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概览/核心摘要 (Executive Summary)

本次大摩宏观团队周度闭门会（2025-05-19）由邢自强主持，核心探讨了中美贸易科技战、中国AI产业链发展及AI应用落地三大议题。邢自强指出，尽管中美贸易战暂停，但科技战与金融战预计持续。宏观层面，美国经济例外论降温，面临通胀压力（预计全年3-3.5%）、降息空间有限及财政赤字扩大（预计2025年被动增加2000-4000亿美元）等问题，全球投资者或将重新平衡美元资产配置。中国方面，AI等前沿产业叙事积极，中国有望构建自给自足的AI生态系统，通过应用端创新实现“弯道超车”，预计AI短期贡献GDP 0.2-0.3个百分点，至2030年释放近7万亿人民币等价劳动力价值。然而，现实层面中国仍面临房地产调整、通缩和消费信心不足等“柴米油盐酱醋”的挑战，互联网巨头亦陷入“闪购大战”的内卷。

蔡志鹏博士分析，当前关税缓和并非停战，仍存高度不确定性，对中国是显著需求冲击，政策刺激或推迟且规模缩小（预计四季度0.5-1万亿人民币）。中国经济处于结构转型和走出通缩的探索期，科创行业展现生机，得益于知识外溢、固定成本分摊和专业化分工带来的规模报酬递增效应。

刘端解读了中国AI蓝皮书，强调中国AI战略侧重市场化、生态系统构建和规则制定，目标2030年AI领先。AI基础设施投资预计2028年盈亏平衡，2030年ROIC达52%。主要风险来自地缘政治和美国芯片禁令，但这将倒逼中国技术创新，预计2027年GPU国产化率达82%。

Gary分析AI应用，认为中国C端应用因价格优势和超级App生态（如微信）将快速普及，B端变现较慢。预计AI投资2027年盈亏平衡，2030年为平台带来约8100亿人民币额外收入（70%来自C端）。推荐关注腾讯（应用端）和阿里（云和赋能端）。

会议整体认为，宏观不确定性仍存，但中国科技产业链的高性价比和内生创新动能，以及经济向供需平衡转型的长期趋势是两大确定性。

宏观经济形势与地缘政治影响

美国经济前景与政策

• 邢自强观点：美国经济例外论及美元资产强势面临消退（“去魅”进程开启）
  • 通胀压力： 关税对美国经济造成通胀冲击，预计美国全年通胀率可能升至3%到3.5%，从五月份开始明显上升。
  • 货币政策： 美联储在面临经济“半滞胀”局面下，今年降息空间有限，市场对降息预期过高。
  • 财政政策： 短期内缺乏大规模刺激空间。所谓的减税仅是现状延续，非新增刺激，对经济作用中性。
  • 财政赤字： 预计2025年美国财政赤字可能被动扩大2000亿到4000亿美元，主要因高利率环境下债务付息支出上升。财政不可持续的担忧将愈发明显。
  • 信用展望： 穆迪下调美国主权信用展望具有重要象征意义，是三大评级机构中最后一个表达担忧的。
  • 资产配置： 全球投资者开始评估美元资产权重是否过高，考虑从过去五年过度配置美元资产的状态逐步再平衡至欧洲、亚洲（欧元资产、黄金、人民币资产）。美元的避险属性在过去一个半月逐步弱化。

中美贸易与科技关系

• 邢自强观点： 中美贸易战按下“暂停键”，但科技战和金融战预计不会停止。
• 蔡志鹏观点：关税问题仍具高度不确定性
  • 当前对华出口至美国的平均关税率仍高达约40%。
  • 90天缓和期并非停战，不应线性外推。美国之前的关税升级可能因“难以承受的痛苦之下被迫的撤回”（如零售商货架短缺风险）。
  • 美国对华关税底层逻辑未变（如强调“工作提供尊严”、国家安全层面的关键行业脱钩、“友岸外包”）。
  • 美国贸易逆差、金融顺差的循环体系边际上更为脆弱。
  • 关税战未结束，周末美国释放鹰派信息，对谈判缺乏善意的国家关税可能回到“解放前”水平。
  • 中国面临的关税水平存在上下行风险（如芬太尼问题解决难度高，但美国仍有301调查等增税渠道）。
  • 中美达成可执行、牢固的全面协议难度高，关税水平可能在较高中枢波动。
  • 全球关税不确定性将压制固定资产投资周期。

