据华尔街见闻报道，百度昆仑项目成为规模化国内需求的核心验证案例。4月份，百度披露了3万片 P800训练集群，更为关键是，方案获得了中国银行和互联网公司的外部采用，确认昆仑芯片不仅在内 部可行，也在赢得企业级工作负载。 消息面上，摩根大通最新报告表示，百度的投资叙事正在发生根本性转变：公司正从传统搜索广告公司 转型为AI基础设施供应商，预计昆仑芯片销售及GPU计算需求将推动营收增速显著提升，云业务收入 将在2026年增长61%。摩根大通预计，百度昆仑芯片收入将从2025年的约人民币13亿元飙升至2026年的 83亿元，增幅达到6倍。 百度集团-SW(09888)高开近4%，截至发稿，涨3.85%，报116.1港元，成交额1亿港元。 ...

据华尔街见闻报道，百度昆仑项目成为规模化国内需求的核心验证案例。4月份，百度披露了3万片 P800训练集群，更为关键是，方案获得了中国银行和互联网公司的外部采用，确认昆仑芯片不仅在内 部可行，也在赢得企业级工作负载。 消息面上，摩根大通最新报告表示，百度的投资叙事正在发生根本性转变：公司正从传统搜索广告公司 转型为AI基础设施供应商，预计昆仑芯片销售及GPU计算需求将推动营收增速显著提升，云业务收入 将在2026年增长61%。摩根大通预计，百度昆仑芯片收入将从2025年的约人民币13亿元飙升至2026年的 83亿元，增幅达到6倍。 智通财经APP获悉，百度集团-SW(09888)高开近4%，截至发稿，涨3.85%，报116.1港元，成交额1亿港 元。 ...

行业与公司 * 行业涉及云计算、人工智能、数据中心（IDC）、半导体制造、AI芯片、企业级软件[1][2][3] * 公司核心为阿里巴巴及其云业务阿里云 其他提及公司包括世纪互联、万国数据（GDS）、数据港、奥飞数据、中联数据、中金数据、华为、寒武纪、海光、百度（昆仑芯）、阿里巴巴（平头哥）、中芯国际（SMIC）、Oracle、NVIDIA、OpenAI、Anthropic[1][3][8][9][12][13][17][18] 核心观点与论据：资本支出与增长预期 * 阿里云未来三年资本支出计划为3800亿元人民币 但该数字有上调空间[1][3] * 阿里云业务2025年及2026年增速预计约为30% 且有潜力进一步提升[1][3] * 公司提出“十年十倍”产能扩展计划 以2022年底总IPC产能约2.25 GW为基准 目标到2032年达到13-15 GW 年新增需求约1-2 GW[1][7] * 阿里云自身现金流充足且近期有融资 能支撑资本开支 但承载集团大部分算力与AI投入 需集团其他业务收入综合支持[16] 核心观点与论据：产品与技术发布 * 阿里巴巴发布Queen Max模型 是千问家族中最大、token量最多的模型 在全球开源模型中规模最大 国内市场份额领先[1][5] * 国内AI模型货币化主要依赖云服务 主流收费模式是按token用量计费（即API调用次数） 每百万次调用费用仅几分钱人民币或美金[14][15] * 自研AI芯片（如百度昆仑、阿里平头哥）在内部特定工作流下性能可能与进口GPU相当甚至更优 但因无需考虑通用性 在外部通用场景下仍有差距[19] 核心观点与论据：估值与市场地位 * 对阿里云估值采用SOTP方法 给出200元估值 云业务存在重估空间[1][6] * 目前给予阿里云5倍PS估值 低于海外同行十几倍水平 需求和供给端均显示上涨潜力[1][6] * 阿里云利润率较低约8%-9% 短期内预计维持 中长期有望提升至10%以上 但与海外市场20%-30%利润率仍有显著差距[14] * 阿里云海外业务增长迅速 过去四个季度实现三位数增长 未来将加大海外市场投入[14] 核心观点与论据：供应链与产能挑战 * 国内Foundry产能有限 中芯国际7纳米节点产能当前每月约一两万片 其中一半需分配给华为手机芯片[12] * 2025年所有国产AI芯片总额约80亿元人民币 与阿里一年一两千亿人民币的AI服务花费需求存在巨大差距 主要供货仍依赖进口芯片[12] * 受美国出口管制影响 阿里巴巴平头哥和百度昆仑芯片自2025年1月起无法由台积电和三星生产 库存有限 长期看或将转移至中芯国际等本地Foundry 但至少需一两年时间[13] * 2025年华为预计生产80-90万个GPU 中国总共生产近百万个 同期NVIDIA预计生产520万个GPU 以数量计中外比例约1:5 但性能比约1:4 总体算力比约1:20[17] * 中芯国际7纳米产能预计从2025年初1万片/月提升至年底2万片/月 2026年达4万片/月 后年可能翻倍至8万片/月 但当前良率仅约30%[17] * 国产AI芯片（如中芯国际版本）功耗比台积电版本高 同等算力下功耗增加约30% 多卡连接可提升性能但会增加成本和耗电[18] 核心观点与论据：竞争格局与未来分布 * 未来国产GPU和ASIC市场将由华为和寒武纪主导 预计占据七到八成份额 海光产品主要供应国企或国家机关[18] * 百度昆仑芯片正转向中芯国际开发下一代晶面 预计2027年才能看到国产ASIC大规模应用[18] * 国产AI芯片在全球竞争力方面面临挑战 因其效率较低、功耗较高、成本较高[18] 核心观点与论据：对产业链的影响 * 阿里投入强度如从三年扩展至十年 对上游IDC供应商是重大利好 建议关注世纪互联和万国数据（GDS） 它们是阿里重要供应商 在存量和增量上占重要份额 且在乌兰察布等地区有优势布局[8] * A股市场中相关公司（如数据港）在增长能力和估值方面缺乏竞争力 开发能力已大幅削减 无力参与大型项目 相对较好标的可考虑奥飞数据 亦可关注未上市但潜力大的公司如中联数据和中金数据[9] * AI技术发展对企业级软件市场形成压力 短期内AI将占据大量软件预算 “AI吃掉软件” 简单的AI Talk应用可能被大模型取代 商业化面临挑战[10][11] 其他重要内容 * token使用量每两三个月就会翻倍 需求持续增加并加速[2] * 预计到2032年全球数据中心用量将增加10倍[2] * 以Oracle为例 其计划在美国进行4.5G瓦特基建投资 每G瓦特需花费约20亿美元（相当于140亿人民币）[12]

