招商宏观 | 如何看AI涨价链对这轮PPI高点的影响？|ppi|价格指数|招商宏观|推高|油价|涨价链

来源：市场资讯

（来源：静观金融）

从环比角度看，今年PPI单月高点或已现。2026年上半年PPI同比从1月的-1.4%升至6月的4.1%，表面上看，工业品价格仍在加速上行，但若回到环比、翘尾和行业贡献的底层结构，结论并不相同：本轮PPI价格动能高点已经出现在4月，而不是6月；6月4.1%的同比高点，本质上更多是前期油价冲击累积、翘尾改善以及新涨价前置释放后的结果。2026年4月PPI环比达到年内高点1.7%，6月则已转为-0.3%；同期翘尾因素由1月的-1.49%改善至6月的0.20%，6月同比4.1%中，新涨价因素约3.9个百分点，翘尾约0.2个百分点。

从驱动结构看，决定2026年PPI方向的仍然是能源及油化链，而不是AI链条。4月PPI环比高点主要由油气与炼化约0.82个百分点、化工下游约0.65个百分点推动；4至6月动能衰减又几乎全部由油气炼化和化工链解释。6月油价回落后，石油开采环比-16.0%、精炼石油产品环比-3.1%、化学原料环比-2.0%，总PPI环比转负；仅电子与电气机械、煤炭黑色仍保留小幅正贡献。

但AI涨价链在PPI行业核算中同样贡献上行动力。统计局口径下，2026年6月计算机、通信和其他电子设备制造业PPI同比3.3%，电气机械和器材制造业同比5.1%，涨幅均较上月扩大；产品级上，虚拟现实设备制造、可穿戴智能设备制造、工业控制计算机及系统制造、电子专用材料制造分别环比8.4%、3.4%、3.3%、2.5%，说明AI相关涨价已经开始进入国内产品PPI和行业PPI。高盛全球投资研究部在2026年5月末发布的存储行业报告中预计，2026年全球DRAM、NAND和HBM供给缺口将分别达到5.0%、4.4%和5.4%，且供不应求或将持续至2028年；花旗年初预计全年DRAM、NAND均价分别上涨88%、74%，5月进一步上调至200%、186%。

从传导机制看，AI涨价进入总PPI需经过多层“压缩”，直接拉动可测但量级有限。从AI资本开支到总PPI，需依次经历“需求扩散—产出扩散—市场价格扩散—国内出厂价扩散”的传导链条：AI产品仅占计算机电子等行业的一部分，涨价尚未覆盖全部产业链，海外报价与市场价不会完全传导至国内出厂价，相关行业在总PPI中的权重也有限。以2025年4月以来样本拟合，电子级铜箔、晶圆、DRAM、NAND四种AI产品高频价格平均每上行1个百分点，直接拉动PPI-计算机行业环比上行约0.08个百分点。

参照新能源汽车周期的历史经验，单一高景气链条难以单独改变总PPI高点：能源决定方向，AI决定回落时的缓冲厚度。2020至2023年新能源汽车销量三年增长近七倍、电池级碳酸锂价格2022年11月见顶约58万元/吨，但总PPI同比仍于2021年10月见顶13.5%、2022年10月转负，涨价主要停留在上游材料与部分中游环节，汽车制造业PPI同比始终在±2%以内。映射本轮：若油价延续弱势，AI涨价链更多是放缓PPI回落的斜率；只有油价企稳反弹并与AI链共振，PPI同比高点才可能自年中向后推移。

一、PPI同比仍在上升，但环比动能已过高点

2026年上半年PPI同比与环比传递出不同信号。国家统计局数据显示，PPI当月同比由2026年1月的-1.4%持续升至6月的4.1%；但同期环比走势则是1月0.4%、2月0.4%、3月1.0%、4月1.7%、5月0.5%、6月-0.3%。如果只看同比，结论像是价格动能持续增强；如果回到环比，结论则是价格动能在4月达到峰值后已明显回落，6月甚至已经转负。

这种分化并不矛盾。同比是存量价格水平与去年同月比较的结果，既受当月价格变动影响，也受去年基数影响；环比则更直接反映当月价格动能。把同比拆解为翘尾和新涨价后，2026年1月至6月翘尾因素分别为-1.49%、-1.39%、-1.00%、-0.60%、-0.20%、0.20%。也就是说，即便不发生新的大幅涨价，单是低基数的自然修复，就足以让同比读数在上半年继续抬升。到了6月，翘尾已经由负转正，对同比读数形成了背景支撑。

