行业与公司 * 纪要涉及**光纤光缆行业**与**CPU（中央处理器）行业**[1] * 光纤光缆行业核心公司包括**亨通、中天、烽火**等国内头部供应商[9] * CPU行业核心公司包括**英特尔、AMD、海光**，并提及**英伟达、苹果、博通**等芯片设计及代工厂商[10][12][20] 光纤光缆行业核心观点与论据 需求驱动因素 * **无人机需求激增**：军事应用（如俄乌战场）导致对**G657A单模光纤**需求大增，每台无人机需配置**20至40公里**单模光纤，预计从**2025年二三季度**起，该需求将占全球光纤总需求近**10%**[1][2] * **AI发展驱动数据中心需求**：数据中心内部及互联场景的光纤需求大幅提升，预计到**2027年**，AI相关需求将占全球光纤总需求的**30%**（2024年仅为**5%**），成为市场增长关键动力[1][2][4] * **北美市场供给紧缺**：服务于AI的数据中心厂商（如腾仓、康宁、Prisma）表态整体供给呈现紧缺状态[4] 价格变动与市场结构 * **光纤价格大幅上涨**：自**2025年12月中下旬**起，**G657A**单模光纤价格从**30多元/芯公里**涨至**55元以上/芯公里**；普通电信用**G652D**单模光纤价格从**20元出头/芯公里**涨至**35元以上/芯公里**，涨幅超出预期[1][2] * **产能结构性转移**：厂商将**G652D**产能转向生产价值更高的**G657A**产品，导致电信市场的**G652D**供不应求，进一步推高其价格[2][3] * **国内运营商集采影响**： * **中国联通**：去年初集采报价金额较低，头部厂商参与度不高，**中天和烽火**以较高价格中标但份额靠后[8] * **中国移动**：去年6月集采价格回升，光缆价格为**47~48元/芯公里**，对应光纤部分约**18元/芯公里**[8] * **中国电信**：市场关注其后续集采策略，有传言称其希望压低价格[8] 供需关系与未来展望 * **供需缺口持续**：预计到**2027年**，全球光纤总需求量达**8亿芯公里**，供应约**8.1亿芯公里**，即便按最高拉丝效率计算，仍有约**5%**的供需缺口[1][5] * **价格高位波动**：未来两年供需关系维持紧张，行业将保持较高水平的价格波动，并可能进一步上涨[5][6][7] * **短期价格影响因素**：无人机需求的持续性（尤其在二三季度）以及电信市场的短期集采行为[7] * **厂商策略**：核心供应商可通过重点销售给联营企业而非低价参与运营商招标来保障利润，海外出口占比高、价格弹性强，在当前散纤涨价背景下，**亨通、中天**等头部厂商业绩前景良好[9] CPU行业核心观点与论据 市场变化与涨价原因 * **出现涨价与二级市场异动**：近期CPU市场出现明显涨价[10] * **产能受限与挤占**：高端**GPU**和定制**ASIC**芯片单晶圆产出价值高于传统CPU，芯片代工厂在产能分配上存在倾斜[10] * **先进制程产能被瓜分**：根据TrendForce 2026年1月报告，到**2027年**的台积电**N2**和**N3**先进制程产能已被**苹果、英伟达、博通**等巨头瓜分[10] * **供应链瓶颈与原材料短缺**：高端封装技术瓶颈恶化供应链，上游原材料（如**ABF载板**、封装材料、金属）短缺且持续上涨[10] * **出货周期延长**：CPU出货周期从正常**8~10周**延长至**24周以上**[10] 具体产品涨幅 * **服务器CPU**：**英特尔Xeon Scalable**和**AMD Epic**通用服务器CPU主流型号在**2025年一季度**已上涨几个百分点，预测**2026年**将继续上涨**10~20%**[11] * **桌面级CPU**：高端消费级AI