华福证券 策略深度报告：中国致力于打造全球AI公共产品底座，或将引领全球算力走向冗余时代

摘要

华福证券提出“Token财政”框架，认为美国AI经济本质是美国版“土地财政”：以算力/Token垄断性涨价为锚、CSP寡头替代政府财政、企业部门（to B）替代居民部门，是债务驱动的通胀生成机制。 报告测算，美国1GW燃气驱动数据中心综合资产约600亿美元（IT硬件与物理基建比例约70/30），而中国1GW仅约180亿美元（IT CAPEX约120亿、基建CAPEX约60亿美元）。 中国具备三大优势：模型效率（开源模型以更少激活参数产出同质量token，DeepSeek-V3单token约74B FLOPs，对比GPT-4约560B，即“用1/7的FLOPs生成同质量token”）、资本开支更低、融资成本更低（中国WACC取5% vs 美国8%）。 五场景测算显示，中国CM384方案盈亏平衡Token价格为2.18美元/百万、覆盖WACC需2.76美元/百万，而美国H100方案分别为3.78与5.52美元/百万，达到CSP ROIC（目标19%）更需7.95美元/百万。 报告指出H100理论吞吐约2473 tok/s、生产实际仅约200 tok/s（FLOPs利用率约8%），瓶颈在HBM内存带宽而非算力本身。 报告引述习总书记2026年7月17日世界人工智能大会讲话，认为中国AI供给以压低token价格为政策导向，只要中国算力持续扩张，全球token价格就有持续下行压力，算力供给逻辑或从紧平衡稀缺转向留有余量的冗余建设，美国金融资本回报逻辑面临根本性重估。 风险提示包括美国AI应用与生产率兑现超预期、Token价格提前见顶回落、成本测算关键假设不确定性等。

主要观点

• 报告将美国AI经济模式定名为“Token财政”：以算力垄断性涨价为锚，CSP寡头替代政府财政执行信用扩张和基建投资，买单主体从居民变为企业（to B），脆断点是Token不能通缩

• AI融资已脱离传统单一公司发债模式，可刻画为显性债务+合同化债务+影子信用扩张；2026年以来美国数据中心建造增速边际走弱、能源设施增速走强，AI资本开支权重正从“纯算力”向“算力+传统基建”转移

• 基建支出中电力基建影响已经显现：美国PPI非住宅建设和电力投入同比增速上行，能源/电力对应CSP自建电源与PPA购电协议，厂房建设带动钢铁需求激增

• AI算力本质是制造业：IT硬件摩尔定律失效后向制造业属性回归，Token生产成本由IT硬件折旧、基础设施折旧、电力运营成本、融资成本（WACC）四项决定，制造业向要素成本更低处迁移的历史规律同样适用于AI算力

• 中美资本配置底层差异：美国金融资本驱动以净现值最大化为准则，在资本密集型制造业中产生系统性投资不足；中国战略资本驱动与五年规划周期对齐，政策性金融提供低成本长周期资本，可在“不经济”价格上持续投资直至规模效应出现

• 1GW数据中心造价对比：美国燃气驱动1GW综合资产约600亿美元，IT硬件与物理基建比例约70/30；中国1GW综合资产约180亿美元（IT CAPEX约120亿+基建CAPEX约60亿），同等规模投入远低于美国

• 折旧参数取自公司10-K明确披露而非假设：Amazon服务器/网络设备5年（2025年起，2024年曾从5年改为6年又改回）、Microsoft 6年、Google 6年；训练侧IT硬件寿命不足3年；基础设施加权平均折旧年限14年（Epoch AI）

• 运维与算力分配假设：1GW年OpEx约9亿美元，其中电力约6亿/年、其余运维约3亿/年（Epoch AI）；据McKinsey对2026年推理与训练比重接近的判断，假设50%算力用于训练、50%用于推理

• Token不是本质成本，FLOPs才是：H100理论吞吐约2473 tok/s、生产实际仅约200 tok/s，差约12倍，FLOPs利用率约8%，Decode阶段受HBM内存带宽瓶颈制约；B200理论约5625 tok/s、推算生产约460 tok/s

• 中国模型效率优势与信息不对称：中国模型用1/7的FLOPs生成同质量token，DeepSeek-V3总参数671B、激活仅37B、单token约74B FLOPs（官方技术报告直接披露），对比GPT-4（1.8T总参、280B激活、约560B FLOPs）；开源可验证对闭源不透明本身构成竞争优势

