最终资产所有者口径；已加回租赁形成的资产并剔除非AI用途与重复投资。
VecAI产业研究INDUSTRY RESEARCHVecAI · GLOBAL AI CAPITAL & RETURN MONITOR
VecAI：全球AI产业总量研究
2026年，我预计全球AI相关基建资本开支毛额约10,960亿美元，折算为AI投资净额约9,110亿美元；AI应用终端收入约3,119亿美元，对应AI产业贡献毛利约1,559亿美元，广义经济回报约2,394亿美元。综合投资与回报增速，2026—2027年AI应用回报增长提速，而AI投资增速趋缓，产业处于AI应用加速放量期。
回报加速不是一个单一增长率假设：模型先用主体收入、合同转化、产品扩张与长尾市场形成基础路径；有效Token、可计费比例、价格/成本曲线和生产级工作流用于交叉验证，并按类别弹性调整保守、基准与乐观情景，不直接生成基础收入路径。当前情景下2027年应用收入增长预计快于基建投资，但还要等应用毛利覆盖AI资产经济折旧，产业才真正进入资本回收阶段。
2026E 当前阶段：AI应用加速放量期
下载最新版模型 Excel SLOPE & COVERAGE
投入增速趋缓，应用回报进入加速段
以2025年为100观察规模变化。2026年投入扩张仍快于回报；当前情景下2027年AI应用终端收入增速预计反超，覆盖率转入上行。
- AI应用终端收入增长率
- 73% → 143%
- 净AI投资增长率
- 80% → 67%
- AI应用收入覆盖率
- 34% → 50%
| 年份/类别 | 净AI投资规模指数 | AI应用收入规模指数 | AI应用收入覆盖率 |
|---|---|---|---|
| 2025E | 1002025年=100 | 1002025年=100 | 36% |
| 2026E | 180.42025年=100 | 173.12025年=100 | 34% |
| 2027E | 301.32025年=100 | 421.22025年=100 | 50% |
| 2028E | 395.72025年=100 | 831.12025年=100 | 75% |
净AI投资规模指数AI应用收入规模指数AI应用收入覆盖率
最终客户支付中可归因于AI模型、云AI、软件、服务和嵌入式AI增量的收入，已扣除供应链内部转售。
AI应用终端收入乘以各业务加权毛利率，是产业毛利估计，不是上市公司披露科目。
AI产业贡献毛利1,559亿美元＋企业内部效率净值835亿美元。
THE BIG PICTURE
净AI投资、AI应用终端收入与AI应用毛利
净AI投资AI应用终端收入AI应用毛利AI应用收入覆盖率
| 年份/类别 | 净AI投资 | AI应用终端收入 | AI应用毛利 | AI应用收入覆盖率 |
|---|---|---|---|---|
| 2022E | 950亿美元 | 67.5亿美元 | 29亿美元 | 7% |
| 2023E | 1,310亿美元 | 175亿美元 | 77亿美元 | 13% |
| 2024E | 2,200亿美元 | 493亿美元 | 231.7亿美元 | 22% |
| 2025E | 5,050亿美元 | 1,801.8亿美元 | 864.9亿美元 | 36% |
| 2026E | 9,109.9亿美元 | 3,118.8亿美元 | 1,559.4亿美元 | 34% |
| 2027E | 15,215.3亿美元 | 7,590.1亿美元 | 4,091.8亿美元 | 50% |
| 2028E | 19,985.1亿美元 | 14,974.9亿美元 | 8,604.9亿美元 | 75% |
| 2029E | 24,375.1亿美元 | 27,041.1亿美元 | 16,361.9亿美元 | 111% |
| 2030E | 28,052.2亿美元 | 45,089.7亿美元 | 28,453.3亿美元 | 161% |
AI应用收入覆盖率＝当年AI应用终端收入 ÷ 当年净AI投资。它不是项目会计回报率，而是观察应用端收入规模是否追上当年资产形成速度的产业指标。
INVESTMENT SIDE
投资端：先看大厂资本开支，再穿透到全球AI资产
公司报表是起点，不是终点。租赁、新型云厂商、主权AI和地方项目公司必须回到最终资产所有者去重。
NORTH AMERICA
亿美元 · 报告年度北美大厂年度资本开支
| 年份/类别 | 谷歌A | 微软 | 甲骨文 | 亚马逊 | Meta | SpaceX/xAI | 资本开支合计变化率（历史报告年度/预测自然年） |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2019 | 235.5亿美元 | 139.3亿美元 | 16.6亿美元 | 168.6亿美元 | 156.5亿美元 | 0亿美元 | — |
| 2020 | 222.8亿美元 | 154.4亿美元 | 15.6亿美元 | 401.4亿美元 | 157.2亿美元 | 0亿美元 | 33% |
| 2021 | 246.4亿美元 | 206.2亿美元 | 21.4亿美元 | 610.5亿美元 | 192.4亿美元 | 0亿美元 | 34% |
| 2022 | 314.9亿美元 | 238.9亿美元 | 45.1亿美元 | 636.5亿美元 | 320.4亿美元 | 0亿美元 | 22% |
| 2023 | 322.5亿美元 | 281.1亿美元 | 87亿美元 | 527.3亿美元 | 281亿美元 | 0亿美元 | -4% |
| 2024 | 525.4亿美元 | 444.8亿美元 | 68.7亿美元 | 830亿美元 | 392.3亿美元 | 0亿美元 | 51% |
| 2025 | 915亿美元 | 646亿美元 | 212.2亿美元 | 1,318亿美元 | 722.2亿美元 | — | 69% |
| 2026E | 2,000亿美元 | 1,750亿美元 | 640亿美元 | 2,200亿美元 | 1,375亿美元 | 400亿美元 | 119% |
| 2027E | 3,080亿美元 | 2,700亿美元 | 1,150亿美元 | 3,200亿美元 | 2,050亿美元 | 900亿美元 | 56% |
谷歌A微软甲骨文亚马逊MetaSpaceX/xAI资本开支合计变化率（历史报告年度/预测自然年）
2019—2025按各公司报告年度展示，仅用于观察趋势；SpaceX/xAI因缺少可比公开口径，不回填2025年资本开支。2025到2026的增长率受财年转自然年影响，不宜直接视为严格可比同比；总量模型会逐季转换到自然年。2027E六家北美大厂资本开支基准合计约1.31万亿美元。Oracle 2026E约640亿美元，由2026财年实际资本开支与2027财年建设节奏研究拼接，并非公司单独给出的自然年指引。
CHINA
亿美元 · 报告年度，预测按自然年国内大厂年度资本开支
| 年份/类别 | 百度 | 阿里巴巴 | 腾讯控股 | 字节跳动 | 资本开支合计变化率（历史报告年度/预测自然年） |
|---|---|---|---|---|---|
| 2019 | 27.5亿美元 | 74亿美元 | 81.8亿美元 | 15亿美元 | — |
| 2020 | 8.2亿美元 | 64.1亿美元 | 102.4亿美元 | 35亿美元 | 6% |
| 2021 | 17.6亿美元 | 65.9亿美元 | 97.6亿美元 | 58亿美元 | 14% |
| 2022 | 12.2亿美元 | 84.1亿美元 | 73.5亿美元 | 62亿美元 | -3% |
| 2023 | 15.9亿美元 | 50亿美元 | 66.5亿美元 | 70亿美元 | -13% |
| 2024 | 11.3亿美元 | 45.6亿美元 | 131.1亿美元 | 113亿美元 | 49% |
| 2025 | 17.3亿美元 | 118.5亿美元 | 111.6亿美元 | 211亿美元 | 52% |
| 2026E | 39亿美元 | 200亿美元 | 261亿美元 | 282亿美元 | 71% |
| 2027E | 80亿美元 | 350亿美元 | 450亿美元 | 550亿美元 | 83% |
百度阿里巴巴腾讯控股字节跳动资本开支合计变化率（历史报告年度/预测自然年）
百度、阿里和腾讯的2019—2025年采用公司报告年度；字节未公开完整财务报表，2019—2023年根据其超大规模数据中心支出排名及主要IDC供应链扩张回推，2024年约113亿美元、2025年约211亿美元采用公开研究锚点。2026E起统一按自然年预测；2027E四家公司合计约1,430亿美元，同比增长约83%。该口径仍不含运营商、新型云厂商、地方项目公司和金融租赁机构持有的资产。
FROM CAPITAL EXPENDITURE TO AI ASSETS
2026E可靠性：中高；2027E以后：中低 · 情景区间±15%—30%从报表资本开支到全球AI投资净额：六步穿透
北美报表资本开支8,365亿美元＋当年租赁形成的经济资产150亿美元＝北美经济资产口径8,515亿美元
北美大厂经济资产（含SpaceX/xAI）8,515亿美元报表资本开支加当年租赁资产桥
+中国/新云/主权/其他2,444.5亿美元补齐表外主体
=资产计划毛额10,959.5亿美元未做AI归因与去重
→AI用途归因后9,556亿美元剔除物流、传统IT等
→净AI投资9,109.9亿美元资产方最终净额
1 · 期间统一将财年、自然年和跨年度指引拼接到2026自然年；Oracle等按月份分摊，避免把财年直接当自然年。可靠性：高
2 · 租赁加回把经营租赁、融资租赁、长期容量合同拆成资产与服务；只加回当年形成资产的部分，不把全部租金承诺当资本开支。可靠性：中
3 · 补齐表外主体加入新型云厂商、主权AI、未上市字节、地方项目公司与金融租赁资产；纯转售商若不拥有资产则不新增投资。可靠性：中低
4 · AI用途归因逐主体剔除物流、卫星、办公楼、传统云与非AI服务器；服务器并不等于全部用于AI。可靠性：中高
5 · 最终资产去重客户的算力租赁支出与出租方购置服务器只能计一次；原则上记在拥有GPU、机房或电力资产的一方。可靠性：中
6 · 执行与交付多年承诺按交付期、执行概率、取消条款和当年进度折算；剩余履约义务、租金承诺和项目总投资都不能全额落到单年。可靠性：中低
单项净AI投资=统一到自然年的资产毛额×AI用途率×资产净计入率×执行概率×当年交付权重
租赁如何进入投资口径：微软上季度资本开支约410亿美元，未来未起租租赁承诺约3,290亿美元。模型不把多年合同一次性计入投资，而是依据当年起租、资产交付和履约进度估算当年形成的经济资产；客户租赁支出与资产所有者购置服务器仍只计一次。
BEYOND LISTED HYPERSCALERS
亿美元上市大厂之外的AI投资预测
| 年份/类别 | 中国未上市/运营商/企业自建 | 中国租赁/项目公司资产 | 新型云厂商 | 主权AI项目 | 其他数据中心/企业 | 其他口径投资同比增长率 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 2022E | 61.6亿美元 | 8.4亿美元 | 20亿美元 | 10亿美元 | 50亿美元 | — |
| 2023E | 85亿美元 | 15亿美元 | 40亿美元 | 20亿美元 | 70亿美元 | 53% |
| 2024E | 120亿美元 | 30亿美元 | 120亿美元 | 80亿美元 | 150亿美元 | 117% |
| 2025E | 210亿美元 | 90亿美元 | 420亿美元 | 180亿美元 | 350亿美元 | 150% |
| 2026E | 317.3亿美元 | 105.8亿美元 | 725.5亿美元 | 175.3亿美元 | 216亿美元 | 23% |
| 2027E | 669.4亿美元 | 818.1亿美元 | 1,106.2亿美元 | 311.7亿美元 | 296.4亿美元 | 108% |
| 2028E | 1,095.6亿美元 | 1,512.9亿美元 | 1,682.6亿美元 | 544.4亿美元 | 434.2亿美元 | 65% |
| 2029E | 1,429亿美元 | 2,143.5亿美元 | 2,094亿美元 | 749.7亿美元 | 531.4亿美元 | 32% |
| 2030E | 1,709.4亿美元 | 2,789.1亿美元 | 2,457.8亿美元 | 918.3亿美元 | 623.8亿美元 | 22% |
中国未上市/运营商/企业自建中国租赁/项目公司资产新型云厂商主权AI项目其他数据中心/企业其他口径投资同比增长率
该图只展示上市大厂口径之外的资产形成，已剔除SpaceX/xAI以及阿里、腾讯、百度等中国已上市大厂；保留未上市互联网公司、运营商、企业自建、租赁/项目公司、新型云厂商、主权AI和其他企业集群。中国已上市大厂净AI资产剔除额按“资本开支×AI用途率×资产净计入率”估算，2026E约352亿美元、2027E约660亿美元，属于研究预测。各项仍按最终资产所有者去重，不与全球结构图重复相加。
SUPPLY-SIDE CROSS-CHECKS
四组供给侧约束与一致性校验：主权需求、先进制程、AI芯片/光模块与电力容量
这些指标既检验全球AI投资路径能否被订单、产能、芯片和电力承接，也通过功耗与网络配套强度回写净AI投资。晶圆厂资本开支和广义主权需求中的重叠部分不再重复加总。
SOVEREIGN AI
亿美元主权AI：直接资产与广义需求暴露分开
| 年份/类别 | 直接主权AI项目净投资 | 云/电信/新云承载的重叠需求 | 广义主权相关需求占比 |
|---|---|---|---|
| 2024A | 80亿美元 | 8亿美元 | 4% |
| 2025A | 180亿美元 | 72.5亿美元 | 5% |
| 2026E | 175.3亿美元 | 553.5亿美元 | 8% |
| 2027E | 311.7亿美元 | 1,209.8亿美元 | 10% |
| 2028E | 544.4亿美元 | 1,853.8亿美元 | 12% |
| 2029E | 749.7亿美元 | 2,906.5亿美元 | 15% |
| 2030E | 918.3亿美元 | 4,131.1亿美元 | 18% |
直接主权AI项目净投资（计入）重叠需求（不再加总）广义主权相关需求占比
直接项目与广义需求不能相加基准情景将广义主权相关需求暴露由2026E的8%提升至2030E的18%；其中由电信、云厂和新型云厂商承载的部分已经计入其他资产类别。
直接主权项目是可识别、由政府或国家级平台最终持有的资产；广义口径还包括由本地电信、云厂和新型云厂商承载的主权工作负载。后者已经分布在其他投资类别中，只用于观察需求暴露，不能再次相加。
ADVANCED SILICON & PACKAGING
供给侧校验 · 不加总台积电先进制程、资本开支与CoWoS产能
收入与资本开支
| 年份/类别 | 台积电收入 | 先进制程收入 | 资本开支 | 先进制程收入占比 |
|---|---|---|---|---|
| 2024A | 900.8亿美元 | 621.6亿美元 | 297.6亿美元 | 69% |
| 2025A | 1,224.2亿美元 | 905.9亿美元 | 409亿美元 | 74% |
| 2026E | 1,713.9亿美元 | 1,336.8亿美元 | 620亿美元 | 78% |
| 2027E | 2,056.7亿美元 | 1,645.3亿美元 | 700亿美元 | 80% |
| 2028E | 2,426.9亿美元 | 1,990亿美元 | 750亿美元 | 82% |
| 2029E | 2,750亿美元 | 2,310亿美元 | 800亿美元 | 84% |
| 2030E | 3,025亿美元 | 2,571.3亿美元 | 850亿美元 | 85% |
台积电收入先进制程收入资本开支先进制程收入占比
CoWoS年末月产能
| 年份/类别 | 台积电CoWoS产能 | 其他封装厂产能 | 行业CoWoS产能增长率 |
|---|---|---|---|
| 2024A | 42千片/月 | 7千片/月 | — |
| 2025A | 74千片/月 | 1千片/月 | 53% |
| 2026E | 125千片/月 | 2千片/月 | 69% |
| 2027E | 160千片/月 | 20千片/月 | 42% |
| 2028E | 175千片/月 | 35千片/月 | 17% |
| 2029E | 195千片/月 | 40千片/月 | 12% |
| 2030E | 215千片/月 | 45千片/月 | 11% |
台积电CoWoS其他封装厂行业CoWoS产能增长率
2025年台积电收入1,224亿美元，先进制程占74%；公司最新预计2026年美元收入增长略高于40%，资本开支600—640亿美元，其中70%—80%用于先进制程、10%—20%用于先进封装等。2027E以后为研究预测，并随“AI加速器出货路径”参数联动。晶圆厂资本开支不直接加总到终端数据中心资产，而是约束可交付芯片数量；芯片、功耗和互联强度再通过下方桥接模型影响净AI投资。
ACCELERATOR SHIPMENTS
百万颗 · 可部署封装NVIDIA GPU、Google TPU与其他AI加速器出货量
| 年份/类别 | NVIDIA GPU | Google TPU | AWS Trainium/Inferentia | AMD Instinct | Meta MTIA + Microsoft Maia | 其他（含国产与新ASIC） | AI加速器出货量增长率 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2023A | 1.7百万颗 | 1.2百万颗 | 0.3百万颗 | 0.1百万颗 | 0百万颗 | 0.5百万颗 | — |
| 2024A | 4.5百万颗 | 1.7百万颗 | 0.8百万颗 | 0.5百万颗 | 0百万颗 | 0.9百万颗 | 121% |
| 2025A | 6.2百万颗 | 1.8百万颗 | 1.5百万颗 | 0.7百万颗 | 0百万颗 | 1.8百万颗 | 43% |
| 2026E | 8.3百万颗 | 4.3百万颗 | 1.9百万颗 | 0.6百万颗 | 0.5百万颗 | 3.5百万颗 | 60% |
| 2027E | 9.1百万颗 | 6.9百万颗 | 3.1百万颗 | 0.8百万颗 | 1.4百万颗 | 6百万颗 | 43% |
| 2028E | 10百万颗 | 8百万颗 | 4百万颗 | 1百万颗 | 2.1百万颗 | 6百万颗 | 14% |
| 2029E | 11百万颗 | 9百万颗 | 5百万颗 | 1.3百万颗 | 2.8百万颗 | 8百万颗 | 19% |
| 2030E | 12百万颗 | 10百万颗 | 6百万颗 | 1.6百万颗 | 3.5百万颗 | 10百万颗 | 16% |
NVIDIA GPUGoogle TPUAWS Trainium/InferentiaAMD InstinctMeta MTIA + Microsoft Maia其他（含国产与新ASIC）AI加速器出货量增长率
2026E合计1,901万颗NVIDIA约827万颗，Google TPU约432万颗
2027E合计2,721万颗当前出货路径参数：100%
2028E—2030E供需联合校准同时受CoWoS、光模块和AI数据中心GW路径约束
2023—2027E的NVIDIA、AMD、Google、AWS及Meta/Microsoft基线取用户提供的JPM CoWoS模型；“其他”补齐国产芯片、新ASIC和长尾加速器。2028E—2030E由CoWoS、光模块和GW路径联合外推。参数沙盘会同时改变芯片出货、CoWoS需求、台积电预测、设施容量和净AI投资，避免供给图与总量预测各自不变。
CHIPS TO POWER
GW加速器出货量换算为AI数据中心容量
| 年份/类别 | 芯片出货量反推容量 | 自上而下AI数据中心容量 | 芯片反推容量同比增长率 |
|---|---|---|---|
| 2025A | 44.3GW | 44GW | — |
| 2026E | 61GW | 62GW | 38% |
| 2027E | 85.4GW | 83GW | 40% |
| 2028E | 112.5GW | 113GW | 32% |
| 2029E | 143.3GW | 145GW | 27% |
| 2030E | 177.2GW | 180GW | 24% |
芯片出货量反推容量自上而下AI数据中心容量芯片反推容量同比增长率
在役加速器×平均机架IT负载×PUE 1.15＋2023年前存量＝AI设施容量
在役加速器按设备年龄设置100%、94%、82%、62%、38%、18%、5%的留存权重；基线中NVIDIA平均机架IT负载由2026E的1.45kW/颗升至2030E的1.70kW/颗，定制芯片也逐年提高。当前参数会重算每一批芯片的存量、功耗和设施GW。自上而下容量是联合校准参照：2025—2027E主要来自外部容量预测，2028—2030E则结合芯片、功耗与电力路径外推，两条路径偏离用于暴露假设冲突，不能视作完全独立的第三组证明。
NVIDIA · GB200机架功耗自上而下GW：CPU报告第13页
OPTICAL CROSS-CHECK
百万只 / 百万颗用高速光模块反推加速器出货区间
年份高速光模块模块/加速器光模块反推芯片模型偏差
2025A35.23.2只11.011.9-7.6%
2026E86.84.5只19.319.01.5%
2027E143.55.0只28.727.25.5%
2028E167.95.4只31.131.1-0.0%
2029E215.25.8只37.137.10.0%
2030E267.26.2只43.143.10.0%
2025—2027E基线取用户提供的光芯片供需模型，可与芯片路径作外部交叉检验；2028E—2030E按加速器数量、每颗对应模块数和速率升级联合外推，不再称为独立证明。参数沙盘中的“高速光模块供给路径”可单独改变模块供给；当其与芯片路径偏离扩大时，模型会同步调整网络资产和净AI投资情景。
来源：光芯片供需模型；光模块公司模型只作速率结构旁证
SUPPLY TO INVESTMENT BRIDGE
亿美元供给侧分析如何进入全球净AI投资预测
| 年份/类别 | 未计功耗与互联强度的总量路径 | 供给联动后净AI投资 | 供给联动调整幅度 |
|---|---|---|---|
| 2026E | 9,109.9亿美元 | 9,109.9亿美元 | 0% |
| 2027E | 14,968.7亿美元 | 15,215.3亿美元 | 2% |
| 2028E | 19,194.5亿美元 | 19,985.1亿美元 | 4% |
| 2029E | 22,950.4亿美元 | 24,375.1亿美元 | 6% |
| 2030E | 25,877.7亿美元 | 28,052.2亿美元 | 8% |
未计功耗与互联强度的总量路径供给联动后净AI投资供给联动调整幅度
芯片出货/GW路径×单颗机架功耗及配套设施×高速光互联强度＝供给联动后净AI投资
