事件概述 - 2026年3月31日，Anthropic因配置失误导致其旗舰AI编程工具Claude Code的核心代码被泄露，高达51.2万行的TypeScript核心代码、未发布功能及内部使用的“特权模式”被公开[2] - 泄露源于向npm公共注册表发布生产版本包时，意外上传了一个体积近60MB的调试文件（cli.js.map），该文件可被轻易还原出1900多个核心TypeScript源文件在内的全部原始代码[3][5] - 泄露的代码库在GitHub上迅速引发关注，克隆项目在几小时内星标（Star）突破2000，Fork数飙升至数千[2] 代码架构与技术债务分析 - **核心架构存在巨大风险**：一个名为`QueryEngine.ts`的文件长达**4.6万行**，吞噬了几乎所有业务逻辑和状态管理，形成了强耦合的“宇宙黑洞”，任何微小改动都可能导致系统灾难性坍塌[9] - **模块耦合严重**：目录结构看似专业，但存在大量跨层级的import和上游依赖，形成“幽灵耦合”，修改一个模块可能通过隐秘依赖链引发远端服务的雪崩式故障[10][11] - **代码质量与工程纪律松懈**：代码库中充斥着大量`any`类型和`eslint-disable`注释，意味着开发者为了赶进度而绕过类型系统和代码规范检查，埋下了大量运行时隐患[12] - **整体评价为“一次性”高性能系统**：Claude Code被比喻为一辆F1赛车，为特定赛道（场景）追求极致性能而打造，但维护成本高昂、极其脆弱、不具备通用性，其设计哲学是优先实现功能，技术债务问题留待未来解决[13][14][15] 泄露代码中揭示的未发布功能 - **KAIROS模块**：一个后台守护进程，旨在实现Claude永久在线，能通过订阅GitHub Webhook在代码库出现新Bug时自动触发修复流程，并具备“做梦”机制，可在系统空闲时自行整理和压缩长期记忆[18] - **“Buddy System”电子宠物系统**：内置多达**18种**宠物（包括水豚），每种宠物拥有“调试能力”、“耐心”、“混沌值”等五维属性及稀有度设定[18] - **Undercover Mode（卧底模式）**：当系统检测到内部员工向开源社区提交代码时会强制启动，用于抹除所有AI生成的痕迹并隐藏模型身份，是一个无法被关闭的“数字洗白”工具[21] - **情绪监控机制**：底层遥测系统会记录用户是否在终端中对Claude爆粗口或因烦躁而频繁输入`continue`，表明公司不仅关心产品效能，也关注用户情绪阈值[21] - **未发布模型代号**：代码中频繁出现此前已曝光的未发布模型代号“Capybara”（水豚），暗示了其下一款重要产品[21] 对AI行业（“驾驭工程”）的影响 - **揭示了“AI驾驭工程”的复杂性**：此次泄露的**51.2万行**源码是当前最先进的AI驾驭工程（Harness Engineering）的活体样本，展示了如何为强大的AI模型（发动机）构建传动系统、底盘等，使其成为可在真实世界可靠运行的完整产品[23] - **将行业竞争焦点从模型扩展至工程体系**：泄露事件将这份行业机密的“标准答案”公之于众，让众多团队看到了方向，使行业竞争从单纯的模型参数比拼，扩展到整个驾驭系统成熟度的较量[23] - **为行业划出新起跑线**：此次事件被视为拉开了行业新阶段的序幕，为整个AI行业划出了一条全新的起跑线[24]

公司评级与估值 - MoffettNathanson重申对Alphabet的“买入”评级 目标价为350美元[1] - 该机构认为YouTube是全球收入领先的媒体集团 估值在5000亿至5600亿美元之间[1] YouTube业务表现 - YouTube的订阅服务（如YouTube TV、YouTube Premium和NFL Sunday Ticket）收入增长迅速 增速几乎是广告业务的两倍[3] - YouTube的订阅服务收入占其总收入的33%[3] - YouTube有望从人工智能能力中获益 这些能力可帮助内容创作者制作更具针对性和更易变现的内容[3] 人工智能产品进展 - 公司于2月19日发布了其旗舰AI模型Gemini的最新版本Gemini 3.1 Pro[4] - 消费者可通过Gemini应用和NotebookLM获取该模型 企业客户则可使用Vertex AI和Gemini Enterprise[4] 公司整体概况 - Alphabet是领先的科技巨头 拥有多元化的业务组合 包括Google Ads、Google Chrome、Google Cloud、搜索和YouTube[4] - 公司在上述每个市场中都占据主导地位[4]

报告行业投资评级 - 科技行业：增持 (维持) [7] - 计算机行业：增持 (维持) [7] 报告的核心观点 - AI产业竞争重心正从单点模型能力提升，逐步转向复杂任务交付与Agent系统落地 [1] - 类Claw产品加快发布推动Agent加速演进，带动Token消耗、推理算力需求及相关基础设施投入继续上行 [1] - 企业级Agent、AI4S和物理AI等方向的商业化与产业化进展同步推进，AI正从能力验证阶段进一步走向真实场景落地 [1] - 建议持续关注推理侧算力、平台型基础设施以及具备场景与生态壁垒的应用机会 [1] AI模型：复杂任务能力提升，类Claw产品加快落地 - 模型演进核心变化是复杂任务执行能力成为重要评价维度，类Claw产品进入加速落地阶段 [2] - 国内类Claw产品竞争正由“能不能用”转向“如何形成工作流产品” [2] - 海外模型继续强化推理、编码、工具协同和专业工作流能力 [2] - 随着多Agent协同和多工具调用逐步常态化，模型竞争正从单点能力比拼转向复杂任务交付能力竞争 [2] - Token消耗与推理侧算力需求有望持续提升 [2] - 智谱GLM-5模型升级，参数规模由355B（激活32B）扩展至744B（激活40B），预训练数据由23T提升至28.5T [12] - 智谱AutoClaw产品降低OpenClaw类产品的使用门槛，并内置面向OpenClaw场景优化的Pony-Alpha-2模型 [16] - 国内厂商如MiniMax的MaxClaw和Kimi的Kimi Claw围绕部署门槛、云端托管、长期记忆、多IM接入和工具生态展开差异化布局 [20] - 海外方面，Gemini 3.1 Pro在ARC-AGI-2上的得分由31.1%升至77.1%，在LiveCodeBench Pro上的Elo由2439提升至2887，SWE-Bench Verified达到80.6% [21] - GPT-5.4在内部投行初级分析师类电子表格建模基准上均值达到87.3%，高于GPT-5.2的68.4% [25] - GPT-5.4引入tool