中國AI 2.0：應用為先，變現為王

中國AI的戰場正在發生根本性重構。

摩根士丹利最新發布的旗艦研究報告指出，中國AI已進入全新階段——主導敘事的不再是能力追趕，而是價值捕獲；核心邏輯已從訓練轉向推理，從技術轉向應用，從潛力轉向真實盈利。這不只是話題的切換，而是整個AI投資圖譜的重塑。

這一轉變已在企業財務層面留下清晰印記。據摩根士丹利數據，中國AI采用者的未來12個月每股收益（NTM EPS）自2023年底以來累計上漲約62%，EBIT利潤率預計將從2021年約4%擴張至2027年的16%至17%區間，顯著跑贏MSCI中國指數同期約10%的漲幅。

采用端亦持續擴張：摩根士丹利最新1H26 AlphaWise中國CIO調查顯示，47%的受訪CIO計劃在未來一年內啟動首個AI項目，高于上期調查的40%；大中華區覆蓋企業中AI"賦能者/采用者"占比已從兩年前的43%升至51%。

報告明確指出，市場對中國AI"變化速率"（rate of change）的定價仍然不足。過去一年，賦能層——尤其是電力、半導體及基礎設施板塊——已持續領漲；報告認為應用層追趕行情將是下一個核心主線。

敘事大轉折：從追趕到變現

報告開篇即寫道："中國AI的故事不再是關于追趕，而是關于改寫游戲規則。"

與西方聚焦前沿模型突破的路徑不同，中國AI正在優化部署速度、成本效率與系統級整合能力。摩根士丹利指出，過去12個月，三大關鍵趨勢集中涌現：

一是AI從基礎設施建設轉向盈利兌現——采用者已實現可量化的財務成果，盈利預期上調與利潤率擴張同步發生；

二是瓶頸從算力轉向電力與部署——約束已不再是AI能否被構建，而是能否被供電、擴容與實時交付，推動了能源系統層面新一輪投資周期；

三是新戰場向具身智能延伸——從人形機器人到自動駕駛，AI正加速走向物理世界，中國憑借制造業基礎、供應鏈深度與真實場景數據優勢，具備獨特的競爭地位。

與此同時，國內半導體供給率已從2025年的41%持續提升，摩根士丹利預計到2030年將達86%，為更具韌性的AI部署體系提供支撐。

采用加速，盈利兌現

AI在中國企業端的滲透速度持續超出預期，且財務影響已開始實質兌現。

據摩根士丹利全球AI映射調查第五輪結果，大中華區覆蓋企業中，AI"賦能者/采用者"占比從兩年前的31%逐步升至當前的51%；AI影響被列為"核心論點"或"顯著影響"的企業比例從11%升至16%，具有中度AI影響的企業占比提升至37%以上，高于兩年前的32%。

盈利端數據更為直觀。中國AI采用者NTM EPS自2023年12月以來累計上漲約62%，MSCI中國同期基本持平。EBIT利潤率預計到2027年達16%至17%，隱含12至13個百分點的累計擴張幅度，印證了AI在當前階段對利潤率的影響大于對營收的提振——約91%的中國AI采用者首要獲益來源是成本效率，而非收入增長。

大模型層：定價權回歸，商業化加速

大模型競爭出現重要轉折——"去商品化"趨勢正在反轉。

自2024年第二季度價格戰爆發以來，中國主流LLM的API價格普遍下調70%至90%，但這一趨勢已于2025年第二季度見頂。阿里巴巴、字節跳動、百度、騰訊、MiniMax、Z.ai、Moonshot與DeepSeek等主流廠商均對新旗艦模型實施漲價：據摩根士丹利統計，2025年第二季度至2027年第一季度，平均API輸入價格上漲約80%，平均輸出價格上漲約36%，Z.ai領跑這一趨勢，從GLM-4.5到GLM-5漲幅超200%。

