大摩闭门会新经济板块热点20260515

2026年05月16日23:34 关键词 中国AI国产化算力成本效率AI应用盈利能力硬件软件电力数据中心储能机器人消费电子房地产金融服务制造业电力系统阿里巴巴catl就业 全文摘要 中国AI领域正进入AI2.0阶段，特色为从追赶至高效盈利及产业升级，尤其AI在实体业的应用显著。讨论聚焦AI芯片市场扩张与国产化率提升，强调AI对制造业、电力系统等的深刻影响，展现提高企业盈利能力、降低生产成本的潜力。宏观层面，AI预计长期提升生产率与GDP，但亦可能加剧K型经济分化。 大摩闭门会-新经济板块热点-20260515-16分钟_导读 2026年05月16日23:34 关键词 中国AI国产化算力成本效率AI应用盈利能力硬件软件电力数据中心储能机器人消费电子房地产金融服务制造业电力系统阿里巴巴catl就业 全文摘要 中国AI领域正进入AI2.0阶段，特色为从追赶至高效盈利及产业升级，尤其AI在实体业的应用显著。讨论聚焦AI芯片市场扩张与国产化率提升，强调AI对制造业、电力系统等的深刻影响，展现提高企业盈利能力、降低生产成本的潜力。宏观层面，AI预计长期提升生产率与GDP，但亦可能加剧K型经济分化。对劳动力市场而言，AI对大学毕业生、中产白领及劳动密集型服务业人员构成挑战，需关注其对就业结构的影响。 章节速览 00:00中国AI2.0与科技硬件板块投资前瞻 本次直播探讨了中国AI2.0的发展路径，强调其已从训练阶段转向推理阶段，注重成本效率与快速部署，形成了商业闭环，半导体本土化成为必选项。同时，回顾了科技硬件板块的业绩，指出重点股票与投资机会，关注AI如何融入实体经济，提升盈利效率与产业升级。 02:37中国AI芯片市场扩张与国产化趋势 报告指出中国AI芯片市场从2023年约100亿美元将增长至2030年670亿美元，国产化率从2022年41%升至2030年86%，本土芯片价值或超美国。行业转向token经济学、推理效能与软硬件协同，竞争重点从芯片先进性转向成本、规模与稳定性。推荐寒武纪等企业，强调供应链体系长期增长趋势。 05:13 AI应用广泛渗透，企业盈利能力显著提升 报告指出，AI应用已从互联网领域扩展至制造业、电力系统等多个行业，AI采纳者比例上升，企业基本面跑赢市场，成本效率提升，毛利率扩张，投资热点从AI技术提供商转向AI应用企业，推荐消费智能硬件、AI原生软件硬件及基础大模型领域，同时强调电力基础设施在AI发展中的重要性。 10:23 AI对中国生产率与劳动力市场的影响分析 对话探讨了AI技术对中国生产率提升的长期影响及短期内可能加剧的经济K型结构问题。AI在提高中国潜在生产率方面作用显著，尤其在面临人口老龄化和劳动力减少的背景下，预计未来十年可提升全要素生产率约三个百分点。短期内，AI相关投资将为GDP增长贡献20-30个基点。然而，AI技术的扩散可能首先被企业用于成本控制，而非大规模增长，这可能加剧当前经济中的K型结构，即产业链竞争力强的上半部分与居民就业消费低迷的下半部分之间的差距。尽管中国劳动力市场短期内受AI冲击可能不及发达国家，但大学毕业生、中产白领及劳动密集型服务业等群体仍面临较大压力。 发言总结 发言人2 他首先指出，一年前中国在高端芯片和人工智能（AI）竞赛中被视为追赶者，但如今已展现出竞争优势，特别是 在算力、成本效益以及AI应用的快速采纳方面。中国的优势在于巨大的应用场景、完备的产业链、稳定的能源结构以及成熟的平台生态，这些为AI技术在制造业和服务业的广泛应用提供了坚实基础。政府通过“十五计划”中的AI+措施，显示出将AI视为提升国家生产力战略重要组成部分的明确意图。长期来看，AI有望显著提高中国的潜在生产率，特别是在应对人口老龄化和劳动力减少的挑战时。短期内，与AI相关的投资预计将对GDP增长有所贡献。然而，发言人也警告称，中长期生产率增长与周期性经济增长不可混为一谈，AI可能短期内加剧K型经济结构，对部分人群，尤其是大学毕业生、中产白领和劳动密集型服务业的劳动力市场造成压力。尽管中国AI影响的职业比例低于美国，但仍需密切关注潜在的劳动力市场风险。 发言人1 他在摩根士丹利的在线直播中，重点介绍了中国AI进入2.0阶段的进展及其对经济和产业的深远影响。首先，强调了中国AI从追随者向创新主导的转变，特别是在推理阶段，更加注重成本效率、快速部署和系统整合，已成功融入实体经济。其次，讨论了AI国产自主化的显著进步，算力服务器和云基础设施的广泛部署已形成闭环，促使半导体行业必须本土化。他预测，到2030年，中国AI芯片市场将迅猛增长至670亿美元，国产化率将从2022年的41%大幅跃升至86%，首次超越美国市场。此外，他详细阐述了AI在多个行业的应用，强调其对提升企业盈利能力的关键作用，并指出了消费智能硬件、AI原生软件和硬件、基础大模型及互联网平台等领域的投资机遇。最后，还探讨了AI带来的电力需求增长及其对基础设施投资的潜在影响。