鲁政委、郭于玮、蔡琦晟（鲁政委系兴业银行首席经济学家、中国首席经济学家论坛理事）

资本开支，AI

本文从算力基础设施投资、储能设备投资、研发支出三个方面对AI撬动我国资本开支的规模进行了测算。

在算力基础设施投资方面，假设到2030年我国服务器人均保有量同美国当前持平、智能算力年均增长46.2%、超级计算机算力达到美国当前水平，2025-2030年数据中心、智能算力中心、超级计算机算力中心所需的投资金额分别为3.4、2.9、2.9万亿元，共计9.2万亿元，每年投资金额为1.8万亿元，约占我国2024年固定资产投资金额的3.6%。

在储能设备投资方面，2025-2030年算力增长带来的新增用电量对应新增储能需求或为0.6亿千瓦，拉动的项目直接投资约1500亿元，每年对投资的拉动为300亿元。

在研发支出方面，假设电子硬件设备和软件服务业的中国大陆企业将研发支出强度提高至和美国同一水平，需提高研发支出275.8亿美元，若以7.1人民币：1美元的汇率进行换算，则AI相关行业的企业提高研发支出将带来每年约2000亿元资本开支提升。

综上，2025-2030年间，AI相关的投资每年将带来2.03万亿元的资本支出，AI撬动的年均资本开支约相当于2024年资本形成的3.7个百分点。

AI技术的蓬勃发展正催生对算力基础设施、电力设施、研发投资等方面的庞大投资需求，开启新一轮资本开支周期。同AI发展相关联的投资将对我国的资本支出产生多大的影响？本文将从算力基础设施投资、储能设备投资、研发支出三个方面对AI撬动我国资本开支的规模进行测算。

一、算力基础设施投资

算力基础设施是AI应用的基础，而算力基础设施中具有代表性的是数据中心、智能算力中心和超级计算机。

在数据中心方面，根据美联储在《The State of AI Competition in Advanced Economies》一文中披露的数据，截至2024年，美国拥有约4049座数据中心，而我国数据中心数量为379座。换算成人均服务器保有量，美国每千人口服务器保有量达99.9台，而我国每千人仅有14.8台。假设未来我国加大对数据中心的投资，使得我国人均服务器保有量提高至美国当前的水平，那么未来我国需增加的服务器数量约为1.2亿台。从数据中心的投资金额来看，根据新闻报道披露，阿里巴巴云计算数据中心[1]、中国工商银行西安数据中心[2]、南方能源大数据中心[3]、乌兰察布数据中心[4]的投资金额分别为100亿、147.5亿、14.5亿、732.1亿元，建成后将分别容纳20万、50万、10万、419.1万台服务器。将以上数据中心项目每个服务器所需投资金额取平均值，每万台服务器的投资金额约为2.8亿元。那么未来我国扩大数据中心投资新建1.2亿台服务器所需的投资金额为3.4万亿元。

在智能算力方面，《中国人工智能计算力发展评估报告》估算2024年我国智能算力规模达725.3EFLOPS，并预计2023-2028年中国智能算力规模的五年年复合增长率预计达到46.2%[5]。假设这一增长率维持至2030年，则2025-2030年间我国需增加的智能算力为4119 EFLOPS。从智算中心的投资金额来看，河北人工智能算力中心[6]、青海德令哈智算中心[7]、浙东南智算中心[8]投资金额分别为32亿、58.5亿、50亿元，建设算力规模分别为8000、12000、4000PFLOPS。平均来看，建设每EFLOPS（1EFLOPS等于1000PFLOS）智能算力需投资7.1亿元。增加4119 EFLOPS智能算力所需的投资则为2.9万亿元。

