中美一樣的困惑：硅碳能從分化到共贏嗎？

核心結論：①股市：硅基與碳基極致分化。美股分化更早、A 股分化程度更大，根源是硅基盈利明顯強於碳基。②實體：AI 紅利尚未惠及碳基。AI 資本開支成為中美經濟亮點，我國 Token 調用量激增 81 倍，消費者信心指數卻降至歷史 5% 分位。③展望：硅碳終將走向共贏。當 AI 從大模型步入物理應用時，中國智造有工程師紅利與算力成本優勢，屆時新老經濟融合共贏。

今年上半年全球經濟和股市最為顯著的特點是，硅基和碳基分化。本文以這輪 AI 技術革命的領先者美國和中國為對象，分析硅碳分化的背後原因，探討未來走向共贏的路徑。

1. 股市表現：冰火兩重天

從硅基、碳基的股價漲跌幅看，美股分化更早、A 股分化更極致。以滬深 300 和標普 500 成分股為樣本，分為硅基、碳基兩大類，對比分化走勢可見：美股硅基率先發力，2024 年初開始不斷領先於碳基，並在 2025 年後分化加劇。而 A 股硅基超越碳基從 2025 年下半年才開始，但迅速拉大差距，尤其是 26Q2 冰火兩重天。

注：A 股硅基類公司包括通信、電子、計算機、電力設備及新能源等中信一級行業上市公司，碳基類公司包括鋼鐵、建材、建築、交通運輸等 15 個行業上市公司，大金融、機械等行業歸為中間類。美股硅基類公司包括工業及商用機器和計算設備、測量分析及控制設備、電子設備及零部件、通信服務、商業服務等 SIC 二級行業上市公司，碳基類公司包括食品及相關製品、雜類零售商、石油及天然氣開採等 40 個行業上市公司，大金融、雜類製造業等歸為中間類。

行業漲跌幅也顯示，A 股分化程度大於美股。2026 年上半年，A 股 30 個行業中半數收漲，電子、通信兩大硅基行業為領漲主力。漲幅居首的建材主要受 AI 需求引發的電子布行情拉動。15 個下跌行業中有 8 個碳基行業跌幅超過 10%，個股層面下跌數量佔比高達 71%。相比之下，標普 500 成分股 54 個 SIC 二級行業中，上半年共有 35 個行業上漲，其中硅基行業雖漲幅不及 A 股突出，但對大盤的整體帶動力更強，推動美股全市場超半數個股收漲。

從交易佔比看，A 股和美股都向硅基高度集聚。分別以滬深 300 和標普 500 成分股劃分為硅基和碳基分析，截至 6 月 30 日，A 股硅基板塊以 37.7% 的企業數量佔比貢獻了 63.1% 的成交額，美股以 33.3% 的企業數量佔比達成 67.9% 的成交額。其中，A 股硅基熱度上升更為迅猛，美股硅基成交佔比自 2021 年以來已長期維持在 50% 以上，23 年後逐步上升，而 A 股在 2023 年前佔比尚不足 35%，25 年開始明顯上升，今年上半年快速突破 60%。

硅基和碳基股價分化源於盈利分化。從上市公司財報看，A 股盈利分化明顯，硅基行業均實現一季度歸母淨利潤正增長，其中半數增長超 30%，而大多碳基行業增長動能不足；美股盈利分佈更均衡，在硅基領漲的同時，多數碳基行業亦有亮眼表現。從工業企業數據看，1-5 月我國計算機、通信和其他電子設備製造業工業企業利潤同比增長 103.9%，大幅高於全行業的 18.8%，但以碳基為主的 20 個行業盈利萎縮 15.4%；而美國一季度硅基盈利領漲的同時，碳基板塊表現相對穩健。

2.實體經濟：冷熱不均

實體經濟領域的硅基和碳基冷熱不均。算力投資驅動下的中美經濟，內部結構劇烈分化：增量主要來自硅基，碳基需求被抑制甚至替代。

Token 調用量大增，但消費者信心低迷。隨着 AI 應用不斷深化，26 年真實需求出現井噴，當前中國大模型單週 Token 調用量已達 19.8 萬億個，相比 25 年同期增長 81 倍；美國單週調用量達 5.8 萬億個，同比增長約 3.9 倍。相較之下，中美消費者信心均降至歷史低位，5 月中國消費者信心指數僅為 89.9，位於歷史 5% 分位數；美國為 44.8，創指標成立以來新低。

