2025年7月份開始，隨著中美科技大廠二季度財報的紛紛發布，AI再次成為業界關注的焦點：市場急于驗證，在AI上那些天文數字般的投入，是否能轉化成源源不斷的美金。

隨著谷歌和meta、微軟的業績發布后，市場的擔心逐漸轉變為了振奮。我們看到，此前一度質疑AI資本投入過多的聲音，正在向“投入還不夠”轉移。

從谷歌和meta的分析師問答環節中，我們還發現，市場經過了幾個季度實打實的業績教育，對于AI驅動營收增長的確定性和對AI的資本投入回報的疑慮很少見了。

根據我們的統計，在meta 2024年四季度的分析師問答環節，8個提問中有6個都聚焦于AI的貨幣化與資本回報問題。谷歌的8個分析師提問涉及15個具體問題，其中7個關于AI商業化和對營收貢獻問題。

2025Q2，美國科技大廠此前對AI的高投入，正在逐漸顯現出其對營收的驅動能力。但也正如meta CFO Susan Li所說，現在AI領域的各個玩家，都處于回報曲線的早期階段。

一言以蔽之，從這個季度開始，市場不再質疑AI Capex了。

01

AI開出的兩朵花

綜合各科技巨頭的二季度財報，我們發現在眾多受益于AI的業務中，在線廣告和對云服務的業務提效和增收，是最先被明確出收益來的。

1.AI對于谷歌云服務和廣告營收的驅動

谷歌可以看做最先進AI技術的風向標：二季度中，谷歌的表現可以說是為整個行業注入一針強心劑，讓市場對AI 資本投入不再猶豫和質疑。谷歌在AI大模型基建、開發和應用遍地開花，這也是Sundar Pichai喊出全棧AI的底氣。

業績上，季度營收依然保持了10%以上的增長，其中云服務成為本季度最大亮點。

●二季度營收964億美元，增幅14%，得益于搜索、YouTube、訂閱和云業務的兩位數增長。

●谷歌service營收825億美元，增幅12%，其中得益于搜索量增加帶來的搜索廣告收入增長、YouTube廣告增長和訂閱業務收入增加。

●云服務營收136億美元，增幅32%，增速超過核心搜索業務，主要得益于AI驅動的云服務訂單量增長。

●Cloud積壓訂單（backlog）季度末達到1060億美元，環比增長18%，表明客戶需求強勁。

●云服務運營利潤率從11.3%提升至20.7%。

●資本支出224億美元。管理層展望，由于服務器交付時間安排和數據中心建設加快，全年資本支出預計增加100億美金至850億美元。

借助AI，新產品平臺的多模式和代理功能擴展增強了客戶和開發者的參與度，由此提升了云服務的采用率。云訂單量同比增長38%，達到1060億美元。2.5億美元以上交易的翻倍增長，谷歌云平臺(GCP)新客戶環比增長28%。

2025年一季度谷歌AI Max上線，這是Google Ads 中一個用于搜索廣告的AI 功能套件。AI Max的主要應用有：擴展搜索范圍、優化素材匹配、提供更詳細的效果報告。AI Max可以看做是廣告主的助理，幫助廣告主優化投放活動和提供投放分析，以此來提升廣告投放效率。

谷歌SVP Schindler在財報中披露，在搜索廣告系列中啟用 AI Max 的廣告主，其推廣活動的轉化率提升了14%（AI Max功能需要廣告主手動開啟）。

在媒體購買方面，新的競價策略——智能出價探索 (Smart Bidding Exploration) 是十年來最大的更新。允許廣告主進行以更高頻率，在更大的競價空間內進行出價探索，從而有可能獲得更高的轉化率和ROI，Schindler表示使用智能出價探索的廣告系列平均轉化率提升了 19%。

在谷歌的最新業績中，我們看到了人工智能（AI）在實際業務中推動了C端產品體驗的革新和B端云服務和廣告業務的營收增長，毫無疑問AI已成為谷歌未來新的增長引擎戰略。

基于這種認知，谷歌在CapEx上的大刀闊斧就完全可以理解了，從管理層的發言中我們甚至讀到了一些AI投入對谷歌來說never have enough,“現在在AI上投入的每一美元，未來都會產生數倍甚至百倍的收入”。

2.AI對于meta廣告業務的驅動

meta二季度營收475.2億美元，按報告匯率和固定匯率計算均增長 22%，高于分析師預期的448.3億美元。廣告營收465億美元，同比增長22%，同樣超出市場預期。

