【东吴晨报0807】【宏观】【固收】【行业】汽车

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宏观

AI基建投资——从理想到现实还有多远？

“丰满的理想”：AI基建投资预期能贡献大量政府投资

2026年，海外主要经济体竞相加大在AI与半导体领域的投资规模。例如韩国政府计划开展“三大工程”—— 半导体、物理AI和AI数据中心，官方披露的计划总投资规模折合人民币高达6.4万亿元。

2026年7月，国家发改委在新闻发布会披露，“十五五”时期，算力网建设有望新增直接投资4万亿元。其代表工程正是“东数西算”，涉及大量AIDC投资建设。综合考虑（1）除服务器等AI硬件外，国内AIDC的建设成本仅为200—250亿元/1GW左右，（2）与美国市场主流服务器等规格相当的AI硬件采购成本约210亿美元，折合人民币约1400—1470亿元计算，国内建设规模达1GW的AIDC前期投资大约需要1600—1720亿元，相当于美国投建成本的65%左右。

结合“十五五”时期算力网建设有望新增直接投资4万亿元计算，这意味着期间国内至少新增24.1GW的AIDC建设规模。代入新增装机容量（GW）的测算公式可得，24.1GW的AIDC建设规模意味着国内“每日Token消耗量增量”未来预期可达到529万亿Token，即：国内日均Token调用量从2025年底对应的100万亿增长至629万亿。

“骨感的现实”：AI基建投资项目尚未“托底”国内政府投资

从地方专项债的实际发行情况看，目前AI基建投资的贡献尚不显著。今年前7个月，预期能够贡献实物工作量的地方政府新增专项债（简称“实物新增专项债”）仅使用了全年预期额度的58.5%，同比下降约6.9个百分点。从项目分布看，“实物新增专项债”仅有1.6%左右被投向包括AIDC在内的新基建项目，该比例相对较低。部分AI基建投资项目的预期收益模糊、可行性研究不过关可能是制约项目落地的重要因素。

结合ARR看，海外LLM同样面临预期收益模糊的质疑。在美国，尽管OpenAI、Anthropic最新ARR数据合计已达720亿美元，但为实现10%的AI基建投资IRR，仍需进一步增长约47%。

国内AI基建投资不宜只算“直接经济账”。如果单纯因为项目投资收益不明确而限制AI基建投资的规模，反而可能会“因噎废食”。一方面，目前海外大语言模型（LLM）的“货币化路径”主要来自替代人工成本，过于追求LLM自身的盈利能力可能反而与扩大青年群体就业的政策导向相悖。另一方面，LLM的经济价值同样体现在“预防损失”和“间接创收”。

英国财政部《绿皮书》为国内完善战略产业的回报评估制度提供了有益参考。在国内，对于一些综合财力较为充裕、债务负担相对较轻的经济大省，或可同样秉持“算总账”的原则，探索评估政府投资项目社会价值的新方式。

风险提示：（1）对国内AIDC投资成本的估算可能不够准确；（2）对国内新增装机容量（GW）的估算可能不够准确；（3）对LLM货币化前景的分析可能不够完善；（4）将AI基建投资的核心矛盾点只聚焦于货币化前景可能不够全面；（5）纳入分析范围的LLM可能数量较少。

（分析师 芦哲、刘子博）

固收

派克转债：高端能源装备环形锻件核心供应商

事件

派克转债（111026.SH）于2026年8月6日开始网上申购：总发行规模为15.80亿元，扣除发行费用后的募集资金净额用于高端能源装备关键部件一体化智能制造项目、技术研究院项目和补充流动资金

当前债底估值为99.65元，YTM为2.16%。派克转债存续期为6年,中证鹏元资信评估股份有限公司资信评级为AAsti/AA,票面面值为100元，票面利率第一年至第六年分别为：0.1%、0.3%、0.6%、1.0%、1.5%、2.0%，公司到期赎回价格为票面面值的110.00%（含最后一期利息），以6年AA中债企业债到期收益率2.22%（2026-08-04）计算,纯债价值为99.65元，纯债对应的YTM为2.16%，债底保护较好。

当前转换平价为99.67元，平价溢价率为0.33%。转股期为自发行结束之日起满6个月后的第一个交易日至转债到期日止，即2027年02月12日至2032年08月05日。初始转股价81.8元/股，正股派克新材8月4日的收盘价为81.53元，对应的转换平价为99.67元，平价溢价率为0.33%。