在超级计算机方面，当前美国拥有的超级计算机算力规模显著领先，截至2025年7月美国拥有112万PFLOPS超算算力，我国的超算算力为35.9万PFLOPS。假设我国超算算力要达到美国当前的水平，需要增加76.1万PFLOPS。从超算中心的投资金额来看，鄂尔多斯超算中心[9]、文昌航天超算中心[10]、武汉超算中心[11]的投资金额分别为10亿、12亿、9.5亿元，建成后算力分别为350、200、100P FLOPS。平均来看，建设每100PFLOPS超算算力需投资3.8亿元，增加76.1万PFLOPS超算算力所需的投资为2.9万亿元。

将上文估计的数据中心、智能算力中心、超级计算机算力中心所需的投资金额进行加总，未来我国算力基础设施投资金额约为9.2万亿元。假设以上投资在未来五年内完成，则每年投资金额为1.8万亿元，约占我国2024年固定资产投资金额的3.6%。

二、储能投资

AI算力的维持依赖于庞大的电力支持，由此也将大幅拉动对于电力储能的需求。

根据中国信息通讯研究院发布的《算力电力协同发展研究报告（2025 年）》，其预测在中性情景下，2030年我国算力用电将超过4000亿千瓦时，较2023年1500亿千瓦年均增长15%。若以该预测为测算依据，那么2030年算力增长带来的用电量将较2025年提高1700亿千瓦时。如果按照新能源用电比例70%、发电时长每年2000小时、储能功率配比40%、配储时长8小时计算，估计到2030年4700亿千瓦时新增用电量对应新增储能需求或为0.6亿千瓦/ 1.9亿千瓦时。

根据国家发改委在2025年8月27日发布的《新型储能规模化建设专项行动方案（2025—2027年）》，提出2025-2027年新型储能发展目标，预计三年内全国新增装机容量超过1亿千瓦，2027年底达到1.8亿千瓦以上，带动项目直接投资约 2500 亿元。同时，根据国家能源局介绍，“十四五”以来，中国新型储能直接带动项目投资超两千亿元人民币[12]。由此可以推算，0.6亿千瓦储能需求将拉动项目直接投资约1500亿元，2025-2030年每年对投资的直接拉动为300亿元。

三、研发支出

AI的蓬勃发展在带来算力、电力基础设施等有形资产投资快速增长的同时，也会显著地促扩大以研发支出为代表的对于无形资产的投资支出。

在AI关联的研发投入方面，美国研发支出的规模和强度仍占据领先地位。EU Industrial R&D Investment Scoreboard统计了全球2000家研发支出靠前的企业信息，其中美国企业共681家，中国大陆企业524家。在电子硬件设备和软件服务两个和AI关联的行业中，2024年美国企业的研发投入分别为1126.4亿和1788.4亿美元，中国大陆企业的研发投入分别为360.7亿和308.6亿美元。从投入强度来看，美国企业研发投入占销售收入比重在电子硬件设备和软件服务行业中分别是11.3%和16.6%，中国大陆企业为9.8%和9.6%，中美间研发投入强度的差距主要体现在软件服务业上。

假设电子硬件设备和软件服务业的中国大陆企业将研发支出强度提高至和美国同一水平，需提高研发支出275.8亿美元，若以7.1人民币：1美元的汇率进行换算，则AI相关行业的企业提高研发支出将带来每年约2000亿元资本开支提升。

综上，2025-2030年间，AI相关的投资每年将带来2.03万亿元的资本支出，以2024年我国资本形成总额计算，AI撬动的年均资本开支约相当于2024年资本形成的3.7个百分点。

注：

[5]资料来源：浪潮信息，2025《中国人工智能计算力发展评估报告》发布，2025-02-13 [2025-11-07]，https://www.ieisystem.com/about/news/16787.html

[7]资料来源：青海德令哈智算中心，青海德令哈智算中心项目鸟瞰，2025-05-14 [2025-11-07]，https://dlhaidc.com/

[11]资料来源：泓创智胜，案例 | 湖北省“武汉超算中心”项目，2024-01-05 [2025-11-07]，https://hczsbj.com/page49?article_id=1865