中国几家资金最为雄厚的互联网企业，近期纷纷开始寻求外部融资。
阿里巴巴进行了配股，腾讯发行了债券，而字节跳动则从近30家银行获得了一笔高达296亿美元的银团贷款。
但问题是，它们真的资金紧张吗？至少从财务报表来看，情况完全相反。
截至今年6月底，阿里巴巴持有的现金及其他流动性投资仍有4745亿元，腾讯官方统计的“总现金”也达到5112亿元。没有公开财报的字节跳动，同样是中国盈利能力最强的互联网公司之一。
既然它们已经如此富有，为什么还要四处筹资？
答案很简单，因为人工智能（AI）。
最新加入这轮融资潮的是字节跳动。
9月3日，据媒体报道，字节跳动最初计划借款200亿美元。消息传出后，来自中国、美国、欧洲、新加坡的近30家银行纷纷参与，认购金额超过300亿美元。字节跳动随后将贷款规模扩大至296亿美元，约合人民币2000亿元，成为今年亚洲第二大美元贷款交易。
更特别的是，这笔巨额贷款没有抵押。
一名直接参与交易的人士指出，如此大规模的无抵押贷款极为罕见。简单来说，银行敢于放贷，依靠的是字节跳动自身的信誉。
2024年，字节跳动也曾从约20家国内外银行及其他贷款机构借款108亿美元。如今，贷款规模已是两年前的近3倍，融资条件反而更为优越。
这笔资金将用于何处？字节跳动给出的解释是“一般企业用途”，但据媒体报道，它将主要用于支持公司的AI扩张。
阿里巴巴则选择了另一条路径。
今年8月下旬，阿里巴巴在香港配售新股，一次性募集800亿港元，并直接说明这笔资金将全部投入AI，主要用于扩充算力、建设大型AI数据中心和升级云基础设施等。
腾讯则转向债券市场。今年6月，腾讯发行了24.5亿美元和150亿元人民币债券，其中一部分人民币债券的期限长达30年，直接借到2056年。腾讯虽未明确表示这笔资金专项用于AI，但其AI基础设施投入也在明显加速。
大型企业四处融资的现象不仅出现在中国。
截至今年7月7日，亚马逊、Alphabet、Meta和甲骨文四家公司年内已发行约1940亿美元债券，比2025年全年的1080亿美元高出近八成。
其中，Meta仅在4月底一次就发行了250亿美元债券。甲骨文今年则计划通过债券和股权等方式筹集450亿至500亿美元，为不断扩大的云和AI基础设施投入补充资金。
从中国到美国，越来越多的科技巨头开始主动从外部融资。不是因为它们缺钱，而是因为AI太烧钱了。
如果你去山西大同的广灵县，看看字节跳动的算力基础设施，可能会对“AI烧钱”有更直观的理解。
在那里，字节跳动旗下火山云已布局规模庞大的太行算力中心。仅二期项目，总投资就达45亿元，规划超过1.5万个服务器机柜，二期还配套建设了220千伏输变电工程。
（图片：广灵县人民政府网站）
平时我们看到的AI，是聊天机器人，是几秒钟生成的视频，但它真正落地时，却是一栋栋机房、一排排服务器，以及背后一整套庞大的基础设施。
虽然芯片最受关注，但拿到芯片只是第一步。真正困难的是，如何将一块块芯片变成可以稳定运行的算力。
今年以来，英伟达H200对华销售经历了反复的审批和交付过程。即使获得许可，也不意味着芯片能立即到手。与此同时，数据中心从建设、设备部署到最终通电，同样需要时间。
这也意味着，AI基础设施的投入不仅金额巨大，而且必须提前布局、持续投入。
随着算力需求不断增长，大型企业的资本开支也迅速膨胀。
2025年初，阿里巴巴宣布未来三年至少投入3800亿元建设AI和云计算基础设施，仅今年二季度就花了约677亿元。
字节跳动更为激进。据媒体报道，此前字节跳动内部讨论过将2026年的资本开支提高到最高700亿美元，折合人民币约4700亿元，重点仍是数据中心和其他AI基础设施。这个数字可能最终调整，但已足以说明这场竞赛的规模。
这种紧迫感，在张一鸣身上也能看到。
2021年宣布卸任字节跳动CEO时，张一鸣曾在内部信中说，希望“以十年为期”，把更多时间用于学习知识、系统思考和研究新事物。
到了今年7月，他又罕见地在Seed团队内部会上发声，明确提出不要依赖竞争对手模型的蒸馏来换取短期排名，并表示愿意为长期目标牺牲部分短期收益。