中国短期经济挑战与政策应对

• 邢自强观点：宏大叙事与“苦涩现实”并存
  • 宏大叙事（AI发展、国际机遇）对中国有利，市场热情和信心有所重燃（“新质生产力”）。
  • 现实挑战：房地产调整、通缩问题未完全解决，消费信心恢复缓慢。
    • 最新宏观数据显示工业层面尚可（抢出口带动），但消费层面“马马虎虎，依然是相对低迷”。
    • 互联网公司陷入“柴米油盐酱醋”的“闪购大战”，进行“耗血大战”。
  • 由于贸易战暂停，决策层在政策刺激上可能不会太着急，市场目光回归基本面。
• 蔡志鹏观点：经济数据韧性下的潜在风险与政策调整
  • 关税是显著的需求冲击，会降低产出和价格。
  • 当前经济数据（如五一出行、4月经济数据）的韧性有滞后性（出行预订早于关税升级、大项目不会立刻叫停、抢出口、政策宽松滞后效应）。
  • 政策刺激可能晚于预期且规模更小：预计财政扩充预算将从原先预期的三季度1-1.5万亿人民币，推迟至四季度，规模降至0.5-1万亿人民币。
  • 中国经济处于结构转型和走出通缩的探索期，政策整体以托底为主。若关税冲击大，对冲则更早更积极；反之则更晚更温和。经济将在额外冲击和部分对冲下，进入相对较低区间逐步企稳。

中国AI发展战略与前景

中国AI的宏大叙事与核心优势

• 邢自强观点：中国AI产业链实现“凤凰涅槃”，具备“弯道超车”潜力
  • 中国在全球高端产业链（智能驾驶、新能源汽车、电池等）的掌控力显著提升。
  • 中国可能是全球除美国外，唯一可以打造自给自足、完整AI生态系统的国家，涵盖自主GPU、开源大模型、数据中心、基础设施及丰富应用场景。
  • 核心优势：人才、基础设施（含能源）、数据等要素具备全球领先的纵深整合能力。
  • 发展路径：聚焦应用端，推动“足够便宜、已经好用的模型进入寻常百姓家，进入万千中小企业”，提升生产率，而非仅追求象征意义的AGI突破（类比美苏太空竞赛中实际经济竞争力与登月象征意义的区别）。
• 刘端观点（AI蓝皮书核心内容）：中国AI战略注重生态与规则制定
  • 中国AI叙事核心：并非谁拥有最强算力，而是谁能将AI市场化、建立强大生态系统、影响AI规则制定。
  • 政策支持：中国自2017年起制定至2030年的AI发展规划，已制定超250条AI监管标准。
  • 人才与研发：AI人才储备占全球28%，AI相关专利申请、研究课题发表名列全球第一。
  • 发展模式：自上而下发挥能源、数据、人才储备及算力端优势，推进硬件国产化、绿色能源、AI+产业结合，逼近2030年AI领先目标。
• 蔡志鹏观点：规模报酬递增效应支持科创发展
  • 中国供应链规模和产业齐全性是共识。
  • 核心逻辑是“规模报酬递增效应”，原因包括：
    1. 知识外溢效应： 庞大工程师和STEM人才库促进。
    2. 固定成本分摊： 广阔市场摊薄创新初期的高昂固定成本。
    3. 专业化分工： 产业链和工程师规模支持更深远的专业化分工。
  • 这可能使中国产业链和创新领域迸发内生动能。但长期可持续性需关注企业盈利和供需平衡（央行一季度货币政策执行报告已关注）。

AI的经济影响与增长贡献

• 邢自强观点：AI是产业升级和高质量增长的巨大催化剂
  • 短期（未来几年）：为中国GDP额外贡献0.2到0.3个百分点（主要来自基础设施投资和企业资本开支）。
  • 长期：
    • 到2030年，AI涉及的相关等价劳动力价值接近7万亿人民币（占目前GDP的4-5%）。
    • 到2035年，该规模可能达到11万亿人民币。
  • 应用领域：制造端（机器人、自动驾驶、药物研发）到消费端（客服营销、视频娱乐）。
• 刘端观点（引用IMF及摩根士丹利数据）：
  • IMF预计：发展中国家将有40%的劳动力受AI影响（16%提升效率，24%被取代）。
  • 按2024年工资水平计算，中国约有6.7万亿人民币的劳动力价值将被AI创造（相当于2024年GDP的5%）。
  • 短期（2-3年）：AI通过资本开支（Capex）和基础设施建设推动GDP。
  • 中长期：AI逐步替代初级脑力工作，可能引发生产力提升和劳动力资源错配问题，需政府通过社保、教育培训等方式平缓过渡。
  • 互联网团队预计：AI基础设施建设投入将在2028年达到盈亏平衡。
  • 到2030年，AI相关ROIC将达到52%，消费端和企业端贡献的AI相关收入将达到5560亿人民币。

AI产业链与国产化进展

• 刘端观点：国产化是关键，美国禁令倒逼创新
  • 中国GPU国产化进展：
    • 摩根士丹利半导体团队预测：2024年国产化率约34%。
    • 预计到2027年，国产化率将提高到82%，得益于技术创新加速和产业链需求增长。
  • DeepMind（应为Deepseek）和华为已通过软件设计和整体架构改进克服算力瓶颈。

