报告投资评级 - 首次覆盖给予“增持”评级 [3][5] 报告核心观点 - 公司在MWC26上展示了“连接+算力”战略升级成果，并发布《超节点技术白皮书》，提出以“超节点”为核心打造标准化“AI工厂”的战略构想，有望受益于超节点产业趋势 [1] - 公司是具备“连接+算力”全栈能力的国产ICT龙头，作为具备自研交换芯片能力的设备商，有望深度受益于超节点渗透率提升带来的交换芯片市场扩容红利 [3] - 2025年前三季度公司营收1，005亿元，同比增长11.63% [1] 政企业务成为核心增长引擎，2025年上半年营收192.5亿元，同比大幅增长110% [2] 业务表现与发展 - **政企业务**：2025年上半年营收192.5亿元，同比+110% [2] 全系列智算服务器获头部互联网公司规模订单，数据中心交换机以综合排名第一中标中国移动集采，并以第一名中标国有大行项目 [2] - **运营商网络**：在京津冀、和林格尔、中卫等“东数西算”核心节点实现大规模数据中心落地 [2] - **消费者业务**：家庭智能终端年发货量连续两年突破1亿只，移动互联产品5G FWA & MBB的市场份额连续四年全球第一 [2] 技术战略与创新 - **超节点“AI工厂”方案**：发布《超节点技术白皮书》，提出从单芯片堆叠向系统级协同转型，通过高速互联协议构建高带宽域（HBD） [2] - **硬件创新**：自研OEX正交无背板互联架构采用“零线缆”设计，单机柜支持128个GPU，配合自研“凌云”交换芯片，支持TB级互联带宽与百纳秒级时延 [2] - **软件创新**：通过统一虚拟化与智能编排，支持算力从百卡到万卡平滑扩展 [2] 行业趋势与市场机遇 - **超节点重塑算力架构**：AI算力集群向超节点形态演进，Scale-up Switch理论需求可达Scale-out架构近40倍 [3] - **交换芯片需求爆发**：以华为Atlas 950超节点（8192卡）为例，部署超9000颗LRS与500颗HRS交换芯片，交换芯片与GPU比例超过1:1 [3] 在国产化路径下，受限于制程短板，大幅增加交换芯片数量来换取系统级带宽成为必选项 [3] 财务预测与估值 - **盈利预测**：预计公司2025-2027年归母净利润分别为77.12亿元、88.17亿元、108.51亿元 [3] - **营收预测**：预计2025-2027年营业收入分别为1，385.20亿元、1，562.37亿元、1，737.20亿元，同比增长率分别为14.20%、12.79%、11.19% [4] - **估值指标**：对应2025-2027年市盈率（PE）分别为14.16倍、12.38倍、10.06倍 [3][4] - **关键财务比率**：预计2025-2027年毛利率分别为36.2%、35.2%、34.6%，净资产收益率（ROE）分别为9.58%、9.88%、10.85% [10]

会议背景与主题 - 2026年2月24日广东召开高质量发展大会 主题聚焦“制造业与服务业协同发展” 这是广东连续第四年开启“新春第一会” [1] 华为公司经营与战略观点 - 2025年华为整体经营稳健 全年销售收入超过8800亿元人民币 [3] - 当前处于技术深刻变化时代 人工智能飞速发展将加速数字世界与物理世界深度融合 重塑开发范式、生产方式、服务模式及人机交互方式 并催生新应用 [3] - 与前几次工业革命的“单点技术突破”不同 AI技术、基础设施与应用场景三要素相互赋能、协同演进是第四次工业革命的重要特征 [3] - 对于人工智能产业发展 既要看到技术创新带来的先发优势 更要重视坚实数智基础设施所支撑的持久发展能力 [3] - 人工智能带来的价值涉及行业底层逻辑、服务模式、价值链的深层变化 需要构建开放合作和持续发展的生态体系以释放其价值 [3] - 万物智联时代 各类设备间的互联、互通、互操作是提供智能化体验的核心能力 打通操作系统底层能力并共建标准中间件能推动产业高质量创新 [4] - 技术生态的构建并非单一技术或企业的竞争 需要通过开源开放和合作创新 以技术生态赋能产业生态 以产业生态牵引技术进步 [4] 华为未来战略举措与投入方向 - 未来应持续夯实数智基础设施底座 为人工智能产业高质量发展建立坚实基础 [3] - 