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售后服务上门服务电话，智能分配单据：谭卓：全球宏观重估——AI繁荣与地缘溢价

谭卓系招商银行研究院总经理助理兼宏观经济研究所所长、中国首席经济学家论坛成员

■ 当前，两股力量正在共同改写全球宏观范式，重置资产定价的坐标系。一端是AI扩张，将智能转化为可以规模化调用的新型生产要素，打开增长空间，也抬升资本需求，首先强化资产定价的分子端。另一端是地缘重构，将安全成本长期内生化，抬升资产定价的分母端。全球经济正在告别效率优先的低成本均衡，进入高资本需求与高安全成本并存的新阶段。

■ 第一，AI正在从科技叙事演化为宏观变量。其首轮宏观影响并非轻资产的软件繁荣，而是算力、数据中心、电力、电网和关键材料共同驱动的硬资产扩张。下一阶段的核心问题，是应用端能否顺利接棒，使本轮周期由硬资产扩张进一步走向商业兑现。

■ 第二，地缘风险正在由短期冲击转化为制度性安全成本。企业需要持续增加韧性投入，政府也需要承担更高的安全支出。相关成本由此进入企业利润表，并通过财政支出和债务融资进入政府资产负债表，对长期资本成本形成更加持久的支撑。

■ 第三，双线交织将打破增长与利率的旧均衡。AI资本开支扩张会增加融资需求，对实际利率形成支撑，从而进入分母端；安全型投入也会形成新的投资需求，阶段性支撑分子端。但中长期看，地缘溢价可能造成效率损失，拖累潜在增长。增长动能与成本约束将同时增强，短中期利率未必单边上行，却可能呈现更强的高位粘性与波动性。

■第四，资产配置将从全面贝塔转向结构性哑铃。随着资本成本抬升、波动加大，市场将更加重视盈利增长和生产率改善能否兑现，并进入更加严格的回报验证阶段。配置上，一端是能够持续兑现回报的高质量增长资产，另一端是受益于资本开支扩张和安全投入上升的安全型硬资产。

引言：权益交易增长，债市定价成本

当前全球金融市场正在演绎一场鲜明的跨资产分化。一方面，以美国科技股为代表的权益资产仍然强势，科技巨头持续提高资本开支，推动数据中心及相关基础设施建设加速，市场继续交易AI带来的增长想象。另一方面，债券市场近期再度承压，海外长端利率显著上行，市场开始重新定价通胀、财政和地缘风险上升所推高的长期资本成本。

这一分化并非简单的市场错位，而是不同资产正在对全球经济的两面分别定价（图1）。从资产定价框架看，分子端对应未来现金流，分母端对应贴现率，包括无风险利率和风险溢价。权益市场更关注AI扩张所抬升的分子端，债券市场则更敏感于地缘重构所推高的分母端。这种定价分化在短期内可以并存，但难以长期割裂。理解两者如何重新耦合，是判断未来宏观环境和资产定价变化的关键。

图1：美国股市繁荣与长端利率上行并存

资料来源：Macrobond，招商银行研究院

分子端的变化来自AI扩张。 生成式AI正在从科技行业的局部繁荣，演化为一轮具有全球影响的资本开支周期。

分母端的变化来自地缘重构。 地缘风险首先通过能源、航运和关键供应链推高短期成本。随着风险由偶发冲击转化为常态化约束，安全成本也将进一步内生化，并形成更加持久的地缘溢价（geopolitical premium）【注释1】。

但这只是一阶效应。更重要的是，两条主线从一开始就相互缠绕。

本文试图回答三个问题：AI繁荣如何从科技叙事演化为宏观变量？地缘风险如何从短期冲击转化为持续性的地缘溢价？两条主线如何交织，并共同重塑全球增长、利率与资产定价？

AI扩张：智能供给正在重塑增长函数

AI并非一次性的技术热点，而是一轮由技术突破启动、由资本开支承接，并经由应用扩散逐步重塑潜在增长的全球性宏观周期。

本轮AI扩张大致可以分为四个阶段。 第一阶段是技术跃迁，大模型能力快速突破。第二阶段是硬资产扩张，数据中心及其配套体系加速建设。第三阶段是商业兑现，AI逐步进入真实应用，并转化为稳定收入和现金流。第四阶段是生产率扩散，AI进一步改变劳动配置、企业流程和组织方式，推动潜在增长抬升。

当前，全球AI周期正在由硬资产扩张向商业兑现延伸。基础设施投资仍是最确定的现实变量，更广泛的生产率改善则需要更长时间验证。

但要理解这轮扩张为何能够持续，首先需要回答一个更基础的问题：这一轮AI技术进步，与以往技术周期究竟有何不同？

（一）“软技术”跃迁：从交互工具走向执行系统

本轮AI周期首先源于大模型能力的加速跃迁。自ChatGPT发布以来，生成式AI已从文本交互和内容生成，逐步拓展至多模态理解、复杂推理和工具调用，并开始从回答问题走向完成任务。其演进路径可以概括为：从对话式交互进入工作流，再迈向智能体，并逐步发展出多智能体协同和更高程度自治的生态系统（图2）。AI系统开始围绕目标调用工具、拆解任务，并在一定范围内完成多步骤执行 【注释2】 。

图2：AI技术发展正迈向智能体阶段

资料来源：招商银行研究院

当前，AI正处于由辅助工作流向智能体演进的过渡阶段。2026年可能成为智能体由华体汇电竞-华体汇(中国)展示走向应用落地的关键年份。但要进一步形成成熟的自治生态，仍需解决长任务可靠性、持续记忆、跨系统协作、安全控制和责任边界等问题。

从全球竞争格局看，大模型正在形成中美双核。美国在前沿能力、资本投入和平台生态方面仍然领先，中国则依托开源生态、成本工程和本土市场快速追赶，并在低成本规模化部署方面形成差异化优势 【注释3】 。

从科技史视角看，AI的意义不止于软件升级。工业革命扩展了机械动力，互联网革命降低了信息传输成本，本轮AI革命则开始扩展智能供给。过去，智能主要依附于劳动者个体；如今，机器智能开始进入知识工作、任务执行和科学发现 【注释4】 。 本轮AI周期的真正意义，不只是模型能力提升，而是智能正在从稀缺能力转化为新型生产要素。 这种供给扩张越是深入经济活动，越需要实体基础设施加以承接。

（二）“硬资产”扩张：从算力建设走向分层基础设施

AI看似是一场软件革命，但其第一轮宏观影响却高度“硬资产化”。 算力依赖数据中心，数据中心又依赖芯片、服务器、高速网络、电力、电网、储能、冷却和土地。

本轮AI资本开支已跨入宏观量级：主要超大规模云服务商的资本开支已由2024年的约$2,600亿升至2026年的近$8,000亿，2027年或进一步突破$1万亿 【注释5】 。这一扩张在美国私人投资数据中已清晰可见。相较2024年四季度，2026年一季度AI数据中心投资上升45%，软件及研发投资上升12%，其他私人投资略有回落（图3）。

