程实：谁在为智能付费
程实系工银国际首席经济学家、中国首席经济学家论坛理事

模型能力的横向比较是观察全球人工智能（AI）发展的重要维度，但主要着眼于供给侧。本文从需求生成机制出发，考察AI嵌入经济循环后的宏观结果。一类需求由企业资本开支驱动，另一类则由政企项目采购带动，不同机制带来规模、价格和生产率三个维度的可观测结果。一是规模维度。在一般公共预算支出仅小幅增长的同时，大模型公开招投标金额增长356%，显示政企采购对AI相关需求的优先级明显提升。二是价格维度。招投标单项目金额中位数由120万元降至86万元，需求扩张与价格中枢下移并存，呈现出量升价缓的特征。三是生产率维度。应用类项目占比持续上升，市场重心正由基础设施建设转向场景应用与任务执行。政企不仅是AI的主要采购方，也逐步成为技术验证、产品迭代和效率改善的重要应用场景。两种机制各有禀赋与约束，不存在简单优劣。理解需求生成机制的差异，有助于回答“谁在为智能付费”，进而判断AI对增长贡献的不同路径。

从能力比较到机制比较

“哪个模型更强？”虽然是产品层面的问题，却会被线性外推至宏观问题“哪个国家的AI发展更强？能否形成更大的增长贡献？”，但这种推演容易产生误导，因为模型能力界定了供给的可能性，而经济结果还取决于需求如何生成、由谁支付以及以何种价格出清。因此，我们从宏观分析的角度提出一个问题：在不同经济体中，AI需求分别由什么机制创造？

以此为切入点，我们依次考察不同机制在规模、价格以及生产率三个维度上的可观察结果。需要说明的是，不同的机制根植于不同国家的要素禀赋与制度环境，比较是为了识别不同的传导路径与约束条件，而非做优劣评判。

一种是企业资本开支驱动的AI需求。以美国为例，其AI需求主体主要是企业资本开支。根据我们TMT/AI行业报告，北美主要科技公司2025年资本开支为4690亿美元，2026年资本开支将达到约8000亿美元。这一规模相当于2025年美国名义GDP的2.6%左右，已经成为美国固定资本形成的重要边际拉动项。这一机制的特征是，需求与企业盈利绑定，扩张由盈利预期驱动，收缩也由盈利检验触发。资本市场既提供融资弹性，也会放大投资的顺周期波动。优势在于规模弹性大、对技术前沿的响应快；风险在于资本开支与真实回报之间存在时滞，这也是理解美国AI叙事时需要保持谨慎之处。

另一种是项目采购驱动的AI需求。中国可观察的AI应用采购需求现阶段主要体现为政企采购。根据《中国大模型中标项目监测与洞察报告（2025）》，2025年大模型招投标市场中标项目7539个、披露金额295.2亿元，较2024年（1520个、64.67亿元）分别增长396%和356%。其中，政务行业中标金额居各行业之首，44个亿元级大单中政务贡献约一半。同时，政策安排也在强化这一需求的可见性。“十五五”规划纲要明确提出“合理提高公共服务支出占财政支出比重”，《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》亦将治理能力列入六大重点行动。
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