- JPM于2026年7月3日举办AI专家电话会议，核心观点如下：1）中美AI路径分化——美国追求前沿突破与AGI，中国在资源约束下优先成本效率与企业ROI，中
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- JPM于2026年7月3日举办AI专家电话会议，核心观点如下：1）中美AI路径分化——美国追求前沿突破与AGI，中国在资源约束下优先成本效率与企业ROI，中国LLM聚焦3-6个月内可见的企业落地增长，智谱(Zhipu)因企业执行力强及编码代理布局成为LLM首选标的；2）中国超大规模厂商通过生态控制、专有数据、用户流量及企业关系变现，阿里Accio Work供应链智能体获高度认可，腾讯微信智能体提振AI商业化前景，腾讯FTM P/E处于约-2SD，视为逢低布局AI上行期权的候选；3）非TMT行业AI应用稳健但渐进，受行业know-how和合规约束，多以小规模试点起步，系统性净利率提升属长期期权，暂不纳入近期EPS预测；4）变现重心从消费端流量转向企业端API、微调、私有部署及编码代理，关键跟踪指标转向API使用量、token量及企业留存率；5）独立实验室（DeepSeek、智谱、MiniMax等）与互联网平台（阿里、腾讯、字节）在模型层与应用层形成分工，传统软件/互联网企业的行业know-how仍是护城河，AI不会全面替代；6）宏观层面，中国政策采取务实双轨策略，推动AI+产业扩散同时管控就业风险，影响呈K型分化，AI基础设施和硬件赢家受益明显。
JPM于2026年7月3日召开了一场深度AI专家电话会议，本报告系统梳理了从基础模型到产业落地的全链条观点。——不追求AGI前沿突破，而是聚焦成本可控的企业级变现与产业规模化部署。 报告最重要的三个投资启示： ——企业执行力最强、编码代理布局领先 ——FTM P/E约-2SD，微信智能体提供上行催化 ——非TMT行业AI应用刚刚起步，3-6个月内难对EPS产生实质性拉动
一、中美AI路径的根本分化 专家明确指出，中美正在"运行两场不同的AI竞赛"： 维度美国中国 战略目标 前沿突破、AGI 企业ROI、产业落地 资源禀赋 资本充裕、顶尖人才、算力丰富 融资偏紧、硬科技资源约束 迭代逻辑 暴力前沿推进 成本高效迭代 商业模式 高价闭源API为主 开源权重+低价付费API+私有部署+托管服务 中国的成本优势还体现在和，这使得国产模型能在高量级企业工作负载上有效竞争。 二、商业化逻辑的根本转变：从消费流量到企业营收 一个关键判断：。尽管中国AI应用（如豆包、Qwen、DeepSeek、腾讯、元宝、Kimi）月独立设备数快速增长（部分达3-4亿），但用户付费转化率极低，引入付费功能后用户参与度反而下降。
企业API调用 定制化微调 私有部署 编码代理（类似Cursor的产品，阿里、腾讯、智谱均在布局） 托管模型运维
三、独立实验室 vs 互联网巨头：栈式分工 报告提出一个非直觉但重要的观点——： ：在模型前沿迭代上最活跃 ：在产品化、分发、企业及现实世界部署上仍有竞争力 模型层的部分差异可归因于大平台的组织复杂性及战略重心——它们更关注将AI嵌入电商、供应链、社交及企业工作流等现有业务。 值得关注的两个标杆案例： ——其价值并非来自通用模型本身，而来自阿里的专有商家数据、供应链网络、库存系统及场景特定运营know-how，这些是通用大模型无法复制的资源 ——提升AI商业化前景 四、传统软件/互联网企业的护城河仍在 市场普遍担忧AI将完全颠覆传统企业软件提供商。： LLM在传统行业的应用将是的，而非对企业软件或工业平台的全面替代。 ：通用AI确实可替代基础软件功能 ：核心竞争力不在任务执行，而在——这是传统ERP厂商数十年积累形成的壁垒（行业流程标准、合规经验、售后责任机制） ：AI提供智能预订入口、简化消费操作，但核心交易完成仍依赖人工验证、后端接口开放、平台责任承担 五、实体经济部署：专有数据与工作流控制驱动价值捕获 报告对实体经济部署的判断是： ——取决于合规强度、数据可用性、责任分配及监管对劳动力市场冲击的容忍度 ——中国LLM提供商开源模型可展示能力以鼓励业务采用，同时与用户合作进行行业特定部署 六、宏观政策视角：双轨策略下的K型分化 中国政策制定者对AI宏观经济影响采取：
