2025年7月份开始，随着中美科技大厂二季度财报的纷纷发布，AI再次成为业界关注的焦点：市场急于验证，在AI上那些天文数字般的投入，是否能转化成源源不断的美金。

随着谷歌和meta、微软的业绩发布后，市场的担心逐渐转变为了振奋。我们看到，此前一度质疑AI资本投入过多的声音，正在向“投入还不够”转移。

从谷歌和meta的分析师问答环节中，我们还发现，市场经过了几个季度实打实的业绩教育，对于AI驱动营收增长的确定性和对AI的资本投入回报的疑虑很少见了。

根据我们的统计，在meta 2024年四季度的分析师问答环节，8个提问中有6个都聚焦于AI的货币化与资本回报问题。谷歌的8个分析师提问涉及15个具体问题，其中7个关于AI商业化和对营收贡献问题。

2025Q2，美国科技大厂此前对AI的高投入，正在逐渐显现出其对营收的驱动能力。但也正如meta CFO Susan Li所说，现在AI领域的各个玩家，都处于回报曲线的早期阶段。

一言以蔽之，从这个季度开始，市场不再质疑AI Capex了。

01

AI开出的两朵花

综合各科技巨头的二季度财报，我们发现在众多受益于AI的业务中，在线广告和对云服务的业务提效和增收，是最先被明确出收益来的。

1.AI对于谷歌云服务和广告营收的驱动

谷歌可以看做最先进AI技术的风向标：二季度中，谷歌的表现可以说是为整个行业注入一针强心剂，让市场对AI 资本投入不再犹豫和质疑。谷歌在AI大模型基建、开发和应用遍地开花，这也是Sundar Pichai喊出全栈AI的底气。

业绩上，季度营收依然保持了10%以上的增长，其中云服务成为本季度最大亮点。

●二季度营收964亿美元，增幅14%，得益于搜索、YouTube、订阅和云业务的两位数增长。

●谷歌service营收825亿美元，增幅12%，其中得益于搜索量增加带来的搜索广告收入增长、YouTube广告增长和订阅业务收入增加。

●云服务营收136亿美元，增幅32%，增速超过核心搜索业务，主要得益于AI驱动的云服务订单量增长。

●Cloud积压订单（backlog）季度末达到1060亿美元，环比增长18%，表明客户需求强劲。

●云服务运营利润率从11.3%提升至20.7%。

●资本支出224亿美元。管理层展望，由于服务器交付时间安排和数据中心建设加快，全年资本支出预计增加100亿美金至850亿美元。

借助AI，新产品平台的多模式和代理功能扩展增强了客户和开发者的参与度，由此提升了云服务的采用率。云订单量同比增长38%，达到1060亿美元。2.5亿美元以上交易的翻倍增长，谷歌云平台(GCP)新客户环比增长28%。

2025年一季度谷歌AI Max上线，这是Google Ads 中一个用于搜索广告的AI 功能套件。AI Max的主要应用有：扩展搜索范围、优化素材匹配、提供更详细的效果报告。AI Max可以看做是广告主的助理，帮助广告主优化投放活动和提供投放分析，以此来提升广告投放效率。

谷歌SVP Schindler在财报中披露，在搜索广告系列中启用 AI Max 的广告主，其推广活动的转化率提升了14%（AI Max功能需要广告主手动开启）。

在媒体购买方面，新的竞价策略——智能出价探索 (Smart Bidding Exploration) 是十年来最大的更新。允许广告主进行以更高频率，在更大的竞价空间内进行出价探索，从而有可能获得更高的转化率和ROI，Schindler表示使用智能出价探索的广告系列平均转化率提升了 19%。

在谷歌的最新业绩中，我们看到了人工智能（AI）在实际业务中推动了C端产品体验的革新和B端云服务和广告业务的营收增长，毫无疑问AI已成为谷歌未来新的增长引擎战略。

基于这种认知，谷歌在CapEx上的大刀阔斧就完全可以理解了，从管理层的发言中我们甚至读到了一些AI投入对谷歌来说never have enough,“现在在AI上投入的每一美元，未来都会产生数倍甚至百倍的收入”。

2.AI对于meta广告业务的驱动

meta二季度营收475.2亿美元，按报告汇率和固定汇率计算均增长 22%，高于分析师预期的448.3亿美元。广告营收465亿美元，同比增长22%，同样超出市场预期。

