作者 | 丁卯 范亮

編輯 | 鄭懷舟

5月中旬，A股AI板塊的強勁漲勢戛然而止，市場情緒驟然轉(zhuǎn)向。

從背后原因看，直接導火索是騰訊、阿里兩大頭部云廠商2025年一季財報中披露的AI相關資本開支數(shù)據(jù)——不僅顯著低于市場此前的樂觀預期，甚至出現(xiàn)了環(huán)比收縮的跡象。這一“預期差”迅速引發(fā)投資者對行業(yè)景氣度可持續(xù)性的擔憂，帶動板塊遭遇集體回調(diào)。

與去年單純跟隨“英偉達鏈”的邏輯不同，今年A股市場已將“AI國產(chǎn)化創(chuàng)新”作為對國內(nèi)AI產(chǎn)業(yè)進行估值定價的新錨點。因此，當作為需求驗證關鍵環(huán)節(jié)的頭部互聯(lián)網(wǎng)大廠資本開支出現(xiàn)搖擺，其對整個產(chǎn)業(yè)鏈信心的打擊便被成倍放大。

然而，在市場情緒的劇烈波動之后，一些值得關注的問題浮出水面：單季度的資本開支數(shù)據(jù)是否足以構成對行業(yè)長期景氣度的判定？目前市場擔憂的到底是什么？未來的國產(chǎn)算力還有機會嗎？

市場的擔憂到底是什么？

要厘清這一問題，必須先明晰中美AI投資周期的異同。美股市場基本沿著“模型突破→硬件先行→基建加碼→應用落地”的清晰路徑演進，價值輪動有跡可循。相比之下，A股的AI投資主線則在“海外映射”與“自主敘事”之間反復博弈，其路徑更為曲折，也更容易受到階段性數(shù)據(jù)和情緒面的擾動。

互聯(lián)網(wǎng)大廠AI相關資本開支低于預期是誘發(fā)本輪國產(chǎn)算力估值回調(diào)的直接導火索。而更深層次的原因，則是市場擔憂國內(nèi)AI應用落地的速度可能會放緩，換言之就是，參與者對AI應用的短期發(fā)展以及算力基礎設施的實際投入信心并沒有表面看起來那么充足。

此前國產(chǎn)算力板塊爆發(fā)的底層邏輯是，DeepSeek出現(xiàn)后使得大模型實際使用門檻出現(xiàn)斷崖式下跌，相當于一場“AI平權”。市場預期這會激發(fā)企業(yè)對AI應用開發(fā)的投入，從而催生算力需求的持續(xù)增長，外化為算力企業(yè)的業(yè)績表現(xiàn)和資本開支增加，最終像2023-2024年美股市場一樣，帶來整個國產(chǎn)算力板塊的戴維斯雙擊。

但首先，從過去幾個月的實際情況來看，根據(jù)AI產(chǎn)品榜數(shù)據(jù)，各類AI應用月活在經(jīng)歷2月份的暴漲后，3月和4月月活環(huán)比增速均大幅下降，部分應用甚至出現(xiàn)月活下滑的情況。也就是說，實際上目前AI應用落地的進度遠低于預期，用戶嘗試AI應用更多是出于2月對DeepSeek能力的好奇而非必要需求。這也就解釋了為什么隨著DeepSeek第一輪催化的放緩后，相關AI應用的新增使用人數(shù)和月活也同步出現(xiàn)下降。

至于AI應用落地緩慢的原因，一是，盡管目前領先的大模型能夠較為準確地處理一些問題，但大部分只是起到錦上添花的作用，而非雪中送炭。這背后一個關鍵的制約是主流模型在回答問題時，基本上都是遵從相關性而非因果性關系。舉個例子，AI所理解的“下雨”和“打傘”是基于前期學習過程中這兩個詞組的同時出現(xiàn)，但實際上AI模型并不能很好地理解“因為下雨所以打傘”這樣的因果關系。這就導致大模型在很多時候其實并不能完全理解人類的問題本質(zhì)，從而制定有效的解決方案，尤其是涉及事實或者歷史相關的答案時，還非常容易出現(xiàn)嚴重的“幻覺”問題。

二是，盡管大模型的快速迭代有效降低了模型使用成本，但實際上，目前部分AI應用的實際場景仍存在實施成本遠大于實際收益的問題，在美國對高端AI芯片嚴格限制之后，國內(nèi)AI算力的實際使用成本更是明顯偏高。而這大大增加了AI應用ROI的不確定性風險。