• 五场景硬件与总Capex：美国H100（92.3万张）总Capex约600亿美元、美国B200（90万张）约683亿、中国CM384（57.6万片昇腾910C）仅180亿、假设中国获H100约470亿、获B200约553亿美元；年固定成本分别约131.9、154.1、45.3、122.6、144.8亿美元/年（美国WACC 8%/税率21%，中国WACC 5%/税率25%）

• 盈亏平衡Token价格核心结论：中国CM384为2.18美元/百万token，美国H100为3.78、美国B200为1.97、假设中国获B200（D2）低至1.85；覆盖WACC所需价格中国CM384为2.76 vs 美国H100的5.52；达到CSP ROIC（美国目标19%/中国13%）美国H100需7.95、中国CM384仅需3.68美元/百万（可变OpEx比率25%为简化假设）

• 自主可控进程可量化：昇腾910C（2025）约为H100性能的60%，进程非线性但方向确定；当前唯一短板是国产芯片能效偏低、拖累单位电力的token产出

• 政策定调：习总书记在2026世界人工智能大会（2026年7月17日，上海）提出人工智能“不应该是某个国家的独奏，而应当是全球合作的交响”；报告认为开放开源压制闭源溢价、普惠定价使高价算力租赁模式面临压力、中国以低成本算力+开源模型向全球南方输出

• 节奏锚定：中国AI供给增速是全球token价格的天花板——中国定价目标是普惠而非利润最大化，只要中国算力持续扩张，全球token价格就有持续下行压力，美国CSP的盈亏平衡被动锚定在中国供给节奏上

论述逻辑

• 起点：AI融资规模跨越万亿美元量级，对信用结构、通胀传导与全球流动性分配的影响已无法被传统宏观框架忽视，“美国AI就是当下的美国宏观”，由此建立Token财政宏观框架

• 传导：联邦政府受债务上限约束→CSP寡头联盟替代政府财政执行信用扩张与基建投资→通胀路径从算力涌现、向传统工业蔓延（电力、钢铁），带动更广泛的库存周期

• 定性转换：AI算力=IT硬件+传统基建，摩尔定律失效后IT硬件回归制造业属性→Token成本由IT硬件折旧、基础设施折旧、电力运营、WACC四要素决定→制造业向低要素成本迁移的历史规律适用于AI算力

• 制度对比：美国金融资本驱动受季报周期、信用评级、股东回报约束，在规模效应出现前ROIC低于回报要求、系统性投资不足；中国战略资本驱动以国家战略为导向、与五年规划对齐、容忍更长回报周期

• 量化落地：五场景1GW成本测算——美国H100总Capex约600亿/年固定成本131.9亿美元，中国CM384总Capex约180亿/年固定成本45.3亿美元，叠加模型效率（1/7 FLOPs）与信息不对称（开源可验证 vs 闭源不可核实）

• 结论：中国盈亏平衡Token价格（2.18美元/百万）与覆盖WACC价格（2.76美元/百万）全面低于美国，且中国以普惠为定价目标、供给增速决定全球价格下限→算力供给从紧平衡稀缺走向冗余建设，美国算力投资ROIC逻辑无法成立、金融资本回报框架面临根本性重估

关键展望

• 一旦硬件约束解除（国产芯片追赶或先进制程可得），产出效率或将成倍提升，盈亏平衡价格或进一步下探，对美国最优方案仍保持数倍优势；中国的成本优势并不依赖硬件代差缩小，自主可控只是把“成本领先”升级为“成本+性能双领先”

• 当AI被定位为全人类共同财富、中国致力于做全球公共产品持续提供者时，算力供给逻辑或将从紧平衡稀缺转向留有余量的冗余建设，这是普惠承诺持续兑现的重要基础

• 中国AI供给的扩张不只改变国内竞争，也将通过更低成本的模型、算力和应用方案影响全球token价格中枢

• 证伪条件与风险窗口：若AI渗透与生产率提升快于预期，CSP现金流内生改善、债务扩张转为可持续，Token财政框架可能被证伪；若Token价格提前见顶回落将触发信用收缩；若电网接入、设备交付与施工许可瓶颈超预期，工业品需求兑现时点后移；吞吐量、利用率、折旧与资本成本均为情景假设，美国模型闭源效率无法验证，若其推理优化或硬件迭代优于假设，中美成本差距可能收窄；若出口管制收紧或对华加征关税，将冲击成本路径与对美出口链条

推荐标的

• 报告未明确给出推荐标的：本篇为策略深度报告，全文未对个股或行业给出评级、目标价；文中提及的NVIDIA、Amazon、Microsoft、Alphabet/Google、华为（昇腾910C/CM384）、DeepSeek、OpenAI、Anthropic、Qwen等公司或模型仅作为产业分析与成本测算对象