search机制，在实现相同准确率的前提下可将总token使用量降低47% [25] - GPT-5.4标准版API输入价格由GPT-5.2的$1.75/百万token升至$2.50/百万token [28] AI算力：Agent叙事强化，LPU商业化进程或加速 - Agent正从能力验证迈向规模化应用，Claw生态加速成熟，推动长链任务、工具调用与多Agent协作普及 [3] - Token消耗斜率继续上行，推理需求放量下，算力租赁价格与基础设施景气度持续提升 [3] - LPU等高吞吐推理架构的商业化进程或同步加速 [3] - 中国模型凭借能力提升与极致性价比优势加速Token出海，国内算力需求Beta有望持续上行 [3] - 伴随OpenClaw等Agent工具的快速传播，Token消耗斜率加速提升 [33] - 据估计，OpenClaw轻度用户日均token消耗量在100万左右，日常办公场景在500万左右，而重度用户在2000万左右 [33] - OpenRouter平台周度token调用规模增长至约16万亿（trillion）token左右，2个月的时间增长2.5倍以上 [33] - 截至2月底，英伟达高端GPU租赁价格较上月普遍上涨15%-30% [34] - MiniMax财报显示，2026年2月M2模型系列日均Token消耗量是2025年12月的6倍以上，其中编程场景Token消耗增长超过10倍 [45] - 2月底OpenRouter平台模型调用来看，由MiniMax、月之暗面、智谱、DeepSeek、阶跃星辰领衔的中国模型Token调用首次超越美国模型 [45] - 国内模型的平均价格只有海外的1/10 [50] AI应用：海外SaaS悲观预期缓解，OpenClaw催化Agent加速 - 海外AI应用商业化持续推进，SaaS板块对“模型吞噬软件”的悲观预期有所缓解 [4] - 海外SaaS厂商的中台化转型初见成效，数据中台与Agent管理平台有望成为企业级Agent落地的重要基座 [4] - 26年应用侧放量值得关注 [4] - 国内方面，OpenClaw热潮正推动Agent形态加快演进，并带动AI Infra需求提升 [4] - 随着Agent逐步进入复杂数据场景，AI终端有望成为新的数据入口，进一步打开个人与企业Agent的发展空间 [4] - 25Q4海外AI应用公司业绩基本超市场预期，CY26Q1收入指引呈小幅上修状态 [51] - 25Q4 Google、Oracle、Amazon云业务营收同比增速分别为48%、84%、24%，增速相较于25Q3环比提升14、16、4个百分点（pct） [51] - Salesforce的Data Cloud ARR在25Q4环比增速为16%，Agentforce ARR在25Q4环比增速为48%，显示Agent数据呈加速趋势 [56] - 国内OpenClaw热潮持续，以腾讯为代表的科技大厂迅速推出一键式部署版本 [58] - Agent能力边界拓展与数据访问权限高度相关，AI眼镜、AI胸针、AI戒指等新AI终端有望成为Agent的数据获取来源 [61] AI4S：AI制药持续商业化落地，物理AI有望加速发展 - AI for Science正从单点辅助工具加速演进为重构科研与产业研发范式的底层能力 [5] - 在生物医药、材料科学与物理系统等方向持续打开应用空间 [5] - 持续看好AI制药在2026年的商业化前景，随着技术边界的拓展与产业化验证的深入，行业将迎来加速发展 [5] - 预计2026年有望成为物理AI加速发展的关键阶段，英伟达、谷歌加速物理AI布局，推动物理AI从实验室走向产业化落地 [5] - 2026年2月25日，Alphabet旗下工业机器人软件公司Intrinsic正式并入谷歌，标志着谷歌从AI算法研发向实体产业操作系统延伸 [68] - 英伟达全栈物理AI平台已形成“训练-仿真-推理”三位一体的完整技术闭环 [74] - 2026年1月13日，阿斯利康宣布将收购AI公司Modella AI [81] - 2026年3月5日，礼来正式启用AI制药工厂LillyPod，总算力高达9000 Petaflops [81] - 2026年1月26日，晶泰控股与东阳光药达成数亿元战略合作 [82] - 晶泰控股孵化企业溪砾科技的创新药管线RTX-117成功实现中美双地IND获批，晶泰收到数千万港币里程碑付款，并于3月2日完成首例患者给药 [82] - 英矽智能核心管线ISM001-055计划在2026上半年启动IIb/III期关键临床研究 [85] AI Coding：国产Claw浪潮涌起，入口与模型是核心壁垒 - 国产Claw产品进入密集发布期，入口与模型将成为这一轮竞争的核心壁垒 [6] - 互联网大厂抢占Agent时代的流量入口，模型厂则放大Agent能力并加速Token变现 [6] - Claw产品的运行机制决定其Token消耗显著高于普通场景，可能具备更高的幻觉与安全风险 [6] - Claw类产品有望继续推动Agent应用加速落地，后续壁垒将进一步围绕生态连接深度、模型能力分化 [6] - 建议持续关注算力、网安及端侧相关机会 [6] - 国内科技公司在数周内密集推出了自己的Claw封装产品，强调一键部署、无需编程、开箱即用 [89] - 产品主要分化为云端托管路线（如ArkClaw、DuClaw）、本地部署路线（如AutoClaw、QClaw）和平台级封装路线（如WorkBuddy） [90] - 互联网大厂将OpenClaw相关的AI功能与自身应用深度结合，例如腾讯接入微信和QQ、字节深度绑定飞书、百度接入百度APP [92] - 对于模型厂而言，Claw产品最直接的商业价值是驱动自己模型的Token消耗 [94] - OpenClaw的运行机制（如Gateway设计、重试机制、复杂使用场景）决定了其更高的Token消耗 [95][99][102] - 复杂任务带来更高的幻觉，安全性仍然是推广的重大阻碍 [103][104] - 根据Cisco官网博客，其Skill扫描工具在31,000个Skill中发现26%至少包含一个漏洞 [104] - Claw类产品的壁垒将沿生态与模型分化，互联网大厂的壁垒在于生态连接深度与安全治理能力，模型厂的壁垒在于Agent场景下的模型能力、幻觉情况与成本效率 [105]

