AI系列研究：财政支持算力，投资空间与线索

财政支持算力：投资空间与线索 glmszqdatemark2026年08月22日 中美科技博弈加速向AI产业链纵深延伸，算力已成为双方竞逐的关键战略资源。2026年全球九大云服务商资本开支预计超过8,867亿美元，美国五家占近九成，竞争正从模型能力延伸至基础设施、能源保障和供应链安全。 然而，资本充足并不意味着项目能如期落地。美国数据中心建设已面临电网接入、关键设备和施工能力等约束。中国在电力系统、制造配套和跨区域资源组织方面具有比较优势，财政支持则是将这些禀赋转化为有效算力供给的重要支点。 分析师陶川执业证书：S0590525110006邮箱：taochuan@glms.com.cn分析师钟渝梅 算力网纳入国家“六张网”和重大工程布局后，中央财政支持正加快落地。超长期特别国债和中央预算内投资已开始覆盖人工智能项目及算力基础设施节能降碳改造，为重资产、长周期项目提供前期资金。 执业证书：S0590525110008邮箱：zhongyumei@glms.com.cn 地方专项债进一步承接具体项目。由于官方尚未单列AI和智算中心相关专项债投向，我们根据公开债券文件筛选出10个信息较完整的算力相关项目，计划使用专项债33.6亿元，约占样本项目总投资的54%，建设内容涵盖机房、标准机架、GPU服务器和算力平台，财政投入正在转化为实物工作量。 相关研究 1．美联储政策观察：联储的“仪表盘”在看什么？-2026/08/202．美国财政观察：美债要YCC了？-2026/08/203．AI与新范式系列：美元有基本面支撑吗？-2026/08/174．国内经济观察系列：7月经济数据下的政策进退-2026/08/175．海外宏观&大类资产周度观察：加息预期的再定价？-2026/08/16 政府采购从需求端发力，推动算力进入使用环节。在我们跟踪的政府采购成交样本中，算力及智算服务在采购样本中的金额占比由2024年的约25%升至2026年上半年的70%。与此同时，算力券和产业投资分别降低企业用算成本、缓解长期融资约束，财政支持由项目建设进一步延伸至需求培育和资本供给。 建设主体的投资重心正在由传统网络转向算力基础设施。三大运营商资本开支总量收缩，但内部资源配置向算力网络和AI基础设施倾斜。截至6月底，全国智能算力规模升至2,185 EFLOPS，同比增长177%，算力建设正在成为数字基础设施的新重心。 算力建设的经济效应具有全生命周期的拉动能力。建设期形成IT设备、电力系统和机房工程需求，投产后继续带动用电、运维和设备更新。模型测算显示，AI数据中心单位投资形成的总产出关联量较传统公路基建高22%，对设备制造、电力系统和技术服务的拉动更强。 我国AI核心产业规模已超过1.2万亿元，算力使用也开始从模型调用延伸至企业核心流程。日均词元（Token）调用量继续增长，运营商相关收入保持扩张，部分央企AI应用已在生产、医疗等核心环节形成可量化的效率改善，算力投入开始向实际使用和产业产出转化。 财政发力的实际成效，需要沿资金、建设和使用三端连续验证。资金到位后能否形成项目投运，产能建成后能否转化为持续调用、经营收入和生产效率能否改善。三个环节相互印证，财政支持才能最终形成有效算力供给和产业产出。 风险提示：财政资金落地不及预期；算力供需错配风险；关键要素约束加剧。 目录 1全球算力投资加速，财政发力正当时........................................................................................................................32资金端：中央统筹、地方接续..................................................................................................................................43建设端：运营商转向算力，产业链实物需求扩张......................................................................................................64使用端：从算力调用到经营回报...............................................................................................................................75跟踪框架：沿三条线验证财政传导...........................................................................................................................96风险提示..............................................................................................................................................................10插图目录..................................................................................................................................................................11 1全球算力投资加速，财政发力正当时 中美科技博弈加速向AI产业链纵深延伸，算力已成为双方竞逐的关键战略资源。