01

流量可能不是資產，是負債

「字節跳動沒有上市，但你想買入股份，怎麼辦？」

「可以通過買入「南方兩倍看空恒科」間接持有」——

這是2026年中國資本市場最冷的冷笑話。從25年10月開始，恒生科技指數就一直處於下行過程中，馬年開年劈頭就是4.7%的跌幅，3個多月已經跌去了21%的估值。

（上下滑動）

很多人不理解，恒科應該彙集了中國最頂尖的科技公司，很多都應該可以蹭上AI概念，為什麼市場會棄如敝履呢？原因並不複雜——從上面的圖裏面我們可以看到，恒科的權重股主要是汽車股和上幾代的互聯網大廠。

汽車股為何下跌已經無需多言。2026年新能源車補貼政策退坡，銷量面臨「倒春寒」——2026年1月國內新能源乘用車終端銷量56.5萬台，按月大跌57.6%，按年下滑19.7%。銷量排名第一的比亞迪，國內銷量按月暴跌70.65%；排名第二的小米汽車，國內銷量按月下跌21.66%。給定國內市場的疲軟和廠商」卷「的程度，未來這些企業的希望可能就在於出海業績能否超預期了（這方面比亞迪的處境較好，2026年1月出口量達到10.05萬輛，佔當月總銷量的48.9%，其他恒科成分股，小米、理想、小鵬的出海進程才啱啱啓動。）

那互聯網大廠呢？從年前開始，大廠們不就已經開始「紅包大戰」，爭奪時代的入口與心智嗎？為什麼一個如火如荼的AI春節後，大廠們的估值卻都折上加折？

回想一下，這場大戰從2月初就開始了——

騰訊元寶推出「春節10億紅包」活動。到除夕夜，元寶全網累計抽獎次數超36億次，完成AI創作10億次，超3400萬人拆開了好友的分享紅包，累計領取2.1億次。

阿里旗下AI應用「千問」宣佈投入30億啓動「春節請客計劃」，邀請全國人民用AI一句話免費點奶茶。活動期間，每個人可以領取21張無門檻的25元免單卡，相當於525塊錢。活動上線後，全國超過1.3億人體驗了AI購物，僅15和16兩天，用戶用AI買門票的訂單按月增長22倍，AI訂機票等交通票務單量增長超7倍。所有AI訂單中，近一半訂單來自縣城，此外，近400萬60歲以上用戶體驗了AI購物。訂單量激增導致系統崩潰；

央視春晚期間，字節跳動旗下豆包送出超10萬份接入豆包大模型的科技好禮以及現金紅包，生成超過5000萬張新春頭像，寫下超過1億條祝福語等，AI總互動達19億次。

戰績不可謂不輝煌，但且慢——冠名春晚、紅包裂變、補貼拉新——是不是有點似曾相識？像時光倒流回到了12年前，打車大戰，外賣大戰.....各種流量大戰，當年很多大廠就是這樣「打」出來的。

為什麼2026年，熟悉的配方卻沒有了熟悉的味道？

因為APP應用和AI應用的核心競爭不同。

當年大廠們這套打法成功的關鍵就在於網絡效應——這也是1993年以太網標準之父Robert Metcalfe（梅特卡夫）提出的著名的梅特卡夫定律：網絡的價值與連接用戶數的平方（N^2）成正比關係。就像下面這張圖所顯示的，隨着用戶數量增長，網絡價值加速上漲，而邊際成本遞減，那麼當用戶總數突破爆發點時——這種自我加強的網絡效應就會推動平台滾雪球式地擴張。這種正向互動就會推動越來越多的消費者和商戶加入平台。

為了啓動網絡效應，快速觸達爆發節點對平台來說至關重要。所以在移動互聯網時代，資金以"億"為基本單位湧入各個戰場，各個大廠拼命燒錢，給用戶、商戶大額補貼，把大家拉上自己這艘船——因為沒有網絡效應，這種平台應用就價值很低（e.g.如果你的社交圈不在微信，微信對你來說就是個佔內存的垃圾)。

但「AI應用」不一樣。AI的核心價值是「單點爆發」的工具屬性——哪怕全世界只有你一個人用豆包或元寶，只要它能寫代碼、畫圖、幫你訂機票，它就是有價值的。它不依賴於「別人也用」，而依賴於「它好不好用」。

換句話說，AI應用競爭的核心變量不再是日活規模，而是AI產品的好用度、技術代際的壓制。

與此同時，雖然AI工具不太符合梅特卡夫定律，但它遵循數據飛輪效應，即更多用戶——更多真實場景——對模型微調越精準——產品體驗越好——更多用戶。這意味着，大廠們砸錢買流量的意義，並不在於用戶本身，而是在於「喂數據」。但是，數據飛輪效應的邊際成本比移動互聯網高得多。以前增加一個微信用戶，服務器成本幾乎為零；現在增加一個AI用戶，每一句對話都是真金白銀的算力消耗。所以阿里千問請喝奶茶導致系統崩潰，其實是算力儲備沒跟上這種短時的爆發衝擊。

這意味着什麼呢？意味着在移動互聯網時代，流量是「資產」；而在AI時代，低質量的流量可能是「負債」。如果用戶只是為了薅羊毛，問一些「怎麼買免費奶茶」、「給我講個笑話」這種同質化嚴重的問題，這種數據對提升模型推理能力的邊際貢獻幾乎為零。

