2026工业化数字经济智能供给的经济分析报告-中金研究院.pdf

研究背景与核心命题

中金研究院2026年7月发布的本报告，系统分析AI革命如何推动数字经济从依赖软件复制、平台网络效应和流量变现的轻资产模式，转向以认知能力规模化生产为核心的工业化模式。报告核心命题是：隐性认知能力开始由模型、算力和软件系统持续生产，转化为可执行、可验收、可付费的智能供给，由此重构数字经济的成本结构、资产形态和产业组织方式。

核心分析框架

报告提出"工业化数字经济"概念，构建"物质底座—智能供给—组织中介—场景兑现"四层产业结构。物质底座层提供算力和能源；智能供给层提供模型与推理服务；组织中介层通过智能体、知识库、连接器和系统集成将模型能力转化为可执行工作流；场景兑现层决定智能供给能否进入具体业务。组织中介层的崛起推动数字经济从"注意力经济"向"代理经济"演进。

全球格局与中美路径

美国依托资本、超大规模算力、前沿模型、云平台和全球客户形成前端供给优势，2025年私人AI投资规模领先显著，五大云平台企业资本开支持续上升，但面临资本回收压力和模型商品化挑战。中国受先进芯片和超大规模算力约束，但拥有完整产业体系、丰富场景和较强工程交付能力，路径关键在于提高有限算力效率、将项目经验沉淀为可复制方案，同时补足前沿供给能力。

增长范式变革

市场交易对象从岗位、完整服务和软件工具拆分为任务与能力单元。智能供给降低认知能力成本，使原本难以交易的需求进入市场，形成"供给扩张—任务降本—新需求形成—收入增长—使用反馈—能力改进"的价值循环。竞争优势向基础设施平台与贴近场景和交付的专业主体两端集中。

开放问题与政策启示

报告提出三个重资产逻辑下的开放问题：技术架构稳定性与固定资产贬值风险、前沿模型性能领先的商业价值边界、以及中美资本开支差异下的投资平衡策略。政策层面需重新认识物质底座战略意义，从扩大供给转向提高全社会吸收能力，并同步调整教育和社会保障体系。