其次，從國產(chǎn)算力板塊看，DeepSeek的出現(xiàn)并沒有帶來算力供不應求的現(xiàn)象，反而此前市場一度爆出國內(nèi)算力出現(xiàn)了結構性過剩問題，也就是一邊是先進算力的嚴重不足，另一邊則是低端無效算力的過剩。而面對市場對先進算力的迫切需求，根據(jù)集邦咨詢數(shù)據(jù)，2024年國產(chǎn)AI芯片對增量需求的覆蓋度不足40%。

這背后主要是由于目前國產(chǎn)AI芯片仍受到技術適配性、產(chǎn)能瓶頸以及軟件生態(tài)不成熟等多方面的束縛，使得國產(chǎn)芯片盡管在參數(shù)上接近甚至超越英偉達H20，但卻很難快速大規(guī)模地在實際使用中推廣落地。

資本開支是唯一能抓住的確定性？

既然市場實際擔心的情況是AI應用的落地以及國產(chǎn)算力的進展，為什么又會被大廠的資本開支所左右呢？大廠的資本開支是檢測國內(nèi)AI進展的有效前瞻性指標嗎？

目前市場的主流觀點是，AI應用是以重構互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)原有業(yè)務為起點，并逐步向AI原生應用擴散，但目前這種非突破性的創(chuàng)新，實際上是循序漸進的，所以短期很難構建高頻的追蹤數(shù)據(jù)。

如摩根大通在一篇研報中曾指出，生成式人工智能將經(jīng)歷大語言模型開發(fā)、現(xiàn)有應用和服務對生成式人工智能的采用、互聯(lián)網(wǎng)服務消費增長、殺手級原生AI應用的出現(xiàn)四個階段。

DeepSeek出現(xiàn)后，標志著中國從第一階段的模型研發(fā)進入第二階段的AI向現(xiàn)有應用和服務的滲透階段，而這個階段的主要特點是AI功能對現(xiàn)有主流應用的賦能，主要起到降本增效的作用，但由于企業(yè)尚不完全清楚AI將如何為其運營創(chuàng)造增量價值，因此這是一個涉及反復試驗的階段。此外，由于內(nèi)容生態(tài)更完整、AI布局更完善，因此這個階段的推進更可能是由互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)所推動的。

這種背景下，由于缺乏前瞻性指標考察進度，而底層的算力資源又比較集中，所以市場才會將互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的資本開支作為監(jiān)測AI應用前景的前瞻性指標。同時，由于大廠的資本開支預期直接關系到國產(chǎn)算力芯片、服務器等的出貨預期，所以也會被間接認為是反映國產(chǎn)算力板塊景氣度的前瞻性指標。

但這面臨的一個問題是，從資本開支低于預期去推導國內(nèi)AI進展放緩，進而影響國產(chǎn)算力景氣度，這一邏輯可能并不嚴謹。

從數(shù)據(jù)上來看，阿里巴巴25Q1資本開支246.12億元，雖相較24Q4的317.75億元有所下滑，但相較24Q1的111.53億元卻同比實現(xiàn)翻倍。騰訊也有類似規(guī)律，25Q1資本開支274.76億元，環(huán)比24Q4的365.78億元有所下滑，但同比2024Q1的143.59億元同樣是接近翻倍的增長。

這表明進入2025年后，國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)巨頭對AI的重視程度肉眼可見的大幅提升，支出力度也確實有所加強。至于為何會出現(xiàn)環(huán)比下滑，其中一個關鍵原因可能與2024年Q4的“屯卡”以及2025年一季度的“缺卡”行為有關。

眾所周知，H20是英偉達在2023年底針對中國市場推出的一款AI加速卡，雖然相比H100等在性能上做了很大閹割，但卻是此前能在合法渠道上買到的用于大模型訓練和推理的最先進的英偉達芯片。

從此前外媒披露的H20進度看，該芯片在24年6月獲批后，7-8月針對大廠客戶進行了小批量的供貨測試，而批量供貨時間正是從2024年Q4開始的。同時，考慮到去年Q4也是美國大選的關鍵時間節(jié)點，為了對沖特朗普上任后的不確定性，包括騰訊、字節(jié)等國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)巨頭，均在去年四季度進行了大規(guī)模的“囤卡”行為，直接拉升了當期資本開支。