AI应用、商业模式与变现

• Gary观点：中国AI应用C端先行，变现模式逐步探索
  • 中美AI路径差异： 中国选择“相对价格比较便宜，以及应用能够使得广泛的应用”，而非持续追求模型更智能。
  • C端应用：
    • 有望比海外市场更快普及，主要因价格便宜（尤其推理成本）。
    • 看好AI原生应用（如Deepseek、元宝、豆包、阿里夸克），用户数、时长、留存已过拐点。
    • 中国互联网大厂在“超级App”（Super Apps如微信）上的优势对未来AI智能体（AI Agent）至关重要，可解决多场景用户需求。
  • B端应用：
    • 应用层面仅比美国慢1-2年，但变现能力是难点。企业多用开源模型进行内部部署，转向公有云和第三方服务需更长时间。
  • 变现与ROIC：
    • 中国AI的Capex投资约为美国的1/8或更少。LTV（用户生命周期价值）短期可能低于美国。
    • 原因：
      1. C端应用多免费，依赖广告和未来交易抽成变现（腾讯预计C端投资到变现需1-2年）。
      2. 平台从AI带来的GMV中捕获的利润空间可能不如海外（如电商多为Marketplace，平台抽成比例有限）。
      3. B端变现更慢，机会相对美国更小（因缺乏强大软件行业）。
    • 预计到2030年，AI能为平台带来约8100亿人民币的额外收入。
      • 中国市场：70%来自C端，30%来自B端。
      • 美国市场（对比）：60%来自C端，40%来自B端。
    • AI投入预计2027年接近打平，2028年开始有正回报，到2029-2030年，变现的贡献利润率（Contribution Margin）可达50%以上。
  • 近期业绩启示（腾讯、阿里）：
    • 业绩发布有助于“重置”市场对AI短期过高的预期。市场常高估短期影响，低估中长期潜力。
    • 对腾讯（AI驱动广告高双位数增长）和阿里（阿里云20%以上增长）维持信心，当前或是较好买点。

面临的风险与挑战

• 刘端观点：地缘政治与美国芯片禁令是主要风险
  • 美国商务部工业与安全局（BIS）近期新指导意见：
    • 提示使用3A090规定下中国制造的AI芯片（如华为昇腾）可能面临的风险。
    • 提示美国AI芯片用于中国AI模型训练和推理所面临的风险。
    • 要求美国企业积极防范技术转移风险。
  • 美国的新指导意见不仅针对AI算力，更针对整个中国AI生态系统及其全球影响力扩散。
  • 短期压力将倒逼中国企业技术创新。
• Q&A - 中美AI发展模式差异是否会导致“代差”？（刘端回应）
  • 目前看，即使在算力限制下，中国AI模型与美国模型无明显区别。
  • 中美选择不同发展路径：美国追求算力比拼和AGI；中国注重快速落地应用和实践迭代（可能通过不同小模型+大调用模型实现类似AGI功能）。
  • AGI最终目标定义模糊，实现路径多样。
  • 中国在人才、能源、未来技术（如量子计算）有储备和专利积累。
  • 结论： 目前不预计会出现明显的“代差”，或中国因算力限制失去领先优势。

投资策略与建议

AI投资阶段与重点领域

• Gary观点：投资重点从基础设施转向应用
  • AI投资经历周期：
    • 第一阶段（已发生）： 基础设施（如数据中心，中国缺乏Nvidia体量的芯片公司，此方面机会相对少）。
    • 第二阶段（未来12-18个月重点）： AI应用采纳者（AI Adopter），主要是互联网和软件公司。这与美国市场趋势类似，也是摩根士丹利年初上调互联网行业评级至“Attractive”的原因之一。
• 刘端观点（硬件与半导体）：关注国产化受益者
  • 半导体设备（SPE）。
  • 国产自主化的晶圆代工（如中芯国际）。
  • AI蓝皮书中列有看好的半导体及硬件股票。

重点关注公司

• Gary观点：
  • 核心受益者：
    • 腾讯： 更偏向应用端（尤其C端），广告变现能力强。
    • 阿里巴巴： 作为“赋能者”（Enabler），云业务有较大增长空间，其C端和B端应用也值得关注。
  • 其他AI采纳者：
    • 旅游：携程
    • 本地生活：美团
    • 垂直领域：Boss直聘（招聘）
    • 软件：美图、涂鸦智能

核心观点总结 (蔡志鹏)

• 宏观层面不确定性仍大： 高频数据表现不一，关税对经济传导的具体影响和宏观数据何时明确软化仍不确定。
• 两大确定性：
  1. 中国科技产业链： 具备“高的性价比”和逐步增强的内生创新动能。
  2. 中国经济长期转型： 随着出口市场增速回落，中长期需向供需更平衡的模式转型。这有助于延续当前供给侧的活力，并逐步传导至整体宏观经济，使名义GDP增速回暖，稳定债务占GDP比重。