5月20日，在2026阿里雲峰會上，阿里發佈基於平頭哥新一代AI晶片真武M890的128卡超節點伺服器，搭載互聯晶片ICN Switch 1.0，通訊時延低至百納秒級，可讓128張AI晶片組成一台電腦，滿足海量Agent並行推理和大模型訓練需求。這是面向Agentic時代全面升級的重要部分，當天阿里雲推出了全新“芯-雲-模型-推理”技術體系。 Agentic時代，算力叢集需要承載成千上萬個Agent同時運行，每個Agent在一次任務中可能連續發起數十次模型呼叫，這對通訊時延和頻寬有極高要求。磐久AL128超節點伺服器基於自研AI晶片和互聯晶片打造，通過單機櫃128卡緊密耦合互聯，P2P時延低於150ns，單櫃頻寬達到Pb/s級，可支海量Agent的並行請求。該超節點伺服器已上線阿里雲百煉，支援Qwen、DeepSeek、Kimi等主流模型。 據介紹，首次亮相的真武M890採用自研平行計算架構，內建144GB視訊記憶體，性能是真武810E的3倍，片間互聯頻寬達到800GB/s，晶片原生支援FP32到FP4等多種資料精度，可應用於高精度訓練、低精度和超低精度推理的全場景，低精度推理場景下，不僅可以保證模型輸出質量，還能顯著降低單次推理的算力開銷。 平頭哥互聯晶片ICN Switch 1.0支援自研ICN互聯匯流排協議和PCCL通訊庫，吞吐量達25.6Tbps，可支援真武M890的高效互聯，提升AI叢集的算力效率。真武M890搭配ICN Switch1.0晶片，可實現64卡全頻寬互聯，顯著提升大規模智算叢集計算的效率與穩定性。基於平頭哥自研T-Head SAIL軟體棧的軟硬協同，可最大程度釋放晶片的算力。

5月18日，百度（9888.HK）交了一份有代表性的答卷。2026年第一季度，百度總營收321億元，核心AI新業務收入達到136億元，同比增長49%、環比增長21%，佔百度一般性業務收入的比例首次超過一半，達到52%。這意味著，百度收入重心正在從傳統搜尋廣告，進一步轉向智能雲、AI應用和AI原生行銷。 值得注意的是，百度智能雲基礎設施收入同比增長79%，GPU雲收入同比增長184%，增速領跑頭部雲廠商。遠超行業的增長速度，不是“又發佈了一堆AI產品”帶來的短暫的熱鬧與繁榮，而是AI雲商業模式正在發生重要的變化。而這個變化的關鍵，藏在AI價值度量衡的“新尺子”裡。 這個尺子叫“DAA”。 01. AI智能體來襲

【導讀】阿里財報發佈：AI商業化開啟，AI收入佔比首破30%，即時零售市場規模穩定 5月13日，阿里巴巴集團發佈2026財年Q4及全年財報，整體來看，阿里AI已跨越初期投入階段，正式邁入商業化回報周期。 財報顯示，阿里雲外部商業化收入增長加速至40%，其中AI相關產品收入佔比首次突破30%，成為新增長引擎。AI相關產品季度收入為89.71億元，年化收入突破358億元。電商CMR可比增長8%，即時零售強勁增長57%，市場規模保持穩定，單位經濟效益持續改善。 阿里巴巴集團首席執行長吳泳銘表示：“阿里全端AI技術投入已正式跨越初期培育階段，進入正向的規模商業化回報周期。本季度，我們在模型、雲基礎設施和應用各層實現加速突破。雲外部商業化收入增速提升至40%，AI相關收入佔比達30%。在AI模型層，千問大模型在推理、程式設計等方面展現領先地位，同時，我們推出視訊生成模型和世界模型以豐富多模態模型矩陣。在AI應用層，我們看到智能體AI的巨大潛力——我們推出了覆蓋辦公、程式設計等場景的多個企業級智能體，C端應用千問App全面接通電商服務能力，進一步深化AI應用與大消費生態的協同。”

