欧洲久久

更新时间：2026年06月02日 01:09　浏览次数： 258

全球正处在新旧康波周期交替、多重挑战叠加的三重拐点，以人工智能为核心的智能经济已成为大国博弈和全球增长的关键变量：国内方面，“十五五”时期被定位为新旧动能转换的决胜窗口，必须借此窗口期完成从传统模式向扩大内需、发展新质生产力的全面转型。实现这一目标的根本路径在于协同推进原始创新与产业创新深度融合，实现高水平科技自立自强，从而规避科技创新失速的风险。而新质生产力本身即具有绿色生产力的鲜明特征，这一内在属性进一步指明了未来经济体系向绿色低碳、可持续方向演进的基本路径。人工智能技术临近指数级增长爆发点，产业变革奇点将至，AI正从效率工具跃升为智能经济的内生驱动力：大模型能力持续跃迁，推动研发、制造、服务等关键环节的生产率边界不断外移，也使AI不再只是赋能工具，而是重塑经济增长方式的新引擎。在这一背景下，我国推进“人工智能+”行动，推动AI与重点领域深度融合，本质上是加快实现从技术应用到经济形态升级的系统性转变。随着AI产业由核心技术突破走向规模化扩散，Token作为智能经济中的价值锚点和结算单元，进一步将算力、算法与数据的贡献转化为可确权、可计量的价值载体，并以电力能源投入作为底层约束，为智能经济运行提供基础制度支撑。人工智能将通过“内生+外延”双引擎重塑经济增长范式：内生引擎指AI核心产业发展壮大，通过资本积累、人才集聚与知识溢出直接贡献经济增长；外生引擎指AI赋能传统产业，发挥替代、互补与配置效应，提升全要素生产率。 AI算力发展同时面临电力、资源两个缺口，并与低碳约束构成一个核心矛盾：电力缺口：AI训练能耗指数级增长与电网线性扩容之间的“剪刀差”，数据中心耗电激增而传统电网难以匹配。资源缺口：AI数据中心单位铜耗是传统数据中心的4倍以上，新增需求与铜矿供给长周期形成硬性约束。核心矛盾：AI的高能耗渴求与“双碳”目标下的碳排放刚性约束形成深层张力，清洁能源的间歇性与AI不间断供电需求天然错配，这并非零和冲突，而是倒逼AI与能源系统走向更高水平协同的动力。中国破解AI“电-碳”矛盾的根本优势，在于以大国独有的举国体制、超大规模市场与完备产业体系，构筑起系统性、不易复制的绿色算力综合壁垒：依托“双碳”战略的政策定力，能耗双控转向碳排放双控，将AI底座深度嵌入全球最大的可再生能源体系，提供稳定制度保障。依托新能源学习曲线形成的绿电成本优势与“东数西算”工程的空间重构能力，系统性化解算力需求与能源供给的错配。更深层的逻辑是，战略规划的强动员、超大市场对成本的摊薄、完备产业链的快速迭代，三大优势相互嵌套放大，使我国得以将基础层的绿色竞争力跃升为全局性的产业领先优势。风险提示：对政策理解不到位的风险；政策落实不及预期的风险；技术发展不确定性风险。（一）全球格局改写：三重拐点与时代发展背景当前全球正处于第五轮信息技术康波周期的衰退末期，与第六轮AI驱动康波周期的启动初期，每一轮技术革命都将深度重塑全球经济结构。与此同时，全球发展正面临多重叠加挑战，长期维度需应对人口、债务、逆全球化的3D困局，中期需破解刺激政策引发的贫富差距拉大、民粹主义上升、地缘冲突加剧、经济增长承压的螺旋向下循环，近期则迎来美国政治转向、中国经济转型、全球科技飞跃的三重拐点，全球投资与贸易活动持续受阻，而AI领域的全球资本开支持续攀升，成为全球经济格局变动中最核心的增长变量。当前全球新一轮科技革命和产业变革进入纵深突破期，以人工智能为核心的智能经济，已成为大国战略博弈的核心赛道与全球经济增长的核心新动能。