📰 研报摘要
查看全文 ➔摘要： 本报告由摩根士丹利发布，探讨中国 AI 产业从“能力追赶”转向“价值捕捉”的 2.0 阶段。核心逻辑认为，中国 AI 的竞争优势正转向规模化能力、成本效率和系统级集成，重点从模型训练转向推理应用，并深入渗透至实体经济。
行业主线：
- 价值捕捉转型：AI 叙事从技术潜能转向实际收益，重点关注能够将 AI 能力转化为 EPS 增长和利润率扩张的“AI 采用者”。
- 全栈能力构建：竞争核心在于芯片、云基础设施、模型和应用的纵向集成。拥有全栈能力的平台（如阿里巴巴）具备最强竞争壁垒。
- 物理 AI 与能源支撑：AI 瓶颈从算力转向电力与部署，推动能源存储（ESS）和电网灵活性的新投资周期；同时，具身智能（机器人、自动驾驶）成为新战场。
关键变化与分歧：
- 生产力 J 曲线：AI 将在长期提升全要素生产率（预计十年累积提升 3ppt），但短期内由于劳动力调整摩擦，对 GDP 的净贡献可能被抵消。
- 商业化路径：API 定价从纯粹的价格战转向基于性能的货币化，领先模型开始出现定价权。
- 算力本地化：在出口管制背景下，国产 AI 芯片正通过系统级优化和成本优势缩小与海外顶端产品的实际性能差距。
受益方向与风险：
- 受益方向：全栈 AI 平台、能够实现成本效率提升的 AI 采用者（如智能家电）、半导体本地化核心设备商（WFE）及 AI 驱动的电力设备供应商。
- 核心风险：高端芯片禁令进一步升级、企业级 AI 货币化进度不及预期、AI 引起的劳动力替代导致宏观需求压力增加。