美銀：全面剖析中國AI產業

2025 年9 月9 日，美銀（BofA）發布《中國AI 前沿報告》，全面剖析中國AI 產業從底層硬體到上層應用的發展現況與機會。報告指出，中國AI 產業正迎來「晶片國產化加速、資料中心供需平衡、應用商業化爆發」 三大趨勢：2027 年AI 加速器市場規模將達780 億美元（2024-27 年CAGR 61%），國產化率從2024 年43% 升年將達98 億美元（2024-29 年CAGR 40%）。同時，報告明確半導體、資料中心、軟體、公有雲等領域的核心標的，為投資者提供清晰配置方向。

一、AI 晶片：國產化率2027 年突破83%，華為、寒武紀成核心力量

1. 市場規模：2027 年達780 億美元，AI 推理需求成主要驅動力

中國AI 加速器（主要用於資料中心訓練/ 推理）市場呈現爆發式成長，核心資料如下：

規模擴張：2024 年市場規模185 億美元，2027 年預計增至776 億美元，2024-27 年複合增速61%，主要受阿里雲等超大規模企業AI 算力需求（年均增長50%+）與「AI+」 政策推動。

需求結構：2024 年AI 訓練與推理需求佔比分別為76%、24%，2029 年將逆轉為34%、66%，推理需求崛起主要因大模型落地後企業級應用放量（如客服、內容生成）。

國產化進程：2024 年國產化率43%（華為昇騰佔38%、寒武紀1%），2027 年基準情境上升至83%；若美國出口管制持續（無新晶片對華出口），國產化率將達情境情境維持），若有控制則以放鬆則以67%（悲觀控制）。

2. 技術比較：國產晶片縮小性能差距，生態建設仍需突破

國產AI 晶片在算力、頻寬等關鍵指標上逐步追趕國際巨頭，但軟體生態仍是短板：

硬體參數：華為昇騰910B 算力256 TFLOPS（FP16）、記憶體頻寬1.6TB/s，接近輝達A100（312 TFLOPS、2.0TB/s）；寒武紀MLU590 算力314 TFLOPS，記憶體頻寬2.0TB/s，部分指標反超，但網路頻寬（372GB/s）仍低於輝達H20（900GB/s）。

軟體生態：輝達CUDA 生態覆蓋80% 全球AI 訓練場景，國產廠商分兩條路徑突破－ 華為CANN 建構全端自主生態（需適配PyTorch 插件，遷移成本較高），海光、壁仞等推出CUDA 相容方案（支援6000+CUDA 應用，遷移成本低），但算子庫的60%。

集群能力：華為CloudMatrix384 實現384 顆昇騰910C 全互聯，推理吞吐量1943 tokens/s/NPU，預填充效率超輝達H100 19%，但係統功耗559kW（輝達GB200 NVL72 僅132kWTCOTCOTCO）。

二、資料中心：AI 驅動供需平衡，2027 年利用率上升至67%

1. 需求端：AI 伺服器拉動，年均增量4-5GW

中國資料中心需求受AI 伺服器採購驅動顯著，核心趨勢如下：

伺服器capex 成長：2024 年資料中心伺服器capex 2,790 億元，2027 年預計增至5,180 億元（2024-27 年CAGR 23%），其中AI 伺服器佔比從2024 年63% 升至2027 年73%（3,780 億元）。

資料中心容量需求：每1000 億元伺服器capex 對應約1GW 資料中心容量，2025-27 年每年新增需求4-5GW，2027 年總需求達27.1GW（2024-27 年CAGR 25%），主要來自阿里雲、騰訊雲等AI 集群建設（單容量集群）。

區域集中：京津冀、長三角貢獻80% 增量需求，2027 年兩地利用率分別達77%、70%，高於全國平均67%，支撐機櫃租金穩定（核心區域約1,200 元/kW/ 月）。

2. 供給端：2027 年容量達40.5GW，頭部業者份額提升

供給成長逐步放緩，產業從過剩轉向平衡：

容量擴張：2024 年資料中心在容量22GW，2027 年預計達40.5GW（2024-27 年CAGR 23%），成長率低於需求（25%），供需缺口逐步縮小。

營運商格局：電信業者（中國移動​​、中國電信）佔54.5% 市場份額，頭部中立運營商（萬國數據、世紀互聯）份額從2024 年10.2% 升至2027 年10.6%，主要因AI 客戶偏好高功率密度機櫃（10kW+），而中立運營商僅佔10%。