美欧等主要经济体纷纷出台国家级人工智能战略，持续加码核心技术攻关、产业生态布局与全球规则主导权争夺，全球产业竞争已全面进入智能驱动的新周期，能否抢占智能经济发展制高点，直接决定我国在全球产业格局与未来竞争中的位势（二）十五五：新旧动能转换的决胜窗口 “十五五”时期是我国基本实现社会主义现代化进程中承上启下的关键阶段，既是落实三中全会改革举措、建成高水平社会主义市场经济体制的关键期，也是衔接2035年基本实现社会主义现代化远景目标与2050年建成社会主义现代化强国目标的核心窗口期。作为新发展阶段的新五年规划，“十五五”将直面百年未有之大变局，坚持高水平对外开放，聚焦新旧动能转换攻坚，推动发展模式从传统土地财政向全面扩大内需、因地制宜发展新质生产力转型，同时牢牢把握新一轮科技革命和产业变革加速期的机遇，将人工智能作为大国博弈的前沿阵地进行重点布局。 “十五五”时期作为我国建设数字中国、实现产业现代化的关键窗口期，已明确将人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心引领，全面深化“人工智能+”行动，统筹推进全国一体化算力基础设施建设、核心技术高水平自立自强、实体经济全链条融合应用，推动智能经济成长为国民经济支柱性产业，为经济社会长期稳定发展注入持续动力。（三）发展新质生产力是推动经济高质量发展的核心战略引擎抓住新一轮科技革命和产业变革的历史机遇，关键在于实现高水平科技自立自强，构建自主可控的技术体系。这要求“两个创新”协同发力：既要加强原始创新，在关键核心技术攻关上取得突破，抢占科技发展制高点；也要推动科技创新与产业创新深度融合，强化企业创新主体地位，引导资金、人才等要素向企业集聚，完善研发投入激励机制，真正贯通从技术突破到产业化应用的链条。而支撑这一目标的路径，在于统筹教育、科技、人才一体化发展，提升国家创新体系整体效能。以史为鉴，日本泡沫经济破灭的重要原因之一在于资产负债表修复期伴随的科技创新失速，产业界风险偏好快速下降，研发投入收缩，最终错失互联网革命的窗口期，这种技术代际的掉队比周期性的经济衰退更难修复。相形之下，中国基础研发比重持续上升，全球创新指数排名从2012年的第34位升至2025年的第10位，表明持续的战略投入正在形成可量化的竞争优势。同时，绿色是高质量发展的底色，新质生产力本身就是绿色生产力，这一核心论断既契合可持续发展理念中经济盈利、社会公平、环境可持续的三重底线要求，也为我国经济转型与新质生产力发展划定了核心方向。从“十二五”到“十五五”，我国五年规划中绿色发展的目标持续升级、政策举措不断完善，从能耗强度管控到碳排放双控，从重点产业绿色转型到山水林田湖草沙一体化系统治理，政策体系日趋系统完备，同时我国可再生能源发电量与全球占比持续攀升，为绿色生产力发展奠定了坚实的产业基础。二、奇点将至——AI是一轮产业变革起点（一）AI技术指数级增长，产业变革奇点将至根据奇点理论，当前人工智能技术正沿着指数级增长的路径持续演进，大模型技术的快速迭代正在将这一理论推入现实视野。技术奇点是指一个假设性的未来时刻：当人工智能实现自我迭代并超越人类智能后，技术增长将变得不可控且不可逆，导致人类文明发生根本性、不可预见的转变。雷・库兹韦尔作为该理论最具影响力的倡导者，曾大胆预测世界将于2045年迎来“奇点”——人类与机器智能深度融合、文明发生颠覆性跃迁的时刻。以参数规模、训练数据和算力投入为驱动的“规模定律”，在语言理解、多模态感知和复杂推理等领域持续产生能力涌现，使AI产业释放出强劲的爆发潜力，并迅速成为引领新一轮产业变革的核心驱动力。从基础模型的代际跃迁，到智能体、端侧模型等应用形态的快速落地，技术有效供给与产业适配场景之间正在形成正反馈循环，推动制造、研发、服务等关键环节的生产率边界不断外移。由于AI已成为重塑国家竞争力、产业体系与全球科技格局的关键战略变量，当前全球主要经济体均已出台国家级AI发展战略，全力抢占新一轮科技革命的发展先机，形成了差异化的全球竞争布局。