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
沒有雷軍的日子 金山雲靠AI雲打救
透過大力發展AI雲，金山雲中期業績收入上升，虧損又大幅收窄 重點： 中期收入同比上升33.7% 期內折舊及攤銷成本急升逾九成 劉智恒 今年三月金山雲控股有限公司（3896.HK; KC.US）發布去年度業績時，雷軍宣布辭任董事長及非執行董事，副董事長及首席執行官鄒濤接任。近日金山雲派出鄒濤領導下的首份中期業績，整體表現又向前邁進一步。 首六個月的收入同比上升33.7%至57.75億元人民幣（下同），雖然公司仍在虧損，但情況再有改善，虧蝕4.37億元，同比收窄43.4%。 與首季度比較，第二季度收入按季升13.7%至30.75億元，虧損更大幅減少72%至9,400萬元。業績持續向好，下半年有望達收支平衡。 能將業績持續改善，雷軍接班人鄒濤可謂功不可抹。1998年加入金山集團的鄒濤，可說是公司的老臣子，與金山一起成長，從辦公室軟件到遊戲，再而雲計算，至2016年調往金山雲出任董事，2022年出任代理CEO，今年正式成為董事長。 自4年前接下CEO職務後，鄒濤大刀闊斧削減利潤低微的CDN（內容傳遞網路）業務，將資源集中佈局AI智算，構建了IaaS基礎設施、PaaS平台，以及MaaS服務，全面提供AI雲的業務。 經過幾年努力，金山雲收入持續上升，虧損由2022年蝕26.6億元，減低到去年蝕9.36億元，今年上半年蝕4億多，業績漸從黑暗中看到一絲曙光，當中智算雲的貢獻最為亮麗。 2025年第4季度，智算雲（針對AI）收入達9.26億元，同比大升近一倍。至今年首季，金山雲來自智算雲收入同比增長90%，佔公有雲收入比重突破半數。 今年上半年，來自公有雲服務的收入達43.5億元，同比上升46.2%，公司指主要是市場對AI雲服務需求不斷增長。 股民開始清醒 鄒濤押對了注，近年AI相關產業已成炙手可熱的行業，大模型、GPU、儲存芯片、PCB及傳輸光纖等，生意莫不猛升暴漲，資本市場更加趨之若鶩，正如雷軍名言：「站在風口，豬也會飛」，更何況AI非但不是豬，未來或許較人類腦袋更利害百倍。 在此情況下，金山雲股價一度一飛沖天，由兩年前低位的1.1港元水平，一度升至去年高位11.32港元，一年不到升達十倍，別忘記，金山雲還在虧損中。 不過，市場始感到AI相關企業估值過高，投資者的頭腦漸從宿醉中清醒，AI相關股份於今年6月間出現大調整，金山雲近日股價亦回調至6港元水平。 投資高折舊大 事實上，金山雲的AI雲雖然增長理想，背後存在相當隱憂。首先要明白，AI雲的投資高昂，購買GPU，興建數據中心，基建設施及科研等，每項都涉及驚人金額。高盛曾估計，阿里雲未來三年計劃投入3,800億元、騰訊雲2025年單季度資本開支就達179億元。 以阿里巴巴或騰訊的資本規模，當然有一定能力應付，但對金山雲一家市值只有不到300億港元的公司，手上資金不到50億元，稍一不慎，隨時陷於困境之中。 金山雲在中期報告也透露，資本開支及取得的租賃資產合共62.4億元，較去年同期的49.5億元上升了26%。大幅支出之餘，又要為相關的設施如租賃服務器及網絡設備等，作出龐大折舊及攤銷，去年上半年達9.3億元，今年上升91.6%至17.8億元，這方面無疑對於金山雲的財務報表，構成一定壓力。 縱然金山雲的收入不斷上升，特別是AI雲業務，但市場一直詬病，公司一定比例收入來自同系的小米及金山，在最近三個季度，來自兩家公司的收入都佔金山雲三成水平，若兩家公司業務下跌而減低對金山雲的支持，後者的收入肯定大打折扣。 排名五甲不入 至於AI雲的競爭實在已十分激烈，按Omdia報告，2025年在AI雲的排名中，阿里雲位列第一，市佔率達38.1%，火山引擎排第二，市佔率約20.4%，其後分別是百度雲、騰訊雲，及天翼雲。金山雲五甲不入，只能說是第二梯隊，處於這個位置，一方面隨時會被邊緣化，較難爭取新業務，另外是公司未能達規模效應，成本自然高企，想要獲利就十分困難。 鄒濤曾說：「AI時代到來，雲的天花板不是提升，而是掀掉了。」問題是金山雲市佔率若仍低企，市場天花板縱是翻了，你有沒有能力去搶奪，又能分到多少？ 欲訂閱咏竹坊每周免費通訊，請點擊這裏
