浙商资产配置｜AI行情目前处于哪个阶段？

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（来源：浙商证券研究所）

本期高质量研究：《浙商资产配置｜创新构建总量八大指标+产业双维体系，AI牛市目前处于哪个阶段？》

创新构建总量八大指标+产业双维体系，AI牛市目前处于哪个阶段？

20年消费品行业研究经验，15次新财富杂志评选最佳分析师（3次第一名、12次前三名），福布斯中国最佳分析师50强。

拥有近18年行业研究经验，曾带队斩获21次新财富奖项（其中8次为能源开采第一名，4次为社会服务第五名）

2年银行从业，10年建筑建材行业研究经验，2019-2025年6次上榜新财富/证券时报最佳分析师。

纽约大学硕士，上海财经大学学士，拥有五年资产配置研究经验，擅长普林格时钟的中国化应用及跨资产分析。

一、宏观：八大总量跟踪指标（7项处于历史80%-100%高分位，超额CAPE收益率处于5%-10%历史低位）

从跨资产、美元流动性、通胀、杠杆、估值等维度建立观测标尺，包括SPY/DJP（85-90%分位，当前值16.74）、可选/必需消费比值（95-100%分位，当前值2.06）、美元指数DXY（80-85%分位，当前值100.96）、3个月商票利率（85-90%分位，当前值3.72%）、CPI 18月变化率（85-90%分位，当前值5.81%）、股息率（80-85%分位，当前值1.06）、融资保证金 KST动量（95-100%分位，当前值5.81）、超额CAPE收益率（5-10%分位，当前值1.39%）。判断规则：若多指标同步走高，代表流动性与风险偏好支撑AI行情；若AI板块独涨、指标背离，说明资金抱团、泡沫回调风险上升。

二、产业现状：AI产业链进入上游紧缺涨价、下游商业化闭环共振阶段

上游算力供需紧张：H100/B200/B300等GPU租赁价格大涨约40%-94%，需求从模型训练转向Agent推理；北美四大云厂商2026年资本开支合计约7100亿美元（同比+约96%，各厂商增速+52%~+129%），国内阿里（+74%）、字节（+88%-100%）大幅加码AI基建，腾讯基本持平（+3%）、百度收缩（-40%）；上游GPU、数据中心硬件成本持续上涨。

下游应用商业化兑现：Agent智能体爆发带动Token调用量指数级增长，2026年3月国内日均调用140万亿，较26年初增长40%；海外Anthropic预计2026Q2首次实现单季盈利（营业利润5.59亿美元），2026年5月ARR达470亿美元反超OpenAI（250亿美元，2026年2月）；国内大模型B端API商业化加速，智谱MaaS API平台ARR达17亿元，MiniMax、月之暗面亏损持续收窄，但整体仍处亏损阶段。

产业链价格剪刀差：上游硬件成本通胀（GPU/HBM涨价、数据中心单瓦造价+16%、电力+8%），下游单位Token计算成本通缩（推理-39%、训练-32%），长期若应用无法持续创造收益，产业链利润会承压。

三、指数构建：编制中美两套AI算力产业链指数

美股算力产业链指数：覆盖芯片、代工、云厂商，截至2026年7月13日，上游子指数4275点（较基期+327.5%）、下游1626点（+62.6%）；A股国产替代产业链指数：聚焦半导体设备、晶圆、国产算力芯片，上游子指数3818点（+281.8%）、下游1421点（+42.1%）。数据显示美国AI上游硬件盈利持续抬升，国内AI利润仍集中在平台应用端。

四、核心结论

当前AI行情同时具备宽松流动性、巨头高资本开支、下游Agent需求爆发三重支撑，但八大宏观指标中7项处于历史极高分位，超额CAPE收益率处历史低位，市场拥挤度抬升；

核心结构性矛盾：上游算力高景气高度依赖云厂商资本开支，下游商业化兑现程度决定AI牛市长短；

拐点观测优先级：下游商业化收入（ARR、Token 消耗）＞云厂商资本开支指引＞美元流动性、通胀等宏观指标；若宏观指标全面背离、云厂商下调资本开支、杠杆资金退潮，AI板块估值回调风险将显著放大。

