<p>【新加坡】美團和阿里巴巴集團等科技公司是摩根士丹利在中國人工智能領域的頂級股票推薦，分析師表示該領域正 “進入一個新的階段”，在一個重要的商業拐點上。</p>
<p>根據該銀行在 5 月 10 日發佈的研究報告，中國的人工智能正進入一個新的階段——這個階段的特點不再是追趕能力，而是捕獲價值。</p>
<p>中國不再僅僅在前沿競爭，而是 “優化速度、成本效率和系統級整合，使人工智能能夠迅速擴散到實體經濟中”。</p>
<p>分析師補充道：“敍事已經從訓練轉向推理，從技術轉向應用，從潛力轉向實際收益。”</p>
<h2>“不同類型的優勢”</h2>
<p>摩根士丹利表示，中國曾被視為一個結構性受限的人工智能生態系統。</p>
<p>然而，在新的階段中，該國 “展示了一種不同類型的優勢：能夠比其他地方更快地擴展、適應和商業化人工智能”。</p>
<p>報告指出，中國利用其龐大的國內市場和超級應用生態系統，加速了消費者和企業用例的採用，特別是通過低成本、開源模型和集成平台。</p>
<p>摩根士丹利表示：“超大規模的資本支出、數據中心擴展和人工智能雲增長正在推動大規模部署和推理增長。”</p>
<p>國內人工智能芯片和系統級優化正在縮小計算差距，自給自足水平提高，競爭力越來越多地以性價比而非領先節點來評估。</p>
<p>物理人工智能在科技領域也變得越來越突出。</p>
<p>報告強調：“從類人機器人到自動駕駛汽車，人工智能正在變得具體化。”</p>
<p>報告指出：“中國的優勢——其製造基礎、供應鏈深度和現實世界數據——使其在物理人工智能的下一個階段中獨具領先地位。”</p>
<p>通過中國的第十五個五年規劃，政府支持將機器人技術制度化為戰略性新興產業，推動規模化採用。</p>
<p>報告觀察到，中國人工智能的瓶頸現在也已從計算轉向電力和部署。</p>
<p>分析師表示：“限制不再是人工智能是否可以構建，而是它是否可以實時供電、擴展和交付。這正在推動能源系統的新投資週期，特別是儲能和電網靈活性，因為人工智能基礎設施與物理世界的限制相碰撞。”</p>
<p>“指數級的需求與現實世界的電力限制相碰撞，使得能源儲存和電網智能成為關鍵推動因素。”</p>
<h2>投資格局的變化</h2>
<p>報告強調，這個 “新階段” 調整了核心投資論點。</p>
<p>“雖然在當前階段，推動因素和基礎模型仍然是關鍵投資論點，但廣泛的採用為那些收穫人工智能成果的人帶來了潛在的投資機會。”</p>
<p>“我們相信，中國人工智能週期的下一個階段將以應用層性能的顯著追趕為特徵，隨着人工智能的廣泛採用，開始轉化為切實的增量收益和利潤擴張。”</p>
<p>對於希望在這一轉型中配置資本的投資者，報告指出摩根士丹利在國內人工智能堆棧的不同操作層面上的頂級推薦。</p>
<h2>頂級股票推薦</h2>
<p>在人工智能採用者中，美團因其數字軟件變現而脱穎而出。</p>
<p>報告稱：“我們預計美團將通過其照片、視頻和設計應用成功實現人工智能變現，付費比例將在三年內翻倍。”</p>
<p>其他知名的消費和企業應用公司在軟件價值捕獲方面處於前沿。“貝森……北京小米科技、美的集團和科沃斯機器人在人工智能採用者股票中風險回報表現突出，” 報告指出。</p>
<p>摩根士丹利指出，MiniMax 和 Z.ai 是中國人工智能的關鍵基礎模型提供商。他們認為阿里巴巴是 “最佳定位的全棧人工智能平台”，而騰訊 “在應用層仍然最強”。</p>
<p>隨着數據中心電力需求造成電網限制，支出也在大量轉向替代物理基礎設施和能源系統。摩根士丹利強調了 CATL、盈流和思源在電力領域的關鍵地位。</p>
<p>分析師選擇了 Unimicron、深南電路、盛宜科技和振鼎，以其對使用本地人工智能芯片的人工智能服務器的曝光。</p>
<p>分析師表示，像浪潮和聯想這樣的服務器製造商也因日益本地化的人工智能服務器供應鏈而成為受益者，此外，Delta 在其人工智能服務器電源管理/冷卻解決方案方面也表現突出。</p>
<p>作為向本地化基礎設施趨勢的一部分，一些硬件提供商在國內供應鏈可見性方面更具優勢。分析師繼續看好寒武紀、伊拉瓦塔、納諾、安美、ACMR、華虹半導體和 Unimicron 作為關鍵受益者。</p>

