我們強調了DeepSeek R1發佈作為中國AI行情催化事件的重要性，並跟蹤了各種應用案例。AI超級周期已將收益上行傳導至中國供應商，使得資訊技術成為2025年CSI300/MXCN指數收益增長的主要貢獻者之一。
從經濟周期分析的角度來看，自2024年第三季度以來中國主要的人工智慧公司收入增長明顯加速（圖68）。2026年在高基數下預計收入增速將有所放緩。
分析：DS作為2025年行情開啟的催化劑，其廣泛的應用已經在各行各業鋪開，AI背後的資訊技術股成為了本輪行情的主導者，目前滬深300指數中的資訊技術股權重已經超過20%。
上圖可以看出AI股的營收從2024年三季度開始就進入了擴張象限，在2025年二季度擴張速度有所放緩，這是由2024年二季度相對高的基數造成的。預計2026年下半年的同比增速會繼續下降而進入減速增長像限（增速放緩，但仍然保持一定的增速），這是由於2025年的高基數造成的，但並不代表AI行業的擴張停滯。
從市值與收入增長的角度來看，市場的樂觀情緒顯而易見，與基本面的趨同（圖69）將有助於可持續性。因此我們認為自2025年10月以來的股價盤整是一個健康的暫停。
分析：從上圖AI公司市值和營收的走勢對比可以看出，26年之前AI股的市值上漲與營收的增長趨勢保持一致，當時的預期整體上偏樂觀，因為市值上漲的幅度遠高於營收增長的幅度。但進入26年之後至5月底，ai股頂著高油價引發的加息預期繼續狂奔就值得警惕了，特別是市場上出現大量ai例外論的說法，事實上這種說法在加息預期下是違反經濟學常識的，這種市場情緒是泡沫的典型表現。
摩根大通預測，前四大美國雲服務提供商（CSP）的資料中心資本支出將在2025年和2026年分別增長60%和30%。來自部分美國二線公共CSP、新興新資料中心相關公司的投資預計將在2025年和2026年分別增長126%和35%。前四大亞洲雲服務提供商對2026年人工智慧的需求強勁，將推動未來2-3個季度亞洲科技每股收益再次上調20-25%.
分析：資料中心是AI的核心基礎設施，也是未來兩年中美在AI領域競爭的焦點，可以看出美國前四大CSP的資料中心建設資本支出的增速非常高。鑑於目前中國在資料中心算力規模上與美國的差距比較大，所以後續幾年內資料中心的建設增速不太可能低於美國，預計未來幾年中國資料中心建設將維持在很高的增速，而這些基建需要大量融資，市場利率的抬升對於融資成本的影響非常顯著，這也是在高油價環境下AI不可能例外的主因。
儲能系統（ESS）：中國對儲能系統的需求激增，受到宣佈的政策推動，該政策目標是到2027年達到180GW的儲能容量，以及電力市場改革（即為儲能系統引入容量補償機制）。
從商業周期分析的角度來看，中國主要儲能系統（ESS）和電力裝置公司的收入增長軌跡穩居復甦象限，並可能在2026年進一步加速進入擴張階段。此次景氣上行周期受國內政策支援，儘管目前人工智慧驅動的儲能需求僅佔全球出貨量的約2%，但仍是下一個主要的結構性增長引擎，近期股價的盤整是下一輪周期性上行的健康調整期。
分析：未來幾年內中國的儲能也將重新迎來高速發展期，推動儲能需求增長的因素有很多，比如用於平滑風光電力輸出的間歇性等，而目前人工智慧驅動的儲能需求佔比還很小（僅佔全球出貨量的2%）。但隨著人工智慧的爆發性增長，AI驅動的儲能需求也會成倍的增加，所以小摩判斷AI將會是未來驅動儲能行業高速增長的主引擎之一，也是我比較看好未來幾年鋰價的主要原因。
摩根大通預計2026年全球儲能系統電池出貨量將分別同比增長30%，並且到2026年供應仍緊張，價格可能上漲。下游需求的復甦導致電池材料價格回升，陽光電源的財報中提到美國雲端運算公司在資料中心儲能系統（ESS）方面的訂單諮詢有所增加，這表明2026年的盈利前景大幅改善。
分析：儲能行業的市場並不侷限於國內，預計2026年全球儲能電池出貨量將在2025年的高基數基礎上繼續維持同比30%的高增速，而且2026年的全球產能依然供不應求，價格將進一步上漲。作為儲能龍頭的陽光電源也在2025年報中證實了美國客戶對於資料中心儲能系統的詢價有所增加，這表明2026年儲能行業的全球需求將得到進一步釋放。
電力裝置：預計2025年至2028年資料中心耗電的年複合增長率將達到27%，這將導致對高壓輸電裝置以及中低壓電氣裝置的需求增加。
中國的電力裝置行業增長由多個因素驅動：1）十五五規劃每年新增風電和太陽能裝機容量為200-300吉瓦，儲能和抽水蓄能的年複合增長率達到20%。2）風能和太陽能的快速部署以及強勁的電網投資（特別是特高壓）。3）人工智慧資料中心和大型水電項目帶來的強勁需求。
分析：之前瑞銀專門出過一份中國電力需求增長的研報，預計未來幾年內電力需求年增速將達到8%，比小摩這裡預計的4%-5%的要高出一倍，電力需求增長的推動力來源於多個方面，比如資料中心的高速擴張和水風光互補新能源的裝機等。
電力需求的快速增長也會帶來相關配套產業的需求擴張，比如特高壓輸電、用於平滑水風光電能輸出的抽水蓄能和儲能、大型水電項目帶來的基建需求等。但由於中國目前總體上並不缺電，所以人工智慧爆發式增長對於電力及其相關行業的利多相對有限。 (finn的投研記錄)