这是熊猫贝贝的第3857篇原创文章

（本文不含任何AI创作和自动生成内容）

2026年5月小长假收假以后的这段时间，国内互联网大厂们陆续交出2025年的财报答卷。

这一次的财报披露，最大的一个看点，就是“增长焦虑”和“AI 烧钱竞赛” 的喧嚣中，大厂之间的攻守之势，静悄悄改变了。

进一步来看，人才汇聚，占据认知和趋势信号绝对高地的国内互联网大厂，在财报和股东大会上表现出来的共识，其实才是枯燥的财务数据之上，更值得重视和关注的东西。

站在2026年5月当下这个节点来看，中国国内互联网大厂们，不约而同的，都对AI的成本压力，表现出难得一致的焦虑，甚至是烦躁：

“原来一年前我们以为上了船，结果发现那个船漏水了。现在感觉站上去了，但还坐不下去，还是希望船速能快一点。”

在5月13日的股东大会上，马化腾如此比喻腾讯近期的AI进展。

一面是重金买下的昂贵“船票”，一面是颠簸且尚未明朗的商业航向，科技巨头们正经历着新一轮“登船”后的现实阵痛。

这篇文章，没有什么专业，体面，且枯燥的财报数据分析，而是将围绕国内互联网大厂当下的AI竞争，现实困局和困惑，进行一次有深度，有态度，有依有据的专题讨论和分析研究。

本号已在全网平台进行了关联认证和内容实时查重检测。如有未经明确允许的抄袭搬运，以及AI洗稿的情况，必将坚持追究，死磕到底。不信邪的大可以试试。）

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从财报中的数据出发，为什么说这轮AI竞赛，让互联网大厂们感到“骑虎难下”？

5月13日，阿里巴巴和腾讯同时发布财报。阿里巴巴上季度营收2433.8亿元，同比增长 3%，经调整净利润跌到 0.86 亿，堪称史诗级下滑。外卖补贴和 AI 资本开支，近乎掏空了当前的阿里；

腾讯上季度营收规模为1965亿元，同比增长9%，净利润 679 亿元，同比增长 11%。虽然看起来情况好了不少，但 Q1 资本开支达到 370 亿，后续只多不少，接下来利润下滑同样是大概率事件。

阿里是 2026 财年 Q4，腾讯是 2026 年 Q1。

同一天发财报，在 BAT 历史上并不是头一回，但这一回的看点尤其特别——这是大模型走向商业化的第三年，两家中国互联网巨头交出 AI"中考"答卷的一个关键节点。

如果加上没有上市但AI动作最激进的字节，今天的 BAT 在 AI 上的姿势，已经和三年前集体喊"All in AI"时完全不一样了。

过去三年里，三家都说自己全力投入 AI，但跑到今天再看，分岔已经发生。

更扎心的是另一件事：三家虽然路径完全不同，但今天都处在各自的尴尬里，一个都没跑出来。

三家公司过去半年集体撞上了同一堵墙——算力黑洞。

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所谓算力黑洞，指的是这样一个结构性矛盾：训练一代基模要烧掉几十亿到上百亿，推理调用每天还在持续烧钱，可是把这些算力投入折算成可被市场认可的收入，账面上的数字小得让人难堪。投入是百亿级的，回响是十亿级的，中间这道鸿沟过去三年一直在扩大，不是在收窄。