从分解结果看，第一，上半年PPI回升主体确实是新涨价而非单纯低基数，尤其3至4月油价大幅冲高后带动的油气、炼化和化工链条上行，是本轮同比修复的核心来源。第二，6月同比继续创新高，并不意味着6月当月价格还在加速上涨；相反，6月环比已经转负，只是前几个月形成的价格“台阶”尚未在同比读数中完全消化。

要判断PPI高点是否后移，仅看同比是不够的，必须回到行业环比贡献。数据测算显示，2026年4月PPI环比1.7%，其中油气与炼化贡献约0.82个百分点，化工下游贡献约0.65个百分点，是绝对主导；电子与电气机械、有色、煤炭黑色仅为小幅正贡献。5月PPI环比降至0.5%，化工下游约0.18个百分点、电子与电气机械约0.12个百分点、有色及煤钢继续正贡献，但油气炼化贡献基本归零。到了6月，PPI环比转为-0.3%，油气炼化和化工下游成为主要拖累，电子与电气机械约0.1个百分点、煤炭黑色约0.13个百分点成为仅存的主要正贡献。

更重要的是，4至6月的边际变化几乎完全由油化链解释。4月到5月，油气炼化贡献变化为-0.820个百分点，化工下游为-0.470个百分点；5月到6月，化工下游再降-0.310个百分点，油气炼化再降-0.180个百分点，而电子电气仅下降-0.020个百分点（且主要是电气机械拖累），煤炭黑色甚至小幅增加0.004个百分点。因此，4至6月PPI环比动能衰减，几乎全部是油价及其下游化工链条回落的结果。

2026年上半年市场争论的焦点往往是“PPI是否还在上升”，但到6月之后，更关键的问题已经变成：既然最强的环比涨价阶段已经过去，PPI同比高点还能否从年中推迟到下半年？如果能，推动力来自哪里？回答这个问题，需要把同比读数、环比动能、翘尾基数以及行业贡献放在同一套框架里。

从数据推算上看，当月同比能否高于上月，同比并不取决于当月环比是否为正，而取决于当月环比是否高于上年同月环比。2025年7月至12月PPI环比分别为-0.2%、0.0%、0.0%、0.1%、0.1%、0.2%。因此，2026年7月若环比高于-0.2%，同比就可能比6月更高；若低于-0.2%，同比就会回落。由于6月油价大跌对7月行业PPI仍有滞后影响，7至8月要维持同比不降，需要相当强的额外正贡献。

换句话说，6月4.1%更像是前期涨价冲击的同比读数高点，而不是价格动能高点。若不区分这两类高点，就很容易高估AI及电子链条对总PPI的决定力：AI可以在油化链退坡后留下一些正贡献，但它面对的不是一个静止的PPI，而是一个已由油价定义了方向、由基数定义了节奏的总量指标。

二、能源决定高点方向，AI提供高点附近的缓冲

如果要理解2026年PPI为何在6月达到同比高位，首先必须回到油价。布伦特原油现货月均价2026年从2月到4月累计上涨约68%，随后又在两个月内自高点回落约29%。这组价格冲击决定了上半年PPI的主波段，也预示了年中后PPI将面对的回调压力。

从数据上看，布伦特油价与油气开采、油炭燃料加工、化学制造行业PPI环比之间存在0至2个月的传导滞后。这意味着，4月油价冲高推动了4至5月的行业PPI上行，而5至6月油价回落，则会在6至7月继续压制油气、炼化和化工行业价格。正因如此，判断6月之后PPI会不会再创新高，关键不能只看6月当月同比，而要看6月油价回落对后续行业环比的滞后冲击是否已被充分吸收。

国家统计局对2026年6月行业价格的解读，和这一判断高度一致。6月石油和天然气开采业同比上涨16.8%，但涨幅较上月回落；石油开采环比下降16.0%。石油、煤炭及其他燃料加工业同比上涨16.7%，涨幅回落；精炼石油产品环比下降3.1%。化学原料和化学制品制造业同比上涨11.3%，环比由涨转降至-2.0%。相反，煤炭开采和洗选业同比上涨20.6%，环比上涨5.6%；黑色金属冶炼和压延加工业同比上涨3.1%，涨幅扩大；有色金属冶炼和压延加工业同比上涨23.4%，但涨幅回落。

这个走势再次说明，总PPI的方向由油化链决定，第二支撑来自煤炭、黑色和有色，电子链条则主要在油价回落阶段提供边际缓冲。6月之所以环比转负，不是因为所有行业都转弱，而是因为油化链拖累过大；而总PPI没有更深下探，原因在于煤炭黑色及电子电气仍在正贡献区间。