沒有旁觀席，每個行業都將被重塑。全球商業格局正歷經一場前所未有的極為劇烈的震盪，麥肯錫全球研究院MGI最新發佈了《2026全球未來競技場研究報告》（The race takes off in the next big arenas of competition），該報告表明，有18個被稱作“未來競技場”的產業，這些未來產業正以其他行業四倍的速度迅猛狂奔，在三年內貢獻了全球大約一半的市值以及收入增量。這可不單單只是資本的盛宴，更是一場涉及企業生死、關乎國家競爭力以及和每個人未來緊密相連的深刻變革。你究竟是身處這場變革當中，還是馬上就要被甩離呢？本文會從五大主題，18個產業，還有跨界玩家與區域格局這四個維度，來為你深度剖析這份127頁的重磅報告。一、總論：什麼是“未來競技場”？“未來競技場”不是泛指全部熱門行業，麥肯錫給出了嚴謹界定：是增長速度最快的產業，是競爭最為激烈的產業，是市場格局遠遠沒有確定的產業。它們具備三大核心特徵：1、技術或商業模式發生階躍變化：像GLP-1減肥藥予以誕生，可重複使用火箭達成突破等情況。2、投資呈現出持續加速度的升級態勢：其中那些投身其中的參與者，以與日俱增的極大數額投入來換取在市場當中的地位，要是無法跟上這種節奏，那麼就意味著會被淘汰出局。3、市場呈現出龐大的規模：建立現有的規模巨大的市場（像電動車對於燃油車的替代），又或者是創造全新需求（如AI軟體、人工智慧）。2022年至2025年的增長資料對比情況，清晰明確地透露出了這種斷層狀態的差距 。市值年增速：未來競技場 29% vs. 其他行業 8%收入年增速：未來競技場 11% vs. 其他行業 接近0%資本支出的增速，與研發投入的增速相比：在未來的競技場當中，前者為百分之十四，而後者是其他行業的百分之四。結論清晰至極，這十八個競技場，貢獻出全球大概一半的市值以及收入增量，是現今全球經濟獨一無二的增長動力源頭。二、五大主題與18個產業分述報告把18個產業進行歸類，使之歸於五大主題，這18個產業中各個產業的增長邏輯不一樣，風險也並非相同，相互之間存在差異。1. AI相關產業：增長最快，泡沫風險最大包含領域：半導體、雲服務、AI軟體與服務。深入剖析，這是當下最為瘋狂的主題，僅輝達一家公司市值增長幅度，超越2022年整個上市半導體行業市值增長總和，然而，市值飆升所反映的投資者預期，遠遠超過收入增長所反映的當前現實，AI最終能否帶來超越資本成本的回報，這是當下最大的商業懸疑劇。圖：2020-2030年全球半導體市場規模及預測侷限之處在於：高端晶片（HBM）、先進封裝以及電力，正逐漸演變成新的受限因素。資料中心的擴展，正遭受電網容量的限制，彷彿被卡住了脖子。2. 數位化產業：成熟行業被AI重塑涵蓋的領域有，電子商務、數字廣告、串流媒體視訊、網路安全以及視訊遊戲。2020-2025年全球網路安全市場規模核心趨勢：增速平穩，但競爭規則正在被AI徹底改寫。從事廣告行業者發現，像GPT那樣的AI搜尋導致網站流量有所降低，進而動搖傳統廣告模式的根基。與此同時，零售媒體網路，例如亞馬遜廣告則在這種情況下迅速崛起。電商領域“代理商業”的時代就要來臨，往後有可能是借助AI代理去幫你達成購物行為，而控制權會從平台轉向AI模型或者作業系統。2020-2025年全球電商市場規模及增速線上播放媒體，從那種通過投入大量資金去爭搶使用者的方式，轉變為將利潤放在優先考量，廣告的運作形式以及捆綁式的套餐，成為了新的關鍵要點。3. 電氣化產業：中國全面領先，利潤承壓包含領域：電動汽車（EV）、電池、核裂變。重點佈局方向：在全球範圍之內收入所佔份額排名首位的是中國，特別突出的是在電動車輛以及電池相關領域。2020-2025年全球電動汽車銷量及增長率問題與挑戰：產能過剩以及價格戰：競爭極為激烈致使價格出現下降情況，除了比亞迪、特斯拉等少數處於頭部位置的企業之外，多數的廠商都處於虧損狀態。電池利潤已歸零，需求實現翻倍，價格出現暴跌，致使行業收入增長極為有限，正加快淘汰高成本廠商。2020-2025年全球電池市場規模及需求增長核裂變迎來新機遇，AI資料中心對穩定且清潔電力滿懷渴求，這使得小型模組化反應堆，成為像微軟、Google這樣的科技巨頭的新寵。4. 硬科技產業：分化嚴重，自動駕駛狂奔其中涵蓋的領域有：共享自動駕駛（SAV）、太空、機器人、未來空中出行（無人機/eVTOL）、模組化建築核心看點：共享自動駕駛領域（此項增速最為迅猛）的收入年度增速達到百分之六十九，Waymo以及Apollo Go已在超過千萬英里的實際營運過程當中證實技術具備可行性。