- 摩根士丹利预计2026-30年中国AI基础设施资本开支将达8.5万亿元(人民币),其中2027年超大规模/互联网公司资本开支约1.2万亿元(1420亿美元)
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- 摩根士丹利预计2026-30年中国AI基础设施资本开支将达8.5万亿元(人民币),其中2027年超大规模/互联网公司资本开支约1.2万亿元(1420亿美元),约为美国同行的16%。国内算力规模将扩张至2030年的81GW,部署成本仅US$15-23mn/MW,远低于美国。算力供给与需求走势由AI Cloud主导。在经济模型层面,超大规模自建GPU IaaS可实现44%经营利润率、13% ROIC及3年投资回收期;第三方API可实现29% ROIC和2年回收期;自建MaaS可实现53%经营利润率和19% ROIC。中国前沿大模型已具备全球竞争力,中国贡献了全球Top 10 SOTA模型的一半以上。阿里巴巴是首选标的,看好多年云增长和利润率扩张;腾讯加大AI投入;百度AI云成为核心收入驱动力;Meituan非线性复苏。
摩根士丹利于2026年10月发布的这份《》投资者演示报告,系统性地梳理了中国AI产业链的发展路径,核心判断包括: :预计2026-2030年中国AI基础设施累计资本开支将达,其中2027E超大规模云厂商/互联网公司的资本开支约,规模约为美国同行的。 :中国算力总规模将从2025年的约15GW扩张至2030年的,其中国内部署成本仅US$15-23mn/MW,显著低于美国。 :AI云是核心增长驱动力,主要参与者包括阿里、腾讯、字节、百度;预计2026-30年超大规模厂商净增34GW国内算力、全球47GW。 : 自建GPU IaaS(基础设施即服务):44%经营利润率、13% ROIC、3年回本 第三方API:57%经营利润率、29% ROIC、2年回本 自建MaaS(模型即服务):53%经营利润率、19% ROIC、2.5年回本 :中国贡献全球Top 10 SOTA模型的一半以上,与美国形成"开源 vs 闭源"路线竞争。 :,看好其多年云增长与利润率扩张;腾讯2026年加大AI投入;百度AI云成核心收入驱动;美团非线性复苏。
一、China AI Supply Chain全景:能源 → 芯片 → 基础设施 → 模型 → 应用 报告从产业链全景视角,将中国AI生态划分为五个层级:
2026-30E累计资本开支 2027E超大规模厂商/互联网公司资本开支 AI云成主要增长驱动 总资本开支约为美国同行的16%
预计2030E中国总算力达 2025年基准约为15GW,2030年达55GW 国内超大规模厂商净增34GW;全球规模47GW 国内算力部署成本US$15-23mn/MW,显著低于美国
数据中心将向偏远地区迁移 2025-30E预计6.1-11GW第三方IDC订单 与云时代相比,AI时代的数据中心呈现显著差异
:阿里Qwen3.8-Max、Z.ai GLM-5.3、Moonshot K3、DeepSeek V4-Pro、腾讯Hy4 Preview、小米MiMo-V2.6-Pro等 中国主流大模型在AA Intelligence Index、上下文窗口、参数规模上已具备全球竞争力 中国贡献全球Top 10 SOTA模型的半数以上 中国路线以为主,与美国闭源形成差异化
:超越聊天机器人的竞争,进入多模态、AI Agent等方向 :广告/数字营销、金融服务、医疗健康、能源工业、电商、办公等六大场景率先采纳 微信生态是腾讯在AI时代的核心竞争力 二、ROIC经济模型分析(深度分析) 报告对超大规模厂商在AI价值链上的不同环节ROIC进行了细致建模: 模式经营利润率ROIC现金回本期 自建GPU IaaS 44% 13% 3年 租赁IaaS 20% -(无Capex)
自建1P MaaS 53% 19% 2.5年 第三方API(3P) 57% 29% 2年 : (29%),因为无需自建算力capex ,3年回本 :前期ROIC为负(-10.9%),但随着推理负载占比提升至70%,ROIC可达74.3% :国产GPU性能约为海外的20-40%,ROIC可能低于海外,但有改善空间 三、个股深度分析
