中国几家最有钱的互联网公司，最近都开始向外找钱。但问题是，它们真的缺钱吗？至少从账面上看，完全不像。

01. 融资潮：三家大厂，三条路径

最新加入这场融资潮的是字节。

字节：296亿美元无抵押贷款

9月3日，据媒体报道，字节原本只准备借 200亿美元。消息放出去以后，中国、美国、欧洲、新加坡近 30家银行 纷纷参与，认购金额超过 300亿美元。字节随后把贷款规模扩大到 296亿美元，成为今年亚洲第二大的美元贷款交易。

更特别的是，这么大一笔钱，没有抵押。

一名直接参与交易的人士称，如此大规模的无抵押贷款非常少见。说得简单一点，银行敢把钱借出去，靠的就是字节本身的信用。

2024年，字节也曾从大约20家国内外银行及其他贷款机构借过 108亿美元。如今，贷款规模已经是两年前的近3倍，融资条件反而更好。

阿里：配股800亿港元，明确投向AI

今年8月下旬，阿里在香港配售新股，一次募集 800亿港元，而且把用途说得非常直接：

这笔钱全部投入AI，主要用于扩充算力、建设大型AI数据中心和升级云基础设施等。

腾讯：发行长期债券

腾讯则去了债券市场。今年6月，腾讯发行 24.5亿美元和150亿元人民币债券，其中一部分人民币债券直接借到了 2056年，期限长达30年。

腾讯没有说这笔钱专项投AI，但与此同时，它的AI基础设施投入也在明显加速。

02. 不只中国：全球科技巨头都在融资

大厂四处找钱，也不只出现在中国。

其中：

• Meta 仅4月底一次就发行了 250亿美元 债券
• 甲骨文 今年计划通过债券和股权等方式筹集 450亿至500亿美元，为不断扩大的云和AI基础设施投入补充资金

从中国到美国，越来越多科技巨头开始主动从外部融资。不是因为它们没钱，而是AI太烧钱了。

03. 钱花在哪：算力基础设施的“地面战争”

如果你去山西大同的广灵县，看看字节的算力基础设施，可能会对“AI烧钱”这件事有更直观的理解。

在那里，字节旗下火山云已经布局了规模庞大的太行算力中心：

平时我们看到的AI，是聊天机器人，是几秒钟生成的视频，但它真正落到地面上，却是一栋栋机房、一排排服务器，以及背后一整套庞大的基础设施。

芯片只是第一步

虽然平时最受关注的是芯片，但拿到芯片只是第一步。真正困难的是，如何把一块块芯片变成可以稳定运行的算力。

今年以来，英伟达H200对华销售经历了反复的审批和交付过程。即使获得许可，也不意味着芯片马上就能到手。与此同时，数据中心从建设、设备部署到最终通电，同样需要时间。

