格隆汇12月16日｜摩根士丹利发布报告，预测全球机器人硬件销售额将从2025年的1000亿美元飙升至2030年5000亿、2040年9万亿，并于2050年突破25万亿美元大关。若计入软件服务与维护收入，实际市场规模将会倍增。大摩模型显示，2050年全球将售出14亿台机器人，运行总量达65亿台，增长由以下五大因素催化：场景爆发；成本下降；政策扶持；劳动力替代；AI赋能。 大摩还预期，机器人普及将引发上游零件需求海啸，支撑2050年14亿台销量需消耗57亿个摄影机(较2025年增加95倍)、270亿个马达(增加260倍)、410亿个轴承(增加200倍)、170万吨稀土磁铁(增加480倍)、26太瓦时电池容量(增加1450倍)。此外，马达、轴承、稀土、AI芯片供应商将迎来黄金十年。 中国凭借制造能力、稀土资源及政策支持，已在工业机器人、无人机、自动驾驶等领域实现规模化量产，预计到2050年，中国将占据全球机器人销售的26%，其中工业机器人与无人机市占率更高。在全球人形机器人供应链中，中国企业独占63%市占率，尤其在马达、感测器、结构件等身体环节建立统治级优势。

格隆汇12月16日｜摩根士丹利中国首席经济学家邢自强认为，中美对AI的观点与发展路径截然不同，中国长远能否超越美国拭目以待，但凭借可靠的人才、基础设施及数据，可弥补GPU的不足。 邢自强表示，美国的AI企业均是超大规模服务商(Hyperscaler)，大家都拼命的砸钱、拼算力，就是要拼谁能先通过这些军备竞赛，能先达到AGI(通用人工智能)，所以美国走的是一个重量化。中国的AI模型普遍都属开源性质，一开始想到的是AI本身未必要那么赚钱，而是要让这些AI工具尽快落地市场化，故中国走的是一个轻量化、比较便宜，但是又可以大量铺开的AI应用模型之路。 邢自强指，<u>AI需要四大支柱去支撑，中国在AI人才、基础设施及数据方面均具优势。</u>有人才才能改进演算法，独辟蹊径，节省效率，而全球AI相关的一半人才是中国培养的；基础设施就是算力中心，需要有大量的电网、发电站及储能设备，连同冷却、基本维护等设施，这些设施在中国均较便宜。要训练大模型变成最好的AI，便需要大量数据，中国老百姓一直使用的微信、制造业产业链上的第一手资料，均为训练AI提供大量数据，故此这方面中国亦具有优势。