AI景气度框架②：聚焦边际变动

回顾上一份报告，我们搭建了AI景气度的静态模型。数据显示2026年Q1 AI产业链热度仍在攀升，景气指数从50+涨到了85。然而，若仅凭现有指标观察近期走势，难以合理解释全球AI产业链的回调。因此，本报告将重心转向分析AI景气度的边际变动，而非单纯的静态绝对水平。

审视上一期的因子构成，我们发现静态或低频因子的占比偏大，且缺乏对增速变化率的考量。

构建边际框架时，我们将提升高频因子的权重，并依据市场关注的CSP现金流（即最终盈利实现情况），增强回报验证类因子的权重。

传导机制：
企业/用户采用→应用营收→模型调用→云算力消耗→资本投入→芯片/网络/电力订单

审视该框架下的部分指标，发现不少因子呈现边际恶化态势，例如代表全球TOKEN加权价格的SDLLMTK因子。

此外，如微软下季度的capex以及Meta指引上调的速度，也表现出边际上的减速迹象。

研究方法

1. 边际动量指数公式：

单项增速变化 Δgᵢ = 本期增速 gᵢ,t − 上期增速 gᵢ,t−1。

单项得分 Sᵢ：Δgᵢ≥0时，Sᵢ=min[100, 50+50×Δgᵢ/正向阈值]；Δgᵢ<0时，Sᵢ=max[0, 50−50×|Δgᵢ|/|负向阈值|]。

有效权重原值 eᵢ = 基础权重 wᵢ × 时效系数 fᵢ × 置信度 cᵢ；归一权重 Wᵢ=eᵢ/Σeᵢ。

边际景气动量指数 M = Σ(Wᵢ×Sᵢ)。

2. 优先频率与时效折算

通过调整边际动量中的各项因子，我们最终得出了AI绝对景气度与边际景气度的指数走势图。

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重要提示

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