事件概述 - 东北证券TMT研究团队内部因研究覆盖边界问题爆发公开争执，电子组分析师李玖与计算机&AI组分析师赵宇阳在内部大群发生激烈争吵 [1][27] - 争执的直接导火索是对于“海光信息”这家公司的研究覆盖权归属问题 [2][28] - 事件因涉及卖方研究内部利益分配、热门赛道覆盖权争夺而引发业内广泛关注 [4][30] 争执核心焦点：研究覆盖边界 - **电子组（李玖）立场**：认为计算机组分析师赵宇阳的覆盖范围越界，侵占了电子组的传统研究领域 [3][10] - 李玖明确要求赵宇阳取消对“海光信息”和“国盾量子”的覆盖，声称“这个我要了”、“你不能看” [2][28] - 李玖指出赵宇阳覆盖了GPU、PCB、材料、液冷、铜箔、散热、光学、存储等多个方向，认为这些属于电子组范畴，赵的覆盖“会影响电子组小分析师的蛋糕” [3][10][20] - 李玖强调“你跨了边界，就会有冲突”，并认为赵宇阳的行为导致“大团队覆盖一团糟” [3][12] - **计算机&AI组（赵宇阳）立场**：认为其覆盖范围合理，并未越界，且指责对方因派点上升而进行限制 [3][5] - 赵宇阳反驳称“海光信息本来就是计算机能覆盖的”，且“计算机我没听说不能覆盖国产算力” [5][32] - 赵宇阳指出，李玖的限制行为不合理，是“因为我们派点上来，或者因为我个人派点上来就变相限制我们”，并认为这“不是作为TMT组长该有的格局” [3][5][29] - 赵宇阳表示系统内的覆盖申请已提交，“不会取消，因为我们也准备好了” [3][5] 争执升级与个人冲突 - 李玖提出“有你没我，有我没你”，并将矛盾个人化，声称合作结束 [8][25][33] - 李玖对赵宇阳的个人表现进行负面评价，称“对你计算机影响力，0分”、“你不是计算机”、“你没有为我们贡献计算机” [12][15][25] - 赵宇阳则反击称“我并不认为你像一个TMT组长” [24][44] - 双方就工作参与度发生争执，李玖指责赵“没有例会也不分享”、“次次请假” [16] 事件背景与行业映射 - 卖方研究内部争夺热门公司覆盖权是普遍现象，但在公开群内如此直接交锋实属罕见 [4][30] - 今年TMT行情火热，覆盖热点公司直接关系到分析师的曝光度、派点（佣金分仓）和绩效，使得覆盖边界成为敏感的利益交汇点 [4][30] - 事件反映了在AI、算力等跨领域主题投资兴起的背景下，传统按行业划分的研究边界面临挑战和模糊化 [10][19] 后续处理与会议 - 李玖作为TMT组长，在争执开始时即通知第二天召开TMT全体会议，讨论“计算机跨边界的问题”，并要求销售总监和全体销售同事参加 [5][32] - 李玖在争执中多次强调将通过正式会议来界定“什么是计算机” [16][19]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：量能择时模型**[23] * **模型构建思路**：通过分析市场成交量的变化来判断市场趋势和买卖时机，当量能指标发出看多信号时，认为市场可能上涨[23]。 * **模型具体构建过程**：报告未详细描述该模型的具体构建公式和计算步骤，仅提及其为一种择时信号[23]。 2. **模型名称：沪深300上涨家数占比择时模型**[24][27] * **模型构建思路**：通过计算沪深300指数成分股中过去一段时间内上涨股票的家数占比，来衡量市场情绪。当上涨家数占比高时，市场情绪可能过热；当上涨家数占比从低位回升时，可能预示市场底部[24]。 * **模型具体构建过程**： 1. 计算沪深300指数成分股过去N日收益大于0的个股数占比，得到原始指标[24]。 2. 对原始指标进行两次不同窗口期的移动平均平滑，得到快线（短期平滑线）和慢线（长期平滑线）[27]。 3. 生成交易信号：当快线大于慢线时，认为市场情绪上行，发出看多信号；当快线小于慢线时，认为市场情绪下行，持谨慎或中性态度[27]。 * **模型评价**：该指标可以较快捕捉上涨机会，但也会错失市场持续亢奋阶段的上涨收益，且对下跌市场的判断存在缺陷，难以有效规避下跌风险[25]。 3. **模型名称：均线情绪指标择时模型**[30][31] * **模型构建思路**：通过判断沪深300指数收盘价相对于一组长期均线的位置关系，来评估市场的趋势状态和情绪[30]。 * **模型具体构建过程**： 1. 计算沪深300收盘价的八条均线，参数分别为8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233[30]。 2. 统计当日沪深300指数收盘价大于这八条均线指标值的数量[31]。 3. 生成交易信号：当收盘价大于均线的数量超过5条时，看多沪深300指数[31]。 4. **因子名称：横截面波动率**[34] * **因子构建思路**：衡量同一时间点（截面）上，某一指数（如沪深300）内所有成分股收益率之间的离散程度。波动率越高，表明个股表现分化越大，可能意味着Alpha（超额收益）机会更多[34]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体的计算公式，但指出其用于观察市场赚钱效应和Alpha环境[34]。 5. **因子名称：时间序列波动率**[37] * **因子构建思路**：衡量指数成分股收益率随时间变化的波动程度。波动率上升可能意味着市场活跃度增加，Alpha环境改善[37]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体的计算公式，但指出其用于观察市场赚钱效应和Alpha环境[37]。 6. **因子名称：基金抱团分离度**[81] * **因子构建思路**：通过计算抱团基金组合截面收益的标准差，来度量基金抱团的程度。标准差小表示抱团基金表现趋同，抱团程度高；标准差大表示抱团正在瓦解[81]。 * **因子具体构建过程**： 1. 构造抱团基金组合（具体构造方法未详述）[81]。 2. 计算该抱团基金组合在截面上的收益率标准差，作为分离度指标[81]。 模型的回测效果 （报告中未提供各择时模型的具体回测绩效指标数值，如年化收益率、夏普比率、最大回撤等。） 因子的回测效果 1. **横截面波动率因子** * **沪深300横截面波动率**：近两年平均值1.93%，近一年平均值1.89%，近半年平均值1.99%，近一季度平均值2.05%[37]。近一季度平均值处于近两年、近一年、近半年分位数的71.22%、73.50%、69.15%[37]。 * **中证500横截面波动率**：近两年平均值2.11%，近一年平均值2.11%，近半年平均值2.16%，近一季度平均值2.27%[37]。近一季度平均值处于近两年、近一年、近半年分位数的57.94%、65.87%、61.90%[37]。 * **中证1000横截面波动率**：近两年平均值2.31%，近一年平均值2.39%，近半年平均值2.40%，近一季度平均值2.47%[37]。近一季度平均值处于近两年、近一年、近半年分位数的73.31%、71.71%、65.74%[37]。 2. **时间序列波动率因子** * **沪深300时序波动率**：近两年平均值0.65%，近一年平均值0.61%，近半年平均值0.62%，近一季度平均值0.64%[40]。近一季度平均值处于近两年、近一年、近半年分位数的60.25%、65.84%、59.21%[40]。 * **中证500时序波动率**：近两年平均值0.47%，近一年平均值0.45%，近半年平均值0.45%，近一季度平均值0.48%[40]。近一季度平均值处于近两年、近一年、近半年分位数的65.08%、66.67%、64.29%[40]。 * **中证1000时序波动率**：近两年平均值0.26%，近一年平均值0.25%，近半年平均值0.24%，近一季度平均值0.26%[40]。近一季度平均值处于近两年、近一年、近半年分位数的69.72%、71.71%、63.75%[40]。

