大行看好！中国科技资产仍存在超预期空间

【导读】摩根大通姚橙认为，AI投资领域资本支出需求从美国供应商往中国供应商转移，中国科技资产尤其是国产替代方向仍有超预期增长空间

中国基金报记者 储是

近日，摩根大通证券（中国）有限公司中国证券研究部主管姚橙接受本报专访，围绕中国科技资产投资价值、全球AI市场格局及商业化落地路径展开深度探讨。

他指出，尽管短期市场存在波动，中国科技资产尤其是国产替代方向仍有超预期增长空间，AI投资领域资本支出需求从美国供应商往中国供应商转移，硬件端突破将提升全球投资者的认可度。

同时，AI行业已从模型“百团大战”迈入商品化阶段，垂类赛道与B端商业化成为核心发展方向。

中国科技资产仍存在超预期空间，硬件端突破将提升全球投资者的认可度

在采访中，姚橙明确向中国基金报记者表示，看好中国科技资产，尤其是国产替代方向。

短期来看，近期科技资产整体产生波动。但姚橙认为，该板块仍存在超预期空间。背后逻辑在于美国进入降息周期后，市场流动性进一步宽松，资金会主动追逐潜在回报率更高的资产。

中国资产在全球定位中属于新兴市场，目前在全球配置中仍处于相对“低配”的状态，具备显著的增配空间。中国科技作为资金回流市场的重要选项，即便中美关系等因素会引发短期波动，但其发展和增长的底层逻辑并未改变。

如果部分个股出现资金流动，更多是由Alpha因素驱动，例如年底获利了结。目前尚未观察到系统性、跨板块的大规模资金流动。对于TMT、人工智能等领域，未来可预见的增量资金主要还是增长型投资者。

长期视角下，中国的模型能力已经受到全球大型科技公司认可，特别是在开源领域。姚橙透露，硅谷众多开发AI应用的技术人员，有不少已在使用中国研发的底层模型。

值得关注的是，2025年，AI投资领域资本支出需求从海外供应商逐渐往国内供应商转移。2024年下半年，中国科技公司的思路还是以多囤积进口硬件为主，如今已转变为积极拥抱国产解决方案。

这一重大转变使得中国AI产业发展前景颇为乐观，尽管目前硬件端仍存在一定的发展瓶颈。当头部公司开始大规模采购装载国产芯片的国产服务器，市场积累的利润和资本能够回流到本土供应商时，本土公司就会具备实现技术突破的资本，形成良性循环，这将加快企业发展研发落地。

这一转变将带动整个产业链发展，中国本身是一个巨大的市场，足够让本土企业获得丰厚收益。同时，中国作为“世界工厂”，在电力等基础设施方面，反而更加具备优势。

被问及如何让全球投资者对中国科技资产保持兴趣，是否需要下一个类似DeepSeek的亮点事件时，姚橙表示，中国的模型能力在全球范围内已经得到认可。未来若在硬件领域实现新的突破，解决了芯片通信问题并形成可行的解决方案，全球投资者将更加认可中国科技。

全球模型市场从“百团大战”走到商品化时代，未来是垂类公司的

在全球AI市场格局方面，2025年AI市场的资金关注度主要集中在硬件端，市场普遍预期后续资金将等待应用端现象级产品的出现。

资金流向发生实质变化与模型市场的发展阶段密切相关。姚橙指出，全球模型市场的整合阶段已基本结束，这一趋势在全球范围内均成立。2023年中国AI领域还处于“百团大战”状态，如今市场上仅剩下5～10家机构仍在坚持开发模型。在美国，模型层也难以形成一家独大的局面，更可能呈现出多家并存的态势。

在他看来，模型基座能力正走向“商品化”阶段。“各家模型的差异不大，没有特别明显的区隔度。选择供应商A、B或C的基座模型，最终效果差异可能很小。”

在模型能力趋于同质化的背景下，姚橙认为，垂直行业的专有数据成为形成差异化优势的关键。未来垂类模型的发展将会呈现出明显的区分度。

由于不需要庞大的参数规模，垂类模型未必由科技巨头主导。未来，在应用场景端落地时，垂直行业数据是关键。小型公司可以基于开源模型蒸馏出小尺寸模型，利用模型将特定的领域知识转化为知识库，再反复利用垂直数据训练，就能打造出极具竞争力的应用。

AI商业化落地：B端比C端更清晰

谈到AI商业化落地，姚橙称，目前看来，B端落地路径比C端更清晰，实施起来也更容易。他列举了两个B端商业化落地的典型场景：在电商领域，AI实现的虚拟可替代传统拍摄的，省去场地租赁成本，自动修图与背景生成能减少后期设计团队的工时投入，直接降低企业运营成本。编程领域，AI可自动生成基础代码、排查程序漏洞，大幅提升效率。

未来，所有行业都可以实现AI落地。目前除编程等领域路径相对清晰外，其他行业也已初见苗头。其底层逻辑不一定是创造全新的AI收入，而是将AI融入现有运营模式，实现成本节约。节省成本后，企业可以选择降价让利消费者，或进行人员结构调整。这使得AI在B端的商业化落地，以及AI提供商的盈利逻辑都是清晰且合理的。

相比之下，C端商业化面临更多挑战。一方面，商业化方向尚未完全明晰，仍处于探索阶段，如何通过AI为用户提供最大化的价值是正在被思考的问题。另一方面，竞争极其充分。姚橙以现有的应用为例，美国的ChatGPT等产品在用量达到一定程度后会要求付费。而在中国市场，免费服务已能提供极佳使用体验，用户付费意愿较低，这导致C端商业化变现更加困难、缓慢。

姚橙最后强调，AI发展的关键已从“模型”转向“数据与应用”，垂直行业的数据壁垒和B端的降本逻辑是当前最清晰的路径，这也是投资者应该重点关注的方向。

编辑：赵新亮

校对：王玥

制作：小茉

审核：木鱼

注：本文封面图由AI生成

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