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2026-06-25 08:13
過去二十年,輕資產模式是商業世界的共識性最優解。從耐克的代工分銷到萬豪的管理輸出,從SaaS的訂閲變現到互聯網平臺的供需撮合,越輕的資產結構,往往對應越高的估值溢價、越快的擴張速度、越豐厚的股東回報。
資本市場信奉頂級的商業模式,就是用最少的固定資產,撬動最大利潤,甚至最好是用別人的錢辦自己的事。但進入 AI 時代,這條延續了數十年的商業鐵律正在松動。
一邊是曾經的美股 SaaS 標杆財捷(Intuit)股價遭遇腳踝斬,一邊是谷歌、Meta 等互聯網巨頭資本開支連創新高,與此同時,高盛提出的 HALO(重資產、低淘汰率)策略席捲全球。
一切信號都指向同一個方向:曾經所向披靡的互聯網輕資產商業模式,正在走向終結。
從基礎定義上看:
●輕資產模式,是以品牌、技術、渠道、組織能力等與外部資源整合,換取更高的資本效率、更快的複製速度和更輕的資產負擔;
●重資產模式,則是以資產規模、資產質量、產能控制與垂直整合,構築進入壁壘、份額穩定性和局部贏家通吃效應。
從財務維度看,二者差異顯而易見:
● 重資產重在資本開支 Capex ,折舊攤銷等固定成本佔收入比重更高,利潤受產能利用率影響大;輕資產則以銷售、管理、研發等可變成本 Opex 為主,業績彈性更多來自收入擴張。
● 現金流特徵迥異:重資產公司需要持續資本開支維持設備更新換代,輕資產企業可以通過產業鏈佔款優化營運資本。所以后者自由現金流更強,這也使得成熟輕資產企業可以實現 100% 分紅,重資產企業能做到40%-50% 的分紅比例就屬於非常優秀了。
輕資產的高成長性也正在於此:初始投入低,擴張不需要同步配套土地、廠房、設備;邊際成本更低,尤其平臺型業務可在新市場中快速複製。
酒店行業就是典型樣本——早期靠自營、租賃物業重資產跑通標準,隨后轉向加盟、管理輸出實現輕量化擴張。如萬豪集團的固定資產佔比從 1998 年的 36% 降至最近的7%。
也正因如此,二級市場長期願意給予輕資產企業更高估值:增長兑現更快、股東回報更明確、報表波動更小。
如果説傳統輕資產只是局部輕量化改良——比如耐克剝離生產、酒店剝離物業,仍要承擔供應鏈協調的隱性剛性投入;那麼互聯網則把「去重資產」做到了極致。
互聯網企業天然以算法、用戶數據、平臺規則等無形資產為核心價值,幾乎完全剔除了廠房、線下門店、存貨、物流車隊等大額固定資產。美團不收購餐館、滴滴不購置車輛、拼多多不自建倉儲……
更核心的優勢在於,互聯網擁有趨近於零的邊際成本,完美兑現了輕資產「小投入撬動大規模營收」的終極目標。傳統實體產品每多生產一件,就要投入原材料與人工,邊際成本剛性存在;而微信服務千萬用户與十億用户的增量投入差異極小,短視頻平臺增加播放量、電商平臺新增訂單撮合,只需增加少量服務器算力費用。
除此之外,互聯網企業還通過兩層設計進一步壓減資產重量:一是用平臺規則聚合海量供給方,讓商家、服務商、個體勞動者自備資產入場經營;二是算力、服務器多采用雲租賃模式,不必大額自建數據中心,將固定資本支出轉化為按量付費的可變運營成本,規避固定資產折舊與閒置虧損風險。
輕重資產最深入人心的總結模型莫過於微笑曲線了。曲線中間及偏左側的製造、組裝、原料加工,天然偏重資產;而曲線兩端的研發設計、品牌營銷、管理輸出,更容易形成輕資產模式。
