國產算力「迷霧」：需求退潮還是「破曉」前夜？丨智氪
作者 | 丁卯 範亮
編輯 | 鄭懷舟
5月中旬，A股AI板塊的強勁漲勢戛然而止，市場情緒驟然轉向。
從背後原因看，直接導火索是騰訊、阿里兩大頭部雲廠商2025年一季財報中披露的AI相關資本開支數據——不僅顯著低於市場此前的樂觀預期，甚至出現了環比收縮的跡象。這一“預期差”迅速引發投資者對行業景氣度可持續性的擔憂，帶動板塊遭遇集體回調。
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國產化創新”作爲對國內AI產業進行估值定價的新錨點。因此，當作爲需求驗證關鍵環節的頭部互聯網大廠資本開支出現搖擺，其對整個產業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後，一些值得關注的問題浮出水面：單季度的資本開支數據是否足以構成對行業長期景氣度的判定？目前市場擔憂的到底是什麼？未來的國產算力還有機會嗎？
市場的擔憂到底是什麼？
要釐清這一問題，必須先明晰中美AI投資週期的異同。美股市場基本沿着“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”之間反覆博弈，其路徑更爲曲折，也更容易受到階段性數據和情緒面的擾動。
互聯網大廠AI相關資本開支低於預期是誘發本輪國產算力估值回調的直接導火索。而更深層次的原因，則是市場擔憂國內AI應用落地的速度可能會放緩，換言之就是，參與者對AI應用的短期發展以及算力基礎設施的實際投入信心並沒有表面看起來那麼充足。
此前國產算力板塊爆發的底層邏輯是，DeepSeek出現後使得大模型實際使用門檻出現斷崖式下跌，相當於一場“AI平權”。市場預期這會激發企業對AI應用開發的投入，從而催生算力需求的持續增長，外化爲算力企業的業績表現和資本開支增加，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AI產品榜數據，各類AI應用月活在經歷2月份的暴漲後，3月和4月月活環比增速均大幅下降，部分應用甚至出現月活下滑的情況。也就是說，實際上目前AI應用落地的進度遠低於預期，用戶嘗試AI應用更多是出於2月對DeepSeek能力的好奇而非必要需求。這也就解釋了爲什麼隨着DeepSeek第一輪催化的放緩後，相關AI應用的新增使用人數和月活也同步出現下降。
至於AI應用落地緩慢的原因，一是，儘管目前領先的大模型能夠較爲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。這背後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係。舉個例子，AI所理解的“下雨”和“打傘”是基於前期學習過程中這兩個詞組的同時出現，但實際上AI模型並不能很好地理解“因爲下雨所以打傘”這樣的因果關係。這就導致大模型在很多時候其實並不能完全理解人類的問題本質，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，還非常容易出現嚴重的“幻覺”問題。
二是，儘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於實際收益的問題，在美國對高端AI芯片嚴格限制之後，國內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，從國產算力板塊看，DeepSeek的出現並沒有帶來算力供不應求的現象，反而此前市場一度爆出國內算力出現了結構性過剩問題，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，根據集邦諮詢數據，2024年國產AI芯片對增量需求的覆蓋度不足40%。
這背後主要是由於目前國產AI芯片仍受到技術適配性、產能瓶頸以及軟件生態不成熟等多方面的束縛，使得國產芯片儘管在參數上接近甚至超越英偉達H20，但卻很難快速大規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算力的進展，爲什麼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應用是以重構互聯網企業原有業務爲起點，並逐步向AI原生應用擴散，但目前這種非突破性的創新，實際上是循序漸進的，所以短期很難構建高頻的追蹤數據。
如摩根大通在一篇研報中曾指出，生成式人工智能將經歷大語言模型開發、現有應用和服務對生成式人工智能的採用、互聯網服務消費增長、殺手級原生AI應用的出現四個階段。
DeepSeek出現後，標誌着中國從第一階段的模型研發進入第二階段的AI向現有應用和服務的滲透階段，而這個階段的主要特點是AI功能對現有主流應用的賦能，主要起到降本增效的作用，但由於企業尚不完全清楚AI將如何爲其運營創造增量價值，因此這是一個涉及反覆試驗的階段。此外，由於內容生態更完整、AI佈局更完善，因此這個階段的推進更可能是由互聯網企業所推動的。
