摩根士丹利邢自强：下半年财政发力聚焦“新基建”，中国AI产业具备独特竞争优势

中经记者 王力凝 夏欣 上海报道

“从地缘冲突、通胀走势，到中国二季度经济走势，再到最近全球股票市场过山车一样对AI的压力测试，焦点转了又转。”

7月30日，在上海举行的摩根士丹利媒体沟通会上，摩根士丹利中国首席经济学家邢自强表示，2026年这大半年以来，全球宏观经济、股票市场，经历了巨大的趋势变化。邢自强认为，2026年下半年中国经济与全球AI叙事有三条主线：财政发力方向不变，投资端仍是重头戏；中国有望凭借极致性价比在AI竞赛中开辟差异化赛道；而近期全球股市的剧烈震荡，更多是交易过于拥挤后的估值消化，而非基本面拐点。

根据摩根士丹利的分析，2026年中国经济增速预测在4.6%左右，处于官方4.5%至5%的目标区间内。

“平常心”看待2026年下半年

针对市场高度关注的重磅会议与财政定调，邢自强建议市场保持“平常心”。他明确指出，当下与2024年秋季的市场环境有所不同。

“跟2024年9月份比起来，这不是一个突然要扩大赤字、增发特别国债，或者转变资金使用方向的过程。”邢自强表示，由于2026年上半年部分财政工具使用进度较慢，目前中央和地方的发债余额，叠加新型金融工具，下半年有高达2万多亿元的同比额外财政余力可供使用。

钱花在哪儿？邢自强认为，下半年财政发力的重点仍将延续科技自立自强、能源安全等既定方向，投资端的优先级可能高于消费端，与官方近期围绕电网、储能、算力等领域加快布局的表态相互印证。在政府主导的公共投资上，官方近期提出要加紧编织水网、新型电网、算力网、新一代通信网、城市地下管网、物流网“六张网”。其中，与能源转型密切相关的新型电网以及国家算力网，这两大新型基础设施有望率先加速编织。

“越是看到国际地缘政治不平静，就越会强化自身在能源安全和转型方面的投入。”他强调，超高压电网改造和储能配套建设将在今明两年形成实质性的工作量；同时，统筹国家算力网等新型基础设施，将是中国破局高水平科技自立自强的关键。

将AI做成数字基础设施

在全球瞩目的中美AI产业竞赛中，邢自强认为中美人工智能双方各有所长，难言哪一方已经确立绝对主导地位。美国在先进算力方面仍具优势，而中国的路径更多依托系统集成能力、电力供应体系以及工程师红利，通过算法优化等方式压低使用成本。

邢自强提到，在近期于上海举行的世界人工智能大会上，也可以看到部分厂商推出的集群式互联算力方案，通过系统扩展性一定程度弥补单卡算力与海外最先进水平之间的差距。他认为，中国不一定非要在最前尖端的单点硬件上硬拼，而是完全有能力蹚出一条独具特色的“平价基建”之路。

为了说明中国在AI模型上的独特优势，邢自强分享了一个生动的行业观察：“我们统计过，中国国产大模型的Token（词元）成本，大致上只有美国的十分之一，确实便宜。”他提到，海外企业曾一度流行“Token-maxxing”，鼓励员工无限量使用AI，但随后账单高得让人“用不起”，只能转而采用分层过滤策略。

邢自强说：“长程、复杂的任务交给最顶级的海外模型，短程、容易的则交给便宜好用的开源模型。在这个过程中，中国大模型的成本优势就显现出了巨大的商业价值。”

更具想象力的是，邢自强提出，中国完全可以复刻过去二十年在移动互联网（2G到4G时代）的成功经验。当时中国并没有把高昂的上网费作为赚钱手段，而是把网络打造成廉价的数字基础设施，这才引发了后来的电商和移动支付创业狂潮。

邢自强建议，中国在算力使用上可以探索“双轨制”：训练端，继续积极拥抱全球最优秀资源；而在推理和应用端，则可以通过国有统筹的大型算力中心，大规模部署国产芯片，并以极低的价格租给国内科技公司。这样既能让国产芯片在“干中学”里不断迭代，又能让AI真正成为全社会用得起的公共品。

在呼吁中国探索AI平价基建的同时，邢自强也客观剖析了美国AI产业当前面临的现实瓶颈。他指出，尽管美国科技大厂雄心勃勃，计划明年的AI基建投资高达1.2万亿美元，但在现实中正撞上“物理与政治的南墙”。

“这些巨头想要建这么多算力中心，但面临三大制约：一是缺电；二是当地社区的抵触，老百姓认为算力中心不带动就业，反而带来交通拥堵和水电价上涨；三是地方政治约束。”邢自强列举了一组具有冲击力的数据：考虑到电力资源紧张，目前美国已有包括纽约州在内的13个州出台了针对AI算力中心的暂缓建设令。仅去年就有价值约1600亿美元的算力中心投资被迫搁置，今年一季度又有1300亿美元项目流产。

