- 摩根大通预计2030年中国推理token消费量将增至2026年水平的60倍左右，2026-30年中国AI产业链累计营业利润将达5,440亿美元；模型+应用将

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• 摩根大通预计2030年中国推理token消费量将增至2026年水平的60倍左右，2026-30年中国AI产业链累计营业利润将达5,440亿美元；模型+应用将贡献五年累计利润的32%和年利润增量的64%，但其目前仅占中国AI相关上市公司估算市值的14%，存在显著价值重估空间。利润池将从硬件主导（2026年占93%）结构性转向下游变现（2030年模型+应用占54%）。首选标的为阿里巴巴（集成芯片/云/模型）、腾讯（稀缺AI应用资产）、智谱（差异化智能驱动付费）。框架为机会×稀缺性×价值捕获三维度选股法。

摩根大通于2026年9月23日发布关于中国AI产业链的深度行业报告，认为中国AI产业正处于"蛋糕不断扩容"的关键阶段。报告核心论点可归纳为三层： 摩根大通预测2030年中国推理token消费量将增至2026年水平的60倍左右，企业消费占69%、消费者消费占31%。到2030年全球AI终端客户支出将超过1.4万亿美元，中国占约四分之一（B2B约2,500亿美元+B2C约1,000亿美元）。 2026-30年中国AI产业链累计营业利润达5,440亿美元，其中： 硬件占53%（5年累计利润约2,861亿美元） 云占16%（约860亿美元） 下游模型+应用占32%（约1,718亿美元） 但从增量利润贡献看，下游（模型+应用）将贡献64%的年利润增长。硬件利润占比将从2026年的93%降至2030年的30%，下游则从亏损变为占行业利润的54%。，届时下游营业利润将首次转正达62亿美元。 当前模型+应用仅占中国AI相关上市公司市值的14%，与其当前的收入份额（约12%）相吻合，但市场尚未充分定价未来收入和盈利的转移——到2030年下游收入占比将升至49%。

一、行业框架：三层级AI产业链 摩根大通将中国AI产业链划分为三个核心经济层级： 层级主要内容2030E收入(十亿美元)2030E营业利润(十亿美元)2030E利润占比

GPU集群、芯片、数据中心 184.8 73.9 30%

云训练/推理服务 249.1 37.4 15%

基础模型、中间件、企业部署、应用 423.4 132.0 54%

2026-30年中国超大规模云服务商AI投资累计达7,780亿美元 硬件收入到2030年达2026年的1.8倍 云收入达2026年的12.5倍 模型+应用收入达2026年的26.9倍（增速最快） 二、"机会×稀缺性×价值捕获"投资框架 这是摩根大通的核心选股方法论： ：从围绕工作负载的经济池切入——决定"池有多大" ：识别仍难以复制或替代的能力——决定"池内定价权" ：检验稀缺性能否转化为公司层面的经济性——决定"公司能保留多少" 从单纯的算力/芯片稀缺（上游），转向智能能力（模型）、工作流整合（云+中间件）、再到执行/产出稀缺（应用）。边界变得不稳定，公司跨层级活动以扩展能力、降低成本并捕捉更多终端客户支出。 三、首选标的深度解读 🥇 阿里巴巴（BABA/9988.HK）——"增持"，目标价$210/HK$205 ：硬件/云/模型+应用集成 ：平头哥（芯片）+阿里云+千问模型构建三层级集成式参与；分析师情境下增量能力的税后IRR约26.6%（行业基准10%） ：27-29财年总收入CAGR 23%，云收入CAGR 62%；28财年调整后净利润1,930亿元 ：16倍28财年预期市盈率 🥇 腾讯（700.HK）——"增持"，目标价HK$690 ：云/模型+应用 ：分发渠道、专有上下文（微信生态）、交易执行构成稀缺AI应用资产，目前基本未在股价中体现 ：26-28年收入CAGR 12%；28年调整后净利润2,790亿元 ：20倍27年预期市盈率 🥇 智谱（2513.HK）——"增持"，目标价HK$2,000（潜在涨幅170%） ：基础模型 ：模型能力竞争力+专有驾驭工具，支持智能稀缺性 ：26-28年收入CAGR 173%；28年调整后净利润67亿元 ：20倍30年预期市盈率，按15% CAGR折让 四、其他覆盖公司评级一览 评级公司代码潜在空间核心定位