出货加权机架IT负载1.11 → 1.22kW/颗2026E → 2030E；芯片结构变化后仍上升
配套资产弹性功耗35% · 互联12%供配电/冷却与光网络分别进入投资桥
2030E当前调整8.4%25,878亿美元 → 28,052亿美元
总量路径已经包含加速器数量和AI数据中心GW扩张，因此基准情景不再把台积电资本开支或芯片销售额重复相加；新增联动只补入原路径未充分反映的单颗功耗上升与每颗芯片网络配套增强。CoWoS、先进制程和光模块供给决定芯片路径能否兑现；在参数沙盘中改变出货、功耗或光模块路径，净AI投资、全球结构、覆盖率和产业阶段会同步更新。
NET ASSET FORMATION
亿美元全球净AI投资结构
| 年份/类别 | 北美大厂（含SpaceX/xAI） | 中国大厂/云/电信 | 新型云厂商 | 主权AI/项目 | 其他数据中心/企业 | 净AI投资同比增长率 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 2022E | 750亿美元 | 120亿美元 | 20亿美元 | 10亿美元 | 50亿美元 | — |
| 2023E | 1,000亿美元 | 180亿美元 | 40亿美元 | 20亿美元 | 70亿美元 | 38% |
| 2024E | 1,500亿美元 | 350亿美元 | 120亿美元 | 80亿美元 | 150亿美元 | 68% |
| 2025E | 3,450亿美元 | 650亿美元 | 420亿美元 | 180亿美元 | 350亿美元 | 130% |
| 2026E | 7,218.5亿美元 | 774.6亿美元 | 725.5亿美元 | 175.3亿美元 | 216亿美元 | 80% |
| 2027E | 11,353.5亿美元 | 2,147.5亿美元 | 1,106.2亿美元 | 311.7亿美元 | 296.4亿美元 | 67% |
| 2028E | 13,815.4亿美元 | 3,508.5亿美元 | 1,682.6亿美元 | 544.4亿美元 | 434.2亿美元 | 31% |
| 2029E | 16,347.4亿美元 | 4,652.6亿美元 | 2,094亿美元 | 749.7亿美元 | 531.4亿美元 | 22% |
| 2030E | 18,353.8亿美元 | 5,698.5亿美元 | 2,457.8亿美元 | 918.3亿美元 | 623.8亿美元 | 15% |
北美大厂（含SpaceX/xAI）中国大厂/云/电信新型云厂商主权AI/项目其他数据中心/企业净AI投资同比增长率
2022—2023为研究回溯估计，只用于呈现长期趋势，未达到主体级可审计精度。2028E—2030E由服务器与网络交付、数据中心建设周期、租赁资产扩张及主权项目执行节奏共同外推；随着大厂基数上升，净AI投资增长率由2028E起逐步放缓。
CHINA ASSET OWNERSHIP SHIFT
亿元中国AI投资：2026E到2027E的资产持有结构变化
| 年份/类别 | 大厂/互联网自建 | 三大运营商算力网 | 上市算力租赁资产主 | 私营新云/地方项目/金融租赁 | 企业私有集群/地方公共算力 | 数据中心土建/电力/网络配套净增 | 租赁及项目公司持有比例 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2026E | 3,041.5亿元 | 684.3亿元 | 506.9亿元 | 380.2亿元 | 422.4亿元 | 464.7亿元 | 24% |
| 2027E | 4,508.7亿元 | 1,213.9亿元 | 1,907.5亿元 | 3,641.6亿元 | 2,167.6亿元 | 1,560.7亿元 | 55% |
大厂/互联网自建三大运营商算力网上市算力租赁资产主私营新云/地方项目/金融租赁企业私有集群/地方公共算力数据中心土建/电力/网络配套净增租赁及项目公司持有比例
六层柱采用中国资产所有者分层模型的净额锚，由2026E约5,500亿元增至2027E约15,000亿元，并把跨层重复抵消按各层资产毛额比例分摊。全球净投资结构中的中国类别还纳入功耗与网络配套强度校准，分别约5,500亿元和15,247亿元；两者差额不是租赁规模变化。折线按“租赁及项目公司持有的净资产÷中国AI投资净额”计算。
RETURN SIDE
回报端：从云到模型，再到AI应用终端需求
云收入、模型公司的年度经常性收入和应用收入会重叠。看板先展示各层规模，再计算供应链去重后的AI应用终端收入，避免同一笔客户支出被重复统计。
由模型厂/API公司的最新月收入年化值回推全年确认收入；按月度爬坡折算，不把7月单月速度当全年收入。
汇总AI原生软件与AI智能体公司的年度经常性收入及确认收入，再扣除模型API转售和母子公司内部收入。
从云分部收入×AI渗透率得到；训练、容量租赁与按调用量计费的模型服务分拆后再与模型端去重。
Microsoft、Google、Meta等第一方Copilot/广告工具单列；若已包含在模型或云中则扣除。
咨询、实施、数据治理、安全和行业模型的终端付费；扣除其中转售的云和模型成本。
广告、推荐、搜索等因AI带来的增量收入；默认情景纳入，也可在参数沙盘关闭，并与模型、云和应用收入继续去重。
AI APPLICATION REVENUE OUTLOOK
亿美元全球AI应用生态收入结构与增长预测
| 年份/类别 | 模型与API收入 | AI原生应用收入 | 云AI与模型即服务（MaaS）收入 | 大厂自有AI应用收入 | AI服务与行业解决方案收入 | 嵌入式AI增量收入 | AI应用生态收入同比增长率 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2022E | 10亿美元 | 10亿美元 | 50亿美元 | 10亿美元 | 50亿美元 | 20亿美元 | — |
| 2023E | 20亿美元 | 30亿美元 | 120亿美元 | 20亿美元 | 120亿美元 | 40亿美元 | 133% |
| 2024E | 150亿美元 | 80亿美元 | 280亿美元 | 40亿美元 | 200亿美元 | 100亿美元 | 143% |
| 2025E | 550亿美元 | 200亿美元 | 850亿美元 | 250亿美元 | 650亿美元 | 360亿美元 | 236% |
| 2026E | 954.9亿美元 | 360亿美元 | 1,003.6亿美元 | 300亿美元 | 770亿美元 | 510亿美元 | 36% |
| 2027E | 1,865.1亿美元 | 1,150亿美元 | 2,391.1亿美元 | 950亿美元 | 1,750亿美元 | 1,150亿美元 | 137% |
| 2028E | 3,052.4亿美元 | 2,800亿美元 | 4,624.9亿美元 | 2,200亿美元 | 3,100亿美元 | 2,050亿美元 | 93% |
| 2029E | 4,555亿美元 | 5,350亿美元 | 8,038.2亿美元 | 4,300亿美元 | 5,400亿美元 | 3,800亿美元 | 76% |
| 2030E | 6,524.4亿美元 | 9,000亿美元 | 12,613.9亿美元 | 7,600亿美元 | 9,000亿美元 | 6,500亿美元 | 63% |
模型与API收入AI原生应用收入云AI与模型即服务（MaaS）收入大厂自有AI应用收入AI服务与行业解决方案收入嵌入式AI增量收入AI应用生态收入同比增长率
2026E到2027E应用生态收入增长来源
| 年份/类别 | 2026E收入基数 | 存量主体与合同扩张 | 新增主体、产品与长尾 | 使用量、价格及收入确认 | 2027E增长率 |
|---|---|---|---|---|---|
| 模型与API | 954.9亿美元 | 450亿美元 | 180亿美元 | 280.2亿美元 | 95% |
| AI原生应用 | 360亿美元 | 320亿美元 | 240亿美元 | 230亿美元 | 219% |
| 云AI与模型即服务（MaaS） | 1,003.6亿美元 | 450亿美元 | 350亿美元 | 587.5亿美元 | 138% |
| 大厂自有AI应用 | 300亿美元 | 320亿美元 | 150亿美元 | 180亿美元 | 217% |
| AI服务与行业解决方案 | 770亿美元 | 380亿美元 | 280亿美元 | 320亿美元 | 127% |
| 嵌入式AI增量 | 510亿美元 | 300亿美元 | 140亿美元 | 200亿美元 | 125% |
2026E收入基数存量主体与合同扩张新增主体、产品与长尾使用量、价格及收入确认2027E增长率
每根柱的四部分相加得到该类2027E生态收入。基准路径先由主体收入爬坡、合同转化、新产品与长尾扩张形成；Token收入和工作流渗透在参数沙盘中只按类别弹性调整这条基准路径，不作为第二套收入再次相加。
模型与API收入955亿美元 → 6,524亿美元2026E—2030E年复合增长率 62%
企业API调用、付费席位与模型单价/成本曲线
跟踪：模型公司确认收入、API调用量与净留存AI原生应用收入360亿美元 → 9,000亿美元2026E—2030E年复合增长率 124%
智能体进入生产工作流并从个人订阅扩展到企业合同
跟踪：付费企业数、席位渗透率与年度经常性收入云AI与模型即服务（MaaS）收入1,004亿美元 → 12,614亿美元2026E—2030E年复合增长率 88%
推理占比上升、模型即服务（MaaS）与私有部署扩张
跟踪：云AI收入、推理Token与算力利用率大厂自有AI应用收入300亿美元 → 7,600亿美元2026E—2030E年复合增长率 124%
Copilot、Gemini等第一方产品付费化
跟踪：付费席位、单用户收入与独立披露口径AI服务与行业解决方案收入770亿美元 → 9,000亿美元2026E—2030E年复合增长率 85%
咨询实施向数据治理、安全和行业解决方案扩散
跟踪：AI订单、项目确认收入与服务商AI占比嵌入式AI增量收入510亿美元 → 6,500亿美元2026E—2030E年复合增长率 89%
广告、搜索和推荐的可归因增量持续兑现
跟踪：转化率、查询量、广告价格与反事实实验柱状图为各层收入在供应链去重前的合计，用于观察生态规模；AI应用终端收入还要扣除云、模型、软件和服务之间的内部转售。当前情景下，2026E去重后收入计入率为80%。其中“AI服务与行业解决方案”2026E主要由全球咨询实施、数据治理、安全和私有部署市场自上而下校准，可信度低于模型、云等直接收入锚点；2027E以后先由实体收入、市场容量、合同储备和产品扩张形成研究基础路径，再用Token量价利与生产级工作流做交叉验证，并按收入类别调整情景弹性，不把它们当作第二套基础收入或把两个完整增速直接相乘。预测均为研究情景，不是公司指引。
2027E—2030E AI应用回报预测区间
区间由保守、基准、乐观三套完整假设联动计算；大数字为当前参数，区间不是机械加减比例。
AI应用终端收入7,590亿美元5,093亿美元—10,331亿美元
AI应用收入覆盖率49.9%42.5%—53.5%
产业阶段AI应用加速放量期情景范围：AI应用加速放量期
AI应用终端收入14,975亿美元8,418亿美元—24,121亿美元
AI应用收入覆盖率74.9%57.4%—88.9%
产业阶段AI应用加速放量期→收入与投资收敛期（过渡）情景范围：AI应用加速放量期 至 收入与投资收敛期
AI应用终端收入27,041亿美元13,221亿美元—50,554亿美元
AI应用收入覆盖率110.9%78.6%—144.3%
产业阶段收入与投资收敛期情景范围：AI应用加速放量期→收入与投资收敛期（过渡） 至 规模化回报期
AI应用终端收入45,090亿美元19,639亿美元—94,814亿美元
AI应用收入覆盖率160.7%107.7%—222.2%
产业阶段规模化回报期情景范围：收入与投资收敛期 至 规模化回报期
TOKEN VOLUME · PRICE · COST
有效Token：千万亿Token/月 · 收入：亿美元Token量价利：交叉验证模型与云收入，并驱动情景弹性
2030E算力等价有效Token300千万亿Token/月；对话、知识工作、生活场景与多模态之和
可计费比例50%外部API、MaaS及按量调用；企业内部调用不重复确认为Token收入
Token算力成本后贡献毛利率68%综合实现价格减算力成本；不等于公司会计毛利率
2030E Token运营收入14,461亿美元进入模型/API与云AI两层，不另加到AI应用收入总量
有效Token按工作负载拆分
| 年份/类别 | 对话AI | 知识工作智能体 | 生活场景智能体 | 多模态AI | 有效Token同比增长率 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2026E | 2.4千万亿Token/月 | 2.8千万亿Token/月 | 0.8千万亿Token/月 | 2千万亿Token/月 | — |
| 2027E | 5千万亿Token/月 | 10千万亿Token/月 | 3千万亿Token/月 | 6千万亿Token/月 | 200% |
| 2028E | 9千万亿Token/月 | 29千万亿Token/月 | 10千万亿Token/月 | 20千万亿Token/月 | 183% |
| 2029E | 15千万亿Token/月 | 66千万亿Token/月 | 29千万亿Token/月 | 48千万亿Token/月 | 132% |
| 2030E | 24千万亿Token/月 | 108千万亿Token/月 | 54千万亿Token/月 | 114千万亿Token/月 | 90% |
对话AI知识工作智能体生活场景智能体多模态AI有效Token同比增长率
可计费Token转化为收入和贡献毛利
| 年份/类别 | Token运营收入 | Token算力成本后贡献毛利 | Token算力成本后贡献毛利率 |
|---|---|---|---|
| 2026E | 747.2亿美元 | 209.6亿美元 | 28% |
| 2027E | 1,967.2亿美元 | 811亿美元 | 41% |
| 2028E | 4,798.6亿美元 | 2,493.1亿美元 | 52% |
| 2029E | 9,254.2亿美元 | 5,616.6亿美元 | 61% |
| 2030E | 14,461.4亿美元 | 9,806.8亿美元 | 68% |
Token运营收入Token算力成本后贡献毛利Token算力成本后贡献毛利率
CAPABILITY-ADJUSTED MODEL PRICING
2.43美元/百万Token模型能力与综合单任务价格共同决定Token价格权重
AA＝Artificial Analysis。先以官方标准文本Token费率折算单模型综合价格，再用AA能力指数与综合单任务价格（美元/任务）温和修正市场权重；开放权重模型展示托管推理价格，自建部署成本进入算力成本。
能力/任务价格修正后的组合标价2.70美元80%输入＋20%输出；输入中30%按缓存价格，模型权重经AA指标小弹性修正
−批量/企业成交折扣10%承诺用量、批处理与企业合同的综合折扣
=2026E综合实现价格2.43美元较原模型2.60美元下调6%
模型输入缓存输入输出标准化综合价格AA能力综合单任务价格权重
OpenAI · GPT-5.6 Sol标准API5.000.50030.008.9261$1.236%
OpenAI · GPT-5.6 Terra2026年7月30日降价后2.000.20012.003.5757$0.5110%
OpenAI · GPT-5.6 Luna2026年7月30日降价后0.200.0201.200.3652$0.0513%
Anthropic · Claude Fable 5最新旗舰；高成本任务使用权重较低10.001.00050.0015.8462$3.141%
Anthropic · Claude Opus 5Artificial Analysis能力指数当前领先5.000.50025.007.9263$2.343%
Anthropic · Claude Sonnet 5截至2026年8月31日首发价；标准价3/152.000.20010.003.1755$1.7211%
Anthropic · Claude Haiku 4.5高频低成本调用1.000.1005.001.58——4%
Google · Gemini 3.1 Pro20万Token以内标准调用2.000.20012.003.57——4%
Google · Gemini 3.6 Flash当前高性价比闭源代表0.750.0753.751.1952$0.349%
Google · Gemini 3.5 Flash-Lite低成本大规模调用0.300.0302.500.68——5%
SpaceXAI · Grok 4.5公开页未列缓存折扣，按输入价格处理2.002.0006.002.80——4%
阿里云 · Qwen3.7 Max全球区标准价，不采用限时折扣1.650.1654.951.95——3%
模型输入缓存输入输出标准化综合价格AA能力综合单任务价格权重
月之暗面 · Kimi K3开放权重前沿；能力接近GPT-5.6 Sol max3.000.30015.004.7560$0.845%
智谱 · GLM-5.22026年6月开放权重前沿1.400.2604.401.7353$0.335%
智谱 · GLM-5.3：统一API价格与AA可比评测待更新，暂不进入均价
DeepSeek · DeepSeek V4 Pro 08130813版本；官方API峰时价1.320.0443.961.5453$0.254%
DeepSeek · DeepSeek V4 Flash官方API峰时价0.440.0141.320.51——3%
MiniMax · MiniMax M3开放权重高性价比代表0.300.0601.200.4245$0.144%
阿里云 · Qwen3 235B-A22B Instruct阿里云国际区托管推理0.230.0230.920.32——3%
Meta/Google Cloud · Llama 4 MaverickVertex AI托管价；未列缓存折扣0.350.3501.150.51——2%
Mistral · Mistral Large 3官方API；缓存输入按最高90%折扣0.500.0501.500.59——2%
闭源与开放权重前沿能力差距截至2026年8月，开放权重前沿与闭源前沿的AA能力差距为3分
Artificial Analysis闭源前沿开放权重前沿指数越高越好；跨AA版本主要观察差距方向
GLM-5.2与Kimi K3先后抬升开放权重前沿。AA指数版本会迭代，因此跨版本趋势主要用于观察“差距是否收敛”；当前v4.1.1下Claude Opus 5为63，Kimi K3为60。
模型能力 × 综合单任务价格Artificial Analysis综合单任务价格覆盖输入、缓存读写、推理与答案Token，比单看输入价格更接近评测任务经济性
美元/任务 · 对数横轴闭源模型开放权重模型Kimi K3能力60，接近GPT-5.6 Sol max的61；综合单任务价格分别约0.84与1.23美元/任务
Kimi K3能力指数60，与GPT-5.6 Sol max的61接近；综合单任务价格约0.84美元，低于Sol max的1.23美元。DeepSeek V4 Pro 0813为53/0.25美元，GLM-5.2为53/0.33美元。
能力收敛如何进入未来均价能力/综合单任务价格只温和调整2026E模型权重；中长期更重要的传导是开放权重路线份额上升。
开放权重 28% → 48%2026E28%2.43美元/百万Token
2027E33%1.85美元/百万Token
2028E38%1.40美元/百万Token
2029E43%1.06美元/百万Token
2030E48%0.80美元/百万Token
价格路径＝当年闭源/开放权重路线混合价 × 基础价格下降。基准情景仍保留每年22%的同路线价格下降，同时把开放权重占外部可计费Token的份额由2026E的28%逐步提高到2030E的48%；因此2030E实现价格为0.80美元，而不是把所有流量永远锁在2026年的模型组合。
Artificial AnalysisOpenAIAnthropicKimi K3GLM-5.2DeepSeekMiniMax M3GLM-5.3已进入跟踪表，但统一价格和AA可比评测未齐备，暂不进入均价
年份有效Token可计费比例综合实现价格算力成本Token运营收入Token算力成本后贡献毛利
2026E8.0千万亿/月32%2.43美元/百万Token1.75美元/百万Token747亿美元210亿美元
2027E24.0千万亿/月37%1.85美元/百万Token1.08美元/百万Token1,967亿美元811亿美元
2030E300.0千万亿/月50%0.80美元/百万Token0.26美元/百万Token14,461亿美元9,807亿美元
Token运营收入是模型/API与云AI收入的子集
| 年份/类别 | Token运营收入 | 非按Token确认的模型与云收入 | Token运营收入占模型与云收入比重 |
|---|---|---|---|
| 2026E | 747.2亿美元 | 1,211.3亿美元 | 38% |
| 2027E | 1,967.2亿美元 | 2,289亿美元 | 46% |
| 2028E | 4,798.6亿美元 | 2,878.7亿美元 | 63% |
| 2029E | 9,254.2亿美元 | 3,339亿美元 | 73% |
| 2030E | 14,461.4亿美元 | 4,677亿美元 | 76% |
Token运营收入非按Token确认的模型与云收入Token运营收入占模型与云收入比重
基准情景下，Token运营收入始终低于模型/API与云AI收入之和，差额对应订阅、预留容量、训练、平台、托管和私有部署等非按Token确认的收入。
从量价利到应用收入的逐层推导
① 有效Token × 外部可计费比例8.0 × 32%得到2026E外部可计费Token；企业内部调用不在这里确认收入。
× 综合实现价格 × 12个月② Token运营收入747亿美元只进入“模型与API”以及“云AI与模型即服务（MaaS）”两层，是子集，不在六类应用收入之上另加。
＋ 非按Token确认收入③ 模型/API＋云AI收入1,958亿美元其余1,211亿美元包括模型订阅、训练容量、预留实例、平台费和私有部署托管。
＋ 其他四类应用收入 − 供应链内部转售④ AI应用终端收入3,119亿美元最终只保留客户支付及可归因增量；Token是驱动和子集，不是额外收入层。
高盛全球处理Token路径120千万亿/月作为2030E全球处理量的审慎下沿
摩根大通中国有效Token路径322千万亿/月智能体循环、长上下文与多模态强度更高，不能直接当全球可计费量
本研究综合路径300千万亿/月偏向乐观，但先做算力等价归一，再乘可计费比例和价格
2030E模型/API＋云AI收入19,138亿美元其中Token运营约14,461亿美元，其余约4,677亿美元来自训练容量、预留和平台服务
