报告投资评级 - 行业投资评级为 **看好**，并维持该评级 [9] 报告核心观点 - 通信行业在AI算力和光互连技术领域迎来重大产业进展，Anthropic商业化爆发式增长及英伟达与Marvell的战略合作，共同驱动AI基础设施投资热潮，为通信产业链带来明确增长动力 [2][5][6][7] 板块市场表现 - **近期表现**：2026年第13周，通信板块上涨 **3.08%**，在长江一级行业中排名 **第1位** [2][4] - **年初至今表现**：2026年年初以来，通信板块上涨 **8.22%**，在长江一级行业中排名 **第3位** [2][4] - **个股表现**：本周通信板块内市值80亿元以上的公司中，涨幅前三为长飞光纤 (**+28.53%**)、永鼎股份 (**+21.25%**)、德科立 (**+20.26%**)；跌幅前三为英维克 (**-10.20%**)、深南电路 (**-8.75%**)、深桑达A (**-8.64%**) [4] Anthropic商业化与算力布局 - **商业化爆发**：截至2026年4月，Anthropic年化营收(ARR)突破 **300亿美元**，较2025年末的 **90亿美元** 大幅跃升 [2][5] - **大客户增长**：年消费超100万美元的企业客户数超过 **1000家**，较2026年2月G轮融资时披露的规模翻倍 [5] - **数据中心项目**：与谷歌合作，获得谷歌 **数十亿美元** 融资支持，用于德克萨斯州Nexus数据中心项目；项目占地 **2800英亩**，预计最早2026年底交付约 **500MW** 算力容量，远期最大可扩容至 **7.7GW** [5] - **新一代TPU算力**：与谷歌、博通签署协议，共同开发 **数吉瓦级** 新一代TPU算力，预计2027年起逐步上线，是公司迄今规模最大的算力投入，加码其2025年11月承诺的 **500亿美元** 美国算力基础设施投资计划 [2][5] 英伟达与Marvell战略合作 - **战略投资**：英伟达完成对Marvell **20亿美元** 的战略投资，双方达成全面战略合作 [2][6] - **生态协同**：通过NVLink Fusion将Marvell接入英伟达AI工厂与AI-RAN生态体系，Marvell提供定制化XPUs与兼容NVLink Fusion的Scale-up网络解决方案，英伟达提供Vera CPU、CX系列网卡、Bluefield DPU、NVLink互连技术、Spectrum系列交换机及机架级AI计算等全栈底层技术支持 [6] - **技术联合研发**：双方将联合研发硅光子技术，推进先进光互连解决方案 [2][6] AI大模型调用趋势 - **整体调用量**：在2026年3月30日至4月5日当周，海外大模型整体调用量约为 **26.99T**，环比增长 **+18.7%** [21] - **模型份额**：调用量份额前几位包括：Others (**40.76%**)、Qwen3.6 Plus (free) (**17.04%**)、MiMo-V2-Pro (**11.41%**)、Qwen3.6 Plus Preview (**6.08%**) 等 [21] 投资建议与关注标的 报告基于AI算力与光通信主线，推荐关注以下细分领域及公司 [7]： 1. **运营商**：推荐中国移动、中国电信、中国联通 2. **光模块**：推荐中际旭创、新易盛、天孚通信、仕佳光子，关注太辰光、源杰科技 3. **液冷**：推荐英维克 4. **光纤光缆**：推荐烽火通信、亨通光电、中天科技，关注长飞光纤 5. **国产算力**：推荐润泽科技、光环新网、奥飞数据、华丰科技、光迅科技、中兴通讯、紫光股份 6. **AI应用**：推荐博实结、和而泰、拓邦股份、移远通信、美格智能、广和通 7. **卫星应用**：推荐华测导航、海格通信、灿勤科技

