美國智庫為中國 AI 算了一筆賬，發現一些有意思的洞見……

之前，美国研究机构荣鼎集团（Rhodium Group）发布了一份关于中国AI融资的报告，报告题目叫《Examining China’s AI Financing(审视中国的AI融资)》，很值得细读一下。

比如，豆包每天有超过2亿用户。但一天的收入，不到100万元，而且主要是电商佣金。同一家公司的抖音，国内日活约7.5亿到8亿，每天广告收入估计超过10亿元。

这中间差了上千倍。

荣鼎报告引了这组数，并且还做了一张中美AI对比图，上面是美国的长条，下面是中国几根短短的彩色小条：

中国所有AI模型的年化经常性收入（ARR）合计约107亿美元——字节约40亿美元，阿里约24亿，月之暗面约10亿，MiniMax约8亿，DeepSeek约5亿；对比一下，OpenAI是400亿，Anthropic是650亿，美国双雄轻松过千亿。

中国AI在收入上被美国甩开了十倍。

数字上，这个结论站得住。

不过报告题目叫《审视中国的AI融资》，荣鼎真正在算的是另一笔账：中美都在往AI里砸远超自身现金流的钱，钱从哪来，能撑多久？

中国AI的收入账

为什么收入能差这么多呢？

据Artificial Analysis估算，涨价后中国前沿模型做一个标准任务大多花0.04到0.5美元，最好的几个0.5到1美元；美国顶级Claude要2到4美元，高端GPT要1到2美元。

同一道菜，中国馆子常只收几分之一，甚至几十分之一。

收入和价格都差一个数量级。

token好比模型“按字计费”的字。据国家数据局，今年3月全国日均token消耗达140万亿，2024年初才1000亿。6月豆包一家日均调用就破了180万亿，火山引擎在中国公有云大模型服务市场按token计的份额达49.5%。但一天的收入，不到100万元。

中国是全世界用AI最凶的地方之一，

也是AI最难收到钱的地方之一。

既然钱难收，就不收了。

中国大模型普遍押注开放权重，模型公开，谁都能下载运行，好比大厨把菜谱贴在门口。

第三方云厂商拿去部署卖API，模型这层就很难收租，等于公开承认：

咱们不指望靠模型能力本身建护城河了。

为什么中美走成两条路？

说到底，还是钱。

美国实验室差不多共用一个收钱口：消费者订阅加企业API。ChatGPT Plus、Claude Pro、Gemini Advanced，再加按token计费的接口。出口一样，长相也就越来越像。

中国没有这个出口。消费者被免费惯了几十年，大概是全球最会薅羊毛的用户。

羊毛出在猪身上，每家只好各找各的“猪”，商业模式也倒推着长成了不同样子。

阿里的钱在云上，所以Qwen必须开源。模型白送，像超市门口的免费试吃，算力和推理收钱，账是通的。

字节靠广告、电商和内容挣钱，所以视频生成模型Seedance比语言模型Seed要紧，它直接接进抖音的分发和交易。排不排第一无所谓，要紧的是离收银台最近。

智谱靠政企和资本市场吃饭，所以走MIT许可（最宽松的开源协议，拿去商用都行）加合规叙事。

MiniMax押的是多模态消费产品和资本市场。

DeepSeek的提款机在A股：背后的幻方量化靠交易赚钱。所以它更像一家研究机构，敢做别人不敢做的激进架构。没有KPI的人，往往走得最远。

腾讯更直接，AI挣的钱就躺在广告收入里：二季度营销服务收入涨22%到436亿元，公司归因于AI升级持续提升微信生态的广告效果和定价。这笔钱不在任何ARR图上，却确实是AI挣的。

百度李彦宏5月在开发者大会上说，AI第一次真正走红靠应用，下一阶段主角是智能体和应用，模型订阅分量在下降。

全国token数据公布后，寒武纪、海光等AI芯片公司合计市值一度超过2.5万亿元。

可荣鼎指出，有些“别处”的账本自己在变薄。

2025年，几家云巨头57%的收入与国内消费挂钩，来自电商、娱乐和广告。

阿里电商集团经调整EBITA（约等于主业利润）2026财年降了44%，主因是和京东、美团打价格战。阿里二季度首次单列AI应用板块，当季收入30亿元，经调整EBITA亏损140亿元。