黑洞本身是中性的。但它巨大的引力，迫使每家公司根据自己手里的牌做出不同的应对——而每家的应对都走向了一种自己专属的两难。

阿里在赌，字节在耗，腾讯在等。

三种熬法，三种尴尬。

然后，三家的困境逻辑，其实都是一样的：持续烧钱保持自己在AI这艘大船上面，但是对于这艘船，驶向何方，还能运行多久，都没有明确的预判和答案。

把三家放在一起看，会发现一个容易被忽略的事实：

这三家公司的困境，不是管理层犯了错，也不是战略选了歪，而是整个行业还没到能说清楚答案的时刻。

这件事放在全球坐标里才看得清楚。

OpenAI 烧了几百亿美元，到今天仍在亏损；

谷歌 Gemini 覆盖十亿级用户，AI 广告的新模型还没跑通；

Meta 年度资本开支超过 600 亿美元，Llama 开源出去了，商业化闭环在哪里仍是悬案。

算力黑洞不是中国的专利——是整个行业在共享的结构性处境。

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这就造成了一个经济模型难以持续的现实困局：

加入AI竞赛的大厂们，有一个算一个都在巨亏，连盈亏平衡的苗头都没看到。目前整个ai行业现状是“每赚1块钱，烧2-4块钱”，整体入不敷出。

更不要说连上市地位都没有的小公司了，大厂都赚不到钱的事，还能指望小公司闷声发大财？

怎么DEEPSEEK名气够大了吧？不好意思，人家老板不仅量化印刷机供着，2026年都开启对外融资了，还真以为AI黑洞是个笑话？

之所以普遍巨亏还在疯狂投入，是基于人类的历史经验，“基建先于应用”，铁路工业时代和互联网时代都是这样的，另外这些模型都想在竞争中活下来，最后赢家通吃。

现在是最激烈最疯狂的跑马阶段，资本疯狂流入就是给未来下注买马，这个时候只要主体冲的够快，市场会原谅亏损。

但所有的投资最终还是要讲究回报的，未来的某一个临界点，用户增长触及天花板了，模型的能力增强遭遇瓶颈，商业化变现不及预期，都有可能导致ai这辆快车减速甚至急刹，届时堆在车上的层层积木是会倒塌的。

AI泡沫的风险，已经开始显现：

目前ai行业确实已经有很多公司赚到钱，比如做芯片、做存储的、做光模块的、做光纤的、做服务器的，业绩都很炸裂，但它们都是卖铲子的，给ai提供硬件基础设备的。

至于这些公司的下游买家，也就是知名度最高的那些ai模型，openai去年亏80-90亿美元，今年预计亏130亿美元，gemini去年亏了58亿美元，Anthropic去年预计亏40-50亿美元，grok去年亏55-65亿美元。