本研究没有把两家机构的绝对数相加，也没有把每一个内部Token都当作收入。统一顺序是“原始Token → 算力等价有效Token → 外部可计费Token → 能力与综合单任务价格修正后的综合实现价格 → Token运营收入”。综合实现价格不是某个模型的输入标价，而是先按输入/输出、缓存命中与官方托管价格标准化，再用Artificial Analysis能力指数和综合单任务价格温和修正模型权重，最后扣除企业折扣；2027E以后还纳入开放权重路线份额由28%升至48%的结构变化。Token运营收入在模型/API与云AI收入内部确认；模型订阅、训练容量、预留、平台和私有部署托管等非按Token确认的收入补足这两层，再与其他四类收入一起经过供应链去重形成AI应用终端收入。Token收入情景只按类别权重调整六类基准路径，不重复叠加一遍Token收入。
MODEL LAB REVENUE
亿美元 · 最近月收入×12OpenAI与Anthropic最新月收入年化值
Anthropic · 2026年7月741亿美元较2026年1月增长626%
OpenAI · 2026年7月413亿美元较2026年1月增长93%
两者差额328亿美元Anthropic为OpenAI的1.79倍
| 月份 | Anthropic（亿美元） | OpenAI（亿美元） |
|---|---|---|
| 2025.12 | 90 | 200 |
| 2026.01 | 102 | 214 |
| 2026.04 | 356 | 未披露 |
| 2026.05 | 470 | 330 |
| 2026.06 | 696 | 未披露 |
| 2026.07 | 741 | 413 |
AnthropicOpenAI
时间AnthropicOpenAI口径说明
2025.1290亿美元200亿美元公司披露或高频锚点
2026.01102亿美元214亿美元公司披露或高频锚点
2026.04356亿美元未披露公司披露或高频锚点
2026.05470亿美元330亿美元公司确认/公开报道
2026.06696亿美元未披露公司披露或高频锚点
2026.07741亿美元413亿美元TickerTrends高频跟踪
“最新月收入年化值”是把最近一个月收入乘以12，用来表示当前业务规模；它不是2026年全年确认收入，也不是已签合同总额。
从最新月收入年化值到全年应用收入
Anthropic · 2026年7月741亿美元TickerTrends高频估计
OpenAI · 2026年7月413亿美元TickerTrends高频估计
- 先定锚点使用公司确认、融资材料或有方法说明的第三方跟踪。
- 再做时间加权把月末运行率按月度爬坡积分，得到全年可确认收入，而不是简单乘12。
- 最后去重云厂转售模型、模型调用云资源、企业版席位和API收入之间逐层消除内部交易。
因此模型中2026年“模型与API”全年收入为955亿美元，与7月两家公司最新月收入年化值之和1,154亿美元含义不同。
SpaceX AI分部2026Q1年化 · 监管文件32.7亿美元
含X广告、Grok、订阅及算力服务，不等于纯模型ARR
Cursor2026年2月 · 媒体跟踪20亿美元
最新月度收入年化值，约60%来自企业客户
Replit2026年4月 · 研究估计5.3亿美元
第三方高频估计，需继续用融资或公司口径校验
Glean2026年5月 · 公司披露3亿美元
公司披露ARR，15个月内由1亿美元增至3亿美元
Cohere2025年末 · 投资者材料2.4亿美元
投资者备忘录披露的ARR
Sierra2026年2月 · 公司披露1.5亿美元
公司披露ARR，七个季度突破1亿美元后继续增至1.5亿美元
2026 REVENUE RECONCILIATION
亿美元2026E的3,119亿美元AI应用终端收入如何推导
生态收入毛额3,898亿美元六类收入观察口径之和
−供应链内部转售780亿美元按六类业务不同的终端计入率去重
=AI应用终端收入3,119亿美元只保留最终客户支付及可归因增量
模型与API收入955亿美元终端归因 846亿美元模型公司订阅/API的全年确认收入
AI原生应用收入360亿美元终端归因 339亿美元AI原生软件与智能体
云AI与模型即服务（MaaS）收入1,004亿美元终端归因 516亿美元训练、推理、托管与MaaS
大厂自有AI应用收入300亿美元终端归因 290亿美元Copilot、Gemini等第一方产品
AI服务与行业解决方案收入770亿美元终端归因 649亿美元咨询、实施、数据、安全及行业方案
嵌入式AI增量收入510亿美元终端归因 479亿美元广告、搜索和推荐的可归因增量
再按模型技术路线归因上方色带与下方说明使用同一颜色键；按六类终端收入的技术路线权重动态计算，不再新增收入。
3,119亿美元闭源 30%开放权重 17%混合 53%
- 闭源模型主导
- 929亿美元 · 30%
- 开放权重模型主导
- 530亿美元 · 17%
- 混合/模型无关应用
- 1,660亿美元 · 53%
推导顺序是“六类生态收入证据 → 消除内部交易 → 得到终端收入 → 再按闭源、开放权重和混合技术路线归因”。OpenAI、Anthropic等ARR只约束模型层，不用于直接拼出全部AI应用收入。
闭源模型主导的终端收入929亿美元
2026E主要由OpenAI、Anthropic、Gemini、xAI等闭源模型的订阅、API，以及高度依赖闭源模型的应用形成。
- 模型订阅与API
- 724亿美元 · 78%
- 闭源模型驱动应用
- 204亿美元 · 22%
开放权重模型主导的终端收入530亿美元
2026E模型权重本身通常免费，价值由托管推理、私有部署、微调工具、数据治理和技术支持捕获。
- 云托管推理
- 233亿美元 · 44%
- 企业私有部署
- 148亿美元 · 28%
- 微调/部署工具
- 85亿美元 · 16%
- 支持与商业许可
- 64亿美元 · 12%
混合/模型无关的终端收入1,660亿美元
2026E大量应用会在多个闭源和开放模型之间动态路由；咨询实施、数据治理、广告推荐与工作流价值也无法归属于单一模型路线。
- 服务与行业方案
- 681亿美元 · 41%
- 多模型AI应用
- 515亿美元 · 31%
- 第一方/嵌入增量
- 465亿美元 · 28%
技术路线归因说明：模型/API、AI原生应用、云AI、第一方应用、服务和嵌入式增量分别设置闭源、开放权重和混合路线权重，再按当前情景收入加权汇总；因此结构会随应用组合变化。采用率、Token占比和收入占比并不等价，该结构只拆分AI应用终端收入，不改变总量。
CLOUD / CONTRACTED REVENUE / INFERENCE MIX
收入：最新披露/估计年化值；合同储备：期末余额（亿美元）云收入验证AI需求，剩余履约义务与订单储备验证未来交付
当期收入结构
| 年份/类别 | 年化云收入 | AI相关收入年化估计 | AI口径/年化云收入参考比 |
|---|---|---|---|
| MSFT | 2,372亿美元 | 370亿美元 | 16% |
| AWS | 1,688亿美元 | 250亿美元 | 15% |
| 990.7亿美元 | 200亿美元 | 20% | |
| Oracle | 232亿美元 | 150亿美元 | 65% |
| CRWV | 103亿美元 | 128亿美元 | 124% |
| Nebius | 23亿美元 | 30亿美元 | 130% |
| Alibaba | 241.4亿美元 | 42亿美元 | 17% |
| Baidu | 49.6亿美元 | 50亿美元 | 101% |
| Tencent | 120亿美元 | 40亿美元 | 33% |
| 火山 | 50亿美元 | 50亿美元 | 100% |
最新披露/估计云收入年化AI相关收入年化估计/年度指引AI口径/年化云收入参考比
未来合同储备
| 年份/类别 | 剩余履约义务/订单储备 | 合同储备/年化云收入 |
|---|---|---|
| MSFT | 6,780亿美元 | 2.9倍 |
| AWS | 4,960亿美元 | 2.9倍 |
| 5,139亿美元 | 5.2倍 | |
| Oracle | 6,380亿美元 | 27.5倍 |
| CRWV | 1,042亿美元 | 10.1倍 |
| Nebius | 400亿美元 | 17.4倍 |
| Alibaba | — | — |
| Baidu | — | — |
| Tencent | — | — |
| 火山 | — | — |
剩余履约义务/订单储备合同储备/年化云收入
主体最新期间季度云收入同比增长率合同储备规模合同储备口径训练 / 推理推理：算力租赁 / 按量调用
Microsoft2026财年Q4593亿美元27%6,780亿美元商业剩余履约义务（RPO）；约45%来自OpenAI（2026财年Q2）30% / 70%60% / 40%
AWS2026年Q2422亿美元37%4,960亿美元合同储备（公司业绩会口径）30% / 70%70% / 30%
Google2026年Q2247.7亿美元82%5,139亿美元Google Cloud收入储备（10-Q）30% / 70%60% / 40%
Oracle2026财年Q458亿美元93%6,380亿美元公司RPO，含OCI/应用且客户集中60% / 40%90% / 10%
CoreWeave2026年Q225.8亿美元112%1,042亿美元收入储备70% / 30%90% / 10%
Nebius2026年Q25.8亿美元514%400亿美元客户承诺额（非标准RPO）45% / 55%90% / 10%
Alibaba2026财年Q4(3月)60.4亿美元38%—未统一披露25% / 75%50% / 50%
Baidu2026年Q112.4亿美元79%—未统一披露30% / 70%60% / 40%
Tencent2026年Q2E30亿美元30%—未披露25% / 75%55% / 45%
火山2026E12.5亿美元70%—未披露20% / 80%50% / 50%
“AI相关收入年化估计/年度指引”与“最新披露或估计的云收入年化值”不是同一期间口径，因此两者参考比可能超过100%，尤其是仍在快速爬坡的新型云厂商；它不是会计意义上的AI收入渗透率。微软商业剩余履约义务（RPO）、AWS合同储备、Oracle公司RPO、CoreWeave收入储备和Nebius客户承诺定义不同，只分别用于观察各自未来交付能见度，不做公司间绝对横比。Google自2026Q1起把原始期限不超过一年的合同纳入收入储备，历史增速也不能直接横比。Nebius图中采用超过400亿美元的客户承诺，其超过90亿美元客户预付款仅作融资与现金流旁证。训练、推理及推理中的租赁/按量调用比例均为研究估计。
2026 RETURN BRIDGE
亿美元从未去重收入到AI应用终端收入和毛利
AI生态收入合计（未去重）3,898亿美元含云→模型→应用的供应链内部转售
AI应用终端收入3,119亿美元供应链去重后计入率 80%
AI应用毛利1,559亿美元六类业务分别测算后加权毛利率 50.0%
模型收入观察增长速度，云收入验证需求，终端收入衡量应用回报
- 最新月收入年化值看当前规模最近月收入乘以12，用来跟踪模型公司当前业务规模，不等于全年确认收入。
- 合同储备看未来收入能见度仍需折扣履约期、客户集中、取消条款和实际交付节奏。
- 终端收入避免供应链重复云、模型与应用的内部转售不重复相加，只保留最终客户支付。
供应链口径云收入 + 模型收入 + 应用收入不能直接相加终端口径最终客户支付 − 内部交易 − 重复转售= 去重回报
CURRENT TASK ECONOMICS → PRODUCTION WORKFLOWS → RETURN
交叉验证＋情景驱动；不另造一套基础收入Token经济学与广义AI经济回报测算
先用2026年任务经济性检验基础预测，再用生产化扩散调整Token、应用收入与内部效率的情景弹性
2026年当前：三类任务的单位经济性已经明显分化
| 年份/类别 | AI任务成本 | 同等人工成本 | 日均Token |
|---|---|---|---|
| 编程 | 13.4美元/日 | 300美元/日 | 7.1百万Token/日 |
| 数据录入 | 59.7美元/日 | 80美元/日 | 25.1百万Token/日 |
| 实时语音客服 | 92.9美元/日 | 90美元/日 | 2百万Token/日 |
AI任务成本同等人工成本日均Token
编程智能体4%显著低于人工
数据录入智能体75%低于人工但接近临界
实时语音客服智能体103%略高于人工
基础预测之外的交叉验证与情景传导
- 基础收入路径先独立形成主体收入、合同转化、产品扩张与长尾市场决定六类应用收入基准，不由Token或工作流倒算。
- 当前任务经济性用于交叉验证编程已经显著低于人工；数据录入接近临界；实时语音仍未全面达到成本平价，用于检验采用顺序与预测可行边界。
- 生产化只调整情景弹性工作流渗透改变Token使用强度、六类收入的情景增速和企业效率兑现，但不作为第二套收入再次相加。
2026E AI应用终端收入3,119亿美元由六类主体收入基础路径形成；Token与工作流用于交叉验证
2026E企业内部效率净值835亿美元已扣除同时计入应用收入的模型、云和软件费用
2030E生产级工作流渗透率55%当前情景联动Token、应用收入弹性与效率价值，不改变历史基准
生产级工作流扩散与企业相关有效Token同步验证
柱状图看八类场景的加权生产级渗透率；折线看企业工作场景相关有效Token相对2026E的规模变化。| 年份/类别 | 生产级工作流渗透率 | 企业工作场景相关有效Token指数（2026E=1.0倍） |
|---|---|---|
| 2026E | 17.5% | 1.0倍 |
| 2027E | 27% | 3.4倍 |
| 2028E | 37% | 10.3倍 |
| 2029E | 46.6% | 23.7倍 |
| 2030E | 55% | 43.4倍 |
生产级工作流渗透率企业工作场景相关有效Token指数（2026E=1.0倍）
具体公式（知识工作智能体有效Token+50%×多模态有效Token）÷2026E同口径有效Token2026E同口径为3.8千万亿Token/月；2030E为165.0，即43.4倍。
为什么只计50%多模态研究归因假设，不是行业披露多模态同时服务消费场景和企业工作流；当前只把其中50%归入企业工作场景相关负载，知识工作智能体按100%计入。
这个指数能说明什么采用扩散与单任务算力强度的共同结果观察企业生产级工作流相关算力强度的变化，包含智能体循环、上下文长度、多模态负载和生产级渗透假设的共同影响。 因此43.4倍不能解释成渗透率单独造成的增长。
这个指数不是什么不是全行业Token、收入或额外乘数诊断与交叉校验指标，不是全行业Token总量、不是收入，也不作为应用收入的额外乘数；底层Token已通过可计费比例和价格进入模型/API及云AI收入。
生产级工作流如何进入企业效率与广义经济回报
同一组八类场景先形成加权生产级渗透率，再计算成本节省；外部AI费用在效率端扣除一次。① 潜在效率价值2,227亿美元80,000亿美元成本池 × 18%渗透率 × 52%可自动化 × 31%效率提升
× 50%财务兑现② 扣费前已兑现效率价值1,113亿美元只计已经进入利润或可计量经营结果的节省，不计尚未变现的工时。
− 25%外部AI费用③ 外部AI费用去重278亿美元闭源模型订阅/API、开放权重模型的云计算与托管、应用席位和外部服务；这些已经在AI应用终端收入中体现。
=④ 企业内部效率净值835亿美元站在采购AI的企业一侧，净增的经济价值，不属于供应商会计收入。
＋ AI产业贡献毛利 1,559亿美元⑤ 广义经济回报2,394亿美元六类业务贡献毛利＋采购企业留下的效率净值；不把收入毛额与净节省直接相加。
AI工作场景2026E生产级渗透2030E生产级渗透主要Token负载主要外部收入路径内部效率路径当前阶段主要约束
软件研发与IT运维30%68%知识工作智能体模型/API、AI原生应用、云AI研发与IT成本规模部署质量、安全、复杂代码库和系统权限
文本客服与服务运营18%62%知识工作智能体AI原生应用、云AI、行业服务客服运营成本早期规模部署知识库质量、异常升级和客户体验
数据录入与文档处理10%48%知识工作智能体+多模态AIAI原生应用、行业服务后台运营成本生产试点脏数据、系统集成、审计和人工复核
搜索、研究与数据分析20%60%知识工作智能体+对话AI模型/API、AI原生应用、大厂第一方研究与分析成本快速扩张事实准确性、数据权限和可追溯性
内容、营销与广告运营22%58%对话AI+多模态AI大厂第一方、嵌入式AI、AI原生应用营销运营成本规模部署品牌一致性、版权和增量归因
销售、商务与企业协同12%52%知识工作智能体+对话AI大厂第一方、AI原生应用、行业服务销售运营与管理成本早期生产跨系统权限、流程改造和组织采用
实时语音服务5%38%多模态AIAI原生应用、云AI、行业服务呼叫中心成本试点/人机协同当前成本平价、低延迟和服务稳定性
高专业责任工作8%30%知识工作智能体+多模态AIAI原生应用、行业服务、私有部署法务、医疗、金融与合规成本辅助采用准确性、责任边界、监管与专家复核
高盛三类任务锚点均为2026年当前水平，只用于判断经济可行性和采用顺序；八类场景的2026E—2030E生产级渗透率是本研究预测。六类收入首先由主体收入、合同转化、产品扩张和长尾市场形成基础路径；Token量价利与工作流采用随后用于交叉验证，并按类别弹性调整2027E以后保守、基准和乐观情景，不直接倒算基础收入，也不作为第二套收入相加。企业自用从潜在节省中先乘50%财务兑现率，再扣除模型订阅、API、云部署、应用席位和外部服务费用，得到效率净值。由此得到的2026E AI应用终端收入为3,119亿美元，不是对3000亿美元参考值的反推拟合。
DIRECT REVENUE · INTERNAL VALUE · CAPITAL RECOVERY
亿美元从收入覆盖推进到资本回收：毛利必须覆盖AI资产经济折旧
2026E AI应用收入覆盖率34%3,119亿美元，应用放量起点
2027E AI应用收入覆盖率50%收入增速反超投资，覆盖率上行
2029E AI应用收入覆盖率111%检验收入与投资能否收敛
2030E 应用毛利/经济折旧2.04倍比“毛利/当年投资”更接近资本消耗检验
| 年份/类别 | AI产业贡献毛利 | 企业内部效率净值 | 广义经济回报观察比 |
|---|---|---|---|
| 2022E | 29亿美元 | 14亿美元 | 5% |
| 2023E | 77亿美元 | 42亿美元 | 9% |
| 2024E | 231.7亿美元 | 140亿美元 | 17% |
| 2025E | 864.9亿美元 | 360亿美元 | 24% |
| 2026E | 1,559.4亿美元 | 835亿美元 | 26% |
| 2027E | 4,091.8亿美元 | 1,421.1亿美元 | 36% |
| 2028E | 8,604.9亿美元 | 2,137.6亿美元 | 54% |
| 2029E | 16,361.9亿美元 | 2,952亿美元 | 79% |
| 2030E | 28,453.3亿美元 | 3,840.3亿美元 | 115% |
AI产业贡献毛利企业内部效率净值（非收入）广义经济回报观察比
AI应用毛利与AI资产经济折旧
| 年份/类别 | AI应用毛利 | AI资产经济折旧 | 应用毛利/经济折旧 |
|---|---|---|---|
| 2026E | 1,559.4亿美元 | 2,717.9亿美元 | 0.6倍 |
| 2027E | 4,091.8亿美元 | 4,813.9亿美元 | 0.8倍 |
| 2028E | 8,604.9亿美元 | 7,534.4亿美元 | 1.1倍 |
| 2029E | 16,361.9亿美元 | 10,674.5亿美元 | 1.5倍 |
| 2030E | 28,453.3亿美元 | 13,939.2亿美元 | 2.0倍 |
AI应用毛利AI资产经济折旧应用毛利/经济折旧
硬件与网络60% · 4.5年扣除10%残值后按经济寿命摊销
机房、电力与冷却40% · 15年长寿命资产与GPU/网络分开处理
资本回收判据应用毛利 ÷ 经济折旧超过1倍表示当期毛利开始覆盖估算资本消耗，不等于自由现金流为正
AI产业贡献毛利六类去重终端收入分别采用类别毛利率，再汇总为产业贡献毛利。
企业内部效率净值同口径成本池 × 工作流渗透 × 自动化与效率参数 × 财务兑现率 − 外部AI费用。
广义经济回报产业贡献毛利加企业效率净值；不再把收入毛额与净节省直接相加。
交叉校验云厂商和企业实际工作流、类别毛利、利用率与生产率调查共同约束。
年份可受AI影响经营成本池工作流渗透率可自动化任务占比单位效率提升潜在效率价值扣费前已兑现外部AI费用企业效率净值
2026E80,000亿美元18%52%31%2,227亿美元1,113亿美元−278亿美元 · 25%835亿美元
2027E86,000亿美元27%51%31%3,644亿美元1,822亿美元−401亿美元 · 22%1,421亿美元
2030E108,500亿美元55%51%30%9,144亿美元4,572亿美元−731亿美元 · 16%3,840亿美元
企业内部效率净值只估算已进入利润或可计量经营结果的成本节省，不计未变现工时，也不把广告、推荐等对外收入增量重复纳入。成本池保持2026E可比定义，2027E以后只按工资、就业与外包市场扩张，不再把“新增可被AI影响的范围”同时计入成本池和工作流渗透率。外部AI费用包括闭源模型订阅/API、开放权重模型的云计算与托管、应用席位和外部服务，已从采购企业效率价值中扣除。企业自建基础设施的资本成本位于投资端和经济折旧端，不在这里重复扣除。
INDUSTRY STAGE
产业阶段研判
阶段判断不只看当前覆盖率，还要比较投入与回报的增长斜率：回报加速且投入增速趋缓，意味着产业可能在较低覆盖水平下提前进入收敛前夜。
AI应用收入覆盖净投资的水平仍低，资产形成仍然主导产业现金流。
2027E AI应用终端收入增长率预计高于净投资增长率，决定覆盖率能否上行。
应用毛利已覆盖AI资产经济折旧，但收入/净投资约111%，仍处于收入与投资收敛阶段。
AI应用终端收入/同年净AI投资为 34%，AI应用毛利/同年净AI投资为 17%，AI应用毛利/AI资产经济折旧为 0.57倍；两年前投资对应的毛利规模比为 71%。阶段先按收入覆盖率分层，三个覆盖率阈值上下5个百分点均显示为过渡阶段；收入覆盖超过125%后，再用“贡献毛利/经济折旧”判断资本回收。毛利/同年投资和广义经济回报观察比仅作旁证。
应用放量 25%收入收敛 75%收入覆盖 120%
什么会让阶段判断改变？
AI应用毛利增长快于净投资覆盖率连续上行，代表产业开始真正收敛。
租赁化上升但利用率不足可能是需求透支，需转而观察融资和客户集中风险。
AI应用终端收入快于云收入说明价值正从资源层向应用层迁移。