PC桌面级CPU（如英特尔**I9、I5**及AMD **Ryzen 95**）在**2025年四季度**已上涨超过**10%**[12] * **新型号定价更高**：如英特尔**18A**产品相较之前最高端产品有**18~20%**的涨幅，此逻辑同样适用于国产品如**海光CC86**系列新品[12] * **老平台产品**：因渠道囤货及返点收缩，也存在继续波动上涨情况[12] AI Agent驱动的新需求 * **需求显著增加**：AI Agent时代需要运行大量不可预测的AI代码，需快速、安全地创建隔离环境（沙箱），从而显著增加对CPU的需求[13] * **微虚拟机沙箱技术成为关键**： * **启动速度快**：传统虚拟机启动需几分钟，容器需十几秒，而微虚拟机沙箱启动时间已缩短到约**150毫秒**，并有望突破至**100毫秒**[14] * **弹性高**：可实现秒级扩缩，一台**128核CPU**可运行数百个沙箱，资源利用率从个位数提升至**70%**以上[14][15] * **安全性强**：通过动态调整权限、防止权限滥用、具备远程证明能力等方式提升安全性，适合处理高价值任务[16] * **适应复杂任务**：能使用浏览器、调用API处理长任务，预装工具，支持状态保存、任务中断/接续及克隆功能，提升智能化水平与效率[17] * **市场规模前景广阔**：预计到**2028年**，Agent与沙箱市场规模可能增长**上百倍**，CPU沙箱规模将迎来爆发式增长，并渗透到AI编程、数据分析、自动化办公、智能客服等各类场景[17][19] 行业趋势与挑战 * **CPU与GPU的关系**：在AI加速时代，模型训练中CPU是瓶颈之一（例如在Blackwell上，Edge to Edge开销可能达**35%**在CPU上），解决方案包括加快CPU硬件速度或将部分计算负载转移至GPU/ASIC[20] * **AI驱动半导体行业趋势确定但面临挑战**： * 中长期AI驱动半导体行业趋势确定，但需要时间实现[21] * 投资者担忧AI资本支出增长及产能问题（如英特尔**18A**制程良率爬坡和资本开支压力）[21] * 商业化进程未完全解决，存储器成本上涨已构成压力，再增加大量CPU增量可能面临挑战[21] * 从供需看，**DRAM、NAND**等存储芯片需求旺盛且业绩落地较快，实际推动整个产业链涨价贯穿**2026年**仍会持续[21]

文章核心观点 - 随着AI Agent的持续发展和沙箱化部署，用于风险隔离的沙箱技术将创造CPU增量需求，为CPU厂商及相关产业链带来新的增长点 [1] AI Agent沙箱化部署趋势 - 海外市场：Meta于2025年12月以超过20亿美元收购了专注于AI Agent与沙箱化架构的创新公司Manus，此举有望加速沙箱化技术的推广和应用 [1] - 国内市场：阿里云等主流云平台已发布并迭代以AI Agent Sandbox为核心的AI Agent Infra产品体系，预示着Agent沙箱化部署正逐步落地 [1] 沙箱技术的必要性及CPU需求 - AI Agent通过函数调用（输出结构化JSON对象）实现理解与执行的分离，但当前系统无条件信任LLM输出，存在被诱导调用高权限工具（如执行系统命令、删除文件、访问敏感数据库）导致隐私泄露等安全风险 [2] - 为控制AI Agent执行不可信代码或访问外部工具的风险，沙箱技术被广泛应用，其底层基石之一是基于KVM的微虚拟机技术，而KVM作为Linux内核模块需要CPU的硬件支持 [2] - 沙箱隔离技术在控制AI Agent潜在风险的同时，将带来CPU的增量需求空间 [1][2] 潜在受益的产业链环节 - 海外CPU厂商：如AMD、Intel [3] - 国内CPU替代链：包括海光信息、龙芯中科 [3] - AMD相关供应链：涉及通富微电、奥士康、世运电路 [3] - Intel相关供应链：涉及澜起科技、世运电路、兴森科技 [3]