美国聚焦巩固全球AI主导地位，先后出台《AI行动计划》《创世纪计划》等顶层规划，加码千亿级AI基建投入，同时通过高端芯片与制造设备出口管制，限制核心技术向特定国家流出；欧盟以规则先行、伦理引领为核心，出台全球首部系统性AI法律《人工智能法案》，同步通过“数字欧洲计划”补强高性能计算、AI等数字基础设施建设，全力追赶AI产业发展步伐；印度、新加坡、马来西亚等亚太国家则聚焦本土算力建设与垂直场景落地，推出适配本国产业基础的AI发展战略。与全球主要经济体加速布局相呼应，我国出台的《“人工智能+”行动意见》，明确推动人工智能与6大重点领域广泛深度融合，提出2027年新一代智能终端、智能体等应用普及率超过70%、2030年达到90%的发展目标。今年3月，“十五五”规划纲要明确提出全面实施“人工智能+”行动，全方位赋能千行百业。《政府工作报告》进一步强调“打造智能经济新形态，深化拓展‘人工智能+’，促进新一代智能终端和智能体加快推广，推动重点行业领域人工智能商业化规模化应用，培育智能原生新业态新模式”“深化数据资源开发利用，健全数据要素基础制度，建设高质量数据集”。在技术创新与商业应用驱动下，人工智能产业规模持续增长。（二）AI成为智能经济增长关键引擎 2026年政府工作报告首次明确提出“打造智能经济新形态”，并将深化拓展“人工智能＋”作为重要政策抓手，标志着我国对人工智能发展的认识正在从技术层面进一步上升到经济形态层面。人工智能不再仅仅被视为提升效率的技术工具，而是逐步成为推动经济运行和价值创造的重要基础力量，在我国经济体系中的角色正由“外生赋能”向“内生驱动”转变。智能经济的定义包含了以下五个核心维度：（1）核心驱动力：新一代人工智能技术；（2）关键要素支撑：“数据+算力+算法”的协同体系；（3）运行机制：人机协同、跨界融合、共创分享，重塑经济活动全环节；（4）组成部分：智能产业化、产业智能化；（5）最终目标：催生新质生产力，实现经济高质量发展。智能经济能够通过“内生突破+外延扩散”的双引擎模式，成为拉动全球经济增长的核心新动力，全方位重塑经济发展的底层逻辑与产业结构。“人工智能+”则是智能经济新形态实现的重要手段。在内生增长层面，AI核心产业通过持续扩张的资本投入、不断集聚的高技能人才、持续显现的知识积累与溢出效应，实现产业规模的快速壮大，形成独立的经济增长极。当前我国已经具备了人工智能产业化、规模化发展的坚实基础。展望“十五五”时期，人工智能核心产业规模有望实现爆发式增长，真正成为我国经济高质量发展的核心引擎。与此同时，随着“智能原生”概念的深化，一批从系统设计之初就将人工智能作为基础性、先导性生产要素，融入技术架构、业务流程、组织形态和价值创造全过程的智能原生企业加速培育，彻底区别于传统“旧业务+新技术”的叠加模式，实现了业务与智能的深度融合、一体运行，为AI核心产业的内生增长注入了持续的创新活力。在外延赋能层面，人工智能作为典型的通用目的技术，通过自动化替代、工具创新互补、要素配置优化等多重路径，依托“人工智能+”行动实现了对千行百业的广泛渗透，持续提升全要素生产率，引领科研范式变革与产业结构升级。“人工智能+”通过三大核心路径实现对实体经济的全方位赋能。一是“+产业”，将人工智能技术引入研发、制造、供应链和服务等关键环节，推动产业体系从自动化向智能化演进，显著提升生产效率和资源配置效率。二是“+场景”，推动智能终端、具身智能等应用在交通、医疗、金融、教育等多领域的规模化落地，使人工智能从实验室技术转化为现实生产力，催生出自动驾驶、AI4S科学发现等全新应用场景。三是“+生态”，培育智能原生新业态新模式，探索全新商业模式，推动智能技术从单点应用走向系统性产业生态构建。通过全领域的深度赋能，人工智能推动经济运行逻辑从数字化连接迈向智能化决策，实现了对传统产业的全方位、全链条转型升级。