模型、Token 与新经济体系 。

新眸原创 · 作者 | 李小东

前段时间，OpenAI 的上市计划将这家长期以 " 非营利上限 " 结构运作的实验室，推向公开市场的聚光灯下，而谷歌母公司 Alphabet 上线 800 亿美元融资计划，其中伯克希尔 · 哈撒韦一家便认购了 100 亿美元。

这家素来回避科技股的保守投资巨头首次入场，预示着 AI 的资本游戏已经抵达一个阶段性高点。直到今天，你才能够说，AI 行业在经历着一场深刻的范式转换。

最直观的一点是，" 缺钱 " 与 " 分拆 " 成了当下 AI 公司并行的两道叙事。

前者的原因，不外乎算力作为重资产，谷歌 2026 年资本支出预计高达 1800 亿至 1900 亿美元，微软、Meta、亚马逊的投入同样数以千亿计。一颗 H100 芯片、一座数据中心的变压器、一条电网的接入线路，每一环都是真金白银。

后者成了近期国内大公司的主要布局，快手的可灵 AI 在集团内部估值仅 60 亿美元左右，分拆独立后投前估值直接跳涨到 180 亿美元，翻了 3 倍。百度的昆仑芯从集团中拆分上市，外界测算其可为百度贡献近 300 亿美元的市值增量，相当于百度当前总市值的六成以上。

现象背后，反映了资本对 AI 资产的重新定义，在大厂合并报表中，AI 业务被视为吞噬利润的投入项；而一旦独立，按照赛道稀缺性、收入增速和未来想象空间定价，几十倍的市销率也并不稀奇。

两条线索，看似独立实则指向同一个核心，AI 从技术叙事主导，转向资本效率主导的全新竞争格局。

算力竞赛的尽头

融资逻辑的断裂与重构

" 缺钱 " 背后，有一条根本性的逻辑链条。今天的 AI 大模型竞争，本质上已经不是产品竞争，而是算力规模的重资产竞赛。OpenAI 在算力扩张上承担了约 6000 亿美元的未来支出承诺，即便刚完成 1220 亿美元融资，预计这笔资金也将在三年内耗尽。

更直观的是，OpenAI 首席财务官弗莱尔早前披露，2025 年年化营收虽已超 200 亿美元，但依然不足以弥补巨额亏损，公司每创造 1 美元营收，就要承受约 1.22 美元的亏损。

问题的症结在于：AI 生意的成本曲线与传统互联网截然不同。

微信多一个用户，边际成本趋近于零；但 ChatGPT 越火、调用越多、推理成本越高，用户增长是纯利好更是成本压力。这种 " 反互联网 " 的商业模式，意味着规模效应不仅没有带来利润，反而放大了现金流压力——用户增长不再直接等价于价值增长。

更深一层是 AI 时代的 " 循环记账 " 现象：微软向 OpenAI 注资的 130 亿美元并非以现金形式交付，而是以 " 云积分 " 形式发放，OpenAI 动用这些积分训练模型，微软则将其计为新增云收入。

这种 " 用投资买云服务 " 的闭环操作，表面上看是健康的收入增长，实质上是用自己的钱支付给自己，再定性为销售收入。据测算，OpenAI 年度云服务账单已膨胀至逾 600 亿美元，是其 250 亿美元实际营收的两倍有余。

这就是 " 缺钱 " 的本质矛盾：估值泡沫与实际现金流的断裂。当投资人开始关心 " 自由现金流 " 而非 " 账面利润 "，此前依靠相互投资承诺和循环订单支撑的估值体系，便面临一层层杀估值的风险。

OpenAI 计划 2026 年亏损 140 亿美元、预计要到 2029 年才能盈利，而谷歌 2026 年资本支出预计高达 1800 亿至 1900 亿美元，这些数字表明，当前 AI 的 " 缺钱 "，其实并非周期性资金周转的问题，而是一整套商业模式在资本结构层面的困境。

一张报表

为什么能值三倍钱？

2026 年最值得关注的信号之一，是大厂集中将 AI 核心资产独立分拆。

快手旗下 AI 视频产品可灵计划以 200 亿美元估值进行 PreIPO 融资，这一数字接近快手母公司市值的 70%。与此同时，百度将旗下 AI 芯片公司昆仑芯推向 "A+H" 双线上市，2025 年营收预计突破 35 亿元、有望实现盈亏平衡；阿里被曝筹划分拆平头哥，字节的豆包也随时可能走同样的路。

细想一下，可灵拆分前，大摩对其估值仅约 60 亿美元；拆分后按 200 亿美元目标融资，同样的资产、同样的营收、同样的团队，仅仅换了一张报表，估值一夜差了三倍多。

这里面的估值逻辑变化在结构层面，揭示了一种机制上的分野：一级市场与二级市场不同，它的游戏规则遵循 " 共识决定价值 " 这一非常规定价机制。一级市场看未来、看赛道地位、看想象空间、看下一轮有没有人接盘，但不怎么看当期利润和营收。

可灵之所以能拿到 200 亿美元的估值，核心逻辑在于这类头部资产的稀缺性。Sora 关停后，AI 视频生成赛道剩下的头部玩家一只手数得过来，" 内容产业 AI 基础设施 " 这个标签本身就值溢价。

