全球人工智能产业的竞争图景正在发生改变。市场观察中，“AI 双生态” 的讨论逐步增多：一套是以美国及其合作伙伴为核心的 AI 生态，另一套是逐步成长、自主循环的中国 AI 产业体系，二者并非简单的替代关系，更多体现出差异化的分工与竞争。
自 2025 年初大模型技术突破节点之后，中国 AI 相关上市公司借助股价上涨以及 IPO 新增，合计形成接近 5 万亿美元的新增市值规模。当前 AI 板块已经占到 A+H 股总市值 42%，市场成交额占比达到 57%，人工智能已经成为资本市场不可忽视的产业主线。
一、两套增长逻辑：出海与内需的分化
放眼国内上千家 AI 相关上市主体，可以按照收入来源划分为两大阵营，二者的市场驱动因素、风险来源，行情波动特征都有明显区别。
第yi类是出口导向型 AI 企业，统计范围内有 360 余家上市公司，海外营收占比超过 40%，总市值约 1.7 万亿美元。这类公司大多集中在 AI 电力基础设施、光通信、PCB 等硬件赛道，是全球海外 AI 资本开支扩张的重要受益方。 2025 年初到 2026 年 6 月，这一组企业整体收益表现亮眼，显著跑赢内需向标的。但在全球 AI 板块回调阶段，出口型标的跟随海外市场出现回撤。从相关性数据来看，这类企业股价走势，和全球 AI 市场景气度、跨境贸易环境联系更为紧密。供应链制造能力、成本效率、海外市场拓展能力，是这类企业的核心竞争力，同时地缘摩擦、海外贸易保护政策，是行业需要持续面对的外部变量。
第二类是本土内需型 AI 企业，共计 880 余家上市公司，总市值 3.2 万亿美元，海外收入占比不足 10%。它们的增长主要来自国内云厂商资本开支、千行百业 AI 应用落地，叠加国内政策对科技自立自强的持续引导。 在本轮全球 AI 回调行情中，本土 AI 板块展现出更强的韧性。它的行情更多受国内 AI 资本开支节奏、产业扶持政策影响。政策端从财政资金、产业基金、资本市场制度多个维度，为 AI 产业搭建支持体系，覆盖供给端研发投入，也兼顾需求侧行业落地推广。机构测算，到 2030 年国内 21 个 AI 相关行业潜在市场规模有望达到 3‑4 万亿美元。但需要留意，部分国产化赛道存在估值溢价，市场需要权衡成长确定性带来的估值抬升风险。
二、产业链图谱：优势环节与待跨越的瓶颈
从全球供应链分工来看，中国企业在稀土精炼、电力设备、光模块、成熟制程半导体等细分赛道，占据全球过半市场份额，硬件制造、规模化生产是产业的长板。
在技术层面，国内不仅大模型取得连续突破，先进封装、部分计算架构、具身智能应用也陆续产出阶段性成果。29 个 AI 细分赛道中，均能看到国内企业的参与身影。在电力基建、硬件基础设施、物理 AI 应用部分领域，已经可以和海外同行同台竞技。
但走向完整自主可控，依旧是一条漫长路径。报告数据显示，中美 AI 上市公司在总市值、盈利水平、产品定价、研发投入体量上，仍存在客观差距。部分上游供应链环节存在卡点，AI 具备乘数效应，供应链多个组件的代差，会进一步放大整体算力输出的差距。美国 AI 企业整体的净利润率、ROE 水平，显著高于国内同业，也反映出产业所处的发展阶段差异。
对比资本开支与研发投入数据可以看到，国内 AI 相关资本支出、研发投入保持逐年上行，但整体体量，和海外市场依然存在距离。
三、产业演进启示：拒绝单一赛道叙事
AI 并不是同质化的主题，不同赛道的底层逻辑截然不同。出口赛道赚全球资本开支的钱，内需赛道赚国内数字化转型与政策红利的钱，二者的景气周期不完全同步，也给产业参与者提供了分散配置的可能性。
全球机构统计显示，海外资金对于中国 AI 板块的配置比重，对比产业在全球 AI 产业链中的权重，仍然存在配置缺口。但这并不意味着整条赛道会线性向上，无论是出海企业面对的外部环境波动，还是本土赛道内部激烈竞争带来的盈利压力，都是产业发展绕不开的现实问题。
硬件基础设施、半导体、大模型、AI 应用，整条价值链每个环节所处的发展阶段并不相同。硬件制造环节盈利兑现度相对更好；大模型层多数企业尚未实现稳定盈利，需要持续高额研发投入；应用层则考验落地场景的商业化转化能力。
AI 产业的博弈，早已不是单一技术点的比拼，而是完整供应链、商业化落地、政策环境共同作用的结果。两套 AI 生态并存的背景下，中国 AI 企业一边深度嵌入全球供应链，一边打磨本土循环产业体系。未来行业机会，既藏在全球需求红利里，也藏在国内产业数字化的广阔场景之中。
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