未来应打造开放、开源的AI生态 加速释放人工智能的产业价值 [3] - 未来应共建鸿蒙操作系统生态 加速迈向好用爱用的用户体验 [4] - 公司将持续加大研发投入 以一体机、集群、超节点等系列化产品和解决方案满足快速增长的算力需求 [4] - 公司将构建以昇腾为核心的AI开放生态 持续为客户创造价值 [4] - 公司将加强鸿蒙生态建设 突破一定规模 实现良好的用户体验 [4] - 公司将持续投入基础大模型、小艺终端智能体和智能驾驶智能体 [4] - 公司将聚焦重点行业和关键场景 打造行业智能体使能平台 通过技术创新和场景创新支持伙伴赋能千行百业智能化 [4]

行业趋势与核心观点 - 人工智能大模型加速由单模态向全模态演进，算力需求呈指数级攀升，超节点成为突破算力瓶颈的关键底座[1] - 超节点是算力从“可用”到“好用”的生态基石，正推动产业从“单点性能比拼”迈入“系统级效率竞争”的新阶段[2] - 超节点架构正成为未来智算中心的主流形态，并加速规模化落地[3] - 超节点技术作为人工智能发展的重要方向已成为全球共识，正逐步改变国际算力竞争格局[4] 华为公司的布局与进展 - 华为将通过“集群+超节点”的创新，为全球AI产业提供真正具有规模且有效的算力，超节点部署是2026年华为在人工智能基础设施领域布局的重要方向之一[1] - 华为自研的AI计算集群Atlas900超节点已累计部署超过300套，服务20多个客户，涵盖互联网、电信、制造等多个行业，进入规模化应用新阶段[1] - 华为超节点通过三大技术创新突破行业瓶颈：超大带宽、超低时延和统一内存编址，实现“计算不等待通信”，消除传统集群的“气泡问题”[3] - 华为等头部企业推动超节点生态快速发展，正带动A股上市公司加速布局相关产业链[3] 国内产业竞争格局 - 我国科技巨头正加速抢占超节点高地，阿里云、腾讯云等头部科技公司均陆续发布了自身的超节点解决方案[3] - 中科曙光、浪潮信息等基础设施厂商专注于算力底座的硬件突破，依托国产化优势推动液冷技术在超节点中的规模化应用，并联合上下游打造国产计算生态[3] - 国内头部企业已在超节点赛道上构建起明显的先发优势[3] - 产业发展呈现两种路径：一是由单一厂商提供整体解决方案追求极致计算效能；二是通过生态共建聚合多方能力形成协同优势[4] 产业链生态与合作 - 从芯片到光模块，从服务器到操作系统，一个完整的国产超节点产业链正在形成[3] - 烽火通信子公司长江计算作为算力基础设施“国家队”，与昇腾合作发布了昇腾智造等“智”系列解决方案[4] - 星环科技与华为主要在智能计算产品领域展开合作，与华为鲲鹏、昇腾AI计算、数据存储保持深度适配[4] - 在全球AI算力竞争的下半场，关键在于生态如何实现协同优化，以工程能力提升计算效率，并通过开放生态与深化合作实现可持续创新[4] 技术驱动与市场需求 - 随着大模型参数量从千亿级向万亿级演进，对算力规模和通信效率的需求呈指数级增长[1] - 在单芯片算力受限的客观条件下，国内厂商通过超节点的系统级架构创新，以“更高集成密度+更优系统效率”的组合策略，力求在整体集群性能上实现突破[1] - 超节点是有效支撑复杂计算需求的根基，也是国产算力实现追赶的关键路径[1]

AI计算架构的演进与“超节点”的本质 - AI行业的竞争焦点已从堆叠模型参数和服务器，转向底层计算架构的“系统级对决” [1] - “超节点”成为计算产业的新方向，但部分产品存在技术变形，仅将多台服务器堆叠于机柜并宣称打破摩尔定律 [2] - 真正的“超节点”需实现“内存统一编址”，否则本质仍是传统服务器堆叠架构 [2] 传统架构瓶颈与“超节点”的兴起 - 大模型时代，传统Scale Out集群架构面临“三堵墙”挑战：通信墙、功耗与散热墙、复杂度墙 [3] - 通信墙问题突出：大模型训练中通信频次呈指数级增长，微秒级延迟累积导致计算单元长时间等待，限制算力利用率 [3] - 硬件堆砌带来复杂度墙：万卡乃至十万卡集群运维复杂，大模型训练中需每隔几小时处理一次故障 [3] - 新算力需求驱动变革：大模型走向全模态融合，上下文长度达兆级、训练数据高达100TB，部分场景时延要求小于20毫秒，传统架构已成瓶颈 [3] “通信墙”的技术原理与“超节点”的核心指标 - 