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大摩——全球洞察：绘制AI变革速率图谱——从建设铺开到广度扩散
摩根士丹利发布第六版全球AI股票映射报告，覆盖约3,600只全球股票。报告指出，AI投资主线正进入新阶段：从集中于"赋能者"（Enablers）的交易，转向更广泛、呈杠铃型（Barbell）的机会组合——一端是精选的基础设施赋能者与早期软件企业，另一端是新兴的AI采用者（Adopters）。历史上每一轮计算周期均呈现半导体→基础设施→软件/服务的超额收益轮动规律，但本轮周期因AI资本开支规模空前且电力等瓶颈制约，市场领涨格局不会出现过往那种线性交接。摩根士丹利建议，在过渡期采取杠铃策略：1）持有解决数据中心关键瓶颈的电力相关标的；2）在半导体/基础设施领域保持精选；3）扩大对早期软件赋能者与AI采用者的敞口。
五大核心洞察
一、利润率改善尚未完全反映于采用者的远期盈利预测
市场一致预期显示，高AI关联度采用者（AI对投资逻辑具"显著"至"核心"影响）在2025-26年预计实现460个基点的EBIT利润率扩张，幅度小幅领先标普500，且近乎MSCI ACWI（全球可投资市场指数）均值的两倍。然而这一优势在后续年份迅速消退——2026-27及2027-28年采用者的预期利润率扩张收敛至与 broader market 持平。换言之，分析师虽已计入近期的利润率提振，但尚未对AI驱动的生产率增益给予持续化、复利化的定价。摩根士丹利认为，AI带来的生产力提升将比当前一致预期更持久，随着效益在损益表中逐步显现，采用者的远年期盈利存在上行惊喜空间。
二、盈利动量正从赋能者向采用者扩散
过去两年，赋能者的一致预期NTM（未来12个月）EPS增长逾一倍，动能最强；但采用者的NTM EPS同期亦录得约70%的跃升，跑赢大盘。过去一年，随着采用者盈利预期加速上修，与赋能者的分化进一步扩大。这种基本面格局构成了杠铃策略的底层逻辑：精选赋能者盈利动能依旧强劲，而AI效益向公司报表的转化正将动量延伸至采用者阵营。
三、估值分化改善采用者端的风险收益比
尽管精选赋能者因更成熟的AI建设敞口仍享有估值溢价，但采用者估值在过去一年已显著重置。高关联度采用者的中位数远期市盈率（Forward P/E）已降至18倍，与MSCI World基本持平，远低于赋能者的22倍。摩根士丹利认为，在AI采用的基本面红利（利润率与盈利）初露端倪但尚未完全嵌入远年期预期的当下，估值分化使采用者端构成了更具吸引力的建仓窗口。策略上应保留盈利持续性可支撑溢价的精选赋能者，同时增配基本面改善与估值优势并存的采用者。
四、AI敞口广度扩散，但深度集中
广度（Broadening）指从无AI敞口到具备正向敞口的公司数量增加，深度（Deepening）指既有AI主题公司关联度上升。新进入AI领域的公司日益来自传统科技板块之外——房地产、汽车、耐用消费品、交通运输及消费者服务等行业AI敞口广度显著扩张。然而，AI关联度加深（即成为投资逻辑核心）仍高度集中于软件、半导体、公用事业及媒体四大领域。AI正跨越科技圈向外扩散，创造庞大的潜在采用者池，同时在精选赋能者及既有高关联行业中持续深化。
五、市场对AI影响的"量级"（Materiality）定价日益精细化
单纯具备正向或负向AI敞口已不足以驱动超额收益，AI对投资逻辑的重要程度正成为相对表现的关键变量。在赋能者与采用者中，AI被视为"核心逻辑"（Core to Thesis）的公司，表现超越"显著关联"（Significant）者达107%；在受AI颠覆冲击的标的（AI Challenged）中，分化更为极端——AI构成"核心威胁"的公司跑输仅面临"中度颠覆"者约161%。随着周期演进，投资者对AI能否实质性重塑公司基本面的甄别能力显著提升，关联度分级（Materiality）已成为筛选标的的关键维度。
杠铃策略的具体实施路径
摩根士丹利通过 proprietary AI映射数据库，量化筛选出以下五类"玩法"（Ways to Play），构成当前阶段的推荐持仓框架：
1. 采用者：关联度正提升且获摩根士丹利超配评级的标的
筛选条件：AI采用者关联度由中等升至显著、AI采用敞口大于赋能敞口、获分析师超配（Overweight）评级、各地区市值前十大达标公司。覆盖亚太/日本（农业银行、HSBC、建设银行、中国银行、必和必拓、招商银行等）、欧洲（诺华、阿斯利康、AXA、渣打、拜耳等）、北美（苹果、礼来、沃尔玛、Costco、RTX、Welltower、AppLovin、Northrop Grumman等）。
