商汤预计扭亏为盈，AI算力产业迈入商业化兑现期
内容导读过去数年间，中国人工智能产业在高投入轨道上运行，市场对其商业兑现能力的质疑始终未消。近期行业内部出现的一系列结构性变化，正在松动这一固有认知，提示AI发展周期可能已步入新的阶段。
商汤扭亏释放强烈信号，AI商业化迎来历史性拐点
艾媒网（iiMedia.cn）获悉，8月16日，人工智能软件公司商汤集团在港交所发布公告，预计截至2026年6月30日止六个月期间，将录得约5亿元至7亿元的期内利润，相较于2025年上半年14.89亿元的期内亏损，实现同比扭亏为盈。若按非国际财务报告准则（IFRS）计量，预计2026年上半年调整后净亏损同比降低60%至70%，主营业务减亏趋势明显。
公告指出，业绩改善主要得益于两大因素：一是集团主营业务板块于2026年上半年的亏损较2025年同期大幅收窄，显示出AI产品和服务的商业化落地正在加速；二是集团多年来战略性构建的AI生态企业投资的公允价值变动带来可观收益，印证了其“平台型AI企业”战略的前瞻性布局。
该业绩预告一经发布，立即引发资本市场强烈反响。8月17日早盘，恒生科技ETF天弘（520920）标的指数高开高走，涨幅接近2%，商汤股价表现活跃，带动一众AI概念股集体走强。市场分析人士指出，这一业绩拐点不仅关乎商汤个体的经营修复，更被业界视为国产AI产业历经多年高投入后，正式进入商业兑现阶段的标志性事件。
算力基建提速，巨头资本开支激增与大模型定价权回归
商汤的盈利逆转并非资本市场的一时情绪催化，而是AI算力产业链供需两端深度变革的集中体现。相关报告显示，当前AI市场的投资风格正经历转变，即从依赖远期预期的“宏大叙事”模式，转向要求财务报表验证的“兑现证据”模式。
具体从市场增长前景来看，中国AI基建行业的规模正呈现持续增长态势，按算力、数据和算法三大核心要素划分，iiMedia Research（艾媒咨询）发布的数据显示，2025年中国AI基建市场规模达到1369亿元，预计2028年将增长至2793亿元。这种由远期预期向实证趋势的稳固转化，为市场观察资本开支的投入力度提供了重要的宏观基本面依据。基于此，头部企业的实际投入显得尤为关键。
在这一背景下，国内科技巨头的资本开支数据成为观察算力需求强度的关键先行指标。以腾讯控股为例，其二季度资本开支同比激增176%，如此大规模的投入不仅是为了支撑自身混元大模型的训练与推理需求，更反映出对AI算力基础设施战略性缺口的判断。资本开支的爆发式增长直接利好服务器、光模块、液冷散热、AI芯片等上游产业链环节。
与此同时，国产大模型DeepSeek宣布对其API服务全面涨价并执行峰谷定价机制，这一举动具有强烈的行业信号意义。过去两年，大模型厂商为争夺市场份额不惜掀起“价格战”，导致行业陷入“叫好不叫座”的困境。而DeepSeek敢于提价，恰恰证明其模型能力已接近国际顶级闭源模型水平，具备了从技术优势转化为商业定价权的实力。
这一逻辑闭环的成立，打破了市场对于大模型服务持续内卷的预期，推动行业定价锚整体上移，为具备全球竞争力的国产模型厂商打开了盈利空间。
投资逻辑切换，从估值驱动到业绩驱动的产业新周期
商汤盈利预告与DeepSeek定价策略调整的两相印证，揭示出国产AI产业正在经历一次深刻且不可逆的投资逻辑切换。回顾过去三至五年，AI板块的核心支撑逻辑主要依赖于技术突破带来的估值扩张，资本市场对企业在研发支出、算力采购及人才争夺上的巨额亏损表现出较高容忍度，更为关注的是参数规模、benchmark评分等技术指标。
然而，随着大模型能力逐步逼近甚至部分超越商业化应用的阈值，以及算力成本通过集群优化、推理加速和自研芯片等方式逐步摊薄，行业开始具备自我造血能力。
商汤预计上半年调整后净亏损同比收窄60%至70%，表明其主营业务已接近盈亏平衡的临界点，日常经营现金流改善指日可待；而生态投资的公允价值收益则体现了其多年前在自动驾驶、智慧商业、AI芯片等产业链关键环节的战略布局，正伴随行业景气度提升而进入收获期。
对二级市场投资者而言，这意味着AI板块的选股标准与估值体系将发生系统性迁移：市场将不再单纯为“谁的技术故事更动人”支付溢价，而是更加看重“谁能将算力转化为收入、将模型能力转化为客户黏性”。
具备真实且持续的算力需求、清晰可量化的商业模式，以及核心技术护城河的企业，将在新一轮产业周期中获得价值重估。
国产AI算力生态迈入价值兑现与正循环新阶段
综合多方信息与产业信号来看，商汤扭亏为盈、腾讯算力资本开支激增以及DeepSeek打破价格内卷，三组事件构成了国产AI产业从“资本密集投入期”迈向“商业规模收获期”的完整证据链。
在宏观产业层面，这意味着中国AI算力产业链在全球竞争格局中的话语权正在系统性提升，相关厂商不再仅仅是国际技术路线的跟随者与应用层面的适配者，而是在基础模型能力、算力基础设施效率及商业化运营层面开始掌握一定的定价权与标准制定权。
在中观产业链层面，算力基础设施提供商、大模型服务商、垂直行业应用开发商三大环节之间的协同效应显著增强，上下游企业有望共同形成“技术突破催生真实需求—算力投入支撑模型迭代—商业化变现改善财务报表—持续研发投入巩固技术壁垒”的正向循环。
当然，必须清醒地认识到，行业仍面临基础理论瓶颈、地缘政治扰动、商业化落地速度不均及二级市场估值波动等多重不确定性，短期业绩改善并不意味着所有参与者都能顺利穿越周期。
但当前节点所呈现的产业态势表明，国产AI算力的价值逻辑正在经历从预期驱动向商业验证层面的逐步迁移。对于投资者、从业者及政策制定者而言，如何在这一阶段合理把握节奏、审慎配置资源，将在一定程度上影响未来数年行业格局的演化方向。
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