- 阿里巴巴(BABA.N)—— TOP PICK:多年云增长与利润率扩张 :DCF模型,WACC 10%,终值增长率3% : 云业务多年增长,2030年目标,CAGR 40-50% 云利润率持续提升,长期目标20% Qwen ARR已超,3个月内翻倍,预计年底超过300亿元 AI capex实现mid teens ROIC,回本期:核心电商变现加速;企业数字化加速;AI需求强劲推动云增长 :竞争加剧;再投资成本高于预期;消费疲软;企业数字化缓慢;监管
- 腾讯(0700.HK)—— 2026年加大AI投入 边际利润率因AI投资加速而承压,但核心业务稳健 微信生态、QQ、QQ音乐、腾讯会议等关键产品数据飞轮 自研混元大模型(Hy LLM) ima(AI原生应用)、腾讯元宝等AI产品矩阵
- 百度(BIDU.O)—— AI Cloud Infra成为核心收入驱动 Baidu Core AI驱动收入达(2Q26),占百度核心收入50% AI云基础设施收入,其中GPU云收入(2Q26) Apollo Go累计配送超过,在全球28个城市运营
- 美团(3690.HK)—— 非线性复苏 在线店内服务GTV(商品交易总额)2030E达 与抖音保持2:1的店内"GTV结构",具备结构性优势
- 模型公司Z.ai与MiniMax 聚焦LLM,毛利率从2024年的-8%提升至2028E的63%(注:此数据存疑,应为50%) 为全模态玩家,ARR快速增长(数据截至2026年12月已达较高水平) 部署模式以云端为主
摩根士丹利对中国互联网板块的。 公司代码评级/观点 阿里巴巴 BABA.N (首选);DCF估值 腾讯 0700.HK 加码AI投资 百度 BIDU.O AI云为核心驱动 美团 3690.HK 非线性复苏 MiniMax
全模态玩家 Z.ai
聚焦LLM : 阿里巴巴:DCF模型,WACC 10%,终值增长率3%,与中国互联网覆盖范围一致 关键假设:AI capex实现mid-teens ROIC,资本回收期 宏观与政策风险 :美国对华芯片出口管制持续,可能影响国产GPU性能与产能 :互联网平台经济监管持续,可能影响业务模式与变现能力 :本报告引用了相关行政令,美国投资者可能面临交易限制 行业风险 :若AI需求增长不及预期,可能出现算力闲置、毛利率承压 :当前国产GPU性能约为海外的20-40%,技术追赶存在不确定性 :中国大模型API价格持续下行(Flash模型输出价从1Q25的6.0元降至3Q26的1.5元),可能压缩整个产业链利润 公司特定风险(以阿里为例) (如拼多多、抖音电商)
模型与方法风险 DCF估值对WACC与终值增长假设敏感 AI应用商业化进度可能慢于预期 ROIC模型中关于训练/推理负载占比、token单价、利用率等假设可能偏离实际
总体总结
主题正文
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- 摩根士丹利预计2026-30年中国AI基础设施资本开支将达8.5万亿元(人民币),其中2027年超大规模/互联网公司资本开支约1.2万亿元(1420亿美元),约为美国同行的16%。
- 在经济模型层面,超大规模自建GPU IaaS可实现44%经营利润率、13% ROIC及3年投资回收期;
- 摩根士丹利于2026年10月发布的这份《》投资者演示报告,系统性地梳理了中国AI产业链的发展路径,核心判断包括:
- :预计2026-2030年中国AI基础设施累计资本开支将达,其中2027E超大规模云厂商/互联网公司的资本开支约,规模约为美国同行的。
- 2025-30E预计6.1-11GW第三方IDC订单
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- 阿里巴巴(BABA.N)—— TOP PICK:多年云增长与利润率扩张
- 边际利润率因AI投资加速而承压,但核心业务稳健
- :中国大模型API价格持续下行(Flash模型输出价从1Q25的6.0元降至3Q26的1.5元),可能压缩整个产业链利润