作者 | 丁卯 范亮
编辑 | 郑怀舟
5月中旬，A股AI板块的强劲涨势戛然而止，市场情绪骤然转向。
从背后原因看，直接导火索是腾讯、阿里两大头部云厂商2025年一季财报中披露的AI相关资本开支数据——不仅显著低于市场此前的乐观预期，甚至出现了环比收缩的迹象。这一“预期差”迅速引发投资者对行业景气度可持续性的担忧，带动板块遭遇集体回调。
与去年单纯跟随“英伟达链”的逻辑不同，今年A股市场已将“AI国产化创新”作为对国内AI产业进行估值定价的新锚点。因此，当作为需求验证关键环节的头部互联网大厂资本开支出现摇摆，其对整个产业链信心的打击便被成倍放大。
然而，在市场情绪的剧烈波动之后，一些值得关注的问题浮出水面：单季度的资本开支数据是否足以构成对行业长期景气度的判定？目前市场担忧的到底是什么？未来的国产算力还有机会吗？
市场的担忧到底是什么？
要厘清这一问题，必须先明晰中美AI投资周期的异同。美股市场基本沿着“模型突破→硬件先行→基建加码→应用落地”的清晰路径演进，价值轮动有迹可循。相比之下，A股的AI投资主线则在“海外映射”与“自主叙事”之间反复博弈，其路径更为曲折，也更容易受到阶段性数据和情绪面的扰动。
互联网大厂AI相关资本开支低于预期是诱发本轮国产算力估值回调的直接导火索。而更深层次的原因，则是市场担忧国内AI应用落地的速度可能会放缓，换言之就是，参与者对AI应用的短期发展以及算力基础设施的实际投入信心并没有表面看起来那么充足。
此前国产算力板块爆发的底层逻辑是，DeepSeek出现后使得大模型实际使用门槛出现断崖式下跌，相当于一场“AI平权”。市场预期这会激发企业对AI应用开发的投入，从而催生算力需求的持续增长，外化为算力企业的业绩表现和资本开支增加，最终像2023-2024年美股市场一样，带来整个国产算力板块的戴维斯双击。
但首先，从过去几个月的实际情况来看，根据AI产品榜数据，各类AI应用月活在经历2月份的暴涨后，3月和4月月活环比增速均大幅下降，部分应用甚至出现月活下滑的情况。也就是说，实际上目前AI应用落地的进度远低于预期，用户尝试AI应用更多是出于2月对DeepSeek能力的好奇而非必要需求。这也就解释了为什么随着DeepSeek第一轮催化的放缓后，相关AI应用的新增使用人数和月活也同步出现下降。
至于AI应用落地缓慢的原因，一是，尽管目前领先的大模型能够较为准确地处理一些问题，但大部分只是起到锦上添花的作用，而非雪中送炭。这背后一个关键的制约是主流模型在回答问题时，基本上都是遵从相关性而非因果性关系。举个例子，AI所理解的“下雨”和“打伞”是基于前期学习过程中这两个词组的同时出现，但实际上AI模型并不能很好地理解“因为下雨所以打伞”这样的因果关系。这就导致大模型在很多时候其实并不能完全理解人类的问题本质，从而制定有效的解决方案，尤其是涉及事实或者历史相关的答案时，还非常容易出现严重的“幻觉”问题。
二是，尽管大模型的快速迭代有效降低了模型使用成本，但实际上，目前部分AI应用的实际场景仍存在实施成本远大于实际收益的问题，在美国对高端AI芯片严格限制之后，国内AI算力的实际使用成本更是明显偏高。而这大大增加了AI应用ROI的不确定性风险。
其次，从国产算力板块看，DeepSeek的出现并没有带来算力供不应求的现象，反而此前市场一度爆出国内算力出现了结构性过剩问题，也就是一边是先进算力的严重不足，另一边则是低端无效算力的过剩。而面对市场对先进算力的迫切需求，根据集邦咨询数据，2024年国产AI芯片对增量需求的覆盖度不足40%。
这背后主要是由于目前国产AI芯片仍受到技术适配性、产能瓶颈以及软件生态不成熟等多方面的束缚，使得国产芯片尽管在参数上接近甚至超越英伟达H20，但却很难快速大规模地在实际使用中推广落地。
资本开支是唯一能抓住的确定性？
既然市场实际担心的情况是AI应用的落地以及国产算力的进展，为什么又会被大厂的资本开支所左右呢？大厂的资本开支是检测国内AI进展的有效前瞻性指标吗？
目前市场的主流观点是，AI应用是以重构互联网企业原有业务为起点，并逐步向AI原生应用扩散，但目前这种非突破性的创新，实际上是循序渐进的，所以短期很难构建高频的追踪数据。
如摩根大通在一篇研报中曾指出，生成式人工智能将经历大语言模型开发、现有应用和服务对生成式人工智能的采用、互联网服务消费增长、杀手级原生AI应用的出现四个阶段。
DeepSeek出现后，标志着中国从第一阶段的模型研发进入第二阶段的AI向现有应用和服务的渗透阶段，而这个阶段的主要特点是AI功能对现有主流应用的赋能，主要起到降本增效的作用，但由于企业尚不完全清楚AI将如何为其运营创造增量价值，因此这是一个涉及反复试验的阶段。此外，由于内容生态更完整、AI布局更完善，因此这个阶段的推进更可能是由互联网企业所推动的。
