公司动态 - 蚂蚁集团于2月13日开源发布了全球首个基于混合线性架构的万亿参数思考模型，命名为Ring-2.5-1T [1][2] - 该模型在长文本生成、数学推理与智能体任务执行方面达到开源领先水平 [1][2] 技术性能 - 在32K以上长文本生成场景中，对比上代模型，Ring-2.5-1T的访存规模降低10倍以上，生成吞吐提升3倍以上 [1][2] - 在深度思考能力方面，该模型在国际数学奥林匹克竞赛（IMO 2025）自测中达到金牌水平（35分），在中国数学奥林匹克（CMO 2025）自测中也达到金牌水平（105分） [1][2] 应用与生态 - 该模型可轻松适配Claude Code等智能体框架与OpenClaw个人AI助理 [1][2] - 模型支持多步规划与工具调用，旨在为智能体（Agent）时代的复杂任务处理提供高性能基础支撑 [1][2]

公司股价表现与近期催化剂 - 万咖壹联股价单日上涨10.77%至1.44港元，成交额1942.37万港元 [1] - 公司年初至今股价累计涨幅已超过90% [1] - 股价上涨的直接催化剂是公司与阿里云在AI Agent领域的战略合作消息 [1] 公司与阿里巴巴的战略合作 - 万咖壹联已于2025年9月与阿里云签署全面战略合作备忘录 [1] - 双方合作将围绕“程序化广告投放Agent”与“服务类应用Agent”展开深度协同 [1] - 此次合作旨在打造全球领先的AI营销平台 [1] - 合作背景是阿里巴巴发布了全面Agent化的AI战略，标志着行业从“大模型时代”迈入“智能体（Agent）时代” [1] 公司业务定位与市场地位 - 万咖壹联是中国领先的移动互联网AI营销科技公司 [1] - 公司是游戏分发与移动广告领域的“隐形冠军”及生态核心服务商 [1] 公司未来发展战略 - 公司计划在未来3-4年内，将海外收入占比提升至30%左右，并视其为公司核心增长引擎 [1] - 公司将AI手机视为未来5-10年的重要发展机遇，正在进行前瞻性的技术储备 [1]

市场行情与指数表现 - 2026年1月30日A股回调整理，截至午间收盘，中证软件服务指数下跌3.06% [1] - 指数成分股中，深信服领跌，中科星图、广联达、卫宁健康、朗新科技跟跌 [1] - 截至2025年12月31日，中证软件服务指数前十大权重股合计占比60.89% [2] - 前十大权重股包括科大讯飞、金山办公、同花顺、指南针、恒生电子、拓维信息、润和软件、三六零、软通动力、深信服 [2] 大模型技术进展与影响 - DeepSeek即将发布V4大模型，其编程能力被预期将对标并超越Claude与GPT系列闭源模型 [1] - 中原证券指出，V4在编码能力、长上下文理解及训练稳定性方面实现质变式跃迁 [1] - V4依托mHC新架构与Engram条件记忆模块，在降低训练成本的同时缓解GPU内存瓶颈 [1] - 该技术进展有望显著改善国产AI芯片HBM受限局面，并加速国产算力生态建设 [1] 智能体(Agent)发展趋势与硬件需求 - 华创证券指出，智能体应用爆发正推动CPU需求结构升级 [1] - 域外CPU在多线程调度、低延迟响应与能效比方面成为性能决定性环节 [1] - IDC预计活跃Agent数量将从2025年的2860万飙升至2030年的22.16亿，年复合增速达139% [1] - 叠加AIDC扩容与先进制程产能倾斜，服务器CPU已进入紧平衡格局 [1] - 国产CPU龙头有望凭借定制化能力切入增量市场 [1] 相关投资工具 - 软件ETF(159852)跟踪中证软件服务指数，是掘金计算机软件行业的便利工具 [2] - 场外投资者还可以通过软件ETF联接基金（012620）布局AI软件投资机遇 [3]