从数据看，2026年6月PPI同比上涨4.1%，环比下降0.3%；其中生产资料PPI同比上涨5.5%，显著高于总PPI，反映出本轮价格上涨仍以中上游生产资料为主。这意味着，无论是油价冲击还是AI链条提价，其宏观影响首先表现为利润分配和成本传导，而不是同步推高全产业链出厂价。

数据测算，2026年6月电子与电气机械对PPI环比仍贡献约0.1个百分点，是少数仍为正的方向之一。统计局行业数据进一步显示，6月计算机、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%，涨幅均较上月扩大。也就是说，AI相关价格上涨已经开始在国内行业PPI中体现，但它所能贡献的是局部正向支撑。

计算机电子行业PPI环比自2026年2月起连续5个月为正，环比涨幅基本维持在0.6-0.7%附近，电气机械在2至4月环比超过1%，5至6月从0.5%回落至0.1%附近，这一走势和外部存储、PCB、电子材料的涨价信号方向相符。但与油化链相比，电子链条有两个显著不同：其一，价格上涨的广度更窄、暴露度更集中；其二，即便持续数月为正，单月对总PPI的贡献量级仍远小于油价链在4月的冲击。

因此，能源决定高点方向，AI决定回落时的缓冲厚度。当油价在2至4月急升时，PPI被快速推高；当油价在5至6月急跌时，PPI也随之丧失上行动能。AI链条的连续涨价，改变的是回落斜率。若后续油价继续走弱，AI最多只能让PPI“没那么快掉下去”；若油价企稳反弹，AI才可能与之共振，推动高点后移。

三、AI如何进入PPI—从资本开支到国内出厂价格

AI需求扩张并不等同于AI价格扩散，也不等同于PPI贡献。这一链条中至少有三次跳跃：从需求到产出、从产出到市场价、从市场价到国内出厂价。只有把这三步拆开，才能回答AI究竟已经影响了PPI多少，以及还有多大空间。

首先要界定AI产业链在国民经济行业和PPI分类中的边界。将AI资本开支的核心环节，落在服务器/计算机整机、服务器零部件板卡与存储、DRAM/HBM/NAND存储芯片、光模块/光电子器件、集成电路及封测、通信系统设备、PCB、光纤、电子级铜箔/覆铜板等领域，对应国民经济行业包括3911、3912、3973、3976、3921、3982、3832、3985等。这一步的意义，不是证明这些行业都由AI驱动，而是确定“哪些行业可能暴露于AI价格扩散”。

但边界并不等于权重。许多被列入AI相关的行业，本身还有大量非AI用途。例如PCB同时用于消费电子、汽车电子、工业控制；电子材料也服务于更广泛的电子制造。因而，计算对PPI的贡献时必须从“广义相关权重”进一步收缩到“有效权重”。如果跳过这一步，极易把“AI涉及行业很多”误认为成“AI能影响的PPI权重很大”。

第二步是需求扩散。投入产出表显示，每1单位AI最终需求，在首轮中间投入中对应机械设备、交通运输设备、电子电气及其他设备0.334，金属冶炼加工及制品0.120，炼油炼焦化学品0.043，电力热力燃气水0.010；若考虑列昂惕夫逆矩阵下的总需求带动，则设备链合计可达1.526，金属冶炼0.289，炼油炼焦化学0.161，电力0.090。这说明AI资本开支能够沿着设备链、金属链、化工链向更广泛行业扩散。

但产出带动不等于价格贡献，需求扩散不等于价格扩散。投入产出系数说明的是某一最终需求会带来多少中间投入和总产出增加，并不能说明这些行业会提价，更不能把这些系数当作PPI权重。从AI资本开支到最终PPI贡献，至少要经历“最终需求扩张→第一轮投入需求→多轮带动→产业链产出扩散→市场价格扩散→国内出厂价格扩散→最终PPI贡献”这一链条。只有在供需偏紧、价格有上行动力且能够转化为国内出厂价时，才会进入PPI。

