中國AI商業化加速，A股上看5400點

報告摘要

• 內冷外熱格局持續深化，7 月政治局重點關注 AI 基建

• 中國 AI 模型能效急起直追，商業化模式轉變將釋放更多算力建置需求

• 中國 AI 基建需求陡增，全年有望上看 8000 億人民幣

投顧觀點

2026年中國總體經濟呈現「內冷外熱」的結構性分化，雖然以 AI 與高新技術產業為首的出口表現強勁，但受限於內需消費萎縮與房地產市場深度衰退，整體經濟放緩壓力顯著。對此，中國官方政策重點轉向加速落實既有的基建規劃，重點推動包含算力網與新型電網在內的「六張網」建設，預計於「十五五」期間投入數十兆人民幣，直接引導中國 AI CAPEX 邁向萬億規模，試圖透過結構性轉型來抵禦內需乏力的困境。

在算力推論與模型開發端，中國 AI 業者透過東南亞 GPU 部署與本土晶片平替的雙線架構，配合動態算力管理技術，成功克服算力受限的瓶頸，使頂尖模型的推論效能在 2026 年下半年迅速追平美國同業，成功在全球推論需求爆發之際，憑藉高性價比獲得市場青睞，並逐步轉向權重開源與調漲定價的商業模式，進一步強化算力建置能力，因此中國 AI 雖受限於硬體效能而需投入數倍的設備與電力支撐，但龐大的伺服器集群需求仍驅動科技巨頭與電信商大幅調升資本支出，帶動本土 AI 供應鏈蓬勃發展。

綜合而言，中國雖內需疲軟，但半導體、生技、航空航天等高新技術產業的蓬勃發展正持續擴大其市場影響力，仍樂觀展望中國股市全年表現，維持 A 股正向評等、中概股相對正向評等，滬深300指數全年目標價為 5400 點。

操作建議

面對經濟結構的顯著分化，資產配置應維持「雙向平衡的槓鈴架構」：防禦側緊扣高股息、高分紅的央國企與核心龍頭，以穩健的現金流收益構建防護底座；進攻側則緊跟政策脈動，聚焦「十五五」算力基建與前瞻高新技術產業，鎖定未來科技投資大爆發的成長機遇。

內冷外熱格局持續深化，7 月政治局重點關注 AI 基建

回顧 2026 年，儘管以 AI、航空航天、機器人、生物技術為首的一系列高新技術產業發展勢頭迅猛，支撐出口全年表現遠超預期，對美日以外地區出口同比增速均攀升至 20% 以上，產品以汽車、機電產品、稀土、半導體、高新技術商品為主，連帶工業生產與淨利數據出現改善，但因產值占比仍低，對總體經濟拉動效果極為有限。

自第二季度起，中國經濟在投資與消費雙衰退拖累下大幅放緩，首先消費舊換新政策不僅規模逐年遞減，其邊際效應更持續降低，社零同比增速已連續 4 個月萎縮，細項中必需消費類呈現停滯、金銀珠寶、汽車、家電等奢侈品或耐久財銷量則持續衰退，同時房地產市場則在連續數年深度衰退後徹底躺平，不僅房屋成交量萎靡不振，衝擊也向供應鏈繼續蔓延，建築/裝潢材料以及家具需求低迷，固定投資同業連續 3 個月衰退，導致 26Q2 GDP 由 5.0% 降速至 4.3%，7 月官方 PMI 也顯示整體經濟仍困難重重，製造業由 50.3 跌破榮枯線至 49.2，其中分項生產、訂單與採購齊收縮；服務業則從 50.2 降至 49，同樣跌破榮枯線，延續萎靡態勢。

在此背景下，中國政府在 7 月政治局會議聲明中指出「要高度重視經濟運作中的困難挑戰」，並進一步強化寬鬆政策的措辭，承諾「加大逆週期調整力度，進一步擴大內需、優化供給」，但同時對 26H1 的經濟表現給予「動能向新、結構向優」肯定，未來政策重點仍是加速落實已有規劃，而非推出新政策，因此對內部需求改善前景持保守看法，短期內結構性問題難解。

在產業端，會議要求紮實推進「六張網」規劃建設，即水網、城市地下管網、物流網、新型電網、算力網、新一代通信網，官方預計 8000 億元新型政策性金融工具預計將在 26H2 集中投放，發改委規劃將在「十五五」期間在相關領域累計投資 20~25 兆人民幣，其中核心的算力網與新型電網投資分別佔據至少5兆、2兆，直接推動中國 AI CAPEX 加速向萬億規模擴張。

中國 AI 模型能效急起直追，商業化模式轉變將釋放更多算力建置需求

隨著 Anthropic 今年在編程領域大展身手，全球推論需求如雨後春筍般爆發，僅 Openrouter 統計(只算中轉站 Token 消耗)，全球單週 Token 消耗由 55.7 兆瘋漲至今已達 570 兆，需求漲幅逾 10 倍，吸引美中資金蜂擁而至。而彼時中國 AI 模型開發商的雙線晶片架構已經初顯成效，即在東南亞建置 Nvidia GPU 為主的資料中心，國內則透過華為 950 超節點以「4卡抵1卡」的方式平替，再憑藉困境中磨練出的異地GPU動態管理技術，模型開發商陸續克服算力不足困境，中國 AI 模型的推論效能在 26H2 飛速追上美國同行，從 GLM 5.2 (6/16，智譜) 開始，到 Kimi K3 (7/16，Kimi)、DS V4 (7/31，DS)、Qwen 3.8 (8 月上旬，阿里巴巴)，美中 AI 頂尖模型的效能差距已縮窄至觸手可得的地步，並且因美國 AI 正好正陷入 Token 收費過於昂貴的風波，各家企業紛紛開始限制 AI 使用，開源且便宜的中國模型恰好進入各企業視野，其在實際場景中往往能佔據更吸引用戶的性價比位置，迫使 Open AI 宣布將 GPT 5.6 Luna 價格調降 80%。

此外，我們注意到中國 AI 的開源模式正在由完全開源轉向權重開源，並且訂閱與 API 費用均呈現上漲趨勢，Kimi K3 與 GLM 5.2 定價已追平 Grok 4.5、Gemini 3.6 Flash、GPT 5.6 Terra 等美國中堅模型，DS也傳出即將上調報價，預估這將進一步強化模型開發商建置算力資源的能力，持續擴大本土算力需求。

目前中國的算力不足問題長期存在，海外能夠偷渡的 Nvidia GPU 始終有限，增量難以支持模型訓練、推論所需，其次華為 GPU 以量取勝的策略雖有效，但中芯國際等本地晶片廠卻因擴產艱難 (美國禁止各類先進製程設備出口至中國) 而難以在短期兌現海量晶片需求。

儘管如此，由於在同等算力需求下，中國需使用 3~5 倍逾海外的電力、GPU、互連、冷卻等各種設備來支撐，其催生的龐大伺服器集群需求仍推動 AI 供應鏈蓬勃發展，包含 BAT、字節跳動與三大電信商的全年 AI CAPEX 將有可能突破 8,000 億人民幣，同比增速上看 100%。