行业投资评级 - 投资评级为 **看好**，并维持此评级 [7] 报告核心观点 - 报告核心观点围绕 **“从Token通胀看国产AI投资机会”** 展开，认为在推理算力需求爆发与供给缺口双重因素下，Token价值有望回归其真实商业价值，国产AI产业链将因此受益 [2][6][44] - 报告建议关注四大投资方向：模型侧（Token/MaaS收入爆发引发重估）、国产算力、云+IDC，以及在税务、工业等高价值、高壁垒、高兑现场景中的应用 [2][6][44] 上周市场复盘 - **大盘表现**：上周大盘持续回调，上证综指周五跌破4000点关口，报收3957.05点，整体大幅回撤 **3.38%** [4][14] - **板块表现**：计算机板块整体大幅下跌 **4.79%**，在长江一级行业中排名第22位，两市成交额占比为 **6.64%** [2][4][14] - **热点概念**：IDC/算力租赁/云服务等算力基础设施概念表现活跃 [2][4][17] - **领涨个股**：上周涨幅居前的计算机板块个股包括铜牛信息（+25.23%）、东方国信（+18.84%）、杰创智能（+9.68%）等，主要集中在IDC、存储、云服务、算力租赁等概念 [17][18] 上周关键词：太空算力 - **蓝色起源入局**：蓝色起源于3月19日提交“日出计划”，计划部署高达 **51,600** 颗卫星的星座，用于在轨提供计算服务 [5][10][20] - **产业驱动与优势**：太空算力有望凭借稳定的太阳能供应降低计算成本，成为地面数据中心的重要补充，其技术架构、成本结构等维度具备颠覆性优势 [22][27] - **产业链支持**：英伟达发布了面向太空场景的专用计算模块（如Vera Rubin太空模块），新模块推理性能较此前送入太空的H100 GPU提升高达 **25** 倍 [24] - **投资机遇**：建议关注卫星制造商及发射服务提供商、耐空间环境的算力硬件供应商、太空算力运营商 [27] 上周关键词：数字人民币 - **运营机构扩容**：数字人民币业务运营机构有望扩容，**12** 家商业银行或入围，包括7家全国性股份行和5家城商行，若落地则运营机构将增至22家 [5][10][28][30] - **进入2.0时代**：自2026年1月1日起，数字人民币钱包余额按活期存款计息，从支付工具升级为“支付+储蓄”一体化产品，商业银行接入意愿提升 [32] - **驱动IT系统重构**：数字人民币纳入银行表内负债管理，将驱动银行在会计科目、流动性管理、风险管理等层面进行IT系统重构 [35] - **投资机遇**：建议关注数字人民币跨境结算系统、跨境支付方案、支付场景方案及支付终端供应商 [35] 重点推荐：国产AI与Token通胀 - **涨价事件**：2026年3月18日，阿里云宣布因全球AI需求爆发及供应链涨价，将于4月18日起上调AI算力及存储产品价格，部分服务涨幅为 **5%-34%**，CPFS（智算版）上涨 **30%** [6][36][37] - **Token需求激增**：Token需求指数级增长驱动“算力通胀”，3月16日当周全球模型Token调用量约 **19.6T**，环比上涨 **15.98%**，国产大模型调用量进入全球前十 [40] - **供需错配**：AI算力供给端面临HBM显存、先进制程GPU供应紧张及建设周期限制，无法匹配爆发式需求，供需错配凸显Token稀缺性，导致价格上涨 [41] - **价格变化示例**：以腾讯HY2.0 Instruct模型为例，其输入价格从调整前的 **0.0008元/千tokens** 涨至 **0.004505元/千tokens**，涨幅高达 **463.13%** [42] - **产业意义**：Token通胀标志着AI产业正从技术叙事迈向商业叙事，Token价格开始回归真实供需关系下的商业价值 [42][44]

行业投资评级 - 投资评级为“看好”，并维持此评级 [7] 报告核心观点 - 核心事件为2026年3月18日阿里云宣布将于4月18日起上调AI算力及存储产品价格，原因是全球AI需求爆发和供应链涨价导致核心硬件采购成本显著上涨 [2][4] - 在推理算力需求持续爆发与算力供给存在缺口的双重因素下，Token（大语言模型处理信息的基本单位）的价值有望回归其真实商业价值，出现“Token通胀”现象 [2][5][10] - Token通胀现象说明AI产业正加速迈向商业化落地阶段，市场定价机制从补贴引流转向供需关系定价，Token开始取代模型能力等指标，反映产业从技术叙事迈向商业叙事 [10] - 在国产大模型技术持续进步的背景下，Token通胀或将持续惠及相关产业链 [2][5] 行业现状与数据分析 - **需求端**：近期OpenClaw等应用降低了Agent使用门槛，驱动推理算力需求大幅提升。根据OpenRouter数据，2026年3月16日当周，全球模型Token调用量约19.6T，较前一周的16.9T环比上涨15.98% [10] - **需求端**：国产大模型在全球调用量中表现突出，Step 3.5 Flash(free)、MiniMax M2.5、DeepSeek V3.2、MiMo-V2-Pro等进入全球大模型调用量前十，显示国产大模型推理算力需求持续大幅提升 [10] - **供给端**：2025年以来，全球AI算力基础设施面临产能瓶颈，受HBM显存和先进制程GPU供应紧张影响，服务器采购成本同比大幅上升。同时，算力基础设施建设存在周期，无法匹配爆发式增长的算力需求，导致供需错配 [10] 投资建议与关注方向 - **模型侧**：关注Token/MaaS（模型即服务）收入爆发可能引发的价值重估机会 [2][5] - **国产算力**：在需求迎来拐点的背景下，未来算力供应有望缓解并加速兑现 [2][5] - **云服务与IDC（互联网数据中心）**：作为算力基础设施的重要环节，值得关注 [2][5] - **应用侧**：建议在税务、工业等高价值、高壁垒、高商业兑现潜力的具体场景中寻找投资品种 [2][5]

