宏观专题：人工智能能推动多少经济增长？-20230526-东北证券-36页_1mb

人工智能推动经济增长的分析总结

核心内容概述

人工智能作为数字经济的重要组成部分，正在推动相关产业的中长期发展。报告指出，人工智能的发展将带动芯片、通信、信息技术服务等多个产业链的增长，并有望提高整体劳动生产率。同时，人工智能的经济影响体现在其与国民经济其他部门的联动关系上，通过投入产出分析，揭示了其对各行业的拉动作用及需求结构。

主要观点

1. 人工智能对产业链的推动作用

   • 芯片产业：人工智能的普及将显著提升对算力（芯片）的需求，预计全球AI芯片市场在2023-2032年将保持29.72%的复合年增长率。中国在中低端环节逐步实现国产化，但高端环节仍需突破。
   • 通信产业：人工智能与通信技术相辅相成，形成“双螺旋”效应，5G技术的普及将推动AI在智能设备、物流等领域的应用。
   • 信息技术服务业：人工智能技术在医疗、传媒、零售、金融、法律服务、汽车等行业有广泛的应用前景，带动软件和信息技术服务的需求增长。
   • 劳动生产率提升：人工智能可能使中国劳动生产率增速提高0.9个百分点，为经济增长提供动力。

2. 数字经济与国民经济的联动性

   • 数字经济的发展不是孤立的，而是与国民经济其他部门紧密相连。根据投入产出表分析，数字产品制造和数字技术应用分别对多个行业产生显著的拉动效应。
   • 影响力系数：通信、计算机和电子设备制造行业影响力系数为1.005，高于行业平均水平，而信息技术服务影响力系数为0.919，略低于平均水平。
   • 感应度系数：通信、计算机和电子设备制造行业感应度系数较高，表明其对国民经济整体增长的响应能力强，而信息技术服务行业感应度系数略低。
   • 生产诱发系数：通信、计算机和电子设备主要受出口拉动，而信息技术服务则更多依赖最终消费和投资。

3. 短期产业基本面分析

   • 人工智能硬件相关产业利润尚在底部，但软件行业景气度较高。
   • 信息技术产业的生产指数向好，为硬件行业提供支撑。
   • PPI价格在下半年有望企稳，计算机通信行业利润率将逐步回升。
   • 建议关注人工智能硬件行业基本面企稳迹象，适当提前布局。

关键信息

• 数据资源体系：数字中国建设中，政府和企业掌握的数据资源将推动数字经济的发展，政府数据开放平台覆盖范围不断扩大，上海等地在数据开放方面表现突出。
• 政策支持：国家对数字经济和人工智能高度重视，将其纳入发展重点，成为地方政府考核指标之一。
• 市场前景：AI芯片市场将长期保持高增长，通信行业也将受益于AI技术的发展，信息技术服务行业在垂直领域有广阔的应用空间。
• 风险提示：全球衰退超预期、美国技术制裁等风险可能对人工智能发展产生负面影响。

结构清晰要点

1. 数字经济政策利好不断出台

• 国家出台多项政策推动数字经济发展，如《数字中国建设整体布局规划》。
• 数字基础设施和数据资源体系成为建设重点，政策支持力度持续加大。
• 数字中国建设情况已成为党政领导干部考核的重要指标。

2. 数字经济与国民经济的关联度分析

• 直接消耗系数：数字产品制造对本行业及批发零售、电气机械等有较高需求。
• 完全消耗系数：数字产品制造对金属冶炼、化学产品等需求增加，信息技术服务对通信设备需求上升。
• 影响力系数：通信、计算机和电子设备制造影响力高于平均水平，信息技术服务略低。
• 感应度系数：通信、计算机和电子设备制造感应度较高，信息技术服务感应度略低。
• 生产诱发系数：通信、计算机和电子设备主要受出口影响，信息技术服务受消费和投资影响较大。

3. 人工智能推动相关产业发展

• AI芯片需求增长迅速，推动芯片产业链发展。
• 通信技术与人工智能结合，形成双螺旋效应，5G技术应用前景广阔。
• 信息技术服务行业在多个垂直领域有广泛应用，带来新的增长机会。
• AI对能源行业的影响尚待观察，但当前能耗仍处于可控范围。

4. 短期产业基本面分析

• 软件行业景气度高于硬件，但硬件基本面有望企稳。
• 信息技术产业生产指数向好，为硬件行业提供支撑。
• PPI价格预计企稳，提升计算机通信行业利润表现。
• 建议关注硬件行业基本面企稳迹象，适当提前布局。

图表与数据

• 图1：数字中国建设的整体框架（“2522”框架）。
• 图2：数字基础设施的四大部分。
• 图3：历年地级及以上政府数据开放平台增长情况。
• 图4：上线数据开放平台的城市。
• 图5：上海数据开放平台各领域的数据。
• 图6：上海数据开放平台数据的开放属性。
• 图7：大型AI训练所需求的算力呈指数型增长。
• 图8：2023-2032年AI芯片市场增长趋势。
• 图9：中国芯片产业链结构。
• 图10：中国5G基站数量。
• 图11：中国通信产业链图谱。
• 图12：人工智能市场规模预测。
• 图13：运行BLOOM模型的能耗。
• 图14：训练大语言模型的能耗。
• 图15：美国劳动生产率增速。
• 图16：中国劳动生产率增速。
• 图17：不同行业对大语言模型的暴露度。
• 图18：人工智能相关行业股价同步运行。
• 图19：计算机通信行业利润、工业增加值和PPI。
• 图20：计算机、通信行业出口情况与工业增加值相关。
• 图21：美国经济指数领先中国出口3个月。
• 图22：中国电子产品销量增速尚在低位。
• 图23：信息技术产业生产指数向好。
• 图24：年中附近PPI可能迎来拐点。
• 图25：计算机通信行业利润率回升。
• 图26：当前计算通信行业库存去化。
• 图27：软件行业发展趋势向好。

表格数据

• 表1：数字经济对各部门的直接消耗系数。
• 表2：数字经济对各部门的完全消耗系数。
• 表3：各行业影响力系数。
• 表4：各行业感应度系数。
• 表5：各行业生产诱发系数。
• 表6：各行业最终需求依存度。
• 表7：国内外科技企业ChatGPT技术布局和应用场景。
• 表8：中国各行业就业人数和AI暴露度。
• 表9：人工智能相关产业营收增速。
• 表10：人工智能相关产业利润增速。

建议与展望

• 建议关注人工智能硬件行业基本面企稳迹象，提前布局。
• 软件行业景气度良好，建议关注其估值和拥挤度的边际变化。
• AI芯片和通信产业链是当前重点发展方向，政策和技术双重支持下，未来增长可期。
• 人工智能对劳动生产率的提升作用显著，是推动经济增长的重要引擎。

风险提示

• 全球衰退超预期。
• 美国技术制裁可能对人工智能发展造成负面影响。