阿里巴巴

2 倍做多阿里巴巴 ETF - KraneShares

2 倍做多 BABA ETF - GraniteShares

<p>摩根士丹利報告稱，中國的人工智能產業正從技術追趕轉向價值捕獲，像美圖和阿里巴巴這樣的公司成為了首選股票。重點已轉向優化速度和成本效率，從而推動人工智能在整個經濟中的快速應用。報告強調了能源系統和地方基礎設施在支持人工智能增長中的重要性，並在人工智能技術棧的各個操作層面識別了關鍵投資機會</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】美團和阿里巴巴集團等科技公司是摩根士丹利在中國人工智能領域的頂級股票推薦，分析師表示該領域正 “進入一個新的階段”，在一個重要的商業拐點上。</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>根據該銀行在 5 月 10 日發佈的研究報告，中國的人工智能正進入一個新的階段——這個階段的特點不再是追趕能力，而是捕獲價值。</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>中國不再僅僅在前沿競爭，而是 “優化速度、成本效率和系統級整合，使人工智能能夠迅速擴散到實體經濟中”。</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>分析師補充道：“敍事已經從訓練轉向推理，從技術轉向應用，從潛力轉向實際收益。”</p>
</div><h2>“Different kind of strength”</h2>
<div class="lb-trans"><h2>“不同類型的優勢”</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，中國曾被視為一個結構性受限的人工智能生態系統。</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，在新的階段中，該國 “展示了一種不同類型的優勢：能夠比其他地方更快地擴展、適應和商業化人工智能”。</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>報告指出，中國利用其龐大的國內市場和超級應用生態系統，加速了消費者和企業用例的採用，特別是通過低成本、開源模型和集成平台。</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：“超大規模的資本支出、數據中心擴展和人工智能雲增長正在推動大規模部署和推理增長。”</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>國內人工智能芯片和系統級優化正在縮小計算差距，自給自足水平提高，競爭力越來越多地以性價比而非領先節點來評估。</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領域也變得越來越突出。</p>
</div><p>“From humanoid robots to autonomous vehicles, Al is becoming embodied,” the report highlighted.</p>
<div class="lb-trans"><p>報告強調：“從類人機器人到自動駕駛汽車，人工智能正在變得具體化。”</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>報告指出：“中國的優勢——其製造基礎、供應鏈深度和現實世界數據——使其在物理人工智能的下一個階段中獨具領先地位。”</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>通過中國的第十五個五年規劃，政府支持將機器人技術制度化為戰略性新興產業，推動規模化採用。</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>報告觀察到，中國人工智能的瓶頸現在也已從計算轉向電力和部署。</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>分析師表示：“限制不再是人工智能是否可以構建，而是它是否可以實時供電、擴展和交付。這正在推動能源系統的新投資週期，特別是儲能和電網靈活性，因為人工智能基礎設施與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>“指數級的需求與現實世界的電力限制相碰撞，使得能源儲存和電網智能成為關鍵推動因素。”</p>
</div><h2>Investment landscape shift</h2>
<div class="lb-trans"><h2>投資格局的變化</h2>
</div><p>The report emphasised that this “new phase” has adjusted the core investment thesis.</p>
<div class="lb-trans"><p>報告強調，這個 “新階段” 調整了核心投資論點。</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>“雖然在當前階段，推動因素和基礎模型仍然是關鍵投資論點，但廣泛的採用為那些收穫人工智能成果的人帶來了潛在的投資機會。”</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>“我們相信，中國人工智能週期的下一個階段將以應用層性能的顯著追趕為特徵，隨着人工智能的廣泛採用，開始轉化為切實的增量收益和利潤擴張。”</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>對於希望在這一轉型中配置資本的投資者，報告指出摩根士丹利在國內人工智能堆棧的不同操作層面上的頂級推薦。</p>
</div><h2>Top stock picks</h2>
<div class="lb-trans"><h2>頂級股票推薦</h2>
</div><p>Among AI adopters, Meitu stands out for its digital software monetisation.</p>
<div class="lb-trans"><p>在人工智能採用者中，美團因其數字軟件變現而脱穎而出。</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>報告稱：“我們預計美團將通過其照片、視頻和設計應用成功實現人工智能變現，付費比例將在三年內翻倍。”</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>其他知名的消費和企業應用公司在軟件價值捕獲方面處於前沿。“貝森……北京小米科技、美的集團和科沃斯機器人在人工智能採用者股票中風險回報表現突出，” 報告指出。</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 是中國人工智能的關鍵基礎模型提供商。他們認為阿里巴巴是 “最佳定位的全棧人工智能平台”，而騰訊 “在應用層仍然最強”。</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>隨着數據中心電力需求造成電網限制，支出也在大量轉向替代物理基礎設施和能源系統。摩根士丹利強調了 CATL、盈流和思源在電力領域的關鍵地位。</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>分析師選擇了 Unimicron、深南電路、盛宜科技和振鼎，以其對使用本地人工智能芯片的人工智能服務器的曝光。</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>分析師表示，像浪潮和聯想這樣的服務器製造商也因日益本地化的人工智能服務器供應鏈而成為受益者，此外，Delta 在其人工智能服務器電源管理/冷卻解決方案方面也表現突出。</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>作為向本地化基礎設施趨勢的一部分，一些硬件提供商在國內供應鏈可見性方面更具優勢。分析師繼續看好寒武紀、伊拉瓦塔、納諾、安美、ACMR、華虹半導體和 Unimicron 作為關鍵受益者。</p>
</div>

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

- 摩根士丹利將美圖和阿里巴巴列為中國人工智能領域的熱門股票。  
- 報告指出，中國的人工智能正進入商業轉折的新階段，強調速度和成本效率。  
- 政府支持以及強大的製造基礎使中國在物理 AI 領域具備獨特優勢。

摩根士丹利表示，中國的人工智能產業正在從技術追趕轉向價值捕獲