阶段阈值是研究分层的中枢而非行业标准。25%用于区分基础设施先行与应用放量，75%用于观察收入是否接近当年资产形成，120%为收入覆盖留出预测误差和资本消耗缓冲；各阈值上下5个百分点视为过渡区。收入覆盖超过120%后，只以去重终端收入对应贡献毛利/AI资产经济折旧是否超过1倍区分资本回收验证与规模化回报。毛利/同年投资、利用率和现金流只作交叉验证。
①基础设施短缺以25%为切换中枢
②AI应用加速放量25%—75%为两个切换中枢
③收入与投资收敛75%—120%为两个切换中枢
④收入覆盖与资本回收验证超过120%后检查贡献毛利对经济折旧的覆盖
⑤规模化回报收入覆盖并且贡献毛利覆盖AI资产经济折旧
应用收入约3,119亿美元，覆盖率约34%；资产形成仍然主导产业现金流。
当前参数下应用收入7,590亿美元、覆盖率49.9%；保守—乐观区间分别为5,093亿美元—10,331亿美元、42.5%—53.5%。
当前参数下应用收入14,975亿美元、覆盖率74.9%；保守—乐观区间分别为8,418亿美元—24,121亿美元、57.4%—88.9%。
当前参数下应用收入27,041亿美元、覆盖率110.9%；保守—乐观区间分别为13,221亿美元—50,554亿美元、78.6%—144.3%。
当前参数下应用收入45,090亿美元、覆盖率160.7%；保守—乐观区间分别为19,639亿美元—94,814亿美元、107.7%—222.2%。
AUDIT TRAIL
细节放在后面，关键数字可以继续向下追踪
默认收起繁杂口径。需要审计时，可查看主体参数、云收入、应用主体、项目承诺和去重后的原始证据库。
模型明细当前：基建主体展开 / 收起
| 纳入 | 地区 | 分类 | 主体 | 自然年口径 | Bear金额（原币亿元） | Base金额（原币亿元） | Bull金额（原币亿元） | 原币 | 美元换算比例 | Bear AI归因 | Base AI归因 | Bull AI归因 | 资产净计入率 | 性质 | 证据ID | 可信度 | 备注 | 情景原币（原币亿元） | 情景美元金额（亿美元） | 情景AI归因 | 净AI资本开支（亿美元） |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 美国 | 北美上市大厂 | Alphabet | 2026E | 1,950亿美元 | 2,000亿美元 | 2,050亿美元 | 美元 | 1 | 0.8 | 0.9 | 0.95 | 1 | 公司指引 | S01 | 高 | 约 60% 为服务器；ML compute 略过半给 Cloud，其余支持自用产品 | 2,000亿美元 | 2,000 | 0.9 | 1,800 |
| 1 | 美国 | 北美上市大厂 | Microsoft | 2026E经济可比 | 1,750亿美元 | 1,900亿美元 | 2,050亿美元 | 美元 | 1 | 0.8 | 0.85 | 0.9 | 1 | 公司指引+租赁桥 | S02 | 中高 | 报表口径受经营/融资租赁分类改变；Base 保留原经济投入约 1,900亿美元 | 1,900亿美元 | 1,900 | 0.85 | 1,615 |
| 1 | 美国 | 北美上市大厂 | Amazon | 2026E | 2,000亿美元 | 2,200亿美元 | 2,400亿美元 | 美元 | 1 | 0.65 | 0.75 | 0.85 | 1 | 公司指引 | S03 | 高 | 总 CapEx 含物流、卫星等，AI 归因率是关键敏感项 | 2,200亿美元 | 2,200 | 0.75 | 1,650 |
| 1 | 美国 | 北美上市大厂 | Meta | 2026E | 1,300亿美元 | 1,375亿美元 | 1,450亿美元 | 美元 | 1 | 0.8 | 0.9 | 0.95 | 1 | 公司指引 | S04 | 高 | 指引包含融资租赁本金 | 1,375亿美元 | 1,375 | 0.9 | 1,237.5 |
| 1 | 美国 | 北美上市大厂 | Oracle | 2026E拼接 | 600亿美元 | 640亿美元 | 720亿美元 | 美元 | 1 | 0.9 | 0.95 | 1 | 1 | 2026财年实际+2027财年指引 | S05 | 中高 | 财年截至5月；Base = 5/12×55.7 + 7/12×70，按自然年拼接 | 640亿美元 | 640 | 0.95 | 608 |
| 1 | 美国 | 北美私营大厂 | SpaceX/xAI | 2026E | 350亿美元 | 400亿美元 | 500亿美元 | 美元 | 1 | 0.7 | 0.77 | 0.85 | 1 | 一季度资本开支年化+项目进度 | S69 | 中高 | 2026年一季度AI资本开支77.23亿美元，全公司资本开支约101亿美元；Base按全年400亿美元估算 | 400亿美元 | 400 | 0.77 | 308 |
| 1 | 美国 | Neocloud | CoreWeave | 2026E | 350亿美元 | 370亿美元 | 390亿美元 | 美元 | 1 | 0.95 | 1 | 1 | 0.85 | 公司指引 | S06 | 高 | 资产真实，但微软/OpenAI 等合同可能在客户租赁口径重叠 | 370亿美元 | 370 | 1 | 314.5 |
| 1 | 荷兰/美国 | Neocloud | Nebius | 2026E | 160亿美元 | 180亿美元 | 200亿美元 | 美元 | 1 | 0.95 | 1 | 1 | 0.9 | 研究估计 | S07 | 中 | H1 CapEx 约 81亿美元；客户预付款可覆盖部分 CapEx | 180亿美元 | 180 | 1 | 162 |
| 1 | 美国 | Neocloud | IREN | 2026E | 80亿美元 | 100亿美元 | 120亿美元 | 美元 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0.85 | 研究估计 | S08 | 中 | 480MW 目标，微软等客户合同存在租赁重叠可能 | 100亿美元 | 100 | 1 | 85 |
| 1 | 美国 | Neocloud | Crusoe | 2026E | 50亿美元 | 80亿美元 | 120亿美元 | 美元 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0.85 | 研究估计 | S09 | 中低 | 已签约 AI 基建容量接近 4.9GW，年度支出未披露 | 80亿美元 | 80 | 1 | 68 |
| 1 | 全球 | Neocloud | Lambda/Fluidstack/Vultr 等 | 2026E | 80亿美元 | 120亿美元 | 180亿美元 | 美元 | 1 | 0.95 | 1 | 1 | 0.8 | 研究估计 | S10 | 低 | 仅计资产端，Together/Fireworks 等纯算力转售不计 CapEx | 120亿美元 | 120 | 1 | 96 |
| 1 | 中国 | 中国大厂/云/电信 | Alibaba | 2026E | 1,200亿元人民币 | 1,420亿元人民币 | 1,600亿元人民币 | 人民币 | 0.14 | 0.85 | 0.95 | 1 | 0.75 | 三年投资计划年化 | S11 | 中 | 三年不少于 3,800亿元人民币；净计入率同时折扣非AI、境外资产及租赁资产所有者重复 | 1,420亿元人民币 | 200 | 0.95 | 142.5 |
| 1 | 中国 | 中国大厂/云/电信 | Tencent | 2026E | 1,700亿元人民币 | 1,850亿元人民币 | 2,100亿元人民币 | 人民币 | 0.14 | 0.7 | 0.85 | 0.95 | 0.8 | H1实际+H2外推 | S12 | 中高 | H1 约 848亿元人民币；净计入率折扣非AI、境外及外租算力 | 1,850亿元人民币 | 260.56 | 0.85 | 177.18 |
| 1 | 中国 | 中国大厂/云/电信 | ByteDance | 2026E | 1,600亿元人民币 | 2,000亿元人民币 | 3,000亿元人民币 | 人民币 | 0.14 | 0.85 | 0.95 | 1 | 0.65 | 媒体+供应链估计 | S13 | 中低 | 未上市；境外采购和租赁比例高，在中国境内口径下作较大折扣 | 2,000亿元人民币 | 281.69 | 0.95 | 173.94 |
| 1 | 中国 | 中国大厂/云/电信 | Baidu | 2026E | 200亿元人民币 | 280亿元人民币 | 350亿元人民币 | 人民币 | 0.14 | 0.75 | 0.9 | 0.95 | 0.9 | 研究估计 | S14 | 中低 | 用 AI Cloud 增长与历史 PP&E 外推，保留少量租赁重复折扣 | 280亿元人民币 | 39.44 | 0.9 | 31.94 |
| 1 | 中国 | 中国大厂/云/电信 | 三大运营商算力网 | 2026E | 700亿元人民币 | 810亿元人民币 | 1,000亿元人民币 | 人民币 | 0.14 | 1 | 1 | 1 | 1 | 公司2026计划 | S55/S56/S57 | 中高 | 中国移动约378亿、电信255亿、联通超过175亿；只计明确算力投资 | 810亿元人民币 | 114.08 | 1 | 114.08 |
| 1 | 中国 | 中国大厂/云/电信 | 其他云/互联网/车企自建 | 2026E | 450亿元人民币 | 700亿元人民币 | 1,200亿元人民币 | 人民币 | 0.14 | 0.8 | 0.9 | 0.95 | 0.9 | 研究估计 | S16 | 低 | JD、Xiaomi、快手、车企和企业私有集群；不含后面单列的租赁长尾 | 700亿元人民币 | 98.59 | 0.9 | 79.86 |
| 1 | 中国 | 中国大厂/云/电信 | 中国租赁/长尾校准净额 | 2026E调研校准 | 740亿元人民币 | 391.45亿元人民币 | 928.75亿元人民币 | 人民币 | 0.14 | 1 | 1 | 1 | 1 | 产业调研+资产穿透 | S49-S59 | 中低 | 对协创、利通、行云、宏景、未上市NeoCloud、地方SPV和金融租赁的净额校准；可能为负值时表示原主体已高估 | 391.45亿元人民币 | 55.13 | 1 | 55.13 |
| 1 | 阿联酋 | 主权AI/项目 | Stargate UAE | 2026E | 20亿美元 | 40亿美元 | 80亿美元 | 美元 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0.35 | 容量/项目估计 | S17 | 中低 | 1GW 规划，2026 约 200MW；与 Oracle/OpenAI/G42 体系重叠 | 40亿美元 | 40 | 1 | 14 |
| 1 | 沙特 | 主权AI/项目 | HUMAIN/AMD/AWS 等 | 2026E | 30亿美元 | 50亿美元 | 80亿美元 | 美元 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0.75 | 项目年化 | S18 | 中 | AMD 5 年 100亿美元 + AWS 等项目；剔除明显重叠 | 50亿美元 | 50 | 1 | 37.5 |
| 1 | 欧盟 | 主权AI/项目 | AI Gigafactories | 2026E | 20亿美元 | 40亿美元 | 70亿美元 | 美元 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0.85 | 融资设施执行估计 | S19 | 中低 | 200亿欧元 设施并非全部 2026 支出 | 40亿美元 | 40 | 1 | 34 |
| 1 | 法国 | 主权AI/项目 | Mistral/NVIDIA AI campus | 2026E | 8亿美元 | 15亿美元 | 30亿美元 | 美元 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0.85 | 多年项目年化 | S20 | 中低 | 85亿欧元 campus 为多年建设 | 15亿美元 | 15 | 1 | 12.75 |
| 1 | 印度 | 主权AI/项目 | IndiaAI/Yotta/公共算力 | 2026E | 20亿美元 | 40亿美元 | 70亿美元 | 美元 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0.8 | 项目估计 | S21 | 中低 | 仅计本地资产端，微软等全球 CapEx 已在大厂口径 | 40亿美元 | 40 | 1 | 32 |
| 1 | 其他 | 主权AI/项目 | 其他主权AI | 2026E | 30亿美元 | 60亿美元 | 120亿美元 | 美元 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0.75 | 研究估计 | S22 | 低 | 日本、韩国、加拿大、东南亚等 | 60亿美元 | 60 | 1 | 45 |
| 1 | 全球 | 其他IDC/企业 | 其他IDC/电力/企业私有集群 | 2026E | 200亿美元 | 300亿美元 | 450亿美元 | 美元 | 1 | 0.8 | 0.9 | 0.95 | 0.8 | 研究估计 | S23 | 低 | 未被云厂/Neocloud 捕捉的资产所有者净额 | 300亿美元 | 300 | 0.9 | 216 |
| 合计 | 10,959.5 | 9,109.9 |
字节跳动资本开支研究序列2019—2023回推、2024—2026公开研究锚点、2027情景预测展开 / 收起
| 年份 | 资本开支（亿美元） | 人民币参考值（亿元） | 数据性质 | 研究依据 |
|---|---|---|---|---|
| 2,019 | 15 | 105 | 研究回推 | 字节在三年内由非主流买家升至全球第七大超大规模数据中心支出方；按扩张曲线回推 |
| 2,020 | 35 | 245 | 研究回推 | 数据中心租赁、自建和办公资产扩张；无公司完整财务报表 |
| 2,021 | 58 | 406 | 研究回推 | Synergy Research确认字节为全球第七大超大规模数据中心支出方 |
| 2,022 | 62 | 434 | 研究回推 | 结合主要IDC供应商容量扩张与字节客户占比估算 |
| 2,023 | 70 | 490 | 研究回推 | 生成式AI大规模投入前的持续数据中心、服务器与网络资产基线 |
| 2,024 | 113 | 800 | 公开研究锚点 | 券商研究估计字节全年资本开支约800亿元 |
| 2,025 | 211 | 1,500 | 媒体调查锚点 | 多方调查约1500亿元，主要投向AI芯片与基础设施 |
| 2,026 | 282 | 2,000 | 研究预测 | 年内AI基础设施预算上调至约2000亿元 |
| 2,027 | 550 | 3,905 | 研究预测 | 按算力需求、国产芯片供给、海外租赁与项目交付约束估算 |
中国算力租赁拟合分层总量、主体样本与合同穿透展开 / 收起
| 资产形成层 | 2026 Bear（亿元） | 2026 Base（亿元） | 2026 Bull（亿元） | 2027 Bear（亿元） | 2027 Base（亿元） | 2027 Bull（亿元） | 2026租赁化比例 | 2027租赁化比例 | 2026 Base租赁资产（亿元） | 2027 Base租赁资产（亿元） | 主要资产所有者 | 估值逻辑 | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 大厂/互联网自建 | 3,000 | 3,600 | 4,500 | 4,200 | 5,200 | 7,000 | 0.1 | 0.2 | 360 | 1,040 | 阿里、腾讯、字节、百度等 | 对总CapEx扣除非AI、境外资产及已外租资源 | |||||
| 三大运营商算力网 | 700 | 810 | 1,000 | 1,000 | 1,400 | 2,000 | 0.1 | 0.2 | 81 | 280 | 中国移动/电信/联通 | 2026公开计划合计约810亿；2027为算力占比上升情景 | |||||
| 上市算力租赁资产主 | 350 | 600 | 1,000 | 1,000 | 2,200 | 3,500 | 1 | 1 | 600 | 2,200 | 协创、利通、宏景、行云上游等 | 只计自购资产或能穿透至上游购买方的部分 | |||||
| 未上市NeoCloud/地方SPV/金租 | 200 | 450 | 900 | 1,500 | 4,200 | 7,000 | 1 | 1 | 450 | 4,200 | 私营算力商、地方国资、金融租赁 | 最大未观测层；2027放量依赖授信、交付、用电与国产卡供给 | |||||
| 企业私有集群/地方公共算力 | 250 | 500 | 900 | 1,000 | 2,500 | 4,000 | 0.4 | 0.6 | 200 | 1,500 | 金融、车企、制造、高校、政府 | 一部分自建，一部分通过运营商、融资租赁和政府购买算力实现 | |||||
| IDC土建/电力/网络配套净增 | 300 | 550 | 1,000 | 800 | 1,800 | 3,000 | 0.1 | 0.2 | 55 | 360 | IDC、能源、液冷、网络业主 | 仅计未包含在服务器/整机采购中的资产增量 | |||||
| 重复抵销 | -300 | -1,010 | -1,300 | -500 | -2,300 | -4,500 | 0.4 | 0.6 | -404 | -1,380 | 集团内/客户与出租方/设备销售重复 | 抵销大厂外租、运营商转租、融资租赁与设备销售的重复资产 | |||||
| 合计/净额 | 4,500 | 5,500 | 8,000 | 9,000 | 15,000 | 22,000 | 0.24 | 0.55 | 1,342 | 8,200 | 是中国境内AI算力资产形成额，不是算力服务收入 | ||||||
| B. 校准仪表：调研锚、采用总量与租赁化比例 | B. 校准仪表：调研锚、采用总量与租赁化比例 | B. 校准仪表：调研锚、采用总量与租赁化比例 | B. 校准仪表：调研锚、采用总量与租赁化比例 | B. 校准仪表：调研锚、采用总量与租赁化比例 | B. 校准仪表：调研锚、采用总量与租赁化比例 | B. 校准仪表：调研锚、采用总量与租赁化比例 | |||||||||||
| 指标 | 2026 | 2027 | 单位 | 可信度 | 是否进入全球总量 | 说明 | |||||||||||
| 用户产业调研锚 | 5,000 | 15,000 | 亿元 | 中 | 作为拟合中心 | 可编辑；调研口径需持续确认是否含IDC配套和多年合同 | |||||||||||
| 当前情景采用总量 | 5,500 | 15,000 | 亿元 | 中低 | 是 | 来自A表分层净额；Base约550→1500，尽量拟合调研同时保留已披露下限 | |||||||||||
| 其中：租赁化资产形成 | 1,342 | 8,200 | 亿元 | 中低 | 已包含在上行 | 租赁化指交易由经营租赁、融资租赁、转租或容量长约组织 | |||||||||||
| 租赁化占比 | 2.44 | 5.47 | % | 中低 | 辅助 | Base约从25%升至55%；是2027年总投资跳升的核心假设 | 资产形成层 | 2026 Base | 2027 Base | ||||||||
| 已披露/公开计划下限 | 4,500 | 6,500 | 亿元 | 中 | 用于约束 | 大厂AI归因+三大运营商+上市租赁资产的保守组合，非完整统计 | 大厂/互联网自建 | 360 | 520 | ||||||||
| 外部旧口径：智算中心投资 | 4,826 | 亿元 | 中 | 否 | 科智咨询/2025年研报对2027的旧预测，范围窄且已滞后，作为低情景参照 | 三大运营商算力网 | 81 | 140 | |||||||||
| 信通院智能算力服务收入 | 1,300 | 2025 亿元 | 中高 | 否 | 这是2025年服务市场收入，不是投资；不可与CapEx相加 | 上市算力租赁资产主 | 60 | 220 | |||||||||
| 未上市NeoCloud/地方SPV/金租 | 45 | 420 | |||||||||||||||
| 企业私有集群/地方公共算力 | 50 | 250 | |||||||||||||||
| C. 主体与合同穿透（样本表不直接加总） | C. 主体与合同穿透（样本表不直接加总） | C. 主体与合同穿透（样本表不直接加总） | C. 主体与合同穿透（样本表不直接加总） | C. 主体与合同穿透（样本表不直接加总） | C. 主体与合同穿透（样本表不直接加总） | C. 主体与合同穿透（样本表不直接加总） | C. 主体与合同穿透（样本表不直接加总） | C. 主体与合同穿透（样本表不直接加总） | C. 主体与合同穿透（样本表不直接加总） | C. 主体与合同穿透（样本表不直接加总） | C. 主体与合同穿透（样本表不直接加总） | C. 主体与合同穿透（样本表不直接加总） | IDC土建/电力/网络配套净增 | 55 | 180 | C. 主体与合同穿透（样本表不直接加总） | C. 主体与合同穿透（样本表不直接加总） |
| 纳入 | 主体/池子 | 角色 | 资产所有者 | 公开指标/研究代理 | 报告金额 | 金额性质 | 合同年限 | 资产含量 | 执行概率 | 重叠率 | 2026落地权重 | 2027落地权重 | 重复抵销 | -101 | -230 | 可信度 | 口径备注 |
| 1 | 协创数据 | 自有资产NeoCloud | 协创数据 | 2025-08累计服务器>700亿；另一笔400亿采购推进 | 400 | 待执行服务器采购上限 | 1 | 1 | 8 | 1 | 0.7 | 0.3 | 20.16 | 8.64 | S49 | 中高 | 仅拿未完成部分做前瞻，不重复计历史已形成资产 |
| 1 | 利通电子 | 自有+转租 | 利通/上游供应商 | 38,000P：直租16,000P、转租22,000P | 160 | 直租资产池研究代理 | 3 | 1 | 8 | 1.5 | 0.7 | 0.5 | 7.62 | 5.44 | S50 | 中 | 58%可调度算力为转租，说明只看本公司CapEx会严重漏计上游资产主 |
| 1 | 行云科技 | 运营/转租/集成 | 行云或地方国资供应商 | 已披露且在履行算力、存储重大合同1540.4亿 | 1,540.4 | 多年服务/销售合同额 | 5 | 0.55 | 6 | 1.5 | 0.35 | 0.45 | 15.12 | 19.44 | S51/S52 | 中 | 不能把1540亿全部当当年投资；需折资产含量、履约概率和交付节奏 |
