不只是“燒錢”，快手AI已成為主營業務增量引擎

AI時代的快手，該被重估了。

作者 | 劉亮

來源 | 野馬財經

當“燒錢換未來”成為AI賽道的主旋律，快手用一份財報撕開了裂縫。

3月25日，快手發布了2025年財報：全年經調整凈利潤約206億元，同比增長16.5%；同時宣布2026年Capex（資本支出）將達260億元，同比增加約110億元，主要用于AI算力與基礎模型投入。

利潤增長與投入加碼同步發生，這組看似矛盾的數據引發了市場討論。有人看到“AI吞噬利潤”的隱憂，有人則看到“技術換增長”的確定性，而真相或許更加復雜：快手的財報，恰恰是一份證明“AI投入≠利潤侵蝕”的有力證據。

財報數據顯示，2025年四季度，快手的生成式推薦大模型與智能出價模型帶動國內線上營銷服務收入提升5%、AIGC素材消耗達40億元，端到端生成式檢索架構OneSearch推動搜索訂單增長3%，這說明AI早已不是財務報表里的“成本項”，而是推動主營業務增長的杠桿。

但市場的估值邏輯似乎并未同步更新，對比同期MiniMax等純AI標的的估值表現，快手作為“平臺公司”正承受著更嚴苛的審視。這種認知錯配，或許也正是理解當下AI投資周期的關鍵切口。

01

206億利潤背后的反直覺現實

AI投入與盈利增長為何能并行？

過去兩年，全球科技巨頭的資本開支曲線呈現出前所未有的陡峭上升態勢。

以海外巨頭為例，Meta在2025年資本開支指引從上年的300億美元上調至400億美元；亞馬遜因AWS的AI化改造，資本開支連續多個季度維持高位；Microsoft的Azure基礎設施投資同樣創歷史新高。在國內，騰訊、阿里等都將AI算力列為核心預算項；根據騰訊2025年財報，其資本開支（Capex）創下歷史新高，全年總額達792億元，管理層在財報會透露，2026年AI相關投入（含Capex和研發）“至少會翻倍或以上”。

但相似的是，上述信息公布后，市場對巨頭們的隱憂也隨之浮現。反映在股價上，Meta、亞馬遜等都曾出現短暫波動，而騰訊股價也在財報發布當日跌超4%、次日跌幅近7%。市場似乎已形成一種普遍認知，即AI投入與利潤壓力之間存在一種強相關。

圖源：微博截圖

當然，這種認知的核心，源于大模型訓練與推理的高成本特性，不管是GPU采購、大規模數據中心的能耗，以及頂尖算法人才的薪酬，都會長期吞噬現金流。更關鍵的是，技術落地的價值兌現存在明顯周期差，大模型從實驗室走向商業場景，通常需要一年甚至更長的驗證期。

因此，當快手宣布2026年Capex將攀升至260億元，部分投資者也將這一資本開支計劃解讀為“利潤侵蝕”的信號。但這種靜態看待資本開支的視角，實際上忽略了快手財務結構的兩個關鍵特征。

首先，快手的基本盤極為穩固。2025年全年，快手經調整凈利潤達到206億元，同比增長16.5%。即便在資本開支高企的2025年，公司依然實現了近120億元的自由現金流，期末廣義現金儲備更是增至1049億元。快手CFO金秉在業績會上明確表態，公司將“繼續保持全年集團層面健康穩健的自由現金流增長為目標”。如果AI真的在“吃掉”利潤，財務結構不可能維持這樣的健康度。

圖源：快手

其次，資本開支的去向需要拆解。根據財報電話會的信息，這筆支出主要投向兩個方向：一是可靈AI推理與訓練算力，這對應著可靈用戶規模和收入的增長；二是常規的服務器與數據中心建設，這是任何一家平臺公司維持正常運營所必需的基建投入。

從可靈的用戶規模看，截至2025年底，全球用戶已突破6000萬，累計生成超過6億個視頻。2026年1月，可靈MAU突破1200萬，App端付費用戶規模環比增長約350%，日均收入環比提升約30%。可靈的推理算力需求，是實打實地由用戶增長和付費轉化驅動的。

從收入端看，可靈的年化收入運行率（ARR）從2025年12月的2.4億美元，到2026年1月突破3億美元，單月收入已穩定在2000萬美元以上。可靈已經從一個“技術研發項目”，成長為具備自我造血能力的獨立業務單元。