人工智能发展速度与预测 - 特斯拉CEO埃隆·马斯克预测AI智能水平将在不到两年内超越人类个体智慧，五年内超过全人类智能总和，若AI能力每年提升十倍，四年后智能将达当前十万倍水平[2] - 当前AI已超越多数人类但未超越顶尖个体或专业团队，发展遵循"加速回报定律"，算力、算法与数据形成正向循环推动AI从专用向通用智能跃迁[2] - GPT系列从GPT-3到GPT-4参数规模增长10倍但综合性能提升超百倍，下一代模型可能通过多模态融合和自主进化机制实现质变[2] 全球人工智能行业格局 - 人工智能行业通过大模型突破实现语言、视觉与推理通用能力，算力、算法与数据驱动自动驾驶、AI制药、智能制造等万亿级场景[3] - 中美欧竞逐技术标准与生态主导权，全球80%以上AI专利和90%独角兽企业集中在美国和中国[3] - 美国凭借Google、OpenAI等在基础研究、硬件生态和开源社区领先，中国以"应用驱动创新"模式在计算机视觉、语音识别等领域形成竞争力[3] 领先企业人工智能布局 - Google开发TPU芯片支持深度学习运算，Meta组建芯片团队减少对外依赖，亚马逊为ALEXA硬件开发专用芯片[5] - 微软为HOLOLENS研发芯片并开展第三方授权，苹果发布A16 BIONIC芯片，百度发布昆仑芯片并收购芯片初创公司[5] - IBM拥有类脑芯片TRUENORTH和深度学习芯片LAKECREST，英特尔推出LOIHI等具有自我学习能力的AI芯片产品[5] 中国人工智能发展现状 - 中国已建立涵盖理论方法和软硬件的AI研发体系，截至2024年Q1累计发布478个大模型，数量仅次于美国[5] - 2024年9月中国人工智能核心产业规模接近6000亿元人民币，大模型技术被视为推动经济高质量发展的重要驱动力[6] - 专家建议通过"AI+实体产业"形成新质生产力，加大基础研究投入促进良性循环，空间智能视觉可推动机器人产业智能跃迁[6]