文 | 影子备忘录
一边是疯狂的融资：5 月 10 日，DeepSeek 宣布启动首轮外部融资，计划募资 500 亿人民币，投后估值 3500 亿元，创下中国 AI 企业单笔融资纪录。创始人梁文锋个人掏出 200 亿，占总额 40%。
紧接着，月之暗面被曝完成约 20 亿美元融资，阶跃星辰 25 亿美元融资即将落地，字节跳动 AI 基建资本支出直逼 2000 亿元。短短一周，中国 AI 四家头部公司累计融资超千亿人民币。
全球更疯狂，2026 年 Q1 全球风投约 3000 亿美元，AI 赛道独吞 80% ——约 2420 亿美元。OpenAI 豪取 1220 亿，Anthropic 拿 300 亿，xAI 斩获 200 亿，三家合计 1730 亿美元。九大云厂商合计资本支出上调至约 8300 亿美元，同比增长近 80%。
另一边，却是集体喊穷、亏损扩大的哀嚎。
阿里 Q3 净利润暴跌 67%，自由现金流缩水 71%；百度全年净利润跌 76%，文心一言累计投入超千亿却拉不动营收；OpenAI 年收 131 亿美元，现金亏损 80 亿美元，毛利率从 40% 滑到 33%。
这不矛盾吗？钱都烧到哪儿去了？为什么越融资越亏？本文就从财报、融资条款、定价策略三个维度，撕开 AI 烧钱的真实账本。
AI 公司的 " 花钱金字塔 "，谁在真正买单？
先说一个绝大多数人忽略的事实：所谓的 "AI 公司 "，花钱的方式完全不同。把它们放进一个三层金字塔，一切就清楚了。
底层：云厂巨头—— AI 时代的 " 地主 "
字节、阿里、谷歌、微软这些手握数据中心和 GPU 集群的云计算厂商，是 AI 产业链最大的资产持有者。
它们不直接做模型，但所有模型都得找它们 " 租地 "。2026 年，仅九大云厂商的资本支出就高达 8300 亿美元，同比增长近 80%。字节一家就超过 2000 亿人民币，比原计划多出 25%，光内存芯片涨价就贡献了一大块。
中层：模型厂商——租地种模型的人
DeepSeek、月之暗面、智谱、OpenAI 属于这类。它们不建数据中心，但要从云厂手里租算力。
钱主要花在三个地方：买 / 租 GPU 集群，养研发团队，支付推理成本。DeepSeek 握有万卡级算力集群，270 人团队人均产出行业第一。智谱 2026 年初三个月内三次上调 API 价格，DeepSeek 同期却把 API 打到 2.5 折。路径分化背后，是截然不同的算力成本结构。
顶层：VC 和产业资本——闭环里的钱
风险投资的钱进去，云厂赚了再买更多 GPU，租给模型厂，模型厂拿着去融下一轮 VC，VC 退出后反哺 LP，LP 恰是基金经理——钱在系统里完成一轮空转。核心问题来了：如果买算力的人和卖算力的人是同一批，那这笔账到底谁在付？
答案是：现阶段，没有人真正在付。大家都在用 " 未来会盈利 " 的故事，撑着今天这盘巨大的空转赌局。
一张账单上的"万亿战争"
最烧钱的第一坑，就是算力。
2026 年 3 月，TensorWave 报告显示，九大云厂商年资本支出总和约 8300 亿美元。它们占全球云市场约 75% 份额，在建和拟建的 AI 数据中心容量占全球三分之二以上。
OpenAI 与软银、甲骨文的 " 星际之门 " 项目，总投资计划 5000 亿美元，建设 10GW 容量的 AI 数据中心，且原定目标已提前完成。
Anthropic 更激进——为了不在算力窗口期掉队，直接租下 SpaceX 旗下 Colossus1 数据中心的全部算力。这个动作释放的信号比重金本身更值得警惕：在算力窗口面前，时间比金钱宝贵一万倍。成本已经不是首要考量，抢先锁定算力才是。
中国的算力争夺同样白热化。六家头部大模型企业 2026 年一年内，合计采购 AI 芯片总价值突破 3000 亿元人民币。
DeepSeek 的 500 亿融资条款明确写着：资金 100% 用于算力基建、模型迭代和人才激励。国家集成电路产业投资基金领投，背后绑定的是华为主导的国产算力生态通道。
一句话总结：算力已经不是商品，而是需要全球竞标、长期锁定、甚至提前数年预定的战略资产。
被忽略的沉默"成本杀手"
第二个烧钱重灾区，绝大多数人根本感知不到——它叫 Token 通胀。
