文 | 锌刻度，作者 | 孟会缘，编辑 | 李觐麟

2026年6月，一则融资消息在创投圈引发震动：快手旗下AI视频生成业务可灵AI正式启动分拆后的首轮融资，投前估值达180亿美元（约合1220亿元人民币）。

这一数字有多夸张？截至6月初，快手母公司市值约270亿美元，可灵一家子公司的估值，已经相当于整个快手的约67%。

一个成立仅两年的业务，估值逼近母公司市值的七成，这无异于在业内外投下一颗重磅炸弹。

关键是，可灵并非孤例。

字节跳动旗下的豆包AI正通过“独立股权激励计划”悄然铺垫，阿里则将通义大模型事业部和未来生活实验室合并成立Token Foundry事业部，百度的昆仑芯已提交港交所IPO申请……显然，一场从“大厂温室”走向“独立资本化”的AI资产分拆潮已经来袭。

可是，大厂为什么会纷纷启动AI业务的分拆动作？视频生成赛道又是否存在独立上市的成长空间？

成本、估值与战略，大厂拆AI的三笔硬账

毫无疑问，AI业务的烧钱速度，正在挑战传统互联网公司的财务报表。

以快手为例，2026年一季度财报显示，其总营收337亿元，同比增长3.4%；经调整净利润34亿元，同比大幅下滑26.3%。与此同时，快手2026年全年资本开支预计达260亿元，较2025年增加约110亿元，增量几乎全部砸向AI算力，可灵是重中之重。一季度研发开支达36亿元，同比增长9.8%，财报明确归因于对AI的投入增加。

问题在于，可灵的商业回报远未跟上成本增速。

2026年一季度可灵AI收入超6.5亿元，ARR（年化收入运行率）接近5亿美元（约合36亿元人民币），但其消耗的成本却是百亿级别。

汇生国际资本总裁黄立冲在接受媒体采访时称，分拆可灵本质是将AI业务从“母公司持续输血的成本中心”变成“独立市场化融资、自循环投入的AI科技公司”，用外部资本承接视频大模型的高额投入。

友商字节跳动同样面临算力账单膨胀的压力。

其豆包大模型日均Token使用量突破120万亿，B端火山引擎MaaS市场份额已达49.5%。而豆包在2026年5月才推出首套三档付费方案（68元/月、200元/月、500元/月），商业化可谓刚刚起步。

有相关从业者形容这种处境：“豆包越火，调用越多，算力消耗越大，亏损越深。免费是流量策略，但免费也正在杀死现金流。”

在成本压力之外，更大的吸引力在于估值释放。

据了解，摩根士丹利此前对可灵的分部估值仅为60亿美元，而随着分拆计划的推进和市场对纯AI公司估值逻辑的变化，以Pre-IPO轮180亿美元估值计算，同一份资产，估值差了整整三倍。

这类AI业务之所以在独立分拆后获得高估值，核心原因在于大厂合并报表中被视作吞噬利润的成本项，一旦独立就会按照赛道稀缺性、收入增速和市场想象空间重新定价，几十倍的市销率也并不稀奇。

当然，大厂拆分AI资产还有更深层次的战略考量。

一方面是资本退出路径的打开。字节跳动整体估值约5500亿美元，但整体上市通路长期受阻，导致在公开市场之外，持股方面临不同形式的退出约束。在此背景下，字节启动了“豆包独立股权激励计划”，向Seed部门员工授予挂钩豆包业绩的股票期权，构建起估值锚点与组织基础。字节目前虽明确表示“不考虑分拆”AI4S业务，但独立股权计划的落地，已为豆包未来的独立资本化打下基础。

另一方面是商业模式的独立突破。阿里6月8日成立Token Foundry事业部，由CEO吴泳铭亲自挂帅，将Happy Horse、Happy Oyster等明星产品与通义大模型整合，加速AI商业化落地。将AI业务从大厂主体中拆分，有助于摆脱集团内部资源调配与定价体系的束缚，按照独立的商业模式快速成长。

算力成本增速能否被技术迭代“跑赢”？

如果说分拆是大厂算清楚了三笔账后的理性选择，那么对于可灵这类AI产品而言，完成独立融资乃至IPO的前提只有一个：这门生意的单位经济模型，到底能不能跑通？

从绝对增长看，可灵交出了一份漂亮的成绩单。上线两年，可灵单季收入从2025年Q1的1.5亿元飙升至2026年Q1的6.5亿元，同比增长超300%。ARR从去年3月的1亿美元升至今年3月的近5亿美元，一年内增长4倍。公司已将2026年全年ARR指引从原先的3亿美元上调至5亿美元。

