文章核心观点 - Anthropic公司推出的模型上下文协议在发布一周年之际，其发展现状与最初的宏大愿景形成巨大反差，行业接受度表面提升但实际关注度低迷，且其自身产品策略也在向名为Skills的新系统倾斜[1] - MCP协议旨在解决AI应用开发中重复造轮子的痛点，但其在工程落地中暴露出导致模型效率降低、成本激增、可靠性下降以及安全隐患等根本性缺陷[3][4][5][6][7] - MCP生态因门槛过低导致大量重复和低质量的工具涌现，增加了开发者的筛选成本，并存在广泛的安全漏洞[8][9] - Anthropic公司通过推出Skills系统并在技术上优化MCP调用方式，实质上是对MCP原始设计缺陷的修正，标志着其从试图统一世界的通用协议向更务实、定制化方案的转变[10][11] - 无论是MCP还是Skills，都是当前AI智力不足阶段的过渡性工程补丁，MCP的最终生态位可能将回归为处理长尾数据的基础设施，而非万能解决方案[12][13][14] MCP协议的发展现状与行业接受度 - MCP Registry目前收录了近2000个Server，比9月份刚上线时增长了407%[1] - OpenAI、Google、AWS、HuggingFace等主要行业参与者均已宣布接入MCP，使其在纸面上成为一个被行业接受的开放标准[1] - 尽管有官方数据支持和行业巨头背书，但MCP周年庆在社交媒体上几乎未引发讨论，关注度与发布时的轰动形成鲜明对比[1] MCP协议的设计初衷与核心承诺 - MCP协议旨在解决AI应用开发中，开发者需要为每个外部服务（如Google Drive、Slack）重复编写适配代码的痛点[3] - MCP承诺“一次开发、处处运行”，即服务提供商编写一个MCP Server后，可被Claude、Cursor等各种AI Agent直接使用，无需重复适配[3][4] - 发布初期，开发者社区反应热烈，GitHub上涌现大量MCP项目，覆盖查天气、看股票等多种功能[4] MCP协议在工程落地中的主要缺陷 - **上下文与成本问题**：MCP调用需占用模型上下文窗口，工具定义、请求和结果均消耗Token，多次调用后上下文迅速膨胀，导致成本激增[4] - 例如，仅GitHub官方的MCP就定义了93个工具，消耗55000个Token；挂载20个MCP Server几轮对话后上下文就可能耗尽[4] - Anthropic承认，处理一份两小时会议文档可能额外消耗50000个Token，更大文档会导致工作流崩溃[5] - **模型性能下降**：当加载过多MCP工具时，模型的注意力被稀释，可能导致推理错误，例如不信任工具返回的正确结果（如将-9误报为+9）[7] - **安全隐患**：早期MCP权限设计粗放，例如文件系统MCP可能赋予AI读写整个磁盘的权限，曾导致代码库被误删等事故，引发企业安全部门的担忧[7] MCP生态面临的质量与安全问题 - 由于搭建MCP Server门槛极低（几十行代码），导致生态中充斥大量重复和低质量的工具，真正设计精良、维护活跃的很少[8] - 一项针对近1900个MCP Server的研究发现，大量存在凭证暴露、缺乏访问控制、CORS问题、资源管理不当、传输安全等问题，安全隐患普遍[8][9] - 生态的虚假繁荣反而增加了开发者筛选可用、可靠工具的成本，有时甚至高于自己开发一个[8] Anthropic的产品策略转向与技术修正 - Anthropic在其最新版Claude中，正用一套名为Skills的系统接管越来越多的工作（如生成PPT、处理Excel），MCP在官方文档中的位置被边缘化[1][10] - Skills的本质是将高频、经过验证的能力封装为精简预设，进行原生集成，这比通过通用协议调用更快、更稳、更节省Token[10] - Anthropic在技术博客中提出新思路：让Agent编写代码去调用MCP，而非直接暴露工具定义，据称这种方式能减少98.7%的Token消耗，这被视作对MCP原始设计缺陷的变相承认[10][11] 对AI工具协议发展阶段的宏观看法 - MCP和Skills，连同Prompt工程，都是当前为弥补AI智力不足而采取的确定性工程补丁[12][13] - 真正的超级智能可能无需此类协议，能够自主适配和获取信息[13] - MCP并未彻底失败，Anthropic仍在推进其企业级功能，IBM也宣布将贡献企业级资产，但其定位已从“万能协议”回归为“基础设施”，最终生态位可能是：高频能力由Skills处理，长尾数据由MCP连接[14] - MCP的最大贡献可能在于促使行业不再盲目堆砌工具，而是开始思考哪些接口才是真正重要的[14]