转债条款中规中矩，总股本稀释率为13.75%。下修条款为“15/30，85%”，有条件赎回条款为“15/30、130%”，有条件回售条款为“30、70%”。按初始转股价81.8元计算，转债发行15.80亿元对总股本稀释率为13.75%，对流通盘的稀释率为13.75%，对股本有一定的摊薄压力。

观点

我们预计派克转债上市首日价格在132.45~146.80元之间，我们预计中签率为0.0052%。综合可比标的以及实证结果，考虑到派克转债规模较大，评级较高，所属题材赛道具有较强成长性，我们预计上市首日转股溢价率在40%左右，对应的上市价格在132.45~146.80元之间。我们预计网上中签率为0.0052%，建议积极申购。

派克新材是一家专业从事金属锻件研发、生产和销售的高新技术企业。公司产品广泛应用于航空、航天、石油化工、能源电力等多个行业领域。公司通过持续不断的资金投入，引进国外先进生产设备，使公司具备了大型、异形、高端、大规模工业金属锻件生产能力。

2021年以来公司营收稳步增长，2021-2025年复合增速为19.57%。自2021年以来，公司营业收入同比增长率“V型”波动。2025年，公司实现营业收入35.43亿元，同比增加10.28%。与此同时，归母净利润波动较大，2021-2025年复合增速为-4.55%。2025年实现归母净利润2.52亿元，同比减少4.37%。

公司营业收入主要来源于电力锻件和航空航天锻件，产品结构边际调整。2023年以来，派克新材的主营业务收入保持稳定，2023-2025年电力锻件的业务收入占主营业务收入比重分别为23.82%、34.50%和39.22%，2023-2025年航空航天锻件业务收入占主营业务收入比重分别为31.19%、26.15%和25.52%。

公司销售净利率和毛利率波动较大，销售费用率“Z型”波动，财务费用率显著上升，管理费用率“V型”波动。2021-2025年，公司销售净利率分别为17.54%、17.46%、13.60%、8.21%和7.12%，销售毛利率分别为29.00%、25.36%、23.89%、18.68%和15.76%。

风险提示：申购至上市阶段正股波动风险，上市时点不确定所带来的机会成本，违约风险，转股溢价率主动压缩风险。

（分析师 李勇、陈伯铭）

行业

汽车：

AI系列深度16期：语言智能为何从RNN转向Transformer？

语言智能从RNN走向Transformer的本质，是序列建模从“递归记忆”转向“全局注意力”，并由此打开并行训练、规模扩展和任务统一的空间。RNN通过隐藏状态沿时间步传递上下文，适合文本、语音等顺序数据，并在LSTM/GRU、Seq2Seq和Attention-RNN推动下，于2014—2016年达到机器翻译等任务的工程高峰；但其串行计算、长距离依赖衰减和固定向量瓶颈，决定了递归范式很难继续承载大模型时代的规模化路线。

Transformer的关键变化，不在于设计更复杂的记忆单元，而在于以自注意力让序列中任意位置直接交互，使语言建模从受串行结构约束的算法问题，转变为可随算力和数据扩展的工程问题。其优势集中体现在训练可并行、长距离依赖建模更强、结构更易堆叠扩展、归纳偏置更弱并更能释放大规模数据价值；相应代价是长序列计算成本、位置编码和小数据条件下先验不足等问题，这也是循环类结构在部分效率场景仍会延续的原因。

我们以论文与代表成果为锚，将语言Transformer演进归纳为七阶段、三大阶段：2017年自注意力替代递归，完成架构确立；2018—2020年，BERT、GPT、T5/BART推动预训练—微调、理解与生成任务统一以及规模律验证，语言模型从特征提取器转向任务执行器；2021年后，指令微调、RLHF、CoT、RAG、工具调用、o1和DeepSeek-R1等成果继续叠加，使主线从单纯扩大预训练规模，走向后训练优化与测试时计算。

Transformer出现后，语言领域的研究和产业范式同步改变：研究主线从为每个任务设计专用架构，转向预训练通用底座加下游适配，再转向以对话式通用模型响应多类任务；产业形态则因“互动性”能力发生质变。相较AI1.0时代CNN输出标签、检测框等感知性中间结果，语言模型可以直接通过自然语言与用户交互，形成反复使用的入口，ChatGPT由此成为AI第二次爆发的产品拐点。

我们认为,数字AI底座模型发展路径已逐渐清晰、价值在于确定性，但其难以实现物理世界的建模闭环；我们认为物理AI将成为物理世界的AI解决方案，从而在AI的当前发展阶段成为增量更大的方向，智能驾驶作为最先跑通闭环的代表场景，我们认为应重点关注。

