**行业与公司** * 行业为亚洲（日本除外）股票市场 涵盖MSCI亚洲（日本除外）指数（MXASJ）及其成分市场 包括中国 香港 台湾 韩国 印度 新加坡 印度尼西亚 泰国 马来西亚 菲律宾等[2][5][6][7][26] * 公司涉及广泛 重点提及中国科技与互联网公司（如百度 阿里巴巴 腾讯 快手） 韩国科技与工业公司（如SK海力士 韩华航空航天） 印度公司（如SBI） 台积电以及东南亚公司（如SEA Group）等[5][45][46][89][97] **核心观点与论据** **2026年展望：总体看好但存不确定性** * 对2026年亚洲股市持乐观态度 预计将实现温和至优异的涨幅 MXASJ指数2026年底基准/牛市/熊市目标分别为1025/1200/800点 较当前868点有18%的基准上行空间[2][7][41] * 看涨理由包括：政策支持和宽松流动性将持续成为顺风 公司治理改革推进（韩国 中国 新加坡） AI相关股票（占MXASJ约35%）前景整体积极 中国出现多项增量利好因素[2][41] * 但估值已不低廉 仓位自7月以来持续处于80百分位以上高位 且各项利好因素的结果范围广泛 预计全年市场将处于"边缘"状态[2][41] **中国：升级至超配** * 中国正处于自2020年底开始的约4年下行周期复苏的早期阶段 估值可接受且仓位较轻 2025年一季度冲高后已回吐大部分涨幅 提供了有吸引力的入场点[5][42][88] * 2026年多项增量支撑因素包括：具备发电优势的AI应用 机器人/生物科技/半导体/金融科技创新 消费和房地产支持措施 国内流动性重新配置 股东回报增加 反内卷有助于利润率等[5][42][88][89][96][98][99][111][119][120][121] * 预计2026年实现大幅上涨的风险远高于大幅下跌的风险 JPM经济学家将2026年上半年GDP增长预期上调至5.7% 全年增长预期上调至4.4% 财政刺激力度为GDP的0.4%[42][70][98] **人工智能：风险回报参半 持中性看法** * AI主题股票占MXASJ指数约35% 前景有些二元化 但绝对回报可能为正[2][41][152] * 主要担忧在于AI服务缺乏天然护城河 难以货币化 若AI服务商品化 产能建设步伐将放缓 当前在坚实的短期基本面与泡沫历史之间权衡 风险回报不具吸引力 维持中性观点[5][152][155][156][161][162] * 长期看 AI的价值创造可能更多由AI使用者（如金融 医疗 服务等行业）而非赋能者获取[163] **资产配置偏好** * 国家配置：超配韩国 香港/中国 印度 中性台湾 低配东盟[5][44] * 行业配置：超配非必需消费 通信服务 金融 必需消费（升级） 材料 中性科技 工业 房地产 低配公用事业 能源 医疗保健（降级）[44] * 看好的具体领域包括：中国科技 互联网 必需消费 材料 精选金融/工业 印度材料 金融 消费 医院 房地产 国防和电力 韩国金融 科技 控股公司 精选工业 台积电 东盟金融 房地产 互联网等[5][45] **政策支持是关键顺风** * 全球政策宽松 包括新兴市场央行和财政当局的宽松政策 预计将使经济和市场在未来6-12个月保持"热度"[57] * 亚洲财政宽松变得更广泛和深入 例如韩国财政赤字从2024年占GDP的1.7%扩大至2025年的3.1% 中国2026年财政刺激力度为GDP的0.4% 台湾宣布占GDP 2%的财政方案等[68][69][70][71][72][73][74] * 全球M2增长已升至5-8%的同比区间 暗示强劲的名义GDP增长 ahead 全球M2/GDP的同比变化（显示过剩流动性）再次加速[60] **盈利增长前景稳健** * 亚洲（日本除外）2026年共识盈利增长预测中约70%来自五个板块：韩国和台湾IT 中国非必需消费 中国通信服务 印度金融 这些板块的个股盈利看似合理[14] * 预计可能出现自2021年以来首次所有市场同比增速同步加速[14] **亚洲的战略配置价值** * 亚洲股市相对美国的表现自2010年10月见顶后长期下行 但2021-24年的相对表现不佳更多由周期性增长疲弱驱动 而利润率 净发行和估值等长期拖累因素近几个季度/年已出现转变[129][140] * 新兴市场/亚洲在全球资产管理池（5%）和全球股票指数（10%）中的占比显著低于其全球人口（60%） 制造业（50%） GDP等指标占比 存在资金流入潜力[141] **长期主题** * 2026年可能获得关注的长期主题包括：1）治理改善驱动重新评级 2）扩大国防伞 3）电力成为新必需消费 