配配网官网大摩首席中国经济学家：AI 2.0时代中国产业链将从“喝汤”到“吃肉”

（文/孙梅欣编辑/吕栋）

“我们正处于极其关键的生产力非线形跃迁的激烈之年，AI已取代传统因素，成为全球最大的宏观变量，全球已经进入AI投资超级周期。”在2026第十届集微大会上，摩根士丹利首席中国经济学家邢自强，给出了上述判断。

他从多个维度给出AI发展在进入2.0时代后中国发展的独特性优势，以及将在全球AI产业格局中居于重要的地位。

他表示，AI已经进入了2.0时代，已经从简单的辅助思考，开始成为一个自主执行的改写者。投资市场一度有观点认为，全球AI的投资主线似乎是美国搭台，韩国和中国台湾市场在吃肉，中国的产业链目前只是部分喝到了汤，受益幅度略逊一筹。这样的情况在AI2.0时代将会被改变。

邢自强表示，根据长期时间的研判，其团队认为AI在中国的发展走出独特优势，并未将重点全部砸向算力，而是已经在实际场景中进行运用，企业以此寻求获利模式。

同时，当AI进入具身智能的形态之后，中国的产业链优势将会得以凸显，中国将成为全球智能具能发展绕不开的母机中心，并具有HALO资产的特征，未来这很可能将成为拉动中国出口的又一重要支点。

但他也同时提到，在强调AI对经济拉动的同时，也要看到其“双刃剑”的作用，尤其是在初级发展阶段在劳动力市场造成的摩擦，需要更强的保障制度对目前乏力的内需市场进行支撑。

中国AI发展模式的独特性

邢自强在演讲中介绍，AI1.0时代，所谓大语言模型生成式的AI，主要在对话框里提供辅助思考，但2.0时代的Agentic AI，其核心是自主执行，具备了一定的逻辑推理、跨工具调用和长期经营的能力，意味着AI开始了解业务，生产力增量呈指数级增长，因此2026年也被定义为AI跨越多能力边界的基点之年。

这一过程中，AI的硬件和基础建设的板块瓶颈，出现了一些结构性的转移，从1.0阶段的GPU需求，向CPU和存储的专业记忆层进行转移。

邢自强透露，根据摩根士丹利团队分析，预计到2030年CPU的增量将达到600亿美元，并强调一旦进入智能体AI阶段，需要的就不仅仅是GPU，存储、CPU方面的配套会格外重要。

他尤其强调了AI在中国发展模式的独特性。他表示，尽管中国在购买最先进芯片方面存在一些限制，但他认为这只是战术上的问题：“战略上中国的AI发展路径争取的不仅仅是单个模型的技术问题，比拼的是部署的速度、成本、效率和系统级的集成优化。”

因此，中国的AI发展正迅速的从算力的云端，渗透推广到国内能源系统、工厂的制造流程、城市的基建：“中国AI2.0新阶段的核心逻辑，正从赶超计算能力、比拼算力的阶段，迈入了通过找到商业场景去扩散、去落地捕获实际盈利的新阶段。”

他提到，发展趋势重心完成了三个决定性的转移，即从训练转向推理、从技术创新转向规模化场景应用、从资本投入期转向逐步进入实质盈利期：“中国式AI重塑了竞争规则，不再是仅仅追求绝对的前沿大模型的一些参数，而是将核心竞争力锚定在部署速度、成本效率、场景适配和系统性的集成上。”

这个过程中，会给国内的AI的基础设施硬件提供大量的机会。

摩根士丹利团队预计，尽管目前AI芯片尤其是GPU部分的国产化率还低于三分之一，但随着“十五五”规划，人工智能+、算力中心自给自足一系列政策的引导推广，以及资本市场的推动作用，预计到2030年，中国AI芯片、半导体的设备和存储的国产化率有望全面提升到80%以上。

这就意味着，中国凭借自身生态系统，会走出一条低成本开源模型，加上大规模实体经济的扩散、渗透、落地，形成差异化的突围路径。

中国或成为物理AI时代全球母机中心

另一个不可忽视的要点是，当前AI的形态还是存在在电脑上的虚拟状态，未来AI会获得物理实体，即演化成为具身智能。

邢自强认为，在具身智能和物理AI阶段，中国受益程度会更大。在AI落地的过程中，中国强大的供应链集群优势，和制造业护城河优势将会更为凸显。尤其像无人机、无人驾驶提车、人形机器人行业，未来有望成为中国下一个新三样支柱。

