文章核心观点 - 企业智能化转型正从单点技术应用阶段，演进至需要AI能力持续增长、复用并创造业务价值的阶段，关键在于成本和风险可控 [1] - 软通动力提出的AI Factory解决方案及其AI飞轮增长模型，旨在通过数据、模型、智能体、场景四大核心环节的正向循环，构建体系化的AI能力闭环，推动AI从“工具应用”质变为“组织原生”的核心生产要素 [1][3] AI飞轮增长模型的核心构成与逻辑 - AI飞轮模型旨在解决企业业务的增长问题，其核心是将AI能力像生产系统一样持续生产与复用，将智能化投入转化为长期业务回报 [3] - 飞轮由数据、模型、智能体、场景四大核心环节构成，形成“数据驱动模型训练、模型支撑智能体运行、智能体重构业务场景、场景持续生成数据资产”的全流程闭环，各环节成果相互反哺，推动企业AI能力与业务价值指数级增长 [3] - 飞轮一旦转动，边际成本会快速下降，创新速度持续提升，业务价值加倍放大，使AI成为企业业务的增长引擎 [3] 第一重飞轮：数据筑基 - 数据是AI飞轮转动的核心燃料，通过构建“硅基员工知识大脑”整合企业内ERP/MES业务数据、IoT设备质检数据、文档OA制度数据等全维度私有数据，打破数据孤岛 [4] - 利用AI数据平台进行知识治理，将碎片化数据转化为具有业务逻辑和价值的标准化token，构建企业、部门、员工三级联动的知识库体系 [4] - 高质量数据持续为模型训练和智能体开发提供支撑，而模型在场景中应用产生的新数据又反向丰富知识库，让数据资产在循环中持续增值 [5] 第二重飞轮：算力托底 - 算力是AI飞轮转动的基础动力，公司搭建了On-Prem私有智算中心与On-Cloud私有算力专区的混合算力架构，以保障核心业务、支持训练与高峰负载、适配现场与实时场景 [6] - 多元算力载体依托软通华方OEM硬件打造，包括GPU server、AIDC数据中心集群版、Edge端侧一体机版等 [6] - 通过天元智算调度平台实现算力的弹性调度、按需扩容与智能分配，确保高并发场景下的稳定输出，随着飞轮转动，算力调度效率与适配能力持续优化，单位计算成本下降 [6] 第三重飞轮：平台赋能 - 平台是连接数据、算力与场景的关键枢纽，公司深度整合软通天璇MaaS平台模型服务体系，以及AIDE（AI数据治理）、ASDM（AI时代软件研发流水线）体系，搭配自研AutoAgent智能体开发平台、IssMeta数字孪生研发仿真平台，构建全栈式AI软件技术栈 [7] - ASDM体系作为AI时代软件研发核心方法论，从“为人构建系统”转向“为AI构建系统”，覆盖研发全流程，通过构建场景化认知、闭环执行和自我迭代能力，搭配专属AI Coding工具，实现“AI主导、人工辅助”的研发模式 [8] - AIDE平台聚焦AI全生命周期数据治理，覆盖数据采集、清洗、标注、质量评估、合规审计等核心环节，确保数据高质量、高可用与高安全 [9] - AutoAgent平台支持知识库链接、工具调用、工作流编排，可快速开发适配业务的智能体，并通过任务节点解耦部署适配高并发、分布式场景 [10] - IssMeta平台融合多源数据采集、三维场景构建、物理规则仿真等能力，覆盖设备/产线/园区的数字建模、仿真推演、优化决策全流程，为工业制造、能源电力等场景提供虚拟试验与运营底座 [11] - 平台各产品体系深度协同，形成从数据治理、模型服务、研发提效到智能体开发、数字孪生仿真的完整能力闭环，积累的开发经验、模型模板等持续丰富平台能力矩阵，降低AI技术落地门槛 [12] 第四重飞轮：场景落地 - 场景落地是检验AI价值、反哺飞轮的关键环节，公司以业务价值为导向，打造了Agentic AI自主智能体、Physical AI具身智能体、Science AI科学智能体三大体系，覆盖制造、金融、医药、能源等全行业核心业务场景 [13] - 在行业AI应用领域，睿动智能体云平台提供一站式智能体构建与运维服务，其Agent Infra具备智能Runtime、记忆系统、Token治理与可观测等性能 [13] - 