巨头的AI账本(一):阿里腾讯的轻资产时代结束了吗?

FT中文网
Aug 27

闫曼:过去互联网公司收入增加,很大一部分可以变成现金。现在越来越多现金刚赚回来,立马又被送进服务器和数据中心。

文 | FT中文网科技与产业主编 闫曼

【编者按】

两三年前,资本市场还在担心科技巨头错过AI。到了今天,数以千亿计的资金已经变成数据中心里的芯片、服务器和机房,投资者开始算另一笔账:这些钱花得值不值,又要多久才能赚回来?

最新一季财报让这笔账变得越来越具体。资本开支快速增长,自由现金流开始承压,随后而来的还有折旧和投资回报问题。我们由此推出《巨头的AI账本》系列,试着从一张张财报出发,看看AI究竟让科技巨头花了多少钱,又在怎样改变这些公司原来的生意。

阿里腾讯最新一季财报里,有两个数字很扎眼。

今年二季度,阿里资本开支达到676.8亿元,同比增长75%;腾讯同期资本开支527.8亿元,同比增长176%。两笔钱加起来超过1200亿元,AI算力、服务器和数据中心都是新增投资的重要去向。

这并不是我们大家熟知的中国互联网公司的花钱方式。

2023年,腾讯全年资本开支只有239亿元,占收入3.9%。在AI大规模投入之前,阿里的资本性现金投入也长期处在收入的低个位数水平。到了今年二季度,两家公司的资本开支都已经相当于当季收入的四分之一左右。

这些钱不能全部算在AI头上。两家公司都没有单独披露AI资本开支,不过从财报看,AI基础设施已经是新增投资的主要去向之一。

自由现金流的变化更明显。阿里当季自由现金流为负446.7亿元,腾讯也降至负138亿元。腾讯为了提前采购计算资源支付的现金,已经大到足以改变整个季度自由现金流的正负。

这年头,互联网公司怎么变得这么能烧钱了?

一年花掉过去几年的钱

腾讯过去几年的资本开支很能说明问题。2023年只有239亿元,2024年一下增加到768亿元;2025年增幅暂时放缓,今年二季度又冲到527.8亿元,而同期收入只增长了11%。

阿里的钱也在加速流向基础设施。2024财年自由现金流还有1562亿元,2025财年降到739亿元,2026财年已经变成负466亿元。公司把云基础设施支出列为自由现金流下降的重要原因之一。

腾讯的现金支出还有一部分体现在算力采购预付款里。今年二季度,公司经营现金流包含大额AI相关预付款,用于模型升级、微信AI、编程产品以及外部云客户。腾讯披露,当季自由现金流为负138亿元;如果剔除这部分算力采购预付款,则为正376亿元。仅这一项,就足以改变整个季度自由现金流的正负。

同样的事情也发生在美国。

Microsoft 2026财年现金资本开支达到1159亿美元,两年前只有445亿美元。两年间收入增长约35%,资本开支增加了一倍多,自由现金流略有下降。

Alphabet今年二季度资本开支449亿美元,自由现金流已经转负;Meta当季资本开支311亿美元,自由现金流只剩7.84亿美元。Amazon过去12个月经营现金流同比增长33%,资本投入增长得更快,最后也没有留下正的自由现金流。

这些数字很难放在一张表里简单对比。Microsoft和Amazon早已因为云计算拥有庞大的基础设施,AI是在原有基础上进一步提高资本强度;Meta以及过去的阿里腾讯,则更能体现从轻到重的变化。

过去,互联网公司收入增加,很大一部分可以变成现金。现在,越来越多现金刚赚回来,立马又被送进服务器和数据中心。

利润表一时还看不出这么剧烈的变化。机器买下来不会当期全部计入成本,现金却在采购时已经付掉了。于是这几年出现了一个过去在互联网巨头身上不算常见的画面:收入和利润还在增长,自由现金流先掉了下来。

AI用得越多,服务器也得越多

AI基础设施也远远不只是买芯片。

服务器要装进数据中心,还要配上网络、存储、供电和冷却系统。Alphabet披露,其技术基础设施投资中,大约六成用于服务器,其余主要花在数据中心和网络。国际能源署预计,到2030年全球数据中心用电量将比现在增加一倍以上。

其中一部分算力用来训练模型。大型模型训练需要大量服务器集中运行,训练完成,这一轮集中计算也就结束了。

日常使用模型是另一笔长期的账。在千问里生成一段文字,在微信里调用一次AI功能,让AI帮忙写代码,每一次操作背后都有服务器在工作。用户增加,使用频率提高,计算量也跟着增加。腾讯今年二季度采购的大量计算资源,已经对应到混元、微信AI、编程产品和外部客户的实际使用。阿里也预计,AI Agent越来越普及以后,计算需求还会继续增加。

淘宝多完成一笔交易,微信多发送一条消息,并不需要平台按照同样的比例添置设备。到了AI这里,每增加大量调用,背后都对应着新的计算量。互联网过去最赚钱的一点,就在于收入增长可以远远快于固定资产增长,但现在AI正在缩小这个差距。

