AI 时代的快手，该被重估了。

作者 | 刘亮

来源 | 野马财经

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当 " 烧钱换未来 " 成为 AI 赛道的主旋律，快手用一份财报撕开了裂缝。

3 月 25 日，快手发布了 2025 年财报：全年经调整净利润约 206 亿元，同比增长 16.5%；同时宣布 2026 年 Capex（资本支出）将达 260 亿元，同比增加约 110 亿元，主要用于 AI 算力与基础模型投入。

利润增长与投入加码同步发生，这组看似矛盾的数据引发了市场讨论。有人看到 "AI 吞噬利润 " 的隐忧，有人则看到 " 技术换增长 " 的确定性，而真相或许更加复杂：快手的财报，恰恰是一份证明 "AI 投入≠利润侵蚀 " 的有力证据。

财报数据显示，2025 年四季度，快手的生成式推荐大模型与智能出价模型带动国内线上营销服务收入提升 5%、AIGC 素材消耗达 40 亿元，端到端生成式检索架构 OneSearch 推动搜索订单增长 3%，这说明 AI 早已不是财务报表里的 " 成本项 "，而是推动主营业务增长的杠杆。

但市场的估值逻辑似乎并未同步更新，对比同期 MiniMax 等纯 AI 标的的估值表现，快手作为 " 平台公司 " 正承受着更严苛的审视。这种认知错配，或许也正是理解当下 AI 投资周期的关键切口。

206 亿利润背后的反直觉现实

AI 投入与盈利增长为何能并行？

过去两年，全球科技巨头的资本开支曲线呈现出前所未有的陡峭上升态势。

以海外巨头为例，Meta 在 2025 年资本开支指引从上年的 300 亿美元上调至 400 亿美元；亚马逊因 AWS 的 AI 化改造，资本开支连续多个季度维持高位；Microsoft 的 Azure 基础设施投资同样创历史新高。在国内，腾讯、阿里等都将 AI 算力列为核心预算项；根据腾讯 2025 年财报，其资本开支（Capex）创下历史新高，全年总额达 792 亿元，管理层在财报会透露，2026 年 AI 相关投入（含 Capex 和研发）" 至少会翻倍或以上 "。

但相似的是，上述信息公布后，市场对巨头们的隐忧也随之浮现。反映在股价上，Meta、亚马逊等都曾出现短暂波动，而腾讯股价也在财报发布当日跌超 4%、次日跌幅近 7%。市场似乎已形成一种普遍认知，即 AI 投入与利润压力之间存在一种强相关。

图源：微博截图

当然，这种认知的核心，源于大模型训练与推理的高成本特性，不管是 GPU 采购、大规模数据中心的能耗，以及顶尖算法人才的薪酬，都会长期吞噬现金流。更关键的是，技术落地的价值兑现存在明显周期差，大模型从实验室走向商业场景，通常需要一年甚至更长的验证期。

因此，当快手宣布 2026 年 Capex 将攀升至 260 亿元，部分投资者也将这一资本开支计划解读为 " 利润侵蚀 " 的信号。但这种静态看待资本开支的视角，实际上忽略了快手财务结构的两个关键特征。

首先，快手的基本盘极为稳固。2025 年全年，快手经调整净利润达到 206 亿元，同比增长 16.5%。即便在资本开支高企的 2025 年，公司依然实现了近 120 亿元的自由现金流，期末广义现金储备更是增至 1049 亿元。快手 CFO 金秉在业绩会上明确表态，公司将 " 继续保持全年集团层面健康稳健的自由现金流增长为目标 "。如果 AI 真的在 " 吃掉 " 利润，财务结构不可能维持这样的健康度。

图源：快手

其次，资本开支的去向需要拆解。根据财报电话会的信息，这笔支出主要投向两个方向：一是可灵 AI 推理与训练算力，这对应着可灵用户规模和收入的增长；二是常规的服务器与数据中心建设，这是任何一家平台公司维持正常运营所必需的基建投入。

从可灵的用户规模看，截至 2025 年底，全球用户已突破 6000 万，累计生成超过 6 亿个视频。2026 年 1 月，可灵 MAU 突破 1200 万，App 端付费用户规模环比增长约 350%，日均收入环比提升约 30%。可灵的推理算力需求，是实打实地由用户增长和付费转化驱动的。

从收入端看，可灵的年化收入运行率（ARR）从 2025 年 12 月的 2.4 亿美元，到 2026 年 1 月突破 3 亿美元，单月收入已稳定在 2000 万美元以上。可灵已经从一个 " 技术研发项目 "，成长为具备自我造血能力的独立业务单元。