4）亚洲股市本地化 5）稳定币——新金融前沿[5][46] **其他重要内容** **风险因素** * 右尾风险（上行）：政策宽松过度 AI泡沫再现 中国成功解决结构性问题[190][192][193] * 左尾风险（下行）：债券市场波动（美国通胀粘性可能导致10年期收益率大幅超过5%） 贸易政策波动 信贷风险（AI驱动的债务融资资本支出周期可能推高私营部门债务）[194][195][196] **贸易政策潜在变化的影响** * 美国最高法院关于IEEPA关税的裁决可能推翻现有关税 若IEEPA关税被宣布无效 受影响最大的国家（如印度 巴西 中国 印尼）可能获得短期缓解[171][172][173] * 预计有效关税税率最终水平不会受实质影响 因政府可能通过其他法律途径（如第122条 第232条 第301条）实施关税[172][182][183][184] **市场表现回顾** * 2025年至今 MXASJ美元计价上涨24% 有望创2017年以来最佳年度表现 相对美国的表现也是2017年以来最佳[28] * 韩国表现突出 创2001年以来最佳相对表现 中国和台湾的AI股也出现反弹 印度和东盟因贝塔较低且缺乏直接AI敞口而表现不佳[28][29][30]

纪要涉及的行业或公司 * 公司为百度及其在美上市股票BIDU和在港上市股票9888 HK [1] * 行业涉及人工智能AI、云计算、自动驾驶Robotaxi、半导体芯片、互联网搜索和数字广告 [1][3][9][10] 纪要提到的核心观点和论据 人工智能AI战略与资本支出 * 百度管理层认为AI生态系统的理想结构是“倒金字塔”型即AI应用大语言模型捕获比基础设施芯片层更大的价值而非当前基础设施芯片层价值最大的模式 [3] * 公司致力于在能驱动巨大商业价值的领域进行资本支出特别是面向企业B和消费者C的应用包括增强现有优势应用和探索新增长领域 [3] * 百度发布了文心大模型ERNIE 5.0采用多模态混合专家MOE结构专注于更好地理解物理世界和用户意图 [4] * 公司将数字人视为优于纯文本聊天工具的消费者C应用其复杂用例已应用于直播电商品牌广告和更广泛的企业应用 [4] 昆仑芯片发展 * 昆仑芯片首次公布其未来5年计划将在2026年初和2027年初再发布两款新芯片以满足推理和训练需求 [5] * 公司今年早些时候建立了3万片30K芯片集群并计划在2030年前实现10万片100K集群甚至100万片1mn芯片集群 [5] * 去年发布的昆仑P800芯片已获得来自互联网平台电信运营商金融航空及政府相关领域等多个客户的订单 [5] * 公司认为昆仑芯片是云业务全栈能力的重要支柱并对基于产品发布计划强大芯片设计和效率提升的未来增长充满信心 [8] 自动驾驶Robotaxi业务扩张 * 百度Apollo近期达到周订单25万单自推出以来累计总订单量达1700万单 [9] * 单位经济学在武汉已被证明可实现盈利公司相信Robotaxi将在全球范围内持续快速扩张目前已覆盖22个城市 [9] * 尽管国内短期增长可能取决于监管进展但百度对长期前景充满信心并探索了自营和与第三方网约车平台合作的轻资产模式 [9] 搜索业务革新与海外扩张 * 目前70%的搜索查询由AI生成内容覆盖特别是包含图片和视频的多模态响应 [10] * AI智能体和数字人是移动生态系统中的亮点在百度生态系统内的覆盖范围不断扩大 [10] * 海外扩张是另一个增长潜力例如在巴西等地进行数字助理技术授权 [10] 其他重要但是可能被忽略的内容 投资评级与风险 * 高盛对百度给出买入评级对BIDU和9888 HK的12个月目标价分别为154美元和150港元较当前价格有约19%的上涨空间 [15][16] * 估值采用分类加总法SOTP对核心搜索业务使用5倍市盈率P/E对云业务使用5倍企业价值销售额EV/Sales对Apollo业务使用18倍2031年净营业利润NOPAT以13%折现至2026年 [15] * 关键风险包括AI云竞争和芯片供应影响增长前景国内Robotaxi车队扩张慢于预期以及搜索广告进一步显著下滑导致集团利润率和经营现金流恶化 [15] 财务数据与估值 * 公司市值约452亿美元$45.2bn企业价值约337亿美元$33.7bn [16] * 高盛预测公司2024年2025E2026E2027E营收分别为1331.25亿1293.22亿1375.28亿1469.64亿人民币 [16] * 对应每股盈利EPS预测分别为77.20元51.25元63.00元72.79元人民币对应市盈率P/E分别为9.0倍17.9倍14.6倍12.6倍 [16]