相比之下，中国在新型举国体制下，如果能吸取过往数字基础设施建设的集约优势，通过国家统筹落地算力中心，恰恰能在这一环节实现弯道超车，弥补单点算力上的短板。

直面“K型分化”

在剖析当前国内经济基本面时，邢自强坦言，当前经济存在结构性的“K型分化”，且这种分化具有不对称性。

“我们现在K型里向上的这一撇，比如AI创新、新能源‘新三样’，力量还比较单薄；而向下的这一撇，包括内需、就业、消费和地产，相对比较厚重。”邢自强指出，近年来的出口越来越高端化，聚焦于技术密集型的“新质生产力”，工厂里机器多、人工少，对全社会广泛的就业和收入带动效应正在减弱。

面对这种分化，他提出的政策建议是，优化现有的产业支持结构。

“像新能源、AI硬件这些行业，本身就处于全球上行周期里，上半年出口增速动辄60%甚至接近100%。”邢自强呼吁，应当考虑将这部分节约下来的财政资源，转向支持拉动就业密度的服务业、餐饮娱乐等领域，实施减税降费。

同时，他以历次工业革命为鉴，强调了夯实社会保障体系的重要性。“AI时代的竞争，尽头是谁的体制更能应对科技对就业、社会心理产生的冲击。提升社会保障程度，是降低居民预防性储蓄、提升消费率的有效手段。”

在谈及促消费政策时，邢自强还对当前市场上流行的一种“刺激消费无用论”进行了有力的逻辑反驳。

“现在很多专家学者认为，消费只是收入的结果，有了就业和收入才会消费，所以发消费券、以旧换新都是一时之计。这种看似合理的观点，某种意义上打消了采取实质性政策的紧迫感。”邢自强一针见血地指出，不能因此抹杀宏观政策的能动性。

他强调，只要政策是“就业主导型”的，其本身就会对国民收入产生强大的正向外溢效应。在AI和“新质生产力”暂时无法创造广谱意义上的大规模社会就业的阶段，将财政支持重点转向服务业等劳动密集型领域，正是为了通过稳就业来稳收入，进而真正打破消费不振的负向循环。

AI投资步入下半场

针对近期一度引发市场关注的全球股市尤其是AI、半导体相关板块的剧烈波动，邢自强表示，这一轮调整具有全球共振特征，波及范围从韩国、美国科技股延伸至中国大陆及台湾地区相关企业，并非中国内部经济或政策层面出现了新的拐点性变化所致。他提到，在这一轮全球AI产业链分工中，中国大陆企业更多参与光模块、PCB等环节，处于相对靠后的价值链位置，与产业链上游的核心环节存在一定差异，但同样受到本轮全球共振的影响。

邢自强分析称，此轮波动的诱因是多重宏观与市场因素交织的结果，包括地缘政治局势对油价和通胀预期的扰动、新任美联储主席货币政策取向的不确定性，以及此前一段时间部分资金借助杠杆工具集中押注AI相关资产所形成的交易拥挤度上升。此外，AI龙头企业为支撑资本开支持续扩大融资规模。据摩根士丹利团队测算，相关企业未来一年在股权及债券市场的融资需求合计约达1万亿美元，也使得市场对边际流动性变化更为敏感。

邢自强用“基金经理代沟”来形容市场情绪的演变：“如果你在一年前问那些拥抱新科技的‘小登’（年轻）基金经理，加息25个基点有影响吗？他肯定说没有，因为这是改变人类的巨大革命。但现在，当全球资金都高度拥挤在这个赛道上，认知变成了‘老登’，大家对任何边际流动性的收紧就变得极其敏感了。”

从企业基本面看，邢自强强调，主要AI大厂公布的资本开支计划并未出现削减，部分甚至有所上调，因此本轮调整更多反映的是市场对前期已计入较多乐观预期的重新评估，属于阶段性的估值消化过程，与历史上多轮科技革命进程中出现的“过度投资—阶段性出清”现象具有相似之处，例如上世纪末互联网泡沫时期，尽管部分设备商的股价和财务回报经历了明显调整，但当时铺设的基础设施此后仍持续提升了全球经济生产率。

“现在，AI投资正在进入半场休息。”邢自强提出了摩根士丹利策略团队的观点，建议投资者的目光不要再局限于单纯的半导体和算力硬件，而应拓宽至更广阔的AI生态链。无论是率先应用AI实现降本增效的企业，还是那些在AI时代不可或缺的“HALO资产”（如绿色能源），都蕴含着巨大的机遇。在这一广阔图景中，中国在应用场景迭代与能源产业链上的深厚底蕴，无疑为全球资本提供了独具吸引力的中国方案。

（编辑：夏欣 审核：李慧敏 校对：颜京宁）