1. 引言
本报告旨在比较分析Morgan Stanley和UBS两家投资银行对Manus、AI Agent和中国AI进展的观点及其交易策略。分析基于以下三份研究报告：
- Morgan Stanley发布的《Manus and Central Government Work Report: Implications》(2025年3月6日)
- UBS发布的《AI agents: AI applications' frontier》(2025年3月6日)
- UBS发布的《Golden age of AI applications - could agentic AI bring new opportunities?》(2025年3月6日)
Morgan Stanley和UBS作为全球领先的投资银行，其研究报告对投资者决策具有重要参考价值。本分析将系统比较两家银行在AI领域的观点异同，为投资者提供更全面的市场洞察。
2. Manus观点比较
2.1 Morgan Stanley对Manus的观点
Morgan Stanley在其报告中对Manus进行了较为详细的介绍和分析：
基本定位与技术特点：
- Manus是由中国初创公司Monica.im（蝴蝶效应公司旗下）开发的通用AI代理
- 与仅专注于提供想法的聊天机器人AI产品（如ChatGPT或豆包）不同，AI代理专注于执行
- 通用AI代理可以执行各种任务，包括报告生成、网站创建，甚至在线购物
- Manus与各种第三方LLM和开源社区合作提供这些功能
- 与其他类似的通用AI代理（如OpenAI的Operators和Zhipu的AutoGLM）不同，这些AI代理将直接与用户的终端（PC或手机）交互，而Manus选择在基于云的虚拟机上运行
- Manus展示了强大的目标设定、自我规划和步骤分解功能
- Manus披露其在GAIA基准测试中的所有三个级别上都超过了OpenAI Deep Research
市场影响评估：
- Morgan Stanley认为Manus的发布对腾讯有积极影响："Manus AI代理发布的宣传进一步加强了我们的信念，即行业现在正在将重点转向AI 2C应用"
- 基于代理的产品包含在虚拟云上运行的推理、规划和执行兼容性，比AI聊天机器人更先进
- Morgan Stanley看到AI采用可能出现突破，其中AI代理可能成为杀手级应用，认为腾讯是AI采用的最大受益者，因为其拥有超级应用微信
- Morgan Stanley认为Manus的整体影响包括：
- 加速中国企业和消费者对AI代理的渗透进程
- 有利于公共云玩家，因为Manus在基于公共云的虚拟机上运行
- AI代理可能商品化——据报道，Manus上每个任务的成本仅为2美元，低于行业平均水平
对软件行业的影响预测：
- Morgan Stanley认为GenAI突破，包括DeepSeek和Manus，更多是中国软件行业的供应驱动催化剂
- 对于AI代理可能对软件行业的影响，Morgan Stanley提出了三种情景：
- AI代理作为独立层来操作软件
- AI代理被集成到软件中
- AI代理取代软件（认为这种情况可能性较低）
2.2 UBS对Manus的观点
UBS在其两份报告中对Manus的提及相对较少，但仍有一些重要观点：
市场定位与技术能力：
- 在第二份报告中，UBS提到"鉴于DeepSeek-R1（强调具有高成本效率的迭代问题解决能力）和最近推出的通用AI代理Manus获得的强大吸引力，我们认为中国的LLM开发正在进入以推理为主导的阶段"
- UBS将这一趋势与微软的评论联系起来，即AI投资越来越多地由现实世界的应用需求决定
- 在第三份报告中，UBS描述Manus为"全能型"AI助手，具有进行广泛的更复杂任务的能力，执行质量高
- 这些任务包括进行深入的市场研究、处理复杂的文档/数据分析、编码、安排个性化旅行计划等
