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2026年被中共领导层定为「开局之年」,政治层面要开展新理念、新格局;经济层面则力拚成绩,其中AI产业被寄予厚望。但中国AI产业最大问题在于政策与资本投入过快,与实际需求出现落差。中国另一隐忧是外销独撑经济,凸显内需不振。
中国AI产业在政策与资本推动下快速扩张,官方数据显示,2025年AI内核产业规模已突破1.2兆元(人民币,下同)。中国国务院2025年8月公布「人工智能+」行动,在智能制造、智能医疗、智能交通等重点行业深化落地,工信部预计,到2030年中国AI相关市场规模将达1.4兆美元,成为十五五时期(2026-2030年)推动中国经济最重要引擎。
然而,专家示警,当前部分AI产业已出现供给端扩张快于需求端的现象,若商业化落地、内需市场及应用场景未同步跟进,部分被快速推升的产业恐遭遇严峻挑战,包含资本空转与泡沫化风险。
中国AI产业成长明显分化,上游硬件与内核技术层增速显著高于应用端。AI芯片与服务器成为主要拉动力量。中商产业研究院预测,中国AI芯片2026年市场规模预计达3813.9亿元,若以国际数据资讯(IDC)发布中国国产AI芯片在市场占比约41%计算,2026年中国国产AI芯片规模约1564亿元。AI服务器方面,预估2026年中国AI服务器市场规模约2859至3500亿元。若按35%年均复合增长率,2030年规模约1.2至1.5兆元。
长期偏重供给 缺埋单者
在这些数字光环背后,中华经济研究院第一所所长刘孟俊认为,中国AI产业最大问题在于政策与资本投入过快,与实际需求出现落差。部分被快速推升的「风口」,技术尚未成熟却已被政策推向市场,形成无效供给。他强调,科技产业仍须回到应用与市场需求,并依赖内需支撑产业链,中国长期偏重供给端政策,通过补贴、园区建设与引导基金堆栈产业规模,相对需求端刺激不足,使高科技产能缺乏埋单者,在消费动能偏弱下尤为明显。
宏观数据也显示市场的失衡情况,中国统计局5月数据显示,今年前四个月高技术制造业利润年增44.8%,其中电子专用材料、光纤与光电子器件等AI上游产业利润分别大增601.7%、347.6%与51%。但汽车、专用设备及家具等与民众消费相关产业则普遍下滑,显示动能集中于上游。
粤开证券首席经济学家罗志恒也向第一财经指出,中国经济正处于新旧动能转换阶段。AI带动的新产业属高度资本与技术密集型,对就业吸纳有限,使劳动力难以有效转入新兴产业。他并指,居民收入与消费增速放缓,使AI效率提升未能转化为消费扩张,进一步影响内需循环。
他认为,AI提升「做蛋糕」效率,也加剧收入分化与议价能力下降。数据显示,中国第一季居民可支配收入增速与消费支出增速均放缓,未能跑赢GDP增速。若不能同步优化「分蛋糕」的财税与分配机制,供需失衡恐由短期问题转为长期结构性困境,让AI产业空有产值,却无法转化为经济循环的良性动力。
资本空转 新创倚赖补贴
资金结构方面,刘孟俊指,中国AI新创企业仍高度依赖政府补贴与国有资本支持,存在「资本空转」现象。相较美国等成熟市场依赖机构投资人筛选,中国则高度以官方「引导基金」为主,投资决策带有明显政绩导向,商业判断能力不足,导致资金效率偏低。
中国算力基础建设亦存在类似问题。一名半导体学者向本报系联合报表示,中国各地智算中心快速扩张,但部分地区通过设备串联与系统堆栈提升帐面算力,短期可形成产值,但在能耗效率与维运成本上压力较大,且目前AI应用仍处早期阶段,商业化尚未完全展开,算力投资回报仍需时间验证。
至于新兴应用,具身智能与低空经济被中国地方政府视为重点,但商业化能力亦受质疑。Frost & Sullivan中国区首席顾问王煜全称,目前部分人形机器人展示仍停留在缺省动作与有限场景控制,本质上属高度程序化的自动化系统。他直言,跳舞与行走只是预先编排的「自动化」,并非具备环境理解与自主决策能力的AI机器人,若仅能运行缺省动作,更接近音乐盒而非AI代理,难称具备AI时代内核优势。他分析,人形机器人产业化关键在于对复杂环境的「自主性」(autonomous)理解与决策能力,但目前模型仍难真正理解物理世界。
低空经济 缺乏可行性
至于低空经济,他直言「低空哪有经济」,认为其在中国缺乏基本市场与物理可行性。相较美国拥有辽阔低密度住宅与逾7000个民间机场,中国人口高度集中于城市高楼,且空域受军事与行政严格管制。在此条件下,飞行器密度与安全限制使其难以形成规模商业市场,多仍停留在概念阶段。
另有半导体专家指,在太空等极端环境中,人力难以介入,未来可能成为AI与机器人较具潜力的应用场景。
中国投注大量资金和资源,全力发展AI产业,也是未来五年(十五五规画)的重中之重。然而这波AI「风口」,究竟是新一轮成长曲线,还是被政策与资本提前推高的产业幻象,最终仍取决于需求端能否真正接住供给扩张。否则看似辉煌的「风口」,恐怕难逃泡沫化的处境。


官方认为AI可带动智能制造、智能医疗与智能交通等多领域升级,并成为2026至2030年推动经济的新引擎,因此在政策与资本上大力加码。 最大问题是供给端扩张过快,政策与资本投入先行,但商业化落地、应用场景与内需市场未同步跟上,容易形成无效供给与泡沫化风险。 因为AI多属资本与技术密集型,对就业吸纳有限,居民收入与消费增速又偏弱,效率提升难转成消费扩张,供需失衡可能变成长期结构问题。精华 FAQ

