夜雨聆风本文内容基于2026年08月21日大摩闭门交流会整理，文中所有嘉宾观点均来自现场交流。本文仅作产业信息交流与学术研究参考，不构成任何投资建议，不代表本公众号立场。市场有风险，投资需谨慎。
摘要
这份来自大摩8月21日闭门交流的材料，核心在讨论国内互联网大厂大模型投入的分化现状。阿里云业务给出明确回报测算，MaaS年化收入已经达到160亿，三个月实现翻倍，资本开支ROIC预期15%，投资回收期2.53年，云业务下半年增速看向55%60%。腾讯把混元大模型放到最高优先级，计划2026年推出混元4，年化资本开支抬升至2000亿，未来两年多的运营利润会被AI投入抵消，利润保持持平，市场短线、长线投资者看法出现明显分歧。百度广告业务不见起色，AI变现路径模糊，机构下调评级。整个大模型行业正在走出价格战，转向万亿参数的智能竞争，DeepSeek V4提价是标志性事件，2026下半年头部模型基准线抬到23万亿参数。开源厂商也在迭代商业模式，不再只靠自有算力获取收入。智谱、MiniMax接下来的半年报ARR指引会成为行业观察窗口。
国内AI大模型赛道，现在摆在行业面前最现实的矛盾已经不是能不能训出大参数模型，而是巨额资本砸下去之后，究竟能不能拿到匹配的商业回报。参会嘉宾认为，各家大厂对待AI资本开支的态度、回报预期已经拉开差距，一部分企业已经给出可量化的投入产出测算，另一部分企业还停留在持续投入，但变现路径讲不清楚的阶段。
阿里在财报发布之后，股价走出先跌后涨的走势。市场最初的顾虑集中在财报披露出来的资本开支规模，市场普遍担心高额资本开支会压制利润，叠加负向现金流、云业务增速不及部分买方的心理预期，盘前股价走弱。后续股价修复，来自业绩电话会给出的一套清晰经营指引。公司直接给出资本开支投资回报测算，预期ROIC可以达到15%，投资回收期落在2.53年，服务器五年使用周期里面，三年收回成本，剩下两年可以带来正向现金流，直接回应市场对烧钱换不来收益的担忧。云业务的增长目标同样明确，二季度增速超过50%，下半年增速区间设置在55%60%，云业务利润率逐季往上走。电商业务下一季度的交易规模相关指标预期优于当期，也降低市场对基本盘业务的顾虑。MaaS业务增长速度超出市场想象，截至2026年8月，年化收入160亿，三个月前仅80亿，三个月完成翻倍。按照当前增长节奏，年底300亿的年化收入目标有机会更早达成。
腾讯的AI战略发生转向，不再优先以产品快速推向市场为第一目标，转而全力冲击SOTA顶尖模型，混元基础模型上升到内部任务的最高优先级，其次才是各类AI助手产品、微信AI与云基础设施。从混元3预览版到正式版，模型性能取得进步，产品落地产生真实业务数据回传，形成数据飞轮，给到团队冲击更高水平模型的底气，内部规划2026年内对外发布混元4。资本开支随之抬升，年化规模来到2000亿，后续还有继续上调空间。增量资本投入会直接挤压利润，参会嘉宾给出判断，2026下半年一直到2028年，运营利润大致维持持平状态，原有主业产生的新增利润，会被AI相关资本投入全部吃掉。市场内部就此撕裂，短线视角看到业绩承压，AI产品还没有交出足够有说服力的结果，判断股价会持续承受压力。长线视角接受利润一段时间不增长的局面，更看重当下投入换得的产品测试机会与市场份额，在利润波动不大的前提下，愿意等待远期产业变化。如果以2027年利润零增长作为前提，当下估值处于自身历史区间偏低位置，这部分对长线资金具备吸引力。
百度面对的处境要棘手不少。广告主业没有复苏迹象，AI方向持续加码，但是对外没有讲清楚对应的变现路径。公司计划新增1GW算力来做出SOTA级别模型，以现有的资本开支体量，要落地这个目标，客观层面存在不小的难度。部分市场关注的潜在事项，也没有更新时间节点对外释放。综合多重因素，机构把评级调整为Underweight。
同样是云板块，IaaS与MaaS两种业务，资本投入之后的回报表现并不一样。参会嘉宾给出对比，IaaS业务回报确定性更高，多数场景ROIC维持10%以上，利润率可以站稳40%以上，回收路径看得明白。MaaS有机会拿到更高的ROIC和利润率，但波动更大，最终结果要看模型能力迭代速度与内部运营效率。未来云业务结构里面MaaS占比会持续抬升，不过IaaS稳定的现金流属性，决定它不会被完全替代。两类业务的ROIC整体落在13%20%，增量利润率都在40%以上，资本开支回收周期普遍接近三年。
行业竞争的风向已经变掉，价格战的阶段逐步过去，行业进入智能战。DeepSeek V4版本上调API调用价格，就是一个很有信号意义的事件，旗舰模型不再走极致低价路线。参会嘉宾认为，低价策略很难长期走通，前沿大模型需要持续往算力、研发、人才砸钱，过低的毛利会削弱下一代模型迭代的能力。高端模型厂商可以向下推出平价产品线，反过来低价厂商想要向上突破做到顶尖水平，门槛很高。商业化和模型迭代不是对立，变现拿到的收入，又会反哺下一代模型研发。
开源模型也在摸索新的赚钱方式，不再局限自有算力带来的收入。Kimi K3这类产品启用更严格的商业许可协议，企业商业化营收超过约定规模，就要重新签订商业合同，厂商可以依托第三方算力参与收入分成，ARR不再被自身算力规模锁死。开源降低接入门槛，有可能带动整体市场需求进一步放大，未来市场会是开源、闭源两套路线共存。参数规模也在往上抬，2026下半年23万亿参数，会变成国内头部模型的新门槛。后续多款重磅产品排队推出，MiniMax M3Pro、智谱新一代GLM目标三万亿参数，阿里千问4计划9月亮相，字节也在探索五万亿参数以上的模型。做大参数，不只是堆算力资金，推理优化、系统工程、融资能力都会变成竞争壁垒，行业头部效应会持续强化。
智谱GLM5.3给出一条不一样的技术路径，底座预训练模型没有更换，依靠强化学习等后训练手段，就实现性能大幅提升，编程能力提升幅度接近50%。这给行业提供一个思路，算力资源存在约束的环境下，后训练环节依然可以挖出不少性能空间。GLM5.3开源版本定价和上一代保持不变。
二级市场对智谱、MiniMax接下来的半年报抱有期待。智谱的GLM5.3已经对外发布，市场目光会落到半年报，重点看ARR指引有没有上调，以及7月末对应的ARR实际数值。MiniMax同样要观察半年报披露的ARR数据与展望，短期还有M3.1版本更新这一变量。
大厂把大把资金投向AI，最终的分化点到底会落在资本投入规模，还是产品落地变现能力？
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