更值得關注的，是可靈在模型能力上的進化。2025年第四季度至2026年第一季度，可靈以驚人的節奏完成了三次重大迭代；可靈O1解決了“能不能生成一致的角色”，2.6解決了“能不能一次生成完整的視聽內容”，3.0解決了“能不能像專業導演一樣調度創作”。這三步躍遷背后，可靈已經從一個“視頻生成工具”，演變為一個面向影視、廣告、短劇、游戲等專業場景的“一體化創作系統”。目前來看，這種能力在B端市場得到了驗證，近期熱播劇《太平年》中可靈AI就深度參與了虛擬場景和特效制作。

在平臺型企業集體加碼AI的行業浪潮中，真正的競爭力不是投入的絕對值，而是投入節奏與盈利能力的匹配度。從這個角度來看，快手2026年Capex的增長，并非“無底線的燒錢”，而是一種有明確業務反饋的戰略投入。

快手用業績證明，AI投入與利潤增長并非零和博弈，可以通過科學的成本管控與業務支撐實現雙向共生。

02

AI如何“長”在業務里？

廣告、電商、內容已成正向循環

實際上，AI在互聯網平臺的商業應用，存在清晰的階段演進邏輯，基本可分為三個層次：

第一階段是基礎“降本”，利用AI替代人工審核、智能客服等重復性崗位，通過減少人力成本實現經營效率提升；第二階段是中期“提效”，將AI應用于推薦算法、廣告匹配、商品搜索等核心環節，優化業務流程并提升轉化效率；第三階段是高階“增收”，讓AI直接創造新的收入來源，或顯著提升現有業務的變現效率，成為業務增長的核心驅動力。

目前，多數平臺型公司仍停留在第一、二階段的探索中，即便如Meta這樣的全球巨頭，其AI推薦系統雖有效提升了用戶時長，但在財報中也難以將AI的貢獻單獨量化。

快手的特殊性在于，其一方面已通過可靈這個獨立業務實現增收，另一方面又在大力推進AI提效，并且能將AI對各業務線的貢獻從整體業績中清晰“剝離”，讓AI的商業價值變得可量化、可驗證。

先看線上營銷業務。2025年第四季度，快手線上營銷服務收入236億元，同比增長14.5%。財報中兩個維度數字值得留意：生成式推薦大模型與智能出價模型帶動國內線上營銷收入提升約5%，單季AIGC營銷素材消耗約40億元；UAX全自動投放產品在非電商營銷服務的消耗滲透率近80%，活躍客戶滲透率超90%。這些數字背后，是廣告系統底層邏輯的重新設計。

傳統廣告推薦本質上在做“興趣匹配”，但廣告的商業邏輯遠不止于此。廣告主關心的不是用戶喜不喜歡這條視頻，而是這條視頻能不能帶來轉化；快手的端到端生成式推薦大模型，解決的就是這個錯位。它給每條廣告發了一張“身份證”，把視頻、商品、投放信息、業務屬性壓縮成一串專屬的業務信號編碼。這樣做的好處是，不會把內容相似但投放策略不同的廣告混在一起；更重要的是，這個模型的學習目標不再是點擊率，而是eCPM（廣告千次曝光收益）、轉化和收入最大化。

圖源：可靈

這種底層邏輯的切換，帶來的是一連串連鎖反應。

在出價環節，快手引入了智能調價Agent。過去調價靠的是“成本超X元則壓價”這類固定規則，而智能調價Agent會像一個人類專家那樣追問：成本為什么超了？是為了快速搶量主動加價？還是因為轉化數據還沒傳回來？這種情景化思考的能力，讓調價決策更精準。

在素材生產環節，AI的介入同樣效果顯著，單一素材成本降至幾分錢，整體轉化率提升20%到30%，廣告投放的“性價比”和“效果性”實現雙重提升。

AI對電商業務的賦能，則體現在從“流量匹配”到“需求理解”的深層變革。

2025年第四季度，快手電商GMV同比增長12.9%至5218 億元；這份增長背后，是AI對電商搜索、推薦、經營全鏈路的重構。其中，端到端生成式檢索架構OneSearch的落地，直接帶動商城搜索訂單量提升約3%，成為電商增長的重要抓手。