能源效率優化：平均PUE 從2024 年1.5 降至2030 年1.35，液冷佔比從2024 年15% 升至2027 年40%，降低AI 群能耗成本。

三、公有雲：AI 驅動IaaS 成長，2029 年市場規模1,380 億美元

1. 整體規模：2029 年達1,380 億美元，IaaS 占主導

中國公有雲市場呈現「AI 驅動、IaaS 為主」 特徵：

市場擴張：2024 年市場規模481 億美元，2029 年預計增至1,382 億美元（2024-29 年CAGR 24%），其中IaaS 佔68%（2024 年330 億美元），2029 年達980 億美元（CAGR 25%），主要訓練基礎/ 推理大口以支持基礎設施。

GenAI IaaS 爆發：2024 年生成式AI IaaS 市場140 億元，2029 年預計增至1209 億元（2024-29 年CAGR 54%），阿里雲（23.5%）、字節跳動火山引擎（14.2%）、PU（EPU）、CPUV（KV.2%）提供主要集水車型。

價格趨勢：AI 伺服器租賃價格逐步下降，輝達H20 伺服器從2024 年6 月3 萬元/ 月降至2025 年6 月2.5 萬元/ 月（降幅17%），但仍高於傳統伺服器（6,500 元/ 月），成本優勢驅動企業遷移至公有雲。

2. 廠商競爭：阿里雲領跑，金山雲受益小米生態

頭部廠商差異化競爭，AI 成核心護城河：

阿里雲：2024 年雲端收入1135 億元（YoY +8%），AI 相關收入佔比超20%，計劃三年投入3800 億元用於AI 基礎設施，推出通義千問大模型（支持100k + 衍生模型），2025 年Q2 雲收入增速升至26%。

金山雲：2024 年雲端收入50 億元（YoY +14%），AI 業務毛利率15%+（非AI 業務約10%），受益小米生態需求（電動車、AIoT），2025 年AI 相關收入佔比預計達30%。

百度智能雲：2024 年雲端收入219 億元（YoY +17%），文心一言模型在金融、醫療場景落地，ERNIE Bot 月活超1500 萬，公有雲IaaS 市場份額9.2%。

四、AI 模型與應用：LLM 追平國際水平，生成式AI 用戶達2.49 億

1. LLM 發展：DeepSeek、通義千問性能接近GPT-4，成本低50%

中國大模型在性能與成本上逐步具備競爭力：

效能追趕：DeepSeek-R1-0528 在GPQA 評分（研究生級問答基準）達80 分，接近Anthropic Claude Opus 4.1（82 分），高於GPT-4o（78 分）；阿里雲通義千問3 支援2350 億參數，長文本處理能力達256 toPT。

成本優勢：國內LLM API 價格顯著低於國際廠商，DeepSeek-R1 輸入成本0.56 美元/ 百萬tokens，僅為GPT-4（2.5 美元）的22%，通義千問、百度文心一言輸入成本均低於1 美元/ 百萬tokens，吸引中小開發者使用。

挑戰待解：醫療、金融等高障礙領域幻覺率較高（DeepSeek-R1 約14.3%，GPT-4 僅3%），生態碎片化（華為昇騰、百度飛槳等互不相容），基礎研究投入不足（聚焦工程優化而非底層演算法突破）。

2. 應用落地：生成式AI 用戶2.49 億，軟體廠商AI 營收佔比提升

AI 應用從C 端滲透到B 端滲透，商業化進程加速：

使用者規模：2024 年中國生成式AI 用戶2.49 億（佔總人口17.7%），20-29 歲用戶滲透率41.5%（最高），主要用於問答（77.6%）、文字處理（47.2%）、辦公室（45.5%），1.5 億（1.56 億月）活盤活盤活板（1.15 億月），活盤 5.15 億月活板（1.15 億月）。

軟體市場：2024 年生成式AI 軟體市場18 億美元，2029 年預計增至98 億美元（2024-29 年CAGR 40%），金蝶（ERP AI 代理）、美圖（AI 設計）、金山辦公（WPS AI）為核心標的—— 金蝶2025 年收入營收佔比達30%；美圖AI 訂閱收入佔70%，MAU 2.8 億，推出RoboNeo AI 設計工具。

