云厂商与 AI 基础设施供应商的收入结构和利润率敏感性 - 2026-06-05
本报告片工作日期为 2026-06-05。基于前述宏观与产业线索,本报告对阿里云、腾讯云、百度智能云、华为云及 A 股 AI 基础设施供应商的收入结构和利润率敏感性进行拆解。
核心判断
大模型降价(Token 价格战)触发了经典的“杰文斯悖论”(Jevons Paradox):MaaS(模型即服务)层的价格通缩显著降低了应用门槛,带来了指数级的推理需求爆发,将产业链的核心利润池从模型层向下游算力基础设施转移。在主要云厂商中,阿里云凭借全栈生态对 IaaS/PaaS 拉动最为敏感;腾讯云通过转向高毛利 PaaS/SaaS 最有效规避了 MaaS 通缩;百度智能云在捕获 IaaS 需求的同时,对 MaaS 价格的暴露度相对较高。然而,这一轮 token 降价真正的绝对受益者是 A 股 AI 基础设施链条(特别是推理服务器、1.6T 光模块、液冷及算力租赁),它们正处于直接兑现推理负载爆发的利润红利期。
云厂商收入结构与敏感性画像
1. 阿里云:对 IaaS/PaaS 拉动最敏感,以价换量驱动生态锁定
阿里云是此次价格战的核心发起者,其策略是典型的“以价换量”。 - 收入结构: 截至 2025-2026 周期,IaaS 仍占阿里云总收入的大头(约 60%-70%) [S10]。其 2026 年 Q1 财报显示,AI 相关产品已占外部客户收入的 30% [S7]。 - 敏感性: 对 IaaS 拉动极其敏感。极低的 Token 价格被用作“引流品”,吸引开发者留在其百炼平台等生态内,进而带动其高毛利的数据库、算力调度及存储(PaaS/IaaS)消耗 [S10]。尽管长期目标是 MaaS 收入超过 IaaS,但当前其利润弹性高度依赖 IaaS 规模效应。
2. 百度智能云:IaaS 护城河深厚,但 MaaS 降价暴露度较高
作为政企智算市场的“标王”,百度智能云在 AI 算力底座上表现强劲。 - 收入结构: 2025 年其 AI 云收入结构中,AI 基础设施(IaaS)与 AI 应用(PaaS/SaaS/MaaS)的比例约为 2:1 [S10]。2026 年 Q1,其 AI Cloud Infra 收入达 RMB8.8 billion(同比增长 79%),GPU Cloud 更是激增 184% [S8]。 - 敏感性: 百度文心大模型的广泛调用使其对 MaaS 价格通缩存在直接暴露。然而,其 2:1 的底层基建占比表明,即便 Token 降价,激增的推理并发量依然通过 IaaS 层的算力租赁和专属集群实现了有效对冲。
3. 腾讯云:对 MaaS 通缩“免疫力”最强,聚焦高毛利
腾讯云选择了截然不同的利润导向策略。 - 收入结构: 腾讯近年来战略性收缩低毛利 IaaS 转包项目,转向自研产品。PaaS 维持约 20% 增速,而 SaaS(如腾讯会议等)增速达 40%-50% [S10]。 - 敏感性: 几乎不受 MaaS 价格通缩的负面影响。腾讯 2026 年 Q1 毛利率提升至 57% [S9],主要得益于高毛利企业服务。其大模型策略更多服务于内部生态和被投企业,对外提供 IaaS/PaaS 工具链,避开了最惨烈的 API 价格战。
4. 华为云:政企基本盘护城河,脱敏于公有云价格战
- 敏感性: 华为云(2025 年 Q4 市场份额约 17% [S6])在政务云和大型央国企私有化部署中占据主导。公有云端的 Token 价格战对其核心利润盘冲击有限。其更多受益于“十五五”算力底座国产替代的系统性红利,通过全栈昇腾生态捕获 IaaS/PaaS 价值。
A 股 AI 基础设施:杰文斯悖论的终极受益者
随着 token 消耗量从 2024 年初的千亿级跃升至 2025 年中的日均 30 万亿 [S13],2026 年全球推理服务器出货占比首次突破 55%,成为增长主引擎 [S12]。底层硬件对价格战免疫,并充分享受了用量爆发。
- 算力租赁(利润兑现期): 从前期的“跑马圈地”转向“业绩硬兑现”。供需紧平衡使得头部算力租赁企业毛利率维持在 35%-45% 的高位,部分极度紧缺的高规格集群毛利率可达 60% [自测算: 基于行业均值 35-45% 与高规格溢价推算] [S14]。2026 年 Q1 相关标的(如协创数据)单季度净利润增速惊人。
- 高速互联与光模块: 推理集群对数据吞吐要求极高,2026 年进入 1.6T 光模块量产大年,800G/1.6T 高端产品占比提升持续优化了中际旭创、新易盛等龙头的利润率 [S12]。
- AI 服务器与液冷: 随着单机柜功耗突破 100kW,通用服务器的低毛利竞争被摒弃,2026 年液冷渗透率飙升至 65% 以上 [S12]。服务器厂商(如浪潮信息、工业富联)利润加速向液冷及整机柜高溢价方案集中。
投资立场与下一步交接
