文章核心观点 - 市场正在对中概科技股进行系统性估值重估，核心逻辑从关注AI模型技术参数的“流量叙事”，转向关注“AI云收入的可验证性”的“算力基础设施”叙事 [1][3] - 云计算成为AI商业化落地的物理出口和财务记账系统，其账单数据是检验AI产业真实温度的一手指标，资本市场正据此为相关公司重新定价 [4][5][8] - 头部互联网公司的估值锚点正在发生身份重构，从“平台型公司”转向“AI基础设施平台”，其估值弹性与云业务的“基础设施属性”强弱直接相关 [9][10][13] 市场定价逻辑的转变 - 过去AI的资本市场定价逻辑长期停留在模型参数规模、基准测试排名等技术维度，但该逻辑在2026年已显疲态 [5] - 当前资本更关注AI技术能否转化为稳定的算力消耗与企业付费，云计算因其可计量、可追溯的特性，成为为AI叙事“记账”的系统 [5][7] - 市场焦点从“谁的模型更聪明”转向“谁的云账单增长更快、客户结构更优、算力周转效率更高” [3] 头部公司案例与业务重心迁移 - **百度**：2026年一季度前瞻数据显示，其非在线营销收入（核心由AI云与千帆平台驱动）同比增速突破40%，成为对冲广告主业压力的关键变量 [6]。投资者开始将其价值重心从搜索广告提供的现金流底座，转向AI云提供的增长弹性，并追踪其AI相关Token消耗量、企业客户续费率等指标 [6] - **阿里巴巴**：公司明确提出未来三年在AI与云基础设施领域的投入将超过3800亿元人民币 [10]。市场逐渐将其从“电商公司”重新归类为“AI基础设施平台”，估值逻辑从“流量变现效率”转向“算力调度能力与生态协同壁垒” [10] - **腾讯**：资本市场尚未将云业务视为主导其估值的核心变量，其定价逻辑仍高度锚定于游戏发行与社交生态的稳定性 [13]。资金在交易层面对云业务处于“协同配套”阶段的公司，仍给予传统平台的估值折价 [13] 云业务的财务特征与当前定价张力 - 云业务直接对接企业IT预算，采用按需计费或订阅制，收入确认周期短，能在财报中快速体现增长 [5] - 2026年一季度，部分头部云服务商已针对高优算力实例与专属集群服务进行阶梯式提价，云收入增速来自客户数量扩张和单客ARPU值提升 [14] - 云业务利润释放面临结构性压制：1）AI数据中心重资产投入巨大，折旧摊销导致毛利率承压；2）液冷改造、绿电采购等推高运营成本；3）企业客户大规模续订与高溢价服务转化需要时间 [14][15] - 市场在给予估值溢价的同时，等待关键验证：云业务能否在未来两到三个季度内实现收入增速与经营利润率的同步改善 [16]。投资者需跟踪算力周转率、客户留存成本与生命周期价值的比值、云业务中非硬件收入占比等微观财务指标 [16] 产业趋势与估值迁徙的驱动因素 - 企业客户对AI的采购逻辑已从“技术尝鲜”转向“ROI核算”，企业级算力采购正从测试期转入规模化部署 [3] - 受数据合规、算力自主可控政策及企业IT架构升级驱动，政企客户对“主权云”、“混合云”与“专属算力集群”的需求显著上升，能够提供全栈解决方案的厂商议价能力更强 [13] - 资本市场对“AI基础设施公司”的偏好，实质上是对产业话语权的提前定价 [13]。当算力消耗成为可计量的经济指标，标志着AI产业从“技术想象期”迈入“商业验证期” [8] - 真正的分水岭在于能否将云业务打磨成具备持续造血能力的现金流引擎，中概科技股的定价逻辑将最终锚定于算力周转效率、客户结构质量与利润释放节奏 [18]

英伟达的战略定位与商业模式 - 公司的核心定位是将电子转化为token，并致力于做“尽可能多必要的事和尽可能少不必要的事”，将非核心环节交给庞大的合作伙伴生态系统[2][4] - 公司不涉足超大规模云服务或融资业务，其理念是避免业务复杂化，通过支持CoreWeave等新型云服务商来确保生态系统的诞生与发展[2][5] - 公司在分配稀缺算力资源时，遵循基于订单先后和客户数据中心准备情况的先到先得原则，明确拒绝价高者得的竞价模式[5][40] 对AI行业发展的核心观点 - 预测AI智能体和工具用户的数量将呈指数级增长，这将导致如新思科技Synopsys等传统工具软件的使用实例激增，反驳了AI会使传统软件公司商品化的观点[2][6][7] - 反对AI导致失业的末日论，并以十年前人们被劝退学习放射学导致如今放射科医生短缺为例，指出当前行业的真正瓶颈是水管工、电工等基础设施建设人员[2][5] - 认为AI是一个“五层蛋糕”，最底层是能源，充足的能源可以弥补芯片工艺的不足，例如中国可以通过组合大量7nm芯片来获得庞大算力[5][48][49] 英伟达的竞争优势与护城河 - 公司的护城河不仅在于对稀缺供应链（如台积电先进制程、CoWoS封装、HBM存储器）的产能锁定和巨额采购承诺（近1000亿至2500亿美元），更在于其能通过庞大的下游需求，说服并推动上游供应商进行投资[3][8][10] - 通过年度GTC等活动，公司扮演了教育者和连接者的角色，将整个AI生态（上游供应链、下游客户、AI初创公司）聚集在一起，确保各方理解行业前景并协同发展，这构成了强大的系统影响力[9] - 