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宏观点评20260806
AI 基建投资——从理想到现实还有多远？

2026 年08 月06 日

证券分析师 芦哲
执业证书：S0600524110003
luzhe@dwzq.com.cn
证券分析师 刘子博
执业证书：S0600524120014
liuzb@dwzq.com.cn

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“丰满的理想”：AI 基建投资预期能贡献大量政府投资
2026 年，海外主要经济体竞相加大在AI 与半导体领域的投资规模。例如
韩国政府计划开展“三大工程”—— 半导体、物理AI 和AI 数据中心，
官方披露的计划总投资规模折合人民币高达6.4 万亿元。
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。综合考虑（1）除服务器等AI 硬件外，国内AIDC 的建
设成本仅为200—250 亿元/1GW 左右，（2）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—1470 亿元计
算，国内建设规模达1GW 的AIDC 前期投资大约需要1600—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。代入新增装机容量（GW）
的测算公式可得，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。

“骨感的现实”：AI 基建投资项目尚未“托底”国内政府投资
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，预期能够贡献实物工作量的地方政府新增专项债（简称“实
物新增专项债”）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。
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%。
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（LLM）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（GW）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。

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内容目录
1. “丰满的理想”：AI 基建投资预期可贡献大量政府投资 .................................................................. 4
1.1. 2026 年，海外主要经济体竞相加大AI 领域投资力度 .......................................................... 4
1.2. 在国内，以AIDC 投资为代表的“算力网”是重要投资方向 ................................................. 5
1.2.1. “十五五”时期，国内AIDC 新增建设需求有望达到24.1GW ..................................... 5
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 ............................... 7
2. “骨感的现实”：AI 基建投资项目尚未“托底”国内政府投资 .......................................................... 8
2.1. 结合ARR 看，海外LLM 同样面临预期收益模糊的质疑 .................................................... 9
2.2. 国内AI 基建投资不宜只算“直接经济账” ............................................................................. 11
3. 风险提示 ............................................................................................................................................ 12

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图表目录
图1： 美国部分地方政府通过“工业收入债券”协助AI 项目融资 ..................................................... 4
图2： 在美国，建设一个规模达1GW 的AIDC 需要约380 亿美元的前期资本支出 .................... 6
图3： 参考微软测算，全球不同LLM 运算的耗电差异较大 ............................................................ 8
图4： 对比往年，2026 年上半年“实物新增专项债”的发行节奏并不快 .......................................... 8
图5： “实物新增专项债”中投向“新基建”领域的资金规模有限 ....................................................... 9
图6： 最新数据显示，OpenAI、Anthropic 的ARR 合计达720 亿美元 ........................................ 10

表1： 2026 年国内规划的“六张网”将带来可观投资增量 .................................................................. 5
表2： 目前，AI 领域“服务器与网络设备”的折旧年限普遍不超过6 年 ........................................ 10
表3： 仅凭AI 工具订阅，未来美国超大规模云服务商收回前期Capex 的难度不低 .................. 10
表4： 英国财政部对投资项目的“社会价值”考虑5 大方面 ............................................................. 11

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1. “丰满的理想”：AI 基建投资预期可贡献大量政府投资
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4 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”而需开展的“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。依据
该州宪法，这类“用于工业开发的地方政府收益债券”的募集资金用于购建改造土地、
建筑物、机械设备等固定资产，随后出租给私人或企业，服务于制造业、商业、仓储业
及工业开发目的，最终以项目收入作为债券还款来源。
图1：美国部分地方政府通过“工业收入债券”协助AI 项目融资
债券投资人
美国密苏里州
沃伦市
Crusoe Inc.的子公司
Warrenton DC Owner 1
LLC
土地所有方、
建筑公司
AI服务器等设备
的供应商
购置土地、建造工厂
采购设备
公司将设备所有权移交给地方政府，
并以租赁形式定期支付租赁费
地方政府获得设备所有权后，立刻将设备回租，
以租赁费作为相关债券还款来源
地方政府发行
工业收入债券
不超过850亿美元

