中信證券：代碼膨脹，實物稀缺

今年2月是個重要的分水嶺，AI Coding能力的躍升使得全球有效代碼的規模正式進入指數級別膨脹的階段，而社會實物生產價值總量和總收入的擴張速度在目前的物理AI技術條件下遠落後於AI生成的代碼量擴張的速度，全球大概率會先經歷一個代碼量膨脹、執行力過剩、競爭加劇和資本投入回報率受損的過程。我們根據不同行業的物理依賴度和監管/情感壁壘兩個維度，可以把行業劃分為受損（低物理依賴、低監管/情感壁壘）、重塑（低依賴、高壁壘）、堡壘（高依賴、高壁壘）和受益（高物理依賴、低監管/情感壁壘）四個類別。在未來一段時間，實物稀缺的受益者和代碼膨脹下的受損者之間的收益差距或將不斷拉大，這個分化趨勢還會持續。這是在考慮市場行情和板塊配置時不得不重視的新因素。从短期市場層面來看，A股行業格局以製造和金融為主，在此輪AI衝擊下所受影響相對美股和港股更小，資金流入和人心思漲的格局也未發生變化，節後春季行情有望延續，漲價仍然是一季度的核心配置線索之一。

全球有效代碼的規模正式進入指數級別膨脹的階段**

如果說去年春節DeepSeek大熱讓市場對AI應用充滿暢想，那麼今年Coding Agent的爆發便使大家對全球代碼規模的擴張及傳統軟體應用被顛覆產生了極大的焦慮。2026年2月5日，OpenAI和Anthropic同日發布新模型，GPT-5.3 Codex和Claude Opus 4.6帶來的體驗是顛覆性的，AI至少在Coding層面的角色已經從“輔助工具”進化為獨立執行者。OpenAI及Claude官網資料顯示，GPT‑5.3 Codex和Claude Opus 4.6均被定位為agentic模型，能在大型代碼庫裡做規劃、調試與多步驟修改，已不再局限於“提示並補充代碼”的被動輔助。這意味著，凡是能用語言描述並用代碼表達的工作流程，將以極快的進程被AI取代。同時，這也意味著全球有效代碼的規模進入指數級別的膨脹階段。

社會實物生產價值總量和總收入遠落後於代碼量擴張的速度**

根據IEA及Ember Energy數據，預計全球發電量將從2024年約30000TWh增長至2026年約32000TWh，複合增速僅3.3%；而數據中心能耗的增速將由2024年約600TWh增長至2026年約1050TWh（樂觀情景），複合增速高達32.3%。短期內能源的增長顯然跟不上代碼和token消耗總量的增長，能耗和延遲在工程上的解決相比簡單堆砌算力更為重要。GitHub代碼庫總量（百萬單位）與全球GDP（萬億美元）的比值在2023年僅有3.93，到了2025年已經達到5.38，基於2025年GitHub Octoverse披露的代碼庫增速進一步外推及IMF對GDP的預測，我們估計到2026年二者比值有望進一步增加至6.29。與此同時，全球大模型之間的競爭也到了白熱化階段，前沿大模型的能力並未伴隨算力投入規模擴張而拉開差距，彼此差距反而變得越來越小。預計未來收入端的競爭只會越發激烈，而邊際成本在全面硬體漲價下持續抬升。也許未來某個時刻，具身智能的成熟將使得社會在資源獲取及實物生產能力上突飛猛進，同時有望建立一個有效分配機制來抑制貧富差距的擴張，但這在短期都難以實現。總的支付能力短期顯然跟不上基於有效代碼的產品擴張速度和算力成本消耗速度，我們大概率會經歷一個全社會代碼膨脹、執行力過剩、競爭加劇和資本投入回報受損的過程。

哪些行業是代碼膨脹的受損者？ 哪些是實物稀缺的受益者？

我們根據不同行業的物理依賴度和監管/情感壁壘兩個維度，可以把行業劃分為四個象限：1）受損區（低物理依賴、低監管/情感壁壘），AI生成代碼和內容在該類行業中可用性較強，生意模式相對容易被取代，同時缺乏獨家數據或know-how作為護城河，典型行業包括基礎代碼外包、一般SaaS、行銷公關等；2）重塑區（低物理依賴、高監管/情感壁壘），業務模式以數字為主，但因涉及法律追責、金融風控等監管要求，或依賴心理諮詢、客戶信任等人類情感連結，形成了難以被純代碼取代的護城河，AI在此類行業中扮演“超級槓桿”的角色，核心價值在於輔助決策、提升人效，驅動“裁員增效”，而非顛覆性取代，典型行業包括法律訴訟、高端戰略諮詢、資產管理等；3）堡壘區（高物理依賴、高監管/情感壁壘），涉及壟斷性資產或稀缺資源，典型行業包括核心礦產、軍工製造以及交通基礎設施等，也包括高端白酒、頂級奢侈品、潮玩等必須嫁接實物並包含品牌或情感價值的行業；4）受益區（高物理依賴、低監管/情感壁壘），涉及銅、鋁、能源金屬等電氣化和算力中心相關的物理載體，半導體製造/PcB/光模組/伺服器等AI硬體，電力設備、變壓器等能源基礎設施。

