<p>【新加坡】美团和阿里巴巴集团等科技公司是摩根士丹利在中国人工智能领域的顶级股票推荐，分析师表示该领域正 “进入一个新的阶段”，在一个重要的商业拐点上。</p>
<p>根据该银行在 5 月 10 日发布的研究报告，中国的人工智能正进入一个新的阶段——这个阶段的特点不再是追赶能力，而是捕获价值。</p>
<p>中国不再仅仅在前沿竞争，而是 “优化速度、成本效率和系统级整合，使人工智能能够迅速扩散到实体经济中”。</p>
<p>分析师补充道：“叙事已经从训练转向推理，从技术转向应用，从潜力转向实际收益。”</p>
<h2>“不同类型的优势”</h2>
<p>摩根士丹利表示，中国曾被视为一个结构性受限的人工智能生态系统。</p>
<p>然而，在新的阶段中，该国 “展示了一种不同类型的优势：能够比其他地方更快地扩展、适应和商业化人工智能”。</p>
<p>报告指出，中国利用其庞大的国内市场和超级应用生态系统，加速了消费者和企业用例的采用，特别是通过低成本、开源模型和集成平台。</p>
<p>摩根士丹利表示：“超大规模的资本支出、数据中心扩展和人工智能云增长正在推动大规模部署和推理增长。”</p>
<p>国内人工智能芯片和系统级优化正在缩小计算差距，自给自足水平提高，竞争力越来越多地以性价比而非领先节点来评估。</p>
<p>物理人工智能在科技领域也变得越来越突出。</p>
<p>报告强调：“从类人机器人到自动驾驶汽车，人工智能正在变得具体化。”</p>
<p>报告指出：“中国的优势——其制造基础、供应链深度和现实世界数据——使其在物理人工智能的下一个阶段中独具领先地位。”</p>
<p>通过中国的第十五个五年规划，政府支持将机器人技术制度化为战略性新兴产业，推动规模化采用。</p>
<p>报告观察到，中国人工智能的瓶颈现在也已从计算转向电力和部署。</p>
<p>分析师表示：“限制不再是人工智能是否可以构建，而是它是否可以实时供电、扩展和交付。这正在推动能源系统的新投资周期，特别是储能和电网灵活性，因为人工智能基础设施与物理世界的限制相碰撞。”</p>
<p>“指数级的需求与现实世界的电力限制相碰撞，使得能源储存和电网智能成为关键推动因素。”</p>
<h2>投资格局的变化</h2>
<p>报告强调，这个 “新阶段” 调整了核心投资论点。</p>
<p>“虽然在当前阶段，推动因素和基础模型仍然是关键投资论点，但广泛的采用为那些收获人工智能成果的人带来了潜在的投资机会。”</p>
<p>“我们相信，中国人工智能周期的下一个阶段将以应用层性能的显著追赶为特征，随着人工智能的广泛采用，开始转化为切实的增量收益和利润扩张。”</p>
<p>对于希望在这一转型中配置资本的投资者，报告指出摩根士丹利在国内人工智能堆栈的不同操作层面上的顶级推荐。</p>
<h2>顶级股票推荐</h2>
<p>在人工智能采用者中，美团因其数字软件变现而脱颖而出。</p>
<p>报告称：“我们预计美团将通过其照片、视频和设计应用成功实现人工智能变现，付费比例将在三年内翻倍。”</p>
<p>其他知名的消费和企业应用公司在软件价值捕获方面处于前沿。“贝森……北京小米科技、美的集团和科沃斯机器人在人工智能采用者股票中风险回报表现突出，” 报告指出。</p>
<p>摩根士丹利指出，MiniMax 和 Z.ai 是中国人工智能的关键基础模型提供商。他们认为阿里巴巴是 “最佳定位的全栈人工智能平台”，而腾讯 “在应用层仍然最强”。</p>
<p>随着数据中心电力需求造成电网限制，支出也在大量转向替代物理基础设施和能源系统。摩根士丹利强调了 CATL、盈流和思源在电力领域的关键地位。</p>
<p>分析师选择了 Unimicron、深南电路、盛宜科技和振鼎，以其对使用本地人工智能芯片的人工智能服务器的曝光。</p>
<p>分析师表示，像浪潮和联想这样的服务器制造商也因日益本地化的人工智能服务器供应链而成为受益者，此外，Delta 在其人工智能服务器电源管理/冷却解决方案方面也表现突出。</p>
<p>作为向本地化基础设施趋势的一部分，一些硬件提供商在国内供应链可见性方面更具优势。分析师继续看好寒武纪、伊拉瓦塔、纳诺、安美、ACMR、华虹半导体和 Unimicron 作为关键受益者。</p>