报告行业投资评级 - 行业投资评级：优于大市（维持评级）[1] 报告的核心观点 - 全球大模型技术快速迭代，推动应用能力提升，行业进入以季度甚至月度为单位的高速竞速时代[2] - 国产大模型凭借显著的性价比优势，在全球AI应用热潮中快速抢占市场，API调用量占比已超50%[2] - AI应用商业化推动云市场增长，进而刺激对数据中心（IDC）的物理资源建设需求，国内数据中心市场空间快速增长[2] 根据相关目录分别进行总结 01 大模型快速迭代，推动应用能力提升 - 大模型在知识问答、数学、编程等多种任务上表现已超过人类水平，可用性及准确度快速提升[2][7] - 模型技术持续进步，主流架构转向MoE以提升能力并降低成本，多模态能力显著增强，思维链技术（如OpenAI o1、DeepSeek-R1）推动模型进入推理时代[7] - 全球大模型行业迭代速率加快，2025年以来告别以年为单位的代际演进，进入以季度甚至月度为周期的竞速时代[2][11] - 头部厂商模型更新频率大幅压缩，以Anthropic为例，2025年更新速度较2024年快了近50%，从季度更新向月度更新演进[11] - 中美前沿模型性能代差快速缩小，据斯坦福大学数据，在LMSYS聊天机器人竞技场中，中美最佳模型的差距从2024年1月的9.26%缩小至2025年2月的1.70%[18] - 中国在开源AI模型方面已领先全球，GLM-5成为开源SOTA模型，整体表现仅次于GPT-5.2、Claude Sonnet 4.6等世界顶尖模型[18] - 多模态大模型能力飞跃，OpenAI Sora 2可实现电影级视频生成与复杂物理效果模拟，字节跳动Seedance 2.0在视频生成可控性、音画同步及多镜头一致性上达到导演级控制精度[23][28] - 基础大模型性能持续突破，谷歌Gemini 3.1 Pro在12项测试中超越Gemini 3 Pro、Claude Opus 4.6、GPT-5.2等，成为全球模型第一[37] - Anthropic Claude Opus 4.6在多项企业基准测试中超越竞争对手，并首次拥有100万token上下文窗口[41] - OpenAI GPT-5.4是其首款原生支持计算机使用能力的通用模型，在OSWorld-Verified测试中达到75.0%的成功率，超越人类72.4%的平均表现[43] - 国产大模型能力迅速提升，月之暗面Kimi K2.5在Agent、代码、图像等任务上取得开源SOTA表现，并实现从单一Agent到Agent集群的进化[48] - MiniMax M2.5在编程、工具调用等生产力场景达到或刷新行业SOTA，其运行成本远低于海外头部模型，在每秒输出50个token的情况下，连续工作一小时仅需0.3美金[55] - 智谱GLM-5在Coding与Agent能力上取得开源SOTA表现，性能与Claude Opus 4.5和Gemini 3 Pro相当，并全面拥抱国产算力生态[62][68] 02 Token用量上涨，国内模型排名上升 - OpenClaw等智能体项目病毒式传播，拉动全球大模型token消耗量创新高，且增长斜率陡峭[2][77] - 国产模型凭借性价比优势快速抢占市场，截至2026年3月9日，OpenRouter平台调用量前十的模型中，Minimax M2.5、DeepSeek V3.2、KimiK2.5等国产模型API调用量占比已超50%，而在2025年12月7日，前十均为海外模型[2][94] - 2025年12月7日至2026年3月9日，OpenRouter周调用量从5.78T增长至14.8T，同比增长156%[94] - 国内模型运营实际成本远低于海外模型，以运行一轮Artificial Analysis测试为例，Minimax M2.5成本为125美元，而Claude Opus 4.6需4970美元，GPT5.2-Codex需3244美元[83] - 成本优势源于两方面：1）国内模型token价格便宜，Minimax M2.5输入/输出价格仅为Claude Opus的6%/5%；2）单次测试消耗token量少，Minimax M2.5为58M，是Claude Opus 4.6（160M）的36%[83] - 国产模型编程能力已接近海外头部模型，在Artificial Analysis和LMArena的评分中，GLM-5、KimiK2.5和MiniMax M2.5的编码能力与GPT-5.1(high）、Claude 4.5 Sonnet持平，排名紧随Claude4.6、GPT-5.4和Gemini 3.1 Pro系列之后[89] - AI应用从辅助工具向独立员工（Agent）演进，Anthropic发布的Claude Cowork及其职能插件能接管鼠标、键盘和文件系统，自主完成复杂工作流，对传统SaaS软件形成冲击[73] 03 AI应用推动云市场增长，IDC需求扩张 - 国产模型海外调用量激增，更多提升了对国产数据中心的需求，而非直接迁移至海外云[2][101] - 若将推理算力迁移至海外公有云，将面临更高成本，以A100为例，海外谷歌云租赁价格为39.01元/小时，高于国内阿里云的31.27元/小时，且北美GPU租金有望持续上行[101] - 全球智算中心电力需求快速增长，据头豹研究院数据，核心IT负载电力需求2023–2028年CAGR将超20%，中国预计在2026年以285TWh的用电量超越欧美，成为全球电力消耗增长主引擎[101] - 海外科技巨头资本开支大幅扩张，2025年甲骨文、微软、谷歌、Meta、亚马逊资本支出分别为500、1154、930、720、1250亿美元，同比分别增长136%、31%、77%、93%、51%[106] - 国内厂商资本开支亦快速增长，2025年Q1-Q3，百度、阿里、腾讯资本开支分别为101、948、596亿人民币，同比分别增长74%、133%、48%，其中阿里宣布三年内投入4800亿资本开支[106] - 当前国内主要互联网与云厂商在AI基础设施上的资本开支投入进度整体仍明显落后于海外，但海外真实调用量正持续转化为推理算力需求，模型商业化能力逐步被验证，有望推动国内资本开支持续提升[2][106] - AI工作负载正从训练转向推理，推理市场准入门槛较低，部署方式更灵活，随着AI应用商业化进入高速增长阶段，云服务成为主要承载平台，带来明显的IaaS需求增加[2][112] - 中国云计算市场受AI应用爆发推动保持高增长，2024年市场规模达8288亿元，同比增长34.4%，预计到2030年有望突破3万亿元[118] - 云计算规模增长直接刺激数据中心建设，预计2025年中国数据中心市场规模达3180亿元，同比增长15%，2026年有望达到3621亿元[118] - 报告梳理了AI产业链相关公司，涵盖IDC、算力租赁、AI芯片、服务器、液冷、光模块、交换机等多个环节[120]

