美国在大模型能力、基础设施投入和商业化规模方面目前相对领先，头部厂商最新资本开支已超过经营现金流。预计海外巨头2026年资本开支约8000亿美元，2027年超过1万亿美元；资本开支占经营性现金流的比例约为120%，占净利润的比例亦超过100%。国内整体起步较晚，但随着腾讯等厂商加大投入，预计2026年国内头部厂商资本开支合计亦将超过经营性现金流。资本开支持续高企推动外部融资需求上升；以谷歌为例，6月公告拟融资规模超过800亿美元，累计融资规模超过1600亿美元。
　　需求端，国产模型正迈过能力与经济性双重拐点。年初以来，海外模型能力提升推动商业化提速，根据Yipit数据，Anthropic与OpenAI的ARR合计已超过1000亿美元。随着GLM-5.2、Kimi K3、Qwen 3.8等模型相继发布，国产模型逐步具备生产级可用能力；叠加开源模型在Token及单任务成本方面的显著优势，国产模型商业化有望加速，并对海外闭源模型的高定价模式形成挑战。
　　资金端，国内模型厂商融资规模持续扩大，为研发、训练推理基础设施及商业化拓展提供资金保障。根据IT桔子及各公司公告整理，2025年以来国产AI模型创业公司的融资规模已超过1500亿元。基于融资规模静态测算各公司能够获取的算力规模以及对应的ARR水平，按30个月内月度支出线性递增测算，预计到27年6月五家公司单月支出约104亿元，假设推理和训练支出1:1分配，假设推理业务毛利率40%，对应当月推理收入约86亿元，ARR约1036亿元（若模型公司后续获得新增融资、资金使用节奏发生变化，或算力租赁价格、业务成本结构及毛利率水平出现较大波动，实际等效算力规模及ARR可能与测算结果存在偏差）。
　　我们测算1GW数据中心及模型厂商业模式，得到五点结论：①模型参数量、注意力机制的选择最终影响模型的成本和定价；②国产模型毛利率低于海外一方面是因为定价策略，更重要因素是Infra能力差距，包括推理中模型支持的精度，以及国产芯片及超节点整体硬件基础设施的利用率低于海外。③价格战会影响模型厂的利润率，并且如果模型厂为保持毛利率，还会进一步导致云厂收入减少，利润率空间受到压缩。④随着芯片性能的升级，相同模型的毛利率持续提升。⑤考虑到闭源模型的分成成本，开源模型有望帮助海外CSP实现更好的利润率。
　　投资建议：伴随开源模型性能崛起，云厂有望通过开源模型实现更好利润率提升ROI表现，关注亚马逊、微软、谷歌、阿里巴巴等。
　　风险提示
　　第一，宏观经济波动。若宏观经济波动，公司业务、产业变革及新技术的落地节奏或将受到影响。
　　第二，下游需求不及预期。若下游AI需求不及预期，相关的AI研发投入增长或慢于预期，致使行业增长不及预期。
　　第三，核心技术水平升级不及预期的风险。AI大模型研发进度落后，AIGC相关产业技术壁垒较高，核心技术难以突破，影响整体进度。
　　第四，AI快速迭代、平权化下竞争加剧，影响云业务利润率。
　　第五，高资本开支下，利率波动可能带来融资成本压力风险。