| 1 | 宏景科技 | 自有资产+集成 | 宏景科技 | 384台、3,000P，单台235万元；在手需求>10,000P | 9.02 | 明确服务器投资 | 5 | 1 | 9 | 0.5 | 0.7 | 0.3 | 0.54 | 0.23 | S53/S54 | 高 | 已有项目只覆盖在手需求约30%，但后续资金与交付仍是约束 |
| 1 | 中贝通信 | 算力服务 | 中贝或融资方 | 4.41亿/4年算力服务合同 | 4.41 | 多年服务合同额 | 4 | 0.55 | 8 | 1 | 0.3 | 0.4 | 0.05 | 0.07 | S77 | 中 | 样本用于校验合同/资产倍数，不代表公司全部投资 |
| 1 | 弘信电子 | 算力产品+服务 | 弘信/客户/融资方 | 2025算力及相关业务收入27.88亿 | 27.88 | 年度收入，非投资 | 1 | 0.25 | 9 | 2 | 0.4 | 0.35 | 0.2 | 0.18 | S78 | 中低 | 只以低资产含量反推，避免把设备销售收入再当CapEx |
| 0 | 首都在线/UCloud/亚康等 | 云/算力运营 | 公司或合作资产主 | 多节点算力云与运维池 | 150 | 研究估计资产池 | 3 | 1 | 7.5 | 2 | 0.6 | 0.4 | 0 | 0 | S79 | 低 | 默认不进入样本合计，待逐公司资产增加和使用权资产更新 |
| 0 | 莲花/平治/迈信林/京源云等 | 小型资产主/融资租赁 | 公司/金租 | 自采服务器、经营租赁和融资租赁并存 | 100 | 研究估计资产池 | 3 | 1 | 7 | 2 | 0.6 | 0.4 | 0 | 0 | S79 | 低 | 主体数多、披露口径不统一，是长尾倍数的样本 |
| 1 | 三大运营商2026 | 自建+对外租赁 | 运营商 | 2026明确算力投资计划合计约808亿 | 808 | 当年资产投资计划 | 1 | 1 | 10 | 0 | 1 | 0 | 80.8 | 0 | S55/S56/S57 | 中高 | 硬下限；对外算力服务收入不再作为资产投资相加 |
| 1 | 三大运营商2027 | 自建+对外租赁 | 运营商 | 算力占总CapEx继续上升 | 1,400 | 研究2027资产计划 | 1 | 1 | 8 | 1 | 0 | 1 | 0 | 100.8 | S55/S56/S57 | 中低 | 非公司正式指引；用于拟合运营商的算力投资斜率 |
| 1 | 金融租赁已披露样本 | 资产购买/售后回租 | 苏银金租/银海租赁等 | 苏银6.9亿+银海1.1亿超算及2.1亿服务器项目 | 10.1 | 已披露设备投放 | 1 | 1 | 9.5 | 2 | 0.8 | 0.2 | 0.61 | 0.15 | S58 | 中高 | 只是极小样本；金租机构数量大且多不披露项目客户 |
| 0 | 未上市私营NeoCloud池 | 算力资产主/运营商 | 私营资产主/上游融资方 | 无统一披露，用已知上市样本和金租投放外推 | 600 | 研究估计资产池 | 2 | 1 | 6 | 2.5 | 0.6 | 0.8 | 0 | 0 | S59 | 低 | 2027增量的最大可观测缺口；默认不用样本表直接加总，由A表残差校准 |
| 0 | 地方国资/企业私有集群 | 业主+租户 | 地方SPV/企业/金租 | 政府购买算力、私有化部署、车企与制造集群 | 1,000 | 研究估计项目池 | 2 | 1 | 6 | 4 | 0.5 | 0.7 | 0 | 0 | S59 | 低 | 与运营商、IDC和设备商披露交叉，需按资产所有者穿透去重 |
| 样本合计（不代表全市场） | 125.11 | 134.95 | 未纳入行可切换为1做压力测试 | ||||||||||||||
| D. 研究结论与口径警示 | D. 研究结论与口径警示 | D. 研究结论与口径警示 | D. 研究结论与口径警示 | D. 研究结论与口径警示 | D. 研究结论与口径警示 | D. 研究结论与口径警示 | D. 研究结论与口径警示 | D. 研究结论与口径警示 | D. 研究结论与口径警示 | D. 研究结论与口径警示 | D. 研究结论与口径警示 | D. 研究结论与口径警示 | D. 研究结论与口径警示 | D. 研究结论与口径警示 | D. 研究结论与口径警示 | D. 研究结论与口径警示 | D. 研究结论与口径警示 |
| 1 | 目前全球主表只列CoreWeave、Nebius、IREN、Crusoe及一个海外其他池，对中国的资产主、转租商、地方SPV与金租没有显式覆盖；若不做本表校准，2027会出现显著低估。 | ||||||||||||||||
| 2 | 利通电子38,000P中约58%为转租，是最直观的漏计证据：公司可调度算力很大，但资产可能在供应商、金租或SPV账上。 | ||||||||||||||||
| 3 | 行云在履行合同约1540亿为多年服务/销售额，经资产含量、执行概率、重叠和年度交付折算后，当年资产等价只是合同额的一小部分。 | ||||||||||||||||
| 4 | 广泛流传的2026年2600亿是算力租赁收入空间测算，不是资产投资；信通院2026年正式报告的可核实数字是2025年智能算力服务市场超过1300亿。 | ||||||||||||||||
| 5 | Base拟合从2026年约5500亿增至2027年1.5万亿，其中租赁化资产约从25%升至55%。该路径可以解释调研口径，但对融资、交付、国产卡供给和利用率高度敏感，应视为中低置信度情景而非已披露指引。 |
供给侧校验模型先进制程、芯片、光模块、GW与净投资联动展开 / 收起
供给侧到全球净AI投资的桥接
| 年份 | 未计功耗/互联强度的总量路径（亿美元） | 当年出货加速器加权平均机架IT负载 | 相对2026年功耗 | 每颗加速器对应高速光模块 | 功耗与配套设施上调 | 网络互联上调 | 供给联动系数 | 供给联动后净AI投资（亿美元） | 口径 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2,026 | 9,109.9 | 1.11 | 1 | 4.5 | 0 | 0 | 1 | 9,109.9 | 2026年为总量锚点，不因供给侧回溯重复上调 |
| 2,027 | 14,968.71 | 1.12 | 1.01 | 5 | 0 | 0.01 | 1.02 | 15,215.27 | 功耗弹性35%；高速互联弹性12% |
| 2,028 | 19,194.51 | 1.16 | 1.05 | 5.4 | 0.02 | 0.02 | 1.04 | 19,985.09 | 功耗弹性35%；高速互联弹性12% |
| 2,029 | 22,950.39 | 1.19 | 1.08 | 5.8 | 0.03 | 0.03 | 1.06 | 24,375.11 | 功耗弹性35%；高速互联弹性12% |
| 2,030 | 25,877.68 | 1.22 | 1.11 | 6.2 | 0.04 | 0.05 | 1.08 | 28,052.21 | 功耗与光互联提高每GW和每颗加速器的配套资产价值；台积电/CoWoS约束可实现的出货量，不单独重复加价 |
主权AI直接资产与广义暴露
| 年份 | 全球净AI投资（亿美元） | 直接主权AI项目净投资（亿美元） | 直接计入占比 | 广义主权相关需求暴露（亿美元） | 广义暴露占比 | 与云/电信/新云重叠（亿美元） | 口径 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2,024 | 2,200 | 80 | 0.04 | 88 | 0.04 | 8 | 直接项目计入全球净投资；广义暴露不重复加总 |
| 2,025 | 5,050 | 180 | 0.04 | 252.5 | 0.05 | 72.5 | 直接项目计入全球净投资；广义暴露不重复加总 |
| 2,026 | 9,109.9 | 175.25 | 0.02 | 728.79 | 0.08 | 553.54 | 直接项目计入全球净投资；广义暴露不重复加总 |
| 2,027 | 15,215.27 | 311.74 | 0.02 | 1,521.53 | 0.1 | 1,209.79 | 直接项目计入全球净投资；广义暴露不重复加总 |
| 2,028 | 19,985.09 | 544.44 | 0.03 | 2,398.21 | 0.12 | 1,853.77 | 直接项目计入全球净投资；广义暴露不重复加总 |
| 2,029 | 24,375.11 | 749.74 | 0.03 | 3,656.27 | 0.15 | 2,906.53 | 直接项目计入全球净投资；广义暴露不重复加总 |
| 2,030 | 28,052.21 | 918.28 | 0.03 | 5,049.4 | 0.18 | 4,131.11 | 直接项目计入全球净投资；广义暴露不重复加总 |
台积电先进制程、资本开支与CoWoS
| 年份 | 台积电收入（亿美元） | 收入增长率 | 先进制程收入占比 | 先进制程收入（亿美元） | 资本开支（亿美元） | 台积电CoWoS年末产能 | 行业CoWoS年末产能 | 行业CoWoS产能增长率 | 数据性质 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2,024 | 900.8 | 0.69 | 621.55 | 297.6 | 42 | 49 | 收入/先进制程占比/资本开支为实际；CoWoS为JPM模型 | ||
| 2,025 | 1,224.2 | 0.36 | 0.74 | 905.91 | 409 | 74 | 75 | 0.53 | 实际值；CoWoS为JPM模型 |
| 2,026 | 1,713.88 | 0.4 | 0.78 | 1,336.83 | 620 | 125 | 127 | 0.69 | 收入按公司略高于40%指引取40%；资本开支取600—640亿美元中值 |
| 2,027 | 2,056.66 | 0.2 | 0.8 | 1,645.32 | 700 | 160 | 180 | 0.42 | 研究预测；CoWoS取JPM模型 |
| 2,028 | 2,426.85 | 0.18 | 0.82 | 1,990.02 | 750 | 175 | 210 | 0.17 | 研究预测；CoWoS取JPM模型 |
| 2,029 | 2,750 | 0.13 | 0.84 | 2,310 | 800 | 195 | 235 | 0.12 | 研究预测；收入路径约束于2024—2029接近25%复合增长 |
| 2,030 | 3,025 | 0.1 | 0.85 | 2,571.25 | 850 | 215 | 260 | 0.11 | 研究预测 |
AI加速器出货量（百万颗）
| 类别 | 2,023 | 2,024 | 2,025 | 2,026 | 2,027 | 2,028 | 2,029 | 2,030 | 口径 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| NVIDIA GPU | 1.7 | 4.45 | 6.15 | 8.27 | 9.1 | 10 | 11 | 12 | 2023—2027E取JPM CoWoS模型；2028—2030E研究外推 |
| AMD Instinct | 0.1 | 0.5 | 0.68 | 0.55 | 0.76 | 1 | 1.3 | 1.6 | 2023—2027E取JPM CoWoS模型；2028—2030E研究外推 |
| Google TPU | 1.15 | 1.7 | 1.78 | 4.32 | 6.85 | 8 | 9 | 10 | 2023—2027E取JPM CoWoS模型；2028—2030E研究外推 |
| AWS Trainium/Inferentia | 0.3 | 0.75 | 1.5 | 1.92 | 3.1 | 4 | 5 | 6 | 2023—2027E取JPM CoWoS模型；2028—2030E研究外推 |
| Meta MTIA | 0 | 0 | 0 | 0.25 | 0.5 | 0.8 | 1 | 1.2 | 2026—2027E取JPM CoWoS模型；其余为研究估计 |
| Microsoft Maia | 0 | 0 | 0 | 0.2 | 0.9 | 1.3 | 1.8 | 2.3 | 2026—2027E取JPM CoWoS模型；其余为研究估计 |
| 其他（含国产与新ASIC） | 0.5 | 0.9 | 1.8 | 3.5 | 6 | 6 | 8 | 10 | 补齐JPM模型未覆盖的国产芯片、其他ASIC与长尾加速器 |
| 合计 | 3.75 | 8.3 | 11.9 | 19.01 | 27.21 | 31.1 | 37.1 | 43.1 | 百万颗；一颗指一个可部署加速器封装，不等同于逻辑裸片数量 |
平均机架IT负载假设（kW/颗）
| 类别 | 2,023 | 2,024 | 2,025 | 2,026 | 2,027 | 2,028 | 2,029 | 2,030 | 口径 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| NVIDIA GPU | 0.9 | 1 | 1.2 | 1.45 | 1.55 | 1.6 | 1.65 | 1.7 | 平均机架IT负载；GB200 NVL72官方约120kW/72颗=1.67kW为上限锚点 |
| AMD Instinct | 0.8 | 0.9 | 1 | 1.1 | 1.2 | 1.25 | 1.3 | 1.35 | 平均机架IT负载研究估计 |
| Google TPU | 0.65 | 0.7 | 0.78 | 0.85 | 0.92 | 0.98 | 1.02 | 1.05 | 平均机架IT负载研究估计 |
| AWS Trainium/Inferentia | 0.6 | 0.65 | 0.7 | 0.75 | 0.8 | 0.85 | 0.9 | 0.95 | 平均机架IT负载研究估计 |
| Meta MTIA | 0.65 | 0.7 | 0.75 | 0.8 | 0.85 | 0.9 | 0.95 | 1 | 平均机架IT负载研究估计 |
| Microsoft Maia | 0.65 | 0.7 | 0.75 | 0.8 | 0.85 | 0.9 | 0.95 | 1 | 平均机架IT负载研究估计 |
| 其他（含国产与新ASIC） | 0.7 | 0.75 | 0.8 | 0.85 | 0.9 | 0.95 | 1 | 1.05 | 平均机架IT负载研究估计 |
加速器出货量到AI数据中心容量
| 年份 | 当年加速器出货量 | 在役加速器折算 | 芯片及机架IT负载 | PUE | 2023年前存量设施容量 | 芯片反推AI设施容量 | 自上而下AI数据中心容量 | 解释率 | 全球总数据中心容量 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2,025 | 11.9 | 22.78 | 21.11 | 1.15 | 20 | 44.28 | 44 | 1.01 | 82 |
| 2,026 | 19.01 | 39.32 | 39.99 | 1.15 | 15 | 60.99 | 62 | 0.98 | 102 |
| 2,027 | 27.21 | 61.4 | 65.54 | 1.15 | 10 | 85.37 | 83 | 1.03 | 128 |
| 2,028 | 31.1 | 83.47 | 92.57 | 1.15 | 6 | 112.46 | 113 | 1 | 163 |
| 2,029 | 37.1 | 106.63 | 122.04 | 1.15 | 3 | 143.35 | 145 | 0.99 | 201 |
| 2,030 | 43.1 | 130.13 | 153.22 | 1.15 | 1 | 177.2 | 180 | 0.98 | 244 |
高速光模块反推加速器
| 年份 | 400G光模块 | 800G光模块 | 1.6T光模块 | 3.2T光模块 | 光模块合计 | 网络假设：每颗加速器对应模块 | 光模块反推加速器 | 芯片模型加速器 | 偏差 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2,025 | 15 | 19 | 1.2 | 0 | 35.2 | 3.2 | 11 | 11.9 | -0.08 |
| 2,026 | 12 | 56 | 18.8 | 0 | 86.8 | 4.5 | 19.29 | 19.01 | 0.01 |
| 2,027 | 3 | 72.5 | 64 | 4 | 143.5 | 5 | 28.7 | 27.21 | 0.05 |
| 2,028 | 1 | 50 | 105 | 11.94 | 167.94 | 5.4 | 31.1 | 31.1 | 0 |
| 2,029 | 0 | 32 | 145 | 38.18 | 215.18 | 5.8 | 37.1 | 37.1 | 0 |
| 2,030 | 0 | 18 | 160 | 89.22 | 267.22 | 6.2 | 43.1 | 43.1 | 0 |
回报端联动模型Token量价利、类别毛利、任务ROI、内部效率去重与经济折旧展开 / 收起
算力等价有效Token（千万亿Token/月）
| 工作负载/口径 | 2026E | 2027E | 2028E | 2029E | 2030E |
|---|---|---|---|---|---|
| 对话AI | 2.4 | 5 | 9 | 15 | 24 |
| 知识工作智能体 | 2.8 | 10 | 29 | 66 | 108 |
| 生活场景智能体 | 0.8 | 3 | 10 | 29 | 54 |
| 多模态AI | 2 | 6 | 20 | 48 | 114 |
| 本研究算力等价有效Token | 8 | 24 | 68 | 158 | 300 |
| 高盛全球处理Token锚点 | 5 | 15 | 38 | 75 | 120 |
| 摩根大通中国有效Token锚点 | 4.34 | 16.37 | 48.47 | 122.5 | 322.27 |
Token可计费比例、价格与成本
| 量价利参数 | 2026E | 2027E | 2028E | 2029E | 2030E |
|---|---|---|---|---|---|
| 外部可计费比例 | 0.32 | 0.37 | 0.42 | 0.46 | 0.5 |
| 综合实现价格（美元/百万Token） | 2.43 | 1.85 | 1.4 | 1.06 | 0.8 |
| 算力成本（美元/百万Token） | 1.75 | 1.09 | 0.67 | 0.42 | 0.26 |
六类收入毛利率假设
| 收入类别 | 2026E | 2027E | 2028E | 2029E | 2030E | 毛利口径 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 模型与API收入 | 38.0% | 41.0% | 44.0% | 47.0% | 50.0% | 去重终端收入对应毛利；Token算力成本变化仅作用于按量调用部分 |
| AI原生应用收入 | 65.0% | 67.0% | 69.0% | 71.0% | 73.0% | 扣除模型、云和支付渠道等直接成本后的类别毛利 |
| 云AI与模型即服务（MaaS）收入 | 45.0% | 47.0% | 49.0% | 51.0% | 53.0% | 扣除算力折旧、电力、网络和上游模型转售后的类别毛利 |
| 大厂自有AI应用收入 | 70.0% | 72.0% | 74.0% | 76.0% | 78.0% | 按第一方增量收入对应的直接成本测算 |
| AI服务与行业解决方案收入 | 32.0% | 34.0% | 36.0% | 38.0% | 40.0% | 包含实施和交付人力，毛利率低于软件与模型层 |
| 嵌入式AI增量收入 | 75.0% | 77.0% | 79.0% | 81.0% | 83.0% | 只计可归因增量收入对应的增量毛利，不采用母业务整体毛利 |
代表工作流任务ROI
| 高盛当前任务锚点 | 日均Token（百万） | AI任务成本（美元/日） | 同等人工成本（美元/日） | AI成本/人工成本 | 2026年当前经济状态 | 主要非成本约束 | 在本模型中的作用 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 编程智能体 | 7.1 | 13.39 | 300 | 0.04 | 显著低于人工 | 代码质量、安全、上下文与企业治理 | 校准软件研发场景的先发扩散和知识工作Token强度 |
| 数据录入智能体 | 25.13 | 59.68 | 80 | 0.75 | 低于人工但接近临界 | 脏数据、流程集成、异常处理与审计 | 校准文档处理场景的采用节奏和多轮校验Token |
| 实时语音客服智能体 | 2 | 92.9 | 90 | 1.03 | 略高于人工 | 低延迟、语音成本、服务质量与升级人工 | 约束语音自动化的当前收入，不限制文本客服先行 |
企业内部效率净值驱动
| 内部效率驱动 | 2026E | 2027E | 2028E | 2029E | 2030E |
|---|---|---|---|---|---|
| 可受AI影响经营成本池（亿美元） | 80,000 | 86,000 | 93,000 | 100,500 | 108,500 |
| 生产级工作流渗透率 | 0.18 | 0.27 | 0.37 | 0.47 | 0.55 |
| 可自动化任务占比 | 0.52 | 0.51 | 0.51 | 0.51 | 0.51 |
| 单位效率提升 | 0.31 | 0.31 | 0.3 | 0.3 | 0.3 |
| 潜在效率价值（亿美元） | 2,226.59 | 3,643.77 | 5,344.01 | 7,200.09 | 9,143.54 |
| 财务兑现后效率价值（扣费前，亿美元） | 1,113.3 | 1,821.89 | 2,672.01 | 3,600.05 | 4,571.77 |
| AI外部费用率 | 0.25 | 0.22 | 0.2 | 0.18 | 0.16 |
| AI外部费用去重（亿美元） | 278.32 | 400.81 | 534.4 | 648.01 | 731.48 |
| 企业内部效率净值（亿美元） | 834.97 | 1,421.07 | 2,137.61 | 2,952.04 | 3,840.29 |
企业内部效率成本池组成
| 成本池组成 | 2026E（亿美元） | 2030E（亿美元） | 进入模型的范围 | 边界 |
|---|---|---|---|---|
