行业动态：国产算力生态适配进展 - 上海人工智能实验室 OpenDataLab 团队、 DeepLink 团队及多家国产芯片厂家携手，完成了昇腾、平头哥、沐曦、海光、燧原、摩尔线程、天数智芯、寒武纪、昆仑芯、太初元碁、壁仞等10余家主流国产算力的适配 [1] - 此举通过软硬件协同的全栈优化策略，旨在全面提升 MinerU 项目的生态兼容性与适应力，赋能更多开发者与企业高效构建大模型语料基石 [1] - 近期，国内不少主流AI大模型相继推出更新版本，国产AI芯片企业也紧随其后适配新版本大模型 [1] MinerU 项目核心能力 - MinerU 对 PDF 及复杂网页的元素捕捉准确率可达 99%，能够精准还原与结构化提取精密复杂的数学公式和嵌套繁琐的结构化表格 [1] - 其核心价值在于跨行业的普适性与极高的解析精度 [1] - 对于大模型研发，它是高效的语料生产引擎，能够支撑千万级规模文档向 AI-Ready 数据的快速转化 [1] - 对于政企办公及科研领域，它是精准的文档解析工具，极大提升了数字化办公的高质量发展 [1] 国产算力厂商适配成果 - 太初元碁公司表示，截至目前其已完成包括DeepSeek、千问、智谱、MinerU、文心一言等在内的30多个AI大模型的国产算力适配工作 [2] - 适配范围涵盖 Qwen3 Dense/MoE 系列模型、BAAI Embedding / Reranker系列模型、Qwen-VL、LLaVA等多模态理解系列模型 [2] - 适配范围还包括 Stable-Diffusion、FLUX、Wan系列等多模态生成类模型；GLM、Seed-OSS、文心一言等大语言模型；以及MinerU、DeepSeek-OCR 2、Paddle-OCR等主流OCR模型 [2] - 公司表示将持续更新，加速推动智算与产业融合 [2]

文章核心观点 - 淘宝闪购在多个区域上调佣金与配送费，标志着外卖行业竞争正从烧钱扩张阶段步入探索盈利的深水区 [1] - 此次佣金调整是平台在综合考量自身财务压力、市场竞争格局与集团整体战略后作出的决策，其根本逻辑在于优化单位经济效益并为AI等战略业务储备资金 [2] - 调整重点放在商家侧，源于在用户留存仍是关键竞争要素的背景下，提升货币化率是短期内改善盈利最直接的方式，且商家迁移成本相对更高 [13][18][19] - “涨佣”是平台经济发展“欲取先予”策略下的必然局面，行业整体进入更注重运营效率与盈利质量的阶段 [21][22] 行业竞争阶段与调整概况 - 外卖战局出现关键变化，淘宝闪购在广东、江西、安徽、江苏等多个区域上调佣金与配送费，拉开了行业开年首波“涨佣”序幕 [1] - 在广东、江西等地，新签合同中的佣金率上升幅度约为0.2%至1%，配送费也小幅上调；在安徽、江苏等区域，部分选择自配送的商家佣金比例已达到20%左右 [1] - 平台经济的常见发展路径是先补贴培育市场，再转向可持续商业模式，本轮佣金调整符合这一逻辑，但发生在竞争依然激烈的阶段值得关注 [2] 佣金调整的动因分析 业务层面：单位经济效益存在优化压力 - 评估外卖商业模式健康度的关键指标是单均经济回报（UE模型）[4][5] - 尽管淘宝闪购持续优化UE模型，但其单位经济效益仍与美团存在明显差距，反映出资本利用效率上的距离 [7] - 根据多家第三方机构在不同时间点的测算，淘宝闪购的UE表现虽在改善但仍有差距：国信证券推测2025年一季度美团UE单均盈利为1.5元，淘宝闪购为0.8元；晚点小数据显示11月淘宝闪购UE亏损略高于2元，和美团有近2元的差距；高盛推测12月淘宝闪购UE亏损收窄至3.5元，美团为亏损2元 [10] 战略层面：AI资本开支压力增大，集团需储备资金 - 阿里巴巴在AI产业拥有从基础设施到应用的全产业链布局（通义千问、阿里云、平头哥），需要大量资本投入 [9] - 根据媒体报道，阿里未来3年（2026-2028财年）的AI资本开支有望大幅上调至4000亿元以上 [9] - 与AI业务相比，外卖业务的增长预期明显较低，阿里巴巴倾向于适当收缩在即时零售领域的补贴，并希望该业务逐步成为现金牛，以弥补AI资本开支的缺口 [12] - 阿里巴巴在国内的市场地位无法与谷歌在北美市场相提并论，且腾讯、拼多多等直接竞争对手目前的资本储备均优于阿里巴巴 [9] 调整重点放在商家侧的原因 提升货币化率是改善UE的有效途径 - 外卖业务的成本结构中，补贴成本无法通过订单量摊薄，而“反内卷”监管导致补贴降低后，订单量下滑使得固定成本难以摊薄 [15] - 短期内改善UE模型最直接的方式是提高佣金与配送费，通过提升货币化率（Take rate）来扩大利润空间 [17] - 淘宝闪购在外卖大规模竞争前的市场份额较低，在算法与技术储备上客观仍落后于美团，通过优化算法和配送效率来降本需要时间积累 [17] 用户留存是关键，商家迁移成本更高 - 外卖竞争未形成稳定格局，市场份额仍在动态变化，用户流动性强、迁移成本低，一旦平台出现价格劣势，用户可能迅速流失 [18][19] - 商家已在人员、店面、运营流程等方面投入沉没成本，短期内更换平台的代价较高，对佣金调整的承受能力与适应空间相对更大 [19] - 很多小吃快餐店的外卖订单占比在70%以上，为了保住订单，商家愿意承担小幅佣金上涨 [19] - 平台通过调整营销工具规则（如“随单转”功能、“超抢手”活动锁定菜品最低价）进一步影响商家成本与定价，从商家反馈看，“随单转”的变相涨佣比例在3%到13%不等 [19][20] 行业趋势与影响 - 提升盈利能力已成为2026年外卖行业的重要主题，依靠大规模补贴驱动增长的阶段正在过去 [22] - 在外部监管与内部财务的双重约束下，行业整体进入更注重运营效率与盈利质量的阶段，是从“投入扩张”到“追求回报”的转变 [22] - 本轮外卖竞争尚未形成稳定格局，商家在未享受到长期市场红利的情况下需面对成本结构调整，揭示了平台经济中话语权向流量聚合方倾斜的常见力量平衡 [23] - 对商家而言，平台的补贴政策具有阶段性，构建不依赖于单一渠道的产品竞争力、服务体验与用户黏性才是可持续发展的根本 [23]

行业与公司 * **行业**：AIDC（AI数据中心）或智算行业 [1] * **涉及公司**： * **美股**：世纪互联、万国数据 [1][4] * **国内**：润泽科技、视讯互联 [1][13] * **大模型/应用厂商**：字节跳动、阿里巴巴、百度、华为、腾讯、DeepMind、Minimax、昆仑万维、天宫、万兴科技 [1][4] * **国产算力厂商**：摩尔线程、穗源 [1][4] 核心观点与论据 * **行业景气度与趋势**： * 行业处于显著增长阶段，市场需求迎来拐点，2025年底AIDC招标显著提速 [3] * 未来朝两个方向发展：一是大型园区集约化发展，满足大客户扩容和稳定交付需求；二是边缘计算或城市级推理计算节点需求增加 [3][6] * 全国范围内存在供大于求问题，但未来主导市场的将是头部厂商的大型集群 [3][19] * **需求驱动因素**： * 主要需求转向国产大模型和国产卡，政府计算中心项目加速 [1][4] * 自2025年下半年起，各地政府计算中心项目建设加速 [1][4] * DeepMind等大模型厂商积极扩展算力集群，预计2026年第二季度完成交付 [1][4] * 字节跳动计划在2026年交付约300-400兆瓦算力 [1][4] * AI应用侧发展加速，金融量化等领域对定制化机房及具备算力平台运维能力的ITC公司需求增加 [1][4] * 需求侧回暖，pipeline中的需求量增加 [3][18] * **价格与竞争格局**： * 当前单千瓦价格基本稳定在280元左右，区域有差异（如浙江润泽新项目约280元），最低曾见240元（亏本项目） [3][7] * 零售价格在一线城市整体稳定在800元左右，高一些的也有1000元左右 [8] * 短期内市场竞争激烈，预计一两年内单千瓦价格不会有明显拐点 [3][9] * 市场以量取胜，头部厂商资源集中 [3][16] * 根据2025年已中标项目的2026年交付情况，世纪互联和中联可能占据外采部分的60%以上份额 [21] * **技术发展**： * 液冷技术需求显著增加，目前单机柜设计体量达到170千瓦 [3][10][11] * 液冷技术稍微提高了成本但利润率提升有限 [12] * 以5,090芯片为代表的高性价比方案正在与传统高端芯片（如A100、H100）竞争 [3][6] * **政策影响**： * 政府主要推动国产算力发展，例如北京和上海将于2026年3月启动国家补充预算基金的大规模补贴 [5] * 补贴针对单体投资超1亿元、硬件设备投资占比超60%并使用国产算力的项目，补贴力度可达20% [1][5] * 美国对H200卡的解禁带动了市场需求，但政府项目更多转向国产卡 [1][4] 其他重要内容 * **成本压力**： * 存储成本快速上涨，涨幅超过40%，影响部分项目预算甚至导致项目搁置 [2][5] * 中小企业需注重成本控制与资源优化 [2][5] * **国产卡市场**： * 国产卡收益较差，多依赖政府补贴，但2026年情况有所改善（如摩尔线程上市带动资本市场，生产能力和良品率提升） [3][12] * 国家通过设立服务站扶持中小企业数字化转型，引导使用国产算力卡，以改善国产卡租赁市场 [12] * **盈利模式与挑战**： * 机柜本身几乎不赚钱，需要叠加其他服务来获取整体成本 [8] * 头部厂商通过大型基地型交付，客户依赖大厂支持算力设备，企业以数据中心精细化运营为主获取收益 [15] * 部分企业（如润泽）通过财务杠杆和非标算力卡的拆改配工作提升算力租赁收入 [13] * 视讯互联通过多地布局、原储方案和资本运作（如瑞子发行、专项债发行）分担成本，利用财务杠杆扩大利润空间 [3][16] * 尽管招标量增加，但整体市场仍处于增收不增利状态 [16] * **区域市场与审批**： * 蒙西电网（电价约4毛多）及新疆（电价约3毛多）等地因电价较低具备一定优势，但整体项目数量有限 [17] * 一线城市（如北京、上海）能耗审批并无加速迹象，新预算能评仍然卡得比较紧；其他城市（如乌兰、中卫、兰州甘肃）能评审批相对容易，但存在需求与资源错配问题 [22] * 企业仍有动机申请新的能评，旨在形成超大体量的单一集群以获得成本优势、吸引大客户（如字节跳动），这类似于房地产公司囤地，是未来竞争中的制胜手段 [23][24] * **具体公司动态**： * 世纪互联预计2026年交付约300兆瓦 [20] * 万国数据2026年在国内的资源已非常有限，主要集中在韶关地区但量不大 [20] * 阿里巴巴不断扩展其自研算力平台平头哥，号称达到H100水准 [4]

评级与目标价调整 - 野村将百度美股评级上调至买入，目标价从135美元上调至140美元 [1] 核心业务分析 - 百度广告业务目前仍然疲软，虽引入数字人及代理等举措来增加收入来源，但相信未足以扭转业务下跌趋势 [1] - 百度首度披露第三季AI高性能计算设施订阅收入增长128% [1] 子公司昆仑芯的增长潜力与估值 - 看好百度晶片设计子公司昆仑芯增长潜力显著，可视为国内顶尖晶片设计商 [1] - 在海外采购先进晶片受阻的情况下，昆仑芯及阿里旗下平头哥等企业可受惠于AI需求强劲增长 [1] - 野村估计昆仑芯2025财年收入可达26亿元人民币，2026财年收入可达54亿元人民币 [1] - 昆仑芯2025及2026财年预测收入相当于内地AI晶片龙头寒武纪同期预测收入的约45% [1] - 预测昆仑芯单独估值可达到230亿美元 [1]