公司估值与市场表现 - 公司估值在近期飙升至3500亿美元 [2] - 其核心产品Claude Opus 4.5在企业级市场占据了32%的份额 [2] 核心领导团队 - 首席执行官Dario Amodei曾为OpenAI研究副总裁，因无法接受老东家在安全问题上的激进策略而带领团队出走 [3][5] - 总裁Daniela Amodei具备从政治竞选到Stripe风控经理，再到OpenAI安全副总裁的罕见履历，负责公司的实际运营管理 [6][8] - 首席产品官Mike Krieger是Instagram联合创始人，其加入标志着产品从工程师工具向国民级应用的转型 [9][11] - 首席技术官Rahul Patil曾任支付巨头Stripe的CTO，深谙驾驭庞大工程系统之道 [12][14] 技术研发与安全理念 - 对齐科学负责人Jan Leike曾是OpenAI“超级对齐”团队联席主管，因对安全问题的失望而加入，其理念是为后AGI时代的人类繁荣而优化 [14][16] - 首席科学官Jared Kaplan是理论物理学家出身，用量子场论思维解构神经网络，为公司确立长期科研方向 [16][18] - 首席计算官Tom Brown是GPT-3的幕后缔造者，正负责指挥被形容为“人类历史上最大规模基础设施建设”的计算任务 [18][20] - 首席架构师Sam McCandlish拥有斯坦福理论物理博士学位，论文引用量超过10万次，专注于解决硬核的模型训练难题 [20][22] 企业治理与风险控制 - 首席信息安全官Vitaly Gudanets曾在Netflix全球扩张期间守护其数据安全，负责公司的网络安全防御 [23][25] - 政策负责人Jack Clark由彭博社科技记者转型为OpenAI政策总监，负责对外游说并为AI制定规则 [25][27] - 首席财务官Krishna Rao曾在Airbnb和Fanatics掌管财务战略，为公司规划财务路径 [27][29]

投资评级 - 对阿里巴巴的投资评级为“买入”，并予以维持 [2][7][14] 核心观点 - 阿里巴巴明确聚焦以AI+云为核心的科技平台、购物与生活服务融合的大消费平台，战略价值进一步强化，蓄力带动长期增长正循环 [7] - 尽管因即时零售和AI等新业务投入力度加大，下调26财年盈利预测至1187亿元（前值为1255亿元），但维持27-28财年盈利预测为1553/1788亿元，看好平台高质量增长势能 [7][14] 财务数据及盈利预测 - 预计2QFY26收入达2528亿元，同比增长6.9%，Non-GAAP归普净利润128亿元，同比下滑65% [7][8] - 预计各业务板块收入同比变化：中国电商集团+23.8%、国际数字商业集团+18.5%、云智能集团+30.0%、所有其他收入-30.6% [7][8] - 营业收入预测：FY26E为1,044,821百万元（同比增长4.9%），FY27E为1,162,813百万元（同比增长11.3%），FY28E为1,270,267百万元（同比增长9.2%） [7][17] - Non-GAAP归普净利润预测：FY26E为118,702百万元（同比下滑25.1%），FY27E为155,261百万元（同比增长30.8%），FY28E为178,810百万元（同比增长15.2%） [7][17] 电商业务表现与战略 - 基于庞大的用户和商家网络及体验优化，预计2QFY26淘天GMV增势延续，CMR（客户管理收入）预计实现约10%增速，驱动因素为全站推渗透率提高带来的take