摩根士丹利強調，這輪漲價并非成本上升所致，而是模型性能持續提升的結果——API毛利率擴張印證了市場正從純商品化向基于性能的貨幣化轉型。

從全球份額來看，據OpenRouter數據，頭部中國LLM的token使用量市場份額已從2025年4月的5%躍升至2026年3月的32%，頭部美國模型的份額則從58%降至19%。中國AI的核心效率優勢在于，通過架構創新（MoE混合專家架構）、強化學習與模型蒸餾，以及推理基礎設施的軟硬件協同優化，能夠以僅相當于美國約15%至20%推理成本的價格，交付接近水平的模型智能。

報告將MiniMax與Z.ai列為中國AI基礎模型層核心標的。其中，Z.ai的ARR預計將在一年內從不足1億美元增至10億美元；摩根士丹利近期將兩者目標價分別上調18%與77%。阿里巴巴憑借芯片（T-Head）、云基礎設施（阿里云）、基礎模型（Qwen系列）與消費應用的四層全棧布局，被列為覆蓋范圍內最優全棧AI平臺；騰訊在應用層保持最強競爭力，通過微信生態驅動變現。

算力自立：半導體芯片持續擴張

國產芯片的擴張還在持續。

摩根士丹利預計，中國AI芯片市場規模將從2025年約190億美元增長至2030年的670億美元，國內供給率同步從41%升至86%，國內廠商營收預計在2027年以價值計超越進口芯片。

從競爭動態看，市場已從"能否參與"轉向"如何爭奪增量份額"，兩大結構性趨勢驅動這一轉變：AI推理工作負載大幅擴張，以及持續收緊的出口管制。。

摩根士丹利渠道調研顯示，國產AI加速器相對當前中國市場可獲得的英偉達產品，總擁有成本（TCO）可低出30%至60%，推理每token成本已達大致可比水平。采購決策正從追求峰值性能轉向"可部署的成本效率"。

新增長極：電力、機器人與自動駕駛

"為AI供電"主題已催生超過1.5萬億美元的市場價值重估。

摩根士丹利指出，隨著AI數據中心推理負載爆發式增長，瓶頸已從電力可用性轉向功率靈活性與并網時效，儲能系統（ESS）正成為下一個核心機遇。

報告預測，全球數據中心ESS年度新增部署量將在2030年達到約321GWh（美國169GWh、中國85GWh、其他地區68GWh），整體CAGR約30%，與2025年全球公用事業規模ESS約325GWh的基數相當。此外，全球燃氣輪機需求預計從約60GW/年增至未來十年超100GW，高壓變壓器價格較正常水平已上漲30%至50%，交期延長至正常水平的2至3倍，為中國設備出口商提供持續彈性。

與此同時，人形機器人規模化臨界點漸近。

摩根士丹利估計，中國人形機器人銷量將從2025年的1.2萬臺增至2026年的2.8萬臺，并于2029年突破10萬臺、2034年超100萬臺，至2050年中國市場潛在銷量達5400萬臺，對應約1萬億美元市場空間，全球市場屆時或高達7.5萬億美元。

2026年競爭焦點已從"運動能力"切換至"機器人大腦"，模型能力成為關鍵分水嶺。中國在廣泛真實場景數據采集與多路徑并行探索上具備獨特優勢。第十五個五年規劃首次將機器人列為戰略性新興產業，持續政策背書有助于加速規?；渴鸬耐七M節奏。

中國汽車行業也正逼近AI驅動的拐點。

監管層已向包括長安、華為BAIC Arcfox、嵐圖、小鵬、理想與小米在內的多家整車企業發放首批L3自動駕駛許可。

摩根士丹利預計中國L2+智能駕駛滲透率將從2025年約25%升至2026年的32%，并于2030年突破50%。Robotaxi方面，預計2030年中國L4+自動駕駛出租車規模將達36萬至40萬輛，約占出租車及網約車總量的8%。