文章核心观点 - 在Agent架构驱动和智算中心建设的双轮驱动下，CPU需求结构升级且规模放量，同时供给侧受先进制程资源倾斜、封装瓶颈等多重约束，行业将进入紧平衡格局，国产CPU龙头有望凭借生态与定制化能力切入增量市场，并在2026年维持高景气周期 [1][3][5] 需求侧分析 - **智能体应用驱动算力需求爆发**：Agent应用要求CPU支持多线程多进程并行及动态调整，域外CPU对性能起决定性作用 IDC预计活跃Agent数量将从2025年的约2860万快速增长至2030年的22.16亿，年复合增长率达139% 单个Agent任务复杂度、决策链路及实时性要求呈指数级增长，直接转化为海量算力需求，推动域外CPU需求爆发 [2] - **智算中心建设驱动规模需求**：截至2025年10月，美国数据中心建设支出达438亿美元，是2024年同期的两倍多 英伟达宣布投资20亿美元开发CoreWeave，目标是到2030年建成超过5吉瓦的AI数据中心容量 [2] - **需求双轮驱动**：Agent应用带来的结构性需求上移与智算中心建设带来的规模性需求放量，共同推动CPU产业趋势性增长 [3] 供给侧分析 - **先进制程资源向高毛利产品倾斜**：根据TrendForce 2026年1月报告，台积电N2与N3制程到2027年的产能已被苹果、英伟达及博通等巨头瓜分 由于高端GPU与定制ASIC在单晶圆产出价值上享有溢价，代工厂优先分配产能给高毛利产品，直接削减了消费级与企业级处理器的晶圆配额 [4] - **后端封装技术成为瓶颈**：CoWoS产能利用率在2025年第四季度已突破100%，导致CPU出货周期从正常的8-10周大幅延长至24周以上 英特尔核心节点的产能利用率已攀升至120%-130%的超负荷状态 [4] - **上游关键材料短缺**：全球低热膨胀系数玻璃布短缺，该材料对于行业向玻璃基板转型至关重要，而玻璃基板正取代高功率AI芯片封装中的有机材料 [4] - **厂商周期减产导致库存紧张**：CPU厂商在2024年至2025年间采取保守防御策略，缩减产能、降低库存水位、放缓扩产节奏，导致目前库存紧张 [4] - **供给进入紧平衡**：在多重约束叠加下，CPU供给或将进入紧平衡格局 [5] 行业动态与价格影响 - **服务器CPU产能售罄与提价计划**：受超大规模云服务商集中采购影响，KeyBanc数据显示英特尔与AMD 2026年服务器CPU产能已基本售罄 为应对供需失衡，两家公司计划将服务器CPU价格上调10%-15% [1] 投资关注方向 - **关注CPU产业机遇**：关注CPU在本轮产业变化中的机遇，相关企业包括海光信息、龙芯中科、中国长城等 [1] - **国产CPU龙头机遇**：国产CPU龙头有望凭借生态与定制化能力切入增量市场，且在2026年维持高景气运行周期 [1]

报告行业投资评级 - 计算机行业评级为“推荐”（维持）[4] 报告核心观点 - 近期数据显示，英特尔与AMD 2026年服务器CPU产能已基本售罄，两家公司计划将服务器CPU价格上调10%-15%[2] - 在Agent应用爆发与智算中心建设双轮驱动下，CPU需求迎来结构性升级与规模性放量，而供给侧受先进制程资源倾斜、封装瓶颈等多重约束，行业进入紧平衡格局，CPU有望由配套资源升级为核心算力要素[8] - 国产CPU龙头凭借生态与定制化能力，有望切入增量市场并迎来价值重估机遇，相关企业包括海光信息、龙芯中科、中国长城等[8] 需求侧分析 - **Agent应用驱动算力需求爆发**：智能体（Agent）应用爆发驱动CPU需求，CPU需支持多线程、多进程并行及动态负载调整，域外CPU（GPU服务器集群中的其他CPU）因其高延迟占比和复杂计算模式，对性能起决定性作用[8] - **Agent数量与任务复杂度激增**：IDC预计，活跃Agent数量将从2025年的约2860万快速增长至2030年的22.16亿，年复合增长率达139%，同时单个Agent的任务复杂度、决策链路长度及实时性要求呈指数级增长，直接转化为海量算力需求[8] - **AIDC（人工智能数据中心）建设加速**：截至2025年10月，美国数据中心建设支出达438亿美元，是2024年同期的两倍多[8] - **巨头投资推动容量扩张**：2026年1月26日，英伟达宣布投资20亿美元开发CoreWeave，以助其加快获取数据中心所需的土地和电力，目标到2030年建成超过5吉瓦的AI数据中心容量[8] - **需求双轮驱动**：Agent应用带来的结构性需求上移与智算中心建设带来的规模性需求放量，共同推动新一轮CPU产业趋势性增长[8] 