rate提升 [7][9] - “一体化电商”战略协同，即时零售单量快速提升，淘宝闪购联合饿了么日订单量曾突破8000万单并在后续周末超9000万单 [7][10] - 预计FY2Q26单季度淘宝闪购亏损约350-400亿元，但中短期亏损收窄路径清晰，预计Q4某一单月度UE较峰值缩减一半 [7][10] 阿里云与AI业务发展 - 阿里云以35.8%市场份额稳居行业第一，预计2QFY26云收入增长进一步提速，经调整EBITA利润率环比稳定 [7][11] - 国内企业AI渗透率提升，推理需求爆发，阿里云栖大会重磅发布七连发大模型产品，Qwen3-Max性能跻身全球前三 [7][11] - 集团积极推进三年3800亿元的AI基础设施建设计划，并预计持续追加，合作英伟达布局Physical AI，夸克、钉钉、高德等应用生态产品深化发展 [7][11][12] 国际业务表现 - 国际数字商业集团（AIDC）聚焦中东、欧洲、日韩等多元化市场，预计2QFY26收入保持良性增长 [7][13] - 集团加大平衡AIDC投资效率，盈利改善加速，预计经调整EBITA有望持续减亏，保持盈亏平衡，并于年内有望实现单季度盈利 [7][13]

评级与目标价 - 中信建投予阿里巴巴-W“买入”评级，目标价为216.72美元/ADS，对应港股210.76港币/股 [1] - 采用分部估值法，中国电商集团每ADS估值145.67美元，云智能集团每ADS估值71.04美元 [1] 长期财务预测 (FY2026-2027) - 预计FY2026收入增速3.30%，FY2027收入增速11.11% [1] - 预计FY2026 Non-GAAP净利润1217.30亿元，同比下降23.02% [1] - 预计FY2027 Non-GAAP净利润1626.09亿元，同比增长33.58% [1] 短期业绩前瞻 (FY2Q2026) - 预计中国电商集团本季度收入增速约11.55% [2] - 预计中国电商集团CMR增速约10.04%，受益于闪购带动的交叉销售及AI优化广告效率 [2] - 预计本季度调整后EBITA同比下降72.58%至122.11亿元，主要受闪购投入拖累 [2] - 预计本季度闪购业务亏损约350亿元，扣除闪购的电商业务EBITA同比正增长 [2] 云智能集团业务展望 - 预计云智能集团本季度收入增速约30%，经调EBITA利润率约9%，同比基本持平 [2] - 预计CapEx保持较高水平，公司正积极推进3800亿元的AI基础设施建设并计划追加更大投入 [2] - 为迎接ASI时代，对比2022年GenAI元年，到2032年阿里云全球数据中心能耗规模将提升10倍，算力投入将指数级提升 [2]

公司AI战略与愿景 - 公司AI战略决心坚定，目标成为全球AI领导者，致力于打造全球领先的全栈人工智能服务商，并成为未来全球仅有的5-6个超级云计算平台之一 [1] - 公司认为大模型是下一代操作系统，计划通过领先的模型技术和开源战略将Qwen系列打造为AI时代的安卓系统 [1] - 公司将持续加大AI投入，全球数据中心的能耗规模计划在2032年提升10倍，此前的投入计划为3年3800亿元 [1] 行业趋势与市场前景 - AI技术进展迅速，从高中水平发展至博士、IMO金牌水平用时不到三年，未来实现通用人工智能（AGI）具有高确定性 [1] - AI应用用户渗透极快，ChatGPT全球周活跃用户在三年内增长至7亿，AI token消耗量每2-3个月翻一番 [1] - 全球AI投入将从最近一年的4000亿美元，扩大至未来五年累计超过4万亿美元 [1] 大模型技术进展 - 大语言模型技术保持领先，Qwen 3 Max在LLM Arena评分中位列全球第三，超过GPT-5 chat [2] - 发布新一代Qwen 3 Next架构，采用混合注意力机制和超稀疏MoE结构，基于此架构的Qwen3 next-80B-A3B模型训练资源仅为尺寸接近模型的9.3% [2] - 多模态模型进步明显，通义万相2.5 preview首次实现音画同步的视频生成并接受全模态输入，语音交互模型Qwen 