从收入结构来看，可灵约70%收入来自B端API和企业服务，且海外市场贡献了七成。截至一季度末，可灵全球用户突破6000万，服务超3万家企业客户和开发者。从应用程序场景看，使用AI制作微短剧可将成本降至传统水平的1/3以下，周期缩短超60%。在影视制作领域，电视剧《太平年》在使用可灵后，甚至能将两个月制作任务压缩至两周以内。

然而，与全球AI视频赛道对比，可灵的收入规模仍处于早期阶段。

海外视频生成头部企业Runway估值约53亿美元，2026年中实际年化ARR约1.5亿美元，全年目标2.65亿美元。可灵如此高的估值，意味着资本市场给它的溢价是Runway的数倍，这固然反映了“全球AI视频第一股”的稀缺性预期，但也意味着资本市场对其单位经济模型提出了更高的验证要求。

因为收入增长的另一面，是算力成本的刚性攀升。视频生成推理算力需求约为传统文本大模型的2000倍，生成一段1080P视频的物理成本在0.5到1美元之间。

与之对照的是，Sora关停的教训触目惊心：Sora应用内购的累计总收入仅约210万美元（约合人民币1451万元），但每天维持运行的算力成本高达1500万美元，即意味着它累计赚到的钱，还抵不上高峰期一天的算力开销。

快手的情况虽好于Sora，但结构性的成本压力同样不容忽视。

2026年预计260亿元的资本开支中，绝大多数流向可灵的算力采购与模型迭代。虽然可灵在推理层面已实现边际利润转正，ARR在一年内增长了4倍，但同期母公司的资本开支也在同步翻倍。

对此，惠誉评级亚太区企业评级董事何景行持谨慎态度：“惠誉目前并未预计可灵在未来几年会对快手的盈利能力或现金流产生非常显著的贡献”。

更深层的问题是，可灵在2026年Q1已实现收入结构的根本性反转，B端API占比跃升至约60%，P端专业用户订阅降至约40%。其单位经济模型的核心风险点也相应转移，从"C端付费意愿下滑"转向 "B端API调用的价格竞争压力" 和 "规模化算力成本管控能力"。

“商业化拐点”的真正含义，不是ARR增长的速度有多快，而是单位经济模型是否成立。

以可灵为例，就是单次视频生成产生的收入能否覆盖其算力成本，并在此基础上实现规模化盈利，而其面临的问题则是：算力成本随使用量的增长而增长，与技术迭代带来的单位成本下降，谁跑得更快？

这是一个两难问题。

若是视频生成工具的定价远高于用户的心理预期（如用户预期的单次价格在0.1美元以下，而真实生成成本在0.5-1美元之间），付费转化将受到制约。

若是定价太低，算力成本将吞噬毛利，规模越大亏损越深。

出路取决于三个变量：一是模型效率的优化能否将单次生成成本降至0.1美元以下；二是专业创作者和企业客户的ARPU值（单个用户的平均收入）是否能持续提升以覆盖成本；三是算力硬件的价格能否持续下降。

头部券商研报普遍估算，若推理芯片成本每年下降40%，且模型压缩技术持续迭代，视频生成单位成本有望在未来18~24个月内下降约60%。

但目前来看，这三条路径都仍有较大的不确定性。

OpenAI关闭Sora的教训已经表明，纯粹依赖技术突破而缺乏商业变现逻辑的视频生成项目很难跑通。

可灵凭借快手的内容生态和商业化团队，在获客、转化和留存方面具备天然优势，但这套“短视频基因移植”的逻辑能否在独立运营后延续，仍需验证。

值得一提的是，如果可灵最终成功独立上市，它将为整个中国互联网行业探索出一条大厂优质AI资产独立资本化的可行路径。

恰好，友商们都在做着类似的准备：字节豆包通过独立股权激励计划已完成制度铺垫，阿里通过Token Foundry事业部的设立做好了组织准备，百度昆仑芯已进入科创板辅导阶段……

但这条路径能否真正走通，关键不在于投前估值有多高，而在于各轮融资乃至上市过后，资本市场的持续定价逻辑能否与公司的实际经营表现对齐。

毕竟，“可灵们”走上独立融资这条道路之际，市场将不再只问ARR增长，而是会时刻追问一个更硬核的问题：它们何时能够实现盈利？