然而單位經濟模型目前尚未實現順暢運行，每英里相應成本依舊高於售價。全球自動駕駛商業化城市數量增長太空領域，發射成本因為可回收火箭而降低了百分之九十，國防方面的需求成為了新的推動力量，SpaceX公司的星艦將會進一步對行業產生顛覆性影響。電動垂直起降飛行器（飛行汽車），當前所處階段處於“認證起來困難重重、商業化之路距離尚遠”的起始初級階段，其面臨的情況是，電池性能以及法規這兩個方面乃是兩大阻礙前行的攔路虎。5. 生物技術產業：減肥藥一騎絕塵包含領域：肥胖藥物（GLP-1）、非醫療生物技術。核心分析：狂飆的減肥藥領域，諾和諾德與禮來呈現雙頭壟斷態勢，然而，已有超過80家競爭者紛紛湧入其中。在此情形下，價格正處於下降趨勢，且關鍵專利即將到期，致使市場正從曾經的“神壇”逐漸邁向“紅海”。2020-2025年GLP-1處方增長趨勢&減肥藥市場競爭格局非醫療用途的生物技術的商業化的發展處理程序較為遲緩，依舊處於早期努力提升的階段，還沒有達成規模化的商業對抗水準。三、跨界玩家：9家“全能型企業”正在改寫遊戲規則除了專注的行業冠軍，一股更強大的力量正在崛起，那便是“全能型企業”。它們分別是：Alphabet、亞馬遜、蘋果、Meta、微軟、阿里巴巴、華為、三星，以及“特斯拉+SpaceX”叢集。2025年全能型企業競技場佈局共同特點：利用核心業務，像是電商、搜尋、作業系統所產生的數額巨大的現金流，與此同時，對3個以上未來競爭領域進行押注。在2025年的時候，9家公司的總收入大概是2.7兆美元，這一數值超過了義大利的GDP，其研發與資本支出佔收入的比例高達31%，而其他企業這個比例僅僅是9-22%。四、區域格局：美國領跑，中國在電氣化稱王先看美國，它在AI和硬科技領域是全面處於領先態勢的，它在總市值中所佔比例為75%，它有著全球最深的資本市場，有著數量最多的全能型企業，還具備吸引頂尖人才的能力。各產業市值的區域分佈（2025年）中國部分的市值約佔全球的15%，而收入份額更高，在電氣化主題，也就是電動車、電池、核裂變這些領域，收入份額居於全球首位。中國的優勢在於規模化、垂直整合和製造效率，但是在AI基礎的市值範圍，即半導體、軟體方面，與美國存在著巨大差距。歐洲比約為5%，整體參與的程度較為低下，然而，在減肥藥這一領域，也就是諾和諾德所在的領域，還有半導體裝置這一範疇，即ASML所處的範疇，以及機器人等等細分出來的領域方面，是存在冠軍企業的。在機器人領域，日韓（約3%）保持著優勢，在視訊遊戲領域，日韓（約3%）同樣保持著優勢，三星在半導體製造裡有著不可替代的地位。一句話概括為：美國憑藉製造軟體、制定標準而取得優勢，中國則依靠製造產品、降低成本而獲得成功。五、結尾：機遇與風險並存，沒有旁觀席到2040年，麥肯錫提出的18個未來競技場將撐起29兆至48兆美元的年收入，這個數字足以讓任何一位CEO心跳加速。但回歸現實，數字的另一面是血淋淋的警示：自動駕駛仍在虧損，AI軟體估值泡沫暗湧，電池產業價格戰打到利潤歸零。在這個全球競技場中，贏家通吃的劇本從未改變。改變的，是失敗的代價——不再是掉隊，而是出局。 (TOP行業報告)

3 月中旬，阿里雲、百度智能雲先後放了一個消息：AI 產品要集體漲價了，算力、儲存、大模型推理服務，全都在漲價名單裡。業內人士普遍認為，這標誌著中國雲市場正式進入漲價周期。有趣的是，這消息一出，這邊中國使用者倒是挺淡定，先慌的居然是美國使用者。你沒看錯，這些習慣用中國 AI 的美國工程師們，真的有點手忙腳亂。為什麼？得先看看過去兩年中國 AI 的價格史。從 2023 下半年到 2025 年，中國大模型廠商幾乎在玩“史詩級打骨折”。對標 GPT‑4 的主力模型，單價下調 90% 以上，輸入價格被媒體調侃成“美國同行的一個零頭”。有的廠商還直接放出大量免費額度，把中小開發者和初創公司全拉進自家陣地。各種研究報告和評論指出，中國雲和 AI 服務長期處於高投入、低價格狀態，大模型價格戰背後是資本撐著、用規模換市場份額。行業裡調侃一句：“美國在卷算力，中國在卷算力單價。”也正是在這種背景下，“China’s AI is cheap”幾乎成了美國使用者的默認印象。