数据来源：美国密苏里州政府，东吴证券研究所

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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（注：AIDC 投资等同于
AI 基建投资，全文同）。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。上述数据无不反映出，国内AI 领域未来仍具有广
阔的投资前景。
表1：2026 年国内规划的“六张网”将带来可观投资增量
“六张网”
总投资规模预期
重点投资项目举例
水网
“十五五”时期，水网建设投资官方预计将超6 万亿元。
黄河古贤水利枢纽工程、淮河入海水道二期工程、四
川省引大济岷工程
新型电网
“十五五”时期，新型电网投资官方预计将超5 万亿元，带动上下游投资总
规模超10 万亿元。
大同—怀来—天津南1000 千伏特高压交流工程、蒙
西—京津冀±800 千伏特高压直流输电工程
算力网
“十五五”时期算力网建设官方预计将新增直接投资4 万亿元
（国家发改委新闻发布会披露“有关机构测算”）。
“东数西算”工程
新一代
通信网
官方预计未来5 年，新一代通信网将带动上下游总产出约7 万亿元。
另据GSMA 测算，自2025 年至2030 年，国内主要通信运营商的资本开
支有望接近1941 亿美元，约合人民币1.3 万亿元以上。
卫星互联网、5G-A 基站建设、万兆光网
城市
地下管网
“十五五”时期，官方预计建设改造地下管网带动投资约5 万亿元，对应建
设改造地下管网77 万公里——其中燃气管网约20 万公里、排水管网约
17.5 万公里、供水管网约17.5 万公里、污水管网约10 万公里、供热管网
约12 万公里。
超长期国债支持城市燃气、排水、供水、供热等地下
管网建设改造
物流网
政策目标到2027 年，社会物流总费用/国内生产总值力争降至13.5%左
右，2025 年对应的实际值为13.9%。我们按照每年5%的GDP 名义增速
估算，与2025 年物流负担水平相比，2027 年需节省社会物流总费用6335
亿元以上。
229 个国家物流枢纽待建部分、完善国家综合立体交
通网（铁路/公路/高等级航道/沿海与内河主要港口/民
用机场/邮政快递枢纽）
数据来源：中央政府网，国家发改委，工信部，交通运输部，国家统计局，人民日报，GSMA，东吴证券研究所
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。（1）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。
（2）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。

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图2：在美国，建设一个规模达1GW 的AIDC 需要约380 亿美元的前期资本支出

数据来源：Epoch AI，东吴证券研究所
注：图中只列示了主要支出领域。图中未将后续运营支出折现到投资首年。
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，（1）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。（2）2026 年6 月广东佛山某AIDC 项目披露的项目披露的计划总
投资为25.09 亿元/112.5MW，约合223.03 亿元/1GW。（3）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—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—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，我们按照（1）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—1470 亿元（取美元兑人民币汇
率6.7—7.0 左右）；（2）各类设施及土地投资约200—250 亿元估算，前期投资大约需要
1600—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。

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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，计算公式可以参考：
需新增装机容量（GW）= 每日Token 消耗量增量× 单位Token 全站耗电
24 × 1012 × PUE × AIDC 装机容量平均利用率

其中：
➢
单位Token 全站耗电：参考微软对Deepseek 的研究，可以取0.63Wh/次请求。
其中，每次请求包括500个输入Token、300个输出Token，即0.7875 mWh/Token。
具体测算时需注意，此处微软已经考虑了PUE，界定其在P5—P95 范围内为
1.05—1.40，这基本符合我国2024 年《数据中心绿色低碳发展专项行动计划》
对新建及改扩建大型和超大型数据中心的相关要求。
➢
AIDC 装机容量平均利用率：我们假设为60%。
综合上文，国内建设1GW 的AIDC 大约需要期初投资1600—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。代入新增装机容量(GW)的测算公式可得，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—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我们估算的国内
AIDC 投资建设规模落地概率较高。

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图3：参考微软测算，全球不同LLM 运算的耗电差异较大

数据来源：微软，东吴证券研究所
注：微软在测算时已经考虑了PUE 的影响。

2. “骨感的现实”：AI 基建投资项目尚未“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，预期能够贡献实物工作量的地方政府新增专项债（简称“实物新增专项
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。
图4：对比往年，2026 年上半年“实物新增专项债”的发行节奏并不快

数据来源：财政部，东吴证券研究所

0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
1月
2月
3月
4月
5月
6月
7月
8月
9月
10月
11月
12月
2023年
2024年
2025年
2026年
年初以来“实物新增专项债”累计发行规模占全年比例

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图5：“实物新增专项债”中投向“新基建”领域的资金规模有限

数据来源：Wind，企业预警通，东吴证券研究所

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①2026 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”，
②T 年开展的“硬件Capex”可从T+1 年开始贡献营收增长，③ “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。

市政和产业园区基
础设施, 30.2%
交通基础设施,
21.6%
保障性安居工程,
15.5%
社会事业, 13.7%
农林水利, 8.6%
其他, 8.8%新基建, 1.6%
在“实物新增专项债”发行规模中的占比（2026年1至7月）

