AI 的钱开始流向云了，但应用还没爆发

大家好，我是佩妮。

最近云服务厂商的股东们都赢麻了吧～哈哈哈

谷歌云同比增长82%，微软 Azure 同比增长43%；亚马逊 AWS 同比增长37%，积压订单已经超过5000 亿美元，同时 AI 业务预期还在不断上修。neocloud 这类新云公司的股价也很强，且弹性更高（风险也更大）。

（这个积压订单可以理解为下游各种厂商跟云厂商的算力预定，那真是四处出击抢算力。拿着下游预定的钱，按3-5年折旧，硬件先回本，后面的钱都是赚的。 有些真是玩得比地产还花……）

目前市场对 2026 年几家大厂综合 CapEx 的预测已经上调到7300 亿美元，比 2025 年增长77%。

（Meta 把指引上调到1300 亿～1450 亿美元，谷歌上调到1900 亿～2050 亿美元，亚马逊大约2200 亿美元；谷歌预计 2027 年还会继续增加，微软预计 FY27 CapEx 同比增长，亚马逊则表示 2028 年已经有“惊人”的需求管道。）

另外，市场对2027 年收入的上修幅度达到 2.3%，第一次超过了对 CapEx 的上修幅度。

历史上资本开支通常领先收入增长大约36 个月，所以这是否意味着市场开始相信过去几年砸下去的 CapEx 要进入收入兑现期了？

前两年大家主要交易 GPU、服务器和数据中心建设，现在市场的注意力开始从上游硬件，向云服务、AI infra 和应用层扩散了。

不过，云需求被验证，不等于应用已经全面落地，这两件事还是要分开看。

1

大摩前几个月出了篇报告，核心观点是未来真正的 AI 赢家，需要尽可能拥有芯片、云、模型和应用四层能力。

还大吹了一把阿里，说他们是国内这几层布局最齐全的玩家。上游有平头哥，中间有阿里云和 Qwen，下游有淘宝、天猫、夸克、高德、钉钉和 Qwen App。

（其实国内巨头多多少少这四层都有一些，要我说，其实最猛的还是字节……）

放在海外，更符合这个画像的是 Google。它的优势不只是一张 TPU，而是把芯片、芯片互联、数据中心网络、编译器、模型框架和集群调度作为一套系统设计，再通过 Search、YouTube、Gmail、Workspace 和 Gemini 消化内部需求，同时通过 Google Cloud 对外销售。

通过这套体系，Google 在 2025 年把 Gemini 的单位服务成本降低了78%，其中既有模型优化，也有硬件效率和利用率提升。自研芯片的研发成本被搜索、YouTube、Workspace、Gemini 和云业务共同分摊，规模足够大以后，芯片不但可以省钱，还可以通过云对外出售。

所以，云厂商能不能真正吃到这一轮收入，最后拼的又不只是有多少 GPU，而是能不能把芯片、云、模型和应用串起来，把单位 Token 成本持续打下去。

不过 Google 最大的问题就是没有推出像 claude code 和 codex（现在合到 chatGPT 了）这样的 Agent 级别的入口产品，导致现在大家都嘲笑 Gemini 是美国豆包，在起跑线上反着跑。

哈哈哈哈哈，笑死我。（利益相关，我持有 Google，但是不妨碍笑话它。）

2

前两天有群友问我，现在开源模型这么好用和便宜，coding 的能力也这么强，那AI 的应用是不是到了爆发的时候？有没有看到什么征兆？
为此，我还专门问了问群友们。因为我算了算自己的花费，真的更多的还是在模型层……
我用的最多的是海外御三家，国内 Kimi、MiniMax、GLM都会根据它们的优势来使用。另外还会用垂直类的金融 Agent 类产品，比如 Alpha engine。
其他大家提到比较多的还有plaud 类产品，Typeless类语音输入产品（现在免费的微信输入法就很好用了），WPS 办公，Workbuddy 会员+大模型；还有美图秀秀……
在 ToB 端，就是seedance和它的生态相关一枝独秀，视频模型增速超猛。还有就是 AI 在千行百业企业的落地，目前也有很多服务商在做，可以认为是不错的生意机会。

目前最容易看到 ROI 的，反而是一些原来需要外包、采购或者堆人的小项目。比如密云副区长手搓了一个小程序，一共花了 30 块钱，这放以前走政府采购，不得要个大几十万……

但是如果大家把所谓 AI 应用，理解成是当年的那一波 2C 的移动互联网 Apps 类，那么答案其实是没有的，除了模型本体，C 端的杀手锏应用没有看到，海外也没有。

自娱自乐是可以的，但是如果又要花 token，又要花流量费，搞不起。应用增速没人能比得上红果短剧和豆包
（我自己最近也在手搓应用，怎么说呢，这个过程真的很上瘾……）

3
大摩 6 月份发的一个报告，评估软件股的护城河。美股软件股过去一年安全跑得最好，infra 一般，应用最惨。三条线分化得很清晰。
（参考我之前写过的这篇文章，话说 IGV 已经从底部上来3-40%了。。。）

至少从我目前观察到的情况看，钱大部分可能还是花在模型层和基础设施层。模型训练、推理调用、Agent 运行以及企业内部业务改造，仍然是 Token 消耗的主要来源；

能够在应用端独立收费，并且证明自己帮助客户增加收入、降低成本或者替代人工的产品，目前还是集中在代码、广告、客服、搜索和知识管理等少数场景，开始逐渐嵌入工作流。

但是并不意味着收入可以大幅提升，因为用户和企业的付费能力并没有大幅提升，除了一些在风口上的猪，大家摸摸自己的钱袋子，看看公司的财务报表，应该也会有所体感……

该花的钱，从花给人变成了花给 token+人，花的钱并没有减少，收入也没有因此暴增。

所以目前更准确的状态是：硬件建设仍在加速，云已经开始提供收入验证，应用端的 ROI 还在局部兑现。

GPU 存储和光模块的交易已经拥挤了这么久，资金有获利了结的动机。但是离开 AI 这个主线估计有点难，所以在里面找有价值转移的地方切换。

接下来除了看云收入，还要看客户是否更加分散、企业是否持续续约扩容，以及应用能不能独立收费并改善客户的经营数据啦。

泡沫没有坍塌，但是会在里面切换节奏。泡沫不是坏事，只是看浓度。

就算是，AI 也是史上最好用的泡沫了。普惠式的智能，比埋在地下的光纤和看不见摸不着的元宇宙都更加触手可及。

好啦，今天就先写这么多。原创不易，觉得有帮助，可以点赞在看转发给你身边的朋友，欢迎大家留言多讨论多交流哦～

我是佩妮，关注我，一个只说真话的创投人。

我是佩妮，关注我，一个只说真话的创投人