管理層將本季度廣告業務收入的增長，歸因于AI為旗下平臺廣告系統帶來的效率與收益提升。

新的AI 廣告推薦模型被應用到Instagram平臺，推動Instagram的廣告轉化率提升了約5%，新模型使得Facebook轉化率提升了3%。生成式AI創意工具對于使用率持續擴大，并受到預算有限的小型廣告主的歡迎。

meta近期發表了一篇“增強型大語言模型在廣告系統中的測試”論文。該測試從2024年初進行了10周，旨在測試新模型在廣告主層面的整體表現，核心指標包括廣告點擊率（CTR）以及廣告主創建的廣告文案變體數量將3.5萬名廣告主被隨機分組。一半使用舊系統 Imitation LLM V2，作為對照組；另一半使用經過 RLPF 訓練的新系統 AdLlama，作為測試組。

測試結果顯示：

a、與使用舊模仿模型的廣告主相比，使用 AdLlama 的廣告主的點擊率顯著提高了 6.7%；

b、同時總展示次數確定的情況下，AdLlama 增加了每位廣告主的總點擊次數，廣告本身在獲取點擊方面確實更有效率。

c、使用 AdLlama 的廣告主實際上生成的廣告變體增加了 18.5%

盡管這只是一項測試，其結果已足夠振奮人心。雖然實驗效果無法等比例放大，但它清晰地揭示了增強型大模型對廣告業務的巨大潛在驅動力。

3.AI對于騰訊廣告業務的驅動

回到國內，互聯網頭部公司中騰訊首先發布財報。本季度廣告成為騰訊的最大亮點：

公司廣告業務在AI技術推動下實現20%同比增長，達到360億元。廣告業務增長主要得益于AI技術帶來的單次曝光收入提升，以及視頻號和搜索流量的增長帶來的以及微信交易型生態的廣告新收入。

其中，AI在廣告業務中應用范圍涉及廣告創意生成、投放、推薦以及效果分析，有效提升了點擊率、轉化和廣告主ROI。技術實現層面，通過部署大模型來升級廣告平臺架構，跨應用分析廣告點擊和交易，以及用戶在文字、圖片、視頻內容間的互動行為，實現了對用戶興趣的實時洞察和廣告表現優化。

本季度騰訊的經營性資本支出為179億元，同比增長149%（但環比下降30%），主要投入方向依然是GPU與服務器。

騰訊一向不愿成為焦點，在AI資本投入相關問題的回答中規中矩。管理層依舊在AI資本支出上謹慎保守，將更多精力集中產品側的改善和生態優化。

但這并不完全等同于騰訊AI戰略的保守，要知道騰訊擅長什么——收購。這也是分析師問答環節有分析師問管理層如何進行MA評估，管理層并未回答的原因。這似乎表明，未來AI創業者仍然有可能做出一款好產品，然后賣給騰訊。

02

兩大類確定性商業模式

1.AI在廣告中的應用范式已經跑通

生成式AI的應用收斂到了在線廣告上，目前已經得到驗證的是下面幾個方向：

1.LLM及多模態AI——AI生成圖片、視頻、文字、語音：無限制生成素材生成和優化，匹配更多樣的用戶畫像，縮短素材制作時間，提高投放效率

2.AI內容理解——定向投放：更準確的用戶理解、更精準的定向

3.AI Agent——廣告活動管理和優化：投放方案制定、投放活動管理、投放效果分析

具體來說，生成式AI可以極大拓寬廣告素材創意數量、投放素材形式（文字、圖片以及視頻），以及海量文案內容，足夠多不同版本的圖片、文字和視頻，可以在定向匹配到各種潛在客戶，從而獲得更高的點擊和轉化率。

廣告主的投放效果提高了，又可以增加投放預算，由此驅動了廣告業務收入增長。

AI在游戲、影視制作、金融等領域的成效也初見端倪，但距離實現驅動營收增長，從紙面上改善業績還需要時間的檢驗。

2.廣告之外，AI還造就了垂直應用領域的繁榮

AI在大廠的業務應用已經遍地開花，而在更廣闊更具生命力的互聯網行業創業領域中，AI賽道成為皇冠上唯一的明珠。

在AI賽道，大模型Maker諸如OpenAI和Anthropic吸引的關注度和自身閃耀的光環一點不亞于于谷歌、meta、微軟這些大廠。

OpenAI的最新年化收入超過120億美元，最新估值來到5000億美元。2025年7月份，Anthropic最新年化達到40億美元，估值來到1700億美元，當然這兩家值得在AI歷史上單開一頁的企業是另一類故事。

在眾多的AI應用細分領域中又以AI編程助手為當前最大的熱門。在這個極為小眾的領域中，如果說1億美元ARR，算是一個里程碑的話，僅僅在一周內的新聞報道中我們就統計到了下面這幾家跨越里程碑的公司。