（三）Token：智能经济时代的价值锚点智能经济的规模化运行与全球化布局，除人工智能技术迭代提供的内生增长动力外，核心依赖适配其价值创造模式的产权制度、收益分配机制与跨境价值流转体系，Token（词元）及以此为核心构建的Token经济学，是解决上述制度需求的核心载体。2026年3月，国家数据局正式确定Token的中文译名为“词元”，明确其“智能时代的价值锚点”“连接技术供给与商业需求的结算单位”的核心属性。在此基础上，Token经济学是围绕智能经济核心生产要素的价值管理形成的标准化制度体系，其核心是以Token作为智能经济的最小价值计量单元，建立覆盖算力、算法、数据等智能生产要素的确权、计量、定价、分配、流转全流程的统一规则。与传统工业经济以静态实物资产、所有权为核心的产权制度不同，Token经济学的核心功能，是解决智能经济中动态、非标准化、多主体协同形成的智能服务价值的产权界定与市场化配置问题，通过可追溯的价值单元实现价值分配与价值创造的精准匹配，为智能经济全链路的价值实现提供底层制度基础。英伟达公司创始人黄仁勋提出的产业增长公式，明确了智能经济增长的核心约束条件：公式明确了算力是智能经济的核心生产要素，而能源转化效率（Tokens per Watt）和电力供给能力（Available Gigawatts）则是算力供给的硬约束，直接决定了算力供给的规模、成本与可持续性。Token作为智能服务的标准化结算单位，其价值内核是对有效算力产出的量化表征，是连接底层算力供给、技术创新迭代与终端价值实现的核心载体。其价值共识并非基于主观信用背书，而是锚定物理世界可量化的能源投入与价值转化过程。在智能经济的运行体系中，Token作为跨主体、跨产业、跨区域的通用价值结算工具，其流转本质是有效算力的市场化配置，而算力供给的规模、成本与稳定性，直接由电力供给体系的能力决定。电力是连接能源体系、算力生产、Token价值与智能经济增长的核心枢纽，是Token经济学体系中不可替代的核心基础变量。算力的生产过程本质是电力能源向数字生产力的转化过程，单位有效算力的产出对应着确定的电力投入，电力由此成为Token价值锚定的底层物理基础，也是Token形成全球通用、客观可验证的价值共识的核心前提。无论是AI核心产业的规模扩张，还是“人工智能+”对实体经济的全链条赋能，其价值创造过程均以持续的算力供给为前提，最终可追溯至电力能源的投入规模与转化效率。三、中国有望发挥大国经济优势，在AI竞争中胜出（一）电力缺口：算力需求爆发与电力供给增长的“剪刀差” 受杰文斯悖论影响，AI技术进步带来的算力使用效率提升，并未带来能源消耗总量的下降，反而因AI大模型的快速迭代升级，前沿AI模型单次训练所消耗的总功率正以每年翻倍的速度增长，形成了算力需求指数级增长与电力供给线性增长的核心剪刀差，电力已成为影响各国AI发展格局的核心关键因素。数据中心作为承载AI发展的关键基础设施，其功率需求与耗电量正持续攀升。预测数据显示，到2027年全球数据中心耗电量将达到813TWh，而以美国为代表的经济体，正面临电网老化严重、电力建设周期与数据中心建设周期严重错配的核心问题，电网供给能力难以匹配AI算力的爆发式需求，全球“用电荒”困境持续凸显。（二）资源缺口：数据中心建设用铜与精铜供给的“剪刀差” AI产业的爆发式发展，不仅带来了电力需求的激增，也在数据中心升级建设、发电侧扩容改造的全产业链条，带来了上游资源品的旺盛需求，其中铜资源的供需缺口已成为制约AI算力发展的第二个关键瓶颈。必和必拓矿业公司估计，到2050年，全球人工智能数据中心对铜的年需求量预计将增长六倍，达到300万吨，约占2050年全球需求量的9%，而2024年这一数字仅为50万吨。