人工智慧（AI）競賽正在大規模“燒錢”。
從訓練大模型到建設資料中心，從採購AI晶片到鋪設算力基礎設施，全球科技巨頭正在對AI投入前所未有的資金。美國企業押注超大規模資料中心，中國企業也在加速追趕，但雙方背後的融資模式正走向不同路徑。
近日美國諮詢公司榮鼎集團發佈《透視中國AI融資》報告，對中國AI產業的資本投入、企業現金流以及融資管道進行了分析。報告估算，2026年中國AI基礎設施資本開支預計同比增長103%，達到9320億元人民幣，2027年將進一步超過1.2兆元人民幣。
不過，即使增長勢頭強勁，中國AI投資規模與美國相比仍存在明顯差距。榮鼎集團估計，美國今年資料中心投資規模約8000億美元（約合5.36兆元人民幣），中國當前AI建設規模僅是美國投資水平的15%至20%。
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AI融資，中美走出差異化路徑
近幾年，AI產業競爭逐漸從模型能力比拚，轉向算力、晶片和資料中心基礎設施的全面競爭。
美國微軟、亞馬遜、Google、Meta、甲骨文等科技巨頭不斷擴巨量資料中心規模，通過購買AI晶片、建設雲端運算平台，為大模型訓練和商業化提供支撐。
榮鼎集團對包括雲端運算巨頭、電信營運商、AI實驗室和獨立資料中心營運商在內的13家中國上市企業進行分析後發現，中國企業同樣在擴大AI投入。
其中，阿里巴巴、騰訊和百度是主要投入者。資料顯示，三家公司2026年上半年資本開支合計達到2080億元人民幣，高於年初市場預期。隨著國內晶片供應增加，中國AI基礎設施投資預計將在今年進一步提速。
但與美國相比，中國AI投入規模還不算大。榮鼎集團估算，美國今年資料中心投資規模約8000億美元，而中國AI基礎設施投資約1390億美元。
而且，中國AI產業融資結構更依賴股權融資和銀行貸款，債券市場佔比相對較低。
榮鼎集團將13家中國企業的AI融資結構大致分為四類——以阿里巴巴、騰訊和百度為代表的雲端運算巨頭，華為和電信營運商，包括智譜、MiniMax在內的前沿AI實驗室，以及萬國資料（GDS）等獨立資料中心營運商。
報告顯示，阿里巴巴、騰訊和百度是AI基礎設施投資規模最大的企業，其融資結構在2025年至2026年上半年發生了明顯的變化。這些企業開始更多依靠貸款和債券融資，同時通過出售部分短期投資資產獲得現金，以緩解AI資本投入帶來的壓力。
與此同時，股權融資的重要性正在提升。雖然雲端運算巨頭近年來增加分紅，以維持股票吸引力，但為了給AI投資騰出資金，企業大幅減少股票回購規模。8月，阿里巴巴宣佈800億港元配股融資，這是其2019年赴港上市以來首次進行新股配售，所得資金將100%用於AI投資。
相比於網際網路巨頭，華為以及中國移動、中國電信、中國聯通等電信企業的融資模式則更加穩定。這類企業幾乎完全依賴經營現金流，沒有來自其他管道的大規模資金流入，整體債務水平也極低。
截至2025年，華為仍擁有2010億元人民幣的長期銀行貸款，以及380億元人民幣的債券餘額，但從去年開始，公司已經開始償還部分債務。
不過，華為和電信營運商的AI投資規模低於雲端運算巨頭，2025年至2026年上半年融資結構變化也並不明顯。
與前兩類企業相比，前沿AI實驗室面臨更大的資金壓力。
報告指出，智譜AI、MiniMax等企業仍處於業務早期階段，研發投入巨大，商業模式尚未成熟，因此經營現金流普遍為負。由於多數算力需求來自租用雲服務商資源，這些企業的AI投入目前更多體現為經營現金流支出。未來，隨著企業建設自有資料中心，相關投入可能逐漸轉化為資本開支。
在融資端，AI初創企業高度依賴股權融資。截至2025年，智譜、MiniMax、DeepSeek和月之暗面獲得的私募股權和風險投資（PE/VC）資金合計約90億元人民幣。而2026年前8個月，這些企業通過PE/VC投資、IPO融資和私募配售獲得的資金規模迅速升至1790億元人民幣。
智譜AI受益於資本市場回暖，於今年1月在香港上市融資約40億元人民幣，隨後在7月完成270億元人民幣H股私募配售。
