摩根士丹利关于AI的观点 260427

▋ 研报速读

摩根士丹利在其最新报告中指出，中美人工智能竞赛的差距正以远超市场预期的速度收窄，但背后的驱动力并非算力堆叠或廉价能源，而是一种被低估的系统性工程效率。尽管美国在基础模型的突破上仍保持领先，中国前沿模型的能力仅滞后三到六个月，这一结果在缩放定律依然有效、而中国面临明显算力约束的背景下显得反直觉。报告认为，缩放定律并未失效，但中国开辟了一条以“每token成本下的智能密度”为核心的独特路径，其效率缩放曲线远未见顶。

中国人工智能实验室的核心优势在于算法与工程创新的密集涌现，而非单纯的模型尺寸缩减。报告从三个维度解剖了这种效率增益：模型架构设计上，混合专家模型（MoE）的推广、多头潜在注意力机制以及稀疏或线性注意力的改进，使得模型能以更小的激参数活量达到同等智能水平；后训练环节，以群组相对策略优化（GRPO）为代表的新型强化学习算法，剥离了传统PPO中的评论家模型，通过组内相对排名生成高质量推理链条，大幅降低了训练成本；推理基础设施侧，对KV缓存的极致压缩、分布式缓存管理系统以及低精度量化技术的应用，进一步压榨了硬件潜能。正是这些积累，让中国模型以美国同行百分之十五到二十的推理成本，交付了相似的智能表现，这种成本优势并非源自能源补贴，而是源自人才密度驱动的技术选择。

更值得关注的是，中国前沿模型正从价格战的泥潭中走出，开始建立基于性能的定价权，这是对市场普遍担忧的商品化叙事最直接的修正。从二零二五年二季度到二零二六年一季度，中国大语言模型的输入与输出API均价分别上涨了百分之八十与百分之三十六，而同期美国模型价格整体下行。以智谱和MiniMax为例，智谱年初至今价格近乎翻倍，MiniMax的KV缓存价格已上调一倍，并计划在下一代模型升级后实施大幅涨价。价格提升并非成本推动，而是由模型智能突破带来的价值重估，这从两家公司持续扩张的API毛利率中得到印证。与此同时，模型使用量呈现非线性爆发：中国日均token消耗两年间增长超过一千倍，国产模型在OpenRouter上的使用份额从百分之五升至百分之三十二，智能体和代码场景的渗透是核心驱动力。量与价齐升，意味着前沿模型的年度经常性收入增速可能达到三到五倍，这为估值重构提供了基本面支撑。

在投资层面，报告将MiniMax、智谱母公司Knowledge Atlas以及阿里巴巴列为关键标的，并大幅上调了盈利预测与目标价。对于纯AI实验室，市场此前担忧其无法与超大规模云厂商的资本支出竞争，但报告揭示了一个被忽视的维度——组织效率。纯实验室由于业务聚焦、没有云生态或电商等核心业务的路径依赖，在模型迭代速度上反而可能优于大厂。MiniMax和智谱的ARR被预测在二零二六年底达到十至十五亿美元，二零二七年底冲击二十五至五十亿美元区间，支撑这一成长的不仅是模型能力的代际飞跃，更包括多模态应用、全球化触达以及逐步跑通的商业闭环。阿里巴巴则作为全栈布局者，凭借芯片、基础设施、模型到应用的最完整链条，被视为中国AI竞赛的最大赢家之一，通义千问的未来价值在敏感度分析中可达数百亿美元量级。

这批新锐AI公司的上市，正在从底层重塑香港股票市场的指数结构、流动性格局与资金流向。报告测算，智谱与MiniMax若纳入恒生科技指数，将合计占据百分之五至七的权重；若从上市即纳入，年初至今恒生科技指数的累计回报将被推升近五个百分点。被动资金层面，指数再平衡预计将带来十二点五至十七点五亿美元的资金流入。更深远的变革在于南向资金的标的结构：两者均有望在六月至八月间被纳入港股通，参考过往科技公司的纳入轨迹，六个月内内陆投资者持有其自由流通股本的比例可能上升至百分之九至二十，对应单只个股的流入规模在基准情形下约一百八十亿港元，在乐观情形下则接近四百四十亿港元。这种稀缺性资产的加入，叠加香港监管对AI相关IPO明确的政策倾斜，使得科技板块在香港IPO融资与储备项目中的占比均已超过百分之四十，一个更具“硬科技”含量的恒生科技指数版本正在加速成型。

关于“中国模型是否依靠蒸馏美国前沿模型实现追赶”，报告明确指出蒸馏只能模拟输出，无法复现推理过程，且存在性能天花板、模型崩溃乃至被源头实验室投毒等多重风险，绝非提升模型智能的主路径。关于“纯AI实验室能否与超大规模厂商抗衡”，答案不在于烧钱规模，而在于创新专注度与组织灵敏性，大厂常被自有生态和基础设施分散精力，而纯实验室可以集中火力于模型代际突破。关于“基础模型终将商品化”，报告承认中低端模型确有商品化趋势，但最佳模型将长期享有性能溢价，行业仍处于技术驱动的快速迭代期，任何重大智能边界扩张都会推迟全面商品化的到来。这些判断组合在一起，勾勒出中国人工智能产业一个确定性更高的中期图景——在算力受限的紧约束下，工程效率的缩放正在将约束转化为创新高压，而最先掌握“性能定价权”的那批公司，将获得非线性的成长轨迹与资本市场重估机会。

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