价格优势分析：
- UBS指出，根据他们的调查，Manus的售价可能比美国领导者（如OpenAI）低得多
- 这进一步激发了市场对中国代理式AI应用更快采用的期望
未来展望：
- UBS认为"Manus是更多成本效益高的代理式AI应用创新的前兆，这些创新将在中国出现"
- 他们预计"数字员工"的货币化将加速
- UBS还注意到中国AI原生初创公司的活跃风投活动，这些公司寻求颠覆现有的互联网和软件公司
2.3 两家银行观点的主要差异
分析深度对比：
- Morgan Stanley提供了更详细的Manus技术分析和市场定位
- UBS更多关注Manus作为中国AI发展趋势的一个指标
市场影响评估差异：
- Morgan Stanley更具体地分析了Manus对特定公司（如腾讯、阿里巴巴）的影响
- UBS更关注Manus对整个行业发展方向的指示作用
价格因素强调程度：
- 两家银行都提到了Manus的低价格优势，但UBS更强调这一点作为加速市场采用的关键因素
未来展望差异：
- Morgan Stanley更关注Manus对现有软件和云服务市场的直接影响
- UBS更关注Manus作为未来更多创新的前兆和对初创企业生态系统的影响
3. AI Agent观点比较
3.1 Morgan Stanley对AI Agent的观点
定义与特点：
- 与聊天机器人AI产品（如ChatGPT或豆包）专注于提供想法不同，AI代理专注于执行
- 通用AI代理可以执行各种任务，包括报告生成、网站创建和在线购物等
- AI代理可以利用虚拟机完成各种任务，就像真人一样，包括浏览网站、创建Excel文件和查看PDF
市场前景预测：
- Morgan Stanley认为AI代理可能成为"杀手级应用"，腾讯是AI采用的最大受益者
- "AI代理产品包含在虚拟云上运行的推理、规划和执行兼容性，比AI聊天机器人更先进"
- 预计AI代理将加速在中国企业和消费者中的渗透
- 提到AI代理可能商品化，每个任务的成本仅为2美元，低于行业平均水平
对软件行业的影响分析： Morgan Stanley提出了三种AI代理影响软件行业的情景：
a) AI代理作为独立层操作软件：
- AI代理可以利用虚拟机完成各种任务，如浏览网站、创建Excel文件和查看PDF
- 这种情况对软件影响相对较小，但对劳动力市场影响显著
- 企业可能用AI代理替代各部门的一些员工，特别是后台办公室
b) AI代理集成到软件中：
- 软件公司可能与通用AI代理合作，将其能力整合到软件产品中
- 同时嵌入特定的业务知识和定制化，创建专家AI代理
- 或使通用代理能够与软件供应商开发的垂直代理合作
- 通用AI代理可能难以理解和完成需要系统工程和业务运营能力的复杂业务任务
- 在这种情况下，如果企业愿意为此类代理付费，OA和ERP等管理软件可能受益
c) AI代理取代软件：
- 通用AI代理可能通过吞噬一些现有软件甚至互联网应用来扰乱整个软件市场
- 企业可能依靠IT供应商将通用AI代理转变为内部业务代理
- 消费者可能依靠AI代理直接从航空公司/酒店/电影院预订票务
- Morgan Stanley认为这种情况可能性较低，因为开发内部AI代理成本很高，消费者对OTA的认可也难以改变
挑战与风险评估：
- "真正的挑战是'给我看钱'"：尽管企业对采用AI表现出极大兴趣，但尚未看到增量IT预算
- 担心AI代理可能会扰乱现有软件/IT服务
- 对B2B软件公司持谨慎态度，担心宏观通缩对企业IT支出的负面影响
3.2 UBS对AI Agent的观点
定义与重要性：
- AI代理是"由LLM驱动的智能系统，旨在自动化工作流程、增强决策制定，并在各个领域执行复杂任务"
- UBS认为AI代理"可能是未来AI货币化的关键"