行业整体趋势与市场格局 - 大模型行业正处在从“技术狂欢”走向“价值兑现”的关键转折点，竞争从百花齐放进入快速洗牌阶段，市场格局从分散走向集中 [3] - 2024年中国大模型市场规模为294.26亿元，同比增速高达62%，预计2025-2026年增速维持在50%以上，2026年市场规模将突破700亿元，产业进入商业化规模化应用期 [13] - 行业“马太效应”显著，市场资源加速向头部集中，缺乏资金或技术实力的中小玩家被淘汰，部分企业因算力成本高企、商业化不及预期被迫收缩业务线，转向垂直领域 [12] 主要参与者竞争动态 - 字节跳动以“更强模型+更低价格+更易落地”的打法迅速抢占市场，其豆包大模型1.8版本月活超1.5亿，在多项评测中接近全球顶尖通用模型 [5] - 阿里将AI提升为最高战略，千问从问答工具升级为AI Agent，全面接入淘宝、支付宝、高德、飞猪等业态，构建消费全链路闭环，并发布开源通义千问Qwen系列 [2][9][8] - 百度发布文心大模型4.5与深度思考X1，前者多模态能力优于GPT-4o且API价格仅为竞品的1%，后者为首个自主运用工具的深度思考模型 [7] - 腾讯在元宝项目上2025年6、7月的广告投放额达到10亿元，通过疯狂投流抢夺用户 [6] - DeepSeek R1系列推理模型创下一周增长1亿用户的纪录，其V3.1版本核心基准测试性能提升超40%，始终以MIT协议开源 [4][11] 商业化路径与市场分化 - B端应用面临可靠性、标准化等挑战，交付周期长、成本高，难以形成规模效应，可能迎来一段时间的冷静期 [14][21] - C端应用呈现多元化发展态势，巨头纷纷在办公、购物、学习、外卖、健康等多种生活场景加码，展现出更为广阔的商业前景 [14] - 投资人/机构更倾向于投资AI应用、消费者应用、AI基础设施类型的创新企业，而非底层模型的创新企业 [12] - 智谱、MiniMax、阶跃星辰等独角兽在坚守大模型训练的同时，前所未有地重视商业化落地，通过产品生态渗透C端市场 [12] 技术演进与产品形态 - 大模型正从“对话机器”转变为“行动伙伴（Agent）”，开启“AI办事时代”，例如千问和豆包AI手机都具备了自主跨应用操作能力 [3][21] - 2026年主要技术趋势为多模态、长文本、多智能工具调用和复杂推理能力的持续突破 [22] - 2026年可能被定义为“百亿智能体之年”，智能体将成为具备深度目标规划与执行能力的数字助手 [22] 挑战与新现象 - C端用户需求复杂且个性化，对AI大模型产品提出了持续快速迭代的高要求 [15][19] - 出现“生成引擎优化（GEO）”现象，商家通过结构化知识“投喂”影响大模型回答，使其带有营销倾向，可能破坏公平竞争环境并成为诈骗温床 [19][21] - 大模型应用带来数据隐私、算法偏见、责任认定等挑战，已有金融黑灰产组织通过干扰大模型产出虚假信息进行诈骗 [19][20] - 政策合规加速成型，《人工智能生成合成内容标识办法》将可信与安全纳入核心考核指标，倒逼企业将安全机制前置 [22] 未来展望 - 大模型赛道竞争将从单一模型能力比拼，升级为“生态体系”完整度与开放度的较量，巨头致力于构建更深更宽的“护城河” [22] - 基于AI大模型的应用将迎来进一步爆发，形成更丰富的应用生态，2026年或迎来更深度的整合与创新 [23][24] - 通用模型与专用模型的协同发展将更加紧密，商业化落地效率有望进一步提升 [24]