报告正文

一、总量视角：八大创新指标观测AI牛市位置

指标1：SPY/DJP

SPY/DJP是一个典型的跨资产相对强弱指标，其中SPY代表标普500指数，DJP代表彭博商品指数ETF，因此该指标本质上反映的是股票资产相对于大宗商品资产的表现，也可以理解为市场对成长（Growth）相对于通胀（Inflation）的定价。当SPY/DJP持续上升时，意味着资金更偏好科技、AI等长久期成长资产，而非能源、工业金属等实体资产，通常对应流动性宽松、风险偏好提升以及生产率预期改善的阶段；反之，当商品开始持续跑赢股票、SPY/DJP回落，则往往意味着市场交易逻辑正由成长切换至通胀或资源品主导。

SPY/DJP具有较好的跨资产验证意义：若该指标稳步上行，说明AI行情仍处于由盈利预期和流动性共同驱动的健康阶段；但若SPY/DJP短期快速陡升，并明显偏离长期趋势，同时商品价格持续走弱、AI龙头估值扩张速度远超盈利增长，则反映资金高度拥挤于科技板块，市场正逐步进入叙事驱动而非基本面驱动的阶段，AI牛市的泡沫风险也将随之上升。

指标2：Discretionary/Staples

我们用S5COND.GI/S5CONS.GI来代表Discretionary/Staples比率。是衡量美国居民消费偏好和市场风险情绪的纯行业基准指标，其中S5COND.GI对应标普500可选消费行业（Consumer Discretionary）对标可选消费，覆盖汽车、零售、文旅及亚马逊、特斯拉等AI消费龙头，S5CONS.GI对应标普500必需消费行业（Consumer Staples），持仓以食品、软饮、日化家居等刚需防御板块为主。该比值反映风险消费相对刚需消费强弱，是观察美国经济预期、风险偏好的领先指标：比值上行代表居民消费意愿回暖、资金青睐成长资产；比值回落则对应资金避险、经济预期转弱。

在AI牛市中，S5COND.GI/S5CONS.GI具备关键行情验证价值：若AI科技主线持续上涨的同时，S5COND.GI/S5CONS.GI同步走强，代表市场风险偏好全面扩散，AI产业红利已经传导至居民终端消费端，本轮AI行情拥有广谱宏观基本面支撑；若AI算力、软件龙头不断创出阶段新高，但S5COND.GI/S5CONS.GI持续走弱，则说明市场资金仅抱团少数上游科技标的，居民消费、宏观经济预期并未同步修复，市场交易拥挤度持续抬升，AI 行情逐步进入后期，估值泡沫回调风险同步上行。

指标3:DXY

DXY即美元指数，是衡量美元相对一篮子主要非美货币强弱的核心宏观指标，直接反映全球美元供给、美联储货币政策取向与跨境美元资金流向。因此，DXY本质上反映**全球美元流动性的松紧水平**。当DXY持续走高时，代表美元购买力提升、海外美元回流、全球美元流动性收缩，跨境资本倾向抛售新兴资产、大宗商品与长久期成长资产，压制高估值科技、AI板块风险偏好；反之，DXY持续下行，意味着美元供给充裕、海外美元外流、流动性宽松周期开启，低成本资金持续涌入权益市场，利好成长赛道、黄金与风险资产估值扩张。

DXY可作为流动性拐点先行验证指标：若AI龙头持续上行，同步伴随DXY震荡走弱，说明行情由宽松美元流动性驱动，上涨具备持续资金支撑；若AI板块不断创出新高，但DXY同步走强抬升，代表行情脱离流动性基本面支撑，板块估值泡沫持续累积，后续美联储偏鹰、美元进一步走强收紧全球美元资金时，AI板块大幅回调、估值消化的风险会大幅放大。

指标4：3 Month Commercial Paper Yield and a Loan/Deposit Ratio KST

3个月商业票据收益率（3-Month Commercial Paper Yield）与贷款/存款比率（Loan-to-Deposit Ratio）KST动量，分别反映企业短期融资成本和银行信贷扩张动能，两者共同刻画了金融体系流动性的松紧程度。其中，3个月商业票据收益率是企业获取短期资金的重要成本指标，收益率下降通常意味着融资环境改善、市场流动性充裕；而贷款/存款比率KST动量则用于观察银行信贷扩张趋势，当KST持续向上时，意味着银行放贷意愿增强、信用创造加速，实体经济获得更多资金支持。因此，两项指标结合使用，既能够观察资金价格，也能够判断信用供给是否同步改善。

若商业票据收益率持续回落，同时贷款/存款比率KST保持上行，说明市场流动性宽松、信用持续扩张，为科技股和AI等长久期资产提供了良好的资金环境；反之，若商业票据收益率重新抬升，贷款/存款比率KST开始走弱，则意味着融资成本上升、信用扩张放缓，市场流动性支撑正在减弱，即便AI板块仍维持强势，也更可能依赖估值扩张而非资金增量驱动，后续面临估值回归和泡沫修正的风险将明显增加。

