1、共识的基础:AI渗透率的微观及宏观潜力展望板块共识行情系列研究之“基本面”核心观点微观视角看,AIAgent的全口径成本仍显著低于人工,渗透率增速放缓的成本性约束实际尚未显现,不过非模型成本因素确实会成为影响AI渗透率增速的重要变量。宏观视角看,科技巨头ROIC有所回暖但业绩分化明显,若CAPEX与盈利增速长期背离,或将抑制AI渗透率增速斜率。如无意外,本轮AI浪潮基本面向上的趋势或依旧稳固,算力板块共识行情的持续性问题更多取决于流动性、市场微观结构等变量。S曲线视角下的AI渗透率坐标:未至江中新兴技术扩散通常遵循S曲线规律:早期导入阶段渗透率低、增速慢;中期进入加速扩散阶段;当渗透率达到一定
2、水平后,新增用户空间收窄,增速逐步下行。对于新兴技术/产品的普及,70%渗透率通常是S曲线后段平台期的分界点。2026年中国实体产业AI渗透率约为10%,对比2025年互联网渗透率80%、2026年新能源汽车61%、以及S曲线拐点的70%,未来或具有显著的扩张空间。微观均衡视角:边际人力成本与边际Token成本Jevons悖论:Token费用骤降或是近年AI渗透率快速提升的关键之一。单位成本的大幅下行打开了此前受预算约束的AI应用场景的落地空间,推动token消耗总量呈指数级增长,需求端呈现出显著弹性的特征。总量层面:企业是否愿意大规模部署AIAgent替代人工,取决于Agent执行同一任务的
3、全口径成本能否显著低于人力成本。当前AIAgent的全口径成本显著低于人力成本(约为人工的60%),AI渗透率增速放缓的第一层条件或尚不具备。结构层面:AI应用从“纯文本、高容错、弱合规”的舒适区,能否顺利扩散到“多模态、低容错、强合规”的深水区可能一定程度上决定了AI渗透率增速的斜率。AI完成对基础工作的渗透之后,需要进一步攻克销售、风控等更多复杂工作流程,而这些场景恰恰具有更强的数据权限约束、更复杂的系统集成和更多HITL环节。非成本端视角:企业组织的信任程度也将影响AI渗透率增速。当token成本降至能源物理底线附近之后,AI渗透率增速斜率可能更多取决于数据治理、安全边界等非模型成本因素
4、,其相较于由技术进步驱动的token成本下降的速度可能更慢。宏观投资视角:CAPEX增速与收入增速的博弈全球AI资本开支加速扩张,“军备竞赛”愈演愈烈。2024-2025年,微软、谷歌、亚马逊、Meta合计资本支出从2560亿美元跃升至4270亿美元,2026年全球超大规模云计算商资本开支预计将超8000亿美元,2027年或突破1万亿美元。ROIC验证已有初步正反馈,但远未达到全面兑现。受营收和利润高速增长带动,美国科技巨头2025Q4ROIC部分环比改善。尽管AI业务已展现出较强的增长动能,但业绩兑现并不均匀,谷歌、亚马逊、微软相对较好,Meta则相对承压。CAPEX与收入增速背离,对AI渗
5、透率的影响可分为三个阶段:(1)供给扩张期:CAPEX加速扩张推动AI渗透率上升,市场将CAPEX投入力度视为未来收入的领先指标。(2)盈利验证期:CAPEX转固,折旧压力加重利润表负担,云厂商需要证明业绩高增,渗透率斜率开始依赖于生产级部署规模。(3)资本纪律期:若收入增速长期大幅落后于CAPEX,ROIC对投资的约束作用可能加大,渗透率出现场景分化,整体斜率或难以陡峭化。长期来看,考虑到AI对全社会进步的价值远高于企业层面的资本回报,基本面而言本轮AI浪潮向上演进的趋势大概率依旧稳固。板块共识行情的持续性问题更多取决于流动性、市场微观结构等变量。财务数据测算或存在误差;模型假设风险;数据引
6、用风险。相关报告4风险提示.161S曲线视角下的AI渗透率坐标:未至江中1.1技术渗透率S曲线的一般规律新兴技术扩散通常遵循S曲线规律:早期导入阶段渗透率低、增速慢;中期进入加速扩散阶段;当渗透率达到一定水平后,新增用户空间收窄、边际收益下降、投资回报递减,增速逐步下行。对于新兴技术/产品的普及,历史经验中,70%渗透率通常是S曲线后段平台期的分界点。2000年前后,个人PC渗透率快速升至70%后开始放缓;2004年前后,互联网渗透率快速升至70%后逐步放缓;2014年前后,智能手机渗透率接近70%后增速开始放缓。从美国科技产品渗透率变化历程来看,多类产品渗透率在10%以后进入加速扩散阶段,而