阿里、腾讯、百度的自由现金流（扣掉投资后兜里剩的钱），从2025年的1700亿元变成2026年上半年的负160亿元。

所以，还得出海。

2025年底以来，月之暗面过半收入来自海外用户；快手可灵截至3月的ARR有75%来自海外客户；MiniMax今年上半年61%的收入来自海外。

其实，中国制造业走过同一条路：

国内做规模压成本，海外赚利润。

月之暗面正和微软、亚马逊、谷歌谈判，想从三家云上Kimi K3相关服务收入里分走最高30%。谈判还早，分成比例、数据访问、token用量怎么审计都没谈拢。

能谈，是因为K3有2.8万亿参数，权重公开，不过绝大多数企业却跑不动，得靠大云厂商分发。

荣鼎提醒，云厂商若是中国公司，分成只是已有收入在企业间重新分配；钱若来自海外客户，实验室更依赖外需，地缘政治和合规风险随之上升。

这条出海路比当年光伏和电动车窄得多，路两边站的人也多得多。

中美两边的融资账

好，现在回到追问的那个问题：

中美都在往AI里砸远超自身现金流的钱，钱从哪来，能撑多久？

美国的微软、亚马逊、谷歌、Meta、甲骨文，自由现金流从去年1910亿美元跌到今年上半年140亿美元，同期债务净融资1630亿美元，主要是长期债券。存款见底，就借长钱。

债市和私募信贷成了美国AI繁荣的地基。

不过，也有风险。

据摩根士丹利估算，美国大厂的资本开支已经吃掉近100%的经营现金流，过去十年平均只有40%左右。今年全球AI相关债券发行预计接近5700亿美元。

好比一家人把工资全拿去装修，还得再刷信用卡。

并且，买债的人开始犹豫了。按阿波罗首席经济学家斯洛克的统计，大厂每发1美元债收到的认购，2月还有近5美元，7月掉到不足2美元。7月，亚马逊一笔250亿美元的发债，最长期限那部分得多给18到21个基点的利息才卖得动。

中国主要靠经营现金流、股权融资和银行贷款，几乎不用债券。

今年资本开支增量最大的字节主要靠境外贷款，据报道9月从约30家银行拿到296亿美元境外银团贷款，一群银行凑份子借给一家。

大模型公司靠股市。智谱2026年1月8日在港交所上市，拿下“全球大模型第一股”；MiniMax 1月9日紧跟着上市，首日涨了一倍多。

在中国的模型公司排队敲钟的时候，美国的龙头倒不急。

奥特曼9月接受《财富》采访时确认，OpenAI今年不上市，理由是眼下的AI安全形势让上市时机不合适，公司也不觉得有财务压力。

不过，说出来你可能不信，中国的钱很便宜。

2025年腾讯长期人民币贷款利率中值2.8%，腾讯、百度长期人民币债券票面利率约2.6%，对比一下，美国五大云厂商长期债券平均有效利率约4.4%。

钱这么便宜，中国大厂为什么不像美国同行那样大规模发债？

其实它们也在借，只是找银行借。

荣鼎给的原因之一：银行贷款要求的信息披露更少，而且在银行体系里，数据中心是很受欢迎的抵押物。

发债，好比向整条街公开借钱，得把家底摊开给所有人看；找银行，关起门谈，拿机房一押就成。

所以中国大厂这一层，钱主要来自两处：

自己挣的现金流，加上银行贷款。

独立的模型公司，走不了这条路。

它们没有大厂那样的现金流，手里也没多少能抵押的硬资产，钱只能靠股权：一级市场的PE/VC，二级市场的IPO和定增。

智谱、MiniMax、DeepSeek、月之暗面四家，2025年拿到的PE/VC投资合计90亿元；2026年前八个月，PE/VC、IPO和定增加起来，涨到了1790亿元。

一年放大约二十倍。

估值涨得更快。月之暗面的估值，从2025年底的40亿美元涨到今年8月的500亿美元。

拿估值除以ARR，好比问一家年流水1块钱的店，市场肯出几块钱买：OpenAI约34倍，Anthropic约21倍，智谱约46倍，月之暗面约50倍，DeepSeek高达163倍。

Kimi和DeepSeek还没上市，钱照样跟股市连着。私募投资人肯给月之暗面这么高的估值，看的是将来上市能卖多少；DeepSeek的钱，前面说过，出自幻方在A股里的量化交易。

荣鼎合伙人罗根·赖特对CNBC说，中国前沿实验室将高度依赖股市的好光景。只是，股市的脸色是不可预测的。

拆到这一层，两边的底牌就清楚了。

美国大厂押在债市上，

中国大厂靠自己的现金流和银行，可前面说过，撑着这些现金流的消费账本正在变薄。

中国的模型公司，押在股市上。

中美两边的利润账

钱从哪来说清楚了，能撑多久，得看利润。

荣鼎的判断是：中国AI企业的现金流困境和美国同行相似，收入远远覆盖不了激进的资本开支计划。

先看美国那根长条，底座其实不宽。

Ramp的消费数据显示，OpenAI和Anthropic各自80%的企业收入来自前1%的客户；Anthropic接近四分之一的收入，来自Cursor和GitHub Copilot这两个编程工具。

