中國AI技術急追美國 私人投資為何仍嚴重落後？
中美頂尖AI模型的性能差距已縮至不足3%，但私人AI投資卻相差超過20倍。中國能否以更高效率及國家資本，長期抵消美國的私人投資優勢？ 李世達 如果只看模型排行榜，中美人工智能競賽似乎已逐漸進入勢均力敵的階段。DeepSeek崛起後，阿里千問等中國模型持續迭代，美國企業已不再像數年前般穩佔絕對領先。斯坦福大學《2026 AI Index》顯示，截至今年3月，中美頂尖模型在相關排行榜上的性能差距已縮至2.7%，甚至在不同榜單上互有領先。 但另一邊的資本帳，卻呈現完全不同的景象。 同一份報告顯示，2025年美國私人AI投資達2,859億美元，中國只有124億美元，前者是後者的23.1倍。換言之，當兩國頂尖模型的性能差距已縮至不足3%，背後私人資本的投入卻仍相差超過20倍。更值得注意的是，這種落差到了2026年也沒有明顯消失。 首季中國AI相關初創企業融資超過1,100億元，約162億美元，同比大增185%。但同期PitchBook統計的全球AI風險投資達2,555億美元，其中OpenAI、Anthropic及xAI三家美國企業便佔67.3%，涉及約1,720億美元，單是三家公司取得的資金已是同期中國AI初創企業融資額10倍以上。雖然統計口徑不同，仍反映全球AI風險融資正高度集中於美國頭部企業。 從基建投入看，情況亦相似。高盛去年底估計，中國主要互聯網企業2026年AI相關投資超過700億美元，僅相當於美國Hyperscalers的15%至20%。Capital Group則估計，美國大型科技企業資本開支將由2025年的4,250億美元升至今年7,910億美元，中國同期由570億美元增至1,180億美元，差距由7.5倍略收窄至6.7倍。 不過，私人投資並不是中國AI資本帳的全部。2025年中國啟動規模600億元的國家人工智能產業投資基金；今年又傳出正研究未來五年投入約2萬億元建設全國AI數據中心網絡，惟相關方案仍在制定。美國政府也在增加AI投入，Brookings對截至今年3月聯邦AI合約的統計顯示，已義務化資金約72億美元。這些數據口徑不同，但至少顯示兩國資本結構存在明顯差異：美國AI擴張更依賴科技企業及私人資本，中國則有更明顯的政府及國企參與。 國家資本能否帶動私人投資？ 既然已有大量國家資本投入，為甚麼中國私人投資仍未同步增長？關鍵首先在商業回報。Amazon、Microsoft及Google擁有龐大的全球雲服務業務，新增數據中心及GPU，可以直接向全球企業出售算力、模型及軟件服務。中國雲市場更多集中於國內，大模型又陷入價格競爭，技術快速提升，卻未必能同樣迅速轉化成收入和現金流。 中國大型科技企業的盈利壓力亦限制了投資能力。阿里（BABA.US; 9988.HK）今年4月至6月資本開支達676.8億元，同比大增75%，同期淨利潤卻下跌75%，其後更配股籌集約102億美元支持AI發展；百度（BIDU.US; 9888.HK）第二季收入同比下降4%，淨利潤降至23億元。對這些企業而言，大規模AI投資會更直接形成盈利、現金流及融資壓力。 國家資本可以承擔數據中心、電網、國產晶片及基礎科研等長周期項目，卻主要解決「誰來出錢」的問題，不能保證市場願意為AI服務付錢。若需求和盈利未同步形成，政策主導的供給亦可能出現低利用率或資源錯配。真正的考驗，是國家投入能否轉化成商業需求和盈利，再吸引下一輪私人資本。 這種需求差距，也可從中國AI供應商的收入結構窺見。高速光模塊供應商中際旭創（3308.HK；300308.SZ）今年上半年海外業務收入大增209.9%至396.15億元，中國內地收入僅增7.7%至21.63億元，海外市場已佔總收入近95%。 中際旭創身處AI數據中心投資最前線，其業績某程度上像是一張全球AI資本開支的溫度計。公司財報指出，阿里、騰訊（0700.HK）及百度今年首季合計資本開支約647億元，同比增18%；Microsoft、Amazon、Meta及Google第二季合計資本開支達1,649億美元，同比增約86%。一家中國AI基建龍頭目前最大的需求增量主要來自海外，反映出中國企業已成為全球AI基建熱潮的重要供應商，但中國本土市場產生的需求增量，仍遠不及海外。 然而，私人資本較少並不代表中國AI必然按比例落後。受先進晶片限制，中國企業即使投入同等資金，也未必能取得與美國企業相同的算力，反而被迫提高模型效率、降低推理成本並加快國產晶片適配。這也部分解釋了為何私人投資相差23倍，模型性能卻只差2.7%。 但效率能否持續抵消資本差距仍是未知數。AI正走向Agent、多模態及機器人，大規模推理將需要更多晶片、電力和數據中心。