公司构建的是加速计算平台，其市场触达范围和应用的多样性（涵盖分子动力学、数据处理、AI等）远大于TPU等专用ASIC[18] - CUDA生态系统的价值在于其丰富的生态、庞大的安装基础（数亿个GPU遍布各云端和终端）以及无处不在的可用性，这构成了强大的飞轮效应和客户粘性[24][25][28] 技术架构与性能优势 - 公司的架构优势在于其可编程性和灵活性，这对于AI算法的快速创新（如新的注意力机制、MoE模型）至关重要，而不仅仅是进行可预测的矩阵乘法[21][22] - 通过极致的软硬件协同设计，公司能够实现算法性能的跨越式提升，例如Blackwell相比Hopper实现了30到50倍的能效提升，这远超摩尔定律每年约25%的增长[15][22] - 公司拥有世界上最好的总体拥有成本（TCO）性能和每瓦性能，这是其成功的根本原因，并欢迎竞争对手在MLPerf等公开基准测试中进行对比[27][29] 供应链与产能瓶颈 - 公司承认在现有规模下继续实现收入翻倍是惊人的，全球即时需求大于供应，但认为大多数供应链瓶颈（如CoWoS封装、EUV光刻机）都可以在2-3年内通过明确的投资信号解决[11][12][15] - 真正的长期瓶颈在于能源政策以及水管工、电工等基础设施人员的短缺，而非芯片制造产能[5][15] 投资策略与竞争格局 - 公司坦承过去犯了一个错误，未能深刻认识到基础AI实验室（如Anthropic）无法通过传统VC获得所需巨额资金（数十亿至上百亿美元），这导致其错失了早期投资机会，让竞争对手占据先机[2][32] - 当前公司在投资基础大模型初创公司时，坚持“不挑选赢家”的策略，选择要么支持所有公司，要么让它们自由竞争[5][37] - 认为竞争对手的ASIC（如TPU）增长主要依赖于个别大客户（如Anthropic），这并非普遍趋势，并指出制造比英伟达更好的加速器非常困难，且ASIC本身的利润率也很高[31][32] 中国市场与地缘政治 - 警告彻底切断对华芯片供应将迫使中国发展独立的技术栈，放弃全球第二大市场将严重损害美国的技术领导地位，并可能导致未来全球首选的开源AI模型在非美国硬件上运行得更好[5][46][51] - 强调中国拥有充足的能源、庞大的基础设施、世界领先的AI研究员群体（占全球50%）以及强大的主流芯片制造能力，完全有能力通过组合更多芯片（即使是7nm工艺）来获得所需算力[44][48][49] - 主张美国应在AI产业的每一层（包括芯片层）都保持领先和竞争力，让出整个中国市场会损害美国的技术产业、国家安全和长期技术领导地位[56][58][61] - 认为应对AI潜在风险（如网络攻击能力）的最佳方式是与包括中国在内的全球AI研究人员进行对话并制定规则，而非实施极端的出口管制[44][56]

微软的算力扩张 - 微软同意租用挪威纳尔维克北极圈内数据中心园区额外3万块英伟达Vera Rubin芯片的算力资源 [1] - 此次租用是对微软此前在该园区62亿美元投入计划的进一步扩充 [1][5] - 微软已与Nscale等多家新型云服务商达成多项合作以快速推进数据中心上线 [4][7] - 微软上月宣布接手一个原本为OpenAI和甲骨文公司开发的得克萨斯州项目 [4][7] - 华尔街预计微软今年资本支出将达到1430亿美元主要用于数据中心建设 [5][8] - 微软表示将收购怀俄明州3200英亩土地以扩大其在该州的数据中心布局 [9] OpenAI的基础设施策略调整 - OpenAI最初曾就挪威纳尔维克园区的算力资源进行洽谈但最终未与Nscale达成协议 [1][6] - OpenAI上周宣布暂停其在英国由Nscale开发的同类星门项目理由是英国能源成本高昂且监管严格 [1][6] - 面对攀升的服务器农场成本OpenAI似乎正采取更为谨慎的策略 [4][7] - 该公司今年2月向投资者表示到2030年将在基础设施上投入约6000亿美元这一数字低于其此前透露的1.4万亿美元长期承诺 [4][7] - 一位OpenAI发言人表示公司仍在就挪威算力资源的合作协议进行洽谈并正与多家合作伙伴合作搭建基础设施 [4][7] 其他科技巨头的行动 - Alphabet旗下的谷歌将租用Nscale在伦敦西部的另一座数据中心设施该中心搭载英伟达的Grace Blackwell芯片 [2][6] 行业背景与项目关联 - 挪威的该数据中心场地最初是为OpenAI准备并被宣传为其“星门（Stargate）计划”的一部分 [1] - OpenAI去年将挪威项目宣传为“挪威星门”与其计划投入5000亿美元用于支撑下一代人工智能发展的美国基础设施合资项目相呼应 [1][6] - 尽管微软通过与OpenAI的合作在人工智能热潮中抢占先机但其近期云服务算力资源仍显紧张 [5][8]

