CIO调研：AI成预算首选，云部署创新高

概览

摩根士丹利发布的2026年上半年中国首席信息官（CIO）调研报告指出，企业对云计算和边缘人工智能（Edge AI）的态度总体积极。AI相关技术已成为IT预算增加的首要驱动力，公有云上的生成式AI部署意愿显著提升。然而，面对内存价格的上涨，大多数CIO采取了更为谨慎的成本控制策略，而非简单地增加预算。基于此，机构维持对云半导体和边缘AI相关标的的乐观看法，但对传统内存板块持选择性态度。

核心观点

AI与云计算成为绝对核心： 调研数据显示，AI/机器学习/流程自动化（AI/ML/PA）以37%的比例位居CIO 2026年支出增加优先级的首位，数据中心建设位列第三（8%）。在部署策略上，公有云的地位进一步巩固，54%的受访CIO计划在未来12个月内通过公有云实施生成式AI，这一比例较2025年下半年的44%和2025年上半年的28%大幅上升，创下调查以来的新高。目前，CIO估计约31%的应用工作负载运行在公有云上，较此前略有提升。 物理AI投资占比提升： 随着AI应用的深入，硬件投入也在增加。目前63%的CIO将IT预算分配给物理AI投资（如服务器、加速卡等），高于2025年下半年的57%。平均而言，IT支出中用于物理AI的比例预计将从3.8%上升至5.7%，显示出从软件算法向底层算力基础设施延伸的趋势。 内存涨价下的应对策略分化： 针对近期内存价格的上涨，CIO们并未普遍选择“买单”，而是采取了多样化的应对措施。仅有20%的CIO表示会直接增加硬件预算，另有10%认为价格未影响购买习惯。绝大多数CIO选择了更精细化的管理：38%计划通过“适度调整”（right-sizing）内存需求来替代过度配置；17%仅购买关键任务所需的容量并推迟非关键升级；13%计划延迟采购以等待供应商让步；10%依靠软件优化提高内存效率；其余则通过重新谈判合同或购买降规产品来应对。这种谨慎行为表明，当前的内存定价对部分客户而言已显得昂贵，限制了传统内存（如DDR4）的需求上行空间。 个股观点： 机构维持对Aspeed Technology（5274.TWO）和Montage Technology（6809.HK/688008.SS）的“超配”评级，主要支撑逻辑是云支出的持续性以及DRAM接口技术的迁移。同时，维持对Espressif Systems（688018.SS）的“超配”评级，理由是其在边缘AI领域的敞口受益于CIO对物理AI投资的增加。对于传统内存板块，机构重申DDR4需求虽然稳固，但由于CIO的谨慎态度，其价格上涨带来的 upside 有限，因此保持选择性观点。

分析框架

本报告采用自下而上的微观调研方法，通过AlphaWise平台对中国企业的首席信息官（CIO）进行问卷调查，获取一手IT支出意向数据。 分析逻辑主线为： 1. **需求端验证**：通过统计CIO在各项技术领域的预算优先级排序，确认AI和云计算是否为当前最确定的增长引擎。 2. **部署路径追踪**：跟踪公有云 vs 私有云/本地部署的比例变化，判断云服务商及上游芯片厂商的受益程度。 3. **成本敏感度测试**：专门针对内存价格上涨这一变量，分析CIO的反应模式（是直接接受涨价还是通过技术手段规避），从而推断存储芯片厂商的定价权和销量前景。 4. **映射至标的**：将宏观调研结论映射到具体的半导体细分领域（云芯片、边缘MCU、存储接口芯片），并结合各公司的基本面给出评级建议。

方法论与常识提炼

• 行业/产业分析框架供需框架

  通过下游客户（CIO）的采购意向和预算分配，推导上游半导体行业的需求景气度。

  研报不直接预测销量，而是通过询问“谁在花钱”、“花在哪里”以及“如何应对涨价”，来间接判断半导体各细分赛道（如AI芯片、存储）的真实需求强度和价格弹性。

• 估值方法RIM 剩余收益模型

  使用剩余收益模型（Residual Income Model）对Aspeed、Montage和Espressif进行估值。

  这是一种基于账面价值和未来超额收益的估值方法。研报中详细列出了股权成本（CoE）、中期增长率、终端增长率和派息率等假设，适用于评估具有稳定增长预期和清晰盈利模式的科技制造企业。

标的映射与对比

研报将主题/逻辑映射到具体标的时的结构化摘要（优势、劣势、对比与风险）。

• Aspeed Technology (5274.TWO)

  受益於云数据中心建设的持续支出

  优势

  在服务器远程管理芯片领域占据主导地位

  风险

  云需求疲软、规格迁移慢于预期、竞争加剧

• Montage Technology (6809.HK / 688008.SS)

  受益于云资本开支增长及DRAM接口技术迁移

  优势

  在中国数据中心半导体本土化中地位强劲

  风险

  云需求不及预期、DRAM接口技术迁移放缓、新产品发布延迟

• Espressif Systems (688018.SS)

  受益于边缘AI投资机会及物理AI支出增加

  优势

  在Wi-Fi MCU领域具有竞争力，切入边缘AI场景

  风险

  MCU本土化进程慢于预期、新客户拓展不及预期、竞争导致利润率侵蚀

关键数据

• AI/ML支出优先级排名第1名37%的CIO将其列为2026年支出增加的首要重点
• 公有云GenAI部署意愿54%计划在未来12个月内实施，较2H25的44%显著提升
• 物理AI投资占比5.7%平均IT支出占比，较2H25的3.8%上升
• 应对内存涨价策略：调整规模38%最主流策略，通过right-sizing避免过度配置
• 应对内存涨价策略：直接加预算20%少数派，表明价格敏感度较高

影响与含义

调研结果强化了“AI驱动云资本开支”的逻辑，利好云基础设施相关的半导体公司（如服务器管理芯片、内存接口芯片）。同时，边缘AI投资的增加为MCU等边缘计算芯片厂商提供了新的增长动力。然而，内存价格的快速上涨可能抑制部分非关键需求的释放，导致传统存储市场的复苏力度弱于预期，投资者需警惕存储厂商因价格过高而面临的销量阻力。

风险

• 云需求软化
• 技术规格迁移速度慢于预期
• 市场竞争加剧
• 中国政策进一步收紧
• 美国同行退出速度慢于预期（针对Montage）
• 新产品发布延迟

后续跟踪

• 公有云GenAI实际落地进度
• 内存价格走势及CIO后续采购行为变化
• 边缘AI硬件出货量的季度环比变化