本文系基于公開資料撰寫，僅作為信息交流之用，不構成任何投資建議。
也許到未來某個時候，我們才會知道今天的Meta創(chuàng)始人扎克伯格究竟看到了什么，讓他愿意此刻在AI賽道一擲千金。
僅僅在過去的12個月中，Meta在AI賽道的花錢的速度，幾乎每天都是媒體熱點：
斥資 143 億美元收購了數(shù)據(jù)標注公司Scale AI 49% 的股份，并聘請其首席執(zhí)行官 Alexandr Wang 擔任 Meta 的首席 AI 官；
向10-20名頂級AI人才提供了1億至3億美元的薪酬包，總計可能在10億至 60 億美元之間（基于多年合同，且部分為股權），天價合同讓拿慣了大合同的體育明星也為之失色。
根據(jù)Meta 首席財務官Susan Li的表態(tài)，Meta2025年的總支出預計在1140億至1180億美元之間，其中絕大部分都用在了AI基礎設施建設上。
說出來你可能不信，Meta甚至不是過去5年美國科技巨頭中資本開支最高的：
從真金白銀的資本開支層面衡量，四大互聯(lián)網(wǎng)科技公司在過去4年中的資本開支最少的也是翻倍，2024年總開支相當于1.7萬億人民幣，接近今天阿里的市值。
而2025年，根據(jù)幾家科技大廠指引，這四家公司今年預計總資本支出將超過3440億美元，超過2.5萬億人民幣。
這其中90%，都流向了美國正在大興土木的AI算力中心，現(xiàn)在，AI Capex（資本開支）已經(jīng)成了美國經(jīng)濟驅動一個重要影響因子：
2024 年第三季度，AI 資本支出占美國實際GDP增長的16%-20%，掩蓋了美國其他經(jīng)濟板塊疲軟的情況。
2025年，AI 相關資本支出將占S&P500 總資本支出的21%，對 GDP 的貢獻甚至超過了消費者支出的總和。
不僅僅是芯片，核電，甚至液冷，連接器，變壓器，股價都在這場新鐵路建設投資中瘋狂飆升。
01 這并非泡沫
對AI數(shù)據(jù)中心的需求并非泡沫。
數(shù)據(jù)中心的電力使用率每年翻幾倍，2025年已從2024年的4GW增長至預計10-15GW，預計到2035年達123GW，增長30倍以上。美國公共事業(yè)公司Capex也上調了15-20%，僅僅為了滿足數(shù)據(jù)中心的用電量需求。
小型模塊化核電站也一年之內翻了好幾倍。
無論是谷歌，還是微軟，甚至Meta，“云和AI需求強勁”的說法都出現(xiàn)在電話會中，廣告和電商和協(xié)同辦公，都在受益AI需求增長。
供給迅速增加的另一面，是美國企業(yè)的AI采用率已經(jīng)達到了78%，在大企業(yè)中已經(jīng)達到了85%，較2023年的55%增長42%。
換言之，美國科技大廠的Capex的激增，并非純粹恐懼錯過（FOMO），而是看到了AI需求的加速。
在Allin Podcast的演講中，特朗普的笑容已經(jīng)難以遮掩：
“在人工智能的競爭中，我們對中國已經(jīng)取得了實質性（substantial）領先。”
02 寂靜無聲的中概互聯(lián)
特朗普并未夸大，美國工業(yè)相對中國的技術水平，過去30年，在各個層面都呈現(xiàn)了長期停滯，但在AI賽道這個唯一賽道，正發(fā)生顯著的逆轉。
數(shù)據(jù)是冷冰冰的：
美國4家科技巨頭過去5年的資本開支之和達到了5.36萬億人民幣，而中國7家互聯(lián)網(wǎng)頭部公司——騰訊，阿里，百度，京東，快手，美團，網(wǎng)易——的資本開支合計僅為6300億人民幣。
在2020，這個資本開支比例是1：6，而在2024年，這個比例已經(jīng)到了1：10。
要知道，這個已經(jīng)相當難看的比例，還是建立在騰訊阿里等公司在2024年四季度有了Deepseek之后奮起直追的基礎之上。