2. 采用者：具备高定价权的标的
筛选条件：高定价权（能将AI带来的成本节约留存而非让渡客户）、AI采用关联度中等至核心、获超配评级。代表标的包括三星电子、富士康工业、Fast Retailing、平安保险、鸿海、Airbus、Rolls-Royce、苹果、Visa、MasterCard、可口可乐、宝洁、GE Aerospace、家得宝等。
3. 赋能者：电力瓶颈标的
涵盖带电外壳供应商（PSPs，如Terawulf、Hut8、Cipher Mining、Riot Platforms）、数据中心REITs（Equinix、新加坡电信）、离网发电（Solaris、Bloom Energy、GE Vernova、INNIO、Liberty Energy等）、储能（宁德时代、康明斯、三星SDI）、可再生能源开发商（NextEra、Clearway、Adani Green）、中游能源（Williams Companies）、数据中心电气设备（施耐德电气、Legrand、Rexel）、电网设备/变压器（HD现代电气、LS Electric、CG Power）、数据中心输电（Adani Energy）等。
4. 赋能者：具备持续性的半导体/硬件标的
覆盖GPU/ASIC（英伟达、博通、联发科）、云端半导体（Aspeed、Montage）、晶圆代工（台积电）、半导体设备（ASML）、晶圆基板与材料（Soitec）、ABF载板（Unimicron、Nan Ya PCB、三星电机、Ibiden）、MLCC（Murata）、后端半导体设备/OSAT（Advantest、Chroma、King Yuan）、电源（台达电）、存储（CXMT、SK海力士、三星电子、KIOXIA）、网络（Lumentum、诺基亚、古河电气）、硬盘（希捷）、材料（三井金属）等。
5. 赋能者：早期软件标的
覆盖基础设施软件（微软、Snowflake、Datadog、MongoDB、Dynatrace、Cloudflare）、安全软件（Palo Alto Networks、Crowdstrike、Okta）、SaaS应用（Atlassian、ServiceNow、Shopify、ServiceTitan、Navan）、模型提供商/消费应用（Meta、谷歌、亚马逊、Minimax、Z.ai、腾讯、阿里巴巴、美图）等。
技术周期过渡期的核心逻辑
• 历史规律与本轮回响：每一轮计算周期均遵循半导体→基础设施→软件/服务的超额收益序列。本轮周期中，半导体相对标普500已跑出约700个百分点的超额收益，基础设施约500个百分点，软件/服务约200个百分点。AI在美国家庭的渗透速度达移动互联时代的2倍——仅用3年即达50%渗透率，而半导体与基础设施的相对表现已达移动时代峰值的3-4倍。
• 硬件增长放缓触发交接的历史经验：过往周期中，当硬件渗透率成熟、增长降至个位数时，价值创造向软件/服务转移（如iPhone保有量达~6.5亿后，苹果服务收入在FY16-25年录得18%复合增速；全球智能手机渗透率达55%后Meta收入加速）。摩根士丹利团队预测超大规模厂商/新云（Hyperscaler/Neocloud）资本开支同比增速将从2026年的93%骤降至2028年的14%，暗示2028年前后硬件向软件/服务的切换窗口。
• 瓶颈的持久性：电力短缺是核心制约——摩根士丹利预测2026-28年数据中心将面临57GW的电力缺口（扣除"通电时间"解决方案后净缺口约33GW）。此外，劳动力约束与监管障碍（如社区反对已导致美国价值2,860亿美元的数据中心项目延期或取消）进一步拖慢建设节奏。因此，精选电力瓶颈标的（年初至今跑赢标普500但落后半导体约100个百分点、落后基础设施约40个百分点）仍有显著超额收益空间。
• 采用者端的价值创造时机：当前标普500市值的逾三分之一集中于市值前十的AI赋能者，而前十采用者仅占约五分之一。历史表明，新技术周期中最终崛起为最大市值公司的往往是技术采用者（如福特与通用借助流水线、软件企业借助互联网与iPhone平台）。当前约25%的标普500公司在业绩电话会中引用了AI带来的可量化效益，采用者利润率扩张的早期证据正在积累，一旦AI对收入与市场份额的拉动在损益表中确立，采用者交易将进入甜蜜点。
关键风险
• 上行风险：AI采用速度超预期、电力瓶颈更快缓解、软件/服务商业化提前放量、利润率扩张持续性超预期。
• 下行风险：资本开支减速早于预期、电力短缺恶化拖累AI部署、监管阻力加大、采用者盈利兑现不及预期、估值重评逆转。