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招商宏观 | 如何看AI涨价链对这轮PPI高点的影响？

核心内容总结

1. PPI同比仍在上升，但环比动能已过高点

• PPI同比上升：2026年上半年PPI同比从-1.4%升至4.1%，显示工业品价格持续上行。
• 环比动能下降：4月PPI环比达到年内高点1.7%，6月转为-0.3%，表明价格动能已见顶。
• 翘尾因素支撑：6月翘尾因素由负转正（0.20%），对同比形成背景支撑。
• 新涨价主导：新涨价因素在6月占比约3.9个百分点，是同比上升的主要来源。
• 同比高点或为前期冲击累积结果：6月的高点更可能是前期涨价累积的反映，而非当前价格动能。

2. 能源决定高点方向，AI提供高点附近的缓冲

• 油价是PPI走势核心驱动：2026年2月至4月布伦特油价上涨68%，推动PPI上行；5月至6月油价回落29%，导致PPI环比转负。
• AI提供边际支撑：AI相关行业如计算机、通信和其他电子设备制造业PPI同比上涨3.3%，电气机械和器材制造业同比上涨5.1%，涨幅扩大。
• AI对PPI的贡献有限：AI价格上涨主要体现在局部产品和行业，对总PPI的宏观影响偏小，仅能缓解PPI回落斜率。
• 油价企稳反弹是关键变量：若油价企稳反弹，AI与油价共振可能推动PPI高点后移。

3. AI如何进入PPI：从资本开支到出厂价格的传导路径

• 传导链条：AI需求扩张 → 产出扩散 → 市场价格扩散 → 国内出厂价格扩散 → 最终PPI贡献。
• AI相关行业与产品：
  • 行业包括：计算机整机制造（3911）、集成电路制造（3973）、通信系统设备制造（3921）等。
  • 产品包括：服务器、存储芯片（DRAM/HBM/NAND）、光模块、PCB、电子级铜箔等。
• 价格传导机制：
  • 高频市场价格（如DRAM、NAND）显著上涨，但尚未完全传导至国内出厂价。
  • 产品级PPI环比上涨，如虚拟现实设备制造（+8.4%）、可穿戴智能设备制造（+3.4%）等。
  • 行业级PPI同比上涨，如计算机、通信和其他电子设备制造业（+3.3%）、电气机械和器材制造业（+5.1%）。
• AI对PPI的拉动有限：四种AI产品（电子级铜箔、晶圆、DRAM、NAND）平均每月上涨1个百分点，仅拉动PPI-计算机行业环比0.08个百分点。

4. 新能源汽车周期映射：单一链条难以改变总PPI高点

• 新能源汽车需求爆发：2020至2023年销量增长近七倍，电池级碳酸锂价格2022年11月见顶。
• 总PPI未随新能源汽车高点后移：2021年10月总PPI同比见顶13.5%，2022年10月转负，说明总PPI高点由更广泛的行业推动。
• 价格上涨未广泛传导：新能源汽车产业链的涨价主要集中在上游材料和部分中游环节，终端整车PPI始终在±2%之间。
• AI与新能源汽车的相似性：两者均具有新需求爆发、局部涨价、中上游链条重估的特征，但均难以单独改变总PPI走势。

主要观点

• PPI高点已现：从环比角度看，2026年4月为PPI环比高点，6月同比高点更多是前期涨价累积和翘尾改善的结果。
• 能源是PPI走势的核心驱动：油气炼化、化工、煤炭、黑色金属等中上游行业对PPI的贡献远大于AI链条。
• AI对PPI的贡献有限：AI价格上涨已进入PPI，但仅限于局部行业和产品，尚未形成对总PPI的广泛影响。
• AI的作用是缓冲而非决定性因素：AI价格传导存在多层压缩，对总PPI的影响相对温和，仅能延缓回落速度。
• 历史经验表明：单一高景气链条（如新能源汽车）难以单独改变总PPI高点，需依赖更广泛的行业联动。

关键信息

• 2026年6月PPI同比4.1%，其中新涨价贡献约3.9个百分点，翘尾约0.2个百分点。
• 4月PPI环比1.7%，为年内高点，由油气与炼化（+0.82%）、化工下游（+0.65%）主导。
• 6月PPI环比-0.3%，主要由油气炼化（-16.0%）、化工下游（-2.0%）拖累。
• AI相关产品价格涨幅显著：高盛预计2026年全球DRAM、NAND、HBM供需缺口分别达5.0%、4.4%、5.4%，且持续至2028年。
• AI产品对PPI的拉动有限：四种AI产品平均每月上涨1个百分点，仅拉动PPI-计算机行业环比0.08个百分点。
• 新能源汽车周期经验：新能源汽车需求高增长和上游涨价未改变总PPI高点，说明单一链条难以主导总PPI走势。

风险提示

• 油价超预期波动
• AI涨价链幅度超预期