文丨雅萱 编辑丨叶锦言
出品丨深网·腾讯新闻小满工作室
过去一年，资本市场对互联网大厂AI投入的态度，始终带着明显的风险厌恶。
一边是大模型、多模态等技术持续突破，不断推高行业对新一轮增长曲线的想象；另一边则是商业化兑现节奏仍待验证、资本开支持续上行，市场对AI投入的耐心明显变得有限。越来越多公司开始面临同一个拷问：钱投下去了，回报究竟何时兑现？
这种情绪反映到股价上，往往意味着市场对AI投入带来的成本压力反应更快，但对其未来可能兑现的商业价值，定价却相对谨慎。也正因此，不少已经开始释放AI价值的公司，依然没有得到与之匹配的估值重估。
即便是谷歌、Meta、微软等海外巨头，也屡屡陷入“业绩超预期、股价却大跌”的怪圈。比如，谷歌在2025年Q4实现了18%的营收增速及30%的净利润增长，仅因管理层暗示了未来在AI基础设施上的巨额投入，其股价在盘后交易中就应声下跌近9%。
如今，这种既要超预期增长、又要 ROI（投资回报率）的资本情绪，已经蔓延至国内互联网行业。快手或许就是其中最典型的一个。
作为“短视频第一股”，快手一边持续加大AI投入，一边却交出了一份收入、利润双双保持双位数增长的成绩单。但即便如此，市场对其定价仍然相当谨慎，目前公司PE已处于较低水平。这也让一个问题变得格外值得讨论：当AI投入已经开始走向兑现，快手是否仍被市场低估了？
3月25日，快手公布截至2025年12月31日的第四季度及全年业绩：2025年Q4，快手营收396亿元，同比增长11.82%；经调整净利润达人民币55亿元，同比增长16.2%。
从全年表现来看，2025年快手总收入同比增长12.5%至人民币1428亿元，全年经调整净利润达到人民币206亿元，同比增长16.5%，经调整净利润率提升至14.5%。
快手连续双位数的营收及利润增速，为所有在AI路上跋涉的“同僚”们展示了一条清晰的路径：当AI和大模型不再悬浮于参数竞赛，而是精准地缝合进短视频创造、直播电商与营销增效的毛细血管时，AI投入就不再是吞噬利润的“成本项”，而是驱动增长的原动力。
AI重塑增长逻辑
近两年，随着用户总量逐渐见顶、流量成本日益攀升，互联网广告过去靠人口红利及流量规模的增长模式已走到了拐点。就在不少互联网公司还在探索AI增效的可能性时，3年前布下了“生成式AI”这枚棋子的快手，开始进入“摘果子”的阶段。
自2023年初启动AI战略并制定了相应目标规划后，快手就从推荐和视频生成领域切入大模型研发。与多数互联网大厂前期纷纷押注大语言模型和静态图片不同，快手早在2023年下半年便成立专项团队，率先主攻难度更高的视频生成技术。
2024年6月，快手正式推出AI视频生成模型“可灵”（Kling AI）。该模型采用与Sora同源的DiT架构，不仅能通过文本指令生成视频，还能让静态图片“动起来”，实现了从文字到动态影像的跨越。
随着可灵大模型在技术上的快速更迭与商业化落地，快手明显提升了AI的战略权重。2025年4月底，快手正式将可灵AI升格为一级部门，并成立了专门的事业部。这一组织架构的变化意味着，可灵AI已从内部的技术孵化器，演变为驱动快手增长的独立核心引擎。
“快手正推动AI从模型能力走向更完整的产业化应用，同时继续加大算力与基础模型投入，以支撑主营业务增长和未来长期竞争力。2026年快手将继续围绕基础模型、Agent和算力底座加大投入，推动AI在广告、电商、内容生态等场景中更深层次释放经营价值。”快手科技创始人兼首席执行官程一笑在业绩会上透露。
换句话说，从提升广告变现效率，到优化电商人货匹配，再到赋能内容生态，快手在AI上的摸索和投入已实实在在地融入了业务肌理。
以占营收大头的线上销售服务为例。财报显示，2025年Q4，快手线上销售服务收入236亿元，同比增长14.5%。
互联网广告大盘增速普遍放缓至个位数甚至是负增长的当下，快手广告收入为何能持续保持两位数增长？对此，快手科技副总裁、商业化算法负责人江鹏给出的答案比较直白：让AI成为商业增长的基础设施。
客户广告投放可以简单的拆解为三步：制作广告素材、制定投放计划、出价与持续优化。在江鹏看来，“广告投放本质上是一个序列决策问题，场环境高度不确定，每一步操作都会影响后续结果，目标是全过程收益最大化而非单点最优。”
