中國AI資產將全面爆發

能源通脹抑制股價，AI通脹提振估值。

3月18日，阿里云官方宣布，阿里云AI算力、存儲等產品最高漲價34％。港股午盤阿里巴巴股價開盤直線拉升，帶動云服務板塊上漲，推動恒科和大盤翻紅收漲。

去年以來，全球儲存芯片價格大漲50%-369%，儲存芯片股價大漲，閃迪暴漲2566%，美光科技大漲360%，三星電子大漲265%，SK海力士大漲473%，推動韓國綜合指數大漲146%。

如今，價格正從芯片傳遞到云服務，AWS、谷歌云、阿里云均宣布漲價，此輪漲價潮能否復刻儲存芯片“神跡”，提升云服務乃至AI資產整體估值？

本文認為，當前中國AI資產被嚴重低估；接下來，“通脹重構估值”、“應用重構估值”和“工業重構估值”，三股力量將全面提振中國AI資產的價值。

本文邏輯

一、通脹重構估值

二、應用重構估值

三、工業重構估值

通脹 重構估值

先看兩個價格重構估值的案例：

其一，汽車降價重創估值。

2025年，中國汽車廠商大打價格戰。根據乘聯分會發布的數據，全年乘用車零售均價從18.4萬元降至17.0萬元，降幅為7.6%。汽車廠商以價換量，推動了產銷量上升，全年產銷分別增長10.4%和9.4%。但是，降價進侵蝕了汽車廠商利潤，全年行業銷售利潤率下降0.2個百分點至4.1%，處于歷史低水平。

在資本市場上，降價嚴重打擊車企估值。與全年高位相比，恒生科技指數中汽車成分股的價格降幅達35%-55%，全年市值折損超一萬億港元。這一定程度上拖累了恒生科技指數，后者較全年高點下跌了24%。

這是中國汽車業內卷化的故事，也是通縮通殺估值的敘事。

其二，芯片漲價重構估值。

受AI數據中心投資拉動，去年儲存芯片需求爆發，價格全線大漲，DRAM累計上漲83%，NAND閃存大漲150%，主流型號DDR4 8Gb大漲369%。

儲存芯片市場量價齊升，重構全球AI產業鏈——儲存芯片廠商的估值，其中最受益的是韓國、中國臺灣。

2025年以來，美股市場中的閃迪爆漲2566%，西部數據大漲986%，美光科技大漲360%，希捷大漲321%，四家公司合計市值大漲四倍，新增市值超6500億美元；韓股市場中的三星電子大漲265%，SK海力士大漲473%，二者共同推動韓國綜合指數大漲146%。

這是韓國儲存芯片暴富的故事，也是通脹重構估值的敘事。

但是，同樣的敘事在美國卻出現相反的結局。

當下，能源通脹正在吞噬美股的估值。

美伊戰爭以來，布倫特原油價格與標普500指數負相關性已經達到“近乎完美的程度”——約為-0.96。布倫特原油價格累計上漲57%，標普500指數下跌3.7%。

能源通脹對美股的打擊來自國際油價推升美國企業成本、削減利潤，同時迫使美聯儲降息推遲，抑制市場流動性。

而韓國的敘事相反，芯片通脹給儲蓄芯片企業帶來巨額利潤。數據顯示，2025年，SK海力士營業利潤同比大漲101%，其中第四季度同比大漲137%?至??19.16萬億韓元?（約合134.09億美元），創歷史新高紀錄；三星電子營業利潤全年同比33.2%，其中第四季度同比大漲208%至20萬億韓元（約合139.80億美元），創歷史新高紀錄。這兩家韓國企業憑借出色的技術能力，合計控制著全球儲存芯片70%以上的市場份額，收獲了一波千載難逢的通脹紅利。

所以，通脹重構估值的邏輯是：技術創新供給，供給創造需求，需求拉升價格，價格推升估值。

如今，AI通脹從芯片傳遞到云服務和應用市場，根據通脹重構估值的邏輯，AI云端資產是否迎來估值重構時刻？

摩根士丹利近期的研報對此提出了兩種估值假設：一是基準情形（Base Case）；二是估值牛市（Bull Case）。

在現行的基準情形（Base Case）下，摩根士丹利預測2027財年阿里云營收增長45%，EBITA利潤率為9%，給云業務設定的EV/Sales（企業價值/銷售額）為5.5倍，單股貢獻價值為91美元，那么阿里巴巴整體目標價為180美元，在目前價位基礎上還有36.36%的增長空間。