第三步是价格确认。当前AI价格扩散可分为“高频市场价—产品级PPI—行业级PPI”三级验证链条。高频市场价方面，高盛研究报告（2026年5月末）显示，2026年全球DRAM、NAND、HBM供需缺口分别达5.0%、4.4%、5.4%，为历史上最严重的存储短缺，且供不应求或将持续至2028年；据TrendForce，AI与服务器合计占2026年DRAM总需求的比重约66%。花旗年初预计2026年DRAM平均售价上涨88%、NAND平均售价上涨74%，5月进一步上调至200%、186%。 PCB成品、PP片和覆铜板过去半年里连续调涨价格，高端覆铜板、电子布等关键原材料供给趋紧。这些都说明，AI相关高频市场价格确实在涨。

但高频市场价与国内PPI之间，仍然不能画等号。高频价可能是海外报价、现货价、合约价或局部高端品种价格，不等于国内统计意义上的工业生产者出厂价格。因而，必须看统计局口径下是否已有产品和行业确认。产品级方面，2026年6月虚拟现实设备制造环比8.4%、可穿戴智能设备制造3.4%、工业控制计算机及系统制造3.3%、电子专用材料制造2.5%、碳基纳米材料1.9%、工业机器人0.5%。这些产品或基本分类数据，说明AI相关环节的国内出厂价已经出现实质性抬升。此外，我们拟合了以下四种AI产品（电子级铜箔、晶圆、DRAM、NAND）高频价格环比走势跟PPI-计算机、通信和其他电子设备制造业环比走势关系，为匹配本轮 AI 算力产业链景气周期阶段，我们将样本回归区间设定为2025年4月至今，发现以上四种AI产品价格对本轮PPI-计算机行业价格上行起到明显拉动作用，平均来看，以上四种AI产品价格平均每月上行1个百分点，大约直接拉动PPI-计算机行业环比上行0.08个百分点。

行业级方面，2026年6月计算机、通信和其他电子设备制造业PPI同比3.3%，电气机械和器材制造业同比5.1%，且计算机电子行业环比已连续5个月为正。相对于产品级数据，这一步更接近总PPI的会计归集口径，也更能说明AI价格正在穿透到行业层面。换言之，AI涨价并不只是少数产品的孤立现象，而是已经开始形成可观察的行业级价格信号。

不过，确认传导并不等于确认量级。当前更合理的表述是：AI已经进入PPI，但进入的是“局部行业与局部产品”，还不是“足以重构总PPI曲线”的全面涨价。

总体来看，AI对PPI走势的贡献偏小，主要是因为从产品价格上涨到总PPI需要依次经过四层压缩：第一，AI产品只占计算机电子等行业的一部分；第二，当前涨价尚未覆盖全部AI产业链；第三，海外价格和市场报价不会全部传导至国内企业出厂价；第四，相关行业在总PPI中只有有限权重。这个结果并不意味着AI涨价对相关产品或企业盈利没有明显影响，而是说明即使局部产品涨幅较高，折算到全国工业产品总体价格后，宏观贡献会明显收窄。

四、新能源汽车历史经验——价格上涨为何没有推迟总PPI高点？

判断AI能否后移PPI高点，最有价值的历史参照不是一般制造业周期，而是同样具有“新需求爆发—局部材料涨价—中上游链条重估”特征的新能源汽车周期。这个参照并不是为了说明AI一定会复制新能源汽车，而是为了回答一个更基础的问题：单一高景气产业的繁荣，历史上是否足以单独改变总PPI高点？

从需求端看，新能源汽车无疑经历了一轮极强扩张。中汽协年度实际值显示，新能源汽车销量由2020年的136.7万辆增至2021年的352.1万辆、2022年的688.7万辆、2023年的949.5万辆，三年接近七倍增长。从价格端看，电池级碳酸锂价格在2022年11月见顶，约58万元/吨。无论从需求爆发还是上游材料涨价幅度看，这都是近年工业领域最典型的高景气链条之一。

但总PPI的高点并没有跟随新能源汽车需求高点后移。历史数据显示，总PPI同比在2021年10月就见顶于13.5%，随后回落，并在2022年10月转负。也就是说，即使在新能源汽车销量持续高增、碳酸锂价格处于高位甚至创新高的阶段，总PPI的顶部依旧由更宽广的油煤钢化行情决定，而不是由新能源链单独决定。

从行业传导更能看出这一逻辑。在碳酸锂价格大幅上涨期间，有色冶炼PPI同比峰值约30%，化学原料约30%，电气机械峰值约8%，但汽车制造PPI同比始终在0附近波动，基本在±2%以内。这意味着新能源汽车链条的涨价，主要停留在上游原材料和部分中游环节，终端整车出厂价并未形成同步抬升。换句话说，单一产业链即便需求很强，也不必然形成对总PPI有决定力的广泛价格传导。