夜雨聆风
8月12日港股盘后，腾讯交出了一份让市场瞳孔地震的财报：二季度资本开支527.84亿元，同比暴增176%，占单季收入的26%，上半年累计847亿元，已经超过2025年一整年——代价是单季自由现金流历史上首次转负（腾讯控股2026年二季度财报，2026年8月12日）。
而就在大洋彼岸，微软CEO纳德拉去年11月在播客里说了一句大实话：微软现在最大的问题不是芯片供应，而是电力——手里囤着成堆的GPU，却因为没有电、没有建好的机房，只能让芯片躺在仓库里吃灰。
一边是中国大厂踩死油门抢卡，一边是美国大厂拿着卡插不上电。这就引出了今天的三个问题：中国的AI资本开支到底处在什么水平？钱花得比美国更有效率吗？以及，中国会不会也像美国一样，被电力卡住脖子？
先给判断：中国AI资本开支与美国约有一个量级之差，但这个差距的成因不是缺钱、不是缺电、更不是缺需求，而是缺芯片；美国的约束恰好相反。理解了这组镜像关系，就理解了未来两年中美算力竞赛的全部剧本。
先看事实层。
2026年，亚马逊、微软、谷歌、Meta四家的资本开支指引合计约7,250亿美元，同比增长约77%：亚马逊二季度上调至约2,200亿美元，微软约1,900亿美元，谷歌上调至1,950–2,050亿美元，Meta上调至1,250–1,450亿美元。折合人民币超过5万亿元，按高盛的说法，相当于每天砸下去约20亿美元。
钱不是问题，卡也不是问题——问题是这些卡插不上电。
据彭博报道，美国2026年规划新增的约12GW数据中心容量中，约7GW已被取消或延期，真正在建的只有约5GW；高压变压器交付周期已从12–18个月拉长到最长36–48个月。
Gartner预测，到2027年40%的AI数据中心将受电力约束；波士顿咨询测算，到2030年美国数据中心电力缺口可能超过45GW；美国能源部则预计电网到2030年需要新增约100GW容量，其中一半由数据中心驱动。
美国能源部2024年12月的报告显示，2023年美国数据中心耗电176太瓦时、占全国发电量的4.4%，到2028年可能翻倍。数据中心聚集区的居民电费已经明显上涨，AI基建的账单开始摊到普通家庭头上。
再看逻辑层：美国电网的总用电量二十年几乎没有增长，整个电力系统——审批、设备、施工、并网排队——都是按“零增长”配置的。EIA数据显示，2025年美国新增发电装机约63GW已是创纪录水平（其中还包括18GW储能）。用一个二十年没练过的身体，突然去接一个指数级增长的负荷，全线掉队是必然的。
推论：电力已经成为美国AI资本开支的现实上限。这也解释了为什么美国巨头开始自己下场买燃气轮机、签核电长协、投资电力公司——资本开支正在从“买卡”向“买电”延伸。
再看中国的电力家底，这组数字建议大家记住。
据中电联《中国电力行业年度发展报告2026》：2025年中国全社会用电量10.4万亿千瓦时，同比增长5.0%，是美国全年用电量的2倍多，相当于美国、印度、俄罗斯、日本、巴西、加拿大六国之和；去年7、8月单月用电量连续突破1万亿千瓦时，超过德国与法国全年用电量之和。
供给端更夸张。2025年中国新增发电装机5.5亿千瓦（550GW），同比增长26.2%，其中风电光伏合计新增4.4亿千瓦；同期美国新增约63GW——中国一年新增的装机，约为美国的9倍。截至2025年底，中国累计发电装机38.9亿千瓦、可再生能源占六成（国家能源局数据）。
这里有一个我认为最有画面感的对比：中国2025年一年的用电增量约4,950亿千瓦时，而据IEA今年4月的报告，2025年全球所有数据中心的总耗电约485太瓦时（4,850亿千瓦时）！