核心观点 - AI技术正引发“创造性破坏”，将重构产业生态，对不同行业产生结构性冲击，冲击程度取决于AI技术演进阶段和行业商业模式本质 [2][12] - 人工智能产业链整体处于价值兑现期，上游算力/存力需求有望维持高增长，下游多模态应用加速落地，人形机器人、智能驾驶等产业迈向加速期 [2][6][8][9] 策略：AI“创造性破坏”重构产业生态 - AI的“创造性破坏”效应正加速震荡，短期引发劳动力结构重组和结构性失业，长期将驱动新增长 [12] - 从两个维度判断AI对行业的冲击差异：1) AI技术演进阶段（生成式AI、代理式AI、物理式AI）；2) 行业商业模式本质（生产型、服务型、技术型、金融型）[2][15] - **生产型行业**：面临**低至中等冲击**。资源型行业（如煤炭、石油石化）冲击低，AI主要用于运营优化；消费品制造业（如食品饮料、家电）冲击低，AI用于降本增效和精准营销；工业品制造业（如汽车、机械）冲击中等，AI重构研发与制造环节 [16][23] - **服务型行业**：面临**中等至较高冲击**。消费服务业（如商贸零售、医疗服务）冲击中高，AI替代标准化前台岗位并优化后台决策；生产服务业（如IT服务、物流）冲击中高，AI重构供给模式，冲击传统SaaS盈利逻辑；基础设施服务业（如公用事业、建筑）冲击低，AI作为辅助工具 [16][17][23] - **技术型行业**：面临**中等至较高冲击**。技术迭代行业（如半导体、生物制药）冲击中等，AI作为研发“加速器”缩短周期，加剧竞争；平台运营行业（如媒体、互联网内容）冲击中高，AI颠覆基础内容生产方式，人类聚焦创意与战略 [18][23] - **金融型行业**：面临**中等至较高冲击**。银行业冲击高，AI实现全流程自动化并推动服务分层；非银金融冲击中等，AI替代操作岗并压缩通道价值 [19][20][23] - 近一个月（2/11-3/10）人工智能板块表现相对偏弱：CS人工智能指数下跌1.8%，人工智能指数下跌0.4%，同期市场整体上涨0.3% [21][24] - 人工智能板块当前估值处于历史中等偏上水平：CS人工智能指数PE 10年分位为70%，人工智能指数为95% [22][31] 电子：AI算力/存力需求有望维持高增长 - Agentic AI（代理式AI）推动token需求量高速增长，未来进入物理AI时代将进一步提升算力需求，AI基础设施仍处于早期阶段 [2][6][32][38][40] - PCB（印制电路板）需求有望继续维持高增长，产业链重资产属性使得产能释放与产品结构优化能推动公司业绩非线性提升，建议关注产能储备充足、受益新技术发展的标的 [2][6][32][40] - 英伟达FY2026Q4业绩强劲，营收达681亿美元，同比增长73%，数据中心业务营收623亿美元，同比增长75%，网络业务营收110亿美元，同比增长超3.5倍 [37] - 英伟达对光通信龙头Lumentum和Coherent进行战略投资并锁定长期采购，凸显光模块在AI算力基建中的核心地位，800G/1.6T高端产品快速渗透 [39] - 推荐标的包括深南电路、沪电股份、东山精密、鹏鼎控股、景旺电子、生益科技、生益电子等 [2][40] 计算机：AI产业链步入价值兑现期 - 政策与产业变局交织，AI发展迈入新阶段 [2][7][32] - 数据要素政策出台：国家多部门于2026年2月7日联合发布文件，提出到2029年底数据流通服务机构能力显著提升，数据流通利用水平明显提高，标志着数据要素市场化进入“建生态、强服务”新阶段 [2][32][41] - 多模态应用加速落地：字节跳动上线AI视频生成模型Seedance 2.0，具备多模态参考生成、音视频同步、多镜头叙事等能力，已应用于动漫、影视广告创作，大幅降低高质量视频创作门槛 [2][33][42][43] - 全球AIDC（AI数据中心）需求高增长，云厂商资本开支上调且开启涨价周期：Meta将2026年资本支出预期上调至1250亿美元，同比增长73%；谷歌云上调北美数据传输价格，费率翻倍；亚马逊上调机器学习EC2实例价格约15% [33][44] - 供给端成本压力上升：预计2026年Q1三星NAND闪存价格上调超100%，英特尔与AMD计划将服务器CPU价格上调10-15%，美国电力成本自2020年以来累计上涨约38% [44] - 国内AI大模型竞赛驱动算力基建加速，应用端推广加剧后端需求，AIDC产业步入高壁垒的结构性扩张周期，市场规模有望以31.5%的复合增长率扩张 [45][46] 传媒：模型更新潮与AI应用重估 - 国内外迎来模型更新潮：海外OpenAI、谷歌、Anthropic，国内字节、阿里、月之暗面、MiniMax、智谱等相继发布新一代模型 [2][8][34][47] - 字节视频生成模型Seedance 2.0已具备稳定输出短剧、微电影、视频广告的能力，或对内容行业产生革命性影响 [2][34][47] - 应用侧，字节豆包在春节AI入口大战后维持领先，截至2月23日（初七）DAU约1亿量级 [2][34] - 资本化侧，OpenAI宣布完成1000亿美元融资，投前估值达到7300亿美元 [2][34] - 随着AI对话产品能力向Agent跃升及多模态能力提升，更多行业入口价值将被重构，看好AI应用产业趋势 [2][34] - 建议关注AI应用价值重估，以及游戏板块景气度（2025年国内游戏市场增速超7%）和新品机会 [49] 人形机器人：产业迈向加速期 - 产业迈向加速期，后续需关注特斯拉等本体厂商新产品动态 [2][8][35] - 2026年3月重点关注两条主线：1) **产业节奏**：跟踪特斯拉Optimus第三代发布规划及小米等国产厂商阶段性成果；2) **主业业绩**：A股业绩披露期，业绩确定性强的公司安全边际更高 [2][8][35][54] - 2026年全年关注三个维度：1) **本体环节**：关注宇树、智元等头部厂商资本化与商业化进展；2) **产业链环节**：优先布局零部件与设备“卖铲子”标的，关注特斯拉链、国产链及跨界企业；3) **应用端**：关注特种作业、物流仓储、养老健康等刚需场景 [35][55] - 2025年春晚机器人集中亮相推动消费端热度飙升，京东平台机器人搜索量环比增长超300%，订单量提升150% [50] - 建议重点关注信捷电气、汇川技术、恒立液压、华辰装备、东华测试等 [2][35] 汽车：智能驾驶政策与产业进展 - L3/L4自动驾驶国标已开启公开征求意见，截止日期为2026年4月13日，国内高阶智驾政策加速完善 [2][9][36][58] - 速腾聚创2025年第四季度实现盈利，净利润不低于6000万元；2025年机器人激光雷达销量突破30万台，同比增长超11倍，登顶机器人领域销量第一 [2][9][36][56] - 特斯拉自动驾驶出租车Cybercab首辆原型车下线，预计4月开始持续量产 [58] - 现代汽车计划在2028年前向Waymo供应5万辆自动驾驶汽车Ioniq 5，交易金额预计约25亿美元 [59] - 机器人板块，特斯拉机器人有望第一季度亮相形成催化；智驾板块，L3/L4国标推进有望带来订单催化 [36] - 推荐标的包括福赛科技、拓普集团、禾赛科技、地平线机器人等 [36] 华创证券人工智能研究中心3月精选组合 - **上游-算力基础**：沪电股份、深南电路、地平线机器人 [2][9] - **下游-场景应用**：吉利汽车、完美世界 [2][9] - **下游-机器人**：恒立液压、信捷电气 [2][9]

