Goldman Sachs Calls for Long China AI: Behind a $4 Trillion Market Cap, Global Funds Have Only Allocated 1.2%
- Core Thesis: Goldman Sachs recommends going long on China's AI value chain. The core logic lies in the significant disconnect between China's AI assets, which have a market cap of approximately $4 trillion and contribute 16% of global revenue, and the mere 1.2% allocation to Chinese tech by global mutual funds. This presents an opportunity for repricing.
- Key Elements:
- Under-allocation: China's AI contributes about 16% of global revenue, yet its share of global funds' tech exposure is only 1.2%, constituting the core trading driver.
- Hardware Dominance: This trade differs from traditional Chinese internet plays, covering hardware segments like power, semiconductors, and AI infrastructure, whose value is not fully reflected.
- Policy Support: China is preparing a five-year plan worth approximately 2 trillion yuan (about $295 billion) to build a national AI data center network, directly boosting hardware demand.
- Industry Data: YMTC's Q1 2026 revenue surged 445% year-over-year, with its global NAND market share rising to 13%, indicating the hardware chain is shifting from concepts to actual revenue and capacity expansion.
- Risk: The trade recommendation relies on policy execution, corporate capacity expansion, and earnings improvement. Furthermore, US AI remains the primary benchmark for global capital.
TL;DR
- 高盛建議買入中國 AI 價值鏈籃子，涵蓋電力、半導體、AI 基建、模型與應用。
- 高盛估算，中國 AI 相關市值約 4 兆美元，收入約占全球 AI 相關收入的 16%，然而全球共同基金在科技類資產中對中國的配置僅約 1.2%。
- 此交易的關鍵並非單一 AI 應用的爆發，而是由低配置資金、政策投資與硬體需求共同驅動的價值重估機會。
- 風險在於，數據中心投資、存儲擴產、IPO 融資與 AI 硬體出口的發展仍需持續兌現。
高盛主題研究團隊正將「中國 AI 價值鏈」推至交易視野的核心。
根據其題為《交易策略：做多中國人工智慧價值鏈》的報告，高盛建議做多一個涵蓋電力、半導體、AI 基礎設施、模型與應用的中國 AI 籃子。過去兩年，全球 AI 交易主要由美國大型科技股、輝達（NVIDIA）產業鏈與雲端資本支出主導；高盛現在看重的，是中國 AI 資產在市值、收入貢獻與全球資金配置之間的錯位。
依照高盛估算，中國 AI 相關公司的市值約達 4 兆美元，貢獻了全球約 16% 的 AI 相關收入，但截至 2026 年 1 月，全球共同基金經理人在其全球科技資產配置中，對中國的配置僅約 1.2%。
這組數字構成了整份報告中最重要的交易邏輯：如果中國 AI 產業在收入端已占據兩位數的份額，而全球資金配置仍明顯偏低，那麼中國 AI 價值鏈就存在被重新定價的空間。
最大反差：收入貢獻不低，全球資金配置卻極低
高盛對全球 AI 資產的分析，提供了一個非常直接的對比。
自 2022 年底以來，全球 AI 相關股票已創造約 34 兆美元的市值，其中中國 AI 相關市值約為 4 兆美元，占全球 AI 相關市值的約 10%。就收入而言，中國貢獻了全球 AI 相關收入的約 16%。