3-Omni识别水平接近Gemini 2.5 pro [2] 开源战略成效与生态建设 - 开源战略成效显著，Qwen系列模型服务客户数超过100万，衍生模型数量超过17万（为第二名Llama的2.5倍），总下载量超过6亿 [2] - 模型生态持续完善，阿里云百炼平台过去12个月调用量实现15倍增长，魔搭社区已成为国内最大开源社区，累计访问用户超1800万，模型数超10万 [2] - 开源战略有助于提升模型在开发者及企业端的渗透率，为抢占模型份额和构建应用生态打下用户基础 [2][3] 财务预测与估值 - 基于AI战略深入和模型技术进步，上调公司FY2026-FY2028营业收入预测至10084亿元、11391亿元、12482亿元 [3] - 同步上调同期经调整净利润预测至1412亿元、1878亿元、2166亿元 [3] - 通过分部估值法计算公司市值为35757亿元，对应每股价值205.34港元 [3]

AI技术发展时间表 - 萨姆·奥特曼预测到2030年人工智能将在所有维度上超越人类[3] - Emad Mostaque预测未来1000天内AI将取代人类工作岗位并重塑经济结构[5] - AI将主导GDP增长，人类智能被机器智能替代，大量认知劳动被AI智能体取代[6] AI对就业市场的影响 - AI带来“偏向资历的技术变革”，初级岗位受冲击最大，平均减幅达7.7%[10][11] - 企业通过减少招聘新人而非裁员实现初级岗位数量下降[12] - 资深员工因能操纵AI获得更多内部晋升机会[13] - 受冲击最严重的是毕业于公立一般大学或中段私立大学的求职者，形成“U型效应”[14] 科技行业裁员趋势 - 2025年全球科技行业已有204家公司裁员，89964名员工被解雇[21] - 微软2025年5月裁员6000人（占员工总数3%），AI技术已能生成公司20%～30%的代码[22] - IBM2025年3月裁员约9000人，Cloud Classic团队25%员工受影响[22] - 2025年裁员针对性集中在可被AI替代的中层技术和管理岗位[23] 企业AI战略转型 - 多数裁员公司同时大幅增加AI技术投资，显示人力资源结构调整趋势[25] - 微软2025财年承诺投入800亿美元用于AI数据中心建设[28] - 软银愿景基金在盈利背景下裁员，将资源重新配置到AI等“突破性技术”[28] AI人才市场需求 - 2025年AI岗位量同比增长10倍，超1000家企业发布超7.2万个AI岗位[31] - AI领域非技术岗位数量增长7.74倍，产品、运营与设计成为三大热招方向[32] - 2025年1～7月，平均月薪5万元～8万元的应届生岗位占比42.66%，8万元以上岗位占比14.68%[33] 顶尖AI人才争夺 - 字节跳动启动“Top Seed人才专项”，以百万年薪和算力资源吸引顶尖院校毕业生[36] - 蚂蚁集团“Plan A AI人才专项”由CTO带队在顶级会议宣讲，董事长亲自与候选人交流[36] - 百度2026届校招释放4000余个offer，AI岗位占比高达90%[37] - Meta为OpenAI的GPT-4核心架构师开出超过1亿美元薪酬包，为苹果大模型负责人开出两亿美元合同[40] - 微软启动针对MetaAI人才的“精准打击”计划，提供最高数百万美元薪酬包[41]

行业投资评级 - 看好 维持[8] 核心观点 - 阿里巴巴CEO提出AI发展三阶段演进路径：从通用人工智能（AGI）迈向超级人工智能（ASI）[2][5] - 宣布三年3800亿元AI基础设施投入计划 目标打造"超级AI云"[2][5] - 通义千问坚持开源开放路线 致力打造"AI时代的Android"[11] - 全球布局加速：在巴西、法国、荷兰首次设立地域节点 扩建墨西哥、日本等5地数据中心 2032年全球数据中心能耗规模将提升10倍[11] - 发布旗舰模型Qwen3-Max引领"参数革命" 展示模型实力前沿突破[11] - 与英伟达开展Physical AI合作 共同加速机器人在物理世界中的应用开发[11] - 