传统集群“存算分离”与“节点互联”导致数据访问延迟：GPU间数据访问需经历数据搬移、协议封装、网络传输、解包重组、数据写入五步骤，存在几毫秒延迟 [6][7][8][9][10] - 大模型训练中高频次芯片间同步使此延迟问题放大，严重影响效率 [10] - 业界提出“超节点”概念，并规定三大硬性指标：大带宽、低时延、内存统一编址 [10] - “内存统一编址”是核心：旨在构建全局唯一虚拟地址空间，使集群内所有芯片内存资源如同一张地图，消除“序列化与反序列化”开销，从而打破通信墙 [12] 实现“内存统一编址”的技术挑战 - 实现难点在于“通信语义”的代际差，涉及通信协议、数据所有权和访问方式 [13] - 两种主流通信方式对比：面向分布式协作的“消息语义”（如寄快递）存在打包、拆包延迟和CPU开销；面向并行计算的“内存语义”（如从书架上拿书）效率更高 [15][16] - TCP/IP、InfiniBand、RoCE v2等协议支持消息语义，是通信墙的直接诱因；而灵衢、NVLink等协议已支持内存语义 [16] - 实现内存语义的皇冠明珠是“缓存一致性”，需确保所有计算单元看到的内存信息同步 [16] - 实现内存语义需满足两个条件：支持内存地址传输的通信协议与缓存一致性协议；以及充当“翻译官”的交换芯片，以整合全局地址空间 [16][17] - “伪超节点”多采用PCIe+RoCE协议：RoCE跨服访问仍需RDMA，不支持统一内存语义与硬件级缓存一致性；PCIe单lane理论带宽64GB/s，比超节点要求低一个数量级，导致无法实现全局内存池化与内存语义访问 [19] “超节点”与“内存统一编址”的应用价值 - **模型训练**：解决HBM显存瓶颈。传统“Swap to CPU”方式因PCIe带宽低且需CPU参与，数据搬运时间可能长于计算时间 [21]。真正超节点架构下，CPU内存与NPU显存同址，可采用“以存代算”策略，将数据offload至CPU内存并按需快速拉回，使NPU利用率提升10%以上 [23] - **模型推理**：实现KV Cache全局池化与Prefix Cache复用。传统集群KV Cache绑定单卡显存，无法跨节点借用 [24]。内存统一编址后，固定System Prompt只需全局存储一份，支持“一存多取”。PreFix Cache命中率100%时，集群吞吐性能可提升3倍 [26] - **推荐系统**：优化超大规模Embedding表访问。传统RoCE等“寄快递”方式处理小包时，打包拆包开销大，导致门铃效应与高延迟 [28]。利用内存统一编址与硬件级内存传输引擎，计算单元可直接读取远端内存，实现请求流水线化，极大降低通信延迟，提升端到端推荐效率 [30] - 三大能力（大带宽、低时延、内存统一编址）协同，方能使集群像一台计算机一样工作，成为大模型训练与推理的完美基础设施 [30] 行业竞争格局与发展方向 - AI基础设施竞争已从硬件堆砌上升至体系结构竞争 [31] - “内存统一编址”是通往下一代计算范式的关键，是实现“One NPU/GPU”能力、打破物理服务器围墙的核心 [31] - 仅停留在“服务器暴力堆叠”的产品将难以适应AGI时代的算力需求 [31]

文章核心观点 - 2025年科技领域以人工智能和商业航天等硬核科技深刻重塑经济社会发展底层逻辑，技术浪潮成为驱动资本市场结构性行情的核心引擎[1] - 一系列年度科技热词从前沿概念跃升为产业技术突破，勾勒出产业跃迁路径，为洞察未来投资方向提供关键坐标[1][2] - 展望2026年，科技浪潮将持续深化，产业趋势底层逻辑牢固，但形式和重心将不断演变，投资需关注AI深化落地、自主创新加速及未来产业等主线[14] 年度科技热词与产业映射 - **AI智能体**：2025年初以DeepSeek为代表的大模型战略性开源降低技术门槛，推动AI从辅助工具向自主协同伙伴演进，催生资本市场对AI算力、存储和光模块等板块的热潮[3] - **超节点**：通过高速互联技术整合成百上千芯片以应对单一芯片性能瓶颈，为全球算力竞争开辟不依赖尖端制程的差异化道路，使高性能连接、先进封装与集成解决方案企业获市场关注[4] - **高端PCB**：在AI算力需求推动下，印刷电路板产业向高层数、高密度、高可靠性方向演进，单板价值量与技术壁垒显著提升，标志着中国从“制造中心”向“创新源”与“赋能极”跨越[5] - **AI算力**：算力需求从间歇性峰值转变为持续性基础资源消耗，升维为国家间科技竞争的战略“数字基石”，中国“东数西算”战略加速落地，使算力服务、液冷节能及算力网络建设公司获战略关注[6] - **CPO**：共封装光学技术通过光引擎与计算芯片深度集成提升算力能效，成为应对数据中心“功耗墙”与“速率墙”的关键，为掌握核心光学芯片、精密封装工艺及上游材料的企业带来增量机遇[7] - **数字经济**：2025年中国数字经济进入由“基础夯实”向“战略突围”演进的关键阶段，AI实现柔性生产，数据要素在金融、医疗、交通等领域流通创造新价值，成为推动经济增长的重要引擎[8][9] - **可控核聚变**：中国“人造太阳”EAST等大科学装置连续刷新稳态运行世界纪录，高温超导等新材料应用让商业化路径初现曙光，资本市场开始密切关注该领域[10] - **商业航天**：2025年中国商业航天步入密集发射期，国家级卫星互联网星座加速在轨组网，卫星数量迅速突破百颗大关，拉开万亿级太空经济产业化序幕，资本市场沿“火箭制造-卫星研制-应用服务”全产业链深度挖掘[11] - **人形机器人**：2025年一系列标志性事件表明人形机器人量产正迎来“从0到1”的突破，特斯拉等公司公布年度量产计划及国内企业累积可观订单，核心零部件如丝杠、减速器、传感器等的国产化与技术进步成为投资热点[12] - **量子计算**：2025年加速从基础研究迈向工程化探索，中国在“十五五”规划中将其明确为未来产业之首，旨在争夺下一代计算范式的国际话语权[13] 2026年科技投资展望与主线 - **AI深化落地与模型迭代**：2026年将更关注大模型迭代方向及有助于提高模型能力、具备数据和生态壁垒、提升推理效率实现成本可控的环节，在模型和应用端关注具备垂类数据优势尤其是非公域数据的环节[14] - **AI应用与流量生态重构**：AI行业投资应用端将带来较大机会，AI与实体经济深度融合提升全要素生产率是核心方向，包括AI时代流量入口向AI迁移及硬件入口属性强于软件带来的流量逻辑重塑，以及虚拟世界和现实世界中提升全要素生产力的系统性创新[15] - **结构性行情与三大主线**：2026年市场将延续结构性行情，投资方向关注创新药、商业航天、国防军工三大主线[15] - **创新药领域**：关注“临床数据+里程碑付款+商业化放量”的价值兑现，尤其在ADC、双抗以及免疫/代谢等大适应症上跨国药企持续买单的逻辑，更受益的是具备全球临床与CMC能力的平台型公司[15] - **商业航天领域**：低轨卫星互联网进入高密度部署、火箭走向高频发射与可复用迭代，产业链从“工程项目”向“制造业+运营”迁移，机会更集中在能规模化降本的环节，资本市场支持民营航天融资及龙头冲刺上市可能带来催化[16] - **国防军工领域**：更看重“新质战斗力”方向的景气延续，包括无人化/智能化装备、军工电子与信息化、航天装备与新材料，以及军贸放量带来的业绩弹性，2026年应跟着订单与交付节奏做配置[16] - **科技自立自强与上游环节**：在科技自立自强战略下，半导体设备、AI芯片、先进封装等上游环节受益于持续资本开支和政策支持，景气度显著高于下游，中国通过超节点集群、多卡协同等路径实现算力突围，带动液冷、光模块、PCB、存储等配套产业链高增长[16] - **AI应用侧与前沿方向**：AI应用侧如AI Agent、AI视频生成、商业化自动驾驶等领域有望迎来商业化拐点，量子科技、脑机接口、6G通信、核聚变能源、氢能与新型储能、生物制造、人形机器人、低空经济和新材料等前沿方向有望于2026年实现政策、资本与产业三重共振[16] - **国产与海外算力产业链**：看好国产算力继续深化，国内CSP厂商资本开支持续高增，技术上看好超节点，同时海外算力产业链随着产业技术升级和客户开拓，业绩会逐步落地[17] - **AI创新与硬件半导体**：国内科技龙头公司打开市值天花板，产业链环节的产品创新、供应商突破将带来较大业绩及市值空间，重点看好AI硬件和半导体，海外和国内云厂商在AI方向的资本支出投入依然保持高增，国产半导体先进制程和存储芯片扩产进入加速[17] - **消费电子与AI软件**：电子制造能力从传统消费电子向AI算力和端侧扩张，基本面有望实现较快增长，AI软件和国产软件方向当前市场预期低，但应用落地已有变化加速迹象[17]

