AI应用市场行情表现 - 2025年1月14日，GEO概念带动AI应用板块大幅上涨，石基信息、税友股份涨停，易点天下大涨14.20%，卫宁健康、宝信软件、用友软件、润泽科技等多股涨超5%，科大讯飞、新易盛、中科曙光、紫光股份、拓维信息等跟涨 [1] - 跟踪云计算（930851.CSI）的云计算ETF（159890）当日高开上涨3.39%并获大额净流入，其标的指数中“IT服务+横向通用软件+垂直应用软件”三大行业合计占比约65%，对AI应用有深度布局 [1][6] 算力产业动态与国产替代 - 2026年国产算力将迎来换代，新一代产品算力对标英伟达H100，且国产算力正往超节点方向发展以提升性价比 [3] - 需求端，2026年字节跳动预计投入1500亿元用于全球算力采购，其中国内预计600-650亿元，国产算力份额预计超400亿元；阿里巴巴预计投入超1200亿元，腾讯预计投入超800亿元并已进行首批国产算力采购；三大运营商也预计在2026年加大国产算力采购 [3] - 2020年至2028年，中国智能算力规模预计保持57%的复合年增长率，智算中心持续扩容 [3] AI产业发展阶段与投资逻辑 - AI产业正从以“算力竞赛”为核心的上半场，逐步转入以“应用落地”为主导的下半场 [4] - 2025年以来，AI产业链行情经历了从海外算力到国产算力，再到存力与电力的轮动，AI应用作为下游板块涨幅相对有限，在2026年进入下半场后仍具备较高配置性价比 [4] - AI应用商业模式的加速商业化有望催化新一轮软件端行情 [4] 市场催化剂与事件 - 美国于2025年1月13日放宽了对英伟达H200芯片出口到中国的监管规定 [3] - 近期GEO概念火爆、高性能DeepSeek-V4即将发布、以及智谱AI与MiniMax相继登陆港股，提振了市场对大模型产业商业模式的信心，带动AI应用股上涨 [4]

麦肯锡报告：未来改变商业格局的18个赛道核心观点 - 麦肯锡报告指出，未来最有可能改变全球商业格局的18个赛道，预计到2040年将实现29万亿至48万亿美元的收入，贡献全球GDP增长的18%至34% [2] 电商 - 到2040年，电商在全球零售收入中的占比预计将从目前的约20%提升至27%-38% [3] - 增长点在于发展中国家的市场扩展，以及发达国家中医疗保健、珠宝和手工艺品等更具“情绪价值”品类的增长，这些产品更容易通过社交电商的叙事方式销售 [4] - 全球范围内，电商平台的获客和最后一公里配送预计将迎来大量投资 [5] 电动汽车 - 到2040年，电动车在全球乘用车销量中的占比预计将超过50% [6] - 电池技术的突破和智能算法的革新将是重要影响因素，电动车企业和传统车企都将加大研发投资 [7] 云服务 - 世界互联程度的提高和新的AI产品对企业储存和计算能力提出了更高要求 [9] - 该行业收入在2005年至2020年间的年复合增长率为17%，预计未来几十年将以类似或稍缓的速度增长 [10] 半导体 - 半导体是数字世界的基石，计算和数据存储、汽车、通信和工业电子等领域的需求将推动其快速增长 [11] - 预计未来十几年，半导体行业将持续6%-8%的年复合增长 [11] AI软件服务 - AI发展迅速，被单独列为一个领域，越来越多的人正在使用AI助手 [12] - AI企业正在进行军备竞赛，致力于打造最先进的基础模型和应用 [13] 数字广告 - 随着全球上网中产阶级增加和人均上网时间增多，数字广告的商业价值持续扩大 [14] - 算法的进步提升了平台定位客户和追踪广告成本的能力，但平台间为争夺用户注意力需加大投资以制作吸引人的内容 [14][15] 流媒体视频 - 流媒体平台因获客和内容制作投资增加，可能需要寻找更多盈利方式进行自我革新 [17] - 大量发展中国家可能为内容订阅和广告收入提供增量，预计到2040年，订阅长视频服务的家庭数量可能突破10亿 [18] 共享自动驾驶汽车 - 