**行业与公司** * 行业：人工智能行业，涵盖基础设施、模型开发、企业应用及投资领域 [1] * 涉及公司： * **AI模型开发商**：OpenAI、Anthropic、Google（Gemini）、DeepSeek、Meta（Llama）、xAI（Grok）、微软（AI Foundry）、亚马逊（AWS Bedrock）、Mistral、Owen、Kimi等 [3][8][13] * **全球系统集成商**：EPAM Systems、Cognizant、Accenture等，帮助传统企业加速AI应用 [8][16] * **超大规模云服务商（Hyperscalers）**：亚马逊（AWS）、谷歌（GCP）、微软（Azure）、Meta、甲骨文（OCI）等 [27][32] * **核心基础设施及周边产业公司**：涵盖半导体/制造（如英伟达、AMD、博通、台积电、三星、SK海力士）、通信/网络/IT硬件与存储（如Arista Networks、思科、戴尔、超微电脑）、公用事业与多行业工程建筑（如Vertiv、伊顿、施耐德电气）等 [14][38][39] * **软件与计算公司**：涵盖应用软件（如Adobe、Salesforce、ServiceNow）、数据分析（如Palantir、Snowflake）、网络安全/系统软件（如CrowdStrike、Cloudflare、Zscaler）等 [40] **核心观点与论据** * **模型智能拐点驱动预期上修**：由于模型能力提升、新增产能上线以及去年试点项目进入生产阶段，企业采用AI的拐点正在加速到来 [1][3] * **上调行业收入与资本支出预测**： * 将2026-2030年AI行业资本支出预测从8.0万亿美元上调至8.9万亿美元 [2] * 将同期AI服务收入预测从2.8万亿美元上调至3.3万亿美元 [2] * 具体到2030年，AI服务收入预测从9720亿美元上调至1.176万亿美元 [10][13] * 预计2026年AI服务收入同比增长335%，达到1936亿美元 [13] * **企业需求加速与AI原生收入增长**： * Anthropic的年化收入运行率在几周内从140亿美元增至超过190亿美元 [8] * EPAM Systems在2025年第四季度创造了超过1.05亿美元的纯AI原生收入，并预计2026年将超过6亿美元 [16] * Cognizant报告称其32%的代码为AI辅助编写 [16] * **技术持续快速进步**： * 最新模型（如GPT-5.4、Gemini 3.1 Pro、Claude Sonnet 4.6）在智能体性能和编码能力方面相比几个月前发布的模型有显著飞跃 [18] * 根据ARC-AGI-2测试，Gemini 3.1 Pro的智能水平是3.0 Pro的两倍以上，而定价相同（每百万tokens 2美元） [19] * 模型完成任务的时间范围正在缩短，例如在“从多个RFC中实施复杂协议”等任务上，AI模型达到90%成功率的所需时间已大幅减少 [23] * **市场仍低估投资规模与影响**： * 共识显著低估了2024和2025年的资本支出，预计未来5年将继续低估 [5] * 将2026年五大超大规模云服务商（亚马逊、谷歌、Meta、微软、甲骨文）的资本支出预测上调至6780亿美元（此前为6580亿美元，共识为6670亿美元） [27] * 2025年第四季度，AWS、GCP、Azure和CoreWeave的合计积压订单增长了100%，而收入和资本支出的增长分别为30%和70% [27] * 预计2023-2030年全球AI相关资本支出的复合年增长率为47.5% [34] * **基础设施瓶颈与执行风险**： * 超大规模云服务商试图在2026年比2025年增加约70%的投资，但面临劳动力、设备和电力方面的限制，对近期资本支出时间表构成风险 [5] * 由于内存价格上涨以及电力从运营支出转向资本支出（超大规模云服务商需为项目自备电力），每千兆瓦（GW）数据中心的成本估算可能比常用的500亿美元/千兆瓦的经验法则高出约30% [28] * 大型科技公司（谷歌、微软、Meta、甲骨文、xAI、OpenAI、亚马逊）已提交“自建电厂”承诺，以保护用户免受更高电力成本的影响 [29] * **投资者预期行业颠覆**： * 市场继续低估AI对软件、信息服务和互联网等行业的大规模颠覆潜力 [4] * 随着AI在软件开发等领域释放显著效率，先前由高转换成本、强进入壁垒和现有软件厂商定价权所支撑的估值溢价可能持续反映共识尚未认识到的最终影响 [33] * 过去市场曾因对AI支出激增、融资循环、电力不足、数据中心延迟以及投资过度兴奋的担忧而出现多次回调 [35] **其他重要内容** * **投资机会侧重**：报告认为基础设施层，尤其是内存、存储、CPU和电力等瓶颈环节，提供了最佳的风险/回报比，同时认为超大规模云服务商的股价表现不佳也是一个机会 [1] * **定价动态**：尽管智能水平提升，但前沿模型的混合token定价（$/1M tokens）显示，GPT、Claude和Gemini系列的价格存在差异 [24][25] * **风险提示**：报告提及了风险投资支持的AI竞争对手带来的增量竞争压力 [4]，以及超大规模云服务商在管理产能限制时，最可能使用的杠杆是价格调整（合同通常为3年周期，现货市场占比较小） [28]

核心观点 - 地方政府积极响应2026年政府工作报告对“智能体”的战略部署，以支持OpenClaw项目为突破口，推出“包圆式”服务，打造全球智能体创业首选地 [2][5] - 全球AI产业呈现“中美双核驱动、中国力量崛起”的鲜明特征，在应用、生态与资本市场三个维度均有体现 [2] - 2026年政府工作报告在连续三年部署“人工智能+”的基础上，首次提出“打造智能经济新形态”的全新概念，旨在培育智能原生新业态以打开宏观经济增长新空间 [2][32] - 