其實，美國使用者慌的不只是“價格上升”本身，而是過去兩年養成的習慣被打亂了。根據彭博社記者盧茲·丁（Luz Ding）一年的跟蹤報導，中國 AI 企業甚至刻意選在美國開發者的作息時間發佈新模型。目的很明確：方便給太平洋彼岸的開發者留，同時暗示：“來試用我們的模型吧。”不僅是線上推送，很多廠商還跑到舊金山灣區，扎堆參加技術沙龍、駭客松，甚至舉辦“麻將之夜”，獎品就是搭載中國模型的雲服務免費額度。效果立竿見影，美國創業者和工程師們很直接：“只要能幫我把 AI 成本砍下來，誰的模型都願意試。”Airbnb 首席執行長布萊恩·切斯基（Brian Chesky），也是 OpenAI 創始人薩姆·奧特曼（Sam Altman）的朋友。他透露，Airbnb 非常依賴阿里巴巴的 Qwen 模型，因為中國 AI 性能好、速度快、成本低。相比之下，他評價 ChatGPT 時表示：“我認為它還不夠好。”美國風險投資公司 16z 的合夥人馬丁·卡薩多（Martin Casado）也觀察到，大多數美國 AI 創業者都在用中國模型。“我估計他們有 80% 的機率在使用中國開源模型。”投資人 Chamath Palihapitiya（Social Capital）同樣坦言，他選擇用中國 Moonshot AI 開發的開源模型 Kimi K2 處理公司大部分工作。因為性能遠超 OpenAI，而且價格便宜得多。甚至在開發者圈裡，全球主流 AI 原生程式碼編輯器 Cursor 的聯合創始人阿曼·桑格（Aman Sanger）也公開承認。他們的新程式碼模型 Composer 2，其實是基於中國企業“月之暗面”的開源模型 Kimi K2.5 二次開發的，月之暗面方面也確認了雙方的授權商業合作。不只是創業者，學術圈同樣熱衷中國模型。比如在波士頓大學的一場駭客馬拉松上，參會者對中國開源模型青睞有加。麻省理工學院講師安德魯·米德（Andrew Mead）在現場介紹最新中國開源模型。他營運的 AI 技術趨勢通訊《向量實驗室》（Vector Lab）一直關注中國大模型的崛起。米德觀察到，這些模型不僅價格低廉，性能在很多指標上甚至接近美國頂級專有模型。更有哈佛和史丹佛的科研團隊採用“混合策略”：先用 Claude 等美國模型搭建項目框架，再把性價比高的中國模型交給具體任務執行。那怕第一次跑失敗也沒關係，因為成本低，可以多次偵錯，總體成本仍比全程用美國模型划算。資料也佐證了這種趨勢。根據全球最大大模型 API 聚合平台 OpenRouter 的統計。中國模型使用量從 2024 年幾乎為零，到 2025 年 11 月已佔平台總流量超過 30%。在本周的大語言模型熱門榜單前十中，中國模型佔據七席，小米最近發佈的 MiMo‑V2‑Pro 更是位列首位。所以，當中國雲廠商宣佈漲價，台下美國開發者慌得很直接：便宜的成本方案沒了，議價籌碼也弱了，而且全球算力都在漲價。此外，AWS、Google雲都在調價，硬體、電力、冷卻成本都在漲，原本覺得“有中國模型能避開漲價”的安全區，而如今貌似也不存在了。而中國 AI 漲價的原因也很現實，AI 推理和大模型訓練背後是真金白銀的成本。GPU、ASIC、資料中心、電力、冷卻……這些開支壓得人喘不過氣。過去靠資本燒錢撐價格，遲早得回到可持續盈利。這波漲價，對行業其實也有好處。廠商有利潤，才能繼續迭代和研發；開發者也能明確成本邊界，不再抱著“幾塊錢就能跑千張圖片”的錯覺。從長遠來看，中美 AI 的競爭焦點也在悄悄變化。不再是比誰便宜，而是比誰的性能/成本比更高，誰能持續迭代不燒錢，誰能在多雲、多模型環境下靈活調度。 (科技狐)