中美 GDP 增長的亮點均來自 AI 資本開支。美國過去拉動增長靠消費，但今年一季度 AI 投資對 GDP 增長的貢獻高達 85%，超過消費。我國經濟結構中外需強、內需弱，而出口高增主要受美國 AI 資本開支帶動，電子類產品對出口同比平均拉動約 11 個百分點，貢獻整體出口增量近七成，成為 AI 資本開支外溢下中國出口高增的核心來源。

硅碳割裂的核心是 AI 紅利目前仍在硅基內循環，還未外溢至碳基領域。AI 率先重塑的是企業生產函數和資本回報，居民收入和終端需求的改善較為滯後，導致當下硅基主動擴張、碳基被動承壓。

一方面，AI“軍備競賽” 本身需要持續的高強度開支，尚難外溢至碳基經濟。科技企業在利潤分配上，更傾向於把資金砸向算力、模型和數據中心，而不是立刻回饋員工和股東。以美股四大 AI 巨頭為例，預計 2026 年資本開支預計升至約 6040 億美元，較 2024 年接近翻兩番，顯示 AI 時代資本開支正在明顯加速。

另一方面，AI“替代效應” 不斷擠壓就業和收入預期，形成對碳基的 “二次打擊”。新經濟對傳統部門的衝擊，不僅體現在企業利潤和資本開支上，更會通過就業蔓延擴散。以美國為例，其科技與媒體、製造業等高 AI 滲透行業的就業持續低迷，與 AI 滲透率指數顯著負相關。就業和收入預期走弱，居民消費信心自然難以高漲。

3.展望：如何從分化到共贏？

K 型分化不會是 AI 革命的終局。回顧歷次技術革命，新舊經濟並非此消彼長，而是從初期的衝突替代到最終的融合共贏。歸根結底，碳基代表的是人的根本需求，硅基革命帶來的生產力大發展，終究要回到人的需求上。未來隨着 AI 成本下降、應用場景豐富，硅基紅利將帶來廣泛的需求擴張，推動硅碳從 “分化” 走向 “共贏”。

從理論上看，新技術總是先改造供給，再創造需求。初期效率提升推動供給曲線右移；但隨着成本下降和場景擴容，新需求會逐步接力，推動需求曲線右移，形成量價齊升的新動態均衡。比如，互聯網革命初期，美國作為技術發源地率先受益，隨後基礎設施投資爆發，紅利沿產業鏈和貿易鏈外溢。互聯網革命推動全球化加速，中國 2001 年 12 月加入 WTO 後，承接紅利，中國 GDP 規模全球佔比不同提升，2003 年中國實現新舊動能切換，企業 ROE 持續提升，中國資產全面重估。

當 AI 從數字世界向物理世界滲透時，硅基和碳基將共贏。當前 AI 仍處在算力、模型和基礎設施先行的階段，美國是策源地也是領跑者。然而，一旦 AI 從大模型轉向物理應用，隨着 AI 汽車、AI 手機、機器人加速普及，我國對硅基革命的承接能力將開始顯性化。

一是我國擁有巨大的工程師紅利。2025 年我國 IT 行業工程師平均年薪約 3.4 萬美元，明顯低於美國的 18 萬美元左右。這意味着同等條件下，中國可以支撐更大規模的工程團隊、更高頻的產品迭代和更快的製造落地。

二是我國擁有巨大的算力成本優勢。我國主流大模型 Token 價格僅為美國同類模型的 1/5 甚至更低。這意味着 AI 大規模部署時，其調用門檻更低，更利於擴散普及。當競爭由存粹的算力和算法，轉向低成本、高頻次、大規模應用，我國的優勢將進一步放大。

以智能汽車、機器人等為代表的智能製造有望成為銜接硅基與碳基的紐帶，帶動居民收入和消費增長，屆時增量需求將向碳基擴散。那時，中國經濟轉型從量變到質變，新經濟的體量超過老經濟。新老經濟的對比分析，前期報告有分析，詳見《新老經濟的力量對比：股市和實體維度》、《PPI 轉正上下半場邏輯和股市表現不同：借鑑 98-03 年》。

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