核心观点 - 市场对地缘政治冲突（美伊谈判）的敏感度正在降低，预期边际改善，成长股与科技股有望持续修复，市场将更加注重基本面和景气度[6][7] - 投资建议关注两条主线：一是高景气方向，如AI上游、电力链、半导体、机器人、商业航天；二是低估值高股息价值股，如券商、银行、煤炭、交运、保险[7] 经济与行业要闻 - 一季度中国外贸开局良好，货物进出口总额11.84万亿元，同比增长15%[2] - 一季度民营企业出口绿色低碳产品增长显著，其中电动摩托车及脚踏车同比增长30%，风力发电机组及其零件同比增长53.1%[2] - 2025年中国再生资源回收行业总体稳定增长，11个主要品种回收总量达4.17亿吨，同比增长4.1%，回收总额达1.39万亿元，同比增长3.8%[2] - 2026年第一季度全球非游戏移动应用市场下载量与收入均提升，TikTok全球MAU突破20亿，下载量环比增长7%[2] - 华为云将于2026年6月发布AI基础设施新品及一系列AI产品与解决方案，旨在降低企业AI应用门槛[2] 公司研究：中矿资源 (002738.SZ) - 2025年公司实现营业收入65.45亿元，同比增长22.02%，但归母净利润4.58亿元，同比下降39.54%，主要受纳米比亚铜冶炼项目亏损2亿元拖累[9] - 2026年第一季度业绩预告显示，预计实现归母净利润5亿元至5.5亿元，同比增长270.97%至308.07%[9] - 锂板块：2025年锂盐板块毛利同比增长33.91%至7.80亿元，毛利率提升5.77个百分点至24.40%[11]；Bikita矿山碳酸锂当量资源量同比增长24.8%至14143.47万吨[10]；2026年锂盐在产产能升至7.1万吨，预计产量同比增长51.8%至5.7万吨[11] - 铯铷板块：2025年营收同比下降19.34%至11.25亿元，毛利率下降4.23个百分点至74.07%，主要因产销量下滑[12]；公司正推进产能扩建，加拿大铯榴石采选线产能将提升50%至1500吨，江西新余项目建成后铯铷盐总产能或增至3500吨[12] - 铜、锗、镓、锌项目：预计2026年建成阴极铜产能6万吨[13]；纳米比亚锗镓锌火法冶炼项目设计产能为锗锭33吨/年、工业镓11吨/年、锌锭1.09万吨/年，完全达产后年产值约12.4亿元[13] - 现金流与费用：2025年经营活动现金流量净额同比大幅增长220.34%至16.02亿元[14]；财务费用因汇率波动减少同比下降51.84%至1.04亿元[14] - 盈利预测：预计公司2026-2028年归母净利润分别为29.45亿元、45.39亿元和54.34亿元[15] 公司研究：火炬电子 (603678.SH) - 2025年公司实现营业收入41.21亿元，同比增长47.09%；归母净利润3.20亿元，同比增长64.39%[16] - 分业务看：元器件制造业收入13.63亿元，同比增长37.45%[16]；新材料制造业收入2.04亿元，同比增长52.34%，毛利率提升4.05个百分点至55.78%[16]；国际贸易板块收入25.31亿元，同比增长53.07%，毛利率下降4.43个百分点至10.12%[16] - 行业景气度：预计全球MLCC市场规模将从2025年的约1050亿元增长至2029年的1326亿元，年均复合增速约6%[17]；预计2027年全球薄膜电容器市场规模将达到390亿元，2022-2027年复合年均增长率为9.83%[18] - 外延并购：2025年公司通过多项投资并购切入新能源热管理、AI技术、薄膜电容等新赛道，以完善产业布局[19] - 盈利预测：预计公司2026-2028年EPS分别为1.11元、1.51元和1.96元[20] 其他重要公司资讯 - 上海机场：2026年3月浦东机场旅客吞吐量743.31万人次，同比增长10.79%[5] - 吉比特：预计2026年第一季度净利润4.5亿元到5.3亿元，同比增加59%到87%[5] - 凯尔达：预计2026年第一季度净利润1010万元到1150万元，同比增长102.79%到130.90%[5] - 富满微：正在筹划发行H股并于香港联交所上市[5] 东兴证券金股推荐 - 本期推荐的金股包括：北京利尔、中矿资源、甘源食品、江丰电子、华鲁恒升、亨通光电、中国国航、浙江仙通、日联科技[4]

行业与公司 * 涉及的行业：人工智能（AI）算力、数据中心、电力系统（新型电力系统）、储能、可再生能源 * 涉及的公司：阿里巴巴（自建数据中心）、万国数据、腾讯[1][9] 核心观点与论据 * **算力需求与能源挑战** * AI驱动下，全球算力规模年均增速超过30%[1] * 预计到2030年，中国数据中心年耗电量将突破4,000亿千瓦时，占全社会用电量的4%[1] * 前沿AI模型训练的峰值电力需求每年以2.2至2.9倍的速度增长[1] * 2024年全球数据中心用电量已占全球总用电量的1.5%，预计到2030年将接近日本全年用电总量[6] * **“算电协同”的定义与价值** * 核心定义：算力系统与电力系统深度融合，使算力中心从被动用能方转变为具备时间和空间调节能力的柔性负荷[2] * 本质逻辑：算力系统对电力系统的深度感知、动态响应和反向驱动[2] * 核心价值：通过AI调度算法，将非实时计算任务转移至绿电富集时段，理论上可提升新能源消纳率15%以上[1] * **政策与产业驱动** * 政策驱动：2026年政府工作报告明确提出实施算电协同等新基建工程[6] 国家发改委要求，到2025年底，国家枢纽节点新建数据中心绿电使用占比要超过80%[1] * 产业承诺：多家互联网和ICT企业承诺在2030年实现100%使用可再生能源电力[9] * **产业链实现路径** * **源（发电）侧**：融合风、光、水等可再生能源，通过“荷随源转”（算力西迁）和“源随荷建”（东部自建绿电）解决东西部供需失衡[4][7] * **网（电网）侧**：构建广域智能输电网络，实现电能跨区协调和精准传输[4] 