摘要：模型影响：改变中国 AI 认知，从 “无 AI” 到 “有 AI”，或缩小与美科技股估值差；降低训练成本，推动 AI 应用，使应用企业比基础设施企业更具投资回报率潜力。在技术上，区别于美国靠计算力拓展模型边界，其通过算法创新取得良好表现，且开源低成本降低应用门

最新一期的摩根士丹利亚洲科技论坛，主要探讨了 deepseek 模型发布后对中国 AI 领域的影响、应用现状及行业投资配置建议。

模型影响：改变中国 AI 认知，从 “无 AI” 到 “有 AI”，或缩小与美科技股估值差；降低训练成本，推动 AI 应用，使应用企业比基础设施企业更具投资回报率潜力。在技术上，区别于美国靠计算力拓展模型边界，其通过算法创新取得良好表现，且开源低成本降低应用门槛 。

应用现状：中国有多个具竞争力的低成本模型；科技企业率先应用 AI 改进业务；未来云服务提供商将受益，且消费级应用可能领先企业级应用，因中国互联网企业擅长开发超级应用，且宏观环境和软件产业现状不利于企业应用 AI。但应用转化为盈利还需时间，且硬件采购可能挤占软件支出。

投资建议：互联网领域，腾讯因微信优势和清晰货币化路线最被看好；阿里巴巴受益于开源模型和规模，但建议等待回调；百度面临搜索竞争和货币化风险。数据中心股中，看好 万国数据 等。B2C 软件股推荐美图和金山办公 。

以下为对话的主要内容：

欢迎来到摩根士丹利亚洲科技论坛的第一期节目。我是亚洲科技专家潘睿德（Alex Poon）。在 1 月 20 日 deepseek 推理模型发布后，我们将深入探讨中国人工智能的应用情况，该模型的发布改变了整个中国人工智能领域的格局。

今天与我一起的嘉宾有中国互联网与电信研究主管余文心（Gary Yu），以及中国互联网分析师兼中国软件与数据标准研究主管刘洋（Yang Liu）。我们现在开始吧。加里和杨，你们能谈谈 deepseek 是如何改变这一格局的，以及具体对你们所研究的互联网、软件和数据中心领域有哪些影响？加里，先请你说。

谢谢你，亚历克斯，也感谢邀请我参加第一期节目。我认为 deepseek 出现后带来了两大重要变化。第一个变化是，我们可能正在改变以往 “中国没有人工智能” 的看法，到现在或许可以说中国有了一些人工智能成果。这一点很重要，因为与美国同行相比，包括互联网行业在内的中国科技板块目前的估值存在较大折扣。而这种认知上的改变，有可能缩小这种估值差距。我认为第二个同样重要的变化是，直到去年，投资人工智能的最佳方式似乎还是投资人工智能基础设施，包括半导体、数据中心和电力相关企业。

然而，deepseek 的出现极大地降低了训练模型的计算成本，因此，人工智能大语言模型的推理成本也将大幅降低，这自然会推动人工智能的广泛应用。说到应用，与基础设施相关企业相比，真正能够赋能和应用人工智能的企业可能会带来更好的投资回报率（RIC）。因此，在美国，我们已经看到互联网和软件企业的表现优于其他领域；在中国也是如此，互联网行业将特别受益于人工智能的应用。

那么，杨，你有什么看法呢？我们知道人工智能有三大支柱，即数据、算法和计算能力。更多的数据、更强的计算能力以及创新的算法，都有助于提升人工智能的性能。与过去两年美国的参与者不同，deepseek 主要依靠算法创新来实现出色的性能，而不是像美国那样主要依靠计算能力扩展定律来拓展大语言模型的边界。

deepseek 的开源和低成本特性可以显著降低人工智能应用的门槛，让所有相关应用都受益匪浅。如今，前沿的人工智能技术不再需要数百、数千个高端 GPU，而是每个人都能轻松、低成本使用的工具。这使得所有与人工智能相关的投资，包括赋能企业和应用企业的投资回报率变得更加清晰可见。