TrendForce预计，2026年全球九大云服务商资本开支将超过8,867亿美元，同比增长约90%，其中美国五家占近九成，在既有规模和投入强度上仍明显领先。与此同时，美国于2025年末启动Pax Silica，将半导体、关键矿产、能源及相关基础设施纳入与盟友和“可信伙伴”的供应链合作，算力竞争进一步延伸至基础设施与供应链安全。 然而，资本充足并不意味着项目能如期落地。IEA测算，电网约束或使全球约20%的规划数据中心容量面临延期。在美国，电网接入、审批、关键设备和专业施工能力共同制约着交付节奏。美国之掣肘，恰为中国之禀赋：我国的相对优势正在于电力系统、制造配套和跨区域资源组织能力。IEA预计，2024—2030年中国数据中心用电规模将累计增长约170%。将资源禀赋转化为可调度、可使用的算力供给，需要财政支持适度前置，为重资产、长周期建设提供资金，并通过订单支持和场景开放促进供需匹配。 资料来源：TrendForce，国联民生证券研究所注：美国五家包括微软、Alphabet、亚马逊、Meta和甲骨文；中国四家包括阿里巴巴、腾讯、百度和字节跳动。数据为公司整体资本开支预测。 资料来源：IEA，国联民生证券研究所 2资金端：中央统筹、地方接续 算力网纳入国家“六张网”和重大工程布局后，中央财政支持正加快落地。伴随着我国财政科技支出节节攀升，2026年第二批“两重”建设项目将人工智能纳入超长期特别国债支持领域，中央预算内投资也重点支持算力基础设施节能降碳改造，为建设周期长、公共属性强的算力项目提供前期“造血”。例如，河南医疗人工智能行业平台已落实中央超长期特别国债等资金，用于建设算力平台、数据集和行业模型，并开展场景验证。 地方专项债进一步承接具体项目。由于官方尚未单列AI和智算中心相关投向，我们从公开债券文件筛选的10个算力相关项目中，合计计划使用专项债33.6亿元，约占样本项目总投资的54%；截至8月21日样本项目累计已发行专项债15.8亿元，完成计划融资额的47%。建设清单覆盖机房、标准机架、GPU服务器和算力平台，财政资金已开始转化为实物工作量。 资料来源：中国地方政府债券信息公开平台、各地专项债披露文件，国联民生证券研究所整理 资料来源：财政部，国联民生证券研究所 政府采购从需求端发力，推动算力进入使用环节。我们跟踪的310条成交样本显示，算力及智算服务占成交金额的比重由2024年的约25%升至2026年上半年的70%，硬件占比相应下降，表明财政支持正在从固定资产进入使用环节，将公共部门的AI需求转化为企业的实际订单。 地方支持工具还扩展至算力券和产业投资，形成需求培育与资本供给的政策合力。贵州累计兑现算力券超过1.3亿元；上海三大先导产业母基金以108.5亿元国资投入，撬动社会资本形成近500亿元规模。算力券降低企业用算成本，产业基金分担长期投资风险，共同缓解AI商业化初期的需求和融资约束。 资料来源：中国政府采购网、各地公共资源交易平台，国联民生证券研究所 资料来源：中国政府采购网、各地公共资源交易平台，国联民生证券研究所 3建设端：运营商转向算力，产业链实物需求扩张 建设主体的投资重心正在由传统网络转向算力基础设施。2026年，三大运营商资本开支指引较2024年下降18.6%，但内部结构向算力网络和AI基础设施倾斜，呈“总量收缩、结构换挡”特征。其中，中国移动算力网络投资计划达378亿元，同比增长62.4%。截至6月底，全国智能算力规模升至2,185 EFLOPS，同比增长177%，算力建设正成为数字基础设施的新重心。 资料来源：中国移动、中国电信、中国联通公司公告，国联民生证券研究所 资料来源：工业和信息化部、国家互联网信息办公室、国家数据局，国联民生证券研究所 从“虚拟算力”到“实体大宗”，算力建设的经济效应具有全生命周期的拉动能力。建设期，服务器、通信设备、变压器、线缆和冷却系统等设备集中采购，并带动机房工程及铜、钢材、水泥等原材料需求。与土建占比较高的传统基建相比，AI数据中心设备投资比重和技术密集度更高，对电子信息制造、电气设备和专业技术服务的传导更强。投运后，用电、网络运维、制冷及设备迭代形成持续性需求，使其经济效应由一次性建设投资延伸至长期的能源需求和设备更新。 4使用端：从算力调用到经营回报 我国AI核心产业规模已超过1.2万亿元，算力使用也开始从模型调用延伸至企业核心流程。2026年3月，日均词元（Token）调用量突破140万亿，较2025年末增长40%以上。国资委首批40项央企AI高价值场景中，我们追踪到15项已实现量化成效。其中，中国海油将海洋溢油范围预测时间由120分钟缩短至90秒，通用技术集团将卒中辅助诊断流程由60分钟压缩至2.5分钟，表明部分AI应用已完成功能验证，并进入企业核心业务流程。 资料来源：国家数据局《数字中国发展报告（2025年）》，国联民生证券研究所 资料来源：国家数据局、数字中国峰会官网《全国数据资源调查报告(2025年)》，国联民生证券研究所 经营收入是检验算力商业化的另一项指标。2025年，中国电信智能收入增长约38%，但后续收入能否覆盖成本、应用能否提升效率仍是核心观察点。据Exponential View估算，海外生成式AI云基础设施收入目前仅略高于相关折旧，尚未覆盖电力、人员等全部运营成本。因此，财政政策的着力点应从建设端向使用端延伸，重点考察实际调用、服务收入和效率改善，促进新增算力供给与有效需求更好匹配。 资料来源：中国海油、通用技术集团、中粮集团官网，国联民生证券研究所 5跟踪框架：沿三条线验证财政传导 财政发力的实际成效，需要沿资金、建设和使用三端连续验证。资金端既观察项目批复、专项债发行和财政支出，也跟踪政府采购和公共资源交易中的招标、中标及合同金额；建设端关注项目开工投运、运营商资本开支、智能算力规模、上架率和算力网接入；使用端则观察模型调用、经营收入和行业应用成效。三端需要相互印证：资金和订单只