中國 AI 重心轉向盈利，推動 EPS 飆升 62%

根據摩根士丹利的一份最新旗艦報告，中國 AI 行業已從追趕技術差距的策略轉向積極獲取價值的策略，重點在於應用和變現，這已經在重塑投資格局。該行研究表明，市場低估了這一變化的速度，因為中國 AI 採用者的未來 12 個月每股收益（EPS）預測自 2023 年底以來跳升了約 62%，顯著領先於更廣泛的 MSCI 中國指數。

「中國 AI 的故事不再是追趕，而是重寫遊戲規則，」摩根士丹利在報告中表示。該行認為，雖然西方公司專注於前沿模型的突破，但中國優勢在於部署速度、成本效率和系統級集成，這在將 AI 潛力轉化為切實財務業績方面創造了獨特的競爭優勢。

這種戰略轉型得到了財務狀況改善的支持。報告預計，採用 AI 的中國公司的 EBIT 利潤率將從 2021 年的約 4% 擴大到 2027 年的 16% 至 17%。這種主要由成本效率而非收入增長驅動的利潤率擴張，凸顯了 AI 部署對利潤的即時影響。摩根士丹利對中國首席信息官（CIO）的調查強化了這一趨勢，47% 的受訪者計劃在未來一年啟動首個 AI 項目，高於上次調查的 40%。

報告稱，中國 AI 優勢的核心是以極低的成本提供相當的模型智能。通過利用混合專家模型（MoE）、模型蒸餾和硬件軟件協同優化等架構創新，中國企業的推理成本僅為美國同行的 15% 至 20%。根據 OpenRouter 數據，這種效率使得中國頂級大語言模型（LLM）在 Token 使用量中的市場份額從 2025 年 4 月的 5% 飆升至 2026 年 3 月的 32%。

從價格戰到定價權

中國基礎模型層的競爭態勢發生了重大逆轉。在經歷了 2024 年 API 成本削減 70% 到 90% 的激烈價格戰之後，阿里巴巴、百度和騰訊等領先供應商以及 Z.ai 和 MiniMax 等初創公司現在正在提高其新旗艦模型的價格。摩根士丹利數據顯示，API 輸入平均價格在 2025 年第二季度至 2027 年第一季度之間攀升了約 80%。

這並非成本驅動的增長，而是性能提升的體現，標誌著市場正從商品化轉向基於價值的定價。例如，Z.ai 的 GLM-5 模型價格較其前代產品提高了 200% 以上。摩根士丹利認為阿里巴巴是定位最佳的全棧 AI 平台，其整合產品組合涵蓋了平頭哥（T-Head）芯片部門、阿里雲、通義千問（Qwen）系列模型及消費級應用。

半導體自給自足的推進

應用繁榮的背後是半導體自主化的協調推進。摩根士丹利預計，中國 AI 芯片的國內供應率將從 2025 年的 41% 攀升至 2030 年的 86%，同期總市場規模將從約 190 億美元擴大至 670 億美元。

採購重點正從峰值性能轉向「可部署的成本效率」。該行的渠道調查顯示，與目前在中國供應的英偉達產品相比，國產 AI 加速器的總擁有成本（TCO）可降低 30% 到 60%，且每 Token 推理成本相當。隨著出口管制的收緊，這為國內領軍企業創造了一個穩健的內部市場。

新前沿：電力、機器人與自動駕駛

報告還強調了新興的增長點，中國的製造基地和數據優勢在這些領域創造了獨特機遇。AI 數據中心需求的爆炸式增長正在將瓶頸從計算轉向電力，為儲能系統（ESS）創造了巨大的新市場。摩根士丹利預測，到 2030 年，中國數據中心 ESS 的年部署量將達到 85 GWh。

在機器人領域，市場正接近規模拐點。該行估計中國人形機器人的銷量將從 2025 年的 1.2 萬台增長到 2034 年的 100 萬台以上，到 2050 年有望觸及 1 萬億美元的國內市場。同樣，汽車行業也接近 AI 驅動的轉折點，監管機構已發放首批 L3 級自動駕駛許可證。L2+ 智能駕駛系統的滲透率預計到 2030 年將超過 50%，而 2025 年約為 25%。

本文僅供參考，不構成投資建議。