什么是 Token 通胀？简单说，AI 任务越来越复杂，完成一次服务消耗的算力呈指数级增长。2024 年初，中国日均 Token 调用量约 1000 亿级；到 2026 年 3 月，这个数字飙升至 140 万亿，两年增长 1400 倍。
一个简单的编程任务，消耗的 Token 是同等长度对话的 10 到 100 倍。更可怕的是，用户根本不知道自己正在 " 烧 " 掉多少钱。
OpenAI 披露，" 推理成本占两家公司营收的比例均超过 50%" ——也就是说，仅仅保持用户正常使用，模型厂商就要吃掉一半以上的收入。
而 OpenAI 的 9.6 亿月活用户中，超过 95% 是免费用户。那些免费用户带来了海量的算力消耗，却没有直接兑现成收入。这是大模型亏损的核心悖论之一：用户越多，亏得越狠。
字节豆包月活已突破 3.45 亿，日均 Token 调用量高达 120 万亿，同样选择在 2026 年 5 月启动付费测试。这不是巧合——当 Token 通胀到了临界点，免费已经撑不住了。
第三坑，是人。
DeepSeek 的 270 人研发团队，人均产出做到行业第一。但在此之前，这些技术骨干曾是字节、小米等巨头高薪挖角的核心目标。
原因很简单：在没有正式融资之前，大模型企业的核心团队持有的期权只是 " 纸面富贵 " ——没有流动性、没有对价，随时可能被大厂用真金白银挖走。
DeepSeek 本轮融资中，梁文锋个人出资 200 亿，将其持股权从 1% 左右推至综合控制比例 84.29%。同时给资本方划下三条红线：不接受任何干预战略和技术的附加条件；不做生态捆绑；资金 100% 用于算力基建、模型迭代和人才激励，杜绝空转。
这其中，人才激励被摆在和算力同等的位置。大模型的人才战争已经不是加薪那么简单，而是用期权池构筑一道防火墙——防止核心团队在商业化兑现前就被挖空。
值得注意的是，这道防火墙的造价极其昂贵。头部大模型公司的期权池普遍占到融资额的 10%-20%，按 DeepSeek 的 500 亿融资计算，光人才激励的部分就可能高达 50-100 亿。这是一笔不被普通读者看见，却在账本上真实存在的巨额支出。
为什么越融资越亏？
把实话说透：融资不等于盈利，疯狂拿钱恰恰证明 AI 大模型距离自我造血还很远。
看看三家代表性企业的真实处境。
阿里：AI 撑不起基本盘
2026 财年 Q3 财报，阿里非公认会计准则净利润同比暴跌 67%，自由现金流从 390.20 亿元锐减至 113.46 亿元，缩水 71%。券商预测 Q4 净利润同比下跌 63%-73%，很大部分被千问大模型的推广和算力投入吞噬。
AI 相关产品续创连续第十个季度三位数增长，阿里云收入两年间从低两位数增长跃升至 36%。但这点增量，根本填不上电商主业失速和持续烧 AI 造成的双重缺口。
百度：千亿投入，营收反降
2025 财年总营收 1291 亿元，同比减少 3%，归属百度的净利润同比下降 76%。文心一言自 2023 年推出以来累计投入超过 1000 亿元，而百度总营收不升反降。传统核心广告业务的塌陷速度，超过了 AI 新业务的修复速度。
AI 业务营收 400 亿元，占全年营收约 31%，已经不算低，但仍然拉不动整体天平。这是很多大模型企业的典型困境：新业务增长再快，也赶不上旧业务和烧钱黑洞的双重拖累。
OpenAI：收入翻倍，亏损更狠
2025 年营收 131 亿美元，现金亏损 80 亿美元。毛利率从 40% 直接滑到 33%，每实现 1 美元收入要投入 1.6 到 2.25 美元的成本。预计 2028 年研究算力支出将高达 1210 亿美元，即便届时营收几乎翻倍，当年亏损仍将高达 850 亿美元。
数据不会撒谎：大模型企业的亏损速度，跑赢了收入增长速度。这才是融资停不下来的根本原因。
两条路线，一个困局
很多人喜欢说中美 AI 路线不同，但把账翻开看，本质困局惊人相似。
美国路线：垂直一体化烧钱
OpenAI、Anthropic、xAI 三家在 2026 年 Q1 合计拿到 1730 亿美元融资，用来锁定从云服务商处获取的海量算力。微软、谷歌、亚马逊、Meta 四大厂今年合计在 AI 基础设施上投入超 6000 亿美元。
