2026工业化数字经济智能供给的经济分析报告-中金研究院

12026年7月15日工业化数字经济能供给，工业化数字经济逐步形成“物质底座—智能供给—组织中介—场景兑2追踪、可复用结果的能力。围绕这一过程，工业化数字经济逐步形成“物质底座—智能供给—组织中介—场景兑现”的四层结构。物质底座层提供算力和能3随着认知能力成为新的中间投入，数字经济的市场交易对象将会从岗位、4 2 7 10 10 （三）数字经济的重资产化 14 17 20 20（二）工业化数字经济的四层结构：组织中介层与 23（三）产业融合：智能供给与产业需求的共同 26（四）过剩还是不足：供给扩张与需求吸收的动 28 30 30（二）美国：资本、算力与平台构建前端供给 37 40（四）两种路径：前端供给与工程扩散的差异 44 45 46（二）企业边界与产业分工变化：从内部配置 50 525 54 55（二）政策的挑战：工业化数字经济之后，应 56 57图表1：传统数字经济的轻资产模式约束主要来自流 13 15 16 17 18 21 22 23 24 25 26 28 29 31 32 32 33 346 35 35 36 36 38 38 39 39 41 41 42 43 45 48 49 51 53 547续提供。数字经济的核心产出，正在从信息和软件进8让认知能力成为一种可以持续生产的新供给。围绕这一供给，新的产业结构、9这一过程，将决定我们如何看待未来的产业的影响，隐性认知能力第一次可以像其他生产要素一样由固定资本持续生产，资料来源：中金研究院每一次推理计算、每一次Agent执行，都是一次认知能力的生成过程。AI超越AI使数字经济具有工业化特征，根本原因在于它解绑了隐性认知能力1与实践中稳定完成的认知能力，通常表现为经验、情境理解、综合判断、沟通协作和直觉决策等认知能力则是指能够通过明确规则、标准流程或形式化知识进行表达和传递的认知能力。2这一机制的适用范围不限于语言与符号。机器人学长期面临的困境与专家系统类似，抓取、行走等运动技能是隐性能力的极端形态，熟练工人说不清自己如何控制手上的力度，因此为每个动作显写规则的传统路径进展缓慢。近年具身智能的突破，正是将从示范数据中习得的路径应用于运制，与大模型共享架构和学习范式。受制于动作数据缺乏互联网级语料、物理硬件成本优势、物理失误的安全验收门槛远高于文本错误等，具身智能的兑现节奏要稍慢资料来源：中金研究院OpenAICoreWeaveAnthropAI模型/基础设施AlphabetAmazonAirbnb注：采用各企业2025财年数据，图中OpenAI和Anthropic的资本支出并未公布，仅根据其发布的未来投资计划估算。资料来源：各公司官网和财报，中金研究院其成本会随着调用规模、任务复杂度和推理长度提高，模型需要处理的信息更多，推理过程更长，所消耗的Token数量和计算资源也会随之增加。有研究显示，当任务完成时间增加10倍时，所需Tokeno3-mini推理Token数量（50%分位数）1时间跨度注：纵轴为时间跨度，表示人类完成相应任务通常需要的时间；横轴为Token跨度，表示以o3-mini作为统一参照模型，解决相应任务通常需要消耗的推理token数。每个点代表一个模型在不输出思考链（no-CoT）条件下的50%能力边界，即该模型对相应难度任务的平均成功率约为50%。二者在对数坐标下高度相关，但推理token消耗随任务难度上升得更快。资料来源：Gouldetal.(2026)3，中金研究院赖芯片、电力、设备折旧和数据中心运维等真实计算投入。图表5显示，AI模3GouldDewi,etal"ThinkFastEstimatingNo-CoTTask-CompletionTimeHorizonarXivpreprintarXiv:2606.07157(2025).GPT-GPT-OSS-20BQwen-30BMistralSmall制造业采掘业公用事业运输仓储业信息业休闲娱乐业AI模型工业服务业注：AI模型栏展示的是实测计算成本与API价格之比，实测计算成本数据来自Zhuangetal.(2025)，其中主要是硬件折旧成本和能耗，GPT-OSS的价格采用OpenRouter、AIMLAPI、TogetherAI、FireworksAI、Groq五家供应商的中位数价格，Qwen和Mistral采用官方API价格；工业和服务业栏展示的是2024年美国各行业物质消耗与总产出之比，其中物质消耗包括设备与建筑折旧、能源和物资消耗。资料来源：Zhuangetal.(2025)4，各公司官网，BEA行业生产账户数据，中金研究院EconomicsofAIInference.arXivpreprintarXiv:2510.26136.的成本结构、价格机制、要素禀赋和产业组织都需全球历史GDP增速86420注：图表展示不同历史阶段的GDP年均复合增长率，用于说明重大技术革命通常会改变经济运行中的核心约束和长期增长条件。资料来源：DeLong（1998）5，中金研究院5DeLong,J.Bradford."Estimatingworl(1998).资料来源：中金研究院才能进一步被定价、交易和配置，Token正是在这个意义上成为智能供给形成使认知能力开始具备商品化计价基础。ArtificialAnalysis的数据显示，达到OpenAIo1水平模型的综合推理成本从2024年12月约14.25美元/百万tokens下降6Dodig-Crnkovic,Gordana."CognitionandIntelligencein知及意义构建（Sense-making）的过程，是维持生命的基本机制，而智能（Intelligence）则指该认知机该文指出，认知侧重于描述与系统的交互过程，而智能则评估其问题解决的效率与效能。