摩根士丹利:預測2026-2030年中國AI總資本支出達8.5兆人民幣-20260915

摩根士丹利:預測2026-2030年中國AI總資本支出達8.5兆人民幣-20260915
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核心摘要

  • 預測2026-2030年中國AI總資本支出達8.5兆人民幣(約1.3兆美元),支撐IT電力容量於2030年達到81GW。

  • 中國資本支出約為美國同業的17%(平均)。

  • 預期需要2.0兆人民幣的離岸融資,以支持離岸資本支出。

  • 投資回報率(ROIC):IaaS/MaaS(1P)為10-20%;MaaS(3P)可達30%;國產芯片下一代則約9%,但隨國產化推進有望改善。

  • 看好AI基礎設施(阿里巴巴、金山雲、世紀互聯)、AI實驗室(MiniMax、智譜)及GPU國產化。


一、資本支出:中國AI支出加速,超大型雲端商帶來上行風險

  • 2026年預估總資本支出1.3兆人民幣(1,930億美元),2028年增至2.0兆人民幣(2,910億美元)。

  • 五年總支出8.5兆人民幣(6,550億美元),約為美國同業的17%。

三大支柱:

  1. 超大型雲端商:2026年資本支出約9,950億人民幣(1,420億美元),同比增長23%,2030年達1.4兆人民幣。中國超大型雲端商2026年增長121%,遠超美國同業的41%。65-70%支出在國內。

  2. 新雲(Neoclouds):五年總投資1.5兆人民幣(2,270億美元),主要用於伺服器採購。

  3. 電信運營商:2026年算力資本支出約810億人民幣,2030年增至1,790億人民幣,五年複合年增長率23%。


二、算力:國產芯片供應解鎖下一階段容量增長

  • 中國AI算力擴張主要受高端算力供應限制,而非需求。

  • 預測總算力容量從2025年26GW增至2030年81GW。

  • IT電力容量擴張55GW,主要由:

    • 超大型雲端商:+34GW

    • 電信自建外部容量:+9GW

    • 其他/ AI實驗室:+12GW

  • 阿里巴巴和騰訊各增6-9GW,百度約1.0GW。

  • 全球超大型雲端商2026-30年新增47GW,其中2026-28年淨增24GW,約為美國同業的22%。


三、融資:生態系統資金需求各異;超大型雲端商可能需要離岸融資

  • 中國超大型雲端商議價能力強、垂直整合度高,國內資本支出主要透過營運現金流、現金餘額、租賃和商業預付款融資。

  • 國內資本支出資金充足,但離岸融資是主要制約。

  • 超大型雲端商2026-30年離岸資本支出總計2.0兆人民幣(主要由字節跳動貢獻),可能需要透過投資組合變現、債務和股權融資。

  • 新雲融資需求更大,但來源多樣:30-40%融資租賃(利率約5%)、銀行貸款(3-4%)、客戶預付款及增量債務/股權發行。


四、投資回報率:隨著變現向AI堆疊上層移動,回報顯著改善

模式 營運利潤率 ROIC 現金回收期
自有GPU IaaS 44% 13% 約3年
租賃/新雲IaaS 20% — 無前期資本支出
自建算力+自建模型 53% 19% 2.5-2.6年
自建算力+第三方API 57% 29% 2.1年
全國內基礎設施(下一代國產芯片+HBM3E) 31% 9.1% 3.6年
  • PD分離(Prefill/Decode)在輸入token較高時可略微改善ROIC。

  • 國產芯片性能較低,短期ROIC較低,但隨技術迭代有望改善。


五、重點個股觀點

  • 中國雲端:阿里巴巴、騰訊、金山雲——看好雲服務商,算力需求強勁及供應鏈緩解將進一步推動增長。

  • 中國數據中心:世紀互聯——在內蒙古烏蘭察布等樞紐的農村地區開發領先。

  • 中國LLM:MiniMax、智譜——算力增長支持模型廠商進一步成長。

  • 中國半導體國產化:寒武紀、天数智芯、海光——對GPU國產化保持樂觀。


六、資本支出結構

  • 五年總資本支出:8.5兆人民幣

  • 國內資本支出:6.4兆人民幣(70-80%)

  • 離岸資本支出:2.0兆人民幣

  • 伺服器資本支出:5.3兆人民幣(約佔總資本支出88%)

  • AI伺服器資本支出:4.9兆人民幣(約佔伺服器資本支出92%)

支出分類:

  • 超大型雲端商:6.3兆人民幣(國內4.2兆 + 國際2.1兆)

  • 新雲:1.5兆人民幣

  • 電信:0.654兆人民幣


七、超大型雲端商的四大角色

  1. 支出:中國最大的資本支出來源。

  2. 預付款:向供應鏈(尤其新雲)提供信用支持。

  3. 合約:提供租賃合約或長期承諾,鎖定需求。每1GW新增算力需求對應數據中心合約價值240-300億人民幣(8-10年合約)。

  4. 投資:積極投資AI芯片和AI模型公司。


八、各環節融資方式

超大型雲端商:

  • 國內:營運現金流、現金餘額、租賃承諾、資產剝離、減少股東回報、債務和股權融資。

  • 離岸:投資組合變現、債務、股權。

新雲(以金山雲為例):

  • 直接貸款(LTC最高90%,利率3-4%)

  • 融資租賃(約40%投資,5年期,利率約5%)

  • 營運現金流與客戶預付款

  • 股權和債務融資

數據中心:

  • 項目貸款(LTC 60-80%,成本3-4%)

  • 營運現金流(約12%項目收益率,可覆蓋10-15%資本支出)

  • 替代融資:REITs、私募信貸、股權

  • 可轉債和股權融資

電信運營商:

  • 營運現金流充足,五年可用資金池2.964兆人民幣,資本支出1.4兆人民幣,股息/利息/租賃1.0兆人民幣,剩餘流動性約5,640億人民幣。

  • 不需要重大融資活動。


九、國產芯片與算力擴張

  • 2025年AI芯片出貨量110萬顆,2026年預估240萬顆(同比+100%+),2027年480萬顆,2030年1,100萬顆。

  • 國產芯片佔伺服器部署70-85%。

  • 每GW成本:2026年約190億美元,2027年約220億美元,此後下降。

  • 中國每GW部署成本中,電力外殼僅佔10-15%,芯片採購成本較高。

  • 第三方數據中心訂單從2026年6.1GW增至2030年11GW。

  • 西部地區(內蒙古、寧夏等)佔增量訂單70%(約33GW),東部約14GW。

責任編輯: Lino
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