首次出现！中国AI巨头现金流告负，美智库：中国的底子可能烧不起

你敢信吗，国内三家头部互联网AI巨头，2026年上半年合计自由现金流居然变成了负数。这事出来之后，不少人跟着美国智库的说法唱衰，说中国AI烧钱太猛，根本撑不了多久。但这事真的像表面看起来那么绝望吗？

2025年这三家的合计自由现金流还有差不多1700亿元，短短一年半时间，直接变成了负160亿元，反差大到让人意外。这不是说三家公司突然没钱倒闭了，而是赚来的经营现金，扣掉扩张的资本开支之后，已经不够覆盖AI的投入了。大家都好奇，这么多钱到底砸去哪了？

答案说出来其实一点不意外，AI时代最贵的从来不是训练一个大模型本身。芯片要钱，服务器要钱，数据中心要钱，高速网络和电力系统全都是吞金兽。模型做得越大，调用量越高，背后的基础设施越像个无底洞。

2026年国内AI相关的资本开支还会继续上涨，整个行业现在都在走先修路后收费的路子，不是不想赚钱，是先把基础铺好。偏偏前端的大模型还在疯狂打价格战，Token价格一轮接着一轮往下砍，各家都想着先把开发者和企业客户抢到手。就这么一来，后台投入越来越贵，前台卖得越来越便宜，矛盾的样子自然引来了一堆质疑。

美国科技巨头同样在烧钱换规模，但人家手里有咱们暂时比不了的优势。它们能发长期债券，把修数据中心的成本摊到十年二十年甚至更久往后。国内科技企业融资成本不一定更高，但资金期限和融资渠道确实有差别，大家真正担心的从来不是明天就没钱烧，是这么大的投入最后能不能拿到稳定回报。

要是AI真的只用来陪人聊天写文案，几千亿的投入确实赚不回来。但现在国内AI的商业化方向，早就从互联网的小屏幕走出去了，下一站根本不是聊天框，是生产线。你没注意到的那些变化，才是决定AI未来的关键。

今年九月的行业研讨会上，公布了一组很容易被忽略的硬数据。目前全国人工智能相关企业已经超过6200家，人工智能专利数量占到了全球的六成，全球排名靠前的开源大模型里，中国模型已经占了不低的比例。更有意思的不是榜单排名，是调用量，2024年初国内大模型日均词元调用量才1000亿，到2026年6月已经突破500万亿，两年多涨了几千倍。

调用量冲到这个级别，说明AI早就不是科技爱好者的玩具，也不是互联网公司的展示品，是真真切切走进大量软件、企业系统和生产流程开始干活了。算力这边的增长也很夸张，2023年底中国智能算力规模才700多EFLOPS，到2026年6月已经达到2100 EFLOPS，两年多接近翻了两倍。基建铺得差不多了，现在就看这些算力到底用来干了什么。

上海有一座废钢仓库，物产中大把AI和无人机结合起来做盘库。过去靠人工一点点测量核算，一次盘库要8个工时，现在无人机飞一圈，AI自动识别计算，两个工时就能搞定。原来人工成本高，一个月只能盘一次，现在效率上去了能天天盘，准确率还超过95%，实打实帮企业省了钱，这才是企业愿意掏钱买的AI服务。

东方电气做大型装备研发，原来工艺设计、参数优化和仿真计算都要花很长时间，现在部分环节用上AI，把大量重复计算都压缩了。它家的叶片加工无人车间，已经能实现24小时连续生产，人均劳动效率提了不少。工业AI最难的从来不是做聊天回答，是要听得懂工厂里的专属知识，这些知识藏在企业几十年的生产经验里，网上根本爬不到。

中国有全球规模最大的制造业体系，钢铁、化工、汽车、电力几十个行业，每一个都有成千上万个可以用AI优化的环节。这就是咱们和美国AI不一样的发展路线，美国胜在顶级模型、先进芯片和软件生态，咱们的机会就是把便宜的AI模型塞进制造业，做成实用的工业工具。为啥现金流转负了大厂还不敢停，原因就在这。

除了工厂，能源和物流领域的AI应用，更能说明不能只用互联网公司的财报来给中国AI算账。三峡集团这些年在做长江流域的数字孪生，把真实的长江、水文、气象数据全都复刻到数字系统里，用AI推演调度。哪里可能发洪水，水库什么时候泄洪，提前推演一次得到更精准的结果，这个价值可比几千个会员费高多了。

AI本身是出了名的用电大户，咱们国内有规模巨大的水电、风电、光伏这些绿电资源。现在不少企业已经在探索把算力中心建在能源基地旁边，绿电直连算力，咱们的能源优势直接就能转成算力成本优势，这又是一张别人抢不走的牌。三峡本身就在做这方面的尝试，已经跑出了不错的方向。

物流领域也是一样，中国数联物流的运筹优化大模型，已经走进了跨境物流、港口和航空运输。原来不少报关环节要按天算时间，现在部分流程能压缩到小时级。看起来只是少了十几个小时，放到一船货、一万辆车、一座大型港口里，省下来的仓储费、港口费、资金占用成本就是一笔天大的数字，中国这么大的货流量，效率提一个百分点都不得了。

只盯着科技公司的现金流说中国AI不行，真的有点太片面了。现金流当然重要，AI不可能永远靠补贴活下去，一直亏肯定不可持续，但AI商业化本来就不是只有卖软件这一条路。美国的路子是卖订阅服务，收会员费API费，收入很快就能体现在财报上，咱们可能走出另一条完全不同的路。

咱们这条路就是模型本身越来越便宜，慢慢变成类似云计算、电力一样的基础能力，真正赚钱的部分往实体产业里走。前期确实不好看，基建投入大，回报周期长，账面现金流自然难看，但一旦铺开，改变的是整个实体经济的成本结构。那负160亿的数字确实值得警惕，但远远没到给中国AI判死刑的时候。

现在决定AI下半场输赢的，根本不是谁今年少烧了几百亿，也不是谁家模型卖得更便宜。是投进去的几千亿算力，到底有多少变成了工厂的生产效率，有多少变成了电站的调度能力，有多少变成了港口省下来的时间，又有多少变成了企业口袋里省出来的成本。如果最后只多出来几十个聊天机器人，那这笔钱确实烧得不值，要是能把整个制造业优化一遍，今天的烧钱就是下一代产业升级最昂贵也最有价值的前期投入。

现在中国AI要答的早就不是模型能不能做大的考题，是这么多算力这么多模型，能不能在实体经济里把钱赚回来。谁先把这道题解出来，谁就能拿到AI下半场的入场券。

参考资料：人民日报 中国人工智能高质量发展观察