- 随着AI基础设施和基础模型性能的快速发展，预计从2025年开始，AI代理产品发布将增加，能力和用户采用率不断提高
行业参与者分类： UBS将AI代理的行业参与者分为四大类：
a) 互联网/科技领导者：
- 通常专注于深度集成到其大型生态系统中的通用AI代理
- 例如，百度搜索启用AI代理来托管广告商的信息、内容和服务，以满足用户需求并提高线索转化率
- 主要互联网云供应商如阿里巴巴和百度也推出了代理构建平台，以促进企业采用
b) 软件公司：
- 拥有大型企业客户基础的软件公司正在将AI代理嵌入其产品套件
- 例如，用友的招聘管理解决方案利用AI代理自动化招聘流程
c) 个人设备OEM：
- 如vivo等公司正在推出类似AI代理的功能，充当智能助手
d) 其他参与者：
- 如AI初创公司和垂直领导者，通常专注于技术创新和/或特定行业用例
美国发展趋势分析： UBS注意到美国的几个趋势： a) 早期用例：
- AI代理的采用主要集中在涉及文本/人员密集型工作流程或流程自动化的领域
- 例如编码和客户服务
b) 技术路径：
- 虽然许多AI代理是通过后端API集成开发的
- 但UBS注意到基于GUI的代理（图形用户界面）正在兴起，这些代理模仿人类和机器之间的视觉交互
- 例如OpenAI在2月份在几个地区新推出的AI代理Operator
c) 采用意愿强烈但扩展需要时间：
- 根据UBS Evidence Lab的美国企业调查，美国企业对AI采用持积极态度，100%的受访企业参与了AI用例发现
- 然而，只有11%的组织在规模上投入生产
- 原因是由于没有杀手级用例和大量AI投资，ROI不明确
- 类似地，Salesforce仅预计其在2024年10月推出的标志性AI代理产品Agentforce在2025年产生适度收入
机会与前景评估：
- UBS认为，虽然AI代理仍处于起步阶段，但基于他们的渠道调查，他们认为具有明确工作流程的用例有利于增加AI代理渗透率（如客户服务、编码）
- 而高价值和特定专业知识的行业可能看到更大的商业化潜力（法律、金融）
- 近期，投资者关注中国软件行业，以获得对这一主题的敞口，因为垂直应用取得了进展
- 长期来看，UBS对拥有庞大且粘性用户基础、丰富计算资源、丰富数据和全面生态系统的科技巨头持积极态度，以捕捉AI代理潜力（腾讯关键呼叫）
中国市场具体应用： UBS在第三份报告中提到了中国市场的具体AI代理应用：
- 上市软件公司在2024年下半年主要发布了简单的AI代理产品，截至2024年底收入为数千万至上亿人民币
- 常见用例在CRM、ERP、HR和一些垂直解决方案中
- 主要客户是中大型企业和国有企业
- 定价模式主要是基于项目的，标准模块/PaaS工具产生经常性订阅收入
- 具体例子包括：
- 用友：基于YonGPT在HR、会计、差旅和费用管理软件等领域发布了100多个AI功能
- 金蝶：金蝶BOSS AI代理支持用户查询和分析来自金蝶财务、供应链、制造ERP产品的数据
- 明源云：AI销售代理帮助开发商通过在线/社交媒体平台销售房地产
3.3 两家银行观点的主要差异
分析框架差异：
- Morgan Stanley更关注AI代理对软件行业的影响，提出了三种可能的情景
- UBS则从行业参与者类型和市场机会角度进行分析，提供了更系统的分类框架
市场成熟度评估差异：
- Morgan Stanley更强调AI代理作为"杀手级应用"的潜力，认为行业正在向AI 2C应用转移
- UBS则认为AI代理仍处于"起步阶段"，采用需要时间，并引用调查数据显示只有11%的组织在规模上投入生产
关注点差异：
- Morgan Stanley更关注AI代理对现有软件和劳动力市场的潜在颠覆性影响
- UBS更关注不同类型企业如何参与AI代理开发和具体应用场景
地域比较差异：
- UBS提供了更多美国与中国AI代理发展的比较分析
- Morgan Stanley更专注于中国市场的分析