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表2：目前，AI 领域“服务器与网络设备”的折旧年限普遍不超过6 年
公司
硬件设备类型
折旧年限
亚马逊
服务器与网络设备（Servers and networking equipment）
5-6 年
谷歌
服务器与网络设备（Servers and networking equipment）
6 年
META
服务器与网络设备（Servers and network assets）
5-5.5 年
微软
计算机设备（computer equipment）
2-6 年
甲骨文
计算机网络设备（Computer, network, machinery and equipment）
1-6 年
CoreWeave
技术设备（Technology equipment）
6 年
数据来源：各家公司2025 财年报告，东吴证券研究所

表3：仅凭AI 工具订阅，未来美国超大规模云服务商收回前期Capex 的难度不低
IRR 目标
“硬件Capex”未来所
需年均增量收入
（亿美元）
相当于每名Netflix
订阅用户月付费
（美元）
相当于Netflix 收费标准的X 倍
Netflix 含广告标准版
Netflix 无广告标准版
3%
908.63
23.30
2.59
1.17
5%
952.21
24.42
2.72
1.22
7%
994.93
25.51
2.84
1.28
10%
1057.19
27.11
3.02
1.36
13%
1117.02
28.64
3.19
1.43
15%
1155.46
29.63
3.30
1.48
数据来源：AMZN、GOOGL、META、MSFT、NFLX 年度报告，东吴证券研究所测算

图6：最新数据显示，OpenAI、Anthropic 的ARR 合计达720 亿美元

数据来源：Epoch AI，东吴证券研究所

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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（LLM）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。当制
定涉及大量公共财政支出的议案时，英国政府部门需要遵循《绿皮书》评估投资项目的
社会价值。具体指标例如收益成本比（Benefit-cost ratio）=可货币化的社会收益现值（PVB）
/可货币化的社会成本现值（PVC）。计算社会收益或成本需要具体考虑投入、经济、社
会、气候与环境、政府5 大方面。
从估算方法看，一些相对简单的项目可以直接获取数据，例如“劳动力”可参考雇
员单位时薪，“设备和材料”可以询问潜在供应商确定设备与材料的市场价值。但一些相
对复杂的项目需要进行模型估算，例如“经济产出和劳动生产率”需要估算项目预期能
够带来的GDP 增长规模，“就业”需要估算项目建设期及建成后预计能够提供的就业岗
位、工作时间、单位时薪等，“生命和健康”等涉及公共福利的可能还需要通过调查统计
等方式，获取普通居民愿意为增加某项福祉额外支付多少金钱等。总而言之，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。
表4：英国财政部对投资项目的“社会价值”考虑5 大方面
社会收益/成本来源分类
投入（Inputs）
劳动力（Labour）
设备和材料（Equipment and materials）
资产（Assets）
维护（Maintenance）
经济（Economy）
经济产出和劳动生产率（Economic output and labour productivity）
就业（Employment）
竞争（Competition）
住宅和商业开发（Residential and commercial development）
交通（Transport）
社会（Society）
犯罪和火灾（Crime and fire）
生命和健康（Life and health）
国家安全（National security）
气候与环境（Climate
and environment）
能源使用和温室气体排放（Energy use and greenhouse gas emissions）
自然环境（Natural environment）
气候变化韧性（Climate change resilience）
政府（Government）
公共部门效率（Public sector efficiency savings）
公共部门欺诈和错误（Public sector fraud and error）
数据来源：英国财政部，东吴证券研究所

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3. 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（GW）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。

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投资评级基于分析师对报告发布日后6 至12 个月内行业或公司回报潜力相对基准表现
的预期（A 股市场基准为沪深 300 指数，香港市场基准为恒生指数，美国市场基准为标普
500 指数，新三板基准指数为三板成指（针对协议转让标的）或三板做市指数（针对做市转
让标的），北交所基准指数为北证50 指数），具体如下：
公司投资评级：
买入：预期未来6 个月个股涨跌幅相对基准在15%以上；
增持：预期未来6 个月个股涨跌幅相对基准介于5%与15%之间；
中性：预期未来 6 个月个股涨跌幅相对基准介于-5%与5%之间；
减持：预期未来 6 个月个股涨跌幅相对基准介于-15%与-5%之间；
卖出：预期未来 6 个月个股涨跌幅相对基准在-15%以下。
行业投资评级：
增持： 预期未来6 个月内，行业指数相对强于基准5%以上；
中性： 预期未来6 个月内，行业指数相对基准-5%与5%；
减持： 预期未来6 个月内，行业指数相对弱于基准5%以上。
我们在此提醒您，不同证券研究机构采用不同的评级术语及评级标准。我们采用的是相
对评级体系，表示投资的相对比重建议。投资者买入或者卖出证券的决定应当充分考虑自身
特定状况，如具体投资目的、财务状况以及特定需求等，并完整理解和使用本报告内容，不
应视本报告为做出投资决策的唯一因素。
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