📰 研报摘要
查看全文 ➔摘要： 本次摩根士丹利闭门会议探讨了“中国 AI 2.0”阶段的特征，指出中国 AI 叙事已从单纯的“技术追赶”转向追求“盈利效率与产业升级”。会议重点分析了推理阶段的到来如何驱动国产算力规模部署，以及 AI 如何渗透至实体经济并影响宏观生产率与就业结构。
行业主线：
- 竞争逻辑转向：AI 竞争重点从单纯的制程节点和单芯片性能，转向 Token 经济学、推理效能及软硬件协同能力，核心在于以最低成本实现最大规模的稳定推理。
- 国产化成为必然：随着推理需求爆发，本土算力服务器和云基础设施进入规模部署期，半导体国产化已从“可选项”变为“必选项”。
- AI 渗透实体经济：AI 开始在制造业、电力系统、机器人等领域实现商业闭环，投资逻辑从“卖铲人”向“AI 赋能的盈利者”转移。
关键变化与分歧：
- 生产率与就业的矛盾：长期看 AI 将提高全要素生产率（预计 10 年提高约 3%），但短期内可能加剧“K 型”经济结构，导致初级白领及部分服务业岗位受冲击，从而压制居民消费。
- 估值与基本面的背离：部分 AI 采纳企业的基本面已明显跑赢市场，但股价尚未充分反映 AI 对其盈利能力的提升（尤其是成本端效率的改善）。
受益方向与风险：
- 受益方向：具备生态协同能力的国产 GPU 及半导体供应链；AI 驱动的智能终端（家电/硬件）；AI 原生软件；以及支撑 AI 推理的电力基础设施（储能、电网设备）。
- 核心风险：劳动力市场结构性摩擦导致内需低迷；物理 AI（无人配送等）推广受政策监管节奏限制；企业将 AI 仅作为降本（裁员）工具而非增效手段。