换句话说，在生程式AI的加持下，平台不再依赖人工分散的判断，而是把“AI生成素材、什么时候投放、投给谁、出多少钱”这一连串复杂决策，变成连贯、智能、全自动的流程。
为实现这个目标，快手于2025开始大力推进端到端生成式推荐大模型的研发，目前也已经在快手的主站及广告系统落地。财报显示，随着生成式推荐大模型与智能出价模型持续升级，直接带动快手国内线上营销服务收入提升约5%。
在快手三大业务中，含电商在内的“其他服务”板块已连续五个季度保持最快增速。2025年Q4，其他服务板块营收63亿元，同比增速28%。电商GMV也同比增长12.9%至5218亿元。
电商业务在大盘疲软的情况下取得高于预期的交付，背后也离不开AI技术的深度赋能。自去年9月推出端到端生成式检索架构OneSearch以来，其能力已全面覆盖电商搜索、内容推荐及人货匹配等核心场景。
与传统搜索“机械拆词、层层筛选”的模式不同，OneSearch实现了“一步直达”的质变。它不再简单堆砌关键词标签，而是像一位更懂用户的资深导购，既能读懂用户“想要什么”，又能看透商品“好在哪里”，直接生成契合用户真实需求（如版型、场景、风格）的精准结果。
无论是14.5%的经调整净利润率，还是广告、电商业务的双位数增长，都验证快手AI的一个核心逻辑，当AI技术真正被内化到产品与业务中时，AI就不再是吞噬利润的成本项，而是驱动增长的核心生产力。
可灵抢先拿到“赛点”
如果说，OneRec及OneSearch还仅是快手基于业务需求打造的AI“外挂”工具，那么可灵从诞生之初就是“长在AI上”的原生应用，其产品逻辑、交互流程与价值内核均由AI原生驱动。
对于影视行业和视觉创作的专业人士而言，可灵AI已是熟悉的创作伙伴。而对广大普通用户来说，可灵真正“出圈”或源于最近热播的历史剧《天平年》。无论是“乌鸦啄食腐肉”的惊悚场景，还是“暴风雨中行船”的波涛汹涌，都让普通观众第一次真切感受到了AI介入专业影视生产的震撼。
“比如，《太平年》中暴风雨海战场景，由可灵AI完成海浪流体效果生成，再用三维技术补全战船细节、合成实现雨景效果，最终结果远超预期，效率提升8-10倍，也保障了画面的专业级水准。” 《太平年》的整体特效团队、时光坐标创始人陈奕阐述。
在不少同类模型仍受限于画面闪烁、物理规律失真等问题时，可灵之所以能通过工程化创新赋能视频创作与生产赛道，核心在于其始终坚持“统一原生多模态”的进化路径。
2025年4月可灵发布2.0版本模型时，首次提出多模态视觉语言（MVL）理念，通过组合多模态信息来表达创意，以弥补纯文本交互的局限。此后，可灵就一直在围绕多模态进行模型迭代
其中，可灵O1模型首次把文生视频、图生视频、视频编辑、内容增删、风格变换等集成到一个统一的模型，解决了以往工具切换繁琐、效果割裂的痛点。随后的可灵2.6模型则实现了“音画同出”功能，颠覆了此前“先出画面、后配声音”的传统制作流程。
今年2月5日上线的可灵3.0系列模型，首次引入了“智能分镜”系统与“原生音画同步”技术，打破了传统 AI 视频 “抽卡式” 生成的局限，推动视频生成从简单的画面堆砌，迈向了更具可控性与连贯性的叙事创作阶段。
可灵技术的迭代，有效的地降低了高质量视频的生产门槛。截至目前，可灵全球用户规模突破6000万，累计生成超过6亿个视频，为超过3万家的企业客户和开发者提供API服务，覆盖广告营销、影视动画、游戏制作等行业 。
值得一提的是，可灵的进化并不只停留在技术参数的层层加码，更在于其商业化落地。在同行还在斟酌如何通过大模型变现时，可灵在1.0版本推出之初就果断通过会员体系开启了商业化探索，率先把技术优势转化为了“真金白银”。
与 PixVerse、海螺等侧重C端市场的策略不同，可灵自诞生起便锚定了专业创作者（P 端）与企业级客户（B 端）这一核心客群。有消息称，可灵的P端付费订阅会员为它贡献了将近 70% 的收入。
这种差异化的定位很快反应在可灵的商业化收入上。在2025年第四季度业绩电话会上，快手科技创始人兼首席执行官程一笑透露，截至今年1月，可灵AI的年化收入运行率（ARR）已超过3亿美元。