公司2025年工作成果回顾 - 公司在全球多个极端环境地区完成了通信网络建设与优化工作 包括在44℃高温的撒哈拉沙漠南缘进行网络优化[3] 在大西洋七级风浪中与客户共同定位并恢复光网通信故障[3] 在海拔4300米、零下15℃的雪域高原调试光储系统以输送绿色电源[3] - 公司研发与工程团队在客户业务低峰期高效执行技术方案切换 例如在凌晨4:30的客户机房奋战30天完成紧急上线[3] - 公司鸿蒙生态工程师与合作伙伴持续提升用户体验 覆盖外卖、笔记、出行等多个初始场景[3] - 公司工程师为听障用户解决了包含专业术语的售后难题 架起了沟通桥梁[4] - 制造工匠从小鸡喂食器获得灵感 解决了手机微短螺钉供钉器随动打钉技术难题 大幅提升了打钉效率[4] - 支付会计团队严格遵守流程 实现了万亿支付零损失[4] 公司2026年战略方向与主战场 - 公司将强化行业垂直作战 发挥综合优势深耕行业 以推动千行百业的智能化转型[1] - 公司将构建开源开放的鲲鹏昇腾生态 使能合作伙伴开发满足各行业需求的产品 并推动集群与超节点技术普惠 以构筑坚实的AI算力底座[1] - 公司将实施“水战略”以激发管道流量 将AI融入通信网络 实现从联接到“智联”的跃迁[1] - 公司将始终从消费者体验出发 繁荣鸿蒙生态并畅享AI体验 旨在为终端消费者带来更多惊喜[1] - 公司将通过鸿蒙智行和乾崑智驾助力车企实现规模上量 打造安全舒适的驾乘体验[1] - 公司将重构AI数据中心 目标是让每瓦特电力产出更多的Tokens[1] - 公司将推广液冷超快充技术 致力于让有路的地方就有高质量的充电体验[1] 公司核心业务与产品布局 - 公司过去一年的主要工作成果涵盖5G-A建设、鸿蒙生态体验、乾崑智驾[1] - 公司在计算产业布局了鲲鹏、openEuler、昇腾和超节点等技术[1] - 公司在行业AI落地和绿色能源领域取得了进展[1] 行业趋势与公司机遇 - 公司认为面向未来 智能化变革浪潮奔涌 这是公司面临的长期战略机遇[1] - 公司强调过去的成功并非未来的航标 在智能化的不确定性中 胜利属于敢于挺身而出、勇于自我批判的奋斗者[1] - 公司2026年的战略是聚焦价值战场、以质取胜并做强组织能力[1]

公司研发投入与财务数据 - 2025年前三季度研发费用合计46.20亿元人民币，同比增长23.7% [1] - 预计2025年全年研发投入将超过60亿元人民币 [1] 研发团队规模与核心竞争力 - 公司目前研发技术人员规模将近2万名 [1] - 研发被视为公司的核心竞争力，公司将持续加大投入以夯实技术护城河，实现可持续高质量发展 [1] 研发投入的主要方向 - 研发投入主要围绕“3+N+3”的产品布局以及满足业务增长的需要 [1] - 针对新技术和新产品方向，如AI端侧、超节点、汽车电子等，持续增加研发资源 [1] - 机器人是公司一个明确的研发投入方向 [1] 前瞻性技术预研 - 公司通过Xlab在声学、光学、热学、射频等领域进行前瞻性的研发预研 [1]

行业背景与共识 - 人工智能已实现从辅助工具到核心生产要素的根本性跃迁 科学大模型、世界模型、具身智能等前沿方向迅猛发展 对底层算力提出了前所未有的规模与性能要求 [3] - 行业面临“性能墙”与“生态墙”双重制约 具体表现为高端算力供给不足、软硬件适配不畅、技术标准不一、应用成本高昂 成为广大中小企业发展的显著壁垒 [3] - “开放”已从可选项转变为产业突破瓶颈、实现可持续发展的行业共识 市场需要开放、高效、安全、稳定的智能计算基础设施 建设开放、共享、分工、协作、团结、共赢的产业格局成为共识 [3] 大会成果与生态实践 - 首届光合组织人工智能创新大会（HAIC2025）在江苏昆山举办 主题为“智算无界，光合共生” 汇聚全产业链超2500家企业代表、专家学者及行业领袖 通过200余场高密度分享与5000余平方米实景展区呈现中国AI计算开放架构的创新实践与生态繁荣 [1] - 大会发布了多款超节点、AI终端等光合生态人工智能创新成果 覆盖从尖端行业高强度算力需求到万千用户办公娱乐需要 承载“普惠智算”的初心 [3] - 