在中國AI雲五年復合年均增長率達72%的背景下，阿里巴巴憑藉全端式能力，有望成為核心受益者。我們將其列為首選標的，預計2027財年雲業務增速達45%（市場最高）。若雲服務價格上行，有望推動公司估值上修至我們樂觀情境下的每股260美元.要點在滲透率和技術創新的驅動下，AI雲的規模將以72%的2024–29年復合年均增長率增長，生成式AI佔比由6%升至39%。憑藉全端產品能力及強勁的資本開支投入，阿里雲與字節跳動 (火山引擎) 有望在AI時代獲得更高的市場份額。通過提升資源利用率、自研晶片以及潛在的提價周期，雲業務利潤率具備進一步擴張的空間。阿里巴巴是我們的首選股（目標價180美元），預計其將在中國 AI 雲領域脫穎而出：我們看好阿里巴巴擁有 從晶片、GPU IaaS、模型、MaaS 到與其 2C/2B 生態系統深度融合的全端解決方案，並預計 AI 雲市場將迎來快速增長。隨著業務逐步向推理階段過渡，我們也預計利潤率將更加穩健 。我們認為阿里巴巴是中國最佳的AI 基礎設施標的，並將其2027財年雲業務增長預測上調至 45%（市場最高）。我們將分部估值中樞上調 2% 至245美元，主要由上調雲業務估值驅動。樂觀情境估值260美元⸺前所未有的提價周期：在供給偏緊（CPU、記憶體價格上漲）的背景下，本輪周期或將不同以往。我們已看到提價的早期跡象：中國的一些中小型廠商（CDN 與雲服務）已開始跟隨全球超大規模雲廠商提價，而我們認為市場尚未充分認識到這一點。若提價落地，阿里雲的樂觀情境可能出現。我們在樂觀情境下預測2027財年雲收入增長為 50%，預測2027財年 EBITA 利潤率為12%、2028財年為 14%（對比基準情境下分別為 9% 和 10%）。其他重點個股觀點：我們維持對騰訊的超配 (OW) 評級，看好微信作為中國最大社交網路及流量入口，在 2C 端所蘊含的潛在價值。我們維持對百度的平配(EW)。我們繼續推薦中國的資料中心公司⸺萬國資料和世紀互聯⸺作為雲資本開支周期的受益標的。關鍵催化劑與風險：1）阿里巴巴雲業務及資本開支指引，以及中國可能出現的大規模雲服務漲價的消息；2）智能體 (agent) 創新及大規模的採用，推動詞元用量出現非線性增長。上行風險⸺1）超大規模雲廠商提價；2）AI 應用/智能體創新；3）晶片出口管制放寬或中國國產晶片產能爬坡快於預期。下行風險⸺1）競爭進一步加劇；2）智能體採用進度慢於預期；3）在安全擔憂背景下，公有雲部署節奏放緩。三大核心判斷1) 中國 AI 雲正進入 20 年來的首個提價周期全球超大規模雲廠商（GCP、AWS）已率先上調雲服務價格；在我們的樂觀情境下，我們認為中國的超大規模雲廠商亦可能效仿（儘管中國的一些中小型廠商已開始效仿全球超大規模雲廠商）。雲服務提價有望帶來利潤率擴張機會⸺在其他條件不變的假設下，我們估算每 1% 的價格上調，或可帶來約 1 個百分點的利潤率提升，或使 EBITA 預測上調 11%（但我們也注意到成本漲價因素同樣存在）。2) 雙強格局正在形成：阿里巴巴 + 字節跳動我們認為，決定 AI 雲競爭勝負的三大關鍵因素包括：總體晶片產能、全端解決方案能力以及服務能力。從綜合實力看，阿里巴巴處於最有利位置，其次是作為AI雲時代顛覆者的字節跳動。3) 利潤率擴張具備現實基礎隨著 AI 雲工作負載由訓練向推理轉移，我們認為通過架構最佳化推動利潤率提升的路徑將更加多元。此外，自研晶片供給以及折舊政策同樣對利潤率表現至關重要。1) 預計中國 AI 雲市場 2024–29 年復合年均增長率有望達到72%我們將中國 AI 雲市場定義為生成式 AI 相關的 IaaS（基礎設施即服務）與 MaaS（模型即服務，按傳統雲定義屬於 PaaS 的一部分）的合計市場。根據 IDC 測算，AI 雲市場 2024  年的規模（TAM）約為人民幣 150 億元，到 2029年底，中國 AI 雲 TAM 將增至人民幣2,180 億元，對應復合年均增長率為 72%。從 IaaS + PaaS 的結構來看，IDC 預計生成式 AI 的佔比將由 2024 年的 6% 提升至 2029  年底的 39%：我們認為這是超大規模雲廠商未來增長的關鍵驅動力。• 需求端快速上行：詞元 (Token) 需求在訓練與推理雙重驅動下快速增長。我們認為推理需求將成為未來增長最主要的驅動力。我們的 AlphaWise 中國 CIO 調研顯示，超大規模雲廠商仍是 AI 部署的首選，這反映出 CIO 對公有雲部署意願正在改善，有利於超大規模雲廠商的業務擴張。