电网需针对算力中心开展高可靠供配电网设计[8] * **荷（负荷）侧**：算力中心成为特殊柔性负荷，通过智能调度平台动态转移算力负载，实现电力与算力的时空匹配[4][8] * **储（储能）侧**：储能正由柴油发电机向锂电池、液流电池等新型储能系统转变，以平滑新能源波动并提供应急电力，同时可通过参与电网调峰获取收益[1][7] 其他重要内容 * **当前绿电应用现状**：根据2023年ESG报告，阿里巴巴自建数据中心清洁能源占比为53.9%，万国数据为38%，腾讯为12.4%[1][9] * **面临的挑战**： * 储能侧面临容量难以匹配兆瓦级需求、初期投资成本较高的瓶颈[7] * 算力基础设施集中在东部（依赖化石能源）与西部新能源富集区（算力需求不足）存在地域性供需失衡[3] * **投资侧重点**： * 电力侧：关注中证全指电力公用事业指数及电力ETF（稳健高股息）[10] * 储能侧：关注国证新能源电池指数及储能电池ETF（高弹性景气）[10] * 算力侧：关注中证云计算与大数据主题指数及云计算ETF（AI收益弹性）[10][11]

纪要涉及的行业或公司 * 公司：阿里巴巴集团（简称“阿里”）[1] * 行业：互联网、电子商务、云计算、人工智能（AI）[1][2] 核心观点与论据 公司战略转向与整体财务预期 * 公司战略重心正从外卖业务投入转向人工智能（AI）领域[1][5] * 2027财年整体利润预期被下修至约1,000亿人民币，主要因AI相关投入加大[1][2] * 利润预期的调整反映了公司将资源从外卖投入转向AI投入的战略转向，有助于长期增长并巩固其在AI时代的领导地位[6] 电商业务 * 中国电商集团（淘天）的投入峰值已现，进入明确的亏损收缩阶段[3] * 公司明确表示将收缩“闪购”业务的投入，预计2027财年闪购外卖业务亏损将从分析师此前预测的500亿人民币下修至约400亿人民币[3] * 在充分考虑竞争加剧的背景下，对中国电商集团稳态利润的预期已从两年前的1,800亿人民币下调至1,400-1,500亿人民币[3] * 给予该业务5倍市盈率（PE），对应7,000-8,000亿人民币的市值[3][4] * 2026财年第四季度，电商业务总体符合预期，利润绝对值预计同比持平[7] 外卖业务 * 2026财年第四季度亏损预计在180亿人民币左右，单均亏损约3元，亏损额和单均亏损相较上一季度均在收窄[7] * 2027财年减亏指引远超市场预期，公司指引亏损将在2026财年486亿人民币的基础上减半至约243亿人民币，而此前市场预期亏损可能高达600亿人民币[1][7] 云计算业务 * 阿里云2026年收入预期约为2,400亿人民币[1][4] * 若未来两年（2027-2028年）复合增长率达到40%，2028年收入体量将达到5,000亿人民币[4] * 假设稳态利润率能达到15%，对应的利润体量为750亿人民币，给予20倍PE，该部分业务市值可达1.5万亿人民币[4] * 云业务增速和利润率均处于稳定状态，未来的增长重点将逐渐转向MaaS业务[5] 人工智能与MaaS业务 * MaaS（模型即服务）成为云业务核心增量，2025年收入约为10亿人民币，预计2026年将爆发至100亿人民币[1][3] * 通义千问模型能力追平国内第一梯队，编程能力在部分测试任务中表现更优[1][3][10] * 给予MaaS业务30倍市销率（PS），对应2026年100亿人民币收入，理性估值约3,000亿人民币[1][3][4] * 2026年3月的日均Token消耗量已达到2025年12月的6倍[1][11] * 行业内对2026年Token消耗量的增长目标普遍预期为10倍[11] * 公司成立专门的模型销售团队，直接以收入为考核指标来销售Token，未来计划将Token消耗量折算成收入指标在所有阿里云销售中普及[8] 组织架构调整 * 近期组织架构调整的核心动因是减少内部资源浪费和组织摩擦，以及更好地推动MaaS业务的商业化[8] * 调整旨在通过CEO统一调配资源（如GPU），提升组织效率和资源利用的顺畅度[8] * 反映了公司对MaaS业务战略地位的高度重视，自2025年下半年以来，MaaS已成为大模型厂商重要的商业化增长点[8] 其他重要内容 近期股价表现与市场情绪 * 自2026年2月3日以来，互联网板块及阿里巴巴股价呈现下跌趋势，核心原因在于市场预期AI投入加大将导致整个板块面临每股收益（EPS）下修[2] * 阿里巴巴股价在过去两个月跌幅达到约25%[2] * 多个事件对股价构成压力：2026年3月3日通义千问团队重要负责人林俊阳离职；3月20日业绩会显示电商及通义千问投入对EPS产生压力；2026年4月8日业绩前瞻沟通后，分析师普遍将2027财年利润预期下修至约1,000亿人民币[2] 云业务具体运营与规划 * **产品提价**：提价主要针对新增产品和新采购，对2026财年影响有限，影响将在2027财年及后续逐步体现，预计可能为收入端带来低个位数增长[13] * **提价幅度**：供应紧俏的H100和H200芯片提价幅度约为30%，PPU提价幅度约为25%；用于推理服务的4090、5090等产品提价幅度相对较低[13] * **资本开支**：全年资本开支总额维持在1,600亿人民币左右，其中约600多亿用于采购芯片（包括英伟达、华为及自研芯片）[14] * **芯片采购**：2026年4月预计到货一批约3-4万张英伟达芯片，全年采购目标为8-10万张英伟达芯片[14] * **自研芯片**：2026年平头哥自研芯片采购目标为40万张，其中含光810E接近20万张[15] * **利润率驱动**：自研芯片的大规模部署将因其较低的成本优势对利润率产生积极影响，预计在2027年效果会逐渐显现[15] * **微观管控**：项目审批的毛利率门槛已从过去的15%提升至30%；对集成类项目的自有产品占比要求也从15%提高到50%[17] * **收入结构优化**：利润率偏低的混合云（多为政府项目）业务占比相较前两年已显著降低[18] 行业客户增长 * **金融行业**：过去三年均保持了约50%的增长，预计未来5年年增速仍能达到30%以上[16] * **汽车行业**：2025年实现了翻倍增长，被视为未来重要的增长驱动力[16] * **互联网行业**：在传统云业务上仍处于“下云”阶段，该板块整体增速预计在10-15%[16] 其他业务与项目 * **其他业务（All Others）**：亏损超出预期，主要与通义千问相关的营销投入及外卖补贴增加有关，预计未来多个季度单季亏损可能维持在150亿人民币左右[7] * **Happy House项目**：由淘天未来生活实验室负责，定位是为商家提供文生图或直播等场景下的技术能力，未来存在对外开放并进行商业化的可能性[9]

纪要涉及的行业或公司 * 行业：AI算力、云计算、半导体芯片 * 公司：阿里巴巴（阿里云、平头哥、通义千问、百炼、Token Hub事业群）、华为（升腾）、海光信息、寒武纪、中科曙光、沐曦、摩尔线程、新源、英特尔、AMD、英伟达、中芯国际、台积电 [1][2][4][5][6][7][10][12][14][16][17] 核心观点与论据 1. AI交互模式变革驱动高核CPU结构性需求 * **观点**：AI交互逻辑从直接与模型交互转变为Agent方式，驱动对高核CPU的结构性需求，CPU与GPU的配比向4:1演进 [1][2] * **论据**： * Agent模式需要额外多核CPU进行任务编排和下发，若CPU成为瓶颈将导致GPU闲置 [2] * 量化测算：支撑1亿DAU（约1000万并发用户）需要约2000万个CPU内核，若采用96核CPU，相当于需要约20万颗高核CPU，同时需要近250万颗H20级别的GPU卡，CPU:GPU配比为4:1 [2][3] * 阿里为满足亿级DAU产品目标，预计2026年需新增超过20万颗高核CPU [1][4] 2. 阿里资本开支与芯片采购规划明确，国产化率目标高 * **观点**：阿里2027财年资本开支预算1600亿元，其中AI服务器占1040亿元，芯片采购预算650亿元，国产化率目标直指70% [1][5][17] * **论据**： * **资本开支**：2027财年总资本支出预算约1600亿元，AI服务器相关预算1040亿元，芯片直接采购预算约650亿元 [1][5] * **芯片采购预算分配**： * 英伟达H200：预留190-200亿元（采购存在不确定性）[5] * 自研芯片（平头哥）：计划生产约40万颗，预算约200亿元 [1][5] * 升腾910B/C：计划采购约15万颗，预算约120亿元 [5] * 海光芯片：预算约40亿元 [5] * 寒武纪590/690：计划采购4万多颗，预算约30亿元 [5] * **国产化目标**：政策引导、国家采购优先国产、自身业务算力需求紧迫共同推动，目标在2026-2027年上半年窗口期内实现70%国产化率 [17] 3. 国产AI芯片性能与生态对比 * **观点**：国产AI芯片性能持续追赶，生态成熟度是关键差异点 [6] * **论据**（以英伟达H100为基准）： * **性能对比**： * 升腾910：性能达H100的65%-70% [1][6] * 平头哥自研芯片：性能约为H100的35%，介于H20和A100之间 [6][7] * 海光DCU三号：性能约为H100的45% [1][6] * 寒武纪思元690：性能约为H100的55% [6] * 沐曦、摩尔线程等：性能为H100的一半以下 [6] * **生态成熟度（百分制）与稳定性**： * 升腾：约80分，万卡集群无故障运行约35天，年故障率约4% [6] * 阿里自研芯片：约75分，带宽700GB/s限制超大模型训练能力 [6] * 海光：约72分，类CUDA生态迁移成本低，数千卡集群无故障运行约25天 [6][7] * 寒武纪思元690：约68分，软件迁移代价高，无故障运行约20天，年故障率约6% [6][7] 4. 自研芯片进展显著，成本优势明显 * **观点**：平头哥自研芯片P810E量产推进，采用国产工艺，可显著降低推理成本 [1][7] * **论据**： * **量产情况**：截至2026年Q1累计生产近20万颗，2026年目标在中芯国际量产40万颗（一半对外供给，一半自用）[1][7] * **技术迭代**：当前量产N+1工艺版本（96GB显存，700GB/s带宽，440W功耗），推进N+2工艺（性能提升15%，功耗更低），下一代研发目标为功耗再降30%、显存提升至120GB [7] * **成本影响**：全部采用自研卡，推理成本较英伟达方案可降低45%；内部应用（如“千牛”APP）可带来约15%的成本下降 [1][7][8] 5. 