AI燒錢太快？中國最富科技巨頭搶著募資

多家中國頂級網際網路企業近期紛紛啟動外部融資。

阿里巴巴進行供股，騰訊發行債券，字節跳動則向近30家銀行取得296億美元銀團貸款。

但問題是：它們真的缺錢嗎？至少從帳面看，完全不是這麼回事。

截至今年六月底，阿里巴巴現金及流動投資仍達4745億元人民幣；騰訊官方公布的「總現金」亦高達5112億元人民幣；未公開財報的字節跳動，同樣是中國最盈利的網際網路企業之一。

既然如此富有，為何還四處籌資？

答案很簡單：AI。

最新加入這波融資潮的是字節跳動。

據媒體9月3日報導，字節跳動原計畫僅借200億美元，消息曝光後，中、美、歐、新加坡近30家銀行踴躍參與，認購金額逾300億美元，最終將貸款規模擴至296億美元（約2000億元人民幣），成為亞洲今年第二大美元貸款交易。

更特別的是，這筆巨額資金無需抵押擔保。

一位直接參與交易的人士表示，此規模之無擔保貸款極為罕見——換言之，銀行純粹基於字節跳動自身信用即敢放款。

2024年，字節跳動已向約20家境內外銀行及其他 lending 機構借入108億美元；如今貸款規模近兩年前三倍，融資條件卻更優。

這筆錢用於何處？字節跳動僅說明為「一般公司用途」，但據媒體報導，主要將投入AI擴張。

阿里巴巴則選擇不同路徑。

今年八月下旬，阿里巴巴在香港配售新股，一次募資800億港元，並明確指出：全數資金將投入AI，重點用於擴充算力、建設大規模AI資料中心及升級雲端基礎設施。

騰訊則進軍債券市場：今年六月發行24.5億美元及150億元人民幣債券，其中部分人民幣債券到期日為2056年，期限長達30年。雖未明言專款用於AI投資，但其AI基礎建設投資亦大幅加速。

大型企業四處籌資的現象，不僅限於中國。

截至今年7月7日，亞馬遜、Alphabet、Meta與甲骨文當年已發行約1940億美元債券，較2025年全年發行的1080億美元大幅增加近80%。

其中，Meta於四月底單次發行250億美元債券；甲骨文則計劃今年透過債券與股權融資450億至500億美元，以支應其快速擴張的雲端與AI基礎設施資金需求。

從中國到美國，愈來愈多科技巨頭正主動尋求外部融資——這並非因缺乏資金，而是AI極度耗資。

若前往山西大同廣靈縣參觀字節跳動的運算基礎設施，或許更能直觀理解「AI燒錢」的真實含義。

當地，字節跳動子公司火山引擎已部署大規模太行計算中心；僅第二期總投資即達45億元人民幣，規劃逾1.5萬個伺服器機櫃，並同步建設220千伏輸變電工程。

▲ 出處：廣靈縣人民政府網站

一般所見AI多為聊天機器人或秒級生成影片，但實際落地時，卻轉化為一棟棟機房、一排排伺服器，以及背後龐大的支援基礎設施。

雖晶片最受矚目，但取得晶片僅是第一步；真正難點在於如何將單顆晶片整合為穩定、可運作的運算力。

今年以來，NVIDIA H200對中銷售屢經審批與交貨流程；即便取得許可證，亦不保證晶片立即到貨。同時，資料中心建設、設備部署及最終上電均需時間。

這也意味AI基礎設施投資不僅規模龐大，更須超前規劃與持續投入。

隨著運算力需求持續攀升，大型企業資本支出亦急速擴張。

2025年初，阿里巴巴宣布未來三年至少投資3800億元人民幣建設AI與雲端基礎設施，單單第二季即支出約677億元。

字節跳動更為積極：據媒體報導，內部曾討論將2026年資本支出上限提高至700億美元（約4700億元人民幣），重點仍在資料中心等AI基礎設施；此數字或有調整，但已充分展現競賽規模。

