文 | 正见 TrueView
科技巨头真的拥有无限子弹，支撑 AI 时代近乎无止境的资本开支吗？
2026 年第二季度，阿里、腾讯、百度三家国内科技巨头单季资本开支合计达到 1318.52 亿元，较去年同期 615.83 亿元同比暴涨 114%。拆分来看，阿里单季资本开支 676.78 亿元，同比增长 75%；腾讯 527.84 亿元，同比大增 176%；百度 113.90 亿元，同比增幅接近 200%。
驱动这一轮千亿级重投入的核心变量是加速落地的 AI 智能体 Agent。当企业 AI 从模型试点阶段，迈入万级 Agent 大规模商业化运营，传统云计算架构已经难以承接爆发式、持续性的推理需求，Agentic Cloud（智能体云）由此成为全球云厂商集体押注的新赛道。
在 9 月 22 日杭州云栖大会上，阿里云 CEO 吴泳铭宣布，2032 年阿里云数据中心规模将超 20GW。
这一功率规模约等于 20 台大型核电机组满负荷运转，绝非一个小目标。根据高盛测算，阿里云当前已上线算力规模约 5 6GW，2022 年仅为 2GW，意味着阿里要在十年之内，将自身算力底座扩张十倍。
市场对这个数字的反应分裂得很有意思。高盛、花旗、瑞银齐刷刷把它视为云栖大会最具增量价值的信息，并重估阿里云的长期收入空间。按每 GW 对应千亿级外部收入潜力测算，20GW 是一个足以重写估值模型的锚。
但另一边，阿里美股 ADR 自 2025 年 10 月以来累计回撤超 40%，8 月财报发布后盘前一度跌逾 4%。
产业端轰轰烈烈的算力扩产、投行乐观的盈利预测，与二级市场谨慎的用脚投票形成鲜明反差。
分歧的本质并非 AI 云的长期价值存疑，而是在云计算从售卖资源的上半场，转向输出智能的 Agentic Cloud 下半场的范式迁移之下，云厂商押上了史无前例的资本开支，但没有人真正知道这笔钱什么时候、以什么路径收回来。
Agentic Cloud 正在改写云的底层逻辑，推理替代训练、有状态任务替代无状态请求、Token 经济替代传统资源经济。天价资本开支已是大势所趋，但规模已经不再是制胜王道。ROIC、自由现金流、GPU 利用率，才是新的竞争生死线。
Agentic Cloud 入场券：必须完成的全栈重写
要理解这一轮投入为何如此猛烈，得先理解一个根本性的变化，云的主要消费者正在从人变成智能体，云服务从提供资源和算力转向输出能力和智力。
2023 年之前云行业还在集体焦虑，移动互联网红利见顶，企业数字化增速放缓，下一个增长引擎在哪里？当时没人能想到，答案会以如此剧烈的方式到来。
真正的产业拐点并非 2023 年，而是 2025 年。用腾讯云高管的说法是：上半年 DeepSeek 引爆市场，下半年 Agent 接力，市场活力显著增加。
这背后，云厂商的身份完成了一次切换，从数字化时代的卖水人，转变为 AI 时代的算力守门人。卖水人卖的是标准化通用资源，市场参与者都能买；而算力守门人卖的是稀缺算力准入，是 AI 业务运行的前置底座。
这个身份切换的财务含义是巨大的，意味着行业议价能力的重新洗牌。
海外市场的数据提供了参照。巴克莱的研究显示，美国 AI 大模型公司每取得 100 美元收入，约 35 至 40 美元最终流向 AWS、Azure 和 Google Cloud 三家，云厂商从中拿走约 10 至 20 美元的营业利润，对应 35%-45% 的利润率。
也就是说 AI 应用越繁荣，云厂商吃掉的利润份额越大。模型公司在前台卷价格，云厂商在后台数钞票。
中国市场的信号也在同步闪烁。2026 年第二季度，百度 AI 云基础设施、金山云、腾讯云所在 FBS 板块营收分别同比增长 50%、30.8%、9%；阿里云 AI 相关产品收入连续 12 个季度三位数增长。信通院数据则显示，2025 年我国公有云大模型 Token 调用量达 2000 万亿，较 2024 年的 114 万亿暴增超 16 倍。
真正的技术质变发生在 2026 年。谷歌在 Next ’ 26 大会抛出 Agentic Cloud 战略，阿里云完成全栈智能体化升级，亚马逊推出 AgentCore，微软 Foundry Agent Service 正式商用。
