瑞银报告指出，AI正深刻重塑消费行为与互联网格局，未来核心赛点聚焦三大方向：**Token（高密度算力需求）、发展路径（大厂生态整合与中小团队垂直切入）、企业级AI渗透率**，当前国内仅20%业务流程实现AI赋能，长期空间广阔，算力供不应求推动云服务涨价，中国云计算利润率与海外差距显著（10% vs 30-40%），结构机会凸显，预计2026年下半年起，国内数据中心需求加速上行，全年增速或突破25%，GPU量产及华为AI芯片扩产缓解供给紧张，电力与“东数西算”政策保障支撑产业跃迁。
过去一两年间，人工智能如同一股不可逆转的浪潮，深刻改写着大众的消费行为，也对中国互联网企业格局造成了前所未有的冲击，过去依靠算法推荐、搜索引擎和平台撮合来连接用户与商家的传统模式，正在悄然崩塌，新一轮技术变革正迫使整个行业重新思考：流量到底从哪里来？用户为什么买单？
瑞银中国互联网研究主管方锦聪在近期的分析中指出，过去一两年里，人工智能对大众消费行为带来的重塑,已构成当前互联网企业最严峻的核心挑战。
回溯流量格局的变化：传统的线上触达方式正被层层瓦解，过去，互联网企业依赖算法推送、用户主动搜索和平台交易撮合来占领用户心智，流量护城河看起来坚不可摧，但如今，AI应用通过对话交互窗口、推荐引擎和智能代理开辟了新航道——大量用户不再打开搜索框而是直接与AI助手沟通；不再通过传统渠道寻觅信息，转而聚焦大模型驱动的个性推荐，线上流量的“水龙头”方向已发生根本性转变,这些新的切入口正在动摇过去看似固若金汤的优势格局。
用户的消费方式也同步发生质变，各大综合内容平台的数据清晰显示：用户花费在中长视频上时长远不如从前，而短视频、短剧等高密度内容成为新的流量热门，更值得关注的是，人工智能正在更深度地参与到音乐编曲、影视剪辑、剧本创作、配音等环节，这在某种程度上重塑了内容的生产与传播模式，进一步刺激了消费者对碎片化、高能量内容的偏爱。
方锦聪判断，AI给企业日常运营带来的远不止技术试水或算法升级，而是一次跨部门的系统性革新，每一个互联网企业都必须直面一个核心拷问：要不要投入AI？什么资源规模、什么样的节奏是合理的？如果不思考、不行动，仅停留在售卖流量的惯性模式之下,就可能沦为时代的淘汰者。
但瑞银对中国互联网的整体前景并不悲观，尽管近期港股科网板块表现有些偏弱，仍然被长期看好，方锦聪强调，AI行业的竞争核心集中于用户基数、应用场景、海量数据、资本及人力等高门槛“弹药”，而这些恰恰是中国头部互联网企业具备优势的领域，更关键的是，多家龙头企业手上资金充裕，能够支撑起长周期、大规模的AI基础设施建设。
在这个人工智能加速搅动变量时，哪些方向才是真正的赛点？哪些趋势值得保持长期的注意力？方锦聪给出了三个关键词：Token、发展路径和企业渗透率。
Token引爆的高密度算力需求与云计算新入口。
过去AI应用更多停留在聊天机器人“你对我说、我对你说”的轻松场景，Token消耗规模其实很小，但目前已翻开新篇章：AI应用从简单问答拓展到处理复杂的、动态多变的多任务流程——比如编写报告、绘制设计图、个性化医疗建议等，Token消耗量出现指数级增长,而高Tokens的膨胀也推动了计价规则的变化。
瑞银调研显示，算力供不应求的局面使服务商加价频频，国内云厂商已陆续上调服务标准定价，对比中外云服务营收表现，国内云计算行业的平均利润率大约在10%左右，而头部海外云计算平台能达到30%到40%——这中间的利润空间极具想象力，在AI产品的提价状态之下，结合供给端芯片产能正常化和运行层面效率微调的持续突破,中国的云计算产业正迎来难得的结构性战机。
第二条主线是大厂与中小团队的路径分化。方锦聪的研究团队认为，前者的模式和打法是指将AI迁入自己的巨型生态——透过会话交互和海量用户来撬动流量的真实变现；而在另一端，以新兴AI实验室或中小创业势力为代表的对策则是直接切入垂类小切口，例如用来协助程序员书写的代码助手、面向律师的文书记录系统等功能相对独立的特定场景，这类模式已经在海外落地多年并稳定盈利，意味着国内完全可以善用它,实现细分领域的规模化追赶。
第三条主线是企业级AI渗透率。瑞银调查数据显示，当前78%的注册企业公已经启动或已把AI融入的日常运营场景中，从转化链的占比落差来看，目前80%+的业务流程都并未真正被AI赋权到位，仍然处在这条射线很早的前端象限,未来长期渗透的空间依然非常广。
在细分子行业的重量偏好组合方面，瑞银的重点配置方向将是全球竞争力稳定、平台延伸通道稳固且在AI赋能风险可控前提之下的游戏、文旅、大语言模型以及跨境电商领域。
方锦聪和他的团队判断：人工智能烧钱打头阵的基建环节无疑是数据中心，中国作为这轮博弈的重要局中人，不仅在全球化周期中持有深厚的生产资料基础,而且还建成自己非常独有的系统组合优势。
瑞银大中华区通信及软件业分析师王心怡预计，国内数据中心市场需求更猛的上行动能在2026年下半年会进一步下沉到订单层，那一段时间全年产业增速很大可能是要突破25%阈值的，而在总IT算力投入体量方面应当在4吉瓦的范围，供给端，GPU量产进展符合预测节奏，价格在2026年会有比例的大幅下走——华为AI处置器的制造也在朝外加速扩能，“供缺口”将在材料上向基本正常化的排序进化。
融资层面考量同样耐人寻闻，王心怡在这里指出，单座AI数据中心的投资金额小到一个地市年度一般财政预算规模的2-3倍起步，等闲企业可能没办法全部自己去前置，不过很新的亮点是——国内针对AI机房的费率形成和落地规则已在超上把原来的死棋走通，使得早期资本与一期EBITDA比值从7倍加速压灌至中后阶段市盈利可升达13-16倍——这只举瞬间加速基金运营回路，支持头部公司不断以有限的优势占领新的市场份额缺口。”
电力指标带来的挑战也在显示：因为中国有序建成了宏观的“东数西算”这种中央政策板块工程中,东部监管机构将严格控制电池配额审查以抬高计算功率利用效率。
不过更有张力的是中国现在在走的高度发达电网与计算的可统一协调安排，全境这套基础底座已确保处理量庞大的AI能耗需求带得稳定，在全球架构层中所没有其他玩家,拿得这么顺利。
王心怡举了一个具有冲击力的例子：“如果说在内蒙古架起数据中心跟北京跑一次时长小于10毫米，带宽可达实时反应要求，在同样品质的计算交付体中，用电土地全价比京都—相差30%都不为多，这就已经让选址从市心跳转到成片安排，灵活率空翻—整体规模进入下一个周期动能完全可以成组递过来了。”
正是由于这些稳步稳健匹配的资源调配、输出控制系统和政治能源梯度定价的组合保障，一批从全盘思路孕育稳健的信号，透露了中国使大规模人工智能完成接近打单到完整落位的天赋条件构建好未来五年应向上延伸的空间坐标,彻底完成AI新时代基础设施载体的跃迁。