报告行业投资评级 - 行业投资评级为“推荐(维持)” [1] 报告的核心观点 - 报告维持对AI应用板块的看好，认为头部模型公司已验证模型能力向商业价值的有效转化，随着行业从同质化接入转向依托强大基座的差异化落地，头部应用的盈利空间将被打开，业绩兑现与毛利改善的确定性将显著提升 [55] - 报告通过分析智谱的强劲财报、英伟达的AVO技术突破、谷歌Gemma 4的发布、中国大模型调用量领先以及AI算力基础设施的创新等动态，论证了AI产业持续快速发展的趋势 [3][13][15][22][33][42][55] 根据相关目录分别进行总结 算力动态 - **算力租赁与Token市场**：2026年3月30日至4月5日，周度Token调用量为27T，环比增长18.94% [13]；中国AI大模型周调用量已连续五周超过美国，在3月30日-4月5日这一周达到12.96万亿Token，环比涨幅31.48%，是同期美国3.03万亿Token的4.28倍 [15]；OpenRouter平台周Token消耗量榜单前六名均为中国模型，其中小米MiMo-V2-Pro周消耗量达4.19万亿Token，阿里Qwen3.6-Plus发布仅1天日调用量突破1.4万亿Token [15] - **市场份额**：在Token消耗市场份额中，qwen以39.6%的份额稳居首位，google以9.5%位列第二，OpenAI、Anthropic、Minimax分别占据8.8%、8.2%、7.3% [14] - **云服务定价**：国内云计算市场迎来大规模调价，阿里云、腾讯云、百度智能云等头部厂商相继上调AI算力等服务价格，部分产品涨幅最高超400% [20]；火山引擎与京东云选择逆势保持价格稳定，京东云对部分PaaS产品推出专项优惠，平均降幅超16% [20] - **技术突破**：英伟达于2026年3月26日发布智能体式变异算子（AVO）技术，以自主编码智能体替代传统进化搜索方式 [22]；在Blackwell B200 GPU上对注意力内核进行优化，实现1668 TFLOPS的吞吐量，较英伟达cuDNN库最高提升3.5%，较FlashAttention-4最高提升10.5% [28]；该技术可快速迁移至GQA场景，性能较cuDNN最高提升7.0%，较FlashAttention-4最高提升9.3% [28] AI应用动态 - **流量跟踪**：2026年3月28日至4月3日，AI相关网站周访问量前三为ChatGPT（1254.0M）、Bing（812.9M）、Gemini（604.7M） [31]；访问量环比增速第一为Discord，增长3.52% [31]；平均停留时长前三为Character.AI（00:17:12）、Discord（00:10:54）、Kimi（00:08:16） [31] - **模型发布**：谷歌DeepMind于2026年4月3日发布开源模型系列Gemma 4，涵盖从2B到31B共四个尺寸，全部开源 [33]；Gemma 4 31B Dense在Arena AI文本榜单上Elo评分达1452，位列开源第三 [34]；相比前代Gemma 3，性能大幅提升，如在AIME 2026数学测试中成绩从21.2%提升至89.2%，在LiveCodeBench编程测试中从29.1%提升至80% [35] - **模型特性**：Gemma 4系列模型具备多模态能力，能处理图像、视频输入，其中E2B和E4B版本还兼容音频 [41]；采用逐层嵌入、共享KV缓存、交替注意力机制等架构设计提升参数效率 [40]；E2B和E4B版本针对端侧设备优化，可在手机等设备上离线运行，31B和26B版本面向工作站和服务器 [38] AI融资动向 - **主要融资事件**：太空数据中心企业Starcloud于2026年3月完成1.7亿美元A轮融资，估值达11亿美元，累计融资2亿美元 [2][42]；资金将用于卫星研发、制造基地建设等 [2] - **公司进展**：Starcloud专注近地轨道太空数据中心，已成功将NVIDIA H100送入轨道并完成首次太空AI训练与轨道推理 [42]；计划年内发射Starcloud-2，发电能力为初代100倍 [42] 投资建议 - **案例分析**：以智谱公司为例，其2025年全年实现总收入7.24亿人民币，同比增长131.9%，综合毛利率达41% [3][55]；MaaS API平台实现ARR 17亿元（约2.5亿美金），同比提升60倍，毛利率同比提升近5倍至18.9% [3][55]；企业级智能体业务收入增长248.8%至1.66亿元，开放平台及API业务增长292.6%至1.90亿元 [3]；2026年一季度API提价83%后调用量仍保持增长 [55] - **关注公司**：报告中长期建议关注罗博特科（300757.SZ）、唯科科技（301196.SZ）、合合信息（688615.SH）、能科科技（603859.SH） [6][56]；报告提供了上述公司的盈利预测与投资评级（均为“买入”） [8][58]