风险提示：技术迭代不及预期的风险，大模型厂商 ARR 增速放缓的风险，云服务商资本开支不及预期的风险，智能驾驶及机器人商业化落地不及预期的风险。

（分析师 黄细里）

汽车：

AI系列深度15期：Transformer如何开启AI第二次爆发？

AI 第二次爆发的本质，是模型能力形成方式从“人工设计”转向“规模化学习”。AI1.0 时代深度学习仍带有“一任务一模型”特征，CNN、RNN等架构分别服务于图像、文本等专用任务，能力主要停留在基础感知层面。本轮 AI2.0 以 Transformer 等通用底座为核心，叠加数据、算力与自监督训练，使模型学习统计结构与通用表征，能力来源由强任务先验和强归纳偏置，转向弱归纳偏置下的规模化学习与涌现。

Transformer 成为 AI2.0 关键基础架构：自注意力机制解决循环网络串行计算和长程依赖瓶颈，更适合 GPU 并行算力与大规模训练；弱归纳偏置为跨模态迁移提供统一接口，使多类输入逐步进入同一底座体系。2017 年以来，主干架构总体稳定，能力提升更多来自 MoE、长上下文、多模态融合、后训练与推理机制，而非底层架构切换。

从技术演进看，大模型可概括为“模型能力奠基—人机对齐与行为优化—推理与外部系统赋能”三阶段，并由能力广度和使用效率两条支线贯穿。第一阶段通过预训练、规模扩张和 Scaling Laws 奠定参数内能力；第二阶段通过 SFT、RLHF、DPO 等对齐技术提升可用性；第三阶段依托思维链、RAG、工具调用、强化学习推理和任务路由，将能力增量迁移到运行时系统。

GPT 系列提供了大语言模型落地产业端的典型路径：GPT-1 至 GPT-3验证 decoder-only 架构和规模化泛化能力，InstructGPT 与 ChatGPT 补齐交互入口，GPT-4/GPT-4o 推动模型走向多模态交互，o1/o3/o4-mini/GPT-5 进一步整合推理时计算、工具使用、多模态任务和实时路由。关键技术通常先在研究与工程验证中形成，再通过产品化入口实现规模扩散。

Scaling Law 回答“规模如何转化为能力”，也反映 AI2.0 资源优化边界的外扩。早期 scaling 围绕参数量、数据量与训练算力展开，随后纳入能力涌现、计算最优配比、高质量数据、对齐、部署和推理成本等约束。2024年以来，MoE稀疏激活、测试时计算、RL reasoning、扩散Transformer与视频生成等方向，使 scaling 扩展为训练、推理、数据、架构、对齐与多模态的全链条资源优化框架。

从产业形态看，AI 第二次爆发的外在结果是数字 AI 任务边界初步收敛。Transformer 已参与文本、代码、知识库、工具、多模态输入和数字工作流，推动架构、任务与模态三重收敛。产业价值重心也从“设计何种架构”，转向“谁能把规模、数据、对齐、推理与系统工程能力做到位”。但推理阶段增量目前更多体现在语言、数学、代码等可验证任务中，向视觉生成、复杂多模态交互与真实物理闭环迁移仍需验证。

我们认为,数字 AI 底座模型发展路径已逐渐清晰、价值在于确定性，但其难以实现物理世界的建模闭环；我们认为物理 AI 将成为物理世界的AI 解决方案，从而在 AI 的当前发展阶段成为增量更大的方向，智能驾驶作为最先跑通闭环的代表场景，我们认为应重点关注。