• 供給約束仍在，但正在改善：中國國產晶片產能持續擴張，有助於提升雲廠商的算力供給；同時，架構與軟體層面的創新也有助於超大規模雲廠商在既有算力資源下承載更多工作負載。• 我們亦指出，資料安全或將成為 CIO 在公有雲與私有雲部署選擇中的長期核心考量因素。我們的 AlphaWise 中國 CIO 調研顯示，從長期看，混合雲部署更受青睞。2) 競爭格局重塑⸺阿里雲與字節跳動有望勝出我們在競爭格局中觀察到兩大趨勢：1. 超大規模雲廠商重新從國企手中奪回份額：自 2024 年末以來，在 AI 的推動下，超大規模雲廠商此前向電信營運商及華為流失份額的趨勢開始出現逆轉。我們認為，更強的模型能力、更快的創新節奏以及更優的供應鏈是這一趨勢反轉的主要原因。2. 字節跳動成為新的顛覆者：根據 IDC 資料，字節跳動在公有雲市場的份額正快速提升，主要由於其在 AI IaaS 市場中具備顯著優勢，市佔率約為 15%（而在傳統雲市場中幾乎沒有顯著份額）。在其激進的基礎設施投資支援下，這一趨勢有望延續。那麼，誰將最終在 AI 雲市場份額之爭中勝出？我們從三大維度進行比較：1. 供給與產能：晶片產能仍是首要因素。我們認為，鑑於其投資規模及與供應商的關係，阿里巴巴、字節跳動和騰訊具備最明顯優勢。2. 產品矩陣：我們認為五大關鍵產品類別至關重要：1）自研 ASIC；2）基礎大模型；3）多模態模型；4）MaaS；5）應用層。從全端能力與模型領先性來看，我們認為阿里巴巴在上述各維度中均處於最有利位置。3. 服務質量：相較新興雲廠商（Neoclouds），傳統廠商憑藉多年市場經驗，在解決客戶複雜需求方面更具可靠性。3) 利潤率擴張機會已經顯現歷史上，中國雲服務的價格整體呈現通縮特徵，其利潤率水平亦顯著低於美國同行（例如，阿里雲 2026 財年的預測 EBITA 利潤率為高個位數，而全球同行的經營利潤率約為30–40%）。我們看到多項趨勢正推動中國本土超大規模雲廠商改善利潤率，包括：• 向 AI 推理傾斜：相較訓練工作負載，推理業務有望帶來更高利潤率，原因包括：1）更優的定價機制及更多的增值服務捆綁；2）軟體與架構創新推動詞元生成效率提升；3）更優的資源配置（如批處理）提升利用率。• 自研 ASIC：有助於降低基礎設施資本開支，並與自研模型協同最佳化 MFU（模型算力利用率）及詞元生成效率。• GPU 租賃 vs. 自採：租賃模式意味著雲廠商需向供應方讓渡部分利潤，而自採模式在成本結構上更具優勢。• 提價潛力：在全球超大規模雲廠商因需求激增及供應鏈成本上升而提價之後（AWS 與 GCP 均已提價，其中 AWS 於 2026 年將機器學習相關價格上調15%），我們認為類似情形亦可能在中國出現。網宿科技上調 CDN（內容分發網路）價格可能是早期訊號，隨後包括 UCloud 等廠商的動作亦值得關注。不過，我們同樣需要密切觀察字節跳動在 AI 雲定價上的激進競爭策略。重點個股觀點阿里巴巴⸺我們的首選股及最佳 AI 基礎設施標的：我們繼續看好其覆蓋晶片、基於GPU 的 IaaS、AI 模型、MaaS 及應用的全端 AI 解決方案，並將 2027財年阿里雲增長預測由 40% 上調至 45%。在假設每年約 20% 現有合同續約、且其他條件不變的情況下，我們估算整體合同價格上調 10% 可帶來約 4 個百分點的 EBITA 利潤率提升，並可能驅動更高的 P/S 倍數（當前基準情境估值中尚未反映）。我們的分部估值中樞為 245美元/股，其中雲業務貢獻91美元。騰訊（超配）⸺仍是我們最看好的 AI 應用標的：我們繼續認為，騰訊憑藉其強大的社交網路與生態系統，是中國最重要的 AI 賦能者。其生態與應用組合中 AI 滲透率提升，有望成為股價重估的重要催化劑。萬國資料（超配）與世紀互聯（超配）：我們繼續看好這兩隻資料中心 ADR。他們將持續受益於由字節跳動與阿里巴巴激進的資本開支計畫所驅動的中國偏遠地區資料中心擴張。百度（平配）：儘管百度同樣具備全端能力，但其在雲業務規模、模型能力及應用層面均落後於領先廠商，因此給予平配。 (大行投研)

