最近一个多月以来，AI产业链在中美市场的热度和表现存在显著温差，其中的预期差值得关注。我们认为重大的全球性产业浪潮的映射有望在中国资产兑现，AI产业链配置宜在无人问津时。$广发上证科创板人工智能ETF发起式联接A(OTCFUND|024245)$$广发上证科创板人工智能ETF发起式联接C(OTCFUND|024246)$$广发上证科创板人工智能ETF(OTCFUND|588760)$#科创板AI风口已至#

01  算力推理需求爆发，美股科技主线再次新高

自4月22日以来，美股上游算力、中游云厂商、下游垂直应用各环节龙头等普遍录得40%+涨幅。情绪面上，全球风险偏好回暖，TACO交易火热，简单理解就是特朗普的政策黑天鹅没那么唬人了。年初机构投资者看空美股而减持，而5月以来全球基金经理又大幅加仓科技股，从恐慌转向追涨。

更关键的是，市场开始回归硬核的AI产业逻辑。5月上旬，北美四大云厂商（CSP）一季度数据“烧钱”（资本开支）和业绩大多符合或超预期，有力打消此前市场对资本开支放缓的担忧。

为什么敢继续烧钱？因为AI技术能实打实地赋能核心业务，转化为可观的利润增长。5月下旬，英伟达财报亮眼、博通重申ASIC芯片需求乐观展望等催化，更是证伪了年初Deepseek发布时，担忧Scaling-law失效的所谓“算力塌缩”叙事，即算法太牛，不用堆硬件也能提升性能，导致AI芯片需求减少。

当前AI算力只增不减的行业共识正得到强化，大摩预计2025年全球云资本支出中AI相关占比50%，2026年有望升至65%+，明年整体增速10%能带动AI资本支出增速超30%。

相比总量的超预期，令人惊喜的是算力结构从训练（闭关学习海量知识）走向推理（上岗处理实际问题）叙事逐渐扎实。证据就是“Token”（AI处理信息的工作量单位）调用量激增，直接反映推理需求的爆发。谷歌去年4月月均token为9.7万亿，今年4月暴涨50倍至480T，相当于日均16万亿。微软云2025年一季度 token调用量为100T，同比5倍，其中3月为前两月总和。

如此惊人的增幅，指向AI浪潮在全行业席卷而来。云厂商们在消费者日常使用的存量产品以嵌入式方式“悄悄”加上AI，比如邮箱、办公软件、搜索引擎等，不需要额外任何市场教育，就能达到“润物细无声”的AI落地。尤其是Agent（智能体）的出现，它消耗的算力可是指令式聊天百倍量级。用户也愿意为这些好用省事的AI功能买单，从而形成商业闭环。芯片价格也在直观地“剧透”着算力结构趋势变化，主要用于推理的芯片（Azure T4、Google L4、AWS A10）涨价，而主要用于训练的顶级芯片H100租赁价格下跌，这似乎也能实在反映推理需求正在爆发。

02  A股映射未能泛化，市场对推理增量存在认知偏差

反观A股，AI板块回调幅度相对更大，而修复程度不及预期。

此前，贸易摩擦造成“卡脖子”阴影，高端芯片（如英伟达特供版H20）供应不畅，大厂买不到卡，“烧钱”速度变慢。不过，最近风向有变，中美双方在芯片、稀土问题上互卡脖子久矣，当前似乎倾向于互相解禁、合作共赢。

最近传英伟达将重新设计B30芯片供货中国，若确认重新供货，国内互联网大厂“续上”算力卡后，投资者爱盯的“资本开支”指标预计将再次转向加码。

同时，国内Token数量指数级增加的速度与海外相差无几。6月11日，字节火山Force原动力大会数据显示，豆包大模型2024年5月日均tokens用量1200亿，12月达到4万亿，火山引擎占比公有云大模型调用量46%。2025年3月达到12.7万亿，5月达到16万亿，也即自2024年5月发布以来提升137倍。

本轮产业景气度和市场热度背离，本质是在反映国内外市场的预期差。A股对海外进行时的Token相关定价感知滞后，仍习惯于依赖类似“deepseek时刻”这种可遇不可求的“爆款”叙事，比如不断期待更令人兴奋的模型更新、“杀手级”的AGI应用（killer app）横空出世等，因而低估了Token增长对推理需求的拉动，而对同样汹涌的本土Token浪潮及其代表的算力需求确定性认识不足。

03  中美温差有望弥合，国内AI产业链或已具备布局价值

尽管当前市场的认知缺位有待跟上，但我们认为当前的AI产业链或已具备布局价值：

首先，随着3月情绪降温至今，成交额占比、相对换手率等交易热度指标回归正常。科创50指数点位甚至回到2月初deepseek、机器人等科技行情启动前的点位，也即市场几乎完全“忽视”了今年以来的科技进步成果。其次，催化剂在“憋大招”。下半年AI领域看点不少，比如阿里、腾讯资本支出可能超预期，智能驾驶、机器人等物理AI领域新进展、DS-R2全面碾压海外SOTA；再不济美股算力/应用继续新高，也能倒逼国内认知修复。事实上外资聪明钱已出手介入。截至6月6日，最新一期对冲基金仓位显示上周进入中国的资金重点投向科技等领域，开始挖掘A股科技的估值洼地。

综上所述，美股AI更注重Token数量增长，A股更注重爆款应用，而忽略了Token爆发式增长本身亦足以带动算力需求，被市场给予偏低定价。我们认为，AI板块处于产业景气度和市场热度背离的区间，或具备布局价值。当市场真正理解“Token也是硬道理”时，修复行情可能就会兑现。

备注：训练AI是通过大量数据和算法让模型学习规律和知识，而推理AI是利用已训练好的模型对新输入数据进行分析和预测。

备注：Scaling Law（规模法则）是指在AI领域，模型性能通常随着规模（如参数数量、数据量、算力投入等）的增加而提升，但这种提升趋于平缓，呈现出非线性的增长关系。

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