图3：美国AI相关投资显著跑赢其他私人投资

资料来源：Macrobond，招商银行研究院

研判本轮投资的持续性，关键在于理解训练（training）与推理（inference）并不是简单的替代关系。训练是模型通过数据和计算形成能力的过程，缩放定律（scaling laws）仍在推动前沿模型竞赛不断抬高集中式算力门槛 【注释6】 。推理则是模型在实际使用中响应请求、完成任务的过程，其需求更加高频，也更具持续性，并对低时延和稳定供给提出更高要求。随着AI由单次问答走向智能体执行和企业级部署，即使单位推理成本下降，总算力需求仍可能继续增长。这正体现了杰文斯悖论（Jevons paradox）：效率提升降低单位使用成本，却可能通过应用扩散进一步推高总需求。

推理扩散还会改变AI基础设施的空间布局。随着低时延和稳定供给的重要性上升，算力体系将由少数大型节点逐步扩展为“核心集群—区域节点—边缘部署”的分层架构。

AI不再只是一个硅谷故事，而正在演化为一轮全球资本开支扩张。 美国科技五巨头资本开支与全球AI相关商品贸易同步加速，正是这一传导机制的现实映射（图4）。据华体汇(中国)此前测算，相关数据中心建设所需的设备、系统和材料中，约八成具备可贸易属性 【注释7】 ，并沿“算力链 + 电力链 + 材料链”三大方向向外传导。外溢需求从早期集中于算力链，逐步向能源链扩散，材料链贸易也受益于算力与能源扩张带来的派生需求。

图4：美国科技五巨头资本开支与全球AI贸易同步加速

资料来源：Wind，招商银行研究院

这一过程正在重塑全球产业分工。算力链更加依赖技术突破，电力链更加依赖规模制造和工程实施能力，材料链则同时体现资源禀赋和产业配套优势。中国已经成为本轮全球AI硬资产扩张的重要承接者和深度参与者：电力链优势最为突出，材料链在精炼加工和中游制造环节具有较强竞争力，算力链则正在加快技术攻坚和国产适配。未来全球AI产业链未必走向完全脱钩，而更可能形成相互嵌套的分层格局，并在各个环节增加安全冗余。

（三）商业兑现：从应用渗透走向稳定现金流

硬资产扩张之后，AI周期正在进入商业兑现阶段。下一阶段需要验证的，是应用端能否形成高频需求，并转化为稳定收入和现金流。

从市场表现看，当前AI行情仍然主要由基础设施环节驱动。直接受益于算力建设和硬资产扩张的相关板块明显跑赢大盘，而应用端商业兑现仍有待验证（图5）。这意味着，当前市场定价仍集中于周期前半程。

图5：AI行情仍在等待应用端商业兑现

资料来源：彭博，高盛，招商银行研究院

随着AI应用由零散工具走向核心流程、由单点辅助走向多步骤执行，竞争重点也不再局限于模型能力和流量入口，而是进一步延伸至场景深度和流程嵌入。这一过程需要在不同场景中逐步完成验证：消费端检验用户覆盖、使用频率和付费意愿；企业端检验AI能否嵌入核心工作流，并形成稳定收入；工业端则检验其能否嵌入复杂生产流程，带来可量化、可持续的效率改善。

中美在应用扩散中各具优势。美国拥有更强的消费端入口、云平台和企业软件生态，企业级部署相对领先。中国则依托完整的制造业体系和丰富的工业场景，可能在工业智能体、端侧部署和制造业流程重构中形成差异化优势。

商业兑现能否落地，将决定本轮周期能否由硬资产扩张进一步走向应用扩散。更长时间维度上的关键，是应用扩散能否进一步转化为广泛的生产率提升。

（四）生产率扩散：从流程再造走向增长重构

从增长核算看，AI对潜在增长的影响并非同步释放，而将随时间逐步展开。

短期内，最直接的影响来自资本深化。算力、数据中心和电力基础设施加速扩张，正在形成承载机器智能的新型资本存量。这一过程首先体现为资本开支扩张，并通过投资需求对经济增长形成支撑。

中期看，关键在于应用扩散能否推动劳动增强。部分认知任务被自动化或增强后，同样数量的劳动可以完成更多产出。其宏观影响不仅取决于单项任务的效率提升，也取决于AI能够覆盖多少任务，并以多快速度扩散至不同行业 【注释8】 。

长期看，更深层的变化来自全要素生产率（TFP，total factor productivity）提升。真正的技术革命，不只体现为资本存量增加或单项任务提效，更在于改变任务分工、生产流程和组织方式。只有当企业围绕机器智能重新设计流程、调整组织边界并优化资本与劳动配置，技术潜力才会逐步转化为更广泛的生产率改善。

资本市场对“美国例外”的定价，背后是其持续领先的劳动生产率（图6）。AI正在成为大国竞争中最重要的战略变量之一。谁能更快将模型能力转化为广泛的生产率提升，谁就更有可能在下一轮全球增长重构中赢得先机。

图6：“美国例外”建立在生产率领先之上

资料来源：Macrobond，招商银行研究院

基础设施扩张只是起点。商业兑现决定AI周期能否延续，流程再造和组织适配则决定AI能否真正重构生产函数，开启一轮新的增长范式。

地缘溢价：安全成本正在抬升利率中枢

如果说AI扩张正在重塑潜在增长，地缘重构则在抬升全球经济的成本底座。

地缘风险之所以由短期冲击演化为常态化约束，深层原因在于 低成本全球化的政治基础正在弱化。 制造业岗位流失、收入分配压力和经济安全焦虑持续累积，使政策目标逐步由效率最优转向韧性与安全。安全不再只是外生冲击，而正在成为全球经济需要长期支付的内生成本。

其宏观结果是，安全成本通过通胀压力、财政融资需求和期限溢价（term premium）三条渠道，抬升长期名义利率中枢 【注释9】 。

（一）私人部门：安全成本如何传导至企业与居民

安全成本进入私人部门，首先体现为企业供给曲线上移。

一方面，能源、物流和关键供应链约束会推高生产、运输和保险成本，并沿产业链向终端价格传导。另一方面，当中断风险由低概率事件转化为持续性约束，企业需要提高库存、增加供应商备份，并调整区域布局。过去以及时生产（just in time）为代表的效率最优模式，正在向更加重视安全冗余的防范性安排（just in case）调整。

但韧性投入增加，并不意味着企业总投资同步扩张。地缘不确定性会降低企业对未来需求、成本和政策环境的可见度，抑制一般性扩产和长期投资。其结果更可能是资本开支结构重新配置：安全型投入增加，可选性投资收缩，资本配置效率相应下降。

成本冲击也会经由企业部门向居民部门传导。部分成本压力将转化为更高的终端价格，抬升居民必选支出负担，挤压可选消费和实际购买力。若成本压力进一步压缩企业利润空间并抑制用工需求，居民就业稳定性与收入增长也可能承压。安全成本不仅影响企业经营，也会通过消费挤出和收入约束侵蚀居民福利。

