UBS预计，随着供应与产能瓶颈逐步缓解，中国互联网巨头有望在未来2至3年迎来AI投入的回报期。

据香港《南华早报》2日 报道，UBS认为，现阶段AI产业链的大部分收益仍集中在掌握芯片和基础设施的上游环节；但当供应与产能约束缓解后，定价权有望转向拥有数据、用户和分发能力的互联网平台。

UBS中国互联网研究主管Kenneth Fong在深圳出席一场活动时表示，当前产能约束主要集中在上游，因此上游环节占据了AI产业链的大部分收益。一旦未来2至3年这一约束有所缓解，收益主导权可能转向具备分发能力、数据和用户基础的下游平台，互联网企业也有望开启新一轮AI变现周期。

这一判断与中国科技巨头近期持续加码AI投入的趋势相呼应。Tencent Holdings第二季度资本开支增至528亿元人民币，接近此前水平的3倍，自由现金流也首次转为负值，为负138亿元人民币。Alibaba Group Holding截至6月的季度自由现金流净流出447亿元人民币，同比扩大逾一倍；同期相关支出为677亿元人民币。

不过，市场对中国科技企业大举投入AI仍持谨慎态度，主要担忧在于下半年宏观环境走弱及短期业绩承压，硬件和基础设施投入上升可能直接侵蚀利润。UBS认为，尽管面临压力，头部企业仍在防守与进攻之间同步推进：一方面担心在AI竞争中掉队，另一方面也在评估AI嵌入云业务及既有业务后的投资回报空间。

Kenneth Fong表示，中国科技企业正把相当于全年现金流约1年至1年半规模的资金投向AI。他指出，即便AI落地效果不及预期，这也相当于放弃一年的利润，但至少可以避免在竞争格局中被进一步甩开。

从当前投入规模来看，中国企业仍明显落后于美国同行。UBS估算，中国科技企业的总支出仅相当于美国大型科技企业的七分之一，原因一方面在于获取海外先进芯片受限，另一方面则在于整体业务体量相对更小。UBS认为，短期内上游硬件和基础设施环节仍将占优，但一旦供应瓶颈解除，AI收益分配格局可能出现变化。

成本效率被视为中国AI阵营的一项优势。UBS证券中国互联网分析师Xiong Wei表示，中国模型的训练成本预计不到国际领先厂商的10%，主要中国模型的平均API价格也被评估为全球同类产品的20%以下。

Xiong Wei表示，在这一成本结构下，中国模型开发商并不只能依赖“以亏损换规模”的路径。相较于大规模烧钱，中国开发商在推动普及的过程中更倾向于维持健康的毛利率，并通过技术创新提升盈利能力，在模型调用量快速增长的同时持续改善训练和推理效率。

整体来看，UBS认为，中国AI竞争的关键并不在短期资本开支规模，而在于中长期的平台主导力。尽管Tencent Holdings、Alibaba Group Holding等企业当前现金流承压，但若未来供应约束趋于缓解，拥有庞大用户基础、数据资源和服务分发渠道的互联网平台，可能成为AI变现的核心受益方。