风险提示：技术迭代不及预期的风险，大模型厂商 ARR 增速放缓的风险，云服务商资本开支不及预期的风险，智能驾驶及机器人商业化落地不及预期的风险。

（分析师 黄细里）

汽车：

重卡全球化专题02：

基建物流双轮驱动东南亚扩容，中国重卡出海进入收获期

东南亚重卡市场进口依赖度高，中国已成为区域进口的核心供给来源。总规模：2024 年东南亚重卡总进口量9.7万辆、进口金额46.7亿美元，疫情后2021年重卡进口量同比大幅增长74.9%，2022-2024 年进口规模基本持平；区域本土产能基本集中于泰国、印尼、马来西亚三国，以日系品牌为主且整体呈萎缩态势，2021-2024年东南亚地区进口占比高达70%-80%，我们估算2024年全年销量约11.8万辆。对标中国发展阶段，马来西亚已接近中国现阶段水平，菲律宾、泰国、印尼、越南可对标 2008-2011 年中国，我们测算2025年东南亚重卡总保有量约183万辆。来源国家：中国与日本是东南亚进口重卡的主要来源国，2024年中国以73.7%的份额稳居首位、出口 7.1 万辆，日本占比 14.6%，2021-2024年出口量维持1.4-1.8 万辆，欧洲、印度、韩国等其余来源合计不足12%。分国别看渗透节奏分化，2024年越南/印尼/菲律宾渗透率93.7%/79.2%/61.7%。关税政策：中国主要依托ACFTA与RCEP获得关税减免，日本除 AJCEP、RCEP 外还与各国签有双边 EPA，在同一税目上往往取得更低税率，欧洲则因欧盟与东盟无整体自贸协定而处于制度性劣势。

东南亚重卡需求由物流、基建、矿业三方面带动，越南、印尼、菲律宾三大主力市场景气节奏明显分化。 越南方面，自2000年起 GDP 增速中枢稳定在5%-7%，深度承接全球产业转移使其货物贸易全球占比跃居东南亚首位，物流需求与进出口总额高度挂钩；国家政策推动基建项目加速落地，水泥产量为跟踪基建类重卡需求的核心指标，同时重卡需求与 CPI 呈显著负相关。印尼方面，2024/2025 年 GDP 增速 5.38%/5.34%，出口以亚洲市场为主，2023年欧美占比仅 17.51%，受欧美需求波动冲击较小，重卡需求同时挂钩进出口总额与煤、铜、锡、铝等关键矿产价格。菲律宾方面，经济以内需驱动，2024 年私人消费占 GDP的72%，同时2021-2024年菲律宾FDI净流入占GDP比重仅占2.37%，基建预算虽持续扩容但受政治周期与腐败问题拖累，2025 年实际拨付大幅低于预算，重卡需求对汇率、油价与货币政策周期高度敏感，短期面临回落压力。展望未来，东南亚重卡销量我们预计由 2024 年的11.8万辆增长至 2030 年的39.3万辆，中国对东南亚重卡销量我们预计由7.1万辆增长至26.3万辆，中国渗透率由61%提升至67%。

竞争格局方面，日系凭先发布局与深度本地化主导存量市场，中国品牌以轻资产模式快速提升渗透率，双方处于增量替代与存量护城河的对峙阶段。 日系自 1960 年代进入，以泰国、印尼为双核心，本地产能较高，渠道普遍与本地财团合资绑定，凭借高残值与低全生命周期成本构筑最深护城河；同时日系正加速整合，采购、开发与生产协同有望进一步强化其成本与产品竞争力。中国品牌2004年后以整车出口起步，沿整车出口、KD 组装、技术授权与合资建厂路径逐级深化，中国重汽以越南、菲律宾为核心市场加速本地化落地，发挥海外渠道布局优势占领市场；福田以泰国为亚太制造中心，与正大集团合资建厂并配套福田康明斯发动机产能。我们认为，本地产能落地、渠道管控力度与售后网络密度是决定中国品牌能否由增量替代转向存量替代的关键变量。

与非洲重卡市场比较：从市场空间角度看，东南亚成长稳定性优于非洲，东南亚发展阶段更靠前，需求由制造业发展与国家政策内生驱动，政策稳定环境下基建、物流需求中短期有望维持快速增长；非洲需求则更多依赖矿业周期传导，叠加汇率波动剧烈、政局扰动因素多，增长弹性大但确定性偏低。从渗透率角度看，非洲竞争格局略优于东南亚，非洲市场二手车与新车并存，欧洲二手车受法规收紧退潮，中国车企新车渗透阻力较小；东南亚日系品牌深度本地化且加速整合，中日正面竞争强度整体偏高，份额提升需以产能与渠道深耕换取。

投资建议：东南亚经济态势向好，受基建投资上行与工业化推进驱动，区域重卡销量中枢有望持续抬升，中国重卡受益于性价比优势与 ACFTA/RCEP 关税下行，叠加当地产能逐步落地，渗透率将持续提升，推荐重卡整车、发动机相关标的，优先中国重汽 H/A，以及福田汽车/一汽解放等。

风险提示：东南亚发展不及预期；政策风险；日系整合推进带来的竞争加剧风险。

（分析师 黄细里）

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东吴证券研究所机构销售通讯录

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