由此，外部供给冲击会经由私人部门传导为通胀压力，并在冲击持续或扩散至通胀预期时，进一步压缩货币宽松空间。更具持续性的长期利率压力，则来自下一环节：安全成本财政化。

（二）公共部门：安全成本如何转化为财政负担

本轮安全支出扩张发生在疫后财政空间已明显收窄的背景下。过去几年，主要经济体为应对疫情冲击、能源危机和增长放缓持续扩大财政支出，公共债务和利息负担随之上升。当前，国防、能源安全、战略储备和关键基础设施保护，正在成为财政需要长期承担的刚性支出。

主要经济体已开始提高国防支出目标。未来几年，国防支出占国内生产总值（GDP，gross domestic product）的比重可能普遍上升（图7）。

与私人部门不同，公共部门的安全支出具有更强刚性。企业可以推迟部分可选性投资，政府却较难压缩相关投入。与此同时，财政整固（fiscal consolidation）也面临现实约束：增税面临较强政治阻力，既有社会保障、医疗和利息支出也难以压缩。

这意味着， 安全成本更可能转化为新增融资需求，而不是在既有预算中简单重新分配。 疫后的高债务存量、既有支出约束和新增安全需求相互叠加，使财政赤字中枢更难快速回落，并对期限溢价形成持续支撑。

图7：主要经济体国防支出占GDP比重将普遍上升

资料来源：SIPRI，招商银行研究院

（三）宏观政策：通胀约束货币，利率约束财政

安全成本财政化并不是传导链的终点。更深层的影响在于，货币与财政约束会通过长期利率相互强化。

货币政策方面，供给冲击持续化将使政策呈现明显的易紧难松。在增长尚未明显失速时，央行需要优先防范二次通胀风险。即使后续需求走弱，降息空间也会受到通胀粘性的约束。

财政政策方面，高利率会随着存量债务滚动续作逐步进入政府预算。低成本债务到期再融资，将推升利息支出，挤压可支配财政空间，并使财政整固更加困难。在新增安全支出具有较强刚性的情况下，赤字也更难快速收敛。

由此，分母端可能形成一个自我强化的循环： 通胀约束货币宽松，利率强化财政约束，财政融资需求又通过债券供给和期限溢价反过来推高长期利率。 这一循环的强度，取决于供给冲击的持续时间、财政整固的可信度，以及市场对未来初级财政盈余（primary fiscal surplus）的预期现值 【注释10】 。

即使短期地缘冲突有所缓和，长期利率也未必同步回落。若能源供给显著改善、财政整固可信度上升，地缘溢价对长期利率的支撑才可能边际减弱。

双线交织：分子与分母正在重新耦合

AI扩张与地缘重构并非两条彼此平行的线索。从一开始，两者就会跨越分数线，进入对方的传导链条。AI扩张首先强化分子端，但当资本开支进入宏观量级，新增融资需求和资源约束也会抬升资本成本。地缘重构首先抬高分母端，但当安全成本转化为持续性的公共投入，也会形成新的投资需求。

双线交织的结果，不只是利率中枢重新定价，更是回报门槛同步抬升。

（一）利率重估：短期压力共振，中期高位粘性，长期均衡重构

分母端的变化可以用一个简化框架理解：

两条主线会通过右侧三项变量共同进入利率定价。AI扩张主要影响实际利率预期和通胀预期：资本开支扩张增加融资需求，生产率提升则一方面可能提高资本回报率，并推动自然利率（r*，natural rate of interest）上移 【注释11】 ；另一方面也可能通过降低单位产出成本，形成去通胀效应（disinflationary effect）。地缘重构更多影响通胀预期和期限溢价：能源、物流和供应链冲击增强通胀不确定性，安全成本财政化则增加国债供给和久期风险。

三项变量并非同步变化，主导力量也会随时间推进而切换。

短期内，融资需求、价格冲击和期限溢价可能形成共振，推动长期利率上行。AI资本开支进入宏观量级，对实际利率形成支撑；外部供给冲击推高通胀压力；地缘不确定性上升则增加投资者要求的期限补偿。

中期看，即使外部冲击边际缓和，利率也未必迅速回落，更可能呈现高位粘性。AI投资仍会向电力、电网和配套基础设施延伸；安全成本逐步转化为财政支出；高利率也会随着存量债务滚动续作进入政府预算。与此同时，通胀粘性仍将约束货币宽松空间。

长期看，利率将进入新的均衡区间。AI生产率提升一方面可能降低单位产出成本，缓解通胀压力；另一方面也可能提高资本回报率，推动自然利率上移。地缘溢价则会继续通过财政约束、资源错配和期限溢价，对长期资本成本形成支撑。长期利率的净方向，取决于AI去通胀效应、自然利率变化与地缘溢价如何重新组合。

从现实表现看，疫后海外主要经济体长端利率已普遍脱离此前低位。美国、英国、德国和日本均出现不同程度的上行。中国则保持相对独立的利率周期，反映出增长、通胀和政策环境的差异（图8）。

图8：主要经济体长端利率正在重新定价

资料来源：Macrobond，招商银行研究院

利率重估的关键，并不在于利率是否继续单边上行，而在于低水平、低波动的旧均衡正在失去基础。更高、更具波动性的资本成本，将成为下一阶段回报验证的核心约束。

（二）回报验证：分子能否持续覆盖分母

利率重估之后，真正需要检验的是：AI增长能否穿越更高的利率周期。

随着AI基础设施投资持续扩张，融资约束开始显性化。周期早期，资本开支主要由现金流充沛的科技巨头承担，资产负债表约束相对有限。随着AI投资由科技巨头向更广泛的市场主体扩散，外部融资依赖度可能上升，利率敏感性也会随之增强 【注释12】 。更高的资本成本不会简单终结AI周期，却会加快项目筛选，推动竞争重点由规模扩张转向资本效率。

从科技史看，通用技术进步的宏观红利难以在基础设施建成后自动兑现。技术能力只有经过商业模式验证、流程再造和互补性投入，才会逐步转化为生产率提升 【注释13】 。泡沫破灭并非技术扩散的必经之路，但资本筛选通常难以回避。互联网周期也曾经历从投资繁荣到估值调整和市场出清的过程 【注释14】 。

资本市场层面，如果盈利兑现不足，估值调整可能进一步传导至融资条件和资本开支，并放大宏观波动。当前权益与债券的分化，未必会通过长端利率回落来消化，也可能通过权益端重估而收敛。领涨本轮行情的科技股，本身也是典型的长久期资产。分母端抬升，将提高盈利兑现门槛，压缩市场对远期叙事的容忍度。

当前AI周期正在从能力验证进入回报验证。下一阶段的胜负手，不再只是资本开支能否继续扩张，而是盈利增长和生产率改善能否持续覆盖更高的资本成本与安全成本（图9）。

图9：AI扩张与地缘重构正在共同抬高回报门槛

资料来源：招商银行研究院

（三）策略映射：从全面贝塔转向哑铃型配置

双线交织不仅意味着宏观变量重新组合，也意味着资产配置逻辑需要相应调整。在低通胀、低利率和全球化红利主导的环境中，风险资产可以广泛受益于流动性扩张和估值抬升。但在高资本需求与高安全成本并存的环境中，全面贝塔交易的胜率下降，市场更可能转向结构性定价。

