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如果把 2026 年的 AI 竞赛拍成一张资产负债表，左边是烧掉的几千亿美元算力、薪资与电力，右边是尚未完全兑现的收入。而坐在桌子两边、不断签支票的，几乎都是同一批名字：科技七巨头——（Apple）、微软（Microsoft）、亚马逊（Amazon）、谷歌母公司 Alphabet（Alphabet）、Meta、英伟达（Nvidia）、特斯拉（Tesla）——再加上今年 6 月以 1.77 万亿美元估值登陆纳斯达克的 SpaceX。
据各公司最新财报与公开指引汇总，仅、谷歌、亚马逊、Meta 四家巨头在 2026 财年的资本开支合计已超过 6,000 亿美元，且绝大部分直接指向 AI 数据中心、芯片与电力采购。如果把英伟达、特斯拉与 SpaceX 的算力基础设施投入全部计入，整张账单正以万亿美元量级累积。换句话说，AI 不是免费的午餐，而是一张由八张信用卡共同刷出的天价账单。
它们投注 AI 的方式各不相同：有人当“金主”，有人造“铲子”，有人把模型塞进十亿台设备。这八家如何落子，决定了 2026 年 AI 的走向。
微软：最敢下注的“金主 + 生态”
微软是这场牌局里最特殊的玩家——它既是 AI 的最大外部股东，又是最会把 AI 变现的云服务商。在巨头科技公司里，没有第二家公司像它这样，同时坐在“资本”和“分发”两张椅子上。
微软对OpenAI的累计投资体量落在约130亿—140亿美元区间。换来的不是股权分红，而是长达数年的深度绑定。今年 4 月双方修订的协议显示：其Azure拥有“首发优先权”，所有OpenAI新模型率先上线；Copilot相关授权延续至2032年，AGI触发条款一并删除——即便OpenAI未来达到通用人工智能，微软的使用权也不会被切断。对一家年投入超千亿美元的公司来说，这比股权分红更实在——它锁定了回报的确定性。
在模型战略上，微软还扶持法国初创Mistral、收购Inflection团队，并自研Phi系列小模型——它刻意避免把“前沿模型”的鸡蛋放在OpenAI一个篮子里。这一多元布局确保了微软对不同场景、不同成本的模型都有调用能力，进一步分散了战略风险。
在资本开支层面，微软2026财年物业与设备支出已达约1160亿美元，较上一财年增长近80%，绝大部分流向AI数据中心与算力采购。与之对应的是，这笔巨额投入正在转化为商业回报——Copilot已从“尝鲜功能”变成微软企业营收表里快速增长的一条线：Microsoft 365 Copilot的付费席位在2026财年突破3000万，单季净增超过1000万；GitHub Copilot付费订阅用户同期突破470万，同比增长75%，企业部署同步加速扩张。
微软的打法很清晰：用别人的前沿模型，养自己的云与企业软件。它不亲自押注某一个“超级模型”的胜负，而是确保无论谁赢，算力、接口与分发渠道都攥在自己手里。这种“收过路费”的商业模式，让微软在AI收入的上半场就先回了一部分血。
风险也恰在于此：微软AI故事的收入质量，高度依赖OpenAI与Anthropic这两家初创公司的模型竞争力。一旦其中一方掉队，微软既是金主又是渠道的双重身份，会同时承受资产减值与生态失速的双重压力。
：唯一“全栈自研”的巨头
如果微软是“借力”，谷歌就是“全家桶”——从模型（Gemini，由 DeepMind 操刀）、芯片（自研 TPU）、到应用（搜索、Android、Cloud、Waymo），全部自研。七巨头里，只有谷歌同时握有“前沿模型能力 + 自研算力 + 最大规模分发”。
今年的 I/O 大会上，谷歌正式发布 Gemini 3.5 Flash，主打多模态原生（文本/图像/音频/视频同时处理），TPU v6 自研芯片带来的推理成本下行。近日，谷歌推出Gemini 3.7 Flash 模型，发优惠价为原3.6 Flash 的一半 ，输入每百万Token 0.75 美元， 输出每百万Token 3.75 美元。这套模型已经入驻 Gemini Spark 订阅服务、面向 Google AI Pro 与 Ultra 用户开放，并行接入 Google AI Studio、Vertex AI 以及新上线的 agentic 开发平台 Antigravity。Gemini 已深度嵌入谷歌的每一个入口；Waymo 的无人出租车也在 2026 年从凤凰城、旧金山扩到更多城市。
资本开支方面，根据 7 月下旬发布的第二季度财报，谷歌已将 2026 年指引上调至 1950 亿—2050 亿美元区间，较此前最高 1900 亿美元的指引进一步上调。谷歌云第二季度营收 247.7 亿美元，同比增长 82%，云积压订单已增至 5140 亿美元。
