2026 年 11 月 08 日

计算机

北美科技巨头持续加码算力，企业 Agent 加快落地

投资评级：看好（维持）

——行业周报

张越（分析师）

叶进新（联系人）

行业走势图

相关研究报告

《Agent 推理驱动服务器升级，AI 产业 迈 向 全 栈 协 同 — 行 业 周 报 》-2026.11.1

《Anthropic 递交 S-1 招股书启动 IPO，模型与产品双轮驱动兑现盈利拐点—行业点评报告》-2026.10.28

《Kimi K3.1 Pro 智能指数全球第四，闭源差距再缩小—行业点评报告》-2026.10.25

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⚫ 北美四巨头资本投入持续扩张，长期订单支撑 AI基础设施建设

北美四大科技巨头延续 AI 基础设施投入，第三季度现金购置物业与设备支出环比均有增长，服务器、网络设备与数据中心成为重点方向。需求端，谷歌、亚马逊与微软剩余履约义务持续扩大，企业通过多年期合同提前锁定算力，为后续产能建设提供需求支撑；Meta 则通过模型迭代、内容推荐与广告提效推动投入回报。AI 云商业兑现可沿资本投入、订单锁定与收入确认逐步跟踪，客户结构、合同期限及交付进度成为重要观察指标。随着投入规模提升，经营现金流、外部融资与融资租赁共同参与扩产，设备交付、电力及基建配套对实际投放节奏的影响进一步增强。产业关注点正从投资规模延伸至供给兑现与运营效率，具备稳定交付能力和系统配套优势的企业，有望持续受益于算力建设与长期需求释放。

⚫ 企业Agent走向托管与跨工具协作，模型能力及国产生态同步完善

本周 AI 产业围绕企业部署、多模态交互与任务执行持续迭代。模型端，腾讯发布混元 Hy4 正式版，新增视觉与电脑操作能力；百度开放 ERNIE 5.5 Flash Base权重，支持长上下文推理；OpenAI上线GPT-Image-2.6，拓展动图与矢量图生成。应用端，DeepSeek Harness推出创造模式，支持智能体按需生成并安装插件；KimiHosted Agents 提供企业智能体托管环境，结合工具接入、多智能体协作与权限管理，降低长程任务部署门槛。国产生态方面，LongCat-2.5 推进国产算力训练与低精度推理优化，小米开源轻量文档解析模型，腾讯Hyra 2.0探索科研及处理器优化。模型、工具与运行环境加快融合，有望推动 Agent从单点功能向持续业务服务演进，拓展AI应用与配套算力需求。

⚫ 计算机板块涨幅居前，AI算力与应用共同呈现活跃行情

11 月2日至11 月6日，计算机指数上涨 9.60%，涨幅超过沪深 300、上证指数、创业板指及科创 50，在 31 个一级行业中排名第 3 位。AI 细分方向同步上涨，应用指数累计上涨约 ， 算力指数累计上涨约 ，应用方向相对领先约 个百分点。个股层面，青云科技 、优刻得 、开普云分别上涨、 和 ，均录得两位数涨幅； 应用方向涨幅前十个股周涨幅均超过 18%，易点天下上涨 29.51%。结合北美科技巨头资本投入延续、企业Agent托管服务落地与国产模型生态完善，产业催化持续丰富，可关注算力建设向订单及交付转化，以及AI能力融入企业工作流带来的细分领域机会。

⚫ 受益标的

国产算力：寒武纪、海光信息、禾盛新材、沐曦股份、浪潮信息、工业富联等；海外算力：东山精密、胜宏科技、联特科技、德邦科技等；算力租赁：宏景科技、利通电子、协创数据等；大模型：智谱、MiniMax、阿里巴巴、腾讯控股；液冷：盾安环境、同飞股份、恒铭达等。

