文｜融中财经

6月1日，港股市场6月首个交易日收市，升215点，收报25402点；恒生科技指数升1.7%，报4964点，大市成交额达3309.4亿港元。

盘面个股呈现明显分化走势，AI相关板块涨跌分化特征显著。其中AI应用端个股表现亮眼，美团受业绩预期提振，绩前涨幅超6%；联想集团上涨5%，美图公司更是大幅飙升26%。与之形成反差的是，半导体及AI大模型概念股集体回调，中芯国际、华虹半导体分别下跌超2%、5%，智谱、MINIMAX、迅策等头部AI大模型企业跌幅介于8%至15%之间，赛道内部分化态势凸显。

就在6月1日这天，智谱发布港股公告敲定科创板上市计划，拟募资150亿元分别投向通用大模型、MaaS平台与流动资金；而在此前的5月29日，MiniMax 已正式启动A股上市辅导，两大港股AI巨头齐齐布局“A+H”。

本次市场涨跌分化的背后，是恒生科技指数新一轮成分股调整带来的产业风向更迭。根据调整安排，6月5日收盘后，恒生科技指数将正式纳入智谱、MINIMAX两家国内头部AI大模型原生企业，同时剔除金蝶国际、金山软件等老牌传统软件企业。这一进一退的指数权重调整，并非简单的标的更替，而是资本市场对科技产业迭代的直接投票：AI原生企业正在取代传统软件企业，成为港股科技赛道的核心新势力。

回望过去两年，AI无疑是中国科技行业的绝对核心热词。企业发布会、战略规划、融资路演、年度发展计划中，AI几乎成为标配内容，全行业扎堆布局、集体跟风入局，AI概念热度持续攀升。但喧嚣的行业热潮之下，资本市场始终保持着理性拷问：AI到底赚到钱了吗？

这是AI行业最大的矛盾。一边是数千亿元的模型投入、算力投入和数据中心建设；另一边则是企业持续追问的商业回报。

直到2026年第一季度。

联想集团公布财报显示，全年AI相关业务收入同比增长105%。阿里巴巴财报显示，AI相关产品收入占阿里云外部收入首次突破30%。百度则更进一步，AI业务收入占一般性业务收入比例达到52%，首次超过一半。

中国科技公司终于开始回答那个最现实的问题：AI不仅能讲故事，也开始挣钱了。

而更有意思的是，同样是赚钱，联想、阿里和百度走出了三条完全不同的路：有人在卖铲子，有人在收租金，有人则在换“芯”。

三种商业模式背后，隐藏的其实是中国AI产业未来十年的分化方向。不同企业不同的变现路径，背后又暗藏着怎样的产业逻辑与未来走向？

卖铲模式：联想做AI产业的“基础供给者”

如果把AI产业想象成一场淘金热，那联想扮演的角色再清晰不过：卖铲子。

GPU服务器、液冷数据中心、AI PC、企业级存储——联想在做的，是给所有“淘金者”（训练大模型的公司、部署AI应用的企业）提供他们离不开的基础设施。淘金的人可能挖到金子，也可能空手而归，但卖铲子的那一位，每一笔都是现金生意。

联想以“端－边-云-网”全栈AI算力底座承接产业基建需求，为全行业提供 AI 运行的“物理底座”。从集团层面看，2025/26财年全年营收达到5899亿元，首次突破5000亿元，同比增长20.3%；全年调整后净利润同比增长42.1%，创下历史新高，增速约为营收增速的两倍。

AI是这份成绩单中最关键的结构性变量。第四财季（2026年1—3月），联想AI相关业务营收同比增长84%，AI收入占比已大幅提升至38%；全财年AI收入同比增长105%。