而中国数据中心目前一年用电约1,960亿千瓦时，仅占全社会用电量的1.9%左右（信通院口径）。就算翻两番，在10.4万亿的大盘子里也只是几个百分点的事。
当然，逻辑层要讲得诚实一点：中国的电力问题不是“没有”，而是“错配”。算力需求集中在东部，东部恰恰是PUE红线、能耗指标、并网排队最紧的地方；信通院测算2025年国内算力中心用电增速18.1%，远高于全社会的5.2%，东部的结构性紧张是真实存在的。
但这道题恰好是中国的政策强项：“东数西算”八大枢纽已建成42个万卡级智算集群、枢纽节点智算规模占全国八成以上（工信部数据）；2026年政府工作报告首次把“算电协同”写入新基建；“绿电直连”让西部风光大基地直接给算力中心供电。西部过剩的绿电+东部溢出的算力需求，正在被制度化地撮合。
推论：中国AI基建的约束不在电力总量，在区域错配——而错配是可以用工程和政策解决的问题；美国的电力短缺是物理性短缺，短期无解。电力对中国AI不是刹车，反而是一项“隐形补贴”：全球最大、增长最快、电价更低的电力系统，让能源成本几乎不构成中国算力扩张的决策变量。
回到最关心的问题：中国的AI资本开支，到底是什么水平？事实层，把三家头部的账摆出来。
阿里：2025年2月宣布三年至少3,800亿元投向云和AI基础设施，2026财年（2025年4月–2026年3月）实际资本开支约1,200亿元；今年5月的业绩会上，吴泳铭进一步表态，对标未来五年目标，AI基建投入资金将远远超过3,800亿元，未来数据中心规模要做到2022年的10倍以上。他还提到一个细节：阿里的服务器里，几乎没有一张卡是空闲的。
腾讯：从相对克制到彻底踩油门。Q2资本开支527.84亿元（市场预期仅321亿元左右），同比+176%，上半年847亿元超过2025全年的792亿元；账上还挂着约514亿元的算力采购预付款，并与长鑫签下超200亿元的多年期服务器DRAM供应协议。按二季度节奏，伯恩斯坦测算腾讯年化资本开支将超过2,000亿元。刘炽平在电话会上还透露：当前的算力订单如果现在转手卖掉，就能赚一笔可观的利润——这句话信息量极大，说明即便腾讯级别的买家下场，算力仍是标准的卖方市场。
字节：据英国《金融时报》去年12月报道，字节2025年资本开支约1,500亿元，2026年初步计划1,600亿元，其中约850亿元用于采购AI芯片，并已下了2万颗H200的测试订单；后续另有报道称其2026年开支进一步上调。
逻辑层，做个合并口径的估算（推论，基于上述公开披露）：阿里、腾讯、字节、百度等中国头部厂商2026年合计年化资本开支大约在5,000–6,000亿元人民币（约700–850亿美元），约为美国四巨头7,250亿美元的1/8～1/10（简单点来说四舍五入差了一个汇率差）。若把三大运营商和地方智算中心算进来，口径会更大——摩根士丹利在深交所2026全球投资者大会上给出的中国AI投资规模约为近9,000亿元。作为参照，高盛今年8月的报告预计2026年底全球AI相关投资将超过1.019万亿美元，其中美国约5,810亿美元——非美部分的占比正在快速上升。
但比绝对值更重要的是斜率：美国四巨头2026年指引同比+77%，而腾讯单季+176%、上半年超去年全年，阿里在三年计划宣布仅一年多后就公开承认规划偏保守。中国大厂正处在美国厂商2024–2025年那个加速段的起点。
推论：中国AI资本开支的“弱”，是供给约束下的被动弱，不是需求弱、意愿弱、财力弱。几乎没有空卡、转手就能获利、预付款锁产能——所有信号都指向同一个事实：中国大厂不是不想花更多钱，是买不到更多卡。一旦供给端松动，无论是H200获批放量还是国产芯片上量，中国的资本开支曲线大概率进一步陡峭化。