供给侧分析 - **先进制程产能受限并优先分配GPU**：根据TrendForce 2026年1月报告，台积电N2与N3制程到2027年的产能已被苹果、英伟达及博通等巨头瓜分，由于高端GPU与定制ASIC单晶圆产出价值高于传统CPU，代工厂在产能分配上存在明显的盈利倾向，直接削减了消费级与企业级处理器的晶圆配额[8] - **后端封装技术成为瓶颈**：CoWoS产能利用率在2025年第四季度已突破100%，导致CPU出货周期从正常的8-10周大幅延长至24周以上[8] - **英特尔产能超负荷**：英特尔核心节点的产能利用率已攀升至120%-130%的超负荷状态[8] - **上游关键材料短缺**：全球低热膨胀系数（Low-CTE）玻璃布（“T玻璃”）短缺，该材料对于行业向玻璃基板转型至关重要，而玻璃基板正取代高功率AI芯片封装中的有机材料[8] - **厂商周期减产导致库存紧张**：CPU厂商在2024年至2025年间采取保守防御策略，缩减产能、降低库存水位、放缓扩产节奏，导致目前库存紧张[8] - **供给进入紧平衡**：在多重约束叠加下，CPU供给或将进入紧平衡格局[8] 国产CPU龙头机遇 - **海光信息**：2025年12月推出“双芯战略”，围绕HSL总线互联协议、共建AI软件栈体系，拥有中国唯一的“x86+GPGPU”自研产品矩阵，完全兼容全球主流技术生态[8] - **龙芯中科**：长期专注于自主可控CPU及基础软硬件平台研发，新一代龙芯3C6000处理器基于LoongArch自主指令集架构，具备高性能、高可靠与高安全特性，全面支持国产操作系统与软件生态[8] - **中国长城**：2025年将飞腾系列CPU飞腾腾云S5000C推向市场，在政务、金融、电力、能源等领域部署应用，最新一代桌面处理器芯片飞腾腾锐D3000发布，计算能力相较上一代大幅提升[8] 投资建议 - 关注CPU在本轮产业变化中的机遇，相关企业包括海光信息、龙芯中科、中国长城等[8]

文章核心观点 - 2026年瑞银大中华研讨会聚焦人工智能，探讨了AI从技术突破到商业落地、从基础设施到制度变革的全方位影响，认为AI正在以前所未有的速度重塑经济格局与产业生态 [4] 硬核崛起：半导体与算力的国产化进阶之路 - 在硬件层面，中国正在经历从“追赶者”到“并跑者”甚至一些领域“领跑者”的转变，在功率半导体等关键领域已逐步缩小与国际巨头的差距 [6] - 中国完整的产业链与快速响应的客户生态，为本土企业在AI数据中心、新能源汽车、机器人等新兴领域快速切入提供了独特优势 [6] - 受限于台积电的产能限制，国产GPU企业的封装需求转向国内，倒逼本土企业研发适配的工艺设备与材料，中国在半导体设备、材料及先进封装等领域正迎来“系统性机会” [6] - 随着国产GPU公司崛起与AI算力需求爆发，中国有望在5-10年内培育出多个世界级的半导体企业，并形成具有自主技术路径的产业生态 [6] 应用落地：中国AI正从模型能力走向商业价值 - 2026年被多位嘉宾视为“智能体（Agent）元年”，过去由大学生、白领主导的分析、洞察类工作，正逐步被智能体替代或赋能 [7] - 以消费品行业为例，企业打造的AI智能体能够通过实时抓取社媒数据、分析市场趋势、生成产品创意，将新品研发周期从2-3个月缩短至每日迭代 [7] - 智能体正从被动响应指令的工具，转变为主动推送方案、驱动决策的“虚拟员工” [7] - 