AI与新范式系列如何刻画AI的可持续性？

如何刻画AI的可持续性？ glmszqdatemark2026年07月06日 随着本轮AI行情步入白热化阶段，市场预期也从此前的普遍乐观逐步走向分化，对产业扩张的可持续性判断开始分歧。尤其是近期Meta计划将内部富余AI算力面向市场商业化租赁的动作，这一供给端的边际变化引发了全市场对AI产业重资产扩张模式可持续性的集中质疑，直接触发全球科技股普遍回调。在此背景下，如何精准研判本轮AI高景气的持续度，构建可落地的跟踪观测框架，成为当前市场的核心命题。 分析师陶川执业证书：S0590525110006邮箱：taochuan@glms.com.cn分析师林彦 基于AI产业周期的完整传导逻辑，我们从景气度、盈利支撑、尾部风险三大维度出发，提炼出三大核心观测路标，用以系统跟踪行情运行节奏与拐点信号： 执业证书：S0590525110007邮箱：linyan@glms.com.cn研究助理武朔 路标一：AI产业景气度跟踪，锚定需求传导全链条。本轮AI行情的上行高度与延续周期，一定程度上取决于下游终端的付费意愿与商业化落地进度，需求信号沿“下游应用场景付费→中游模型调用与订阅收入→上游云厂商算力资本开支”的路径自下而上逆向传导。 执业证书：S0590125110064邮箱：wushuo@glms.com.cn 据此，我们构建三级指标体系：以终端Token消耗量观测下游真实需求强度，以年度经常性收入（ARR）验证中游模型商业化兑现水平，以云厂商资本开支（Capex）追踪上游供给扩产节奏，逐层验证产业景气的真实韧性与可持续性。 相关研究 1．美国劳动力观察系列：美国就业：碳基和硅基的两重天-2026/06/062．宏观动态观察：二季度经济的证真与去伪-2026/06/043．海外宏观&大类资产周度观察：美伊和谈预期升温，市场押注“TACO”-2026/05/314．宏观周度观察：猪价下行何时了？-2026/05/315．实体经济观察系列：5月PMI：临界点“考验”-2026/05/31 路标二：科技巨头降本增效拐点，研判盈利支撑韧性。本轮头部科技企业盈利高增的背后，并非完全由业务扩张与AI商业化贡献，人员优化、费用压降等降本手段构成了重要的利润支撑。往后看，随着人员优化红利逐步触顶，降本增效的边际空间持续收窄，若AI商业化增量无法及时形成盈利接力、对冲成本端红利退坡，科技巨头整体利润增速将面临明显下行压力，AI行情的盈利底层支撑也将出现边际松动。 路标三：NeoCloud尾部风险监测，警惕高杠杆环节的传导效应。以CoreWeave、Nebius为代表的NeoCloud（新型AI专用云服务商）依托“订单+资产”双抵押模式实现高杠杆扩张，是本轮AI产业链中杠杆水平较高、信用脆弱性较强的环节之一。若该板块CDS利差持续走阔、存量债券信用利差大幅上行，意味着市场对其资产负债表稳健性的担忧加剧，需高度警惕尾部风险沿产业链向全板块传导扩散。 从当前核心指标来看，产业景气整体仍具支撑，尚未出现全面恶化信号。后续需持续跟踪三大路标边际变化，交叉验证需求强度与风险水平。若出现ARR增速连续回落、Token消耗量价齐跌、降本红利加速退坡叠加NeoCloud信用利差持续走阔的组合信号，则需警惕AI行情迎来系统性回调风险。 风险提示：AI需求明显放缓；美国通胀粘性超预期；地缘冲突升级与油价大幅上行：美国财政政策超预期。 目录 1如何刻画AI的可持续性？.......................................................................................................................................32路标一：AI产业趋势的景气度追踪..........................................................................................................................53路标二：大厂降本增效的拐点何时到来？.................................................................................................................94路标三：关注AI赛道的脆弱环节—NeoCloud.....................................................................................................115风险提示..............................................................................................................................................................17插图目录..................................................................................................................................................................18 1如何刻画AI的可持续性？ 随着本轮AI行情步入白热化阶段，市场预期也从此前的普遍乐观逐步走向分化，对产业扩张的可持续性判断开始分歧。尤其是近期Meta计划将内部富余AI算力面向市场商业化租赁的动作，这一供给端的边际变化引发了全市场对AI产业重资产扩张模式可持续性的集中质疑，直接触发全球科技股普遍回调。 