原本來說，2025年Q1仍然是英偉達H20大批量供貨的時間節(jié)點，此前市場也爆出，2025Q1，H20在華出貨量環(huán)比激增50%，部分經(jīng)銷商甚至出現(xiàn)高價轉(zhuǎn)賣現(xiàn)象。

但實際上，特朗普上任后，4月初就將H20納入了新的出口限制清單。這有可能導致此前下單未出貨的部分H20芯片因新的限制無法繼續(xù)跟進。換句話就是，可能有部分互聯(lián)網(wǎng)大廠原本計劃在Q1花出去的資本開支，因為種種限制實際上并沒有真的落地，而是做了賬面沖回，直接導致了資本開支數(shù)額的賬面下降。

從4月15日英偉達披露的8-K文件信息中也可以有所印證。根據(jù)英偉達披露的8-K文件顯示，公司2026財年第一季度（2025年4月27日結束）業(yè)績預計將包括高達約55億美元的與H20產(chǎn)品相關的庫存、采購承諾和相關儲備費用的計提。

因此，互聯(lián)網(wǎng)大廠資本開支這種短期賬面的波動，可能并不能準確地反映大廠對AI未來進展的真實看法，而是和政策波動下企業(yè)的一些短期行為有著密切的關系。所以，相比一個季度的數(shù)據(jù)波動，可能企業(yè)的硬性資本開支承諾才更能反映其對未來AI進展的信心。

可無論如何，正如前文所述，在缺乏明確定量指標之下，資本開支是少有的可供市場用來判斷AI發(fā)展前景和頭部企業(yè)態(tài)度的觀測指標。因此，即便數(shù)據(jù)對現(xiàn)實的反映沒有那么精準，市場的交易也會更傾向圍繞其展開，尤其是在缺乏更多的超預期利好背景之下。

未來怎么看？

正如前文所言，目前大廠的資本開支進度仍然是市場用來觀測并判斷AI進展的關鍵參考，那么，從短期來看，大廠資本開支的再度爆發(fā)，可能會是下一輪國產(chǎn)算力板塊上行行情的起點。

此前，據(jù)路透社的報道，4月H20被禁售后，英偉達計劃于今年推出基于Blackwell架構的內(nèi)部代號為B40的新產(chǎn)品以替代H20。該產(chǎn)品不會采用臺積電的CoWos技術，同時拋棄HBM而采用GDDR7作為內(nèi)存，帶寬在1.7TB/s，NVLink接口的帶寬為550GB/s，并將繼續(xù)支持CUDA，預期的售價介于6,500-8,000美元，相比H20大幅降低。從披露的進度上看，B40預計6月啟動生產(chǎn)，中國市場可能在第三或第四季度實現(xiàn)全面鋪貨。

這就意味著，隨著第三季度或者第四季度B40在國內(nèi)量產(chǎn)后，大廠的資本開支可能有望出現(xiàn)新一輪的爆發(fā)式增長，從而帶動市場情緒再次進入樂觀區(qū)間，給國產(chǎn)算力板塊提供新的積極引導和支持。

拉長時間維度看，由于中美貿(mào)易摩擦的持續(xù)，英偉達芯片一再被限，不僅使得國內(nèi)企業(yè)先進算力斷供風險加大，影響了國內(nèi)算力發(fā)展的穩(wěn)定性；而且一再閹割的特供版芯片使得實際性價比也顯著降低。

這種背景下，大廠為了降低供應鏈風險，當下的AI投資之路其實已經(jīng)開始從緊盯英偉達轉(zhuǎn)向了英偉達、自研+國產(chǎn)替代、算力租賃、海外數(shù)據(jù)中心等多個維度的全面開花。

這種背景下，預期在強勁的市場需求和政策持續(xù)支持下，以寒武紀、華為等為代表的國產(chǎn)AI芯片供應商有望加速實現(xiàn)供應鏈自主化進程，進一步擴大國產(chǎn)算力市占率。

根據(jù)集邦咨詢預測，中國AI Server市場預計外購英偉達、AMD等芯片比例會從2024年約63%下降至2025年約42%，而中國本土芯片供應商預期2025年占比將提升至40%+，實現(xiàn)與外購芯片的平分秋色。

這意味著，中長期來看，國產(chǎn)算力仍有著巨大的增量和想象空間，對產(chǎn)業(yè)鏈長期的業(yè)績提振和估值修復均有強勁支撐。

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