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    BAT資本開支激增 AI與算力競賽白熱化

    摘要:2025年第一季度,阿里巴巴、騰訊、百度三大互聯網巨頭在資本開支與AI戰略上持續加碼。阿里云收入增速創三年新高,騰訊AI驅動企業服務雙位數增長,百度智能云收入激增42%。三家公司通過高額資本投入加速算力基建與AI技術落地,推動行業競爭進入新階段。

      ICC  2025年第一季度,國內三大互聯網巨頭阿里巴巴、騰訊與百度相繼發布財報。盡管營收增速各有差異,但三家公司不約而同地加大了對人工智能(AI)、云計算及算力基礎設施的投入力度,資本開支同比增幅均超40%,顯示出行業競爭重心向技術驅動型增長轉移的明確趨勢。

    數據來源:BAT財報,ICC訊石整理制作

      阿里巴巴:云業務成增長引擎,三年投入3800億夯實AI底座

      阿里巴巴本季度營收2364.54億元,同比增長7%,略低于市場預期,但非公認會計準則凈利潤同比增長22%至298.47億元。核心亮點在于云智能集團收入達301.27億元,同比增長18%,創下三年最快增速,其中AI相關產品收入連續七個季度保持三位數增長。

      阿里云的增長主要得益于公共云服務及AI產品的商業化落地。例如,深圳龍崗區政務系統部署AI模型后效率提升40%,金融領域智能體Manus實現投資報告自動化生成。為支撐AI需求,阿里宣布未來三年將投入超3800億元用于云與AI基礎設施建設,僅本季度資本開支就達246.12億元,同比大增120.68%。

      盡管高投入導致自由現金流同比下降53%,但阿里管理層強調,AI技術將重塑用戶入口。董事長蔡崇信指出,AI有望突破傳統電商的垂類局限,成為新的流量入口。目前,淘天集團通過88VIP會員體系(超5000萬用戶)和即時零售補貼鞏固用戶粘性,而云業務則通過開源生態(如32B參數模型QWQ-32B)加速技術滲透。

      騰訊:AI賦能全業務,資本開支同比增91%

      騰訊第一季度營收1800億元,同比增長13%,經營利潤693億元,同比增長18%。企業服務收入實現雙位數增長,其中云服務與AI貢獻顯著。騰訊CEO馬化騰表示,AI已對廣告、游戲等核心業務產生實質推動,并加速元寶應用與微信生態融合。

      本季度騰訊資本開支達274.76億元,同比增長91%,主要用于AI芯片采購及算力基建。為應對微信接入大模型DeepSeek帶來的需求,騰訊向英偉達采購數十億元H20芯片,推動其服務器價格漲至110萬元/臺。技術層面,騰訊混元大模型在中文評測中位列國內第二,3D生成模型精度提升10倍,并通過開源覆蓋文本、圖像等多模態場景。

      產業落地方面,騰訊云智算服務覆蓋90%國內頭部大模型企業,AI知識引擎在汽車、物流等領域顯著降本增效。例如,一汽豐田客服機器人解決率從37%提升至84%,中外運敦豪實現快件追蹤自動化。

      百度:智能云收入激增42%,自動駕駛出海突破

      百度第一季度營收325億元,同比增長3%,凈利潤77億元,同比大增42%。核心增長引擎智能云收入同比增長42%,自動駕駛平臺蘿卜快跑季度訂單量突破140萬單,并首次進入迪拜與阿布扎比市場。

      百度資本開支同比增42.3%至28.69億元,重點投向AI云與自動駕駛。技術端,其多模態模型文心4.5 Turbo及推理模型X1 Turbo通過性能升級與降價策略加速商業化。目前,文心系列模型在專利數量上居國內首位,蘿卜快跑累計訂單量超1100萬單,與神州租車的合作進一步拓展商業化場景。

      盡管自由現金流為負89億元,百度仍通過回購股票(累計21億美元)展現信心。CFO何俊杰強調,AI云的高性價比解決方案是增長關鍵,未來將持續投入技術轉化。

      行業趨勢:算力軍備競賽與國產替代并行

      三家巨頭的資本開支激增折射出算力需求爆發。除自建基礎設施外,阿里、騰訊均通過采購英偉達H20芯片應對短期需求,但美國出口管制倒逼國產替代。華為昇騰910C推理性能達A100的82%,寒武紀MLU570在政務云規?;瘧?,2025年國產芯片出貨量預計同比增長217%。

      政策層面,“東數西算”工程推動算力資源跨區域調度,西部數據中心憑借低PUE(可至1.25)和成本優勢吸引投資。例如,內蒙古計劃2025年算力規模突破200EFLOPS,杭州推出多元異構算力調度平臺,提升資源利用率。

      挑戰與展望

      高投入帶來財務承壓:阿里自由現金流下降53%,百度現金流轉負,騰訊研發費用同比增21%至189億元。然而,三家公司均將AI視為長期增長核心,通過開源生態、垂直場景落地及全球化擴展平衡短期成本與長期收益。

      未來,隨著AI應用從訓練轉向推理,實時性與多元化需求將加劇算力競爭。BAT的技術路徑雖異,但共同指向一個趨勢:誰能在AI基建與商業化落地的雙輪驅動中占據先機,誰就能在下一階段競爭中掌握主動權。

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