小摩：料中国主要大型语言模型ARR今年增长约4至7倍
摩根大通研报预测，中国主要大语言模型厂商年度经常性收入在2026年将增长4至7倍，基于价值导向的定价策略与性价比竞争推动全球份额提升，但需关注货币化可持续性与定价能力。
中国AI到底有没有投资机会？说得直白一点，这一轮中国AI的崛起，可不是简单地复制海外AI股票的逻辑。摩根大通最近出了一份研报，把这事儿拆解得挺透彻。
咱们先从基本面说起。中国的光模块、PCB、封测（OSAT）这些环节，在全球供应链里早就不是什么配角了。头部玩家的海外收入占比超过七成，换句话说，它们是直接瞄准全球8000亿美元AI算力支出的“低成本高弹性工具”。光凭这一点，就足以与其他市场拉开距离。
另一方面，政策驱动的国产化周期，硬生生打造了一条独立于全球科技波动的内生增长轨道。这意味着什么？意味着从2026到2029年，国内AI算力资本开支会有一波大幅扩张。数据说话：国内推理Token需求到2030年的复合年增长率能达到330%；到2027年、2028年，国产GPU支撑的AI服务器销售额，预计将分别增长41%和65%。这不是小打小闹，是实实在在地在铺基础设施。
再说估值层面。除了极少数例外，中国AI企业在AI价值链各个环节的未来12个月市销率，基本已经和全球AI领导者站在同一水平线上了。高增长、强劲的盈利可见度，再加上颇具吸引力的估值——三者凑在一起，在当下的全球投资策略里，绝对是差异化Alpha的重要来源。这也是为什么摩根大通把中国AI列为首选方向。
当然，一切的前提是商业化能落地。全球的大语言模型（LLM）商业变&现正在加速，摩根大通预测，中国主要大模型厂商的年度经常性收入（ARR）在2026年将增长4到7倍。中国LLM供应商走的是价值导向的定价策略，说白了就是性价比竞争，这让他们在全球市场份额提升上很有冲劲。
但这里必须强调一个核心挑战：货币化的可持续性。降价速度快、用户转换成本低，这两点加在一起，很容易把利润率压薄。一旦后续缺乏持续的最先进性能（SOTA）表现和深度的业务工作流绑定，估值支撑就会减弱。摩根大通判断得很直接——定价能力是估值溢价最重要的信号。所以，他们对智谱（02513）维持“增持”评级，思路很清晰：谁能真正把价值锁住，谁的溢价才站得住脚。
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