哑铃型配置正是对这一变化的直接回应。传统哑铃强调一端捕捉增长、另一端对冲风险。本轮变化在于，两端不再只是简单的成长与防御，而是分别对应两类结构性红利： 左手把握生产率红利，右手配置安全型硬资产。

左端不是泛化的成长资产，而是能够穿越更高贴现率的高质量AI资产。配置上，应重点关注仍然受益于基础设施扩张的产业链龙头，以及商业兑现路径逐步清晰的平台和应用环节。

右端也不只是传统意义上的防御资产。电力、电网、能源设备和储能，既承接AI基础设施扩张带来的新增需求，也受益于能源安全投入上升。资源品、军工和关键基础设施，则更多受益于供应链韧性和公共部门安全支出增加。分母端的安全成本，正在部分转化为分子端的新增订单。

年初以来，美股市场已经开始呈现这一哑铃型结构（图10）。

图10：年初以来美股市场收益开始向哑铃两端集中

资料来源：彭博，招商银行研究院

结构性哑铃并不限于权益市场。在大类资产配置层面，核心是降低对低利率和估值扩张的单一依赖，更加重视现金流质量、久期管理和风险对冲。应降低对高久期、高杠杆、依赖外部融资却缺乏现金流支撑资产的暴露。表1概括了当前至中期的配置含义。长期看，配置逻辑仍取决于AI生产率红利、自然利率变化与地缘溢价如何重新组合。

表1：双线交织推动资产配置转向结构性哑铃

资料来源：招商银行研究院

宏观重估：智能文明序章

AI扩张与地缘重构正在共同改写全球宏观范式。AI扩张将智能转化为可以规模化调用的新型生产要素，并通过基础设施投资、商业兑现和生产率扩散创造新的增长动能。地缘重构则将安全成本长期内生化，迫使经济体系持续为韧性与安全支付更高成本。全球经济正在告别效率优先的低成本均衡，进入高资本需求与高安全成本并存的新阶段。

更重要的是，两条主线始终相互缠绕。AI扩张既打开新的增长空间，也抬升资本需求；地缘重构既推高安全成本，也重塑投资结构。增长动能与成本约束由此同步增强，资产定价的坐标系也将随之重置。 增长将更加昂贵，资本约束将更加显性，市场也将更加依赖真实回报。 分化加剧、波动放大并非短期噪音，而是新旧宏观范式切换的结构性特征。

表面上，这是科技繁荣与利率重估并存；更深层看，这是一轮增长函数与制度环境的重构。随着智能从稀缺能力逐步演变为基础设施，资本边界、劳动形态、组织方式与分配格局都将被重新定义。基础设施扩张只是序章。真正深远的变化，是机器智能开始持续进入经济运行与社会协作的底层结构。

当智能开始超越人脑而持续进化，人类社会的真正挑战，不再只是驾驭机器，而是在逐步形成的人机共生系统中，重新定义判断力、创造力、责任与意义。

1.本文所称“地缘溢价”，主要指地缘风险通过安全成本长期化，进一步进入企业利润表、政府财政收支与资产负债表，并最终进入资产定价后形成的宏观溢价。参见 Gita Gopinath et al., “Changing Global Linkages: A New Cold War?” Journal of International Economics, Vol. 153, 2025, Article 104042。

2.参见Anthropic, “Building Effective Agents,” December 19, 2024. Anthropic区分了工作流（workflow）与智能体（agent）：前者沿预设路径编排模型和工具，后者由模型动态决定流程和工具使用方式。图中年份为分析性划分，并非严格的时间边界。

3.参见Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence, The 2026 AI Index Report, 2026. 报告显示，中美头部模型能力差距显著收窄，但美国在私人AI投资和平台生态方面仍具有明显优势。

4.参见Charles I. Jones, “A.I. and Our Economic Future,” NBER Working Paper No. 34779, 2026. Jones指出，AI的特殊性在于其可能“自动化智能本身”（automating intelligence itself），并进一步提高研发与创新效率。

5.相关数据根据主要超大规模云服务商公开披露和机构测算汇总。2026年数据取企业资本开支指引上沿，2027年为基于当前扩张趋势的测算。

6.缩放定律（scaling laws）是指：在一定范围内，随着模型参数、训练数据和训练算力持续扩大，大模型性能通常会呈现相对稳定、可预测的改善。训练端因此更加强调大型集中式算力集群的纵向扩展（scale up）。与之相对，推理端随着调用频率上升和应用场景扩散，更强调区域节点和边缘节点的横向扩展（scale out）。参见Jared Kaplan et al., “Scaling Laws for Neural Language Models,” arXiv:2001.08361, 2020。

7.参见谭卓、刘天泽：，招商银行研究院宏观深度报告，2026。相关测算基于美国科技五巨头AI资本开支结构，将具有跨境贸易属性的设备、系统和材料纳入可贸易需求。

8.参见Daron Acemoglu, “The Simple Macroeconomics of AI,” NBER Working Paper No. 32487, 2024. AI的宏观影响取决于受影响任务的覆盖范围，以及任务层面的成本节约和生产率改善。

9.期限溢价是投资者持有长期债券、承担债券存续期内利率风险所要求的额外补偿。参见Federal Reserve Bank of New York, “Treasury Term Premia.”

10.初级财政盈余是财政收入扣除非利息支出后的余额，反映政府在支付债务利息之前的基础财政状况。财政价格水平理论（FTPL，fiscal theory of the price level）强调，政府债务的实际价值与未来初级财政盈余的预期现值密切相关。参见John H. Cochrane, The Fiscal Theory of the Price Level, Princeton University Press, 2023.

11.参见Giovanni Melina and Stefania Villa, “From Servers to Rates: AI, ICT Capital, and the Natural Rate,” IMF Working Paper No. 25/224, 2025. AI相关信息与通信技术（ICT，information and communication technology）投资可以通过资本需求、生产率和储蓄—投资平衡影响自然利率（r*）。

12.参见Egemen Eren, Ingomar Krohn, and Karamfil Todorov, “Financing the AI Infrastructure Boom: On- and Off-Balance Sheet Borrowing,” BIS Quarterly Review, March 2026.

