中国的AI发展路径
稻草财经 视角 · 独立逻辑线拆解
1. 资本开支：2026-30年人民币8.5万亿元投入55GW算力
事实：We forecast Rmb8.5tr capex in 2026-30E；We forecast Rmb1.2tr hyperscaler/internet capex in 2027E；We forecast 34GW domestic net adds by hyperscalers in 2026-30E
2. 算力成本与扩张：每兆瓦1500-2300万美元，2030年达81GW
事实：… at US$15-23mn per MW；We forecast compute capacity to expand to 81GW by 2030E；We forecast 5.6-13GW power demand in 2026-2030E
3. GPU IaaS经济性：自建约13% ROIC、3年回本，租用无资本开支
事实：Self-owned – 44% OP margin, 13% ROIC and 3-year payback；Rented infra – no capex, ~20% OP margin
4. MaaS变现：1P模型与第三方API的回报差异
事实：1P Model – 53%OP margin, 19% ROIC and 2.5-year payback；3P model – 57% OP margin, 29% ROIC and 2-year payback；Domestic inferencing – ROIC could be lower, but room for improvement
5. 基础模型：开源路线下的参数、定价与智能指数竞争
事实：China Frontier LLM；China contributes over half of the top 10 SOTA models globally；AI model strategy: "Open" China vs. "Proprietary" US
6. 行业观点与合规提示
事实：Industry View Attractive；This report references U.S. Executive Order 14105 and/or entities that may be in
核心逻辑
大摩认为中国AI基建正进入大规模投入期：2026-30年人民币8.5万亿元资本开支推动国内算力从当前水平扩至2030年约81GW，且单位部署成本低于美国。模型层中国贡献全球前十SOTA模型的一半以上，以开源路线与美国的闭源路线竞争。上述判断基于公司数据与大摩自身估算（含TPS、token成本、训练/推理比例等假设）。
主要风险
- 美国出口管制与交易限制风险：报告涉及美国第14105号行政令及可能属于其范围的实体，美国人参与某些交易可能被禁止或需向美国财政部申报，读者需自行确保投资与交易活动合规。
- 涉军清单实体合规风险：报告提及被美国国防部依2021财年国防授权法案第1260H条列名的实体，读者需自行确保相关商业活动合规。
- 利益冲突与研究客观性：摩根士丹利与报告覆盖公司存在或寻求业务往来，可能存在影响研究客观性的利益冲突；投资者应将大摩研究仅视为投资决策的单一因素。
- 测算假设不确定性：报告中每兆瓦ARR等关键估算基于TPS、token成本及训练/推理比例等一系列假设，实际结果可能与之偏离。
展开完整深度解读（报告综述·更多利好与风险）
报告综述
摩根士丹利亚洲有限公司（分析师Gary Yu、Eddy Wang等）于2026年10月19日发布《China Internet and Other Services: China's AI Path》行业报告，行业观点为Attractive（具吸引力）。报告按能源、芯片、基础设施、模型、应用五层拆解中国AI供应链。核心量化判断包括：预计2026-2030年中国AI相关资本开支合计人民币8.5万亿元，对应约55GW国内算力，2030年算力容量扩至81GW；2027年超大规模厂商/互联网资本开支预计达人民币1.2万亿元，约为美国同行的16%；国内算力单位部署成本为每兆瓦1500-2300万美元，低于美国。报告另以ROIC框架测算GPU IaaS与MaaS的自建/租用经济性，并列示阿里、DeepSeek、月之暗面等厂商前沿模型参数与API定价。
更多研报解读
- 所提供材料仅为推广水印页，未包含任何可核对的分析内容或数据。
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