中國AI圈剛剛發生了一件很少見的事情。幾乎所有大廠，在一周之內同時發佈 AI Agent。2026年3月4日，騰訊雲上線一鍵部署 OpenClaw;2026年3月6日，字節跳動推出OpenClaw快速接入方案;2026年3月7日，月之暗面發佈智能體工具，開始支援AI Agent;2026年3月9日，京東宣佈電商系統接入OpenClaw能力;2026年3月10日，智譜AI宣佈其大模型平台接入OpenClaw;2026年3月13日，阿里雲發佈JVSClaw智能體工具。如果只是看新聞，很多人可能會覺得：這不就是又多了幾個AI工具嗎?但我自己實測完之後，心裡其實咯噔了一下。因為這次阿里雲的 JVSClaw，有三個非常危險的關鍵詞：0程式碼3分鐘不用API配置這3個詞組合在一起，釋放了一個明顯的訊號：當“養龍蝦”變得像發朋友圈一樣簡單。很多行業，其實就開始變天了。（1）3分鐘養一隻AI龍蝦，AI智能體第一次做成“傻瓜版”在AI圈，大家喜歡把 AI Agent 叫做“AI龍蝦”(OpenClaw)。以前想養一隻“龍蝦”，難如登天。原因很簡單：門檻太高了。你要先準備：Python環境、Node環境、模型API、伺服器。90%的人，在第一步就卡住了。這就是為什麼很多人裝不上OpenClaw的原因!技術門檻太高了!所以AI Agent一直停在開發者圈子裡。這一次 阿里雲做的事情其實很簡單：把這件事變成傻瓜操作。JVSClaw的核心邏輯非常簡單：手機打開App點三下，一個AI智能體就建立好了。不需要配置伺服器、不用寫一行程式碼，也不用配一個節點。直接就能跑任務。這意味著：這是AI Agent第一次開始真正面向普通人。當“養龍蝦”變得像發朋友圈一樣簡單，真正開始慌的人，其實還沒出現。（2）有人養AI龍蝦一天燒217美元，問題出在這裡最近AI圈有個很真實的案例。有使用者在測試AI Agent的時候，AI突然陷入死循環。不停呼叫模型。結果一天時間，燒掉了217美元。一天217美元，相當於很多人一個月的午飯錢。(一個群裡電商老闆說：“太燒token了，我有點燒不起。”)最近國安部和工信部剛發了公告，強調AI資料的安全合規。很多老闆想把AI部署在自己公司的電腦或本地伺服器上，其實隱患極大：一旦中病毒、被駭客入侵，或者AI亂跑資料，根本沒人兜底。這就帶來兩個風險：第一，AI會陷入死循環，Toeken瘋狂消耗。第二，你根本不知道問題出在那。而阿里雲這種“國家隊”選手，天生就帶著安全鎖。 資料在雲端加密運行，符合國家最高安全標準。所以JVSClaw 這次做了一個極其關鍵的設計：ClawSpace。在這裡，AI的每一步操作都是“直播”給你看的。它打開了那個網頁、填了什麼資料、在那一步卡住了，你一清二楚。如果AI犯傻卡住，你可以隨時手動接管，幫它點一下，它再繼續。（3）AI開始操作手機，很多崗位要變天了在中國中小企業的生意裡，有80%的業務都在手機上操作，例如抖音直播、微信客服、閒魚訂單、小紅書引流。如果AI不能操作手機，很多場景就做不了。而這次阿里雲推出了一個版本叫MobileClaw，它可以直接識別手機介面，像真人一樣完成操作：點選、滑動、輸入。簡單說：AI可以自己操作APP。比如以自動回覆客服消息、自動處理訂單、自動去評論了。這對很多中小企業來說，功能非常實用。因為很多公司最缺的就是人。（4）AI智能體變成傻瓜工具，最先慌的是這三類人如果普通人三分鐘就能擁有一個AI智能體，那原本要團隊做的事情，可能會被重新定義了。比如：(1)AI部署外包商：那些在朋友圈、抖音上喊著“幫你搭建私有化OpenClaw”、“企業Agent定製部署”的工作室，以後很那接到訂單了，以前報價5000起的活，現在可能只值50塊。(2)AI培訓講師：那些賣《7天精通OpenClaw部署》、《AI智能體高階玩法》一門課程賣6980的的大V，他們的課程內容變成廢紙，口碑瞬間崩塌。(3)“AI套殼”公司，以前加個UI介面，套個GPT介面，包裝一個“AI產品”，然後打著“垂直賽道AI”的名號去融資，收年費的公司護城河要沒有了。如果像阿里雲這種平台，直接把AI智能體做成零程式碼工具，很多“簡單AI產品”就沒有存在必要了。