阿里云产品提价以改善利润 * **观点**：阿里云上调部分产品价格，预计将显著贡献利润增长 [1][11] * **论据**： * **提价详情（2025年3月7日起）**： * 通算产品（ECS/容器）：涨幅5% [11] * AI/高性能计算实例：涨幅21% [1][11] * 大数据产品（大内存、内存即时访问）：涨幅35% [1][11] * **利润影响**：通算业务（占收入55%）提价5%贡献约2.5个百分点利润增长；大数据等PaaS业务（占收入25%-30%）提价21%预计贡献8-9个百分点利润增幅 [11] * **执行原则**：“老客老价、新客新价”，2025年4月18日前签约老客户合同到期前执行旧价 [1][11] 6. 超节点定位高端，渗透率有限 * **观点**：超节点（高密度算力集群）不会成为主流，预计在推理集群中渗透率约15% [10] * **论据**： * **定位**：用于核心业务及密集型推理，通过显存共享能力连接成大规模显存池，更接近未来训练集群 [10] * **规模**：阿里在手订单近600台，预计2026年下半年达1000台，其中50%-60%交付外部客户（如国家电网、运营商）[1][10] * **特点**：单机柜峰值功耗达350kW，远高于普通机架的80-100kW，成本和功耗高 [1][10] * **竞争格局**：华为订单最多（数百台），升腾订单量近1000台，海光和中科曙光处于样机测试阶段 [16] 7. Token Hub事业群整合资源，目标驱动业务增长 * **观点**：成立Token Hub事业群，整合模型研发、基础设施、应用环节，形成以Token为导向的业务闭环，目标提升MaaS收入占比和单位Token毛利 [1][19][20] * **论据**： * **组织与分工**： * Token生产：通义事业部负责模型研发 [19] * Infra团队：目标实现高效、低成本推理，保证供给，计划到2026年底实现200万亿日均Token处理能力（从Q1的50-60万亿起，每季度增30%-40%）[1][19][20] * 应用环节：通过B端（如悟空平台，目标渗透钉钉2亿企业用户的30%）和C端（千问系列目标1亿日活）重点项目消耗Token [20] * **业务目标**：百炼MaaS业务在阿里云收入占比计划从十几个百分点提升至25%以上 [1][20] 其他重要内容 8. 数据中心布局与芯片采购节奏 * **数据中心布局**：2026年约60%+资源部署在国内（服务政企、金融等），30%-40%投向海外（新加坡、马来西亚、菲律宾、日本、韩国、墨西哥等）[6] * **2026上半年采购节奏**： * 自研芯片：4月起每月采购2-3万片 [14] * 升腾910：3月拿样片测试，预计6月下旬正式下单，全年forecast 15万片（上半年下单约8万片）[14] * 海光芯片：正在进行价格谈判（期望从6-7万元降至4-5万元），若顺利预计5月下第一批订单 [14] * 寒武纪：待软件问题修复（预计4-5月），可能6月获得订单 [14][15] 9. 高核CPU供应紧张，国产CPU作为补充 * **供应现状**：高核CPU（96核/128核）由英特尔和AMD主导，正提价（每季度40%-50%）且交货周期延长至16-18周，因先进制程产能被GPU占用 [4] * **供应商结构变化**：英特尔和AMD在阿里采购占比预计从超70%降至60%左右；国产CPU（海光C86、华为鲲鹏、倚天710、玄铁C950）将占30%-40%份额 [4][5] 10. 技术细节与策略 * **异构算力调度**：通过飞天系统将CUDA架构与非CUDA架构芯片分别池化，提供标准化vCPU/vGPU单元，动态调度任务，使不同GPU使用率保持65%-70% [11][12] * **玄铁C950（RISC-V CPU）特点**：主频约3.2GHz，采用国产N+1制程，内置AI双引擎加速和机密计算支持，生态适配进行中，预计未来三年在计算中心占比从个位数提升至20%-25% [12][13] * **下一代AI芯片设计**：阿里负责前端设计（逻辑架构、IP整合），合作方（如新源）负责后端设计（物理布线、流片、良率提升）[14] * **MaaS定价模式**： * 公有云API：按模型矩阵定价，如旗舰模型约20元/百万tokens，最便宜可至2元/百万tokens [8] * 私有化部署：收费基于云端处理的数据量（如1亿tokens），加上本地后训练的技术服务费，可与云端API调用结合 [9][10]