皮查伊面对的并非全是好消息。第一是旗舰模型的“跳票焦虑”——市场长期以 Gemini 3.5 Pro 作为衡量 DeepMind 水平的标尺，7 月皮查伊公开承认发布节奏被迫推迟。第二是组织震荡：8 月初 DeepMind 完成成立以来最大规模的领导层重组——戴密斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）退居二线，由副手科雷·卡武库克奥卢（Koray Kavukcuoglu）接棒；联合创始人谢尔盖·布林近几个月深度介入核心 AI 团队。谷歌有搜索与云两台现金牛托底，但 AI 时代的护城河已经从“链接”变成了“答案”。
：云、芯片、模型“三角阵”
亚马逊的 AI 故事由三块拼成：云（AWS）、自研芯片（Trainium / Inferentia）、模型（Nova + 对 Anthropic 的投资）。它不把赌注压在单一环节，而是用三块拼图彼此咬合。
亚马逊对 Anthropic 的累计投资约 80 亿美元，今年上半年还宣布未来将追加对其超过 200 亿美元投资，是仅次于微软的“AI 金主”。同时亚马逊用 Trainium 自研芯片降低推理成本，避免把利润全交给。Nova 系列模型补上了自有模型的空缺，与 Bedrock 平台上的第三方模型形成组合。根据 7 月末最新信息，亚马逊已在第二季度财报中将 2026 年 AI 相关现金资本开支估算上调至约 2200 亿美元，较 2 月预测的 2000 亿美元增加 200 亿美元。AWS 营收同比增长 36.7% 至 422 亿美元。Alexa+ 的重构，则是它把 AI 推向消费端的旗舰尝试。
亚马逊的逻辑是用云收入反哺模型、用模型拉动云——但 Nova 与 Bedrock 的“中间层”定位，意味着它既要和 OpenAI/Anthropic 抢企业客户，又要和微软 Azure、谷歌云抢云份额。这是一场“用别人的模型养自己的云、又用自研模型防住别人”的双线作战。
Meta：开源 +“超级智能实验室”
Meta 走了一条最难被复制的路：把最强模型开源。在闭源主导的前沿模型竞赛里，它选择了用开放生态绑定开发者。
Llama 系列让它成为开源大模型的“事实标准”。与此同时，Meta 在 去年以约 140 亿美元投资数据标注公司 Scale AI、并挖来其 CEO 亚历山大·王（Alexandr Wang）领衔新设的“超级智能实验室”（Superintelligence Lab）。根据 Meta 最新财报，公司已于 4 月将 2026 年资本支出指引上调至 1250 亿—1450 亿美元，7 月又将下限从 1250 亿上调至 1300 亿美元，上限 1450 亿美元保持不变。Meta 2025 年实际资本开支为 722 亿美元。
Meta 的 AI 投入有两个回收口：一是广告系统的 AI 化——推荐与生成式广告直接拉升营收，AI 驱动的广告创意工具已覆盖其大部分广告主；二是 AI 硬件，Ray-Ban Meta 智能眼镜是 2026 年最畅销的 AI 可穿戴设备之一。开源是把双刃剑：Llama 生态壮大了 Meta 的影响力，却也意味着它难以像 OpenAI 那样靠 API 直接收费。Meta 赌的是“用开源换生态、用生态换广告与硬件”，回报周期比卖 API 更长。
英伟达：所有人都要付的“买路钱”
七巨头里，英伟达是唯一不直接做应用、却几乎被所有人依赖的玩家。它卖的不是模型，而是训练模型的“铲子”。
Blackwell 架构 GPU 在 2026 年仍是训练前沿模型的硬通货，数据中心业务贡献了英伟达营收的绝大部分。公司市值在 2025 年夏天突破 4 万亿美元，并在 2026 年继续稳坐全球市值第一（截至 8 月约 5.3 万亿美元）。对微软、亚马逊、谷歌、Meta、特斯拉、xAI 而言，英伟达的产能排期，就是它们的算力时间表。
英伟达赌的是“无论谁赢，都要用我的铲子”。但风险清晰可见：它的每一个大客户都在自研芯片——微软（Maia）、谷歌（TPU）、亚马逊（Trainium）、Meta（MTIA）、特斯拉（Dojo）、苹果（自研），更不用说中国的昇腾。微软自研芯片已能将 AI 运算成本降低最多四成，一旦客户自研芯片规模化，英伟达的“卖水人”地位会被一点点侵蚀。它的护城河是生态（CUDA）而非单代硬件，但生态的松动，往往从大客户悄悄分流订单开始。
苹果：最克制的“终端守门人”
七巨头里，苹果对 AI 的反应最慢、最克制。它不参加“最强模型”的军备竞赛，而是守着自己的设备入口。