這種急迫感亦體現在張一鳴身上。

2021年宣布卸任字節跳動執行長時，張一鳴於內部信中表示希望「以十年為視野」，花更多時間學習、系統性思考與探索新事物。

今年7月，他在種子團隊內部會議罕見發言，明確要求勿倚賴拆解競爭對手模型以爭取短期排名，並願意犧牲部分短期收益以實現長期目標。

在模型研發上，張一鳴仍堅持長期主義；但在運算力與基礎設施投資方面，字節跳動顯然正在加速。

原因並不複雜：模型今日落後，六個月內尚可迭代追趕；但若他人機房已佈署大量GPU並開始營運，而你的資料中心仍在興建、等待供電，此時間落差極難彌補。

再者，在AI時代，基礎設施已不僅是業務背後的支援，其本身正成為業務的一部分。

模型能達成何種成果、可服務多少用戶、成本能否壓低，皆直接受限於運算力；某種程度而言，基礎設施建在哪裡，就決定了業務天花板在哪裡。

因此，AI領域的競爭可能持續多年，但基礎設施之爭則集中在這幾年。大型企業真正競逐的不僅是晶片，更是時間。

但這引出另一個問題：既然帳上擁有數千億現金，為何不直接動用自己的資金？

因為企業資金從非單一用途：股票回購、併購、新業務開發皆需投入，且須預留空間以因應未來可能出現的風險與機會。

伺服器、資料中心等基礎設施可長期創造價值，以長期資金支持長期投資，實屬自然之選。

騰訊即為極直觀之例。雖未明確將債券募集資金專用於AI投資，但長期資金顯然為未來大規模投資預留更大彈性。

當然，大型企業敢如此投入，另有一關鍵前提：數據正逐步驗證可行性。

今年騰訊第二季財報電話會議中，有分析師直接提問：若依第二季約530億元資本支出推算，年化資本支出將逾2000億元；未來折舊與攤銷將如何影響利潤？AI所帶來的新營收需多久方能覆蓋此類成本？

騰訊首席策略官詹姆斯·米切爾（James Mitchell）揭示了公司資本支出背後另一層邏輯。

據他指出，以當前運算需求及租賃價格估算，若騰訊仿效部分新興雲端服務商，直接將新增運算力出租予第三方，幾乎可立即覆蓋設備折舊，並迅速獲致可觀報酬。

騰訊總裁劉熾平（Martin Lau）補充另一項計算：數月前已付款下單的部分運算資源，如今轉售即可獲逾30%利潤。

這實際為騰訊AI資本支出提供一道「安全緩衝」：若自身AI業務快速成長，即自用運算力；若外部需求更強，亦可透過雲端服務變現。

運算力正由純粹成本轉型為可產生營收的生產性資產。

阿里巴巴亦開始進行類似計算。今年八月，阿里集團CEO吳澤明於財報會上表示，依目前AI產品平均毛利率估算，相關資本支出約三年可回收；隨毛利率與營運效率提升，有望縮短至2.5年，甚至未來達約2年。

他亦提到，阿里2020年採購的A100晶片、乃至2018年購入的V100晶片，至今仍接近滿載運作，實際使用壽命遠超理論折舊年限。

與此同時，營收正加速跟進。阿里AI相關產品營收已連續12季呈三位數增長，年化營收逾495億元；今年第二季，快手「可靈」AI營收亦突破8.5億元。

這些數字尚無法證明數千億元AI投資已全數回收，但至少大型企業已不再僅憑想像推估AI前景——投資多少、回收期多長、可創造多少營收，此類計算正日益清晰。

由此，新循環已然成形：更多運算力可訓練更多模型、服務更多客戶；營收增長則增強企業持續投資信心，亦更易取得下一輪融資。

資金轉化為運算力，運算力驅動業務，業務支撐下輪投資。

但資本市場風向亦在轉變。

今年上半年，中美資本市場對AI熱情高漲；然而進入下半年，市場態度趨謹慎，愈發關注高估值能否兌現，以及龐大投資需耗時多久方能獲益。

這也是為何阿里巴巴八百億港元的供股案備受關注。阿里並不缺現金，卻仍選擇在此時籌集資金。字節跳動擴大銀團貸款規模，騰訊發行長期債券——這些舉措背後亦有類似考量。

對大型科技企業而言，趁資金尚寬鬆之際提前儲備未來數年彈藥，顯然比等到真正急需時再融資更為穩妥。

因未來需資金的絕非僅此幾家公司：平台企業、晶片廠商、雲服務商及大模型公司，均須持續加碼投資。當眾多企業同時亟需數百億甚至千億元資金時，資本本身或將成為稀缺資源。

這些科技巨頭日益意識到，當前AI之戰與互聯網時代截然不同：技術決定能否入席，而資金厚度則決定能坐多久。