腾讯二季报 AI 资本开支 527.8 亿元，同比暴增 176%。市场高呼"动真格了"，但本文作者认为——还不够高，还可以更高。真正该"大搞特搞"的方向，不是模型，不是应用，而是算力基础设施。
全球头部模型公司几乎都还在"死亡峡谷"里行军。今天毫无疑问的垄断双巨头 OpenAI 和 Anthropic，至今仍处于常年巨额现金净流出的状态。
2025 年营收约 130 亿美元
−209 亿美元 营业亏损2026 年 Q1 已烧约 37 亿美元，预计全年亏损 140–270 亿美元，预计 2029–2030 年才可能转正。
ARR 已冲到约 470 亿美元（2026 年中）
轨迹较好 但仍在消耗资本可能 2026 年中出现季度营业利润，但 FCF 转正预期在 2028–2029 附近，累计仍在消耗资本。
毛利率高和赚钱是两回事。当底座是每月数亿美元的训练成本和折旧摊销时，高毛利只是让亏损显得"更有质量"而已。
模型层目前所处的阶段，很像 2000 年前后的光纤网络建设期：技术路线尚未收敛，玩家必须持续投入以保持竞争力，但最终能活下来并盈利的，可能只有两三家。而活下来的，往往不是靠模型本身赚钱，而是靠模型背后控制的底层资源。
算力层有一个模型层和应用层目前都严重缺乏的东西：相对清晰、可验证的回报周期。在美国，高利用率的算力中心，在签订多年期、高负载合同的情况下，回收期可以压缩到两年左右。
一组数据足以说明问题——基础设施公司的自由现金流规模：
注：以上为截至 2026 年中各公司公开财务数据，NVIDIA 为 FY2026 全年 FCF 约 967 亿美元，TTM 约 1190 亿美元；台积电 2025 全年约 320 亿美元；SK 海力士 TTM 约 670 亿美元。单位：美元。
而专业 neocloud（CoreWeave 等）同样如此：每一家都在营收暴增，调整后 EBITDA 利润率常在 55–60%。合同积压（backlog）已到千亿美元量级，需求锁定程度可见一斑。
这是一个被反复验证过的商业模型：大规模、高密度、高负载的算力供给，一旦形成规模效应和客户锁定，就能产生类似基础设施的现金流特征。
根据 Omdia 报告，中国 AI 云市场份额呈现清晰的"双强领先"结构。腾讯在算力层的存在感明显偏弱，这种格局进一步印证了腾讯仍有沉重的"技术债"需要偿还。
注：柱形宽度按比例缩放，以阿里云 38.1% 为基准（100%），其余按相对比例显示。腾讯云在大规模训练集群与高并发推理供给上的存在感明显偏弱。
无论是通义千问还是豆包 Seed，Token 消耗量的爆发，底层都依赖稳定、可控、成本可控的自有或紧密绑定的算力。因为今天 Token 消耗的真实量级已经不是"增长"，而是"爆炸"。
中国日均 Token 调用量在两年内增长了超过 1000 倍。推理需求已经从"偶尔调用"变成"持续、高并发、全天候"的基础设施级负荷。训练可以阶段性完成，但推理是每天、每小时、每秒都在发生的。
注：数据综合自公开行业报告及企业披露。中国日均 Token 调用量从 2024 年初约 1000 亿到 2026 年 3 月突破 140 万亿，两年增长超 1000 倍。豆包 2026 年 6 月日均达 180 万亿。
这意味着：租赁可以解决短期问题，但当需求进入指数增长阶段，没有自建能力的公司，最终会在成本和可用性上被动。
DeepSeek 最近在公开招聘 土木工程师、暖通工程师、IDC 设计规划岗位，并把乌兰察布作为重要工作地点。信号再明确不过——它不再满足于"用更少的卡做出更强的模型"，而是开始向土地、电力、机房这些更硬的资产延伸。
当你看到最聪明的模型玩家开始买地、建机房、招土木工程师的时候，你就知道产业的重心在往哪里移动了。
互联网巨头有充沛的现金流、有大规模的用户场景、有组织能力去协调电力与土地资源。如果连它们都不去主导算力基础设施建设，那这个环节最终只会被少数云厂商和专业运营商垄断，后来者只能被动接受定价。
AI 产业的重心正在从模型层转向算力层。模型可以开源、可以蒸馏、可以快速迭代，但大规模、高密度、有绿电保障的算力中心，一旦建成并满载，就会形成真实的进入壁垒和现金流。硬的东西，往往比软的故事更值得信任。
527.8 亿，在宏观叙事里只是零头。2025 年中国房地产开发投资仍接近 8.3 万亿元，AI 相关资本开支年化还不到 1 万亿。腾讯所代表的中概互联 AI CapEx 激增，更多是在偿还过去几年在算力布局上相对保守所欠下的技术债，而不是已经进入"超额投入"的阶段。
在一家年经营现金流超过 2000 亿、净现金储备数千亿的公司面前，单季 500 亿的资本开支，距离真正的"重仓"还有相当距离。腾讯的资本开支可以更高，也应该更高——不是为了追数字，而是为了把技术债还清，把未来最确定的商业价值抓在自己手里。