁可要私有化部署、要源码、要驻场工程师，也不想每月被扣钱。

结果就有点尴尬。AI 大厂本来想做高毛利的软件订阅生意，走到客户面前，客户递过来的是一份＂打包卖给我、派十个工程师改需求＂的老式外包合同。

做着做着，一堆模型公司从＂卖软件＂倒退回＂卖项目＂。智谱 AI 的毛利率从 2025 年的 41% 掉到 2026 年上半年的 26%，MiniMax 的毛利率一路溜到 18% 左右。



推理成本还没摊薄，人头费又压了上来。融资端能顶多久，是另一个绕不开的问题。

荣鼎的数据里有一条被很多解读漏掉——2025 年，一级市场投给智谱、MiniMax、DeepSeek、月之暗面这四家前沿实验室的资金合计 90 亿元人民币。到了 2026 年前八个月，PE/VC、IPO 融资、H 股定向增发加起来冲到了 1790 亿元。

智谱今年 1 月在香港完成上市募了约 40 亿元，7 月又通过 H 股定向增发拿到 270 亿元。前沿实验室这一层，股权融资还是热的。



美方那边的对照数据也值得放在一起看。9 月 17 日，PYMNTS 引用同一份报告点出，中国全部 AI 模型加总的 ARR 只有 OpenAI 加 Anthropic 合计水平的一成。同期 Anthropic 刚跟甲骨文签下 116 亿美元 CPU 算力扩容合同。

高盛也把 2027 年全球 AI 相关资本开支的估算抬到了约 1.2 万亿美元。中美两边都在烧钱，可美方手里握着更高客单价、更成熟的订阅习惯和更深的长期债市，喘息空间显得更宽。

看到这一层，很多朋友会问：这套打法真的能撑下去吗？我们的判断是，评估中国 AI 产业能不能扛，得跳出季度财报，回头看几段历史。



1998 年到 2001 年，美国互联网泡沫期间，环球电信、世通这类公司也是拼命融资，在陆地和海底铺了几百万英里光纤。当时人人相信流量会无限爆炸，铺设速度却远远跑在变现能力前头。

后来的事今天回头看很清楚。全球九成以上光纤在地下＂睡着＂，业内叫暗光缆。资本市场无情抛售，环球电信、世通接连破产清算，华尔街当年的定调是＂互联网基建就是一场不可持续的浩劫＂。

可这些被贱卖出来的光纤，把整个社会的带宽成本一次性打到地板价。几年之后，YouTube、Netflix、AWS 和后来的移动互联网帝国，就在这块极便宜的地基上冒了出来。



眼下中国 AI 巨头正在经历的，跟当年那段暗光缆时刻有点像。用标准 DCF 模型套，一定算不过账；把这批算力当成＂公用事业级基础设施＂看，账本就换了一套写法。

高铁、5G、特高压电网、光伏电站，当年建的时候个个亏得凄惨，运营公司的财报也没好看过。可这几张网垫出来的，是整个下游产业的效率抬升，这一点已经被时间验证过。

还有一层数据不能忽略。中国 AI 产业里，超过 60% 的投入背后站着政府引导基金、国资投资平台和国有银行的低息资金。这层资金的回报要求，跟私募基金的 IRR 是两套逻辑。



今年 3 月两会之后，北京陆续把 AI 算力划进了＂新型基础设施＂这个大池子，京津冀、长三角、成渝、贵州这些东数西算枢纽的补贴还在加码。这笔钱不指望三年回本，它们要的是把算力单价压到全球最便宜。

这套打法的杀伤力，正在应用端悄悄冒头。今年上半年，字节的豆包、月之暗面的 Kimi、深度求索的 DeepSeek 各自在企业侧刷出了几千万级别的日活。

做出海的独立开发者，用国产 API 跑一个应用的月成本，比调 GPT-4o 便宜八到九成。深圳华强北的硬件小老板，能靠几毛钱一次的推理，接下一年前根本轮不到自己的智能化订单。



这一层的溢出效应，报表里看不见，产业端已经在发酵。回到荣鼎报告的核心担忧——短贷长投、主业造血放缓、B 端付费习惯难改，这些是实打实的问题，糊弄不过去。

三大云厂如果继续把资本开支同比翻倍地砸下去，2027 年现金流的压力会比今年更硬。变卖短期理财、发行超短融、动用境外美元债窗口，这些操作已经出现在报表附注里。

任何一家掉链子，都会拖累整个板块的估值中枢。



华尔街那份报告里，最不敢深究的那道题其实很简单——当全世界最便宜的算力铺在中国实体产业面前，几百万开发者、几十万中小企业、上万家制造业工厂，用它们能长出什么新东西。

这个答案，今天没人写得出，可它一旦冒出来，就是下一个十年的胜负手。

流血是真，现金流转负是真，短贷错配的阵痛也是真。这一轮淘汰赛会刷掉一批只想蹭风口的投机玩家，也会逼着剩下的头部企业把 B 端商业化的本土化路子真正跑通。



中国的底子究竟烧不烧得起，答案不在荣鼎的 Excel 表里，也不在纳斯达克的估值模型里。它藏在明年、后年从这片全球最卷的算力海洋里冒出来的那几个超级应用身上。