管理层将本季度广告业务收入的增长，归因于AI为旗下平台广告系统带来的效率与收益提升。

新的AI 广告推荐模型被应用到Instagram平台，推动Instagram的广告转化率提升了约5%，新模型使得Facebook转化率提升了3%。生成式AI创意工具对于使用率持续扩大，并受到预算有限的小型广告主的欢迎。

meta近期发表了一篇“增强型大语言模型在广告系统中的测试”论文。该测试从2024年初进行了10周，旨在测试新模型在广告主层面的整体表现，核心指标包括广告点击率（CTR）以及广告主创建的广告文案变体数量将3.5万名广告主被随机分组。一半使用旧系统 Imitation LLM V2，作为对照组；另一半使用经过 RLPF 训练的新系统 AdLlama，作为测试组。

测试结果显示：

a、与使用旧模仿模型的广告主相比，使用 AdLlama 的广告主的点击率显著提高了 6.7%；

b、同时总展示次数确定的情况下，AdLlama 增加了每位广告主的总点击次数，广告本身在获取点击方面确实更有效率。

c、使用 AdLlama 的广告主实际上生成的广告变体增加了 18.5%

尽管这只是一项测试，其结果已足够振奋人心。虽然实验效果无法等比例放大，但它清晰地揭示了增强型大模型对广告业务的巨大潜在驱动力。

3.AI对于腾讯广告业务的驱动

回到国内，互联网头部公司中腾讯首先发布财报。本季度广告成为腾讯的最大亮点：

公司广告业务在AI技术推动下实现20%同比增长，达到360亿元。广告业务增长主要得益于AI技术带来的单次曝光收入提升，以及视频号和搜索流量的增长带来的以及微信交易型生态的广告新收入。

其中，AI在广告业务中应用范围涉及广告创意生成、投放、推荐以及效果分析，有效提升了点击率、转化和广告主ROI。技术实现层面，通过部署大模型来升级广告平台架构，跨应用分析广告点击和交易，以及用户在文字、图片、视频内容间的互动行为，实现了对用户兴趣的实时洞察和广告表现优化。

本季度腾讯的经营性资本支出为179亿元，同比增长149%（但环比下降30%），主要投入方向依然是GPU与服务器。

腾讯一向不愿成为焦点，在AI资本投入相关问题的回答中规中矩。管理层依旧在AI资本支出上谨慎保守，将更多精力集中产品侧的改善和生态优化。

但这并不完全等同于腾讯AI战略的保守，要知道腾讯擅长什么——收购。这也是分析师问答环节有分析师问管理层如何进行MA评估，管理层并未回答的原因。这似乎表明，未来AI创业者仍然有可能做出一款好产品，然后卖给腾讯。

02

两大类确定性商业模式

1.AI在广告中的应用范式已经跑通

生成式AI的应用收敛到了在线广告上，目前已经得到验证的是下面几个方向：

1.LLM及多模态AI——AI生成图片、视频、文字、语音：无限制生成素材生成和优化，匹配更多样的用户画像，缩短素材制作时间，提高投放效率

2.AI内容理解——定向投放：更准确的用户理解、更精准的定向

3.AI Agent——广告活动管理和优化：投放方案制定、投放活动管理、投放效果分析

具体来说，生成式AI可以极大拓宽广告素材创意数量、投放素材形式（文字、图片以及视频），以及海量文案内容，足够多不同版本的图片、文字和视频，可以在定向匹配到各种潜在客户，从而获得更高的点击和转化率。

广告主的投放效果提高了，又可以增加投放预算，由此驱动了广告业务收入增长。

AI在游戏、影视制作、金融等领域的成效也初见端倪，但距离实现驱动营收增长，从纸面上改善业绩还需要时间的检验。

2.广告之外，AI还造就了垂直应用领域的繁荣

AI在大厂的业务应用已经遍地开花，而在更广阔更具生命力的互联网行业创业领域中，AI赛道成为皇冠上唯一的明珠。

在AI赛道，大模型Maker诸如OpenAI和Anthropic吸引的关注度和自身闪耀的光环一点不亚于于谷歌、meta、微软这些大厂。

OpenAI的最新年化收入超过120亿美元，最新估值来到5000亿美元。2025年7月份，Anthropic最新年化达到40亿美元，估值来到1700亿美元，当然这两家值得在AI历史上单开一页的企业是另一类故事。

在众多的AI应用细分领域中又以AI编程助手为当前最大的热门。在这个极为小众的领域中，如果说1亿美元ARR，算是一个里程碑的话，仅仅在一周内的新闻报道中我们就统计到了下面这几家跨越里程碑的公司。

除了当前最热门的AI编程助手，2023-2024年最为热门的AI生成视频领域的Heygen、AI Agent产品Devin、Manus、AI搜索Perplexy至今也保持着非常高的市场关注度。