国内AI Infra厂商受益于模型能力迭代与AI应用货币化 Agent投资逻辑持续强化[2][11] 技术演进路径 - AI发展分为四个阶段：智能涌现（学习人）→自主行动（辅助人）→自我迭代（超越人）→ASI[11] - 从学习人到辅助人的关键：大模型具备Tool Use能力连接数字化工具 大模型Coding能力提升解决复杂问题[11] - 从辅助人到超越人的关键：AI连接真实世界全量原始数据 实现Self-learning自主学习[11] 战略布局 - 两大核心判断：大模型是下一代操作系统（"Token就是未来的电"） 超级AI云是下一代计算机（全球可能仅存5-6个平台）[11] - 三大战略：通义千问开源开放 构建超级AI云提供全球智能算力网络 加速全球数据中心布局[11] 投资机会 - AI Infra厂商核心受益[11] - AI Agent相关商业化机遇[2][11] - 中国推理算力产业链[11] - CSP厂商推理需求推动[11] - 与头部大厂合作的IDC[11]

英伟达重大投资与合作 - 英伟达宣布将向OpenAI投资最多1000亿美元，投资将随数据中心建设进程逐步到位，首笔100亿美元投资将在第一个吉瓦数据中心建成时投入[1] - 英伟达将助力OpenAI构建和部署至少10吉瓦的AI数据中心，包含数百万块英伟达GPU，首个吉瓦系统计划于2026年下半年部署在新一代Vera Rubin平台[1] - 阿里云与英伟达在Physical AI领域达成合作，整合英伟达用于机器人和自动驾驶汽车训练的AI开发工具[2] - 英伟达近期还宣布向CPU厂商英特尔投资50亿美元，被投公司体量巨大，英特尔市值上千亿美元，OpenAI估值在3月已站上3000亿美元[1] 阿里巴巴AI战略与市场表现 - 阿里巴巴未来五年计划保持与全球AI投资同步，预计全球AI投资达4万亿美元，公司正积极推进未来三年投入3800亿元用于云和AI硬件基础设施建设，并计划追加更大投入[2] - 阿里云在2025云栖大会发布七款大模型产品，包括通义旗舰模型Qwen3-Max、下一代基础模型架构Qwen3-Next及系列模型等[6] - 不到2年时间，阿里已发布超过350个模型，去除量化版本后官网显示已发布119个模型[6] - 阿里港股在云栖大会当天大涨超9%，创近三年新高，市值日增近3000亿港元，本月股价累计上涨超四成，年内涨幅接近翻倍，截至9月26日总市值达3.2万亿港元[2] - 华尔街明星基金经理Cathie Wood旗下基金本周重启对阿里巴巴持仓，这是四年来的首次[2] AI芯片与算力市场动态 - 摩尔线程IPO申请成功通过上交所审议，符合发行条件、上市条件和信息披露要求，公司拟募资80亿元投向新一代自主可控AI训推一体芯片、图形芯片和AI SoC芯片研发项目[3] - AI芯片公司燧原科技、壁仞科技、沐曦也在筹备上市，摩尔线程最早过会，或成为其中最快上市公司[3] - 美光2025财年第四季度营收113.2亿美元，同比增长46%，2025财年全年营收达373.78亿美元，同比增长近50%[9] - 美光HBM客户群已扩大到6家，公司预测今年数据中心服务器总出货量将增长16%，AI服务器需求增长将推高市场对DRAM的需求[9] 大模型技术进展与更新 - DeepSeek模型更新至DeepSeek-V3.1-Terminus版本，针对语言一致性和Agent能力进行改进，缓解中英文混杂、偶发异常字符等情况，优化Code Agent与Search Agent表现[4] - 官方App、网页端、小程序与DeepSeek API模型均已同步更新为DeepSeek-V3.1-Terminus，此次为小迭代，提升并不算大[4] - 谷歌DeepMind发布Gemini Robotics 1.5与Gemini Robotics-ER 1.5两款专为物理世界设计的AI模型，采用"大脑-身体"协作框架解决现实世界复杂多步任务[12] - 新模型展现出跨机器人形态的学习迁移能力，能将在ALOHA 