具体公司案例差异：
- UBS提供了更多中国软件公司AI代理应用的具体案例和数据
- Morgan Stanley更多关注大型互联网公司（如腾讯）作为AI代理采用的受益者
4. 中国AI进展观点比较
4.1 Morgan Stanley对中国AI进展的观点
政府政策与支持：
- Morgan Stanley注意到中央政府鼓励来自大型语言模型(LLMs)的应用
- 特别提到在最新报告中减少私有云部署和基于项目的交付
- 这表明政府正在推动AI技术的更广泛应用和更高效的部署模式
市场格局与竞争：
- 阿里云和腾讯云在2023年下半年IAAS公共云中的市场份额分别为约27%和9%
- 华为、中国移动和中国电信共占35%的份额
- Morgan Stanley认为政府的信息将导致阿里云和腾讯的潜在市场份额扩大
- 阿里巴巴和腾讯在私有云部署中的份额较低（电信和华为较高）
- 政府和国有企业是私有云部署的重度用户
技术突破评估：
- 提到阿里巴巴展示了其AI能力，其最新推理模型QwQ-32B仅使用320亿参数
- 与DeepSeek R1的6710亿参数相比，能够展示类似的性能
- 认为中国初创公司Monica.im发布的Manus AI代理令人印象深刻
- 声称其性能超过了OpenAI模型
行业影响分析：
- 认为Manus等AI代理将加速中国企业和消费者对AI代理的渗透
- 对阿里巴巴（基础设施采用）和腾讯（应用）持看好态度
- 认为公共云玩家将受益，因为Manus在基于公共云的虚拟机上运行
- 提到AI代理可能商品化，每个任务的成本仅为2美元，低于行业平均水平
软件行业前景预测：
- 对中国B2B软件公司持谨慎态度
- 认为GenAI突破，包括DeepSeek和Manus，更多是中国软件行业的供应驱动催化剂
- 认为中国大多数企业在通缩中仍处于削减成本模式
- 担心宏观通缩对企业IT支出的负面影响
- 认为劳动力市场可能受到负面影响
- 警告整体行业反弹忽视了一些现有软件/IT服务可能被AI代理扰乱的风险
4.2 UBS对中国AI进展的观点
技术发展阶段评估：
- UBS认为中国的LLM开发正在进入以推理为主导的阶段
- 这一观点基于DeepSeek-R1（强调具有高成本效率的迭代问题解决能力）和最近推出的通用AI代理Manus获得的强大吸引力
- 这与微软的评论相呼应，即AI投资越来越多地由现实世界的应用需求决定
创新与市场期望：
- UBS对过去几个月中国AI公司的应用创新感到鼓舞
- 提到中国AI初创公司Monica.ai发布了"一体化"AI助手Manus
- 认为Manus的售价可能比美国领导者（如OpenAI）低得多
- 这进一步激发了市场对中国代理式AI应用更快采用的期望
- 认为Manus是更多成本效益高的代理式AI应用创新的前兆，这些创新将在中国出现
- 预计"数字员工"的货币化将加速
市场应用与商业化：
- 注意到中国上市软件公司在2024年下半年主要发布了简单的AI代理产品
- 截至2024年底，这些产品收入为数千万至上亿人民币
- 常见用例在CRM、ERP、HR和一些垂直解决方案中
- 主要客户是中大型企业和国有企业
- 定价模式主要是基于项目的，标准模块/PaaS工具产生经常性订阅收入
- 提供了多个具体案例，如用友、金蝶、明源云等公司的AI产品
投资与创业生态：
- 注意到中国AI原生初创公司的活跃风投活动
- 这些公司寻求颠覆现有的互联网和软件公司
- 近期，投资者关注中国软件行业，以获得对AI代理主题的敞口，因为垂直应用取得了进展
- 长期来看，UBS对拥有庞大且粘性用户基础、丰富计算资源、丰富数据和全面生态系统的科技巨头持积极态度
4.3 两家银行观点的主要差异
发展阶段评估差异：
- Morgan Stanley更关注具体的技术突破和市场份额变化
- UBS更强调中国AI发展进入新阶段（以推理为主导的阶段）的整体趋势