商汤 20.HK +58% 基础设施+部署+多模态

范式智能 6682.HK +78% 异构算力优化+部署

迅策 3317.HK +54% 企业上下文+TokenOS

金山办公 688111.CH +40% 分发+工作流捕获

MiniMax 100.HK +5% 大机遇但价值捕获仍在形成

美图 1357.HK +10% 视觉创作+模型替代风险

聚水潭 6687.HK +8% 工作流资产但电商环境压制

金蝶国际 268.HK +5% 记录系统稀缺但捕获待验证

群核科技 68.HK -14% 空间智能变现仍较早

用友网络 600588.CH -39% 资产有价值但财务转化疲软 五、模型构建逻辑："一美元投资，三倍收益" 摩根大通采用自下而上的统一框架： ：7,780亿美元AI云投资（2026年1,000亿，2027+40%，2028+20%，2029+10%，2030持平） ：在采购时确认收入，利润率先升（30%→40%） ：五年线性折旧回收，第1年60%利用率、第2年70%、第3-5年80% ：下游收入 =（推理占比×云收入）÷（1-下游毛利率）；毛利率从30%升至50% ：下游不能超出上游物理支持的规模

估值方法论 报告对不同公司采用差异化估值方法： 估值方法适用公司

阿里巴巴、腾讯、智谱、迅策、金山办公等

商汤、范式智能

群核科技（传统SaaS 15x + 空间智能估值21亿美元） ： 智谱/MiniMax采用30年远期PE，按15% CAGR折让——反映其盈利爬坡较晚 用友网络45x PE反映对其高增长的预期（但实际增长不达预期，故"减持"） 商汤/范式智能15x EV/EBITA——基础设施/部署业务合理倍数 评级分布 ：阿里巴巴、腾讯、智谱、商汤、范式智能、迅策、金山办公 ：MiniMax、美图、聚水潭、金蝶国际、群核科技 ：用友网络

主要风险（来自报告） ——若token消耗增速达不到60倍假设，整个产业链收入和利润预测将大幅下修 ——通用模型能力快速扩散可能侵蚀应用层公司的护城河（如美图面临的功能可复制性问题） ——若推理成本下降速度慢于收入增长，或训练成本居高不下，下游盈利拐点可能推迟 投资者应关注的领先指标 报告建议关注以下先行指标判断行业趋势： ：经常性API和订阅收入 ：扣除推理和交付成本后的毛利率 ：可重复、可扩展的工作负载部署 ：从云利用率到经营现金流的传导效率 ：2026-28年下游公司需为盈利爬坡期提供资金，资产负债表是关键 时间节点提示 ：下游营业利润首次转正；届时毛利率需达到40%、训练占云收入降至30% ：约75%的下游五年累计利润集中在2030年单年实现，因此终局年份对毛利率、训练强度、付费落地节奏的敏感性极高 ：摩根大通假设2027-30年增速为40%/20%/10%/0%，若实际增长偏离，将显著影响上游利润占比

总体总结

主题正文

1. • 摩根大通预计2030年中国推理token消费量将增至2026年水平的60倍左右，2026-30年中国AI产业链累计营业利润将达5,440亿美元；
2. 模型+应用将贡献五年累计利润的32%和年利润增量的64%，但其目前仅占中国AI相关上市公司估算市值的14%，存在显著价值重估空间。
3. 但从增量利润贡献看，下游（模型+应用）将贡献64%的年利润增长。
4. 当前模型+应用仅占中国AI相关上市公司市值的14%，与其当前的收入份额（约12%）相吻合，但市场尚未充分定价未来收入和盈利的转移——到2030年下游收入占比将升至49%。
5. ：7,780亿美元AI云投资（2026年1,000亿，2027+40%，2028+20%，2029+10%，2030持平）
6. ——若推理成本下降速度慢于收入增长，或训练成本居高不下，下游盈利拐点可能推迟
7. ：约75%的下游五年累计利润集中在2030年单年实现，因此终局年份对毛利率、训练强度、付费落地节奏的敏感性极高
8. ：摩根大通假设2027-30年增速为40%/20%/10%/0%，若实际增长偏离，将显著影响上游利润占比