文章核心观点 - 腾讯云推出的全球首款ITSM“领域虾”AndonQ，旨在解决企业IT服务管理中能力分散、流程繁琐的问题，通过将智能客服与大模型能力深度集成到即时通讯工具中，为用户提供一个既懂通用技术又懂具体云资源上下文的“贴身专家”，从而显著提升运维效率与决策速度 [4] - AndonQ的核心价值在于其“服务响应人”的模式转变，它将复杂的ITSM体系浓缩到对话框内，通过自然语言交互完成理解、定位与调用，减少了用户在多个系统界面间的切换，降低了交互成本，并正在改变技术团队参与决策的方式 [33][36][39] 产品定位与特点 - AndonQ被定位为全球首款ITSM“领域虾”，专注于云服务垂直场景，自带领域知识与业务逻辑，不做闲聊问答 [4] - 产品可直接适配市面主流“虾”类工具（如WorkBuddy、QClaw、OpenClaw），并以龙虾形态集成至IM Bot，实现便捷的对话式交互 [4] - 其安装与启用过程轻量，用户可通过WorkBuddy等工具在30秒内完成接入，无需编写代码或复杂环境配置 [7] - 在部分调用链路中，如在IM中调用其龙虾形态进行技术咨询和故障排查，可实现完全不消耗用户Token，降低了深度使用的成本门槛 [5][9] 核心功能与场景应用 - **架构选型与成本核算**：能够快速进行精准的TCO（总拥有成本）对比分析。例如，在自建Redis与托管Redis的对比中，AndonQ在不到十秒内给出详细报告，指出托管方案在纯资源成本上便宜约40%，叠加运维人力后总成本差距扩大到2~3倍（自建成本比托管高出104%至183%）[11][12][15] - **故障诊断与排查**：能够结合用户真实云资源上下文进行自动化诊断。例如，针对服务器SSH登录失败问题，AndonQ能自动锁定实例、检查状态、验证网络规则，并在两分钟内将问题收敛至根因（如权限认证问题），并提供可执行的命令行修复方案 [23][24][25][29] - **全产品线咨询**：覆盖腾讯云全量产品（如CVM、COS、CLB、Redis、MySQL、TKE等），无知识盲区，可进行配置指导与架构原理解答 [34] - **工单与服务管理**：支持工单实时查询，打破信息黑箱；并能根据历史记录自动生成结构化的服务报告 [34] - **上下文记忆**：具备强大的跨会话记忆能力，在复杂问题分多次提问时能记住历史对话背景 [34] 产品设计理念与行业意义 - AndonQ代表了IT服务管理从“人找服务”到“服务响应人”的模式演进，将复杂的底层逻辑与操作路径收敛在自然语言交互之后，降低了用户的学习与使用成本 [35][36] - 其产品形态选择以插件和IM Bot形式嵌入现有工作流（如企业微信、飞书、钉钉等），而非构建独立平台，旨在降低使用门槛并避免工具切换带来的额外成本 [10][38] - 该产品为垂直领域Agent的落地提供了现实解法，通过深度绑定领域知识、服务体系以及接入用户真实资源上下文，克服了通用大模型在企业IT场景中知识更新不及时、缺乏环境感知的两大门槛，使AI从提供建议转向参与实际处理 [38] - 根据Gartner报告，到2030年，20%的高成熟度IT与运营组织将实现零接触式服务台（2025年该比例不足1%），AndonQ的实践正处在这一演进方向中 [36] - 其价值不仅在于提升单点效率，更在于改变整体工作方式，减少界面切换，缩短信息路径，将分散的操作流程变为连续交互，在关键时刻辅助技术团队更快做出具备决策价值的答案 [19][21][31][39]

宏观与金融 - 4月16日国新办发布会将揭晓一季度GDP、3月外贸及房地产数据，华创证券预计GDP增速或在5.0%左右[2][14] - 美伊谈判结束，伊朗媒体称美方过分要求阻碍协议达成，地缘扰动持续[3][7][9] - 摩根大通报告指出，海湾冲突导致逾60处基础设施遭袭，约240万桶/日炼油产能停工，其中70万桶/日产能修复可能需要数年[10] - 一季度全国铁路完成固定资产投资1379亿元，同比增长5.1%[13] - 国际能源署将于4月15日发布月度原油市场报告，其与欧佩克的“需求预测差”是油价波动的隐性驱动，2024年两者差距最高达80万桶/日[15][16][17] - 广州市印发金融支持促消费措施，探索“消费金融+AI”服务模式，推动AI智能授信审批[12] - 中国（内蒙古）自由贸易试验区4月11日揭牌，实施范围共119.74平方公里[11] 资本市场 - 上证指数一度站上4000点，创业板指涨近4%报3448.79点，创2021年12月以来新高，市场交投活跃度显著提升[18] - 美国财长与美联储主席紧急召集华尔街主要银行CEO开会，核心议题是Anthropic最新AI模型Mythos可能带来的网络安全威胁[6][19] - 世界黄金协会数据显示，3月全球黄金ETF出现创纪录的资金外流，规模达120亿美元，但亚洲资金流入依然强劲，第一季度全球黄金持有量仍增加62吨[4][22] - 下周限售股解禁市值约为666.75亿元，较本周大幅减少，涉及华曙高科、寒武纪等公司[23] - 华曙高科2.12亿股限售股将于4月17日起上市流通，解禁市值为155.57亿元，公司2025年营收7.15亿元，同比增长45.43%[23] - 寒武纪2025年营业总收入64.97亿元，同比增长453.21%，净利润20.59亿元，实现扭亏为盈[24] - 存储巨头闪迪将于4月20日纳入纳斯达克100指数，该股过去一年涨幅逾2500%，今年以来累计上涨逾200%[25][26] - 中信建投研报指出，豆包大模型日均Token使用量已突破120万亿，自2024年5月以来增长1000倍，看好AI板块尤其是光通信环节[20][21] 