AI泡沫系列研究之传媒互联网行业篇：今非昔比逻辑生变：从“理性泡沫”到“务实增长”-

11今非昔比，逻辑生变：从“理性泡沫”到“务实增长”核心观点于少数经营状况良好的成熟企业，风险相对可控。实力的头部科技巨头主导，提供技术壁垒很高且稀缺的供给。需求侧来看，互联网时代的宽带普及率不到19%，电商仅占整个零售业的0.5%，大量的供给与实际需求严重不匹配；在AI时代则具有以下三方面优势：1）企业级用户是主要需求力量；2）需求都集中在资本相对充足的领域；3）通过近20多年的数字化进程，各行业已经产生了大量的数据处理的需求、形成了较为完善国头部科技企业亦紧跟AI产业浪潮，在政策加持下加速相关布局。与美股巨中国市场环境的复杂性与企业战略调整的灵活性，而2024年以来的阶段性快速增长，则标志着中国AI产业进入规模化投入阶段。资本开支快速扩张的路线，国内受到算力等资源的进口限制，具有国产替代内生需求，结合广阔国内市场的支撑，我们认为，中国AI泡沫风险更加可控。建议关注AI投入不断增加港股互联网核心资产、AI赋能不断深化的AI应用及产业链相关相关子板块：1）港股科技巨头：业务稳健增长且基本面稳固应用及产业链相关：值得买（AI+电商）、蓝色光标（AI+营销）、昆仑万维（AI应用）等。传媒行业推荐维持评级yuezheng_yj@：010-8092-7603：qitianrui_yj@重点公司盈利预测与估值（截至2026年1月8日）EPSPE0700.HK1024.HK资料来源：Wind、中国银河证券研究院22一、人工智能vs互联网浪潮：复盘、对比、展望 3（一）互联网泡沫行情回顾 3（二）复盘：部分企业过度炒热，市场优胜劣汰 5（三）对比：资金聚焦成熟企业，商业化逐步开启验证 7（四）展望：AI低成本技术突破，多模态深度融合 二、规模扩张加速，云业务构筑AI业绩支点 （一）美股科技巨头：资本开支连续高增，规模扩张构筑壁垒 （二）国内互联网公司：加速布局，协同发展 三、投资建议 四、风险提示 33高，部分商业模式尚不清晰的标的已突破成长期科技公司的估值。当前AIGC发展趋势和2000年样缺乏长期投资价值的“非理性繁荣”，是判断能否挖掘下一阶段机会的重点。因此，区分技术创新带来的真实价值与市场预期透支之间的差异显得尤为重要。我们复盘上一轮互联网行情（1995-2002年发现其可分为四个阶段：技术萌芽期、资本狂热期、盈利质疑期和泡沫破裂期。1.技术萌芽期（1995-1997）：符合用户数量增长溢价的定律。基础设施层面，1995年NSFNET完成商业化改造，成为互联网商业主干网。同时，由美国实施的“信息高速公路”计划(NII)为互联网发展提供了关键的政策支持，TCP/IP协议成为互联网通信的标准。NetscapeNavigator1.0浏览器于1994年10月发布，同年8月上市第一天股价由28Java编程语言于1995年5月诞生的，大大增强了网页之间的互动，实现了跨平台的共享，掀起了第四波信息技术浪潮——大数据时代的到来。商业模式探索方面，1996年成立、同年11月上市的Yahoo,以目录索引模式迅速发展：1997年，Yahoo已经实现6741万美元的收入，但却有2288万美元的净亏损。凭借用户增长与品牌效44从技术扩散的角度来看，互联网的普及有着明显的非平衡性。1995年，美国的互联网使用率为地区开始发展，但是规模要远远小于美国、欧洲地区。2.资本狂热期（1998-1999）1998-1999年是互联网泡沫的加速期，市场进入非理性繁荣阶段，资本追逐任何带有”.com”以获得资本溢价，投资者普遍相信互联网将彻底改变商业运作模式。流动性宽松方面，1998年的9月至11月美联储两次降息，将联邦基金利率从5.5%降到4.75%，强化了互联网将颠覆传统产业的预期。主流媒体如《时代》周刊将“网络”评为年度词汇，助推市场情绪升温。市场形成以亏损换规模的共识，投资者更关注用户增长与市场份额，而非短期盈利。在估值泡沫方面，互联网公司估值逐渐脱离基本面。如像Webvan的盈利模式尚不完善、资金才能够维持运转。