夜雨聆风
报告延伸：中国AI 2.0的宏观影响（文末附全文PDF） 出 品 方：大摩
一、宏观分化：科技韧性难掩需求疲态
当下中国经济展现出显著的结构性分化状况，和科技有关联的出口以及高端制造维持着强劲的增长态势，4月自动数据处理设备、集成电路等产品的进口急剧增多，促使贸易数据超出预期，工业利润也在量与价同时提升的状态下回暖，可是，利润的改善高度集中在上游资源型行业，中下游企业依旧被有效需求不足所困扰。此时此刻，消费意愿一直处于低迷状态：五一假期期间，人均旅游支出跟去年同期相比转为负数，制造业以及非制造业的PMI就业指数长时间在荣枯线以下徘徊，房地产市场在季节性出现小幅回暖情况以后又开始变弱。摩根士丹利表明，中国虽然已经摆脱了GDP平减指数所体现的深度通缩情形，但“走出森林”还需要关键的第三步——提升最终需求，而AI 2.0恰恰是政策跟市场一起押注的新引擎。
二、AI 2.0变局：从算力竞赛到物理落地
不同于一年前着重于大模型训练，中国AI产业的重心正发生迁移，基础设施被盈利兑现所取代，算力瓶颈朝着电力和存储约束转变，模型竞争扩展至物理AI（具身智能、自动驾驶、人形机器人）。在这样的转变当中，中国呈现出独特优势，即有着极快的商业化部署速度，具备显著的成本效率，拥有强大的系统集成能力，且开源生态繁荣。“十五五”规划已把“AI+”提升为跨领域生产力战略，该战略覆盖范围从工业全链条直至公共服务。经过调查显示，中国企业当中，AI采用率在两年的时间之内，从百分之四十三跳跃提高至百分之五十一 在IT、公用事业以及材料行业里，已经率先出现了营收增长的情况，这也就意味着，技术扩散正从概念验证朝着规模应用阶段迈进。
三、资本支出脉冲：短期GDP的“稳定器”
当处于需求端欠缺自发动力的状况下，AI所驱动的资本支出会成为2026年到2027年间最为确定的宏观支撑，中国主要的超大规模企业，像阿里、腾讯、字节等，打算在接下来的两年里大幅增加AI相关的资本开支，摩根士丹利估计这会直接促使GDP增长20至30个基点，CIO调查也证实了这种趋势，在2026年上半年企业的IT预算里，AI/大模型所占比例高达12.1%，远远超过2024年大约5%的水准。然而，这种提振主要是源于资本投入，并非效率提升，它属于“量”的扩张，真正的生产率红利，也就是全要素生产率（TFP），预计要到2028年之后才会逐步释放，并且在2031年到2035年达到每年约0.5个百分点的贡献峰值。
四、生产力J曲线：就业冲击与中产焦虑
技术革命的历史规律显示，生产力的提升常常依照“先抑后扬”的J曲线来走，在初期的时候，要历经学习方面的摩擦，以及流程disruption，还有组织变革所产生的成本，之后才会进入到效率能够得到兑现的时期。具体到中国来说，这条曲线的下行风险是格外突出的。虽然中国就业市场整体在AI方面的暴露程度比美国要低，然而薄弱的企业盈利状况，特别是非科技板块的盈利情况，暗示着资本有着更强的动力，利用AI去替换人力。生成式AI对初级白领岗位造成冲击，智能体AI让金融、法律、设计等中等收入职业受到侵蚀，物理AI对外卖、零售、仓储等劳动密集型服务业构成威胁。在青年失业率居高不下、中产收入因房价下跌而受到挤压的宏观背景状况下，这种“无差别”的替代行为有可能加剧结构性失业，进而进一步抑制消费复苏，形成“技术进步—就业收缩—需求不足”这样的负反馈循环。
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