同时，新能源建设、电网扩容与存量电网更新改造，也在持续推升铜资源的刚性需求，而全球矿产开发周期长、资源稀缺性加剧的现状，与持续攀升的需求形成强烈碰撞，资源品的价格波动与供应安全，已成为制约AI算力发展的硬性物理瓶颈。（三）核心矛盾：AI能耗增加与低碳发展约束的冲突 AI产业的快速发展正引发算力需求的指数级攀升，由此带来的能耗增长与全球绿色低碳发展的刚性约束形成了一组核心矛盾——其本质是技术扩张的能源渴求与可持续发展目标之间的深层张力。当前，我国正处于环境库兹涅茨曲线拐点临近的关键阶段，经济增长与碳排放脱钩的趋势初现但尚未稳固，而“双碳”战略已为所有高耗能行业划定了明确的碳排放边界，AI产业亦不例外。这构成了双重压力：一方面，AI大模型训练与推理需要持续、稳定的电力供给，AI数据中心作为高负荷基础设施，其耗电量正以前所未有的速度增长；另一方面，发电侧的碳排放必须持续收敛，而风电、光伏等清洁能源虽在装机规模上快速扩张，其固有的间歇性与波动性，却与AI数据中心7×24小时不间断供电的需求形成天然错配，调度与储能环节尚未完全弥合这一缺口。短期来看，AI产业的高能耗特征可能对碳排放拐点的到来形成一定拖拽效应，局部地区甚至可能出现碳排放强度的阶段性反弹。但更需从长周期视角审视：AI技术本身亦是节能降碳的关键赋能者。通过对工业制造流程的精细化控制、能源系统运行效率的智能调度、交通物流的路径优化以及建筑能效的实时管理，AI具备在千行百业释放减排效益的潜力，从而加速经济增长与碳排放的脱钩进程。与此同时，碳排放双控等环境规制工具将持续从外部施压，倒逼AI产业自身加速绿色化转型——包括提高数据中心能效、优化算力调度以匹配绿电出力曲线、以及液冷等低碳技术的规模化应用。这一矛盾的本质并非零和，而是在约束条件下推动技术路径与能源系统走向更高水平协同的驱动力。（一）政策路径：以双碳目标为牵引，全面推进绿色转型我国以碳达峰碳中和目标为战略引领，积极稳妥推进绿色低碳转型，着力推动能源生产和消费革命，加快从能耗双控向碳排放双控转变。这一制度转轨意味着经济调控的约束条件正从能源消耗总量和强度，逐步转向碳排放总量和强度，能够更精准地激励清洁能源对化石能源的替代，并为绿色AI发展构建起清晰的政策框架与稳定的制度保障。面向未来，“十五五”规划建议明确提出将大力培育和发展绿色生产力，推动新能源与经济社会各领域深度融合，加快低碳技术的规模化应用，逐步形成以新能源为能耗根基的经济社会发展新形态。这一方向下，人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力之一，其算力基础设施的能源供给将更加深度地嵌入绿色能源体系，从而实现低碳乃至零碳增长。从现实基础看，我国已建成全球规模最大的可再生能源体系，水电、风电、太阳能发电装机容量均稳居世界首位，同时新能源汽车保有量和电动汽车充电基础设施规模也位居全球第一。上述产业优势不仅在电源侧形成了庞大的清洁能源供给能力，也在终端用能侧加速了电气化进程，从供需两端共同为人工智能的高质量发展提供了坚实的绿色支撑。（二）产业路径：强化算电协同，以新能源优势破解AI发展“电-碳”矛盾我国依托全球领先的新能源产业体系，已形成破解人工智能发展“电-碳”矛盾的核心产业路径。这一矛盾的实质在于，AI算力扩张带来电力需求急剧攀升，而传统的化石能源供电模式势必加重碳排放负担，必须在增长与减碳之间找到结构性出路。基于Wright定律所揭示的学习曲线效应，即产品累计产量每翻一番，单位成本会按相对固定的比例下降，我国可再生能源设备在长期大规模部署中，累计产量持续快速提升，带动度电成本大幅走低。由此形成的显著绿电成本优势，能够为AI算力中心提供价格低廉、供给充裕的清洁电力，在支撑算力规模扩张的同时，有效控制碳足迹。