Anthropie 与谷歌签订未来五年 2000 亿美元 TPU 算力订单，这一事实比任何分析都更有说服力——模型厂商的资金重心，正在持续向底层云生态倾斜。
中国路线：供应链驱动型烧钱
DeepSeek 的 500 亿融资由国家大基金领投，绑定的是国产算力生态通道。字节、阿里、百度的资本开支更偏向自建数据中心和国产芯片适配。
六家头部企业一年采购 AI 芯片超 3000 亿，资本正以极其集中的方式向算力结构的最核心部位加码。
但无论哪一种，都指向同一个结论：模型公司正在从纯粹的软件厂商，变成越来越接近 " 云厂 + 电厂 + 半导体公司 " 的重资产玩家。谁都无法单独接住 AI 巨额开销带来的成本重力。
一个行业有没有进入理性期，看价格就知道。
2024 年的价格战堪称惨烈：字节豆包 Pro 以 0.0008 元 / 千 Token 打响第一枪，较行业均价低 99.3%；阿里云通义千问主力模型最高降幅 97%；百度两大主力模型一度全面免费。
彼时的逻辑是：先烧钱换规模，等用户量起来再谈收费。
进入 2026 年，画风突变。腾讯混元核心模型部分涨幅达 463%，阿里云真武 810E 等算力产品涨价 5%-34%，百度智能云 AI 算力服务涨价 5%-30%，智谱年内三次提价且仍供不应求。
从 " 白菜价 " 到 " 硬核定价 "，大模型厂商正在集体告别 " 用亏损换市场 " 的原始阶段，转向可持续经营的理性回归。
最标志性的事件，是字节豆包于 2026 年 5 月推出三层付费模式：标准版 68 元 / 月、加强版 200 元 / 月、专业版 500 元 / 月。
基础服务保持免费，但复杂任务和生产力场景被划归付费区。这是行业公认的 AI 商业化进入 " 价值可量化 " 阶段的重要里程碑。
同时，一个值得警惕的结构性矛盾正在浮现—— " 词元鸿沟 "。最低端模型与最高端旗舰之间的 API 单价差距已扩大到 33 倍。
能将前沿 AI 规模化嵌入业务的企业，将拥有明显超越同行的智力优势。而普通用户免费使用的范围正在被逐步收紧。
DeepSeek 将 API 打至 2.5 折的激进低价策略，与智谱年内三次提价的密集节奏，形成两种截然不同的商业化路径。两种模式并存，说明业界对 AI 商业化前景的判断仍然存在巨大分歧。
真正的赢家不是拿钱最多的那个
如果把视角拉到最远处，AI 产业最纠结的问题无非一个：烧钱换规模，还能玩多久？
答案正在变得清晰。当算力定价权高度集中在少数几家云厂商手中，而模型厂商的利润空间被两道成本线（训练 + 推理）不断压缩时，AI 时代的经营权杖正在经历一次不可逆的转让。
最大的赢家，或许不是烧钱最凶的模型公司，而是在算力底层砌墙最牢固的资产持有者。
Anthropic 与谷歌签订五年 2000 亿美元 TPU 订单，纵有 300 亿美元年化收入，却无法挣脱资金重心持续向底层云生态倾斜的命运。类似的结构性绑定，正在全球范围内成为常态。
对中国的模型厂商来说，突围必须同时跨过三道关卡：
第一，能否实现算力效率的跨越式提升，让基础调用成本系统性下降；
第二，C 端和 B 端市场能否跑通可持续的真实付费模型，而非停留在 " 付费意愿试探 " 阶段；
第三，模型厂与云厂之间能否形成良性的利润分配结构，避免算力定价权持续向基础设施层集中。
这三道关，哪一道都不是靠融资就能趟过去的。
所有的数字都指向同一个结论：AI 大模型的核心矛盾，正在从 " 技术能不能做到 " 转向 " 商业能不能赚到 "。
DeepSeek 的 500 亿、OpenAI 的 1220 亿、字节的 2000 亿，这些天文数字不代表 AI 已经找到了最终的盈利模式。恰恰相反，它们证明了行业找到了烧钱换时间、拿钱建护城河的路径，但距离自我造血还有漫长的路要走。
但有一个信号值得所有人注意：当一个行业开始集体涨价、集体提估值、集体付费转型，说明它的参与者正在用真金白银做出判断——对商业化赛道的判断。
最终的赢家，未必是最早拿到钱的那个人，也未必是烧钱最凶的那个。
而是那个在算力底层将账单结构做得最稳、成本效率控制得最高的人。
谁重构了算力的成本结构，谁就将在 AI 的下半场握有最大的主动权。
