我国人工智能推理数据量首超训练数据量，AI产业需求重心正向应用推理延伸

同步大市 (维持)

——计算机行业跟踪报告

行业核心观点：

上周，沪深300下跌2.92%，创业板指下跌10.08%，申万计算机行业指数下跌10.85%，分别跑输沪深300和创业板指7.94和0.78个百分点，在申万各一级行业中排名第29位。上周，中国电子信息产业发展研究院发布的《新域新质创新发展十大趋势》显示，我国人工智能推理数据量首次超过训练数据量，反映模型服务开始从前期能力建设转向更大规模的实际调用，推理服务的响应速度、成本控制和稳定交付能力将成为商业化的重要支撑，算力需求有望更多来自模型推理和线上服务，低时延、高可靠的算力供给及调度能力重要性随之提升，建议关注云端推理服务、模型部署优化及高频AI应用。IDC发布的《中国AI软件市场半年度追踪，2026H1》报告显示，2026年上半年，大语言模型占中国MaaS市场营收的47%，是规模最大的模态。IDC指出，企业对知识问答、代码生成和智能体编排的需求大多以文本为中心，大模型正从辅助办公走向直接承担生产任务。模型侧，谷歌发布Gemini 4 Carbon，重点强化网络安全和长程任务处理；OpenAI推出GPT-6.1 Terra，主打以更低成本完成桌面操作与复杂自动化任务。我们认为，模型厂商持续提升复杂任务的性价比，模型能力正更多转化为可用的生产力服务。对企业用户而言，安全能力有助于模型进入专业工作流，提升单次任务完成效率、成本下降则有助于扩大高频调用和智能体部署的意愿。建议关注网络安全AI应用、模型推理及能够将AI嵌入实际业务流程的软件厂商。中长期视角下，继续聚焦AI产业、数据产业两大投资主线。

投资要点:

产业动态：（1）人工智能：10月31日，中国电子信息产业发展研究院发布的《新域新质创新发展十大趋势》显示，我国人工智能推理数据量首次超过训练数据量。（2）AI大模型：10月29日消息，谷歌正式发布新一代前沿大模型Gemini 4 Carbon，主打业界顶尖的网络安全能力与长程任务处理能力。（3）AI大模型：10月27日消息，OpenAI宣布推出新模型GPT-6.1 Terra，主打以更低成本完成复杂的电脑操作任务。（4）人工智能：2026年10月29日，IDC发布《中国AI软件市场半年度追踪，2026H1》。（5）AI大模型：微软（MSFT.US）发布2027财年（2026年7月1日至2027年6月30日）第一季度业绩报告。截至2026年9月30日的第一财季，微软总营收约为923亿美元，同比增长 19% ，高于市场预期的约907亿美元。

行业估值: 从估值情况来看，申万计算机行业 2026 年 10 月 30 日 PE-TTM 为 99.18 倍，低于 2023-2025 年历史 PE-TTM 的均值 158.58 倍。