除了當前最熱門的AI編程助手，2023-2024年最為熱門的AI生成視頻領域的Heygen、AI Agent產品Devin、Manus、AI搜索Perplexy至今也保持著非常高的市場關注度。

在這些主流視野之外，AI應用更是潤物細無聲的改變著互聯網的各個角落。

03

“AI capex”即權力

谷歌和meta仍將繼續增加資本投入，特別是云服務和在線廣告業務相關服務器、數據中心以及網絡設備。

以谷歌為例，2025年第一季度資本支出為 172 億美元，占季度營收的19%。其中最大部分是對服務器的投資，其次是數據中心，以支持谷歌各項業務增長的支持。

第二季度的資本支出為224 億美元，季度環比增長了52億美元，占季度營收的23%。絕大部分的資本支出都投資于技術基礎設施，其中約三分之二投資于服務器，三分之一投資于數據中心和網絡設備。

同時谷歌大幅上調資本支出預期，從此前的750億美元提升至850億美元，增加預算主要用于服務器投資的增加以及數據中心建設的加速，以滿足強勁的谷歌云服務的需求增長。

根據theInformation的一則報道，為了推動人工智能在廣告投放中的應用，谷歌做的尤為大膽。谷歌廣告部門甚至設立了專向資金（相當于補貼）用于鼓勵廣告客戶使用人工智能技術進行廣告投放。即使客戶使用的AI工具并非來自谷歌，仍然可以找谷歌報銷工具使用費（如AI大模型訂閱費用）。

可以說人工智能生態和在線營銷的整合對于像谷歌、meta這類以在線廣告業務為大頭的企業來說有百利而無一害。客戶的投放效果越好，在這些平臺上未來的投入就會越高。

即使客戶使用了第三方AI工具，谷歌也直接的利用這些投放素材實現了自家模型和其他大模型生成效果的真實對比效果。theInformation的這篇報道了一些廣告主和廣告公司高管，他們表示借助生成式AI廣告投放效果得到了優化。投放預算由此增加了30%-40%。

相比之下，meta在資本投入上更為激進，25年二季度總成本和費用為 270.7 億美元，占當季營收的57%，同比增長 12%。資本支出170億美元，主要來自對服務器、數據中心和網絡基礎設施的投資，占當季總營收的35.8%，這一比例已經大幅高于谷歌的23%了。

管理層預計2025年資本支出范圍收窄到在660億美元至720億美元，較此前640億美元至720億美元下限提高了20億美元，預計2026年資本支出仍將增長。

對谷歌和meta的大手筆，我們認為并非頭腦發熱，正如meta的CFO所言，大企業內部對于投入產出比的量化模型遠比外界精準，在AI改善營收曲線的早期，每投入億美元所帶來的收益一定高于曲線進入到中后期。

此外，大廠通過大幅度增加AI capex不斷建立和鞏固屬于自己的業務高墻，無疑提高了整個AI的行業的進入門檻。這個賽道越來越成為科技巨頭的專屬賽道。

正如近期meta大舉“買入”人才，在本就人才流動率很高的科技互聯網行業，高薪和更高業務空間對于人才的吸引力空的高。

有了百億美元級別的投入，科技巨頭變成了人才收割機，人才的馬太效應顯現，這又導致其他中小廠的AI技術和產品后繼增長乏力，長期來看必然要敗給科技巨頭，由此科技行業歷史中上演了多次的新技術革命最終成果被大廠摘走。

04

成本側戰爭雖遲必至

動輒百億美元的資本投入給公司帶來的除了白花花的美金進賬還有什么？答案是——成本，當前大手筆投入的服務器、訓練用的芯片以及數據中心等，都會通過折舊“回流”成本端。

AI 服務器折舊年限財報中極少披露，根據公開信息，基本在5-6年：

? 谷歌：6 年

? meta：5.5 年

? 微軟：6 年

? 亞馬遜：從 6 年縮短至 5 年

也就是每年100億的服務器投入將轉化為每個季度5億美元以上的成本，這一數字已超過許多中小型上市公司的季度營收了。如果每年的資本投入為500億美元的話，那每個季度的成本就是25億美元，這是當前幾個科技巨頭仍然無法達到的增量，換句話說AI行業還在爬坡中。

谷歌的CFO已經在季度會上給出了簡單的說明：

“過去幾年我們資本支出投資的顯著增加將繼續給損益表（P&L）帶來壓力，主要表現為更高的折舊。在第二季度，折舊同比增長 $13 億美元至 $50 億美元，增長率為 35%。鑒于近期資本支出投資的增加，我們預計折舊的增長率將在第三季度進一步加速。”

當行業巨頭們普遍放緩資本投入的步伐時，競爭的焦點將從‘軍備競賽’轉向如何最大化前期巨額投資所產生的回報。