行业投资评级 - 投资评级为“看好”，并维持此评级 [11] 报告核心观点 - 观察海外AI产业发展路径，从大厂密集投入资本开支到Token爆发存在约两年的滞后期，国内大厂投入滞后海外一年，预计国内Token数量将在2026年迎来真正爆发 [3][6][8] - 在Token爆发的背景下，云厂商作为AI应用的“血液”将率先受益 [3][9] - 横向对比，具备全栈式AI布局的企业更容易将模型进步转化为业务收入或壁垒，从而率先形成AI投资回报的正循环，看好这类玩家突围 [3][9] 海外AI产业发展观察 - 海外AI产业从2023年大厂密集投入资本开支，到2025年Token爆发，中间存在约两年滞后期 [6][21] - 2023年为AI投入周期开启阶段，海外大厂开始大幅投入资本开支 [21] - 2024年，资本开支主要用于昂贵的大模型训练，例如GPT-4训练成本预计超过7800万美元，同年大模型进入密集迭代期，头部云厂商如AWS、Azure、GCS的收入增速开始明显抬升 [30][32][36] - 2025年，随着部分场景如编程、多模态等逐步跑通，需求侧核心指标Token数开始高速增长，例如谷歌2025年9月处理的Tokens用量已达1300万亿，日均处理43.33万亿 [38][40] 国内AI产业发展现状与预判 - 国内大厂AI资本开支投入周期较海外滞后约一年，于2024年下半年正式开启 [3][7][45] - 国内头部模型水平基本滞后海外一年到一年半，与投入周期滞后时间一致 [7][46] - 2024年至2025年，国内头部云厂商收入已率先反映AI投入回报，例如阿里云收入同比增速从最低点的3%迅速回升至最新一季度的26% [7][48] - 以字节为代表的国内大厂日均Token消耗量在2025年下半年开始上升，但与海外相比仍有较大差距 [7][54] - 参照海外周期，国内Token数量有望在2026年迎来真正爆发，随着编程和多模态模型产品成熟，下游应用场景有望被真正打开 [3][8][52] 云计算行业的受益逻辑与竞争格局 - AI时代，云与大模型紧密绑定，成为推理范式下的算力核心，将率先受益于Token爆发 [9][56] - AI为云计算带来新的需求，主要是IaaS层和模型即服务层需求，并有望推动商业模式从资源定价转向价值定价，长期提升云基础资源毛利水平 [9] - 模型实力将在很大程度上决定云的竞争力，例如阿里云在AI云市场的占有率（35.8%）高于其在传统IaaS市场的占有率（约26%） [56] - 预计2025年至2030年，中国AI云市场复合年增长率（CAGR）为26.8% [56] 全栈AI玩家的竞争优势 - AI当前变现手段有限，主要依赖广告、编程、订阅、云计算等，非常依赖于企业原有的业务底蕴和用户积累 [9][60] - 大厂之间的竞争胜负手在于：模型能力是否顶尖或在特定赛道有统治力；以及是否拥有全栈式AI布局以形成更有效的商业闭环 [9][60] - 全栈AI玩家更容易将模型的每一次进步转化为业务收入或壁垒，形成商业正循环 [3][9] - 谷歌是形成有效商业闭环的范例，其具备“模型（Gemini）+加速器（TPU）+数据中心网络（OCS）+场景（搜索+广告+Android终端）”的全栈布局，并在股价上体现超额收益 [61][63] - 阿里云已完成从底层算力到模型服务平台再到Agent开发平台的全栈AI布局，其通义千问模型能力获行业认可 [67][72] - 通义千问系列模型表现优异，Qwen3-Max-Thinking总参数规模超1万亿，预训练数据规模达36T Tokens，性能可与国际顶级闭源模型竞争 [72] - 通义千问在开源社区影响力巨大，衍生模型数突破20万个，下载量突破10亿次，居全球开源大模型第一 [76] - 阿里在C端应用入口侧持续发力，千问APP上线23天月活跃用户数突破3000万；灵光APP上线4天下载量突破100万；蚂蚁阿福依托支付入口和医疗资源网络打造健康陪伴应用 [78][80][81]