整个演讲全面覆盖了中国AI发展的关键趋势、市场机遇及对宏观经济的重要影响。 要点回顾 在本次会议上，您将要讨论的两个主要话题是什么？ 发言人1：本次会议将讨论两个关键话题：一是中国AI的2.0进入新阶段后，在观点上有哪些重大变化；二是对中国科技板块中硬件板块近期业绩的分析与回顾，包括关注的重点股票和投资机会。 对于中国AI的发展路径，现在市场上的看法有何转变？中国AI产业的竞争标准发生了哪些变化？ 发言人1：过去两年，市场一直在探讨中国AI是追赶叙事还是已形成自身发展路径。2026年的变化在于，中国AI的叙事焦点从能否做出转向如何将AI转化为提升盈利效率和产业升级的工具。随着行业从训练阶段过渡到推理阶段，中国AI开始倾向于成本效率、快速部署和系统整合的路径，并且AI已真正融入实体经济。中国AI产业不再追求完全复制国际同行的标准，而是在重新定义自己的竞争标准。过去市场过度关注制程节点、benchmark以及单芯片性能，而现在转向关注token经济、推理整体效能、软硬件协同系统能力等方面。竞争重点已从谁的芯片最先进转变为谁能以最低成本、最大规模、最稳定的运行AI推理。 您对中国AI芯片市场及国产化率的预测是怎样的？ 发言人1：预计中国AI芯片市场规模将从2023年的约100亿美元增长至2030年的670亿美元，主要驱动力是AI capex的增长。同时，国产化率将大幅提高，预计从2022年的41%提升至2030年的86%，这意味着到2030年本土AI芯片市场价值可能首次超过美国芯片。 中国AI芯片的竞争格局将如何演变？ 发言人1：未来中国AI芯片市场的赢家可能并非所有国产GPU公司，而是那些具备软硬件生态协同、客户关系管理、量产能力和成本优势的公司。推荐的核心标的包括寒武纪、天数之星、北方华创、中微以及speak等。 AI应用目前渗透到了哪些行业？ 发言人1：AI已不再仅限于互联网公司的资本开支和商业化故事，而是广泛渗透到制造业、电力系统、机器人、消费电子、房地产以及金融服务等行业。目前，中国AI使用者比例已从两年前的43%提升至51%，且AI adoption的改变速度超过市场预期。 AI adoption对相关企业盈利能力有何影响？ 发言人1：自2023年底以来，中国AI adopters的EPS前瞻增长约60%，远高于MSCI China整体指数水平；同时，这些公司的EB margin预计在2027年扩张12%-13个百分点。AI已经开始真正提升企业的盈利能力，最先体现的是成本效率的提高，91%的AI adopters观察到AI对其效率增强。 在AI adopter中有哪些值得关注的投资方向？ 发言人1：关注的投资方向包括：1)消费和智能硬件领域，如石头科技、科沃斯和美的，通过AI驱动智能终端和机器人平台提升硬件价值；2) AI原生软件和硬件，例如贝森和美图，利用AI技术实现用户增长和付费率翻倍；3)基础大模型及互联网平台，认为拥有全栈式AI平台的企业更具优势，其中阿里巴巴是国内最具潜力的平台之一。 AI技术的发展如何改变了电力需求，并带来了哪些新的投资机会？ 发言人1：随着AI走向推理，电力需求变得更加高频且难以预测，行业瓶颈已从是否有GPU转向是否有足够的电力供应。在储能电网、变压器以及HP设备等领域出现了新的投资环节。仅数据中心带来的全球ESS新增需求，在2030年预计将达到321G瓦。推荐关注如宁德时代（CATL）、应流股份和思源电气等公司，它们正成为AI基础设施建设中不可或缺的部分。 中国在AI领域展现了怎样的竞争优势，以及AI将如何对中国宏观经济和就业产生影响？对于AI对企业运营和中国经济结构的影响有何看法？ 发言人2：一年前，市场认为中国在高端芯片方面受制于人，在AI竞争中处于追赶地位。但现在，中国显示出明显的竞争优势，不仅在于算力，更在于成本效益、AI应用采纳速度以及应用场景丰富、产业链完备、能源结构稳固和平台生态成熟等方面。政策上，十五计划也大力支持AI与经济生活的深度融合。从长远看，AI将显著提高中国的潜在生产率，尤其在面临人口老龄化和劳动力减少的背景下，AI可以弥补劳动力短缺带来的挑战。在短期内，AI相关的投资（如算力、数据中心、云服务等）对实际GDP增长也有积极作用。中长期来看，AI对提高中国潜在生产率的作用不容忽视。然而，生产率提升可能不会立即反映在宏观数据中，而是呈现为一个曲折过程，涉及企业流程改造、IT系统升级、员工培训和资本重配等。短期内，AI可能被企业用于控制成本而非大幅增长或增加员工，这可能导致部分企业通过降薪裁员来实现效率提升，从而加剧中国经济的K型分化结构，即部分产业链更具竞争力，而居民就业消费则相对低迷。同时，AI对白领服务业和部分制造业劳动力市场造成一定冲击，但相较于发达国家，中国作为制造业大国，劳动力市场受到的直接影响可能相对较小。不过，由于企业盈利普遍疲软，中国企业可能更倾向于成本控制，而美国则更多地利用AI增效。此外，大学毕业生、中产白领以及外卖、滴滴等劳动密集型服务业人群将是AI冲击下的三大受影响人群。