这种背景下，由于缺乏前瞻性指标考察进度，而底层的算力资源又比较集中，所以市场才会将互联网企业的资本开支作为监测AI应用前景的前瞻性指标。同时，由于大厂的资本开支预期直接关系到国产算力芯片、服务器等的出货预期，所以也会被间接认为是反映国产算力板块景气度的前瞻性指标。
但这面临的一个问题是，从资本开支低于预期去推导国内AI进展放缓，进而影响国产算力景气度，这一逻辑可能并不严谨。
从数据上来看，阿里巴巴25Q1资本开支246.12亿元，虽相较24Q4的317.75亿元有所下滑，但相较24Q1的111.53亿元却同比实现翻倍。腾讯也有类似规律，25Q1资本开支274.76亿元，环比24Q4的365.78亿元有所下滑，但同比2024Q1的143.59亿元同样是接近翻倍的增长。
这表明进入2025年后，国内互联网巨头对AI的重视程度肉眼可见的大幅提升，支出力度也确实有所加强。至于为何会出现环比下滑，其中一个关键原因可能与2024年Q4的“屯卡”以及2025年一季度的“缺卡”行为有关。
众所周知，H20是英伟达在2023年底针对中国市场推出的一款AI加速卡，虽然相比H100等在性能上做了很大阉割，但却是此前能在合法渠道上买到的用于大模型训练和推理的最先进的英伟达芯片。
从此前外媒披露的H20进度看，该芯片在24年6月获批后，7-8月针对大厂客户进行了小批量的供货测试，而批量供货时间正是从2024年Q4开始的。同时，考虑到去年Q4也是美国大选的关键时间节点，为了对冲特朗普上任后的不确定性，包括腾讯、字节等国内互联网巨头，均在去年四季度进行了大规模的“囤卡”行为，直接拉升了当期资本开支。
原本来说，2025年Q1仍然是英伟达H20大批量供货的时间节点，此前市场也爆出，2025Q1，H20在华出货量环比激增50%，部分经销商甚至出现高价转卖现象。
但实际上，特朗普上任后，4月初就将H20纳入了新的出口限制清单。这有可能导致此前下单未出货的部分H20芯片因新的限制无法继续跟进。换句话就是，可能有部分互联网大厂原本计划在Q1花出去的资本开支，因为种种限制实际上并没有真的落地，而是做了账面冲回，直接导致了资本开支数额的账面下降。
从4月15日英伟达披露的8-K文件信息中也可以有所印证。根据英伟达披露的8-K文件显示，公司2026财年第一季度（2025年4月27日结束）业绩预计将包括高达约55亿美元的与H20产品相关的库存、采购承诺和相关储备费用的计提。
因此，互联网大厂资本开支这种短期账面的波动，可能并不能准确地反映大厂对AI未来进展的真实看法，而是和政策波动下企业的一些短期行为有着密切的关系。所以，相比一个季度的数据波动，可能企业的硬性资本开支承诺才更能反映其对未来AI进展的信心。
可无论如何，正如前文所述，在缺乏明确定量指标之下，资本开支是少有的可供市场用来判断AI发展前景和头部企业态度的观测指标。因此，即便数据对现实的反映没有那么精准，市场的交易也会更倾向围绕其展开，尤其是在缺乏更多的超预期利好背景之下。
未来怎么看？
正如前文所言，目前大厂的资本开支进度仍然是市场用来观测并判断AI进展的关键参考，那么，从短期来看，大厂资本开支的再度爆发，可能会是下一轮国产算力板块上行行情的起点。
此前，据路透社的报道，4月H20被禁售后，英伟达计划于今年推出基于Blackwell架构的内部代号为B40的新产品以替代H20。该产品不会采用台积电的CoWos技术，同时抛弃HBM而采用GDDR7作为内存，带宽在1.7TB/s，NVLink接口的带宽为550GB/s，并将继续支持CUDA，预期的售价介于6,500-8,000美元，相比H20大幅降低。从披露的进度上看，B40预计6月启动生产，中国市场可能在第三或第四季度实现全面铺货。
这就意味着，随着第三季度或者第四季度B40在国内量产后，大厂的资本开支可能有望出现新一轮的爆发式增长，从而带动市场情绪再次进入乐观区间，给国产算力板块提供新的积极引导和支持。
拉长时间维度看，由于中美贸易摩擦的持续，英伟达芯片一再被限，不仅使得国内企业先进算力断供风险加大，影响了国内算力发展的稳定性；而且一再阉割的特供版芯片使得实际性价比也显著降低。
这种背景下，大厂为了降低供应链风险，当下的AI投资之路其实已经开始从紧盯英伟达转向了英伟达、自研+国产替代、算力租赁、海外数据中心等多个维度的全面开花。
这种背景下，预期在强劲的市场需求和政策持续支持下，以寒武纪、华为等为代表的国产AI芯片供应商有望加速实现供应链自主化进程，进一步扩大国产算力市占率。
根据集邦咨询预测，中国AI Server市场预计外购英伟达、AMD等芯片比例会从2024年约63%下降至2025年约42%，而中国本土芯片供应商预期2025年占比将提升至40%+，实现与外购芯片的平分秋色。
这意味着，中长期来看，国产算力仍有着巨大的增量和想象空间，对产业链长期的业绩提振和估值修复均有强劲支撑。
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