尽管上述提到的大多是对未来展望的愿景，但从现实来说，全球的AI投资周期对中国对拉动已然出现，

他提到，去年中国上市公司中，很多取得双位数以上收入增长和毛利率扩张的企业，正是受益于AI技术的扩散，以及和AI相关的能源投资、绿色能源转型、发电设备、上网设备的升级：“这些正通过订单方式，向中国制造业的供应链进行外溢。”

他重点提到，中国具备HALO资产的特征，在AI硬件或是能源转型方向，成为全球供货的母机中心。

所谓HALO资产，全称“Heavy Asset，Low Obsolescence”，即具备重资产、低淘汰率特质的企业资产类别。其核心逻辑在于，当数字技术边际成本趋近于零时，土地、电网、关键工业产能等难以被AI快速颠覆的实体资产稀缺性凸显，战略价值获得重估。HALO资产被视为AI时代的物理底座和对冲AI颠覆风险的策略。

邢自强尤其强调，下一阶段的物理AI阶段，具身智能是中国最大的强项，中国上下游产业集群优势，以及工程师红利会形成制造业护城河：“在2.0阶段最重要的载体具身智能，中国很可能会一举打破当前的AI产业格局。

他透露，大摩在摸底包括零部件、软件训练等等在内的全球人形机器人产业之后，认为未来人形机器人中的百强企业，有60%以上将来自于中国。”

“从目前人形机器人量产、资本倾斜的态势来看，人形机器人很可能会成为继光伏、锂电、新能源汽车的新三样之后，又一个国内重要的出口支点。”

他判断，在下一阶段具身智能出口优势的加持下，到2030年，中国站全球出口市场的份额会上升到六分之一，比当前的七分之一上升两个百分点：“尤其在一些新兴行业，中国站全球的市场份额甚至会超过三分之一。”

他提到，中国从人形机器人到其他相关的AI能源、绿色能源转型、发电上网设备，其产业链成本至少比海外低20%，由此成为全球AI和能源转型绕不开的一个母机中心，而过去四个月的海关出口数据额增长，以及相关上市公司财报，已经有所呈现。

他提到，中国走的是一条和美国不同的AI道路，当美国大厂对算力中心投以天文数字的资源时，中国更重视将大量的轻量化、开源式、但足够便宜好用的模型运用到各种场景，进入普通人的生活、中小企业当中，来提升中国整体经济的劳动生产率，对冲中国面临的老龄化压力。

宏观模型显示，到2035年，AI的广泛扩散普及，将使得中国潜在的GDP水平比没有使用AI的情景，高出3.5个百分点。

他表示，这一轮全球投资超级周期的启动，具有明显的以AI和它相关的能源保障为特点。这个过程，中国经历的不仅仅是算力的扩张，更是一场全球涉及到能源系统重构的硬核投资，特别利好像中国这种具备HALO资产，不容易被替代的经济体和产业链。

宏观经济“外热内冷”，AI发展应用呈“双刃剑”

但是，在对未来发展报以美好愿景的同时，邢自强也强调，也要承认中国当前面临两级分化、双速前行的挑战，也就是现在出口表现强劲，部分行业投资景气，但整体的宏观经济依然面临较大的挑战。

他坦言，要客观评估中国经济的真实底色。今年和明年经济展望中的增速目标，主要靠出口拉动。这本身展现出中国供应链的韧性，尤其对进口油和气的依赖程度比其他亚洲竞争对手要小，所以国内出口订单表现抢眼。

但必须说明的是，中国经济呈现出“外热内冷”的情形，即出口制造业如火如荼，但国内消费、房地产依然滞后，受益于全球AI和能源转型的投资周期的板块，总体来说对国内内需和收入的外溢滴灌效应较小。

他尤其提及房地产行业，仍然处于长周期深度调整过程之中，房地产新开工建设量仍在探底过程中。在缺乏超常规的政策介入的情况下，全国范围内房地产市场止跌回稳预计要到2027年下半年，因此房地产对中国经济，尤其是内需有明显拖累，单纯靠出口及部分新质产业生生产力的景气投资进行对冲并不容易。

尤其是AI和科技的应用目前呈现出“双刃剑”表现，AI渗透在短期内对劳动力市场产生摩擦，尤其在内需不足、企业利润相对偏弱的初始环境之下，九成企业率先将AI用于降本，也就是减少岗位、优化经营杠杆，而不是去扩产，这就导致了一些初级认知岗位和劳动密集型服务业岗位，面临AI带来的就业挑战，进一步制约了的消费的恢复。