这种技术竞争，从资本主体持续抽血，又迟迟找不到商业化获得回报的模式和渠道的游戏，不玩，爬掉队，玩，就是持续烧钱……

AI竞赛，毫无疑问，已经成为国内头部大厂们，骑虎难下的一个商业困局。

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2

围绕当下AI发展的一次深入思考：AI技术，究竟是“普通技术”？还是“颠覆革命”？

AI技术的持续发展，是当下全球资本市场和科技领域公认的重要主线，甚至可以说没有之一，而是明面上的唯一。

但是对于这个技术路线，有一个最大的疑问，那就是AI技术的发展，究竟是普通技术的升级，还是具备颠覆生产力关系的技术革命？

这个判断，是至关重要的，如果只是认知偏差，这也无关大雅。

但如果对于这个结论，存在错误预期，蜂拥而入的资本与庞大的AI创业群体，几乎无一例外，都会坠入一个巨大、且不可逆的AI技术陷阱。

判断一项技术是否具备真正的革命性影响力，核心标准只有一条：

能否催生全新产业链，创造前所未有的增量经济体量与全新商业生态。

很明显，按照当下AI技术的情况来看，和这个标准不能说有距离，完全是风马牛不想关的一个状态和现实。

回望产业发展史，这个规律非常明显：

计算机的诞生，孕育出体量庞大的软件产业；

互联网与移动互联网的普及，撑起了全球万亿级的数字经济版图；

云计算的技术突破，更是催生出成熟完整的SaaS全新商业赛道。

这类革命性技术有一个共同特征：底层技术取得突破后，能以更低的成本、凭空长出原本不存在的规模化产业与巨大增量的商业价值，这才称得起是真正意义上的范式革命。

特别是中国的AI竞争，是直接撞上了国内互联网经济模式的铜墙铁壁。

过去二十年，中国的互联网资本逻辑，本质上都是“先免费圈用户，再慢慢变现”。

无论是搜索、社交、短视频还是地图工具，几乎都遵循同一套逻辑：

先抢占用户规模，形成全民惯性，再通过广告、电商、游戏、会员等方式赚钱。

这套逻辑能够成立，一个核心前提是互联网产品的边际成本可以无限趋近于零。

一个微信用户和一亿个微信用户，服务器成本并不会线性增长。

软件开发一次，就可以无限复制，用户越多，平台反而越赚钱。

但AI第一次打破了这件事。

AI不是“静态软件”，而是在“实时提供智力服务”。

用户每问一句话，背后都是一次GPU推理、一次token消耗、一次算力支出。

AI应用不是开发完成后无限复制，而更像一个持续运转的“数字劳动力系统”。

这意味着AI行业第一次出现了一种很反互联网的现象，即用户越多，成本越高。

别的软件，是用户越多，变现的渠道就可以一个一个去试，最后在效率和规模上都能找到一个平衡点。

但是AI不是：软件可以免费，但是要吸引人去安装，去使用，还得花钱发红包，搞活动，做营销，这都是成本，但是AI工具，没有市场化逻辑，这就很尴尬了。

用的人不花钱不说，使用这样的工具，背后还有必然的调用成本。

这也是为什么，现在整个AI行业都开始越来越焦虑商业化。

因为过去互联网“烧钱换市场”的逻辑，在AI时代未必还能跑通。

AI的问题是，到今天，整个行业都还没真正找到一个足够大的利润出口。

而从技术革命的标准出发来看，AI工具和相关技术的发展，更多的像是工具的升级，而没有带来变革的想象力。

目前，企业级AI，根本推不动。

民用AI，缺乏经济生产资料的产出模式，除了贩卖焦虑，卖课骗人的能赚钱，AI用到飞起来，也就是曾经的工具升级效果。

以目前的市场化考验阶段性结果来看，AI技术依然残酷的停留在“普通工具”的生态位上，缺乏突破和革命的任何想象力。

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3

趋势讨论：商业化闭环，将成为AI技术未来发展的关键命门？

当下的AI，走到了哪一步？

充其量说，是个新的载体，能承载多大的经济体量，现在很难说。

绝大多数人看待AI技术落地，都陷入了“只看终点、忽略过程”的认知盲区。

跳过完整的AI落地进程，企图靠AI无所不能的超能力，一步直达商业终局。

事实上，任何技术，想要真正实现规模化商业价值，必须完整经历四个阶段，绝非一步可达。

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全球AI创业市场的数据验证了一个残酷的结论：

全球AI项目收录平台“AI墓地”统计，2023—2024年扎堆成立的AI创业公司，到2025年底存活率不足8%。如果没有顶级风投的支持，这个数字可能会更低（远低于SaaS行业40%的五年存活率）。

而这些失败的AI创业，大都卡在第二、第三阶段，即还没来得及看见希望的影子，就已经倒在了落地的半路上。

国内互联网大厂，包括美国那边的AI巨头，有其他业务和资金来源（比如融资）撑着，目前来看还能坚持，但是本质上，也同样卡在了第三个阶段。

唯有迈入第四阶段，才具备真正盈利的可能，而从经济社会可持续化发展的基本逻辑出发，AI的故事，才有未来可言。

如若不然，整个AI行业的商业逻辑就无法成立。结果就是最终成为时代泡沫的范本。

移动互联网时代，大厂比拼的是谁能获取更多用户。

但AI时代，真正决定生死的，可能开始变成谁能养得起用户。

因为AI行业现在最矛盾的地方在于，所有人都在疯狂追求用户规模，但用户规模本身，可能正在成为AI公司的成本黑洞。

所以，不解决市场化问题，不能形成可持续，稳定的利润模式，那么，大厂面对成本黑洞还能熬多久？

商业化闭环的探索和明确，不是某个公司的命门，而是经济社会，围绕AI所有生意的命门。

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写在最后：

从普通人的角度，该如何理解这样的技术发展阶段困局信号？

当下，不仅仅是中国，其实对于全球而言，AI行业第一次开始不得不面对一个更根本的问题：如果用户规模无法自然转化成利润，那AI应用，到底还是不是一个好生意？

或者说AI狂热的背后，到底是不是泡沫？

AI商业化的下半场，竞争的维度将从模型能力，转向组织能力。

谁能构建出更高效、适应性更强的"AI原生组织"，谁才能在这场马拉松中最终胜出。

如果没有带来实打实的收入和利润的增量，企业就没有变革的动力。

换句话说，没有人愿意为“可能性”买单。

这样的逻辑，随着时间的推移，成本的持续膨胀，必然会带来越来越明显的压力，阻力。

纵观大厂们5月份交出的财报答卷，就会发现，对于大厂的判断，要换一个视角了，从“预期中谁潜力更大”转换到“谁能在持久战中做好平衡”。

要回报还是要投入，已经不再是简单的利益算术题了，而是关乎2026年更激烈的竞争中大厂们的生死：

要么重新梳理，要么就此掉队。

普通人的视角出发，拥抱变化，跟上潮流，是正确的姿势，不要对AI恐惧，而是当成工具去体验和使用。

完全没有必要焦虑，因为当下的烦恼，是工具背后的持续投入的资本主体的问题。

既然商业模式说不通，那么，就和美国淘金热时代留下的宝贵经验一样：多看卖水，卖铲子的生意，稳赚不赔，至于能不能挖出金子，那就要看命了。

又或者说，淘金一夜暴富，原本就是一个泡沫故事？

大家细品。

以上。

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