风险提示：中美科技摩擦；地缘政治风险；产业生态建设不及预期；应用落地不及预期；数据隐私安全风险；市场竞争加剧。

2026年11月02日

行业相对沪深300指数表现

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分析师: 夏清莹

执业证书编号： S0270520050001

电话: (0755) 8322 3620

邮箱： xiaqyl@wlzq.com.cn

研究助理: 梁源源

电话： 13242092258

邮箱： liangyy@wlzq.com.cn

正文目录

1 行业周观点....3

2 市场行情回顾....3

3 产业动态....4

3.1 人工智能：最新报告显示我国人工智能推理数据量首超训练数据量....4

3.2 AI大模型：谷歌最强AI模型Gemini 4 Carbon登顶全球智能指数榜首，“专职”做网络安全....5

3.3 AI大模型：OpenAI低成本新模型GPT-6.1 Terra发布，每项任务成本仅Claude Opus 5.5九分之一，更快更准确....6

3.4 人工智能：大模型TOP5：阿里 47% 、智谱 11% 、火山引擎 10% 、百度 7% 、讯飞 4% 、PPIO 2% ....7

3.5 AI大模型：Azure引领增长，微软设备业务拖后腿，下个财季预计降 30%.8 4 风险提示....8

图表1：沪深300、创业板指、申万一级行业指数涨跌幅（%）（上周）....3

图表2：沪深300、创业板指、申万一级行业指数涨跌幅（%）（2026年初至2026年10月30日）....4

图表3：申万计算机行业估值情况（PE-TTM，单位：倍）....4

1 行业周观点

上周，中国电子信息产业发展研究院发布的《新域新质创新发展十大趋势》显示，我国人工智能推理数据量首次超过训练数据量，反映模型服务开始从前期能力建设转向更大规模的实际调用，推理服务的响应速度、成本控制和稳定交付能力将成为商业化的重要支撑，算力需求有望更多来自模型推理和线上服务，低时延、高可靠的算力供给及调度能力重要性随之提升，建议关注云端推理服务、模型部署优化及高频AI应用。IDC发布的《中国AI软件市场半年度追踪，2026H1》报告显示，2026年上半年，大语言模型占中国MaaS市场营收的47%，是规模最大的模态。IDC指出，企业对知识问答、代码生成和智能体编排的需求大多以文本为中心，大模型正从辅助办公走向直接承担生产任务。模型侧，谷歌发布Gemini 4 Carbon，重点强化网络安全和长程任务处理；OpenAI推出GPT-6.1 Terra，主打以更低成本完成桌面操作与复杂自动化任务。我们认为，模型厂商持续提升复杂任务的性价比，模型能力正更多转化为可用的生产力服务。对企业用户而言，安全能力有助于模型进入专业工作流，提升单次任务完成效率、成本下降则有助于扩大高频调用和智能体部署的意愿。建议关注网络安全AI应用、模型推理及能够将AI嵌入实际业务流程的软件厂商。

中长期视角下，继续聚焦AI产业、数据产业两大投资主线。1）AI产业：主要关注国内AI大模型的技术升级和产品迭代、头部AI大模型厂商的生态建设、智能驾驶、具身智能等新型智能终端及智能体的应用落地进程，以及人工智能治理的生态建设。2）数据产业：主要关注数据基础设施建设、高质量数据集等数据要素资源的开发利用、数据要素的价值释放及应用落地以及数据隐私安全。

2 市场行情回顾

申万计算机行业跑输沪深300和创业板指，周涨跌幅位于申万31个一级行业的第29名。上周，沪深300下跌 2.92% ，创业板指下跌 10.08% ，申万计算机行业指数下跌 10.85% 分别跑输沪深300和创业板指7.94和0.78个百分点，在申万各一级行业中排名第29位。

申万计算机行业2026年初至10月30日累计下跌 28.14% ，位于申万31个一级行业的第

29名。2026年初至10月30日，沪深300下跌 13.92% ，创业板指下跌 24.65% ，申万计算机行业指数下跌 28.14% ，分别跑输沪深300和创业板指14.22和3.49个百分点，在申万各一级行业中排名第29位。

行业估值水平低于历史中枢水平。从估值情况来看，申万计算机行业2026年10月30日PE-TTM为99.18倍，低于2023-2025年历史PE-TTM的均值158.58倍。

3 产业动态

3.1 人工智能：最新报告显示我国人工智能推理数据量首超训练数据量

10月31日,中国电子信息产业发展研究院发布的《新域新质创新发展十大趋势》显示,我国人工智能推理数据量首次超过训练数据量,标志着我国人工智能从模型训练研发阶段迈入规模化产业应用阶段。

数据显示，截至2026年6月，日均词元调用量超过175万亿，相比2024年年初增长1000多倍。顶尖大模型的迭代周期也从过去的几个月压缩到几周甚至几天，人工智能正从“喂模型”的实验室阶段，全面转入“用模型”的产业落地阶段。