不管是企業高管在商學院接觸的EMBA高端課程,還是社會思潮導向,都是指向從微笑曲線底端的重資產製造、組裝轉向輕資產的兩端,即品牌設計和技術研發。
圖:經典微笑曲線與輕重資產佔位 來源:國金證券
很長一段時間里,互聯網企業無疑是微笑曲線上笑的最燦爛的人:專注做網絡效應流量為王,基礎設施全部外包,把業務變成印鈔機然后通過投資潛在風險入口鞏固流量護城河。
直到 AI 出現,徹底改變了遊戲規則,流量邏輯變成管道邏輯。而想通過投資AI快速切入,卻發現這個賽道需要的是系統性能力而不是鈔能力。
大模型吞噬軟件和互聯網,並非擔憂而是真實在發生的事。最先受到威脅的是功能單一、交互邏輯簡單、決策樹清晰、邊際成本低的SaaS軟件。
最具有代表性的案例之一,是曾經市值超2000億美元的SaaS巨頭財捷(Intuit),固定資產不到 10 億美元,是極致輕資產的典範。
其業務主要是服務美國中小企業税務、會計財務,以及個人報税等剛需場景,通過完成從傳統軟件向 SaaS 訂閲模式的遷移,市場定位其為「高質量平臺型軟件龍頭」,股價自金融危機后持續走牛,漲幅一度達50倍。
2025年末以來,Intuit股價最大的壓力來自生成式AI對傳統SaaS價值的衝擊擔憂,因為其核心業務恰恰是最容易被大語言模型替代的場景之一。2026年5月這輪急跌,最直接的交易催化劑是:TurboTax業務開始低於預期。
上漲階段交易的是成長提質,下跌階段交易的是護城河折價—— 這正是所有輕資產軟件企業面臨的共同困局。
對to C 互聯網的衝擊同樣正在發生,只是還沒有那麼明顯。但大模型正成為全新的高效媒介,它不僅是信息檢索工具,更是能理解語義、邏輯推理、自主執行任務的智能代理,開始逐步重構流量入口。
●根據行業調研數據,當前僅有不到10% 的互聯網流量開始向 AI 工具遷移,衝擊相對温和。核心原因在於,互聯網平臺的核心護城河是網絡效應和用户習慣,行為模式的轉變是漸進過程;
●但預計未來 3-5 年,向 AI工具遷移的互聯網流量比例將提升至 30%-40%。當用户可以通過自然語言對話完成過去需要打開多個 APP、切換無數頁面才能實現的操作,C 端入口將不再由瀏覽器或 APP 主導,而是由能直接完成事務的 AI 助手重塑。
具備系統級 Agent 能力的智能終端,無需依賴應用 UI 交互即可直抵核心服務,傳統互聯網平臺哪怕不被替代,至少也會面臨管道化風險。
2026 年初至今,全球最炙手可熱的投資策略,正是高盛等外資投行力推的 HALO 交易——Heavy Assets, Low Obsolescence,即「重資產、低淘汰率」。這是 AI 時代,對實體物理世界中具備「稀缺性」與「確定性」的基礎資產展開的一場系統性價值重估。
從財務穩定性和現金流回報上,重資產肯定遠不如輕資產模式。但是輕資產並非永遠更優,核心變化在於當行業對工藝複雜度、質量穩定性、交付一致性要求極高時,重資產往往更具優勢,AI時代恰好如此。
主動變重,商業模式上並沒有變得更優秀——事實上重資產報表更脆弱、應對周期波動的難度更高;但沒有辦法,這是企業適應複雜時代的必然選擇:物理世界的稀缺產能、核心基礎設施,反而成了新的安全邊際。
我們知道商業文明的迭代,本質是企業整合資源、解決問題的方式在進化。現在的環境是產業進入硬科技無人區 ——比如通用 AI、可控核聚變、太空探索,產業鏈上沒有成熟解決方案,沒有現成供應商。
