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AI行業系列深度（九）：AI材料下游需求洞察，看好AI基建帶來的材料增量。本篇為 AI 系列深度報告第九篇。我們從材料下游公司出發，洞察下游需求情況，主要分析美股和港股比較有代表性 的 AI 龍頭企業，從資本開支情況、收入規模、盈利能力、現金流、模型性能、AI 應用等方面，對化工 AI 新材料下游 行業整體發展狀況進行梳理。

① Capex 上調成為共識，AI 基建進入“加速建設+可見交付”階段：2025 年 Q3 海外主流 AI 大廠電話會普遍表達進 一步上調資本開支意向，投入方向集中在算力、數據中心與電力配套；訂單/交付排期成為管理層信心的重要錨。 海外 AICapex 總量近兩年快速擴張并在 2025 年繼續加速：美國主要 AI 龍頭公司資本開支從 2023Q1 的 362.28 億 美元上升到 2024Q4 的 793.87 億美元，再到 2025Q3 的 1,119.30 億美元，約兩年時間擴大到約 3 倍規模。

② 中美業績分化與時間差仍在，海外硬件與云更先兌現，國內整體相對滯后但結構性增量明確。北美 AI 產業鏈中， 硬件與基礎設施環節率先釋放利潤彈性，海外主要大廠 2025 年前三季度營收 1.4 萬億美元（同比+18%），凈利潤 3799 億美元（同比+35%）。其中硬件廠商增速最快：英偉達前三季度營業收入 1478 億美元（同比+51%），凈利潤 771 億美元（同比+76%）；國內 AI 應用型公司整體業績表現相對平淡，主要 AI 應用大廠 2025 年前三季度營業總 營收 2879 億美元（同比+10%），凈利潤 405 億美元（同比-1%），但 AI 板塊增速與投入強度持續提升，部分公司開 始披露 AI 業務收入并保持高增長，后續仍處在爬坡階段。

③ 推理成本下行是需求放量的底層推手，token 消耗量登上新臺階：隨著模型迭代與推理效率提升，不同智能水平 模型單位調用價格呈階梯式下移，顯著改善應用側單位經濟性，根據 ArtificialAnalysis，GPT3.5 調用成本從 2022 年 11 月每百萬 token20 美元降至 2024 年 10 月 0.07 美元，降幅超過 280 倍；疊加能力升級，大模型 token 使用量穩定在高位區間并持續增長，截至 2025 年 12 月大模型周度 Token 總使用量達 5.79 萬億，較年初提升 11 倍，推動 AI 從試用階段走向“高頻調用+規模化部署”階段。

④ 中美大廠在“自研基礎模型”上的布局已經從單點能力競爭進入到全模態覆蓋率的對比：語言模型基本成為標配， 差異主要拉開在語音、圖像、尤其是視頻三條線。無論美國還是中國，頭部玩家幾乎都具備自研語言模型能力， 大模型底座已從“可選項”變為平臺公司與 AI 原生公司爭奪生態入口的必需品。視頻模型是當前差異最大的維度， 也是“投入強度最高”的一環。