若美國企業每年持續多投入數千億美元，更多算力和試錯能力仍可能重新反映為技術優勢。 美國的燒錢模式同樣面對過度投資風險。若巨額AI基建最終無法帶來足夠收入，今天的資本優勢也可能變成明天的折舊、債務與閒置產能。對中國而言，國家資本能否把算力、晶片與基礎設施進一步轉化為市場需求、企業盈利和私人資本的持續投入，將決定這套模式能走多遠。 中國已證明，較少的私人資本並不妨礙AI技術快速追趕。但當AI進入更依賴算力、電力與大規模推理的下一階段，效率優勢能否繼續抵消資本差距仍有待觀察。當模型差距愈來愈小，資本能否持續轉化為需求、盈利與再投資，可能成為中美AI競爭新的分水嶺。 李世達，詠竹坊編輯。他的聯絡方式：shihtalee@thebambooworks.com 欲訂閱咏竹坊每周免費通訊，請點擊這裏
中期營收勁 滴普食正AI巨浪
滴普發盈喜，預期上半年營業收入已相當於2025年收入七成 重點： 滴普料上半年收入按年增長101%至120% 公司估值遠比Palantir平 白芯蕊 人工智能狂潮席捲全球，但市場不再滿足簡單對話聊天，企業渴望是能夠深入業務場景、具備專業判斷力的「數位員工」；港股市場中，主攻企業級大模型與Agentic應用（智能體）企業的滴普科技（1384.HK），不單食正此巨浪，最近發布正面業績預告，估計中期營業收入大升101%至120%。 據集團最近發表的通告，預計上半年營業收入將達到2.66億元至2.91億元，按年增長101%至120%，主要得益於FastAGI企業級人工智能解決方案，升級為DeepexiOS AI級企業操作系統平台解決方案，拉動整體收入上漲。以集團預期上限2.91億元收入計算，即已相當於2025年收入4.15億元70%。 來自華為阿里雲 回顧集團歷史，滴普由執行董事趙傑輝及楊磊於2018年創立，趙傑輝及楊磊都曾在華為工作，趙傑輝之後更曾任職阿里巴巴旗下的阿里雲，因此創辦人對人工智能及雲數據等行業知識豐富，2019年滴普推出首款專注於企業管理的商業化產品，並推出FastData企業級數據智能解決方案。 單是2025年，滴普營業收入4.15億元，按年升70.8%，其中傳統數據智能業務FastData，佔比降至38.7%。由於業務增長快，上市前已引入基石投資者，包括高瓴、民生銀行、招商局集團等等。 滴普產品底座歸納為 DeepexiOS AI級企業操作系統，該系統由Deepexi企業大模型與FastAGI企業智能體平台、FastData Foil企業數據融合平台協同融合而成。基於此底層操作系統，公司針對不同的業務場景，構建多層數字員工（AI Agent）矩陣。 尤其是目前內地多數企業AI方案，仍停留在「RAG（檢索增強生成）+ 知識圖譜」的初級階段，此方案本質上是「外掛檢索」，即極易隨著大模型上下文窗口的擴大，從而失去存在價值。至於滴普則另闢蹊徑，主力針對製造業（佔2025年營收51%）及零售消費（約30%）等複雜業務場景。 以製造業為例，涉及大量工程圖紙、科學計算、傳感器數據等多模態信息，隱性知識極多，滴普運用其核心武器，即高達1.1TB的企業本體語資料庫，直接替代專業崗位，例如AI工藝確認工程師、NC研發員等，協助構建「行業知識 + 模型能力」的雙重護城河，變成集團核心競爭優勢。 值得一提是2026年AI Agent（智能體）概念，歷史性首次寫入國家政策文件，這一頂層設計直接促使大型國有企業、工業巨頭及政府單位的IT採購預算大幅向智能體平台和數位員工傾斜。 再者製造業數位化轉型專項補貼推動下，內地工信廳出台針對人工智能、數位員工採購政策，補貼比例高達30%至50%，上述政策極大地降低了中小企業以及中大型離散製造廠採購決策門檻，縮短銷售周期，變成滴普的政策順風。 性價比較Palantir高 據東吳證券報告指出，若以美國上市的Palantir（PLTR.US）產品比較，滴普落地交付周期只需4至6周，比Palantir約8至12周快；滴普複雜問題準確率達92%，相反Palantir只得78%，更重要是滴普科技項目平均報價只是300萬元，遠比Palantir約500至800萬元平。 無可否認滴普身處行業爆發增長期，單是製造業AI應用，2025年至2029年複合年增長率高達65%，其核心護城河是擁有自研的大模型，還有高達1.1TB的垂直工業語資料庫，但如果未來OpenAI、Anthropic或Llama等通用大模型，包括長文本推理能力、 Coding能力以及長任務規劃能力出現爆發式突破及成本趨零，市場上可能出現大量基於通用模型直接外掛RAG的廉價替代方案，將令滴普不得不持續加大研發投入以維持技術優勢，故此風險不容忽視。 另一方面，滴普加快佈局中東及東南亞等海外市場，然而企業核心數據、工業工藝圖紙等等，都屬於極度敏感資產，在邊雲協同和跨國交互過程中，如何完全符合當地嚴苛的數據安全法規（如當地數據出境管理法），也是集團一個重大考驗。 總體來講，在AI Agent行業快速增長下，東吳證券估滴普今年收入有望超過9億元，帶動業績由虧轉盈賺3,584萬元，預測今年市銷率為12.7倍，相對Palantir約55倍，仍有一個很大折讓，一旦市場對軟件股的憂慮消退，配合行業增長快，滴普股價將有望重拾動力。 欲訂閱咏竹坊每周免費通訊，請點擊這裏