报告行业投资评级 - 行业投资评级：中性 [53] 报告的核心观点 - 报告为《具身智能科技前瞻探索》系列第3期，聚焦于多任务操作、第一人称世界模型、低光照与模糊感知等前沿技术方向，旨在探索具身智能领域的最新学术进展及其产业应用潜力 [1][7][16][24] - 报告通过分析多个最新研究框架，指出轻量化、多模态融合、小样本适配是当前技术发展的关键趋势，这些进展有助于解决机器人从实验室走向复杂真实场景时面临的任务干扰、感知退化、数据稀缺等核心挑战，为工业机器人、人形机器人在3C电子、汽车制造、仓储物流、安全巡检等场景的规模化落地提供了新的技术优化方向 [8][10][25][27][43][45] 根据相关目录分别进行总结 多任务操作：MoE-ACT框架 - **核心内容**：港科大（广州）提出轻量化多任务双臂操作框架MoE-ACT，通过将稀疏混合专家（MoE）模块融入ACT的Transformer编码器，自适应激活专家以解耦多任务动作分布，有效缓解了任务干扰与负迁移问题 [7][8] - **技术贡献**：1) 提出轻量化MoE-ACT框架；2) 设计基于语言指令的任务条件化FiLM调制机制；3) 引入多尺度交叉注意力模块融合视觉特征；4) 在仿真与真实平台验证了性能提升 [9] - **影响展望**：该框架可在边缘端GPU实时推理，适配工业及人形机器人现场控制需求，其多任务统一策略优化方案有助于降低3C电子、汽车制造等场景中双臂机器人的训练与部署成本 [10] 第一人称世界模型：EgoSim仿真器 - **核心内容**：EgoSim是一个面向具身交互生成的第一人称世界仿真器 [17] 低光照与模糊感知：E-VLA框架 - **核心内容**：浙江大学、蚂蚁集团和湖南大学联合提出事件增强型VLA框架E-VLA，首次将事件相机感知集成到VLA模型中，显著提升机器人在极端视觉退化场景下的操作成功率 [24][25] - **性能数据**：在极端低光（20 lux）下，将Pick-Place任务成功率从0%提升至90%；在严重运动模糊（1000ms曝光）下，将Pick-Place任务成功率从0%提升至20-25%，将Sorting任务成功率从5%提升至32.5% [25] - **技术贡献**：1) 提出首个事件增强VLA框架；2) 搭建开源平台与RGB-事件-动作同步数据集；3) 设计两类轻量化事件融合策略，仅新增13M参数；4) 通过实验明确了关键设计参数 [26] - **影响展望**：验证了事件相机与VLA模型融合的工程可行性，其低算力方案可适配边缘端部署，为解决工业、仓储等真实场景中机器人在暗光、高速运动下的操作失效问题提供了轻量化解决方案 [27] 其他关键技术进展 - **ThermoAct热感知VLA框架**：韩国东国大学团队提出分层式热感知VLA框架ThermoAct，将热红外信息融入VLM高层规划与VLA底层执行架构，在热相关子任务上成功率相比基线模型提升约40% [43] - **技术贡献**：1) 提出热感知VLA分层框架；2) 设计热数据适配预处理方案；3) 量化验证热感知的任务增益；4) 验证分层架构在小样本场景下的优势 [44] - **影响展望**：该方案可低成本拓展机器人在环境安全感知与物理属性识别方面的能力，其小样本微调特性降低了落地成本，为3C制造电池过热检测、家庭安全防护、工业热异常巡检等场景提供技术参考 [45]