在可能的估值牛市（Bull Case）下，摩根士丹利預測2027財年阿里云營收提升至50%，EBITA利潤率從9%大幅度提升至12%，2028財年進一步升至14%。盈利能力大幅度提升，帶來估值數倍擴張，摩根士丹利給云業務設定的EV/Sales（企業價值/銷售額）的倍數上升到7倍，單股貢獻價值從基準情形的91美元上升到127美元。在估值牛市（Bull Case）情形下，摩根士丹利給出的目標價提升至260美元，大約目前價位的2倍。

那么，如何才能打破基準情形（Base Case），觸發牛市情形（Bull Case）？

那就是：AI通脹。

正如，去年下半年儲蓄芯片大漲，徹底打破了三星電子、SK海力士基準估值，帶動全球儲蓄芯片資產價值起飛。

摩根士丹利的報告也是基于這一邏輯，認為云服務價格上漲是決定其估值的“最關鍵因素（Most critical factor）”。摩根士丹利推演：假設每年有20%的合同續簽，整體合同價格每上漲10%，就能帶來整整4個百分點的EBITA利潤率擴張。

漲價推升估值的核心是利潤率爆炸式提升。云服務是互聯網和AI領域的基礎設施，其特點是高固定成本、業務高穩定性。云服務提價可以帶來營收增長，最重要的是可以很好地攤薄正在大規模投資的算力折舊，從而大幅度提升利潤率和利潤規模。

根據Omdia的統計口徑，2025年第三季度中國云服務市場中，阿里云的份額為36%，華為云為16%，騰訊云為9%。

2025財年（2024年4月-2025年3月）阿里云收入1180億元，同比增長11%；EBITA利潤為105.56億元，同比增長72%；2026年財年收入進入快車道，前三個季度的增長率分別為26%、34%、36%，預計2026財年收入將達到1900美元左右，EBITA利潤到達171億元。

重點是，在漲價情形下，利潤可能大爆發。

根據摩根士丹利的模型推演，假設阿里云整個合同價格上漲20%（2026年4月18日起，?算力卡產品價格上調5%-34%，?存儲產品價格上調30%），EBITA利潤率將提升8個百分點至17%，這意味著2027財年EBITA利潤規模將在基準情形下的216億元大幅提升至408億元，比預期的大幅度提升88.88%，預計比2026財年大幅度提升138%。

值一提的是，阿里巴巴正在處于轉型期，股價波動明顯，其估值能否擺脫基準情形、觸發牛市情形，跟市場是否認可有關系，但根本上靠云服務業績提升。

預計，這輪阿里云和中國主要云服務商漲價，將觸發“Bull Case”條件，整體估值將翻一倍。

應用 重構估值

這一切源自“Token革命”。

數據顯示，去年下半年，中國企業級大模型日均調用量飆升至37.0萬億tokens，較上半年增長263%，其中阿里云千問占比大增至32.1%。

今年，OpenClaw（AI龍蝦）爆火，AI Agent爆發，打通了AI應用落地的“最后一公里”，大規模使用Token，帶來“印鈔機效應”，而這輪云服務漲價的直接原因就是“Token調用量暴漲”。

其邏輯是，API打通了大模型與下游應用市場之間的信息接口（類似于移動互聯網時代的二維碼），Token打通了AI數據中心與下游應用市場之間的資金接口（類似于移動互聯網時代的虛擬貨幣）。

如今，Token正在成為AI時代的“硬通貨”——價值儲存、支付功能與計量單位。

根據IDC預測，到2030年，全球活躍AI智能體將達22.16億，年度Token消耗量將從2025年的0.0005 Peta Tokens飆升至15.2萬Peta Tokens，增長超3億倍。

