中美云业务：从算力竞赛到资产回报

2026年7月9日 中美云业务：从算力竞赛到资产回报 看好 事件 阿里巴巴2027财年Q1财报前瞻显示，阿里云收入增长加速至45%左右，超市场预期。 核心观点 国内云市场增长动力已从传统企业上云，全面转向AI驱动的结构升级，推理需求进入规模化释放周期。阿里云收入与盈利双超市场预期，验证了高毛利MaaS业务叠加自研芯片的盈利路径，其增长引擎已从传统计算存储，全面转向模型、算力与智能体服务。火山引擎在MaaS赛道占据领先地位，与全栈布局的阿里云形成差异化增长路线；三大运营商依托政企客户资源与算力网络布局，也成为市场的重要补充力量。 数据来源：Wind，国新证券整理 北美市场已率先开启算力资产化进程。SpaceX、Meta相继将自用AI基础设施对外出租，验证了大规模算力集群可独立转化为持续现金流的商业模式。在数据中心供给持续紧张的背景下，交付速度成为核心稀缺资源，传统综合云与专业GPU云的双层竞争格局被打破，自用算力外溢成为新的供给变量。 相关研究 中美路径的分化，本质是资源禀赋与发展阶段的差异。北美资本开支强度高、供给前置，加速用自研ASIC承接推理负载，算力的资产属性更强；国内更侧重工程效率优化与国产芯片适配，商业模式更贴近应用场景，以Token计费与行业解决方案为核心变现方向。 投资线索 投资层面，北美优选交付能力稳定、资产变现路径清晰的头部综合云厂商及差异化算力服务商；国内看好AI收入兑现快、具备生态或政企壁垒的平台，拥有自研芯片能力的厂商长期竞争力更强，需警惕单一GPU租赁、客户集中度偏高的商业模式。 分析师：钟哲元登记编码：S1490523030001邮箱：zhongzheyuan@crsec.com.cn 风险提示 1、 技术发 展不及 预期；2、 市场 竞争加 剧；3、 地缘政 治影响 。 证券研究报告 目录 一、推理放量驱动增长，阿里云验证盈利弹性........................................................................................................................3二、META与SPACEX开启算力资产化..................................................................................................................................4三、中美云业务的核心分化路径................................................................................................................................................5四、投资建议................................................................................................................................................................................5五、风险提示................................................................................................................................................................................6 一、推理放量驱动增长，阿里云验证盈利弹性 过去两年，AI浪潮正在重构全球云产业的增长逻辑，中国市场的变化尤为直观。随着推理需求全面放量，头部云厂商的收入增速与盈利水平同步进入上行通道，阿里云最新的业绩表现正是这一趋势的集中印证。 中国信通院预计在“十五五”期间，云计算市场仍保持20%以上的增长，到2030年，我国云计算市场规模有望突破3万亿元。行业增长的核心动力早已从传统企业上云的渗透率提升，转向AI带来的工作负载结构升级。 需求端的切换已经完成。企业AI部署从实验室验证逐步走向业务系统落地，智能体、办公协同、客服营销、工业质检等场景的推理需求持续释放，Token调用量逐渐成为AI商业化最核心的计量单位。IDC数据显示，2024年，中国企业级MaaS市场按调用量统计的规模仅为114万亿Tokens，而到2025年，这一数字跃升至1944万亿Tokens，同比增长约16倍。IDC预计2026年全年Token消耗量约为40000万亿次，较2025年进一步增长约20倍，AI需求进入规模化放量周期。 据2026年7月8日发布的财报前瞻，阿里巴巴2027财年第一季度阿里云收入同比增长加速至45%左右，大幅超出市场预期。盈利端同步超预期修复，阿里云EBITA利润率从此前季度的9.1%左右提升至低双位数区间，兑现了此前的盈利改善指引。增长与盈利双升的核心支撑，来自高毛利MaaS业务占比的持续提升，平头哥自研芯片本季起并入云智能集团，对长期算力成本也具备优化空间。拉长周期看，阿里云智能集团2026财年全年收入1581.32亿元，同比增长34%，其中AI相关产品收入已占到外部收入的三成，且连续多个季度保持三位数同比增长。这也意味着阿里云的增长引擎已经从传统计算、存储业务，全面转向模型、AI算力与智能体服务，估值逻辑正在从传统云服务商向AI基础设施平台切换。 火山引擎走的是另一条路线。依托豆包大模型的C端流量基础与快速迭代能力，它在公有云MaaS赛道快速抢占份额，IDC数据显示其2025全年按调用量口径的市场份额占比接近一半，位居行业第一。