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深耕与进化重估中国互联网与AI的商业底色|展望2026

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深耕与进化重估中国互联网与AI的商业底色|展望2026(图1)

  近日举行的第26届瑞银大中华研讨会(GCC)上,中国互联网与AI行业再次成为了全球机构投资者拷问增长逻辑的暴风眼。

  回望刚刚过去的2025年,中国互联网行业上演了一场极具“华尔街悖论”的剧目:板块股价全年逆势上涨约16%,但行业整体盈利却因高达1500亿元人民币的即时零售投入而显得步履蹒跚。

  “这种背离恰恰说明,市场正在重新锚定中国科技企业的价值。”瑞银中国互联网研究主管方锦聪在媒体分享会上直言,“投资者不再仅仅为单一的利润表买单,而是在寻找那些在逆境中依然具备‘长青能力’与‘效率杠杆’的深度标的。”

  站在2026年的起点,瑞银给出的答案是:中国互联网正处于从“流量博弈”转向“价值挖掘”的质变期。在这场进阶中,实用主义取代了叙事狂热,成为了中国式AI与互联网出海的新底色。

  2026年的中国消费市场呈现出显著的两极分化。瑞银观察到,尽管实质性实物消费仍受宏观环境波动影响,但以游戏、旅游、音乐为代表的“情感类消费”却展现出了惊人的韧性。

  “我们发现,头部的游戏榜单正在前所未有地固化。”方锦聪指出。这种现象背后是行业策略的根本性调头:发行商不再痴迷于通过高昂的买量成本去博取一款新游戏的爆红,而是转向“长青游戏”的精细化运营。通过内容的不断迭代和玩法优化,企业在降低风险的同时,获得了极高的盈利可预见性。这种“逆周期”属性,让游戏板块成为了避风港。

  过去一年多,中国互联网大厂在即时零售领域的“圈地运动”耗费了约1500亿钻人民币。然而,2026年,这场硝烟正逐步散去。“在目的性消费成为主流的当下,交叉销售的ROI(投入产出比)开始变得难以算账。”方锦聪分析说。随着监管层对反垄断调查的常态化,以及大厂对“超级APP”智能体构建目标的回撤,过度投入正在让位于运营优化。这场从“规模扩张”到“利润收割”的转向,预示着行业竞争格局正趋于稳态。

  在研讨会的另一场焦点分享中,瑞银证券中国互联网行业分析师熊玮将目光锁定了AI。与硅谷同行陷入“AI泡沫论”的激辩不同,中国AI产业展现出了一种冷静且务实的追赶姿态。

  “中国AI产业出现泡沫的概率远低于美国。”熊玮给出了一组极具冲击力的对比:2025年,中国头部互联网公司在AI领域的资本支出(Capex)合计约4000亿元人民币,仅为美国同行的十分之一左右。然而,在模型能力层面,DeepSeek等国产模型不仅在智能水平上快速逼近OpenAI的最强版本,更在“单位智力成本”上实现了压倒性的性价比优势。

  熊玮认为,中国AI的底气源于三个维度:首先,不同于硅谷盛行的“循环融资”(大厂互投),中国模型厂商更多依靠自身健康的现金流支撑研发;其次,资本支出策略极其谨慎,更关注算力利用率而非单纯的算力堆砌;最后,数据中心的实际负载始终维持在高位,这意味着需求是真实的,而非虚构的。

  “这种‘以小博大’的研发效率,使得中国模型在落地的可负担性上更具全球竞争力。”熊玮表示。

  虽然To C(个人用户端)的订阅制变现因付费习惯问题在短期内依然承载压力,但To B端的变现已在云服务和广告技术中“落地生根”。“云厂商的收入在过去几个季度逐级攀高,AI对广告点击率和转化率的贡献是有目共睹的。”熊玮指出。

  展望2026年,AI Agent(智能体)被寄予厚望。瑞银预测,Agent的演进将经历三个阶段:从单一APP内的闭环操作,到大厂内部生态的打通,最终走向跨平台的“A to A”(Agent对Agent)模式。

  尽管DeepSeek等国产模型已让世界瞩目,但瑞银提醒,2026年行业仍需关注两个变量:一是监管法规对“投流税”与“电商税”的执行力度,这可能对白牌商家及电商平台的短期利润产生冲击;二是算力国产化的深度,随着超节点技术的应用,国产芯片有望在2026年承接更多的推理甚至训练份额,从而缓解供应链的不确定性。

  如果说国内市场的关键词是“内敛”,那么出海则依然是中国互联网的“进击之剑”。

  2026年,中国互联网的出海已不再局限于电商平台。算法、算力、服务甚至技术文化,都在全方位输出。即使面临不稳定的关税环境,中国电商平台依然展现出了极强的变革适应力。方锦聪认为,中国企业的技术领先优势和供应链整合能力,依然是他们在海外市场博弈的核心法宝。

  对于全球投资者而言,2026年的中国互联网不再是一个可以轻易用“流量见顶”来概括的故事。

  中国科技公司正在经历一场从“重规模”到“重效率”、从“讲故事”到“算细账”的结构性转型。这种转型虽然伴随着阵痛——如税收政策调整带来的阵痛,以及即时零售投入期的利润承压——但其结果是一个更具确定性、更高毛利以及更务实创新的科技生态。

  “我们不应过度担忧所谓的技术瓶颈。”瑞银专家在分享会结束时总结认为,“相反,我们应该关注中国大厂如何在有限的资本开支下,利用极高的研发效率,在AI的应用侧和模型侧走出一条独特的‘性价比之路’。”

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