--- title: "- 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）" topic_id: 82258244821515442 created_at: 2026-10-19T20:12:12.939+0800 source: zsxq type: topic cssclasses: zsxq-vault --- # - 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） - 序号：085 - 星球链接：[打开网页](https://wx.zsxq.com/group/15522451881222/topic/82258244821515442) - 附件：图片 0，音频 0，文档 0 - 音频文件：_无音频_ ## 图片 _无图片_ ## 正文 - 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 1. 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 2. 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 3. 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 4. 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 5. 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 1. - 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%。 2. 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； 3. 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： 4. ：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。 5. 2025-30E预计6.1-11GW第三方IDC订单 6. 1. 阿里巴巴（BABA.N）—— TOP PICK：多年云增长与利润率扩张 7. 边际利润率因AI投资加速而承压，但核心业务稳健 8. ：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