13.参见Erik Brynjolfsson, Daniel Rock, and Chad Syverson, “The Productivity J-Curve: How Intangibles Complement General Purpose Technologies,” American Economic Journal: Macroeconomics, Vol. 13, No. 1, 2021. 作者指出，人工智能等通用技术需要新流程、新华体汇电竞-华体汇(中国)、商业模式和人力资本等互补性投入，生产率改善通常具有明显时滞。

14.参见 ?ubo? Pástor and Pietro Veronesi, “Technological Revolutions and Stock Prices,” American Economic Review, Vol. 99, No. 4, 2009。

今日监管部门传达研究成果谭卓：全球宏观重估——AI繁荣与地缘溢价

谭卓系招商银行研究院总经理助理兼宏观经济研究所所长、中国首席经济学家论坛成员

■ 当前，两股力量正在共同改写全球宏观范式，重置资产定价的坐标系。一端是AI扩张，将智能转化为可以规模化调用的新型生产要素，打开增长空间，也抬升资本需求，首先强化资产定价的分子端。另一端是地缘重构，将安全成本长期内生化，抬升资产定价的分母端。全球经济正在告别效率优先的低成本均衡，进入高资本需求与高安全成本并存的新阶段。

■ 第一，AI正在从科技叙事演化为宏观变量。其首轮宏观影响并非轻资产的软件繁荣，而是算力、数据中心、电力、电网和关键材料共同驱动的硬资产扩张。下一阶段的核心问题，是应用端能否顺利接棒，使本轮周期由硬资产扩张进一步走向商业兑现。

■ 第二，地缘风险正在由短期冲击转化为制度性安全成本。企业需要持续增加韧性投入，政府也需要承担更高的安全支出。相关成本由此进入企业利润表，并通过财政支出和债务融资进入政府资产负债表，对长期资本成本形成更加持久的支撑。

■ 第三，双线交织将打破增长与利率的旧均衡。AI资本开支扩张会增加融资需求，对实际利率形成支撑，从而进入分母端；安全型投入也会形成新的投资需求，阶段性支撑分子端。但中长期看，地缘溢价可能造成效率损失，拖累潜在增长。增长动能与成本约束将同时增强，短中期利率未必单边上行，却可能呈现更强的高位粘性与波动性。

■第四，资产配置将从全面贝塔转向结构性哑铃。随着资本成本抬升、波动加大，市场将更加重视盈利增长和生产率改善能否兑现，并进入更加严格的回报验证阶段。配置上，一端是能够持续兑现回报的高质量增长资产，另一端是受益于资本开支扩张和安全投入上升的安全型硬资产。

引言：权益交易增长，债市定价成本

当前全球金融市场正在演绎一场鲜明的跨资产分化。一方面，以美国科技股为代表的权益资产仍然强势，科技巨头持续提高资本开支，推动数据中心及相关基础设施建设加速，市场继续交易AI带来的增长想象。另一方面，债券市场近期再度承压，海外长端利率显著上行，市场开始重新定价通胀、财政和地缘风险上升所推高的长期资本成本。

这一分化并非简单的市场错位，而是不同资产正在对全球经济的两面分别定价（图1）。从资产定价框架看，分子端对应未来现金流，分母端对应贴现率，包括无风险利率和风险溢价。权益市场更关注AI扩张所抬升的分子端，债券市场则更敏感于地缘重构所推高的分母端。这种定价分化在短期内可以并存，但难以长期割裂。理解两者如何重新耦合，是判断未来宏观环境和资产定价变化的关键。

图1：美国股市繁荣与长端利率上行并存

资料来源：Macrobond，招商银行研究院

分子端的变化来自AI扩张。 生成式AI正在从科技行业的局部繁荣，演化为一轮具有全球影响的资本开支周期。

分母端的变化来自地缘重构。 地缘风险首先通过能源、航运和关键供应链推高短期成本。随着风险由偶发冲击转化为常态化约束，安全成本也将进一步内生化，并形成更加持久的地缘溢价（geopolitical premium）【注释1】。

但这只是一阶效应。更重要的是，两条主线从一开始就相互缠绕。

本文试图回答三个问题：AI繁荣如何从科技叙事演化为宏观变量？地缘风险如何从短期冲击转化为持续性的地缘溢价？两条主线如何交织，并共同重塑全球增长、利率与资产定价？

AI扩张：智能供给正在重塑增长函数

AI并非一次性的技术热点，而是一轮由技术突破启动、由资本开支承接，并经由应用扩散逐步重塑潜在增长的全球性宏观周期。

本轮AI扩张大致可以分为四个阶段。 第一阶段是技术跃迁，大模型能力快速突破。第二阶段是硬资产扩张，数据中心及其配套体系加速建设。第三阶段是商业兑现，AI逐步进入真实应用，并转化为稳定收入和现金流。第四阶段是生产率扩散，AI进一步改变劳动配置、企业流程和组织方式，推动潜在增长抬升。

当前，全球AI周期正在由硬资产扩张向商业兑现延伸。基础设施投资仍是最确定的现实变量，更广泛的生产率改善则需要更长时间验证。

但要理解这轮扩张为何能够持续，首先需要回答一个更基础的问题：这一轮AI技术进步，与以往技术周期究竟有何不同？

（一）“软技术”跃迁：从交互工具走向执行系统

本轮AI周期首先源于大模型能力的加速跃迁。自ChatGPT发布以来，生成式AI已从文本交互和内容生成，逐步拓展至多模态理解、复杂推理和工具调用，并开始从回答问题走向完成任务。其演进路径可以概括为：从对话式交互进入工作流，再迈向智能体，并逐步发展出多智能体协同和更高程度自治的生态系统（图2）。AI系统开始围绕目标调用工具、拆解任务，并在一定范围内完成多步骤执行 【注释2】 。

图2：AI技术发展正迈向智能体阶段

资料来源：招商银行研究院

当前，AI正处于由辅助工作流向智能体演进的过渡阶段。2026年可能成为智能体由华体汇电竞-华体汇(中国)展示走向应用落地的关键年份。但要进一步形成成熟的自治生态，仍需解决长任务可靠性、持续记忆、跨系统协作、安全控制和责任边界等问题。

从全球竞争格局看，大模型正在形成中美双核。美国在前沿能力、资本投入和平台生态方面仍然领先，中国则依托开源生态、成本工程和本土市场快速追赶，并在低成本规模化部署方面形成差异化优势 【注释3】 。

从科技史视角看，AI的意义不止于软件升级。工业革命扩展了机械动力，互联网革命降低了信息传输成本，本轮AI革命则开始扩展智能供给。过去，智能主要依附于劳动者个体；如今，机器智能开始进入知识工作、任务执行和科学发现 【注释4】 。 本轮AI周期的真正意义，不只是模型能力提升，而是智能正在从稀缺能力转化为新型生产要素。 这种供给扩张越是深入经济活动，越需要实体基础设施加以承接。

（二）“硬资产”扩张：从算力建设走向分层基础设施

AI看似是一场软件革命，但其第一轮宏观影响却高度“硬资产化”。 算力依赖数据中心，数据中心又依赖芯片、服务器、高速网络、电力、电网、储能、冷却和土地。

本轮AI资本开支已跨入宏观量级：主要超大规模云服务商的资本开支已由2024年的约$2,600亿升至2026年的近$8,000亿，2027年或进一步突破$1万亿 【注释5】 。这一扩张在美国私人投资数据中已清晰可见。相较2024年四季度，2026年一季度AI数据中心投资上升45%，软件及研发投资上升12%，其他私人投资略有回落（图3）。

