来源 @港股研究社

财报信息显示，AWS 还在加速扩建数据中心，微软继续给 Azure 和 Copilot 堆算力，阿里把 AI 和云基础设施投资提到更高优先级，金山云的公有云收入也被 AI 需求重新拉起来。

看起来中美云厂商都在买服务器、抢 GPU、扩机柜、补电力，实际上区别很大，美国云厂商在讲现在多投入资金是为了锁住未来十年的算力入口；中概云厂商在面对服务器，未来到底能不能变成持续现金流的问题。

这轮 AI 云厂商的资本故事是谁能把一堆趴在资产负债表上的 GPU，真正变成收入、毛利率、现金流和估值锚。

云厂商开始被 AI 算力

重新定价

过去很多年，资本市场喜欢云计算，是因为云业务像软件。

前期投数据中心，后面客户慢慢迁移上云，服务器利用率上来，收入增长，单位成本下降，利润率释放。AWS 便是如此，微软 Azure 也一样，云业务越大，生态越稳，客户黏性越高，估值自然就不便宜。

AI 来了之后，这套叙事被打乱了。AI 云是一次重资产重开局。大模型训练要 GPU，推理要 GPU，Agent 调用要 GPU，AI 编程、AI 搜索、AI 办公、AI 客服，最后都会落到算力账单上。问题是，GPU 是真金白银买回来的设备，是每个季度都要进入折旧的成本。

这就出现了一个非常典型的错配：产业上看到的是算力紧缺，客户说 GPU 不够用；资本市场看到的是自由现金流被吃掉，折旧摊销压利润，毛利率开始承压。

所以，AI 云厂商现在比拼的其实是资产运营能力。是服务器有没有被客户高强度使用，订单能不能覆盖折旧，AI 需求能不能稳定地进入利润表。

阿里虽然有电商现金流，但集团同时还在投即时零售、用户体验、Qwen 应用和云基础设施，市场会把这些投入一起算账。金山云更直接，其 AI 云增长越快，折旧压力越容易被看见。

所以这个行业真正的变化是：云厂商正在从 " 软件估值 " 滑向 " 电厂估值 "。

以前市场看收入增速和利润率，现在还要看资本开支强度、折旧周期、利用率和现金流质量。谁能把算力变成稳定电费，谁就能拿到新估值；谁只是把 GPU 堆在机房里，谁就会被折旧反杀。

  美国买未来，

中概先证明自己没有买贵

AWS 2026 年资本开支预计达到约 2000 亿美元，这一数字放在任何行业都是十分惊人的。但 AWS 依然敢这么花，因为 AWS 的云收入还在高基数上加速，AI、芯片、机器人、卫星这些业务也都在吞算力。更关键的是，AWS 卖的是一整套云生态。客户一旦把模型、数据、开发工具和业务系统放进去，迁移成本就会越来越高。

微软更典型。Azure 增长很强，消耗 AI 算力的应用多。微软还能把 AI 算力包装进软件订阅、企业办公、安全、开发者工具里面。

这就是美国云巨头的定价逻辑：资本开支短期压现金流，中期换订单能见度，长期换生态垄断。

AWS 和微软已经拿到了长期信用，它们花钱，市场默认是在买未来。阿里和金山云还在争夺重新定价权，它们花钱，市场会先问有没有回报。

阿里云现在 AI 相关产品收入占比已经有了大幅提升，外部客户收入也在提速。如果这一增长继续，云业务调整后利润还能跟着扩张，那么阿里云的估值锚就会变。可能会变成 " 中国 AI 基础设施 + 模型服务 + 企业 Agent 入口 " 的核心资产。

但阿里集团现在不是只投云，还在投即时零售和电商用户体验。利润表承压时，资本市场不会将两者拆分，只会关心这些钱什么时候回来。

金山云优势是弹性大。AI 需求一起来，公有云收入立刻有反应，AI 客户占比提升，调整后 EBITDA 也好看。不足也很突出：服务器折旧上来得很快，毛利率会被压，净亏损还在。

其投资故事也非常清楚：AI 云带来的盈利修复。金山云之后要证明新增算力的利用率够高、客户不是短期项目制、毛利率能在折旧高峰后修复。才能有机会从主题交易切到盈利修复交易。反之，市场也会很快逻辑证伪。

真正的拐点在折旧见顶

2025 年以来，AI 服务器采购正在陆续进入折旧周期；同时，企业 AI 应用也开始从试点走向规模使用。如果收入端跑得比折旧快，云厂商就会进入利润弹性释放期；如果折旧跑得比收入快，市场就会重新杀估值。2026 年下半年到 2027 年是其重要的观察期。

阿里的催化点，主要看三个东西。

第一，AI 相关产品收入占外部云收入的比例能不能继续提高。这决定了阿里云到底是在卖传统云，还是在真正吃到 AI 增量。

第二，云业务利润率能不能边际改善。阿里不能一直讲投入期，市场需要看到 AI 云也能带来经营杠杆。

第三，Qwen 和企业 Agent 能不能变成云消费入口。模型存在的价值在于带动企业调用、开发者部署和电商场景使用，如此，阿里云的估值逻辑就会更接近 " 基础设施 + 应用入口 "。

金山云的催化更直接：看 AI 云收入占比、折旧占收入比、毛利率修复和经营现金流。尤其是折旧占收入比，一旦出现见顶迹象，市场会立刻重新讨论其利润弹性。因为小市值公司一旦兑现，估值弹性反而比大公司更猛。

风险也不能回避。如果 AI 服务器价格继续高位，资本开支会持续压现金流；企业 AI 应用如果落地慢，算力利用率就会低于采购节奏；中国云市场如果再次打价格战，收入增长也未必能转化成利润；再加上芯片限制、供应链交付、电力资源和融资成本，这些都会影响云厂商的节奏。

所以这轮 AI 云行情：短期看情绪，中期看折旧，长期看现金流。

接下来资本市场会越来越现实，谁能证明订单能见度，谁能证明利用率，谁能证明折旧压力见顶，谁才能从 AI 主题切到资产重估。