摩根士丹利基金投研手记：国产算力链及AI应用端展望
国产算力链景气度持续提升，市场各个主体呈现合力。
政策端来看，国家“东数西算”工程已规划10个国家级算力枢纽、12个数据中心集群，总投资超4000亿元，预计2025年建成总规模超300EFLOPS的智能算力 *** 。
国内互联网巨头端，2025年开始迎来资本开支大幅上行，阿里巴巴2024年资本开支达725.13亿，同比激增197.04%，2025年资本开支预计突破1200亿元，计划未来三年投入超3800亿元用于云计算及AI基建；腾讯2024年资本开支767.6亿元（同比+221.27%），2025年资本开支预计占收入低两位数百分比（约1070亿元），重点投向大模型训练和推理资源扩容。
运营商端，2025年算力预算373亿元，占总资本开支25%，计划智算规模（FP16）提升至34EFLOPS，推理资源投入“不设上限”；算力投资增速22%，2024年智能算力规模达35EFLOPS，依托“息壤”平台构建算力生态，动态匹配市场需求；2025年算力资本开支计划增长28%，算网数智业务收入占比提升至24%，聚焦AI推理场景。
我们认为国产算力供应链上下游各个环节充分受益于国产AI基建周期。
AI应用方面，国内 AI 应用正加速从技术突破转向场景落地，在政策支持、算力基建和行业需求的三重驱动下，形成 “大模型 + 垂直场景”的融合创新格局。
DeepSeek-R1作为国产推理模型标杆，已在政务、智能制造等领域实现规模化应用。其长思维链能力（数万字）和强化学习技术，使复杂任务分解效率提升近 20 倍。例如，深圳市龙岗区将 DeepSeek-R1 部署于政务外网，实现公文写作、智能问答等场景的自动化，处理效率提升 40%。Manus作为通用型 AI 智能体，通过任务拆解和多工具协同能力，正在重塑企业服务流程。例如，其在金融领域可自动分析上市公司的股价数据，生成可视化报告并提出投资建议。 此外，Manus 在简历筛选、合同审核等场景的表现已引发行业关注。
展望未来三年，我们预计AI 应用将呈现三大趋势：一是行业大模型加速替代通用模型，如智谱 GLM-4 在教育、金融的定制化方案；二是AI 智能体从工具向自主决策演进，Manus 的任务分解能力将重构企业服务流程；三是合规技术与 AI 深度融合，隐私计算、数据标签化等技术成为刚需。重点关注政务智能化、医疗精准诊断、生成式营销、国产算力生态等赛道，这些领域已形成 “政策-技术-场景” 的闭环，具备规模化落地条件。
（专栏作者：摩根士丹利基金研究管理部 马子轩）