科技巨頭打響AI軍備競賽 阿里、騰訊千億資本支出押注未來

隨着科技巨頭們2024年財報的出爐，一場史無前例的AI軍備競賽也正式打響。

“戰火”最猛烈的地方是海外。

2024年，微軟、亞馬遜、谷歌、Meta等四家美國科技巨頭的資本支出分別達到756億美元、777億美元、525億美元和373億美元，均創下各自的歷史新高。

2025年，這些公司的資本支出也將繼續增長。微軟預計投入800億美元，亞馬遜1000億美元，谷歌750億美元，Meta超600億美元。

這意味着，僅這四家科技公司，2025年的資本支出就高達3150億美元。而這些鉅額支出的流向也十分一致——都將用於AI基礎設施建設。

毫無疑問，這次由ChatGPT掀起的新一輪AI浪潮，已經成爲未來十年甚至更長遠的關鍵變革力量。

即便今年DeepSeek的出現加速了技術平權，但在前沿智能的探索上，規模定律（Scaling law）依然有效，頭部企業想要搶佔未來，仍要依賴“大力出奇跡”。

在此背景下，國內的科技巨頭們也不甘示弱。儘管在資本支出的體量上仍與海外企業有差距，但這已是中國企業AI投資的歷史頂峰。

阿里、騰訊爭相加碼

目前，在資本支出方面給出最明確信號的，是阿里巴巴和騰訊。

2024年，阿里巴巴和騰訊的資本開支分別爲725.13億元、767.6億元，同比增長率分別爲197.04%和221.27%。

尤其是在第四季度，阿里巴巴和騰訊不約而同地加大了投資力度。期內，阿里的資本開支爲317.75億元，環比增長81.66%，同比增長258.76%；騰訊爲365.78億元，環比增長114%，同比增長386%。

僅第四季度的資本支出，阿里和騰訊均超過了自身2023年全年的資本開支總額，創下了單季支出的歷史新高。

在財報業績溝通會上，騰訊總裁劉熾平向21世紀經濟報道記者表示，從2024年下半年開始，騰訊就已經發覺AI的發展有加速跡象，因此也加大了對AI芯片的投入。

數月前，騰訊重組了AI團隊，並開始增加AI相關的資本開支，以及加大了對原生AI產品的研發和營銷力度。

騰訊董事會主席兼CEO馬化騰認爲，AI應用大爆發的機會已經到來。“我相信各行各業都會受益於AI的普及，未來每個行業也會因爲AI發生翻天覆地的變化”。

對阿里巴巴而言，則認爲這波AI機會可能是幾十年一遇的行業變革。阿里巴巴CEO吳泳銘表示，從集團層面來說，AI戰略的首要目標是追求AGI。

“AGI的實現成爲我們的第一目標，可能遠遠超過現在可見的任何一個應用場景。現在的應用場景，都只是AI能力提升過程中產生的機會。因此智能能力的提升，纔是這一輪AI技術生產力變革的核心主軸。”吳泳銘說。

儘管阿里強調底層，騰訊看重應用，但在AI技術的核心價值上，他們已形成了共識。因此這兩家科技巨頭，均大幅提高了未來的資本支出預算。

其中，阿里巴巴計劃未來三年將投入至少3800億元用於建設雲計算和AI基礎設施。據吳泳銘透露，這筆投資在年度週期內的支出安排會相對平均，因此2025年，阿里巴巴的資本開支將超過1200億元。

騰訊也表示，2025年會進一步增加資本支出，預計佔收入的低兩位數百分比。2024年，騰訊營收6602.57億元，同比增長8%，按照這一營收增長率以及低兩位數百分比（通常爲10%-20%）的中值15%計算，騰訊2025年的資本支出或達到1070億元。

千億投入流向

中金公司在一份研報中指出，參考海外經驗，近年來美國科技七巨頭資本開支持續擴張，支撐市場表現走強的同時，對其他行業以及總量層面的投資增速回升也具有積極意義。

因此，當國內互聯網大廠紛紛表示加大對AI投入時，也有望帶動AI算力產業鏈需求增長，並推動市場對科技資產重新定價。

對於未來一年如何支配這超千億資金，阿里和騰訊均透露了一些方向。

吳泳銘表示，阿里巴巴會加大三個AI領域的投入，分別是AI和雲計算的基礎設施建設、AI基礎模型平臺以及AI原生應用、現有業務的AI轉型升級。

騰訊首席戰略官詹姆斯·米歇爾則列出了資本支出的四個用途：第一個用途是購買GPU以支持廣告技術，同時小部分用於遊戲業務；第二個用途是使用GPU進行大語言模型訓練；第三個用途與雲業務相關，騰訊會購買GPU服務器再出租給客戶；最後則是用於面向消費者的推理業務。

然而，科技巨頭們規劃的鉅額資本開支，也引發了投資者對其盈利狀況的擔憂。

吳泳銘坦言，未來三年是阿里集團歷史上最大規模的資本支出建設週期，這些大規模投入的折舊攤銷必然會對利潤率產生一定的影響。

但他同時表示，從現在看到的需求以及對行業未來的預判上來看，這些投入相信很快會被內外部的客戶需求所消化。

詹姆斯·米歇爾更是直言資本支出的增加不一定會導致利潤率的下降。他認爲，騰訊的資本支出用於具體業務時，不僅不會帶來壓力，反而會產生不錯的利潤率。他舉例稱，2024年四季度，騰訊廣告業務在AI技術的推動下，收入同比增長了60%。

目前在投資回報上最具不確定性的，是大模型訓練。實際上，在之前很長一段時間內，外界都認爲每一次大語言模型的更新都需要數量級更多的GPU，但隨着DeepSeek的出現，現在整個行業都能利用現有的GPU實現更高的訓練效率，因此對於GPU的需求已經不像之前那麼巨大。

劉熾平指出，“總體而言，中國科技公司的資本支出佔收入的比例低於一些西方同行。但我們認爲，這一現象的原因是中國公司對效率的重視和GPU的高效利用，這並不一定會影響技術的最終效果。”

除此之外，阿里和騰訊還有一個共同點，即他們都擁有云計算業務，這也是現階段最爲明確的一個商業模式。

吳泳銘指出，現在各家公司大模型的差異化在逐漸縮窄，開源模型和閉源模型的差異也越來越不明顯，這樣的現狀反而利好於雲計算公司，因爲無論是開源模型還是閉源模型，大部分模型都要託管在雲計算網絡上。

對此，詹姆斯·米歇爾也透露道，在騰訊的投資組合中，雲計算業務可能不是回報率最高的，但它確實能產生正回報，足以覆蓋GPU的成本，進而抵消隨之而來的折舊。

當下，AI大模型的進化浪潮仍在奔涌向前，這場技術革命遠未抵達終局。在這個充滿不確定性的競技場上，阿里與騰訊的千億押注，是在爲下一個十年埋下伏筆。他們深知：放緩腳步就意味着失去先機，唯有持續加碼投入，纔有可能在未來的AI時代掌握話語權。