107亿对1000亿：中国AI的收入账本

Rhodium Group一份报告显示，2026年3月至8月期间，阿里巴巴、字节跳动、快手、DeepSeek、月之暗面、智谱AI和MiniMax七家中国主要AI开发商的模型业务年化经常性收入（ARR）合计约为107亿美元。同一时期，OpenAI与Anthropic的相关收入合计已超过1000亿美元。

十倍的差距摆在那里。但更值得追问的不是“为什么差了十倍”，而是“在这个价差面前，谁还愿意继续往里投钱”。

一、字节领先，阿里紧随，其他还在烧钱

在这七家中，字节跳动的AI业务ARR最高——约40亿美元（7月数据）。阿里巴巴紧随其后，8月约为24亿美元。其余五家的收入规模明显更低，且分散在不同赛道。

值得注意的是，部分公司的增长速度极快。以智谱AI为例，其ARR从今年1月的7400万美元激增至8月的16亿美元，大约增长20倍。MiniMax同期的ARR也增长了约4倍。

但这些数字背后藏着另一个问题：低价策略正在挤压毛利空间。

按照Rhodium Group的估算，中国AI厂商整体毛利率远低于美国同行。DeepSeek的公司层面毛利率约为45%，而Anthropic约为65%；智谱AI和MiniMax分别仅为26%和18%。

原因很直接。即使经历近期涨价，大部分中国前沿模型完成单项任务的价格仍只有约0.04至0.50美元。相比之下，Claude顶级模型的同类调用价格在2至4美元之间，GPT最昂贵的一批模型则约1至2美元。

低价格有利于扩大AI普及范围，但也意味着厂商更难通过模型调用的收入来覆盖不断膨胀的算力和基础设施成本。这是中国AI产业面临的根本困境——用户用得起，企业赚不回来。

二、9320亿的狂飙，和从正转负的现金流

中国AI产业的另一条线，是资本开支的疯狂扩张。

Rhodium Group估算，2026年中国企业对AI基础设施的投资达到9320亿元人民币（约合1390亿美元），比上一年增长了一倍以上。到2027年，这一数字可能进一步突破1.2万亿元（约合1930亿美元）。

作为参照，美国2026年的数据中心投资规模约为8000亿美元——比中国少，但美国AI企业的收入体量更大，能更好地消化这些投入。

这种高投入已经开始体现在头部互联网公司的现金流上。2026年上半年，阿里巴巴、腾讯和百度三家中国大型互联网公司的自由现金流合计降至-160亿元人民币，而一年前这个数字还是正的1700亿元。

看看阿里巴巴自己的财报就知道投入有多猛。根据其截至2026年6月季度的数据，AI云与算力服务板块收入虽已达484.37亿元人民币（同比增长45%），但同期的资本开支为676.78亿元，同比大增75%。买来的算力远超卖出的收入。

这也解释了为什么阿里需要频繁向资本市场要钱——不仅仅是因为烧钱速度超过了造血能力，更是因为AI战线的军备竞赛不允许它停下脚步。

三、谁在为中国AI买单？

如果收入跟不上投入的速度，那么支撑这场狂欢的资金从哪儿来？

答案是：主要是股权融资和国有资金。

美国大型科技公司更多使用债务融资。五家美国大型云计算和互联网公司的债务净融资额，从2025年的900亿美元增加到2026年上半年的1630亿美元。

而在中国，情况完全不同。截至2026年8月21日，中国AI行业股权投资规模已达到2820亿元人民币。仅在2026年前8个月，智谱AI、MiniMax、DeepSeek和月之暗面这四家头部AI公司通过IPO和私募融资就获得了1790亿元——而2025年全年，它们的PE/VC融资总额才不到90亿元。

更关键的是资金来源的结构。报告称，2026年中国AI行业直接投资中约25%来自国有基金及相关机构。在芯片和服务器领域，国家及国有背景投资者占47%，银行贡献另外14%，而这些银行多数也是国有机构。这意味着该领域超过60%的投资资金具有国有或准国有背景。

这不是一个纯市场驱动的生态。当大量资金带有“国家战略”属性时，短期回报的考量会被延后甚至忽略——这既是一种优势（不会因为一轮亏损就停止投入），也是一种风险（缺乏有效的止损机制）。

四、163倍估值的危险游戏

最刺眼的数字，可能是DeepSeek的估值/ARR倍数——约163倍。

作为对比，OpenAI约34倍，Anthropic约21倍。而中国其他几家头部公司也不便宜：智谱AI约46倍，月之暗面约50倍。

月之暗面的估值变化尤其极端。它的估值从2025年底约40亿美元，飙升到2026年8月的500亿美元，几个月的时间里增长超过10倍。

这类估值背后的逻辑是预期——市场相信中国AI公司会在未来兑现更高的收入和利润。但预期本身不是现金流。一旦市场情绪转向，估值就可能断崖式下跌，而那些基于高估值进行的大规模扩张就会瞬间变得不可持续。

摩根士丹利预计，到2030年，中国面向消费者的AI业务可商业化收入可能达到2940亿元人民币（约合440亿美元）。但如果当前的投入节奏不变，到那时中国的总投入可能已经接近3万亿元人民币。这笔账怎么算都显得紧张。

五、真正该关注的四个信号

与其纠结中美AI产业谁更强，不如关注那些能揭示行业健康度的指标：

第一，国有资金的流向和退出节奏。 当一个行业的60%以上资金具有国有背景时，政策变化会直接决定谁能活下来。关注各地政府引导基金的募集规模和投向是否出现收缩。

第二，互联网巨头能否扭亏。 阿里巴巴、腾讯、百度的自由现金流已经从正1700亿骤降至负160亿。如果下半年没有改善，明年的资本开支计划大概率会被迫调整。

第三，AI模型的定价权是否真正建立。 目前0.04至0.50美元的单价远低于美国同行的1至4美元。如果能维持提价趋势，盈利压力将显著缓解。否则，收入永远追不上资本开支。

第四，股票市场对中国AI公司的估值容忍度。 当DeepSeek等公司的估值建立在“未来增长”而非“当下收入”之上时，任何一轮股市回调都可能切断它们的融资渠道。这是悬在所有中国AI公司头上的达摩克利斯之剑。

中国和美国AI产业面对的根本问题是相似的——资本开支持续增加、算力规模继续扩张，但业务自身产生的现金流暂时还不足以覆盖这种扩张。区别在于：美国可以用债务市场兜底，中国只能依赖股权市场和银行信贷。一旦后者转弱，整个链条的断裂风险会远比美国来得突然和剧烈。