過去需要一個團隊做的工具，現在普通人就能搭出來。AI行業每次真正的洗牌，都不是從技術突破開始的，而是技術門檻的消失。（5）寫在最後：過去兩年，AI最大的功能是：陪你聊天、寫寫文章、寫個程式碼;但現在事情開始變了。AI開始：會抓資料、跑流程、處理任務了。簡單說：AI開始幹活了。如果說過去的AI更像助手，那現在的AI更像：打工人。而像JVSClaw這樣的工具，本質只做了一件事：讓普通人也能擁有一個AI打工人。AI行業真正的革命，從來不是模型變強。而是普通人突然也能用它幹活。 (盧松松)

AI 產業再迎關鍵里程碑！國際權威諮詢機構沙利文（Frost & Sullivan）最新發佈《中國 GenAI 市場洞察：企業級大模型呼叫全景研究，2025H2》報告顯示，2025 年下半年中國企業級大模型市場迎來爆發式增長，行業從早期試水全面邁入規模化落地階段，市場格局也迎來清晰洗牌。資料顯示，中國企業級大模型日均呼叫量已從 2025 年上半年的10.2 兆 tokens，激增至下半年的37.0 兆 tokens，半年內漲幅高達263%。這一跨越式增長，直觀印證了中國企業對大模型的接受度、依賴度與應用深度正在全面提速，AI 真正從 “技術概念” 變成 “生產工具”。隨著市場放量，行業競爭邏輯徹底轉變，頭部效應急劇放大，曾經熱鬧的 “百模大戰” 正式落幕，取而代之的是頭部廠商憑藉技術、生態與服務能力形成的穩定格局。三強格局固化：阿里雲領跑，字節、DeepSeek 緊隨其後報告清晰勾勒出當前中國企業級大模型市場的 TOP3 陣營，三家廠商合計佔據超七成市場份額，行業集中度顯著提升。1. 阿里雲千問（Qwen）：翻倍增長，穩居行業第一作為市場領頭羊，阿里雲千問展現出壓倒性的增長勢頭。其市場佔比從上半年的17.7%大幅躍升至32.1%，近乎實現翻倍增長，持續鞏固行業第一的位置。依託阿里雲完善的雲端運算基礎設施、企業服務生態與多場景落地能力，千問在文字創作、資料處理、程式碼輔助、企業知識庫等核心場景中佔據主流，成為大量企業數位化轉型的首選大模型。2. 字節跳動豆包：高滲透力，穩居第二字節跳動豆包以 21.3% 的呼叫量佔比位列第二，保持著強勁的市場滲透力。依託字節生態的產品矩陣與高效的工程化能力，豆包在內容生成、智能助手、多模態互動等場景中廣受青睞，快速覆蓋大量中小企業與網際網路場景，成為國產大模型中使用者覆蓋面最廣的選手之一。3. DeepSeek：異軍突起，行業黑馬躋身前三作為賽道中的新銳力量，DeepSeek 憑藉突出的技術實力與開源策略異軍突起，以 18.4% 的市場份額拿下第三名。其在程式碼生成、推理效率與成本最佳化上的優勢，快速獲得開發者與企業市場認可，成為國產大模型中 “技術派” 的典型代表，也證明了差異化路線在成熟市場中依然具備突圍空間。行業大變局：從 “百模大戰” 到 “生態決勝”此次沙利文報告披露的市場資料，不僅是份額的更迭，更標誌著中國企業級大模型行業進入全新發展階段。應用落地全面提速企業對大模型的使用從 “試點測試” 轉向 “核心業務常態化呼叫”，文字創作、資料處理、程式碼輔助、內部知識庫等場景成為主流，AI 真正融入生產流程。競爭核心徹底轉變行業不再單純比拚參數、榜單成績，而是轉向生態完善度、服務穩定性、部署成本、場景適配能力的綜合較量。能為企業帶來真實降本增效的模型，才能佔據市場。頭部集中趨勢不可逆中小模型逐步退出主流競爭，資源、客戶、技術持續向頭部廠商匯聚，未來市場將長期保持 “頭部引領、細分補充” 的格局。日均 37 兆 tokens 的呼叫量，是中國企業級 AI 市場的 “成人禮”。從 2025 年上半年的試探性佈局，到下半年的爆發式增長，中國大模型產業完成了從技術創新到產業價值的關鍵一躍。阿里雲千問、字節豆包、DeepSeek 組成的第一梯隊，也為行業樹立了清晰的發展標竿。未來，隨著大模型與各行業深度融合，更高效、更普惠、更貼合產業需求的 AI 服務，將持續推動中國企業數位化、智能化升級，而這場由技術驅動的產業變革，才剛剛開始。 (相進化的猿)