Apple Intelligence 主打端侧 + 私有云计算（Private Cloud Compute），强调隐私优先。在今年的 WWDC 上，苹果正式发布了全新版本的 Siri AI，深度整合 Apple Intelligence，开发者即日起可测试，普通用户则推迟至今年晚些时候以 Beta 形式体验。这种“不冒进”有其逻辑：苹果的核心资产是约 25 亿台活跃设备。在所有人疯狂烧钱时，苹果是牌桌上唯一一个“用既有用户和毛利，等别人把路探明白”的玩家。
它的风险在于：若 AI 真的重构了入口（比如对话式助手取代 App、取代搜索），苹果的“守成型”可能变成“掉队型”。2026 年苹果在端侧模型的进展，是它能否守住入口的关键变量。
马斯克板块：特斯拉 + SpaceX + xAI，三张牌一个人打
特斯拉与 SpaceX 是否该放在一起？我们的判断是：应该——而且要把 xAI 也算进来。
三者同属马斯克控制，AI 战略高度交织：特斯拉的 FSD 与 Optimus 训练数据来自数百万辆车的真实路况；SpaceX 的 Starlink 是全球最大的卫星互联网，是边缘 AI 的基础设施；xAI 的 Grok 与 Colossus 集群则是这一体系的“模型大脑”。人才、算力、资本在三家公司之间来回流动，本质上是一个人的 AI 帝国。
xAI 真正的资产，不叫 Grok，叫 Colossus——这座位于田纳西州孟菲斯的超算集群，2026 年初已扩到约 55.5 万张英伟达 GPU、容量跨越 2 GW 电力边界；马斯克的目标是年底前超过 100 万张。2026 年 1 月，xAI 完成 200 亿美元 E 轮融资，估值 2,300 亿美元；随后 SpaceX 在 6 月以 1.77 万亿美元完成全球史上最大 IPO，xAI 与 SpaceX 合并，合并实体估值目前上升至 1.9 万亿美元。
模型层面，Grok 4.5 已启动 SpaceX 与特斯拉内部私测，Grok 4.5（据公开信息，基座模型参数量级约为 1.5 万亿）正在训练中。SpaceX 的上市，让整个马斯克 AI 版图有了公开市场输血的通道。但 xAI 也是质疑最多的一家：Grok 4 在多项企业级编码榜单上与 Claude、GPT-5.5 仍有明显代差；Grok 5 已被多次承诺“临近发布”却屡屡跳票。马斯克的“用算力买时间”，最终要看 Grok 5 能否把最强模型头衔抢回来。
金主、卖水人与守门人
把八家公司摆在一起，角色立刻清晰：
而这条链路的脆弱点，正藏在《大空头》原型人物史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）8 月的警告里：微软、亚马逊、谷歌、甲骨文等的 AI 相关收入中，约 70% 来自 Anthropic 与 OpenAI 两家。巨头们的 AI 故事，最终都要落到这两家初创公司的成败上。
风险深描：账单越堆越高，回报还在路上
八巨头的 AI 账单有三个结构性特征，决定了这场赌局的成色：
第一，资本开支与回报之间存在巨大的时间差。 仅其中四大科技巨头在 2026 财年合计超过 6,000 亿美元的资本开支，绝大部分要在 2027—2030 年才陆续转化为收入。在回报兑现前，每一季的财报都要先承受折旧与电力成本的挤压。
第二，收入高度集中在上游与少数模型公司。 云厂商的 AI 收入主要来自训练与推理算力（卖铲子），而模型 API 的真实需求，又高度依赖 Anthropic 与 OpenAI 两家——这正是艾斯曼警告的“阿喀琉斯之踵”。
第三，泡沫争议的钟摆正在回摆。 从苹果“最克制”到马斯克“最激进”，巨头公司对 AI 的态度横跨一整个光谱。但无论激进还是克制，它们都押注同一件事：AI 终将重构软件、广告、搜索与硬件。
谁先看到回款，谁就重新落座
七巨头 + SpaceX 的 AI 投注，是一场万亿美元量级的集体下注。它们分工明确、各取所需，却共享同一个软肋：对少数几家模型公司的依赖度，已经高到系统性风险的程度。
最新消息是，Anthropic 已秘密提交 IPO 文件，预计最早今年 10 月上市，部分投资者给出的估值预期已达 2 万亿美元甚至更高，有望超过 SpaceX 的 1.77 万亿美元 IPO 纪录。公司截至 7 月底年化营收已突破 650 亿美元。而当 Anthropic 在 10 月敲钟、OpenAI 在 2027 年临近上市，这批巨头真正的考题才会揭晓——它们买的，究竟是通往 AGI 的门票，还是一场需要有人接盘的资本循环。
2026 年，账单还在涨。谁先看到回款，谁就能在下一轮重新落座。
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