指标5：CPI 18 ROC

CPI 18 ROC是指美国CPI同比增速的18个月变化率（18-Month Rate of Change），主要用于衡量通胀趋势的边际变化，而非通胀水平本身。相比单纯观察CPI同比数据，该指标能够更早识别通胀周期由加速转向放缓、或由回落重新抬升的拐点，因此是判断宏观流动性环境的重要领先指标。当CPI 18 ROC持续回落时，意味着通胀压力正在边际缓解，市场对美联储降息或流动性宽松的预期通常会升温，有利于科技股和AI等长久期成长资产的估值扩张；反之，当CPI 18 ROC重新走强，则意味着通胀动能再度抬升，货币政策维持偏紧的概率增加，成长股估值往往面临压缩压力。

CPI 18 ROC能够作为宏观流动性的验证指标：若AI板块上涨的同时，CPI 18 ROC持续回落，说明行情受益于通胀降温和宽松预期，具备较好的宏观支撑；若AI股价持续创新高，而CPI 18 ROC却开始回升，则意味着AI行情正在逆通胀周期上涨，对流动性的依赖程度不断提高，一旦市场重新定价利率路径，AI牛市的估值泡沫风险也将明显上升。

指标6： Dividend Yield

股息率（Dividend Yield）是指企业过去12个月派发的现金股息与当前股价之比，是衡量股票现金回报水平和市场整体估值的重要指标。由于股息率与股价呈反向关系，因此当市场估值不断抬升时，股息率通常会持续下降；反之，当市场经历调整或估值回归时，股息率则会重新回升。因此，股息率不仅反映了股票的收益吸引力，也能够作为判断市场估值是否过热的重要参考。

从AI牛市的角度来看，股息率具有较强的逆向指示意义：若AI行情推动指数持续上涨、市场整体股息率不断下行，说明投资者越来越愿意为未来成长支付更高溢价，牛市更多由估值扩张驱动；若股息率降至历史低位，而企业盈利和分红增速未能同步改善，则意味着股票现金回报已难以支撑当前估值，市场对未来增长的定价趋于乐观甚至激进，AI牛市进入泡沫阶段的风险也将明显上升。

指标7：保证金余额KST动量

保证金余额（Margin Debt）KST动量指标，是将美国市场融资余额与Martin Pring提出的KST（Know Sure Thing）动量指标相结合，用于衡量杠杆资金的变化趋势。由于融资交易本质上代表投资者主动加杠杆参与市场，保证金余额往往被视为风险偏好的领先指标，而KST则能够识别其趋势拐点，相较于单纯观察融资余额绝对值，更能反映杠杆资金是处于加速流入还是边际放缓。当保证金余额KST持续向上时，意味着融资资金仍在不断入场，市场风险偏好维持高位，通常对应牛市中后期或主升浪阶段；而当KST高位走平甚至死叉回落，即使指数仍在创新高，也意味着杠杆资金扩张动能开始减弱，市场上涨更多依赖存量资金博弈，历史上这一现象往往领先于市场波动率抬升或阶段性调整。

在AI牛市观测中，保证金余额KST能够作为判断资金情绪和泡沫风险的重要辅助指标：若AI龙头持续上涨的同时，保证金余额KST同步走强，说明行情仍有资金支撑；若股价继续创新高而KST已出现顶背离，则反映杠杆资金开始降温，市场拥挤交易加剧，AI行情进入泡沫后期的概率将明显上升。

指标8：超额CAPE收益率

超额CAPE收益率（Excess CAPE Yield，ECY）是在Robert Shiller提出的CAPE（周期调整市盈率）基础上构建的估值指标，其计算方式通常为**CAPE收益率（1/CAPE）减去10年期美国国债收益率**，用于衡量股票相对于无风险债券的估值吸引力。本质上，ECY反映的是投资者持有股票所能获得的风险补偿（Equity Risk Premium），也是判断股市估值是否受到流动性支撑的重要指标。当超额CAPE收益率处于较高水平时，说明股票相对于债券仍具备较好的配置价值，即使估值偏高，也能够被盈利预期或较低利率所消化；反之，当ECY持续下降甚至接近历史低位，则意味着股票风险溢价不断收窄，市场更多依赖估值扩张而非基本面支撑，资产价格对利率变化也会更加敏感。