图3：美国AI相关投资显著跑赢其他私人投资

资料来源：Macrobond，招商银行研究院

研判本轮投资的持续性，关键在于理解训练（training）与推理（inference）并不是简单的替代关系。训练是模型通过数据和计算形成能力的过程，缩放定律（scaling laws）仍在推动前沿模型竞赛不断抬高集中式算力门槛 【注释6】 。推理则是模型在实际使用中响应请求、完成任务的过程，其需求更加高频，也更具持续性，并对低时延和稳定供给提出更高要求。随着AI由单次问答走向智能体执行和企业级部署，即使单位推理成本下降，总算力需求仍可能继续增长。这正体现了杰文斯悖论（Jevons paradox）：效率提升降低单位使用成本，却可能通过应用扩散进一步推高总需求。

推理扩散还会改变AI基础设施的空间布局。随着低时延和稳定供给的重要性上升，算力体系将由少数大型节点逐步扩展为“核心集群—区域节点—边缘部署”的分层架构。

AI不再只是一个硅谷故事，而正在演化为一轮全球资本开支扩张。 美国科技五巨头资本开支与全球AI相关商品贸易同步加速，正是这一传导机制的现实映射（图4）。据华体汇(中国)此前测算，相关数据中心建设所需的设备、系统和材料中，约八成具备可贸易属性 【注释7】 ，并沿“算力链 + 电力链 + 材料链”三大方向向外传导。外溢需求从早期集中于算力链，逐步向能源链扩散，材料链贸易也受益于算力与能源扩张带来的派生需求。

图4：美国科技五巨头资本开支与全球AI贸易同步加速

资料来源：Wind，招商银行研究院

这一过程正在重塑全球产业分工。算力链更加依赖技术突破，电力链更加依赖规模制造和工程实施能力，材料链则同时体现资源禀赋和产业配套优势。中国已经成为本轮全球AI硬资产扩张的重要承接者和深度参与者：电力链优势最为突出，材料链在精炼加工和中游制造环节具有较强竞争力，算力链则正在加快技术攻坚和国产适配。未来全球AI产业链未必走向完全脱钩，而更可能形成相互嵌套的分层格局，并在各个环节增加安全冗余。

（三）商业兑现：从应用渗透走向稳定现金流

硬资产扩张之后，AI周期正在进入商业兑现阶段。下一阶段需要验证的，是应用端能否形成高频需求，并转化为稳定收入和现金流。

从市场表现看，当前AI行情仍然主要由基础设施环节驱动。直接受益于算力建设和硬资产扩张的相关板块明显跑赢大盘，而应用端商业兑现仍有待验证（图5）。这意味着，当前市场定价仍集中于周期前半程。

图5：AI行情仍在等待应用端商业兑现

资料来源：彭博，高盛，招商银行研究院

随着AI应用由零散工具走向核心流程、由单点辅助走向多步骤执行，竞争重点也不再局限于模型能力和流量入口，而是进一步延伸至场景深度和流程嵌入。这一过程需要在不同场景中逐步完成验证：消费端检验用户覆盖、使用频率和付费意愿；企业端检验AI能否嵌入核心工作流，并形成稳定收入；工业端则检验其能否嵌入复杂生产流程，带来可量化、可持续的效率改善。

中美在应用扩散中各具优势。美国拥有更强的消费端入口、云平台和企业软件生态，企业级部署相对领先。中国则依托完整的制造业体系和丰富的工业场景，可能在工业智能体、端侧部署和制造业流程重构中形成差异化优势。

商业兑现能否落地，将决定本轮周期能否由硬资产扩张进一步走向应用扩散。更长时间维度上的关键，是应用扩散能否进一步转化为广泛的生产率提升。

（四）生产率扩散：从流程再造走向增长重构

从增长核算看，AI对潜在增长的影响并非同步释放，而将随时间逐步展开。

短期内，最直接的影响来自资本深化。算力、数据中心和电力基础设施加速扩张，正在形成承载机器智能的新型资本存量。这一过程首先体现为资本开支扩张，并通过投资需求对经济增长形成支撑。

中期看，关键在于应用扩散能否推动劳动增强。部分认知任务被自动化或增强后，同样数量的劳动可以完成更多产出。其宏观影响不仅取决于单项任务的效率提升，也取决于AI能够覆盖多少任务，并以多快速度扩散至不同行业 【注释8】 。

长期看，更深层的变化来自全要素生产率（TFP，total factor productivity）提升。真正的技术革命，不只体现为资本存量增加或单项任务提效，更在于改变任务分工、生产流程和组织方式。只有当企业围绕机器智能重新设计流程、调整组织边界并优化资本与劳动配置，技术潜力才会逐步转化为更广泛的生产率改善。

资本市场对“美国例外”的定价，背后是其持续领先的劳动生产率（图6）。AI正在成为大国竞争中最重要的战略变量之一。谁能更快将模型能力转化为广泛的生产率提升，谁就更有可能在下一轮全球增长重构中赢得先机。

图6：“美国例外”建立在生产率领先之上

资料来源：Macrobond，招商银行研究院

基础设施扩张只是起点。商业兑现决定AI周期能否延续，流程再造和组织适配则决定AI能否真正重构生产函数，开启一轮新的增长范式。

地缘溢价：安全成本正在抬升利率中枢

如果说AI扩张正在重塑潜在增长，地缘重构则在抬升全球经济的成本底座。

地缘风险之所以由短期冲击演化为常态化约束，深层原因在于 低成本全球化的政治基础正在弱化。 制造业岗位流失、收入分配压力和经济安全焦虑持续累积，使政策目标逐步由效率最优转向韧性与安全。安全不再只是外生冲击，而正在成为全球经济需要长期支付的内生成本。

其宏观结果是，安全成本通过通胀压力、财政融资需求和期限溢价（term premium）三条渠道，抬升长期名义利率中枢 【注释9】 。

（一）私人部门：安全成本如何传导至企业与居民

安全成本进入私人部门，首先体现为企业供给曲线上移。

一方面，能源、物流和关键供应链约束会推高生产、运输和保险成本，并沿产业链向终端价格传导。另一方面，当中断风险由低概率事件转化为持续性约束，企业需要提高库存、增加供应商备份，并调整区域布局。过去以及时生产（just in time）为代表的效率最优模式，正在向更加重视安全冗余的防范性安排（just in case）调整。

但韧性投入增加，并不意味着企业总投资同步扩张。地缘不确定性会降低企业对未来需求、成本和政策环境的可见度，抑制一般性扩产和长期投资。其结果更可能是资本开支结构重新配置：安全型投入增加，可选性投资收缩，资本配置效率相应下降。

成本冲击也会经由企业部门向居民部门传导。部分成本压力将转化为更高的终端价格，抬升居民必选支出负担，挤压可选消费和实际购买力。若成本压力进一步压缩企业利润空间并抑制用工需求，居民就业稳定性与收入增长也可能承压。安全成本不仅影响企业经营，也会通过消费挤出和收入约束侵蚀居民福利。