大模型竞争进入“专业化分工”时代，头部厂商在推理、智能体、多模态、定价四个维度全面交锋，同时物理AI成为新的投资热点 [2][40][41][43] 本期焦点：地方政府支持OpenClaw发展 - 深圳市龙岗区发布《支持OpenClaw&OPC发展的若干措施（征求意见稿）》（“龙虾十条”），核心是“零成本启动”，提供免费部署与开发支持、高质量脱敏公共数据、为期三个月的免费算力资源、最长2个月免费住宿等 [5][6] - 江苏无锡高新区紧随其后发布12条支持政策，单项最高支持金额达500万元 [6] - 政策出台背景是2026年政府工作报告首次写入“促进新一代智能终端和智能体加快推广” [5] - 需关注OpenClaw技术本身的安全风险，如默认配置下存在较高风险可能导致网络攻击、信息泄露，以及多地竞相推出政策可能引发的“政策洼地”效应 [7] 资本市场行情回顾 - **二级市场**：2026年3月2日至6日，受地缘政治等因素影响，科创综指周累计下跌4.65%，恒生科技指数下跌3.70%，纳斯达克综合指数下跌1.24%。A股细分领域中，人工智能指数下跌6.54%，半导体指数下跌5.58% [8]。3月6日，随着政府工作报告明确科技主线，科创板与恒生科技出现明显反弹 [2][8] - **代表性个股**：当周英伟达股价上涨0.36%，博通上涨3.42%，中际旭创上涨2.15%；微软上涨4.13%，腾讯上涨0.19%，MiniMax上涨5.50% [13] - **一级市场IPO**：A股、港股在数字经济领域IPO活跃。A股以硬科技和半导体产业链为主导，如固德电子上市、惠科股份上会。港股呈现应用软件与通信芯片双轮驱动，如飞速创新通过聆讯 [16][17] - **一级市场融资**：先进制造领域融资最活跃，披露融资总额约65.30亿元人民币。银河通用机器人完成25亿元新一轮融资。细分赛道中，具身智能、人形仿生机器人、AI智能体、航空航天、脑机接口等受追捧 [18] AI产业及代表性企业动态 - **大模型调用量**：3月2日至8日，全球头部AI模型周调用总量达13.8亿次。MiniMax M2.5以1.73万亿次周调用量显著领先，DeepSeek、Kimi、阶跃星辰共同跻身全球前列，呈现“一超多强”格局 [2][21]。中国大模型调用量在2026年初跨越增长拐点，首次实现对美国头部模型的阶段性反超 [22] - **开源生态**：美国在GitHub开源AI项目中以90,000名贡献者领跑，中国（含内地与香港）以47,000名贡献者位列全球第二 [2][26] - **企业投融资与经营**： - Anthropic以3800亿美元估值完成300亿美元G轮融资 [2][30] - Broadcom AI半导体收入达84亿美元，同比增长106%，并批准100亿美元股票回购计划 [2][30][31] - MiniMax 2025年营收7903.8万美元，同比增长158.9%，年度经常性收入（ARR）已超1.5亿美元 [2][30][31] - xAI计划偿还约175亿美元债务，并拟耗资6.59亿美元扩建孟菲斯超级计算机园区 [30][31] - 英伟达宣布向Lumentum和Coherent各投资20亿美元，总投资40亿美元 [31] 中国动态：“两会”聚焦人工智能与数字经济 - **政策新提法**：2026年政府工作报告首次提出“打造智能经济新形态”，战略意义在于培育智能原生新业态与新模式，为高质量发展壮大新动能 [2][32] - **工信部部署**：将大力推动人工智能与制造业融合，推进脑机接口、自动驾驶汽车、人形机器人、智能农业机械、智能医疗器械以及人工智能电脑、手机、智能家居等新一代智能终端的核心技术攻关与迭代更新 [33][34] - **发改委规划**：今年将在包括“人工智能+”在内的基础设施和公共服务设施重点领域投资超过七万亿元。预计到“十五五”末，我国人工智能相关产业规模有望增长至十万亿元以上，将大力推进人工智能超大规模智算集群、卫星互联网等重大工程 [35] 海外动态 - **欧盟《工业加速器法案》**：拟在公共采购和支持计划中强化“欧盟制造”要求，目标到2035年将制造业占欧盟GDP比重提升至20%（2024年为14.3%）。对超过1亿欧元的重大投资，若第三国相关领域全球产能占比超40%，则需实施技术转移并确保欧盟员工占比不少于50% [2][36] - **美国AI数据中心用电协议**：特朗普政府与谷歌、微软等科技巨头达成协议，科技公司同意承担新建发电设施、电网升级等费用，以避免将数据中心用电成本转嫁给居民 [37] - **韩国设立AI投资基金**：计划在新加坡设立总规模3亿美元的全球投资基金，吸引对AI初创企业的投资，并计划在2030年前设立“韩国风险资本公司”式的全球性基金 [38][39] 技术前沿 - **大模型竞争**：OpenAI发布GPT-5.4，在桌面操控任务（OSWorld）准确率达75%，超越人类基准72.4%。谷歌Gemini 3.1 Pro在抽象推理（ARC-AGI-2测试达77.1%）和科学推理（GPQA Diamond测试达94.3%）维度反超GPT-5.4。两者首次在推理、智能体、多模态、定价四个维度全面交锋 [40][41] - **AI芯片**：英伟达将发布采用台积电1.6nm工艺的下一代芯片“Feynman”。苹果发布MacBook Pro M5系列，其AI图像生成速度比M1系列快8倍 [42] - **物理AI**：极佳视界完成近5000万元天使+轮融资，专注物理AI世界模型研发。无问智科完成新一轮融资，专注物理AI数据基座建设 [2][43] - **开源生态**：阶跃星辰开源图生视频模型Step-Video-TI2V。阿里千问开源Qwen3.5小尺寸系列模型（0.8B至9B），累计下载量超10亿次 [44][45] 智库观点 - **CSIS报告**：中国在科技创新上取得全方位进展。2023年中国研发支出按购买力平价估算接近一万亿美元。2024年中国制造业增加值约4.7万亿美元，占全球28%。报告将中国行业创新归纳为四种类型：制药（顺应式成功）、电动汽车（颠覆性成功）、商业航空（顺应性受挫）、先进半导体（颠覆性受挫） [46][47] - **Anthropic劳动力市场研究**：提出“实际暴露度”指标。研究发现，AI实际应用距离理论覆盖上限有较大差距（如计算机类职业理论覆盖率94%，实际暴露度33%）。职业实际暴露度与未来就业增长呈负相关（暴露度每上升10个百分点，就业增长预测下降约0.6个百分点）。高暴露职业集中于年龄偏大、女性比例较高、教育收入较高的群体。在22-25岁群体中，高暴露职业的新入职率出现约14%的下滑 [2][48][49] - **美国抽水蓄能水电（PSH）报告**：认为PSH是为AI等产业提供稳定电力的重要路径。美国有80个拟建PSH项目，总装机超60000兆瓦，其中85%位于西部。PSH在美国长时储能市场占近90%份额，单个设施可提供8小时以上持续放电 [51][52] - **信通院算力蓝皮书**：截至2025年6月，全球算力总量达4495 EFlops，同比增长117%，智能算力占比85%。美国算力占比44%领先。中国总算力达962 EFlops，占全球21%，智能算力占比超81%。计算产业国产替代显著，整机市场国产品牌市占率超75% [54][55]