更值得关注的，是可灵在模型能力上的进化。2025 年第四季度至 2026 年第一季度，可灵以惊人的节奏完成了三次重大迭代；可灵 O1 解决了 " 能不能生成一致的角色 "，2.6 解决了 " 能不能一次生成完整的视听内容 "，3.0 解决了 " 能不能像专业导演一样调度创作 "。这三步跃迁背后，可灵已经从一个 " 视频生成工具 "，演变为一个面向影视、广告、短剧、游戏等专业场景的 " 一体化创作系统 "。目前来看，这种能力在 B 端市场得到了验证，近期热播剧《太平年》中可灵 AI 就深度参与了虚拟场景和特效制作。

在平台型企业集体加码 AI 的行业浪潮中，真正的竞争力不是投入的绝对值，而是投入节奏与盈利能力的匹配度。从这个角度来看，快手 2026 年 Capex 的增长，并非 " 无底线的烧钱 "，而是一种有明确业务反馈的战略投入。

快手用业绩证明，AI 投入与利润增长并非零和博弈，可以通过科学的成本管控与业务支撑实现双向共生。

AI 如何 " 长 " 在业务里？

广告、电商、内容已成正向循环

实际上，AI 在互联网平台的商业应用，存在清晰的阶段演进逻辑，基本可分为三个层次：

第一阶段是基础 " 降本 "，利用 AI 替代人工审核、智能客服等重复性岗位，通过减少人力成本实现经营效率提升；第二阶段是中期 " 提效 "，将 AI 应用于推荐算法、广告匹配、商品搜索等核心环节，优化业务流程并提升转化效率；第三阶段是高阶 " 增收 "，让 AI 直接创造新的收入来源，或显著提升现有业务的变现效率，成为业务增长的核心驱动力。

目前，多数平台型公司仍停留在第一、二阶段的探索中，即便如 Meta 这样的全球巨头，其 AI 推荐系统虽有效提升了用户时长，但在财报中也难以将 AI 的贡献单独量化。

快手的特殊性在于，其一方面已通过可灵这个独立业务实现增收，另一方面又在大力推进 AI 提效，并且能将 AI 对各业务线的贡献从整体业绩中清晰 " 剥离 "，让 AI 的商业价值变得可量化、可验证。

先看线上营销业务。2025 年第四季度，快手线上营销服务收入 236 亿元，同比增长 14.5%。财报中两个维度数字值得留意：生成式推荐大模型与智能出价模型带动国内线上营销收入提升约 5%，单季 AIGC 营销素材消耗约 40 亿元；UAX 全自动投放产品在非电商营销服务的消耗渗透率近 80%，活跃客户渗透率超 90%。这些数字背后，是广告系统底层逻辑的重新设计。

传统广告推荐本质上在做 " 兴趣匹配 "，但广告的商业逻辑远不止于此。广告主关心的不是用户喜不喜欢这条视频，而是这条视频能不能带来转化；快手的端到端生成式推荐大模型，解决的就是这个错位。它给每条广告发了一张 " 身份证 "，把视频、商品、投放信息、业务属性压缩成一串专属的业务信号编码。这样做的好处是，不会把内容相似但投放策略不同的广告混在一起；更重要的是，这个模型的学习目标不再是点击率，而是 eCPM（广告千次曝光收益）、转化和收入最大化。

图源：可灵

这种底层逻辑的切换，带来的是一连串连锁反应。

在出价环节，快手引入了智能调价 Agent。过去调价靠的是 " 成本超 X 元则压价 " 这类固定规则，而智能调价 Agent 会像一个人类专家那样追问：成本为什么超了？是为了快速抢量主动加价？还是因为转化数据还没传回来？这种情景化思考的能力，让调价决策更精准。

在素材生产环节，AI 的介入同样效果显著，单一素材成本降至几分钱，整体转化率提升 20% 到 30%，广告投放的 " 性价比 " 和 " 效果性 " 实现双重提升。

AI 对电商业务的赋能，则体现在从 " 流量匹配 " 到 " 需求理解 " 的深层变革。

2025 年第四季度，快手电商 GMV 同比增长 12.9% 至 5218 亿元；这份增长背后，是 AI 对电商搜索、推荐、经营全链路的重构。其中，端到端生成式检索架构 OneSearch 的落地，直接带动商城搜索订单量提升约 3%，成为电商增长的重要抓手。