由此，外部供给冲击会经由私人部门传导为通胀压力，并在冲击持续或扩散至通胀预期时，进一步压缩货币宽松空间。更具持续性的长期利率压力，则来自下一环节：安全成本财政化。

（二）公共部门：安全成本如何转化为财政负担

本轮安全支出扩张发生在疫后财政空间已明显收窄的背景下。过去几年，主要经济体为应对疫情冲击、能源危机和增长放缓持续扩大财政支出，公共债务和利息负担随之上升。当前，国防、能源安全、战略储备和关键基础设施保护，正在成为财政需要长期承担的刚性支出。

主要经济体已开始提高国防支出目标。未来几年，国防支出占国内生产总值（GDP，gross domestic product）的比重可能普遍上升（图7）。

与私人部门不同，公共部门的安全支出具有更强刚性。企业可以推迟部分可选性投资，政府却较难压缩相关投入。与此同时，财政整固（fiscal consolidation）也面临现实约束：增税面临较强政治阻力，既有社会保障、医疗和利息支出也难以压缩。

这意味着， 安全成本更可能转化为新增融资需求，而不是在既有预算中简单重新分配。 疫后的高债务存量、既有支出约束和新增安全需求相互叠加，使财政赤字中枢更难快速回落，并对期限溢价形成持续支撑。

图7：主要经济体国防支出占GDP比重将普遍上升

资料来源：SIPRI，招商银行研究院

（三）宏观政策：通胀约束货币，利率约束财政

安全成本财政化并不是传导链的终点。更深层的影响在于，货币与财政约束会通过长期利率相互强化。

货币政策方面，供给冲击持续化将使政策呈现明显的易紧难松。在增长尚未明显失速时，央行需要优先防范二次通胀风险。即使后续需求走弱，降息空间也会受到通胀粘性的约束。

财政政策方面，高利率会随着存量债务滚动续作逐步进入政府预算。低成本债务到期再融资，将推升利息支出，挤压可支配财政空间，并使财政整固更加困难。在新增安全支出具有较强刚性的情况下，赤字也更难快速收敛。

由此，分母端可能形成一个自我强化的循环： 通胀约束货币宽松，利率强化财政约束，财政融资需求又通过债券供给和期限溢价反过来推高长期利率。 这一循环的强度，取决于供给冲击的持续时间、财政整固的可信度，以及市场对未来初级财政盈余（primary fiscal surplus）的预期现值 【注释10】 。

即使短期地缘冲突有所缓和，长期利率也未必同步回落。若能源供给显著改善、财政整固可信度上升，地缘溢价对长期利率的支撑才可能边际减弱。

双线交织：分子与分母正在重新耦合

AI扩张与地缘重构并非两条彼此平行的线索。从一开始，两者就会跨越分数线，进入对方的传导链条。AI扩张首先强化分子端，但当资本开支进入宏观量级，新增融资需求和资源约束也会抬升资本成本。地缘重构首先抬高分母端，但当安全成本转化为持续性的公共投入，也会形成新的投资需求。

双线交织的结果，不只是利率中枢重新定价，更是回报门槛同步抬升。

（一）利率重估：短期压力共振，中期高位粘性，长期均衡重构

分母端的变化可以用一个简化框架理解：

两条主线会通过右侧三项变量共同进入利率定价。AI扩张主要影响实际利率预期和通胀预期：资本开支扩张增加融资需求，生产率提升则一方面可能提高资本回报率，并推动自然利率（r*，natural rate of interest）上移 【注释11】 ；另一方面也可能通过降低单位产出成本，形成去通胀效应（disinflationary effect）。地缘重构更多影响通胀预期和期限溢价：能源、物流和供应链冲击增强通胀不确定性，安全成本财政化则增加国债供给和久期风险。

三项变量并非同步变化，主导力量也会随时间推进而切换。

短期内，融资需求、价格冲击和期限溢价可能形成共振，推动长期利率上行。AI资本开支进入宏观量级，对实际利率形成支撑；外部供给冲击推高通胀压力；地缘不确定性上升则增加投资者要求的期限补偿。

中期看，即使外部冲击边际缓和，利率也未必迅速回落，更可能呈现高位粘性。AI投资仍会向电力、电网和配套基础设施延伸；安全成本逐步转化为财政支出；高利率也会随着存量债务滚动续作进入政府预算。与此同时，通胀粘性仍将约束货币宽松空间。

长期看，利率将进入新的均衡区间。AI生产率提升一方面可能降低单位产出成本，缓解通胀压力；另一方面也可能提高资本回报率，推动自然利率上移。地缘溢价则会继续通过财政约束、资源错配和期限溢价，对长期资本成本形成支撑。长期利率的净方向，取决于AI去通胀效应、自然利率变化与地缘溢价如何重新组合。

从现实表现看，疫后海外主要经济体长端利率已普遍脱离此前低位。美国、英国、德国和日本均出现不同程度的上行。中国则保持相对独立的利率周期，反映出增长、通胀和政策环境的差异（图8）。

图8：主要经济体长端利率正在重新定价

资料来源：Macrobond，招商银行研究院

利率重估的关键，并不在于利率是否继续单边上行，而在于低水平、低波动的旧均衡正在失去基础。更高、更具波动性的资本成本，将成为下一阶段回报验证的核心约束。

（二）回报验证：分子能否持续覆盖分母

利率重估之后，真正需要检验的是：AI增长能否穿越更高的利率周期。

随着AI基础设施投资持续扩张，融资约束开始显性化。周期早期，资本开支主要由现金流充沛的科技巨头承担，资产负债表约束相对有限。随着AI投资由科技巨头向更广泛的市场主体扩散，外部融资依赖度可能上升，利率敏感性也会随之增强 【注释12】 。更高的资本成本不会简单终结AI周期，却会加快项目筛选，推动竞争重点由规模扩张转向资本效率。

从科技史看，通用技术进步的宏观红利难以在基础设施建成后自动兑现。技术能力只有经过商业模式验证、流程再造和互补性投入，才会逐步转化为生产率提升 【注释13】 。泡沫破灭并非技术扩散的必经之路，但资本筛选通常难以回避。互联网周期也曾经历从投资繁荣到估值调整和市场出清的过程 【注释14】 。

资本市场层面，如果盈利兑现不足，估值调整可能进一步传导至融资条件和资本开支，并放大宏观波动。当前权益与债券的分化，未必会通过长端利率回落来消化，也可能通过权益端重估而收敛。领涨本轮行情的科技股，本身也是典型的长久期资产。分母端抬升，将提高盈利兑现门槛，压缩市场对远期叙事的容忍度。

当前AI周期正在从能力验证进入回报验证。下一阶段的胜负手，不再只是资本开支能否继续扩张，而是盈利增长和生产率改善能否持续覆盖更高的资本成本与安全成本（图9）。

图9：AI扩张与地缘重构正在共同抬高回报门槛

资料来源：招商银行研究院

（三）策略映射：从全面贝塔转向哑铃型配置

双线交织不仅意味着宏观变量重新组合，也意味着资产配置逻辑需要相应调整。在低通胀、低利率和全球化红利主导的环境中，风险资产可以广泛受益于流动性扩张和估值抬升。但在高资本需求与高安全成本并存的环境中，全面贝塔交易的胜率下降，市场更可能转向结构性定价。