虧損持續負債上升 派想未來上市補血
算力調度平台派想未來靠著AI雲業務收入暴增，近日向港交所遞交上市申請，但持續虧損及沉重的算力投入，也讓其上市故事面臨考驗 重點： AI雲業務收入一年大增逾十倍至1.19億元 公司仍未實現盈利，AI雲業務毛利率仍為負10.7% 李世達 AI智能體快速普及，讓算力基礎設施成為資本市場最熱門的投資主題之一。在這波浪潮中，一些經歷過中國互聯網黃金年代的創業者也重新回到舞台中央。 近日向港交所遞交上市申請的派想未來集團，其掌舵人正是中國視頻網站PPTV創辦人姚欣。從廿年前搭建視頻分發網絡，到今天整合分散GPU資源打造AI算力網絡，姚欣押注的始終是互聯網世界最底層的基礎設施。 派想未來不訓練模型，也不直接提供AI應用，而是透過整合全球分散算力資源，向企業及開發者提供邊緣雲與AI雲服務。 截至2025年底，公司算力網絡覆蓋全球1,340多個城市與縣區，擁有超過4,600個計算節點；截至今年4月底，平台累計註冊開發者超過57.4萬人。按灼識諮詢，公司是中國最大的獨立邊緣雲計算服務商，也是中國最大的獨立AI雲計算服務商。 姚欣於2005年創立PPTV，成為中國最早一批互聯網創業者之一。離開PPTV後，他曾擔任藍馳創投風險合夥人，並於2018年創立派想未來。若說PPTV解決的是視頻傳輸問題，派想未來則試圖解決AI時代的算力調度問題。 根據申請文件，公司收入由2023年的3.58億元增至2025年的7.7億元，兩年複合增長率達46.6%。其中最受矚目的是AI雲計算業務，收入由2023年的26.5萬元增至2024年的1,039萬元，再於2025年大幅躍升至1.19億元，一年增長超過十倍，收入佔比亦由1.9%提升至15.5%。平台日均Token消耗量由2025年底的2,710億次增至2026年4月的10,280億次，今年首四個月AI雲業務收入亦持續快速增長。 與單純出租GPU資源不同，派想未來希望將自己定位為算力調度平台。公司透過自研系統整合不同來源的異構算力資源，並強調推理優化能力。根據申請文件，在相同模型條件下，其平台相較主流推理框架SGLang，可將首字節延遲降低95%，並提升300%的吞吐量。 換言之，在不增加GPU數量下，公司可利用相同算力支撐更多推理任務。管理層亦提出「智能體基礎設施」概念，希望未來向AI智能體提供底層服務。 仍未實現盈利 儘管如此，派想未來目前仍未建立理想的盈利模式。公司整體毛利率由2023年的17.7%下降至2024年的12.3%，2025年進一步降至9.4%。AI雲計算業務甚至仍處於虧損狀態，2024年毛利率為負95.1%，2025年雖改善至負10.7%，但仍未實現盈利。2025年，公司虧損2.23億元，較2024年虧損2.93億元有所收窄。 算力本身是一門成本極高的生意，公司主要成本來自向第三方採購計算資源。2025年AI雲業務成本達1.32億元，高於同期1.19億元收入。換言之，公司現階段仍在透過補貼方式搶佔市場，希望趁產業高速成長時建立規模優勢與開發者生態。 財務數據亦反映出這種壓力，截至2025年底，公司負債淨額達8.89億元，流動比率僅0.4倍，不但連續三年錄得經營現金流淨流出，且流出規模持續擴大。即使上市集資有助補充資金，公司未來仍需持續投入算力採購及平台建設，以支撐AI雲業務擴張。 派想未來最大的優勢在於輕資產模式，不需自建大量數據中心或持有大規模GPU資產，而是專注算力調度與優化。但這也使公司高度依賴外部算力供應商，需持續投入資金採購算力資源。 同時，公司也必須面對阿里雲、騰訊雲、百度雲以及金山雲（3896.HK）等大型雲服務商的競爭。這些企業大多擁有自建數據中心及GPU資源池，在資本與資源規模上更具優勢。近年港股市場對AI相關企業的接受度明顯提升，但市場最終願意給予派想未來多高估值，仍取決於投資人是否相信其能建立技術壁壘，並在算力產業鏈中掌握更高附加價值。 從PPTV到派想未來，姚欣兩次創業都押注基礎設施生意。20年前是視頻傳輸，20年後是算力調度。對投資人而言，關鍵不在公司規模，而在於其能否建立技術壁壘與開發者生態。若市場認可其AI基礎設施平台定位，其估值空間將遠高於一般算力服務商。 欲訂閱咏竹坊每周免費通訊，請點擊這裏
