“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