摩根士丹利:中国AI的差异化竞争

摘要：5月13日，摩根士丹利发布重磅研究报告《China – AI: The Sleeping Giant Awakens》。报告明确指出，中国将AI发展置于国家战略高度，旨在到2030年成为全球主要的AI创新中心，报告预计，届时中国AI产业核心规模预计将超过1万亿

本文来源：数字开物（kj-quan）

作者：数字开物

中国的优先事项是将AI应用于“实体经济”，利用市场规则在商业化产品方面取得成果，同时提高制造业等传统行业的生产力。

5月13日，摩根士丹利发布重磅研究报告《China – AI: The Sleeping Giant Awakens》。报告明确指出，中国将AI发展置于国家战略高度，旨在到2030年成为全球主要的AI创新中心，报告预计，届时中国AI产业核心规模预计将超过1万亿元人民币（约合1410亿美元），相关产业规模更将达到10万亿元人民币（约合1.4万亿美元）。

报告将中国AI形容为“即将觉醒的巨人”，中国拥有除美国大型科技平台外最多的大语言模型和AI应用开发者，并维持着一个快速扩张和演进的AI生态系统。

中国在硬件资源相对有限的情况下，发展出了尖端的AI能力，重新定义了对算力要求的预期，硬件限制促使中国专注于工程效率、软件/算法优化，以及通过大语言模型的商品化来发展AI应用。中国的优先事项是将AI应用于“实体经济”，利用市场规则在商业化产品方面取得成果，同时提高制造业等传统行业的生产力。

在TO C领域，超级应用的普及以及新推出的AI原生应用，预计将在未来2-3年内推动中国TO C市场AI应用的更快普及。

在TO B领域，鉴于已有的全面TO B应用产品以及企业降低成本的意愿，中国TO B市场AI的大规模采用周期预计将快于2013年公共云的采用周期。

中国AI的竞争态势：多维发力，快速追赶

中国在全球人工智能领域的崛起并非偶然，政府的大力支持、对先进技术的投资、庞大的AI人才储备等为中国AI应用奠定了坚实基础。

在投资与政策支持方面，报告指出，中国政府通过设立总额可观的政府引导基金和提供补贴等方式，为本土AI企业提供强有力的财政支持。报告数据显示，2000年至2023年间，中国政府支持的风险投资基金在AI领域的投资总额达到1840亿美元，交易数量超过2万笔，覆盖了AI领域的9623家公司。

补贴方面，梳理发现近年来，发改委、数据局、工信部、财政部等国家部门及多个省市密集推出了算力券补贴政策，降低企业算力使用成本，推动人工智能产业发展。

根据CSET的数据，2018年中国在AI研发方面的支出为135亿至190亿元人民币（约合20亿至84亿美元）。IDC预测，到2028年，中国预计将占全球GenAI支出的10%以上。

近日，英伟达CEO黄仁勋在美国Global Conference 2025论坛中谈到全球 AI 竞赛时表示，全球有一半的人工智能领域研究人员是中国人，美国所有AI实验室均有大量中国研究人员参与。

在全球AI人才方面，报告也提到，中国拥有全球最大的AI人才库。MacroPolo的全球AI人才追踪数据显示，2022年，全球顶尖AI研究人员中有28%在中国工作，远高于2019年的11% 。此外，中国在全球科学与技术集群百强榜中占据主导地位，拥有最多的集群数量，且2024年，中国境内的集群在科技产出方面再次显示出显著增长，合肥、郑州成为全球增长最快的两个集群。

图源：Morgan Stanley

在科研能力方面，报告指出，截至2023年，中国在已发表的通用AI相关研究论文数量上已与美国相当，并逐年呈上升趋势。

图源：Morgan Stanley

不过，美国在产业驱动的研究以及将高质量研究快速转化为有影响力的技术和应用方面仍具优势，美国顶尖AI研究机构中不乏私营企业的身影，而中国则以学术机构为主。中国非学术性AI研究机构主要是互联网大厂研究院，包括百度研究院、阿里巴巴达摩院、腾讯AI Lab等，大多数非学术性的中国AI研究机构从事传统的AI研究。

