科技巨头做 AI，悄悄走到" 同路不同命 "的岔路口。

5 月中旬，阿里、腾讯同一天公布第一季度业绩，都把 AI 作为重中之重。但阿里被 " 奖赏 "，腾讯却被 " 追问 "。财报发布次日，阿里美股大涨 8%，港股也上涨近 4%。腾讯则下跌了 0.5%。

两大科技股近几个月的走势同样存在不小差距。年初至今，阿里美股和港股分别下探约 12%，腾讯则回撤 26%，跌幅是阿里的两倍多。

资本市场对阿里、腾讯 " 厚此薄彼 "，与两家公司的最新财报并不匹配，甚至有些 " 反常识 "。

上季度，阿里营收仅同比增长 3%；剔除已处置的大润发和银泰业务，同比增长 11%。

利润同样不理想：经营利润由盈转亏，经调整 EBITDA（息税折旧及摊销前利润）同比大降 61%。自由现金流为流出 173 亿元，而上年同期流入 37 亿元。

相比之下，报告期内，腾讯营收同比增长 9%。经营利润同比增长 17%，Non-IFRS 经营利润同比增长 9%。自由现金流为流入 567 亿元，同比增长 20%。

但更漂亮的财务指标，并没有让腾讯股价迎来一波上涨。投资机构更愿意把筹码放在阿里身上，即便上季度的营收和利润差强人意。

看似矛盾的 " 用脚投票 "，蕴藏着资本市场价值判断的深刻变化：

那些能够直接从 AI 赚钱，把收入数字放入财报的公司，更容易得到各路资本的青睐。

资本市场更容易给 " 直接卖 AI" 的公司估值。这类公司既包括阿里云、火山引擎这样的云服务商，也包括纯粹的 AI 公司，比如股价一路飞升的智谱和 MiniMax 等。

他们可以很清楚地向外界展示，AI 到底是怎么花钱和赚钱的，以及现在赚了多少钱，接下来还能赚多少钱。这会让投资机构感觉更 " 踏实 "，更愿意下注。

相比之下，算不明白 AI 这笔账，亮不出收入数字，正是腾讯的 " 吃亏 " 之处。

客观地说，平台型公司的 AI 账本确实更难算：AI 投入是显性的，每一块钱的投入，都会体现在成本和费用里；AI 收益却常常是隐性的、零散的，很难立刻拉起一条全新的收入曲线。

不过，在 AI 驱动下，平台型公司正在改写旧业务的利润表，也值得被重新估量。

特别是那些逐渐迈过"AI 渗透率 " 临界点的公司，AI 对于经营和财务业绩的拉动日益显现，且可以量化。在 AI 逐渐释放价值的时刻，市场不妨给这种变化多一点耐心。

阿里腾讯的 AI 路径差异明显：一个主要靠 " 直接 AI 收入 "，另一个则专注于 " 嵌入式 AI 提效 "。

在最新财报中，阿里除了详细列出 AI 板块的业务进展，还单独晒出相关账本：

阿里云外部商业化收入增长加速至 40%，其中 AI 相关产品收入占比首次突破 30%。AI 相关产品季度收入 89.71 亿元，年化收入突破 358 亿元。

相比之下，腾讯也在给 AI" 算账 "，却主要作为成本项呈现。

在过去几个季度的财报中，腾讯并未在财报上单独列出 "AI 收入 "，只能以其他财务和经营指标，间接说明 AI 的功效。

它谈论了 AI 技术产品的新进展，谈论了 AI 如何拉动各项业务，还估算了 AI 对利润的负面影响，却没能讲明白，AI 到底给公司赚了多少钱。

其实，科技公司拥抱 AI，大都可以粗略划分为上述两种落地方式。

希望直接从 AI 获得收入的公司，除了阿里，还有智谱、MiniMax、DeepSeek 等 AI 创业公司，以及海外的 OpenAI、Anthropic 等。

他们要么主攻 AI 云，要么围绕 "token 经济 " 大做文章，业务闭环和变现逻辑非常清晰，外界可以轻松估算收入规模和盈利节点。

专注 AI 提效的公司同样不少——国内的腾讯、快手、美团，国外的 Meta、谷歌等。

对于科技公司而言，AI 提效的场景很多。

以电商为例，AI 可以精准识别和捕捉用户即时需求，提升商品推荐效率；帮助品牌提升电商广告出价和转化效率；帮助平台和商家提升电商搜索和导购效率；识别用户兴趣偏好，提升内容分发效率和用户留存率；降低客服、运营、研发和内容生产成本；等等。

