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<p id="488BH107">2025年初，DeepSeek的出现让]全球AI圈]重新将目光投向中国。“这一事件使得中国AI在全球的关注度都有极大的提高，不论是对业界还是资本市场都产生了积极的影响，非常多海外投资人因为AI这个主题重新回过头来看中国资产，尤其中国的科技板块。”瑞银证券中国互联网行业分析师熊玮在第26届瑞银大中华研讨会上表示。</p> <p id="488BH108">瑞银方面认为，2026年，中国AI的发展路径与美国正呈现出明显的分化，这也使外资配置中国资产成为一种平衡风险的选择。针对市场对AI泡沫的讨论，熊玮表示，与美国相比，中国出现系统性AI泡沫的概率要小得多。</p> <p id="488BH109">此外，瑞银中国股票策略研究主管王宗豪在上述大会上表示，目前AI行业直接变现的模式主要是云服务和广告，在ToC上中国的进程会比美国更慢，但2026年AI应用的丰富或许有助于商业化变现。</p> <p id="488BH10A"><strong>中国AI变现靠云和广告</strong></p> <p id="488BH10B">在AI的商业化路径上，熊玮表示，中美最直接的变现模式是云服务和广告，这也是目前确定性最高的两个方向。从中美上市公司的财报来看，云厂商的收入在过去几个季度持续攀升，市场对云收入的预期也在不断上修；在广告领域，中美领先的平台公司也在财报中提及AI对广告技术和投放效率的帮助。</p> <p id="488BH10C">在ToC方面，熊玮表示，由于美国拥有较成熟的订阅制模式，美国AI在C端的变现进展相对更快；而在中国，无论是产品成熟度、推广普及程度，还是市场竞争格局和用户付费意愿，都会使ToC订阅制的推进相对较慢。她认为，2026年，只有当AI产品能够为消费者提供非常明确、可重复、可量化的价值，C端付费才可能加快。</p> <p id="488BH10D">在模型能力方面，熊玮判断，中国模型的平均智能水平与美国最先进模型之间的差距正在逐渐缩小。她表示，在实际落地过程中，企业会关注单位模型的价格和性价比，而不是单纯追求最强性能。她认为，美国最先进的模型成本较高，而中国模型在可负担性方面具有优势，未来可能会看到更多中国模型走向海外市场。</p> <p id="488BH10E">王宗豪表示，中美正在走两条不同的发展路径：美国更多押注通用人工智能路线，而中国整体来看会有更多垂直应用，在不同场景中部署相应的模型。他同时指出，中国工业体系较为成熟，应用场景更多，也会考虑尽可能提高算力的使用效率。从投资回报角度看，他认为，虽然中国AI带来的收入贡献可能不如美国，但由于美国在电力和数据中心等基础设施方面存在约束，中国在回报率上未必处于劣势。</p> <p id="488BH10F">在应用层面，瑞银中国互联网研究主管方锦聪表示，AI目前主要还是被用来改造既有业务，例如游戏和广告是最明显的应用方向；在独立应用中，海外市场最火的方向是AI编程，也是目前看到变现路径最清晰的领域。</p> <p id="488BH10G">熊玮表示，从商业化角度看，真正有潜力的大规模落地场景，往往需要满足“语言相关、知识密集、高频或高价值”的特点。基于这一判断，她认为，编程、内容生成、招聘以及金融等专业服务领域，可能会是较有前景的应用方向。</p> <p id="488BH10H">关于AI智能体（AI Agent），瑞银方面认为，其演化将是一个分阶段的过程，从在单一App中加入功能，到在生态内打通资源，再到实现跨平台和多智能体协作。智能体的大规模普及不仅面临技术挑战，也涉及用户接受度、产业协同、商业模式和监管框架等问题，从现实情况看，其真正大规模推出和变现仍需要时间。</p> <p class="f_center"><br></p> <p id="488BH10J"><strong>中国出现AI泡沫的概率不高</strong></p> <p id="488BH10K">AI泡沫是过去一年海外市场讨论度较高的一个话题。熊玮认为，和美国相比，中国的AI泡沫概率小得多。</p> <p id="488BH10L">一方面，中国模型厂商没有太多循环融资现象，领先的模型厂商较多靠的是母公司的现金流业务来支持AI研发；在资本开支策略上，头部几家中国互联网大厂加起来资本开支大概4千亿元，是美国同行的约十分之一，但在模型能力层面接近顶尖，这意味着，中国AI厂商的资本开支策略更加务实、谨慎。</p> <p id="488BH10M">在中国数据中心的利用率方面，从2024年下半年到现在，平均使用率一直维持在比较高且稳定的水平，一方面监管在控制数据中心不要过度建设，而本身大厂自建数据中心也是采取稳妥、循序渐进的策略，数据中心有真实的AI需求支撑。</p> <p id="488BH10N">在美国，除了AI泡沫，还有一个重要的话题是被AI颠覆的风险（AI Disruption Risk）。尤其是ChatGPT从去年开始做了一系列下游平台的整合，探索在聊天机器人里加入更多功能，因此一个产品甚至行业是否会被AI颠覆成为国外投资者关注的重点。</p> <p id="488BH10O">熊玮认为，与AI泡沫的议题同样，中国和美国的情况不同，被AI颠覆的风险更小。</p> <p id="488BH10P">在美国，上游已经形成了比较明显的新的流量入口，以ChatGPT为首已有很大的用户体量。而在中国，上游的AI聊天机器人情况分散，不存在单一新流量入口形成后颠覆下游的情况。</p> <p id="488BH10Q">此外，与美国同行相比，中国下游公司也在用更积极的态度拥抱AI，将AI产品功能加在原生产品里，他们的技术壁垒越深，越早进行产品形态的探索，就会使得上游颠覆的难度越大，尤其一些垂直领域有影响力的产品被颠覆的风险更小。</p> <p id="488BH10R">王宗豪看好互联网，尤其国内的一些大厂，“他们会是AI最大的受益者，互联网和硬件公司是我们比较偏好的。”其次是券商和光伏，券商盈利很强但股价没有相对应的表现，估值在较有吸引力的位置，而在全球电力紧缺时，中国光伏通过储能的方向，也会受益于全球在AI建设上的一些红利。</p>