随着自动驾驶技术落地，未来可能不再需要个人购车 [19] - 预计到2040年，共享自动驾驶汽车可能占据共享出行25%到51%的收入 [20] 太空经济 - 世界可能即将进入太空经济时代，SpaceX等公司通过可回收火箭等技术大幅降低了成本 [21][22][23] 网络安全 - 2020年，网络犯罪造成的直接经济损失约9500亿美元，间接损失可能达4-6万亿美元 [24] - 越来越多的企业开始重视并加大网络安全投资 [25] 电池 - 过去几十年，电池的能量密度增长到了大约三倍于之前的水平 [26] - 全球能源转型推动了对电池的需求，预计到2040年，电动汽车在整个电池市场的占比可能超过80% [27][28] 电子游戏 - 预计到2030年，全球可能有40%的人口成为电子游戏玩家 [30] - 移动游戏和云游戏的新模式推动了市场增长，免费网游带来大量收益，3A游戏预算越来越高，例如2025年发布的3A游戏预算已达2亿美元 [31][32] 机器人 - AI与机器人结合，人形机器人被寄予厚望，被视为“终极智能体” [33][34] - 未来可能每个人都拥有一台机器人 [35] 工业和消费生物技术 - 基因编辑等技术突破将推动生物技术在农业、替代蛋白、消费产品和服务、生物材料等领域的加速应用 [37] 模块化建筑 - 模块化建筑通过在工厂预制模块再现场拼装，可大幅提高建筑生产效率 [38] - 该方法在日本、北欧等高劳动力成本地区已广泛应用，但在全球普及程度仍有待提高 [38] 核裂变发电 - 更安全、更小型的模块化反应堆为补充可再生能源提供了可能 [39] - 在2023年联合国气候变化大会上，20多个国家承诺到205年将核能产量提高两倍 [40] 空中交通 - 电动垂直起降飞行器和配送无人机将是该领域的重大技术变革 [41] - 已出现未来增长的早期迹象，但发展取决于各国的监管和认证进展 [42] 减肥产品市场 - 根据《世界肥胖症地图集》估计，肥胖症的患病率可能从2020年的15%上升到2035年的24% [43] - 安全可靠的减肥产品若出现，大概率会获得巨大收益 [44]

报告行业投资评级 * 报告未明确给出统一的行业投资评级，但列出了多个细分领域的相关投资标的，包括芯片、存储、光通信、互联网大厂及云厂商 [4] 报告核心观点 * **AI投资逻辑转变**：海外AI投入面临现金流压力，投资正从“FOMO CapEx”（害怕错过的资本开支）转向“ROI CapEx”（追求投资回报的资本开支）[4] * **数据中心建设瓶颈**：数据中心面临电力容量限制，建设重点转向追求最大化每瓦特Tokens产出效率，并强调通用性和灵活性以支持多种模型和负载 [4] * **模型与商业化演进**：AI大模型围绕长文本、多模态、逻辑推理和工具使用能力迭代，工程化能力提升，商业化进程有望在锚定高ROI场景下提速 [4] * **云业务增长动力**：AI云服务进入“超大订单+长期基建”模式，随着2026年算力容量逐步释放，云业务收入有望迎来加速增长 [4] 根据相关目录分别总结 一、资本开支节奏：资本开支预期上调，未来现金流压力加大 * **资本开支持续扩张**：2024-2025年海外科技大厂资本开支高增，且未来开支预期进一步上调 [4] 2025年，海外四大科技厂商（微软、谷歌、亚马逊、Meta）合计资本开支同比增速有望突破60% [19] * **现金流压力显现**：高强度资本开支导致行业普遍面临现金流压力 [4] 甲骨文FY25Q4至FY26Q2自由现金流(TTM)连续为负，分别为-4亿、-59亿、-132亿美元 [24] * **融资需求加剧**：为缓解现金流压力，科技企业寻求多种融资手段 [4] 2025年9月以来，谷歌、亚马逊、Meta、甲骨文、CoreWeave合计新发债务规模达900亿美元 [36] * **利润端承压**：资本开支带来的折旧摊销增长加速，对利润端的压制效应日益显现 [31] 