可以说，AI 提效刚需、高频，不仅是众多企业的选择，也是 AI 广泛落地的必由之路。它的长期价值并不亚于 " 直接 AI 收入 "。

但把 AI 用在现有业务上，终归不太 " 性感 "，很容易与其他常规提效工具坐一桌。

同时，企业花在算力、研发、基础设施、人员招聘等方面的钱，马上被市场看到；但广告点击率、购买转化率、商家 ROI、组织效率等维度的改善，往往分散在原有业务线里，需要更长周期才能被验证。

更何况，在不少平台型公司，AI 被全面应用于各个业务板块后，带来了成本、效率、增长方面的变化，却不会以 "AI 收入 " 等形式单独出现，而是被融入营收、利润等更宏观的指标中。

在 "token 经济 " 的热烈氛围下，那些获取 " 直接 AI 收入 " 的企业占据有利位置；而那些 "AI 提效 " 的公司，其 AI 账本天然更复杂、更难算。他们也想讲好自己的 AI 故事，却经常在短期内被市场低估。

归根结底，资本不是不相信 AI，而是更愿意为能被单独计量的 AI 买单。

不过，也有一些平台公司的 AI 间接价值正在变现，关键在于"AI 渗透率 " 迈过临界点。

以快手为例，它刚刚披露了一份总体平稳的业绩。上季度，快手营收达 337 亿元，经调整净利润达 34 亿元；平均 DAU 达 4.13 亿，平均 MAU 达 7.72 亿，创历史新高。

快手财报不乏 " 直接 AI 收入 "，主要驱动力是 AI 视频生成产品 " 可灵 AI"。上季度，可灵 AI 营收超 6.5 亿元，同比增长超 300%；今年 3 月的年化收入运行率（ARR）近 5 亿美元，而去年 3 月为 1 亿美元，一年内增长 4 倍。

5 亿美元 ARR 是什么概念，智谱截至 2026 年 3 月底的 MaaS API 平台 ARR 约 17 亿元人民币，折合大概 2.3 亿— 2.4 亿美元；MiniMax 今年 2 月披露 ARR 突破 1.5 亿美元。也就是说，如果单看 ARR，可灵 AI 已经大幅超越智谱、MiniMax 这些纯 AI 公司。

不过，除了可灵，快手也在大力推进 " 嵌入式 AI 提效 "，AI 持续进入主营业务链路，在营销、电商、直播等场景中，推动降本增效。

这些动作日积月累，提高了 "AI 渗透率 "，并带来了实打实、可量化的成果。

以线上营销为例，这块业务是快手最主要的营收来源，上季度创收 196 亿元，同比增长 9.3%。

过去几个季度，快手一直在推动 " 营销 +AI"，具体做法包括：把大模型应用于营销全链路；帮助商家使用 AI 生成营销素材；通过 Agent 调控素材投放节奏、提高广告投放效率；AI 分析复盘投放数据、承接用户咨询等等。

以往，这些动作带来了多少财务回报，很难被精准衡量。但快手在最新财报中披露，通过在营销场景中应用生成式推荐大模型和智能出价大模型，为上季度营销收入带来约 3%～4% 的提升。

电商是快手另一个核心板块，AI 同样在加速渗透。

第一季度，快手生成式搜索框架 OneSearch V2 在电商搜索场景全量上线。借助新技术，OneSearch V2 提升了模型推理能力和搜索体验，为电商货架搜索场景带来约 3% 的 GMV 提升增量。

在直播场景中，快手借助 AI 能力优化导购流程，商品卖点实时总结与自动回复托管功能每日为商家带来超千万 GMV 增量。此外，AI 智能补贴发券实现千人千面的精准营销，有效降低商家经营成本。