这一组数据直观证明，AI 已经从联想的“新增业务”转变为驱动集团增长、优化业务结构的核心引擎，不再是依附于传统 PC、服务器业务的附属板块。

从业务结构来看，联想的卖铲模式形成了覆盖个人终端、企业算力、行业解决方案的完整产品矩阵。

在 C 端，天禧 AI 持续迭代，带动 AI PC 在高端市场持续渗透，让普通用户的终端设备成为端侧 AI 的重要载体。

在 B 端与产业侧，联想发力智算中心、AI 服务器、边缘算力设备，为大模型训练、行业 AI 应用部署提供稳定的算力支撑；同时推出面向企业的 AI 主机、行业定制化方案，打通从硬件到应用的衔接通道。

如果把整个 AI 产业比作一座大厦，联想扮演的就是建材供应商与基建施工方，无论上层的模型、应用如何迭代，底层的硬件与算力需求始终存在，这也让其商业模式具备极强的稳定性。

花旗银行分析指出，联想的成长逻辑已经从传统硬件周期驱动，转向高附加值的算力核心驱动，但如何跳出“重规模、薄利润”的行业困局，仍是其长期需要解决的问题。整体而言，联想的变现路径是稳字当头，依托庞大的硬件底盘分享 AI 产业增长红利，是风险最低、确定性最强的商业化模式之一。

收租模式：阿里做AI服务的“平台运营商”

如果说联想是为 AI 产业打造物理底座的“卖铲人”，那么阿里巴巴则化身 AI 领域的平台运营商，走出了典型的收租模式。

阿里云以云计算平台为根基，搭建 MaaS（模型即服务）生态，向企业、开发者、各类机构开放大模型调用、AI 软件订阅等服务，按照调用量、订阅周期收取费用，如同商业地产的运营方，向入驻的商户持续收取租金与服务费。这种模式依托云生态的流量与算力资源，实现轻资产、可持续的现金流，也是阿里云 AI 业务稳步增长的核心原因。

阿里巴巴 2026 财年财报显示，集团全年营收首次突破1 万亿元，达到 10236.7 亿元，整体规模再上新台阶。作为集团核心战略板块之一，阿里云智能集团第四财季（2026年1—3月）收入达到416.26亿元，同比大幅增长38%。

财报特别披露，第四财季阿里云AI相关产品收入达89.71亿元，年化收入已突破358亿元，连续11个季度实现三位数同比增长，并在本季度占据了云业务外部收入的30%。预计未来一年时间，AI相关产品收入占比将突破50%，成为阿里云收入增长的主要引擎。

吴泳铭指出，全栈人工智能投资已进入规模化商业落地阶段，办公和编程场景的企业级AI智能体正在全面铺开。

阿里收租模式的核心载体是百炼 API 平台与通义千问等自研大模型。财报披露，阿里云 AI 收入中，API 调用收入占据绝大部分，而自研模型的调用收入又是 API 收入的核心构成。

百炼MaaS平台是阿里最核心的“收费站”。百炼平台的ARR（年化经常性收入）将在6月份季度突破100亿元，今年突破300亿元。2026年3月，MaaS平台百炼客户数同比增长8倍。

吴泳铭甚至为此专门成立了Alibaba Token Hub（ATH）事业群，把模型服务和Token经济提升到集团战略级组织的地位。

经过多年布局，阿里达摩院、通义大模型、百炼平台已经形成完整的技术闭环：底层依托阿里云的算力集群，中层搭建模型开发、训练、调优的工具平台，上层面向电商、金融、制造、办公等全行业输出标准化 AI 服务。不同于单纯售卖硬件，阿里的核心资产是技术平台与生态壁垒，开发者和企业一旦接入平台，出于使用习惯、数据打通、成本考量，会形成较高的用户黏性，平台也因此获得长期稳定的复购收入，这也是“收租模式”最大的优势。

它是三种模式中毛利率潜力最高的，一旦形成规模效应，平台型收入的边际成本极低。中金公司已经在研报中预测阿里云经调整EBITA利润率将在未来几个季度明显提升。但“收租”模式要求持续高强度的资本投入（阿里该季度资本开支约269亿元），前提是“租客”源源不断——而这取决于整个AI应用生态是否真正繁荣。

