计算机行业2026年Q2策略报告:推理需求爆发下的机会
浙商证券·2026-03-31 13:24

行业投资评级 - 行业评级:看好 [1] 报告核心观点 - 国产大模型实力增强,在“局部能力SOTA”和极致性价比的算力利用率上展现竞争壁垒,技术在多模态理解、长文本处理、行业适配等方面快速追赶国际水平,模型调用频次与Token消耗呈指数级增长 [3] - 以国产大模型为锚点,模型迭代越迅速,推理能力越强,对上游基础设施带动越明显,云服务与算力核心部件成为核心受益环节 [3] - 模型迅速迭代下,工业软件场景因其深厚的护城河(不可复制的工业数据资产、云-边-端协同算力网络、高安全合规要求)成为壁垒最高的场景之一 [3] - 算电协同政策大背景带动IDC+绿电建设,智能电力调度、电力交易辅助服务加速成长,同时有望带动Token出海和能源出海 [3] - 投资建议以中游国产大模型为锚点,向上游重点推荐云服务厂商与算力基础设施龙头,关注具备国产化替代能力、绑定头部大模型客户的硬件企业,向下游重点推荐工业AI解决方案提供商及算电协同背景下的智能化调度和电力交易服务商 [3] 根据目录总结 01 国产大模型实力增强 - 中国大模型产业已进入“智能体工程”与“原生多模态”双轮驱动的新阶段,各模型在Agent能力上的优化成为共识,AI正加速迈向“会执行”的Agent时代 [12][14] - 国产大模型从“追随者”演变为全球AI竞争中的“第二极”,在“局部能力SOTA”和极致性价比的算力利用率上展现出显著竞争壁垒 [15] - 国产旗舰大模型在长上下文、多模态与协作能力三大维度实现较大进步:上下文窗口方面,主流模型普遍达256K,DeepSeek新版扩展至100万tokens;多模态方面,Qwen3.5、Kimi K2.5与Doubao Seed-2.0实现文字、图片、视频原生统一理解;协作与Agent能力方面,各模型原生支持MCP协议、工具调用与多步推理,MiniMax M2.7首次实现原生多智能体团队协作 [17][18][19] 02 Token爆发带来算力紧张 - Agentic AI带来Token用量指数级增长,从“对话工具”到“任务执行主体”的范式跃迁打破了传统ChatBot的Token消耗天花板 [23][26] - 中国日均词元调用量从2024年初的1000亿跃升至2025年底的100万亿,2026年3月已突破140万亿,两年增长超千倍 [26] - IDC预计,活跃Agent数量将从2025年的约2860万快速攀升至2030年的22.16亿,年复合增长率139% [26] - Token暴涨驱动推理算力需求结构性爆发,推理需求成为持续性、规模化的常态化消耗,主导算力结构 [27][33][36] - 海外大厂资本开支持续提升,微软、谷歌、亚马逊、Meta、甲骨文五家合计资本开支从2021Q1的277.99亿美元增长至2025Q4的1412.91亿美元 [27] - 受芯片出口管制影响,国产算力替代加速,多个智算中心项目国产化率大幅提升,如中国移动呼和浩特智算中心AI芯片国产化率超85% [34] - 英伟达推出Groq 3 LPU,以确定性执行重构推理架构,与Rubin GPU构成异构推理架构,Rubin NVL72+LPX组合较Blackwell可提升约10倍的每吉瓦年收入,总年收入达3000亿美元量级 [37][39][40][41][46] - Token暴涨驱动光通信量价齐升,AI算力集群核心瓶颈从“单机算力”转向“集群互联带宽”,光模块需求呈现指数级增长 [47][50] - 光模块速率从400G向800G、1.6T、3.2T快速迭代,2026年1.6T光模块迎来量产元年,芯语报告预测2026年800G光模块出货量将突破4000万只,1.6T需求预计达860万至2000万只 [50] - LPO、CPO、OCS等光通讯技术路线迭代并行 [50] - Token暴涨与算力紧张推涨云计算价格,全球云厂商进入20年未有的提价周期,商业模式从“卖资源”转向“卖智能” [3][51] - 阿里云、火山引擎、华为云、腾讯云、百度云、天翼云等主要云厂商在2026年3月至4月期间宣布了多项服务涨价,涨幅在5%至460%以上不等 [52] - 中国AI云市场规模预计从2024年的208亿元增长至2030年的1930亿元 [53][56] - 2025年上半年中国AI云市场份额中,阿里云占35.8%,火山引擎占14.8%,华为云占13.1%,腾讯云占7.0%,百度云占6.1% [54][55] 03 工业AI和算电协同壁垒深厚 - 工业AI护城河深厚,工业场景贯穿现实和虚拟世界,其不可复制的工业数据资产是深厚护城河,通用大模型无法获取工艺数据 [3][60] - 中国工业互联网已拓展至49个国民经济大类,连接工业设备超1亿台套,为工业AI提供了丰富“数据燃料” [60] - 工业AI需要云-边-端全域协同的算力网络以满足毫秒级闭环响应,必须部署在边缘侧 [62] - 2025—2028年工业智算占智算市场整体比例预计从35%+提升至50%+ [61][62] - 工业场景对安全要求高,AI需通过功能安全认证,决策需可解释、可审计 [62] - 全球AI+制造业市场规模预计从2025年约342亿美元增长至2030年达1550亿美元,年复合增长率约35% [68] - 中国工业软件市场规模预计2025年约3395亿元,工业AI单独市场已突破800亿元,IDC预测AI+工业软件细分赛道2024-2029年复合增长率高达41.4%,到2029年渗透率将从当前的9%提升至22% [65][68] - “算电协同”政策框架逐步完善,2026年3月首次将“算电协同”写入政府工作报告并上升至国家战略 [70][72][74] - 政策明确国家枢纽节点新建数据中心绿电占比超过80%的目标 [72][74] - 算电协同核心在于通过高精度预测和灵活调度,将间歇性绿电转化为高质量能源供给 [74] - 电力成本在数据中心运营总成本中占比约56.7%,是算力经济性的核心制约因素 [77][78] - 2025年人工智能数据中心IT能耗约77.7太瓦时,2027年将增长至146.2太瓦时,2022-2027年五年年复合增长率为44.8% [76][78] - 算电协同将为电网设备、软件与智慧电网、储能、数据中心电源、项目运营等多个环节带来持续增量市场 [78] 04 关注标的 - 报告列出了14家核心标的,涵盖大模型、行业龙头、ERP、工业软件、算电协同、云计算、电力等细分领域,并提供了截至2026年3月29日的市值及2024-2026年的财务预测 [4]

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