算力軍備競賽升級：從Meta的270億美金到阿里的Token事業群

2026年3月，全球AI競爭棋局走出了新的一步。

太平洋彼岸，Meta（臉書）被曝計劃在未來五年內向AI基礎設施公司Nebius注入高達270億美元的資金，用于算力布局。

在國內，阿里巴巴在3月16日宣布成立Alibaba Token Hub（ATH）事業群，由CEO吳泳銘直接掛帥，整合通義實驗室、MaaS業務線、千問事業部等五大核心部門，圍繞“創造Token、輸送Token、應用Token”重構AI業務體系。[1]

這不僅是兩家公司的戰略動作，更是全球科技巨頭在AI時代“資本開支競賽”中不同路徑的縮影。據媒體報道，包括Alphabet（谷歌）、亞馬遜、Meta和微軟在內的四大科技巨頭，2026年在AI和云基礎設施領域的合計資本開支預計將超過6000億美元。

這些天量的資金流向了哪里？中美巨頭的打法有何根本不同？對產業鏈上下游意味著什么？

兩張截然不同的“算力賬單”

Meta對Nebius的270億美元投資，代表著海外科技巨頭的戰略升級：從單純的采購GPU，轉向深度綁定甚至親自下場建設算力基礎設施。

根據公開信息，四大科技巨頭的2026年資本開支計劃規模極其龐大：

亞馬遜預計投入約2000億美元，較2025年增長超五成[2]；

Alphabet計劃支出1750億至1850億美元；

Meta的資本支出上限達1350億美元，年增幅高達87%；

微軟截至2025年12月第二財季資本支出為375億美元，同比增長66%，全年預測或達1050億美元。

然而，這些巨額資金的來源也在發生變化。亞馬遜近日在全球債券市場密集融資，兩天合計發債近540億美元，創下企業債發行紀錄。甲骨文完成250億美元債券融資，谷歌母公司Alphabet也發行多幣種債券募資320億美元。摩根士丹利預計，超大規模云計算企業2026年借款額將達4000億美元，遠高于2025年的1650億美元。

這種“債務融資+直接注資”的組合拳，折射出海外巨頭的核心邏輯：從短期租賃算力轉向長期自建算力基座。為了訓練更大規模的模型、搶占AGI（通用人工智能）先機，他們不惜重金鎖定未來數年的算力資源，甚至直接向基礎設施公司注資，確保供應鏈的穩定。

與海外巨頭的“硬件軍備競賽”相比，以阿里為代表的國內巨頭，走出了一條不同的路徑。

3月16日，阿里巴巴正式成立Alibaba Token Hub（ATH）事業群，由CEO吳泳銘直接負責。新事業群整合了通義實驗室、MaaS業務線、千問事業部、悟空事業部及AI創新事業部，覆蓋從基礎模型研發、模型服務平臺到個人與企業端AI應用的完整布局。

吳泳銘在內部信中寫道：“大量數字化工作將由數以百億計的AI Agent來支撐，而這些AI Agent將由模型產生的Token支撐運行，成為人類與數字世界交互的主要載體?！?/p>

這段話揭示了阿里戰略的核心：將AI能力“商品化”“基礎設施化”。Token——這個原本只有技術人員關心的概念，正在成為AI時代的核心計量單位。

什么是Token？

在大模型體系中，Token是模型處理信息的最小單位。用戶輸入的文字、模型生成的內容，本質上都會被拆分成Token進行計算。行業里有一個比較通行的估算方式：1個漢字≈1個Token。無論是API調用價格、模型推理成本，還是算力消耗，大多數AI產品幾乎都以Token作為計量單位。換句話說，大模型表面上在比拼參數規模、模型能力和技術指標，但真正落到商業層面，決定收入規模的往往只有一個指標：Token消耗量。

阿里成立Token Hub事業群，相當于構建了一套完整的“AI生產力供應鏈”：通義實驗室負責“創造Token”（發電廠），MaaS平臺負責“輸送Token”（電網），千問和悟空事業部負責“應用Token”（用電設備）。

這種布局反映出國內巨頭的戰略重心：在高端芯片獲取受限的背景下，將有限的算力資源轉化為可規?；纳虡I應用，通過優化模型、降低推理成本，將AI能力打包成產品賣給企業客戶。悟空事業部的首次亮相尤其值得關注，其定位是“B端AI原生工作平臺”，意味著阿里將在企業級AI應用市場重點發力。

從中美科技巨頭的動作看以看出差別：海外重基建（底層算力），國內重應用（中間層開發）；海外由技術突破驅動（追求Scaling Law極限），國內由商業落地驅動（追求ROI），這是當前中美AI投資邏輯最核心的差異。

