核心觀點:
- 華為預測,隨著企業數位化支出在2026年升至營收的3.5%,中國工業級AI推理市場規模將超過7000億元(約966億美元)。
- 這一預測背景是阿里巴巴等中國科技巨頭犧牲短期利潤以進行大規模AI基礎設施投資,預計到2029年全國AI總支出將突破1100億美元。
- AI人才短缺是一個關鍵瓶頸,僅智慧駕駛領域在2025年就將面臨4.4萬名專家的淨缺口。
核心觀點:

華為技術有限公司預計,隨著企業在2026年將數位化支出提高多達40%,中國工業級AI推理市場將突破7000億元,這標誌著AI投資進入可量化回報的新階段。
華為一位高級管理人員表示,隨著企業AI應用從試點項目轉向大規模部署,華為預計中國工業級AI市場的基礎設施支出將產生超過7000億元(約966億美元)。這家科技巨頭預計,企業在數位化方面的支出將從營收的2.5%攀升至2026年的3.5%,這一40%的增幅反映了企業衡量AI直接回報的能力日益增強。
「到2025年,『行業+AI』的價值已經得到了市場驗證;它不再僅僅是一個概念或試點,」華為中國政企業務副總裁郭振興於5月15日在上海舉行的「AI+製造」行業峰會上表示。
這一預測得到了中國範圍內AI投資普遍加速的支持。研究機構IDC預計,到2029年,中國的AI總支出將超過1100億美元。華為的預測專門針對推理環節的市場機會——即使用訓練好的AI模型生成答案和驅動應用——隨著公司超越初始訓練階段,推理正成為基礎設施建設的主要驅動力。
從「AI概念」向「AI驅動損益」的轉變,正迫使中國科技巨頭之間展開一場資本密集型的軍備競賽。阿里巴巴集團控股有限公司最近披露,其2025財年核心商業利潤下降了84%,這主要是因為將其現金流重新導向了一項為期三年、價值500億美元的AI和雲基礎設施計劃。對於投資者而言,華為的預測將關注點進一步聚焦在構建數位化骨幹的企業身上——從晶片製造商到雲端服務提供商——它們是下一波投資浪潮的主要受益者。
郭振興概述了2026年的三大主要轉變:數位化投資的增長、底層數位基礎設施的升級以及AI驅動的行業解決方案價值的提升。他認為,核心變化在於企業現在能夠計算AI在製造業、金融業和物流業等領域的財務效益。對於一家營收為1000億元的公司來說,數位化支出預期的增加意味著高達35億元的投資。
這一趨勢並非孤立發生。阿里巴巴雲智能集團在上一財年的營收增長了38%,儘管其AI建設成本嚴重拖累了集團利潤。競爭壓力也延伸到了百度、騰訊和字節跳動,這些公司都在投入數十億美元建立專有的大語言模型以及運行這些模型的数据中心。據郭振興介紹,中國超過30%的大型製造企業已經建立了專門的AI相關機構來管理這一轉型。
對推理硬體的關注也與全球市場趨勢一致。雖然英偉達在AI訓練晶片市場佔據主導地位,但在2026年,生產支持推理的半導體公司——如英特爾、三星和台積電——的股價已經大幅飆升,正如《紐約時報》最近的一篇分析所指出的。追蹤全球晶片公司的費城半導體指數(SOX)今年已上漲超過70%。
這一擴張的主要障礙並非資本,而是人才。郭振興強調了「複合型人才」的嚴重短缺,即既懂AI技術又懂特定行業流程的人才。
他以智慧駕駛領域為例,2025年該領域的新職位發佈量呈28倍爆發式增長。核心算法崗位的供需比僅為0.79,這意味著4.4萬人的淨人才缺口。這種人力資本約束可能成為華為和IDC所預測增長的主要限制因素,同時也讓能夠吸引並留住這些稀缺專家的公司獲得了溢價。
本文僅供參考,不構成投資建議。