這意味著，誰掌握了Token的鑄幣權，誰就掌握了AI市場的“中央銀行”——印鈔機和定價權。

如何才能掌控Token鑄幣權？

在AI時代，人人都擁有Token創造權，正如創造數字貨幣，關鍵看誰的Token能夠贏得市場。根據貨幣的邏輯，Token的價值取決于底層資產、流通性與應用市場。所謂底層資產，Token背后用哪些資產作支撐，現在主要指的是算力和公司實力；流通性與應用市場指的是Token能夠在哪些市場買到什么產品和服務，類似于美元換取石油，現在主要是購買算力和云服務，未來可能會擴大。

當前，大型企業正掀起一場Token鑄幣權爭奪戰。用Token打通整個AI應用市場，對上游超萬億美元的算力投資來說，可謂生死攸關。

我之前發布的深度報告《AI：枯與榮》指出，當前AI最大的風險是美國科技巨頭巨額資本支出帶來的快速折舊風險。美股“七巨頭”去年和今年資本開支合計達到1.15萬億美元，其中微軟、谷歌、亞馬遜三家兩年合計達到8500億美元。大部分支出用于建設AI數據中心，即購買算力。但是，算力這類資產存在巨大的折舊風險。

通常，算力的生命周期為六年，那意味著科技巨頭當下龐大的資本開支在未來六年必須換來足夠的盈利。按照當前盈利增速推算，微軟、谷歌、亞馬遜的算力支出分攤到未來六年中，其折舊相當于當年利潤的25%-50%。

未來短短六年時間，誰來買單？

看看整個AI產業鏈中誰能夠支付得起。英偉達CEO黃仁勛把AI產業鏈劃分為“五層蛋糕”模型，?自下而上依次為能源、芯片、基礎設施（數據中心、算力網絡）、模型和應用?，F在主要是腰部力量在發力，亞馬遜、微軟和谷歌大力投資基礎設施層，然后帶動上游的能源和芯片市場大漲。但是，上游和基礎設施層的大規模投資，最終要向下游的模型和應用兩層收回，尤其是應用層。

目前，模型層做得最成功的是Open AI，去年收入達到200億美元，但是光靠模型層不足以覆蓋基礎設施層一年1000-2000億美元的折舊。

怎么辦？

資本市場在探索。去年8月份開始，英偉達股價被抑制。盡管其財報一如既往地出色，市場擔心，英偉達的營收不可持續。原因是，美國科技巨頭大規模投資算力，但未來收入不確定性高，營收高度依賴于科技巨頭的英偉達被看空。但是，谷歌股價接替了英偉達，在去年下半年持續上漲，累計漲幅達100%。

為什么？

原因是，市場認為，包括英偉達在內的Open AI鏈過度依賴于模型層的直接收入，而“谷歌鏈”的護城河更寬，涵蓋芯片、基礎設施（數據中心、算力網絡）、模型和應用市場，其中應用市場能夠為未來的收入提供更多確定性。

現在阿里巴巴全棧AI體系，類似于“谷歌鏈”，其涵蓋“五層蛋糕”的四層，即芯片-云-模型-應用的全棧AI體系。前端有自研AI芯片，中段以云基礎設施承載，后端以模型與業務場景閉合反饋。

今年AI Agent爆發后，這種全棧AI體系的商業化思路更清晰，應用優勢更明顯。

最近，阿里巴巴成立了Alibaba Token Hub（ATH）事業群，以Token為錨點重塑AI組織，涵蓋通義實驗室、MaaS業務線、千問事業部、悟空事業部及AI創新事業部，目的是“創造Token、輸送Token、應用Token”。創造、輸送、應用，這三個詞對應了貨幣三個關鍵要素：發行、流通與交換。

具體做法是，通過阿里云對外提供MaaS商業化服務，Token作為“燃料”激活全棧AI體系。

所謂MaaS（Model as a Service），即模型即服務，阿里巴巴將算力和大模型封裝為云服務，用戶直接使用Token調用即可。從IaaS模式到MaaS模式轉變，意味著從賣低毛利的算力（芯片）升級為賣高毛利的智能（大模型）。