在具身智能领域，软通天擎、软通天枢具身机器人实现物理世界的自主执行，完成工业巡检、设备维保、焊接作业等复杂任务 [13] - 在科学智能领域，谷硅动力Scientific AI赋能生命科学、物理仿真、材料研发等领域的创新研发，通过高性能计算与AI算法融合加速技术突破 [13] - 场景落地带来的降本提效和创新增收，促使企业加大对AI的投入，完善数据治理、升级算力架构、丰富平台能力，新需求和新数据又推动飞轮各环节持续迭代，进入“价值创造-能力升级-更多价值创造”的正向循环 [14] AI转型与组织重构 - 企业AI转型正从“技术部署期”进入“能力运营期”，差距在于是否建立起可持续进化的AI能力体系 [15] - 当数据持续增值、算力持续优化、平台持续复用、场景持续扩展，企业AI能力会像飞轮一样进入自加速状态，智能化转型成为持续增值的能力建设，实现企业增长模式升级 [15] - AI飞轮是深度融合、动态迭代的有机整体，推动企业AI能力从“单点试用”升级为“体系化运营”，组织形态随之重构为AI原生组织：AI从被动效率工具变为主动执行主体，组织架构从部门分割变为价值流导向，决策模式从经验判断变为全域知识智能，价值创造从线性增长变为指数效能 [15] - 目前，软通动力AI Factory解决方案已在制造、零售、金融、医药健康、能源和汽车等行业广泛落地，并通过加强与NVIDIA、矩阵起源等伙伴的生态合作，提供规模化、可复制的智能化转型路径 [15] - 依托飞轮模型，公司以全链条AI服务能力，助力企业将智能融入组织基因，在AI时代竞争中占据核心优势，实现长期可持续增长 [16]

报告投资评级 - **推荐** 维持评级 [5][12] 报告核心观点 - 公司以“AI+”推进场景落地，在党政、金融等国产替代领域市场份额居第一梯队，并通过中标多个重要客户项目持续拓展市场 [3] - 公司通过布局“智算中心+OS+服务器”三大自主支柱产品体系及“天璇MaaS”企业级模型服务平台，构建全栈AI能力，有望实现从软件服务到全栈智能的重要转型 [3][4][12] - 公司硬件与“鸿蒙+欧拉+高斯”三大基础软件及AI平台的布局已正式形成，稀缺性凸显，有望在AI时代开启全新成长之路 [9][12] 业务发展及市场进展 - **算力与硬件业务**：公司算力业务持续取得进展，中标中直机关、全国人大机关2026年服务器框架协议采购项目，其鲲鹏和昇腾相关的4个框架全部入围 [9] - **企业级业务**：围绕信创布局鲲鹏、海光等多技术路线，推出业界首款侧端AI推理四卡液冷工作站，可支持70B大模型，能耗显著低于传统风冷 [9] - **PC终端业务**：形成信创、通用、创新三大产品线。信创终端覆盖六大国产CPU路线；通用终端优化X86架构；创新终端布局鸿蒙生态与AI终端 [9] - **机械革命品牌**：2025年高性能笔记本出货量已突破**150万台**，稳居国产电竞PC第一阵营，并推出“恒悦”商用品牌 [11] 全栈智能产品与技术体系 - **智算基础设施**：以京津冀智造基地为基石，构筑“智算中心+OS+服务器”三大自主支柱产品体系，推出“天元智算调度平台”、基于开源鸿蒙和开源欧拉的自有操作系统发行版（软通天鸿、软通天鹤）以及全线智算硬件产品 [3] - **天璇MaaS平台**：作为“1+4+N”能力矩阵的核心，是公司全栈AI能力体系的关键枢纽，旨在成为多模型接入、可完成行业模型微调与训练的“AI生产工厂” [4] - **平台技术优势**：依托AISE（AI软件工程）与AutoAgent技术，攻克通用大模型难以匹配行业核心需求的痛点，在制造、金融、能源等场景中充当“能力转化器” [4] - **开源平台进展**：自研的Efflux开源平台实现多厂商模型聚合管理等功能，获得了**GitHub 600+Star**的关注 [4] - **软件与终端生态**：以“OS+大模型”驱动终端进化，布局从信创PC、AI PC到AIoT及具身智能机器人的全栈产品线 [11] - **开源鸿蒙进展**：子公司鸿湖万联在交通、矿山、教育行业推出发行版，发布天鸿操作系统软硬一体化解决方案，打造“通用底座+行业发行版”模式 [11] - **具身智能业务**：推出天汇系列K1、C1、G1复合机器人，迭代第二代特种环境作业机器人，并发布天擎S1（双足）、天擎A2（轮式）自研人形机器人产品 [11] 财务预测 - **营业收入**：预计从2024年的**31,316百万元**增长至2027年的**52,649百万元**，2025-2027年增长率分别为**20.4%**、**19.1%**、**17.3%** [12] - **归母净利润**：预计从2024年的**180百万元**增长至2027年的**952百万元**，2025-2027年增长率分别为**148.2%**、**57.7%**、**34.8%** [12] - **每股收益（EPS）**：预计从2024年的**0.19元**增长至2027年的**1.00元** [12] - **估值水平**：当前股价对应2025-2027年PE分别为**102X**、**65X**、**48X**；对应PB分别为**4.2X**、**4.0X**、**3.7X** [12]

公司动态与产品发布 - 软通动力联合金盘科技正式发布“软通天璇AI Factory智能制造解决方案” [1] - 该解决方案旨在帮助制造业客户加速部署AI平台和应用，推动向智能制造转型 [1] - 解决方案的核心是软通天璇MaaS平台，它被描述为驱动垂直行业场景智能的“AI飞轮引擎” [1] 解决方案技术架构与能力 - 天璇AutoAgent具备语言级智能编排、全解耦分布式调度等五大核心技术创新，可将复杂任务解构为最小可执行单元，实现智能体“随处开发、随处部署” [1] - 天璇Digital WorkMate数字员工平台可帮助企业快速构建硅基劳动力平台AI Portal，将行业Know-How封装为标准化、可复用的数字员工矩阵 [1] - 解决方案依托软通天璇MaaS平台与NIM模型基座构建技术底座，具备安全合规、自主可控特性 [2] - 解决方案可根据不同行业、不同规模企业的需求提供定制化产品组合与落地路径，具备极强的适配性与可扩展性 [2] 市场应用与行业影响 - 软通AI Factory智能转型解决方案已赋能零售、金融、制造、医药健康、能源、汽车等多个行业 [1] - 与金盘科技的合作是AI Factory解决方案的重要落地实践，为新能源、新基建等领域的智能化转型提供了可复制的标杆样本 [2] - 通过智能体跨部门联动与硅基劳动力高效协同，推动传统“人驱动流程”向“模型驱动决策”转型 [1] 公司未来规划 - 公司未来将持续强化全栈AI能力 [2] - 公司将深化与金盘科技、矩阵起源等各行业伙伴的协同合作，推动“AI Factory”解决方案在更多场景落地 [2]

核心观点 - 软通动力与金盘科技联合发布“软通天璇AIFactory智能制造解决方案” 旨在共同帮助制造业客户加速部署AI平台和应用 推动向智能制造转型 [1] 解决方案发布与合作 - 解决方案名称为“软通天璇AIFactory智能制造解决方案” 由软通动力与金盘科技联合发布 [1] - 该方案是软通动力AIFactory解决方案的重要落地实践 为新能源、新基建等领域的智能化转型提供了可复制的标杆样本 [2] 解决方案能力与构成 - 软通AIFactory智能转型解决方案已赋能零售、金融、制造、医药健康、能源、汽车等多个行业 [1] - 解决方案依托软通天璇MaaS平台与NIM模型基座构建技术底座 具备安全合规、自主可控、强适配性与可扩展性 [2] - 软通天璇MaaS平台是能力体系中的关键角色和核心中枢 被描述为驱动垂直行业场景智能的“AI飞轮引擎” [1] - 天璇AutoAgent拥有语言级智能编排、全解耦分布式调度等五大核心技术创新 可将复杂任务解构为最小可执行单元 实现智能体“随处开发、随处部署” [1] - 天璇DigitalWorkMate数字员工平台可帮助企业快速构建硅基劳动力平台AIPortal 将行业Know-How封装为标准化、可复用的数字员工矩阵 [1] 目标与未来规划 - 解决方案旨在帮助制造业行业客户加速部署AI平台和AI应用 加速制造业向智能制造转型 [1] - 解决方案可根据不同行业、不同规模企业的转型需求 提供定制化产品组合与落地路径 [2] - 未来 软通动力将持续强化全栈AI能力 深化与各行业伙伴的协同合作 推动“AIFactory”解决方案在更多场景落地 [2]