技术进步正在努力把这笔账做便宜。芯片越来越快,模型也在优化,Google、Amazon、阿里等公司都在开发自己的AI芯片,每次调用需要付出的成本还会继续下降。

计算越来越便宜,科技公司购买的计算资源反而越来越多。成本降下来以后,原本嫌贵的场景也开始使用AI。搜索、广告、办公、编程、客服都在增加AI功能,单次调用省下来的钱,很容易又被更大的使用量花掉。

还有一笔账会晚几年出现:服务器采购首先消耗现金,投入使用以后,再通过折旧逐年进入利润表。Meta今年二季度折旧摊销同比增加约46%。Alphabet也提醒投资者,过去几年建设的数据中心和服务器,会继续带来折旧和运营成本。

AI设备偏偏又更新得很快。一批服务器账面上还没有折旧完,性能更强、效率更高的新设备可能已经上市。对于一年投入数百亿甚至上千亿美元的公司,机器能用几年、多久需要更新一次,最后都会反映到投资回报上。

眼下自由现金流承受的是第一波压力。折旧慢慢增加以后,利润表还要继续消化前几年买下来的设备。

什么时候赚得回来

两三年前,市场对AI资本开支相当宽容。ChatGPT刚刚出现时,“宁愿错杀不可错放”,大家最大的风险是错过下一代技术平台。微软、Google、Meta、Amazon都在抢GPU,谁投入得慢,反而容易让投资者担心。

到了2026年,服务器已经买了几轮,AI收入也开始进入财报,投资者手里有了更多数字可以算。Alphabet今年二季度云业务增长很快,同时继续提高全年资本开支计划。财报电话会上,已经有分析师直接询问生成式AI的资本回报和回报周期。Meta今年二季度收入增长28%,自由现金流却大幅下降,市场自然会追问巨额投入最后怎么变成利润。

阿里已经可以拿出一些收入端的数据。今年6月季度,AI相关产品收入约124亿元,并且连续12个季度保持三位数增长。AI业务已经贡献了实实在在的收入,但从集团现金流看,大规模基础设施建设目前仍然带来了明显的现金消耗。

腾讯这笔账更难算。它买来的算力除了卖给云客户,还会进入微信、广告、游戏和各种内部产品。AI让广告效率提高一点,让游戏开发更快一点,或者在微信里创造新的服务场景,都可能产生经济价值,却很难全部归进一项单独的“AI收入”。

以后看这类公司的财报,“AI收入增长多少”只能回答一半问题。另一半是为了获得这些收入和效率,公司投入了多少资本。

AWS、Azure和整个云计算行业的发展已经证明,重资产生意一样可以很好赚钱。只是资本开支从收入的几个百分点升到20%甚至30%以后,评价一家公司的方式会有所不同。收入增长20%很不错,如果为了这20%的增长需要多投入一倍的资本,账就得重新算。

今天的投资强度也未必是未来常态。数据中心建设有高峰,服务器采购也有大小年,芯片和模型还会继续变便宜。腾讯2024年资本开支猛增,2025年基本稳定,今年二季度再次跳升,本身就说明这条曲线不会一直以同样的速度往上走。第一批数据中心、电力和网络设施铺好以后,有些钱也不用每年重新花一遍。

但要重新回到几年前的资本投入水平,目前也看不到多少迹象。AI正在进入更多产品,推理每天都要消耗算力,旧服务器还需要更新,前几年买下来的设备也在继续折旧。最终会稳定在怎样的一个水平,现在没人知道。

过去看互联网公司,收入增速、利润率和自由现金流基本就能判断生意做得怎么样。以后恐怕还得多算一笔:为了维持这些增长,每年还要往服务器和数据中心里投多少钱。

阿里和腾讯这一季财报,已经把这笔账摆到了台面上。

作者邮箱:man.yan@ftchinese.com

往期精选

算法时代,财富管理为何要重新强调“人文坐标”?

AI时代,劳动不再被需要了吗?

全球资讯 早上8:30见

锁定播客 热点即时听

商业财经 国际视角

关注FT中文网视频号

全球财经精粹不错过

一键关注FT中文网微信矩阵

与全球精英同频

Disclaimer: Investing carries risk. This is not financial advice. The above content should not be regarded as an offer, recommendation, or solicitation on acquiring or disposing of any financial products, any associated discussions, comments, or posts by author or other users should not be considered as such either. It is solely for general information purpose only, which does not consider your own investment objectives, financial situations or needs. TTM assumes no responsibility or warranty for the accuracy and completeness of the information, investors should do their own research and may seek professional advice before investing.

Most Discussed

  1. 1
     
     
     
     
  2. 2
     
     
     
     
  3. 3
     
     
     
     
  4. 4
     
     
     
     
  5. 5
     
     
     
     
  6. 6
     
     
     
     
  7. 7
     
     
     
     
  8. 8
     
     
     
     
  9. 9
     
     
     
     
  10. 10