中美AI应用发展路径存在差异：美国企业更倾向于在不确定性中探索技术边界，而中国企业则擅长在明确需求下实现效率最大化，并且在成本控制等方面具有较强的竞争力 [7] - 中国AI应用正从本土走向全球，一些世界500强企业已开始引入中国的AI解决方案，“中国实践”正在成为全球标杆 [7] 基础设施：电力成为AI竞赛的新瓶颈 - AI的爆发式增长正在倒逼基础设施全面升级，电力供应成为制约算力发展的关键瓶颈 [9] - 欧美国家面临电网互联审批周期长、发电设备交付滞后等问题，而中国则通过超高压输电、绿电整合等方式，有效缓解能源与算力的错配矛盾 [9] - 液冷技术的普及解决了高密度算力的散热难题，同时无水制冷系统的推广，也有效破解了中西部地区的水资源瓶颈 [9] - 部分企业试图将AI训练外移至东南亚、南美等电力充沛地区，但面临水资源短缺、电网承载力不足、数据主权监管等新挑战 [9] - AI基础设施的竞争不仅是技术与成本的比拼，更是国家间能源统筹与政策协调的较量 [9] 人机共生：人与智能机器如何协作共进 - 美国俄亥俄州立大学工程学院院长Ayanna Howard博士提出协作机器人（Co-robotics）概念，认为未来是人与机器、人与AI协同工作，而非机器取代人类 [10] - AI与机器人将改变每一个现有职业，最容易被替代的将是物流、医院护理、教学等人力短缺、重复性高的领域 [12] - 技术变革将催生全新的就业方向，例如机器人维修师、机器人网络安全专家、人机协作设计师等新兴专业 [12] - 从幼儿园到大学，每个学生都应掌握AI，不仅是使用，更是理解其原理与局限，因为未来的每一份工作都将包含AI元素 [12] - 当学生能随时从AI获取答案，教育的目标不应再是记忆知识，而是学会如何与AI协作学习、批判思考、创造性解决问题 [13] 人工智能时代：制度变革与全球经济格局 - 短期内AI对全球GDP的拉动作用较为温和，2024年诺贝尔经济学奖得主Daron Acemoglu教授的分析表明，如果未来十年生产率能提升2%-3%，已属于乐观预期 [14][15] - 现实世界的工作场景极为复杂，这种复杂性超出了当前多数人工智能模型的能力范围，因此必须将人工智能与组织架构、员工队伍有机结合 [15] - AI真正的潜力不在于替代人类，而在于与人类形成互补，提升决策质量与创造力 [17] - 当前产业界过度追求通用人工智能（AGI），可能忽视了技术的社会嵌入性与制度适配性 [17] - 如果AI的发展路径不能与包容性制度重建相结合，可能加剧社会分裂与全球秩序动荡 [17]

文章核心观点 - 2025年是AI产业从“宏大叙事”向“财务报表”暴力回归的“成年礼”，资本市场关注点从算力基建转向业绩兑现，板块呈现剧烈分化与轮动 [1][2] - 2026年AI产业发展将更加务实，焦点转向“智能体（Agent）”商业化、端侧硬件普及以及国产算力生态构建，同时监管对算法垄断的审查将重塑市场逻辑 [2][8][10] 2025年市场复盘：AI产业链的“冰火两重天” - **算力基建龙头完成估值重塑**：全球算力需求从万亿训练向十万亿推理跃迁，光模块龙头中际旭创和天孚通信在2025年上半年完成业绩翻倍增长，工业富联凭借GB200系统渗透股价创历史新高 [2] - **国产算力实现突破与规模化**：2025年新上市的215家公司中，AI相关企业占比高达24%，摩尔线程、沐曦股份等国产GPU公司成功IPO，国产推理芯片在运营商招标中实现规模化替代 [3] - **港股成为AI应用侧风向标**：受益于“18C章”政策，壁仞科技、云知声等硬科技独角兽扎堆港股上市，腾讯控股通过混元大模型驱动广告收入，其2025年Q3 AI驱动广告收入增速远超行业 [1][3] - **市场热点呈现逻辑性轮动**：一季度受Sora影响，传媒与算力板块大涨；二季度低空经济与机器人驱动硬件；三季度AI PC/手机发布带动消费电子；四季度市场出清“伪AI应用”，追捧AI营销等能提升经营效率的板块 [4] 