科创ETF（588050）市场表现 - 12月15日，科创ETF（588050）开盘下跌1.01%，报1.369元 [1] - 该ETF自2020年9月28日成立以来，总回报为-3.35% [1] - 该ETF近一个月的回报为-2.02% [1] 科创ETF（588050）重仓股表现 - 其重仓股普遍下跌，其中芯原股份开盘跌幅最大，达5.06% [1] - 寒武纪开盘跌2.08%，澜起科技开盘跌2.02% [1] - 中芯国际开盘跌1.41%，金山办公开盘跌1.27%，海光信息开盘跌1.05% [1] - 石头科技开盘跌0.99%，传音控股开盘跌0.45%，联影医疗开盘跌0.14% [1] - 中微公司是少数上涨的重仓股，开盘微涨0.16% [1] 产品基本信息 - 科创ETF（588050）的业绩比较基准是上证科创板50成份指数收益率 [1] - 该ETF的管理人为工银瑞信基金管理有限公司，基金经理为赵栩 [1]

核心观点 - 报告维持计算机行业“强于大市”评级，坚定看好我国人工智能产业的未来发展，认为随着国产AI算力产业链成熟和国产大模型持续迭代，大模型在千行百业的应用落地将加快，大模型和智能驾驶等主题将在二级市场获得更好的投资机会 [4][5] 行业回顾与展望 - **基本面**：2025年前三季度，计算机行业上市公司营业总收入合计9393.4亿元，同比增长9.4%；归母净利润合计233.0亿元，同比大幅增长35.8%；扣非归母净利润合计143.2亿元，同比大幅增长41.3% [11] - **子行业表现**：计算机设备子行业营收同比增长13.7%，归母净利润同比增长14.6%；软件开发子行业营收同比增长1.4%，归母净利润减亏86.3%；IT服务子行业营收同比增长11.3%，归母净利润增长27.4% [11] - **市场行情**：年初至2025年11月28日，申万计算机指数上涨18.54%，跑赢沪深300指数3.50个百分点，在31个申万一级行业中排名第10位 [18] - **基金持仓**：2025年三季度，计算机行业的基金重仓持股比例为1.24%，环比微降0.02个百分点，在31个申万一级行业中排名第11位 [20] - **行业估值**：截至2025年11月28日，计算机行业市盈率（TTM，剔除负值）为54.2倍，处于历史68%分位，在31个申万一级行业中排名第3位 [23] - **政策与展望**：国家层面高度重视人工智能发展，随着国产AI算力产业链成熟和国产大模型持续迭代升级，大模型在我国千行百业的应用落地将加快 [25][26] 算法及应用 - **全球竞争格局**：2025年下半年以来，全球大模型领域竞争加剧，海外闭源模型性能角逐提速；当前全球前十的前沿模型以谷歌、Anthropic、OpenAI、xAI的闭源模型为主；开源国产大模型如Kimi K2 Thinking、MiniMax-M2性能持续处于全球第一梯队 [27][30] - **技术迭代方向**：跨模态与智能体正在成为大模型市场竞争焦点；多模态大模型加速迭代，应用场景向图像、语音、视频、代码等拓展；智能体（AI Agent）通过任务分解、自主决策、工具调用与环境交互，显著拓宽模型任务边界 [32][34] - **生态构建**：以谷歌、阿里为代表的全球领先大模型厂商致力于搭建“芯模云端”的全栈AI生态，以构筑更高的商业壁垒、释放更大的商业势能 [36][40][41] - **应用落地趋势**：根据OpenAI万亿Token消耗Top 30客户名单，头部AI产品赛道开始收敛，主要集中于AI编程工具、企业级服务以及生产力工具三个赛道 [42][43] - **重点关注赛道**：报告建议关注编程、企服、办公三个AI应用赛道 [4][42] - **AI+编程**：全球AI编程工具流量持续增长，Cursor母公司Anysphere投后估值达293亿美元；国内AI编程使用频率（31%）相较全球整体（82%）仍有较大提升空间 [45][47] - **AI+企服**：Agent的自主执行与跨系统编排能力攻克企服场景痛点；国内企服公司AI相关收入及订单快速增长，商业化落地进程加快 [53][59][60] - **AI+办公**：大语言模型适配传统办公文字类场景，多模态能力助力传统办公软件进化为生产力工具；AI+办公产品形态从单点应用向集成化平台演进 [61][62] 算力 - **市场高景气度**：大模型的迭代升级与应用落地将拉动全球AI算力市场持续高景气；IDC预计，2024-2028年全球AI服务器市场规模CAGR为15.5%，中国AI服务器市场规模CAGR为30.6% [67] - **全球资本开支支撑**：2025年第三季度，微软、谷歌、Meta、亚马逊资本开支合计1125亿美元，同比增长76.9%，为全球AI算力产业发展提供强力支撑 [70] - **芯片市场格局**：GPU芯片是AI算力芯片市场主流，英伟达占据主导地位，其2026财年第三季度数据中心业务收入512亿美元，同比增长66%；ASIC芯片市场规模也在高速增长，预计2023-2028年CAGR高达53% [72][73][75] - **国产算力发展机遇**：AI算力芯片的自主可控已成为确定性发展趋势；在政策推动、下游需求强劲增长、替代空间大等多重因素推动下，国产AI算力芯片产业链迎来发展机遇 [4][84] - **国产芯片进展**：以华为昇腾910B为代表的国产AI算力芯片在性能上已可对标英伟达H20；2024年，中国本土人工智能芯片品牌的出货量市场份额约30%，未来有超过两倍的出货量替代空间；国产AI算力芯片已呈现百花齐放态势，并逐步取得规模化落地 [85][88][89][90] 智能驾驶 - **全球产业蓬勃发展**：特斯拉FSD已更新至v14.2.1版本，累计行驶里程数已超过67亿英里；小鹏汽车发布第二代VLA、小鹏Robotaxi等，并将城市NOA功能引入15万价位的MONA M03车型；华为发布乾崑智驾ADS4，其解决方案在我国城市NOA新车销量中市场份额第一 [4] - **NOA成为主流方案**：具备城市NOA功能的L2++预计将成为智能驾驶未来的主流方案；我国高速NOA和城市NOA智驾功能的装配率呈现上升态势 [4] - **市场前景广阔**：亿欧智库数据显示，我国NOA的市场规模未来将高速增长，2030年有望超3000亿元；随着NOA功能普及，我国智能驾驶产业的商业化将提速，相关产业链厂商将深度受益 [4] 投资建议与个股 - **整体建议**：报告认为大模型和智能驾驶等主题将在二级市场获得更好的投资机会，维持对计算机行业“强于大市”的评级 [5] - **个股推荐**： - **AI算力**：推荐海光信息、龙芯中科、工业富联、浪潮信息、紫光股份、中科曙光、神州数码；建议关注寒武纪、华勤技术、景嘉微、软通动力、拓维信息 [5] - **AI算法及应用**：推荐道通科技、金山办公、科大讯飞、同花顺；建议关注合合信息、鼎捷数智、汉得信息、赛意信息、普联软件、泛微网络、致远互联、锐明技术、迈富时、百融云-W [5] - **智能驾驶**：强烈推荐中科创达，推荐德赛西威 [5]

