上游观察 | AI“烧钱”超千亿还在持续加码，回报有多远？

日前，阿里巴巴宣布启动总金额800亿港元的新股配售，此举一度引发市场高度关注。阿里巴巴方面表示，此次配售所得款项净额100%将用于投资全栈AI能力，加强AI基础设施建设。

不只是阿里巴巴，包括腾讯、百度、字节跳动等巨头，在刚刚过去的二季度针对AI算力就已经“烧掉”总计超过1500亿元，这一数字目前仍在持续加码。

在这数额巨大的“烧钱竞赛”背后，看不见的回报也让行业心生焦虑。

不能掉队的“烧钱”大赛，AI大厂单季开支创新高

对于每个普通人来说，AI早已成为我们的生活搭子：手机里的AI助手、各类大幅提升工作效率的AI办公工具、休闲娱乐时间刷到的AI短剧等等，丰富的AI应用已经渗透到我们日常生活的每处细节。

在这些逐渐成熟的AI能力背后，是AI大厂们真金白银的全力投入。阿里巴巴二季度财报显示，其单季资本开支达到了676.8亿元，同比猛增75%；腾讯控股二季度资本开支飙升至527.8亿元，同比暴增176%；百度当季资本开支提升至113.9亿元，同比增长近2倍。字节跳动虽未上市，但据传其2026年AI基础设施开支可能达2000亿元，投入力度前所未有。

再来看看营收数据：阿里巴巴营收虽然增长9%，但归母净利润却同比下跌；百度营收同比减少4%，利润缩水，而腾讯则以10.31%的利润增速稳住了基本盘。

在这组投入和产出的数据对比背后，AI巨头们正在以前所未有的力度将现金流转化为服务器、GPU和数据中心。即便是持续的投入深不见底，任何一家巨头在这场“烧钱”竞赛中都不敢轻易掉队。

行业遭遇“阵痛期”，多数AI项目未实现可衡量财务回报

AI巨头们的阵痛，是当前整个AI行业商业化的缩影。

AI领域自由投资人刘伟峰在和记者交谈中表示，当前AI投入与回报的矛盾体现在三个方面：第一是高投入与低转化，“全球AI企业累计投入大概接近1.4万亿美元，总营收仅6130亿美元，近八成收益集中在AI芯片、高性能算力等领域，应用层企业普遍盈利困难”；第二是盈利周期漫长，就连Open AI最早也要到2030年才有望实现现金流转正，全球多数AI创业项目陷入“有热度无营收”的困境；第三是企业回报明显不足，MIT有份调查显示，有95%的企业AI试点项目未产生可衡量的财务回报，大量项目停留在概念验证阶段。

他说，“另外，技术落地时难以避免的模型幻觉、算力、数据以及组织能力、产业生态规则缺失等等，都是目前AI能力变现所面临的问题。”

这样的现状也引发专业机构的关注。IT领域研究与顾问咨询机构Gartner近期在报告中提出，当前，88%的中国企业已经跨过AI试点阶段，但绝大多数陷入“高投入、低回报、试点多、落地少”的困境，AI通用大模型无法适配企业专属业务场景是核心痛点，“仅有8%的企业从AI中获得可量化财务回报。”

Gartner甚至预警，到2027年底，超过40%的智能体项目将被取消。

技术能力与市场需求脱节明显，AI落地遭遇瓶颈

以上论断并非危言耸听。

个人用户端的体验更直接。随着AI智能体技术渗透，各大网络平台的AI客服成为普通用户和AI打交道最多的场景之一。重庆两江新区的王女士向记者吐槽，AI确实改变了我们的工作和生活，但AI发展还有很长的路要走，比如各大生活服务平台的AI客服大多数都形同虚设，“用文字交互，AI客服很难精准理解用户的实际需求；电话客服交互，也是你说东它回西，牛头不对马嘴，越用越来气。”

在类似的AI体验背后，技术能力与真实场景需求正在脱节，企业为追求“AI标签”而盲目部署，用户体验与实际效能却被持续忽视。

企业端的AI推进似乎也走到一个十字路口。

重庆一家物流公司的IT工程师赵先生在主导其公司的AI落地项目，近几个月的他越来越找不到方向，“巨头的大模型在降价，但企业部署的隐性成本不降反增，数据清洗、模型微调以及合规等问题是当前AI落地最大障碍。”

赵先生说，这样的现状体现在具体推进中让“人”和“钱”的问题更加突出，“管理层对于这些隐性成本的理解各有偏差、员工意见也有分歧，严格的考核监管给AI转型投入和成本支出增加了很多门槛，直接导致模型落地推进很不乐观。”

很多企业在AI落地中基本上都遇到类似情况，某知名汽车厂商IT部门的负责人告诉记者，“之前我们也买了很多算力，应用在工作流程中，处理通用问题完全没问题，一旦触及复杂的专业问题马上变笨。虽然针对AI有大笔投入，但并没达到预期效果。”

一边是巨头们千亿级的持续加码，一边是落地端迟迟看不到回报的迷茫，这让AI“烧钱”游戏规则也在悄悄发生变化。

从“烧钱换规模”转向“落地换回报”，AI急需突破各类应用场景痛点

目光再转移回资本市场。

同样是在“烧钱”，微软最新的财报交了一份漂亮答卷：2026财年Azure云服务年营收首次突破1000亿美元，同比增长了41%，第四季度增速更是加速至43%。在财报发布后，微软股价大涨15.5%，创下近15年来最大单日涨幅。

微软的逆势上涨背后，实现了从技术投入到商业变现的闭环，同时也让国内AI大厂看到了希望。

多家机构分析师认为，微软路径给AI市场最大的价值是带来心态的变化，“同样是大手笔的AI投入，微软的Azure以及商业化产品让投资者相信，AI‘烧钱’是可以看到回报的，AI投资能不能被市场接受，取决于它有没有转化为真实的收入增长。”

刘伟峰谈道，结合现状来看，如果AI落地速度赶不上烧钱的速度，后续很可能出现行业洗牌：一部分靠融资撑着的AI工具会消失，我们现在免费用的不少服务，未来也可能逐步转向付费模式。“对于几家AI巨头来说，现在谁能把AI的推理成本打下来，谁能把技术真正嵌进企业的日常流程里，谁获得回报的机会就越大。过去靠融资撑着的AI公司，现在必须拿出实打实的营收数据才能活下去。”

一个不争的事实是，我们正站在AI从“烧钱换规模”转向“落地换回报”的关键转折点。

当千亿级的投资持续砸下，AI巨头们必须向市场证明，他们不仅能做AI领域的“基建狂魔”，更能成为“变现能手”。真正解决应用场景痛点，让企业、让用户心甘情愿为AI带来的效率提升买单，这应该是通往AI投资回报最好的路径。

上游新闻记者 杨昕华