| 知识工作与专业服务人力 | 35,000 | 46,000 | 研发、研究、法务、财务、管理与外包专业服务 | 保持2026年可比定义，仅按工资、就业与外包市场扩张 |
| 客户运营与销售支持 | 18,000 | 23,000 | 客服、呼叫中心、销售运营与客户成功 | 不把AI带来的对外收入增量计入成本节省 |
| 软件研发、数据与IT运维 | 11,000 | 15,500 | 开发、测试、数据处理、基础运维与安全运营 | 企业自建AI资产仍在投资端和折旧端处理 |
| 营销、内容与研究运营 | 9,000 | 12,500 | 内容生产、广告运营、市场研究与知识管理 | 只计已进入利润或可计量经营结果的节省 |
| 其他结构化后台与行业流程 | 7,000 | 11,500 | 文档处理、行政、供应链及行业专用流程 | 高责任工作保留较低自动化和兑现比例 |
| 合计 | 80,000 | 108,500 | 五类成本池加总 | 按同口径成本池增长，不再把新增AI可影响范围同时计入成本池和工作流渗透率 |
外部AI费用去重分配
| 外部AI费用去重分配 | 占比 | 对应供应商收入池 |
|---|---|---|
| 闭源模型订阅与API | 0.25 | 模型与API收入 |
| 开放模型云部署与托管推理 | 0.25 | 云AI与模型即服务（MaaS）收入 |
| AI应用席位与按任务收费 | 0.3 | AI原生应用与大厂自有AI应用收入 |
| 实施、数据治理与外部服务 | 0.2 | AI服务与行业解决方案收入 |
| 合计 | 1 | 不超过同年上述供应商终端收入池 |
当前回报分类与新增驱动的映射
| 当前回报分类 | 新增底层驱动 | 计入回报的方式 | 去重边界 |
|---|---|---|---|
| 模型与API收入 | 可计费Token×能力/综合单任务价格修正后的综合实现价格 | 全年确认收入 | 与云转售及应用API成本去重；开放权重路线份额变化只调整价格与归因，不重复新增收入 |
| 云AI与模型即服务（MaaS） | 训练容量+推理租赁+按量Token+容量预留 | 云厂确认收入 | 与模型公司、新型云厂商内部转售去重 |
| Token运营收入到应用收入 | 有效Token×可计费比例×[官方Token价格×AA能力/综合单任务价格修正权重×路线份额]×12个月 | 作为模型/API与云AI收入的交叉子集 | 不另加到六类生态收入；非Token部分包括订阅、训练容量、预留、平台和私有部署托管 |
| AI原生应用与大厂自有应用 | 八类工作场景生产级渗透率×付费席位/任务价值 | 订阅、按任务收费及第一方增量 | 内部Token不单独计收入 |
| 嵌入式AI增量收入 | 留存×重复任务×增量转化率 | 广告、搜索、交易和推荐的反事实增量 | 不重复计入模型/API或云收入 |
| 企业内部效率净值 | 同口径经营成本池×八类场景渗透×可自动化×效率提升×财务兑现−外部AI费用 | 与AI产业贡献毛利共同进入广义经济回报 | 成本池只按基础经营规模增长；订阅/API、开源模型云部署、应用席位和外部服务已计入供应商收入，须从效率价值中扣除 |
| 工作场景到Token | 场景渗透率×任务循环×上下文×模态强度 | 主要联动知识工作智能体与多模态有效Token | Token运营收入仍只计外部可计费部分 |
| 应用收入情景联动 | 2026E主体样本与长尾校准→2027E三类增长贡献桥→Token收入情景系数^类别权重×工作流渗透情景系数^类别权重 | 先形成可审计基准路径，再调整2027E以后六类收入 | Token与工作流是基准路径的情景弹性，不是第二套收入；两个因素按类别加权混合，不把完整增速直接相乘 |
| 应用毛利与广义经济回报 | 六类去重终端收入×各类别毛利率；模型与云类别再受Token算力成本变化影响 | 类别毛利加总形成AI产业贡献毛利；贡献毛利＋企业内部效率净值形成广义经济回报 | 不再把终端收入毛额与净效率价值直接相加；资本回收仍以贡献毛利覆盖经济折旧作保守检验 |
资本回收按硬件/网络占比60%、残值10%、当前经济寿命4.5年，以及机房/电力占比40%、经济寿命15年逐批计算；同时纳入2018—2021年形成、到2022年初仍在役的AI资产存量。六类去重终端收入分别采用类别毛利率，模型与云AI类别再受Token算力成本变化影响；企业效率端外部AI费用受同年供应商终端收入池约束。
去重证据库114条原始口径展开 / 收起
| 证据ID | 主题 | 主体 | 披露日期 | 对应期间 | 指标 | 值 | 单位 | 来源类型 | 可信度 | 重复源根ID | URL/本地路径 | 口径备注 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| S01 | 基建 | Alphabet | 2026-07 | CY2026 | CapEx指引 | 1,950-2,050 | 亿美元 | 官方 | 高 | G-ALPH-Q2-26 | https://abc.xyz/investor/ | 2026Q2官方材料；约60%服务器，40%DC/网络 |
| S02 | 基建 | Microsoft | 2026-04/07 | CY2026 | CapEx经济口径 | 1,750-1,900 | 亿美元 | 官方+会计桥 | 中高 | G-MS-CY26 | https://www.microsoft.com/en-us/Investor/earnings/FY-2026-Q4/press-release-webcast | Q3口径约190；Q4因未来数据中心租赁分类更新，报表资本开支口径约175；模型用190作为含租赁资产的经济可比基准 |
| S03 | 基建/云 | Amazon | 2026-07 | CY2026/Q2 | CapEx指引/AWS收入 | 2,200 / 422 | 亿美元 | 官方 | 高 | G-AMZN-Q2-26 | https://www.aboutamazon.com/news/company-news/amazon-earnings-q2-2026-report | AWS Q2 +37%；AI业务ARR>25 |
| S04 | 基建 | Meta | 2026-07 | CY2026/Q2 | CapEx指引/Q2实际 | 1,300-1,450 / 310.8 | 亿美元 | 官方 | 高 | G-META-Q2-26 | https://investor.atmeta.com/investor-news/press-release-details/2026/Meta-Reports-Second-Quarter-2026-Results/default.aspx | 含融资租赁本金 |
| S05 | 基建/云 | Oracle | 2026-06 | FY2026/FY2027 | FY2026资本开支/FY2027净现金资本开支/RPO/OCI收入 | 557 / 700 / 6,380 / 58 | 亿美元 | 官方 | 高 | G-ORCL-2026财年 | https://investor.oracle.com/investor-news/news-details/2026/Oracle-Announces-Record-Q4-and-FY-2026-Results-Driven-by-Cloud-Infrastructure--Cloud-Applications/ | 自然年2026E按5/12×55.7 + 7/12×70拼接，约640亿美元 |
| S06 | 基建/云 | CoreWeave | 2026-08 | CY2026Q2 | 收入指引/CapEx/backlog | 124-132 / 350-390 / 1,042 | 亿美元 | 官方 | 高 | G-CRWV-Q2-26 | https://investors.coreweave.com/financials/quarterly-results/default.aspx | 高客户集中，backlog不能当收入 |
| S07 | 基建/云 | Nebius | 2026-08 | CY2026Q2 | AI Cloud收入/ARR/CapEx/客户承诺/预付款 | 5.75 / 30 / 56.57 / >400 / >90 | 亿美元 / 亿美元 / 亿美元 / 亿美元 / 亿美元 | 官方 | 高 | G-NBIS-Q2-26 | https://nebius.com/financials | Q2 CapEx；H1约8.13，客户承诺>40，客户预付款>9；二者均不同于标准RPO |
| S08 | 基建 | IREN | 2026-07 | CY2026E | ARR目标/签约 | >40 / 85% | 亿美元/% | 官方 | 中高 | G-IREN-26 | https://iren.gcs-web.com/news-releases/news-release-details/iren-business-update-and-q3-fy26-results | 480MW目标；CapEx为研究估计 |
| S09 | 基建 | Crusoe | 2026 | 规划 | 签约AI容量 | 4.9 | GW | 官方 | 高 | G-CRUSOE-CAP | https://www.crusoe.ai/resources/newsroom/crusoes-contracted-ai-infrastructure-capacity-approaches-5-gigawatts-across-data-centers-and-cloud | 容量可信，年度CapEx未披露 |
| S10 | 基建 | 其他Neocloud | 2026 | CY2026E | 资产端CapEx | 120 | 亿美元 | 研究估计 | 低 | G-OTHER-NEO | https://www.crusoe.ai/resources/newsroom/crusoes-contracted-ai-infrastructure-capacity-approaches-5-gigawatts-across-data-centers-and-cloud | Lambda/Fluidstack/Vultr等，避免算力转售重复 |
| S11 | 基建/云 | Alibaba | 2026-05 | FY2026Q4/三年 | Cloud收入/三年投资/AI ARR | 416.26 / >=3,800 / 100→300 | 亿元 | 官方 | 高 | G-BABA-2026财年 | https://home.alibabagroup.com/en-US/document-1991237455038119936 | Cloud收入+38%；外部AI产品收入约占外部云30% |
| S12 | 基建 | Tencent | 2026-08 | CY2026Q2/H1 | Q2 CapEx/H1外推 | 528 / 848 | 亿元 | 官方 | 高 | G-TCEHY-Q2-26 | https://www.tencent.com/en-us/investors.html | Q2 +176% YoY；纯云收入不单列 |
| S13 | 基建 | ByteDance | 2026 | CY2026E | CapEx计划 | >=2,000 | 亿元 | 媒体/供应链 | 中低 | G-BYTE-26 | https://www.scmp.com/tech/article/3352906/bytedance-raises-2026-capex-least-25-amid-ai-boom-rising-memory-costs-sources-say | 未上市，报道区间大，Base取至少200 |
| S14 | 云 | Baidu | 2026-05 | CY2026Q1 | AI Cloud Infrastructure收入 | 88 | 亿元 | 官方 | 高 | G-BIDU-Q1-26 | https://ir.baidu.com/news-releases/news-release-details/baidu-announces-first-quarter-2026-results/ | +79% YoY |
| S15 | 基建 | 中国运营商/政府 | 2026 | CY2026E | AI基础设施 | 2,500 | 亿元 | 研究估计 | 低 | G-CN-SOV | https://www.gov.cn/ | 智算中心、运营商、自主算力，需项目级持续更新 |
| S16 | 基建 | 中国其他企业 | 2026 | CY2026E | AI基础设施 | 1,000 | 亿元 | 研究估计 | 低 | G-CN-OTHER | https://www.gov.cn/ | JD、Xiaomi、快手、车企、企业私有集群 |
| S17 | 项目 | Stargate UAE | 2025-05 | 多年 | 容量 | 1 / 0.2 live in 2026 | GW | 官方 | 高 | G-STARGATE-UAE | https://openai.com/index/introducing-stargate-uae/ | 成本为研究估计 |
| S18 | 项目 | HUMAIN | 2025-05 | 5年 | AMD合作 | 100 / 500 | 亿美元/MW | 官方 | 高 | G-HUMAIN | https://www.amd.com/en/newsroom/press-releases/2025-5-13-amd-and-humain-form-strategic--10b-collaboration-.html | 另有AWS等项目，需去重 |
| S19 | 项目 | EU AI Gigafactories | 2026 | 多年 | 融资设施 | 200 | 亿欧元 | 官方 | 高 | G-EU-AI-GF | https://commission.europa.eu/topics/competitiveness/competitiveness-coordination-tool-projects/ai-gigafactories_en | 2,000亿欧元 InvestAI中200亿欧元设施，不等于当年支出 |
| S20 | 项目 | France AI Campus | 2025 | 多年 | 项目承诺 | 85 | 亿欧元 | 官方 | 高 | G-FR-AI | https://www.economie.gouv.fr/actualites/ia-des-investissements-records-annonces-lors-du-sommet-choose-france-2025 | 法国109bn总承诺不直接采用 |
| S21 | 项目 | IndiaAI | 2026 | 多年 | 公共算力/Blackwell | ~12 / 20k | 亿美元/GPU | 官方 | 中高 | G-INDIA-AI | https://blogs.nvidia.com/blog/india-ai-mission-infrastructure-models/ | 仅采用公共项目，私营DC需另列 |
| S22 | 项目 | 其他主权AI | 2026 | CY2026E | 净资产支出 | 60 | 亿美元 | 研究估计 | 低 | G-SOV-OTHER | https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/news/eu-launches-investai-initiative-mobilise-eu200-billion-investment-artificial-intelligence | 日本/韩国/加拿大/东南亚等净额 |
| S23 | 基建 | 其他IDC/企业 | 2026 | CY2026E | 资产端净额 | 300 | 亿美元 | 研究估计 | 低 | G-IDC-OTHER | https://www.sec.gov/ | 持续用IDC、电力、企业披露更新 |
| S24 | 云/应用 | Microsoft | 2026-07 | 2026财年Q4 | Cloud收入/RPO/AI ARR | 593 / 6,780 / >370 | 亿美元 | 官方/研究拆分 | 高 | G-MS-2026财年Q4 | https://www.microsoft.com/en-us/Investor/earnings/FY-2026-Q4/press-release-webcast | Cloud收入与商业RPO为官方披露；>37为AI业务运行率，拆分到Azure与第一方应用仍属研究估计 |
| S25 | 云 | AWS | 2026-07 | 2026年Q2 | 收入/AI ARR/backlog | 422 / >250 / 4,960 | 亿美元 | 官方/业绩会 | 高 | G-AMZN-Q2-26 | https://www.aboutamazon.com/news/company-news/amazon-earnings-q2-2026-report | 收入与AI运行率见业绩公告，合同储备见同次业绩会；同源组与S03相同，不重复当独立验证 |
| S26 | 云 | Google Cloud | 2026-07 | 2026年Q2 | 收入/backlog | 247.68 / 5,139 | 亿美元 | 官方10-Q | 高 | G-ALPH-Q2-26 | https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1652044/000165204426000071/goog-20260630.htm | Google Cloud收入+82%；公司总收入储备519.5，其中Google Cloud为513.9 |
| S27 | 云/应用 | ByteDance/火山 | 2025-2026 | 运行率 | 收入/token | 250 / 120 | 亿元 / 万亿Token/日 | 媒体/研究 | 中低 | G-BYTE-AI | https://theteardown.co/bytedance | 火山2025目标与豆包token规模，非财务审计口径 |
| S28 | 应用 | Anthropic/OpenAI | 2026-07 | 当前ARR | 高频跟踪 | 741 / 413 | 亿美元 | 非权威tracker | 中 | G-TICKER-ARR | https://blog.tickertrends.io/p/anthropic-vs-openai-arr-tracking | 模型Base放宽至80/50；公司确认值明显滞后 |
| S29 | 应用 | xAI | 2026 | 当前ARR | Grok纯收入 | 6 | 亿美元 | 研究估计 | 低 | G-XAI | https://dealroom.co/charts/anthropic-vs-openai-arr.html?preview=1 | 不计SpaceX AI/X广告整体 |
| S30 | 应用 | 中国模型公司 | 2026 | 当前ARR | 汇总 | 40 | 亿美元 | 研究估计 | 低 | G-CN-LABS | https://www.caict.ac.cn/ | 需按智谱/月之暗面/MiniMax/DeepSeek逐季更新 |
| S31 | 应用 | 2025-2026 | 使用/变现 | AI Mode/订阅 | n/a | n/a | 官方+估计 | 低 | G-GOOG-APP | https://abc.xyz/investor/events/event-details/2026/2025-Q4-Earnings-Call-2026-Dr_C033hS6/default.aspx | AI Mode查询更长，收入未拆分 | |
| S32 | 应用 | 传统软件AI增量 | 2026 | ARR | Adobe/Salesforce等 | 50 | 亿美元 | 研究估计 | 低 | G-INCUMBENT-APP | https://www.sec.gov/ | 仅计明确可归因AI增量 |
| S33 | 应用 | AI-native startups | 2026-07 | 当前ARR | 19家公司汇总 | 183 | 亿美元 | 二手汇总 | 低 | G-STARTUP-ARR | https://techstartups.com/2026/07/15/these-19-ai-startups-are-generating-18-3-billion-in-annual-revenue-and-are-worth-a-combined-319-billion/ | 剔除SSI/Thinking Machines等明显可疑项，并剔除云/算力重复 |
| S34 | 应用 | Replit | 2026-05 | 运行率 | 公司访谈 | toward 10 | 亿美元 | 媒体访谈 | 中低 | G-REPLIT | https://techcrunch.com/2026/05/01/replits-amjad-masad-on-the-cursor-deal-fighting-apple-and-why-hed-rather-not-sell/ | 不全额采用管理层目标 |
| S35 | 应用 | Glean | 2026-05 | ARR | 公司披露 | >3 | 亿美元 | 官方 | 高 | G-GLEAN | https://www.glean.com/press/glean-surpasses-300m-arr-unrivaled-enterprise-context-fuels-ai-adoption | 企业搜索/Agent |
| S36 | 云 | 其他区域云/MaaS | 2026 | 运行率 | 汇总 | 80 | 亿美元 | 研究估计 | 低 | G-OTHER-CLOUD | https://www.sec.gov/ | 避免与Neocloud重复 |
| S37 | 嵌入变现 | Meta | 2026 | CY2026E | 广告AI增量 | 350 | 亿美元 | 反事实估计 | 低 | G-META-EMBED | https://investor.atmeta.com/ | 默认不纳入核心回报 |
| S38 | 项目 | Stargate US | 2025-01 | 4年 | 承诺 | 5,000 | 亿美元 | 官方 | 高 | G-STARGATE-US | https://openai.com/index/announcing-the-stargate-project/ | 承诺而非实际支出 |
| S39 | 项目 | Stargate sites | 2025-09/2026 | 3年 | 站点规划 | >4,000 / ~7 | 亿美元/GW | 官方 | 高 | G-STARGATE-SITES | https://openai.com/index/five-new-stargate-sites/ | 与S38及Oracle/CoreWeave高度重叠 |