這種背景下，由於缺乏前瞻性指標考察進度，而底層的算力資源又比較集中，所以市場纔會將互聯網企業的資本開支作爲監測AI應用前景的前瞻性指標。同時，由於大廠的資本開支預期直接關係到國產算力芯片、服務器等的出貨預期，所以也會被間接認爲是反映國產算力板塊景氣度的前瞻性指標。
但這面臨的一個問題是，從資本開支低於預期去推導國內AI進展放緩，進而影響國產算力景氣度，這一邏輯可能並不嚴謹。
從數據上來看，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翻倍。騰訊也有類似規律，25Q1資本開支274.76億元，環比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年後，國內互聯網巨頭對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。至於爲何會出現環比下滑，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”行爲有關。
衆所周知，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於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月獲批後，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點，爲了對衝特朗普上任後的不確定性，包括騰訊、字節等國內互聯網巨頭，均在去年四季度進行了大規模的“囤卡”行爲，直接拉昇了當期資本開支。
原本來說，2025年Q1仍然是英偉達H20大批量供貨的時間節點，此前市場也爆出，2025Q1，H20在華出貨量環比激增50%，部分經銷商甚至出現高價轉賣現象。
但實際上，特朗普上任後，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跟進。換句話就是，可能有部分互聯網大廠原本計劃在Q1花出去的資本開支，因爲種種限制實際上並沒有真的落地，而是做了賬面衝回，直接導致了資本開支數額的賬面下降。
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）業績預計將包括高達約55億美元的與H20產品相關的庫存、採購承諾和相關儲備費用的計提。
因此，互聯網大廠資本開支這種短期賬面的波動，可能並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的一些短期行爲有着密切的關係。所以，相比一個季度的數據波動，可能企業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發展前景和頭部企業態度的觀測指標。因此，即便數據對現實的反映沒有那麼精準，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。
未來怎麼看？
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並判斷AI進展的關鍵參考，那麼，從短期來看，大廠資本開支的再度爆發，可能會是下一輪國產算力板塊上行行情的起點。
此前，據路透社的報道，4月H20被禁售後，英偉達計劃於今年推出基於Blackwell架構的內部代號爲B40的新產品以替代H20。該產品不會採用臺積電的CoWos技術，同時拋棄HBM而採用GDDR7作爲內存，帶寬在1.7TB/s，NVLink接口的帶寬爲550GB/s，並將繼續支持CUDA，預期的售價介於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月啓動生產，中國市場可能在第三或第四季度實現全面鋪貨。
這就意味着，隨着第三季度或者第四季度B40在國內量產後，大廠的資本開支可能有望出現新一輪的爆發式增長，從而帶動市場情緒再次進入樂觀區間，給國產算力板塊提供新的積極引導和支持。
拉長時間維度看，由於中美貿易摩擦的持續，英偉達芯片一再被限，不僅使得國內企業先進算力斷供風險加大，影響了國內算力發展的穩定性；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，大廠爲了降低供應鏈風險，當下的AI投資之路其實已經開始從緊盯英偉達轉向了英偉達、自研+國產替代、算力租賃、海外數據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支持下，以寒武紀、華爲等爲代表的國產AI芯片供應商有望加速實現供應鏈自主化進程，進一步擴大國產算力市佔率。
根據集邦諮詢預測，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年佔比將提升至40%+，實現與外購芯片的平分秋色。
這意味着，中長期來看，國產算力仍有着巨大的增量和想象空間，對產業鏈長期的業績提振和估值修復均有強勁支撐。
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