好比一家饭店，八成流水靠几桌熟客，偏偏这几桌最会比价，也最有动力换便宜的。《纽约时报》报道，AT&T、德勤、Airbnb等企业正越来越多地用便宜的开源模型。

中国开源模型最有机会的战场，就在这里。

利润率也谈不上宽裕。毛利率好比卖一碗面，扣掉面和料还剩几成。OpenAI一季度的毛利率据报道只有39%，Anthropic在65%左右。

再看中国。

技术效率一点不输。DeepSeek的API毛利率据报道达到83%，接近Anthropic的80%以上，定价却低得多。

卡住它的，是定价权。

阿里云的经调整EBITA利润率，2025年是9%，今年上半年是10%；亚马逊和谷歌的云业务营业利润率，今年上半年分别是39%和34%。阿里CEO吴泳铭认为阿里云的利润率能提到20%，即便如此，也仍低于美国主要云厂商。

中国的软件和云市场，客户一向不爱付钱，同行杀价一向很凶。AI把这套基因原样继承了下来。

智谱和MiniMax的毛利率，从2025年的41%和25%，降到今年上半年的26%和18%。

收入在涨，利润率在掉。

所以今年，大家开始试着涨价。

年初以来，多数实验室和云厂商都上调了价格。5月前后，豆包在App Store测试68元、200元、500元三档订阅，舆论立刻炸了。大家顾不上算值不值，第一反应是：免费版会不会被故意做差？

8月，DeepSeek也涨了价，还引入高峰时段定价，像打车晚高峰加价。

这是中国市场第一次认真测试：用户到底肯为“聪明”多掏多少钱。

最后，说说园区。

2023年以来，AI芯片和服务器领域的股权投资里，47%来自政府引导基金和投资平台，14%来自以国有为主的银行，国资相关来源合计超过六成。AI云领域，政府直接投资约占30%。大模型和AI应用的融资，则以民间资本为主。

原因是很简单，芯片和服务器是硬资产，能拿去抵押贷款，能进统计；国家也在战略上优先扶持硬科技和卡脖子环节。

但模型公司的价值，主要在几百个研究员的脑子里。

银行没法把脑子收进押品库。

所以，政府资金可以在算力硬件建设上帮忙，

但大概不愿直接出钱养前沿实验室。

风险慢慢积攒在融资租赁中了，中国信通院数据显示，今年上半年新增算力中心项目中54.3%涉及融资租赁；一季度算力租赁市场同比增长62%，达到680亿元。

四川一家公司，用售后回租加杠杆买GPU。售后回租，好比把自家车卖给车行再租回来开，套出一笔现金。它破产后，二季度有15家持牌租赁公司直接受损。

GPU不同于厂房和土地，不同型号的折旧速度和市场需求差别很大。跟二手手机一样，一批卡两三年后还值多少，没人说得准。

2025年8月，润泽科技和万国数据分别在深交所和上交所发行了国内首批公募数据中心REITs，把机房的租金收益切成小份卖给投资者。

园区手里最硬的牌，是电。

2024年，中国新增发电装机约429吉瓦，美国约51吉瓦。美银的研究认为，中国工业电价比发达市场低30%到60%，电网也相对年轻。

不过家底仍然悬殊。

据斯坦福AI指数，2025年美国约有5427个数据中心，中国约449个。

芯片与内存还是中国的硬约束。

美国缺电，中国缺芯。

便宜的电和成片的土地，是园区真实的优势。要变成收入，中间还隔着两道关：拿得到的芯片，和愿意付钱的需求。两道关都过了，机房是生产线；过不去，机房就是融资租赁合同上的一笔抵押物。

不过，即便到2027年，整个AI行业也只占中国总投资的1.5%到2%左右，远不足以抵消房地产和基建放缓的冲击。

AI长得快，可这点体量，撑不起过去土地财政那片天。

荣鼎那张图的上面，记的是OpenAI和Anthropic直接向客户收的钱。美国的钱差不多都走订阅加API这一个出口，所以记得清清楚楚。

下面那几根彩色小条，只记下了中国AI价值里能直接标价的一小部分。其余的，散在微信的广告里、阿里云的账单上、芯片公司的市值里、西部机房的电表上，还有海外客户的发票上。

荣鼎算的，是记在模型公司名下的那一部分。

下注的方式也不一样。

美国拿债券和少数大客户的预算下注，中国拿银行贷款、股市和国资下注。两边都相信，今天的投入会在将来变成现金流，也都还没证明这一点。

那几根小彩条，几年后回头看，

可能是一颗种子，也可能是一块天花板。