摩根士丹利：全球主题：逢低买入AI基础设施：投资方向与风险审视

摘要

摩根士丹利认为近期AI基础设施股票的大幅抛售主要受技术面因素而非基本面驱动，维持算力需求在未来多年将大幅超过供给的最高确信度观点。 针对市场对限制Token支出可能抑制AI收入的担忧，报告指出企业用户的Token中位数支出极低（不到11美元/月），且AI应用带来的劳动力节约（55美元）远超其Token成本（2至3美元），因此该担忧不成立。 同时，中国大模型的进步虽对前沿模型构成竞争威胁，但通过“杰文斯悖论”进一步强化了对算力需求的看涨逻辑。 板块方面，亚太半导体板块近期21%的下跌被视为技术性回调而非基本面恶化；结构性机会上，预计到2030年ABF载板的供应缺口将进一步扩大。 此外，拉丁美洲凭借其在全球铜（30%）、锂（60%）等关键矿产和能源供应中的占比，在AI供应链中占据重要地位。 基于此，报告列举了涵盖基础设施瓶颈、计算制造、中国AI解决方案、能源安全及超大规模云服务商等领域的众多精选标的。

主要观点

• 近期AI基础设施股票的抛售主要受技术面因素驱动，而非基本面转变。

• 算力需求在未来多年极可能大幅超过供给，这是目前的最高确信度观点。

• 企业限制Token支出的担忧不成立，当前企业用户的Token中位数支出极低。

• AI使用的经济效益极具吸引力，55美元的劳动力成本节约对比仅2-3美元的Token成本。

• 中国大模型的进展虽构成竞争威胁，但反而加强了对算力需求的看涨逻辑。

• 亚太半导体及设备板块近期下跌21%是由获利回吐等技术性事件驱动的。

• 预计到2030年ABF载板的供应缺口将进一步扩大，显示供应持续紧张。

• 拉丁美洲在AI供应链中作用关键，占全球铜产量的30%和全球锂储量的60%。

论述逻辑

• AI基础设施股票大跌 -> 评估投资者担忧与宏观风险 -> 判断下跌主要由技术面而非基本面驱动 -> 确认算力供不应求的长期趋势未变。

• 市场担忧Token支出受限 -> 分析企业Token支出水平与ROI -> 发现当前支出极低且经济效益极高 -> 得出结论AI收入不会受到抑制。

• 中国大模型引发竞争担忧 -> 引入'杰文斯悖论'分析需求弹性 -> 得出结论这反而将进一步推升对整体算力的需求。

• 全球AI资本开支激增 -> 拉美地区提供关键矿产与能源支持 -> 预计该地区将在AI供应链中创造新的价值。

关键展望

• 预计到2030年，ABF载板的供应缺口将比此前预期进一步扩大。

• 半导体本地化及关键矿产等供应链资本支出项目预计将持续数年甚至数十年。

推荐标的

• 报告筛选了涵盖AI基础设施瓶颈、计算制造生态系统、中国AI解决方案提供商、能源安全资产和超大规模云服务商等领域的股票以逢低买入，包括NVIDIA、TSMC、Alibaba、Amazon、Meta等。

• 看好ABF载板相关标的 Unimicron (3037.TW)、NYPCB (8046.TW) 以及 ZDT (4958.TW)。

• 拉美电力公共事业覆盖及评级标的包括：Alupar Investimento SA (ALUP11.SA)，评级 E，价格 R$32.83；Auren Energia SA (AURE3.SA)，评级 E，价格 R$11.19；AXIA Energia (AXIA3.SA)，评级 O，价格 R$50.26。

关键图表

图1. 我们偏好AI基础设施瓶颈环节、计算机制造商

图2. 欧洲AI名单

图3. 亚太市场宽度自下半年起回升

图4. 亚洲/新兴市场仪表盘：日本和新加坡仍为核心超配建议，但通过市场对 AI 及更广泛资本开支的情绪复苏，北亚近期应表现良好

图5. DRAM价格同比

图6. 超大规模企业将加大AI相关资本开支

图7. 材料、公用事业和能源板块