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金山云一季報:AI終于不只是PPT,而是開始進收入表了

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金山云這份一季報,最好別只看成一家云廠商的業(yè)績修復。



它更像一個信號:AI正在把金山云從“二線云廠商”,往“智算基礎設施公司”那邊推。

當然,這句話聽起來有點資本市場腔。換個更直白的說法:以前市場看金山云,看的是什么?看它和阿里云、騰訊云比規(guī)模,看它什么時候盈利,看它是不是太依賴小米和金山生態(tài)。

這套估值框架并不友好。

因為傳統(tǒng)云市場已經(jīng)很卷了。大廠打價格戰(zhàn),客戶要降本,服務器要投入,IDC要花錢,云廠商聽起來很科技,報表上卻經(jīng)常像苦力。

但這次財報里,金山云給了一個不太一樣的答案。

2026年一季度,金山云營收27億元,同比增長37.2%。公有云收入20億元,同比增長47.5%。真正關鍵的是,智算云賬單收入達到10億元,同比增長90.1%,占公有云收入比例首次超過一半,達到50.1%。

也就是說,金山云這次提AI,不是“我們正在積極擁抱AI時代”這種熟悉的會議室話術。

它是直接告訴你:AI已經(jīng)占了公有云半壁江山。

這就有意思了。

很多公司講AI,還停留在“我們也接入大模型”“我們也做智能助手”“我們也在探索Agent”。聽起來都挺忙,最后你去翻財報,AI到底貢獻多少收入,不知道;利潤有沒有改善,不知道;客戶愿不愿意買單,還是不知道。

金山云這次至少把第一層問題回答了:AI業(yè)務已經(jīng)進入收入表,而且不是邊角料。

這就是這份財報里最重要的變化。

過去金山云的壓制項很明確。它不是中國最大的云廠商,也不是利潤率最漂亮的云廠商,更不是資本開支最輕的云廠商。市場自然會給它一個比較保守的估值錨:二線云服務商。

但如果智算云收入繼續(xù)放大,問題就變了。

市場要重新問一句:它到底還是傳統(tǒng)云廠商,還是一家正在被AI需求重新定價的算力平臺?

我認為,這才是金山云這輪財報的核心。

AI對它最大的影響,首先不是降本,也不是提效,而是增長。

這點很重要。

有些公司講AI,重點是內(nèi)部效率提升,比如少招幾個人,客服更自動化,研發(fā)更快一點。這當然也有價值,但對資本市場來說,彈性有限。金山云不一樣,它的AI不是幫自己省錢,而是幫客戶花錢。

客戶訓練模型,需要算力。客戶做AI Agent,需要推理。客戶跑AI coding,需要Token消耗。客戶做視頻生成、語音合成、自動駕駛、具身智能,背后都離不開云端資源。

所以AI對金山云來說,不是一個工具,而是一個新的需求入口。

電話會里,管理層提到幾個很關鍵的細節(jié)。

第一,AI coding和AI Agent正在推動需求從聊天型應用,走向行動型應用。這個判斷很重要。聊天機器人更像“問一下”,Agent更像“幫我干活”。前者調(diào)用頻率有限,后者一旦進工作流,算力消耗就不是一個量級。

第二,token服務增長很快。管理層提到,4月token服務收入已經(jīng)達到1月的53倍。這個數(shù)字很夸張,甚至夸張到需要后續(xù)幾個季度繼續(xù)驗證。但它至少說明一件事:推理需求在起來。

訓練需求很性感,但不一定穩(wěn)定。一個模型訓練完了,訂單可能就停一段。推理需求不一樣,只要應用有人用,調(diào)用就會持續(xù)發(fā)生。這也是為什么資本市場更喜歡“推理收入占比提升”這個故事。

因為它更像訂閱,更像水電費,更像持續(xù)消耗。

金山云如果只是賣GPU租賃,那它就是算力包工頭。客戶來了租卡,客戶走了空機。這個模型能賺錢,但估值不會太高,因為大家會盯著資產(chǎn)利用率、折舊、采購成本和價格戰(zhàn)。

但如果它把StarFlow、Agent Engine、Galaxy Stack這些產(chǎn)品跑起來,事情就不一樣了。

StarFlow提供模型API,Agent Engine幫助客戶開發(fā)、部署、管理Agent,Galaxy Stack面向私有化AI云部署。聽起來技術味很重,但你可以把它理解成一件事:金山云不想只賣“機器”,它想賣“機器上的工作臺”。

這就從算力租賃,往平臺服務走了一步。

對投資者來說,這一步?jīng)Q定估值。

賣機器,看資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率。
賣平臺,看客戶粘性。
賣生態(tài),看長期調(diào)用量。

金山云現(xiàn)在還不能說已經(jīng)完成切換,但方向已經(jīng)清楚了。

不過,別把這份財報讀得太樂觀。

AI是收入增量,也是成本黑洞。

一季度金山云收入增長很快,但成本也漲得更快。收入成本同比增長42.8%,主要來自AI計算資源投入。折舊攤銷也明顯上升,原因是AI服務器和網(wǎng)絡設備投入增加。毛利率從去年同期的16.2%降到12.8%。

