大摩给中国AI算了3笔账，跟美国相比如何？难不成中国也有AI泡沫？

从测算数据来看，2026 至 2030 年国内 AI 投入规模约 8.5 万亿，投入总量仅为美国的 16% 至 17%，但算力增速显著更快，算力占比持续提升，按照预测，到 2030 年中国算力占全球比例有望达到 30%。

同时硬件成本是拖累收益的关键因素，国内 AI 服务器采购成本偏高，直接压低算力项目的资本回报率。

从商业模式对比来看，美国 AI 企业偏向 B 端高定价定制服务，国内更多走开源路线，依托 C 端会员、电商、广告等流量生态变现。

国内电力成本更低，庞大的消费市场也会持续催生 AI 手机、智能学习设备等落地产品，两条商业化路径本身不具备直接可比性，简单套用美国标准评判国内市场并不客观。

从资本回报层面分析，自建算力出租、转租算力、模型服务三种模式，国内回报率都明显低于美国同行。

想要缩小差距，需要等待国产芯片放量降低硬件成本，并且把算力资源更多倾斜到高价值推理场景。回报能否兑现，最终取决于真实市场需求和流量规模。单一平台的统计显示，国内模型词元调用量已经大幅超过美国，体现出应用端的活跃度优势。

综合多家机构观点，单纯依靠投入规模和短期回报率，无法判定国内 AI 存在整体性泡沫。AI 产业的风险，不在于资金投入的总量，而在于落地场景能不能持续产生稳定收入。这场竞争最终比拼的不是算力投入数字，而是商业化落地的能力。