25Q3海外四大科技公司合计折旧摊销金额约404亿美元，同比增长40%，占收入比例约10%，为20Q1以来单季度最高 [31] 二、数据中心建设：电力容量面临限制，追求每瓦特产出效率 * **电力成为核心瓶颈**：海外云厂商普遍表态数据中心建设的瓶颈主要在于空间和电力供应，尤其是供电外壳层面 [59] * **建设模式多样化**：云厂商采用自建、带壳部署、租赁等多种方式共建数据中心 [51] 第一梯队云厂商以自建为主，第二梯队带壳部署或租赁占比较多 [51] * **强调通用性与灵活性**：多数云厂商强调建设通用的数据中心，以支持多代GPU、多种模型，并能在训练与推理负载间灵活切换，而非为单一技术或客户过度投资 [54] * **追求极致能效**：在电力限制下，云厂商致力于通过软硬件协同优化，最大化每瓦特下的Tokens产出效率 [59] 英伟达Blackwell相比Hopper，在同等用户响应速度下，数据中心每秒Tokens产出效率提升约50倍 [73] 三、模型能力演进：研究端产品端并进，工程化能力继续增强 * **模型竞争白热化**：2025年底，Grok 4.1、Gemini 3.0、Claude Opus 4.5、GPT-5.2相继发布，模型迭代围绕长文本、多模态、逻辑推理、工具使用四大能力展开 [83] * **训练算力需求持续**：训练阶段从预训练延伸至强化学习和持续学习，对数据集质量要求发生转变 [4][87] 预训练强调“对的数据”，中后训练更注重“好的数据”（带思考过程的数据）[94] * **推理需求成为主要驱动**：AI模型从“单轮回答”走向“长思考、重推理” [111] 根据OpenRouter数据，推理模型tokens消耗量占比从25Q1几乎为零提升至25Q4超过50% [111] * **工具调用需求可期**：AI产品形态向“智能代理”转变 [111] OpenRouter数据显示，工具调用tokens消耗量占比从25Q1极低提升至25Q4的15% [111] * **商业化定价策略分化**：模型厂商根据性能采取不同定价策略，用户愿意为更强性能付费 [128] OpenAI GPT-5.2较GPT-5.1 API提价约40% [120] 谷歌Gemini Pro系列定价策略从2024年的“低价竞争”转向2025年的“性能换溢价” [123] 四、AI云业务增速：算力容量加速释放，AI云服务迈向扩张期 * **云服务供不应求**：海外云厂商均表示当前算力产能供不应求，已锁定数吉瓦级别电力容量 [4] * **订单模式转变**：2025年，海外AI云服务进入“超大订单+长期基建”模式，云订单金额从十亿级到千亿级不等 [4] * **增长依赖产能释放**：云业务收入增速将高度依赖产能上线节奏，预计随着2026年算力容量逐步释放，云业务有望迎来加速增长 [4]

行业趋势与监管影响 - 监管收紧及电子商务增值税影响了中小型商户的盈利能力 对电商平台的变现能力及利润率构成压力 [1] - 外卖、即时零售及AI聊天机器人领域的竞争格局依然激烈 企业为争取市场份额及提升新用户渗透率和采纳度而投入的推广开支 可能进一步对盈利能力及利润率造成压力 [1] 技术发展与需求 - AI云服务需求依然强劲 [1] - 随着国内芯片供应逐步追赶以及部分高端外国芯片获批 供应限制可望逐步缓解 [1] - 海外市场正成为Robotaxi、AI应用及互联网数据中心建设的新焦点 [1] 公司观点 - 行业中 首选为腾讯控股(00700)、阿里巴巴(BABA.US)、携程(TCOM.US)、网易(NTES.US)及世纪华通(002602.SZ) [1]