哑铃型配置正是对这一变化的直接回应。传统哑铃强调一端捕捉增长、另一端对冲风险。本轮变化在于，两端不再只是简单的成长与防御，而是分别对应两类结构性红利： 左手把握生产率红利，右手配置安全型硬资产。

左端不是泛化的成长资产，而是能够穿越更高贴现率的高质量AI资产。配置上，应重点关注仍然受益于基础设施扩张的产业链龙头，以及商业兑现路径逐步清晰的平台和应用环节。

右端也不只是传统意义上的防御资产。电力、电网、能源设备和储能，既承接AI基础设施扩张带来的新增需求，也受益于能源安全投入上升。资源品、军工和关键基础设施，则更多受益于供应链韧性和公共部门安全支出增加。分母端的安全成本，正在部分转化为分子端的新增订单。

年初以来，美股市场已经开始呈现这一哑铃型结构（图10）。

图10：年初以来美股市场收益开始向哑铃两端集中

资料来源：彭博，招商银行研究院

结构性哑铃并不限于权益市场。在大类资产配置层面，核心是降低对低利率和估值扩张的单一依赖，更加重视现金流质量、久期管理和风险对冲。应降低对高久期、高杠杆、依赖外部融资却缺乏现金流支撑资产的暴露。表1概括了当前至中期的配置含义。长期看，配置逻辑仍取决于AI生产率红利、自然利率变化与地缘溢价如何重新组合。

表1：双线交织推动资产配置转向结构性哑铃

资料来源：招商银行研究院

宏观重估：智能文明序章

AI扩张与地缘重构正在共同改写全球宏观范式。AI扩张将智能转化为可以规模化调用的新型生产要素，并通过基础设施投资、商业兑现和生产率扩散创造新的增长动能。地缘重构则将安全成本长期内生化，迫使经济体系持续为韧性与安全支付更高成本。全球经济正在告别效率优先的低成本均衡，进入高资本需求与高安全成本并存的新阶段。

更重要的是，两条主线始终相互缠绕。AI扩张既打开新的增长空间，也抬升资本需求；地缘重构既推高安全成本，也重塑投资结构。增长动能与成本约束由此同步增强，资产定价的坐标系也将随之重置。 增长将更加昂贵，资本约束将更加显性，市场也将更加依赖真实回报。 分化加剧、波动放大并非短期噪音，而是新旧宏观范式切换的结构性特征。

表面上，这是科技繁荣与利率重估并存；更深层看，这是一轮增长函数与制度环境的重构。随着智能从稀缺能力逐步演变为基础设施，资本边界、劳动形态、组织方式与分配格局都将被重新定义。基础设施扩张只是序章。真正深远的变化，是机器智能开始持续进入经济运行与社会协作的底层结构。

当智能开始超越人脑而持续进化，人类社会的真正挑战，不再只是驾驭机器，而是在逐步形成的人机共生系统中，重新定义判断力、创造力、责任与意义。

1.本文所称“地缘溢价”，主要指地缘风险通过安全成本长期化，进一步进入企业利润表、政府财政收支与资产负债表，并最终进入资产定价后形成的宏观溢价。参见 Gita Gopinath et al., “Changing Global Linkages: A New Cold War?” Journal of International Economics, Vol. 153, 2025, Article 104042。

2.参见Anthropic, “Building Effective Agents,” December 19, 2024. Anthropic区分了工作流（workflow）与智能体（agent）：前者沿预设路径编排模型和工具，后者由模型动态决定流程和工具使用方式。图中年份为分析性划分，并非严格的时间边界。

3.参见Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence, The 2026 AI Index Report, 2026. 报告显示，中美头部模型能力差距显著收窄，但美国在私人AI投资和平台生态方面仍具有明显优势。

4.参见Charles I. Jones, “A.I. and Our Economic Future,” NBER Working Paper No. 34779, 2026. Jones指出，AI的特殊性在于其可能“自动化智能本身”（automating intelligence itself），并进一步提高研发与创新效率。

5.相关数据根据主要超大规模云服务商公开披露和机构测算汇总。2026年数据取企业资本开支指引上沿，2027年为基于当前扩张趋势的测算。

6.缩放定律（scaling laws）是指：在一定范围内，随着模型参数、训练数据和训练算力持续扩大，大模型性能通常会呈现相对稳定、可预测的改善。训练端因此更加强调大型集中式算力集群的纵向扩展（scale up）。与之相对，推理端随着调用频率上升和应用场景扩散，更强调区域节点和边缘节点的横向扩展（scale out）。参见Jared Kaplan et al., “Scaling Laws for Neural Language Models,” arXiv:2001.08361, 2020。

7.参见谭卓、刘天泽：，招商银行研究院宏观深度报告，2026。相关测算基于美国科技五巨头AI资本开支结构，将具有跨境贸易属性的设备、系统和材料纳入可贸易需求。

8.参见Daron Acemoglu, “The Simple Macroeconomics of AI,” NBER Working Paper No. 32487, 2024. AI的宏观影响取决于受影响任务的覆盖范围，以及任务层面的成本节约和生产率改善。

9.期限溢价是投资者持有长期债券、承担债券存续期内利率风险所要求的额外补偿。参见Federal Reserve Bank of New York, “Treasury Term Premia.”

10.初级财政盈余是财政收入扣除非利息支出后的余额，反映政府在支付债务利息之前的基础财政状况。财政价格水平理论（FTPL，fiscal theory of the price level）强调，政府债务的实际价值与未来初级财政盈余的预期现值密切相关。参见John H. Cochrane, The Fiscal Theory of the Price Level, Princeton University Press, 2023.

11.参见Giovanni Melina and Stefania Villa, “From Servers to Rates: AI, ICT Capital, and the Natural Rate,” IMF Working Paper No. 25/224, 2025. AI相关信息与通信技术（ICT，information and communication technology）投资可以通过资本需求、生产率和储蓄—投资平衡影响自然利率（r*）。

12.参见Egemen Eren, Ingomar Krohn, and Karamfil Todorov, “Financing the AI Infrastructure Boom: On- and Off-Balance Sheet Borrowing,” BIS Quarterly Review, March 2026.

13.参见Erik Brynjolfsson, Daniel Rock, and Chad Syverson, “The Productivity J-Curve: How Intangibles Complement General Purpose Technologies,” American Economic Journal: Macroeconomics, Vol. 13, No. 1, 2021. 作者指出，人工智能等通用技术需要新流程、新华体汇电竞-华体汇(中国)、商业模式和人力资本等互补性投入，生产率改善通常具有明显时滞。

14.参见 ?ubo? Pástor and Pietro Veronesi, “Technological Revolutions and Stock Prices,” American Economic Review, Vol. 99, No. 4, 2009。

剧中那个高楼林立、充满现代感的“A市”，真身正是南宁东盟商务区、五象新区。

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