阿里巴巴

2 倍做多阿里巴巴 ETF - KraneShares

2 倍做多 BABA ETF - GraniteShares

<p>摩根士丹利报告称，中国的人工智能产业正从技术追赶转向价值捕获，像美图和阿里巴巴这样的公司成为了首选股票。重点已转向优化速度和成本效率，从而推动人工智能在整个经济中的快速应用。报告强调了能源系统和地方基础设施在支持人工智能增长中的重要性，并在人工智能技术栈的各个操作层面识别了关键投资机会</p>

<p>[SINGAPORE] Tech companies like Meitu and Alibaba Group are among Morgan Stanley’s top stock picks for China’s artificial intelligence sector, which analysts say is “entering a new phase” at a major commercial inflection point.</p>
<div class="lb-trans"><p>【新加坡】美团和阿里巴巴集团等科技公司是摩根士丹利在中国人工智能领域的顶级股票推荐，分析师表示该领域正 “进入一个新的阶段”，在一个重要的商业拐点上。</p>
</div><p>According to a research report from the bank on May 10, China’s Al is entering a new phase – one defined less by catching up in capability and more by capturing value.</p>
<div class="lb-trans"><p>根据该银行在 5 月 10 日发布的研究报告，中国的人工智能正进入一个新的阶段——这个阶段的特点不再是追赶能力，而是捕获价值。</p>
</div><p>Rather than competing purely at the frontier, China is “optimising for speed, cost efficiency and system-level integration, enabling AI to diffuse rapidly across the real economy”.</p>
<div class="lb-trans"><p>中国不再仅仅在前沿竞争，而是 “优化速度、成本效率和系统级整合，使人工智能能够迅速扩散到实体经济中”。</p>
</div><p>“The narrative has shifted decisively from training to inference, from technology to application, and from potential to real earnings,” the analysts added.</p>
<div class="lb-trans"><p>分析师补充道：“叙事已经从训练转向推理，从技术转向应用，从潜力转向实际收益。”</p>
</div><h2>“Different kind of strength”</h2>
<div class="lb-trans"><h2>“不同类型的优势”</h2>
</div><p>China was once seen as a structurally constrained AI ecosystem, Morgan Stanley said.</p>
<div class="lb-trans"><p>摩根士丹利表示，中国曾被视为一个结构性受限的人工智能生态系统。</p>
</div><p>In its new phase, however, the country has “since demonstrated a different kind of strength: the ability to scale, adapt and commercialise AI faster than anywhere else”.</p>
<div class="lb-trans"><p>然而，在新的阶段中，该国 “展示了一种不同类型的优势：能够比其他地方更快地扩展、适应和商业化人工智能”。</p>
</div><p>China has since leveraged its large domestic market and super-app ecosystem to accelerate adoption across both consumer and enterprise use cases, said the report, particularly via low-cost, open-source models and integrated platforms.</p>
<div class="lb-trans"><p>报告指出，中国利用其庞大的国内市场和超级应用生态系统，加速了消费者和企业用例的采用，特别是通过低成本、开源模型和集成平台。</p>
</div><p>“Hyperscaler capex, data centre expansion and AI cloud growth are enabling large-scale deployment and inference growth,” Morgan Stanley said.</p>
<div class="lb-trans"><p>摩根士丹利表示：“超大规模的资本支出、数据中心扩展和人工智能云增长正在推动大规模部署和推理增长。”</p>
</div><p>Domestic AI chips and system-level optimisation are narrowing the compute gap, with self-sufficiency improving and competitiveness increasingly evaluated on cost-performance rather than leading-edge nodes, it said.</p>
<div class="lb-trans"><p>国内人工智能芯片和系统级优化正在缩小计算差距，自给自足水平提高，竞争力越来越多地以性价比而非领先节点来评估。</p>