實際從趨勢上看，接下來一年中的差距還會越來越大：
微軟，meta，亞馬遜，谷歌這四家今年AI資本開支是接近2.5萬億。
而即使考慮未上市公司如字節(jié)等等，加上承擔基礎任務的運營商AI資本開支，根據(jù)中金估計，2025年整體也不會超過5000億人民幣。
要知道，這里面還有AI海外擴張的計劃，真正投入中國市場的AI Capex已經(jīng)被美國競爭者拉開相當大的差距。
03 中國互聯(lián)網(wǎng)大廠的“AI通縮”癥
中國互聯(lián)網(wǎng)的“AI通縮”的原因有很多，至少中國大廠可以給自己找很多理由。
其中最明顯的一點是在芯片層面受到的限制，這也是很多中國互聯(lián)網(wǎng)公司為自己遲遲不動身的說辭：
因政策限制，無法買到英偉達最前沿性能的顯卡，同時采購量也很難得到保證，資本開支無用武之地，至少在Deepseek沒有出現(xiàn)的五年，這套敘事是可以說得過去的。
公平地說，美國出口控制在過去的5年中，是越來越嚴密和復雜的：
如2022年禁售先進半導體，2025年擴展到云訪問和AI模型權重，使中國缺乏前沿 AI芯片，迫使開發(fā)者轉向本土替代，但國產(chǎn)芯片性能差距仍然很大。
但事情并沒有這么簡單。
從海外和國內頭部互聯(lián)網(wǎng)廠商資本開支占經(jīng)營性凈現(xiàn)金流比重來看，美國頭部互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的資本開支占比過去幾年達到了30%，未來承諾將達到40%，而中國互聯(lián)網(wǎng)頭部過去幾年中為15%，未來也在25%左右。
換言之，中國科技公司盈利能力更弱的情況下，對AI投入的比例也更低。
中國互聯(lián)網(wǎng)公司的錢投入了哪里？
我們不妨以騰訊為例：
在過去5年中，騰訊的賬面資金正在積極的回饋股東，回購+分紅+償債金額逐年上升，在2024年，騰訊回購分紅和償債的凈總金額達到了1681億，已經(jīng)是當年資本開支的2倍還要多。
阿里也是如此：
根據(jù)現(xiàn)金流量表，2024年全年，阿里累計投入160億美元用于股份回購，約合人民幣1168億元，分紅289億，合計1457億元，同樣是當年AI資本開支的2倍以上。
更多的互聯(lián)網(wǎng)公司的情況大家心里更清楚。
今天，中國AI CapEx僅占GDP的0.1-0.2%，遠低于美國。
換言之，中國互聯(lián)網(wǎng)公司在AI競賽啟動的這5年，至少在投入資本開支，構筑AI基礎設施的這條線上，都一直在被美國互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)甩開差距，形成了顯著的“技術債”。
而資金大多數(shù)用來分紅回購，通過金融工程的方式，來進行市值管理。
?技術債（Technical Debt）?是軟件開發(fā)中，為追求短期效率而采用非最佳方案所積累的潛在問題，需在未來付出額外成本修復，其概念由Ward Cunningham于1992年首次提出，類比金融債務的利息機制。
我常常會想起Peter Thiel在美股黃金十年中的經(jīng)典的悲觀論調：
“企業(yè)賺到錢不知道投入哪里，只能用于回購股票，而賣出股票的投資者也不知道錢用于哪里，只能繼續(xù)買回股票。在股市一片盲目且樂觀的氣氛中，美國又走過了技術停滯的10年?！?/p>
此刻，在一度代表著時代精神的中國互聯(lián)網(wǎng)人也不知道未來將向何處去的時候，中國科技公司通過回購和分紅，走過了AI停滯的五年。
這5年中，中美的AI競爭態(tài)勢發(fā)生了悄然的逆轉：