从AI牛市的角度来看，超额CAPE收益率是判断估值泡沫的重要参考指标：若AI龙头持续上涨的同时，ECY仍保持在合理区间，说明市场估值尚有流动性和盈利支撑；但若AI板块不断创新高，而ECY持续回落至历史低位，则意味着投资者愿意接受越来越低的风险补偿，市场已进入估值驱动而非盈利驱动阶段，AI牛市的泡沫化特征和未来估值回归风险将显著提升。

二、产业视角：AI产业链上下游

1、AI上下游产业链示意图

2、AI产业链进入“上游紧缺涨价与中下游商业闭环”共振期

核心观点：下游应用端（Agent智能体）的爆发正在实质性开始反哺上游算力需求，头部大模型公司已跨越单纯烧钱阶段市场变化：市场此前担心“巨额资本开支无法收回”，Coding 以及AI智能体的爆发，,使得算力基础设施投资确定性进一步强化，Agent任务token消耗量远远超过普通对话，成为上游算力需求爆发的核心驱动

需求结构由训练主导转向Agent推理主导。

三、产业视角：下游商业化闭环与算力需求

1、GPU租赁价格：全面跳涨，需求由训练转向Agent推理

我们认为，算力现货市场已从去年降温转为严重紧缺，租赁价格呈现 30%-100% 全面跳涨，算力租赁由买方市场转向卖方市场。

核心结论：

1）H100一年期租赁价从2025年10月1.70美元/小时涨至2026年3月2.35美元/小时（+40%），Nebius按需价上调31%至3.85美元/小时；

2）B200续约价从2.63美元涨至5.10美元（+94%），B300按需均价较2025年10月上涨65%，当前市场中位价达8.50美元/小时；

3）需求结构根本变化：Agent模式下生产力提升远超算力成本，企业算力租赁需求极度缺乏弹性。

2、海外大模型公司ROI：ARR爆发，Anthropic率先单季度盈利

海外大模型商业化加速落地，ARR已经取代Token消耗成为衡量ROI的核心指标；B端高价值场景变现能力被市场低估。

核心结论：

1）Anthropic凭借B端企业市场与Coding场景优势，2026年5月ARR达470亿美元反超OpenAI，Agent缓存命中率超90%推动推理毛利率跃升至70%+；

