如果说2024年是模型的“参数之战”，那么站在2025年末回望，中国AI战场已演变为一场关于资本效率、基础设施霸权与流量入口的路线之争。

11月27日，高盛发布了一份关于中国互联网与人工智能发展的重磅研报，对当前中国AI行业“大厂之战”的激烈战况进行了分析，对阿里巴巴、字节跳动、腾讯的不同战略选择进行了解读：

阿里巴巴选择了最“重”的道路，以同比暴增80%的资本开支和全栈布局，试图用重资产构筑类似谷歌的“全栈”壁垒，成为中国AI市场的“全栈霸主”；

字节跳动凭借恐怖的流量优势，以日均30万亿Token的消耗量，在应用层大杀四方；

腾讯则保持了其一贯的克制，在收缩资本开支的同时，更专注于将AI能力“无缝嵌入”其庞大的社交与支付生态。

与此同时，高盛还认为，中美AI领域的竞争也进入了一种“动态交替”的新常态：美国模型确立新高点，中国模型会在随后的3-6个月内进行快速迭代与追赶。

阿里“全栈推进”，腾讯“保持克制”，字节“流量突围”

1. 阿里巴巴：对标谷歌的“全栈式”重资产豪赌

阿里巴巴正在采取类似谷歌的“全栈式”打法。

高盛在报告中着重提到了阿里的资本开支：阿里巴巴9月季度的资本开支同比暴增80%，达到320亿人民币。

高盛分析师指出，尽管面临芯片供应的波动，阿里依然坚定地执行其AI基础设施扩张计划，试图通过“基础模型+多模态能力”的垂直整合，构建类似谷歌的“专用芯片+全栈服务”的路径，以巩固其在B端市场的统治力。

这种“重资产”策略正在兑现为真金白银。

报告显示，阿里云外部收入在9月季度同比增长29%，其中AI相关收入连续第9个季度实现三位数增长。高盛预测，得益于强劲的AI训练与推理需求，阿里云的收入增速将在12月季度进一步加速至38%。

在C端，阿里也不再低调。

其最新发布的“通义App”在发布首周下载量即突破1000万，蚂蚁集团推出的“灵光”也在6天内获得200万下载，同时夸克app也在用AI不断迭代。

2.字节跳动的“流量突围”

面对阿里的攻势，字节跳动的打法带有鲜明的“流量基因”：通过C端应用的绝对统治力反哺底层基建。

报告披露，字节跳动的日均Token使用量已突破30万亿。这是一个什么量级？它已经逼近全球AI领头羊谷歌（Google）的43万亿，且远超其他中国同行——相比之下，百度和DeepSeek目前的日均Token量级仍在10万亿左右。

高盛在报告中提到，字节旗下的“豆包”稳居国内AI应用活跃度榜首，而其面向海外市场的教育应用Gauth，月流水同比增长394%，创下历史新高。

这种通过应用层创造的巨大推理需求，也让字节跳动在MaaS（模型即服务）领域完成了一次对传统云巨头的侧翼包抄。

高盛引用IDC数据指出，在“大模型公有云市场份额”这一细分且关键的未来战场上，字节跳动旗下的火山引擎已拿下49.2%的份额。

（3）腾讯：实用主义者的“生态渗透”

与阿里和字节的锋芒毕露不同，腾讯在AI战场上保持了一贯的“克制”。

高盛注意到，腾讯的资本开支在同季度同比下降，且下调了全年预算目标。

报告中提到，除了芯片供应波动的影响外，这更多反映了腾讯克制的“生态渗透”策略，致力于将AI能力无缝“缝合”进其庞大的微信生态。

报告提到，腾讯已将AI助手“元宝”整合进微信支付，通过AI文案工具和菜单识别功能，直接服务于中小商家的运营效率。这种打法虽然缺乏性感的资本开支数字，但却拥有极高的落地确定性。

中美模型竞速：3-6个月的动态追赶周期

将视线拉高至全球维度，高盛还在报告中对比分析了中美AI技术动态。

高盛分析师Ronald Keung团队在报告中指出，尽管市场曾担忧AI Scaling Law 面临边际效益递减，但随着谷歌近期发布Gemini 3 Pro和图像生成模型Nano Banana Pro，美国基础模型再次证明了其在性能边界上的突破能力，打破了此前市场关于“AI技术停滞”的担忧。

但这并不意味着中国玩家被甩开。高盛观察到一个清晰且具有韧性的“动态追赶”的周期律：

每当美国模型实现一次大的版本跃升（Step-up），中国AI模型通常会在随后的3-6个月内迅速跟进，通过技术迭代缩小能力差距。这种“领跑-追赶-再领跑”的节奏，已成为中美科技竞争的新常态。

高盛还提到，中国厂商的韧性在于其独特的“中国速度”与开源生态。小米、腾讯等大厂纷纷开源其高性能模型，据报道，中国80%的AI初创公司正在使用这些开源模型。

此外，中国模型在成本控制上极具侵略性，例如快手的“可灵”（Kling）视频生成模型，在价格上显著低于全球同类产品，正通过极致的性价比在应用层构建护城河。

价值洼地？

对于投资者关注的估值问题，高盛Ronald Keung团队分析称：

“我们尚未处于AI泡沫中”。

该团队认为，目前中国AI板块并未出现泡沫。腾讯和阿里巴巴目前的2026年预期市盈率（P/E）分别为21倍和23倍，低于谷歌（24倍）、亚马逊和微软（28-30倍）的水平。