全球四家头部云厂商在相近窗口期对齐动作，这种同步性在云计算史上并不多见。Forrester 将这一轮转型总结为企业 AI 正从试点时代进入规模化管理时代。
这是一次彻头彻尾的代际架构更迭。中国信通院指出，典型 Agent 任务遵循 " 感知推理行动反馈 " 多轮闭环逻辑，推理贯穿全流程，触发数十次链式调用与工具执行，任务生命周期由毫秒级拉长至分钟、小时，甚至数天级别。
反观传统云原生架构，设计初衷面向短周期、无状态、可替换的工作单元，任务计算完成，容器随即回收销毁。二者底层逻辑存在根本性错配。
架构不兼容带来的现实痛点十分突出。技术社区里有一个广为流传的典型案例，一套智能体程序耗费 4 小时处理 400 份文档，运行至第 301 份文档时发生报错，由于缺少检查点（checkpoint）机制，整个任务只能全部重新执行；一旦网络中断，全部中间运行状态直接丢失。
云资源消耗模式由此改变，从一次性、脉冲式的训练投入，转变为不间断的持续性运营开销。无数 Agent 持续发起 Token 调用，就像一座永不停工的工厂。
这也解释了为什么云厂商必须进行全栈重构，而不是简单叠加 GPU。芯片、调度系统、存储、运行时、推理平台，每一层都需要针对长周期、有状态、高并发的推理任务重新设计。
黄仁勋在六月份年度股东大会说得很直白：传统数据中心提供存储等服务，现在的 AI 工厂则用于制造 token，每个 token 都是一个利润单位。
全栈重写的代价：天价账单压顶
把全栈重写翻译成财务语言，就是资本开支曲线的陡峭抬升。
高盛测算，阿里云数据中心规模从当前约 5-6GW 扩至 20GW，未来数年每年新增 1-2GW，年度资本开支约 2000 亿 -3000 亿元；预计 2027 至 2029 年分别为 2090 亿、2430 亿和 2600 亿元。
字节跳动将 2026 年全年资本开支规划上调至超过 2000 亿元，投入强度居国内首位。
整体上，摩根士丹利预测中国核心云厂商及主要互联网公司 2026 年资本开支将达 9950 亿元，同比增长 121%，增速远高于美国同期的 41%。2026 至 2030 年，中国 AI 相关资本开支合计将达 8.5 万亿元。
全球同样如此。集邦咨询 10 月更新测算，谷歌、亚马逊、Meta、微软、甲骨文、字节、腾讯、阿里、百度九大云厂商，2026 年资本开支上调至逾 9570 亿美元，2027 年或破 1.5 万亿美元。
海量数字很容易让人联想到军备竞赛。但如果仔细看结构，会发现这轮投入和过去任何一轮云扩张都不一样。
过去的云扩张，比的是机房面积、服务器数量、带宽容量，核心是规模经济。规模越大，单位成本越低，边际利润越高。这是一个线性叙事。
但 Agentic Cloud 这一轮，比的是单位算力能产出多少 Token、单位 Token 能承载多少 Agent、单位 Agent 能转化多少营收，核心是能力密度。
这是一个非线性叙事，资本投入可以倍增，但如果能力密度不达标，业务产出不会同比例增长，甚至可能出现负回报。
高昂账单带来最直接的结果就是企业现金流集体承压。
8 月阿里首次对外量化 AI 算力回报周期。CFO 徐宏表示，搭载自研芯片的算力服务一般三年实现盈亏平衡；按照设备五年生命周期计算，盈亏平衡之后，还需要至少两年才能产生正向自由现金流。
换言之，从大额投入到真正拿回现金，乐观情形下也要五年。
2026 年第二季度，阿里、腾讯、百度自由现金流合计净流出 664.24 亿元。
腾讯自由现金流 138 亿元，为历史首次转负，主要来自 514 亿元算力采购预付款。阿里 2026 财年自由现金流净流出 466.1 亿元，2027 财年第一财季继续流出 446.7 亿元。过去四个季度，阿里 AI+ 云板块资本开支约 1200 亿元，还有 541.36 亿元已签约尚未支付的款项。
曾经以充沛现金流著称的国内互联网巨头，账面开始集体见红。五矿证券研报统计，五家头部云厂商 AI 资本开支与对应收入之比，从 2023 年 59.2% 飙升至 2026 年上半年 128.3%。资本投入已经超过对应收入的两倍，大量成本被前置。
与此同时，算力闲置、产能过剩的风险持续升温。国家数据局数据显示，截至 2026 年 6 月，国内在用智算中心超 500 个，在建、规划项目接近 400 个。腾讯云张晋在 MWC26 智能数据中心峰会公开提到，全国智算中心平均利用率仅 20% 30%，部分企业级智算中心利用率不足 10%。