在模型研发上，张一鸣依然强调长期主义，但在算力和基础设施投入上，字节跳动却明显在加速。
原因并不复杂：模型今天落后，半年后还可以继续迭代。但如果别人已经把大量GPU装进机房开始运行，你的数据中心还在建设、还在等电，这个时间就很难补回来。
而且到了AI时代，基础设施已不仅是业务背后的支撑，它本身正在成为业务的一部分。
模型能达到什么程度、能服务多少用户、成本能否降下来，都直接受算力约束。某种程度上，基建建到哪里，业务的上限也就到了哪里。
所以，AI的竞争可能持续很多年，但基础设施的抢位，就集中在眼下这几年。大型企业真正争夺的，不只是芯片，还有时间。
但这又带来另一个问题：既然账上有几千亿元现金，它们为什么不直接花自己的？
因为公司的资金从不只用于一件事。回购股票、收购公司、发展新业务都需要钱，还得为未来可能出现的风险和机会留出空间。
而服务器、数据中心这些基础设施，会在很多年里持续产生价值。用长期资金支撑长期投入，本身就是很自然的选择。
腾讯就是一个很直观的例子。虽然它没有将发债资金专项绑定AI，但长期资金显然为未来的大规模投入留下了更大空间。
当然，大型企业敢如此投入，还有一个重要前提。这笔账，已经开始能算清了。
今年二季度的腾讯财报会上，有分析师问了一个很直接的问题：如果按二季度约530亿元的资本开支计算，年化资本开支将超过2000亿元，那么未来的折旧和摊销会如何影响利润？AI带来的新增收入，又要多久才能覆盖这些成本？
腾讯首席战略官James Mitchell的回答，透露出公司资本开支背后的另一层逻辑。
按照他的说法，在当前算力需求和出租价格下，如果腾讯像一些新兴云计算公司那样，将新增算力直接出租给第三方，几乎可以立即覆盖设备折旧，并很快取得不错的回报。
腾讯总裁刘炽平随后又补充了一笔账：一些几个月前预付款和下单的算力，如果现在转手，甚至可以获得超过30%的利润。
这相当于为腾讯的AI资本开支提供了一层“安全垫”：自有AI业务增长得快，算力就自己用；外部需求更旺盛，也可以通过云服务变现。
算力正在从一项单纯的成本，变成能够产生收入的生产性资产。
阿里巴巴也开始算类似的一笔账。今年8月，阿里巴巴集团CEO吴泳铭在财报会上表示，按目前AI产品的平均毛利水平，AI相关资本开支大约3年可以回本，随着毛利率提升和运营效率改善，未来还可能缩短到2.5年，甚至2年左右。
他还提到，阿里巴巴2020年采购的A100，甚至2018年采购的V100，目前仍接近满负荷运行，实际使用寿命远远长于理论上的折旧周期。
与此同时，收入也已经开始跟上。阿里巴巴AI相关产品收入连续第12个季度实现三位数增长，年化收入已超过495亿元。今年二季度，快手可灵AI收入也超过8.5亿元。
这些数字还不能证明，几千亿元的AI投入已全面赚回。但至少，大型企业已不再只能靠想象来计算AI的未来。投入多少、多久回本、能产生多少收入，这笔账正在变得越来越清楚。
于是，一个新的循环开始形成：算力越多，能够训练的模型、服务的客户就越多；收入增长后，公司又更有底气继续投入，也更容易拿到下一轮资金。
钱变成算力，算力带来业务，业务再支撑下一轮投入。
但资本市场的风向也在变化。
今年上半年，无论中国还是美国，资本对AI都很热情。但进入下半年，市场开始变得更谨慎，高估值能否兑现、巨额投入多久回本，越来越受到关注。
这也是阿里巴巴800亿港元配股值得注意的地方。阿里巴巴并不缺钱，却还是选择现在把钱拿到手。字节跳动扩大银团贷款规模，腾讯发行长期债券，背后其实也有类似的考虑。通过开云全站在线平台，这些企业能更高效地管理融资流程。
对大型企业来说，趁资金还容易获取，提前为未来几年准备弹药，显然比等到真正需要时再融资更稳妥。
因为接下来需要钱的绝不只是这几家公司。平台公司、芯片公司、云厂商、大模型公司，都还要继续增加投入。当大家同时需要几百亿、上千亿元资金时，资本本身也可能成为一种稀缺资源。
这些大型企业越来越清楚，AI这一仗和互联网时代不太一样。技术决定你能不能上牌桌，口袋够不够深，可能决定你能在牌桌上坐多久。