（文 / 赖家琪 编辑 / 吕栋）

人工智能（AI）竞赛正在大规模 " 烧钱 "。

从训练大模型到建设数据中心，从采购 AI 芯片到铺设算力基础设施，全球科技巨头正在对 AI 投入前所未有的资金。美国企业押注超大规模数据中心，中国企业也在加速追赶，但双方背后的融资模式正走向不同路径。

近日美国咨询公司荣鼎集团发布《透视中国 AI 融资》报告，对中国 AI 产业的资本投入、企业现金流以及融资渠道进行了分析。报告估算，2026 年中国 AI 基础设施资本开支预计同比增长 103%，达到 9320 亿元人民币，2027 年将进一步超过 1.2 万亿元人民币。

不过，即使增长势头强劲，中国 AI 投资规模与美国相比仍存在明显差距。荣鼎集团估计，美国今年数据中心投资规模约 8000 亿美元（约合 5.36 万亿元人民币），中国当前 AI 建设规模仅是美国投资水平的 15% 至 20%。

AI 融资，中美走出差异化路径

近几年，AI 产业竞争逐渐从模型能力比拼，转向算力、芯片和数据中心基础设施的全面竞争。

美国微软、亚马逊、谷歌、Meta、甲骨文等科技巨头不断扩大数据中心规模，通过购买 AI 芯片、建设云计算平台，为大模型训练和商业化提供支撑。

荣鼎集团对包括云计算巨头、电信运营商、AI 实验室和独立数据中心运营商在内的 13 家中国上市企业进行分析后发现，中国企业同样在扩大 AI 投入。

其中，阿里巴巴、腾讯和百度是主要投入者。数据显示，三家公司 2026 年上半年资本开支合计达到 2080 亿元人民币，高于年初市场预期。随着国内芯片供应增加，中国 AI 基础设施投资预计将在今年进一步提速。

但与美国相比，中国 AI 投入规模还不算大。荣鼎集团估算，美国今年数据中心投资规模约 8000 亿美元，而中国 AI 基础设施投资约 1390 亿美元。

而且，中国 AI 产业融资结构更依赖股权融资和银行贷款，债券市场占比相对较低。

荣鼎集团将 13 家中国企业的 AI 融资结构大致分为四类——以阿里巴巴、腾讯和百度为代表的云计算巨头，华为和电信运营商，包括智谱、MiniMax 在内的前沿 AI 实验室，以及万国数据（GDS）等独立数据中心运营商。

2024 年至 2027 年中国企业 AI 资本支出 荣鼎集团

报告显示，阿里巴巴、腾讯和百度是 AI 基础设施投资规模最大的企业，其融资结构在 2025 年至 2026 年上半年发生了明显的变化。这些企业开始更多依靠贷款和债券融资，同时通过出售部分短期投资资产获得现金，以缓解 AI 资本投入带来的压力。

与此同时，股权融资的重要性正在提升。虽然云计算巨头近年来增加分红，以维持股票吸引力，但为了给 AI 投资腾出资金，企业大幅减少股票回购规模。8 月，阿里巴巴宣布 800 亿港元配股融资，这是其 2019 年赴港上市以来首次进行新股配售，所得资金将 100% 用于 AI 投资。

相比于互联网巨头，华为以及中国移动、中国电信、中国联通等电信企业的融资模式则更加稳定。这类企业几乎完全依赖经营现金流，没有来自其他渠道的大规模资金流入，整体债务水平也极低。

截至 2025 年，华为仍拥有 2010 亿元人民币的长期银行贷款，以及 380 亿元人民币的债券余额，但从去年开始，公司已经开始偿还部分债务。

不过，华为和电信运营商的 AI 投资规模低于云计算巨头，2025 年至 2026 年上半年融资结构变化也并不明显。

与前两类企业相比，前沿 AI 实验室面临更大的资金压力。

报告指出，智谱 AI、MiniMax 等企业仍处于业务早期阶段，研发投入巨大，商业模式尚未成熟，因此经营现金流普遍为负。由于多数算力需求来自租用云服务商资源，这些企业的 AI 投入目前更多体现为经营现金流支出。未来，随着企业建设自有数据中心，相关投入可能逐渐转化为资本开支。

在融资端，AI 初创企业高度依赖股权融资。截至 2025 年，智谱、MiniMax、DeepSeek 和月之暗面获得的私募股权和风险投资（PE/VC）资金合计约 90 亿元人民币。而 2026 年前 8 个月，这些企业通过 PE/VC 投资、IPO 融资和私募配售获得的资金规模迅速升至 1790 亿元人民币。