行业发展逻辑：从资本开支到效率革命 - **资本重心转向“运营收割”**：市场逻辑从“囤货囤卡”转向验证“经营杠杆”，关注AI带来的收入增长与成本下降的“剪刀差” [6] - **腾讯控股展现标杆效应**：AI提升广告精准度，在业务量稳定下，营销服务业务收入同比增长近20%，同时人力和获客成本因自动化显著下降 [6] - **金山办公实现商业闭环**：WPS AI从公测进入大规模订阅，公司从“办公软件”被重估为“AI劳动力”，实现了从“卖功能”到“卖效率”的转变 [6] - **监管清算“算法垄断”利润**：携程集团2024-2025年毛利率约82%，净利率超60%，但其利用算法进行“大数据杀熟”等行为在2026年初遭反垄断调查，引发市场对算法垄断利润可持续性的反思 [7] 2026年前瞻：产品落地与生态构建 - **步入“百亿智能体”时代**：中金公司认为2026年是智能体商业化爆发元年，AI成为能处理复杂任务的“数字员工”，企业开发Agent成本预计下降80%以上 [8] - **端侧AI与换机周期共振**：华泰证券看好AI PC/手机渗透率拐点，2026年终端硬件将普遍搭载本地推理NPU，联想、小米有望以“端侧数据安全”重获硬件溢价权，并拉动HBM/高性能DRAM需求 [8] - **国产算力迎来“主权时刻”与存力革命**：中信证券强调2026年是AI基础设施从“补短板”向“构生态”跨越的关键期，算力瓶颈从“算”转向“存”，将出现严重“存力缺口”，利好兆易创新、长电科技、寒武纪等公司 [9]

文章核心观点 - AI应用前景持续明朗，商业化新路径正吸引投资者聚焦，AI化已成为企业穿越周期、构筑壁垒的必答题，新一轮生产力革命正全面席卷而来[1] - 第一财经将于2026年1月30日举办“科创未来行”AI产业主题沙龙，汇聚学界、企业、投资界专家，共同探索“AI新生产力”的商业价值逻辑与落地路径[3][8] 活动概况 - 活动由第一财经主办，联合主办方包括中欧国际工商学院AI与管理创新研究中心、璞跃中国，特别支持方为九方智投[3] - 活动将于2026年1月30日在璞跃中国长三角区域创新中心举行[3] - 活动旨在搭建技术与产业的深度对话桥梁，聚焦“AI新生产力”核心话题[3] 活动主题与议程 - 核心探讨人工智能带来的商业基础架构迁移，企业需重构知识体系以适配AI调用，构建AI信任并加快适配Agent生态成为数智化转型的核心需求[3] - 设置“新战场”议题：行业专家将深度剖析从“人找信息”到“AI送服务”的范式迁移，探讨生成式大模型时代如何重构品牌营销逻辑[3] - 设置“新代理”议题：AI Agent平台创始人将分享垂直领域Agent工厂构建的实战案例，探讨企业如何快速装配能实际解决问题的AI执行者[3] - 设置“新闭环”议题：通过多轮圆桌会议，探讨AI营销商业生态的协同与融合，AI新生产力对企业数智化实践的赋能，以及AI商业生态的终极形态[4] 出席嘉宾 - 确认出席的嘉宾包括来自学术界、媒体、研究机构、创业公司、投资机构及企业解决方案领域的多位专家[5][6] - 学界代表：中欧国际工商学院教授、AI与管理创新研究中心主任方跃[5] - 媒体代表：第一财经科技频道副主编宁佳彦[5] - 研究机构代表：中欧AI与管理创新研究中心秘书长钱文颖[5] - 企业代表：智推时代联合创始人Jeff、市场易创始人兼CEO仇泯之、腾讯智慧零售潮流时尚行业解决方案总监赵明明[5][6] - 投资与金融界代表：璞跃中国高级投资经理Starry、国金证券金融工程首席分析师高智威、九方智投产业研究首席[5][6] 活动价值与目标受众 - 活动定位为思想盛宴，目标受众包括寻求战略突破的企业决策者、深耕技术落地的产品负责人以及布局AI赛道的投资机构[8] - 活动价值在于通过与行业顶尖力量对话，帮助参与者发现适合自身的AI新生产力规模化落地路径，捕捉AI商业化机遇[8] - 活动强调AI商业化浪潮已至，顺势而为、精准布局方能在变革中抢占先机[8]