傳統電商搜索的漏斗式邏輯，本質是關鍵詞的機械匹配，當用戶搜某款產品時，系統只會拆解關鍵詞推送相關商品，卻無法理解用戶對風格、使用場景等更深層的需求。OneSearch實現了“一步生成”的突破，大模型會深度解讀用戶的完整搜索意圖，像專業導購一樣篩選出最貼合需求的商品，這種從“找商品”到“懂需求”的轉變，讓搜索的轉化率和商業價值持續提升。

作為快手的基本盤，內容生態的升級則是AI最底層、最核心的改造。

2025年第四季度，快手平均日活達4.08億、月活達7.41億；在互聯網存量競爭的當下，這樣的用戶規模背后，是AI帶來的內容分發精準度和用戶體驗的雙重提升。

快手自研的可依（K-eye）671B多模態大語言模型，搭配新一代標簽系統 TagNex，讓平臺對內容的理解跳出了淺層的畫面識別，走向了對用戶動機的深層解讀。例如，傳統標簽系統只能給視頻打上“游戲”這類表層標簽，而TagNex會通過分析視頻內容、文案和用戶互動，讀懂內容背后的真實需求。同樣是游戲視頻，有的是高段位成就展示，有的是新手教程講解，背后是完全不同的用戶興趣，TagNex能精準識別這種差異并打上專屬標簽。

在此基礎上，端到端生成式推薦架構OneRec進一步優化了人貨、人內容的匹配效率，讓平臺能精準觸達用戶的個性化需求。推薦系統能真正“懂內容、懂用戶”，用戶留存和使用時長也隨之提升，這正是快手所有商業業務實現變現的核心基礎。

如今在快手，AI已不再是一個獨立的“賽道”，正成為廣告收入、電商訂單、內容生態的“催化劑”和“粘合劑”，成為平臺底層的基礎設施。

當AI能力從輔助工具升級為業務引擎時，其投入產出邏輯就已經發生質變。

03

估值的“錯位”與回歸：

為何市場對平臺型公司更嚴苛？

但一個無法忽視的現象是，當前全球AI領域的估值體系正呈現明顯的分化態勢，這種分化在資本市場的估值表現中體現得淋漓盡致。

一方面，MiniMax、智譜等純AI公司憑借技術壁壘與成長預期，享受著資本市場的極高估值溢價，即便短期處于虧損狀態，市場也愿意用 “增長視角” 給予其高估值；另一方面，Meta、亞馬遜、谷歌、騰訊、阿里等平臺型公司，一旦宣布加碼AI投入，市場往往會給予負面反應，股價出現不同程度的波動。

這種估值分化的核心，在于資本市場對兩類企業采用了完全不同的估值邏輯。

對于純AI公司，市場的估值核心圍繞“增長潛力”展開，關注其技術壁壘、行業稀缺性、商業化前景等維度，即便企業短期存在高額研發投入、尚未實現盈利，市場也會因對其長期成長的期待。而對于平臺型公司，市場的估值邏輯則聚焦于“成本與利潤”，核心關注資本開支對自由現金流的影響、算力投入的折舊對利潤的侵蝕，對AI投入帶來的增量貢獻要求極高的確定性。

快手的處境，正是這兩種估值邏輯沖突的典型樣本。

圖源：快手

事實上，從AI業務來看，可靈AI的商業化表現已具備獨立估值的基礎：2026年1月其ARR突破3億美元，按AI行業常規的15-20倍市銷率計算，可靈AI的獨立估值至少可達45-60億美元。但在當前的資本市場定價中，這部分AI業務的價值幾乎被完全忽略，市場仍在用傳統“短視頻平臺”的估值框架為快手定價。

與此同時，快手的主業仍保持著穩健的增長態勢，廣告業務在AI賦能下實現持續增收，電商業務通過AI工具提效完成流量與轉化的雙增長。這說明，快手兼具純AI公司的高增長潛力與平臺型公司的盈利確定性，是典型的“AI+平臺”混合體。

當然，這種“雙重屬性”帶來的估值困境，本質上是資本市場的時間錯配問題。市場習慣將AI投入視為“先壓利潤、后提效率、再放大利潤彈性”的線性周期性過程，卻忽略了企業已經實現了AI投入與利潤增長的同步推進。

對于平臺型企業而言，AI的真正價值從來不在于燒了多少錢，而在于燒出來的技術能力，能否真正轉化為主營業務的增長動力，能否實現投入與收益的正向循環。至少從這個角度來看，快手2025年的財報，已經給出了一個值得重新審視的答案。