刘莉亚援引数据表明，仅2025年第二季度金融机构银行为主支持科创信贷达到了3.46万亿，即便是科创 债也达到了1.38万亿，换句话说，金融支持科创其实最主要的是以银行为主体的金融机构支持科创。然 而，这种依赖间接融资的格局与科技创新企业的融资需求存在结构化的不匹配。 "银行要求收益确定，要求抵押，短期现金流等等"，刘莉亚分析道，"科创企业本身创新有很大的不确 定性，也有长周期等等"，二者之间存在结构化的不匹配。她引用的一项2025年最新研究显示，商业银 行科技支行的设立对成熟科创企业效果显著，却能对初创企业产生负面效应。 这种结构性矛盾在科创债市场同样明显。与美、欧、日市场由追求长期高收益的基金和保险公司为主要 投资者不同，国内科创债的投资主体以风险偏好较低的商业银行及理财子公司为主，导致债券期限普遍 偏短，且缺乏高收益品种，难以匹配科创企业的长期、高风险融资需求。 专题：2025可持续全球领导者大会&首届绿色产业与可持续消费博览会 上海财经大学副校长刘莉亚出席并发表主题演讲。 刘莉亚指出了一个关键矛盾：传统银行体系追求确定收益、注重抵押和短期现金流的风险评估逻辑，与 科技创新企业固有的高度不确定性、轻资产属 ...

文章核心观点 - 国内算力芯片行业存在严重泡沫，表现为估值过高、技术差距大、实际应用困难以及公司高管减持套现 [3][4][5][12][15][17] - 部分公司存在利用不实合同炒作股价并精准收割散户投资者的行为 [1][11][15] 算力芯片市场表现与估值 - 相关公司股价年内大幅上涨，新易盛上涨345%，中际旭创上涨228%，寒武纪在7月至8月间股价翻倍 [3] - 行业估值极高，寒武纪市盈率达400倍，其他公司市盈率也普遍在200至600倍之间 [12] - 国内公司估值已超过部分国际巨头，如占据全球10%市场份额的AMD [12] 行业竞争与供给现状 - 国内算力芯片赛道竞争激烈，参与者包括华为、阿里、百度、寒武纪、海光信息、景嘉微等，以及沐曦、摩尔线程等拟上市公司 [4] - 行业面临产能问题，尽管需求火爆，但存在供不应求与公司巨额亏损并存的悖论 [5][7] 技术与生态差距 - 国产芯片存在明显技术差距，智算中心设备点亮率不足50%，大量设备因性能问题闲置 [5][14] - 英伟达凭借CUDA生态构筑强大护城河，拥有全球3000万开发者，国产替代方案如摩尔线程的MUSA生态尚不成熟 [5] - 存在结构性错配，高端算力不足而低端算力已严重过剩 [14][15] 公司行为与市场案例 - 海南华铁案例：3月宣布36.9亿元大单推动股价上涨，但6个月后公告合同解除，未产生任何收入与产品交付，期间股东户数从4.6万暴增至22.4万 [1][11] - 公司高管减持：新易盛董事长计划减持1143万股，套现41.81亿元；中际旭创控股股东计划减持550万股，预计套现23亿元 [7][8][9] - 市场流传段子影射多家公司存在业务问题，如“华铁坑老铁”等 [15]

核心观点 - 经济增速放缓背景下 消费不足主要源于结构性错配而非绝对资金短缺 具体表现为房地产资源分配失衡和社会保障体系不完善 [1][4][5] 房地产行业 - 存在显著结构性错配 农民工群体虽在农村拥有房产（如200多平方米二层小楼）但无法转化为有效城市住房需求 同时高房价抑制实际购房能力 [1] - 保障房供给不足导致外来务工人员居住条件恶劣（如长期居住地下室） 配套教育资源的缺失进一步加剧消费抑制（需支付高价借读费） [1][2] - 县域新型城镇化出现资源错配 安置房空置率高企 主因医疗教育等基础设施配套未能同步跟进 [4] - 农村宅基地流转受限造成资源闲置 城乡土地交易机制缺失阻碍资本双向流动（如民宿、农业投资） [4][5] 消费行业 - 最终消费占GDP比重不足45% 显著低于发达国家水平（近翻倍差距） 反映整体消费意愿疲软 [1] - 城镇居民消费受房贷/教育/医疗支出挤压 农村居民因养老金水平过低（月均400-500元）及自费医疗问题更不敢消费 [1][4] - 若农村养老金提升至月均1000元 预计可释放超8万亿元年消费潜力 带动GDP增长0.5个百分点 [4] - 消费抑制具有结构性特征 高收入群体消费升级（如学区房、豪宅）与低收入群体基础消费受限并存 [1][5] 政策与改革方向 - 保障房建设需由政府主导而非开发商 重点解决农民工居住及子女教育问题 从而拉动家电/装修等衍生消费 [4][5] - 国有企业利润需向社保基金倾斜以充实养老金账户 但面临国企利益分配阻力 [4] - 深化城乡土地制度改革 建立宅基地市场化退出机制 促进资本与劳动力要素双向流动 [4][5] - 政策实施需系统性配套 单一住房供给无法解决问题 必须同步完善医疗/教育等公共服务的城乡覆盖 [4][5]

智算中心投资热度 - 截至2024年11月全国已投运智算中心项目近150个，在建及规划项目接近400个 [2] - 2024年8月全国智算中心项目总数超300个，公布算力规模超50万PFlops，其中约三分之一项目规划算力超500PFlops [3] - 2025年Q1全国29个省份165个智算中心项目有新进展，128个披露项目总投资超4300亿元，但仅16个处于已投产/试运行阶段 [3] - 2024年Q1智算中心相关招标公告达172条，同比增幅明显，百万级AI设备采购需求快速增长 [3] 算力供需结构性矛盾 - 行业出现"结构性错配"而非"过剩"，AI推理业务占比从10%提升至40%-50% [5] - 某运营商国产万卡池从闲置到爆满仅用1-2个月，反映需求快速变化 [5] - 企业囤积落后芯片（落后主流高端卡两代以上）导致"有卡用不起来"现象 [7] - 西部地区因电价和清洁能源优势更适合建设智算中心，部分地区盲目上马导致高运维成本 [7] 算力利用率现状 - 部分智算中心国产算力利用率不足20%，企业级通用算力中心利用率仅10%-15% [9] - 国产芯片闲置率可能高达70%-80%，生态不完善是主因 [11] - 英伟达卡智算中心也存在销售运营能力不足导致算力闲置问题 [11] - 部分设备因技术迭代无法满足新计算要求导致资源闲置 [11] 行业发展趋势 - AI基础设施呈现"集中+边缘"并行趋势：大模型训练依赖超大规模中心，推理集群向各行业场景扩散 [8] - 国产芯片厂商转向提供整套解决方案，某50PFlops智算中心利用率高正扩建至200PFlops [12] - 生成式AI热潮推动"智能体"开发，缓解算力与实际需求脱节 [12] - 行业进入精细化运营阶段，传统裸机租赁模式难盈利，并购整合后资源将重新规划 [14]