到目前为止，我注意到美国所有的超大规模企业都在持续投入或加大对人工智能领域的投入。我们预计中国的超大规模企业也会跟随这一趋势，这将直接且迅速地使数据中心受益，其增长也与超大规模企业的发展相匹配。当然，我们预计训练和推理之间的资源分配会发生变化，会更加倾向于推理方面。

对于互联网和软件这类人工智能应用企业来说，它们可以受益于人工智能的低成本，从而改进产品并拓展应用场景，有望为用户创造更多价值并实现盈利。谢谢。

到目前为止，你们在实际中观察到了什么情况呢？很多公司都宣布与 deepseek 建立合作关系或进行集成。我们是否可以预期今年会迅速推出新的人工智能应用，从而推动盈利预期的调整呢？

当然，亚历克斯。我认为我们在实际中观察到了以下几点。首先，在中国，我们讨论的可能不仅仅是 deepseek。实际上，有多种成本效益高的模型，与美国的前沿模型相比，它们同样具有竞争力。例如，我们看到字节跳动和阿里巴巴都推出了新模型，这些模型也得到了相当高的评价，这也许就是苹果宣布与阿里巴巴就中国 iPhone 用户的人工智能解决方案展开合作的原因之一。

我观察到的第二点是，在人工智能应用方面，第一层应用可能是科技企业自身采用人工智能来增强核心业务。比如，我们看到腾讯利用人工智能改进广告投放技术；阿里巴巴利用人工智能提升在线购物体验和内容创作；百度在客户服务中，将搜索人工智能迁移到类似生成式人工智能（GenAI）的技术上。所以我认为这些可能是人工智能应用的第一层，也就是科技公司在接受和采用人工智能。

第二层应用是我们所说的 “科技普及”，即非科技公司开始使用和采用人工智能。我们不知道何时会出现杀手级应用，但每当涉及人工智能应用时，我们认为云服务提供商肯定会从中受益。因此，中国的超大规模企业，包括排名第一的阿里巴巴，以及腾讯和百度，也将因人工智能的应用而受益于云业务收入的加速增长。

最后，在 “科技普及” 方面，我们对中国的消费级应用更为看好，认为它会领先于企业级应用，原因有两点。第一，中国的互联网公司非常擅长开发超级应用，这对消费者采用新技术非常有利。第二，我们知道中国目前的宏观环境颇具挑战，这对企业信心产生了负面影响，而且我们没有像美国那样强大的软件产业。因此，这将成为企业应用人工智能的障碍。所以我们期待的是，今年某个时候，也许我们最终会在消费级应用方面看到一些突破，尤其是在杀手级应用方面，这是我们对今年的期待。

杨，同样的问题问你。是的，我们确实看到几乎所有公司都宣布要与 deepseek 集成。但我不太认同 “合作关系” 这种说法，因为采用这种开源模型纯粹是单向的。实际上，每家企业和个人都可以免费下载和使用它。当然，他们需要一些硬件来运行这个模型，可以是边缘设备、本地服务器，也可以是云端设备；可以是一些消费电子产品，或者是部署在数据中心的企业级硬件。这就是为什么我们预计相关的人工智能硬件企业的盈利预期会首先得到上调。

不过，我担心应用层面要转化为盈利预期的调整还需要时间。开源基本上意味着没有人可以直接从使用该模型中获利，应用的盈利预期能否上调取决于新的人工智能产品的价值、商业模式、竞争情况以及客户的预算。从过去多个科技周期的经验来看，市场已经形成了一种共识，即在某些领域，应用的货币化比较容易且快速。在中国，比如营销标签或广告领域；但在企业软件等领域，货币化一直进展缓慢且极其困难，尤其是当底层技术是开源的时候。

如果我们看看美国过去两年的情况，整体应用开发的进展低于预期。市场期望中国，特别是互联网公司能更快实现这一点是有道理的，因为它们拥有全球最优秀的项目经理团队和工程师红利。但由于宏观经济环境处于通缩状态，企业的 IT 预算持续下调，我担心中国企业软件很难实现这一目标。