中国电子信息产业发展研究院党委书记、副院长刘文强：当前，人工智能正以前所未有的速度重塑产业体系。已不仅仅是工具的变革，而正在成为变革的工具，人工智能正成为牵引全域变革的通用目的技术。

智能制造是推动人工智能加快规模化应用的重要场景。随着“人工智能+制造”行动深入实施，我国已累计建成500多家卓越级智能工厂，覆盖31个省（区、市），涵盖超过80%的制造业行业大类。国产算力、大模型已在钢铁、汽车等20个行业落地1000多个应用场景，推动个性化定制、全生命周期服务等新模式不断拓展。

报告显示，我国以高端制造、数字制造为代表的交叉融合领域已成为工业新动能，对规上工业增加值增长的贡献率超过五成，释放强劲产业动能。

交叉融合地带兼具多领域技术交叠与场景叠加优势，天然成为原创性、颠覆性创新集中涌现的突破口。智能网联汽车受益于新材料、新一代信息技术、先进制造等技术融合创新，实现大算力芯片、舱驾融合技术持续迭代，高性能激光雷达、智能线控底盘等关键部件批量上车。此外，自动驾驶出租车、智慧物流、矿区、机场等多场景示范应用有序落地。脑机接口融合生物制造、人工智能与新材料等技术，多项产品完成临床可行性验证，应用正从医疗领域向教育、工业等领域加速拓展。

工业和信息化部副司长于鹰宇：加快新兴产业规模应用，首批创建133家国家新兴产业发展示范基地。全国累计布局30家国家制造业创新中心，梯度培育21家国家级制造业中试平台、重点培育331家中试平台和2400多家储备中试平台，一系列前沿科技创新突破，推动科技创新和产业创新深度融合。

新域新质赛道技术路线不确定、场景碎片化、试错成本高，高度依赖敏捷灵活的创新主体。当前，一大批中小企业和创新集群，正在成为新域新质发展的中坚力量和关键承载单元。

近年来，我国持续完善优质企业梯度培育体系，科技和创新型中小企业超60万家。其中，量子科技、人工智能、低空经济等新兴和未来产业领域“小巨人”企业近6000家，在具身智能、生物、可控核聚变等前沿技术方向涌现出一批独角兽企业。

工业和信息化部副司长于鹰宇：目前，我国已累计培育制造业单项冠军企业1862家、专精特新“小巨人”企业1.76万家、专精特新中小企业超15万家、高新技术企业超50万家，大中小企业融通发展深入推进。

数据显示，2025年，我国专精特新“小巨人”企业研发投入强度达7%，显著高于规上工业企业平均水平，发明专利总量达到46万项、户均26.6项。

2026年1—8月，规上工业专精特新“小巨人”企业利润总额同比增长 22.2% ，好于规上工业企业水平，有力支撑了工业经济持续回升向好。（资料来源：央视新闻）

3.2 AI 大模型：谷歌最强 AI 模型 Gemini 4 Carbon 登顶全球智能指数榜首，“专职”做网络安全

10月29日消息，谷歌正式发布新一代前沿大模型Gemini 4 Carbon，主打业界顶尖的网络安全能力与长程任务处理能力。

谷歌称其为目前最强的模型，重点强化了网络安全能力和处理复杂、长周期任务的能力。该模型在最新版Artificial Analysis Intelligence Index v5.0中排名第一，综合得分59。

Gemini 4 Carbon首发入门定价与两周前发布的Gemini 4 Argon保持一致，缓存输入Tokens可享输入价95%折扣。

输入：每百万Tokens 2美元（现汇率约合13.3元人民币）

输出：每百万Tokens 10美元（现汇率约合66.7元人民币）

入门优惠期结束后，将恢复常规定价：

输入：每百万Tokens 4美元（现汇率约合26.7元人民币）

输出：每百万Tokens 20美元（现汇率约合133.3元人民币）

在长程编程任务上，Carbon专为高难度、需要持续运行多日的智能体工作流设计，能够自主遍历死胡同、完成大型代码库与底层系统的根因定位、漏洞补丁编写等复杂多步骤工程任务。

