2026在“卡瓦格博之心”持续瞭望顶峰——解析Token经济-中泰证券.pdf会员免费

中 泰中 泰 证 券 研 究 所专 业专 业 ｜ 领 先 ｜ 深 度 ｜ 诚 信｜证券研究报告｜2 0 2 6 . 0 6 . 1 2在“卡瓦格博之心”持续瞭望顶峰——解析经济分析师：苏仪执业证书编号： S0740520060001分析师：刘一哲执业证书编号：S0740525030001注：”卡瓦格博”系梅里雪山主峰、藏区八大神山之首，至今无人登顶；”卡瓦格博之心”为环绕该主峰东南坡、可正面仰望峰顶的徒步环线名称。本报告以此为题，喻指对的探讨是人工智能研究中最核心、最值得抵达却尚未被完全征服的腹地。 2摘要◼ 经济本质上是一场关于性价比的全产业链优化运动。这场优化可以用一个公式统一表达：每元 创造的任务价值 = 任务价值量 ÷（ 消耗量 × 单价）。作为智能时代的基本度量单位，其供需的非同质化属性催生运营层。可类比电力时代的，但并非同质商品；其供给侧按//分层定价，需求侧按任务价值与复杂度匹配不同智能的模型，供给端“按量计价”与下游交付端“按结果/项目/订阅付费”之间存在错配。正是这一缺口，催生了以套餐化、路由聚合、效果打包等方式承接用量不确定性的运营层。◼ 杰文斯悖论下需求爆发，新应用场景持续解锁。单位成本的快速下降非但没有压缩总开支，反而随着模型能力提升解锁更多应用场景、把总消耗推向更高量级。下游需求放量沿场景梯次展开：率先爆发，因上下文重读与多轮工具调用产生大量“隐形词元”，子、集群进一步放大消耗，叠加多模态物理AI数字孪生、智能驾驶、具身机器人等全新场景，共同构成需求的长期增长曲线，应用层价值量占比有望逐步提升。◼ 算力是核心受益环节，数据中心正变为“工厂”。当成为可计量、边际成本递减的标准化产出，数据中心便以类似制造业的逻辑运转为“工厂”，竞争最终落到单位成本与算力约束上。随着互联网厂商资本开支持续攀升，训练转向推理利好国产芯片渗透，政策加码国产数据中心建设，供给持续爆发；算力租赁则有望盘活存量资源，并向算力调度、一体化算力网与整体AI解决方案等高附加值运营服务升级。◼ 投资建议：建议关注基础模型层智谱、、商汤、科大讯飞等；算力层浪潮信息、紫光股份、首都在线、东方国信等；应用层彩讯股份、万兴科技等。◼ 风险提示：存在AI等底层技术变革不及预期，下游客户IT支出意愿与力度不及预期，政策落地不及预期，行业竞争加剧，第三方数据失真，市场规模测算偏差，研报信息更新不及时等风险。 3经济学可以理解为全产业链优化性价比的活动◼ 经济本质上是一场关于性价比的全产业链优化运动。这场优化可以用一个公式统一表达：每元 创造的任务价值= 任务价值量 ÷（ 消耗量 × 单价）。◼ 公式中的分子和分母分别由产业链不同的参与者进行优化。应用层是唯一同时触达分子和分母的角色，他们定义场景（决定分子大小），也选择工作流架构和模型档位（决定分母中的消耗量）；基模厂商主要关注分母中的 单价（通过 、蒸馏、推理加速等技术路径降本）和消耗量（通过提升模型能力减少用户重试）；云厂商主攻分母最底层的物理成本（硬件代际、协同设计、利用率管理）。三方各有侧重，但分母优化的红利往往会通过价格竞争流向应用层。图表：经济学的优化目标与参与方资料来源：中泰证券研究所经济学，本质是全产业链层面对性价比的优化 4目录专 业 ｜ 领 先 ｜ 深 度 ｜ 诚 信中 泰 证 券 研 究 所1拆解产业：从价值创造与分配的角度理解 5：智能时代的基本度量单位，可类比电力时代的◼ 是AI时代对“智能”的基本度量单位。类比此前的技术革命浪潮，正如 衡量电能、 衡量带宽， 正在成为 AI 智能产出的通用计量标准。 与电力、带宽、云计算有类似的商品属性：短期供给弹性低（大型数据中心建设周期往往在1 年以上，类似电厂扩容）、底层依赖重资产基础设施等。这些共性意味着经济的演进可能与电力、互联网与云计算的历史节奏相似。但同时，的定价由服务商单方设定，且需求弹性随使用场景有较大变化，这种异质需求结构使得 的价值分配远比复杂。图表：历史通用技术浪潮中可以与形成对比的要素资料来源：AI : ...