涉及的行业与公司 * 行业：计算机行业、人工智能行业、云计算行业、量子计算领域 [1][2] * 公司/厂商： * 海外巨头：OpenAI、英伟达、微软、谷歌、Meta、Asrobo [10][11] * 国内厂商：华为、阿里巴巴 [16][19] 核心观点与论据 * 2025年板块表现与核心矛盾：2025年前三季度计算机板块营收同比增长5.1%，归母净利润同比增长184%，但利润释放主要源于降本控费，而非需求增长，需求不足仍是核心矛盾 [1][4] * 2026年投资策略：策略概括为“AI变革企业，聚焦应用巨头与基础资源”，未来增量需求主要来源于AI，需关注AI推理竞赛升级、国内算力短缺、数字化基建及新时代AI应用公司 [1][2] * AI对商业模式的重构：AI时代将重构商业模式，流程被内嵌打包，数字化和规划较好的板块将向智能化跃迁，信息厂商有望构建新商业模式和数据飞轮 [1][3] * AI大模型对应用的影响：AI大模型不会完全吞噬现有应用，软件公司需转型，当前阶段是单点替代，受益于提供工具或基础设施的公司，全流程融入阶段将迎来应用大规模变现周期 [2][7] * AGI发展进程转变：2023年以来行业追求通过扩大模型参数实现AGI，但到2025年预训练技术遇瓶颈，AGI进程被推迟，行业核心逻辑转向将AI变成操作系统，以构建新生态系统 [8][9] * 全球AI巨头竞争趋势：到2026年，全球大模型巨头将围绕操作系统和流量入口展开全面军备竞赛，大模型将逐步演变为操作系统 [10] * AI时代的重资产属性：与过去移动互联网和PC互联网时代相比，AI时代因其生产力革命性质，更偏向重资产投入，全栈布局给予更大优势 [12][13] * 国内外AI发展节奏：中国AI投入节奏较海外滞后一年，有望在2026年复制北美2025年的路径，迎来AGI密集发布及token二次爆发元年，成为国内商业化开启的重要节点 [2][14] * 云计算的发展机遇：云计算将在AI时代享受总量扩张红利，由海量资本支出投入转化为基础层需求，推动云市场扩容，垂直一体化程度会比过去更高 [15] * 国内云服务出海：中国云厂商凭借过往积累的海外服务基础、与美国同步发展的模型选型优势（尤其是开源模型）、以及工程化、本地化能力强和低成本优势，有望实现全球扩张 [16][17] * 中美模型竞争格局：美国主导闭源模型，中国主导开源模型，中国在开源模型方面具有工程化、本地化能力强及低成本提供定制化服务的优势 [18] * 算力供应与国产化：海外封锁导致国内算力供应紧缺，国产算力投资方向良好，目前国产化率不到30%，未来有望实现100%国产化，从芯片提供商转型为系统提供商是关键 [19] * 量子计算的重要性：量子计算算力呈指数级增长（2^N），理论上能提供无限并行算力，有望成为未来AI算力的终极技术方案，是2026年值得重视的新兴技术方向 [20][21] * 模型机器学习与应用机会：头部厂商可通过模型能力抢占操作系统和流量入口，第三方机会在于场景变革（数字化、规则化、AI化、智能化），应关注任务复杂度高、容错率低的场景（如医疗、税务、工业），这些领域需要大量工程补足，利于构建护城河 [22] 其他重要内容 * 市场风格与机构配置：2025年计算机板块上涨更多受益于市场回暖（长城计算机指数上涨17.7%，跑赢沪深300约1.3个百分点），而非自身独立阿尔法驱动，对AI冲击商业模式的担忧导致机构配置比例不断下降，到Q3已降至2.3%，处于2010年以来11%的分位数，超配比例从-3.1%降至-3.6% [5][6] * 2025年需求侧结构：需求扩张主要体现在硬件侧，在人工智能带动下IT基础设施建设加速，B端需求中金融IT、交通IT、汽车IT等领域出现季度性改善，而工业软件、教育IT、医疗IT等领域仍持续承压 [4] * 具体数据：2025年前三季度计算机板块核负债达到995.55亿元，同比增长9.6%，营收为4,823亿元 [4] * 巨头战略布局：OpenAI联合英伟达、微软等通过战略协议和股权融资深度绑定，部署大量算力以支持新生态体系建设，谷歌目前在生态各方面最为完善，其Gemini驱动整个谷歌生态系统发展，并已实现全栈布局 [10][11] * 技术发展重点：降低AI使用成本是未来重要方向，新技术方案将有助于降低成本 [2] * 竞争压力：目前AI的经济性尚未得到验证，大量算力储备主要为应对内卷竞争压力 [10]