商汤科技、中科曙光、大晓无限机器人、麒麟软件、华大九天、海光信息等企业在会上达成多项战略合作 围绕AI算力软硬件系统优化、世界模型与具身智能应用创新等开启跨层开放协作 [5] 关键技术突破与开放架构 - 开放架构下最瞩目的成果是scaleX万卡超集群 该集群面向万亿参数大模型与前沿科学智能等极致场景设计 由16个scaleX640超节点通过全栈自主研发的原生RDMA高速网络互连而成 [5] - scaleX万卡超集群硬件支持多品牌AI加速卡 软件兼容主流计算生态 是对开放架构技术路线与系统工程创新的“集大成”式验证 标志着我国在构建世界一流超大规模智算基础设施上取得关键突破 [5] - AI终端、超节点、超集群等创新成果是“开放破瓶颈”的硬核证明 而HAIC2025展现的是更宏大的“开放促普惠”生态蓝图 [5] 生态协作与未来计划 - 大会公布了科学智能联合攻关行动、AI计算开放架构联合实验室首批项目组协同创新计划 旨在汇聚顶尖力量 针对科学大模型、多元异构算力融合、统一基础软件栈、超大规模集群优化等共性关键技术开展联合攻关 将开放协作深入研发源头 [5] - 大会开启光合组织生态筑基行动、光耀百城2.0计划 旨在推动产业链各环节产品以标准接口协同工作 诠释了开放生态从“全链覆盖”到“价值闭环”的演进 [5] - 从浪潮、商汤科技、麒麟软件等厂商在大会上的分享 到海光、曙光发布的开放战略与超集群实践 都是开放共识的集中体现 [3]

重大资产重组终止事件概述 - 海光信息与中科曙光于12月9日晚间同时公告，终止筹划近半年的重大资产重组计划，原计划为海光信息换股吸收合并中科曙光，交易金额约1159.67亿元 [3][6] - 终止原因为交易规模大、涉及相关方较多，且市场环境较筹划之初发生较大变化，导致重组条件尚不成熟 [3][7] - 两家公司均表示，交易终止不会对公司的生产经营和财务状况造成重大不利影响，并承诺至少1个月内不再筹划重大资产重组事项 [3] 市场反应与分析师观点 - 公告次日（12月10日），中科曙光开盘瞬间跌停，海光信息股价一度下跌超过5% [1][4] - 分析师普遍认为，终止对中科曙光冲击较大，因其前期因合并预期涨幅较大，而对海光信息影响较小，更多是“利空落地” [3][4] - 有卖方分析师指出，市场对合并一直存疑，中科曙光股价与合并理论价格存在套利空间，终止符合市场预期，在预案出台前（6月9日前）价差为21.5%，公告前（12月9日）价差为21%，已从最低的7.62%（6月11日）回到事件前水平 [4] - 国海证券分析师认为，中科曙光将切换回平台型公司估值，并单独考虑其持有的海光信息股权（持股27.96%）市值，估值空间或进一步打开，并称“站在未来看，今天或许是最佳买点” [4][9] - 有券商电子行业首席分析师表示，公司短期股价巨幅回调是上车机会，终止合并后公司可更专注主航道，聚焦以海光芯片为核心开发服务器产品及超节点技术 [5] 重组背景与公司关系 - 该重组计划始于今年5月25日，是5月16日证监会重组新规落地后的首单上市公司间吸收合并案例 [6] - 根据原预案，中科曙光换股价格为79.26元/股，海光信息换股价格为143.46元/股，合并后中科曙光将终止上市 [6] - 重组核心逻辑在于双方产业定位互补，旨在形成“芯片-整机-系统-服务”的闭环 [6] - 自5月宣布重组消息至12月10日，两家公司市值均上涨：海光信息市值从超3100亿元增至约4900亿元；中科曙光总市值从超900亿元增至超1300亿元 [6] - 海光信息与中科曙光历史渊源深厚，海光信息前身由中科曙光等机构于2014年10月联合成立，中科曙光目前仍为其第一大股东，持股27.96% [9] - 海光信息于2016年获得美国超威半导体（AMD）技术授权，开启独立发展，并于2022年上市 [9] 公司未来业务展望 - 海光信息表示，重组终止不影响与中科曙光的后续合作，公司将继续以高端芯片产品为核心，联合产业链上下游推进AI全栈产品及解决方案研发 [8] - 海光信息未来将继续围绕GPU和CPU开展主业，市场期待其明年推出的“深算四号” [4] - 中科曙光未来发展将以海光信息的芯片为核心，开发各种服务器产品，包括其国内领先的ScaleX640超节点技术 [5]

