848家AI概念公司交卷:62%盈利,为什么只有三成利润增长?

8月31日，A股2026年半年报披露收官。

一份覆盖848家人工智能及算力概念公司的成绩单，也随之摆到桌面上。

其中，529家公司实现盈利，257家净利润同比正增长，60家扭亏为盈。

第一眼看，AI似乎已经告别烧钱期：超过六成公司赚钱，还有60家公司把亏损翻成了盈利。

但把三个数字放在一起，事情没有这么简单。

实现盈利的公司占62.4%，净利润同比正增长的公司却只占30.3%。更关键的是，“公司盈利”不等于“AI业务盈利”，“净利润同比增长”甚至不一定代表公司已经赚钱。

这份半年报真正说明的，不是整个AI产业同时进入收获期。

而是AI的钱已经开始沿产业链往下流，只是目前流到不同环节的速度差得很远。

六成盈利，不等于六成都靠AI赚钱

先把848家公司的三组数字拆开。

三个口径彼此有重叠，不能相加，也不能互相替代。

一家原本就赚钱的公司，即使净利润下降，仍会被计入529家盈利公司；一家仍在亏损的公司，如果亏损从2.4亿元收窄到2亿元，也可能被计入“净利润同比正增长”。

更大的问题，是概念公司的边界。

这848家公司覆盖服务器、光模块、液冷、数据库、办公软件、广告、安防、消费电子等多个行业。AI可能是它们的核心业务，也可能只是其中一条产品线、一项技术能力或一个新增卖点。

因此，62.4%回答的是“这些公司整体是否盈利”，不能直接回答“这些公司的AI业务是否盈利”。如果公司没有单独披露AI收入、AI成本和AI利润，外部就无法把原有业务与AI增量完全拆开。

这也是读AI财报时最容易踩的第一个坑：看到公司属于AI概念，就把全部收入增长都记到AI头上。

最先进入利润表的，是能按台、按柜、按模块交付的硬件

如果要在这批半年报里寻找最清楚的AI收入，答案仍然在上游。

服务器、机柜和光模块都有明确的产品、数量、合同与交付节点。客户把数据中心建起来，设备发出并验收，供应商就能确认收入。

工业富联是最典型的一张报表。

公司在半年报中直接把营收和利润变化归因于AI算力需求、主要客户份额提升及云服务商业务增长。这里的AI不只是战略描述，已经对应到服务器收入和机柜出货量。

光模块也在同一条景气链上。

中际旭创上半年营收417.78亿元，同比增长182.49%；归母净利润136.51亿元，同比增长241.70%。公司解释，AI客户继续增加算力基础设施投入，带动800G、1.6T等高端光模块需求和出货增长。

这种增长有一个共同点：客户越急着扩建算力，越要先买服务器、机柜、交换设备和高速连接。模型产品最终能不能收费，不影响硬件供应商先按交付收钱。

所以，AI红利最先在基础设施环节变成收入，并不意外。

但硬件利润增长，也不能自动等同于现金已经全部落袋。

中际旭创同期经营活动现金流净额只有18.00亿元，同比下降44.08%。按公式计算，经营现金流约相当于归母净利润的13.2%。公司披露，现金流下降主要因为采购商品支付的现金增加。

这并不能证明订单有问题。高速增长期提前备料、扩产和增加应收，都可能让利润确认快于现金回收。它提醒市场的是：即使在景气最明确的硬件层，也要同时看收入、利润和现金流，不能只看一条增长率。

软件不是没有增长，而是研发先把钱花了

到了模型、平台和软件服务层，财报的样子立刻变了。

上海证券报统计的95家软件服务类AI概念公司中，超过四成实现盈利。另有69家公司披露了上半年研发数据，其中37家研发投入超过营业收入的20%。按HaiDatas计算，这一比例达到53.6%；索辰科技、拓尔思等公司的研发投入甚至超过同期营收。

软件企业面对的不是没有需求，而是收入确认慢、研发投入早。

训练和升级模型、购买算力、维护数据、适配行业系统，都要先花钱。客户却可能按年订阅、按项目验收或按调用量逐步付费。投入在今天发生，收入要在未来多个季度确认。

科大讯飞的半年报把这种错位写得很清楚。

这里出现了一个很容易误读的数字：公司归母净利润“同比增长14.68%”，但本期仍然亏损2.04亿元。原因是上年同期亏损约2.39亿元，本期亏损有所收窄。

它很好地解释了为什么“257家净利润同比正增长”不能直接翻译成“257家公司靠AI赚到更多钱”。增长可以是盈利扩大，也可以是亏损收窄；只有把绝对金额和正负号一起看，才知道公司站在盈亏线的哪一边。

科大讯飞上半年大模型API及MaaS平台服务收入同比增长约70%，合同额也同比提升27%。AI业务不是没有增长，但30多亿元研发投入、新品推广和海外拓展费用先进入了当期报表。