產業鏈極致分工的商業模式,會陷入單點高效、系統失靈的怪圈。尤其近期逆全球化下,國際供應鏈更易出現斷供,對關鍵技術/原材料的外部依賴亦可能形成「卡脖子」。
熵增原理直指了問題癥結:在一個孤立系統中,混亂度(熵)總是傾向於增加,不會自動減少。所以不是市場偏愛重資產,而是熵增時代,只有深度掌控產業鏈,才能對抗系統的不確定性。
我們看到,爲了破解全鏈條的熵增難題,第四代商業模式—系統化—應運而生。它的核心解法是:主動做重,以終為始,從終極目標倒推,逐個解決全鏈條的所有瓶頸。
即使輕資產模式,躺在印鈔機上的英偉達也被迫親自下場,投了一堆重資產的企業。
英偉達從 GPU出發,最終目標是形成 「芯片-系統-數據中心-服務」的全棧閉環。所以我們不完全統計,僅2025-2026年間英偉達久大手筆投入即超900億美元,覆蓋超過140家公司。
圖:英偉達投資核心基礎設施代表案例 資料來源:錦緞研究院總結
AI 會在傳統互聯網的鏈路之上,再搭建一層智能交互入口。如果互聯網企業固守原有的輕資產流量模式,不被替代至少也會被管道化,價值鏈地位與盈利能力持續下滑。而做重,是增加用户粘性、守住價值鏈核心位置的唯一路徑。
圖:AI時代C端鏈路會被重構 資料來源:德勤
表內做重,是企業直接提升自身資本開支,將算力、數據中心、核心技術等重資產納入資產負債表,構建全棧閉環能力。谷歌、阿里本身有云業務基礎,轉型路徑相對清晰;Meta 與騰訊則處在更糾結的位置。
●谷歌:四層閉環嘗試重構 AI 時代護城河
谷歌的AI核心戰略,是用「模型—基礎設施—分發入口—業化場景」四層閉環,重構整個互聯網帝國。它將AI嵌入搜索、廣告、雲、Workspace、安卓、Chrome、YouTube、自動駕駛、機器人等所有主航道,既用AI防禦搜索護城河,也將其打造為雲與訂閲的新增長引擎。
可以概括為一句話:以Gemini為認知核心,以TPU/數據中心為算力底座,以搜索/安卓/Chrome/Workspace為分發系統,以廣告/雲/訂閲為變現引擎,以Waymo/機器人/XR為長期期權。
資本開支隨之爆炸:2025 年全年投入 914.5 億美元,2026 年預計達到 1800-1900 億美元,且高增周期將延續至 2027 年,主要投向 AI 服務器與數據中心。
●阿里:全棧 AI 佈局與兩線作戰的拉扯
阿里的戰略路徑與谷歌類似,已完成「芯片+雲計算(IaaS)—AI平臺(PaaS/MaaS)—應用」的全棧AI佈局,且將AI確立為十年級戰略核心,但由於模型能力還未頂尖,所以未完成邏輯閉環。
阿里另一個困境在於沉迷於外賣與即時零售的高強度競爭,與 AI的高強度投入在資金與組織上形成了顯著拉扯,未來大幅縮減外賣戰的資源浪費基本上是確定性事件。
●Meta與騰訊:激進與剋制都是困境
社交媒體巨頭的情況更復雜。Meta 大舉投入 AI,市場不滿意;騰訊投入相對剋制,市場也不滿意。
Meta選擇高強度投入,原因是其98%的收入來自廣告,AI直接嵌入推薦與廣告定向系統,能形成「投入→廣告效率→收入」的最短閉環,不投AI廣告業務幾年內就會被其他新流量平臺切走。
Meta 2026 年資本開支指引上調至 1250-1450 億美元,市場的核心疑問是:廣告效率短期確實在提升,但能否覆蓋如此鉅額的長期投入?
