市场还在用旧框架看猎豹移动，但公司的收入结构已经变了

猎豹移动（NYSE：CMCM）将在9月11日发布2026年第二季度业绩。按照过去的理解框架，这似乎仍是一家处于转型期的老牌互联网公司：传统广告业务承压，机器人和AI投入尚未完全兑现，整体利润也没有回到理想水平。

但如果把视线从单季盈亏移向收入结构，一个不同的猎豹正在浮现。

2026年第一季度，猎豹的云与AI基础设施服务收入达到4680万元，同比增长68.3%，占总收入18.1%；机器人及其他业务收入达到5120万元，同比增长175.9%，占总收入19.8%。两项新业务合计已经贡献约38%的公司收入。管理层进一步预计，二者在2026年下半年的合计收入占比有望超过50%。

这意味着，即将发布的二季报真正要回答的问题，可能并不是猎豹能否“押中”一次AI行情，而是市场是否仍在用传统互联网公司的框架，为一家收入来源已经发生明显变化的公司定价。

一、被旧业务遮住的新变量

猎豹一季度总收入为2.59亿元，与上年同期基本持平。只看这一数字，公司似乎仍缺乏增长；但拆开来看，停滞主要来自旧业务的拖累，而新增量已经出现。

一季度，互联网服务收入同比下降15.2%，全球企业服务收入下降10.5%。后者的下滑，主要由于海外广告平台政策变化，导致广告代理服务收入下降51.5%。与此同时，全球企业服务中的云与AI基础设施收入却增长了68.3%，达到4680万元，占该分部收入的64.3%。

于是出现了一个容易被总收入掩盖的变化：旧业务下降抵消了新业务增长，但公司内部的收入质量和价值来源已经不同。

云与AI基础设施收入如果按一季度简单年化，规模约为1.87亿元。这当然不能等同于全年预测，却足以说明它已经不是停留在战略发布会或产品演示阶段的概念业务。更重要的是，猎豹披露，平台日均Token使用量从2026年1月至5月增长超过20倍，5月已超过4000亿。

Token规模本身不等于收入，更不能直接换算利润。模型价格下降、客户结构变化以及不同服务组合，都可能让Token与收入出现不同步。Token使用量的快速增长至少说明，猎豹已经进入企业AI资源的实际调用环节。与此同时，Cloud和AI资源使用本身具有持续性，企业在后续使用过程中还需要账单管理、技术支持等长期服务。

二、模型越多，企业越需要一个“中间层”

Token增长最终仍取决于AI能否进入真实生产流程。Coding已经率先验证了高频AI调用的商业价值，而销售、客服、运营等更多企业场景仍处于渗透早期。如果更多AI Agent能够形成明确ROI，企业Token消费和相关Cloud资源需求才可能形成更长期的增长。

与此同时，企业使用AI的方式也在发生变化。过去两年，产业注意力大多集中在模型能力和算力供给上；但随着模型数量快速增加、价格持续变化，企业真正把AI部署到生产环境时，新的复杂度开始出现。

多云并不是一个新概念。企业在Cloud时代已经形成多云架构，而进入AI时代以后，多模型又增加了一个新的复杂度维度。企业需要管理的不再只是“工作负载放在哪朵云”，还包括“什么任务使用什么模型、通过什么AI基础设施运行，以及如何在效果、成本和稳定性之间做选择”。模型接入、成本、稳定性和使用管理，由此成为新的企业需求。

猎豹的Cloud & AI Infrastructure业务正处于这一供需连接环节：一端连接出海企业，另一端连接AWS、Google Cloud、Microsoft等海外云和AI资源，并在此基础上逐步增加多模型接入和管理相关能力。

这里需要避免一个过度简单的理解：猎豹的价值并不只是把Cloud或Token资源从上游采购后提供给客户。 企业当然可以直接向云厂商采购，但实际使用Cloud和AI资源，尤其对大型企业而言，会产生大量持续性的复杂工作，包括不同国家、业务部门和项目之间的账单核算、账期安排、技术支持以及新技术导入。服务商的价值之一，就是承担这些原厂和客户都不愿自行承担的重服务。

这也解释了为什么即使云厂商不断增强自助服务能力，合作伙伴生态仍然长期存在。猎豹经过多年积累，已经进入多家全球主要CSP的合作伙伴生态。随着这些CSP不断增加模型和AI服务，猎豹能够连接的AI资源也随之丰富；而随着客户从传统Cloud进一步走向Token、多模型和Agent，其服务内容也有机会沿着客户需求继续扩展。

猎豹过去积累的出海企业客户基础，也为这种扩展提供了入口。移动互联网时代，公司服务大量中国出海企业；进入AI时代后，这些企业需要的资源进一步延伸至海外Cloud、模型调用和AI应用。客户需求发生了变化，猎豹与客户之间的连接也在寻找新的价值承载方式。

当然，这种生态位置最终能否转化为真正的竞争壁垒，还需要更多数据验证，包括客户留存、收入集中度、单位经济性以及更高附加值服务的占比。现阶段更准确的判断是：猎豹已经在中国出海企业与海外Cloud/AI资源之间形成了一定的业务规模和客户入口，但这一生态位置最终能够产生多大的长期价值，仍需要后续经营数据证明。

三、OpenRouter和硅基流动：参照的不是倍数，而是资本关注的方向

近期，Stripe宣布收购OpenRouter，为AI模型路由和管理这一层的价值提供了一个颇具象征意义的案例。

OpenRouter连接超过80家提供商的400多个模型，每日处理Token超过10万亿，服务超过1000万开发者和企业。Stripe在收购公告中强调，随着模型数量和价格快速变化，企业需要根据任务复杂度、速度、价格和可靠性进行动态选择。据媒体报道，交易价值超过80亿美元，不过双方并未正式披露成交金额。