中國科技公司更多的資本被配置到回購，分紅，償債等穩(wěn)定市值的手段上，而美國科技公司則雄心勃勃的投入越來越多的資本，迎接AI對于組織效率的全面提升。
來自美國的出口限制，只是中國科技公司“AI通縮”的很小一部分因素，Deepseek的橫空出世就是其中的證明；
對于技術增長的玩世不恭，用輿論戰(zhàn)掩蓋自己在AI層面的無所作為，才是中國科技公司難破的心中賊。
04 AI Capex：中美國力競賽的下一個灰犀牛
對于美國今天的AI capex來說，占增長的25%并不是什么了不起的數(shù)字，美國歷史上鐵路投建高峰期，鐵路資本開支占到了美國當時GDP的6%，全美上下的鐵路熱到達了峰值，巴菲特的祖師爺就是靠研究鐵路債券起家的。
對于AI數(shù)據(jù)中心來說，網(wǎng)絡效應的震撼力不會小于互聯(lián)網(wǎng)時代的搜索引擎和PC時代的操作系統(tǒng)，AI用的人越多，留給后面競爭者趕超的難度就越大，今天的中國軟件公司出海，基本沒有什么低垂的果實，每一個賽道里都擠滿了人，基本沒有了淺池大魚。
今天的中國AI資本開支，僅僅占到中國經(jīng)濟0.2%，AI這個全新的時代主題，已經(jīng)在簡中主流敘事中被無限邊緣化，其中中國科技大廠無所作為是其中的核心病癥。
今天，AI capex已經(jīng)不僅僅是中美科技競賽這么簡單，而已經(jīng)成為了經(jīng)濟競爭的核心主題，也是下一個10年中，科技大廠是否還可以擁有影響力的核心指標。
誅心而論，這是扎克伯格不惜血本押注想要留在牌桌上的重要原因：對于這個99%收入來自于廣告，從最開始就用開源想要拖住一眾閉源模型前進腳步的1.5線科技巨頭來說，今天對AI的加速投入并不算太晚。
因為還有更多的中國1.5線科技大廠，連上牌桌的門票都還沒有拿到。
05 在這場AI競賽中，中國互聯(lián)網(wǎng)大廠正在迅速邊緣化
我們不如再比較一組數(shù)據(jù)，來看看今天，中美在這場AI競爭中的態(tài)勢。
美國百花齊放的大模型，周活躍用戶WAU各口徑去重，達到了10億水平。
今天中國的大模型，WAU去重之后，大概在7000萬左右。
美國企業(yè)的AI采用率（至少一個部門用過AI一種功能），已經(jīng)達到了85%，大型公司達到了90%。
而中國企業(yè)的AI采用率，不會超過15%。
這同樣構成中國科技公司“AI通縮”的重要因素。
要知道，美國用戶的AI高使用率的一個背景是：
在美國這樣一個白領服務業(yè)占比超過60%的市場，醫(yī)療，教育的極高成本，都成了AI革命的下一個目標：
美國門診費用100美金/次起，而AI大模型直接替代醫(yī)生問診在美國幾乎無需推廣；而美國大學的高昂學費也成了大模型直接可以占領的市場。
中國高級服務業(yè)的從業(yè)人數(shù)少，人均gdp更低，因此大模型能夠服務的有效市場本身就遠遠小于美國。
中國企業(yè)的AI adoption rate遠遠低于美國也就可以理解：現(xiàn)在即使Deepseek完全免費，中國真正在使用AI的周活躍用戶仍然非常有限，與美國構成了1:10的比例
我們不難得出結論：
在有效市場相對小，替代成本相對更低的情況下，中國AI的網(wǎng)絡效應會更為有限，中國科技公司參與全球科技競爭，面對的科技障礙會迅速增長。
想要加速AI大模型的使用率，中國科技公司不僅需要資本開支迅速追趕，更重要的是，需要拿出做外賣和打車的精氣神，用更多的補貼填平中美AI使用率的障礙，迅速擴大AI使用基數(shù)，提升企業(yè)的AI采用率。
這構成了先有蛋還是先有雞的問題：
即使不考慮芯片性能問題，AI使用率越低，AI資本開支的回報率就越低，而AI資本開支回報率越低，中國在AI賽道就繼續(xù)會和美國拉開距離。
留給中國互聯(lián)網(wǎng)大廠的時間已經(jīng)不多了。