而一部分To B属性的AI应用企业，二季度出现环比放缓。原因较为多重。首先，一季度不少政企客户集中做年度预算立项，集中释放试点订单。进入二季度，试点项目进入尾声，大规模复购还没有跟上，出现阶段性订单空窗。其次，大模型调用成本持续高企，成为压在应用层公司头上的共同重担。不管是自研模型，还是采购第三方API，都会产生刚性成本。如果AI产品的定价不能同步提升，规模做得越大，毛利被挤压就越明显。

　　王奕辰告诉界面新闻记者，“很多AI应用公司出现一个奇怪现象，AI相关收入增速越高，综合毛利率下滑越快。AI业务本身毛利率并不低，但模型调用、算力采购属于变动成本，收入扩张同步带来成本扩张，一旦客户议价能力较强，企业很难把成本向下游转嫁。Q2这种成本传导不畅的问题，比Q1暴露得更加充分。”

　　界面新闻记者注意到，以部分行业大模型服务商为例，一季度拿到不少试点订单，收入有所体现。二季度客户进入效果评估周期，对AI产出准确率、降本效果提出更高要求，不少项目暂缓续约，新增订单不及预期。反映在财报上就是Q2单季营收环比走弱，存货、应收账款抬升，经营性现金流弱于账面净利润。

　　对比硬件端，AI应用层的Q2景气度明显弱于算力硬件。算力芯片、光模块、服务器厂商Q2继续量价齐升，利润持续爆发。但下游应用端，并没有同步传导同等幅度的盈利改善。算力厂商赚得盆满钵满，大量应用企业承担高额采购成本，利润向上游转移。

　　纵观2026年上半年AI应用行业的半年报，界面新闻记者发现以下特征逐渐清晰：