GPT-5.4模型发布与性能概览 - OpenAI发布了GPT-5.4 Thinking和GPT-5.4 Pro模型，现已集成至ChatGPT、API和Codex平台，该模型融合了公司在推理、编码和智能体工作流方面的最新进展[1] - 在关键基准测试中，GPT-5.4 Thinking在GDPval知识工作任务评估中取得83.0%的得分，优于Claude Opus 4.6的78.0%和GPT-5.3 Codex的70.9%[13][15][16] - 在软件工程能力测试SWE-Bench Pro中，GPT-5.4 Thinking以57.7%的得分与GPT-5.3 Codex的56.8%基本持平[13][17] - 在操作系统使用能力测试OSWorld-Verified中，GPT-5.4 Thinking获得75.0%的得分，超过Claude Opus 4.6的72.7%[13][19] - 在智能体核心能力测试Toolathlon中，GPT-5.4 Thinking以54.6%的得分显著领先于Claude Opus 4.6的44.8%[13][22][23] GPT-5.4的模型能力定位与优势 - GPT-5.4被定位为优秀的智能体基座模型，其能力构成被概括为：GPT-5.3 Codex级别的代码能力、超越GPT-5.2的世界知识、更强的工具使用能力以及极具成本效益的Codex订阅额度[11][24] - 该模型解决了此前GPT-5.3 Codex“不说人话”和世界知识薄弱的痛点，同时保持了顶级的编程能力，使其在需要结合业务理解和代码执行的复杂任务中表现更佳[2][3][11][16] - 模型支持100万token的上下文窗口，较GPT-5.3的40万token有大幅提升，这对维持智能体在长任务中的上下文理解至关重要，尽管超过27万token后计费会翻倍[25] - GPT-5.4是OpenAI首个内置原生计算机使用能力的主线模型，能出色地编写通过Playwright等库操作计算机的代码，并能根据屏幕截图发出指令，实现了代码与视觉能力的结合[27] 技术特性与成本分析 - 新引入了“工具搜索”功能，模型不再一次性接收所有工具定义，而是按需查找并追加，OpenAI内部测试显示该配置在保持相同准确率的同时将总体token使用量减少了47%[30][31][34] - 发布了新的`playwright-interactive`技能，允许Codex以代码和视觉两种方式调试Web和Electron应用[27][28] - API定价方面，GPT-5.4的输入价格为每百万token 2.50美元，输出价格为每百万token 15美元，虽高于GPT-5.2，但显著低于Claude Opus 4.6的5美元/25美元（输入/输出）[38][39] - 对于大多数用户而言，通过20美元的ChatGPT Plus订阅即可使用GPT-5.4，并能利用Codex平台慷慨的额度，这相比必须通过昂贵API调用的Claude模型具有巨大成本优势[11][36][39] 市场影响与生态整合 - GPT-5.4的发布被视为对Claude Opus 4.6在智能体模型领域主导地位的有力挑战，其综合能力与成本优势可能改变开发者的模型选型偏好[2][11][39] - OpenAI对第三方工具调用Codex额度持开放支持态度，这与Anthropic封禁OpenClaw等行为形成对比，有利于其构建更开放的开发者生态[7][9] - 模型已迅速集成至ChatGPT和Codex平台，社区用户正积极推动其在OpenClaw等流行智能体框架上的支持，预计将很快完成适配[40][49][52] - 初步体验显示，GPT-5.4在自然语言表达上更接近“人话”，在任务理解和沟通上有了明显改善，尽管在部分领域（如前端审美、写作风格）与顶尖竞品相比仍有提升空间[42][43][45][47]

报告投资评级 - 行业投资评级：增持 [1] 报告核心观点 - AI大战火热，算力依旧景气，行业巨头在大模型和算力领域持续加码，推动技术迭代与商业化加速 [2][4][5] 市场回顾总结 - 过去一周（2026年2月23日至2月27日），计算机（申万）指数上涨0.62%，跑输上证综指1.36个百分点，跑输创业板指0.43个百分点，跑输沪深300指数0.46个百分点，在申万行业中位列第23名 [2] 大模型进展总结 - **谷歌**：于2月20日正式推出升级核心模型Gemini 3.1 Pro，在ARC-AGI-2基准测试中取得77.1%的实测得分，推理性能是上一代3 Pro的两倍以上 [4] - **阿里**：丰富开源模型矩阵，包括Qwen3.5-122B-A10B、Qwen3.5-35B-A3B和Qwen3.5-27B（Dense）等，在复杂Agent任务和架构效率上表现亮眼 [4] - **DeepSeek**：计划发布新一代旗舰大模型DeepSeek V4，原生支持多模态，上下文窗口提升至100万+Token（是上一代的近8倍），上下文记忆准确率达98.2% [4] - **MiniMax**：于2月12日上线最新旗舰编程模型MiniMax M2.5，激活参数量为10B，在编程与智能体性能上对标国际顶尖模型，上线不到一周内迅速登顶OpenRouter Token调用榜首，在2月9日至15日统计周期内，OpenRouter的Token周调用量激增3.19T Tokens，其中仅MiniMax M2.5就贡献了1.44T Tokens [4] 算力领域动态总结 - **英伟达**：2026财年第四财季营收同比增长73%至681.27亿美元，数据中心业务营收同比增长75%至623.14亿美元，非GAAP口径下毛利率为75.2%，同比提升1.7个百分点，公司预计下一季度营收将达780亿美元（上下浮动2%），并上调芯片收入预期至超越5000亿美元 [4][5] - **国产算力龙头**： - 摩尔线程2025年营收为15.05亿元，较2024年同期增长243.37%，净亏损为10.24亿元，亏损收窄幅度为36.70% [5] - 海光信息预计2026年第一季度营业收入将同比增加15.10亿元到18.20亿元，同比增长62.91%到75.82%，归母净利润将同比增加1.14亿元到2.14亿元，同比增长22.56%到42.32% [5] 投资建议总结 - **算力**：建议关注寒武纪、海光信息、中科曙光、华丰科技、申菱环境、英维克、欧陆通、中恒电气等 [6] - **AIDC（AI数据中心）**：建议关注科华数据、云赛智联、弘信电子、润建股份、润泽科技、数据港等 [6] - **AI应用**：建议关注金山办公、科大讯飞、福昕软件、万兴科技、鼎捷数智、汉得信息、能科科技、卓易信息等 [6]