獨立資料中心營運商的融資方式最為多樣化，主要依靠經營現金流、銀行貸款和債券、股權融資，以及資產支援證券（ABS）、房地產投資信託基金（REITs）和融資租賃四類資金來源。
與雲端運算巨頭和電信企業不同，獨立資料中心營運商沒有能夠持續產生現金流的業務體系，也難以獲得大量股權融資，因此更依賴ABS（投資者購買資產支援證券）、REITs（房地產投資信託基金）和融資租賃等工具。
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投資狂潮背後，AI商業化大考
雖然AI投資仍在高速增長，但商業化仍是行業最大挑戰。
這也是中美AI企業面臨的共同問題：資本開支的增長速度，已經超過了企業自身現金流的增長速度。
阿里巴巴、騰訊和百度三家公司的自由現金流已經從2025年的1700億元人民幣下降至2026年上半年的負160億元人民幣。其中，騰訊披露的資料顯示，2026年第二季度約510億元人民幣AI相關預付款計入經營現金流，規模接近同期590億元人民幣資本開支。
類似情況也出現在美國科技巨頭中。微軟、亞馬遜、Google母公司Alphabet、Meta和甲骨文的自由現金流也從去年的1910億美元大幅下降至今年上半年的140億美元。
報告稱，與美國同行相比，中國企業當前的雲端運算、資料中心和AI模型業務收入和盈利水平都明顯更低。
最新資料顯示，儘管今年中國前沿實驗室AI模型年度經常性收入（ARR）大幅增長，如智譜ARR從今年1月的7400萬美元增長至8月的16億美元，但中國所有AI大模型企業的ARR總計約為107億美元，僅為OpenAI和Anthropic近期披露收入水平的10%。
此外，中國前沿AI實驗室普遍支援開放權重模型，這一策略的優勢在於推動技術傳播，但同時也限制了商業收入增長。如果第三方雲服務商部署這些模型，並向客戶提供API服務，開發模型的AI公司通常無法直接獲得收益。
不過，在API服務層面，中國部分AI企業已經達到較高的利潤水平。報告稱，DeepSeek通過最佳化模型結構和推理基礎設施，截至2026年7月，其API業務毛利率達到約83%，接近Anthropic的八成。
今年年初以來，中國大多數前沿實驗室和超大規模資料中心都提高了模型價格。DeepSeek最初逆勢而行，宣佈其API價格將在下半年保持低位。然而，由於成本壓力增大，DeepSeek在8月也提高了所有模型價格，後又於9月下調，但整體價格仍高於8月之前的水平。
即使價格上漲，權威AI視訊評測平台Artificial Analysis估計，中國前沿AI模型的價格大致為每百萬Token 0.04美元至0.50美元，而美國模型Claude的定價約為每百萬Token 2美元至4美元。
整體來看，榮鼎集團認為，中國AI產業面臨的問題，與美國AI行業有不少相似之處。目前中國前沿AI實驗室整體仍處於虧損狀態，企業需要新的商業模式，或者持續獲得外部資金支援，才能維持高速發展。
預計未來幾年，中國AI相關資本開支仍將繼續增長。報告稱，2026年下半年以及2027年，中國AI基礎設施投資仍會保持擴張趨勢，但增長速度存在不確定性。除了算力供應限制之外，融資能力正成為影響中國AI產業擴張的另一大約束因素。
報告分析稱，未來決定中國AI產業擴張速度的關鍵在於：資本市場能否持續支援AI企業融資，政府資金將在多大程度上繼續參與，以及AI企業能否建立更加穩定的商業模式。
除了資本投入和商業化競爭，AI快速發展帶來的安全風險，也正在成為中美雙方共同關注的問題。
復旦發展研究院副教授、全球人工智慧創新治理中心研究員江天驕近日在一場中美AI安全對話活動中提出，中美雙方需要對“有意義的人類控制”建立共同定義，避免兩國雖然使用相同概念，卻以不同標準解釋機器自主程度，從而導致AI系統自主權限不斷擴大。
他呼籲為AI系統劃定明確紅線，加強對能源、金融、醫療等關鍵基礎設施的保護，避免高度自主化的AI系統對社會運行造成潛在風險。(大橘財經)