在全棧AI體系中，一旦龐大的應用市場被AI激活，Token將產生“印鈔機效應”。阿里巴巴把淘寶閃購等加入千問“全家桶”，旨在將大模型作為流量入口，激活其龐大的電商體系，支撐其云服務。

在AI應用階段，擁有出色的應用技術、商業化運作能力和海量用戶數據的中國互聯網企業，其營收和利潤都將上漲，估值也將水漲船高。

去年下半年，“谷歌鏈”的比較優勢給谷歌帶來一倍的估值，而阿里巴巴全棧AI體系護城河，加上Token、API、MaaS構成的更加清晰的商業模式，可能將改變其估值模型，即從“電商驅動”轉為“AI云驅動”，其估值也將上升。

預計，應用的“量”，通脹的“價”，量價結合將共同重塑中國AI資產的價值。

工業 重構估值

AI終極一戰，將是各國工業能力競爭。

科學是理論，技術是解決方案，工業是量產能力。在過去的每一輪技術革命中，“星辰大?！眴印颁撹F洪流”，“鋼鐵洪流”支撐“星辰大?！保?工業都是中流砥柱和落地載體。

AI大模型是“吞金獸、吃電獸”，不僅消耗大量資本，還消耗大量的礦產資源、電力能源和工業產能。大模型的“大力出奇跡”能力，依靠的是背后龐大的AI數據中心。而AI數據中心則需要強大的芯片制造和電力工業能力做支撐，后者延伸的產業鏈還包括光刻機、芯片制造、火力發電、大型電池儲存、變壓器、銅鋁和小金屬采掘工業等等。

在AI時代，贏技術者贏未來，得工業者得天下。

目前，“天上”美國第一，“地上”中國第一。

所謂“天上”美國第一，指的是美國的科學理論研究和核心技術創新依然獨占鰲頭，如AI大模型、高端芯片。所謂“地上”中國第一，指的是中國的工業能力、應用技術和商業化能力在全球市場屈指可數。

目前，中國建成了世界上最高效、最廉價、工業產能規模最大的全產業鏈。中國工業能力最核心的競爭力就是產業鏈組織能力，涵蓋產能（量）、成本（價）和效率（時間）。

在產能方面，中國提供了全球30%左右的工業產能。20個工業大類的出口占全球市場份額均在30%以上，其中鋼鐵、十種有色金屬、稀土、無人機、造船、儲電池、工業機器人的全球市場份額超50%。近些年，中國還大規模投資電力、算力、超級數據中心等AI基礎設施。

在價格方面，最近五年，中國出口價格指數基本沒有變化，甚至還有所下跌；期間，美國、日本、德國、馬來西亞、越南上漲了15%-50%不等。

有人說，在AI無人工廠時代，中國產能的廉價優勢蕩然無存。其實不會，要知道，中國是工業機器人、人形機器人和機械手出口最多的國家，工業機器人在全球的份額達到70%，而且還擁有強大的工業設備制造能力。未來，中國的無人工廠將是全球最多、成本最低、效率最高的。

中國的“鋼鐵洪流”將支撐全球AI的“星辰大海”。例如，當下歐美國家大規模投資AI數據中心，AI數據中心必須配備大型儲能電池和變壓器，以確保電壓電流穩定。中國大型儲能電池生產能力強大，去年下半年開始出口訂單暴增。 又如，馬斯克計劃在太空建設AI數據中心，以及配備相應的光伏發電衛星，需要在中國市場采購大批廉價的光伏設備。

預計，AI競爭將逐漸從大模型、AI數據中心，轉向工業能力（制造工業和采掘工業），工業能力將成為重構AI資產估值的第三股力量。

工業重構估值的邏輯有三：

一是降低企業成本。

AI是耗電大戶，電費是主要成本項。簡單對比，中國年發電量是美國的2.17倍，發電裝機容量是美國的2.92倍，去年發電裝機容量新增規模是美國的12倍，平均工業電價約為美國的70%，居民電價約為美國的43%。中國電力工業的產能和價格優勢，可以降低算力成本，降低Token的消耗，加速AI市場擴張——這與上述“通脹重構估值”的邏輯不矛盾。

