AI Institute · PRODUCTIVITY / DISINFLATION
AI生产率去通胀复盘
单位任务成本、采用率、边缘 AI、ASIC 与 Jevons 反证
优先结论 Editorial Summary
- 生产率必须落到任务成本
模型更强、API 更便宜或 demo 更好，都不等于企业利润率和宏观物价已改变。
- Jevons 是核心反证
单位推理成本下降可能带来更多调用、更大模型和更高总算力需求。
- 端侧、边缘和 ASIC 是缓释变量
如果本地推理和专用芯片降低云端依赖，AI power 再通胀压力会被削弱。
观察清单 Signals
单位任务成本 核心指标
同一任务用更少人力、时间、能耗或外包成本完成，才是去通胀证据。
采用率 等待验证
生产环境使用、付费 seat 和 workflow penetration 比发布会更重要。
总算力需求 反向约束
效率提高可能被更多推理需求吞噬。
生产率证据链 证据强度
从生态质疑、机器人降本、边缘 AI 到 ASIC 效率，观察去通胀命题如何等待真实采用率验证。
研究观点时间线 Clickable Timeline
2026-05-02 · 生态质疑 50.2
DeepSeek V4 工业设备渠道质疑
公告和适配不等于真实部署。
去通胀需要真实采用率。
2026-05-20 · 机器人BOM 51.2
具身智能 BOM 降本路径
成本下降存在，但执行器仍是瓶颈。
自动化降本不能跳过量产约束。
2026-05-23 · 破局反证 61.4
AI算力物理瓶颈的破局
模型效率和边缘 AI 可缓释电力墙。
效率是 AI power 叙事核心反证。
2026-05-25 · 算力平权 61.2
高成本算力平权下的国产AI毛利率
算法效率维持商业可用，但不是免费。
效率提高不等于供给约束消失。
2026-05-28 · 边缘AI 46.8
边缘AI结构性替代
边缘部署可能改变科技板块利润池。
端侧和边缘是可投资去通胀路径。
2026-06-02 · ASIC效率 50.2
ASIC/FPGA 与 CapEx 效率
专用芯片经济性改善长期效率。
自研芯片是单位成本跟踪项。
2026-06-03 · thesis 72
AI 生产率去通胀仍需验证
高优先级，但还不是已兑现宏观结论。
建立单位任务成本仪表盘。