传统电商搜索的漏斗式逻辑，本质是关键词的机械匹配，当用户搜某款产品时，系统只会拆解关键词推送相关商品，却无法理解用户对风格、使用场景等更深层的需求。OneSearch 实现了 " 一步生成 " 的突破，大模型会深度解读用户的完整搜索意图，像专业导购一样筛选出最贴合需求的商品，这种从 " 找商品 " 到 " 懂需求 " 的转变，让搜索的转化率和商业价值持续提升。

作为快手的基本盘，内容生态的升级则是 AI 最底层、最核心的改造。

2025 年第四季度，快手平均日活达 4.08 亿、月活达 7.41 亿；在互联网存量竞争的当下，这样的用户规模背后，是 AI 带来的内容分发精准度和用户体验的双重提升。

快手自研的可依（K-eye）671B 多模态大语言模型，搭配新一代标签系统   TagNex，让平台对内容的理解跳出了浅层的画面识别，走向了对用户动机的深层解读。例如，传统标签系统只能给视频打上 " 游戏 " 这类表层标签，而 TagNex 会通过分析视频内容、文案和用户互动，读懂内容背后的真实需求。同样是游戏视频，有的是高段位成就展示，有的是新手教程讲解，背后是完全不同的用户兴趣，TagNex 能精准识别这种差异并打上专属标签。

在此基础上，端到端生成式推荐架构 OneRec 进一步优化了人货、人内容的匹配效率，让平台能精准触达用户的个性化需求。推荐系统能真正 " 懂内容、懂用户 "，用户留存和使用时长也随之提升，这正是快手所有商业业务实现变现的核心基础。

如今在快手，AI 已不再是一个独立的 " 赛道 "，正成为广告收入、电商订单、内容生态的 " 催化剂 " 和 " 粘合剂 "，成为平台底层的基础设施。

当 AI 能力从辅助工具升级为业务引擎时，其投入产出逻辑就已经发生质变。

估值的 " 错位 " 与回归：

为何市场对平台型公司更严苛？

但一个无法忽视的现象是，当前全球 AI 领域的估值体系正呈现明显的分化态势，这种分化在资本市场的估值表现中体现得淋漓尽致。

一方面，MiniMax、智谱等纯 AI 公司凭借技术壁垒与成长预期，享受着资本市场的极高估值溢价，即便短期处于亏损状态，市场也愿意用 " 增长视角 " 给予其高估值；另一方面，Meta、亚马逊、谷歌、腾讯、阿里等平台型公司，一旦宣布加码 AI 投入，市场往往会给予负面反应，股价出现不同程度的波动。

这种估值分化的核心，在于资本市场对两类企业采用了完全不同的估值逻辑。

对于纯 AI 公司，市场的估值核心围绕 " 增长潜力 " 展开，关注其技术壁垒、行业稀缺性、商业化前景等维度，即便企业短期存在高额研发投入、尚未实现盈利，市场也会因对其长期成长的期待。而对于平台型公司，市场的估值逻辑则聚焦于 " 成本与利润 "，核心关注资本开支对自由现金流的影响、算力投入的折旧对利润的侵蚀，对 AI 投入带来的增量贡献要求极高的确定性。

快手的处境，正是这两种估值逻辑冲突的典型样本。

图源：快手

事实上，从 AI 业务来看，可灵 AI 的商业化表现已具备独立估值的基础：2026 年 1 月其 ARR 突破 3 亿美元，按 AI 行业常规的 15-20 倍市销率计算，可灵 AI 的独立估值至少可达 45-60 亿美元。但在当前的资本市场定价中，这部分 AI 业务的价值几乎被完全忽略，市场仍在用传统 " 短视频平台 " 的估值框架为快手定价。

与此同时，快手的主业仍保持着稳健的增长态势，广告业务在 AI 赋能下实现持续增收，电商业务通过 AI 工具提效完成流量与转化的双增长。这说明，快手兼具纯 AI 公司的高增长潜力与平台型公司的盈利确定性，是典型的 "AI+ 平台 " 混合体。

当然，这种 " 双重属性 " 带来的估值困境，本质上是资本市场的时间错配问题。市场习惯将 AI 投入视为 " 先压利润、后提效率、再放大利润弹性 " 的线性周期性过程，却忽略了企业已经实现了 AI 投入与利润增长的同步推进。

对于平台型企业而言，AI 的真正价值从来不在于烧了多少钱，而在于烧出来的技术能力，能否真正转化为主营业务的增长动力，能否实现投入与收益的正向循环。至少从这个角度来看，快手 2025 年的财报，已经给出了一个值得重新审视的答案。

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