行业投资评级 * 报告未明确给出整体行业投资评级，但对重点公司均给出了“买入”评级 [4] 核心观点 * AI Agent的普及将显著提升对CPU的需求，并带动内存条及接口芯片等上游基础设施的价值提升，AI记忆正从“费用项”转变为“资产项” [3][25] 分章节总结 一、AI Agent对CPU需求增加 * AI Agent时代，单个用户可同时调用多类Agent驱动服务器端应用，整体调用频次与覆盖面显著高于人类使用，带来更多系统请求、数据搬运与控制流开销，从而抬升CPU负载 [3] * AI Agent的工作流程演化为“感知-规划-工具调用-再推理”的闭环，其中工具调用、任务调度、信息检索等关键环节均依赖CPU完成，随着Agent渗透率与工具调用密度提升，CPU作为中间调度枢纽的占用线性放大 [3] * 为保障安全，Agent运行时普遍采用沙箱/虚拟化隔离，这会带来额外的进程与内核开销，并提升IO带宽与本地SSD缓存需求，进一步推高CPU、内存及存储的配置要求 [3] 二、CPU配比不断提升 * 根据第三方报告，目前每个GPU兆瓦（MW）对应的CPU配比低于10%，预计到2026年第二季度，该比例将上升至15% [3] * 报告基于300MW GPU建筑功率进行测算：当CPU配比率为16%时，单颗GPU对应的额外通用服务器CPU数量为0.29个，总CPU数量为0.79个；当CPU配比率提升至25%时，单颗GPU对应的额外通用服务器CPU数量为0.45个，总CPU数量为0.95个 [17] * 假设全球B200和ASIC出货量分别为800万颗和700万颗，则对应的AI集群X86 CPU总需求分别为610万颗和855万颗，相较于现有通用服务器CPU存量（2400万颗），AI带来的增量需求分别为25%和36% [17] 三、内存条和接口芯片空间广阔 * **需求数量**：通用服务器内存配置多以半插（1DPC）为主，而AI服务器为满足更高容量与带宽需求，趋向全插（2DPC），因此DIMM内存条的需求增长约为CPU数量增长的2倍 [3] * **价值提升**：X86 CPU配置的内存形态有望从传统RDIMM逐步向MRDIMM方案演进，需要引入更复杂的接口芯片，推动配套芯片平均售价（ASP）提升 [3] * **性能优势**：MRDIMM Gen2在AI负载下，其带宽可比DDR5 RDIMM提升高达2.3倍，并在大模型推理的KV Cache场景下提供确定性增益 [20][23] 四、投资建议 * 报告认为AI记忆是支撑上下文连续性、个性化与历史信息复用的底层能力，将持续扩展模型能力边界，促进AI Agent等应用加速落地 [25] * 建议关注产业链核心受益标的 [3][25] * 报告列出了澜起科技、聚辰股份、兆易创新、中微公司、拓荆科技、北方华创等六家重点公司，并均给予“买入”评级 [4]

社交媒体与去中心化协议整合 - Neynar将收购并接手Farcaster，未来数周内将整体移交Farcaster的协议合约、代码仓库、官方应用及Clanker，由Neynar负责运营、维护、协议治理、开发者沟通及基础设施运维 [1] - Mask创始人Suji Yan披露其是Neynar的小股东，且Mask正在使用Neynar的软件与技术，并祝贺此次收购 [1] - 此前，Aave创始人表示社交协议Lens的管理权限将移交给Mask团队，原团队将担任技术顾问 [1] 加密项目活动与市场动态 - 特朗普家族加密项目World Liberty Financial (WLFI) 宣布将于2026年2月18日在海湖庄园举办首届World Liberty Forum，聚焦金融、科技与政策，与会嘉宾包括高盛CEO、富兰克林邓普顿CEO、美国CFTC主席等政商领袖 [2] - WLFI论坛将重点讨论数字资产、AI、全球金融市场变革及地缘政治风险，并透露将在会上发布新的重要进展 [2] - NFT项目Moonbirds宣布其BIRB代币将于1月28日在Solana上进行代币生成事件(TGE)，受此消息影响，其NFT地板价近24小时上涨7.9%，暂报2.46 