2机器人上学到的技能直接应用于Apollo人形机器人和Franka双臂机器人等不同平台，无需额外训练[12] OpenAI相关动态与预测 - OpenAI与甲骨文、日本软银集团合作的"星际之门"项目将在美国新建5座AI数据中心，未来三年总投资预计超过4000亿美元，规划功率容量接近7吉瓦[8] - OpenAI CEO预测通用人工智能将在2030年前到来，AI将在未来接管人类经济社会中30%-40%的工作[10] - 原OpenAI战略探索团队负责人宋飏加入Meta，成为新成立的Meta超级智能实验室研究负责人，向从OpenAI转来的首席科学家赵晟佳汇报[7] - Meta自6月起发起AI人才争夺战，迄今为止已从OpenAI、谷歌、Anthropic等公司挖来顶尖研究人员至少10余人[7]

AI作为下一代操作系统 - AI被视为下一代操作系统 AGI将向ASI超人工智能发展 [1] - 阿里巴巴CEO吴泳铭认为AI需直接从物理世界获取原始数据实现突破 例如新一代自动驾驶通过原始车载摄像头数据学习实现更高驾驶能力 [6] 车企AI智能体应用加速落地 - 理想 比亚迪 智己 蔚来等车企过去半年已宣布将AI智能体引入智能座舱 [2] - 车内智能体可实现语音点餐功能 车主行车中语音点餐到达后无缝取餐 [2] - 理想汽车展示智能体"理想同学"调用星巴克小程序完成点单支付全流程 演示视频持续一分多钟 [1] 智能体技术框架与生态连接 - 车机智能体主要通过CUA和MCP/A2A两种框架运作 [2] - CUA框架通过多模态大模型理解任务生成动作 最终通过小程序或APP执行任务 例如理想OTA7.5系统接入支付宝生态 [2] - MCP/A2A框架将任务分发给第三方智能体完成 例如肯德基点单由肯德基自有智能体实现业务逻辑 [4] - 支付环节设置安全验证 需刷脸或语音确认 小额支付可启用免密支付 [4][5] 技术瓶颈与解决方案 - GUI Agent图形界面智能体准确率较低 15步任务准确率约30% 影响停车登记等复杂任务稳定性 [3] - 理想采用"多步轨迹"拆解方案 基于用户想法页面截图和对话状态预测页面动作 通过有限集合预测提高准确率 [3] 未来发展方向 - 理想发布Agent 2.0框架 重点发展全信息记忆和环境感知能力 [5] - 全信息记忆涵盖程序记忆情景记忆语义记忆 包括用户屏幕操作环境互动和人物关系认知 [5] - 环境感知能力通过摄像头识别真实二维码等信息 结合全信息记忆由大模型规划推理完成任务 [5] - 智能体从被动辅助转向主动代劳 例如自动完成车牌号输入等重复操作 [5]

指数表现 - 截至2025年9月25日10:44 上证科创板芯片指数上涨0.64% [1] - 科创芯片ETF近1周累计上涨9.88% [1] - 科创芯片ETF近2年净值上涨124.89% 在指数股票型基金中排名8/2331 位列前0.34% [4] 成分股表现 - 晶合集成上涨13.37% 华虹公司上涨5.67% 中科飞测上涨5.16% 海光信息上涨3.62% 思特威上涨2.47% [1] - 上证科创板芯片指数前十大权重股合计占比62.02% 包括寒武纪(9.59%) 海光信息(10.15%) 中芯国际(10.22%)等 [4] ETF交易数据 - 科创芯片ETF盘中换手5.76% 成交21.72亿元 [4] - 近1周日均成交54.39亿元 排名可比基金第一 [4] - 近1周规模增长38.29亿元 新增规模位居可比基金第一 [4] - 近1周份额增长4.32亿份 新增份额位居可比基金第一 [4] - 最新资金净流入4.56亿元 近5个交易日合计净流入17.58亿元 [4] 收益特征 - 自成立以来最高单月回报35.07% 最长连涨月数4个月 [4] - 最长连涨涨幅36.01% 上涨月份平均收益率9.53% [4] 行业动态 - 阿里巴巴计划追加投资AI算力基础设施 原定三年投入3800亿元 [5] - 头部科技企业增加AI算力投入 带动服务器 芯片 光模块等上游产业链需求 [5] - AI竞赛转向算力硬实力较量 大模型技术迭代对底层算力依赖度持续攀升 [5]