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引言
2025年開年以來，一場靜悄悄的變革正在上演。從國產大模型DeepSeek的工程化突破，到高階製造產業鏈資源的加速聚集，結構性重估的浪潮已悄然湧動。產業紅利確實在釋放，但並未廣泛擴散，而是加速集中於極少數具備系統能力的頭部企業。與此同時，就業吸納能力未能跟上投資節奏，消費仍處低位盤整，總需求修復緩慢，通縮預期反覆回擺，政策刺激博弈加劇。
這是一種新的宏觀結構——科技突圍在上，基本面沉壓在下；技術與資本快速向上攀升，就業與消費卻未同步跟進。估值重估在進行，配置邏輯在改寫。市場不再為“風口”買單，而開始押注那些真正具備技術壁壘、現金流護城河和政策安全感的方向。這種分化格局，既重塑著產業鏈條的資源分配，也正在改變投資者的配置邏輯。
本篇報告試圖從AI資本集中、高階製造格局演變、科創投資與就業結構錯位、政策預期節奏四個角度切入，試圖回答：在技術突破與復甦乏力的矛盾中，如何理解本輪國內AI投資熱潮？在增長動能變化與風格切換的交匯處，如何識別那些在結構調整週期中具備確定性支撐的資產？
一、AI技術突破：
“贏家通吃”與“頭部定價”
"風起於青萍之末，浪成於微瀾之間。"2025年年初，國內AI大模型迎來了一場質的飛躍。以DeepSeek為代表的國產大模型，展現出更高的推理效率、部署靈活性以及本地算力相容性。這種以“效能夠用且成本可控”為特徵的技術路徑，非常適合在企業級和端側環境中落地使用，正在成為國產AI模型商業化擴充套件的重要突破口。更值得欣喜的是，DeepSeek的這些進步並非簡單複製國外技術，而是在關鍵環節體現出了強大的自主研發能力。
從這一角度來看，DeepSeek的技術突破不僅重塑了國內AI產業的技術路線圖，更是深刻改變了資本市場對中國科技資產的估值邏輯。過去十年，國內科技資產的估值體系一直被"依附型創新"所主導——價值創造必須依靠海外技術平臺的帶動，自主創新的科技估值呈現明顯的“折價”。如今，隨著基礎模型實現關鍵技術自主可控，中國AI企業從“依賴國外平臺構建產品”的模式，逐步走向“主導關鍵底層能力”的階段，資本市場開始基於其自主技術能力而非外部跟隨邏輯，重新評估其長期成長性和市場價值。
一個典型例證是頭部AI企業估值水平的顯著提升，A股市場開始出現諸多“中國科技資產重估”的討論。資料顯示，2025年2月4日-3月18日，A股DeepSeek指數累計上漲41.61%，恒生科技指數累計上漲28.88%，但同期恒生指數、滬深300指數僅分別上漲22.37%,4.99%。這一區間資金明顯往科技，特別是AI板塊集中。這並非簡單的市場情緒波動，而是對技術能力認知邊界被重新劃定後的定價重構——中國AI企業從“不被信任的跟隨者”變為“可以競爭的對手”，資本市場正在對其獨立價值邏輯進行再評估。
然而，這種技術突破帶來的估值重構並非均衡發生在整個產業鏈條上。恰恰相反，資本市場正在進行高度選擇性的價值重估，技術紅利和資金流向高度集中於少數頭部平臺，形成了前所未有的"贏家通吃"格局。
在大模型技術突破後，投資資金並未平均分配，而是快速向少數頭部企業集中。以OpenAI、英偉達為代表的開發大模型的核心企業、設計專用晶片的公司以及提供大規模算力服務的頭部平臺獲得了絕大部分投資。這一趨勢的根本原因在於：AI技術發展具有明顯的累積優勢特性，企業規模越大、資料量越豐富、使用者基礎越廣，其技術進步就越快，形成良性迴圈。
從A股市場表現看，這種集中趨勢尤為明顯。以智算中心、晶片設計、大模型技術為核心業務的頭部上市公司股價大幅上漲，而其他AI概念股則表現平平。例如，2025年一季度，寒武紀股價攀升明顯，與三年內低點相比，最大漲幅達到16倍以上。截至4月30日收盤，該股報收703.60元/股，是A股第二大高價股，A股市值達到2937億元。
