人工智能对中国经济的宏观影响 - 人工智能发展上升为国家战略 国务院发布《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》 提出明确的阶段性发展目标[2] - 人工智能可显著延缓潜在经济增速下滑 到2035年 基准情景下潜在增速降至4.6% 而AI渗透率20%情景下可维持5.8%[5] - AI资本存量占GDP比重超过2%时 对全要素生产率的边际拉动从0.1个百分点跃升至0.4-0.5个百分点 目前中国AI相关资本存量占GDP比重已接近2%[7] 算力财政转型 - 算力财政正在取代土地财政 从"卖土地"转向"卖算力" 重塑地方政府资产负债表[9] - 若全国AI算力使用率从55%提升到75% 租金收入可覆盖地方债利息的42% 接近土地财政巅峰期的48%[10] - 算力财政可持续的条件是AI资本深化速度＞算力折旧速度+债务利息增速[12] 人工智能估值方法 - 传统市盈率指标无法解释AI企业估值 寒武纪市盈率高达500多倍[16] - 采用三层估值法：现有业务用PS或P/FCF 可见管线用PEG 远期潜力依赖定性判断[16] - 更稳健的锚点是算力租金贴现模型 关键指标包括P/AC（市值/年可出租算力）和EV/AI-Revenue（企业价值/AI核心收入）[17] 人工智能应用落地 - AI+金融、AI+工业软件、AI+生物制药三个领域最可能率先实现商业闭环[19] - AI+金融是过去12个月唯一同时满足刚性需求+可量化ROI、付费意愿已验证、数据壁垒和场景可复制三大条件的领域[21][22] - AI+制造紧随其后 金融和制造领域将先后进入"业绩爆发期"[22] 市场信号监测 - 市场层面关注融资买入占比 8%-12%意味行情启动 12%-15%需提高警惕 逼近20%等同泡沫顶点[25] - 政策层面关注监管态度 证监会或交易所提示风险往往意味"政策顶"临近[26] - 产业层面关注产业资本减持和基本面兑现度 三者共振指向过热时市场处于阶段性顶部[26][27] 人工智能生产率衡量 - 提出算力—产出弹性（ECO）指标 即产出增长率除以算力投入增长率[13] - ECO长期大于0.25意味着算力投入增长1%能带来产出提升0.25%以上 表明AI正在破解索洛悖论[15] - 计算时需剔除价格因素 区分存储网络等配套投入 AI效果通常1-2个季度后显现[14]