摩根士丹利基金投研手記：國產算力鏈及AI應用端展望
國產算力鏈景氣度持續提升，市場各個主體呈現合力。
政策端來看，國家“東數西算”工程已規劃10個國家級算力樞紐、12個數據中心集群，總投資超4000億元，預計2025年建成總規模超300EFLOPS的智能算力網絡。
國內互聯網巨頭端，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年智能算力規模達35EFLOPS，依托“息壤”平臺構建算力生態，動態匹配市場需求；中國聯通2025年算力資本開支計劃增長28%，算網數智業務收入占比提升至24%，聚焦AI推理場景。
我們認為國產算力供應鏈上下游各個環節充分受益于國產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、算力基建和行業需求的三重驅動下，形成 “大模型 + 垂直場景”的融合創新格局。
DeepSeek-R1作為國產推理模型標桿，已在政務、智能制造等領域實現規模化應用。其長思維鏈能力（數萬字）和強化學習技術，使復雜任務分解效率提升近 20 倍。例如，深圳市龍崗區將 DeepSeek-R1 部署于政務外網，實現公文寫作、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同能力，正在重塑企業服務流程。例如，其在金融領域可自動分析上市公司的股價數據，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已引發行業關注。
展望未來三年，我們預計AI 應用將呈現三大趨勢：一是行業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服務流程；三是合規技術與 AI 深度融合，隱私計算、數據標簽化等技術成為剛需。重點關注政務智能化、醫療精準診斷、生成式營銷、國產算力生態等賽道，這些領域已形成 “政策-技術-場景” 的閉環，具備規模化落地條件。
（專欄作者：摩根士丹利基金研究管理部 馬子軒）
相關文章
最新評論