行业投资评级 - 报告未明确给出计算机行业的整体投资评级 [1][2][3][4][5] 核心观点 - 国产大模型与算力共振或加强，国产算力为国产模型的大规模商业化提供基础设施，国产模型的迭代加速国产算力在推理端的落地 [3] - 随着国产新一代AI芯片配合超节点技术落地，国产模型有望进一步加快商业化进程 [3] - 与下游客户存在较强绑定关系的头部算力厂商有望实现弹性较大、确定性较高的增长 [3] 行业动态与技术进步 - 国产大模型进展：智谱于2026年6月正式发布GLM-5.2模型，该模型重点提升长程任务能力，最大支持1M token的上下文窗口，其能力大致介于Opus 4.7和Opus 4.8之间，参数为753B [1] - 模型架构创新：GLM-5.2引入了IndexShare机制，每4个稀疏注意力层共享一个轻量级索引器，将100万token长度下每个token的计算量（FLOPs）降低到原来的约三分之一 [2] - 应用场景聚焦：GLM-5.2面向编程Agent场景，在训练阶段做了大量扩展，覆盖大规模代码实现、自动化研究、性能调优、复杂debug等对上下文消耗较多的场景 [1] - 国产算力基础设施：国内首个全国产10万卡AI超集群曙光8000正式落成，并接入国家超算互联网，印证国产AI基础设施已具备超大规模工程化部署能力 [2] 行业竞争与资本趋势 - 竞争重点转移：随着生成式AI发展，行业竞争进入新阶段，模型背后的算力基础设施、现金储备成为新的竞争重点 [2] - 企业融资活跃：近期，DeepSeek、Kimi、智谱、MiniMax等国内大模型企业纷纷开展融资，融资完成后算力基础设施将加强，国产大模型的迭代速度或将加快 [2] 技术环节与需求变化 - AI推理环节重要性：推理是AI技术落地解决实际问题的核心环节，更侧重速度、能效比、响应延迟与成本控制，对稳定性与能效比的诉求远高于峰值算力 [2] - 国产芯片承接需求：新一代国产AI芯片有效承接国产大模型推理需求 [2] 投资建议关注领域及公司 - AI算力芯片：寒武纪（已覆盖）、海光信息（已覆盖）、天数智芯、沐曦股份 [3] - 互联技术：盛科通信（已覆盖）、澜起科技、裕太微、万通发展 [3] - AI服务器：浪潮信息（已覆盖）、华勤技术（已覆盖）、中科曙光（已覆盖）、神州数码（已覆盖） [3]