立场: 综合 (Synthesize)。大模型降价并非摧毁了行业价值,而是重塑了价值分配曲线。MaaS 价格通缩被用作拉动 IaaS/PaaS 需求的杠杆,云大厂的利润杠杆依然成立;但最清晰、确定性最强的利润表象在 A 股 AI 基础设施(光模块、液冷、算力租赁),因为它们不受应用端价格战影响,只受推理算力绝对物理消耗量驱动。
交接建议: ashare-strategist [primary]。
触发原因: 既然 A 股 AI 基础设施链条是本轮算力需求爆发的最直接受益者,且已进入利润兑现期,当前的宏观和产业逻辑需要转化为 A 股的市场结构和微观资金面判断。下一张卡应评估这些基础设施龙头在 A 股当前的拥挤度、融资融券(margin data)状态,以及是否已经透支了 2026 年的业绩预期。
资料来源 / Sources
[S6] Compare the Cloud, China's cloud market hits $14.7bn quarter as AI demand broadens beyond model spending — https://www.comparethecloud.net/news/chinas-cloud-market-hits-147bn-quarter-as-ai-demand-broadens-beyond-model-spending [S7] Alibaba Group, Alibaba Group Announces March Quarter 2026 and Fiscal Year 2026 Results — https://www.businesswire.com/news/home/20260512841182/en/Alibaba-Group-Announces-March-Quarter-2026-and-Fiscal-Year-2026-Results [S8] Baidu Inc., Baidu Announces First Quarter 2026 Results — https://ir.baidu.com/news-releases/news-release-details/baidu-announces-first-quarter-2026-results [S9] Tencent Holdings, 2026 First Quarter Results PDF — https://static.www.tencent.com/uploads/2026/05/13/59cf8219adbb046153f69387479350ac.pdf [S10] Wallstreetcn, 中国云计算市场趋势 — https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQGhkflTOOoEn1pOJIeHvLMC1aUASu5AME4ZLxeDYpaX0SVnw1Up6Il3OdjWf0aUJWuY4KvArpC8I2ND7CCQAS57p9ibuTljprob5HUOEkrE8gI34ustnYzKlwldOaOSeIlO-0Sw [S12] Qudao123, 2024-2026年 A股 AI 基础设施与算力行业深度分析报告 — https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQGHYmqr6_cwjnGP3Cord5Ho1F42LL_FzuSAM22RPHpUfAgwTLujcWPoFxJgVGw_9os3wAr5axbTsRREw-Adcgp_VrQ5mCYjU43Hx9nqPq7MgfKdOUqHU8sNF5iCCidCxpM3iAmVX-NFmw [S13] News.cn, AI大模型算力消耗 — https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQERlAdMZJrMf5BsQrm4Fmkk592wMuwMh7wzyxVjZo8w84KPc-Up8OGCFsGi69dFcDsCsaOJRK_YGNdd2rViXwU95rXS6BBvpy22uGvwv4vHIMrzYWmeyEH6v_3V92f1AcgS6A3gh3U_Dl_ECqq3IqZBcTTGj1W-tAqweR_yc1_s [S14] STCN, 算力租赁业绩爆发 — https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQHlYC9o3y0K8j7nwSHlOpgtvVagBMrO-Yhv-440uwGbX4jW6umjGVSlevakSEPR48lubrR06QmQRnpeiR4Gj0iF9sXCTMdWEhnAT7vEPuYUYWnxbihZMWOysFLEwBkKVof-APCaw44srrktRg==