行业趋势与挑战 - 监管收紧及电子商务增值税影响了中小型商户的盈利能力，对电商平台的变现能力及利润率构成压力[1] - 外卖、即时零售及AI聊天机器人领域的竞争格局依然激烈，企业为争取市场份额及提升新用户渗透率和采纳度而投入的推广开支，可能进一步对盈利能力及利润率造成压力[1] 技术领域动态 - AI云服务需求依然强劲[1] - 随着国内芯片供应逐步追赶以及部分高端外国芯片获批，供应限制可望逐步缓解[1] - 海外市场正成为Robotaxi、AI应用及互联网数据中心建设的新焦点[1] 公司投资观点 - 行业中首选为腾讯控股(00700)、阿里巴巴(BABA.US)、携程(TCOM.US)、网易(NTES.US)及世纪华通（002602）(002602.SZ)[1]

文章核心观点 - AI叙事在2026年将从估值扩张转向对技术路径兑现能力的持续检验 目前谈论AI泡沫论为时尚早 AI繁荣由资本开支扩张与宏观流动性共同塑造 关键在于技术能否转化为生产力与盈利 [2] - AI叙事正从“非理性繁荣”向“理性泡沫”演进 核心驱动力是国家战略竞争与企业生态位争夺 泡沫是技术革命中的阶段性现象 互联网泡沫式全面崩溃概率低 [2] - AI的迅速普及应用将继续成为2026年全球市场重要主题 趋势逆转可能性极低 AI生态系统内的机遇有望在各行各业进一步扩展 [2] AI投资机遇 - 投资机遇主要来自两端：一端是算力与基础设施相关的确定性资本开支链条 另一端是能将技术优势转化为行业渗透与现金流改善的应用与平台 [4] - 上游硬科技方面 可关注芯片/硬件（如英伟达、国产替代的寒武纪）与算力基础设施（数据中心、光模块） 这些是资本能量核心入口 技术路径明确且需求刚性 尤其关注Scaling Law（缩放定律）持续有效的企业 [4] - 中游平台型企业中 可关注云服务商（微软、阿里云）与开源模型生态（DeepSeek、Qwen） 前者承接下游算力需求 后者凭借成本优势激活“成本敏感型”市场 具备长期生态壁垒 [4] - 下游高价值应用 应聚焦“AI-First”（AI原生）企业 即核心价值由AI驱动（如AI Agent在工业质检、金融风控的落地） 须满足“技术不可替代+商业化路径清晰+用户高留存” 规避仅依赖API封装的同质化应用 [4] - AI应用已渗透至科技以外的金融、制造、医疗健康与消费等行业 在中期降息预期下 金融板块尤其是大型银行股 有望持续借助AI技术优化业务模式 改善行业基本面 [5] - 数字化基建与电力需求的提升 或将为工业及公用事业板块带来增长空间 [5] - 目前阶段 有较突出表现的是游戏板块、医疗AI、行业消费电子的智能化 甚至是机器人 这些板块从整体主线来看非常具有潜力 [6] - AI可能将从美股7巨头“一枝独秀”转向“百花齐放” 环球AI行业在美国AI巨头“护城河”受挑战背景下可能大放异彩 [6] - 相比于算力的无限扩大 AI最主要的限制来自电力 因此AI相关的基建将更得到重视 [6] AI风险与挑战 - 较高的估值导致投资者担忧 如果出现负面新闻 围绕此板块的波动也将大幅加大 对于高杠杆的公司须重点防范 [7] - 应重点防范三类风险：第一是高估值下对利率与流动性的弹性显著上升带来的顺周期波动 第二是盈利兑现节奏落后于预期导致的路径重估风险 第三是叙事过度一致带来的拥挤交易与风险溢价压缩 [7] - 短期流动性与估值风险：投资者杠杆率（纽约交易所保证金债务达1.21万亿美元）、巴菲特指标高位 提示市场局部过热 需警惕短期回调 [8] - 技术与商业兑现风险：上游需验证Scaling Law持续性 下游关注ROI变现能力（如OpenAI仍处亏损） 避免押注单一技术路径 [8] - 系统性与社会风险：资本若无法转化为商业价值将引发“熵增”（无序度累积） 长期需关注AI对就业结构、贫富差距的冲击 及政策对资本无序扩张的管控 [8]