⚫ 风险提示：大模型技术迭代不及预期风险、AI 技术应用不及预期风险、相关政策不及预期风险、AI Infra建设不及预期风险等。

目 录

1、北美科技四强资本投入加码，供给融资双约束定扩产节奏....3

1.1、四大巨头资本开支高增延续，三大指标跟踪AI云商业兑现....3

1.2、资本开支的利润与现金流代价显现，外部融资或成增量资金来源....8

2、计算机产业动态更新....10

2.1、国内CSP厂商与大模型厂商最新动向....10

2.2、海外CSP厂商与大模型厂商最新动向....11

2.3、国产算力产业最新进展....11

2.4、海外算力产业最新进展....12

3、上周市场表现回顾（2026/11/2-2026/11/6）....13

4、风险提示....14

图表目录

图1：北美四大科技巨头资本投入节奏出现分化....3

图2：AI云的商业兑现需要经历资本投入、需求锁定、确认收入的循环....4

图3：北美四大科技巨头2026年Q3资本开支环比全部上升....4

图4：北美四大科技巨头资本开支单季投入增量创出新高，但投入出现增速分化....5

图5：亚马逊、微软、谷歌三大云厂商剩余履约义务规模快速增长....5

图6：谷歌剩余履约义务高速扩张，可确认收入占比维持较高水平，业务结构健康....6

图7：亚马逊剩余履约义务高速扩张，合同履约周期拉长，订单远期占比抬升....6

图8：2025年末微软短期可确认收入占比显著下行，由大额长期算力订单拉长所至....7

图9：北美四大科技公司营收与利润仍维持双位数增长，但盈利结构开始分化....7

图10：2025年Q4至2026年Q3四家合计口径下的资本开支压力呈现明显的分档....8

图11：AI算力投入首次烧穿四家巨头的自由现金流防线，单季合计自由现金流首次转负....9

图12：本周多数一级行业上涨，计算机板块涨幅居前....13

图13：本周AI细分方向均有所上涨，AI应用指数整体表现优于AI算力指数....13

图14：AI算力指数整体上涨，青云科技-U等个股表现突出....14

图15：AI应用方向指数整体上涨，易点天下涨幅居前....14

1、 北美科技四强资本投入加码，供给融资双约束定扩产节奏

1.1、 四大巨头资本开支高增延续，三大指标跟踪 AI 云商业兑现

海外四大云厂商对 2027 年资本开支保持一致的扩张口径，AI 基础设施投资的规模化承诺成为财报季最强音。Meta、微软、谷歌及亚马逊四家公司管理层均未给出 2027 年资本开支具体指引，亦无一家表态放缓，但在 2026 年资本支出预期上产生一定分化：Meta 上调 2026 年资本开支区间下限至 1350 亿美元，以支持 AI 发展与核心业务；微软小幅下调2026年资本开支预期，但在财报中明确表示将继续投资资本支出，以支撑云产品组合与 AI 训练基础设施；谷歌预计 2026 年大幅增加服务器、网络设备及数据中心投资，后续将扩大物业及设备投入；亚马逊预计 2026年现金资本支出约 2200亿美元，2027 年将显著增加，由技术基础设施投资推动。

资本开支直接决定云厂商的远期算力供给能力，Meta的投入则同时锚定模型训练上限与用户承载规模。资本开支指企业购置服务器、算力芯片、网络设备及建设数据中心等长期资产的投入，相关支出在资产使用年限内通过折旧分期计入成本，是支撑营收增长的核心前置指标。业务结构上，谷歌、亚马逊、微软均已布局成熟的对外 AI 云业务，AI 云相较传统云计算投入周期更长、资金规模更大、风险也更集中；Meta 当前算力基建全部服务内部需求，尚未推出商业化公有云服务，仅处于算力外售方案的规划阶段。

AI云的商业化链路可通过资本开支、剩余履约义务（RPO，企业已签约但尚未确认收入的合同金额）、收入与利润三大指标跟踪，各家的兑现质量各有差异。云厂商先以大额资本开支采购算力芯片、建设或租赁数据中心形成稳定算力供给；再与企业客户签订 3 至 5 年长期合同，将需求锁定为剩余履约义务；最终按履约节奏分期确认收入与利润，完成从资本投入到现金流回流的闭环。四家质量排序清晰：谷歌业务结构最健康，亚马逊经营韧性最强，微软AI云对OpenAI依赖度最高；Meta无对外公有 AI 云业务，算力投入主要用于广告提效、自研大模型迭代及消费端 AI生态建设，回报依托广告业务兑现，算力外售仅为远期备选方向。

四大云厂商资本开支环比仍在加速，单季投入增量创出新高，指引口径的规模量级同步上移。按现金购置物业与设备计算，第三季度谷歌从第二季度的 449.24 亿美元增至 513.55 亿美元，Meta 从 301.16 亿美元增至 339.42 亿美元，微软从 358.02亿美元增至 393.67亿美元，亚马逊从530.76亿美元增至758.78 亿美元；四家单季合计从约 1639 亿美元增至约 2005 亿美元，单季环比增加约 366 亿美元。年度指引层面，四家 2026年合计约7200亿至 7400亿美元，该合计数仅可观察量级：四家统计口径并不一致，亚马逊为现金资本开支口径，微软与 Meta包含融资租赁，微软的 1700亿美元按日历年计算而其财年自 7 月开始。

AI算力需求推动企业以多年期合同提前锁定算力资源，三大云厂商剩余履约义务规模快速增长，长期订单的收入质量成为跟踪重点。截至2026 年第三季度，亚马逊剩余履约义务由上年同期的约 2000 亿美元增至5780亿美元、同比增长189%；谷歌由 1577亿美元增至5677亿美元、同比增长 260%；微软由3980 亿美元增至6830亿美元、同比增长 71.6%（按自然年口径）。不同厂商披露的剩余履约义务收入质量不同，衡量长期订单可靠程度有两个关键指标：一是合同平均履约年限，二是未来12 个或 24个月可确认收入的占比，两项指标均按季度披露。