在实际中，我们也听到越来越多的企业有兴趣购买人工智能硬件，以便在本地或私有云中部署 deepseek，这对硬件企业有利，但可能会挤占软件方面的支出。

谢谢，杨。最后，你们会如何配置这个行业的股票呢？年初至今，恒生科技指数是全球表现最好的指数之一，自 1 月以来上涨了 30% 左右。

当然。我认为对于中国互联网行业来说，有三家公司将特别受益于人工智能应用的增加，即腾讯、阿里巴巴和百度（也就是所谓的 “BAT”）。在这三家公司中，我们最看好腾讯。实际上，腾讯的股价年初至今表现相对滞后。我们认为，展望未来，腾讯的股价将开始超越另外两家公司。

我们最看好腾讯有两个主要原因。第一，在消费级应用方面，正如我前面提到的，在人工智能应用方面，我们对消费级应用的前景比对企业级应用更为看好。而腾讯拥有中国最大的超级应用微信，我们更看好微信中可能推出的人工智能解决方案类的杀手级应用，这将把人工智能的应用提升到一个新的水平。

我们更看好腾讯的第二个原因是在货币化方面，腾讯在人工智能货币化方面有更清晰的路线图。我们已经看到腾讯在人工智能广告技术升级中受益，这使其市场份额显著提升。

接下来谈谈阿里巴巴。阿里巴巴也在两个方面受益。首先，显然是其推出的备受全球认可的开源模型。其次，正如我提到的，阿里巴巴作为中国最大的超大规模企业之一，将受益于人工智能的广泛应用。无论我们谈论的是哪种应用，阿里巴巴的股价已经从底部上涨了近 50%，是年初至今表现最好的互联网股票之一。因此，我们的建议是，或许可以等待股价进一步回调。我们目前对阿里巴巴的评级仍然是 “中性”。但在我们今天发布的报告中，我们也强调，市场可能会开始对阿里巴巴的阿里云业务给予高达每股 40 美元的估值。

最后说说百度。虽然我前面提到的关于腾讯和阿里巴巴的一些观点也适用于百度，但同时，我认为百度也面临着一些被人工智能颠覆的潜在风险。第一个风险是搜索业务的竞争，如今人们可以在许多与生成式人工智能相关的聊天应用上进行搜索，包括字节跳动、腾讯和 deepseek 相关的应用。因此，我们担心人工智能的应用可能会对百度的核心搜索业务造成干扰。第二个风险是货币化方面，我们普遍认为百度很难在生成式人工智能搜索上实现货币化。我们知道，目前大约 20% 的搜索查询已经是通过生成式人工智能进行的，但尚未实现货币化。由于市场上有许多竞争产品，我们认为百度很难成为第一个通过广告实现货币化的公司。

杨，轮到你说一下。我认为我已经阐述了我们偏好数据中心类股票，其次是面向消费者（B2C）的软件或互联网股票，最后是软件股票的内在逻辑。我想再补充一点，就是估值方面。年初至今，所有相关股票都大幅上涨。上涨之后，目前中国数据中心企业的企业价值倍数（EV/E）比全球同行低 40% 到 50%。所以我们仍然最看好万国数据（GDS），其次是世纪互联（VNET）和数据港（Sunny Vision）。

对于软件企业来说，中国企业的市销率估值已经接近美国同行，如 Salesforce 或 Workday 等。然而，中国软件公司的营收增长前景较弱，盈利能力也差很多。我们只推荐持有三家面向消费者的软件公司的股票，它们基本面良好，有可能超出盈利预期，而且目前的估值合理，分别是美图（Meitu）和金山办公（Kingsoft Office）。总体而言，在我们的推荐列表中，所有股票都是港股和美国存托凭证（ADR）。因为我们认为所有亚洲相关股票的涨幅已经过高。

感谢加里和杨的分享。

来源：智通财经APP