摘要
· 高盛建議購買中國 AI 價值鏈籃子，涵蓋電力、半導體、AI 基礎設施、模型和應用。
· 高盛估算，中國 AI 相關市值約 4 萬億美元，收入佔全球 AI 相關收入約 16%，但全球共同基金科技敞口中對中國配置僅約 1.2%。
· 這筆交易的核心不是單一 AI 應用爆發，而是低配資金、政策投資和硬件需求共同帶來的重估機會。
· 風險在於，數據中心投資、存儲擴產、IPO 融資和 AI 硬件出口仍需持續兌現。

高盛主題研究團隊正在將「中國 AI 價值鏈」推到交易視野中心。

據其題為《交易策略：多頭中國人工智能價值鏈》的報告，高盛建議多頭覆蓋電力、半導體、AI 基礎設施、模型和應用的中國 AI 籃子。過去兩年，全球 AI 交易主要由美國大型科技股、英偉達產業鏈和雲資本支出主導；高盛現在看中的，是中國 AI 資產在市值、收入貢獻和全球資金持有之間的錯位。

根據高盛估算，中國 AI 相關公司已有約 4 萬億美元市值，貢獻全球 AI 相關收入約 16%，但截至 2026 年 1 月，全球共同基金經理在其全球科技敞口中，對中國的配置只有約 1.2%。

這組數字構成了整篇報告最重要的交易邏輯：如果中國 AI 產業已經在收入端佔據兩位數份額，而全球資金配置仍明顯偏低，那麼中國 AI 價值鏈就存在被重新定價的空間。

最大反差：收入貢獻不低，全球資金配置很低

高盛對全球 AI 資產的拆分，給出了一個很直接的對比。

自 2022 年底以來，全球 AI 相關股票已經創造約 34 萬億美元市值，其中中國 AI 相關市值約 4 萬億美元，佔全球 AI 相關市值約 10%。從性收入看，中國貢獻了全球 AI 相關收入的約 16%。

資金配置卻遠低於這個比例。高盛估算，截至 2026 年 1 月，全球共同基金經理在全球科技敞口中，對中國的配置只有約 1.2%。

這也是高盛提出多頭中國 AI 價值鏈的核心原因。美國 AI 資產已經被全球資金反復買入，英偉達、雲廠商、半導體設備和電力基礎設施都被納入 AI 交易主線。相比之下，中國 AI 資產雖然已經形成一定收入規模，但在全球基金倉位中仍處於低配狀態。

换句話說，高盛押注的不是單純的「中國 AI 敘事」，而是一個更具體的資金配置缺口：收入貢獻已經出現，全球持股還沒有跟上。

這不是傳統 KWEB 交易，硬件和基建更靠前

高盛特別強調，這筆交易不同於傳統意義上的 KWEB 交易。

KWEB 通常對應中國互聯網和平台經濟敞口，投資者會想到電商、廣告、線上娛樂和本地生活。但高盛這次構建的是 GS China AI Value Chain（GSXACART）籃子，覆蓋範圍從電力、半導體、AI 基礎設施，到模型和應用，更接近一條完整的中國 AI 供應鏈。

在這個框架下，硬件和基礎設施的位置更靠前。

中國推進科技自立和先進計算能力建設，使 AI 硬件、數據中心、電力配套和半導體環節同時受到政策、產業和資本關注。高盛認為，這些環節的價值尚未被股票市場充分反映。

其研究估算，AI 通過效率提升和創造新利潤帶來的潛在經濟收益，可能比當前 AI 股票價格中已經反映的水平高出 50% 至 100%。這也是電力、AI 基礎設施和半導體被放在籃子核心位置的原因。

模型和應用能否爆發，最終都要落到算力、存儲、電力和設備供給上。而這些環節，正是中國具備規模製造、工程建設和產業配套能力的地方。

出口、政策和 IPO，正在強化 AI 硬件線索

中國 AI 硬件鏈的變化，正在從概念走向更具體的訂單、出口和融資節點。

需求端，多家媒體轉引的海關數據顯示，中國 5 月出口同比增長 19.4%，為三個月來最強增幅；其中集成電路出口額同比增長約 111%，出口量僅小幅增長。價格和結構變化背後，AI 硬件需求被視為重要推動因素之一。對存儲、半導體設備和上游材料來說，這類數據指向訂單和產能利用率改善的可能性。

政策投資端，據 Reuters 轉引 Bloomberg 報導，中國正在籌備約 2 萬億元人民幣、約合 2950 億美元的五年計劃，用於建設全國性 AI 數據中心網絡。該計劃尚未正式公布，但如果落地，將直接拉動國內存儲晶片、半導體設備、電力配套和數據中心基礎設施需求。

資本市場端，公開報導顯示，A 股、港股及部分全球指數在 2026 年調整中提高 AI 和半導體權重。這會提升相關公司的被動資金可見度，也會把更多境內外資金引向先進計算和半導體方向。

個股和產業案例也在強化這條線索。長江存儲 2026 年一季度收入同比大增約 445%，在全球 NAND 閃存市場份額從一年前的 8% 升至 13%，躍居並列第四位，並推進境內 IPO 計劃以支持擴產。

長鑫存儲則被視為中國 DRAM 產業的重要公司。有第三方研究估算，其 2026 年收入可能超過 500 億美元；公司招股書口徑顯示，一季度收入為 508 億元人民幣，上半年收入指引為 1100 億至 1200 億元人民幣。

這些案例並不意味著中國存儲企業已經全面趕上海外巨頭，但它們說明，中國 AI 硬件鏈正在從「政策概念」轉向更可觀察的收入、份額、融資和擴產節點。

資金開始切換，美國 AI 仍是主要參照

高盛還提到，中國 AI 板塊已經跑贏其他中國相關資產，並出現資金配置轉移跡象。不過，與美國 AI 相比，中國 AI 資產表現仍明顯落後。

這也是交易吸引力和風險邊界同時存在的地方。

吸引力在於，如果全球投資者繼續尋找美國 AI 之外的增長線，中國 AI 的低配狀態可能給資金切換留下空間。尤其在美國 AI 龍頭估值已經較高、資本開支預期被充分討論之後，市場自然會尋找尚未被充分持有的供應鏈和應用資產。

風險在於，這仍是一項交易建議，不是已經兌現的產業結論。2 萬億元 AI 數據中心計劃取決於政策細節和實際執行；長鑫存儲、長江存儲等公司的上市、擴產和盈利改善也需要時間；晶片出口和銷售數據能否持續，還要看全球 AI 硬件周期和貿易環境。

美國 AI 仍是全球資金的主要參照。無論是模型能力、雲廠商資本開支、GPU 生態，還是企業應用收入，美國市場仍擁有更成熟的標竿。中國 AI 要吸引更多全球資金，不能只證明「估值便宜、持倉低」，還要持續交出收入、利潤和技術進展。

高盛這次做多中國 AI 價值鏈的看點，不在於宣布中國 AI 已經追上美國，而在於把一個市場錯位擺到台前：約 4 萬億美元市值、約 16% 的全球收入貢獻，對應的卻是全球共同基金科技敞口中僅約 1.2% 的中國配置。

資金能否補上這道缺口，將取決於政策投資、硬體需求和企業盈利能否繼續兌現。

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