| S40 | 企业内部 | 美国企业GenAI | 2025 | 年度 | 企业支出 | 370 | 亿美元 | 调查 | 中 | G-MENLO-25 | https://menlovc.com/perspective/2025-the-state-of-generative-ai-in-the-enterprise/ | 需求侧交叉验证，不与厂商收入直接相加 |
| S41 | 企业内部 | 美国工作者 | 2025-08 | 调查 | AI工时/节省 | 5.7 / 1.6 | %全部工时 | 研究 | 中高 | G-STLFED-AI | https://www.stlouisfed.org/on-the-economy/2025/nov/state-generative-ai-adoption-2025 | 1.6%为全体工时节省等价，仍需兑现率折扣 |
| S42 | 企业内部 | 企业知识工作 | 2025 | 66家企业 | 活跃用户节省 | ~2 | hours/week | NBER论文 | 高 | G-NBER-33795 | https://www.nber.org/papers/w33795 | 没有观察到任务数量/构成显著改变 |
| S43 | 企业内部 | 劳动市场 | 2025 | 两年后 | 收入/工时影响 | <2 detectable | % | NBER论文 | 高 | G-NBER-33777 | 对内部价值采用强兑现率折扣 | |
| S44 | 企业内部 | Aramco | 2024 | 年度 | AI技术实现价值 | 18 | 亿美元 | 公司披露 | 中高 | G-ARAMCO-AI | https://www.aramco.com/en/what-we-do/energy-innovation/digitalization/building-the-ai-future | 442 use cases、200+部署，案例而非全球外推基准 |
| S45 | 历史框架 | VecAI周观点 | 2026-05~08 | 内部 | 产业框架 | 3,000 ARR vs future 20,000亿 capex | 亿美元 | 用户历史材料 | 高 | G-INTERNAL-WEEKLY | backend/data/weekly-viewpoints.json | 用于研究视角，不作为外部事实证据 |
| S46 | 历史框架 | AI投研策略及推荐 | 2026-08-07 | 内部 | 产业框架 | 7,757 / 13,800 / 20,000 | 亿美元 | 用户附件 | 高 | G-INTERNAL-DECK | /Users/huaxinai/Library/CloudStorage/Dropbox/华鑫证券/02-常规工作/202608/01-8月路演/AI投研策略及推荐-陈明璋-20260807.pdf | 参考其第一性视角，重新统一财年/自然年并扩展全球主体 |
| S47 | 中国算力服务 | 中国信通院 | 2026-04 | 2025/2026 | 智能算力服务收入/全球AI基建支出 | >1,300 / >13,600 | 亿元 / 亿美元 | 官方研究 | 中高 | G-CAICT-SMART-COMPUTE-26 | https://www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/ztbg/202604/P020260430517209165899.pdf | 前者是中国2025年服务市场收入，后者是全球2026年广义AI基础设施支出；不可混用 |
| S48 | 中国算力投资 | 科智咨询/万联证券 | 2025-08 | 2027E | 智算中心投资 | 4,826 | 亿元 | 行业研究 | 中 | G-CN-AIDC-OLD-27 | https://pdf.dfcfw.com/pdf/H301_AP202508011719644348_1.pdf | 窄口径旧预测；对当前调研的1.5万亿路径仅作低情景参照 |
| S49 | 中国租赁 | 协创数据 | 2025-11 | 截至2025-08/2026前瞻 | 服务器投资/采购计划 | >700 + 400已完成 + <=400推进 | 亿元 | 公司投资者活动 | 中高 | G-SZSE-300857-COMPUTE | https://static.cninfo.com.cn/finalpage/2025-11-20/1224818486.PDF | 累计资产与待执行计划要分开；模型只对未完成部分做前瞻 |
| S50 | 中国租赁 | 利通电子 | 2026-04 | 2025A/2026初 | 算力业务收入/可调度算力 | 120 / 38,000P（直租16,000P、转租22,000P） | 亿元 / P | 年报/股东会材料 | 中高 | G-SSE-603629-AR25 | https://money.finance.sina.com.cn/corp/view/vCB_AllBulletinDetail.php?id=12323930&stockid=603629 | 转租占可调度算力58%，证明运营商自身CapEx不能代表资产全貌 |
| S51 | 中国租赁 | 行云科技 | 2026-07-20 | 5+3年 | 向地方国资采购算力服务 | 2.996 / 32套；框架128套 | 亿元 / sets | 公司公告 | 高 | G-CNINFO-300209-2026103 | https://static.cninfo.com.cn/finalpage/2026-07-21/1225433899.PDF | 行云是转租/运营方，资产所有者可能是SA地方国企 |
| S52 | 中国租赁 | 行云科技 | 2026-07-29 | 多年 | 已披露且在履行算力/存储重大合同 | 1,540.399 | 亿元 | 公司公告镜像 | 中高 | G-300209-CONTRACT-POOL | https://vip.stock.finance.sina.com.cn/corp/view/vCB_AllBulletinDetail.php?id=12468231 | 大部分是5年服务合同；全额不等于当年投资 |
| S53 | 中国租赁 | 宏景科技 | 2026-03 | 募投项目/2025年末订单 | 服务器投资与在手需求 | 384台/3,000P/单台235万；需求>10,000P | servers/P/RMB | 深交所审核回复 | 高 | G-CNINFO-301396-FUNDRAISE | https://static.cninfo.com.cn/finalpage/2026-03-27/1225039518.PDF | 可直接换算约9.02亿服务器投资；新产能只覆盖需求约30% |
| S54 | 中国租赁 | 宏景科技 | 2024-10 | 多年 | 算力服务合同 | 4.857 | 亿元 | 公司公告 | 高 | G-CNINFO-301396-CONTRACT | https://static.cninfo.com.cn/finalpage/2024-10-30/1221569071.PDF | 合同价=服务器数量×服务单价×期限+配套服务+残值，不是资产采购价 |
| S55 | 中国运营商 | 中国移动 | 2026-03 | CY2026E | 算力网投资计划 | 378 | 亿元 | 公司业绩材料 | 中高 | G-CMCC-CAPEX-26 | https://www.chinamobileltd.com/sc/ir/latestresults.php | 总CapEx约136.6bn；算力网为明确投向，不将整体通信投资归为AI |
| S56 | 中国运营商 | 中国电信 | 2026-03 | CY2026E | 算力基础设施投资计划 | 255 | 亿元 | 公司业绩材料 | 高 | G-CT-CAPEX-26 | https://www.chinatelecom-h.com/tc/ir/presentations/annpre260324.pdf | 总CapEx计划73bn；算力基础设施占35% |
| S57 | 中国运营商 | 中国联通 | 2026-03 | CY2026E | 算力投资计划 | >175 | 亿元 | 公司年报 | 高 | G-CU-CAPEX-26 | https://static.cninfo.com.cn/finalpage/2026-03-20/1225020077.PDF | 总CapEx约50bn；算力占比超过35% |
| S58 | 中国金融租赁 | 苏银金租/银海租赁 | 2026-06/07 | 当期投放 | 高性能服务器直租/超算回租 | 69 + 11 + 21 | 亿元 | 机构披露+媒体 | 中高 | G-CN-FINLEASE-SAMPLE | https://www.cqleasing.com/news/show-11022.html | 只是已披露小样本；地方金租和售后回租项目大多不完整披露 |
| S59 | 中国算力投资 | 产业调研 | 2026-08 | 2026E/2027E | 中国算力投资锚 | 5,000 / 15,000 | 亿元 | 用户产业调研 | 中 | G-USER-CN-COMPUTE-SURVEY | 用户本轮输入 | 作为拟合锚，非公开公司指引；需持续确认是否含多年合同、IDC配套和境外资产 |
| S60 | 应用回报 | Gartner | 2026-05-19 | 2026E/2027E | 全球AI支出 | 2026总额25,956.7亿美元；其中非基础设施约11,641.6亿美元 | 亿美元 | 研究机构预测 | 中高 | G-GARTNER-AI-SPEND-2026 | https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2026-05-19-gartner-forecasts-worldwide-ai-spending-to-grow-47-percent-in-2026 | 用于约束应用与服务收入上限；不能与本模型直接相加，因为含服务、软件、模型等多层口径 |
| S61 | 应用回报 | Goldman Sachs Research | 2026-05-20 | 2026—2030E | 全球Token消耗量 | 2030年月消耗量120千万亿Token，较2026年增长24倍 | Token/月 | 研究预测 | 中 | G-GS-TOKEN-2030 | https://www.goldmansachs.com/insights/articles/ai-agents-forecast-to-boost-tech-cash-flow-as-usage-soars | 需求量高速增长但单位Token成本每年下降60%—70%，因此收入不能按Token量等比例外推 |
| S62 | 内部经济价值 | IBM Institute for Business Value | 2026-01-19 | 2030E | 企业AI生产率提升 | 42%；67%受访者预计兑现大部分生产率收益 | % | 2,007名高管调查 | 中 | G-IBM-PRODUCTIVITY-2030 | https://newsroom.ibm.com/2026-01-19-ibm-study-ai-poised-to-drive-smarter-business-growth-through-2030 | 用于约束内部效率价值兑现率；调查预期不是已实现财务结果 |
| S63 | 内部经济价值 | Deloitte | 2026 | 当前 | 企业AI成效 | 66%报告效率/生产率提升；40%报告降本；20%已实现增收 | % | 3,235名企业领导者调查 | 中 | G-DELOITTE-ENTERPRISE-AI-2026 | https://www.deloitte.com/us/en/what-we-do/capabilities/applied-artificial-intelligence/content/state-of-ai-in-the-enterprise.html | 支持把内部效率价值单列，但也说明收入兑现显著滞后于效率改善 |
| S64 | 基建 | Microsoft | 2026-04-29 | CY2026E | 资本开支口径 | 约1,900亿美元 | 亿美元 | 公司业绩会 | 高 | G-MS-CY26-CAPEX | https://www.microsoft.com/en-us/investor/events/fy-2026/earnings-fy-2026-q3 | 公司采用2026自然年口径；后续会计分类变化需另做经济资产口径桥接 |
| S65 | 基建 | Microsoft | 2026-07 | CY2026E | 资本开支会计口径更新 | 约1,750亿美元；最近季度约410亿美元 | 亿美元 | 公司业绩会 | 高 | G-MS-CY26-LEASE-RECLASS | https://www.microsoft.com/en-us/investor/events/fy-2026/earnings-fy-2026-q4 | 会计口径变化主要来自自建与租赁分类调整；经济资产口径需按当年起租和交付进度还原 |
| S66 | 闭源模型应用 | TickerTrends | 2026-07 | 最新月收入年化值 | 模型公司年度收入运行率 | Anthropic 741亿美元；OpenAI 413亿美元 | 亿美元 | 第三方交易与支付数据估计 | 中 | G-TICKERTRENDS-ARR-2026 | https://blog.tickertrends.io/p/anthropic-vs-openai-arr-tracking | 用于跟踪当前月度收入速度；不是全年确认收入，模型按月度爬坡积分 |
| S67 | 开放模型应用 | Linux Foundation / Vercel | 2026-07 | 企业采用与模型调用 | 开放权重模型企业采用/调用占比 | 63%企业使用开放模型；开放权重模型调用量占比29% | % | 行业调查与平台样本 | 中 | G-OPEN-MODEL-ADOPTION-2026 | https://www.linuxfoundation.org/research/economic-impacts-of-open-source-AI?hsLang=en | 开放权重模型本身通常免费，价值主要由托管推理、私有部署、微调工具和支持服务捕获 |
| S68 | 开放模型应用 | Fireworks AI | 2026-07 | 当前业务规模 | 开放模型托管推理业务规模 | 年化收入超过10亿美元；每日处理超过40万亿Token | 亿美元/Token | 公司披露 | 中高 | G-FIREWORKS-RUNRATE-2026 | https://fireworks.ai/blog/series-d-announcement | 用于验证开放模型托管推理已形成独立收入池，不与云AI和应用收入重复加总 |
| S69 | 基建 | SpaceX/xAI | 2026-03-31 | 2026Q1 | 分部资本开支 | AI分部77.23亿美元；全公司约101亿美元 | 亿美元 | 公司监管文件 | 高 | G-SPACEX-Q1-26-CAPEX | https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1181412/000162828026039276/spaceexplorationtechnologi.htm | AI分部已成为主要资本开支来源；2026E按项目进度估算全公司约400亿美元资本开支 |
| S70 | 基建 | SpaceX/xAI | 2026-08 | 2027E | AI数据中心容量目标 | 2027年末接近10GW，约为当前7倍 | GW | 管理层内部讲话报道 | 中低 | G-SPACEX-XAI-10GW-27 | https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/elon-musk-says-xai-will-increase-data-center-capacity-7x-by-2027-targeting-10-gigawatts-of-compute-up-to-usd500-billion-in-revenue-by-the-end-of-next-year | 不是正式资本开支指引；Base只采用当前年化速度约2.5倍并加非AI分部，约900亿美元；10GW满额执行只进入Bull情景 |
| S71 | 闭源模型与AI应用 | SpaceX | 2026-03-31 | 2026Q1年化 | AI分部收入 | 32.72亿美元 | 亿美元 | 公司监管文件 | 高 | G-SPACEX-AI-REVENUE-Q1-26 | https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1181412/000162828026040364/spaceexplorationtechnologib.htm | AI分部含X广告、Grok订阅和算力服务，不等于纯模型ARR；以季度收入8.18亿美元乘4得到年化值 |
| S72 | AI原生应用 | Cursor | 2026-03-02 | 最新月收入年化值 | 年度经常性收入 | 20亿美元 | 亿美元 | 媒体对公司经营数据的报道 | 中高 | G-CURSOR-ARR-2026 | https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-03-02/cursor-recurring-revenue-doubles-in-three-months-to-2-billion | 用于验证AI原生软件收入斜率；年度经常性收入不等于当年确认收入 |
| S73 | AI原生应用 | Glean | 2026-05 | 当前 | 年度经常性收入 | 3亿美元 | 亿美元 | 公司披露 | 高 | G-GLEAN-ARR-2026 | https://www.glean.com/press/glean-surpasses-300m-arr-unrivaled-enterprise-context-fuels-ai-adoption | 15个月内由1亿美元增至3亿美元，用于验证企业知识检索与智能体应用的商业化速度 |
| S74 | 闭源模型应用 | Cohere | 2026-02 | 2025年末 | 年度经常性收入 | 2.4亿美元 | 亿美元 | 投资者材料经媒体报道 | 中 | G-COHERE-ARR-2025 | https://techcrunch.com/2026/02/13/coheres-240m-year-sets-stage-for-ipo/ | 企业模型收入样本；需与Cohere自有云成本及渠道转售收入去重 |
| S75 | AI原生应用 | Replit | 2026-04 | 最新月收入年化值 | 年度收入运行率 | 5.25亿美元 | 亿美元 | 第三方研究估计 | 中低 | G-REPLIT-RUNRATE-2026 | https://sacra.com/research/replit-passes-500m-year/ | Sacra估计值，不是公司审计收入；用作AI编程应用高频样本而非硬锚 |
| S76 | AI原生应用 | Sierra | 2026-02-06 | 当前 | 年度经常性收入 | 1.5亿美元 | 亿美元 | 公司披露 | 高 | G-SIERRA-ARR-2026 | https://sierra.ai/blog/corporate | 企业客服智能体收入样本；公司采用按结果付费模式，需与合同额和实际交付收入区分 |
| S77 | 中国租赁 | 中贝通信 | 2025-04-22 | 4年 | 算力服务合同 | 4.4064亿元 | 亿元 | 公司公告镜像 | 中高 | G-ZHBEI-2025-022 | https://vip.stock.finance.sina.com.cn/corp/view/vCB_AllBulletinDetail.php?CompanyCode=80377714&gather=1&id=10913426 | 合同额是四年算力服务收入，不等于当年资产投资；样本仅用于校验合同额与资产额关系 |
| S78 | 中国租赁 | 弘信电子 | 2026-04 | 2025年 | 算力及相关业务收入 | 27.8808亿元 | 亿元 | 公司年度报告 | 高 | G-HONGLIN-2025-ANNUAL | https://money.finance.sina.com.cn/corp/view/vCB_AllBulletinDetail.php?id=12253485&stockid=300657 | 收入包含服务器销售和算力服务，只以较低资产含量反推资产形成，避免把销售收入直接当资本开支 |
| S79 | 中国租赁 | 首都在线等长尾算力运营商 | 2026-05-11 | 2026E | 智算云扩容与长尾资产池 | 研究估计，主体样本默认不直接加总 | — | 交易所披露与研究汇总 | 低 | G-CHINA-LONGTAIL-CLOUD-2026 | https://disc.static.szse.cn/download/disc/disk03/finalpage/2026-05-11/cd8450e3-27fc-46cd-ade2-329c5f9b7e46.PDF | 用于识别未被上市大厂覆盖的长尾主体；正式进入总量前仍需逐公司核对资产增加、使用权资产和融资租赁 |
| S80 | 中国大厂资本开支 | 阿里巴巴 | 2026-06-18 | FY2025实际 | 资本性支出 | 859.72 / 118.47 | 亿元 / 亿美元 | 公司年度报告 | 高 | G-BABA-2025财年-CAPEX-ACTUAL | https://www.hkexnews.hk/listedco/listconews/sehk/2026/0618/2026061800844.pdf | 按公司报告年度列入历史图；阿里巴巴财年截至3月，不能与自然年预测直接当作同口径同比 |
| S81 | 中国大厂资本开支 | 腾讯 | 2026-03-18 | CY2025实际 | 资本性支出 | 792 | 亿元 | 公司年度业绩 | 高 | G-TENCENT-CY25-CAPEX-ACTUAL | https://static.www.tencent.com/uploads/2026/03/18/2804dbdae364ca25b82d21bc8304f1d3.pdf | 以模型统一汇率7.1人民币/美元换算为约111.55亿美元 |