在WebDev Arena前端全栈开发榜单上，Carbon较上代提升89个E1o分，以1,769分位列第4。

网络安全能力是本次升级的核心亮点，Carbon在防御全生命周期的漏洞发现、验证、修复环节均达到业界领先水平：

漏洞发现：在SEC-bench Pro基准上实现88.2%的成绩，可自主挖掘真实软件中隐藏的复杂漏洞。

漏洞利用验证：在ExploitGym基准上取得54.8%的成绩，可自动判断漏洞是否可被利用，帮助安全人员优先处理高风险漏洞。

根因补丁修复：在CWE-bench基准上取得 71.0% 的成绩，可直接将验证后的漏洞转化为可运行的修复代码。

内部测试数据显示, Carbon生成安全代码的成功率较Argon提升超过2倍; Chrome团队测试显示, 其生成高质量补丁的表现比其他实验室的大前沿模型好10倍以上。

安全对齐方面，Carbon在Argon的多层安全体系基础上进一步强化：

Terminal-Bench 4.0上的作弊成功率降至0.0%，作弊尝试占比降至0.4%；内部实时编程环境中，高严重程度的失准警报下降近80%。

无依据的编造性声明较Argon减少约一半，会主动标注方法局限、在证据不足时拒绝违规操作并明确列出缺失信息。

面对模糊需求时，Carbon会先检索相关资料、向用户反馈差异点再执行。

过度执行率下降26%，服务不足率下降29%，多步骤计划的端到端执行可靠性显著提升，同时严格遵守项目范围约束。

间接提示注入攻击的成功率降至 0.0% ，完全抵御了本次评测覆盖的所有攻击尝试。（资料来源：IT之家）

3.3 AI 大模型：OpenAI 低成本新模型 GPT-6.1 Terra 发布，每项任务成本仅 Claude Opus 5.5 九分之一，更快更准确

10月27日消息，OpenAI 27日凌晨宣布推出新模型GPT-6.1 Terra，主打以更低成本完成复杂的电脑操作任务，尤其擅长需要视觉推理和操作桌面软件的工作。与GPT-5.6 Terra相比，新模型在事实准确性和编程能力方面也有大幅提升。

Terra主要面向希望降低自动化成本的企业,可用于处理发票、解读技术图纸等工作。OpenAI称，面对难度较高的专业任务，Terra也能以远低于高价模型的成本完成。在考察复杂专业工作的Agents’ Last Exam基准测试中，Terra的成绩明显提高。测试项目包括根据建筑图纸建立三维模型,以及逐一记录电影镜头,供影片修复团队使用。

采用中等推理强度时，Terra的得分比GPT-5.6 Terra高15个百分点，完成任务的成本却只有后者的约三分之一。与GPT-6 Astra相比，Terra的测试成绩不相上下，每个Token的价格却仅为后者的约十分之一。

Terra在速度上同样具有优势。OpenAI称，其任务执行速度是GPT-6 Astra和GPT-6.1 Sol的3倍以上。在最高推理强度下，每项任务的成本也仅为Claude Opus 5.5的约九分之一。

OpenAI还着重减少模型的事实性错误，以降低错误回答对自动化流程的影响。该公司通过一套内部基准测试，利用专门设计的提示词检验模型回答中的薄弱环节。

结果显示,在低推理强度下,Terra的错误率为16.7%,远低于GPT-5.6 Terra的53.6%,下降36.9个百分点。

将推理强度提高至最高档后，Terra的错误率进一步降至4.3%，比上一代低18个百分点，接近GPT-6 Astra和GPT-6.1 Sol的水平。API标准定价方面，每100万个输入Token收费1美元（现汇率约合6.7元人民币），每100万个缓存输入Token收费0.05美元（现汇率约合0.33元人民币），每100万个输出Token收费5美元（现汇率约合33.4元人民币）。OpenAI称，新模型的价格比GPT-5.6 Terra和GPT-6.1 Sol低50%。