报告行业投资评级 - 行业投资评级为“看好”，并维持该评级 [8] 报告核心观点 - 谷歌最新研究显示，破解用于保障加密钱包和交易安全的ECDSA-256密码所需的量子计算硬件规模可能减少约20倍，表明量子威胁（Q-Day）到来的时间可能比预期大幅提前 [2][5] - 量子威胁的紧迫性提升，将加速后量子时代信息安全体系的建设，并推动量子科技产业加速落地 [2][10] - 建议关注两大投资方向：后量子密码方案供应商；量子计算机整机供应商及稀释制冷机等关键零部件供应商 [2][10] 事件描述与评论 - **量子威胁的演变**：量子计算对现有公钥加密体系（RSA和椭圆曲线加密）构成根本性威胁，Q-Day的到来意味着现有信息安全体系或面临重构 [10] - **技术突破加剧威胁**：量子计算能力持续快速提升，显著降低了破解密码所需的资源门槛 - 2012年业内预估破解2048位RSA密钥需要**10亿个**物理量子比特 [10] - 2019年该预估数值下调至**2000万个**物理量子比特 [10] - 根据谷歌最新研究，量子因数分解资源有望进一步大幅降至约**100万**级别 [10] - **产业与政策响应加速**： - 美国国家安全局设定国家安全体系需在**2033年**前完成后量子密码适配，部分应用需提前至**2030年**，目前合规节点沿用**2031年** [10] - 谷歌计划在**2029年**前全面将自身安全系统迁移至后量子密码学，这一行动进一步印证了量子威胁的紧迫性，并将推动全球后量子信息安全系统重构加速 [10]

报告行业投资评级 - 报告未明确给出针对“中国互联网（海外）”行业的整体投资评级 [1] 报告核心观点 - AI行业模型迭代催化密集，行业景气度持续，为下游应用生态提供源源不断的动力 [1] - 智谱GLM-5.1的发布是近期最具分量的事件，实现了AI从“回答问题”到“完成项目”的质变，大幅提升了AI Agent在长程任务应用中的可行性 [2] - DeepSeek V4系列发布在即，信号密集，预计将推出多款侧重不同的大模型，并全部基于国产AI芯片构建算力底座 [4] - 谷歌Gemma 4的发布为开源生态注入强劲动能，将闭源旗舰的核心能力下放到了开源模型上，为开发者提供了低成本、高性能的本地部署选择 [5] 主要模型迭代与性能总结 - **智谱GLM-5.1性能突破**： - 在8小时内独立构建了一个完整的Linux桌面系统，执行超过1200个步骤，相当于四名开发人员一周的工作量 [2] - 在CUDA Kernel优化任务中，通过14小时自主迭代将加速比从2.6倍提升至35.7倍，而人类资深工程师完成同样任务需要数月 [2] - 在SWE-Bench Pro、Terminal-Bench 2.0、NL2Repo三项代码评测基准综合平均分中，取得全球模型第三、国产模型第一、开源模型第一的成绩 [2] - **智谱GLM-5.1定价与市场认可**： - 模型聚合平台OpenRouter显示，GLM再度提价10%，调价后在Coding场景的缓存命中Token价格已接近Anthropic旗下Claude Sonnet 4.6水平 [3] - 这是国产大模型首次在核心场景实现与海外头部厂商的价格对齐 [3] - 自今年2月GLM-5发布后已三次涨价（2月涨30%起，3月涨20%，4月涨10%），客户接受涨价并持续选择服务，表明其模型能力具备领先优势 [3] - **DeepSeek V4系列前瞻**： - 网页版和App中已低调上线分层模式界面，包括“快速模式”、“专家模式”和正在灰度测试的“视觉模式” [4] - 快速模式主打即时响应，专家模式针对复杂推理，视觉模式标志着多模态能力的深度集成，可直接处理图像与视频分析任务 [4] - 新系列可能命名为DeepSeek V4 Lite（快速版）、DeepSeek V4（专家版）以及DeepSeek V4 Vision（视觉版） [4] - **谷歌Gemma 4开源模型**： - 推出E2B、E4B、26B-A4B、31B四款型号，参数从20亿到310亿全覆盖，全部基于Gemini 3同源技术打造，并采用Apache 2.0开源协议 [5] - 310亿参数Dense版本在Arena AI文本排行榜上以Elo 1452高居开源第三，而排在其前的模型参数分别是它的20倍和30倍 [5] - 相比前代Gemma 3，各项能力大幅提升：数学能力从21.2%暴力拉升68个百分点至89.2%，编程能力从29.1%翻了两倍多至80%，智能体t2-bench从6.6%升至86.4%，多语言推理和知识问答全线飙升40%以上 [5]

