核心观点 - 中国AI投入确定性来自国产芯片对算力供给的解锁，真正变量在于投下去之后能否变现、回报能否跑通 [14] - 中国AI瓶颈正从需求端转向供给端，国产芯片放量将决定算力扩张能否兑现 [4] 资本开支规模与结构 - 2026至2030年中国AI相关总资本开支预计达8.5万亿元人民币（约1.3万亿美元） [2] - 中国AI总开支2026年约1.3万亿元，2028年升至约2.0万亿元，五年累计约为美国同业的17% [5] - 支出分为三大支柱：云厂商与头部互联网公司、新云（neocloud）、运营商 [5] 云厂商与头部互联网公司 - 2026年合计资本开支约9950亿元，同比增长121%，明显快于美国同业的41%，到2030年增至约1.4万亿元 [7] - 阿里因AI GPU的IaaS与MaaS回报路径更清晰，被预计花得比腾讯更多 [7] - 头部云厂商合计贡献约34GW增量算力，其中阿里与腾讯各6至9GW，百度约1GW [11] 新云（neocloud） - 五年合计约1.5万亿元，资金几乎全部投向服务器采购 [9] 运营商 - 算力相关开支从2026年的约810亿元增至2030年的1790亿元，在总资本开支基本稳定的前提下持续扩大份额 [9] - 约七成的开支会花在国内 [9] - 运营商自建用于自用的机柜新增9GW [11] 算力扩张与国产芯片 - IT算力容量将从2025年的26GW扩张到2030年的81GW，接近三倍 [2] - 国产AI芯片出货量预计从2025年的约110万颗，到2026年翻倍至240万颗，2030年进一步达到约1100万颗，能覆盖服务器部署的70%至85% [8] - 国产GPU、ASIC从2026年下半年起放量，将逐步解除高端芯片供给受限的约束 [8] 需求侧配套 - 增量AI电力需求从2026年的5.6GW升至2030年的约13GW [11] - 第三方数据中心订单从6.1GW增至11GW [11] - 内蒙古、宁夏等西部枢纽承接了约七成的增量订单 [11] - 大模型公司及其他主体新增12GW算力 [11] 融资与资金状况 - 国内开支方面，头部公司依靠经营现金流与在手现金基本可以自给，腾讯被认为最为稳健 [12] - 阿里的变量在于外卖补贴竞争是否重燃，百度则取决于搜索收入的稳定性 [12] - 海外开支五年合计约2.0万亿元，主要由字节跳动贡献，可能需要通过减持投资组合、发债或增发来补充 [12] - 新云融资渠道更丰富但杠杆更高，典型结构包括30%至40%的融资租赁（利率约5%）、3%至4%的银行贷款以及客户预付款 [12] 投入产出与变现模式 - 自建GPU的IaaS对应约44%的经营利润率、13%的ROIC与约3年的现金回收期 [13] - 对外租用算力利润率降至约20%，几乎没有前期资本开支 [13] - 自建算力叠加自建模型可以做到53%利润率、19% ROIC [13] - 用自建算力托管第三方API可提升到57%利润率、29% ROIC [13] - 采用下一代国产芯片（配备HBM3E）承载全流程推理，当前基准情形约为31%利润率、9.1% ROIC与3.6年回收期 [13] - 美国GB300的GPU IaaS对应约67%的增量EBIT利润率与31% ROIC，中国主要拖累是服务器成本接近其三倍 [13] 投资标的观点 - 维持对阿里、金山云、世纪互联的增持 [14] - 对智谱、MiniMax等模型公司保持乐观 [14] - 对寒武纪、天数智芯、海光等国产算力标的保持乐观 [14]