商业与产业 - 今年3月北京二手房成交19886套，创近15个月以来单月最高纪录[27] - 中国信通院“太空算力专业委员会”正式面向全国征集首批成员单位，将聚焦星载AI芯片、星间激光通信等环节开展技术攻关[28] - 腾讯研究院发文探讨Token经济学，指出中国Token的竞争优势在于算法效率、开源策略和极致定价，中国模型的加入大幅加速了Token价格下降[29][30] - 国际能源研究机构预测，2026年新增储能装机有望突破450GWh，推动全球累计储能装机容量超过1.14TWh，行业迈入TWh时代[31] - 百度智能云发布调价通知，受核心硬件及基础设施成本上升影响，AI算力相关产品服务价格上调5%至30%[32] - 腾讯云亦发布公告，鉴于全球AI算力需求激增，将于2026年5月9日起对AI算力等相关产品刊例价上调5%[32] - 国海证券研报表示，Token消耗量或持续攀升，AI算力瓶颈短期仍将持续，云计算涨价或将延续[33] - 第六届中国国际消费品博览会将于2026年4月13日至18日在海南举办[34]

报告投资评级 - 维持“买入”评级，目标价为716.14港币 [1][5][6] 报告核心观点 - 报告认为腾讯控股的AI布局和云业务正迎来拐点，建议重点关注Agent赛道的潜在拐点，后续新品/更新有望提振市场信心 [1] - 尽管因AI投入增加和游戏增速可能放缓而下调了2026-2028年的盈利预测，但基于SOTP估值，当前股价仍有上行空间 [5][13][17] 财务预测与估值总结 - 预计腾讯1Q26营收同比增长11%至人民币1996亿元，经调整归母净利润同比增长10%至673亿元 [1][6] - 预计1Q26游戏、广告、金融科技收入分别同比增长13%、19%、9% [1][6] - 展望2026-2028年，报告下调营收预测0.5%/0.3%/0%，下调经调整归母净利润预测2.7%/3.3%/1.4%至2827亿、3237亿与3633亿元，主要因游戏增速或放缓及AI投入增加 [5][13] - 基于SOTP估值法，给予目标价716.14港币，对应2026年20.2倍预测市盈率（经调整归母净利润口径）[5][17][19] 各业务板块分析总结 AI与云业务 - **云业务驱动力**：预期2026年驱动力来自海外（如亚洲、德国新区）业务扩张、客单价提升（4月AI算力、容器服务等云基建价格上调5%）以及token需求增长 [2] - **AI Agent布局深化**：“龙虾”AI产品矩阵持续深化，4月将上线混元3.0，多模态和3D模型能力有望改善 [1][2] - **产品生态拓展**：3-4月，“龙虾”产品入口拓宽至微信/小程序、企业微信/QQ、浏览器等场景，并发布微信龙虾插件、WorkBuddy小程序入口，生态打通加速 [2][11] - **企业级应用升级**：产品向企业级Agent平台升级，支持多设备接入、多Agent协同，并设立Skillhub，QClaw已接入腾讯文档、腾讯会议等核心工具 [11] 游戏业务 - **1Q26表现**：预计游戏收入同比增长13%，受益于春节强劲流水及《逆战：未来》《QQ经典农场》上线拉动 [1][3] - **新游表现**：《洛克王国：世界》3月末上线后表现亮眼，一度登顶iOS畅销榜，首周iOS流水约0.7亿元；《王者荣耀：世界》PC端已于4月10日上线，移动端有望4月中下旬上线 [1][3] - **未来储备**：其他重点储备项目包括《失控进化》《异人之下》《怪物猎人：旅人》《彩虹六号》等 [3] 广告业务 - **1Q26表现**：预计广告收入同比增长19%，受益于搜一搜和视频号时长稳定增长 [1][4] - **增长驱动**：AI产品投放对广告增长形成支撑，电商/金融科技等行业投放从四季度疲软中环比恢复良好 [4] - **效率提升**：广告模型迭代带动eCPM（每千次展示收入）提升，有望抵消电商税和2025年高基数的影响；AI视频模型升级利于商家改善素材制作成本（ROI提升）[4] - **商户支持**：4月微信小店推出新商家权益，延续保证金与佣金减免政策并加大流量补贴，以改善商户拉新 [4] 公司估值分项拆解 - **网络游戏**：每股估值303.78港币（占总估值42.4%），基于2026年预测净利润给予15.5倍市盈率，较全球可比公司均值18.7倍有折价，主因增速相对更慢 [17][19] - **社交网络**：每股估值17.39港币，基于虎牙、阅文、腾讯音乐的总市值及腾讯视频2.0倍市销率（PS）估值 [17][19] - **在线广告**：每股估值217.87港币（占总估值30.4%），基于2026年预测净利润给予21倍市盈率，较全球可比公司均值25.3倍有折价 [17][19] - **金融科技**：每股估值50.22港币，基于2026年预测收入给予2倍市销率，较行业均值11.8倍有显著折价，主因支付业务增速恢复相对缓慢 [17][19] - **企业服务和云**：每股估值33.08港币，基于2026年预测收入给予5倍市销率，低于行业均值7倍，折价因AI模型短期不及行业龙头，但折价收窄因Agent产品布局深化 [17][19] - **投资业务**：每股估值93.81港币 [17][19]