《AI专题：AI模型迭代聚焦工程能力，AI应用落地锚定高ROI场景》PDF电子版下载

一、资本开支：从激进扩张到现金流约束下的理性调整

1. 开支规模持续扩大：2025 年海外科技大厂（微软、谷歌、亚马逊、Meta）纷纷上调资本开支指引，合计同比增速有望突破 60%；2026 年开支预期进一步提升，谷歌、Meta 表态增速将显著高于 2025 年，主要投向 AI 数据中心与算力集群。
2. 现金流压力凸显：高资本开支导致自由现金流承压，甲骨文自由现金流连续三季度为负，海外大厂资本开支占经营性现金流净额比例持续高位；企业纷纷转向债务融资，2025 年 9 月以来谷歌、亚马逊等合计发债超 900 亿美元，AI 独角兽（OpenAI、Anthropic）融资频率与规模大幅提升，IPO 进程有望加速。
3. 投资逻辑切换：2024 年行业受 FOMO 情绪驱动盲目扩张，2025 年转向 “按需扩产”，云厂商强调根据需求信号调整数据中心建设，聚焦投资回报与商业化变现。

二、数据中心建设：电力约束下的效率优化

1. 建设模式多元化：头部云厂商（微软、谷歌）以自建为主，追求长期成本优化；第二梯队（甲骨文、CoreWeave）更多采用带壳部署、租赁模式，缩短上线周期。通用性与灵活性成为共识，数据中心需适配多代 GPU、支持训练与推理负载灵活切换。
2. 核心瓶颈与优化目标：电力容量是数据中心建设核心限制，行业聚焦 “每瓦特 Tokens 产出效率”，通过软硬件协同设计（芯片、存储、软件栈优化）提升能效。英伟达 Blackwell 芯片相较前代实现 50 倍每瓦特 Tokens 增长，帕累托前沿曲线持续上移。
3. 集群规模化趋势：2026 年底吉瓦级算力集群将成头部 AI 实验室标配，xAI、Meta、OpenAI 等规划的集群 IT 电力容量均超 780MW，芯片数量达 40 万 – 80 万颗。

三、模型演进：工程化能力与商业化诉求双提升

1. 模型迭代方向：大模型竞争聚焦长文本、多模态、逻辑推理、工具使用四大能力，GPT-5.2、Gemini 3.0 等新一代模型上下文长度突破 400k tokens，原生多模态成为主流架构。训练阶段从预训练向中训练（领域优化）、后训练（强化学习）延伸，带推理过程的高质量数据成为核心竞争力。
2. 需求侧结构变化：推理模型成为 Tokens 消耗主要驱动，2025Q4 占比超 50%；工具调用渗透率快速提升，占比达 15%，AI 产品从 “单轮回答” 向 “智能代理” 演进。用户更愿为高性能模型付费，性能优先级高于定价，闭源模型凭借可靠性占据核心场景。
3. 商业化模式探索：OpenAI、谷歌采用 “能力溢价 + 差异化定价” 策略，高端模型提价与入门级模型降价并行；订阅、API 调用、广告等模式逐步成熟，OpenAI 预计 2028 年实现 1000 亿美元收入。

四、AI 云服务：从验证期迈向规模化扩张

1. 服务差异化与客户分化：云厂商形成特色布局，微软 Azure 依托 OpenAI 独家合作，亚马逊 AWS 绑定 Anthropic，谷歌云主打自研 Gemini 模型，甲骨文打造 “AI 模型超市”；客户涵盖大型科技公司、AI 创企与传统企业，头部订单金额达千亿级，长尾需求广泛。
2. 增长拐点临近：AI 云服务收入占海外云厂商总收入比例已达 20%，跨过规模化扩张门槛；剩余履约合同金额（RPO）高速增长，微软、谷歌等 25Q3 积压订单环比大增，成为未来收入的领先指标。
3. 2026 年展望：算力产能供不应求，海外云厂商已锁定数吉瓦级电力容量，2026 年产能释放将驱动云业务加速增长。预计微软 Azure、亚马逊 AWS 同比增速分别有望达 43%-54%、21%-25%，AI 云服务成为核心增长引擎。

五、相关标的与风险提示

1. 核心标的：
   • 芯片：英伟达（NVDA.O）、博通（AVGO.O）；
   • 存储：美光（MU.O）、闪迪（SNDK.O）；
   • 光通信：Lumentum（LITE.O）、Credo Technology（CRDO.O）；
   • 云厂商 / 互联网大厂：亚马逊（AMZN.O）、谷歌（GOOGL.O）、微软（MSFT.O）、Meta（META.O）；
   • AI 独角兽：关注 OpenAI、Anthropic 等 IPO 进展。
2. 风险提示：AI 投资引发现金流压力风险、AI 云业务增长不及预期、应用商业化变现受阻。