行业投资评级 - 投资评级为“看好”，并维持该评级 [7] 报告核心观点 - AI应用正当时，智谱发布GLM-5V-Turbo，看好多模态商业化落地继续加速 [1][5] - 随着多模态Coding能力持续落地，视觉理解、代码生成与推理调用将带动token需求持续释放，有望驱动Token需求拐点加速与国产模型商业化向上 [12] 事件描述与模型特性 - 2026年4月2日，智谱推出原生多模态Coding模型GLM-5V-Turbo，定位为面向视觉编程打造的多模态Coding基座模型 [2][5] - 模型上下文窗口扩展至200K，定价与GLM-Turbo相同 [5] - 模型为原生多模态Coding基座，从预训练阶段深度融合视觉与文本能力，实现从视觉感知到代码生成的端到端闭环，与以往外挂视觉模块的模型不同 [12] - 模型支持多模态搜索、画框、截图、读网页等工具，将感知-行动链路从纯文本延伸至视觉交互 [12] 模型性能与优势 - 在多模态核心基准中取得领先：在Design2Code中拿到94.8分，超越Kimi K2.5（91.3分）；BrowseComp-VL得分51.9分，显著领先Kimi K2.5（42.9分）和Opus 4.6（35.9分） [12] - 纯文本Coding能力在CC-Bench-V2三项测试中保持稳定，未出现退化 [12] - 性能领先源于：1）从预训练阶段深度融合文本与视觉的多模态融合训练；2）30+任务协同强化学习（RL）；3）构建多层级体系的Agentic数据；4）新增画框、截图、读网页等多模态工具链 [12] - 内测中字节、美团、快手等给予高度评价，例如TRAE称“实现了从设计稿到代码的完整还原”，美团表示“编程能力仍属国内第一梯队” [12] 应用场景与协同效应 - 与Claude Code、AutoClaw等Agent深度协同，为其赋予视觉能力，大幅拓宽“龙虾”场景任务边界 [12] - 典型应用场景包括：1) 前端复刻：发送草图、设计稿或网站录屏即可生成完整可运行的前端工程，准确还原版式、动效等视觉细节；2) GUI自主探索复刻：结合Claude Code等框架，能自主探索目标网站并直接生成代码复现整个站点；3) 交互式编辑：实现可视化迭代编辑 [12] - AutoClaw已上线“股票分析师”Skill，利用GLM-5V-Turbo的原生视觉能力直接看懂K线走势、估值区间图和券商研报图表，输出图文研报，增强垂直场景能力 [12] 行业影响与展望 - 模型发布正在加速，多模能力不断补全 [12] - 重点关注国产芯片、云侧MaaS平台在Token爆发下的持续景气与盈利改善 [12]

行业投资评级 - 投资评级为“看好”，并维持此评级 [7] 报告核心观点 - 国家数据局于2026年4月3日发布《数据产权登记工作指引（试行）》（公开征求意见稿），拟建立全国统一的数据产权登记体系，明确数据持有权、使用权、经营权“三权分置”框架，推动数据要素规范流通 [2][4] - 随着全国统一数据产权登记制度正式进入落地阶段，数据要素价值有望加速释放，从而迎来数据要素价值的重估，惠及全产业链 [2][9] - 建议关注具备数据资源的企业，以及在数据处理、管理和分析方面具备深厚积累的企业 [2][9] 事件评论总结 - **数据产权底层逻辑重构**：由于数据的非物质性、可复制性、多主体关联性，传统权利框架难以适配。2022年“数据二十条”确立了数据产权“三权分置”的基本框架。此次《工作指引》明确数据产权为包含持有权、使用权、经营权的财产性权利束，三权相互独立、可分可合、非排他共存，通过权利分割、登记确权、有限排他，建立了数据产权制度独特特征，并推动数据产权向法律权利靠拢 [9] - **国家层面统一登记制度**：在“数据二十条”出台后，各地探索存在差异。《工作指引》第五条明确了数据产权登记“国家统筹+省级推荐”两级管理架构，结束了各地管理主体分散的现状。数据管理部门对数据要素产业统一管理后，产业发展有望进一步加速 [9] - **全国一体化数据市场建设是关键下一步**：2026年被明确为“数据要素价值释放年”。今年以来，国家数据局多次围绕完善数据产权登记制度及全国一体化数据市场建设进行探讨。数据产权登记制度落地后，全国一体化数据市场建设或将同步提速，成为我国数据要素产业落地的下一个重要进展 [9] - **产业发展有望提速**：《工作指引》作为首部国家层面统一规范数据产权登记的操作性制度文件，标志着全国统一数据产权登记体系正式落地 [9]