部分公司巨额的经营性负现金流情况下仍然都享有较高的溢价。3.盈利质疑期（2000年初-2000Q3）季度，道琼斯指数基本保持稳定，而纳斯达克100指数走势出现了大幅的波动。49.00%39.00%29.00%19.00%9.00%-1.00%-11.00%纳斯达克100道琼斯工业平均盈利质疑的直接诱因包括三方面：一是美联储于1999年6月至2000年5月连续六次加息，基552000年全年净亏损达14.1亿美元；三是市场对行业过度投资的担忧加剧，“暗纤”现象凸显，反映出基础设施严重过剩。在投资者行为层面，资金开始从互联网股向传统价值股转移。市场估值逻辑从用户增长转向盈优质技术企业仍保持理性判断与长期信心4.泡沫破裂期（2000Q4-2002）互联网泡沫破裂期间市场系统性出清显著，纳斯达克指数从前期高点5100点以上跌至2002年三季度末1172点，跌幅达75%以上，显著高于同期道琼斯指数的跌幅。据W重，而多数亚洲市场因尚处发展初期受影响相对有限。幸存企业通过三大路径实现价值重构：一是商业模式转型，亚马逊于2000年推出第三方市场设施”的战略定力；二是技术降本，谷歌凭借PageRank算法大幅优化搜索效率，以更低服务器资汰与生态重构，为后续健康可持续发展奠定了基础。家IPO企业中，全年科技公司IPO数量（370以来科技公司IPO数量峰值。从数量占比来），1980-2024长期数据36%的常规权重。这一数据在2000年仍然维持在68.7%的高位，直至2001年互联网泡沫破灭才降至30%。首日涨幅异常亦能说明IPO市场的异常。1999年美股科技公司上市首日平均涨幅达86.7%，而非科技公司仅为17.2%。对比1995年，两类公司上市首日平均涨幅分别为30.8%和14.0%。同时，1999年美股上市的370家科技公司中，有114家首日涨幅超100%，占比达30%以上（1995统龙头玩具反斗城市值56亿美元，前者1998年营收仅0.3亿美元，后者为9.2亿美元；VALinux估值与基本面严重脱节:此阶段大量未盈利甚至零收入公司获得极高估值，估值体系严重脱离基美元，超过当时全美三大超市市值总和，而公司1999年营收仅470万美元，单位订单配送成本达拍卖仅收回220万美元，Webvan累计烧光12亿美元融资。66科技IPO数量非科技IPO数量0资料来源：JayR.Ritter,InitialPublicOfferings:UpdatedSt互联网公司估值指标达到历史顶峰。以雅虎为例，其在2000年初市值一度超过2500亿美元，然而公司1999年营收仅5.9亿美元，归母净利润仅0.61亿美元（对比2025年末Meta市销率为经历市场出清后，具备真实技术壁垒和可持续商业模式的企业最终胜出。亚马逊股价在2000-2001成长为全球市值领军企业。eBay凭借C2C电商垄断地位和PayPal支付生态，2002年后净利润率77为后泡沫时期最成功的科技IPO案例。这些幸存企业的共同特征在于：清晰的盈利路径、规模效应优势以及持续的技术创新能力。1.当前AI主题初创公司更依赖充裕的私募融资。根据私募投资交易平台ForgeGlocbal数据，2025年前三季度已有19家AI企业实现融资金2.当前市场资金更聚焦于少数成熟企业，而非概念炒作的初创企业。目前市场竞争格局比互联网时代还要更加集中，英伟达(Nvidia)、微软(Microsoft)、亚马逊(Amazon)、谷歌(Google)为代表的“Magnificent7”受投资人喜爱；AI科技巨头迅速占领市场份额，其占全球市值的比例逐年增加，马太效应凸显。3.多数代表企业经营状况良好七巨头总市值超过20万亿美元。且头部企业经营性现金流充足，经营性现金流是AI长期发展的有力支撑。头部企业拥有的充裕现金流可以保证对于AI持续的大规模投入。