📰 研报摘要
查看全文 ➔摘要： 本报告探讨中国 AI 产业从“能力追赶”向“价值捕获”的战略转型，强调 AI 正在从基础设施建设转向实际盈利增长，并分析其作为中长期生产力杠杆对中国 GDP 的潜在推动作用。
行业主线：
- 价值捕获阶段：AI 叙事已从训练转向推理，从技术研发转向规模化应用，重点在于通过速度、成本效率和系统级集成实现 AI 在实体经济中的快速扩散。
- 生产力杠杆：预计 AI 将在未来十年累计提升中国全要素生产率（TFP）约 3 个百分点，使 2035 年潜在 GDP 比无 AI 场景高出 3.5 个百分点。
- 全栈能力竞争：拥有“芯片-云基础设施-模型-应用”全栈能力的平台（如阿里巴巴）将具备核心竞争优势。
关键变化与分歧：
- 瓶颈转移：AI 发展的核心约束已从算力供给转移至电力供应与部署，推动能效管理和电网灵活性的投资周期。
- 获益路径：AI 采用者初期主要通过成本效率（Margin 扩张）而非收入增长获益。
- 国产化趋势：国产 AI 芯片自给率预计从 2025 年的 41% 提升至 2030 年的 86%，竞争维度正从峰值性能转向 TCO（总拥有成本）和 Token 经济学。
受益方向与风险：
- 受益方向：AI 基础设施（数据中心、电力设备、液冷）、国产半导体设备、能够通过 AI 实现成本降低的应用端企业（如智能家居、机器人）。
- 核心风险：美国出口管制导致的半导体供应链瓶颈、企业端 AI 变现进度不及预期、AI 替代导致的劳动力市场结构性失业及宏观通缩压力。