**AI基建投资:从宏大预期到落地挑战**

**核心观点:丰满的理想与骨感的现实**

**丰满的理想:AI基建投资预期贡献巨大增量**
2026年,全球主要经济体竞相加码AI与半导体领域的投资。例如,韩国政府推出“三大工程”——半导体、物理AI和AI数据中心,计划总投资规模折合人民币高达6.4万亿元。同月,国家发改委在新闻发布会上披露,“十五五”时期算力网建设有望新增直接投资4万亿元,其代表工程“东数西算”涉及大量AI数据中心(AIDC)投资建设。综合考虑国内AIDC建设成本(除硬件外约为200至250亿元/1GW)与美国市场主流硬件采购成本(约1400至1470亿元),国内建设1GW规模的AIDC前期投资大约需要1600至1720亿元,约为美国成本的65%。据此测算,“十五五”期间国内至少新增24.1GW的AIDC建设规模。结合装机容量公式推算,这意味着国内“每日Token消耗量增量”未来预期将达到529万亿Token,即日均Token调用量将从2025年底的100万亿增长至629万亿。这一增长预期与2024年初至2026年3月Token调用量从1000亿增长至140万亿的增速趋势相吻合,表明国家发改委披露的投资规模落地概率较高。

**骨感的现实:AI基建投资项目尚未有效托底国内政府投资**
然而,从地方政府专项债的实际发行情况看,AI基建投资的贡献尚不显著。今年前7个月,能够贡献实物工作量的地方政府新增专项债仅使用了全年预期额度的58.5%,同比下降约6.9个百分点。在项目分布上,该类专项债仅有约1.6%投向包括AIDC在内的新基建项目。部分AI基建投资项目预期收益模糊、可行性研究不过关是制约项目落地的重要因素。结合年度经常性收入(ARR)看,海外大语言模型同样面临收益质疑。尽管OpenAI和Anthropic的最新ARR合计已达720亿美元,但为实现10%的AI基建投资内部收益率(IRR),其营收仍需增长约47%。

**国内AI基建投资不宜只算“直接经济账”**
如果单纯因项目投资收益不明确而限制AI基建投资规模,恐将“因噎废食”。一方面,海外大语言模型的货币化路径主要依赖替代人工成本,过度追求其自身盈利可能与扩大青年群体就业的政策导向相悖。另一方面,LLM的经济价值还体现在“预防损失”和“间接创收”上。英国财政部《绿皮书》为国内完善战略产业回报评估制度提供了有益参考。对于综合财力充裕、债务负担较轻的经济大省,可秉持“算总账”的原则,探索评估政府投资项目社会价值的新方式,如考虑就业、经济产出、生命健康等非直接财务指标。

**风险提示**
1. 对国内AIDC投资成本的估算可能不够准确;
2. 对国内新增装机容量的估算可能不够准确;
3. 对LLM货币化前景的分析可能不够完善;
4. 将AI基建投资的核心矛盾点只聚焦于货币化前景可能不够全面;
5. 纳入分析范围的LLM可能数量较少。

**注:** 本文来自东吴证券于2026年8月6日发布的《AI基建投资——从理想到现实还有多远?》,分析师:芦哲 刘子博

**正文**

**1. 丰满的理想:AI基建投资预期贡献巨大增量**

**1.1 2026年海外主要经济体竞相加大AI领域投资力度**
近年来,海外主要经济体纷纷加大在AI领域的投入。仅就2026年海外主要经济体新公布的AI领域投资计划而言,2026年一季度,美国四大超大规模云服务商公布的全年资本开支计划值超过7000亿美元;韩国政府发布为实现“跨越式发展”需开展的“三大工程”——半导体、物理AI和AI数据中心,计划总投资规模超过1461万亿韩元(折合人民币约6.4万亿元);日本计划到2040年度,在AI及半导体领域累计投入“官民投资额”101.6万亿日元(折合人民币约4.3万亿元);欧盟提出《欧洲芯片法案2.0》立法提案,此前2022年提出的1.0版本累计动员投资约520亿欧元(折合人民币约4030亿元)。为支持AI基建投资项目落地,海外政府通过发行政府债券帮助企业融资等方式提供支持。例如2026年为支持Crusoe关联公司Warrenton DC Owner 1 LLC在本地建设AIDC,美国密苏里州沃伦市申请发行名义本金至多可达850亿美元的政府债券。

