大摩闭门会：中国 AI 2.0 进入新阶段探讨

摘要： 本次会议探讨中国 AI 2.0 阶段的演进，核心观点认为 AI 叙事已从“能否实现”转向“如何转化为盈利效率与产业升级”。竞争重点正由追求单芯片性能（制程节点）转向低成本、大规模的推理效能及软硬件协同能力。

行业主线：

1. 推理阶段驱动国产化：AI 进入推理阶段，算力服务器与云基础设施规模部署，国产半导体本土化从可选项变为必选项，预计 2030 年本土 AI 芯片市场价值将超过美国芯片。
2. 实体经济渗透：AI 正在渗透至制造业、电力系统、机器人等领域，核心逻辑由提升估值转向通过 Cost Efficiency（成本效率）提高企业盈利能力。
3. 基础设施瓶颈转移：行业瓶颈正从 GPU 供应转向电力供应，储能、电网及变压器等 AI 基础设施迎来新机会。

关键变化与分歧：

1. 竞争标准重定义：市场关注点从制程节点转向 Token 经济学、推理效能和全栈平台能力。
2. 宏观影响分化：AI 中长期将提高全要素生产率，但短期可能加剧 K 型经济，企业可能将 AI 作为降本/裁员工具而非单纯的增效手段，对就业产生冲击。

受益方向与风险：

1. 受益方向：具备生态协同能力的半导体供应链、AI 驱动的智能终端/机器人、AI 原生软件、全栈 AI 云平台及电力基础设施设备。
2. 核心风险：宏观需求偏弱、企业降本导致就业环境恶化、国产化量产节奏不及预期。