核心观点 - 报告认为AI全产业链维持高景气，2026年计算机行业的投资应主要把握AI应用与自主可控两大发展机遇，并维持行业“看好”评级 [1][7][8][9][86] 计算机行业行情与业绩回顾 - **市场表现**：2025年1月1日至11月28日，申万计算机行业指数上涨18.54%，跑赢沪深300指数3.50个百分点，在申万一级行业中排名第10位 [3][17] - **子板块表现**：申万计算机三级子行业全部上涨，涨幅依次为：其他计算机设备（23.42%）、横向通用软件（22.13%）、IT服务Ⅲ（19.83%）、垂直应用软件（15.30%）、安防设备（7.82%） [3][17] - **估值水平**：截至2025年11月28日，申万计算机行业市盈率（TTM）为209.42倍，相对沪深300的估值溢价率为1477.89% [20] - **整体业绩**：2025年前三季度，计算机行业营收为9358.35亿元，同比增长9.14%；归母净利润为231.40亿元，同比增长31.95% [3][24] - **单季度业绩**：2025年第三季度，行业营收为3244.92亿元，同比增长4.75%，增速较第二季度放缓；归母净利润为102.62亿元，同比增长23.30% [3][24] - **盈利能力**：2025年前三季度，行业毛利率为23.23%，同比下降2.08个百分点；净利率为2.59%，同比提升0.44个百分点 [30] - **细分板块业绩**： - 计算机设备：前三季度营收3256.50亿元，同比增长13.65%；归母净利润203.90亿元，同比增长13.18% [32] - 软件开发：前三季度营收2389.98亿元，同比增长1.51%；归母净利润亏损4.52亿元，同比减亏28.33亿元；第三季度归母净利润12.63亿元，同比增长587.81% [32] - IT服务Ⅱ：前三季度营收3711.87亿元，同比增长10.64%；归母净利润32.02亿元，同比增长16.40% [32] AI算力：超节点有望破局算力瓶颈 - **全球数据中心市场**：受AI算力需求驱动，全球数据中心市场规模从2018年的2126.9亿美元增长至2024年的3476.0亿美元，年复合增长率（CAGR）达8.53%，预计2030年将达6520.1亿美元 [35] - **中国数据中心市场**：中国数据中心市场规模从2018年的680.1亿元增长至2024年的2613.3亿元，CAGR达25.15%，预计2030年将达4629.6亿元 [35] - **中国算力基础设施**：截至2025年6月底，中国在用算力中心机架总规模达到1085万标准机架 [40] - **北美云厂商资本开支高增**：2025年第三季度，谷歌、亚马逊、Meta、微软、甲骨文的单季度资本开支分别同比增长83.39%、55.15%、133.40%、29.96%、269.17% [43] - **北美云厂商上修资本开支指引**： - 谷歌将2025年资本开支指引上调至910-930亿美元（原850亿美元），并预计2026年资本开支将进一步显著增加 [43] - 亚马逊预计2025年全年资本开支约为1250亿美元（此前预计1100-1200亿美元），并预计2026年将进一步增加 [43] - Meta将2025年资本开支指引从660-720亿美元上调至700-720亿美元，同时预计2026年资本开支增长将显著大于2025年 [43] - 微软预计下一季度资本开支环比继续增长，且2026财年全年资本开支增长率将高于2025财年 [43] - **海外大规模算力订单落地**：2025年9月以来，OpenAI与多家科技巨头签署算力协议，包括与甲骨文的3000亿美元远期订单、与英伟达合作构建至少10GW AI数据中心、与AMD达成6GW合作协议、与博通合作开发10GW定制AI加速器、与亚马逊云科技（AWS）达成380亿美元算力采购协议 [52][53] - **国内云厂商资本开支**：受芯片供应等因素影响，国内厂商资本开支环比有所回落 - 阿里巴巴FY26Q2资本开支为315.0亿元，同比增长80.1%，环比下降18.6% [54] - 腾讯2025年第三季度资本开支为129.8亿元，同比下降24.1%，环比下降32.1% [54] - 