</div><p>Physical AI is also becoming more prominent in the tech landscape.</p>
<div class="lb-trans"><p>物理人工智能在科技领域也变得越来越突出。</p>
</div><p>“From humanoid robots to autonomous vehicles, Al is becoming embodied,” the report highlighted.</p>
<div class="lb-trans"><p>报告强调：“从类人机器人到自动驾驶汽车，人工智能正在变得具体化。”</p>
</div><p>“China’s advantage – its manufacturing base, supply chain depth, and real-world data – positions it uniquely to lead in this next phase of physical Al,” the report noted.</p>
<div class="lb-trans"><p>报告指出：“中国的优势——其制造基础、供应链深度和现实世界数据——使其在物理人工智能的下一个阶段中独具领先地位。”</p>
</div><p>Government support, via China’s 15th Five-Year Plan, has institutionalised robotics as a strategic emerging industry, driving scale adoption.</p>
<div class="lb-trans"><p>通过中国的第十五个五年规划，政府支持将机器人技术制度化为战略性新兴产业，推动规模化采用。</p>
</div><p>The bottleneck for China’s AI has now also shifted from compute to power and deployment, the report observed.</p>
<div class="lb-trans"><p>报告观察到，中国人工智能的瓶颈现在也已从计算转向电力和部署。</p>
</div><p>“The constraint is no longer whether AI can be built, but whether it can be powered, scaled and delivered in real time. This is driving a new investment cycle in energy systems, particularly storage and grid flexibility, as AI infrastructure collides with physical-world limitations,” the analysts said.</p>
<div class="lb-trans"><p>分析师表示：“限制不再是人工智能是否可以构建，而是它是否可以实时供电、扩展和交付。这正在推动能源系统的新投资周期，特别是储能和电网灵活性，因为人工智能基础设施与物理世界的限制相碰撞。”</p>
</div><p>“The exponential demand is colliding with real-world power constraints, making energy storage and grid intelligence critical enablers.”</p>
<div class="lb-trans"><p>“指数级的需求与现实世界的电力限制相碰撞，使得能源储存和电网智能成为关键推动因素。”</p>
</div><h2>Investment landscape shift</h2>
<div class="lb-trans"><h2>投资格局的变化</h2>
</div><p>The report emphasised that this “new phase” has adjusted the core investment thesis.</p>
<div class="lb-trans"><p>报告强调，这个 “新阶段” 调整了核心投资论点。</p>
</div><p>“While enablers and foundational models remain the key investment thesis at the current stage, widespread adoption brings potential investment opportunities to those who reap the fruits of Al,” it detailed.</p>
<div class="lb-trans"><p>“虽然在当前阶段，推动因素和基础模型仍然是关键投资论点，但广泛的采用为那些收获人工智能成果的人带来了潜在的投资机会。”</p>
</div><p>“We believe the next phase of the China AI cycle will be characterised by a meaningful catch-up in application-layer performance, as AI adoption broadens and begins to translate into tangible incremental earnings and margin expansion.”</p>
<div class="lb-trans"><p>“我们相信，中国人工智能周期的下一个阶段将以应用层性能的显著追赶为特征，随着人工智能的广泛采用，开始转化为切实的增量收益和利润扩张。”</p>
</div><p>For investors looking to position capital across thistransition, the report flags Morgan Stanley’s top picks across distinct operational layers of the domestic AI stack.</p>
<div class="lb-trans"><p>对于希望在这一转型中配置资本的投资者，报告指出摩根士丹利在国内人工智能堆栈的不同操作层面上的顶级推荐。</p>