ETH [2] 隐私协议与AI代理生态发展 - 基于以太坊构建的隐私协议Railgun使用量创新高，近期每日的代币保护交易笔数达到328笔新纪录 [3] - 围绕ERC-8004的AI Agent生态系统正在展开，涵盖基础设施、代理编排、框架、AgentFi、开发者工具、身份和声誉、市场与发现、代理、存储、数据和文本以及公链等多个领域 [3] 公链战略与治理进展 - 支付公链Keeta宣布已签署协议计划收购一家银行，以扩展其合规与受监管能力，并推动其网络更深度接入传统金融基础设施，Keeta Inc.已批准从战略储备中拨付3500万枚KTA用于此次收购 [4] - Cardano基金会完成治理路线图首个里程碑，新增向11名社区代表委托约2.2亿枚ADA，使基金会当前委托给社区代表的总量增至3.6亿枚ADA，基金会将对剩余约1.71亿枚ADA进行自我委托以确保所有资产参与治理 [4] DeFi协议升级与孵化计划 - Pendle宣布推出sPENDLE并于1月20日开放质押，将逐步取代vePENDLE成为新的治理与收益代币，sPENDLE采用14天退出期，协议收入将用于回购PENDLE并分配给符合条件的sPENDLE持有人 [5] - Pendle将把原手动投票的激励分配升级为算法化排放模型，预计整体排放减少约30%，并提升激励分配效率 [5] - PumpFun推出投资机构Pump Fund，并同步启动总规模300万美元的Build in Public Hackathon，该计划将支持12个项目，每个项目获得25万美元资金，对应1000万美元估值 [5] 现实世界资产代币化进展 - Ondo Global Market在BNB Chain上的股票代币市值近期突破1亿美元，自去年12月初以来增长近10倍 [6] - 随着Ondo Global Market拓展至Solana，目前其在Ethereum、BNB Chain和Solana上的股票代币总市值已逼近5亿美元，占股票代币化总市值超50% [6]

报告行业投资评级 - 报告未对互联网行业给出整体评级，但覆盖的多数互联网及科技公司均获得“买入”评级 [11][12][13] 报告核心观点 - 人工智能应用正从“聊天型”向“办事型”升级，实用性成为竞争核心，行业重心从流量争夺转向价值交付 [4] - 电商平台竞争加剧，公域与私域模式差异化发展，平台通过工具创新和降低门槛深挖私域价值 [5] - 监管调查对相关公司的短期业务运营和市场竞争地位构成冲击 [6][7][8] 根据相关目录分别进行总结 阿里巴巴 - 旗下千问App月度活跃用户数（MAU）在正式上线两个月后突破1亿，用户增长显著 [4] - 千问App启动大规模更新，首批接入淘宝闪购、支付宝、高德等5大阿里生态业务，推出任务助理功能，从“聊天型AI”向“办事型超级入口”升级 [4] - 升级路径以开源大模型Qwen为技术底座，整合阿里生态履约能力，从高价值办公场景切入，逐步拓展至生活服务 [4] 腾讯 - 2025年微信小店月均动销商家数同比增长1.7倍 [5] - 平台确立“小店+小程序+服务号”三位一体协同模式，并下调25个类目保证金及推出“0元保证金”政策以加速品牌化 [5] - 社交工具箱如“送礼物”、“一起买”等功能将交易深度嵌入社交场景，预计2026年推客规模将突破2000万 [5] - 微信小店2025年实现GMV翻倍增长，预估达0.6-1万亿元，与抖音约4万亿元的公域体量仍有差距，2026年将通过深挖私域价值构建差异化电商基础设施 [5] 拼多多 - 近期遭国家市场监督管理总局、国家税务总局等多部门联合扩大调查，超100名调查人员进驻其上海总部 [6] - 调查核心聚焦平台内商家欺诈性交付问题及平台自身与商家的税务合规情况 [6] - 