行业与公司 * **行业**：中国人工智能（AI）芯片行业，涉及AI训练与推理芯片、超级计算节点、半导体先进工艺[1] * **核心公司**： * **国际**：英伟达（NVIDIA）[1][2][5] * **国内**：华为（含升腾）、寒武纪、海光、阿里巴巴（含平头哥、昆仑芯）、百度（昆仑芯）、木兮、BN166等[1][2][5][8][13][16][17] 核心观点与论据 * **政策影响与市场格局**：政策限制主要影响国有企业和国资背景单位对英伟达H200的采购，民营互联网企业受限较小[1][3] 若不受政策影响，2026年英伟达H200在中国出货量预计超过200万片；若受限制，则可能降至120万片左右[2] 2026年国内AI芯片总需求预计420万片，其中国产芯片约占300万片[1][5] 若英伟达完全供货，将占据超过55%的市场份额，挤压国产芯片约120万片市场空间[1][5] * **需求驱动与结构**：互联网行业是AI芯片需求的关键驱动，采购量占国内总需求的45%-50%[1][4] 2026年，字节跳动、阿里巴巴和腾讯分别需要35万、25万和20万片高端AI芯片[4] 除互联网外，运营商和智算中心等领域需求快速增长，占整体需求的25%左右，预计未来三年在AI基础设施上的投入将高速增长，支出占比可能超过50%[1][6] * **国产芯片性能与进展**：目前国内AI芯片性能大致达到H200的60%，部分量产产品（如华为920C、BN166、木兮500核分）在理论算力上接近H100的80%，但综合性能仍有差距[1][5][7] 预计2026年将有七八家厂商推出计算能力达600-800T的产品，性能基本对标甚至超越H200，但完全超越或需等到2027年[1][7] 2025年是国产AI芯片大规模采购元年，以寒武纪和华为为代表，规模接近10万片以上，但整体需求仍高达30-50万片[2][14] * **技术生态与差距**：国内AI芯片与国外存在两代以上设计水平差距，主要受工艺限制[2][9] 若工艺问题解决，差距可缩小至一代（约3-5年）[2][9] 硬件和软件生态均有不足，长期需发展自主创新生态以降低客户适配成本[2][9] 国产芯片在大模型训练中的迁移成本和调试周期高于国际水平，功能性跑通需一两周，性能性跑通则需一两个月，且故障率是英伟达的两倍以上，预计到2027年左右才能看到显著进展[23] * **超级计算节点发展**：国内在超级计算节点方面进展显著，华为（920C超级节点，384卡全互联）、海光（640卡全交换）、阿里巴巴（平头哥128卡全交换）领先[2][8][20] 2026年，华为将推出更高维度的8,000多万卡超级节点[2][8] 其他厂商如彼岸、木兮等的超级节点大多采用PCI Switch拓展方式，成本较低但通信效率相对较低[8] * **供应链与竞争动态**：HBM及CoWos封装目前未显著影响国内AI芯片厂商稳定供货，各家公司已提前囤积了2-3倍库存[18] 在互联网巨头中，华为和寒武纪已进入10万卡以上规模供应[16] 字节跳动主要由寒武纪供应，阿里云主要面向拼多多，百度自用约六七万张卡[16] 其他重要内容 * **行业技术趋势**：摩尔定律正在逐渐失效，先进工艺最多推进到2纳米或1纳米，2025-2026年其提升效果将越来越有限[10] 未来三到五年，芯片性能提升将主要通过芯片合封（如两个GPU或GPU与CPU合封）等技术路径实现[11] 软件生态的投入（编程模型、编译器、计算库）至关重要，依赖于大型互联网或AI客户的双向驱动[11][12] * **厂商具体信息**：海光目前最好的产品是BW1,100系列（采用海外工艺），下一代计划迁移到国内先进工艺，显存从60GB升级到144GB左右，算力可能提升至600 TOPS左右[17] 国内芯片厂商对算法硬件化的理解和重视程度存在差异，背靠互联网或专注NPU架构的公司（如阿里、百度、寒武纪、华为）理解较深[13] * **市场与订单情况**：2026年推理端AI芯片需求中，字节跳动预计需求量约为20万片，其他互联网公司相对较少[15] 当前量产订单主要集中于384卡规模的超级节点，销售量达四五十套，每套近400卡[21] 超级节点技术短期内客户感知度有限，需要市场教育和推广[22] 海光与曙光并购终止对两者生态组合影响不大[23] H200若被限制，目前没有替代产品可通过正规渠道供应[23]