这笔交易的意义，并不是给所有模型聚合或Token服务公司套上同样的估值倍数。OpenRouter的全球开发者生态、产品形态、增长速度和战略买方溢价都具有特殊性。它真正说明的是：连接模型供给与企业需求的中间层，已经从“API工具”进入大型科技公司的战略资产视野。

硅基流动则提供了另一个方向的参照。其已向港交所递交上市申请，定位为开放、独立的Token供应平台。根据港交所申请材料，硅基流动2025年收入为5533万元，较2024年增长超过七倍；2026年4月日均Token吞吐量达到5785亿。不过，由于算力租赁和前期投入较高，公司2025年整体毛利率为-24%，仍处于明显亏损状态。据公开报道，其B+轮投后估值约为77.4亿元人民币。

OpenRouter和硅基流动的商业模式、技术能力、客户群及收入确认方式都与猎豹不同，因此不能把Token数量、收入规模或一级市场估值直接映射到CMCM。把三家公司放在一起观察，真正有价值的信息是：资本市场正在尝试单独识别AI模型和算力接入、推理资源组织和Token ROI管理这一层，而不是只给模型公司与云厂商定价。

对猎豹而言，这提供的不是一道目标估值公式，而是一种新的分类方法。只要云与AI基础设施业务持续增长，并逐步呈现独立的商业质量，市场就可能不再仅仅把它视为传统全球企业服务中的一项附属收入。

四、为什么这种变化尚未被充分看见

一个重要原因是披露颗粒度。

猎豹目前仅单独披露云与AI基础设施业务的收入，并未披露该业务的独立毛利率或经营利润。它仍被放在全球企业服务分部中，与广告代理业务共同核算。

一季度，全球企业服务实现经调整经营利润1375万元，但这一利润来自整个分部，不能直接视为云与AI基础设施业务的利润，更不能据此推算云与AI基础设施业务的独立利润率。原有广告代理业务的收入、成本及利润变化，都会影响该分部结果。

因此，现阶段能够确认的是：云与AI基础设施已经形成较快增长的收入，并占全球企业服务的大部分；尚不能确认的是，这项业务自身究竟具有怎样的毛利和运营效率。

这种披露上的模糊，一方面解释了市场为何仍然谨慎；另一方面也意味着，如果管理层未来增加披露，或者收入规模持续增长到足以主导分部表现，价值发现的条件会明显改善。

五、机器人、互联网盈利和现金，构成第二层支撑

云与AI基础设施应当是猎豹当前最值得关注的重估变量，但它并不是唯一的变化。

一季度，机器人及其他业务收入同比增长175.9%至5120万元，经营亏损则同比收窄57.1%。管理层披露，智能个人出行产品已经在二季度开始向海外及国内行业客户进行初步交付。机器人业务仍处于投入期，因此更适合作为增长期权，而非现阶段估值主锚；不过，收入增长与亏损收窄同时出现，说明商业化正在向前推进。

互联网业务的角色也在变化。虽然传统在线广告继续下降，但互联网增值服务一季度收入达到9830万元，同比增长8.2%，占互联网服务收入的72.8%；互联网服务分部仍贡献1520万元经调整经营利润。它未必是公司未来最具想象力的部分，却仍在为AI和机器人投入提供利润与现金流支持。

资产负债表则提供了另一层缓冲。截至3月底，猎豹持有约1.856亿美元现金及现金等价物，以及约1.003亿美元长期投资。这里更严谨的说法应当是“现金及投资”，而非未经负债调整的“净现金”。这些资产也不应被简单逐元计入股权价值，但它们确实降低了公司在新业务投入期依赖外部融资的压力。

于是，一个更完整的结构逐渐形成：云与AI基础设施提供最主要的价值重估线索；机器人提供更长期的增长期权；互联网业务继续贡献存量利润；现金与长期投资提供财务缓冲。

六、二季报真正需要验证什么

猎豹已确认将于9月11日发布二季度业绩。市场最值得关注的，首先不是总收入是否略高或略低于预期，而是收入结构变化能否继续。

第一，云与AI基础设施收入能否保持较快增长。相比Token使用量，绝对收入及其连续性更重要，因为这决定了需求能否真正转化为商业价值。

第二，全球企业服务的业务组合是否继续改善，以及管理层能否提供更多关于云与AI基础设施业务盈利模式的线索。在没有独立披露之前，不宜把分部利润直接归因于云与AI基础设施业务。

第三，机器人业务能否延续收入增长，同时进一步缩小经营亏损。对尚在商业化早期的业务而言，增长质量比单纯出货量更值得关注。

第四，互联网业务能否继续贡献经调整经营利润，公司现金及投资规模是否保持稳定。只有存量业务和资产负债表继续提供支撑，新业务的增长才不容易被融资压力打断。

风险同样清晰：AI基础设施服务可能面临模型降价、上游云厂商议价以及产品同质化；机器人仍未实现分部盈利；传统广告业务的下降也可能继续拖累合并报表。因此，重估并不是必然发生，它需要收入增长、盈利改善和更透明的披露共同推动。

但猎豹当前值得重新观察的理由，已经不只是“公司也在做AI”。

真正的变化是，云与AI基础设施与机器人两项新业务已经贡献接近四成收入，并可能在未来几个季度成为收入主体。如果二季报继续确认这一趋势，市场讨论的问题可能会从“猎豹有没有AI故事”，转向“这家公司还有多少价值应该按照旧互联网框架定价”。

财报不是一次押注数据的时间点，而是检验定价框架是否需要切换的窗口。

本文基于公开资料整理，仅供行业与公司研究参考，不构成任何投资建议。