"AI+"国家政策推动意识、实验和早期部署 高科技资本支出、知识产权及选择性出口最先受益 中国AI资本支出预计从2023年17十亿美元增长至2030E 95十亿美元
杭州司法判例禁止企业以AI替代为由裁员降薪——AI不能成为企业降本工具 北京和杭州试点中小学每周强制AI工具培训课程 渐进、有针对性的政策调整，避免剧烈产业冲击
AI基础设施和硬件赢家 → 明显受益 更广泛经济 → 溢出效应温和 主要社会风险 → 入门级就业不足 整体生产力收益 → 在利用率和采用率拓宽前仍然有限
（报告Figure 7-8所示）： 互联网（Communication Service）和信息技术（IT）板块估值处于历史相对低位 ——JPM视为"逢低布局以获取AI上行期权"的候选标的 核心配置观点： 值得注意的是，JPM明确表示——这意味着短线估值修复更多依赖情绪和资金面，而非基本面EPS上修。
：企业API调用量、token消耗量增长若慢于预期，则互联网平台的AI叙事将面临估值压力 ：开源模型使基础模型层商品化加速，模型层公司面临变现挑战 ：中国硬科技资源（尤其是先进芯片）受限可能制约模型迭代速度 ：若入门级失业率显著上升，可能触发更严厉的政策限制 ：若非TMT行业AI部署无法在3-6个月内展示可见的ROI，则市场对企业LLM的热情可能降温 ：大平台组织复杂性可能继续延缓其在模型层的迭代速度，需关注其AI产品的市场化竞争力变化 ：免费转付费的用户流失可能进一步加剧，影响广告和订阅业务模型
总体总结
主题正文
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- JPM于2026年7月3日举办AI专家电话会议，核心观点如下：1）中美AI路径分化——美国追求前沿突破与AGI，中国在资源约束下优先成本效率与企业ROI，中国LLM聚焦3-6个月内可见的企业落地增长，智谱(Zhipu)因企业执行力强及编码代理布局成为LLM首选标的；
- 2）中国超大规模厂商通过生态控制、专有数据、用户流量及企业关系变现，阿里Accio Work供应链智能体获高度认可，腾讯微信智能体提振AI商业化前景，腾讯FTM P/E处于约-2SD，视为逢低布局AI上行期权的候选；
- 3）非TMT行业AI应用稳健但渐进，受行业know-how和合规约束，多以小规模试点起步，系统性净利率提升属长期期权，暂不纳入近期EPS预测；
- 5）独立实验室（DeepSeek、智谱、MiniMax等）与互联网平台（阿里、腾讯、字节）在模型层与应用层形成分工，传统软件/互联网企业的行业know-how仍是护城河，AI不会全面替代；
- 6）宏观层面，中国政策采取务实双轨策略，推动AI+产业扩散同时管控就业风险，影响呈K型分化，AI基础设施和硬件赢家受益明显。
- 尽管中国AI应用（如豆包、Qwen、DeepSeek、腾讯、元宝、Kimi）月独立设备数快速增长（部分达3-4亿），但用户付费转化率极低，引入付费功能后用户参与度反而下降。
- 模型层的部分差异可归因于大平台的组织复杂性及战略重心——它们更关注将AI嵌入电商、供应链、社交及企业工作流等现有业务。
- 中国AI资本支出预计从2023年17十亿美元增长至2030E 95十亿美元