价格因素强调程度：
- 两家银行都提到了中国AI产品（特别是Manus）的价格优势
- UBS更强调这一点作为加速市场采用的关键因素和中国AI竞争力的重要方面
行业前景预测差异：
- Morgan Stanley对中国B2B软件公司持更谨慎态度，担心宏观通缩影响
- UBS对中国软件行业的垂直应用进展持更积极态度，提供了更多具体案例和数据
关注点差异：
- Morgan Stanley更关注政府政策对市场格局的影响和大型互联网公司的受益情况
- UBS更关注技术创新、应用场景和创业生态系统
风险评估差异：
- Morgan Stanley更明确地提出了风险警告，如劳动力市场的负面影响和现有软件/IT服务被扰乱的风险
- UBS的报告相对更关注机会而非风险
5. 交易策略比较
5.1 Morgan Stanley的交易策略
整体行业观点：
- Morgan Stanley对中国互联网和其他服务行业持"看好"(Attractive)态度
- 对B2B软件持更为中性的态度
具体公司推荐：
阿里巴巴：看好(Bullish)
- 理由：通过国有企业对云基础设施的采用获得市场份额
- 认为政府减少私有云部署和基于项目的交付的信息将导致阿里云和腾讯的潜在市场份额扩大
- 阿里巴巴和腾讯在私有云部署中的份额较低（电信和华为较高），而政府和国有企业是私有云部署的重度用户
- 如果政府推动公共云，意味着阿里巴巴和腾讯可能从电信和华为那里获得市场份额
- 公共云因可扩展性而具有更高的利润率，这对长期利润率有利
腾讯：看好(Bullish)
- 理由：Manus AI代理发布对腾讯在AI应用方面有积极影响
- "Manus AI代理发布的宣传进一步加强了我们的信念，即行业现在正在将重点转向AI 2C应用"
- 认为腾讯是AI采用的最大受益者，因为其拥有超级应用微信
- 认为AI代理可能成为"杀手级应用"
软件行业策略：
- 对中央政府减少私有部署和基于项目的交付的态度（历史上首次）是对云玩家和标准化软件的重大积极信号，特别是在国有企业市场
- 好的AI代理产品可能加速AI采用，但担心这是否对B2B软件公司来说是增量收入
- 长期担忧宏观通缩对企业IT支出的负面影响
- 劳动力市场可能受到负面影响
- 整体行业反弹忽视了一些现有软件/IT服务可能被AI代理扰乱的风险
5.2 UBS的交易策略
投资机会评估：
- UBS认为AI代理仍处于起步阶段
- 基于渠道调查，认为具有明确工作流程的用例有利于增加AI代理渗透率（如客户服务、编码）
- 高价值和特定专业知识的行业可能看到更大的商业化潜力（法律、金融）
短期与长期策略：
短期：
- 投资者关注中国软件行业，以获得对AI代理主题的敞口，因为垂直应用取得了进展
- 提供了多个具体软件公司案例及其AI产品收入数据，如用友、金蝶、明源云等
长期：
- 对拥有庞大且粘性用户基础、丰富计算资源、丰富数据和全面生态系统的科技巨头持积极态度
- 特别提到腾讯作为能够捕捉AI代理潜力的公司
风险提示：
- 投资科技和AI行业涉及高度风险
- 快速的技术变化、竞争加剧和宏观经济周期的影响是投资者在科技股面临的众多风险
- 预测科技公司的财务结果极其困难，因为它们的运营模式高度波动且不可预测
- 对科技股进行估值可能具有挑战性，因为传统和非传统估值措施都无法提供对这些股票交易方式的太多洞察
5.3 两家银行交易策略的主要差异
推荐明确度差异：
- Morgan Stanley提供了更明确的"看好"(Bullish)评级，特别是对阿里巴巴和腾讯
- UBS更多是提供投资思路和机会分析，没有明确的买入/卖出评级
时间框架差异：
- Morgan Stanley更关注政府政策变化带来的中期市场份额变化
- UBS明确区分了短期和长期策略，短期关注软件行业垂直应用，长期看好科技巨头
公司覆盖范围差异：