頭部AI企業的估值溢價持續擴大——中芯國際、海光資訊等龍頭企業市盈率已超過100倍，而二線企業僅為25-30倍，估值分化達到歷史新高。市場已經透過顯著的估值分化與資金配置集中，明確劃出了具備長期價值的核心企業與被邊緣化的二線參與者。
可以說，AI行業的競爭本質上遵循“贏家通吃”的結構邏輯。一旦大模型企業建立領先優勢，便能以更高效率獲取資料，最佳化模型，再次強化使用者基礎與資金吸引力，形成閉環式正反饋。這種累積性，使得後發企業幾乎沒有趕超空間。
AI投資的本質不是押注短期風口，而是識別那些在技術路徑和商業模式上已形成不可逾越壁壘的企業。我們在《“新大航海”：大國競爭下的新一輪全球科技革命週期》報告中指出，每一輪技術革命中，真正獲得長期超額回報的，始終是那些掌握關鍵資源、持續擴大領先優勢的系統型企業。
從蒸汽機到網際網路，再到AI，每一次重大技術突破，本質上都是一場產業權力的重組，而非簡單的普及式擴散。技術與資本的雙重聚焦，正在形成一個高度集中的"贏家通吃"格局。
在AI這輪週期中，這種集中化趨勢尤為劇烈。資本、技術和政策紅利持續向頭部企業聚集，創新生態從開放走向收斂，挑戰者生存空間迅速壓縮。
儘管看上去AI投資熱潮仍在延續，應用層、垂直模型、輕量化工具層出不窮，但從資源分佈和落地路徑看，大多數專案面臨三個困境：缺乏模型底座支援、算力採購與部署成本高、客戶變現路徑模糊。這些專案很難跨過樣板驗證，進入擴張週期。
因此，AI並非“一個點上跑贏”就能勝出的產業。它要求從資料清洗、模型訓練、工程部署到商業轉化的全鏈條協同，每個環節都需重資源、強整合、高整合能力。這決定了AI投資從一開始就是門檻極高、極度集中、極少數勝出的邏輯，而非平均機會。
這輪AI投資潮的本質已非常清晰：不是普漲週期，而是結構性重估——只屬於少數能形成系統性能力的企業。
二、產業升級與內卷：
高階製造的“明”與“暗”
過去幾年，"自主可控""核心技術突破"成為政策與市場的雙重主線，高階製造在資本市場中的地位持續攀升。從技術角度看，隨著製造業邁向更高階領域，其對企業研發實力、系統整合能力和產業鏈整合水平的要求大幅提升。以EUV光刻機為例，其涉及光學、精密機械、材料、控制系統等十餘個學科交叉領域，單個企業難以獨立攻克全部技術難點，只有具備強大資源整合能力的頭部企業才能組織起"舉國體系"級別的攻關力量。
高階製造與AI的集中化有一個本質差異——政府的引導作用更為直接。中國的高階製造發展路徑具有鮮明的"舉國體制+市場競爭"雙輪驅動特徵。在這一模式下，政策資源天然傾向於支援少數具備規模和技術積累的龍頭企業，以實現關鍵領域的突破。
高階製造的集中化並非源於中小企業創新能力的不足，而是由於高階製造日益依賴完整的產業鏈配套、規模化產能控制以及與政策導向高度協同的戰略執行力。擁有穩定現金流、核心專利和客戶粘性的龍頭企業，在產業升級和政策分配中具有天然優勢。從財務資料來看，2024年A股工業母機板塊中市值排名前五的企業市盈率平均提升超過20%，而二線裝置廠商估值則出現下滑，部分專案融資困難，技術迭代停滯。
同時，資本市場對此反應迅速——2025年第一季度，A股高階製造板塊中，行業前10家龍頭企業市值增長7.31%，而其餘企業平均市值下滑1.14%。投資者正在用"腳投票"，選擇那些在技術積累、產業鏈整合和政策支援方面具備明顯優勢的龍頭企業。
資本不再像十年前那樣分散下注、鼓勵廣泛創新，而是主動將資源向"確定能成功"的方向集中。這種"少數人繼續進化，大多數人逐步退出"的格局，不僅出現在製造業的頭部環節，在原本高度分工的產業鏈內部也同樣明顯。隨著頭部企業完成產能擴張和市場卡位，其上下游開始圍繞它形成新的配套閉環，使得本應鼓勵多種技術路線的高階製造行業，在結構上變得"只剩少數正確答案"。
