中国的科技平台可能在未来两到三年内开始从人工智能中获取显著收益，但前提是当前对芯片供应和基础设施发展的限制有所放宽。这一情景与AI领域市场力量的重新分配直接相关。
利润中心的转移
目前，AI领域的主要利润由硬件及相关服务供应商获得。市场面临计算能力的严重短缺，这使得“硬件”成为这一热潮的最大受益者。然而，正如我对行业的观察所强调的那样，情况可能发生根本性变化。如果对先进芯片的出口限制得到放宽，定价权将不可避免地转移到拥有庞大用户群体、独特数据和成熟分发渠道的互联网平台手中。对于腾讯和阿里巴巴这样的巨头来说，这意味着回归其AI开发成果的积极变现阶段。
不断上升的支出与市场焦虑
这些预测出现之际，主要参与者的资本支出急剧增加。例如，阿里巴巴在第二季度将其资本支出几乎增加了两倍，达到528亿元人民币（约78.6亿美元）。值得注意的是，该公司的自由现金流首次出现负值，为-138亿元人民币（20.5亿美元）。总体而言，该季度自由现金流流出达到447亿元人民币（66.5亿美元），是去年同期的两倍多，而季度总支出飙升至677亿元人民币（100.7亿美元）。
如此激进的投资者引发投资者的警惕，尤其是在下半年宏观经济环境放缓的背景下。根据我对行业的分析估计，中国科技公司每年在AI上的支出已相当于其一年半的现金流。这是一个巨大的负担，但为了在竞争激烈的竞赛中生存，这是必要的，即使回报可能低于预期。
效率作为关键优势
值得注意的是，中国公司在AI上的总支出仅为美国竞争对手的约七分之一。这一差距源于对海外芯片的有限获取以及较小的业务规模。然而，中国行业有一个不可否认的优势——成本效率。本地模型的训练成本估计不到全球领先者的10%，而中国主要模型的平均API价格不超过国际同行的20%。
从长远来看，关键因素将不是资本支出的规模，而是平台将其用户群体和数据变现的能力。正是这些资产将使中国不仅能够追赶，还能在AI竞赛中抢占先机。
我的观点：当前的“基础设施饥渴”阶段是暂时的。一旦芯片供应链正常化，我们将看到利润从硬件制造商向服务巨头的急剧转移。投资者现在就应该为这种轮换做好准备。