邊緣AI 興起：AI PC、AI 手機、AI 眼鏡等硬體逐步落地，2025 年全球AI 眼鏡出貨量550 萬台，2028 年預計達3500 萬台（CAGR 80%），國內廠商如雷鳥創新、Rokid 推出AI 眼鏡，支援即時翻譯、物件辨識功能。

五、核心標的與投資建議

美銀基於“AI 受益度、競爭壁壘、估值水平”，將中國AI 標的分為五大類股，給出明確評級：

1. 半導體：聚焦AI 晶片與配套組件

瀾起科技（688008.SH）買入，PCIe Retimer 市佔率10.9%（全球第二），AI 伺服器配對需求成長，2024-27 年營收CAGR 39%

地平線（9690.HK）買入，ADAS 晶片市佔率15%（國內第一），拓展非汽車場景（機器人、邊緣運算），2024-27 年營收CAGR 60%

兆易創新（603986.SH）買入，NOR Flash 市佔率19%（全球第三），AI 眼鏡、AI 玩具需求拉動，2024-27 年營收CAGR 22%

2. 資料中心：頭部中立操作員優先

萬國數據（GDS.US）買入，國內最大中立運營商，2024 年份額6.5%，海外（DayOne）訂單放量，2024-27 年營收CAGR 14%

世紀互聯（VNET.US）買入，批髮型機櫃佔70%，AI 客戶訂單增長，2024-27 年營收CAGR 16%，利用率從64% 升至67%

3. 軟體：AI 驅動收入結構優化

金蝶國際（0268.HK）買入，ERP AI 代理合約金額超1.5 億元，2030 年AI 收入佔30%，2024-27 年營收CAGR 15%

美圖公司（1357.HK）買入，AI 訂閱收入佔70%，RoboNeo 設計工具用戶超500 萬，2024-27 年淨利CAGR 42%

金山軟體（3888.HK）買入，WPS AI DAU 成長30%，遊戲業務（JX IP）穩定，2024-27 年營收CAGR 10%

4. 公有雲：阿里雲與金山雲為核心

阿里巴巴（BABA.US）買入，三年AI 投入3,800 億元，雲端收入成長26%，AI 相關收入佔比超20%

金山雲（KC.US）買入，小米生態需求拉動，AI 業務毛利率15%+，2024-27 年營收CAGR 19%

5. 網路：AI 賦能核心業務

騰訊控股（0700.HK）買入，混元大模型賦能廣告（CTR 提升15%）、遊戲（研發效率提升20%），Agentic AI 版面微信生態

快手- W（1024.HK）買入，Kling AI 影片大模型創作者4500 萬，月GMV 超1 億元，OneRec 推薦模型提升用戶時長1%+

六、風險提示與投資總結

1. 核心風險

技術風險：國產LLM 在醫療、金融領域幻覺率較高（14.3% vs GPT-4 的3%），可能延緩企業級應用落地；AI 晶片軟體生態碎片化（華為昇騰、百度飛槳不相容），增加開發者成本。

政策風險：美國對先進AI 晶片（如輝達B30A）出口管制可能升級，影響國內AI 訓練算力供給；資料安全法規趨嚴，導致跨國AI 資料傳輸受限。

供需風險：資料中心供給增速（23%）若超需求（25%），2027 年使用率可能低於預期（<67%）；AI 伺服器價格下降過快（如H20 降幅超20%），擠壓公有雲廠商利潤。

2. 投資總結

短期（6-12 個月）：聚焦AI 晶片國產化與資料中心供需改善，推薦瀾起科技（PCIe Retimer）、萬國資料（高功率密度機櫃），核心邏輯：2026 年AI 加速器國產化率突破60%，資料中心利用率回升至66%。

中期（1-2 年）：佈局應用商業化與邊緣AI，推薦美圖（AI 設計）、快手（Kling AI），核心邏輯：生成式AI 軟體市場成長40%，邊緣AI 硬體（AI 眼鏡）出貨量CAGR 80%。

長期（2-3 年）：關注公有雲與LLM 生態，推薦阿里雲（AI 投入3800 億元）、金蝶國際（ERP AI 代理），核心邏輯：2029 年公有雲市場達1380 億美元，AI 成為企業數位核心驅動力。(查理看世界)