瑞银：AI重新定价中国互联网，大厂被低估、AI创业公司享三重溢价
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瑞银指出，市场对AI的短期担忧已消化，焦点转向AI重构互联网商业模式。竞争从抢占用户时长转向创造实际价值，变现从C端延伸至B端，天花板显著提升。AI正改变流量入口，缩短信息获取路径，游戏行业因反馈链路短成为赋能最直接领域。大厂估值低于AI创业公司，主因其业务混合、AI披露不透明及资本
五月底的这场分享会，信息量不小。瑞银中国互联网行业研究主管方锦聪抛出了一个核心观点：市场对AI的短期焦虑，已经在股价里消化得差不多了。眼下真正值得琢磨的，是AI如何从根本上，重构中国互联网公司的赚钱逻辑。
方锦聪开门见山，点出了今年恒生科技指数跑输大盘背后的三重担忧：宏观波动冲击C端消费、天价AI资本开支侵蚀短期利润、以及AI可能碘伏现有的流量入口。但他话锋一转，认为这些担忧大多已“price in”（反映在价格里）。真正的戏码，其实在商业模式的重塑上。
商业模式重构，从“占用时长”到“创造价值”
回顾过去二十年，互联网公司的核心玩法是什么？简单说，就是“抢时间”。无论是短视频、音乐、内容还是搜索，终极目标都是尽可能多地占据用户的屏幕时长。从PC时代每天两三个小时，到移动互联网时代的六七个小时，用户时间的延长，就是上一轮增长的核心红利。
但AI时代，游戏规则变了。方锦聪指出，现在的竞争焦点不再是“你在我这儿待了多久”，而是“我为你创造了多少价值”。用户调用一次API、消耗一些token，节省了多少时间、提升了多少效率、产出了多少效益，服务商就能从中分一杯羹。
这种转变，直接抬高了变&现的天花板。以前，一个音乐用户每月付十几块钱听整首歌，价值相对固定。现在，按调用、按效果、按生产力收费的模式，将商业触角从C端消费者，延伸到了B端企业和整个产业链，想象空间“比以前高太多了”。
流量入口被重构，信息差消失
AI带来的另一个深层冲击，是流量入口的迁移。过去，用户通过搜索框、推荐流、独立APP来获取服务。如今，对话框和AI智能体（Agent）正成为新的指令入口。一个明显的迹象是，短视频和短剧已经大幅改变了用户时长分布，而AI生成的短剧，其吸引力甚至开始超越传统长视频。
更关键的是，AI大幅降低了内容与信息的生产和获取门槛。过去，互联网平台很大程度上赚的是“撮合信息差”的钱。现在，信息触达的路径被极度缩短，不对称性被快速抹平。方锦聪提醒，企业必须在新的价值链里，尽快找到自己的生态位。
谁优先受益？游戏跑得最快
在众多细分赛道中，方锦聪明确看好游戏、在线旅游、大模型公司和跨境电商。其中，游戏被认为是AI赋能落地最快、效果最直接的行业。
他举了两个例子。在内容生产端，过去人工绘制一个游戏皮肤可能需要几周甚至几个月，现在AI可以快速生成海量中小型素材，极大丰富了游戏内容，从而提升了用户的付费意愿。在营销投放端，AI每天能生成几十个广告文案版本，进行实时测试与优化，投放效率得到质的飞跃。
“游戏行业的反馈链路最短，”方锦聪总结道，“从内容生成到用户付费，AI带来的效果几乎是立竿见影。”这也解释了为何在宏观消费整体承压的背景下，游戏板块依然能保持相对稳健的增长。
为什么国内大厂AI估值远不如AI创业公司？
这可能是当前资本市场最纠结的问题之一。对此，方锦聪给出了三层解释，瑞银证券中国互联网行业分析师熊玮则从市场交易层面做了补充。
第一，业务结构不同，大厂被“旧经济”拖累。
AI创业公司是纯粹的AI资产，市场买的就是它们未来的AI故事。而互联网大厂除了前沿的AI业务，还背负着电商、外卖、本地生活等庞大的传统业务。这些板块增速已然放缓，拉低了集团的整体估值水平。“买大厂的股票，相当于同时买入了低增长的传统业务和高增长的AI业务，”方锦聪说，“市场很难单独给其中的AI部分定价。”
第二，AI业务披露不透明，无法单独估值。
腾讯不会单独拆分云业务中的AI收入，阿里也不会详细披露大模型具体贡献了多少利润。缺乏清晰的数据，分析师就无法使用P/ARR（年化收入倍数）等估值方法对AI业务进行独立定价。反观AI创业公司，收入结构清晰明了，市场可以直接对标估值。
“如果大厂愿意提高AI业务的披露透明度，甚至考虑分拆相关资产，市场就能更清楚地看到底层价值（underlying value），估值差距有望缩小。”方锦聪透露，近期市场已有传闻，称部分头部公司正在考虑类似举措。
第三，资本开支差异：大厂重资产，创业公司轻资产。
互联网大厂每年在算力和数据中心上的投入动辄上千亿，属于典型的重资产模式。而AI创业公司的资本开支相对小得多，资产周转更快，市场自然愿意给予更高的估值倍数。
第四，资本市场层面的三重溢价。
熊玮补充了交易视角的观察。她指出，当前国内AI创业公司估值显得偏高，背后有三个短期因素在支撑：
一是标的稀缺性。放眼全球，能上市交易的大模型公司屈指可数，资金可选择的标的有限，这本身就带来了溢价。
二是流动性溢价。目前国内上市的AI创业公司，股票尚未进入大规模解禁期，流通盘较小，流动性不足进一步推高了股价。
三是商业化体量的差异。海外头部模型厂商的商业化进展极快，收入增速往往跑在估值调整之前，高估值能被快速增长的业绩消化。相比之下，国内模型厂商的商业化体量尚小，因此估值显得更“贵”。
“拉长时间看，”方锦聪总结道，“随着大厂提高AI业务的透明度，甚至采取分拆等资本动作，两者之间的估值差距，大概率会逐渐收窄。”这场由AI驱动的价值重估，远未结束。
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