2）Anthropic预计2026Q2首次实现5.59亿美元单季营业利润，AI大模型商业化正式跑通盈利闭环；

3）OpenAI 2026年2月ARR超250亿美元、全年预计300亿，但2025推理成本增长约4倍，2026Q1营业利润率仍-122%，尚未盈利。

3、国内大模型公司ROI，B端与C端分化，盈利拐点临近

国内大模型公司商业化快速推进，B端企业服务毛利率改善明显，C端以用户规模与订阅变现为主，整体仍处亏损收窄阶段。

核心结论：

1）智谱AI凭借B端政企客户优势ARR约17亿元，企业端毛利率改善，但整体仍依赖融资尚未盈利；

2）豆包依托字节流量DAU行业领先，以广告+订阅变现，集团内部核算；

3）通义千问并入阿里云由云收入拉动；

4）MiniMax、月之暗面C端订阅+API双轮驱动，亏损持续收窄，盈利拐点临近。

4、Token使用量及价格：总量指数爆发，价格两极分化

Token使用量指数级爆发，价格走向两极分化：基础Token通缩触发“杰文斯悖论”，高端Token具备极强定价权。

核心结论：

1）2026年3月国内日均Token调用量突破140万亿，较26年初增长40%；

2）基础Token通缩：DeepSeek V4降至0.15美元/百万token（降幅超 99%），低价释放海量长尾需求，总支出不降反升；

3）高端Token溢价：智谱API定价提升83%后调用量仍增长400%，Token正从“算力成本”转为“生产力计价单位”。

5、Token使用量：豆包、Deepseek调用量居前，价格战白热化

国内Token调用量高度集中于头部厂商，豆包、DeepSeek、通义占据主要份额；价格战使基础Token价格已逼近成本线。

核心结论：

1）豆包日均Token调用量行业第一，依托字节流量生态与低价策略快速放量；DeepSeek凭借开源与超低价V4模型调用量紧随其后；

2）国内基础Token价格已普遍低于海外：DeepSeek V4输入价0.15美元/百万token，智谱、通义等持续跟进降价；

3）国内厂商转向以规模换收入，Agent与B端高价值场景成为提升单位Token价值的关键。

四、产业视角：资本开支与成本曲线

1、Capex：北美四大CSP2026指引全面上修，增速超70%

基于下游强劲AI需求与超1.5万亿美元云业务积压订单，北美四大CSP全面上调2026年Capex指引，AI基建进入加速扩张期。

核心结论：

1）根据公司2026年Q1财报指引，四大CSP（谷歌、亚马逊、微软、Meta）2026年合计资本开支预计达6950-7250亿美元，较2025年全年（约4100亿美元同比增长70%-78%。其中，谷歌已明确表示2027年资本开支将在2026年高基数上继续大幅增长，其他厂商2027年指引尚未公布；

2）微软2026年预计投入约1900亿美元（+129%），谷歌指引上调至1800-1900亿美元（接近翻倍）；

3）亚马逊预计2000亿美元（+52%），Meta指引1250-1450亿美元（+73%-101%），巨头上修强化算力投资确定性。

2、Capex：阿里、字节加速投入AI基建，腾讯维持平稳

国内云厂商与互联网巨头AI资本开支进入加速期，国产算力替代与自研芯片成为投入重点，运营商Capex整体收缩，但内部结构性调整——算力/AI投资占比提升，传统网络投资大幅下降。

核心结论：

1）阿里2025年AI相关Capex大幅扩张，三年投入规划超3800亿元，聚焦云与AI基础设施建设，国产算力采购占比提升；

2）腾讯2025年Capex同比基本持平（+约3%），GPU采购与数据中心建设为核心投向，微信生态AI化驱动算力需求；

3）字节跳动非上市但AI投入力度行业领先，豆包模型与火山引擎算力采购推动Capex快速攀升。

3、全行业成本曲线与数据中心造价成本增速差值：上游通胀vs下游通缩

产业链形成清晰“上游通胀、下游通缩”价格剪刀差：上游受物理产能瓶颈边际成本上行，下游模型工业化与开源生态使单位Token成本快速下降。

核心结论：

1）上游GPU/HBM/先进封装/电力基础设施边际成本曲线持续上行；微软2026指引明确包含250亿美元组件涨价因素；

2）下游单位Token计算成本快速下降，但内存、网络、电力相关成本上涨直接推高数据中心整体造价；

3）短期推高算力硬件景气度；中长期若Agent不能持续创造足够业务价值，产业利润闭环将承压。

五、股票指数编制

1、美股科技投资级债券CDS

我们需要观测科技公司里的投资级别债券的CDS情况，观测科技公司投资级债券的CDS情况，是因为这些看似"安全"的债券实则暗藏特殊风险：科技行业轻资产、高波动、主动加杠杆的商业模式使传统信用评级滞后失真，而CDS作为实时市场化的违约概率定价，能前瞻捕捉AI投资竞赛、利率环境变化或监管冲击下的信用质量边际恶化，在评级下调和债券暴跌前发出预警，同时为投资组合提供相对价值判断和系统性风险对冲的工具。

2、上下游指数编制原则与美股产业链标的

构建两大指数体系：美股产业链指数与国产替代产业链指数，通过纯市值加权、上下游对称、基期归一化等方法，实现中美AI产业链的可比性分析。

1）上下游对称：美股8只（4上游4下游），A股8只（4上游4下游）；

2） 上游统一为芯片设计和制造公司，下游统一为芯片应用/系统/终端公司；

3）纯市值加权：权重 = 个股市值 / 指数总市值，不做人为调整。

美股产业链跨市场说明：SK海力士（000660.KS）是全球HBM核心供应商，NVIDIA GPU的存储配套占比极高，虽非美股标的，但深度嵌入美股AI产业链，是产业链映射不可或缺的环节。

3、上下游国产替代产业链标的

国产替代纯度：剔除海外收入主导的纯代工型公司，优先纳入技术自主、内需驱动、直接替代外国企业的核心环节龙头。

4、中美AI与云计算产业链上下游盈利比分化

美国AI产业链盈利分化显著强于云计算：2024Q1—2026Q1，AI上游/下游盈利比由0.07倍升至0.55倍，而云计算硬件端/平台端由0.05倍降至0.02倍；中国两类盈利比均处低位，平台端仍占据绝大部分利润。

风险提示：通胀上行风险；流动性收紧风险；交易拥挤风险；盈利兑现风险；AI产业链相关风险；技术路线迭代与商业化不及预期风险。

署名作者：何佳烨，马莉，沈涛，毕春晖

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