记者梳理AI相关上市公司半年报发现，随着2026年以来智能体快速普及 ，算力中心建设进入快速增长期 ，芯片和AI基础设施相关企业进入量价齐升的红利期。主要厂商大模型上半年调用量猛增，虽然受制于成本持续攀升 ，尚处于“烧钱 ”投入阶段 ，但盈利能力持续改善 。AI应用虽然处于商业化探索期，但商业前景初显 ，一些巨头已经积极押注 。
AI硬件迎来红利期
随着AI的蓬勃发展 ，算力中心建设浪潮方兴未艾。腾讯研究院和AI研究机构SemiAnalysis的数据显示，在词元成本中，芯片成本占比在40%到55% ，基础设施投入占比在15%到20% 。芯片和AI基础设施上市公司的2026年半年报“喜报连连 ” 。
其中 ，芯片公司当属更大赢家，二季度普遍呈现加速发展态势。2026年上半年 ，晶圆代工龙头中芯世界 销售收入超过55亿美元 ，同比增加23.7%；其中，公司二季度收入首次突破30亿美元 ，同比增长36.1% ，环比增长20.0% 。中芯世界 联合CEO赵海军表示，二季度出货量增加主要源于人工智能对配套芯片需求的激增与客户的提拉出货 。
存储芯片龙头兆易创新2026年上半年营收115.66亿元 ，同比增加178.67%；归母净利润68.57亿元 ，同比上升1091.5%。其中，二季度营收73.78亿元 ，同比上升229.18%；二季度归母净利润53.96亿元 ，同比上升1482.99%。即使剔除约22.28亿元的投资浮盈，其营收和盈利水平仍处于历史更佳水平 。
作为AI基础设施代表企业，浪潮信息披露 ，2026年半年度归属于上市公司股东的净利润为26亿元到31亿元 ，同比增长226%到288% 。中科曙光2026年半年报披露，受益于人工智能算力需求爆发及产品结构优化 ，报告期业绩实现显著增长 ，其中营业收入74.66亿元，同比增长27.62%；归母净利润9.71亿元 ，同比增长33.31%。
行业趋势之下 ，各类AI硬件企业都呈现爆发式增长 。工业富联半年报显示，2026年上半年 ，云服务商AI服务器营业收入同比增长2.3倍 ，GPU AI机柜出货量同比增长3.2倍；ASIC（专用集成电路）AI机柜出货量同比增长3倍，ASIC CPU服务器出货量同比增长2.5倍 。
对此 ，商业与技术洞察公司Gartner相关负责人表示 ，半导体行业正进入一个本质上全新的增长阶段。在AI基础设施持续投入，以及超预期的内存涨价周期的双重驱动下，行业扩张速度正在大幅加快 。
业内普遍认为 ，增速仍具有可持续性 。在业绩沟通会上 ，阿里巴巴集团CEO吴泳铭认为，AI算力短缺至少要持续到2030年才可能得到解决 ，因此AI算力投资具有较高的确定性。腾讯总裁刘炽平也表示 ，几个月前下单的部分算力订单，如今售价已经较采购时高出30%以上 。
大模型盈利能力承压
本轮AI浪潮源起大模型公司 ，业界当前更关注大模型的绝对性能、增长速度 。近来 ，大模型业务普遍仍在“烧钱”中，不过正持续改善盈利能力。
近日 ，首次盈利的AI企业商汤引发市场关注 。商汤2026年半年报显示 ，实现收入29.1亿元，同比增长23.4%；其中 ，生成式AI收入23.3亿元 ，占集团收入约80%，同比增加28.2% 。按世界 财务报告准则（IFRS）实现盈利6.2亿元。
对于扭亏为盈的缘由，商汤董事长兼首席执行官徐立介绍 ，商汤构建的“一套模型 、一座Token（词元）工厂 、一套智能体管控系统 ”核心能力体系 ，用一套模型实现持续提升智能上限的路径；持续用基础设施和优化能力降低Token成本，提高成本定价能力；以智能体深度融入企业与个人工作流 ，形成结果交付能力。
记者登录官方网站 发现 ，近来 商汤日日新大模型仍在免费公测阶段，其营收来源主要依靠词元工厂和智能体 。半年报显示 ，商汤运营总算力规模达到4.8万P 。2026年7月 ，商汤大装置日均Token服务量超过2.4万亿，同比增长约22倍。
持续“烧钱 ”的大模型公司也在不断改善盈利能力 。大模型公司稀宇科技（MiniMax）数据显示 ，2026年上半年收入为1.2亿美元 ，同比增长283.1%，是2025年全年收入的1.5倍；虽然仍亏损3.58亿美元 ，但已同比下降11%；同时毛利为2081.3万美元 ，同比增长464.8% 。
稀宇科技财报显示，得益于基础设施效率提升推动，公司毛利率由截至2025年上半年的12.1%增加到2026年上半年的17.9%；还提升了研发成果转化为业务增长的效率 ，研发开支同比增长138.8% ，显著低于283.1%的收入增长。
同时，阿里巴巴财报及业绩沟通会显示 ，AI相关产品已经连续12个季度实现三位数增长 ，占云业务外部收入的35% 。AI实验室与应用业务调整后EBITA（息税摊销前利润）亏损139亿元，主要由于增加AI能力投入 ，以及QwenApp推理成本上升 。预计未来几个季度该业务亏损将继续收窄 ，主要受模型训练效率提升以及QwenApp营销支出效率改善推动。
“展望未来，AI已经成为阿里巴巴最确定的增长引擎” ，吴泳铭表示 ，“AI已经从孵化阶段进入规模化商业化阶段 。 ”
AI应用成商业化新战场
放眼AI产业生态，上游的AI基础设施和芯片的盈利能力已经凸显 ，中游大模型在持续提升性能和改善盈利能力 ，下游AI应用正成为商业化探索的新战场 。
询问 公司IDC中国研究经理程荫表示，上游硬件先兑现订单收益，基础模型仍处在高投入、商业化爬坡阶段 ，下 *** 业落地回报尚未充分释放。
近来 ，AI应用的商业价值已经初显 。作为代表性的国产办公软件企业，金山办公半年报显示 ，2026年上半年 ，WPS个人业务收入20.14亿元，同比增长15.20%；协同办公平台WPS365收入4.97亿元 ，同比增长60.84% 。
金山办公表示 ，AI能力逐步成为促进个人用户付费转化及用户价值提升的重要驱动力。根据用户对复杂办公任务 、高阶智能服务的使用深度及AI资源消耗，推动AI原生办公产品逐步形成新的收入贡献 ，进一步释放个人业务增长潜力。
业内人士认为 ，在编程场景外，办公正成为AI落地的关键应用场景 。在半年报和业绩交流会中 ，腾讯力推办公智能体WorkBuddy ，阿里巴巴也提及8月份刚发布的办公智能体QwenWork 。
展望落地应用，程荫认为，和海外相比 ，中国AI更侧重实体经济场景落地 ，依托海量产业需求推动模型适配行业；同时依托活跃的开源生态，实现大小模型分层发展；同时兼顾技术创新与合规治理。海外侧重前沿基础模型迭代 ，资本集中投向通用大模型 。未来 ，国内AI需要进一步打通模型与行业价值闭环，完成从基建红利向应用收益的转换 。
（文章来源：经济借鉴 报）