傳統的"專精特新"模式因此面臨嚴峻挑戰。隨著頭部企業向產業鏈上下游延伸，許多細分領域的獨立市場空間被不斷壓縮。2024年資料顯示，高階製造領域中小企業的平均ROE比2020年下降了5.4個百分點，而同期龍頭企業的ROE反而有所提升。頭部高階製造巨頭，如比亞迪、寧德時代、北方華創2024年ROE分別較2020年提升18.62%，12.86%，16.32%。
總體來看，高階製造的集中化既是技術演進與資本邏輯共同作用的結果，也是應對國際競爭和供應鏈挑戰的戰略選擇。然而，這種趨勢正與AI投資領域的集中化形成共振，構成了一個更為宏大的科創投資格局重構過程。
當資本向技術密集型龍頭企業快速集中時，一個更為深層的結構性問題正在形成：科創投資的集中化與就業市場的失衡化正在同步加劇。AI與高階製造這兩大領域雖然在資本吸引力上表現亮眼，但其就業容納能力卻相對有限，且對人才結構有著極高的"精英化"要求。
"明"與"暗"的結構性矛盾恰在此處：資本市場喝彩的高階產業集中化程序，同時也是就業市場結構性失衡的加速器。這種脫節不僅影響當下就業水平，更將透過收入分配渠道，影響未來消費復甦和社會流動性，進而對宏觀經濟構成長期制約。
三、新質週期：
科創投資“熱”與就業市場“冷”
科技投資熱潮席捲資本市場，但與高漲的技術話語權相對照的，是一個被忽視的現實：就業市場的結構性支撐正在失速。無論是一級市場投融資的收縮，還是產業吸納能力的下行，都在指向同一個結論——科創投資沒有帶來足夠多、足夠穩定的新增就業，反而加劇了結構錯配與崗位供給收縮。
首先是融資端的“失速”。2024年，中國創業投資市場公開披露的投資事件為11289起，較2021年高點下降近50%，已跌至2015年前水平。美元基金方面下滑更劇烈，全年投資事件僅為308起，同比下降9%，僅為2021年的1/4。這一輪創投降溫不是週期性回落，而是融資結構性收縮。失去資本的早期專案失去了生長空間，也失去了新增崗位的動力。
一級市場的變化具有顯著的領先性。企業要在未來擴大招聘，前提是今天能融資、能擴張。而融資寒冬持續三年後，大量創業公司先是凍結招聘，隨後主動裁員。一級市場是就業的蓄水池，蓄水池幹了，未來兩到三年高校畢業生將面臨無崗可去的局面。
其次是投資結構的“偏科”。與2018年以前“網際網路+、泛消費、金融科技”廣泛開花的格局不同，當前一級市場的投資主要集中在機器人、半導體、新能源等少數硬科技賽道。根據多家機構統計資料，這些賽道吸引了超六成以上的科創資金，而傳統的教育、服務、文娛、零售等就業密集型行業幾乎被資本拋棄。資金的傾斜，也意味著就業機會的傾斜——集中投資的行業吸納能力弱，資金覆蓋不到的行業則直接萎縮。
這不僅是結構偏斜，更是結構撕裂的問題。傳統的“老五樣”——教育、網際網路、房地產、金融、建築——曾提供超過一半的青年就業崗位，但現在這些行業幾乎全線收縮。以教培為例，2021年“雙減”政策實施後，僅新東方一家就裁員數萬人；而房地產、保險、建築行業的就業擴張幾乎停滯。網際網路行業在政策打壓和盈利壓力下，也進入“去肥增瘦”的穩定階段，新增崗位大幅減少。
與此同時，“新三樣”雖被寄予厚望，卻難以接住就業的接力棒。以新能源汽車為例，2023年比亞迪員工總數約為63萬人，其中新增應屆生數量較上年下降近60%。造車新勢力中，蔚來員工僅3.2萬人。小鵬更在收縮，總員工數量由2022年的1.58萬人下滑至2023年的1.36萬人。與2018年前阿里、騰訊、位元組動輒數十萬人擴張相比，差距一目瞭然。這些企業雖然技術先進、增長迅速，但對人力的邊際需求非常有限。
自動化趨勢也加劇了這一問題。智慧工廠普及後，單位產值所需人力持續下降。以比亞迪為例，2020–2023年期間其營業收入增速遠超員工數量增速，人均創收持續上升，人力邊際價值降低。這對於企業盈利是好事，但對於整個社會的就業吸納能力卻是壞訊息。
