中国AI基础设施投资2027年或超1.2万亿，但与美国差距仍显著
2026-09-24 05:42:37未知 作者:徽声在线
（文/赖家琪 编辑/吕栋 徽声在线综合报道）
全球人工智能（AI）领域的竞争已进入白热化阶段，资金投入规模持续攀升。
从大模型训练到数据中心建设，从AI芯片采购到算力基础设施部署，科技巨头们正以前所未有的力度加码AI赛道。美国企业聚焦超大规模数据中心建设，中国企业虽加速追赶，但融资模式与资本结构呈现显著差异。
根据徽声在线获取的美国咨询公司荣鼎集团最新报告《透视中国AI融资》，中国AI基础设施资本开支将在2026年实现103%的同比增长，达到9320亿元人民币，2027年更将突破1.2万亿元大关。这一增长势头虽强劲，但与美国相比仍存在巨大差距——美国今年数据中心投资规模预计达8000亿美元（约合5.36万亿元人民币），中国当前AI建设规模仅为其15%-20%。
中美AI融资路径分化明显
当前AI产业竞争已从模型能力比拼转向算力、芯片、数据中心等基础设施的全面较量。美国科技巨头微软、亚马逊、谷歌、Meta、甲骨文等通过持续扩建数据中心、采购AI芯片、构建云计算平台，为大模型训练和商业化提供底层支撑。
荣鼎集团对13家中国上市企业（涵盖云计算巨头、电信运营商、AI实验室和独立数据中心运营商）的融资结构分析显示，中国企业同样在扩大AI投入规模。其中，阿里巴巴、腾讯、百度成为主要投入者，2026年上半年资本开支合计达2080亿元人民币，超出市场预期。随着国产芯片供应能力提升，中国AI基础设施投资有望在今年进一步提速。
但融资结构差异显著：中国AI产业更依赖股权融资和银行贷款，债券市场参与度较低。荣鼎集团将中国企业分为四大融资类型：
- 云计算巨头（阿里、腾讯、百度）：2025-2026年融资结构发生明显转变，贷款和债券融资占比提升，同时通过出售短期投资资产缓解资金压力。股权融资重要性上升，例如阿里巴巴2024年8月宣布800亿港元配股融资，全部用于AI投资。
- 电信运营商（华为、移动、电信、联通）：融资模式稳定，几乎完全依赖经营现金流，债务水平极低。截至2025年，华为拥有2010亿元长期银行贷款和380亿元债券余额，但已开始偿还部分债务。其AI投资规模低于云计算巨头，融资结构变化不明显。
- 前沿AI实验室（智谱、MiniMax等）：处于业务早期阶段，研发投入巨大但商业模式未成熟，经营现金流普遍为负。当前AI投入主要体现为经营现金流支出，未来自建数据中心后将转化为资本开支。融资高度依赖股权融资，2025年智谱、MiniMax等企业通过PE/VC获得约90亿元资金，2026年前8个月融资规模飙升至1790亿元。
- 独立数据中心运营商（万国数据等）：融资方式最为多元，依赖经营现金流、银行贷款、债券、ABS（资产支持证券）、REITs（房地产投资信托基金）和融资租赁。由于缺乏持续现金流业务和股权融资渠道，更依赖ABS、REITs等工具。
投资狂潮下的商业化挑战
尽管AI投资持续高速增长，但商业化落地仍是行业最大痛点。中美企业均面临资本开支增速超过现金流增速的困境：
- 中国方面：阿里巴巴、腾讯、百度自由现金流从2025年的1700亿元骤降至2026年上半年的-160亿元。腾讯2026年第二季度AI相关预付款达510亿元，接近同期590亿元资本开支规模。
- 美国方面：微软、亚马逊、谷歌母公司Alphabet、Meta和甲骨文自由现金流从去年的1910亿美元降至今年上半年的140亿美元。
报告指出，中国企业在云计算、数据中心和AI模型业务的收入及盈利水平显著低于美国同行。2026年中国前沿AI实验室ARR（年度经常性收入）总计约107亿美元，仅为OpenAI和Anthropic收入的10%。开放权重模型策略虽推动技术传播，但限制了商业收入——若第三方云服务商部署模型并提供API服务，开发企业通常无法直接获益。
不过，部分中国企业在API服务层面已实现高利润。例如DeepSeek通过优化模型结构和推理基础设施，2026年7月API业务毛利率达83%，接近Anthropic的八成。价格策略方面，中国前沿AI模型价格区间为每百万Token 0.04-0.50美元，而美国模型Claude定价达2-4美元。尽管中国模型今年多次提价，但整体仍低于美国水平。
荣鼎集团认为，中国AI产业面临的问题与美国存在相似性。当前前沿实验室普遍亏损，需通过创新商业模式或持续外部融资维持发展。预计2026年下半年及2027年，中国AI基础设施投资将继续扩张，但增速受算力供应和融资能力双重约束。未来扩张速度取决于三大因素：资本市场支持力度、政府资金参与程度、企业商业模式稳定性。
安全风险成中美共同关切
除资本与商业化竞争外，AI快速发展带来的安全风险正引发中美高度关注。复旦发展研究院副教授、全球人工智能创新治理中心研究员江天骄在中美AI安全对话中提出，双方需就“有意义的人类控制”建立共同定义，避免因标准差异导致AI系统自主权限失控。他呼吁为AI系统划定明确红线，强化对能源、金融、医疗等关键基础设施的保护，防范高度自主化AI对社会运行造成潜在威胁。