换芯模式：百度做智能产业的“核心制造者”

百度的故事，是三种模式中最“戏剧性”的。

百度 2026 年第一季度财报数据显示，公司总营收 321 亿元，一般性业务收入 260 亿元，同比增长 2%，整体经营态势平稳。其中，AI 业务收入达到 136 亿元，占一般性业务收入的 52%，这也是百度 AI 收入首次正式超过整体业务的半壁江山。

百度创始人李彦宏明确表示，AI 已经成为百度的核心驱动力，多年积累的全栈 AI 能力，叠加企业端旺盛的智能化转型需求，推动 AI 相关业务持续走高。

细分来看，首先百度智能云Q1收入88亿元，同比增加79%，其中GPU云收入增速更是达到184%，主要受益于AI推理需求的集中释放。百度集团执行副总裁沈抖表述，企业用户对AI基础设施的需求正在从“训练”转向“推理”——客户已经度过了模型训练阶段，正在将AI加速部署到更多实际业务场景中。从“训练”到“推理”，意味着从“实验”到“生产”，这是一个质的飞跃。

这里必须提到百度昆仑芯，昆仑芯P800完成规模化验证、交付多个万卡集群，其全国产集群已完成对文心大模型5.1重要版本的训练。此外，基于昆仑芯的天池256卡超节点已经点亮，将于6月正式上市，吞吐性能较上一代提升25%，可适配文心、DeepSeek、GLM、MiniMax等主流模型，推理效率提升50%。

更关键的是，百度已经在2026年5月8日启动了昆仑芯在科创板的独立上市流程，如果IPO成功，昆仑芯将成为中国AI芯片最直接的价值锚点。

再是AI应用（包括“大搜索”、数字人、“秒哒”编程产品、“伐谋”智能体）Q1收入约25亿元，基本与上季持平。李彦宏坚持“应用驱动”的模型迭代路线，他认为未来用户将为AI智能体或AI应用本身付费，其市场规模将远超基于Token计费的市场。

最后是自动驾驶（萝卜快跑等）推算收入约23亿元，是百度AI版图中最具长期想象空间但也最需要耐心的板块。

百度的“换芯”本质上是一次自我革命，用自研的昆仑芯替代对外部GPU的依赖，用AI收入替代对搜索广告的依赖。这是三种模式中风险敞口最大的：如果AI增速不如预期，传统广告又在加速萎缩，就会出现青黄不接的“真空期”。但如果昆仑芯成功上市、AI云持续爆发，百度将完成中国科技史上最彻底的一次业务重构。

结语

从 PPT 概念到账本数字，从附属业务到核心支柱，2026 年无疑是中国 AI 产业的商业兑现元年。联想、阿里、百度三家头部企业，凭借截然不同的商业模式，交出了三份亮眼的营收答卷，也为整个行业探索出三条可落地、可复制的商业化路径。

放眼整个产业，头部企业的业绩爆发只是一个缩影。如今国内 AI 大模型周调用量稳居全球首位，日均 Token 调用量达到 140 万亿，两年增长超千倍，企业与用户的付费意愿持续提升，AI 正在从“尝鲜工具”转变为“生产刚需”。政策层面，AI 综合性立法加速推进，行业规范不断完善，为产业健康发展保驾护航；算力、芯片等底层硬件持续突破，国产技术自主可控能力不断增强。技术、市场、政策三重利好叠加，中国 AI 的商业空间还将持续打开。

当然，机遇背后挑战依然存在：同质化竞争、盈利模式单一、技术迭代压力、合规风险等问题，仍是所有 AI 企业需要长期面对的课题。三种主流变现路径未来会走向融合，还是持续分化？中小 AI 企业又该如何借鉴头部经验，找到适合自身的商业化道路？欢迎大家交流探讨。