涉及的行业与公司 * 行业：中国人工智能（AI）与计算芯片行业、全球AI芯片设计、半导体设备[1][2][3][4] * 公司：阿里巴巴（Alibaba）、百度（Baidu）、科大讯飞（iFlytek）、地平线（Horizon Robotics）、北方华创（NAURA）、中微公司（AMEC）、华为（Huawei）、寒武纪（Cambricon）[1][4][7][9][14][15] * 全球科技巨头：谷歌（Google）、亚马逊（Amazon）、Meta、微软（Microsoft）[2][6] 核心观点与论据 中国AI计算本土化进程加速 * 尽管进口AI芯片存在不确定性，但国内计算能力仍在发展，主要受国家政策支持及大型科技公司/本土供应商对研发投入的承诺驱动[1] * 国内GPU厂商与互联网公司的持续研发投入推动芯片性能快速提升，尽管与顶尖水平仍有差距[1][3] * 通过超级节点（如阿里巴巴的Panjiu 128卡超级节点、华为的CloudMatrix 384）进行系统级扩展，提升单个机架的GPU数量，部分抵消了单个国产GPU的性能差距，提供更高的机架级计算能力[1] * 这种设计使国产芯片能够支持更复杂的推理场景（如长上下文和多模态模型），并有望长期支持训练工作负载[1] * AI模型开发者（如DeepSeek）正优化算法以适应国产GPU，例如采用本土团队开发的GPU内核编程语言TileLang，更好地适配华为昇腾和寒武纪等本土计算生态[1] 全球及中国科技巨头加速自研AI芯片 * 主要互联网公司加速内部ASIC开发，以优化内部工作负载并提升性价比[2] * 谷歌是自研AI芯片的早期先驱（2016年TPU v1），已迭代多代，从推理扩展到训练，当前TPU v7 Ironwood支持大规模模型部署[2][6] * 亚马逊推出Trainium用于训练和推理，Meta（MTIA）和微软（Maia）也开发了定制AI芯片[2][6] * 百度已开发三代昆仑芯片，最新昆仑P800支持其模型并实现了30,000卡集群[2][7][8] * 阿里巴巴也开始部署自研芯片用于AI训练工作负载[2][10][11] 国产AI芯片进展与挑战 * 硬件性能：前沿国产GPU的计算能力现已匹配英伟达安培架构（如A800），下一代目标瞄准霍珀架构（如H800），但仍落后于英伟达2024年发布的最新Blackwell系列一代[3][13] * 软件生态：部分国产芯片厂商已构建自有软件栈或通过翻译工具增加CUDA兼容性，提高了工程师的迁移效率，但不同生态系统间的碎片化意味着模型通常需要重新编译和优化，限制了可扩展性[3] * 供应链能力：除了芯片设计质量，中国在先进制程工艺和高带宽内存生产方面的能力仍处于早期阶段[3] 具体公司进展与订单 * 百度：第三代昆仑P800芯片与百舸平台紧密协作，在模型适配、网络和算子优化方面具有优势，展示了30,000卡P800集群和64卡超级节点机架[7][8] 昆仑芯片获得中国移动电信AI项目价值超过10亿元人民币的芯片订单[8] * 阿里巴巴：其半导体部门T-Head通过收购和整合，建立了全栈芯片组合，包括含光800 AI芯片等[9][10] 最新AI芯片PPU据报道在关键硬件规格上接近英伟达A800，具备96GB内存和700GB/s芯片间带宽[10] 发布了Panjiu超级节点（128 AI芯片/机架）和灵骏AI集群[11] 与中国联通等合作，在青海西宁投资3.9亿美元建设数据中心，使用阿里巴巴等中国公司的芯片[12] 投资观点与风险提示 * 看好阿里巴巴和百度，因其自研芯片的持续进展可能加强其在AI价值链中的定位和持续的AI投资[4] * 强调科大讯飞的独特定位，因其在将国产硬件与其大语言模型开发对齐方面取得领先进展[4] * 在科技公司中，偏好地平线（边缘AI）、北方华创和中微公司（中国半导体设备厂商）[4] * 行业风险包括：竞争格局演变和竞争加剧、技术及用户需求快速变化、货币化不确定性、流量获取和内容及品牌推广成本上升、IT系统维护、国际市场扩张、市场情绪不利变化、监管变化[16] * 投资中国半导体行业风险较高，包括快速的技术变革、日益激烈的竞争、宏观经济周期暴露、财务结果难以预测、估值挑战以及政治风险（如政府政策和供应链限制）[17] 其他重要内容 * 报告包含了英伟达与阿里巴巴、百度、寒武纪等中国厂商的AI芯片技术规格详细对比[13][14] * 报告列出了华为昇腾芯片的未来路线图（Ascend 910C 至 970），显示了其性能提升计划[15] * 报告附有全球及中国云服务提供商AI ASIC发展路线图[6]

