- 中国AI已从追赶阶段进入以价值创造为核心的新阶段，叙事从训练转向推理，从技术转向应用，从潜力转向实际盈利。AI采用者盈利预期显著改善，EBIT利润率结构性扩
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- 中国AI已从追赶阶段进入以价值创造为核心的新阶段，叙事从训练转向推理，从技术转向应用，从潜力转向实际盈利。AI采用者盈利预期显著改善，EBIT利润率结构性扩张。报告看好AI全栈平台（如阿里巴巴）、应用层（如北森、美图、科沃斯）及电力/半导体等关键使能者。
摩根士丹利在本期重磅研报中明确指出，。市场不再仅仅关注中国在AI能力上的“追赶”，而是聚焦于其如何快速、高效地实现。报告认为，中国的核心竞争力已转变为：。 ：从“训练”到“推理”，从“技术”到“应用”，从“潜力”到“实际盈利”。 ：AI将成为中国中期生产力的重要杠杆，预计在未来十年内使全要素生产率累计增长约3个百分点，部分抵消人口老龄化的负面影响。 ：AI“变化率”（Rate of Change）被低估。随着AI采用率从43%提升至51%，企业的盈利增长和利润率扩张将超越市场预期，应用层公司将迎来显著的业绩追赶。
- AI采用者表现：财务数据显著改善 报告通过“中国AI 65”框架，对AI价值链上的公司进行了系统性筛选和评估。其中，关键在于“AI采用者”——那些将AI技术融入其产品和服务以提升效率和收入的公司。 ：自2023年底以来，AI采用者的未来12个月（NTM）每股收益（EPS）增长了约62%，而MSCI中国指数仅增长10%。这清晰地表明，市场已开始为这些公司更强的盈利预期定价。 ：AI采用者的EBIT利润率从2021年的约4%扩张至2027年预计的16-17%，累计扩张12-13个百分点。这表明，在当前阶段，AI带来的效益主要体现在上，而非仅仅是收入增长。
- 应用层：下一阶段的核心机会 报告认为，AI基础设施的资本支出周期已经反映了在使能者（如半导体、电力）上。。报告通过风险回报分析，筛选出以下几个最值得关注的AI采用者： ：中国少有的能从AI中获得增量收入的B2B软件公司，其HCM AI产品能直接替代人力资源岗位和线下培训机构的预算，预计AI年度经常性收入（ARR）在FY26将增长10倍。 ：成功通过AI功能在其照片、视频和设计应用中实现变现，预计付费率将在2028年前翻倍至8-10%。 ：先进的AI算法支持其高端定位和更快的换机周期，并已推出带有机械臂的家用服务机器人，未来发展潜力巨大。 ：作为全球领先的机器人（库卡）生产商，美的正从传统家电公司转型为智能制造/智慧楼宇技术/能源解决方案提供商。全链路的AI应用可同时促进收入增长和利润率扩张。 ：AI驱动的感知和导航升级使其产品得以高端化（更高ASP），并拓展到服务机器人领域。
- 半导体本土化：关键使能者 ：报告预计，中国AI芯片自给率将从2025年的41%提升至2030年的86%。尽管存在先进制程、EDA工具等瓶颈，但通过多芯片架构、先进封装、系统级设计优化，国产芯片的，尤其是在推理场景下，国产GPU的已具备竞争力。 ：报告看好（在云端推理市场表现最佳）、（供应链韧性强）、以及 等半导体设备和制造领域的龙头。
- 电力基础设施：从算力瓶颈到电力瓶颈 ：AI发展的瓶颈已从“能否造出”转向“能否供电、规模化并实时交付”。报告指出， 将成为AI基础设施投资的下一波浪潮。 ：预测到2030年，仅来自数据中心的全球ESS年度增量需求就将达到约321GWh。结合电网侧储能，整体市场年复合增长率可达30%。 ： 是电池和系统集成领域的首选。此外，（燃气轮机叶片）和（变压器、高压开关）也受益于全球电网升级的出口周期。
- 宏观经济影响：短期中性，长期正面 ：AI对GDP增长的净贡献可能。AI相关的资本支出周期每年拉动GDP增长0.2-0.3个百分点，但会被过渡期的所抵消。中国企业倾向于用AI替代劳动力以保护利润，可能导致失业加速。 ：AI预计将累计拉动全要素生产率增长约3个百分点，使2035年的潜在GDP水平比没有AI的情境高出3.5个百分点。这将有助于对冲人口老龄化带来的负面影响。
报告中虽然没有给出对所有股票的明确评级，但构建了一个以风险回报和增长潜力为核心的评估框架。 ：报告认为，一些AI采用者如应流股份和思源电气，在2026年的PEG接近或低于1.0x，相比全球同行平均约1.7x的PEG，估值显得有吸引力。 ：报告对比了2027年预测ROE与当前PB估值相对于历史均值的折溢价。 等股票位于“最具吸引力”的象限，表明其AI潜力尚未被市场完全定价。而美的和科沃斯的估值已部分反映了AI带来的增长潜力。 ：报告末尾的股票一览表（Exhibit 13）显示，多位分析师对这些公司发布了独立的深度报告，并给出了详细的评级和估值分析。例如，阿里巴巴被认为是“最佳定位的AI全栈平台”，MiniMax和Z.ai（智谱AI）作为基础模型提供商被给予超配评级。
：尤其是在企业级应用方面，商业模式的验证和收入的大规模生成仍处于早期阶段且不均衡。技术快速迭代可能导致当前的竞争优势格局发生改变。 ：中国的宏观需求疲弱可能放大AI导致的劳动力替代风险，并加剧通缩压力。政策的响应速度和力度（如失业救济、技能培训）存在不确定性。 ：先进制程节点（如5nm、3nm）及关键设备（如光刻机、EDA工具）的获取仍然受限，这构成了中国AI芯片规模化生产的长期瓶颈。出口管制政策的变化是最大不确定性。 ：AI和算力设施的爆发式增长对电力的需求巨大，而电网容量、输电能力和储能系统的发展可能跟不上需求，成为新的增长瓶颈。 ：中美科技竞争加剧可能进一步限制中国获取先进技术，并影响全球供应链的稳定性和成本。
总体总结
主题正文
- ：AI将成为中国中期生产力的重要杠杆，预计在未来十年内使全要素生产率累计增长约3个百分点，部分抵消人口老龄化的负面影响。
- 随着AI采用率从43%提升至51%，企业的盈利增长和利润率扩张将超越市场预期，应用层公司将迎来显著的业绩追赶。
- ：自2023年底以来，AI采用者的未来12个月（NTM）每股收益（EPS）增长了约62%，而MSCI中国指数仅增长10%。
- ：AI采用者的EBIT利润率从2021年的约4%扩张至2027年预计的16-17%，累计扩张12-13个百分点。
- ：中国少有的能从AI中获得增量收入的B2B软件公司，其HCM AI产品能直接替代人力资源岗位和线下培训机构的预算，预计AI年度经常性收入（ARR）在FY26将增长10倍。
- ：成功通过AI功能在其照片、视频和设计应用中实现变现，预计付费率将在2028年前翻倍至8-10%。
- ：AI预计将累计拉动全要素生产率增长约3个百分点，使2035年的潜在GDP水平比没有AI的情境高出3.5个百分点。
- 报告中虽然没有给出对所有股票的明确评级，但构建了一个以风险回报和增长潜力为核心的评估框架。