騰訊投入相對剋制,則是因為收入結構更分散,廣告僅佔約 19%,AI 的價值更多先體現在廣告分發、遊戲製作、內容推薦、辦公協同等內部環節,遠期再落地微信 Agent 生態。市場的不滿在於,目前已經全方位落后,而最具想象空間的微信 Agent商業化,仍是一個后置期權。
一個投得太猛看不清回報,一個投得太慢兑現不了預期,本質上都是互聯網從輕資產轉向重資產過程中,市場定價的必經陣痛,即使能夠轉型成功,也非短期能見到成效。
當然並非所有企業都要把重資產放進報表,而且重資產的資金壁壘確實太高,壕如谷歌也需要發債。
另一種路徑是「表外做重」——資產不體現在自身資產負債表上,但通過深度綁定、組織、賦能產業鏈,把壁壘下沉到供給端,同樣能對抗AI帶來的入口衝擊。
●蘋果是表外做重的標杆。
它沒有一家工廠,但全球最先進的精密製造產能幾乎被它獨佔。每年數百億美元的資本開支,不是蘋果自己掏的,是富士康、立訊精密這些供應商掏的。蘋果出技術、出標準、出設備、出管理,供應商出廠房、出人力、出流動資金。表面看蘋果是極致輕資產,實際上它把整條供應鏈變成了自己的外置重資產。
當AI需要更精密的傳感器、更高算力的邊緣芯片、更復雜的組裝工藝時,蘋果不需要從頭建廠,它只需要告訴供應商:下一代的規格在這里,你們跟不跟。不跟,訂單給別人;跟,投入自己扛。
這種模式的核心,是用訂單規模和長期合作承諾,把重資產的投入轉嫁給產業鏈,同時通過技術壁壘和標準壁壘,確保對方投了產之后離不開自己。
●藥明康德走的是另一條路徑。
它不是用訂單撬動供應商,而是自己先做重,再幫別人變輕。藥明康德建實驗室、投設備、養團隊,把藥物研發的早期環節從藥企的資產負債表里剝離出來,變成一套可複用的共享基礎設施。藥企不需要自己養龐大的化學合成團隊、不需要自己建動物房、不需要自己投分析設備。
藥明康德替它們做了這些重投入,然后按項目收費。本質上,藥明康德是幫整個行業實現了「表外做重」——藥企把早期研發的重資產包袱甩給藥明,自己聚焦臨牀開發和商業化。
這種模式的護城河在於,一旦藥企把早期研發嵌入藥明康德的體系,遷移成本極高。換一個CRO,意味着所有實驗數據、所有合成路徑、所有優化參數都要重新磨合。藥明康德的重資產,變成了客户的遷移成本。
表內做重和表外做重,兩條路通向同一個終點:用資產的厚度,換取不被替代的確定性。表內做重是用自己的錢砸出護城河,谷歌、Meta走的是這條路。表外做重是用別人的錢織出護城河,蘋果、藥明康德這類走的是這條路。前者的風險是投錯方向,后者的風險是綁不住夥伴。
但不管走哪條路,輕資產時代的核心理念——資產越少越安全——已經被AI時代證偽。當大模型可以瞬間替代一個軟件的功能時,只有那些沉在物理世界深處的東西,纔不會被算法輕易穿透。廠房、設備、產能、供應鏈的肌肉記憶、工藝參數的隱性知識,這些東西是AI不能憑空生成的。它們需要用時間、用金錢、用關係一點一點堆出來。
這就是重資產在AI時代真正的價值。它對抗的不再只是競爭對手,而是算法本身。它回答的不是「怎麼跑得更快」,而是「什麼東西算法拿不走」。
輕資產與重資產從來沒有絕對的優劣,只有是否適配時代環境的區別。
過去二十年,全球化深化、產業鏈成熟、互聯網紅利釋放,分工效率最大化,輕資產自然是最優解——用規則和能力撬動外部資源,用最低投入換最快增長。
而當熵增成為常態,技術進入無人區,供應鏈不確定性加劇,AI 重構商業鏈路,輕就成了脆弱的代名詞。主動做重,絕不是商業模式的倒退,而是用對產業鏈的掌控力,對抗系統的混亂與不確定性。
互聯網輕資產的時代正在落幕,但商業的進化永遠不會停止。從流量為王到算力為王,從整合資源到掌控鏈條,下一輪的贏家,一定是那些敢於在關鍵環節沉下去、把核心壁壘握在自己手里的玩家。
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