02

中國大廠的AI應用之戰

誰能笑到最後？

現在全球都覺得，AI競爭主要在中美之間展開。中國大廠，誰能跑出來，這可能是當下市場最關切的問題之一。

從目前來看，不管是算法，算力，還是數據，組織架構等維度看，字節都佔據相對領先（或者至少不落後）的狀態。而字節沒有上市，所以也成了整個恒科的「對手盤」，成了恒科最大的「空頭」。

字節最核心的資產一直是那套推薦算法，這本質上就是AI。以前的AI算法經驗，讓他們在大語言模型的開發上更加絲滑。而且，字節擁有天然的超大規模反饋池（抖音/TikTok），可以通過用戶與豆包的交互、甚至用戶對視頻的反應，進行實時的模型微調。和阿里擁有最豐厚的電商數據，騰訊有最全面社交數據相比，字節的多模態數據是最豐富的，尤其是短視頻數據，包含文字、語音、視覺和人類情感反應，是很好的AI學習的養料。

另外，字節的「小登」組織架構也非常適應於這波」超級個體「大放異彩的AI技術革命。阿里和騰訊都是成立於00年前後的初代互聯網霸主，不管是「帝國制」還是「聯邦制」，都已經顯露出大企業病——隨着企業規模擴大，分工變細，層級增加，流程無數，天然會導致部門牆、隔熱層和流程桶等官僚主義現象。比如，騰訊的混元大模型表現一直不如意，組織架構就是一個重要原因——騰訊的聯邦制導致算力的碎片化和數據的孤島化，各個部門之間的數據很難流通，而且「元寶」團隊隸屬於CSIG(雲與智慧產業事業羣)，但其核心場景基本掌握在微信事業羣手中，這導致資源協調也很困難。這次「元寶」分享鏈接被微信封殺，也是一個明證。

而字節一直被稱為「APP工廠」，內部組織結構相對扁平化，創業氛圍特別濃厚。Seed(大模型)負責底層技術研發，而產品團隊實行「賽馬機制」，字節內部有很多個並行的AI項目組。如果一個項目（比如豆包）表現出潛力，全公司的資源會迅速向其傾斜；如果不行，迅速關停或合併，沒有傳統企業的「部門牆」保護。因此，豆包等AI應用的推廣和迭代速度都很快。從下圖可以看到，豆包的周度活躍用戶平穩增長，已經接近2億人，大大超過Deepseek、元寶、千問（千問在春節前的增速很快，但能否持續還有待觀察）等競爭對手。

數據來自QuestMobile、瑞銀

當然，字節也有自己的弱點，比如大模型能力還落後於前沿，而且字節模式太強調數據和反饋。但AI底層技術的突破有時需要幾年的「坐冷板凳」，如果短期沒看到數據爆發，這種結構可能會過早放棄一些具有顛覆性的長線研究。我始終會覺得，底層數據質量會取決於企業的底層價值觀。（參考百度和谷歌的「不作惡」）

當然，AI應用大戰還啱啱開始，大廠們也都基本在同一條起跑線上，這場大戰鹿死誰手還尚未可知。但是，心急的資本市場已經在計價騰訊、阿里在AI大戰中落敗的可能性（從2月初至今，騰訊和阿里股價都是兩位數的跌幅）。

至於拼多多和美團，已經放棄在AI資本支出上拼命，反正血包也沒那麼厚。但這兩家反而用AI工具提效，其實效果很不錯。但他們的問題也是「老登」行業——就像當年中國工廠幹髒活累活，處於價值鏈底端一樣，現在這兩家乾的是「數字產業價值鏈」底端的活，靠利潤微薄，效率極致取勝。從企業角度這是企業的生存戰略，但從估值角度，增長的想象空間有限。

但是，我們還是對騰訊抱有有限度的樂觀（短期內不會買，但仍會持續關注）。騰訊的社交+遊戲的基本盤仍然很穩，而且理論上，騰訊如果想推動AI應用，應該還有很多潤物細無聲的做法。比如說，如果騰訊直接在微信列表中加入類似於「文件傳輸助手」的「AI助手」，可以在微信上給它佈置工作，蒐集資料；可以把收到的文件發給它，讓他生成摘要；讓他根據我的微信聊天生成日程表，提醒我什麼時間該做什麼事；可以跟它實時語音對話，記錄我的想法，激發我的靈感，而且也能實時分享給團隊微信羣，那麼我也一定會願意嘗試這個「AI助手」——換句話說，騰訊需要一次「社交+AI生產力」的集成，才能真正完成從「移動互聯網霸主」向「AI時代基座」的跳躍。

目前的恒科，正在經歷一場痛苦的「去老登化」。在這期間，我們依然會保持關注，但離真正的「右側交易」機會，或許還需要一點耐心。其實，在2月9日的香帥觀察室，我就表達了短期內對恒科不樂觀的態度。（閱讀：2月9日 日觀文章）

這個態度，到目前為止，沒有變化。

最近其實是很興奮的。從2022年開始說「新世界，新秩序，新財富」，到2025年說「重置」，很多變化一點點在醞釀發酵中——馬年一個春節過去，好像世界又變了樣子，迫不及待要往新世界趕路了。

好像，連告別的時間都沒有。