這就是云廠商做AI最現(xiàn)實的一面。

別人講AI,像坐在咖啡館里討論未來。云廠商講AI,像在機房里看電表。

服務器要買,機柜要租,電費要交,網(wǎng)絡要鋪,折舊要進報表。收入先沖上來,利潤率未必馬上跟上來。

所以金山云這份財報,不能簡單說“AI已經(jīng)讓公司盈利能力大幅改善”。更準確的說法是:AI已經(jīng)證明了收入彈性,但利潤彈性還在驗證。

好消息是,Non-GAAP EBITDA達到7.48億元,同比增長135%,EBITDA利潤率達到27.6%。這說明公司不是只會燒錢買增長,經(jīng)營杠桿已經(jīng)有一些效果。

但壞消息也擺在那兒:毛利率承壓,經(jīng)營利潤還沒有完全轉(zhuǎn)正,資本開支還會繼續(xù)加大。

管理層預計2026年資本開支約150億到200億元。這個數(shù)字不小。它意味著未來幾個季度,市場不會只看收入增速,還會盯著一個更關鍵的問題:這些錢投下去,能不能換來足夠高的訂單能見度和資源利用率?

如果客戶需求持續(xù)增長,算力資產(chǎn)被高效消化,這是資本開支換增長。
如果需求波動、價格下行、利用率不足,那就是資本開支壓現(xiàn)金流。

AI行業(yè)最容易出現(xiàn)的幻覺,就是把“買服務器”當成“擁有未來”。

未來不是買出來的,是用出來的。

這也是金山云和美國云巨頭最大的差別。

AWS、Azure、Google Cloud做AI,背后有全球客戶、有基礎模型生態(tài)、有開發(fā)者、有企業(yè)軟件、有更厚的利潤池。它們投AI基礎設施,抗壓能力更強。即使毛利率短期被壓,市場也愿意相信它們最終能靠軟件生態(tài)和全球規(guī)模消化成本。

金山云沒有這種全球體量。

它的優(yōu)勢在另一邊:小米和金山生態(tài)提供了比較確定的需求底盤,中國AI企業(yè)、智駕、機器人、游戲、音視頻、金融科技客戶提供外部彈性。

生態(tài)內(nèi)收入一季度達到8.4億元,同比增長68.9%,占總收入31%。這說明小米金山生態(tài)不是一個裝飾性標簽,而是真能貢獻訂單。管理層還提到,小米大量訓練資源需求由金山云承接,MiMo模型發(fā)布后,也有一部分算力需求轉(zhuǎn)向推理。

這就是金山云的特殊位置。

它未必能和AWS、Azure比全球客戶,但它能吃到小米、金山生態(tài)和中國AI應用爆發(fā)的本地紅利。尤其在中國市場,很多企業(yè)不一定需要最全球化的云,但需要響應快、部署靈活、成本可控、能做私有化交付的AI云。

這就是金山云可以講的資本故事:

它不是最大云廠商,但它可能是最早把AI收入占比打到公有云一半以上的港股云公司之一。

這個故事有稀缺性。

但要真正完成估值重構(gòu),還差幾個驗證點。

未來兩個季度,我認為投資者最應該盯五個指標。

第一,智算云收入能不能繼續(xù)增長。10億元是一個節(jié)點,但不是終點。它要證明這不是一季脈沖,而是趨勢。

第二,推理收入占比能不能繼續(xù)提高。訓練訂單能證明客戶在投入,推理收入才能證明應用在使用。

第三,毛利率能不能修復。管理層說推理業(yè)務毛利率高于傳統(tǒng)云和傳統(tǒng)算力業(yè)務,那后續(xù)毛利率就不能一直被壓著。

第四,資本開支和收入增長是否匹配。AI云不是輕資產(chǎn)故事,投出去的錢必須變成訂單和現(xiàn)金流。

第五,生態(tài)外客戶能不能放大。小米和金山生態(tài)是底盤,外部客戶才是估值彈性。

所以,回到最核心的問題:金山云的AI戰(zhàn)略,到底是財務兌現(xiàn),還是估值敘事?

我的判斷是:已經(jīng)進入財務兌現(xiàn)前半程,但還沒有完成利潤兌現(xiàn)。

收入端已經(jīng)很清楚。AI云接近10億元,占公有云一半以上,這不是PPT。
業(yè)務端也有變化。它不只是賣算力,已經(jīng)開始往模型API、Agent平臺、私有化AI云方向走。
利潤端還要再看。EBITDA改善不錯,但毛利率被AI服務器、IDC和折舊壓住,現(xiàn)金流還要接受資本開支考驗。

一句話總結(jié):

金山云這次財報最重要的AI信號,不是它“也在做AI”,而是AI已經(jīng)開始改寫它的收入結(jié)構(gòu)。

但資本市場下一步不會只為收入買單。

它會追問:AI能不能改寫利潤結(jié)構(gòu)?能不能提高毛利率?能不能帶來持續(xù)調(diào)用量?能不能讓金山云擺脫“二線云廠商”的估值標簽?

如果答案是肯定的,金山云就不是單純的云服務修復股,而是港股AI基礎設施里一個需要重新定價的資產(chǎn)。

如果答案是否定的,那它只是把傳統(tǒng)云的苦活,換成了AI云的重活。

區(qū)別很大。

一個叫估值切換。
一個叫換個姿勢打工。

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