AI行業也面臨類似的問題。DeepSeek等AI企業，雖然技術突破顯著，但其直接用工規模不大，且對人才門檻要求極高——大部分新增崗位只對頂尖計算機、數學、演算法方向開放。這種結構註定難以容納大量普通高校畢業生。更何況，AI行業自身也在不斷用自動化系統替代人力。例如，大模型對內容創作、客服、營銷等崗位的替代性正在快速顯現，這將反過來壓縮其他行業的用工需求，形成負面外溢。
最終的結果是，青年就業市場正在被撕裂成“兩頭小、中間空”：高階崗位缺人、底層崗位飽和、中等學歷和技能群體無處可去。這不僅是崗位總量的問題，更是結構供需錯配的問題。從高校畢業生數量看，2022年畢業生人數同比增長17%，2023年研究生畢業人數同比增長18%，遠高於GDP增速。然而，企業的崗位增長，早已不能與之相匹配。越來越多的應屆生面臨“學歷匹配不到崗位、薪酬匹配不到生活”的現實。
更深層的風險，在於這種錯配結構會被持續強化。如果一級市場長期只押注“國家戰略賽道”，而這些賽道又因規模限制、技術密集或自動化特性無法大規模擴張用工，社會中低收入人群將長期無法獲得結構性改善機會。消費意願下降、城市人口流出、居民收入分化加劇，都會從微觀層面反饋到宏觀通縮壓力。
從這個角度看，科技創新本身並不是問題，問題在於我們是否構建起了一個能讓技術紅利轉化為“廣泛性機會”的分配機制。否則，資本的集中與就業的分層，正在構成新的宏觀不穩定的因素。這也解釋了——為何近期資本市場在不斷博弈大刺激政策的出臺？
四、科技之上，通縮之下：
政策預期博弈的路徑
在外部環境持續擾動、出口和製造業承壓的背景下，國內宏觀政策正進入一段更具方向性與選擇性的“結構調控階段”。與以往依靠強刺激快速託底不同，當前政策強調穩定預期與結構性修復並重，更加註重託底質量與內生動力釋放。
對內來看，就業承壓、居民收入分化仍是制約消費恢復的核心障礙。高校畢業生總量持續走高，服務業與中小企業擴張動力不足，就業市場結構性緊張仍未緩解。與此同時，地方財政空間有限、地產下行慣性仍在延續，使得傳統的財政乘數效應難以放大，實體經濟的總需求修復速度明顯滯後。
在這種背景下，政策目標面臨兩難的“相機抉擇”：一方面，要全力突破“卡脖子”技術，實現以AI、晶片、新能源為代表的戰略產業自立；另一方面，也必須透過穩就業、保基本盤來維持宏觀社會穩定和消費信心。如何在“科技突破”與“就業託底”之間平衡，構成了當前政策制定的內在博弈框架。
因此，政策正在從過去的“總量託底”向“結構主導”轉型。可以看到，財政端更傾向於採用產業基金、專項債、貼息貸款、稅收退還等方式對重點領域進行精細化扶持，聚焦製造業轉型、綠色能源升級、城市更新與核心科技領域建設。同時，在貨幣端，則依舊維持中性偏松的節奏，透過結構性工具釋放流動性，避免系統性風險形成。這種“寬財政+定向信貸”的組合，體現出當前政策對經濟節奏與政策效率的高度重視。
市場對政策意圖的理解也在發生變化。雖然短期內難以看到“大水漫灌式”的強刺激訊號，但政策託底意圖已經透過“預期管理”機制逐步釋放。自2024年4月以來，從央企集中回購、產業資本增持，到監管層對資本市場多次視窗指導、鼓勵長期資金入市，政策正在透過連續、可感知的訊號修復投資者信心。
這類以股市為錨的“預期修復機制”成為政策託底的新路徑。不同於傳統政策透過擴基建、放地產直接拉動經濟，本輪政策更加重視資本市場對企業端信心與投資行為的傳導作用。特別是在高階製造、算力基礎設施、新能源鏈條中，政策透過穩定估值中樞、提升融資便利性，引導資金向國家重點方向集中配置。這不僅增強了企業的資本開支意願，也帶動了部分成長板塊估值修復，資本市場底部已逐步顯現。
同時，這種政策安排也帶來了市場結構的分化：受益於政策傾斜的板塊（如國企估值重塑、高階科技、核心裝備製造）獲得了更明確的方向性支撐，而對傳統週期行業、地產鏈條等依賴總量驅動的板塊而言，估值重估過程可能仍將持續，市場表現也更具波動性。