若将可灵这3亿美元（折合人民币近21亿元）的年收入置于快手上千亿的营收大盘中审视，其体量或许显得微不足道。然而，作为国内第一个实现规模化商业落地并主动披露收入的视频大模型，可灵这串不断攀升的数字，其意义已超越了财务贡献本身。
尤其在行业普遍面临巨额资本支出、甚至像Sora 这样级别的模型一天就可能烧掉1500万美元算力成本的当下，可灵给行业捎来个确定性线索：AI视频生成并非只能困在无底洞式的“烧钱”竞赛里，只要真正跑通从技术到用户持续付费的商业闭环，就有可能在这波AI 浪潮中率先拿到 “赛点”。
值得一提的是，为确保算力“弹药”充足，快手2026年将大幅加码AI基础设施投入。快手 CFO 金秉在业绩会上表示，公司 2026 年整体资本支出预计达到 260 亿元，比2025年增加约110 亿元。这笔资本支出将主要用于可灵及其他大模型的算力建设、常规服务器采购，以及数据和算力中心的建设。
快手摸清了“token”经济学这笔帐
前两天，在2026年GTC大会上，英伟达创始人黄仁勋再次强调，AI时代的数据中心正在从传统的信息存储设施，转变为专门生产智能产出的“AI工厂”。在这套逻辑里，衡量一家AI公司的竞争力，已经不只是看投入了多少算力资源，而是看同样的算力和电力条件下，谁能生产出更智能、更高效、单位成本更优的Token，并进一步把这些Token转化为真实、可持续的商业价值。
放到AI视频行业里，这套衡量标准尤其关键。过去市场更容易被模型参数、生成效果和Demo里的惊艳瞬间吸引，但当产品真正进入商业化阶段，竞争焦点其实已经变了。对真正的专业用户来说，他们最在意的从来不是“生成了多少Token”，而是“每一份Token消耗，最终能转出多少可交付的内容价值”。用户不会为Token本身买单，而会为更稳定的出片效果、更低的制作成本、更短的创作周期，以及更可控的工作流付费。
从这个角度看，可灵的价值，恰恰不在于它只是输出模型能力，而在于它正在持续输出更稀缺的“结果确定性”。 如果它只是一个“参数不错、效果惊艳”的模型产品，那它的价值上限很大程度上仍然停留在技术层。因为Demo展示的是峰值能力，但商业化采购买的从来不是峰值，而是平均表现、稳定交付、流程适配、成本可控和复用价值。很多模型都能在单次演示里做出足够惊艳的效果，但这并不等于它们能稳定进入专业内容生产流程，更不等于它们能够形成持续、可复购的收入。
而可灵更值得重视的地方在于，它正在把模型能力组织成专业用户真正愿意付费的生产力。 更高成功率的出片、更顺滑的视频生成与编辑衔接、更适配专业场景的工作流，以及更可预测的交付质量，意味着它卖的已经不只是模型能力本身，而是一套围绕最终结果展开的内容生产能力。换句话说，它不只是让用户“生成一个视频”，而是让用户更高概率地拿到一个能用、可改、可继续进入后续流程、最终可以交付的结果。
更关键的是，快手也在持续推进底层效率优化。3月中旬，快手可灵团队联合中科院自动化所及南京大学发布“模态非对称Token压缩框架”OmniSIFT。论文显示，该框架可在音视频生成中剔除65%的冗余Token，仅保留35%的核心信息，在模型性能基本不受影响的情况下，使推理时间减少42%，同时显著降低GPU显存占用。
这类能力的意义在于，它不是简单追求更强参数，而是在同样甚至更少的资源消耗下，让每一个Token创造更多有效结果。对于今天的AI公司而言，这比单纯拼模型规模更接近商业竞争的本质。
归根结底，AI行业竞争走到今天，决定价值上限的已不只是生成能力本身，而是模型能力能否被持续沉淀为稳定交付能力和可验证的商业回报。
而快手的价值，恰恰在于它同时具备两条线：一条线是主站业务中AI能力对内容生态、商业生态和经营效率的持续抬升；另一条线是可灵作为独立产品，在全球AI视频赛道中逐步验证商业化能力。两条线相互支撑，形成了“技术降本—场景复用—商业变现—反哺研发”的闭环。
换句话说，当不少公司还停留在“烧Token、讲故事”的阶段时，快手已经开始证明，Token不只是成本，也可以成为收入、效率和利润的一部分。
这或许才是“Token经济学”真正落到产业层面的意义，也是快手这轮AI投入最值得重估的地方。
小满工作室 | 腾讯新闻出品
本文版权归“腾讯新闻”所有，如需转载请在文后留言，经允许后方可转载。
第1434期
运营排版：小九