在全球AI专利申请方面，自2010年以来，AI专利授权数量增长了30多倍，中国与美国共同占据主导地位，领先于日本等其他国家。这三个国家的专利局在2023年处理了全球73%的AI专利申请。截至2024年，中国拥有的AI专利总数达到12945项，涉及523家公司，中国还积极参与并致力于引领国际AI标准的制定，计划到2026年建立至少50套AI标准，并参与至少20项国际AI标准的制定。

在坚实的AI基础下，中国AI模型研发能力的快速进步，中国在大型语言模型的研发方面正迅速缩小与美国的差距。以DeepSeek为代表的开源大型语言模型大获成功，此外阿里巴巴的Qwen 1.5系列、智谱AI的ChatGLM3和百川智能的Baichuan2等模型均在各项基准测试中的出色表现。

图源：Morgan Stanley

中国顶尖AI模型的开发者呈现多元化格局，既包括阿里巴巴、百度、腾讯等科技巨头，也涌现出智谱AI、百川AI、月之暗面 (Moonshot AI) 和MiniMax等一批初创公司。截至2024年底，美国累计发布了125个大型语言模型，中国则达到了93个，位居全球第二。

图源：Morgan Stanley

此外，中国在多模态能力方面也取得了显著进展，并在全球视频AI模型领域处于领先地位。这主要得益于用于预训练的海量公开视频数据，以及更关键的、每日产生的用于后训练的专有视频数据。字节跳动和快手等视频平台巨头，每日产生约8000万条新视频，总时长超过YouTube，这为其在视频AI模型领域保持领先地位提供了坚实的数据基础。报告预计，字节跳动和快手可能会在视频AI模型方面保持领先地位，并扩大与非视频平台的差距。

基础模型的商品化

报告指出，中国不仅在AI模型性能上追赶美国，更在全球基础模型的商品化浪潮中走在前列，其中以DeepSeek和阿里巴巴为代表。这一趋势主要体现在以下几个方面：

模型数量与多样性：中国拥有数量可观的AI模型开发者，涵盖了推理和非推理模型，并且在开源和闭源、大型和小型模型方面均有布局。

成本效益显著：与性能相近的美国模型相比，中国的AI模型通常具备更低的价格。这一价格优势在DeepSeek-R1等模型的推出后尤为明显。DeepSeek-V2的开源及其极具竞争力的API定价（约为GPT-4 Turbo的1%）引发了中国乃至全球AI模型的价格战。智谱AI、字节跳动的豆包大模型等纷纷大幅降价，所有AI领导者都将其API价格下调了70-90%，涵盖其所有产品线，包括SOTA模型，甚至免费提供入门级模型。全球同行如OpenAI和Google也随之调整价格策略。经过此轮调整，中国AI模型在保持世界级性能的同时，价格普遍低于美国同类产品。

开源与小型化趋势：中国更倾向于提供开源和小型化的AI模型。在选定的SOTA 模型中，中国开源的推理模型占二分之一，非推理模型占三分之一，占比均高于美国。在Hugging Face等开源AI模型排行榜上，中国模型占据了重要位置，如阿里巴巴的Qwen2.5-7TO B-Instruct曾登顶全球榜首。DeepSeek也进一步开放了更多代码库，如FlashMLA。这种对开源、算法增强和基础设施优化的侧重，有助于中国在算力受限的情况下提升竞争力。开源模型通常尺寸更小，能够加速AI的推广、生态系统建立以及企业和消费者的采纳，从而推动AI在中国更快地实现商品化和商业化。