安全方面，Terra沿用了GPT-6 Astra的防护措施。OpenAI称，新模型抵御提示词注入攻击的能力有所增强，也能更清楚地向用户说明自身局限。按照OpenAI的准备框架评估，Terra的网络安全能力已达到“关键级”门槛。

更低的价格有望让开发者和企业更容易采用复杂的电脑自动化技术。对于难度最高的编程任务，GPT-6.1 Sol和GPT-6 Astra仍具有更强的处理能力。（资料来源：IT之家）

3.4 人工智能：大模型 TOP5：阿里 47%、智谱 11%、火山引擎 10%、百度 7%、讯飞 4%、PPIO 2%

2026年10月29日，IDC发布的《中国AI软件市场半年度追踪，2026H1》报告显示：2026年上半年，阿里云在中国大语言模型MaaS市场的份额为 46.6% ，智谱、火山引擎分别以 10.6% 、 10.2% 位列第二、第三。这份数据按营收口径统计，并将大语言模型与图像、视频等模态分开计算。

2026年上半年，大语言模型占中国MaaS市场营收的47%，是规模最大的模态。

IDC指出，企业对知识问答、代码生成和智能体编排的需求大多以文本为中心，大模型正从辅助办公走向直接承担生产任务。

中国MaaS市场整体仍在快速增长。2026年上半年市场规模达106.3亿元人民币，同比增长889.4%，在中国公有云PaaS市场中的占比从2025年下半年的5.2%升至21.0%。

IDC认为，MaaS正成为云服务商未来几年最重要的增长来源。

在这一市场的竞争中，模型能力、推理效率，以及算力的规模、单位成本和供应链确定性是厂商最难被复制的能力。（资料来源：云头条）

3.5 AI 大模型：Azure 引领增长，微软设备业务拖后腿，下个财季预计降 30%

日前，微软（MSFT.US）发布2027财年（2026年7月1日至2027年6月30日）第一季度业绩报告。根据报告，截至2026年9月30日的第一财季，微软总营收约为923亿美元，同比增长 19% ，高于市场预期的约907亿美元；GAAP净利润为366.29亿美元，同比增长 32% ；每股收益4.92美元，同样高于市场预期。

微软首席财务官Amy Hood将公司业绩增长归因于云业务的强劲需求，使得“营收、营业利润和每股收益均超出预期”。

本季财报中,微软首次以美元口径单独披露Azure收入,为331.7亿美元,同比增长48%,增速远超公司整体营收增速,且较上一财季的42%进一步加速。按923亿美元的总营收计算,Azure收入占比约为36%,取代Office和Windows,成为微软核心的收入来源。(资料来源:财闻)

4 风险提示

中美科技摩擦；地缘政治风险；产业生态建设不及预期；应用落地不及预期；数据隐私安全风险；市场竞争加剧。

行业投资评级

强于大市：未来6个月内行业指数相对大盘涨幅10%以上；

同步大市：未来6个月内行业指数相对大盘涨幅10%至-10%之间；

弱于大市：未来6个月内行业指数相对大盘跌幅10%以上。

公司投资评级

买入：未来6个月内公司相对大盘涨幅15%以上；

增持：未来6个月内公司相对大盘涨幅5%至15%；

观望：未来6个月内公司相对大盘涨幅-5%至5%；

卖出：未来6个月内公司相对大盘跌幅5%以上。

基准指数：沪深300指数

风险提示

我们在此提醒您，不同证券研究机构采用不同的评级术语及评级标准。我们采用的是相对评级体系，表示投资的相对比重建议；投资者买入或者卖出证券的决定取决于个人的实际情况，比如当前的持仓结构以及其他需要考虑的因素。投资者应阅读整篇报告，以获取比较完整的观点与信息，不应仅仅依靠投资评级来推断结论。

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