智能经济学：传导机制与跟踪框架

摘要

华泰证券发布智能经济学系列深度报告，指出AI发展正在重构宏观经济传导机制，推动分析范式从传统“五部门”向“硅基跨部门层”拓展。 报告认为，AI导致货币政策传导弱化，因巨头资产负债表强且融资渠道多元；财政政策则转向供给安全与产业竞争力工具，并需转向“捕获并再分配AI技术租金”。 同时，就业消费链条面临脱钩，短期供给能力扩张快于需求形成，引发分配鸿沟；通胀传导出现分裂，形成硅基投入品通胀与传统碳基、硅基产出品通缩的格局。 在贸易与汇率方面，全球比较优势正转向算力、数据和电力等后天可投资禀赋，形成“AI核心—边缘”结构。 基于此，报告构建了全新的宏观跟踪框架，短期聚焦云厂商资本开支与租赁负债等算力供给侧指标，中长期关注Token量价与企业AI采用率等需求闭环。 针对中国，报告指出AI短期尚难替代传统经济链条，长期关键在于补齐高端芯片等短板，形成“内部需求—国产模型—国产硬件—应用扩散”的自循环体系。

主要观点

• AI的发展正在重构宏观经济传导机制，推动分析范式从传统“五部门”向“硅基跨部门层”拓展。

• 货币政策传导弱化：AI巨头资产负债表强、融资渠道多元且项目周期长，使得政策利率的敏感性显著降低。

• 财政政策传导变异：财政角色需从逆周期需求管理转为“捕获并再分配 AI 技术租金”，并拓展更多分配工具。

• 就业消费链条脱钩：AI的就业替代正在发生，短期供给能力扩张速度可能快于需求能力形成，导致传统链条断裂。

• 通胀传导出现分裂：短期面临硅基投入品通胀，而传统碳基最终品和硅基产出品面临通缩格局。

• 贸易汇率传导逆转：全球比较优势由先天要素转向算力、数据、电力等可投资禀赋，形成“AI核心—边缘”结构。

• AI内部的传导机制形成上下游循环：短期焦点在算力供给，需关注大厂资本开支及租赁负债等基建指标。

• 中长期根本需求在于应用层和模型层：需跟踪模型能力、Token量价及企业AI采用率以验证需求闭环。

• AI租赁负债规模庞大：云厂商推进表外融资等手段，Q1单季规模已超过600亿美元。

• AI赋能提升生产率：基于客服行业的实地实验发现，AI使生产率提升约15%，且最大增益归于新手与低技能员工。

• 中国AI传导的特殊性：旧经济仍是关键，AI对传统链条短期体现为点状外溢，尚难完全替代。

• 中国长期关键在于补齐高端芯片等短板，构建国产化自循环体系。

论述逻辑

• 企业部门二元化传导：AI推动企业分化为碳基与硅基，硅基企业具有高固定成本、趋零边际成本和规模报酬递增特征，改变了传统信贷和投资逻辑。

• 货币传导链条失效：硅基企业多为轻资产高盈利主体，具有极低的融资溢价，成本定价权高，导致货币政策失去着力点。

• 财政传导重构逻辑：AI红利容易流向低税率渠道并吞噬红利，倒逼财政政策进行改革适配，转向消费税、算力税等新分配工具。

• 供需阶段性失衡逻辑：AI替代群体边际消费倾向高但缺乏信贷可得性，互补群体有信贷但储蓄率更高，导致终端需求被相对抑制。

• 国内供需传导困境：中国政策组合具有“生产导向型”特征，叠加AI本身制造的供需剪刀差，导致需求端传导仍待进一步畅通。

关键展望

• 短期需持续跟踪AI大厂半年报中披露的资本开支指标，以判断短期AI基建链的走势和影响。

• 金融端跟踪AI巨头信用利差与CDS，增长端观测基建对GDP拉动与高AI暴露行业的劳动生产率变化。

• 中长期关注AI对“r-g”的净影响（生产率抬g vs 利率升r vs 税基侵蚀）以判断财政健康度。

• 对中国经济，需紧盯来自政府、互联网大厂、运营商等多主体的AI资本开支预期及芯片国产替代等产业进展。

• 报告提示AI算力供给与成本约束风险、以及高度依赖外部资本的AI投融资持续性风险。

推荐标的

• 报告未明确给出推荐标的