亚马逊全球发展历程与核心成功要素 - 公司于1994年创立，最初为在线书店，1995年正式上线后第一年售出数万本书 [2] - 公司迅速从书籍扩展至音乐、视频等品类，并于1997年上市，募集5400万美元 [2] - 2000年推出第三方卖家平台，成功激活平台生态 [2] - 2005年推出Prime会员服务，提供免费两日达，迅速吸引数百万会员 [2] - 公司坚持客户第一战略，大力建设物流网络与自动化仓库 [2] - 2006年推出AWS云计算服务，后成为公司营收支柱 [2] - 2007年推出Kindle电子书，推动公司向数字内容领域拓展 [2] - 2017年，公司市值超过5000亿美元，员工达57万人，Prime会员数量达8000万 [3] - 2020年疫情期间，公司营收达3860亿美元，净利润达210亿美元 [3] - 公司的成功依赖于持续迭代以及物流与技术的双轮驱动 [3] 亚马逊在中国市场的战略与挑战 - 2004年，公司以7500万美元收购中国当时最大的在线图书卖家卓越网，意图抢占市场先机 [3] - 进入中国市场后，公司从卖书起步，2005年扩展至电子产品并尝试自建物流 [3] - 公司在中国市场份额于2008年达到顶峰15.4%，但此后持续下滑，至2018年市场份额仅剩0.6% [3] - 公司尝试推广邀请制卖家平台以构建生态，但未能成功 [3] - 本土竞争对手如阿里巴巴（淘宝C2C）和京东（自营B2C物流）模式更接地气，导致公司开放平台因商品杂乱、搜索体验差而处于劣势 [4] - 2010年推出Kindle中国版，意图通过数字内容翻盘，但受盗版和假货问题困扰 [4] - 公司将卓越网更名为亚马逊中国并优化网站界面，但流量增长乏力 [4] - 公司未能有效参与双十一等本土购物节，其黑色星期五促销活动转化率低 [4] - 本土电商已整合支付、物流、社交，而公司的支付系统不接地气，用户接受度低 [4] - 公司后续尝试海外购、社交营销与KOL合作，但或因物流延误，或因影响力有限，未能扭转市场份额下跌趋势 [4] - 公司创始人总结在华失利原因为投资不足与本土化不充分，美国管理层不信任中国团队，决策缓慢 [5] - 中国电商市场由阿里、京东、拼多多主导，公司的开放平台模式导致用户信息过载，其物流价格与Prime收费模式水土不服 [5] - 2019年7月18日，亚马逊中国网站停止运营，第三方卖家服务关闭，仅保留AWS云和全球开店业务 [5] 亚马逊的后续战略调整与当前布局 - 退出中国零售市场后，公司将资源倾斜至印度市场与云服务 [5] - AWS云业务通过合作在中国市场保持运营，全球开店业务帮助中国卖家出海，2023年该业务服务中国卖家达225万家，主要来自广东、浙江 [5] - 公司在印度市场投入数十亿美元建设仓库，推出本土化Prime服务与直播促销，市场份额稳步上升 [5] - 2021年，公司创始人卸任CEO，公司市值突破1万亿美元，AWS保持全球云服务市场份额第一 [5] - 吸取在华教训，公司在东南亚市场强调文化融合与本土化团队培训，电商业务重心从零售转向服务，增长由AWS驱动 [6] - 中国电商市场规模已为世界第一，2024年跨境电商规模预计达17.66万亿元，增长4.8%，由本土企业领跑 [6] - 公司虽退出中国零售市场，但其云业务与跨境通道间接助力中国卖家，形成一种共赢 [7] - 公司未来增长将依靠印度市场和云服务双轮驱动 [7]

文章核心观点 - 东南亚数字化进程加速，公有云市场增长潜力巨大，为国产云厂商提供了差异化竞争和市场份额扩张的机遇 [1][2][3] - 以腾讯云为代表的国产云厂商正通过提供高性价比、贴近业务需求的服务，并成功获取本土龙头客户，在东南亚市场挑战欧美云巨头的传统主导地位 [4][5][6][7] - 东南亚市场在数据中心建设、AI应用和政企上云方面需求强劲，但面临本地技术人才短缺的挑战，这恰好凸显了国产云厂商在工程能力和服务响应方面的优势 [2][3][8][10] 东南亚数字化与云市场概况 - 东南亚的互联网基础设施、用户习惯（如无现金化、手机依赖）和内容偏好与中国高度趋同，数字化进程紧跟中国步伐 [1] - 东南亚公有云市场规模预计将从现在的60亿美元增长到2030年的300亿美元，增长动力来自服务业数字化、云迁移、多云应用、AI变革及人力成本上升 [3] - 亚马逊、谷歌和微软等巨头去年表示将在东南亚投资至少380亿美元用于建设数据中心，但东南亚国家的人均数据中心占有量大约只有美国、日本和韩国的三分之一，显示基建远未到顶 [2] 国产云厂商的竞争策略与优势 - 国产云厂商（如腾讯云、阿里云、华为云）初期跟随中企出海，现已主动拓展东南亚本土市场，在泰国、新加坡、马来西亚、印尼等地扩张 [1][2] - 腾讯云在印尼已投用三个可用区，在泰国有两个，看重两国的人口规模优势（印尼约2.8亿，泰国近8000万）所带来的市场体量 [2] - 国产云厂商提供高度标准化的云服务，在质量与服务上不输国际厂商，且性价比更具优势，正逐步获得泰国等市场客户的考虑和尝试 [4] - 与提供IaaS和插件让用户DIY的传统国际厂商不同，国产云厂商（如腾讯云）的服务理念更侧重于提供贴近业务、开箱即用的PaaS和SaaS服务，并拥有更快速的工程团队响应速度 [7] 关键客户案例与市场突破 - 腾讯云在东南亚打开知名度的关键一役是先后在印尼和泰国拿下GoTo集团和正大集团（CP AXTRA）的大项目 [5] - 与泰国正大集团零售公司CP AXTRA的合作涉及该公司旗下2600多家门店，处理其沉淀的大量数据和复杂系统架构 [6] - 协助印尼GoTo集团将旗下Gojek的即时出行与配送业务迁至腾讯云，创下东南亚最大的迁云实践，涉及千余个微服务 [6] - 腾讯云在泰国迅速切换赛道，从传统的视频、游戏优势领域转向重点布局零售商超、金融等实体行业，以适应当地以线下服务业和制造业为主的产业结构 [6] 市场需求驱动因素 - 越来越多泰国中小企业从私有云转向公有云，出于成本考量（避免额外运维团队）以及为满足AI和数字化转型所需的高弹性、高并发需求 [3] - 许多企业正通过将数据和应用程序迁移到云来重组IT基础设施，以提高效率、降低成本、加强网络安全并提高采用新技术的灵活性 [3] - 在政府“云优先”政策的支持下，政府机构也正在将其数据管理结构转向云，以支持公共服务创新发展 [3] - 2024年泰国约有17.8%的组织使用人工智能（较2023年的15.2%上升），约超7成的组织计划在未来使用AI，用于数据分析和业务趋势预测，这将把对云服务器的需求推向新量级 [11] 挑战与应对优势 - 泰国在技术人才储备方面存在短缺，这将是发展数据中心和数字市场的一大挑战 [8] - 印尼和泰国的本地工科人才、工程师、程序员规模不及中国，但泰国拥有大量创意人才和设计工作室，催生了对调用设计工具和API的需求 [8] - 由于本地工程师文化不发达，企业和开发者普遍希望云服务能开箱即用、上手方便，这成为腾讯云等厂商的切入优势 [8] - 中国的工程师红利能部分外溢到东南亚，腾讯云在国内支撑大容量、高安全、高弹性复杂架构的经验，复用于东南亚市场形成技术壁垒和差异化优势 [9][10] - 在泰国，企业更依赖云服务商或其合作伙伴提供扶持服务，腾讯云通过面对面交流、快速响应的日常沟通与服务支持来满足这一需求 [10]

公司股价表现 - 截至发稿，玄武云股价上涨6.9%，报1.22港元，日内涨幅曾超过13% [1] 股权交易核心信息 - 公司股东正浩环球、宏汉环球及保雅与汉唐明元签订买卖协议 [1] - 汉唐明元拟购买玄武云已发行股本总数的20% [1] - 交易完成后，汉唐明元及公司实控人廉健将成为玄武云单一最大股东集团 [1] 新控股方对公司前景的看法与计划 - 实控人廉健高度认可玄武云在“AI+企业数字化服务”细分领域的产业领导地位 [1] - 廉健尤其对公司在AI+云通信业务的SaaS应用及国际业务发展寄予厚望 [1] - 未来将以资本为纽带，整合公司及相关产业链资源，持续巩固并放大玄武云竞争优势 [1] - 目标是助推公司实现更高质量的发展 [1]

公司股价表现 - 亚马逊（AMZN）周一尾盘股价下跌0.2% [1][2] 机构观点 - Evercore对亚马逊给出了2026年的看涨预期 [1][2]