5月中旬，A股市场中的AI板块突然结束了此前的强劲涨势，市场情绪发生急剧变化。这一转变的背后，主要源于腾讯和阿里两大云服务商在2025年第一季度财报中披露的AI相关资本开支数据，这些数据显著低于市场预期，甚至出现了环比下降的趋势。这一“预期差”迅速引发了投资者对AI行业景气度可持续性的担忧，导致AI板块整体回调。
与去年跟随“英伟达链”的逻辑不同，今年A股市场将“AI国产化创新”视为评估国内AI产业价值的新基准。因此，当作为需求验证重要一环的头部互联网大厂在资本开支上出现波动时，其对整个产业链信心的打击被显著放大。
市场情绪的剧烈波动之后，一系列关键问题浮出水面：一个季度的资本开支数据是否足以判断行业的长期景气度？市场真正担忧的是什么？国产算力未来的机会何在？
要解答这些问题，首先需要理解中美AI投资周期的异同。美股市场遵循着“模型突破→硬件先行→基建加码→应用落地”的清晰路径，价值轮动明确。相比之下，A股市场的AI投资在“海外映射”与“自主叙事”间反复切换，路径更为复杂，易受阶段性数据和情绪的影响。
互联网大厂AI相关资本开支低于预期，直接触发了本轮国产算力估值回调。更深层次的原因在于，市场担忧国内AI应用落地的速度可能放缓。尽管DeepSeek的出现降低了大模型的使用门槛，激发了企业对AI应用开发的投入预期，但实际情况是，AI应用的月活在经历短暂暴涨后，增速大幅下降，部分应用甚至出现月活下滑。
AI应用落地缓慢的原因主要有两方面：一是主流大模型在回答问题时主要基于相关性而非因果性，导致大模型在很多情况下不能完全理解人类问题的本质，制定有效解决方案；二是尽管大模型迭代降低了使用成本，但部分AI应用的实际场景仍存在实施成本远大于收益的问题，尤其是在美国对高端AI芯片严格限制后，国内AI算力的实际使用成本偏高，增加了AI应用ROI的不确定性。
从国产算力板块来看，DeepSeek的出现并未带来算力供不应求的现象，反而出现了结构性过剩问题。先进算力严重不足，而低端无效算力过剩。面对市场对先进算力的迫切需求，国产AI芯片对增量需求的覆盖度不足40%，受到技术适配性、产能瓶颈以及软件生态不成熟等多方面的束缚。
那么，为什么大厂的资本开支会成为市场判断AI进展的关键呢？目前，AI应用正处于向现有应用和服务渗透的阶段，主要涉及AI功能对现有主流应用的赋能，起到降本增效的作用。由于企业尚不完全清楚AI将如何为其运营创造增量价值，因此这是一个涉及反复试验的阶段。由于缺乏前瞻性指标，市场将互联网企业的资本开支作为监测AI应用前景的前瞻性指标，同时也间接反映国产算力板块的景气度。
然而，从数据来看，尽管腾讯和阿里2025年第一季度的资本开支环比有所下降，但同比却实现了翻倍增长。这表明国内互联网巨头对AI的重视程度大幅提升，支出力度加强。资本开支的环比下降可能与英伟达H20芯片的供货及政策限制有关。特朗普上任后，将H20纳入出口限制清单，可能导致部分已下单但未出货的芯片无法继续跟进，使得部分互联网大厂的资本开支未能真正落地，而是做了账面冲回。
因此，互联网大厂资本开支的短期账面波动可能并不能准确反映其对AI未来进展的真实看法，而是与政策波动下企业的短期行为密切相关。尽管如此，在缺乏明确定量指标的情况下，资本开支仍是市场判断AI发展前景和头部企业态度的重要观测指标。
未来，随着英伟达新产品B40在国内量产，大厂的资本开支可能有望出现新一轮爆发式增长，从而带动市场情绪再次进入乐观区间，为国产算力板块提供新的积极引导和支持。同时，在强劲的市场需求和政策持续支持下，以寒武纪、华为等为代表的国产AI芯片供应商有望加速实现供应链自主化进程，进一步扩大国产算力市占率。