百度2025年第三季度资本开支为33.8亿元，同比增长106.4%，环比下降10.6%；同期AI新业务收入约96亿元，同比增长超50% [54] - **超节点技术成为关键**：在AI芯片制程受限背景下，超节点架构通过高速互联技术，将大带宽互联范围从单台服务器扩展至整机柜及跨机柜集群，成为实现大规模算力供给的关键技术 [4][62] - **超节点性能优势**：以昇腾384超节点为例，相较于传统服务器架构，通信带宽提升15倍，单跳通信时延从2微秒降低至200纳秒（降低10倍），在DeepSeek、Qwen等多模态、MoE模型上可达到3倍以上的性能提升 [66] - **国产厂商密集发布超节点方案**：2025年，华为、阿里、百度、中科曙光等国产厂商密集发布超节点方案，例如华为的CloudMatrix 384、Atlas 950/960 SuperPoD，阿里云的磐久128，百度的天池256/512，中科曙光的scaleX640等 [4][67][68] AI模型：国产开源模型重塑全球AI竞争格局 - **全球大模型加速迭代**：2025年下半年以来，海外闭源模型厂商（如谷歌、Anthropic、OpenAI、xAI）密集更新模型，在全球大模型智能指数排行榜中排名靠前 [5][69] - **国内厂商聚焦开源模型**：国内大模型厂商集中发力开源模型领域，持续缩小与海外闭源模型差距，例如月之暗面推出Kimi K2 Thinking，DeepSeek推出DeepSeek-V3.2，MiniMax发布MiniMax-M2，阿里云推出Qwen3-235B [73] - **国产开源模型占据主导**：在全球开源大模型智能指数排行榜前十名中，国产开源模型占据八席 [73] - **模型能力持续提升**：以OpenAI的GPT系列为例，其大模型智能指数得分从GPT-3.5 Turbo的6分增长至GPT-5.1（high）的70分，反映了模型深度推理、多模态理解等能力的根本性突破 [74] - **国产模型性价比凸显**：国内模型的API输入价格多数处于0.3-1美元/百万tokens区间，输出价格多数处于0.5-5美元/百万tokens区间，显著低于海外高性能大模型（如GPT-5.1、Gemini 3 Pro等）的定价 [76] - **竞争格局重塑**：随着Deepseek、通义千问、Kimi等国产开源模型性能持续突破，与顶级闭源模型的性能差异不断缩小，有望凭借更高性价比获得客户青睐 [5][76] AI应用：AI Agent成为C端竞争新焦点 - **AI向智能体阶段演进**：根据OpenAI的划分，通用人工智能（AGI）发展正从“聊天机器人”、“推理者”阶段，向能自主执行多日任务的第三阶段“智能体（AI Agent）”迈进 [78][82] - **多重因素推动商业化**：在大模型基础能力提升、API调用成本下降、开源模型降低开发门槛、强大算力保障等因素共同作用下，AI Agent应用的商业化落地进程有望加速 [6][82] - **互联网巨头加速布局C端**： - 阿里巴巴推出基于通义千问的个人AI助手“千问App”，公测一周后下载量突破1000万，战略目标是打造未来的AI生活入口，覆盖办公、地图、健康、购物等多个场景 [83][84] - 腾讯致力于在微信内部打造开放实用的AI Agent技术生态 [83] - **应用形态革新**：相较于此前以ChatBot形式为主的大模型toC应用，当前应用正朝着实现跨系统和端到端功能的AI Agent形态发展 [8][84] 2026年投资策略 - **把握AI应用与自主可控机遇**：展望2026年，投资应主要围绕AI应用与自主可控两大主线展开 [7][8] - **AI算力维持高景气**：英伟达对营收增长保持乐观，全球主流云计算厂商资本开支保持高速增长，支撑AI算力行业高景气度 [8] - **AI模型竞争白热化**：全球大模型领域竞争持续白热化，推动技术创新与应用落地加速；国产大模型已成功跻身全球第一梯队 [8] - **AI应用增长潜力大**：大模型厂商正加速C端AI应用的形态革新与场景渗透，看好AI应用板块在技术落地提速与场景需求释放双重驱动下的增长潜力，建议关注应用端具备AI技术落地实力与场景适配优势的头部企业 [8][9][85]