二是擴張企業需求。

上述講到，當前大模型終端消費帶來的直接收入，無法覆蓋美國科技巨頭龐大的資本開支，這導致超萬億美元的算力投資面臨巨大的折舊風險，而唯一的出路就是擴張企業級需求、增加間接收入。

AI，是消費終端，更是生產工具。大模型只有作為生產工具，融入各行各業，尤其是工業部門，提升生產效率，才能帶來廣泛的經濟效益。而中國龐大的工業部門和出色的產業組織能力，可以大大擴展AI企業級需求。

中國工業部門是全球工業技術、信息技術的重要載體和關鍵環節。

過去幾十年，中國工業企業大規模進口美國先進技術，然后組織生產工業用品，向全球市場出口。在全球AI產業鏈中，中國工業企業也將大規模采購美國和本國算力、云服務，將其吸納進產業鏈中組織生產，再向全球出口具有AI含量的產品和服務。換言之，當前全球AI的市場瓶頸，需要靠工業部門來打破。

預計，工業領域垂直AI將崛起，進而大幅度擴張大模型、算力和云服務的需求，大幅度提升整個AI產業鏈的價值。

三是推動自我迭代。

AI技術迭代有一個特點，大規模的應用和長尾數據不斷地改進算法，并使其自主行動、自我迭代。中國高效廉價的工業產業鏈可以把應用成本降到最低，最大限度地讓工程師低價測試、用戶廉價使用，不斷地促使AI技術快速迭代。

所以，工業，正/將與通脹、應用一起提升中國AI資產的價值。

值得注意的是，在這輪AI浪潮中，從拼大模型、拼算力，到拼應用、拼工業能力，每一個階段AI資產估值都/將大漲，而中國資產的估值存在慢半拍的節奏，識別這種節奏差正是我們投資AI的機會。

第一階段（2022年11月ChatGPT發布—2025年1月DeepSeek發布）：拼大模型，創新驅動，主要受益者是美股“七巨頭”，尤其是英偉達，以及OpenAI。英偉達市值從4000億美元上漲到3.28億美元，成為全球市值第二大上市公司。

期間，市場擔心中國錯失AI時代，AI資產一直被抑制。DeepSeek發布后，市場認為更節省算力的大模型的出現意味著美國科技巨頭的資本開支過度虛高，英偉達股價因此遭受打擊。DeepSeek、阿里千問等中國大模型集中發布，徹底激活了中國AI資產，此后一年相關股票平均補漲50%，AI資產新增1萬億美元。

第二階段（2025年）：拼算力，價格驅動，主要受益者是芯片廠商，尤其是儲存芯片廠商。其中，閃迪爆漲2566%，美光科技大漲360%，三星電子大漲265%，SK海力士大漲473%。

期間，與第一階段類似，中國芯片廠商并未享受全球儲存芯片需求爆炸的紅利，其股價主要受“國產替代”需求帶動，如寒武紀大漲106%，中芯國際上漲29%。不過，有趣的是，今年，在AI Agent爆發的刺激下，全球拼算力正在轉變為拼云服務，這波全球儲存芯片需求紅利正通過價格傳遞到中國市場，預計中國AI云服務資產估值將上升（如第一階段后期一樣補漲）。

第三/四階段（2026年-）：拼應用、拼工業能力，應用能力和工業能力驅動，二者可能同時發生，主要受益者是AI相關工業企業、云服務商和大型互聯網企業。

實際上，“工業重構估值”，在去年下半年已經發生，芯片制造工業大幅度提升了韓國和中國臺灣的AI資產價值。工業能力是中國最大的競爭優勢，這項能力當前被資本市場所忽略，中國強大的工業能力接下來幾年將成為重構中國AI資產的重要力量，各行各業龍頭企業級資產將崛起。

A股和港股的AI資產分布有所差異：港股以大型互聯網公司、大模型、云服務為核心，應用層占比較高，上游資產較少，其估值更易受應用市場驅動；A股以算力硬件、芯片為主，產業鏈比較完整，國產替代概念較強，其估值更易受工業能力驅動。

最后，美伊戰爭正引發資產價格下跌，但不會破壞這輪AI資產的估值重構，及其內在邏輯。

責任編輯 | 陳斌