报告行业投资评级 - 投资评级为“看好”，并维持此评级 [7] 报告核心观点 - 核心观点认为，国产大模型Token（词元）调用量呈爆发式增长，导致算力需求同步大幅提升，在供需错配的背景下，AI基础设施是AI落地的关键，建议关注AI基础设施产业链 [2][6][62] 上周市场复盘总结 - **大盘与板块表现**：上周上证综指整体回撤0.86%，周五报收3880.10点 计算机板块整体下跌3.76%，在长江一级行业中排名第27位，两市成交额占比为5.36% [2][4][16] - **热点板块与个股**：算力运营平台、IDC、算力租赁等算力基础设施相关概念活跃 涨幅居前的个股包括：思特奇（+16.64%）、云赛智联（+14.99%）、直真科技（+7.81%）、瑞晟智能（+6.21%）、东方国信（+4.41%）、宏景科技（+3.76%） [2][18][19] 上周关键事件总结 - **力箭二号首飞成功**：3月30日，力箭二号遥一运载火箭成功发射，将3颗卫星送入预定轨道 该火箭采用通用助推器核心构型，具有成本优势，不回收状态下单次发射成本与SpaceX猎鹰九号回收状态下相当，实现回收后成本有望降至后者一半 报告认为，凭借成本优势，力箭二号将支撑我国大规模星座组网的密集发射需求，并标志着民商火箭正式进入国家级天地货物运输体系 [21][24][30] - **商业航天发射展望**：2025年我国商业航天完成发射50次，占全年宇航发射总数的54%，其中商业运载火箭发射25次 预计2026年商业发射或将超过60次，总发射次数突破百次，商业占比超过60% 包括朱雀三号、智神星一号等一批可回收商业火箭有望于年内发射 [25] - **低轨卫星互联网组网加速**：自2025年下半年以来，我国低轨卫星互联网组网显著加速 截至报告时，我国星网已累计发射卫星超过150颗，规划到2027年前实现400颗卫星在轨运行，2029年底前发射约1300颗卫星，2035年完成约1.3万颗卫星的整体部署 [27] - **量子威胁可能提前**：谷歌研究指出，破解椭圆曲线密码学所需的量子计算硬件规模可能减少约20倍 谷歌计划在2029年前将自身安全系统迁移至后量子密码学，表明“Q-Day”（量子计算机破解主流加密系统的时刻）可能大幅提前 [31][37][41] - **数据产权登记制度落地**：2026年4月3日，国家数据局发布《数据产权登记工作指引（试行）》（公开征求意见稿），拟建立全国统一的数据产权登记体系，明确数据持有权、使用权、经营权“三权分置”框架 这标志着全国统一数据产权登记体系正式进入落地阶段，有助于推动数据要素规范流通和价值释放 [12][42][48] AI基础设施重点推荐总结 - **国产模型Token使用量爆发**：4月2日，火山引擎宣布豆包大模型日均Token使用量已突破120万亿，较三个月前增长一倍，较2024年5月首次发布时增长超1000倍 截至2026年3月，我国日均词元调用量超过140万亿，相较于2024年初的1000亿增长超过1000倍，相比2025年底的100万亿增长超40% [6][49][52][54] - **算力需求同步激增**：词元消耗的爆发式增长驱动算力需求大幅提升 例如，OpenClaw完成一次自动化办公所消耗的算力，相当于普通用户与ChatGPT对话近万次 2026年3月16日-22日，OpenRouter平台上接近1/4的词元消耗由OpenClaw贡献 [56][58] - **智能体发展加剧算力需求**：根据IDC数据，我国企业活跃智能体数量规模预计在2031年突破3.5亿，年复合增长率超135%，且智能体词元年均消耗有望呈超30倍指数级增长 [56] - **算力供需存在结构性错配**：我国算力结构存在低端算力过剩、高端智能算力紧缺，西部通用算力利用率偏低，东部智能算力供应紧张的问题 同时，跨地域、跨主体算力资源难以高效流通，算力孤岛问题突出 [60] - **政策推动普惠算力**：工业和信息化部于4月2日发布《关于开展普惠算力赋能中小企业发展专项行动的通知》，旨在通过算力资源配置提升、普惠供给等行动，推动算力资源高效利用 [60][61] - **投资建议**：报告建议关注算力基础设施产业链，重点关注：1）国产算力芯片龙头寒武纪、海光信息；2）IDC及算力租赁相关标的；3）云及CDN等相关标的；4）服务器及相关配套供应商 [2][6][62]

