涉及的行业与公司 * 行业：宏观经济、人工智能、机器人、创新药、稀土与锂电池、房地产、社会保障 * 公司：阿里巴巴、腾讯、字节跳动、百度、快手、美团等中国科技巨头[20][21] 核心观点与论据 宏观经济与政策展望 * 增长目标从量转向质，科技创新成为核心驱动力[6][7] * 预计2026年实际GDP增速为4.8%，2027年为4.6%，经济处于缓慢再通胀过程[85] * 2026年广义财政扩张预计更为温和，政策以供给侧为主，2027年可能逐步向消费倾斜[100][101] * 政策预期：增长目标保持在“5%左右”，财政规模与2025年大致持平，或有10–20个基点的降息及25–50个基点的降准空间[104] * 人民币汇率预测被上调，以反映近期人民币及出口的强势表现，但国内经济基本面依然偏弱，快速推升汇率可能适得其反[69][73][76] * 资本流出规模依然偏大，政策指引是在合理区间内双向波动[75] * 2026年仍是通缩探索之年，GDP平减指数同比转正可能需持续到2027年第一季度，总计约16个季度[82][83] 科技创新与人工智能 * 中国在五年规划中强调创新，研发投入年均增速目标为>7.0%，数字经济核心产业占GDP比重目标提升幅度为5.7个百分点[7] * 中国在STEM毕业生数量以及数据规模上居全球首位，2027年全球数据规模预计达128 ZB，其中中国占105 ZB[28][31] * AI扩散呈现“资本开支在前，生产率提升在后”的特点，因存在摩擦性阻力、劳动力市场黏性及监管节奏[15][16] * 预计2026年人工智能仅带来有限的劳动生产率提升，2027年起提升效果增强[18] * 推理需求正成为未来AI资本开支的关键驱动力，预计2026年六大科技巨头AI资本开支将增长11%，达到4450亿人民币[20] * 中国GPU自给率有望从2024年的27%提升至2027年的50%[20][23] * 中国大语言模型性价比较高，处于AI创新前沿[25][26] 供应链与制造业优势 * 中国是全球少数几个进口复杂度低、但出口复杂度高的经济体之一，供应链竞争力深厚，短期内难以被复制[50][54] * 在稀土磁体生产领域最具挑战，技术要求高，目前仅中日可量产，中国自2023年起已禁止出口稀土分离及磁体生产技术[52] * 在锂电池领域，依托完整产业链、快速技术迭代及规模与成本优势，中国具备较强且可持续的主导地位[52] * 预计到2030年，中国在全球出口中的份额有望从当前的15%提升至16.5%[55] * 即便全球推动供应链多元化，中国仍将在其中发挥重要作用[56] 机器人产业 * 2024年中国占据全球机器人市场约40%，未来占比仍有望进一步提升[34] * 在无人机、服务机器人、移动机器人以及协作机器人等领域，随着商业场景拓展，市场需求有望稳健增长[36] * 预测到2050年人形机器人累计应用规模将达到10亿台，其中约30%来自中国[40] 创新药产业 * 预计中国原创药占美国FDA新药批准数量的比重将在2040年达到35%[45] * 部分驱动力来自全球药物专利到期潮[47] 国内消费与房地产 * 消费依旧乏力，青年失业率高企，消费品以旧换新效果减退[86][87][88] * 2026年汽车、家电以旧换新国补计划规模类似但节奏更平滑，平均单车补贴有所下调，家电补贴范围收窄、力度下调[91] * 房地产“量”的调整已基本完成，而“价”的调整仍不明朗[92][93] * 房地产收储将服务于社会福利（如转化为保障房），并非为房企兜底，预计将1-2线城市新房库存降至健康水平（约12个月去化周期）所需资金约为3万亿人民币[96][97] 储蓄、社保与结构性改革 * 中国国民储蓄率长期高企，主要贡献来自家庭储蓄，反映了经济中深层次的结构性失衡[110][113] * 存在约6-7万亿人民币超额定期存款及2018年以来累积的30万亿人民币超额储蓄[80] * 社保改革是经济再平衡的关键，通过收入再分配将资源转移到边际消费倾向高的低收入家庭有助于提高消费比重[116][118] * 中国的社保体系仍存在保障不充分、城乡之间分配不均的问题，社保支出总体偏低[120][122] * 改革路线图包括缩小城乡差距，例如在2030年前将农村居民养老金待遇提升至略高于低保水平（每月1000元人民币），预计每年额外财政支出约占GDP的1%[125] * 投资回报率下滑，增量资本产出率（ICOR）高企，产业政策亟需演变，需通过财税体制改革、重构宏观目标、完善干部考核来重塑地方激励机制[133][134] * 本轮“反内卷”（供给侧改革）的力度和节奏更为温和，目标行业主要为中下游、民企主导，且高政府债务限制了需求端财政扩张[136][137] 其他重要内容 * AI对就业市场的影响：在美国，生成式AI对入门级岗位替代效应更明显；在中国，AI有望创造可观劳动力等值，但过渡期内替代效应可能占主导[60][62] * 为缓冲AI对劳动力市场的冲击，中国或需强化政策体系，包括完善社会保障、扩大AI相关教育与职业技能培训、在受AI替代风险较低的行业推动更大力度的岗位创造[63][64] * 以日本经验为鉴，制造业投资未必能提振工资增速，且非制造业经历了持续的生产率下降，显示仅靠科技创新不足以实现再通胀[65][66][67] * 全球贸易失衡自1990年代末以来有所恶化，中国仅是其中的一块拼图[128][129]