UBS：中國在人工智能自給自足上穩步前進，但核心技術仍需長遠發展
根據瑞銀（UBS）的分析，中國在人工智能（AI）領域正穩步推進自給自足，但要完全獨立，尤其是在關鍵的基礎技術如AI運算能力方面，仍屬長遠目標。
瑞銀分析師指出，中國在AI的應用層和智能層已有較強的本土能力，這得益於本地大型互聯網平台的主導地位，以及如DeepSeek等低成本模型開發商的助力。
不過，他們同時強調，作為基礎的「使能層」——涵蓋半導體和運算基礎設施——仍存在不少挑戰。
瑞銀估計，在半導體方面，中國的自給率將由疫情期間的「十幾％」提升至2025年底約27%，這是因為中國正積極建設包括動態隨機存取記憶體（DRAM）、類比芯片及半導體設備等多個細分領域的能力。
儘管面臨出口限制，進展仍持續推進。
其中最難突破的是AI運算領域，目前全球市場由NVIDIA主導，佔有超過80%的市佔率。
瑞銀例子指出，NVIDIA的GB200晶片能生成約40張圖片，而華為的910C晶片僅能生成13張，顯示出明顯的性能差距。
不過，2024年中國企業在本土AI運算市場已佔約三分之一份額，瑞銀預計這一比例將在2029年攀升至90%。
瑞銀提醒，這種本土化推動將付出代價。
「強勁的收入增長將以性能妥協為代價」，瑞銀警告中國廠商將面臨較弱的定價能力和更高的成本。
儘管如此，瑞銀預測國內AI運算收入將從2024年的60億美元飆升至2029年的810億美元。
瑞銀建議投資者同時關注全球領導者如NVIDIA，以及中國企業如阿里巴巴和騰訊，因為「AI運算市場足夠大，容納所有玩家共同成長」。
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編輯評論：中國AI自給自足的現實與挑戰
這份報告清楚展現中國在AI技術發展上的雙面態勢。一方面，中國在應用層面已經形成強大生態，依賴本地互聯網巨頭和創新型企業，推動AI技術快速落地和商業化。另一方面，核心硬件尤其是高性能AI運算晶片，仍被外國巨頭如NVIDIA牢牢掌控，且性能差距明顯。
這種情況反映出中國科技自主的「軟硬結合」困境——軟件和應用層面快速追趕，但硬件基礎設施卻因技術封鎖和資源限制而進展緩慢。過度追求本土化雖然能提升市場份額，卻可能犧牲性能和成本效率，長遠看不利於競爭力。
此外，瑞銀提到的中國半導體自給率仍只有約27%，意味著中國仍需依賴進口大量關鍵芯片。這給中國科技自主帶來不小挑戰，也呼應了中美科技競爭的現實。
對香港投資者而言，這種市場格局既是風險也是機遇。全球龍頭如NVIDIA依然是技術領先者，具備長期投資價值；而中國巨頭如阿里和騰訊則在應用層面具備強大生態系統，隨著本土AI運算市場擴大，亦有不俗成長潛力。
未來的焦點，或將是中國如何突破核心硬件瓶頸，同時維持在AI應用層的創新優勢。對投資者來說，理解這種技術與市場的雙重態勢，有助於在AI熱潮中作出更明智的佈局。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。
