跟踪 | AI对海外互联网的影响几何?

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本次会议是针对海内外科技巨头AI投入与回报的专题分析电话会，分析师分享了AI投入规模、回报路径及投资建议，会后设置了QA环节解答投资者相关问题，内容如下：

·核心分析三大问题：本次报告围绕三个核心问题展开：一是AI投入的规模、结构及可持续性；二是AI回报的核心路径，包括模型进展、主业赋能、云计算增量收入；三是复杂环境下AI投资机遇的把握。

科技巨头AI投入现状与压力分析

·资本开支持续高增上调：2023年起亚马逊、微软、Google、Meta四家科技巨头资本开支（capex，即企业用于购置固定资产、无形资产等长期资产的支出）明显提速，2024年下半年合计同比增速维持在60%以上，2026年capex指引均超预期：Meta为1150-1350亿美元（同比增59%-87%，超预期6%-24%）、Google为1750-1850亿美元（同比近翻倍，超预期50%）、亚马逊为2000亿美元（同比增56%，超预期46%），整体仍处于上调通道。

o投入核心方向：资本开支主要用于建设数据中心、采购GPU等算力芯片、布置电力/网络/冷却等配套基础设施，核心是算力投入。

·投入带来的现金流压力：当前Meta、Google、亚马逊2026年capex预期已接近或超过2025年经营净现金流，若capex持续高增长，2027-2028年或出现经营净现金流或自由现金流为负的情况。

·资金链安全边际充足：巨头资产负债表健康，主业盈利模式成熟、持续创造现金流能力强，融资通畅且成本可控，2025年已通过发债、股权合作完成数百亿美元融资，短期资金供给能力无虞。

·利润端压力累积但拐点未至：资本密集度（总capex/云计算收入）持续攀升，折旧摊销占云计算增量收入比例从2024年的30%升至40%且未来仍会上升；当前云厂商经营利润率稳中有升，但部分公司将大模型训练成本单独列支，利润率存在一定水分。不过收入增量仍可覆盖折旧增量、30%以上的经营利润率提供安全垫、自研芯片（如Google TPU、亚马逊Trainium）提升效率、GPU租赁价格上调，未来1-2年仍处模型迭代、商业化探索的时间窗口。

AI投资回报路径分析

·大模型迭代加速，能力方向明确：2025年11月以来头部厂商每2-3个月迭代中小版本、半年迭代大版本，新模型在agent（智能体，可自主感知环境、执行任务的人工智能程序）执行控制、长文本处理、多模态理解能力上共性提升，带动token（大模型处理文本的基本单位）和算力消耗指数级增长，2026年agent成为模型应用确定性发展方向，三大云厂商均推出agent开发工具，Meta的agent购物工具可精准匹配用户需求。

·AI赋能主业成效显现：①广告端：Meta、Google通过AI优化推荐算法，Meta上线Andromeda后广告质量提升8%、Advantage+带动ROAS转化效率提升5%、推荐模型Na带来Feed转化率提升4%，Google的AI Overview带动搜索查询量创新高，用户时长持续增长；②电商端：亚马逊AI助手Rufus服务3亿用户，购物意向提升60%，年化增量销售额超120亿美元，同时AI工具帮助商家缩减上架时间、机器人提升履约效率；③Chatbot类应用交易变现不畅：OpenAI等AI厂商的Chatbot用户场景不清晰、增量价值不足，难以和亚马逊、Booking等存量交易平台形成差异化，用户心智稳固，短期难颠覆现有交易生态。

·云计算成最确定回报方向：AI带动云收入加速增长，Google Cloud 75%客户使用AI全栈服务，AI客户使用产品数是非AI客户的1.8倍；AWS的Bedrock年化收入可达数十亿美元，客户支出环比增60%。2025年四季度Google Cloud收入同比增48%、AWS同比增24%，三家云厂商在手订单同比增96%（远高于三季度的47%），预计2026年Google Cloud、AWS的AI相关收入同比增超200%，亚马逊投资OpenAI和Anthropic可为AWS带来10个百分点的收入增量，当前云计算整体供不应求。

复杂环境下的AI投资建议

·市场核心担忧：当前市场存在三重矛盾担忧：AI投入不足怕落后、AI发展怕颠覆现有商业模式、capex增长怕利润和现金流承压，本质是AI机遇与风险并存的不确定性导致市场情绪动荡、风险偏好下降。

·泡沫判断中性：AI在编程、Chatbot、主业提效、云计算等领域已创造真实增量价值和收入，并非纯粹泡沫；但回报难以量化、存在变化风险，中短期巨头capex可持续，长期存在过度投资风险。

·两大投资方向：①聚焦主业确定性：选择主业基本面扎实、估值合理的公司，提升安全边际；②把握AI预期差：各家capex投入同样激进，但市场对不同厂商AI布局认知存在分歧，可布局预期差较大的标的，如Meta主业增速好、估值合理偏低，4月发布的闭源模型m Spark能力明显提升，后续进展可期；亚马逊估值较低、潜力充足；Google全栈布局独特但短期估值已反映一致预期，中长期确定性仍强。

投资者QA环节

·大模型壁垒相关问题：针对“头部大模型是否会因用户规模效应、数据回流形成飞轮效应成为可持续壁垒”的提问，分析师认为该可能性存在但目前尚未显现：当前大模型预训练机制无法实现持续学习，且模型蒸馏（将大模型能力迁移到小模型的技术）难以杜绝，同时头部大模型差异化逐渐缩小，能力已超出普通用户甄别上限，暂无法确认飞轮效应落地。

·中国互联网公司增速问题：针对“中国互联网公司增速慢于海外除宏观外的结构性原因”的提问，分析师表示宏观是核心因素，但中国未上市互联网公司（如字节、小红书）增速并不慢，腾讯广告增速也较快，整体行业增速未必低于美国，主要是竞争格局存在差异。

·微软相关问题：分析师表示微软不属于本组覆盖范围，不做相关讨论。

·会议结束：无更多提问后会议结束，后续问题可联系中心互联网组。