券商近期评级与目标价概览 - 在12月8日至12月14日期间，券商共发布62次针对上市公司的目标价 [1] - 按最新收盘价计算，目标价涨幅排名前三的公司为东华能源、甬矽电子和法拉电子，其目标价涨幅分别为83.73%、52.36%和50.02% [1] 获得券商推荐的上市公司 - 同期共有153家上市公司获得券商推荐 [1] - 安井食品和北方华创是获得券商关注度最高的公司，各自获得了3家券商的推荐 [1]

券商评级与目标价概览 - 在12月8日至12月14日期间，券商共发布62次上市公司目标价 [1] - 按最新收盘价计算，目标价涨幅排名前三的公司为东华能源、甬矽电子和法拉电子 [1] - 东华能源目标价涨幅最高，达83.73% [1] - 甬矽电子目标价涨幅为52.36% [1] - 法拉电子目标价涨幅为50.02% [1] 券商推荐公司分布 - 同期有153家上市公司获得券商推荐 [1] - 安井食品和北方华创均获得3家券商推荐，是获得推荐最多的公司 [1] - 海光信息和中油工程均获得2家券商推荐 [1]

核心观点 - 2026年计算机行业将迎来“产业周期”与“政策周期”的共振，是“存量任务的决战”与“增量空间的开启” [2][3] - 产业端面临“技术成熟”与“时间紧迫”，AI应用规模化落地，国产算力从“可用”到“好用”，信创“2027收官”硬约束倒逼2026年成为订单释放大年 [4] - 政策端作为“十五五”规划前瞻年，国家对新质生产力的布局将从概念走向规划，商业航天、低空经济、量子计算、具身智能、脑机接口等新赛道将成为新增长引擎 [4] 产业变化：在硬约束下兑现 AI应用 - **宏观判断**：2026年有望看到Agent智能体在垂直场景规模化落地，AI从“烧钱”转向“赚钱”，迎来“爆发临界点” [11] - **政策驱动**：《深入实施“人工智能+”行动的意见》与“十五五”规划将“人工智能+”上升为国家级系统工程，设定了到2027年、2030年的明确量化目标，锁定2025-2027年为建设窗口期 [15][17] - **中国路径**：以“产业政策 + 行业场景”驱动，优先推动AI在制造、交通、政务、医疗、金融等具体领域形成可复制方案，利好本土场景玩家 [15] - **基础设施**：算力、芯片、云平台投入已率先完成，模型能力趋于收敛，推理成本和开发门槛显著下降，应用端迎来“性能可用 + 成本可控”的成本拐点 [15] - **历史启示**：参考互联网、4G/5G、云计算发展史，应用层长期机会确定，但赢家多在第二轮或第三轮浪潮中出现，当前AI应用尚处范式成形但格局未定阶段 [30][31][32][33] - **投资策略**：采取右侧策略，等待行业“质变”信号，如AI业务收入占比持续提升或出现垂直赛道“爆款”产品 [34][35] - **选股逻辑**： - **政策指引**：紧扣“AI+”与“十五五”规划，关注AI+数据、工业软件、能源、教育、制造、医疗、交通、金融等赛道 [36] - **技术底座**：关注拥有大模型能力、算力工程能力、数据安全护城河及生态构建能力的平台型公司 [37] - **数据壁垒**：关注拥有私有高质量数据、能实现“数据飞轮”闭环的公司，2026年垂类数据价值将凸显 [38] - **流量入口**：关注在特定高频刚需场景下拥有垄断性用户触点的软件，其用户迁移成本极高 [39][40][41] - **利润兑现**：关注AI业务收入占比突破临界值（如20%）、成为公司收入支柱且毛利率上行的公司 [42] 国产算力 - **需求旺盛**：2025年是国内AI基建加快建设的元年，2026年大厂资本开支将进一步加大，如阿里巴巴计划在3800亿元基础上增加更多投入 [45] - **性能与成本突破**：DeepSeek-V3.2-Exp模型引入稀疏注意力机制，在几乎不影响效果的前提下显著降低计算资源消耗，其API调用成本降低超过50% [46][48] - **生态成熟**：华为昇腾、寒武纪、海光等国产芯片厂商已实现与DeepSeek-V3.2-Exp模型的“Day 0适配”，软硬协同生态加速 [49][50][51] - **替代加速**：英伟达H20芯片被曝安全问题并暂停生产，预计给该公司造成销售额损失，其市场缺口有望由国产芯片补上 [52] - **供给保障**：中芯国际、华虹半导体等代工厂加大先进制程投入，长鑫存储发布高端DDR5与LPDDR5X产品，国产AI芯片产能瓶颈有望缓解 [53] - **技术领先**：华为发布Atlas超节点集群，算力规模全球领先，并坚持“一年一代，算力翻倍”的芯片演进节奏 [55][56] - **份额提升**：预计2025年中国AI芯片市场规模达380亿美元，其中国产芯片销售额从2024年的60亿美元增长至160亿美元，占比从29%提升到42%，增速达112% [63] - **产业链标的**：覆盖国产芯片、IDC、电源、液冷、服务器代工、光通信、连接器等环节 [68] 信创 - **硬约束倒逼**：2027年是全面信创改造的收官之年，根据项目周期推算，2026年必须是招标和交付的最高峰，业绩确定性较强 [13][69] - **业绩验证**：相关公司如中国软件、海光信息、达梦数据、金山办公等2025年前三季度业绩呈现改善或大幅增长态势 [70] - **新方向-工业信创**：工业信创叠加AI升级是2026年信创发展新方向，政策要求2027年前关键行业核心系统国产化率需达70%，并强调通过融合AI实现智能工业软件“换道超车” [71][74][75] - **工业信创进展**： - DCS国产化率已达60%以上 [75] - 小型PLC国产化率超20% [75] - 工业软件国产化率从2023年的15%提升至2025年H1的25% [75] - **代表公司**：东土科技、中控技术、中望软件、能科科技等在工业操作系统、工业AI、CAD软件、AI Agent等新兴业务上订单或收入实现较大幅度增长 [76] - **鸿蒙生态**：鸿蒙系统有望成为统一国产操作系统技术路径的重要力量，截至2025年第三季度生态设备总量突破12亿台，纯血鸿蒙将设备整机性能提升30% [86][87] - **2026年催化**：华为存量2-3亿老用户将陆续开放鸿蒙升级，PC鸿蒙后续有望进入信创市场，政策可能进一步聚拢资源发展鸿蒙生态 [88] 互联网金融 - **板块属性**：互联网金融作为高β板块，其业务与成交量和风险偏好高度相关，在牛市中营收利润弹性大，涨幅明显跑赢大盘 [93] - **监管环境改善**：平台经济强监管、蚂蚁整改等压制估值的最大不确定性已靴子落地，监管进入常态化阶段，态度转向“稳增长+促消费+发展数字经济” [94] - **政策支持**：数字金融已成为国策主线，《金融科技发展规划》、“五篇大文章”、《推动数字金融高质量发展行动方案》等构成连贯政策体系，大型金融机构设立专项科技资金（如工行800亿元、中行500亿元）投向金融科技 [95][97] 数字人民币 - **长期工程**：作为金融基础设施长期工程，在支付体系升级、跨境应用与区块链底座完善中逐步放量，具备中长期战略配置价值 [5] - **进展显著**：截至2025年9月末，数字人民币累计交易规模达14.2万亿元，累计交易笔数33.2亿笔，个人钱包开立数量2.25亿个 [108] - **政策定位**：“十五五”规划提出“稳步发展数字人民币”，并将其基础设施建设和推广应用纳入新一轮五年改革总盘子 [108] 政策变化：“十五五”前瞻与新质生产力 商业航天 - **产业爆发元年**：“十五五”首次将商业航天提升至国家战略高度，在星座组网与可回收火箭放量共振下，2026年有望成为产业爆发元年 [6] - **产业链标的**：覆盖火箭、卫星、太空算力等环节 [6] 低空经济 - **进入实质性建设期**：从政策热转向产业热，基建标准落地与专项债、产业基金共振，推动2026年进入实质性建设期 [6] - **产业链标的**：覆盖空管、监视、试点城市、无人机、eVTOL整机及核心部件等 [6] 具身智能 - **迈向产业化起点**：被纳入未来产业核心赛道，伴随“大模型大脑+运动控制小脑”技术路径收敛，正从概念验证迈向产业化起点 [6] - **产业链标的**：覆盖底层技术、智能本体及应用场景 [6] 量子计算 - **早期商业化阶段**：进入“技术攻坚+早期商业化”阶段，在政策加码与中美博弈驱动下，成为高弹性的未来产业配置方向 [6] 脑机接口 - **加速商业化落地**：在政策体系、医疗器械标准和临床进展三重突破下，加速从科研走向商业化落地，成为“十五五”核心前沿产业之一 [6]

并购重组终止潮概况 - 2025年11月13日至12月13日期间 A股市场出现并购重组终止潮 至少20家上市公司密集公告终止或停止实施重大资产重组计划 [1] - 终止并购的公司涉及芯片 医药 化工 信息技术等多个热门行业 [1] 半导体行业并购终止案例 - 芯原股份于12月12日晚宣布终止收购芯来智融97.0070%股权 终止原因为标的公司管理层及交易对方提出的核心诉求与市场环境 政策要求及公司和全体股东利益存在偏差 [1] - 海光信息与中科曙光于12月10日同步公告终止吸收合并计划 原因为交易相关事项无法在预计时间内达成一致 [1] - 思瑞浦 帝奥微等其他半导体企业也在近期相继宣告终止并购重组 [1]

A股市场并购重组终止潮概况 - 2025年11月13日至12月13日期间，A股市场已有至少20家上市公司密集公告终止或停止实施重大资产重组计划 [2] - 终止案例覆盖芯片、医药、化工、信息技术等多个热门行业 [2] - 密集的终止公告反映出并购市场面临共同挑战，交易双方在估值、条款、整合预期等方面正经历艰难博弈 [2] 半导体行业成为终止重灾区 - 半导体领域是此轮并购重组终止案例的重要板块，多家代表性企业近期接连终止交易 [2][3] - 海光信息与中科曙光于12月10日同步公告终止合计交易价值约千亿规模的换股吸收合并计划 [3] - 芯原股份宣布终止收购芯来智融97.0070%股权 [2][3] - 帝奥微决定终止以发行股份及支付现金方式购买荣湃半导体100%股权 [4] - 思瑞浦公告终止收购宁波奥拉半导体股权，该计划从发起到终止仅隔半个月 [4] 并购终止的核心原因 - 大多数公司披露的终止原因包括“交易双方未能就核心条款达成一致”、“交易条件尚未成熟”或“市场环境发生变化” [5] - 交易核心条款无法达成一致是近期案例中最普遍的原因，关键商业条款存在分歧难以调和 [5] - 估值问题是核心条款分歧的普遍原因之一，买卖双方在估值立场上差异明显 [5] - 市场环境发生较大变化是另一关键原因，海光信息与中科曙光即以此为由终止重组 [6] - 估值方法选择上的分歧以及业绩承诺与对赌条款的分歧也是导致谈判失败的核心因素 [6] 并购交易对股价的影响 - 并购消息对股价的影响总体呈现“短期脉冲、长期分化”的特征 [5] - 海光信息从首次发布重组公告到宣布终止，股价累计上涨51.64%，区间最大涨幅超过100%，并在9月末刷新历史高点277.98元 [6] - 中科曙光在同期股价亦刷新历史高点 [6] - 芯原股份宣布筹划并购后，股价一度冲上216元刷新历史高点，较公告前涨幅近50% [6] - 市场波动可能导致已谈好的交易对价和方案在股价波动后只利好其中一方，科技股波动显著尤其容易引发估值分歧 [6] 其他行业的终止案例 - 除了半导体行业，计算机、化工、农业、家居等多个领域也有上市公司终止重组 [3] - 智能硬件配件制造商杰美特于12月宣布终止今年6月发起的收购思腾合力控制权的计划 [4] - 海泰发展也在12月发布了终止重组公告 [4]