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中芯國際

本周，摩根士丹利發布長達97頁的全球科技報告《中國AI：沉睡的巨人覺醒》指出，中國的長期戰略是成爲人工智能技術的全球領導者。DeepSeek-R1開源大語言模型提供了一個功能強大但具有成本效益的人工智能解決方案，是最近的一個關鍵催化劑，但正是中國自上而下驅動的人才、創新、數據和基礎設施生態系統爲人工智能發展創造了肥沃的環境—— 正在幫助釋放中國人工智能的潛力。

報告指出，中國的首要任務是將人工智能應用于“實體經濟”，運用市場規則實現産品商業化，並提高制造業等傳統行業的生産力。這意味着人工智能研究成果應與市場所需的人工智能産品緊密相連，原因在于教育、研究、投資與企業建設之間的相互關聯。例如，與美國目前人工智能主要集中在更廣泛的消費應用領域(如Claude+、GPT和Gemini)相比，中國的人工智能研究更傾向于專注于商業應用，如自動駕駛、智能制造、智能客服和數字人。

文中深入探究中國人工智能的機會在哪裏？哪些行業領域和企業將最快看到人工智能帶來的益處和實現盈利？並指出基礎設施、平台、應用以及硬件等領域憑借自身優勢，在人工智能發展浪潮中占據先機。人工智能的領先地位不再僅僅是需要一個更廣泛的生態系統，能夠在市場上快速開發和采用這些新的人工智能工具——這才是中國人工智能的機會所在，並且公布了60只中國AI概念股。

中國爲人工智能規劃了一條不同的道路，中國正在用少得多的硬件開發尖端的人工智能能力，重新定義對計算能力需求的期望。DeepSeek R1 和許多新推出的開源模型提供了中國效率驅動型方法中的多元化人工智能機會，而不是正在開發的資本密集型 / 高性能人工智能模型，以及不同的投資回報路徑。相較建設最強大的人工智能能力，中國而更專注于將人工智能推向市場，影響人工智能生態系統和影響人工智能標准。無論這是一次性的成就還是未來的迹象，都在重塑業內對中國人工智能發展的看法。

摩根士丹利認爲，人工智能不僅僅關乎誰能打造出最強大的芯片，還關乎誰能影響全球人工智能生態系統，而中國在這方面處于有利地位。未來6至12個月將是中國人工智能企業的關鍵時期，因爲預計該行業將有越來越多的企業部署，試圖解決現實世界的問題，並開始展現出生産力的提升。 

基礎設施層

芯片與硬件制造：盡管面臨美國限制，中國AI GPU自給率預計從2024年的34%提升到2027年的82%。華爲、寒武紀等企業積極創新，如華爲的 Ascend系列芯片及 “AI-in-a-box” 産品，推動硬件發展，有望在技術突破和市場份額擴大中受益。

再如聯想，主營業務“叁駕馬車”將受AI全面驅動：IDG方面，AI革命將推動AIPC、AI手機及AIOT迎來大規模換機潮；ISG方面，AI革命將推動AI算力和數據管理需求的持續井噴，根據公司財報，ISG在2024Q4(聯想2025財年Q3)實現了60%的同比增速，是聯想所有業務集團中增速最高的。而混合式人工智能戰略的大框架下，在雲計算、儲存、本地部署計算設施等等場景，聯想都可以提供對應的産品和服務方案，例如，此前不久2025年聯想創新科技大會上，聯想發布的萬全異構智算平台3.0，根據主流的人工智能MoE架構進行優化，可以使這個平台上的Deepseek滿血性能高于業界其他水平；企業版超級智能體“樂享”則化身矽基員工，無縫對接市場、銷售、采購等全流程，是混合式AI的具身化實踐路徑；城市級智能體已在武夷山、宜昌等地的實踐中，驗證城市治理並提供社會服務的可行性；SSG方面，AI技術的突破將有效解放企業數智轉型需求，可以說是港股含“AI”量最高的個股。

數據中心：運營商可以通過承載超大規模數據中心因人工智能而增加的雲資本支出，直接受益于其新的計算能力。行業需求在2024年第叁季度越過了拐點，目前正以不均衡的結構(主要集中在華北市場，且幾乎完全來自叁家超大規模數據中心——阿里巴巴、騰訊、字節跳動)以及少數大型科技公司(快手、美團、百度)快速消化此前的過度供應。預計數據中心行業整體新預訂量將大幅增長，從2024年的2.1吉瓦增至2025 - 2027年每年3.7吉瓦，意味着2025年預計增長76%。

鑒于當前庫存正在消化(相比之下，自人工智能投資周期以來，美國租金上漲了約30%)，中國數據中心行業的租賃定價已穩定在較低水平，但預計回報率仍在逐季改善，原因如下：1)銀行融資成本降低(中國處于低利率環境)；2)客戶入駐速度加快；3)某些新的成本優化舉措帶來的收益無需完全讓利給客戶(例如將部分客戶設備列入白名單以及其他成本優化措施)。低價環境也是中國超大規模數據中心運營商短期內對擴大自有數據中心規模興趣不大的原因之一，另一個關鍵原因是時間方面。

