摩根士丹利全球主题与技术研究团队于10月13日至15日在加州达纳角举办Spark私有公司会议，汇聚超过100家领先私营企业创始人及首席财务官。该行在最新发布的会议前瞻报告中指出，私有科技领域已成为公开市场投资者判断资本、人才与技术流向的关键领先指标，当前AI周期正从基础设施层向应用层加速渗透，八大核心主题将主导未来12至18个月的市场叙事。

　　摩根士丹利在报告中强调，在快速创新的世界里，私有生态系统对公开市场投资者的重要性前所未有。一些最具影响力的技术变革往往率先出现在初创企业中，成为资本、人才和技术流向的领先信号。该行指出，当前市场正围绕电力获取、算力效率、AI从助手向代理的转变、网络安全在AI世界中的角色、推理价值上升，以及对国防、物流和机器人等垂直领域的影响展开关键辩论。

　　报告援引数据称，2026年迄今私有市场AI相关融资规模已达335亿美元，较2025年翻倍。其中，电力和算力——即生态系统中最稀缺的投入要素——占2026年资本的80%以上。但摩根士丹利观察到，资本正开始向“电力与算力整合”以及“数据中心重新构想”领域扩散，这一趋势值得投资者密切关注。

　　摩根士丹利将“AI工厂的崛起”列为首要关注主题。该行指出，围绕数据中心重构以及协调日益复杂的基础设施——电力、算力、网络、冷却和数据——的新商业模式正在涌现。这一主题涵盖四类公司：加速电力获取的企业、提升单位电力有效算力的企业、将电力与算力作为单一集成系统重新设计的企业，以及重新构想数据中心架构的企业。

　　在具体公司层面，摩根士丹利重点关注AI芯片初创公司d-Matrix在分布式推理解决方案市场的布局，以及其数字内存计算架构相较于传统SRAM和HBM方案的优势。在网络领域，该行对美国硅光初创企业Lightmatter将光互联部署更靠近算力单元并通过双向光学减少光纤需求、Upscale AI构建开放网络解决方案连接不同加速器、以及Ayar Labs将光学I/O直接集成到加速器封装中以克服电气连接限制等方向表现出浓厚兴趣。

　　报告同时提示，电力短缺问题对半导体行业的影响、内存瓶颈的应对策略、以及光学市场机遇等均是理解这一主题的关键背景。

　　摩根士丹利认为，随着Muse、谷歌Gemini AI智能体等产品的推出，消费者和企业AI智能体已成为焦点。在企业端，该行关注AI原生软件供应商如何将代表客户执行工作的智能体货币化，这一步超越了定义第一波企业AI的助手产品，将软件的潜在市场空间推向比IT预算更大的劳动力预算。

　　报告提出三个关键问题：第一是价值捕获，即供应商如何界定其可收费的被替代的人力成本份额，这一比例最终会接近5%还是50%;第二是定价模式演变，供应商正从按席位收费转向基于使用量和结果的模式，市场将关注结果如何在合同中定义和验证，以及对收入可见性的影响;第三是单位经济学，毛利率取决于供应商如何高效地将每个任务路由到成本最低、能力匹配的模型，并将工作负载转移到更小或专有模型上。

　　随着企业AI从实验走向生产，且世界变得多模型化，摩根士丹利预计模型栈中更大份额的价值将流向服务和定制模型的层级。Fireworks AI和Baseten两家推理平台将提供关键洞察。

　　该行指出四个核心趋势：第一，编排层的重要性上升，平台决定哪个模型处理每个请求以及工作负载如何在硬件上扩展，随着企业寻求同时使用开放和闭源权重模型以合理化token支出，这一层的价值只会上升;第二，部署效率，客户希望通过更小的蒸馏模型和更高的GPU利用率以更少算力获得更多输出，开放问题是平台保留多少成本下降作为利润;第三，后训练相对于预训练的价值增长，客户使用微调和强化学习在专有数据上调整开放模型以适应特定任务;第四，token成本监控和预算，企业越来越多地寻求监控token支出并更精细化地合理化支出的方案。

　　摩根士丹利指出，鉴于过去几个月出现的大量代理漏洞事件，AI时代的安全已成为日益重要的议题。该行认为，自主智能体攻击增加、智能体行为不可预测以及漏洞速度/频率上升，需要新技术来识别和防御这些威胁。

　　根据IDC数据，约3000亿美元的网络安全市场预计未来几年将以15%的复合年增长率增长，摩根士丹利基准情景下这一数字可能加速至23%，因为放大的威胁提高了对下一代安全的需求。

　　在参会公司中，该行特别关注Island和Verkada。Island传统上专注于企业浏览器，但已扩展为更强大的平台;Verkada则是云基础物理安全平台，其Command平台整合了分散的安全系统。

　　摩根士丹利判断，物理AI终于成为主流。该行预计未来12至18个月将有多家大型新进入者加入物理AI辩论，包括大型私营实验室以及美股七巨头，这将增加初创企业间的竞争，但也为该主题带来实质性可信度。

　　该行认为，实验室从纯粹在前沿竞争转向关注产品化，最终将进入物理世界以寻求更大的潜在市场空间扩张机会。早期风险投资联系人与公开市场客户对物理AI的热情差距，表明这一趋势尚未被充分定价。

　　摩根士丹利指出，商业技术与国家安全之间的界限正在模糊，地缘政治紧张、无人机战争和现代威胁的速度推动政府转向软件定义、AI赋能的系统，远离传统平台。该行认为，向自主性、实时情报和低成本可扩展系统的转变正在创造一类新的国防和公共安全技术公司。

　　参会公司涵盖从自主系统到情报到公共安全的整个栈。该行关注Anduril如何在通用软件层上构建自主防御系统，Shield AI如何将AI飞行员技术应用于自主飞行，Vantor如何提供卫星图像和地理空间情报，Dataminr如何提供实时事件和风险检测，Flock Safety如何供应公共安全摄像头、传感器和云软件，以及Varda如何制造在轨制药的可回收胶囊并为美国国防客户提供高超声速再入测试。

　　摩根士丹利认为，医疗保健是一个受监管、劳动密集型行业，明确的AI用例是行政工作，如文档、排班、入院、保险验证和收入周期。该行将此视为软件中从助手向代理转变的紧密平行，市场潜在空间来自人力预算而非IT预算。

　　该行指出，医疗保健收入周期管理存在巨大机会，以解决系统面临的严重低效问题，自动化潜力在预授权、编码和拒付方面最高。环境记录员是另一个早期AI用例，该行希望了解供应商如何看待定价、差异化以及EHR供应商捆绑竞争产品的风险。该行正在观察专有数据是否成为持久护城河，以及如何看待现有企业与新进入者之间的竞争。

　　摩根士丹利在金融科技领域看到三个主题：第一，智能体金融，随着AI智能体越来越多地代表消费者和企业访问数据、管理资金和交易，支付、身份和结算的基础设施必须适应;第二，数字资产和稳定币正从边缘走向主流支付和资本市场基础设施;第三，垂直金融科技公司正在将支付、信贷和保险直接嵌入行业工作流，服务传统企业服务不足的客户。

　　该行关注Moonpay和Mercury，以及AtoB。

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