AI行至哪一层：终局还是中局？

刚刚过去的一周，美股科技板块因数据中心审批收紧与资本开支担忧经历剧烈重估。费半在选后四个交易日内累计下跌约15%，较6月中旬高点回撤近40%。不过内部呈现明显分化，上游存储、光通信等跌幅居前；而下游云厂商如亚马逊、微软、谷歌等则展现出相对韧性。

面对硬件板块的调整，市场再次争论AI行情是否已经见顶。借用橡树资本Howard Marks的比喻，如果把AI革命比作一场九局的棒球赛，现在大概才打到第三局。在他看来，防止非理性繁荣演变为恶性崩盘最好的办法，就是市场在途中偶尔遭遇一些挫折；真正危险的，恰恰是所有人都相信投资永远不会出错的时候。

当行业从早期盲目抢装步入中场阶段，算力产业链的内部格局、全球产能分布以及海内外主线正在发生哪些变化？简单谈谈看法。

提示：本文仅为学习思考记录，不构成任何投资建议。

一、为什么说AI才到第三局？

判断一场技术周期究竟是走到尾声还是才到中场，最核心的标尺是看下游企业渗透率、生产率改善幅度以及商业化变现进度。从这三个维度来看，AI大规模商业化实际上才刚刚跑了三个季度。

1. 企业从买席位转向消耗算力

回顾移动互联网的历史，一项颠覆性技术渗透率一旦跨过10%-20%的早期鸿沟，就会进入加速扩散的阶段。

全美企业中，排名前1%的头部企业，每位员工每月在前沿大模型上的分摊支出已接近1万美元；排名前10%的企业，每位员工每月支出刚超过800美元；而其余绝大多数普通企业，每位员工每月支出仅有15美元。目前业界仅有10%-20%的员工在日常高频使用智能体工具。

这组数字说明了两个事实：一是先行采用AI的头部企业已经在享受明显的效率红利，竞争优势将倒逼剩余八成以上传统企业被动卷入升级；

二是企业采用AI的模式正在发生变化，从早期试水性质的买席位，转向后台不间断持续消耗算力与调用智能体。这也解释了为何本季三大云厂商的云业务都在加速增长。

2. 推理成本下跌推动生产率跃升

推动应用端跨过门槛的核心动力是底层算力成本遵循莱特定律出现的下降。在同等性能水平前提下，当前AI训练成本每年下降约75%，而决定日常普及度的推理成本更是以每年99%的幅度下降。当单次调用边际成本大幅降低，企业自然会将大量日常任务切换到高性价比的轻量模型上。

这种效率提升已经开始在宏观数据中体现。美最新公布季度年化劳动生产率增长率达3.6%，单位劳动力成本反而下降0.7%。单看AI密集型行业，每个就业岗位实际产出已经比历史趋势高出11%。同时，AI在科学发现领域的突破也在提速。

无论是微观层面的降本增效还是底层科研突破，都证明AI的商业化远未见顶。

二、算力格局分化与产能外溢

既然终端需求与生产率都在加速，为什么算力硬件会在中选后遭遇剧烈震荡？核心原因在于，美地方层面的电力与审批约束改变了算力基础设施的博弈规则。

1. 27年在建项目无虞，28年远期管线收紧

本次中选，47项涉及数据中心的地方投票里有44项选择限制或收紧。到27年，公用事业公司高概率数据中心项目储备中，将有约80%位于DP州长所在州。当地选民抵触的根源是不愿在承受高物价的同时，替科技企业分摊电网升级成本与上涨的电费。

不过，这种阻力在时间分布上并不均匀。目前全美共有1418个数据中心在运营，564个在建（容量达37.7GW），另有2555个处于规划阶段（容量达285GW）。已拿齐许可并动工的37.7GW在建项目大概率将在27年按期完工，明年资本开支依然有保障；真正面临放缓的是28年及以后尚未获批的新项目。

未来开发商必须自行承担电网扩容费用与社区补偿，从选址到并网的周期将被拉长。

2. 算力“包租公”与“租客”的反转

当审批许可和现成电力变成稀缺资源，AI基建就从过去盲目抢跑的囚徒困境，转向了比拼资产负债表与存量资源的消耗战。市场参与者将产生分化：

一是坐拥存量电力的“包租公”（超大规模云厂商）。谷歌、亚马逊、微软、Meta等手里握有庞大已通电的存量机房。新建审批收紧反而抬升了存量机房的稀缺价值，且巨头可以将宝贵增量算力优先留给自家大模型（如谷歌近期接管了Crusoe的一座数据中心并清退外部租户）。

二是依赖外部借贷与租借的“租客”（新兴云与独立模型商）。像CoreWeave这类靠发债建设算力的新云厂商，以及依赖外部租用算力来维持60-90天迭代一次模型的独立实验室，处境将变的被动。一旦28年新增算力因审批收紧而短缺、现货租赁价格上涨，部分带有90天双向退出条款的算力合同甚至面临重定价压力。

这也解释了为何中选后云厂商相对坚挺，而高杠杆新云与硬件商大幅回调。

3. 算力出海新计划

过去海外算力项目优先落地美，主要是其他地区合规条款与跨境融资成本；但当其本土审批不确定性与建设成本超过海外合规风险时，不要求超低延迟的大模型训练与算力托管业务会加速向海外分流。

例如马已有65座数据中心同步在建，北欧凭借低温气候优势仅靠常规风冷即可稳定运行高功耗等。这反而提高了海外算力基建链条的订单确定性。

三、海外数据中心降速，对我们的影响？

在这轮全球AI再平衡中，一个逻辑值得重视：美数据中心建设踩下刹车，对我们AI产业的影响整体偏正面。

首先是市场担心美数据中心放缓会拖累国内硬件出口，但实际冲击远比想象中要小。今年前三季度国内IC出口额虽同比增108%，但出货量仅增3.8%，金额大增主要由于存储涨价；且国内大量出口属于晶圆在海外制造、国内仅承担封测代工环节，加工费仅占出口额5%—15%（前三季度出口退税仅增长6.3%，远低于21.3%出口增速）。加上光模块等核心配件早已拓展非美市场，美新建机房放缓对我们的影响比较有限。

从进口端看，前三季度IC贸易逆差扩大至1977亿美元，三季度单季逆差达770亿美元创纪录。过去两年，我们的困难之一在于硬件获取成本。由于美云巨头在全球扫货囤积，导致高端GPU和HBM模组二级市场溢价一度高达标价200%-300%。随着美扩建降温、囤货潮退去，各类算力与存储硬件价格将逐步回归理性，缓解国内硬件采购瓶颈。

同时，相比对方面临的地方电价争议、并网排队，我们算力基建具备显著统筹优势。建设全国统一算力网，依托东数西算与全国覆盖的高速光网，西部枢纽由电网直接统筹绿电直供，在落地速度与电力成本上明显占优。