行业核心观点 - 2026年全球云计算行业出现集体涨价，打破了近二十年的降价惯例，主要原因是全球AI需求爆发和核心硬件成本显著上涨 [1] - 云厂商涨价潮的本质是算力正从基础设施转变为稀缺资源，AI创业团队面临算力资源被大规模云服务商锁定、小型团队难以批量获取的局面 [2] - 当前的算力短缺是结构性的产能短缺，而非周期性供需波动，这导致算力从“成本项”转变为关乎产品节奏、商业模式乃至公司生死的“战略资源” [3][4] - 在算力成为战略资源的背景下，能够在正确时间窗口锁定足够算力的公司将在竞争中占据先手，而对供给侧瓶颈缺乏认知则可能在关键增长节点遭遇“有需求、无资源”的困境 [5][6] 云厂商涨价与算力资源现状 - 2026年1月，AWS率先对GPU训练实例上调约15%，谷歌云随即宣布数据传输服务最高涨价100% [1] - 2026年3月，国内云厂商密集跟进：腾讯云率先上调自研大模型价格，涨幅最高达463%；阿里云与百度智能云宣布AI算力及存储产品涨价，最高涨幅34% [1] - 超大规模云服务商的集群资源已被牢牢锁定，小型团队几乎无从批量获取 [2] - 云服务厂商2026年数据中心资本支出预期较一年前大幅增长甚至翻倍，但仍被市场认为“不够用” [2] 算力供给侧的瓶颈分析 - 当前算力瓶颈已彻底进入硅芯片短缺阶段，先进的逻辑和存储器制造能力不足以支撑计算部署的步伐 [19] - 台积电N3逻辑晶圆产能是当前最大的制约因素之一，其产能扩张未能跟上AI需求的激增 [22][37] - 到2026年，所有主流AI加速器系列（包括英伟达、AMD、谷歌TPU、AWS Trainium、Meta MTIA）都将过渡到台积电N3系列工艺节点，AI将成为N3需求的主要来源 [28][29][30][31] - 2026年，人工智能相关应用（加速器、主机CPU和网络N3芯片）的需求将占N3芯片总产量的近60% [45] - 全球内存短缺问题短期内难以缓解，HBM高带宽内存供应紧张是下一个主要制约因素 [61] - HBM消耗的晶圆产能约为普通DRAM的三倍，随着向HBM4过渡，这一差距可能扩大到近四倍，挤占了普通DRAM的产能 [61] - 客户对更高HBM引脚速度（如约11 Gb/s）的需求进一步限制了HBM的有效供应，因为内存厂商难以以可接受的良率大规模交付 [68] - CoWoS先进封装的限制有所缓解，前端晶圆（如N3）供应成为主要瓶颈 [79] - 过去几年，数据中心和电力是主要瓶颈，但当前预测显示电力供应将超过AI计算需求，加速器硅的供应已成为主要制约因素 [81] 供应链竞争与厂商策略 - 在N3晶圆产能争夺中，人工智能基础设施客户的优先级明显高于消费电子产品客户，因为AI加速器设计带来更高的平均售价，且AI驱动的需求是台积电增长的主要动力 [51] - 由于需求远超供应，预计到2026年下半年，台积电N3工艺的有效利用率将超过100% [52] - 台积电受到洁净室空间的限制，未来两年内无法新增足够产能来完全满足市场需求 [52] - 产能限制可能促使客户寻求更广泛的晶圆代工模式，例如转向英特尔或三星晶圆代工 [40] - 英伟达在供应链控制上准备最充分，其通过提前锁定大部分逻辑晶圆、内存等组件供应成为主要受益者，例如2025年的韩国之行旨在确保内存供应 [85] - 最终能够获得最多硅供应的供应商将占据最大的计算部署份额 [85] 潜在的需求转移与产能再分配 - 智能手机是2026年N3晶圆需求的第二大驱动力，但也可能成为需求疲软的领域，从而释放产能用于AI加速器 [58] - 智能手机需求预期可能被下调至同比两位数的低位下滑 [58] - 如果将2026年智能手机N3晶圆总开工量的5%（43.7万片晶圆的5%）重新分配给AI加速器，则可额外生产约10万颗Rubin GPU或约30万颗TPU v7 [58] - 在更极端情况下，如果将25%的智能手机N3晶圆重新分配，则可额外生产约70万颗Rubin GPU或约150万颗TPU v7 [58] - 在消费级设备出货量下降的背景下，部分内存可能从消费级应用重新分配到服务器和HBM [76] - 在消费级内存出货量下滑10-15%的基本预测下，释放的容量增量（约占DRAM总需求的3%）不足以实质性改变整体供需格局 [78] 市场需求与增长数据 - Token需求呈爆炸式增长，推动了对人工智能计算的持续加速需求 [16] - 仅在2026年2月，Anthropic就新增了高达60亿美元的年度经常性收入，主要得益于智能体编码平台Claude Code的广泛应用 [16] - 超大规模云服务提供商的资本支出计划大幅调整，其中谷歌2026年的资本支出预期几乎是此前预期的两倍 [17] - 从H100到Rubin，以及从MI300到MI400等，AI加速器的HBM容量在快速提升（如提升50%甚至4倍），驱动了HBM位出货量的急剧变化 [66] - NVIDIA下一代平台的AI服务器系统内存将大幅增长，VR NVL72机架的DDR内存容量将是Grace的三倍 [71] - 2026年DRAM的整体位需求预计将出现增长，同时AI工作负载正在推动CPU需求，并逐步提高CPU与GPU的比例 [71]