国产算力贵不贵，需求还能撑住吗？景顺长城科技军团刘力思最新观点

　　一边是7月以来科技股连续3个月的调整，一边是三季报业绩普遍预增。业绩在增，情绪在降，这组反差该如何理解？

　　景顺长城科技军团基金经理刘力思在近期访谈中提到，关键看三方面：一是业绩兑现的背后，是需求的真实爆发，AI正逐步进入推理时代；二是国产算力正在从“讲故事”走向“报表兑现”，但这个过程注定是一步一步的；三是当股价与估值已明显回落，决定板块走向的不再是静态估值的高低，而是明年的业绩能否兑现。

　　在他看来，国产算力是“时间的朋友”，如果相信从大体的逻辑上它能兑现，那么越往后走就越是万事俱备，不断补足短板。

　　需求增长的背后：AI正进入推理时代

　　刘力思谈到了一个有意思的对照：去年底到今年初，市场谈论算力时的典型话题还是“东数西算”——生产出来的算力自己用不掉，能不能先租出去；而如今，这类讨论已经明显变少。

　　他认为原因并不复杂：国内自身的算力需求，正在呈现指数级增长。这在Token的使用上体现得更为直观，我国日均Token调用量已经从2024年初的1000亿次，增加到今年3月的140万亿次。（数据来源：国家统计局，2026年3月）但刘力思指出，Token调用量的攀升并不是匀速的，而是分阶段加速。回看数据曲线，大体上从2025年二季度开始，无论国内还是海外，Token调用量都已经开始边际往上走；进入2026年，曲线的斜率进一步陡峭。

　　"这背后隐含着AI在逐步进入到一个推理时代。"刘力思分析。

　　他还特别强调，这是一个全球同步的现象——国内模型能力同样在快速进展，需求侧的爆发并非某个市场的孤立事件，而是模型能力整体跃迁的结果。

　　为什么增长曲线会突然变陡？刘力思将其归因于AI应用形态的演进——不同的应用形态下，单位任务的Token消耗量级完全不同。

　　第一个是问答。以对话式产品为代表的一问一答，输出时间和内容都相对简单，消耗最低。第二个是智能体执行任务，今年2、3月以“龙虾”为代表的coding agent爆火，带动AI商业化更上一层楼——智能体完成的不再是一问一答，而是一个系统性任务，可能涉及更长的处理时间、更高频的模型调用，消耗量级大幅抬升。第三个，也是他理解未来的关键：AI持续学习，即模型自主迭代、更多独立运行。比如设定一个目标，让智能体循环执行、不达目标不罢休，“如果模型能够更多独立运行，接近一种24小时不休息的‘数字员工’，对Token消耗量的倍数拉动还会继续往上走。”他补充道。

　　"预期真的实现"的阶段到了吗？

　　消息面上，进入三季报披露窗口，国产算力芯片赛道交出了一份亮眼成绩单，头部国产CPU/GPU厂商前三季度业绩普遍预喜，净利润同比增速从五成到数倍不等。（数据来源：Wind，截至10月23日）

　　需求有了，业绩也不错。那么"预期真的实现"的阶段到了吗？

　　在刘力思看来，答案是"一步一步的"。"产业的发展，资本市场可能会想得比较简单，但产业确实是在发展——它的发展需要一步一步，你不断地去把软件、硬件的各个环节疏通，所以它的斜率应该是一步一步往上。“他表示，国产算力是时间的朋友”：如果相信从大体的逻辑上它能兑现，那么越往后走就越是万事俱备，不断补足短板。

　　落到产业一线，这种兑现已经能被感受到。目前主要的GPU厂商大多已完成上市，在政策支持与行业推动下，从已披露的定期报告看，无论龙头还是二线厂商，收入都实现了大幅增长。刘力思将其概括为两个信号：一是需求真的好起来了；二是确实"缺卡"——无论头部还是二线，产能为王，只要能交得出货，都有机会。

　　不过他也提示，收入与利润之间存在节奏差。目前部分二线GPU厂商仍未实现盈利，这类高研发投入的行业普遍遵循"收入先高增、逐步跨过规模效应的拐点、之后利润才释放"的路径，目前来看部分头部厂商已经越过这一拐点。