那就目前来看，什么样的公司能叫头部资产？在当前 AI 格局下，拥有自研的基础模型（无论是语言、视频还是多模态），而不是套壳或微调；已经证明至少在一个垂直场景具备大规模用户或收入（不是 Demo，不是概念验证）；拥有后续融资的 " 接盘预期 " ——要么有战略买家（大厂），要么有 IPO 通道（美股、港股或 A 股）。

满足这三条的公司，全球范围内用两只手就能数过来。OpenAI、Anthropic、xAI、Google DeepMind（如果独立）、中国的智谱、月之暗面、MiniMax、字节豆包（如果独立）、快手的可灵（分拆中）、百度的昆仑芯（芯片侧）。每个都是稀缺标的，每个都处于 " 买方排队、卖方坐地起价 " 的状态。

对这些公司的 " 重新估值 " 的底层逻辑，是大厂内部的 AI 资产正在经历从 " 成本中心 " 到 " 价值中心 " 的认知切换。

在大厂内部，AI 业务被视作集团业务的一部分，在大厂内部，AI 业务通常被归类为 " 战略投入 "，这意味着它的成本（算力、研发、数据标注）与集团的成熟现金流业务（如广告、电商、游戏）混在一起列支。集团 CFO 看的是合并报表，AI 业务只要还在烧钱，就会被要求不断解释 " 何时能贡献净利润 "。

这种语境下，AI 团队被迫做短期的 ROI 论证，估值逻辑自然被压制在集团整体 PE 倍数的阴影下——成熟互联网公司通常只能拿到 10-15 倍 PE。即便是高增长业务，也只能享受 20% 的溢价，而不是独立赛道级别的 3-5 倍 PS。

而一旦分拆独立，独立报表可以重新定义 " 成本 " 与 " 收入 " 的边界。比如，原来集团内部调用的算力成本，现在可以按市场价格重新定价为 " 关联交易收入 "；原来被计入研发费用的模型训练，现在可以作为 " 无形资产资本化 " 分期摊销。

换句话说，这些资产便获得了 " 成长型企业 " 的定价模型。分拆后的 AI 公司得以更加灵活地进行融资与战略推进，避开集团内部资源分配的约束，在资本市场按照其自身的增长前景获得独立定价。

同时，这也涉及估值体系的进一步分化。大厂现有业务叠加 AI 标签，其增长潜力与前瞻估值在二级市场中开始焕发新的溢价可能。

这也解释了为什么传统互联网巨头（如百度 475 亿美元、快手 270 亿美元）从市值绝对值上正在被 AI 新贵们追平甚至反超——智谱最新市值折合约 586 亿美元，已甩开百度成为国内第九大 AI 科技股。

从 " 模型崇拜 " 到 " 价值兑现 "

行业叙事已经结构性迁移迁移

有专业人士提出，当下的 AI 时代发展迅速，很像之前的移动互联网大爆发，这个类比很精准，但关键差异点在于成本结构的本质区别。

移动互联网的爆发依靠智能手机普及和带宽成本不断下降，边际成本向下；AI 的爆发面临的是算力成本向上、电力消耗激增、数据中心建设周期漫长等硬约束。

一个观察是：当前 AI 行业呈现 "85 度水温即将沸腾但尚未沸腾 " 的状态。

技术突破的方向（智能体、多模态）已经明确，算力基础设施投入前所未有，美国大型超大规模云计算企业 2026 年资本支出将达 8050 亿美元，较一年前预测近乎翻倍。但真正的商业化变现和落地规模仍然处于将启未启的临界点。

当前仅小部分的 CFO 在 2025 年看到了 AI 带来的实际财务价值，真正通过 AI 实现营收增长的中国企业更少。这种 " 高投入、低回报 " 的张力，恰恰是行业从炒概念切换到拼落地的阵痛信号。

很多人可能并没有注意到，AI 价值链的权重，已经从 GPU 侧，向整个系统侧发生了迁移。摩根士丹利最新研究指出，" 智能体 AI 标志着从计算到编排的结构性转变 "，在智能体工作流中，CPU 侧编排时间可占总时延的 50% 至 90%，由此推算出到 2030 年新增 325 亿至 600 亿美元的 CPU 增量市场空间。

这意味着产业的核心矛盾，正在从 " 算力不足 " 转向 " 系统效率不足 "，对应的投资逻辑也将从 " 单芯片算力竞赛 " 扩展为 " 全栈系统工程 "，GPU 决定 " 能不能做 "，但 CPU 与系统决定 " 能不能赚钱 "。

如果移动互联网爆发是以 " 连接 " 为核心驱动力，那么 AI 爆发则将以 " 智能 " 为核心，其价值链的广度很可能超过移动互联网，覆盖算力、模型、应用、数据等全链条。

有经济学家指出，2026 年正成为 AI 从 " 辅助思考 " 向 " 自主执行 " 跃迁的奇点之年。现阶段的核心矛盾正从 " 谁能训练出最强的模型 " 转变为 " 谁能率先用最经济的方式、最快的速度、最广的覆盖把 AI 能力真正转化为可落地的商业价值和用户收益 "。

" 不光是要重新定义，也要重新估值。"2026 年 AI 行业正在发生的一切——巨头缺钱、疯狂融资、大厂拆分、IPO 扎堆，本质上都是同一套资本逻辑的集中释放：当 " 烧钱换增长 " 的路径走到尽头，产业必须回答一个最根本的问题：这个技术到底值多少钱？

这个问题的答案，将决定未来十年 AI 产业的权力格局。而 2026 年，正是这场资本与技术的博弈全面展开的时刻。

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