摩根士丹利基金投研手記:國產(chǎn)算力鏈及AI應用端展望
國產(chǎn)算力鏈景氣度持續(xù)提升,市場各個主體呈現(xiàn)合力。
政策端來看,國家“東數(shù)西算”工程已規(guī)劃10個國家級算力樞紐、12個數(shù)據(jù)中心集群,總投資超4000億元,預計2025年建成總規(guī)模超300EFLOPS的智能算力網(wǎng)絡。
國內互聯(lián)網(wǎng)巨頭端,2025年開始迎來資本開支大幅上行,阿里巴巴2024年資本開支達725.13億,同比激增197.04%,2025年資本開支預計突破1200億元,計劃未來三年投入超3800億元用于云計算及AI基建;騰訊2024年資本開支767.6億元(同比+221.27%),2025年資本開支預計占收入低兩位數(shù)百分比(約1070億元),重點投向大模型訓練和推理資源擴容。
運營商端,中國移動2025年算力預算373億元,占總資本開支25%,計劃智算規(guī)模(FP16)提升至34EFLOPS,推理資源投入“不設上限”;中國電信算力投資增速22%,2024年智能算力規(guī)模達35EFLOPS,依托“息壤”平臺構建算力生態(tài),動態(tài)匹配市場需求;中國聯(lián)通2025年算力資本開支計劃增長28%,算網(wǎng)數(shù)智業(yè)務收入占比提升至24%,聚焦AI推理場景。
我們認為國產(chǎn)算力供應鏈上下游各個環(huán)節(jié)充分受益于國產(chǎn)AI基建周期。
AI應用方面,國內 AI 應用正加速從技術突破轉向場景落地,在政策支持、算力基建和行業(yè)需求的三重驅動下,形成 “大模型 + 垂直場景”的融合創(chuàng)新格局。
DeepSeek-R1作為國產(chǎn)推理模型標桿,已在政務、智能制造等領域實現(xiàn)規(guī)模化應用。其長思維鏈能力(數(shù)萬字)和強化學習技術,使復雜任務分解效率提升近 20 倍。例如,深圳市龍崗區(qū)將 DeepSeek-R1 部署于政務外網(wǎng),實現(xiàn)公文寫作、智能問答等場景的自動化,處理效率提升 40%。Manus作為通用型 AI 智能體,通過任務拆解和多工具協(xié)同能力,正在重塑企業(yè)服務流程。例如,其在金融領域可自動分析上市公司的股價數(shù)據(jù),生成可視化報告并提出投資建議。 此外,Manus 在簡歷篩選、合同審核等場景的表現(xiàn)已引發(fā)行業(yè)關注。
展望未來三年,我們預計AI 應用將呈現(xiàn)三大趨勢:一是行業(yè)大模型加速替代通用模型,如智譜 GLM-4 在教育、金融的定制化方案;二是AI 智能體從工具向自主決策演進,Manus 的任務分解能力將重構企業(yè)服務流程;三是合規(guī)技術與 AI 深度融合,隱私計算、數(shù)據(jù)標簽化等技術成為剛需。重點關注政務智能化、醫(yī)療精準診斷、生成式營銷、國產(chǎn)算力生態(tài)等賽道,這些領域已形成 “政策-技術-場景” 的閉環(huán),具備規(guī)模化落地條件。
(專欄作者:摩根士丹利基金研究管理部 馬子軒)
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