性能追赶与超越：根据Chatbot Arena评分等模型智能代理指标，中国的前沿AI模型在2025年第一季度已显著缩小与美国前沿模型的差距。在多项代表性性能基准测试的综合评估中，中国AI模型的表现也与美国同行相当，DeepSeek-R1在推理和知识方面位列全球第二。尤其在“思维链推理” 模型方面，以DeepSeek为首的中国竞争者在OpenAI推出相关技术后数月内便基本复制了其智能水平，目前中国多个AI实验室的推理模型已具备全球领先的竞争力。

AI应用 (TO C)：从超级应用到AI Agent

基础模型的商品化浪潮，尤其是中国在推动低成本、高性能模型方面的努力，为AI技术的广泛应用铺平了道路。这种技术溢出效应首先且最为显著地体现在面向消费者的应用场景中。报告预测，中国将在TO C AI应用领域引领全球，并从2025年开始进入大众市场普及阶段。

自OpenAI于2022年11月在美国推出ChatGPT以来，中国互联网公司和AI初创企业已推出多款AI聊天机器人（如百度的文心一言、月之暗面的Kimi），2025年1月DeepSeek爆发显著提升了中国用户对AI潜力的认知和接受度。报告指出，截至今年2月份，排名前三的AI聊天机器人/AI原生应用的总周活跃用户/日活跃用户已超过5000万。

伴随着用户认知提升与AI原生应用的崛起，AI功能也在陆续集成到在中国现有超级App中。报告指出，中国移动互联网生态系统围绕微信、淘宝、支付宝、抖音、美团和滴滴等超级应用发展，这些应用提供一体化服务，拥有庞大的用户基础和高用户粘性。通过将AI功能整合到现有超级应用中，可以充分利用其海量的专有用户数据（具有独特的行为、社交和商业特征）和已建立的用户参与习惯，从而为提供定制化的AI产品（如个人AI助手）创造了条件。这种整合不仅能促进大众市场的AI普及，也促使超级应用开发者加大研发投入以应对新兴AI应用的竞争。

报告指出，AI Agent 被视为TO C AI应用的重要发展方向，它能够理解环境、自主推理决策并代表用户执行复杂任务。报告认为，在超级APP中，腾讯的微信生态系统有着全面的功能覆盖和极高的用户渗透率，腾讯的微信生态系统是TO C AI Agent 的先驱。微信凭借其庞大的用户基础（10亿DAU）、高用户粘性（每日45次会话或100分钟使用时长/用户）以及涵盖社交、娱乐、新闻、搜索、支付、电商和各类生活服务（通过小程序实现）的全面生态系统，为AI Agent 的发展提供了得天独厚的土壤。

目前，微信已将DeepSeek-R1模型整合到微信搜索中，并推出了基于DeepSeek R1的Ima.copilot，能够利用微信生态内的所有数据源提供搜索、内容创作、笔记整合等服务。

此外，超级APP淘宝、美团也在探索电商与本地生活服务的AI实践。淘宝已经上线了AI试衣助手，并基于通义大模型推出了“淘宝问问”AI助手（试用版），提供覆盖生活方式、美食、旅行规划和商品导购等多个场景的智能推荐、产品比较和行程规划服务。同时，淘宝也为商家提供了AI运营支持平台，协助进行销售数据分析和营销材料（如短视频、海报）的智能生成。

图源：Morgan Stanley

美团计划推出覆盖其平台所有服务的AI原生产品，目前已上线AI客服“问小袋”，利用其自研的大语言模型，预计在2025年下半年正式推出全面的AI服务，包括免费的个人AI助手，能够处理外卖下单、餐厅预订、生鲜订购和旅行规划等需求，实现一站式服务闭环。

AI应用 (TO B)：快速普及，缓慢变现

TO C市场的繁荣景象和AI Agent 的初步探索，展示了中国AI应用的巨大潜力。与TO C市场的逻辑有所不同，TO B AI应用的普及与变现面临着独特的机遇与挑战。