- Morgan Stanley主要关注大型互联网公司（阿里巴巴、腾讯）
- UBS提供了更多中小型软件公司的具体案例和数据（用友、金蝶、明源云、金山办公、万兴科技）
风险评估差异：
- Morgan Stanley更关注行业反弹忽视的风险，如现有软件/IT服务可能被AI代理扰乱
- UBS提供了更系统的风险提示，包括技术变化、竞争加剧和估值挑战
投资逻辑差异：
- Morgan Stanley的投资逻辑更多基于政府政策变化和市场份额转移
- UBS的投资逻辑更多基于技术发展阶段和具体应用场景的商业化潜力
6. 综合分析与结论
6.1 两家银行观点的整体异同
共识点：
- 两家银行都认为Manus代表了中国AI代理技术的重要进步
- 都认为AI代理将成为AI应用的重要发展方向
- 都看好腾讯在AI应用领域的前景
- 都注意到中国AI产品的价格优势
- 都认为具有明确工作流程的用例（如客户服务、编码）是AI代理的良好应用场景
分歧点：
- 对中国B2B软件行业前景的评估：Morgan Stanley较为谨慎，UBS相对乐观
- 对AI代理市场成熟度的判断：Morgan Stanley更强调其"杀手级应用"潜力，UBS认为仍处于起步阶段
- 对风险的强调程度：Morgan Stanley更强调现有软件/IT服务被扰乱的风险，UBS更关注机会
- 分析框架不同：Morgan Stanley更关注政府政策和市场份额变化，UBS更关注技术发展阶段和应用场景
可能的原因分析：
- 研究重点不同：Morgan Stanley更关注大型互联网公司和市场格局变化，UBS更关注软件行业和具体应用
- 分析框架差异：Morgan Stanley更多从政策和市场份额角度分析，UBS更多从技术发展阶段和应用场景角度分析
- 风险偏好不同：Morgan Stanley对宏观通缩环境下的企业IT支出持更谨慎态度
6.2 对投资者的启示
短期投资策略建议：
- 关注政府政策变化对云服务市场格局的影响，特别是阿里巴巴和腾讯可能从政策中受益
- 考虑在中国软件行业中选择已有明确AI代理应用和收入的公司，如UBS报告中提到的用友、金蝶等
- 密切关注Manus等AI代理产品的市场反响和采用情况，作为判断行业发展速度的指标
长期投资策略建议：
- 长期看好拥有庞大用户基础、丰富计算资源和数据的科技巨头，特别是腾讯
- 关注AI代理对软件行业的潜在颠覆性影响，评估现有软件公司的适应能力
- 考虑AI原生初创公司的投资机会，特别是那些在特定垂直领域有专业知识的公司
风险管理建议：
- 注意宏观通缩环境对企业IT支出的潜在负面影响
- 警惕AI代理对现有软件/IT服务的潜在颠覆性影响
- 认识到科技股估值的挑战性和预测财务结果的困难性
- 分散投资，不要过度集中在单一公司或单一领域
6.3 未来展望
AI技术发展趋势预测：
- 中国的LLM开发将继续向以推理为主导的阶段发展
- AI代理产品将从2025年开始增加，能力和用户采用率不断提高
- 价格优势将继续是中国AI产品的重要竞争力
- 基于GUI的代理（图形用户界面）可能成为重要发展方向
市场格局变化预测：
- 政府推动公共云可能导致阿里巴巴和腾讯从电信和华为那里获得市场份额
- AI代理可能加速在中国企业和消费者中的渗透
- 行业可能出现整合，大型科技公司可能收购AI初创公司以增强其AI能力
- 劳动力市场可能受到AI代理普及的影响，特别是在后台办公室等领域
投资机会展望：
- 短期内，中国软件行业的垂直应用可能提供投资机会
- 长期来看，拥有庞大用户基础和全面生态系统的科技巨头可能是最大受益者
- 高价值和特定专业知识的行业（如法律、金融）可能看到更大的商业化潜力
- AI原生初创公司可能提供高风险高回报的投资机会
数据来源：Morgan Stanley、UBS研究报告 免责声明：本文仅供参考，不构成投资建议