50,000.0045,000.0040,000.0035,000.0030,000.0025,000.0020,000.0015,000.0010,000.005,000.000.00苹果英伟达微软亚马逊谷歌meta特斯拉1,200.001,000.00800.00600.00400.00200.000.00苹果英伟达微软亚马逊谷歌meta特斯拉88苹果英伟达微软亚马逊ooooooo谷歌ooooooo脸书特斯拉00表1：AI七巨头营收和利润情况AI七巨头费用控制体现运营效率提升。英伟达市场销售管理费用占比从9.05%降至2.88%，整体费用率下降4.14个百分点；Meta相关费用从17.57%降至11.89%，降幅达6.28个百分点。研发投入保持高位但效率优化，英伟达研发占比从27.21%降至10.36%，显示规模效应显现。99AI七巨头1月的1.99亿上升到3.3亿，企业级AI工具（如GitHubCopilot）年收入超10亿美元，2024年微软copilot付费用户数已达4000万。微软Copilot微软CopilotCanvaChatGPTClaudeNotionPerplexityCharacterCursor时代的宽带普及率不到19%，电商仅占整个零售业的0.5%，大量的供给与实际需求严重不匹配；速的价值落地。技术基建、市场认知与用户采纳三重因素将持续推动AI浪潮的商业化周期将显著缩短。首先，与互联网时期需耗费数年铺设宽带、普及终端不同，AI应用完全构建于已成熟的全球云计算与移动市场教育已经完成，企业与消费者对数字化工具的价值已有深刻认知，供需双方的认知鸿沟极的用户基础加速了价值循环。近12个月的用户MAU数据显示，排名第一的ChatGPTAPPMAU数量翻了一倍，其他主流AI产品流量也大有增长趋势。这种“需求拉动供给、供给催生新需求”的正向循环，驱动商业化进程不断自我加速。ChatGPT.豆包DeepSeek夸克NovaGemini腾讯元宝CharacterAI0资料来源：AI产品榜公众号，中国银河证券研勾勒出行业升级图景。技术演进正加速AI从实验室走向产业深水区，重塑各领域生产力格局。在AI浪潮下，随着AI技术的多维度变革，各个领域有望实现更加多样化的应用场景、行业生态有望得到进一步的发展。回顾人工智能的发展历程，目前全球人工智能的发展大致经历了如下阶段：技术没有主动创造内容的能力，更多地是对人类所输入信息的判断和匹配。DiffusionModel这些强大的算法模型来进一步促进推动生成式AI的发展，在这一阶段，生成式真正意义上的自动生成。不需要人为干预的AI智能体除了拥有更加优秀的交互能力、更加强大的用之外，还可以让模型可以进行多项输入/输出处理方式(包括理解文本、图片、音频、视频等等)。表3：AI1.0到AI3.0时代的特征对比AI1.0阶段AI2.0阶段AI3.0阶段引入Transformer、DiffusionChatGPT文本生成、Midjourney绘力在人工智能的发展过程中，技术与应用相互促进，推进这人工智能产业迅速发展，成为近几年发展最迅猛的行业之一。AI3.0阶段的到来是人工智能发展的又一个高潮。1.技术变革2025年1月20日，DeepSeek发布其DeepSeek-R1模型，并同步开源模型权重。模型在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩OpenAIo1正式版。在DeepSeek的引领下，国产大模型在2025年展开了开源浪潮：文心大模型4.5系列（2025年6月）、盘古大模型（2025年6月30日）、Qwen3系列（Coder480B：2025年7月23日，Next-80B-A3B-Thinking：2025V3.2模型，DeepSeek-V3.2的目标是平衡推理能力与输出长度，适合日常使用，例如问答场景和通用Agent任务场景。在公开的推理类Benchmark测试中，DeepSeek-V3.2达到了GPT-5的水平，仅略低于Gemini-3.0-Pro；相比Kimi-K2-Thinking，V3.2的输出长度大幅降低，显著减少了计算开销与用户等待时间。