报告预测，中国中国TO B AI应用预计将从2025年开始进入快速普及阶段，其普及速度甚至可能超过2013年公共云的采用周期。这一判断基于以下几个关键因素：

一是广泛认可的AI基础能力，DeepSeek等模型的出现，使得中国AI基础模型的能力得到全国范围的认可，国有企业和地方政府也被鼓励积极采用AI 。二是成熟的TO B应用基础，在AI出现之前，中国已发展出与全球同行相当的本地化TO B软件产品，AI进一步增强了这些应用的功能。三是开源模型的契合度，中国开源大语言模型的普及满足了企业对AI应用灵活性和安全性的需求，这与早期公共云因安全顾虑未被国有企业广泛接受的情况不同。四是企业降本增效的迫切需求，在经济增长放缓和通缩压力下，中国企业对提升管理效率和降低成本的需求比2013年更为强烈，AI在提高生产力方面展现出比传统软件更直接的效果。

根据摩根士丹利2025年上半年中国CIO调查，97%的企业认为AI将影响其IT投资优先级，71%认为影响将是“显著的”。

调查显示，约73%的企业计划在未来12个月内将其首个AI项目投入实际生产环境，66%的企业希望利用AI提高员工生产力和节省劳动力成本。40%的企业预计未来3年内会因使用GenAI/LLM而减少总 headcount。报告预计，中国企业的GenAI工作负载渗透率到2030年将达到31%。

图源：Morgan Stanley

尽管TO B AI应用的普及前景乐观，但其商业化变现的进程可能相对缓慢，报告认为，企业支出在早期将更偏向于使用开源AI模型和自有硬件进行内部AI应用构建，并在长期内转向基于使用量的第三方软件供应商AI应用付费。

报告指出，与美国市场相比，中国TO B市场具有自己的特性。中国企业普遍采用低价策略，这意味着TO B应用的价格折扣压力较大，企业评估AI价值的核心是劳动力价值创造，而中国相对较低的劳动力成本限制了AI应用的定价空间。此外，中国企业对基于开源AI模型的应用支付溢价的意愿较低，调查显示，83%的企业倾向于采用开源AI模型，主要看重其修改灵活性和私有化部署的可行性，但只有21%的企业愿意为此支付溢价。

中国企业出于数据安全和控制等方面的考虑，对AI应用的私有化部署表现出明显的偏好。CIO调查显示，未来12个月内，预计有28%的AI/ML工作负载将采用私有化部署（包括私有云、本地数据中心），未来3年这一比例仍维持在17% 。私有化部署往往意味着一次性的硬件采购和项目实施费用，难以形成基于订阅或按使用量付费的经常性软件收入。这一点也体现在企业AI/LLM的支出分配上，硬件在AI预算中的占比预计将从2024年的32%上升至2025年的34%，而软件（应用和模型）的占比则从41%降至40% 。

图源：Morgan Stanley

尽管变现面临挑战，但中国已发展出全面的TO B AI应用产品，涵盖办公软件、ERP、HRM、CRM和IM/OA等领域，其AI功能与美国及全球领先产品相比并无显著差距，常见的AI功能包括AI Agent、AI助手、数据分析和开发平台等。

值得注意的是，中国的企业软件市场更为分散，AI产品更侧重于针对特定场景的定制化，并且普遍采用了更多种类的LLM，DeepSeek已成为中国企业软件的常用选项之一。

“中国AI 60指数”

为了更全面地把握中国AI产业的整体面貌和核心参与者，摩根士丹利还编制了“中国AI 60指数”，更系统地展示在国家战略驱动下，中国AI产业链各环节的关键参与者。指数不仅包含了在模型和算法层面具有优势的科技巨头和AI独角兽，还展示了在算力基础设施、关键零部件以及将AI技术落地到具体行业应用中的重要企业。中国正在构建一个自主可控且全面发展的AI产业生态系统。