　　由此，他给出了一个观察产业的方法论：在产业初期，除了利润表的指标，资产负债表上的存货、应收等科目，往往也是更前瞻的信号，可以据此判断——原来真的有这么大的需求、有这么大的货的储备。"阶段性来看，2026年已经兑现了很多我们此前的期待；往后看可能会更好，也许会出现斜率继续往上加速的阶段。"刘力思补充。

　　现阶段，国产算力贵不贵？

　　业绩在兑现，股价却在调整。那么这个位置的国产算力，估值到底贵不贵？

　　刘力思首先破除的是一个惯性认知："估值没有一个单一的概念，不是说便宜就一定是好。"他以海外算力龙头为例：AI行情刚启动时，其静态估值一定很贵，因为没有人能预期到后来的超预期增长；而到现在，它可能已经很便宜了，但股价反而有可能跑输。

　　在他看来，国产算力当前正处在一个"朦胧期"——相对海外起步更晚，收入的绝对量级还不够，很多公司还没有进入盈利的大兑现周期；产业逻辑和政策层面的验证都说明它是一个"真产业"，但兑现还没有到"真相大白"的阶段。静态估值显得贵，是这个阶段的必然特征。

　　怎么给国产算力定价？他给出两个参照系：一是国内半导体的估值体系，国产算力首先是看半导体行业，国内芯片公司的估值体系大体处在四五十倍的情况；二是海外龙头的历史脉络，在斜率持续向上的阶段，其估值也曾达到30倍甚至更高——他同时提示要与正常水平比对，“它正常可能就10倍左右，现在可能不到20倍”。在两个参照系之下，他的结论是：“大体上40倍，大差不差。更多要把握的是EPS，也就是利润端。”

　　具体到方法，他不依赖静态市盈率，而是以明年为基准倒推：考察不同厂商的需求对齐程度与供应链准备情况——在先进制程上拿到了多少产能、HBM存货储备得怎么样——通过调研、计算与匹配，判断哪些公司明年真有可能实现什么样的业绩，再据此做估值衡量。

　　接下来会怎么样？兑现不会一马平川

　　站在当前时点，国产算力未来市场的想象空间和投资节奏怎么看？刘力思从两个维度给出回应。

　　其一，产业兑现从来不是一马平川的。“我们永远不要想象，一个大的生产力革命的兑现是一马平川的。”他以电的出现举例，不能想象电灯之后马上就是电器、电器马上电视、电视马上电脑、电脑马上电车——其间都是有gap的，这种区隔很正常。因此，不必因为短期波动，就倾向于认为"AI无用”“AI没有空间”“泡沫要爆裂”，这种非零即一的判断方式并不可取。

　　其二，节奏上要有合理预期。刘力思坦言，短期确实很难看到板块立刻V型反弹、回到原位，信仰的建立需要时间，但也不必然出现"不进则退"的局面。

　　他的观察依据是：从供应链端来看，北美科技巨头等产业链核心企业的订单饱满、产能充裕，对今明两年的业绩预期普遍乐观。供应链的强劲表现，实际上为AI产业提供了坚实的底线支撑，产业大逻辑并未被证伪。但在弹性方面，板块实现V型反转的条件尚不充分。尽管token调用量增长、模型持续迭代等技术进展为AI商业化打开了上行空间，但ARR（年度经常性收入）新场景的规模化落地仍需等待能力、成本与商业模式的进一步打通。短期而言，市场仍在等待需求端出现一致性的新催化。

　　刘力思建议后续可以不断紧密跟踪，同时去寻找阿尔法——在一个大体向上的产业趋势下，持续跟踪发展、寻找有阿尔法的公司，这是更可行的应对方式。

　　从Token调用量曲线的斜率，到产业兑现节奏，再到估值的锚，刘力思对国产算力的判断，建立在对产业一线指标的持续跟踪之上。想要把握国产算力未来投资空间的投资者，不妨关注拟由刘力思管理的景顺长城数字经济睿选（A类029141/C类029142）。该基金聚焦数字经济领域，以国产算力为核心方向，基金经理现阶段重点关注芯片、服务器、网络、数据中心、算力服务等全产业链环节，力求把握国产替代渐进落地过程中的结构性机会。

　　以上观点仅代表当时观点，今后可能发生变化，仅供参考，不构成投资建议或保证，亦不作为任何法律文件。

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