依据比较优势理论，我国在绿电生产、电网建设与储能等关键环节，已建立起全球领先的比较优势。在绿电生产侧，风光资源富集地区的大基地开发模式不断降低成本、扩大供给；在输送侧，特高压等远距离输电技术成熟，让电力跨区域高效配置成为可能；在储能侧，锂电池等新型储能的大规模产业化，提升了系统灵活性。依托这些优势，“东数西算”工程将东部密集的算力需求有序引导至西部能源产地，通过构建全国一体化算力网络，系统性解决了能源产地与算力需求地之间的空间错配问题。进一步从国家竞争优势钻石模型来看，我国在AI基础层的绿色竞争力由四个维度协同支撑：要素条件上，清洁能源资源丰富，产业配套完整，技术人员储备充足；需求条件上，国内超大规模AI应用市场持续提出多层次绿色算力需求，形成强烈的需求拉动；产业支持上，新能源装备、电力电子、液冷及高效散热等上下游产业协同发展，形成紧密的产业集群；制度环境上，“双碳”目标与新型电力系统等国家战略及配套政策，为绿色算力发展提供了持续、稳定的制度激励。四个维度相互强化、系统匹配，共同构筑起AI基础层绿色发展的综合竞争优势。（三）战略总结：构建绿色AI壁垒，发挥大国规模优势沿着前述政策路径与产业路径往下看，我国绿色AI发展的深层逻辑，其实在于体制优势、规模优势和系统优势正在相互嵌套、协同放大，并由此系统性地形成一种不易被模仿的综合竞争壁垒。以双碳目标为长期锚点，稳定延续的政策支持与适度超前的基础设施布局，使得资源能够被高效动员、集中导向绿色AI的关键环节。规模优势则深植于超大规模市场与庞大的产业体量，全球最大的可再生能源体系、最大规模的新能源汽车市场，再加上全球领先的AI应用场景，共同将清洁能源与人工智能的技术研发成本、基础设施建设成本摊至极低。系统优势则源于完备的产业链闭环和丰富的应用生态，叠加“东数西算”所构建的算力—电力空间协同网络，形成了“研发—制造—应用”快速迭代的闭环创新体系，显著加快了技术扩散速度。三大优势并非孤立存在，而是相互嵌套、彼此强化。体制优势加速并放大规模与系统优势的形成，规模优势为体制引导和系统集成提供市场纵深与成本弹性，系统优势则将体制的战略意图与规模的市场势能转化为可持续的产业竞争力。正是这种协同效应，使我国在绿色AI这一全球发展新趋势中，有望将基础层面的绿色竞争力系统性地跃升为全局性的产业领先优势，最终确立核心产业地位。对政策理解不到位的风险；政策落实不及预期的风险；技术发展不确定性风险。本文摘自：中国银河证券2026年5月27日发布的研究报告《【CGS-NDI研究】AI奇点将至，绿色能源先行》首席经济学家：章俊 S0130523070003 分析师：彭雅哲 S0130525020001 推荐：相对基准指数涨幅10%以上。中性：相对基准指数涨幅在-5%～10%之间。回避：相对基准指数跌幅5%以上。推荐：相对基准指数涨幅20%以上。谨慎推荐：相对基准指数涨幅在5%～20%之间。中性：相对基准指数涨幅在-5%～5%之间。回避：相对基准指数跌幅5%以上。本订阅号旨在交流证券研究经验。本订阅号所载的全部内容只提供给订阅人做参考之用，订阅人须自行确认自己具备理解证券研究报告的专业能力，保持自身的独立判断，不应认为本订阅号的内容可以取代自己的独立判断。在任何情况下本订阅号并不构成对订阅人的投资建议，并非作为买卖、认购证券或其它金融工具的邀请或保证，银河证券不对任何人因使用本订阅号发布的任何内容所产生的任何直接或间接损失或与此有关的其他损失承担任何责任，订阅号所提及的任何证券均可能含有重大的风险，订阅人需自行承担依据订阅号发布的任何内容进行投资决策可能产生的一切风险。 © 1996-2026 SINA Corporation。

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