硬件的成本，通常能跟着一台设备进入订单；软件的研发，则可能服务未来几年的产品。两者的收入与成本节奏不同，利润自然不会同时出现。

应用开始找到收费方式，但“AI收入”还没有单独站出来

AI走到办公、营销、安防等应用层后，问题又换了一次。

这里不一定需要从零训练模型，也不一定需要建设大型数据中心。真正的门槛，是把AI放进已有用户、知识、数据和工作流，再让客户愿意续费。

金山办公上半年营收33.13亿元，同比增长24.69%；归母净利润25.18亿元，同比增长236.94%。如果只看标题，这像是一份AI应用利润爆发的成绩单。

但公司同时说明，本期利润增长主要受到对外投资基金项目收益影响。剔除股份支付、基金相关投资收益及相应税务影响后，经调整归母净利润为10.87亿元，同比增长28.29%。

236.94%与28.29%，说的是同一家公司，却回答不同问题。前者是会计报表利润，后者更接近公司用于观察主营业务的补充口径。

应用商业化的真实信号，反而藏在业务明细里。

金山办公的WPS365上半年收入4.97亿元，同比增长60.84%；WPS个人业务累计年度付费用户达到4825万，同比增长15.44%。公司在个人和企业产品中继续加入AI功能，并提出在现有订阅之外探索“订阅+AI用量”收费。

这说明AI正在帮助成熟软件增加功能、提高付费深度，并寻找新的计价方式。但公司没有把AI功能产生的收入单独列成一个可核验科目，WPS365也同时包含文档、协作、知识管理和企业服务，不能把4.97亿元全部记作AI收入。

这正是应用层目前最典型的状态：商业化信号越来越多，AI带来的独立收入和利润却仍很难从原有业务中完整拆出来。

看一份AI财报，至少要过四道检查

848家公司的总数很有价值，它告诉我们AI已经影响了一大批上市公司的经营。但要判断一家企业是不是真的赚到AI的钱，还要继续往下拆。

工业富联回答得相对清楚：AI服务器收入、机柜出货和公司整体利润一起增长。

中际旭创建议再看一步：利润增长很快，但采购和扩张让经营现金流没有同步。

科大讯飞提醒不要被百分比迷惑：净利润同比改善，不代表已经跨过盈亏线。

金山办公则提醒区分经营增长与投资收益，同时承认AI用量收费仍在探索阶段。

把四家公司放在一起，AI产业的利润传导顺序就清楚了。

最上游卖的是今天必须交付的设备；中游软件卖的是需要持续研发和部署的能力；下游应用卖的是客户愿不愿意长期改变工作方式。

三层都在增长，但确认收入、承担成本和收回现金的时间并不一致。

AI已经进入利润表，但还没有平均分配利润

848家公司中，529家实现盈利。这个数字说明AI概念池已经拥有广泛的盈利基础，却不能证明这些利润都来自AI。真正证明AI进入财报的，是后面的业务明细：服务器、光模块、办公软件和行业应用，都已经留下了可识别的经营痕迹。

但只有257家公司净利润同比正增长，又说明这场景气远没有平均落到每一家企业头上。

硬件先拿到订单，因为客户建设算力必须买设备；软件继续压研发，因为模型、数据和行业适配需要提前投入；应用开始探索按AI用量收费，却还要证明用户会长期使用、企业会持续续费。

所以，不能再用“AI公司赚不赚钱”这样一个问题概括整个产业。

更准确的问题应该是：这家公司位于AI产业链哪一层，收入靠什么确认，成本什么时候发生，现金什么时候回来，又有多少利润真的来自AI？

六成盈利，是AI进入财报的起点。

三成增长，才暴露出利润仍在等待向下游扩散。

数据边界

◆848家、529家、257家和60家来自上海证券报基于Choice数据的统计，统计截至2026年8月31日；HaiDatas未使用Choice底层数据逐家公司复算。

◆“人工智能及算力概念公司”是宽口径市场分类，不等于纯AI公司，上市公司整体业绩不能全部归因于AI。

◆盈利、净利润同比正增长和扭亏为盈是相互重叠的不同口径，不能相加；净利润同比正增长也可能只是亏损收窄。

◆62.4%、30.3%、7.1%、53.6%及中际旭创13.2%的现金转化比例，均为HaiDatas根据披露数据计算，四舍五入至一位小数。

◆工业富联披露的“AI服务器收入增长2.3倍”“GPU AI机柜出货增长3.2倍”为同比增幅，不是对应业务的绝对收入和出货量。

◆金山办公归母净利润增长236.94%受到基金相关投资收益显著影响；10.87亿元、增长28.29%为公司披露的非企业会计准则补充指标。

◆WPS365收入包含办公、文档、协作、知识管理及AI能力，不能全部认定为AI收入；“订阅+AI用量”仍处于商业模式探索阶段。

参考链接

[1] https://www.cnstock.com/commonDetail/783887

[2] https://finance.eastmoney.com/a/202609013860532552.html

[3] https://money.finance.sina.com.cn/corp/view/vCB_AllBulletinDetail.php?id=12487983&stockid=601138

[4] https://disc.static.szse.cn/disc/disk03/finalpage/2026-08-22/037d5232-a9bd-4ec3-a28e-e446195d65d9.PDF

[5] https://disc.static.szse.cn/download/disc/disk03/finalpage/2026-08-21/b7c8456c-a24d-4fb7-9cd1-8cd98d77922f.PDF

[6] https://money.finance.sina.com.cn/corp/view/vCB_AllBulletinDetail.php?id=12505621&stockid=688111