活动概述 - 第一财经将于2026年1月30日在璞跃中国长三角区域创新中心举办“科创未来行”年度调研第三期AI产业主题沙龙 [1] - 活动由第一财经主办，联合主办方包括中欧国际工商学院AI与管理创新研究中心、璞跃中国，特别支持方为九方智投 [3] - 活动旨在汇聚学界、企业、投资界及实战专家，搭建技术与产业的深度对话桥梁，聚焦“AI新生产力”核心话题 [1] 行业趋势与核心观点 - AI应用前景持续明朗，商业化新路径不断吸引投资者关注，市场焦点正从生成引擎优化转向智能体等概念 [1] - AI化已成为企业穿越周期、构筑壁垒的必答题，新一轮生产力革命正全面席卷而来 [1] - 人工智能正引发商业基础架构迁移，倒逼企业重构知识体系以适配AI调用 [3] - 行业正经历从“人找信息”到“AI送服务”的范式迁移，品牌营销逻辑需要在大模型时代进行重构 [3] 活动核心议题与亮点 - 探讨如何构建AI信任并加快适配智能体生态，这被视为企业数智化转型、激活新生产力的核心需求 [3] - 议题“新战场”：行业专家将深度剖析范式迁移，探讨生成式大模型时代如何重构品牌营销逻辑 [3] - 议题“新代理”：探讨当AI从助手变为“执行者”后，企业如何快速装配出能实际解决问题的智能体，并将分享垂直领域智能体工厂的实战案例 [4] - 议题“新闭环”：通过多轮圆桌会议，探讨AI营销商业生态的协同与融合，聚焦AI新生产力的兴起及对企业数智化实践的赋能，探索AI商业生态的终极形态 [5] 活动目标与价值 - 活动旨在帮助寻求战略突破的企业决策者、深耕技术落地的产品负责人以及布局AI赛道的投资机构，通过与行业顶尖力量对话，发现适合自身的AI新生产力规模化落地路径，捕捉AI商业化机遇 [5] - 活动定位为一场思想盛宴，目标是探索AI商业价值逻辑的底层密码 [1][5]

复旦大学AI3院与无限光年的校企合作模式 - 复旦大学人工智能创新与产业研究院（AI3院）与无限光年公司共建“人工智能大模型校企联合研究中心”，旨在突破传统校企合作模式，将其定位为共同探索未知的“创新容器”，而非成果交易市场 [3] 合作的投资逻辑与早期探索 - 无限光年公司计划三年投入1200万元支持联合实验室，其投资逻辑着眼于未来的市场和模式，将“理解未来”和获得“未来的设想”视为预期收益的源泉，而非追求即时产出或短期盈利 [4][5] - 早在2023年，联合实验室便与某大型商业银行合作，共同探索“智能体（Agent）”在核心金融业务中的应用，例如让AI理解非结构化内部报告以及基于海量市场信息自动生成投资分析 [4] - 通过早期探索，无限光年已在金融领域打造了指数定制、金融教育培训等多款AI产品，并获得了恒生指数等业内生态伙伴的认可 [4] 创新的合作体系与生态构建 - 合作模式突破了传统的“校—企”二元框架，实践“校—企—研”等多方合作模式，旨在构建一个联动企业、地方政府、事业单位、全国重点实验室的协同创新体系 [5] - 联合实验室作为创新共同体的孵化器，各方贡献核心资源：学校的学术前沿触觉、企业的工程化与市场洞察、产业的真实场景与数据，其产出包括共享知识、验证过的路径、适配的人才及对下一代技术形态的共识 [5] 共创成果：星河启智科学智能开放平台 - 联合实验室最新推出了由复旦大学、上海科学智能研究院与无限光年三方共建的“星河启智（NovaInspire）科学智能开放平台”，旨在变革科研范式 [6] - 该平台在药物研发等场景中，能基于智能算法快速生成高潜力候选方案并输出完整实验路径建议，并通过“众研空间”智能匹配科研团队以实现协同验证 [6] - 目前平台已汇聚超过120个科研团队、4万多个12PB的科学数据，日活跃用户数万，成为一个激发跨学科碰撞的创新生态系统 [6] 合作的长远愿景与行业意义 - 该合作被比喻为在汽车初创时代共同想象和创造“汽车”，旨在推进进入令人兴奋的未来，代表了一种更灵动、开放、面向未来的科研产业融合新模式 [7]