在人工智能的发展中，开源生态成为双轮驱动：头部企业依靠开源技术促进知识溢出，整个行业共享领先的技术能力，及时获取领先的技术趋势，快速转化成应用能力；同时，规模化落地又催生大规模优化闭环，研发、应用、优化形成了良性循环，DeepSeek发布的开源推理模型即是典型创新空间提供了很好的土壤，实现了AI应用生态的良好运行。正式发布文心大模型4.5Turbo、文心大模型X1Turbo,主发布自回归统一建模的原生多模态大模型、大模型训练全流程高效容错技术、剧本驱动的高说服力数字人技术、基于多智能体协同的AI搜索引擎、蒸汽机（文心专精）音视频一体化生成大模型技术等突破性技发布了Qwen2.5-Max旗舰版模型PhysicalAI软件栈，共同开发具身智能、辅助驾驶等应用。ASR-Flash-Realtime。千问APP接入万相系列最新模型Wan2.5，成为首个首发“腾讯云智能体战略全景图”，及腾讯云智能体开发平台ADP3.0、Agentinfra解决方案AgentAPI。开源图像生成框架InfiniteYou，能生成具有卓越身份相似度、文本图像对齐度、图像质量与美学效果的推出视频生成模型OmniHuman-1.5，该模型架构将多模态大语言模型与扩散Transformer相结合，可发布新一代图像生成模型Seedream4.0，该模型在ArtificialAnalysis评测中同时位居“文生图”与火山引擎在FORCE原动力大会上正式发布豆包大模型1.8及音视频创作模型Seedance1.5pro。借助于开源生态不断赋能的技术背景之下，AIAgent成为了下一个技术爆发点、前沿阵地和决策、执行任务的能力，可以在提高工作效率、优化资源配置的基础上深度嵌入到个性化的服务、智能化的决策当中，成为驱动社会生产效率变革的重要底座。度来说AI已经初步具备了转化为真正商业价值的能力。2.多模态智能体Manus为例，作为全球首款通用AI智能体，其采用MultipleAgent架构与多重签名验证体系，例如为购房者分析房源优劣势时，能自动抓取房价数据、生成3D户型图并提供贷款方案对比。从“信息提供者”升级为“价值创造者”，通过模拟人类决策过程，在商业分析、生活实现从“辅助”到“替代”的跨越。智能体正从“实验室原型”演进为“行业基础设施”，预计将催生开发者生态繁荣与商业模式创新。2020年以来，美股互联网四大巨头（Amazon、Meta、Google、Microsoft）持续加码AI领域资本开支与研发投入，聚焦基础设施搭建与技术创新；中国头部科技企业亦紧跟AI产业浪潮，在相关指标，分析中美科技巨头在人工智能方面的投入与产出。我们复盘美股互联网四大巨头Amazon、Meta、Google、Microsoft自2020年以来的季度资本开支：截止2025Q3，四巨头的单季度资本开支较2020Q1分别增长了531%、299%、424%、BIG4资本开支大部分用于其AI基础设施的搭筑和升级，如数据中心、芯片、服务器数量的增本开支持续扩张的驱动力：Amazon(AWS)是全球最大的云厂商，资本开支的持续增长，满足了全球客户对AI算力的巨大需求，巩固了其云业务的龙头地位；Microsoft靠与OpenAI的深度合作，扩大资本开支快速增强自己的算力供给能力，亦有ChatGPT等AI产品的落地；Meta的资本开支快速增长也与Meta中心AI模型、Meta元宇宙的布局相关，强大的基础设施支撑各种场景AI应用的布局和快速落地；Google的投资则用于维持大模型、云计算、智能驾驶等多条AI赛道上的领先优势。BIG4资本花销的变化，本质上也是世界AI发展的“晴雨表”，当前AI产业生态越来越重视AI基础设施资本投资。AmazonMetaGoogleMicrosoft0年度、季度投入金额普遍较2023年同期实现大幅跃升，反映出AI技术爆发后基础设施建设的紧迫性。我们认为，2023年BIG4资本开支增速放缓并非行业退潮，经历了前期的高速发展之后，企业在资本开支上做了更加精准的校准，进行资源调配以达到投入产出比最优。2024年以来的爆发式增落地都对企业对于算力的需求提出了更高的要求，进而倒逼企业加快基建的建设步伐。因此，2024-间内，头部企业的资本开支增长仍将维持。