在这些主流视野之外，AI应用更是润物细无声的改变着互联网的各个角落。

03

“AI capex”即权力

谷歌和meta仍将继续增加资本投入，特别是云服务和在线广告业务相关服务器、数据中心以及网络设备。

以谷歌为例，2025年第一季度资本支出为 172 亿美元，占季度营收的19%。其中最大部分是对服务器的投资，其次是数据中心，以支持谷歌各项业务增长的支持。

第二季度的资本支出为224 亿美元，季度环比增长了52亿美元，占季度营收的23%。绝大部分的资本支出都投资于技术基础设施，其中约三分之二投资于服务器，三分之一投资于数据中心和网络设备。

同时谷歌大幅上调资本支出预期，从此前的750亿美元提升至850亿美元，增加预算主要用于服务器投资的增加以及数据中心建设的加速，以满足强劲的谷歌云服务的需求增长。

根据theInformation的一则报道，为了推动人工智能在广告投放中的应用，谷歌做的尤为大胆。谷歌广告部门甚至设立了专向资金（相当于补贴）用于鼓励广告客户使用人工智能技术进行广告投放。即使客户使用的AI工具并非来自谷歌，仍然可以找谷歌报销工具使用费（如AI大模型订阅费用）。

可以说人工智能生态和在线营销的整合对于像谷歌、meta这类以在线广告业务为大头的企业来说有百利而无一害。客户的投放效果越好，在这些平台上未来的投入就会越高。

即使客户使用了第三方AI工具，谷歌也直接的利用这些投放素材实现了自家模型和其他大模型生成效果的真实对比效果。theInformation的这篇报道了一些广告主和广告公司高管，他们表示借助生成式AI广告投放效果得到了优化。投放预算由此增加了30%-40%。

相比之下，meta在资本投入上更为激进，25年二季度总成本和费用为 270.7 亿美元，占当季营收的57%，同比增长 12%。资本支出170亿美元，主要来自对服务器、数据中心和网络基础设施的投资，占当季总营收的35.8%，这一比例已经大幅高于谷歌的23%了。

管理层预计2025年资本支出范围收窄到在660亿美元至720亿美元，较此前640亿美元至720亿美元下限提高了20亿美元，预计2026年资本支出仍将增长。

对谷歌和meta的大手笔，我们认为并非头脑发热，正如meta的CFO所言，大企业内部对于投入产出比的量化模型远比外界精准，在AI改善营收曲线的早期，每投入亿美元所带来的收益一定高于曲线进入到中后期。

此外，大厂通过大幅度增加AI capex不断建立和巩固属于自己的业务高墙，无疑提高了整个AI的行业的进入门槛。这个赛道越来越成为科技巨头的专属赛道。

正如近期meta大举“买入”人才，在本就人才流动率很高的科技互联网行业，高薪和更高业务空间对于人才的吸引力空的高。

有了百亿美元级别的投入，科技巨头变成了人才收割机，人才的马太效应显现，这又导致其他中小厂的AI技术和产品后继增长乏力，长期来看必然要败给科技巨头，由此科技行业历史中上演了多次的新技术革命最终成果被大厂摘走。

04

成本侧战争虽迟必至

动辄百亿美元的资本投入给公司带来的除了白花花的美金进账还有什么？答案是——成本，当前大手笔投入的服务器、训练用的芯片以及数据中心等，都会通过折旧“回流”成本端。

AI 服务器折旧年限财报中极少披露，根据公开信息，基本在5-6年：

• 谷歌：6 年

• meta：5.5 年

• 微软：6 年

• 亚马逊：从 6 年缩短至 5 年

也就是每年100亿的服务器投入将转化为每个季度5亿美元以上的成本，这一数字已超过许多中小型上市公司的季度营收了。如果每年的资本投入为500亿美元的话，那每个季度的成本就是25亿美元，这是当前几个科技巨头仍然无法达到的增量，换句话说AI行业还在爬坡中。

谷歌的CFO已经在季度会上给出了简单的说明：

“过去几年我们资本支出投资的显著增加将继续给损益表（P&L）带来压力，主要表现为更高的折旧。在第二季度，折旧同比增长 $13 亿美元至 $50 亿美元，增长率为 35%。鉴于近期资本支出投资的增加，我们预计折旧的增长率将在第三季度进一步加速。”

当行业巨头们普遍放缓资本投入的步伐时，竞争的焦点将从‘军备竞赛’转向如何最大化前期巨额投资所产生的回报。