文章核心观点 - 全球AI竞争已从单一模型参数较量升级为全栈生态的竞争 谷歌通过“TPU芯片+Gemini模型+全系应用”构建了牢不可破的AI生态闭环 其市值在2026年迭创新高至4万亿美元 是市场对其AI战略的信任投票 [1] - 中国AI产业正处在从“通用大模型”向“产业落地”跃迁的关键窗口期 软通动力正通过“软硬一体、全栈智能”战略 构建中国企业级市场罕见的“算力-模型-终端”完整闭环 旨在复刻全球顶级AI发展模式并重塑中国数智供应链 [1] 筑基：以“计算智能”打造自主可控的“物理底座” - 公司通过战略并购同方计算机 完成了从“软件定义”到“物理支撑”的关键一跃 实现了战略性的“算力卡位” [2] - 在计算智能领域 公司构建了覆盖AI服务器、工作站及存储设备的完整硬件体系 依托鲲鹏、昇腾等信创技术路线 成为中国信创与自主算力生态的主流贡献者 [2] - 该布局使公司在“东数西算”等国家战略中占据有利身位 业务延伸至金融、运营商、央国企等核心领域的物理层 为上层AI应用提供极致优化、安全可控的算力土壤 [2] - 这是对谷歌TPU战略的本土化演绎 通过定制化算力基础设施为模型训练与推理提供高效、安全、绿色的物理底座 [4] - 根据IDC预测 2029年中国智算云基础设施市场规模接近1,500亿元 公司已卡位企业级算力市场高地 [4] 枢纽：以“场景智能”构建垂直行业的“AI Factory” - 软通天璇MaaS平台扮演着将算力转化为智能的关键“中枢”角色 是公司最深厚的“知识护城河” [5] - 公司核心优势源于20年深耕行业积累的庞大Know-How 其MaaS平台不仅是模型仓库 更是能接入各类大模型并结合行业Know-How进行微调、训练的“AI Factory” [5] - 通过AISE与AutoAgent 公司破解了通用模型难以理解行业核心痛点的难题 在制造、金融、能源等行业中 平台充当“转换器”角色 将通用AI能力精准滴灌到企业业务流程 实现从“有模型”到“有价值”的跨越 [5] - 以智能制造为例 软通天璇MaaS平台作为“AI飞轮引擎” 能高效释放各类员工生产力 驱动“AI Factory”从场景需求到智能体创建 再到数据反哺与模型自优化 并以天璇AutoAgent让AI应用快速稳定落地复杂工业场景 [6] 触达：以“终端智能”抢占无处不在的“流量入口” - 公司通过布局“AI PC+泛智能终端” 构建通往边缘侧的神经末梢 这是公司未来的“增长飞轮” [8] - 在消费端 旗下“机械革命”品牌发力AI PC 推动电脑进化为“个人智能助理” 同时打造软通天鸿操作系统系列行业发行版 推出开源鸿蒙智慧屏、AI PC、IPC等物联网终端 抢占未来人机交互的第一入口 [9] - 公司通过“软通天枢”和“软通天擎”切入智能机器人赛道 让AI从虚拟空间走向物理世界 验证了“软硬一体”的协同能力 并为工业制造、特种作业等场景提供具身智能解决方案 [9] 飞轮效应：全栈协同下的生态闭环 - 公司的AI进化之路构建了一个自我强化的商业飞轮：计算智能为软件提供强大性能与安全底座 锁定客户基础设施入口 场景智能用软件为硬件赋予灵魂并反哺数据优化模型 解决“最后一公里”难题 终端智能拓宽商业边界 产生数据与需求驱动底层算力迭代 [11] - “软硬一体、全栈智能”的战略闭环使公司进化为连接底层技术、行业场景与终端用户的“生态连接器” [11] - 当2026年AI应用元年真正到来时 公司凭借这套“全栈智能”组合拳 不仅能帮助中国企业跨越技术落地鸿沟 更将向全球市场证明中国科技企业能做深并走出具备全球影响力的全栈AI进化之路 [11]