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瑞银称中国互联网股被低估 AI初创企业获三重溢价

时间:2026-05-28 14:08
瑞银指出,市场对AI的短期担忧已消化,焦点转向AI重构互联网商业模式。竞争从抢占用户时长转向创造实际价值,变现从C端延伸至B端,天花板显著提升。AI正改变流量入口,缩短信息获取路径,游戏行业因反馈链路短成为赋能最直接领域。大厂估值低于AI创业公司,主因其业务混合、AI披露不透明及资本

五月底的这场分享会,信息量不小。瑞银中国互联网行业研究主管方锦聪抛出了一个核心观点:市场对AI的短期焦虑,已经在股价里消化得差不多了。眼下真正值得琢磨的,是AI如何从根本上,重构中国互联网公司的赚钱逻辑。

瑞银:AI重新定价中国互联网,大厂被低估、AI创业公司享三重溢价

方锦聪开门见山,点出了今年恒生科技指数跑输大盘背后的三重担忧:宏观波动冲击C端消费、天价AI资本开支侵蚀短期利润、以及AI可能碘伏现有的流量入口。但他话锋一转,认为这些担忧大多已“price in”(反映在价格里)。真正的戏码,其实在商业模式的重塑上。

商业模式重构,从“占用时长”到“创造价值”

回顾过去二十年,互联网公司的核心玩法是什么?简单说,就是“抢时间”。无论是短视频、音乐、内容还是搜索,终极目标都是尽可能多地占据用户的屏幕时长。从PC时代每天两三个小时,到移动互联网时代的六七个小时,用户时间的延长,就是上一轮增长的核心红利。

但AI时代,游戏规则变了。方锦聪指出,现在的竞争焦点不再是“你在我这儿待了多久”,而是“我为你创造了多少价值”。用户调用一次API、消耗一些token,节省了多少时间、提升了多少效率、产出了多少效益,服务商就能从中分一杯羹。

这种转变,直接抬高了变&现的天花板。以前,一个音乐用户每月付十几块钱听整首歌,价值相对固定。现在,按调用、按效果、按生产力收费的模式,将商业触角从C端消费者,延伸到了B端企业和整个产业链,想象空间“比以前高太多了”。

流量入口被重构,信息差消失

AI带来的另一个深层冲击,是流量入口的迁移。过去,用户通过搜索框、推荐流、独立APP来获取服务。如今,对话框和AI智能体(Agent)正成为新的指令入口。一个明显的迹象是,短视频和短剧已经大幅改变了用户时长分布,而AI生成的短剧,其吸引力甚至开始超越传统长视频。

更关键的是,AI大幅降低了内容与信息的生产和获取门槛。过去,互联网平台很大程度上赚的是“撮合信息差”的钱。现在,信息触达的路径被极度缩短,不对称性被快速抹平。方锦聪提醒,企业必须在新的价值链里,尽快找到自己的生态位。

谁优先受益?游戏跑得最快

在众多细分赛道中,方锦聪明确看好游戏、在线旅游、大模型公司和跨境电商。其中,游戏被认为是AI赋能落地最快、效果最直接的行业。

他举了两个例子。在内容生产端,过去人工绘制一个游戏皮肤可能需要几周甚至几个月,现在AI可以快速生成海量中小型素材,极大丰富了游戏内容,从而提升了用户的付费意愿。在营销投放端,AI每天能生成几十个广告文案版本,进行实时测试与优化,投放效率得到质的飞跃。

“游戏行业的反馈链路最短,”方锦聪总结道,“从内容生成到用户付费,AI带来的效果几乎是立竿见影。”这也解释了为何在宏观消费整体承压的背景下,游戏板块依然能保持相对稳健的增长。

为什么国内大厂AI估值远不如AI创业公司?

这可能是当前资本市场最纠结的问题之一。对此,方锦聪给出了三层解释,瑞银证券中国互联网行业分析师熊玮则从市场交易层面做了补充。

第一,业务结构不同,大厂被“旧经济”拖累。
AI创业公司是纯粹的AI资产,市场买的就是它们未来的AI故事。而互联网大厂除了前沿的AI业务,还背负着电商、外卖、本地生活等庞大的传统业务。这些板块增速已然放缓,拉低了集团的整体估值水平。“买大厂的股票,相当于同时买入了低增长的传统业务和高增长的AI业务,”方锦聪说,“市场很难单独给其中的AI部分定价。”

第二,AI业务披露不透明,无法单独估值。
腾讯不会单独拆分云业务中的AI收入,阿里也不会详细披露大模型具体贡献了多少利润。缺乏清晰的数据,分析师就无法使用P/ARR(年化收入倍数)等估值方法对AI业务进行独立定价。反观AI创业公司,收入结构清晰明了,市场可以直接对标估值。

“如果大厂愿意提高AI业务的披露透明度,甚至考虑分拆相关资产,市场就能更清楚地看到底层价值(underlying value),估值差距有望缩小。”方锦聪透露,近期市场已有传闻,称部分头部公司正在考虑类似举措。

第三,资本开支差异:大厂重资产,创业公司轻资产。
互联网大厂每年在算力和数据中心上的投入动辄上千亿,属于典型的重资产模式。而AI创业公司的资本开支相对小得多,资产周转更快,市场自然愿意给予更高的估值倍数。

第四,资本市场层面的三重溢价。
熊玮补充了交易视角的观察。她指出,当前国内AI创业公司估值显得偏高,背后有三个短期因素在支撑: 一是标的稀缺性。放眼全球,能上市交易的大模型公司屈指可数,资金可选择的标的有限,这本身就带来了溢价。 二是流动性溢价。目前国内上市的AI创业公司,股票尚未进入大规模解禁期,流通盘较小,流动性不足进一步推高了股价。 三是商业化体量的差异。海外头部模型厂商的商业化进展极快,收入增速往往跑在估值调整之前,高估值能被快速增长的业绩消化。相比之下,国内模型厂商的商业化体量尚小,因此估值显得更“贵”。

“拉长时间看,”方锦聪总结道,“随着大厂提高AI业务的透明度,甚至采取分拆等资本动作,两者之间的估值差距,大概率会逐渐收窄。”这场由AI驱动的价值重估,远未结束。

来源:https://www.techweb.com.cn/internet/2026-05-22/2975819.shtml
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