然而，資金配置遠低於這個比例。高盛估算，截至 2026 年 1 月，全球共同基金經理人在其全球科技資產配置中，對中國的配置僅約 1.2%。
這也是高盛提出做多中國 AI 價值鏈的核心原因。美國 AI 資產已被全球資金反覆買入，輝達、雲端服務商、半導體設備與電力基礎設施都已被納入 AI 交易主線。相比之下，中國 AI 資產雖已形成一定的收入規模，但在全球基金倉位中仍處於低配狀態。
換句話說，高盛押注的不僅僅是「中國 AI 故事」，而是一個更具體的資金配置缺口：收入貢獻已經出現，但全球持倉尚未跟上。
這並非傳統的 KWEB 交易，硬體與基建的權重更高
高盛特別強調，這筆交易不同於傳統意義上的 KWEB 交易。
KWEB 通常對應的是中國網際網路與平台經濟的曝險，投資者會聯想到電商、廣告、線上娛樂與本地生活服務。但高盛這次建構的是 GS China AI Value Chain（GSXACART）籃子，涵蓋範圍從電力、半導體、AI 基礎設施，到模型與應用，更接近一條完整的中國 AI 供應鏈。
在這個框架下，硬體與基礎設施的地位更為優先。
中國推動科技自主與先進計算能力建設，使得 AI 硬體、數據中心、電力配套與半導體環節同時受到政策、產業與資本的關注。高盛認為，這些環節的價值尚未被股票市場充分反映。
其研究估算，AI 透過提升效率與創造新利潤所帶來的潛在經濟收益，可能比當前 AI 股票價格中已反映的水平高出 50% 至 100%。這也是電力、AI 基礎設施與半導體被置於籃子核心位置的原因。
模型與應用能否爆發，最終都必須落實到算力、存儲、電力與設備供給上。而這些環節，正是中國具備規模製造、工程建設與產業配套能力的地方。
出口、政策與 IPO，正強化 AI 硬體的發展線索
中國 AI 硬體鏈的變化，正從概念走向更具體的訂單、出口與融資節點。
在需求端，多家媒體引述的海關數據顯示，中國 5 月出口年增 19.4%，為三個月來最強增幅；其中積體電路出口額年增約 111%，出口量僅小幅增長。在價格與結構變化的背後，AI 硬體需求被視為重要的推動因素之一。對於存儲、半導體設備與上游材料而言，此類數據指向了訂單與產能利用率改善的可能性。
在政策投資端，據路透社引述彭博社報導，中國正籌劃一項約 2 兆人民幣（約合 2950 億美元）的五年計畫，用於建設全國性的 AI 數據中心網路。該計畫尚未正式公布，但若得以實施，將直接拉動國內存儲晶片、半導體設備、電力配套與數據中心基礎設施的需求。
在資本市場端，公開報導顯示，A 股、港股及部分全球指數在 2026 年的調整中提高了 AI 與半導體的權重。這將提升相關公司的被動資金能見度，並引導更多國內外資金流向先進計算與半導體領域。
個股與產業案例也在強化這條線索。長江存儲 2026 年第一季收入年增約 445%，其在全球 NAND 快閃記憶體市場的份額從一年前的 8% 升至 13%，躍居並列第四位，並正推進境內 IPO 計畫以支持擴產。
長鑫存儲則被視為中國 DRAM 產業的重要公司。有第三方研究估算，其 2026 年收入可能超過 500 億美元；公司招股書口徑顯示，第一季收入為 508 億人民幣，上半年收入指引為 1100 億至 1200 億人民幣。
這些案例並不意味著中國存儲企業已全面趕上海外巨頭，但它們說明，中國 AI 硬體鏈正從「政策概念」轉向更可觀察的收入、市占率、融資與擴產節點。
資金開始轉向，美國 AI 仍是主要參照
高盛還提到，中國 AI 板塊已優於其他中國相關資產的表現，並出現資金配置轉移的跡象。不過，與美國 AI 相比，中國 AI 資產的表現仍明顯落後。
這也正是交易吸引力與風險邊界並存之處。
吸引力在於，如果全球投資者繼續尋找美國 AI 之外的增長線，中國 AI 的低配狀態可能為資金轉向留下空間。尤其是在美國 AI 龍頭估值已處於較高水平、資本支出預期已被充分討論之後，市場自然會尋找尚未被充分持有的供應鏈與應用資產。
風險則在於，這仍是一項交易建議，並非已成定局的產業結論。2 兆人民幣的 AI 數據中心計畫取決於政策細節與實際執行；長鑫存儲、長江存儲等公司的上市、擴產與盈利改善也需要時間；晶片出口與銷售數據能否持續，還需觀察全球 AI 硬體週期與貿易環境。
美國 AI 仍是全球資金的主要參照。無論是模型能力、雲端服務商資本支出、GPU 生態，還是企業應用收入，美國市場仍擁有更成熟的標竿。中國 AI 要吸引更多全球資金，不能只證明「估值便宜、配置低」，還需要持續交出收入、利潤與技術進展的成績單。
高盛此次做多中國 AI 價值鏈的看點，並非在於宣稱中國 AI 已追上美國，而是在於將一個市場錯位擺上台面：約 4 兆美元的市值、約 16% 的全球收入貢獻，對應的卻是全球共同基金在科技資產中僅約 1.2% 的中國配置。
資金能否填補這個缺口，將取決於政策投資、硬體需求與企業盈利能否持續兌現。
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