一份投行报告重画中国AI利润版图
9月23日至24日，多家财经媒体报道，摩根大通发布专题报告《中国AI价值链：不断扩大的蛋糕与价值争夺》，宣布扩大对中国AI价值链的研究覆盖，并给予行业"建设性"评价。该行预计，2026年至2030年间，中国AI价值链累计经营溢利将达5440亿美元，折合人民币约3.65万亿元；行业年经营溢利将由2026年的约270亿美元升至2030年的约2430亿美元。需要说明的是，上述数字均为投行预测口径，并非已实现的经营结果。
利润重心：从硬件转向模型与应用
报告的核心判断是利润分配格局将出现结构性迁移。摩根大通预计，模型与应用层将贡献2026至2030年间约三分之一的行业利润，并主导期内近三分之二的盈利增量；而目前这一层在中国AI相关上市市值中的占比仅约14%。与此对应，硬件端占全行业利润的比例预计从2026年的93%收缩至2030年的30%。
收入增速的三个台阶
按该行测算，2026至2030年间，硬件收入预计增长约1.8倍，云端服务增长约12.5倍，模型与应用合计增长约26.9倍。支撑应用层放量的是推理需求：该行预计同期中国Token总消耗量将增长约60倍，到2030年企业端需求约占Token消耗的69%，消费者端约占31%。企业级场景占比更高，报告解释称，编码、研究、客服、文档处理等工作流一旦部署，会产生重复且可预测的调用量，支撑合约收入与按用量计费模式。
深度分析：研报为何此时转向应用层
这份报告的看点不在于给出多大的市场规模，而在于估值框架的切换。过去两年，资本市场的注意力集中在芯片与算力等基础设施环节，硬件环节也拿走了行业利润的大头。随着推理单位成本下降与智能体工作负载上升，token消耗成为衡量需求扩张的物理度量，价值分配的天平开始向直接触达终端任务的模型与应用层倾斜。报告同时给出该行的覆盖偏好：全栈整合、流量生态与商业闭环三类企业被列入增持名单（阿里巴巴、腾讯、智谱，均为该行评级观点）。这类研报判断存在不确定性，宜将其视为一种分析框架而非结论。
企业视角：应用层入口决定内容身价
对多数不造芯片、不训大模型的企业来说，这份报告的启发在于入口选择：当利润与应用层绑定，AI搜索助手、办公智能体这类应用就成了客户与信息之间的必经之路。企业的产品参数、案例、资质与政策说明，正是应用层回答用户问题时调用的原材料。谁的内容结构规范、事实清晰、机器可读，谁就更可能被AI在关键决策节点带出来。极欧互联在GEO优化（生成式引擎优化）服务中，正是把企业信息整理成应用层可直接调用的形态，作为AI时代获客的基础动作。
趋势研判：token曲线背后的机会窗口
若60倍的token增长曲线兑现，推理基础设施、应用生态与内容供给侧都会随之扩容；即便增速打折扣，方向上的迁移也已有多个交叉证据支撑。对企业而言，值得关注的不是5440亿美元这个总数，而是其中模型与应用主导增量的结构含义：应用层繁荣的前提，是海量企业信息能被AI顺畅读取与引用。越早把官网与内容体系调整到机器友好状态，越可能在应用层放量时占据被引用的位置。
信息来源
- 央广网（财联社），《大行重构中国AI估值框架：硬件暴利份额料将收缩 模型与应用将主导近三分之二利润增量》，2026-09-24，https://www.cnr.cn/jingji/gundong/20260924/t20260924_527824008.shtml
- 格隆汇，《大行评级丨小摩：予中国AI价值链行业建设性看法，首选阿里、腾讯及智谱》，2026-09-24，https://www.gelonghui.com/live/2686840
- 网易号"投资者内参"，《摩根大通中国AI价值链大拆解：3.65万亿利润蛋糕将更多分给模型应用层，而非硬件》，2026-09-28，https://www.163.com/dy/article/L7U8GOH40556IIQK.html