| S82 | 中国大厂资本开支 | 百度 | 2026-02-26 | CY2025实际 | 资本性支出 | 120.73 / 17.26 | 亿元 / 亿美元 | 公司年度业绩 | 高 | G-BAIDU-CY25-CAPEX-ACTUAL | https://ir.baidu.com/news-releases/news-release-details/baidu-announces-fourth-quarter-and-fiscal-year-2025-results/ | 按公司披露美元值折算为约17.26亿美元并列入历史图 |
| S83 | 基建租赁 | Microsoft | 2026-07-29 | 截至2026-06-30 | 尚未起租的数据中心租赁承诺 | 3,291 | 亿美元 | 公司10-K | 高 | G-MS-2026财年-UNCOMMENCED-LEASES | https://microsoft.gcs-web.com/sec-filings/sec-filing/10-k/0001193125-26-323660 | 多年合同余额不能一次性当作当年资本开支；模型只按当年起租、资产交付和履约进度计入经济资产 |
| S84 | 主权AI | NVIDIA | 2024-05-28 | CY2024展望 | 主权AI收入机会 | 接近高个位数十亿美元 | 亿美元 | 公司投资者材料 | 高 | G-NVDA-SOVEREIGN-2024 | https://investor.nvidia.com/files/doc_financials/2025/q1/NVDA-F1Q25-Quarterly-Presentation-FINAL.pdf | 用于约束主权AI收入机会的早期规模；主权相关需求还会通过电信、本地云和项目公司承载 |
| S85 | 主权AI | 全球电信运营商 | 2026-03 | 当前 | 已建设NVIDIA主权AI基础设施的运营商 | 超过20家 | 家 | NVIDIA GTC材料 | 中高 | G-NVDA-SOVEREIGN-TELCO-2026 | https://www.nvidia.com/en-us/on-demand/session/gtc26-s82020/ | 数量说明主权AI由政府、电信和本地云共同承载；不能据此直接计算资本开支占比 |
| S86 | 晶圆厂供给 | TSMC | 2026-07-16 | 2026Q2 / CY2026E | 收入、先进制程占比与资本开支指引 | Q2收入402亿美元；先进制程77%；全年资本开支600—640亿美元 | 亿美元 / % | 公司业绩与电话会 | 高 | G-TSMC-2Q26-SUPPLY | https://investor.tsmc.com/english/quarterly-results/2026/q2 | 公司同时预计2026年美元收入增长略高于40%；资本开支中70%—80%用于先进制程、10%—20%用于先进封装等 |
| S87 | 晶圆厂供给 | TSMC | 2026-03 | CY2025实际 / 2024—2029目标 | 收入与先进制程收入占比 | 2025收入1224.2亿美元；先进制程占比74%；战略目标收入复合增速接近25% | 亿美元 / % | 公司年度报告与投资者网站 | 高 | G-TSMC-2025-ANNUAL | https://investor.tsmc.com/static/annualReports/2025/english/index.html | 先进制程定义为7nm及以下；收入和资本开支是上游供给校验，不与终端AI基建投资重复相加 |
| S88 | AI芯片与先进封装 | J.P. Morgan CoWoS模型 | 2026-04-22 | 2023—2028E | CoWoS产能、客户分配及GPU/ASIC出货量 | 2026E行业CoWoS年末127千片/月；2027E 180千片/月 | 千片/月 / 百万颗 | 用户提供研究模型 | 中 | G-JPM-COWOS-20260422 | /Users/huaxinai/Library/CloudStorage/Dropbox/华鑫证券/JP Morgan 2330@TT TSMC CoWoS Model(1).xlsx | 采用Cowos and other Capacity与CoWoS and other Allocation工作表；预测值用于供给侧校验，不视作公司公开指引 |
| S89 | 光模块反推 | 全球高速光模块 | 2026-04-01 | 2025—2027E | 400G/800G/1.6T/3.2T出货量 | 2026E合计8680万只；2027E合计1.435亿只 | 万只 | 用户提供研究模型 | 中低 | G-OPTICAL-SUPPLY-20260401 | /Users/huaxinai/Library/CloudStorage/Dropbox/华鑫证券/光芯片供需 20260401（最新）(1).xlsx | 2025—2027E用于外部区间校验；2028—2030E按加速器数量、拓扑、端口速率和CPO渗透率联合外推，不作为完全独立的第三组证明 |
| S90 | 光模块反推 | 主要光模块厂商样本 | 2026-04 | 2025—2027E | 800G与1.6T公司出货模型 | 公司样本验证1.6T占比快速提升 | 万只 | 用户提供研究模型 | 中低 | G-OPTICAL-COMPANY-202604 | /Users/huaxinai/Library/CloudStorage/Dropbox/华鑫证券/【天恩】光模块模型_202604(1).xlsx | 公司级模型只用于验证速率结构和供给节奏，不直接外推全球总量 |
| S91 | 电力容量 | 全球数据中心 | 2026-06-02 | 2025—2030E | 总数据中心与AI数据中心容量 | AI容量44GW增至180GW；总容量82GW增至244GW | GW | 用户提供研究报告 | 中 | G-DC-CAPACITY-CPU-REPORT-202606 | /Users/huaxinai/Library/CloudStorage/Dropbox/华鑫证券/02-常规工作/202606/02-6月路演/CPU报告-陈明璋-V6.pdf | 取PDF第13页图表作为自上而下容量路径；与芯片反推模型互相校准 |
| S92 | 电力容量 | NVIDIA GB200 NVL72 | 2026-03 | 产品规格 | 机架功耗 | 约120kW / 72颗GPU | kW | NVIDIA官方文档 | 高 | G-NVDA-GB200-RACK-POWER | https://docs.nvidia.com/dgx/dgxgb200-user-guide/hardware.html | 折合约1.67kW/GPU的整机架IT负载，是NVIDIA平均功率假设的上限锚点；设施容量另乘PUE |
| S93 | 中国大厂资本开支 | 字节跳动 | 2021-09-14 | CY2021及之前 | 数据中心投资规模排名 | 三年内升至全球第七大超大规模数据中心支出方 | 排名 | Synergy Research转述 | 中 | G-BYTEDANCE-HISTORICAL-DC-SPEND | https://www.computerweekly.com/news/252506671/TikToks-take-off-fuels-hyperscale-datacentre-spend-by-parent-company-ByteDance | 证明字节在生成式AI周期前已形成持续数据中心投入；2019—2023金额因无公司报表而采用研究回推 |
| S94 | 中国大厂资本开支 | 字节跳动 | 2024-12-30 | CY2024 / CY2025E | 资本开支研究估计 | 2024年约800亿元；当时预计2025年约1600亿元 | 亿元 | 券商研究转述 | 中低 | G-BYTEDANCE-CAPEX-2024 | https://www.scmp.com/tech/big-tech/article/3292770/bytedance-leads-chinas-big-tech-sector-capital-spending-us11-billion-2024 | 2024年作为历史研究锚点；2025年采用后续约1500亿元的媒体调查口径，不沿用早期1600亿元预测 |
| S95 | 中国大厂资本开支 | 字节跳动 | 2026-05-11 | CY2025 / CY2026E | AI基础设施资本开支 | 2025年约1500亿元；2026年预算上调至约2000亿元 | 亿元 | 媒体调查 | 中 | G-BYTEDANCE-CAPEX-2025-2026 | https://technode.com/2026/05/11/bytedance-boosts-ai-infrastructure-spending-by-25-to-28-billion-this-year/ | 字节为未上市公司，数值均为研究估计而非审计财务报表；2027年继续按交付与融资约束做情景预测 |
| S96 | AI应用回报 | J.P. Morgan Asset Management | 2026-01-01 | 2022—2026 | AI利润、GPU租赁价格与经济折旧 | GPU/网络会计寿命约5—6年；3年经济寿命压力测试显著压低利润 | 年 / % | 用户提供研究报告 | 中高 | G-JPMAM-SMOTHERING-20260101 | /Users/huaxinai/Library/CloudStorage/Dropbox/华鑫证券/smothering-heights.pdf | 用于建立应用毛利对AI资产经济折旧的覆盖率；问卷ROI只作方向旁证 |
| S97 | Token量价利 | Goldman Sachs | 2026-05-05 | 2026—2040E | 全球Token需求、单位价格/成本与智能体任务ROI | 2030E全球处理Token约120千万亿/月；编程、客服、数据录入任务成本可量化 | 千万亿Token/月 / 美元 | 用户提供研究报告 | 中高 | G-GS-AGENTIC-20260505 | /Users/huaxinai/Library/CloudStorage/Dropbox/华鑫证券/tmp_c39ab6c56b62167e14c0ba02f90f8e58e39c456c9e4c26a5.pdf | 将处理Token视为全球审慎下沿；报告中278千万亿/月对应2040年充分采用情景，不按2030年口径使用 |
| S98 | Token需求结构 | J.P. Morgan China Internet & AI | 2026-02-06 | 2025—2030E | 中国对话、知识工作、生活智能体及多模态有效Token | 2030E中国有效Token约322千万亿/月；知识工作与多模态成为主要增量 | 千万亿Token/月 | 用户提供研究报告 | 中 | G-JPM-CHINA-TOKEN-20260206 | /Users/huaxinai/Library/CloudStorage/Dropbox/华鑫证券/830f94af26601af4cc807c9ef7f5c65a.pdf | 原口径包含智能体循环、上下文/RAG及多模态等价Token；经算力等价归一后进入全球综合路径 |
| S99 | 工作场景采用 | Anthropic Economic Index | 2026-06-26 | 2026年4—6月 | Claude真实使用场景与任务产出 | 编码仍是主要工作用途；API和Claude Code更偏自动化，任务价值随计算投入上升 | 使用结构 / 方向 | 官方研究 | 中高 | G-ANTHROPIC-ECONOMIC-INDEX-202606 | https://www.anthropic.com/research/economic-index-june-2026-report | 用于校准软件研发、研究分析和知识工作场景的当前商业化顺序，不直接外推全球采用率 |
| S100 | 工作场景采用 | OpenAI | 2025-12 | 2025年企业使用 | 企业API主要用例与使用深度 | 客户服务与内容生成约占API活动20%；头部企业每席位消息量约为中位企业2倍 | 使用占比 / 倍数 | 官方研究 | 中高 | G-OPENAI-ENTERPRISE-STATE-2025 | https://openai.com/business/guides-and-resources/the-state-of-enterprise-ai-2025-report/ | 用于扩展文本客服、内容营销、数据分析和智能体流程场景；使用占比不等于收入占比 |
| S101 | 工作场景采用 | OpenAI Codex | 2026-06-02 | 2026年当前 | 知识工作使用结构 | 知识工作者约占Codex用户20%；数据分析、研究和知识成果制作增长最快 | 用户占比 / 方向 | 官方 | 中高 | G-OPENAI-CODEX-KNOWLEDGE-202606 | https://openai.com/index/codex-for-knowledge-work/ | 用于校准搜索研究、数据分析、文档和企业协同场景的扩散；不把产品用户数直接换算为全球收入 |
| S102 | Token定价 | OpenAI | 2026-07-30 | 2026年8月当前 | GPT-5.6标准API价格 | Sol 5/30；Terra 2/12；Luna 0.2/1.2 | 美元/百万输入Token / 输出Token | 公司官方定价与产品公告 | 高 | G-OPENAI-API-PRICE-202608 | https://openai.com/index/building-abundant-intelligence/ | Terra与Luna取2026年7月30日降价后价格；缓存读取按未缓存输入价10%进入综合价格 |
| S103 | Token定价 | Anthropic | 2026-06-30 | 2026年8月当前 | Claude API价格 | Fable 5为10/50；Opus 5为5/25；Sonnet 5为2/10；Haiku 4.5为1/5 | 美元/百万输入Token / 输出Token | 公司官方模型与发布文档 | 高 | G-ANTHROPIC-API-PRICE-202608 | https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/models/overview | Fable 5是最新高能力旗舰，缓存读取1美元；Sonnet 5的2/10为截至2026年8月31日的首发价，标准价为3/15；其余缓存读取按基础输入价10% |
| S104 | Token定价 | Google Gemini | 2026-07-09 | 2026年8月当前 | Gemini Developer API价格 | 3.1 Pro为2/12；3.6 Flash为0.75/3.75；3.5 Flash-Lite为0.3/2.5 | 美元/百万输入Token / 输出Token | 公司官方定价 | 高 | G-GEMINI-API-PRICE-202608 | https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing | Pro取20万Token以内标准价；3.6 Flash取截至2026年末的当前价格；缓存读取按各模型官方价 |
| S105 | Token定价 | SpaceXAI | 2026-07-17 | 2026年8月当前 | Grok 4.5 API价格 | 2/6 | 美元/百万输入Token / 输出Token | 公司官方文档 | 高 | G-XAI-API-PRICE-202608 | https://docs.x.ai/developers/grok-4-5 | 公开页未列缓存输入折扣，综合价格中按普通输入价处理 |
| S106 | Token定价 | DeepSeek | 2026-08-13 | 2026年8月当前 | DeepSeek V4 Pro 0813与V4 Flash官方API价格 | Pro 0813峰时输入1.32、缓存输入0.044、输出3.96；Flash峰时输入0.44、缓存输入0.014、输出1.32 | 美元/百万输入Token / 输出Token | 公司官方文档 | 高 | G-DEEPSEEK-API-PRICE-202608 | https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing/ | 综合价格采用峰时价而非半价的非峰时价格，避免用调度优惠低估可实现收入 |
| S107 | Token定价 | 阿里云模型服务 | 2026-07-15 | 2026年8月当前 | Qwen闭源与开放权重模型托管价格 | Qwen3.7 Max全球区1.65/4.951；Qwen3 235B国际区0.23/0.92 | 美元/百万输入Token / 输出Token | 云厂官方定价 | 高 | G-QWEN-HOSTED-PRICE-202608 | https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio/model-pricing | Max不采用限时日夜折扣；开放权重Qwen取阿里云托管推理价格，权重许可本身不按Token收费 |
| S108 | Token定价 | Meta Llama / Google Cloud | 2026-08-18访问 | 2026年8月当前 | Llama 4 Maverick托管推理价格 | 0.35/1.15 | 美元/百万输入Token / 输出Token | 一手云平台定价 | 中高 | G-LLAMA-HOSTED-PRICE-202608 | https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/pricing | 开放权重模型没有统一API标价；使用Vertex AI托管价代表外部可计费推理，未列缓存折扣 |
| S109 | Token定价 | Mistral | 2026-08-18访问 | 2026年8月当前 | Mistral Large 3 API价格 | 0.5/1.5 | 美元/百万输入Token / 输出Token | 公司官方定价 | 高 | G-MISTRAL-API-PRICE-202608 | https://mistral.ai/pricing/ | 官方说明缓存输入最多降低90%、批处理降低50%；综合价格仅把缓存折扣纳入单模型标准化，批量和企业折扣在市场层统一处理 |
| S110 | Token定价 | 月之暗面 Kimi K3 | 2026-07-28 | 2026年8月当前 | Kimi K3官方API价格 | 输入3、缓存输入0.3、输出15 | 美元/百万Token | 公司官方代码库与API核验 | 高 | G-KIMI-K3-PRICE-202607 | https://github.com/MoonshotAI/Kimi-K3/issues/11 | Kimi K3为开放权重模型；权重许可不按Token收费，表中采用月之暗面一方托管API价格代表外部可计费推理 |
| S111 | Token定价 | 智谱 GLM-5.2 | 2026-06-16 | 2026年8月当前 | GLM-5.2一方托管价格与Artificial Analysis评测 | 输入1.4、缓存输入0.26、输出4.4；Artificial Analysis能力指数53、综合单任务价格约0.33 | 美元/百万Token / 指数 / 美元/任务 | 一方价格+独立评测 | 中高 | G-GLM52-PRICE-AA-202606 | https://artificialanalysis.ai/articles/glm-5-2-is-the-new-leading-open-weights-model-on-the-artificial-analysis-intelligence-index/ | Artificial Analysis综合单任务价格包含输入、缓存读写、推理与答案Token；用于温和修正权重，不直接当作一般企业任务价格 |
| S112 | Token定价 | MiniMax M3 | 2026-06-01 | 2026年8月当前 | MiniMax M3托管价格与Artificial Analysis评测 | 输入0.3、缓存输入0.06、输出1.2；Artificial Analysis能力指数45、综合单任务价格约0.14 | 美元/百万Token / 指数 / 美元/任务 | 公司官方+独立评测 | 中高 | G-MINIMAX-M3-PRICE-AA-202606 | https://artificialanalysis.ai/models/minimax-m3/ | 采用标准上下文一方托管费率；长上下文和订阅套餐另行定价，不进入标准文本Token均价 |
| S113 | 模型能力与综合定价 | Artificial Analysis | 2026-08-18访问 | Artificial Analysis Intelligence Index v4.1.1及当期模型页 | 前沿能力与综合单任务价格 | Opus 5为63/2.34；Fable 5为62/3.14；Sol为61/1.23；Kimi K3为60/0.84；Terra为57/0.51；Sonnet 5为55/1.72；DeepSeek V4 Pro 0813为53/0.25；GLM-5.2为53/0.33；Luna为52/0.05；Gemini 3.6 Flash为52/0.34；MiniMax M3为45/0.14 | 指数 / 美元/评测任务 | 独立评测 | 中高 | G-AA-INTELLIGENCE-COST-20260818 | https://artificialanalysis.ai/leaderboards/models | 综合单任务价格对应Artificial Analysis的Cost per Intelligence Index task，按输入、缓存读写、推理与答案Token加总并按任务权重计算；所有进入权重的模型均按2026-08-18当前模型页与相应推理档位核对 |
| S114 | 模型跟踪 | 智谱 GLM-5.3 | 2026-08-14 | 发布后、开放权重前 | 安全能力与发布进度 | CyberGym 84.5%；模型权重延后两周发布 | 测试得分 / 时间 | 公司信息经媒体核验 | 中 | G-GLM53-WATCH-202608 | https://www.axios.com/2026/08/14/china-open-source-ai-glm-53 | 截至版本日尚无可与AA通用能力指数及一方标准API价格统一比较的数据，因此进入跟踪表但权重为0，不参与综合均价 |