**1.2 在国内,以AIDC投资为代表的“算力网”是重要投资方向**
2026年国内规划加快“六张网”的建设工作,其中算力网、新一代通信网都将惠及AI基建投资。2026年4月,中央政治局会议提出要加强水网、新型电网、算力网、新一代通信网、城市地下管网、物流网等规划建设。从预期带动的投资规模看,2026年7月,国家发改委在新闻发布会披露,“十五五”时期,算力网建设有望新增直接投资4万亿元。其代表工程正是“东数西算”,涉及大量AIDC投资建设。参考GSMA测算,国内主要通信运营商自2025年至2030年累计资本开支也有望突破1.3万亿元。

**1.2.1 “十五五”时期,国内AIDC新增建设需求有望达到24.1GW**
海外建设一个规模达1GW的AIDC可能需要400亿美元左右的前期投入。在美国,一个规模达1GW的AIDC大约需要380亿美元的前期资本支出,以及建成后每年约9亿美元的运营支出。在韩国,参考2026年6月韩国政府公布的AIDC建设计划,未来数年韩国建设8.4GW的AIDC官方预计总投资550万亿韩元,单位GW的AIDC建设成本约合443亿美元。
在国内,除服务器等AI硬件外,AIDC的建设成本明显低于美国。当不考虑AI服务器及芯片等核心AI硬件时,2026年4月宁夏中卫某AIDC项目披露的计划总投资为245亿元/1GW;2026年6月广东佛山某AIDC项目披露的项目总投资为25.09亿元/112.5MW,约合223.03亿元/1GW;2026年1月江苏无锡惠山经开区披露,“尚航华东云基地”项目总投资超20亿元,IT容量近100MW,总投资约合200亿元/1GW。综合以上项目估计,除服务器等AI硬件外,国内AIDC的建设成本仅为200至250亿元/1GW左右。
国内建设规模达1GW的AIDC大约需要前期投资1600至1720亿元,“十五五”期间“算力网”新增直接投资4万亿元意味着至少新增24.1GW的AIDC。考虑到在合规采购等前提下,相同规格的AI服务器在国内外的售价通常不会存在“天壤之别”,因此在国内建设规模达1GW的AIDC,按照与美国市场主流服务器等规格相当的AI硬件采购成本(约210亿美元,折合人民币约1400至1470亿元)以及各类设施及土地投资约200至250亿元估算,前期投资大约需要1600至1720亿元,相当于美国投建成本的65%左右。结合“十五五”时期算力网建设有望新增直接投资4万亿元计算,这意味着期间国内至少新增24.1GW的AIDC建设规模。此处“至少”是考虑到:如果国内AI硬件采购成本明显低于海外,例如采购单价更低的国产服务器和芯片,那么AIDC的建设规模还将进一步攀升。