從政策動機來看，當局正在構建一種新的“發展—安全”均衡模式：既不盲目刺激、避免資源錯配，也不放任調整失速，關鍵在於透過高信用平臺與資本市場互動，形成“穩信心—保流動性—調結構”的閉環式傳導機制。
總結來看，儘管當前政策操作手法更加謹慎，但其背後的邏輯正在發生積極轉變。未來一段時間，政策主線仍將圍繞三個方向持續推進：
1.科技+安全資產雙重點的資本投入方向將持續增強，以算力、晶片、伺服器、電力裝置為代表的核心領域仍是政策核心著力點；
2.就業與民生方向將以“點狀加碼+託底託穩”為主，包括促就業專項支援、地方財政工具邊際最佳化；
3.資本市場政策預期將繼續強化股市“信心錨”地位，包括央企增持、鼓勵長期資金入市等機制性託底措施將陸續出臺。
儘管經濟總量層面仍面臨壓力，但資本市場的結構性機會正在不斷湧現，尤其是在政策支援與產業趨勢高度耦合的領域，投資趨勢或逐漸明顯。
五、資產配置建議
當前AI行業的核心資產，已不再依賴政策博弈或流動性推動維持估值，而是透過工程化能力、盈利兌現節奏與商業模型閉環，逐步形成自身的“定價錨”。這標誌著AI龍頭正在完成從主題投資向長期配置資產的轉化。
在此背景下，需要重新審視宏觀結構的變化路徑。如前文所述，AI投資熱潮之下，技術突破推動資源加速向頭部企業集中；高階製造複製“贏家通吃”邏輯；就業承接能力薄弱，科創結構調整未能形成需求擴散；政策層面也迴歸以穩定為主、以“錨定信心”為目標的節奏邏輯。
換言之，技術在突破，資本在聚焦，政策在壓艙，但需求修復仍顯滯後。從技術到資本，從產業到政策，當前中國資產面臨的核心矛盾已不再是“週期強弱”，而是結構機會如何穿越總量約束、在通縮預期下形成新一輪定價錨點。
2025年春節以來，市場先後經歷了中國科技資產重估、成長風格切換、關稅對風險偏好的衝擊以及政策路徑重新確認。雖然總量資料仍在低位震盪，但政策方向趨穩、產業主線清晰，部分關鍵資產的風險收益比正在重新開啟。
政策層面也在發生微妙但關鍵的轉變。5月7日，國新辦推出降準50bp、降息10bp、降低住房公積金貸款利率等“一攬子”金融政策，延續了需求側“預期管理”與政策乘數效應釋放的基本邏輯。這意味著，市場主線正從“週期反彈”逐步切換至“結構修復”。 更重要的是，政策中長期方向已基本明確。4月30日“十五五座談會”釋放出強烈訊號：“新質生產力+科技創新+實體經濟”將構成未來五年的核心任務，政策並未轉向傳統地產託底，而是強化了對“科技+安全資產”的定向支援。
因此，對於投資者而言，趨勢不在廣度，而在方向；機會不在全域性，而在結構。政策定力逐漸成為市場共識，投資邏輯正在從博弈刺激轉向識別資產質量。建議資產配置方向如下：
1.債券、公用事業、紅利類資產：政策定力強化下，市場利率中樞將保持平穩，收益確定性強的防禦型資產仍是底倉首選，特別是國企紅利、城投債、低波動公用事業等具備穩定派息與利率敏感度的板塊。
2.恒生科技與AI上游龍頭輪動：AI產業鏈進入“盈利兌現+資本分層”階段，贏家通吃格局仍未打破。恒生科技龍頭具有產業滲透優勢與估值修復彈性，短期受益於中美談判緩和與南向資金企穩，仍具配置價值。上游算力、電力裝置、模型平臺為核心的資產受益。
3.黃金、核電裝置、軍工等安全類資產：在地緣風險與全球貨幣博弈未解的背景下，資源稀缺性、供應安全性與自主可控邏輯將支撐“安全資產”維持高估值。尤其是黃金在美元週期震盪與全球央行增配背景下，仍是防禦性首選。
風險提示：全球流動性超預期收緊，政策變化的節奏複雜性超預期，產業發展不及預期，經濟下行超預期，企業盈利不及預期等。
作者：
中泰策略首席分析師：徐馳
執業證書編號：S0740519080003
中泰策略分析師：張文宇
執業證書編號：S0740520120003
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