这也意味着，AI基础设施的投入不仅金额巨大，而且必须提前布局、持续投入。

04. 资本开支：阿里的3800亿与字节的700亿美元讨论

随着算力需求不断增长，大厂的资本开支也迅速膨胀。

这个数字最终可能调整，但已经足够说明这场竞赛的规模。

张一鸣的态度

这种紧迫感，在张一鸣身上也能看到。

2021年宣布卸任字节CEO时，张一鸣曾在内部信里说，希望“以十年为期”，把更多时间用来学习知识、系统思考和研究新事物。

到了今年7月，他又罕见地在Seed团队内部会上发声，明确提出：

不要依赖竞争对手模型的蒸馏来换取短期排名，并表示愿意为长期目标牺牲部分短期收益。

在模型研发上，张一鸣依然强调长期主义，但在算力和基础设施投入上，字节却明显在加速。

原因并不复杂：模型今天落后，半年后还可以继续迭代。但如果别人已经把大量GPU装进机房开始运行，你的数据中心还在建设、还在等电，这个时间就很难补回来。

05. 基础设施正在成为业务本身

而且到了AI时代，基础设施已经不只是业务背后的支撑，它本身正在成为业务的一部分。

某种程度上，基建建到哪里，业务的上限也就到了哪里。

所以，AI的竞争可能持续很多年，但基础设施的抢位，就集中在眼下这几年。大厂真正抢的，不只是芯片，还有时间。

06. 为什么不直接花自己的钱？

但这又带来另一个问题：既然账上有几千亿元现金，它们为什么不直接花自己的？

因为公司的钱从来不只干一件事。

回购股票、收购公司、发展新业务都需要钱，还得给未来可能出现的风险和机会留出空间。

而服务器、数据中心这些基础设施，会在很多年里持续产生价值。用长期资金支撑长期投入，本身就是很自然的选择。

腾讯就是一个很直观的例子。虽然它没有把发债资金专项绑定AI，但长期资金显然给未来的大规模投入留下了更大的空间。

07. 这笔账，已经开始能算了

当然，大厂敢这么花，还有一个重要前提：这笔账，已经开始能算了。

腾讯的“安全垫”

今年二季度的腾讯财报会上，有分析师问了一个很直接的问题：如果按照二季度约 530亿元 的资本开支计算，年化资本开支将超过2000亿元，那么未来的折旧和摊销会如何影响利润？AI带来的新增收入，又要多久才能覆盖这些成本？

腾讯首席战略官James Mitchell的回答，透露出公司资本开支背后的另一层逻辑：

按照他的说法，在当前算力需求和出租价格下，如果腾讯像一些新兴云计算公司那样，把新增算力直接出租给第三方，几乎可以立即覆盖设备折旧，并很快取得不错的回报。

腾讯总裁刘炽平随后又补了一笔账：

一些几个月前预付款和下单的算力，如果现在转手，甚至可以获得超过30%的利润。

这相当于给腾讯的AI资本开支提供了一层 “安全垫”：自有AI业务增长得快，算力就自己用；外部需求更旺盛，也可以通过云服务变现。

算力正在从一项单纯的成本，变成能够产生收入的生产性资产。

阿里的回本测算

阿里也开始算类似的一笔账。今年8月，阿里巴巴集团CEO吴泳铭在财报会上表示：

按照目前AI产品的平均毛利水平，AI相关资本开支大约 3年可以回本，随着毛利率提升和运营效率改善，未来还可能缩短到 2.5年，甚至2年左右。

他还提到，阿里2020年采购的A100，甚至2018年采购的V100，目前仍接近满负荷运行，实际使用寿命远远长于理论上的折旧周期。

收入已经开始跟上

这些数字还不能证明，几千亿元的AI投入已经全面赚回来了。但至少，大厂已经不再只能靠想象来计算AI的未来。投入多少、多久回本、能产生多少收入，这笔账正在变得越来越清楚。

08. 新的循环与资本风向的变化

于是，一个新的循环开始形成：

算力越多，能够训练的模型、服务的客户就越多；收入增长以后，公司又更有底气继续投入，也更容易拿到下一轮资金。

钱变成算力，算力带来业务，业务再支撑下一轮投入。

资本市场风向在变化

但资本市场的风向也在变化。

今年上半年，无论中国还是美国，资本对AI都很热情。但进入下半年，市场开始变得更谨慎，高估值能不能兑现、巨额投入多久回本，越来越受到关注。

这也是阿里800亿港元配股值得注意的地方：

阿里并不缺钱，却还是选择现在把钱拿到手。

字节扩大银团贷款规模，腾讯发行长期债券，背后其实也有类似的考虑。

对大厂来说，趁钱还好拿，提前为未来几年准备弹药，显然比等到真正需要时再融资更稳妥。

因为接下来需要钱的绝不只是这几家公司。平台公司、芯片公司、云厂商、大模型公司，都还要继续增加投入。当大家同时需要几百亿、上千亿元资金时，资本本身也可能成为一种稀缺资源。

结语

这些大厂越来越清楚，AI这一仗和互联网时代不太一样。

技术决定你能不能上牌桌，口袋够不够深，可能决定你能在牌桌上坐多久。

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