Alphabet、Meta、微软销售费用率降至7.5%，大厂将预算转向AI基建与模型研发

科技巨头的预算分配正在发生结构性变化：一边是市场推广支出增速持续放缓，一边是AI相关投入加速扩张。数据显示，2019年至2025年，Alphabet、Meta与微软三家合计收入从3584亿美元增至8855亿美元，增幅达147.1%；而同期销售与营销总费用仅从465.5亿美元升至663.4亿美元，增幅42.5%。换言之，每100美元收入中用于推广的支出从13美元下降至7.5美元，降幅达5.5个百分点。

这一趋势在单家公司层面更为显著。Alphabet销售费用率由11.4%降至7.1%，收入增长148.9%的同时，推广支出仅增55.4%；Meta费用率从14.0%压缩至6.0%，收入增长184.3%，推广费仅增21.4%；微软（按财年口径）从14.5%降至9.1%，收入涨123.9%，推广费涨40.9%。值得注意的是，尽管绝对值仍在上升，但“每赚一美元需花多少做推广”这一效率指标已系统性走低——过去二十年中，企业通常随收入线性放大营销预算以获取新增用户；如今，这种默认逻辑已被打破。

为何大厂敢于降低推广强度？核心在于其已建立稳固的品牌认知与产品分发能力。Google搜索、Facebook社交、Microsoft Office办公等核心产品已成为用户日常行为的默认入口，短期削减广告预算对市场份额影响有限。更重要的是，平台型公司具备内部交叉触达能力：新功能可直接嵌入现有产品界面，例如Google在搜索框推广Gemini、Meta在信息流中植入Muse音频模型。这种“零成本分发”机制大幅降低了对外部渠道的依赖，使管理层对新增营销支出提出更高回报要求——每一笔预算都需证明其增量价值。

与此同时，AI领域的投入正以前所未有的力度推进。2025年，Alphabet资本开支达914亿美元，较上一年的525亿美元增长73.7%；Meta 2025年为722亿美元，2026年预计提升至1150亿至1350亿美元。这些资金主要流向三方面：超大规模数据中心建设、定制化AI芯片采购（如Google TPU、Meta MTIA）、以及顶尖人才招聘与模型训练。腾讯CEO马化腾在2026年3月财报会上明确指出：“核心业务的韧性和现金创造能力，为持续增加AI投资提供了资源”，强调老业务产生的现金流正被系统性重配至AI基础设施升级与前沿研发。

这一战略转向已传导至下游服务商。全球营销集团S4Capital 2025年营收7.548亿英镑，同比下降11%，净收入下滑10.8%。其创始人在年报中坦言，科技客户贡献近半收入，而这些客户正将资本开支优先投向AI产能扩张，营销类运营支出被明显延后。这揭示了一个关键现实：并非科技公司整体预算收缩，而是预算内部结构发生再分配——过去流向广告代理、媒介采购的资金，如今更多转向算力采购与算法团队。

国内头部企业同样呈现类似路径。字节跳动于2026年9月完成一笔约296亿美元的银团贷款融资，由近30家银行参与，规模较最初计划的200亿美元进一步扩大。虽未公开披露资金具体用途，但结合其在大模型（如豆包）、AI应用（如剪映AI、PICO VR内容生成）及自研芯片（玄铁系列）上的持续投入，市场普遍认为该笔资金将强化其AI底层能力建设。

从行业演进角度看，此次预算转移背后是入口逻辑的根本重构。传统互联网时代，流量入口集中于搜索、社交、电商等显性界面；而AI原生时代，入口可能内化为自然语言交互、智能体工作流或操作系统级助手。若企业等到新入口成熟后再入场，将面临极高的替代成本与用户心智迁移壁垒。因此，即便AI商业化路径尚不清晰、ROI难以量化，头部厂商仍选择“提前卡位”——用当前成熟业务的利润为未来竞争埋下伏笔。

值得警惕的是，这种资源倾斜对非AI相关业务构成隐性挤压。当AI被定位为“下一代核心增长引擎”，其他创新项目在预算审批中需与之横向比较，导致部分边缘产品线或实验性功能难以获得足够支持。这也解释了为何近年多家科技公司出现“聚焦主航道”“关停非核心业务”的动作——并非缺乏创意，而是资源有限下的理性取舍。

从更宏观视角看，科技行业正经历一次“效率优先”向“未来押注”的范式迁移。过去十年，企业通过精细化运营与算法优化提升单位获客成本效率；未来十年，胜负手或将取决于谁能在AI基础层构建起可持续的护城河。当一家公司每年投入千亿级美元建设算力底座，其本质已不仅是技术投入，更是对产业主导权的长期竞标。

目前尚无证据表明该趋势会逆转。相反，随着Llama 4、GPT-5等新一代模型训练成本持续攀升（单次训练耗资或超千万美元），以及多模态、具身智能等方向对算力需求指数级增长，AI基建投入短期内仍将持续高位运行。而营销预算的相对收缩，或许只是科技巨头在新旧周期交替中，一次冷静而坚定的战略再校准。