大摩：中國AI五年累計投入8.5萬億元，國產晶片出貨量2030年達1100萬顆

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摩根士丹利預計2026至2030年中國AI資本開支累計達8.5萬億元，國產晶片出貨量同期增長十倍至1100萬顆。這意味著→ 一場由三類主體分頭出資、以算力換回報的大規模基建正在定價。

8.5萬億花在哪、誰來花？

三類主體分擔投入：超大規模雲廠商約6.3萬億元、新興算力雲企業約1.5萬億元、電訊運營商約6530億元——雲廠商佔絕對主力。

其中約2萬億元用於海外擴張，不能全部當作中國境內AI採購訂單，亦不等於AI晶片市場規模。

這意味著→ 看到「8.5萬億」時要先拆開：境內基建、海外佈局、配套設施各佔一塊，不能直接拿來估算任何單一環節的市場。

大摩預計阿里巴巴年度資本開支2170億至2590億元，騰訊1930億至2000億元，百度200億至240億元。

騰訊現金覆蓋相對穩健；阿里的本地生活競爭投入、百度搜索能否企穩，都可能改變現金夠不夠用的結論。

約2萬億海外開支還要跟境外還債、派息、回購爭資金，可能靠出售資產、發債或股權融資補上。

簡單來說＝花得起不等於花得輕鬆——尤其海外部分，融資壓力是實實在在的。

國產AI晶片出貨量預計從2025年110萬顆增至2030年1100萬顆，對應市場規模從940億元擴至6460億元。

國產晶片在伺服器部署中佔比預計70%至85%。國產化的經濟價值首先是「增加可交付供給」，其次才是改善單位成本。

這意味著→ 現階段國產晶片的核心作用是「有得用」，而非「用得平」——供給能力比性價比更優先。

國產推理設備部署成本（含記憶體、CPU、網絡等配套）由2026年每GW約190億美元升至2027年220億美元。

主要原因：超級集群配置升級和記憶體漲價。大摩明確提示，模型尚未充分計入後續記憶體漲價，資本開支可能因此上修。

簡單來說＝國產化在推進，但配套漲價把成本頂上去了——「國產替代＝慳錢」這個等式目前尚未成立。

大摩測算了三類算力商業模式的基準ROIC（投資資本回報率，衡量每一蚊投入能賺回幾多）：自有GPU租賃約13%、自研模型服務約19%、託管第三方模型並提供API約29%。

若用下一代國產伺服器方案（假設推理性能為海外方案的30%），第三方模型服務基準ROIC約9.1%，回收期約三年半；性能假設在20%至40%之間變化時，ROIC範圍0.3%至17.9%。

這意味著→ 商業模式比硬件選擇更決定回報——但大摩強調這是項目模型測算，不是公司已實現回報，亦不意味著升級模式就必然賺更多。

選股偏好：阿里巴巴、騰訊、金山雲、世紀互聯，以及MiniMax、智譜、寒武紀、天數智芯、海光信息等國產算力企業。

大摩同時提示：上述ROIC須與資金成本、競爭壓力及當前估值一齊看，不能單獨作為買入依據。

這反映出這一輪擴張能否轉化為穩定現金流，取決於兩個驗證節點：國產晶片性能能否持續提升，以及付費吞吐量能否覆蓋前置成本。

市场有风险，内容仅供研究参考，不构成投资建议。