多模态产品的商业化落地，也成为其收入增长的核心抓手。两家厂商的路线差异，本质是各自优势的延伸：阿里云沉淀多年的全栈技术能力、政企客户覆盖与生态体系，更适合承接企业级AI基建的长期、复杂需求；火山引擎则凭借模型迭代效率与流量优势，更易在标准化的模型调用市场快速起量。两条路线并行，构成了国内互联网云厂商AI业务的核心增长阵营。 开源模型生态的繁荣，也在为云厂商持续释放增量。随着多家模型厂陆续推出优质开源模型，开源模型带来的算力调用与衍生服务收入占比不断提升，云服务商作为算力承载与分发的核心平台，是这一趋势最直接的受益者。与此同时，桌面智能体、编程助手等产品的落地，也在持续拉动云厂商的Token消耗与应用服务收入，头部厂商自身的业务场景还能形成数据飞轮，反哺模型迭代与商业化效率。阿里7月初官宣Agent产品线整合，以QoderWork为底座融合悟空与MuleRun，升级为 企业生产力统一AI产品，进一步打通从底层算力到上层应用的价值链路。 定价层面，国内云市场也在发生微妙的变化。过去行业长期受价格竞争影响，整体盈利空间承压。而AI时代，高端推理资源、优质模型API与低时延专属部署的稀缺性逐步显现，头部云厂商在部分高价值产品上拥有了更强的定价主动权，行业正逐步从过去“低价换规模”的粗放竞争，转向基于价值的精细化定价。但受运营商云、地方智算供给补充及竞争格局约束，全面普涨概率不高，价格分化将更多体现在产品层级之间。 除了互联网云厂商，三大运营商是国内AI云市场不可忽视的另一股力量。依托全国一体化算力网络布局与深厚的政企客户基础，运营商持续加大智算建设投入，将Token经营作为重要的业务方向。比如中国电信2026年算力基础设施投资255亿元，同比+26%，截至2025年末自有及接入智算总规模91 EFLOPS（其中自有46 EFLOPS）；中国移动算力网络投资378亿元，同比+62.4%，截至2025年末智算总规模92.5 EFLOPS（FP16，自建及租赁）。运营商在本地化部署、数据安全与专网服务上的天然优势，使其更适配金融、政务、能源等对合规性要求较高的行业场景。当然，在模型能力、开发者生态与产品迭代速度上，运营商与头部互联网云厂商仍有差距，两者更多是互补而非直接替代的关系。 二、Meta与SpaceX开启算力资产化 当中国市场处于推理需求驱动的放量期时，北美云产业正在经历另一场格局之变。据公开报道，2026年5月以来，Meta与SpaceX相继计划或落地自用AI基础设施对外出租，成为全球云产业向算力资产化演进的标志性信号。SpaceX先后与Anthropic、Google签署算力服务协议，出租Colossus数据中心的GPU集群资源，验证了大规模高端算力集群可快速转化为经常性现金流的商业模式。同期Meta被曝内部推进“Meta Compute”计划，筹备对外提供原始算力出租与模型托管服务，为其持续攀升的AI资本开支探索额外的回收路径。 这一变化背后，是AI时代云业务供给逻辑的迁移：竞争核心从软件平台主导，逐步转向电力、机房、GPU集群与交付速度主导。传统云产业的核心壁垒在于计算、存储、中间件、数据库构成的软件生态与企业服务体系，而当下，可快速交付的大规模算力集群本身就具备极强的稀缺价值。JLL数据显示，2025年底北美数据中心空置率连续第二年维持在1%的历史低位，92%的在建容量已被预承租或自用锁定，供需错配的格局下，交付速度的溢价十分显著。 这一趋势也重构了北美云市场的竞争层级。原本由综合云厂商与专业GPU云构成的双层结构，正在向三层结构演化：AWS、Azure、Google Cloud等全栈云主导软件生态与企业级服务；专业GPU云厂商承接大厂溢出的快速交付需求；Meta、SpaceX这类拥有超大自建算力的科技巨头，凭借庞大的自有需求池与更低的资本 成本，成为新的供给参与者。专业GPU云过去依赖GPU稀缺性建立的估值溢价被重新定价，行业竞争从单纯的资源争夺，转向交付效率、客户结构、软件栈能力与合同质量的综合比拼。 三、中美云业务的核心分化路径 中美云市场的演化路径是在各自的资源约束、产业基础与市场环境下，走出了差异化的发展路线。 最直观的差异在资本开支强度与供给逻辑上。北美云厂商处于历史级的资本开支扩张周期，TrendForce5月数据显示，受北美CSP再度上调指引带动，2026年北 美 四 大CSP（Microsoft1900亿/Google1800-1900亿/Meta1250-1450亿/AWS2300+亿）合计约7220亿美元中值，呈现典型的供给前置、超前建设特征。也正因如此，北美市场率先出现算力闲置窗口期的对外变现需求，探索算力资产的二次周转。中国云厂商的资本开支整体更为克制，更侧重在有限资源下通过工程优化、调度效率提升与国产芯片适配来释放有效产能，当前仍处于AI需求快速渗透、产能与收入同步爬坡的阶段。 技术路线的分化同样清晰。北美云厂商的训练侧仍以英伟达高端GPU为核心支撑，推理侧则加速转向自研ASIC芯片，Google TPU、AWS Trainium等自研芯片在大规模稳定推理场景下的占比持续提升，核心目标是降低对第三方GPU的依赖，优化长期总拥有成本。中国市场受高端芯片供给约束，训练侧仍以存量高端GPU为核心，推理侧则同步推进模型架构优化与国产芯片替代，国产AI芯片在推理场景的渗透持续加快，形成“高端GPU保障前沿训练、国产芯片承接规模推理”的双轨格局。 商业模式上，两地市场也各有侧重。北美云市场的分层特征愈发清晰，底层裸算力租赁、中间层模型托管平台、上层企业应用服务各自形成独立赛道，算力的资产化属性更强，闲置算力可以通过长期大额租赁合同快速变现。中国云市场的商业化则更贴近应用场景，推理驱动下的Token计费、MaaS订阅与行业解决方案是核心变现方式，云厂商普遍提供从算力、模型到行业落地的全链路服务，而非单纯出售底层算力资源。这一差异与两地企业的付费习惯、软件生态成熟度直接相关。 四、