實物稀缺的受益者與代碼膨脹下的這個分化趨勢預計還會持續**

我們根據前述“實物稀缺”受益和“代碼膨脹”受損的邏輯，**分別梳理了中、美股市的受益、受損組合。**美股市場中，2026年以來兩個組合的累計收益差距擴大了64個百分點。A股得益於豐富的流動性和資金流入，兩者分化尚不明顯。相較2025年末，目前A股市場中“實物稀缺”受益組合相對“代碼通脹”受損組合的超額收益僅增加了3個百分點，這是因為1月A股和港股的一些軟體和傳媒股反而因為AI應用的炒作而出現大漲，這與美股軟體和服務行業年初以來下跌20%形成鮮明對比。不過隨著全球市場的聯動以及流動性溢價的消散，我們認為中國區資產最終也會反映“實物稀缺”和“代碼膨脹”的分化趨勢。

A股行業格局以製造和金融為主， 在此輪 AI衝擊下受影響相對美股和港股更小

由於中國ToB的企業服務和軟體市場規模本身就不大，在AI生成代碼膨脹的早期，實體受到的影響會比北美要小很多。例如，截至2026年2月13日，美股中軟體與服務公司的市值占比為22.8%，該比例在港股與A股中分別為31.5%和5.6%。軟體與企業服務是此輪生成式AI突破以前，北美科技領域除移動互聯和生物醫藥以外的“第三支柱”，擁有非常穩定成熟的商業模式、高壁壘、高資本回報和穩定現金流，但在此輪AI的破壞式創新面前，受衝擊最為明顯。港股的互聯網巨頭以ToC業務為主，也在嘗試用AI重構業務流程，但在全球市場聯動當中也難免受到波及。與美股和港股相反，A股目前還是以壟斷經營的金融、製造業和能源為主，在代碼膨脹的過程中，**構建AI時代基礎設施相關的傳統資源品和製造業反而會受益，**這些代表著真正稀缺的實物資產，也是未來幾年全球資金重要的避風港。

資金流入和人心思漲的格局未變 節後春季行情有望延續

配置型資金的流入趨勢並未發生變化，根據中國人民銀行數據，1月居民存款同比少增3.39萬億元，而非銀金融機構存款單月同比多增2.56萬億元。隨著“高息”存款集中到期，1月存款數據下降意味著存款形式變化（即存款變為工具類產品）的趨勢還在持續，而理財、儲蓄型保單等產品最終都會引流一部分資金流入權益市場。整體而言，資金流入和人心思漲的格局沒有變。今年春節前市場的小幅調整，可能與今年1月的整體漲幅較大、2月開始外盤市場出現明顯波動、今年春節假期時間較長等因素有關，部分資金在春節假期前的避險需求不斷升溫。截至2月13日，我們構建的A股投資者情緒指數單日、MA5、MA10的讀數分別為43.6、55.7、65.5，相較今年1月出現了明顯回落，單日指標降至2025年以來低點。截止今年1月底，對中信證券渠道調研的樣本主動私募產品最新倉位水平為79.3%，較1月23日當周的84.3%大幅減倉5個百分點。上述跡象大概率表明，避險需求驅動的資金在春節假期前已經完成了減倉，這也為節後資金的回補提供了條件。

漲價仍然是一季度的 核心配置線索之一

1）我們年度策略以來的基本框架就是以中國“資源+傳統製造定價權的重估”作為基底。配置的核心邏輯是中國份額優勢明顯、海外產能重置成本高或難度大並且供應彈性一定程度上受到國內政策影響，基於此邏輯配置化工、有色、電力設備、新能源為基礎的組合，同時增配低估值的保險和券商（一定程度上對低估值因子進行敞口），並且增加了對消費鏈（免稅、航空、酒店、景區、現制茶飲等）和地產鏈（優質地產開發商、建材、REITs等）的配置敞口（核心是看好行情從去年的極致分化到今年的適度擴散，以及內需和物價的溫和修復）。即便經歷了2月初貴金屬和商品的劇烈波動、凱文沃什的提名以及美元指數的反彈、甚至是加密貨幣以及海外小盤科技股的大幅調整，這個基本配置框架的邏輯是不受影響的。漲價是這個配置框架下最容易直接跟蹤的催化和交易線索。

**2）同時需要考慮“代碼通脹”和“實物稀缺”這個新的配置框架。**AI帶來的全球代碼量急劇擴張可能會對低物理依賴度和高市場競爭度的各類生意產生明顯的衝擊，同時那些高物理依賴度和高監管、情感壁壘的生意可能變得更加稀缺。在這種框架下，市場投資者或將積極做多目前仍然隔絕於AI衝擊的堡壘型資產，同時暫時規避那些極易被AI破壞式創新所顛覆的生意，而無論短期內AI Agent是否能夠立刻對這些生意產生取代。在我們目前的配置框架中，資源、傳統製造、能源、服務消費、地產鏈等相關行業恰恰屬於暫時隔絕於生成式AI衝擊的堡壘型資產的範疇。

風險因素

中美科技、貿易、金融領域摩擦加劇；國內政策力度、實施效果或經濟復甦不及預期；海內外宏觀流動性超預期收緊；俄烏、中東等地區衝突進一步升級；我國房地產庫存消化不及預期。

本文來源：中信證券研究

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