报告行业投资评级 - 行业评级：推荐（维持）[1] 报告核心观点 - 航空运输：三大航2025年业绩分化，南航扭亏为盈，东航大幅减亏，但近期油价上涨导致短期成本承压，随着美伊局势缓和油价下跌，股价调整后迎来反弹机会，中期供需逻辑依旧明确[1][4][17] - 航空制造：继续看好国产大飞机产业链投资机会，国产大飞机被列入“十五五”规划重大工程项目，三大航2026年计划引进C919数量翻倍，产业链核心标的受商用发动机与燃气轮机双轮驱动[1][4][19][42] 根据相关目录分别进行总结 一、 航空运输 - **2025年报业绩综述**：南方航空2025年实现归母净利润8.6亿元，同比减亏25.5亿元，实现扭亏为盈；中国东航归母净利润为-16.3亿元，同比减亏25.9亿元；中国国航归母净利润为-17.7亿元，同比增亏15.3亿元[7][8] - **经营数据**：2025年，中国东航在ASK（可用座公里）增速（6.7%）、RPK（收入客公里）增速（10.7%）和客座率（85.9%，同比提升3.0个百分点）三项指标上均领先于南航和国航[9] - **单位收益与成本**：2025年，国航客公里收益（0.51元）和座公里收益（0.42元）保持领先；东航单位座公里成本（0.419元）和单位座公里扣油成本（0.281元）为三大航中最低[9][10] - **机队引进计划**：三大航合计，2026-2028年机队净增增速分别为2.4%、6.0%、3.9%，2025-2028年复合年均增长率为4.1%[12][13] - **近期油价与成本**：2026年4月国内航煤综采价格为9802元/吨，环比3月上涨74%，同比2025年4月上涨73%，短期成本承压[14] - **燃油附加费调整**：自2026年4月5日起，800公里(含)以下航线燃油附加费为60元/人，800公里以上航线为120元/人，部分缓解成本压力[16] - **投资建议**：短期航油成本上升导致股价调整，但中期供需逻辑明确，油价下跌（4月8日美伊局势缓和）预计将催化航空股反弹，重点推荐中国国航、南方航空、中国东航，并看好华夏航空、春秋航空、吉祥航空[17][18] 二、 航空制造 - **国产民机政策与规划**：国产大飞机被列入“十五五”规划纲要草案109项重大工程项目，并在“十五五”规划纲要中纳入“新产业新赛道培育发展”专栏，具体包括推进C919产能提升、系列化机型研制及C929技术攻关等[20] - **C919引进计划**：根据三大航年报，2026年计划引进C919合计33架（国航10架、东航10架、南航13架），较2025年实际交付的15架翻倍以上，2027-2028年计划分别引进32架和45架[21] - **维修保障进展**：东航技术获颁C919飞机HGT750[C]型APU（辅助动力装置）维修许可证及霍尼韦尔全球独家维修授权，成为全球首家具备该型号原厂级维修资质的第三方企业，有助于降低C919运营成本[23][24][25] - **产业链公司2025年业绩**： - 航发动力：归母净利润6.34亿元，同比下降26.27%[26] - 航发控制：归母净利润3.3亿元，同比下降55.4%[29] - 航发科技：归母净利润6,087.7万元，同比下降11.51%[32] - 中航高科：归母净利润10.31亿元，同比下降10.57%[36] - 中航西飞：归母净利润11.51亿元，同比增长12.49%，是所列公司中唯一净利润正增长的[39][40] - **投资建议**：继续看好国产大飞机产业链，建议关注三条线索： 1. **核心配套商**：关注航发动力、航发科技，推荐航发控制[43][44] 2. **合金等基础件核心供应商**：受商发与燃气轮机双驱动，推荐万泽股份、应流股份，关注航宇科技、航亚科技[45][46][47] 3. **原材料供应商**：关注中航高科等[48] - **机体结构**：推荐中航西飞[49] - **航空服务**：关注润贝航科[53] 三、 海外视角 - **美国航空运输**：受政府停摆影响商旅出行及成本端压力，美国四大航司2025年第四季度经调整净利润同比均下降，其中美国航空同比下滑82.6%至1.06亿美元，达美航空同比下滑15.6%至10.15亿美元[55][57] - **波音与空客交付及订单**：2026年1-2月，波音共交付97架飞机，同比增长9%，截至2026年2月28日在手订单6741架；空客共交付54架飞机，同比下降16.9%，在手订单8776架[59][63] - **GE航空航天产能投资**：计划2026年投资10亿美元扩大产能，其中包括投资2亿美元扩大LEAP发动机高压涡轮耐久性套件的制造能力[63][64] - **波音新机型认证**：波音737-7和737-10机型预计在2026年下半年完成认证，2027年开始交付[65]