在此背景下，如何精准研判本轮AI行情的上行空间与周期拐点，构建可落地的跟踪观测框架，成为当前市场的核心命题。 资料来源：Wind，国联民生证券研究所 基于AI产业周期的完整传导逻辑，我们从景气度、盈利支撑、尾部风险三大维度出发，提炼出三大核心观测路标，用以系统跟踪行情运行节奏与拐点信号： 第一，AI产业景气度跟踪，锚定需求传导全链条。沿“下游商业化应用→中游模型订阅收入→上游云厂商资本开支”的传导路径，通过Token消耗、年度经常性收入（ARR）、算力资本开支等指标，逐层验证AI产业景气的真实强度与可持续性； 第二，科技巨头降本增效拐点，研判盈利支撑韧性。追踪人员优化、费用压降带来的降本红利退坡节奏，一旦降本增效难以为继，且AI商业化落地未取得明显成效，那么大厂利润率的维系或面临一定考验； 第三，NeoCloud尾部风险监测，警惕高杠杆环节的传导效应。聚焦产业链中的高杠杆薄弱环节—以CoreWeave为代表的NeoCloud厂商，跟踪其债券信 用利差、CDS报价等先行信号，监测其尾部风险及其对全板块的传导效应。 2路标一：AI产业趋势的景气度追踪 产业层面，AI赛道的景气兑现度仍是核心观测主线。本轮市场“起心动念”正是因为算法公司的ARR出现了非线性的快速上涨。从产业机理来看，AI产业链自上而下分为上游算力基建（芯片、服务器、数据中心等）、中游模型厂商（打通供给与落地的枢纽）以及下游场景应用（终端付费与技术迭代的内生动力）。 而本轮AI行情的上涨空间与持续周期，一定程度上由下游终端的付费意愿决定。下游商业化需求回暖将直接推升中游模型调用量与订阅收入规模，沿产业链向上驱动云厂商、算力厂商加大资本开支扩容产能。即需求信号整体沿着“下游商业化应用→中游模型调用与订阅→上游云厂商资本开支“的路径逆向传导。基于此，我们通过以下指标进行跟踪： 其一，算力等资本开支的增速和斜率，反映上游云服务厂商供给端扩产意愿。2026Q1五大云厂商单季度资本开支维持在1400亿美元以上，且市场对五大厂商后续季度资本开支的一致预期仍处于上移通道，并未出现明显放缓趋势。 后续需密切关注各大厂季报中对未来两个季度Capex的指引。若资本开支增速从前期陡峭上行态势转向平缓，甚至出现环比停滞，或意味着本轮算力供给扩张已触及阶段性天花板，上游算力硬件产业链的订单景气度将率先面临边际收敛压力。 资料来源：彭博，国联民生证券研究所注：上述年份为财年。 资料来源：彭博，国联民生证券研究所注：上述年份为财年。 其二，年度经常性收入（ARR），用以验证中游大模型商业化落地的真实兑现水平。相较于季度营收、单次项目收入，ARR剔除了一次性收益扰动，能够精准反映AI模型、云服务订阅业务的可持续增长能力，是中游商业化落地的核心标尺。 当前头部大模型厂商包括OpenAI，Anthropic等大模型厂商ARR呈现非线性增长态势。以Anthropic为例，其ARR从2025年底的90亿美元跃升至今年5月的470亿美元，半年增长超4倍，验证了“模型能力跃迁→开发者调用放量→收入增长”的逻辑。 这意味着AI产业不完全是“烧钱叙事”，当前已进入盈利兑现的重要阶段，这为行情提供中期基本面支撑。后续需持续跟踪头部厂商ARR增速，若连续多月边际放缓乃至转弱，或预示下游付费需求出现阶段性走弱，AI行情可能阶段性调整。 资料来源：Anthropic，OpenAI，智东西，国联民生证券研究所 其三，终端Token消耗量，作为预判下游需求变化的领先先行指标。Token作为AI调用、算力消耗的最小计量单位，其加权支出价格、全网消耗总量，是当前最灵敏的下游需求先行指标。 其中，Silicon Data发布的大模型Token支出指数，用于衡量市场每消耗100万枚Token对应的平均付费成本。该指标自去年12月起涨幅超一倍，直至今年5月持续走高，然而6月数据骤然回落，一度引发市场担忧情绪。 资料来源：彭博，国联民生证券研究所 不过，Token定价走弱，未必完全等同于AI整体需求见顶。另一核心可能性在于用户正主动转向性价比更高、定价更低的基础模型，进而拉低整体均价。从OpenRouter披露的全球大模型Token消耗总量数据来看，6月以来全球大模型周度Token总调用量再度大幅冲高，稳定突破45万亿级别，行业整体使用需求并未出现明显回落迹象。 资料来源：OpenRouter，国联民生证券研究所 这说明行业并非完全出于需求萎缩，而是模型效率提升、行业竞争加剧带来的价格常态化下行，下游真实算力需求仍在扩容。若后续Token消耗持续出现“量价双跌”的组合信号，则意味着下游需求短期见顶，需警惕AI行情系统性回调风险。 3路标二：大厂降本增效的拐点何时到来？ 除产业景气周期指标和需求端外，成本端即科技巨头的降本增效进程，是我们判断AI行情可持续性的第二大核心观测维度。本轮头部云厂商业绩普遍维持高增，但阶段性盈利改善并非完全来自业务扩张与AI商业化兑现，相当程度依托人员优化、费用压降等降本手段支撑，盈利韧性存在结构性隐忧。 我们选取甲骨文、谷歌、微软、Meta、亚马逊五大全球科技龙头进行测算。与人员优化高度相关的销售及管理费用率（五家企业均值），已由2023财年的15%持续回落至2025财年的12%附近，费用压降效果显著；对应同期企业营业利润率自27%抬升至32%以上，也就意味着销售和管理费用占比的下降对营业利润率的边际增量抬升贡献了50%以上，成本压缩成为本轮科技巨头盈利修复的重要核心变量。 资料来源：Wind，国联民生证券研究所注：样本选用甲骨文、微软、谷歌、META、亚马逊五家云服务厂商的均值 我们再简单算一笔账，根据2025-2026年上半年的五家云厂商公布的裁员公告（不完全统计，可能有误差），近两年裁员规模约在10万人左右，我们假设人均成本在20万美金，合计约释放至少200亿美元的现金流。 而2025财年五家厂商总营收为1.65万亿美元，总营业利润超4000亿美元。粗略估计裁员降低的人力成本，分