ALL in AI，大厂们的账单，太疯狂

8月26日晚间，阿里巴巴发布最新公告，新股配售募资约800亿港元，所得款项净额100%投入AI全栈建设。

把它放进最新一季财报里看，动作就不只属于阿里一家。互联网大厂的资本开支在这个季度集体抬升：阿里单季677亿元，同比增长75%；腾讯二季度528亿元，同比增长176%；字节跳动把2026年AI基础设施支出计划上调至2000亿元；快手全年资本开支预计260亿元，较2025年新增的110亿元全部指向可灵。

前两个是单季口径，后两个是全年计划，不完全可比，但流向一致：AI算力与基础设施。

大厂们的同一张账单

这一轮投入的强度，阿里提供了一个参照：单季676.78亿元资本开支。

战略投入也在加速兑现为收入增长。云智能集团与平头哥整合为“AI云与算力服务”分部后，该分部收入达484.37亿元，同比增长45%，为22个季度以来最高；其中AI相关产品收入123.76亿元，连续第12个季度保持三位数增长，年化收入突破495亿元。

腾讯的投入规模在同一量级。二季度资本开支528亿元，同比增长176%，上半年合计847.2亿元，已超过2025年全年。在2026年1月的年度员工大会上，公司透露2025年元宝等AI新产品投入约180亿元，2026年计划至少翻倍。姚顺雨加入后，腾讯成立了AI Infra部、AI Data部等部门，从底层重构能力。

两家公司的差别不在金额，在资金来源。腾讯至今没有为AI做外部融资，投入主要由游戏、广告、金融科技等业务产生的经营性现金流承担，因此在利润表上受到的冲击小于阿里。

字节跳动的计划规模在几家之中最高，2026年AI基础设施支出上调25%至2000亿元，其中约850亿元用于AI芯片采购，900亿元投向内蒙古、新疆等地的智算中心土建。芯片和数据中心都会形成固定资产，在未来数年以折旧的形式进入利润表，而不是一次性费用，这意味着影响的周期比数字本身更长。

应用层的投入同步扩大：豆包App月活3.45亿，日均Token调用量突破120万亿，C端豆包与B端火山引擎形成互补。

快手则把资源集中在一个产品上。全年资本开支预计260亿元，新增的110亿元增量全部指向视频大模型可灵；可灵2026年第二季度营收8.5亿元，两者之间仍有不小距离。支撑这笔投入的是增速：可灵AI营收同比增长超200%，截至6月份全球用户突破1亿，覆盖224个国家和地区，企业客户近5万家；按美元口径，3月时ARR已接近5亿美元，一年内增长4倍。

钱流向的四个方向

投入的方向一致，都是算力与模型，具体花在哪个环节，四家的账单并不一样。

阿里把钱铺到了全栈AI的整条链路上，从云基础设施，到平头哥自研芯片，从千问系列大模型，再到应用层，每一层都有布局。

AI投资回报的时间表也在二季度财报电话会上给出：按照目前AI产品的平均毛利水平，相关资本开支大致可在三年内回本；随着自研芯片比例提高，回本周期有望缩短至2—2.5年。短期利润的下滑，换的是中长期的市场位置，未来五年云和AI业务的年收入目标为1000亿美元。

本次募资，阿里也明确表态，将用于投入全栈AI，巩固在全球市场的AI领先地位。其中约60%将用于扩展全球算力基础设施，以满足客户日益增长的需求；约40%将用于加速建设超大规模AI数据中心，并升级存储、数据库及高性能网络等传统云基础设施，以支持全面升级至Agentic Cloud架构。

腾讯的钱没有流向自建芯片产线，也不以模型榜单排名为优先，而是花在已有的产品和业务流程里。

腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生在最近的内部长文《和AI一起长跑：这两年的一些思考》里，正面回应了外界“腾讯做AI慢了”的说法，也承认了一个更具体的问题：混元大模型多次重构，但由于公司整体的算力严重不足，拖慢了模型训练与产品发展，产生了比较大的影响。

他的判断落在时间尺度上：“大模型这场竞赛，我更愿意把它看成一场马拉松，现在可能才跑完头一公里。”在他看来，起得早不如熬得久，AI的下半场才刚开始，“市场格局正在变化，商业模式与产业链的价值分配还没定型。”支撑这一判断的是场景，用他的话说，“场景，是腾讯做AI最厚的底牌”，混元目前已经支持公司内部数百个应用。

字节跳动把钱花在算力和模型的自主权上。公司在内部划了一条不常见的红线：严禁蒸馏开源模型，即便Seed模型能力暂时落后也不走这条捷径。张一鸣近期表态：“做模型要坚持长期主义、延迟满足感，而不是用别人的输出，换一时的榜单排名。”

字节跳动CEO梁汝波在年中全员会上把核心业务概括为AI、信息平台、交易服务三大板块，希望“未来豆包也会成为公司的‘主干’业务”，同时承认“被海外领先模型拉大了差距”，方向是“接受短期落后，坚持优化长期”。落到执行层面，字节的自研芯片团队已突破千人，目标年内实现至少十万颗推理芯片量产。

快手的钱集中在一个细分赛道上。当其他大厂把资源投向通用大模型时，它把资源压在视频生成上，可灵自成立起就只服务专业内容创作者。

快手CEO程一笑的理由是：“GPT这样的语言模型推理能力有限，通往AGI的路径不会太顺利，大模型商业模式也没有预期中好，本质原因是模型能力不够强，但视频生成模型要比语言模型的商业闭环更自然。”他还提到，相比大语言模型“相对离散的市场竞争格局”，AI视频生成赛道“头部地位清晰、第一梯队集中度高”，短期营收覆盖不了算力成本，但一旦形成壁垒，赢家通吃的可能性大于文本大模型。

三道还没算完的题

这些账单上，相同的部分更多：四家都把钱投向AI算力与基础设施，都接受短期利润的下滑，都把这当作以年为单位的长期投入。不同的部分在路径：阿里做“云＋AI”一体化生态，用全栈自研压低长期成本；腾讯把AI嵌进已有场景，等Agent生态成熟；字节攻芯片和通用大模型，换取全链条自主权；快手在视频生成这一个点上往深处做。

但钱花出去只是第一步，还有三道题没有答案。

第一道是会计意义上的。这一轮投入中，相当一部分会变成固定资产，字节900亿元的智算中心土建、各家采购的芯片，都会在未来数年以折旧的形式进入利润表。资本开支的高点不等于利润压力的高点，考验出现在这些资产转固之后。阿里云尽管这一季利润同比大增133%，但整体利润仍有压力，后面的折旧还要继续算。

第二道是算力供给。汤道生把算力不足列为拖慢模型训练与产品发展的直接原因，并期待下半年更多国产算力到位；吴泳铭则基于实际需求增长情况，判断“2030年之前基本很难看到AI算力紧缺局面被改变”。

第三道是商业化验证。目前的正向信号集中在少数几条线上：阿里云45%的外部商业化收入增速、可灵200%的同比增长、豆包3.45亿的月活。但这些都是分部或单品层面的数字。每年合计数千亿元的增量投入，最终要在集团层面变成可验证的收入。

有行业观点认为，未来5年全球AI的累计投入将超过4万亿美元，这是历史上最大的算力和研发投入。

在这个数字面前，大厂们2026年这一季的财报只是第一张账单。

（数据来源：各公司财报及业绩说明会）