报告投资评级 * 报告未明确给出行业投资评级 [1][2][3] 报告核心观点 * 在AI大模型训练与推理需求爆发的推动下，全球算力芯片行业正经历深刻重构，竞争焦点从单一制程性能转向“专用架构+软件生态+能效效率”的系统级较量 [3] * 美国持续收紧先进芯片及制造设备出口管制，叠加全球AI资本开支向头部云厂商高度集中，加速了算力供应链的地缘割裂，各国纷纷押注自主生态以突破CUDA垄断 [3] * 中国算力市场在AIGC与数字经济驱动下高速增长，但受美国技术管制影响，正加速构建自主可控的智能算力体系，国产替代进程加速 [4] * 中国AI芯片市场呈现“华为与英伟达双雄并立、多元技术路线并进”格局，头部厂商正加速构建全栈软硬件生态，力图在训练与推理双赛道实现非对称突破 [6] 全球及中国集成电路市场概况 * **全球市场**：全球集成电路市场规模从2003年的1,399.6亿美元增长至2024年的5,395.1亿美元，预计2025年将升至6,778.5亿美元 [7][9] * **中国市场**：中国集成电路市场规模从2010年的1,424.0亿元持续增长至2024年的14,037.0亿元，年均增速超17%，预计2025年将达16,935.0亿元 [11][13] 算力的核心地位与规模预测 * 算力与算法、数据构成人工智能三大核心支柱，是驱动生成式AI突破和数字经济发展的关键底座 [16][18] * **全球算力规模**：全球算力总规模（FP32等效）预计将从2021年的615 EFLOPS跃升至2030年的20 ZFLOPS（即20,000,000 EFLOPS），扩张超32倍，其中智能算力占比将从37.7%升至94.1% [32] * **中国算力规模**：中国算力总规模（FP32）预计将从2021年的202.9 EFLOPS增至2030年的3,639.9 EFLOPS，增长约17倍，智能算力占比将从76.5%提升至94.6% [36] * 中国算力目前支撑全球40%以上大模型研发，在用标准机架数预计将从2021年的230.6万架扩至2030年的4,138.3万架 [36] AI加速芯片市场格局与预测 * **全球市场**：全球AI加速芯片市场规模预计将从2021年的91.7亿美元扩张至2030年的7,300亿美元，GPU凭借生态优势主导市场，占比从73%提升至82% [41] * **中国市场**：中国AI加速芯片市场规模预计将从2021年的38.9亿美元增至2025年的249.1亿美元，并在2030年超过1,121亿美元，2025–2030年复合增长率约35% [45] * **GPU市场格局**：2025年，在数据中心GPU市场中，英伟达预计占据79%份额，AMD占7% [49]；在独立显卡市场，英伟达份额维持在92–94% [49] 技术路线与厂商竞争 * GPU凭借高ALU密度与高带宽显存，在AI和图形加速中显著优于CPU，已成为智能计算核心，其性能由核心数、频率、显存容量、带宽及多精度支持等指标综合决定 [5] * 中国主要AI芯片厂商采取差异化技术路线：华为昇腾910B在整型算力上领先，寒武纪MLU590以1,280 GB/s显存带宽突出，昆仑芯专注推理场景优化，摩尔线程与沐曦则发力通用GPU（GPGPU） [6] 地缘政治与政策环境 * **美国对华管制**：2022年以来，美国对华AI芯片管制持续收紧，从全面禁售转向2026年对H200等高性能芯片实施“逐案审查”，政策在技术封锁与商业利益间动态平衡 [21] * **中国产业政策**：2025年国家密集出台政策，从芯片攻关、算力基建、标准体系到税收优惠，全链条支持计算加速芯片研发与应用，加速构建自主可控的智能算力生态 [27][29]