**1.2.2 结合每日Token消耗量看,上述AIDC建设需求落地概率较大**
在国内AIDC需新增装机容量方面,计算公式参考单位Token全站耗电:参考微软对Deepseek的研究,可以取0.63Wh/次请求,即0.7875毫瓦时/Token。AIDC装机容量平均利用率假设为60%。
综合上文,国内建设1GW的AIDC大约需要期初投资1600至1720亿元,结合“十五五”时期算力网建设有望新增直接投资4万亿元计算,这意味着期间国内至少新增24.1GW的AIDC建设规模。代入测算公式可得,24.1GW的AIDC建设规模意味着国内“每日Token消耗量增量”未来预期可达到529万亿Token,即:国内日均Token调用量从2025年底对应的100万亿增长至629万亿。考虑到2026年3月,国家数据局曾公开披露,我国日均Token调用量在2024年初仅为1000亿,但2025年底已跃升至100万亿,2026年3月进一步增长至140万亿。这意味着,2026年一季度,我国日均Token调用量的单季度增速约为40%、单季度增量约为40万亿。结合“十五五”期间(2026至2030年)我国人工智能领域预期仍将高速增长分析,期间国内日均Token调用量从2025年底对应的100万亿增长至629万亿应当是可以实现的。换言之,国家发改委披露的“十五五”时期算力网建设规模乃至估算的国内AIDC投资建设规模落地概率较高。

**2. 骨感的现实:AI基建投资项目尚未有效托底国内政府投资**

尽管理论上国内AIDC的投资建设规模预期较为乐观,相关领域也能为政府投资提供项目增量,但从地方专项债的实际发行情况看,目前AI基建投资的贡献尚不显著。今年前7个月,能够贡献实物工作量的地方政府新增专项债仅使用了全年预期额度的58.5%,同比下降约6.9个百分点。从项目分布看,“实物新增专项债”仅有约1.6%左右被投向包括AIDC在内的新基建项目,该比例相对较低。部分AI基建投资项目的预期收益模糊、可行性研究不过关可能是制约项目落地的重要因素。

**2.1 结合ARR看,海外LLM同样面临预期收益模糊的质疑**
在美国,尽管OpenAI、Anthropic最新ARR数据合计已达720亿美元,但为实现10%的AI基建投资IRR,仍需进一步增长约47%。在美国,OpenAI、Anthropic通过长期合同租赁AI算力等形式,将大量Capex压力转移至由云服务商合作伙伴承担,因此OpenAI、Anthropic的“货币化能力”是评估AI基建投资回报的重要指标。按照微软、谷歌、亚马逊、Meta四大巨头2026年至2028年Capex同比增速均为90%,其中每家公司每年Capex的50%投向以服务器与网络设备为代表的“硬件Capex”,T年开展的“硬件Capex”可从T+1年开始贡献营收增长,“硬件Capex”对应资产的折旧期限不超过6年的假设测算,自2024年至2033年,OpenAI、Anthropic每年需要额外获得超过1057亿美元的营收才能实现10%的IRR水平。如果上述额外收入完全来自AI工具订阅,那么这一要求回报相当于:当前Netflix的每名订阅用户(3.25亿人)均订阅AI工具,且AI工具的收费标准是当前“Netflix含广告标准版”的3.02倍。

**2.2 国内AI基建投资不宜只算“直接经济账”**
如果单纯因为项目投资收益不明确而限制AI基建投资的规模,反而可能会“因噎废食”。一方面,目前海外大语言模型的“货币化路径”主要来自替代人工成本,过于追求LLM自身的盈利能力可能反而与扩大青年群体就业的政策导向相悖。另一方面,LLM的经济价值同样体现在“预防损失”和“间接创收”。英国财政部《绿皮书》为国内完善战略产业的回报评估制度提供了有益参考。在国内,对于一些综合财力较为充裕、债务负担相对较轻的经济大省,或可同样秉持“算总账”的原则,探索评估政府投资项目社会价值的新方式。

**风险提示**
1. 对国内AIDC投资成本的估算可能不够准确;
2. 对国内新增装机容量的估算可能不够准确;
3. 对LLM货币化前景的分析可能不够完善;
4. 将AI基建投资的核心矛盾点只聚焦于货币化前景可能不够全面;
5. 纳入分析范围的LLM可能数量较少。

**注:本文来自东吴证券于2026年8月6日发布的《AI基建投资——从理想到现实还有多远?》,分析师:芦哲 刘子博**

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2026年08月06日

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