智谱 AI 受益于资本市场回暖，于今年 1 月在香港上市融资约 40 亿元人民币，随后在 7 月完成 270 亿元人民币 H 股私募配售。

独立数据中心运营商的融资方式最为多样化，主要依靠经营现金流、银行贷款和债券、股权融资，以及资产支持证券（ABS）、房地产投资信托基金（REITs）和融资租赁四类资金来源。

与云计算巨头和电信企业不同，独立数据中心运营商没有能够持续产生现金流的业务体系，也难以获得大量股权融资，因此更依赖 ABS（投资者购买资产支持证券）、REITs（房地产投资信托基金）和融资租赁等工具。

投资狂潮背后，AI 商业化大考

虽然 AI 投资仍在高速增长，但商业化仍是行业最大挑战。

这也是中美 AI 企业面临的共同问题：资本开支的增长速度，已经超过了企业自身现金流的增长速度。

阿里巴巴、腾讯和百度三家公司的自由现金流已经从 2025 年的 1700 亿元人民币下降至 2026 年上半年的负 160 亿元人民币。其中，腾讯披露的数据显示，2026 年第二季度约 510 亿元人民币 AI 相关预付款计入经营现金流，规模接近同期 590 亿元人民币资本开支。

类似情况也出现在美国科技巨头中。微软、亚马逊、谷歌母公司 Alphabet、Meta 和甲骨文的自由现金流也从去年的 1910 亿美元大幅下降至今年上半年的 140 亿美元。

报告称，与美国同行相比，中国企业当前的云计算、数据中心和 AI 模型业务收入和盈利水平都明显更低。

最新数据显示，尽管今年中国前沿实验室 AI 模型年度经常性收入（ARR）大幅增长，如智谱 ARR 从今年 1 月的 7400 万美元增长至 8 月的 16 亿美元，但中国所有 AI 大模型企业的 ARR 总计约为 107 亿美元，仅为 OpenAI 和 Anthropic 近期披露收入水平的 10%。

此外，中国前沿 AI 实验室普遍支持开放权重模型，这一策略的优势在于推动技术传播，但同时也限制了商业收入增长。如果第三方云服务商部署这些模型，并向客户提供 API 服务，开发模型的 AI 公司通常无法直接获得收益。

不过，在 API 服务层面，中国部分 AI 企业已经达到较高的利润水平。报告称，DeepSeek 通过优化模型结构和推理基础设施，截至 2026 年 7 月，其 API 业务毛利率达到约 83%，接近 Anthropic 的八成。

今年年初以来，中国大多数前沿实验室和超大规模数据中心都提高了模型价格。DeepSeek 最初逆势而行，宣布其 API 价格将在下半年保持低位。然而，由于成本压力增大，DeepSeek 在 8 月也提高了所有模型价格，后又于 9 月下调，但整体价格仍高于 8 月之前的水平。

中美模型价格对比 荣鼎集团

即使价格上涨，权威 AI 视频评测平台 Artificial Analysis 估计，中国前沿 AI 模型的价格大致为每百万 Token 0.04 美元至 0.50 美元，而美国模型 Claude 的定价约为每百万 Token 2 美元至 4 美元。

整体来看，荣鼎集团认为，中国 AI 产业面临的问题，与美国 AI 行业有不少相似之处。目前中国前沿 AI 实验室整体仍处于亏损状态，企业需要新的商业模式，或者持续获得外部资金支持，才能维持高速发展。

预计未来几年，中国 AI 相关资本开支仍将继续增长。报告称，2026 年下半年以及 2027 年，中国 AI 基础设施投资仍会保持扩张趋势，但增长速度存在不确定性。除了算力供应限制之外，融资能力正成为影响中国 AI 产业扩张的另一大约束因素。

报告分析称，未来决定中国 AI 产业扩张速度的关键在于：资本市场能否持续支持 AI 企业融资，政府资金将在多大程度上继续参与，以及 AI 企业能否建立更加稳定的商业模式。

除了资本投入和商业化竞争，AI 快速发展带来的安全风险，也正在成为中美双方共同关注的问题。

复旦发展研究院副教授、全球人工智能创新治理中心研究员江天骄近日在一场中美 AI 安全对话活动中提出，中美双方需要对 " 有意义的人类控制 " 建立共同定义，避免两国虽然使用相同概念，却以不同标准解释机器自主程度，从而导致 AI 系统自主权限不断扩大。

他呼吁为 AI 系统划定明确红线，加强对能源、金融、医疗等关键基础设施的保护，避免高度自主化的 AI 系统对社会运行造成潜在风险。