除了驱动两大支柱业务的增长，AI 还 " 渗透 " 到快手组织内部。

上季度，快手推出一系列 AI 编程模型和工具。以编程工具 CodeFlicker 为例，它推动快手的 AI 代码生成率超过 50%；升级为公司级通用 Agent MyFlicker 后，使用场景从工程师编程延展至研发、产品、运营、数据、管理和业务等更多环节。

不久前，快手还推出了全员 AI token 福利，员工每月可使用价值 200~400 美元的 token 资源，且用完了还能再申请。这样的福利力度，不亚于其他 AI 大厂。

外界此前谈论 " 快手 AI"，谈得最多的就是可灵。但如果细看快手近几个季度的财报，可灵很重要，但绝不是快手 AI 的全貌。

只不过，快手以前用 AI 提升业务运转效能，涉及技术研发、产品创新、运营升级等方方面面，效果并不是一时一刻就能体现出来的。相反，在很长时间里，这些动作更多是作为研发成本体现在财报中。

如今，随着 "AI 渗透率 " 迈过临界点，快手 AI 正在从投入期加速迈入产出期，而上季度业绩指标的提升，也证明了这一长期主义路径的可行性。相对应的是，快手 AI 这本账，也会越来越清晰、越来越好算，进而体现在未来的业绩和股价上。

过去近四年间，全球大大小小的企业投身 AI 淘金，砸下海量真金白银。对于 "AI 该如何赚钱 " 这一终极难题，整个行业经历了两次认知突破。

第一次突破是，AI 商业化，到底应该 to C 还是 to B？

此前，不少企业试图走 to C 的路线，直接向 C 端用户收费，比如卖会员等。但现在，无论是收入、利润还是估值，主攻 to B 的 AI 公司，都已经超越了 to C 的 AI 公司。

典型案例是 OpenAI 和 Anthropic 两大巨头的竞逐。当 OpenAI 仍在折腾会员费时，Anthropic 依靠面向 B 端的商业模式，逐渐在营收、估值等方面赶了上来，甚至提前实现了盈利，大有盖过 OpenAI 风头的趋势。

第二次突破则正在发生：AI 直接变现还是间接变现？

答案或许是 " 并行不悖 "。

通过提供 AI 产品、服务直接变现，比如卖 token、卖 MaaS、卖 API 服务，这条商业化路线已得到广泛认同。

快手等公司的探索表明，卖 token 固然是一门好生意，但并不是唯一路径。平台企业不断提高 "AI 渗透率 "，提高经营效率、创造间接价值，也被证明是 AI 落地的有效方式。

当然，AI 间接变现目前只得到企业内部的认可。它的价值距离传导到资本市场，还有不短的路要走。市场对平台型公司 AI 提效定价的谨慎，并非没有道理。

现阶段，平台公司的 AI 账本确实难算。尤其当资本开支和研发投入先于收入兑现时，投资机构自然会希望看到尽可能清晰的数字和预期。

不过，AI 间接变现并非毫无衡量方法。

行业在谈论 AI 直接变现时，以 token 消耗量为基本参数。相比之下，AI 间接变现还没形成统一标准；但 "AI 渗透率 " 或许是一把不错的尺子。

尽管 "AI 渗透率 " 作为一种标尺刚刚起步、远未完善，但它为更准确评估 AI 间接变现的规模打下了第一块地基。

快手等公司的业绩和探索表明，资本市场到了重估平台公司 AI 价值的时刻了。

以往，资本市场更关注能够直接变成收入的 AI。但对于业务庞大的平台型公司而言，如果只认可云收入、API 收入、ARR 这些直接 AI 收入，而忽视 AI 对广告、电商、推荐和组织效率的改造，就可能错过平台公司 AI 商业化的另一种路径，进而低估整个公司的价值。

AI 间接收入注定不会像 AI 云那样，带来一眼可见的收入，也不会每个季度都立刻转化成利润弹性。但如果广告系统更会赚钱、电商转化更高效、内容分发更精准、组织协作更省力，那么平台公司的 AI 价值就在逐步显现。

市场当然可以要求更多验证，但也不妨对这种 " 嵌入式 AI 提效 " 多给一点耐心。特别是那些率先把 "AI 渗透率 " 推过临界线的公司，值得被重点关注，乃至提前放下筹码。