行业投资评级 - 报告对互联网（云计算、芯片和应用）AI价值重估持积极态度，认为AI价值重估并未结束[3] - 重点推荐腾讯控股、阿里巴巴、百度、快手、哔哩哔哩、美图等AI应用相关公司[3] - 游戏板块经历调整后估值性价比突出，重点推荐华通点点互动、哔哩哔哩、腾讯控股、巨人网络、恺英网络、心动公司等[3] 核心观点 - AI入口争夺更加明显，成为AI应用规模化变现的关键，openAI拓展浏览器、电商导购、独立视频，字节豆包推出AI购物功能，阿里夸克发布AI眼镜[3] - 除了基建投入，优质数据积累是AI应用竞争的重要门票[3] - 游戏板块Q3过高预期已被消化，后续关注华通ST摘帽后资金配置、全球化年轻化增量市场、AI世界模型赋能[3] - 泡泡玛特短期受销售旺季和海外热度支撑，中长期IP长线运营可拉长生命周期[3] - 芒果超媒政策拐点和产品拐点确立，经营拐点是下一阶段重点，关注会员和广告收入超预期可能性[3] 互联网AI应用 - OpenAI战略清晰，拓展浏览器、电商导购、独立视频等应用层变现[3] - 字节豆包推出AI购物功能，直接打通抖音商城购物链路[3] - 阿里夸克发布AI眼镜，将推"C计划"[3] - 哔哩哔哩AI应用布局主要在视频和广告推荐、AI视频播客，拥有高质量视频数据和高粘性年轻用户群[3] 游戏行业 - 华通点点互动增长确定性高，《Whiteout Survival》《King Shot》位居中国出海手游前三，《Tasty Travels: Merge Game》排名增长，《奔奔王国》测试反馈较好已进入SLG前10[3] - 游戏收入规模全球前10，SLG游戏长生命周期+利润率提升，在手现金流充沛[3] - 哔哩哔哩游戏弹性显著，自研游戏《逃离鸭科夫》发售三天销量50万份，《三国百将牌》10月底测试[3] 重点公司业绩预测 - 腾讯控股2025年预计营业收入7,464亿人民币（同比增长13%），归母净利润2,556亿人民币（同比增长15%），PE 21倍[5] - 阿里巴巴2025年预计营业收入10,448亿人民币（同比增长5%），归母净利润1,187亿人民币（同比下降25%），PE 25倍[5] - 泡泡玛特2025年预计营业收入310亿人民币（同比增长138%），归母净利润103亿人民币（同比增长223%），PE 27倍[5] - 分众传媒2025年预计营业收入126亿人民币（同比增长3%），归母净利润56亿人民币（同比增长9%），PE 19倍[5]

上海市智能终端产业政策与芯片技术突破 - 上海市经济和信息化委员会印发《上海市智能终端产业高质量发展行动方案（2026-2027年）》，提出加强端侧人工智能芯片布局，覆盖X86、ARM、RISC-V等三大技术路线，并依托服务器算力芯片能力布局端侧GPU芯片发展 [1] - 方案支持3D异构集成关键技术突破，探索新型存储技术路线，支持近存、存内计算技术发展，以提升芯片平台算力和功耗水平 [1] - 北京大学成功研制出基于阻变存储器的高精度、可扩展模拟矩阵计算芯片，其算力达顶级GPU的1000倍以上，在求解大规模MIMO信号检测等问题时，计算吞吐量与能效较当前顶级数字处理器提升百倍至千倍 [1] 国内AI芯片市场需求与竞争格局 - Bernstein研报预计2025年国内AI芯片需求将达到395亿美元，AI芯片市场的本土化率将从2023年的17%增长至2027年的55% [2] - 东方证券指出，华为昇腾迭代规划亮眼，百度昆仑芯、阿里平头哥等国产AI芯片性能和商业化落地进程表现出众，正在加速追赶英伟达高端芯片 [2] - 中原证券表示，阿里和华为的算力进展集中释放了积极信号，市场对中国AI和算力产业长期发展给予更积极的预期 [1] 重点公司产品布局与技术优势 - 芯原股份拥有面向AI应用的软硬件芯片定制平台解决方案，涵盖智能手表、AR/VR眼镜、AIPC、AI手机、智慧汽车、机器人及数据中心/服务器等高性能云侧计算设备 [3] - 复旦微电积极布局算力从4TOPS至128TOPS的谱系化产品研发，其首颗32TOPS算力芯片推广进展良好，目前以高可靠市场为主，未来将向工业控制、智能驾驶等领域拓展 [3] 科创人工智能ETF概况与资金流向 - 科创人工智能ETF（589520）近4日连续吸金，合计金额达7243万元，反映资金看好板块后市并逐步进场布局 [3] - 该ETF标的指数前十大重仓股权重占比71.90%，第一大重仓行业为半导体，行业权重占比52.6% [6] - 前三大权重股分别为寒武纪-U（16.6230%）、澜起科技（10.0070%）和芯原股份（8.6520%） [6] 科创人工智能ETF投资亮点 - 政策推动AI成为引领板块，端云融合是AI发展核心趋势，成份股为细分环节收入最大或卡位最好的公司，受益于端侧芯片/软件AI化进程提速 [5] - 在科技摩擦背景下，人工智能作为核心技术实现自主可控至关重要，该ETF重点布局国产AI产业链，具备较强国产替代特点 [5] - ETF能够低门槛布局科创板个股，20%涨跌幅限制在行情爆发时效率更高，前十大重仓股权重集中，具备较强进攻性 [5]

港股科技板块市场表现 - 9月19日早盘港股科技板块震荡走强，港股科技30ETF（513160）涨幅1.17%，成交额超2.8亿元 [1] - 成分股中商汤-W、英诺赛科、华虹半导体、中芯国际领涨，东方甄选、美图公司领跌 [1] - 自8月29日起的15个交易日内，港股科技30ETF持续获资金净流入，累计吸金12.9亿元 [1] 科技板块情绪驱动因素 - 英伟达宣布50亿美元入股英特尔，英特尔股价收涨22.77，引发市场对科技线的关注 [1] - 阿里芯片业务（平头哥）进展受关注，推动科技板块情绪升温 [1] - 中信证券研报称港股25H1业绩筑底企稳实现正增长，净利润率及ROE维持阶段高位，经营效率稳健 [1] 港股科技30ETF产品概况 - 港股科技30ETF（513160）紧密跟踪恒生港股通中国科技指数，该指数跟踪可经港股通买卖的香港上市内地科技公司 [2] - 前十大重仓股包括中芯国际、快手-W、腾讯控股、阿里巴巴-W、小米集团-W等多只科技龙头股 [2] - 该产品为投资者提供便捷投资一篮子优质港股科技公司的途径，场外投资者可通过联接基金（A类：024037；C类：024038）布局 [2] 港股业绩展望 - 中信证券测算25H2港股业绩增速将迎来拐点，原材料、医疗保健与科技板块预计维持高景气且预期上修 [1] - 预计部分上半年景气度低迷的板块如能源、必选消费等，将在下半年迎来业绩反转 [1]

英伟达H20芯片解禁事件分析 - H20芯片是AI训练千亿大模型的核心动力 被比喻为AI时代的"发动机" [3] - 2024年H20为英伟达带来120-150亿美元收入 占中国区营收85% [7] - 禁售导致英伟达Q1损失25亿美元 预计两季度共亏损135亿美元 [9] 中美科技博弈新阶段 - 美国从全面封锁转向有限放水 形成新的平衡策略 [5][15] - 禁令倒逼中国加速国产替代 华为昇腾910B性能接近H20 [11][33] - 中国AI市场未停滞 反而推动国产芯片生态发展 [14] 中国市场变化 - 字节跳动和腾讯2024年采购23万枚Hopper系列芯片 [8] - 腾讯向字节跳动购买价值20亿元GPU算力资源 [28] - H20服务器价格从100万元涨至140万元 [30] 国产替代进展 - 华为昇腾 寒武纪等国产芯片性能显著提升 [11] - 国家发改委建议优先使用国产芯片 [34] - 华为MindSpore 百度PaddlePaddle等国产框架逐步完善 [35] 英伟达应对策略 - 强调高性能计算和生态兼容性优势 [40] - 尝试与小米等中国头部企业深化合作 [43] - 讨论基于CUDA的本地化AI训练方案 [46] 行业未来趋势 - 可能出现中美两个平行的AI技术世界 [52] - 中国正在构建芯片-框架-大模型-应用的闭环生态 [59] - 华为昇腾+MindSpore+Qwen形成自主技术体系 [60]