AmazonGoogleMetaMicrosoftAmazonGoogleMeta80%60%40%20%0%优化成为研发投入的核心方向；2023年增速放缓后，2024-2025年快速回升，至2025Q3已重回历史增速高点。AmazonGoogleMetaMicrosoftBig4R&Dyoy我们认为，AI产业的核心竞争力源于技术创新，R&D投入直接决定了企业在大模型算法、AI应用场景、技术商业化等关键领域的竞争力。从整体趋势来看，R&D增速的长期向上态势未变，反映出AI产业技术驱动的本质特征：2024年以来的快速增长，是生成式AI爆发后的技术加码。对多模态、行业解决方案的投入。加大研发投入和建设完善基础设施将转化为对公司业务发展的强力推手。对美股互联网巨头来来美股互联网大厂云服务收入呈现出规模持续扩大、增速较为稳健的特点，同时从四大企业的增量和数据管理支持，而AI技术为云服务增加附加价值。因此形成了“云+AI”的相互推动发展局面，企业云服务收入增长能反映全球云服务市场规模继续扩大以及AI技术商业化的实质性突破。“云务市场规模仍有较大提升空间。Amazon(AWS)Google(Cloud)Microsoft(IntelligentCloud)0云服务收入是企业的重要增长动力，而企业的财务储备则是其继续在AI上加注的重要支撑点。因此，从整体业务盈利性看，企业现金流状况较好时，其对于AI的投入将更强。对2020年以来Big4的企业净现金量变化情况看，由于前期投入AI规模较大，对企业在自身的净现金状况有一定的负面影响，净现金量存在较大的波动，但从长期来看，受业务发展的影响，企业状况趋于稳定，Amazon、Google和Microsoft的净现金量在2024年后也有较明显的改善。净现金变化的过程即是AI产业“高投入、长周期、慢回报”的反映过程，是企业战略节奏和盈利能力的具象体现。伴随AI业务逐渐开始变现进程，叠加前期投入效率提升，可预期科技公司净现金水平将会得到改善，并将成为抵御AI赛道不确定性，保持长期竞争力的重要支撑。.Amazon.MetanGoogle.Microsoft900,000800,000700,000600,000500,000400,000300,000200,00000阿里巴巴腾讯yoy（阿里巴巴）yoy（腾讯）500%400%300%200%0%2024年以来的爆发式增长，最根本的原因还是在于“新质生产力”的全球兴起与中国AI政策阿里等作为中国科技领域的龙头企业，不断加大AI基础架构、大模型、行业应用的投入力度，以抢整体增速较为克制，反映出中国市场环境的复杂性与企业战略调整的灵活性，而2024年以来的阶释放，资本开支或将维持相对客观的增速。当美股巨头靠着净现金储备来支撑其长时间投入AI的同时，中国的头部科技公司的云业务，这一趋势不仅标志着中国云市场的复苏，更印证了云业务与AI发展的协同逻辑，成为国内新质生产力培育的重要支撑。0阿里巴巴（云计算和互联网设施）腾讯（金融科技及企服）yoy（阿里巴巴）yoy（腾讯）50%40%30%20%10%0%化。供给侧来看，互联网时代的供给概念化，缺少坚实壁垒，炒作程度高，造成严重的产能过剩和商仅占整个零售业的0.5%，大量的供给与实际需求严重不匹配；在AI时代则具赋能企业的生产经营，从而实现快速的价值落地。人工智能浪潮并非互联网时期的“非理性泡沫”，而是国家战略规划、企业发展布局、市场情绪推动的多维作用结果。相较于海外科技巨头资本开支快速扩张的路线，国内受到算力等资源的进口限制，具有国产替代内生需求，结合广阔国内市场的支撑，我们认为，中国AI泡沫风险更加可控。建议关注AI投入不断增加港股互联网核心资产、AI赋能不断深化的AI应用及产业链相关相关子板块。1.AI投入不断加码的港股互联网巨头我们认为，港股资产价值重估，其核心逻辑在于多重利好共振下的估值修复与基本面改善。同时，港股互联网巨头对AI的布局不断深入，投入不断加大。这种“资金面修复+政策催化+优质标面稳固的腾讯控股、阿里巴巴-W；国内AI视频工具产品力领先的