行业投资评级 - 计算机行业评级为“强于大市”，且为维持评级 [1] 核心观点 - 英伟达FY26Q4及全年业绩表现强劲，单季度营收及数据中心收入均创历史新高，其业绩超指引彰显了算力端的旺盛需求 [4][7] - 全球AI大模型在2026年春节前后持续迭代升级，竞争激烈，这将带来对AI算力的持续需求 [4][11] - 以智谱GLM-5、Kimi K2.5等为代表的国产大模型能力持续提升，正从“可用”向“好用”迈进，有望加速在各类应用场景落地，推动国内大模型产业发展 [4][21] - 报告坚定看好中国AI产业发展前景，建议持续关注AI主题投资机会，并在AI算力、AI算法和应用两大方向给出了具体的标的推荐与建议关注名单 [4][21] 行业要闻及简评 - **英伟达业绩表现**：FY26Q4实现营收681亿美元，环比增长20%，同比增长73%，超过Q3指引；其中数据中心业务营收623亿美元，环比增长22%，同比增长75% [4][7] - **英伟达盈利能力**：FY26Q4 GAAP毛利率75.0%，Non-GAAP毛利率75.2%；当季GAAP净利润430亿美元，环比增长35%，同比增长94% [4][7] - **英伟达全年业绩**：FY26全年营收2159亿美元，同比增长65%；GAAP和Non-GAAP毛利率分别为71.1%和71.3% [4][7] - **英伟达业绩指引**：对FY27Q1的营收指引为780亿美元（上下浮动2%，不含中国收入），GAAP和Non-GAAP毛利率指引分别为74.9%和75.0% [4][7] - **数据中心业务细节**：FY26Q4数据中心业务增长主要受Blackwell架构产品驱动，网络业务表现尤为出色，营收110亿美元，同比增长超过3.5倍；公司网络业务全年收入超过310亿美元 [8] - **其他业务增长**：游戏业务FY26Q4营收37亿美元，同比增长47%；可视化业务FY26Q4营收13亿美元，同比增长159%；汽车业务FY26Q4营收6.04亿美元，同比增长6% [9] - **全球大模型迭代**：2026年春节前后，国内外多款大模型发布升级，包括Anthropic的Claude Opus 4.6、智谱的GLM-5、MiniMax的M2.5、阿里巴巴的Qwen3.5-Plus以及谷歌的Gemini 3.1 Pro [4][11] - **大模型性能排名**：根据Artificial Analysis数据，Gemini 3.1 Pro以57分排名榜首，GPT-5.3 Codex 54分第二，Claude Opus 4.6 53分第三；国产模型中，智谱GLM-5获评50分排名第六 [4][11] 重点公司公告（2025年度业绩快报摘要） - **中际旭创**：2025年营收3824.0亿元，同比增长60.25%；归母净利润107.99亿元，同比增长108.81% [13] - **源杰科技**：2025年营收60.14亿元，同比增长138.50%；归母净利润19.09亿元 [13] - **寒武纪**：2025年营收649.72亿元，同比大幅增长453.21%；归母净利润205.92亿元，实现扭亏为盈 [13] - **金山办公**：2025年营收592.87亿元，同比增长15.78%；归母净利润184.30亿元，同比增长12.03% [13] - **仕佳光子**：2025年营收212.89亿元，同比增长98.12%；归母净利润34.16亿元，同比增长426.15% [14] - **海光信息**：2025年营收1437.59亿元，同比增长56.91%；归母净利润254.23亿元，同比增长31.66% [15] - **海光信息2026Q1预告**：预计2026年第一季度营收同比增长62.91%到75.82%；预计归母净利润同比增长22.56%到42.32% [15] - **中科曙光**：2025年营收149.70亿元，同比增长13.86%；归母净利润21.13亿元，同比增长10.54% [15] - **致远互联**：2025年营收90.51亿元，同比增长6.92%；归母净利润为亏损22.39亿元 [13] - **龙芯中科**：2025年营收63.53亿元，同比增长25.99%；归母净利润为亏损45.37亿元，但亏损同比减少17.17亿元 [13] - **长芯博创**：发布公告，就拟收购上海鸿辉光联通讯技术有限公司93.8108%股权达成初步意向 [15] 一周行情回顾 - **指数表现**：报告期内（本周），计算机行业指数上涨0.62%，沪深300指数上涨1.08%，计算机行业跑输沪深300指数0.46个百分点 [4][16] - **年初至今表现**：年初至报告期末，计算机行业指数累计上涨8.61%，沪深300指数累计上涨1.74% [16] - **行业估值**：截至报告期末，计算机行业整体市盈率（TTM，剔除负值）为58.2倍 [4][18] - **个股涨跌**：计算机行业358只A股成分股中，215只股价上涨，5只平盘，137只下跌，1只持续停牌 [4][18] - **涨幅前十**：涨幅前三位个股为*ST云创（涨29.55%）、海联讯（涨26.41%）、ST迪威迅（涨23.75%） [19] - **跌幅前十**：跌幅前三位个股为*ST国华（跌17.46%）、开普云（跌14.66%）、浩瀚深度（跌12.19%） [19] 投资建议与关注标的 - **AI算力方向（推荐）**：海光信息、龙芯中科、工业富联、浪潮信息、紫光股份、中科曙光、神州数码、深信服 [21] - **AI算力方向（建议关注）**：寒武纪、摩尔线程、沐曦股份、华勤技术、景嘉微、软通动力、拓维信息 [21] - **AI算法和应用方向（强烈推荐）**：恒生电子、中科创达、盛视科技 [21] - **AI算法和应用方向（推荐）**：道通科技、金山办公、科大讯飞、同花顺、宇信科技、福昕软件、万兴科技、彩讯股份 [21] - **AI算法和应用方向（建议关注）**：锐明技术、合合信息、星环科技、税友股份、光云科技、普联软件、泛微网络、致远互联 [21]