智能经济：AI重构经济增长函数

摘要

华泰证券发布深度研报指出，AI正通过引入智能劳动、智能资本与知识生产重构传统生产函数，推动部分环节从边际递减转向规模报酬递增。 当前市场对AI经济影响的争论集中于净增长拆分、生产率提升幅度（测算范围约0.1%-1.8%）、J曲线兑现节奏以及资产泡沫风险。 报告认为，当前AI更接近局部风险积聚而非全面泡沫。 短期内，2026年美国与中国头部企业AI资本开支预计将分别高达6000亿-7000亿美元和约5000亿元人民币，强力拉动算力与能源等底层投资。 中期来看，生产率红利能否兑现高度依赖企业的数据治理与组织改造能力；长期增长则取决于AI能否深度进入知识生产与物理生产环节。 中美两国将凭借各自在技术前沿与广谱制造场景中的禀赋，成为分享AI红利的核心经济体。

主要观点

• AI重构传统增长理论，智能劳动等新要素进入生产函数，部分环节或转向规模报酬递增。

• 学界对AI提升生产率的测算存在分歧，范围跨度约为0.1%至1.8%。

• 本轮AI周期的宏观生产率兑现预计将在约10年内显现，快于过往蒸汽与电力技术革命。

• 2026年中美头部企业AI资本开支规模庞大，但美国资本开支占GDP比重已接近互联网泡沫期峰值。

• 企业端AI深度部署比例及利润贡献尚低，商业化预期存在泡沫风险。

• AI算力扩张带来显著的电力与资源挤出效应，推升上游成本。

• AI进入知识生产面临验证成本高与研发投入持续上升的瓶颈。

• 中国AI模型在性能与访问量上快速追赶美国闭源模型，前沿差距持续收敛。

• 中国凭借广谱制造与丰富场景有望成为应用扩散的最大受益者，美国则主导高ARPU应用市场。

论述逻辑

• 历次科技革命演进路径 → AI重构生产函数（引入新要素、改变规模报酬） → 提出分析框架并拆解争论焦点

• 宏观资本开支快速扩张 → 供需错配与财务折旧压力显现 → 确认当前为局部风险积聚而非全面泡沫

• 微观任务提效已获证明 → 但需互补投资与组织改造 → 生产率呈现J曲线兑现特征 → 本轮软件易扩散使兑现周期缩短至约10年

关键展望

• 头部模型公司商业化进程加快，部分企业有望在2026年实现盈利。

• AI应用落地的瓶颈将从纯模型能力转向数据治理、系统集成及企业ROI的持续改善。

• 中国作为应用扩散最大受益者的判断，仍需视芯片管制与数据跨境合规等约束条件而定。

推荐标的

• 报告未明确给出推荐标的