最近一个多月以来，AI产业链在中美市场的热度和表现存在显著温差，其中的预期差值得关注。重大的全球性产业浪潮的映射有望在中国资产兑现，AI产业链配置宜在无人问津时。

自4月22日以来，美股上游算力、中游云厂商、下游垂直应用各环节龙头等普遍录得40%+涨幅。情绪面上，全球风险偏好回暖，TACO交易火热，简单理解就是特朗普的政策黑天鹅没那么唬人了。年初机构投资者看空美股而减持，而5月以来全球基金经理又大幅加仓科技股，从恐慌转向追涨。

更关键的是，市场开始回归硬核的AI产业逻辑。5月上旬，北美四大云厂商（CSP）一季度数据“烧钱”（资本开支）和业绩大多符合或超预期，有力打消此前市场对资本开支放缓的担忧。

为什么敢继续烧钱？因为AI技术能实打实地赋能核心业务，转化为可观的利润增长。5月下旬，英伟达财报亮眼、博通重申ASIC芯片需求乐观展望等催化，更是证伪了年初Deepseek发布时，担忧Scaling-law失效的所谓“算力塌缩”叙事，即算法太牛，不用堆硬件也能提升性能，导致AI芯片需求减少。

当前AI算力只增不减的行业共识正得到强化，大摩预计2025年全球云资本支出中AI相关占比50%，2026年有望升至65%+，明年整体增速10%能带动AI资本支出增速超30%。

相比总量的超预期，令人惊喜的是算力结构从训练（闭关学习海量知识）走向推理（上岗处理实际问题）叙事逐渐扎实。证据就是“Token”（AI处理信息的工作量单位）调用量激增，直接反映推理需求的爆发。谷歌去年4月月均token为9.7万亿，今年4月暴涨50倍至480T，相当于日均16万亿。微软云2025年一季度 token调用量为100T，同比5倍，其中3月为前两月总和。

如此惊人的增幅，指向AI浪潮在全行业席卷而来。云厂商们在消费者日常使用的存量产品以嵌入式方式“悄悄”加上AI，比如邮箱、办公软件、搜索引擎等，不需要额外任何市场教育，就能达到“润物细无声”的AI落地。尤其是Agent（智能体）的出现，它消耗的算力可是指令式聊天百倍量级。用户也愿意为这些好用省事的AI功能买单，从而形成商业闭环。芯片价格也在直观地“剧透”着算力结构趋势变化，主要用于推理的芯片（Azure T4、Google L4、AWS A10）涨价，而主要用于训练的顶级芯片H100租赁价格下跌，这似乎也能实在反映推理需求正在爆发。