上海市长宁区税务局因拼多多未在规定期限内完成涉税信息报送整改，对其运营主体处以10万元罚款 [6] - 调查导致其年货节、春节补贴等核心营销活动放缓，部分业务项目延期，可能进一步削弱其在春节消费旺季的用户吸引力，市场份额面临被挤压风险 [7][8] 字节跳动 - 旗下AI平台扣子推出2.0版本，完成从AI开发工具到职场AI伙伴的战略升级 [9] - 更新聚焦三大核心功能：技能商店（将行业经验封装为可复用技能模块）、扣子编程（通过Vibe Coding降低开发门槛）、长期计划（AI主动推进长周期任务） [9] - 目标是让AI变成并肩作战的伙伴，推动AI从效率提升向能力跃迁转变 [10] 公司估值与评级（部分重点互联网及科技公司） - **腾讯控股 (700)**: 现价597.5港元，目标价790港元，评级买入，市值54641亿港元 [12] - **阿里巴巴-SW (9988)**: 现价160港元，目标价107港元，评级买入，市值4470亿港元 [12] - **美团-W (3690)**: 现价97港元，目标价153港元，评级买入，市值5927亿港元 [12] - **拼多多 (PDD)**: 现价106.02美元，目标价148.9美元，评级买入，市值1505亿美元 [13] - **快手-W (1024)**: 现价79.1港元，目标价82.4港元，评级买入，市值3417亿港元 [12] - **小米集团-W (1810)**: 现价35.24港元，目标价50.2港元，评级买入，市值9178亿港元 [12] - **网易 (NTES)**: 现价132.84美元，目标价165美元，评级买入，市值841亿美元 [13] - **百度集团-SW (9888)**: 现价160港元，目标价107港元，评级买入，市值4470亿港元 [12] - **京东集团-SW (9618)**: 现价30美元，目标价44.33美元，评级买入，市值937亿美元 [13]

核心观点 - Anthropic旗下的AI编程工具Claude Code凭借其“代理（Agentic）”能力，正在引领软件开发行业进入关键转折点，从人工编写代码转向由AI全权代理，重塑工程师工作模式与行业生产力逻辑 [1] - Claude Code在商业化上取得爆发式增长，年化经常性收入（ARR）在2025年底已进一步增长至少1亿美元，成为Anthropic增长最快的业务板块之一 [1] - 基于Claude Code的成功，Anthropic正将AI代理模式向非编程领域扩张，推出新产品Cowork，试图掀起更广泛的生产力革命 [2][6] 产品与商业模式 - Claude Code的年化经常性收入（ARR）在2025年底已进一步增长至少1亿美元，此前在11月刚刚宣布ARR突破10亿美元大关 [1] - Claude Code贡献了Anthropic约90亿美元总ARR中的12% [1] - 公司计划在2028年实现现金流为正，Claude Code作为增长最快的业务板块之一将在这一目标中发挥关键作用 [7] 技术演进与产品能力 - 突破主要归功于最新AI模型Claude Opus 4.5的推出，该模型被多位开发者视为编程能力的“阶跃函数式”提升 [2] - Claude Code的核心优势在于其代理式工作模式，能够理解自然语言指令并自主完成后续开发，使用工具、读取系统文件、与Slack和Google Sheets交互 [2][4] - 从2021年到2024年，大多数工具仅能提供自动补全功能，到2025年初，初创公司开始推出早期“代理式”编程产品 [3] - Claude Code负责人个人使用该工具编写代码的比例从最初的5%，在Opus 4和Sonnet 4发布后提升至30%，而在Opus 4.5推出后的两个月里，100%的代码都由Claude Code编写 [3] 市场采用与用户行为 - Anthropic销售团队有一半人每周都在使用Claude Code [3] - 几乎100%的Anthropic技术员工都在频繁使用Claude Code，该团队95%的代码由Claude Code编写 [4] - 最高效的用户会同时启动多个任务，让Claude各自运行，然后依次检查进度，负责人本人通常会同时在终端、移动端和网页端运行五到十个代理 [4] - 企业客户在安全需求和产品交互方式上与Anthropic自身非常相似，这使得公司能够通过内部使用来优化产品 [5] - Workera在测试多款AI编程工具后最终选择Claude Code，对于公司的高级工程师而言，Claude Code的表现优于Cursor和Windsurf等竞品 [3] 行业竞争格局 - Claude Code的成功促使包括Cursor、Windsurf在内的初创公司，以及OpenAI、谷歌和xAI等科技巨头纷纷加速布局，竞相争夺AI编程市场份额 [2][7] - Cursor在去年11月宣布年化经常性收入达到10亿美元，并在12月实现了特别强劲的环比收入增长 [7] - 竞争的核心在于底层AI模型的能力，Claude Opus 4.5的推出似乎让Anthropic暂时占据优势 [7] 战略扩张 - Anthropic本月推出了名为Cowork的新产品，旨在将AI代理的功能从编程终端扩展至文件管理、软件交互等通用办公场景 [2][6] - Cowork被描述为“面向非编程人员的Claude Code”，能够管理用户计算机上的文件并与软件交互，无需接触编码终端 [6] - 负责人已开始使用Cowork进行项目管理，例如检查工程师是否填写了工作进度表，并通过Slack提醒未完成的人员 [6] - AI代理将能够处理生活中所有繁琐的事情，例如填写表格、在不同地方移动数据、发送电子邮件等任务 [6]

AI服务器CPU市场供需与产业链机会 - AI服务器高端CPU严重缺货，供需失衡驱动服务器CPU价格上涨 [1] - 国内产业链相关公司有望承接海外溢出订单 [1] CPU厂商产能与市场格局变化 - CPU厂商扩产意愿不强，产能瓶颈短期内或难以解决 [1] - 国产CPU有望填补英特尔、AMD缺货留下的市场空白 [1] 技术演进带来的需求与机会 - AI Agent带来芯片需求重构 [1] - 若后续CPU与存储产品持续提价，上游环节存在涨价或增量的可能性 [1]

行业趋势与核心理念 - AI已深度扎根电商与零售业务流程，以“数字员工”形式解决企业问题，带动实体经济提质增效 [1] - 消费者需求快速变化，要求更专业的解答与情绪共鸣，提升服务质量成为留住客户与拉高转化的关键 [1] - 传统配置型客服机器人难以为继，行业向“精准与温度并存”的“更智能的服务”演进 [1] - AI智能体通过强大知识库与学习能力确保专业性与一致性，释放人力以专注于复杂、需创造力和情感连接的工作，实现“破界共生” [1] - 2026年被业界视为“AI Agent应用落地元年”，AI Agent实现从“回答问题”到“解决问题”的质变，成为价值创造的“内在引擎” [7] 公司产品与业务 - 探迹科技子公司探域科技专注于为电商与零售企业提供全流程AI Agent服务，覆盖客服、营销、运营、私域等核心场景 [3] - 探域智能体坚持LLM Native技术路线，将传统客服工具升级为具备“思考与行动”能力的数字员工，实现从“对话管理”到“任务达成”的进化 [3] - 通过创新的知识库体系、自定义Agent功能及多Agent分工协作架构，为企业提供高度自定义、业务逻辑闭环的专属Agent [3] - 探域智能体年度Token消耗量突破10万亿，日均超500亿，稳居ToB行业Agent应用Token消耗量前十，已深度赋能格力、海尔、妙可蓝多等千余家知名品牌 [4] - 