0.031250.031252022-112023-52023-112024-52024-112025-5842140≤智能水平<5020≤智能水平<3050≤智能水平<6030≤智能水平<40注：智能评分由ArtificialAnalysisIntelligenceIndexv4.0根据多项测试的评分综合得出，评分和模型信息数据抽取日期为2026年7月5日。资料来源：ArtificialAnalysis7，中金研究院7https://artificialanalysis.ai/trends#language-model-inference-price-by-intelligence-index-band-over-time资料来源：中金研究院思考与快思考的认知分工8。AI大模型在接收到特定指令输入后，基于神经网8KahnemanD.Thinkin可以自发完成大量组织工作。但随着代码智能体、通用Agent终端和企业工作资料来源：中金研究院包括基础模型、推理服务、模型权重、API和云端模型服务。第三层负责连接、编排、验证和交付，提供Agent、RAG、MCP、连接器、工作现，使智能供给最终进入各个行业的具体业Codex自发布以来快速普及，截至2026年6月，其非开发者个人用户但复用范围有限。通用编排处理的是跨场景重复出现的问题，包括任务拆解、AnthropicSkills功能OpenClaw（龙虾）智能体Anthropic开源MCP协议Skill数量的增长趋势腾讯/字节/阿里等推出龙02025-102025-112025-122026-012026-022026-0320谷歌发布Gemini企业智资料来源：SkillsMP12，中金研究院息获取、内容浏览和交易选择。但是，当Agent能够代替用户执行任务时，入9/zh-Hans-CN/index/how-agents-are-transforming-work//en/p/3885010/zh-Hans-CN/index/how-agents-are-transforming-work/11https://openrouter.ai/apps/category/coding?per12/zh/timeline的注意力，通过搜索、内容、社交和交易入口实现流量变现Agent代读、摘要、过滤、执行，用户无需亲UI驱动的产品护城河消失资料来源：中金研究院13/sites//files/attention_economy_feb.pdf对照组快55.8%14。虽然这一结果并不能简单外推到所有编程任务，但这也表计量和兑现，则决定了企业是否愿意持续投入，并推动产业融合不14Peng,Sida,etal."Theimpactofaiondeveloperproductivity:arXiv:2302.06590(2023).资料来源：中金研究院15BrynjolfssonE.Theproductivityparadoxofinformationtechnology[J].CommunicationsoftheACM,1993,供给缺口智能供给扩张慢供给缺口智能供给扩张慢场景需求吸收快收缩型过剩智能供给扩张慢场景需求吸收慢产能建设智能供给扩张快场景需求吸收快过剩风险智能供给扩张快场景需求吸收慢资料来源：中金研究院3lAI基础AI基础AI智能体 资料来源：StanfordHAI《2026AIIndexReport》,中金研究院机柜功率密度上升，算力需求进一步向电力、关键设备和工程建设环节传导，0资料来源：CBRE16，中金研究院2022Q12023Q12024Q12022Q12023Q12024Q12025Q11GoogleCloud积压合同Google季度CapEx资料来源：公司财报，中金研究院合增速约15%，增速为其他用电部门平均水平的4倍以上，其中AI将成为最主5年；大型变电设备、备用发电机等关键设备交付周期同步延长，美国数据中16/insights/books/north-america-data-cent17/reports/energy-美国发电项目并网等待时间中位数电力设备交付等待时间0资料来源：LawrenceBerkeleyNationalLaboratory18,美国能源部19，StreamDataCenters20,JLL21,中金研究院型API、云上模型服务、开源模型和企业私有化调用模型API或使用云上模型服务，降低了和具体任务上进行二次开发。从模型API平台的使用18/queues19/insights/why-the-explosive-gro20/wp-content/uploads/2025/05/SDC-Brief-Supply-Chain-250429.pdf21/content/dam/jllcom/en/global/documents/reports/research-reports/26-research-global-data-center-outlook-new气泡大小代表OpenRouter中转的流量多少（能力评分）9876543210注：OpenRouter使用量数据时间节点为2026年3月，图中展示了使用量排名前20的模型，智能能力评分由ArtificialAnalysisIntelligenceIndexv4.0根据多项测试的评分综合得出资料来源：OpenRouter，ArtificialAnalysis，中金研究院模型API和云上模型服务加快分发后，AI进组织预计将在未来两年内进行部署（图表20）22。