信通院数据同样显示，2025 年国内智算资源实际使用率仅 36.8%，每投入 100 元建设算力，约 70 元对应的资源处于空转状态。
Gartner 基于 3412 名参与者的调研做出预警，到 2027 年底超过 40%Agentic AI 项目，会因为成本高企、商业价值模糊、风险管控不足而被取消。
一旦大量 Agent 项目落地不及预期，为智能体云建设的海量算力，将面临需求落空的风险。
控制硬件成本成为这场竞赛的硬性约束，国产芯片替代由此加速落地。
腾讯计划将国产芯片采购占比提升至 65% 以上，训练卡主要采购燧原产品，推理卡选用寒武纪。高盛判断，国产 AI 芯片在服务器当中部署占比有望达到 70% 85%。
国内也将多款国产 AI 芯片纳入安全可靠清单，华为昇腾、阿里平头哥真武系列等 7 家企业共 9 款芯片获评最高安全等级，其中平头哥新一代训推一体芯片真武 M900 性能达到上代 3 倍。
这不只是供应链自主可控的考量，更是压低单位算力成本、改善回报水平的硬约束。
万亿账单之后：ROIC 才是终极淘汰赛
既然大规模资本投入已成定局，行业胜负的核心就变成谁可以更快、更高效地把投入转化为实际回报。
摩根士丹利引入北美成熟市场 ROIC 分析框架，拆解自建 GPU、第三方算力租赁、MaaS 三类业务路径，测算得出国内云厂商 ROIC 处在 13% 20% 区间，现金回收期约 3 年。报告同时指出，国内单台服务器资本开支约为美国同类配置的 3 倍，直接推高折旧成本。这也再次印证国产芯片替代是 ROIC 能否追赶的关键变量。
商业模式的迭代是提升 ROIC 的第二条主线。
信通院指出，算力服务的计费模式正在从按卡时、机柜租赁，转向按 Token 消耗量计费、结果化交付。产品形态从 GPU 裸金属租赁，迭代出 Token 即服务 ( TaaS ) 、智能体即服务 ( AaaS ) 、结果即服务 ( RaaS ) 。
这本质上是将云厂商从设备包租公变成价值工厂主，不再按设备出租时长收费，而是按 AI 产出的实际产出的智能价值收费。
阿里云的经营表现可以作为参考样本。2026 年 Q2 阿里云外部商业化收入同比增长 45%，AI 相关产品收入保持连续 12 个季度三位数增长。摩根大通测算其加权 ROIC 有望抬升至 16%，稳态接近 20%。
吴泳铭提出了 " 提升高毛利 MaaS 收入占比、自研芯片降低硬件采购成本、联合伙伴共建数据中心并预收预付款 " 三条优化路径，力争将回本周期压缩至 2 2.5 年。
即便如此，资本市场并不完全买账。阿里 2026 年 8 月发布财报后，美股盘前一度跌逾 4%。自 2025 年 10 月以来，阿里美股 ADR 市值累计回撤超 40%。
摩根士丹利同时提示，腾讯资本开支已折年化超过 2000 亿元人民币，这将对阿里的资本开支计划形成上行压力。
当行业参与者被迫跟进扩产，ROIC 比拼就演变为一场谁先抵达盈亏平衡点的竞速赛。
行业拐点或许会比想象来得更早。摩根士丹利预测，头部云厂商数据中心资本开支增速，将从 2027 年约 60% 大幅回落至 2028 年 12%。
增速断崖回落意味着到 2028 年，市场不再追捧新建多少算力，而是拷问算力利用率有多高？每一块资本开支能够创造多少收益？
Agentic Cloud 时代，云厂商竞争逻辑已经改写。过去比拼机房规模、GPU 数量；如今比拼如何把算力转化为 Token、把模型转化为 Agent、把 Agent 转化为实实在在的营收。
自由现金流将成为行业分水岭。当前全行业处于流血扩张阶段，率先穿越投入回报死亡谷的企业，将凭借现金流优势拉开差距。届时外部融资窗口将会收紧，落后参与者很难再依靠资本输血完成翻盘。
所以观察 Agentic Cloud 竞争的真正指标是 GPU 利用率、推理毛利率、Token 单价、自由现金流，这四个变量的交叉信号。
在这场为期十年的算力扩张浪潮中，新王未必是规模最大者，而可能是 ROIC 最健康者。
天价算力账单已经开出，谁能用最少的钱造出最有效率的 Token 工厂，谁就将拿下云计算下半场的主动权。