探迹科技已构建覆盖AI Agent全链路的自主技术体系，包括“太擎”企业级大模型智能体开发平台与“旷湖”数据云底座 [6] 应用案例与成效 - 在妙可蓝多案例中，上线探域智能体后，平均响应时间从20秒以上压缩至10秒，客户满意度稳定在95%以上 [4] - 40%+的日常咨询由智能体前置承接，同时询单转化率实现平稳提升 [4] - 上线8-12月内，妙可蓝多客服人力费比下降25%+，达成“提质、增效、降本”三重目标 [6] - AI驱动客服从“成本中心”升级为转化引擎、复购与用户价值引擎、组织效率引擎、数据与决策引擎四大增长引擎 [6] 行业活动与观点 - “破界共生——企业与AI的组织进化”2026首届客户服务峰会举行，汇聚阿里云、妙可蓝多等企业专家，聚焦AI在客服领域的应用趋势 [2] - 阿里云通义大模型业务总经理指出，大模型正推动客服从被动应答向主动服务、智能决策升级，成为企业构建差异化竞争力的重要支撑 [6] - 猫小二.探域智能体联合创始人认为，企业“小步快跑”的提效路径是拥有一支会用AI的客服团队，这是客服行业从“执行者”走向“经营者”的集体跃迁 [6] 公司发展与战略 - 探迹科技已获得红杉中国、软银愿景、启明创投、阿里巴巴、凯辉基金、GGV纪源资本等多家顶级资本多轮投资 [7] - 2022年红杉中国、软银愿景先后在C轮和C+轮领投超10亿元，公司成为全球独角兽企业 [7] - 市场消息显示，探迹科技拟并购真爱美家（003041），意味着其AI Agent技术具备向制造业等行业纵深扩展的能力 [7]

行业投资评级 - 行业评级为“买入” [2] 核心观点 - AI Agent的大规模应用将驱动CPU和基础软件需求增长 [1] - 作为驱动tokens增长的关键，AI Agent的规模化应用有望驱动AI基础软件工具、虚拟机和CPU等基础设施放量 [26] 报告内容总结 AI Agent与运行时、虚拟机的关系 - AI agent的应用离不开运行时（Runtime）提供的工具和资源，两者是“上层智能体”与“底层环境”的绑定关系 [9] - 虚拟机是决定AI agent可调用硬件资源的载体，是硬件资源的分配池，决定了运行时可调用硬件资源的多少 [6][11] - 虚拟机通过虚拟化层完成CPU、内存等硬件资源的分配和调度，其资源调配能力是AI agent应用的关键 [6][16] AI Agent对CPU需求的驱动 - AI Agent执行的工具调用、多智能体协同等控制类任务均属CPU密集型工作，GPU难以替代 [6][19] - 为满足AI agent应用，服务器CPU配置正从传统8-16核向32-64核及更高规格演进，且在算力集群中配置更多数量的CPU成为新路径 [6][19] - AI Agent在各行业的渗透有望推动CPU呈现数量扩张与性能升级的双重趋势 [6][19] CPU市场供需与价格趋势 - 在先进制程产能有限的情况下，部分晶圆厂优先将3NM/2NM等先进制程产能分配给利润更高的AI芯片，导致CPU代工排期后移 [6][22] - 存储需求的快速增长也挤占了与CPU生产共用的部分关键设备和材料的产能，使CPU产出更紧张 [6][22] - 英特尔、AMD等厂商的CPU产品自25Q4开始已呈现涨价趋势，例如英特尔LGA1700产品价格由2025年10月的130美元涨至2026年1月的160美元，涨幅达23% [22][28] - CPU厂商有望受益于AI agent拉动的数量增长和晶圆厂产能短缺造成的价格上涨，呈现量价齐升趋势 [6][22] 投资建议与关注方向 - 报告建议关注软硬件基础设施相关产业链环节的核心厂商 [6][26] - AI基础软件工具领域关注：星环科技、范式智能 [6][29] - 虚拟机领域关注：深信服、优刻得 [6][29] - CPU领域关注：中国长城 [6][29]