涉及的行业或公司 * 百度公司及其核心业务，包括广告、AI云、Apollo Robotaxi、昆仑芯片、爱奇艺等[1][2][18] * 中国互联网、人工智能、云计算、自动驾驶和芯片行业[1][2][18] 核心观点和论据 投资评级与估值 * 维持对百度的买入评级，12个月目标价BIDU为154美元，9888 HK为150港元，对应28 4%和28 6%的上涨空间[1][2] * 目标价基于18倍2026年预期市盈率，但认为集团市盈率未完全反映云和Robotaxi业务因目前利润率较薄的价值，净现金及长期投资仍占市值的60%以上[1][2] * 牛市、基准、熊市情形下股价潜在涨幅分别为76%、28%、-20%[1] * 当前估值为14倍远期市盈率或6倍剔除净现金的市盈率，风险回报具有吸引力[1] 第三季度业绩预期与关键焦点 * 预计第三季度运营利润将同比大幅下降70%，主要因广告业务运营杠杆恶化（同比-22%）及AI相关投资增加[21] * 市场已基本消化第三季度利润同比显著下降的预期，焦点将转向第四季度及2026年的云和AI业务环比趋势[1] * 预计第三季度将是集团销售额下降的低点和利润率的底部，非广告收入将继续保持25%以上的同比增长[1] * 云业务增长可能从上半年的34%放缓至下半年的20%左右，波动主要源于项目制收入确认，而基于GPU的订阅收入应保持稳健（第二季度同比增长50%）[2] * 其他收入（包括Apollo Robotaxi和昆仑芯片外部销售）应保持高位，并进一步促进收入多元化[21] 各业务板块分析与展望 **AI云业务** * 预计云业务增长在项目制收入平滑后，可持续达到25%以上，未来两年实现10%的EBITA利润率[2][34] * 百度拥有全栈AI云能力（从自研芯片到SaaS应用），GPU和订阅制云业务增长更快，在第二季度占企业云收入的50%以上[27][33] * 昆仑芯片P800版本支持从10K GPU集群扩展到30,000 GPU集群，并获得中国移动十亿人民币级别的订单[46] * 百度文库、百度网盘等AI软件拥有1 8亿月活跃AI功能用户，其用户留存率和估值倍数可能被市场低估[27][33] **Apollo Robotaxi** * 第二季度车队规模超过1千辆，并加速向2025年底的2 5千辆目标迈进，在国内领先，规模可比Waymo[40] * 第二季度乘车次数环比增长57%，在武汉等高密度城市已实现单位经济效益盈亏平衡，平均每公里ASP为1 5-2元人民币[40] * 对Apollo的估值为80亿美元或每股23美元，基于2031年预期EV/NOPAT的18倍并以13%折现至2026年[28][40] **广告业务** * 传统搜索广告继续面临用户参与度和使用时长压力，AI搜索内容占65%以上但目前增量货币化潜力有限[19] * 然而，AI代理和数字人计划正在形成规模，目前已占广告收入的15%，并呈现快速增长渗透，新广告形式出现有望使搜索下滑在未来几个季度逐步缓和[19] **资产价值释放潜力** * 潜在价值释放包括：1）巨额净现金储备和长期投资；2）通过潜在的香港主要上市和南向通纳入吸引更多元化投资者和资金流；3）昆仑芯片等关键子公司资产的价值释放[18][45] * 净现金储备为220亿美元（每股64美元），长期投资为60亿美元（每股17美元）[28][42] * 近期的自由现金流压力源于与AI和芯片采购相关的资本支出大幅增加，但这也会为百度的内部使用和外部客户带来正回报[44] 其他重要内容 近期催化剂与关键风险 * 近期关键事件包括：11月13日的百度世界大会、11月中旬左右的第三季度财报、潜在的香港主要上市和2026年南向通纳入、子公司资产价值释放的更新[20] * 主要风险包括：AI云竞争和芯片供应制约增长前景、国内Robotaxi车队扩张慢于预期、搜索广告进一步显著下滑导致集团利润率和运营现金流恶化[22] 财务数据与预测 * 预计2025年总收入为1293 22亿人民币（同比下降2 9%），2026年恢复至1375 28亿人民币（同比增长6 3%）[5][12] * 预计2025年EBITDA为249 45亿人民币（同比下降23 5%），2026年恢复至306 71亿人民币（同比增长23 0%）[5][12] * 预计2025年每股收益为51 25元人民币（同比下降33 6%），2026年恢复至63 00元人民币（同比增长22 9%）[5][12] * 预计AI云和其他业务（包括Apollo、小度、昆仑等）对总收入的贡献将从2024年的36%提升至2027年的53%[25][26] 用户参与度趋势 * 百度应用的月活跃用户自2025年1月以来同比上升，但日活跃用户和总使用时长同比呈下降趋势[51]