平台

雲計算：人工智能應用快速發展將加速中國 IaaS/PaaS 市場增長，提升雲廠商盈利能力。互聯網公司作爲人工智能應用先鋒，其雲業務將受益，如阿里、騰訊等雲服務提供商，隨着人工智能需求增長，市場份額有望變化，且行業利潤率將因供需變化得到改善。

騰訊的混元大語言模型最初主要應用于微信生態系統內，以提升微信各垂直領域的廣告定向投放、內容創作以及轉化/觸達效果，同時也用于其遊戲業務。短期重點是通過其自有應用“元寶”探索面向消費者(2C)的應用潛力，並利用在微信生態系統內收集的海量數據創造盈利機會。騰訊最近宣布資本支出占營收的比例爲低雙位數，並且打算將更多資源分配給外部雲客戶(尤其是戰略客戶)，而不再像之前那樣優先滿足互聯網業務需求，這將推動雲業務收入從2025年第二季度起加速增長(相比2024年第四季度的低個位數增長)。

阿里雲是中國最大的超大規模雲服務提供商，擁有卓越的雲基礎設施，並運營着中國最大的模型即服務社區。阿里巴巴的通義大語言模型在全球排行榜上一直名列前茅，包括最近推出的基于混合專家(MoE)的旗艦模型通義千問3，該模型在編碼、數學和通用能力等基准評估中取得了具有競爭力的成績。

大語言模型與開源生態：中國開源 LLM 生態發展迅速，如 DeepSeek 等模型推動技術進步和應用普及，降低企業應用門檻，促進人工智能在各行業的應用和創新，相關模型研發企業及基于這些模型進行二次開發的企業將從中獲利。

應用層

2C 領域：中國在 2C人工智能應用方面具有優勢，超級應用和人工智能原生應用發展迅速。以微信爲例，集成人工智能功能後，可利用龐大用戶數據和高活躍度提升用戶體驗和商業價值，通過廣告和交易服務實現盈利，電商、社交、娛樂等相關領域企業將迎來發展機遇。

2B 領域：從2025年起， 2B領域的應用速度將快于此前的公有雲應用周期：全球首個大語言模型(LLM)問世後，中國僅用5年就推出了本國首個大語言模型，而公有雲從出現到中國推出相關産品用了7年；中國在首個大語言模型産品推出後2年就開始大規模生産，而公有雲從出現到大規模生産則用了4年。因此可以斷定，在中國，企業級人工智能的大規模應用速度也將快于公有雲。應用(2B)訂閱模式——中國企業將主要使用基于訂閱的模式用于專業目的，如文本到視頻/圖像生成(克林)、在線會議(騰訊會議)、人工智能編碼(靈馬、阿里巴巴)等。

自動駕駛：人工智能推動中國汽車行業變革，L2 + 自動駕駛滲透率預計 2025 年提升至 25%。汽車制造商紛紛升級傳感器套件和智能座艙，如比亞迪、吉利等引入 DeepSeek 提升智能駕駛和座艙體驗，相關産業鏈企業，包括傳感器、域控制器和智能座艙芯片供應商等將受益。

人形機器人：摩根士丹利估計，到2050年，全球人形機器人TAM的年收入將達到5萬億美元，人形機器人庫存將10億。對于中國，預計到2030年，中國人形機器人庫存將達到252k/6100萬/3.02億台，到2050年占世界人形機器人庫存的30%左右。根據采用情況，到2030年商業人形機器人年銷量將達到114k/2200萬/5100萬台，而家用人形機器人將需要時間來增加，到2050年銷量將達到400萬。

其他相關支持性行業

能源：人工智能數據中心電力需求增長，預計到 2035 年占中國總電力需求的 10%。中國推動綠色能源在數據中心的應用，“東數西算” 政策促進區域能源平衡，相關能源企業，如可再生能源供應商和儲能設備制造商將迎來市場機遇。

量子計算：中國在量子計算領域取得進展，如 “祖沖之叁號” 量子計算原型機的突破。量子技術發展不僅關乎國家安全，還將爲人工智能及其他行業提供新的計算能力支持，推動相關産業的變革和發展，相關科研機構和企業有望在技術創新和應用拓展中受益。

在量子計算領域，中國最近憑借祖沖之叁號取得了一項突破。這是一台105比特的機器，展現出執行複雜操作和計算所需的超長相幹時間，其處理計算的速度甚至讓最強大的超級計算機都相形見绌。這是一款超導量子計算原型機，配備105個比特和182個耦合器，由中國科學院下屬的中國科學技術大學及其合作夥伴研發。在量子通信領域，中國已確立全球領先地位，最顯著的體現就是建成了世界上最長的量子密鑰分發(QKD)網絡——長達1200英裏的京滬幹線。

摩根士丹利得出結論，盡管美國芯片限制，中國的人工智能計算還是取得了進步從長遠來看，缺乏穩定的圖形處理器數量正在推動中國半導體公司以更快的速度創新，以縮小與美國同行的性能差距，並找到更多方法以更少的硬件推動人工智能性能。