规模之外，第二个问题是效率。这笔账，要算两边的“浪费”。
先说中国式浪费。截至2026年3月，中国智能算力总规模达1,882 EFLOPS、在用标准机架超1,445万架，近300个智算中心项目铺开在29个省份。但腾讯云解决方案总经理张晋在MWC26上海披露了一个扎心数字：国内智算中心GPU平均利用率不足30%，大量机柜利用率徘徊在20%–30%，部分企业级中心甚至低于10%。他给的拆解公式是：效能系数（卡跑得快不快）平均只有0.6，满载系数（卡跑得满不满）平均只有0.5，相乘之后标称算力只剩三成。中国的浪费，浪费在长尾——地方政府和中小玩家建的智算中心碎片化、生态割裂、供需错配。
但要注意分层：头部大厂完全是另一个世界。阿里“没有一张空卡”、腾讯抢卡抢到预付514亿——头部的算力利用率是被需求打满的。而且需求端的爆发有官方数据背书：据国家数据局，中国日均Token调用量从2024年初的约1,000亿，飙升到2026年3月的超过140万亿。
再说美国式浪费。纳德拉那句“芯片在仓库吃灰”翻译成财务语言就是：一颗按6年折旧的英伟达芯片，插不上电的每一天都在净损耗，等两三年电通了，新架构又出来了。同时美国数据中心聚集区电价飙升、变压器和燃机价格暴涨——美国的浪费，浪费在最先进的芯片以折旧的形式在库存里蒸发，以及为电力支付越来越高的溢价。
还有一层容易被忽略的效率：单位token的成本。高盛7月的报告指出，中国模型在OpenRouter平台的Token消费占比已从2024年末的低个位数升至约50%，部分中国模型厂商可以接近成本定价。低电价、DeepSeek式的模型效率革命、再加上激烈的价格竞争，使中国每一块钱资本开支产出的“有效token”并不比美国少。
推论：如果用“每美元资本开支产出的有效算力”衡量，中国头部厂商的资本效率不弱于美国，甚至可能更高；拖后腿的是全国口径下的长尾智算中心。但两国要解的题难度不同——中国要解的是“组织效率”（调度、并网、生态统一，全国一体化算力网正在干这件事），美国要解的是“物理约束”（发电、输电、设备产能）。组织效率靠改革一两年能见效，物理约束靠基建十年起步。
把三个问题的答案合起来，就是一组完美的镜像。
美国：芯片管够（英伟达一年交付几百万颗），电不够——资本开支的上限由电力决定。
中国：电管够（一年新增550GW装机），芯片不够——资本开支的上限由芯片决定。出口管制下，2025年12月美方才有条件放行H200对华销售（需商务部审批并抽取约25%费用），英伟达计划2026年2月起小批量出货；另一边，昇腾、寒武纪、昆仑芯的万卡集群陆续点亮，平头哥开始对外销售AI服务器，长鑫的DRAM进了腾讯的供应链——国产算力链在管制的倒逼下加速补位。
所以回答开头的问题：中国不会像美国那样被电卡住数据中心的建设进度——中国被卡住的从来不是“建设进度”，而是“装机内容”：机房可以拔地而起，电可以随时接上，缺的是往机柜里装的那颗芯片。
对投资者而言，这组镜像直接指向两边完全不同的瓶颈资产：美国的瓶颈资产是电——燃气轮机、变压器、开关柜、核电、输配电，这条线在美股已经演绎了两年；中国的瓶颈资产是芯——先进制程、HBM与存储、国产AI芯片及整机互联，外加“算电协同”框架下承接算力西迁的西部枢纽与绿电直连资产。
未来12–24个月，美国capex的斜率看电力基建的爬坡速度，中国capex的斜率看芯片供给（进口松动+国产放量）的爬坡速度。哪边的约束先松开，哪边的算力曲线就先陡起来——这才是中美AI竞赛真正的胜负手。