Anthropic重塑軟件股邏輯 綠雲軟件料低估值上市
中國酒店物業管理系統（PMS）市佔率最大的綠雲軟件，計劃趁近期港股市旺，乘勢遞交香港上市申請 重點： 公司首九個月股東應佔溢利年增7% 中國業務佔整體收入的99% 白芯蕊 數字經濟已打入各行各業，不單為消費者帶來方便，也為企業更簡易管理日常業務，中國領先的住宿數字化服務商杭州綠雲軟件股份有限公司，趁近期香港新股熱潮火熱，最近亦遞交上市申請文件。 綠雲軟件於2010年成立，主攻一般性酒店提供酒店物業管理系統（Property Management System，簡稱PMS），2013年初為應對市場變化，為業務作出策略性調整，分別服務兩個不同細分市場，包括中高端酒店，以及中端至經濟型酒店，隨後更引入多位策略股東，當中包括通過合約安排由攜程控制的上海科慧。 「住宿業」是指為旅行者提供留宿場所，除酒店外，還包括文旅綜合體住宿業、民宿等等。2024年全球住宿業市場規模達6.4萬億元，當中中國住宿業市場規模達9,751億元，隨著後疫情時代全球經濟逐漸復蘇，預計中國市場到2029年將大幅增至1.3萬億元，當於2024至2029複合年增長率達6.7%，行業規模絶對不細。 其中酒店是住宿業主要組成部分，佔2024年中國內地的市場規模近九成，達8,758億元。傳統上酒店服務業主要依賴人手，但數字經濟及互聯網世代下，住宿業數字化已是大勢所趨，也帶動住宿業數字化解決方案在過去30年不斷發展。 特別是住宿業朝向數字化發展，運用軟件系統、智能設備、數據服務、線上渠道等進行管理和經營業務，覆蓋預訂、前台、客房、運營管理，到會員體系和營銷的全流程。至於數字化解決方案主要包括酒店物業管理系統（PMS）、餐飲管理系統（POS）、中央預訂系統 （CRS）、客戶關係管理系統（CRM）、數字營銷及其他增值服務。 尤其PMS是中國住宿業數字化主要市場，2024年PMS市場規模達20.95億元，佔整個中國住宿業數字化市場（49.88億元）近42%。至於綠雲軟件為中國住宿業PMS最大軟件供應商，市場佔有率達16.8%，在整個住宿業數字化市場份額則排行第二，約為9.1%。 據申請文件顯示，綠雲軟件截至2025年9月底止，9個月股東應佔溢利為3,457萬元，按年增長7%，收益則微升2.8%，達2.25億元，當中99.9%來自中國內地。 按業務劃分，綠雲軟件主要由住宿業數字化解決方案、數字營銷服務及其他數字增值服務組成，當中住宿業數字化解決方案為集團主要毛利來源，佔集團總毛利（1.5億元）的81.7%，達1.22億元。 中國酒店連鎖化率低 值得留意是中國酒店行業連鎖化率仍低，2024年仍只得26.8%，相較於2024年美國的酒店連鎖化率超過60%，意味中國酒店業市場整合空間遼闊，特別是獨立營運酒店被收購後，由於連鎖酒店對跨區管理、數據傳輸和協同等有嚴格要求，因此酒店業連鎖化整合，將會持續推動對數字化和線上化軟件需求，作為行業龍頭的綠雲軟件，變相也會受益。 另一方面，酒店業更換PMS難度大，因涉及數據遷移、接口適配和員工培訓等多方問題，對酒店營運商來講是潛在風險，因此傾向與軟件開發商長期合作，以及將軟件功能迭代升級，而非頻繁更換供應商，形成客戶黏性度高的特質。 Anthropic重塑軟件股定價 不過，自從2月初美國人工智能初創企業Anthropic，推出新型企業法務AI工具，市場擔心將重塑軟件股定價邏輯，各類工商業軟件更憂慮將成為Anthropic下個被顛覆對象，拖累整個行業估值向下壓，引發全球軟件股發生「小股災」，單是恒生科技指數以1月13日高位6,001點計算，到2月中跌幅便超過10%。 參考中港上市與綠雲軟件近似的科技股，包括香港上市的金蝶國際（0268.HK）及用友網絡（600588.SH），目前市銷率分別5.2倍及5.5倍，但市場對Anthropic顛覆各大軟件股的陰霾未散下，相信整個行業殺估值仍未完，由於綠雲軟件未有引入大量星級投資者，相信招股上市要比同業大幅折讓，才能夠吸引投資者關注，否則掛牌首日難逃潛水命運。 欲訂閱咏竹坊每周免費通訊，請點擊這裏