从落地形态22/en/newsroom/press-releases/2025-08-26-gartner-predicts-40-percent-oapps-will-feature-task-specific-ai-agents-by-2026-up-from-less-than-5-percent-in23/en/articles/hype-cyclai?cf_chl_f_tk=oG2s8Be.QNZL7W1XlBG.UX0cHj9SXT0c1jl0_JTQ2全球企业AI智能体部署率2025-092026-042026-资料来源：Gartner，中金研究院2025年按业务职能划分的AI智能体使用战略与公司财务注：该数据来自麦肯锡于2025年6月25日至7月29日对105个国家的1,993名参与者的调查。资料来源：StanfordHAI《2026AIIndexReport》，中金研究院的项目尚未形成可计量的损益改善（图表23）224https://blog.google/innovation-and-ai/sundar-pichai-io-2026/#momentum25MITNANDA,TheGenAIDivide-StateofAIinBusiness2025,July2025.谷歌AI模型月度token用量企业定制AI工具的损益影响（2025）0资料来源：Google，中金研究院资料来源：MITProjectNANDA2025，中金研究院002026E2027E20242026E2027E2024年私人AI投资2025年私人AI投资瑞典日本韩国以色列德国印度加拿大法国英国中国美国0金研究院资料来源：FactSet，中金研究院算力约为中国的11倍（图表26IT基础设施与托管设施投资额约为中国的21这一平台体系进一步连接前沿模型、API分发和企业软件入口。OpenAI、化为全球企业可调用的服务；Microsoft365、GitHub、GoogleWorkspace、2025年各国AI计算芯片集群算力统计2025年各国AI计算芯片集群算力统计2.051.861.841.721.18成熟业务现金流注：数据来源为EpochAI“GPUClusters”数据库，其基于论文、新闻、企业披露、Top500、MLPerf等公开资料统计全球部分大型AI算力集群，并按理论峰值性能折算为H100等效数量。资料来源：EpochAI，中金研究院资料来源：中金研究院上游约束客观存在，中游模型供给和下游产业扩散则具2025年中美科技企业资本开支对比主流AI计算芯片出货量统计20（等效H100数量，百万张）502022年2023年20240AlphabetAmazon资料来源：各公司财报，中金研究院资料来源：EpochAI，中金研究院美国企业及其生态提供（图表29高端AI芯片及其配套的高带宽存储、先进（个（个评测水平）2024Q12024Q22024Q32024Q42025Q12025Q200资料来源：EpochAI，中金研究院据显示，2024年中国占全球工业机器人新增安装量的54%，运行存量超过200万台，本土厂商在国内市场份额升至57%26。机器人、工业控制系统、企业软26/ifr-press-releases/news/global-robot-demand-in-factories-doubles-ove能力同样重要。开源模型因此成为智能供给进入上游先进制程代工<7nm上游AI加速芯片上游HBM高带宽内存上游算力·数据中心中游前沿大模型下游行业应用·Agent下游制造×AI·机器人◄美国生态主导中国具有比较优势►注：图中蓝色标注为美国相关数据与特征，红色标注为中国相关数据与特征。图中各节点的位置基于多维度数据支撑，示意性展示当前产业链各环节的竞争格局与相对优势。资料来源：CounterpointResearch、StanfordHAI《2026AIIndexReport》、IFRWorldRobotics2025、TrendForce、公司公告，中金研究院会影响前沿模型迭代和高强度推理服务供给力限制，企业软件和模型API付费体系仍在发资料来源：中金研究院认知环节拆出来，按任务购买翻译、客服回应、代相对清晰，结果也较容易验证，因此更可能率先0注：数据为贸易量指数，指数以2015年为100。资料来源：WTO，中金研究院27WTO(2026),GlobalTradeOutlookandStatistics;WTO28/news/the-anthropic-economic-index4农业、渔业与林业法律服务4农业、渔业与林业法律服务生命科学、物理科学与社会科学艺术、设计、体育、娱乐与媒体社区与社会服务建筑设计与工程技术个人护理与服务 公共安全与防护服务建筑物及场地清洁维护计算机与数学安装、维护与维修建筑与采掘 医疗支持教育和培训生产服务医疗专业及技术商业与金融运营综合管理 餐饮制作及服务 销售及相关职业 运输与物料搬运办公室及行政支持00.050.10.150.20.250.30.350.Claude对话占比美国劳动者占比注：2025年人工智能实际调用任务的结构和人类任务结构的对比。资料来源：Anthropic，中金研究院解决方案、系统集成、数据治理和长期运维能原材料》零部件》组装/制造》物流/渠道》销售 能源/芯片数据中心模型行业部署交付与反馈资料来源：中金研究院通过研发提速、营销优化和客户服务改善带来收入增长。McKinsey2025年全29McKinsey&Company(2025),ThestateofAIin2025:Agents,innovation,a