</div><h2>Top stock picks</h2>
<div class="lb-trans"><h2>顶级股票推荐</h2>
</div><p>Among AI adopters, Meitu stands out for its digital software monetisation.</p>
<div class="lb-trans"><p>在人工智能采用者中，美团因其数字软件变现而脱颖而出。</p>
</div><p>“We expect Meitu to successfully monetise Al through its photo, video and design applications, with paying ratio to double in three years,” the report said.</p>
<div class="lb-trans"><p>报告称：“我们预计美团将通过其照片、视频和设计应用成功实现人工智能变现，付费比例将在三年内翻倍。”</p>
</div><p>Other prominent consumer and enterprise application companies stand at the forefront of software value capture. “Beisen... Beijing Roborock, Midea Group and Ecovacs Robotics stand out on risk-reward among Al adopter stocks,” the report stated.</p>
<div class="lb-trans"><p>其他知名的消费和企业应用公司在软件价值捕获方面处于前沿。“贝森……北京小米科技、美的集团和科沃斯机器人在人工智能采用者股票中风险回报表现突出，” 报告指出。</p>
</div><p>Morgan Stanley noted that MiniMax and Z.ai were key foundational model providers in China Al. They viewed Alibaba as the “best-positioned full-stack Al platform”, while Tencent “remains strongest in the application layer”.</p>
<div class="lb-trans"><p>摩根士丹利指出，MiniMax 和 Z.ai 是中国人工智能的关键基础模型提供商。他们认为阿里巴巴是 “最佳定位的全栈人工智能平台”，而腾讯 “在应用层仍然最强”。</p>
</div><p>As data centre electricity demands create grid constraints, spending is also rotating heavily into alternative physical infrastructure and energy systems. Morgan Stanley highlighted CATL, Yingliu and Sieyuan as the key names in power.</p>
<div class="lb-trans"><p>随着数据中心电力需求造成电网限制，支出也在大量转向替代物理基础设施和能源系统。摩根士丹利强调了 CATL、盈流和思源在电力领域的关键地位。</p>
</div><p>The analysts picked Unimicron, Shennan Circuits, Shengyi Tech and Zhen Ding for their exposure to AI servers using local AI chips.</p>
<div class="lb-trans"><p>分析师选择了 Unimicron、深南电路、盛宜科技和振鼎，以其对使用本地人工智能芯片的人工智能服务器的曝光。</p>
</div><p>Server manufacturers like Inspur and Lenovo also stand out as beneficiaries of an increasingly localised AI server supply chain, the analysts said, alongside Delta for its AI server power management/cooling solutions.</p>
<div class="lb-trans"><p>分析师表示，像浪潮和联想这样的服务器制造商也因日益本地化的人工智能服务器供应链而成为受益者，此外，Delta 在其人工智能服务器电源管理/冷却解决方案方面也表现突出。</p>
</div><p>As part of the trend towards localised infrastructure, some hardware providers are better positioned for domestic supply chain visibility. The analysts continue to favour Cambricon, Iluvatar, Naura, Amec, ACMR, SMIC and Unimicron as key beneficiaries.</p>
<div class="lb-trans"><p>作为向本地化基础设施趋势的一部分，一些硬件提供商在国内供应链可见性方面更具优势。分析师继续看好寒武纪、伊拉瓦塔、纳诺、安美、ACMR、华虹半导体和 Unimicron 作为关键受益者。</p>
</div>

China’s AI industry transitioning from technology catch-up to value capture: Morgan Stanley

- 摩根士丹利将美图和阿里巴巴列为中国人工智能领域的热门股票。  
- 报告指出，中国的人工智能正进入商业转折的新阶段，强调速度和成本效率。  
- 政府支持以及强大的制造基础使中国在物理 AI 领域具备独特优势。

摩根士丹利表示，中国的人工智能产业正在从技术追赶转向价值捕获