這種分化背后，既有技術積累的差異，也有產業環境的制約。海外巨頭在高端芯片領域擁有更自主的掌控力，因此敢于在算力基建上“下重注”；國內巨頭則更務實地選擇在應用層發力，力求將有限的算力資源發揮出最大的商業價值。

誰在承接這潑天的“富貴”？

無論中美，只要資本開支增加，最直接受益的就是賣“鏟子”的人。沿著產業鏈自上而下，我們可以梳理出清晰的受益傳導路徑。

上游硬件：光模塊、服務器、散熱

海外巨頭天量的資本開支，首先轉化為對硬件設備的采購訂單。

以亞馬遜為例，公司在2025年第四季度投入巨資緩解算力約束，推出了AI基礎設施項目“Rainier”，將近50萬顆自研Trainium2芯片投入使用，主要用于支持Claude聊天機器人開發商Anthropic，類似的需求正在全球范圍內爆發。

對于國內市場而言，這意味著以下方向的業績確定性較高：

光模塊：AI數據中心內部和數據中心之間的高速互聯需求，推動光模塊向800G、1.6T甚至更高速率升級。進入海外巨頭供應鏈（英偉達、微軟、亞馬遜鏈）的光模塊龍頭廠商，有望持續受益。

PCB（印制電路板）：AI服務器對PCB的層數、材料、工藝提出更高要求，高多層板、HDI板的需求量大幅提升。

液冷散熱：隨著芯片功耗持續攀升，傳統風冷已難以滿足散熱需求，液冷滲透率正在快速提升。據行業測算，AI數據中心液冷滲透率有望從目前的不足10%提升至2028年的40%以上。

中游基建：算力租賃與智算中心

Meta投資Nebius（本身就是算力服務商），阿里自己擴建云基礎設施——這些動作都在印證一個趨勢：算力正在成為一種可以被“批發”“零售”的商品。

在這一環節，擁有存量GPU資源的公司面臨價值重估，特別是那些較早布局算力資源、擁有穩定GPU庫存的廠商，在算力供不應求的背景下，議價能力顯著增強。

與此同時，地方政府和產業資本也在加速布局智算中心，近期北京“十五五”規劃中明確提出“培育形成一批行業頭部大模型，構建高性能通用智能體”，預示著智算基礎設施建設仍將是政策支持的重點方向。

下游應用：SaaS與行業解決方案

如果說上游和中游受益于“算力建設”，那么下游的機會則來自“算力變現”。

阿里成立Token Hub事業群的意圖正在于此：當算力成本逐步下降，擁有數據和客戶渠道的企業級軟件服務商（SaaS）將迎來爆發。

吳泳銘在內部信中提到的“數以百億計的AI Agent”，指向的正是AI與業務流程的深度融合。悟空事業部作為“B端AI原生工作平臺”，目標是將模型能力深度融入企業工作流。這意味著，在金融、制造、零售、醫療等垂直行業，能夠率先利用AI改造業務流程、提升效率的SaaS公司，有望成為下一輪增長的主角。

還記得嗎？此前阿里千問App此前投入30億元啟動“春節請客計劃”，以免單形式吸引用戶，一度創下訂單量超1.2億次的紀錄。這種大規模的用戶教育，本質上也是在為未來的Token消耗做鋪墊——當用戶習慣了AI助手，企業習慣了AI工作流，Token的消耗量將呈指數級增長。

結論

Meta和阿里的最新動作，共同指向一個結論：AI競爭已進入“拼爹”（拼資本、拼執行力）的下半場。從算法競賽到基礎設施競賽，再到如今的生態競賽，能夠留在牌桌上的玩家越來越少，但賭注越來越大。

當然，巨額資本開支不等于即時營收，我們要警惕相關風險。

當前，部分科技巨頭的股價已經出現調整：甲骨文股價較歷史高點回撤超50%，微軟回調近30%。市場擔憂主要集中在：支出節奏過快但商業化變現有限，當前生成式AI主要依賴云服務漲價與企業訂閱，回報周期拉長；若AI盈利不及預期，大規模債務到期或帶來再融資壓力。對Meta而言，高達1350億美元的支出將對其自由現金流構成嚴峻考驗。

業內分析認為，本輪科技巨頭的巨額投資，本質上是基于對利率周期拐點的“期權式布局”，也標志著AI競爭已從算法階段邁入物理基礎設施時代，算力、電力網絡與芯片供應鏈正在成為新的戰略資源。

當科技巨頭開始瘋狂花錢時，要么是泡沫破裂的前夜，要么是新紀元的開端。而答案，或許就藏在未來幾年Token的消耗曲線之中。

參考資料

[1] AGI爆發前夜，阿里重兵殺向B端AI應用 吳泳銘親自下場：創造Token、輸送Token、應用Token，每日經濟新聞

[2] UPDATE 2-Amazon sees 50% boost to capital spending this year; shares tumble，www.schwab.wallst.com