谷歌剩余履约义务以最高增速扩张，但客户结构分散使其成为三家中订单质量最健康的一家。2026年第三季度，谷歌剩余履约义务达5677亿美元、同比增长超过260%，主要由GCP 的基础设施资源、Gemini大模型与企业级AI产品拉动。订单质量层面，谷歌未来 24个月可确认收入的占比长期维持在50%至55%，九个季度内始终稳定，表明新增订单的履约周期未明显拉长。背后逻辑在于客户结构：谷歌 GCP的 AI 客户相比亚马逊 AWS 与微软 Azure 更为分散，既包括 Anthropic、Midjourney等明星 AI创业公司，也包含大量中小创业公司，其使用习惯更轻更快，倾向以API调用模型获取推理服务，订单规模适中但兑现期限更短。

亚马逊的长期订单兑现风险最小，稳定且多元的大客户结构是其剩余履约义务的核心支撑。亚马逊剩余履约义务绝大部分由 AWS 贡献，其全球最大客户涵盖Salesforce、苹果、字节跳动、Netflix 等大型科技公司，以及 Anthropic、OpenAI 等AI 创业公司，头部客户每年采购数十亿乃至上百亿美元规模云资源，订单结构相对稳定、兑现概率更高。规模层面，2026年第三季度亚马逊剩余履约义务达 5780亿美元、同比增长 189%。合同平均履约年限自 2026年起显著拉长，由 2025年第三季度的 3.8 年升至 2026 年第三季度的 6.1 年，长周期合同在锁定未来收入的同时，亦对履约管理提出更高要求。

微软剩余履约义务的膨胀由单一大单驱动，对 OpenAI 的深度绑定使其兑现风险在四家中最为突出。2025年末微软剩余履约义务达 6310亿美元，不到一年增长超3000 亿美元；未来 12 个月可确认收入占比由 45%骤降至 25%，源于 2025 年 10 月OpenAI 与微软签署的 2500 亿美元长期算力大单，兑现周期因此拉长，管理层披露平均履约年限由 2年增至2.5年，企业客户 45%的剩余履约义务与OpenAI相关。口

备注：微软的自然年与财年不同，此处选取自然年数据营收同比增速：对比2024Q4—202503四季度合计：营业利润率=同期营业利润合计÷营收合计

径辨析上，微软剩余履约义务虽为四家最高，但相当部分来自 Office、Windows 等SaaS 订阅授权，履约周期仅两三年、现金回收更易；Azure 云合同周期更长，2025年 9 月后新增部分主要与Azure相关。

高强度资本开支尚未侵蚀四家的盈利根基，营收与利润仍维持双位数增长，但盈利结构开始分化。按 2025 年第四季度至 2026 年第三季度四季度合计（公司整体口径、微软取自然年），亚马逊营收 7975亿美元、同比增长15.4%，营业利润1044亿美元、利润率 13.1%；微软营收 3464亿美元、同比增长17.9%，营业利润1632亿美元、利润率 47.1%居四家之首；谷歌营收 4711 亿美元、同比增长 22.2%，营业利润 1570 亿美元、利润率 33.3%；Meta 营收 2416 亿美元、同比增长 27.5%为四家最高，营业利润 794亿美元、利润率 32.9%。当前利润表仍具消化能力，但设备占比上行推动折旧加速，承压差异已开始在现金流层面显现。

1.2、 资本开支的利润与现金流代价显现，外部融资或成增量资金来源

资本开支的构成决定折旧对利润表的挤压节奏，设备占比越高，同等投入年均摊入成本的折旧越多。服务器、GPU 与网络设备的折旧年限通常为 5至 6 年，数据中心建筑则长达十几年至数十年，两类资产的期限结构差异直接映射到未来几年的利润弹性。以六年折旧周期粗略估算（资本支出除以六年再除以净利润），2025 年第四季度至 2026 年第三季度四家合计口径下的压力梯度清晰：亚马逊资本支出2106.57亿美元，年均折旧约351亿美元，相当于当年净利润的26.0%；Meta为23.1%；微软 15.9%，谷歌11.3%，四家呈现明显的分档。

折旧压力分档由各家的业务属性与现金流结构决定，亚马逊与 Meta 构成承压组，微软与谷歌构成缓冲组。亚马逊压力居四家之首，电商业务长期需要物流与仓储投入、本身即重资产模式，云业务无法获得主业反哺；Meta 压力次之，广告业务能提供支撑，AI可经内容推荐与广告转化率改善反哺主业，但其收入高度依赖广告，一旦广告增长放缓，新增折旧与运营成本将更直接挤压利润。微软与谷歌缓冲垫更厚：Office、Windows及SaaS授权带来充沛现金流，谷歌广告与搜索业务利润率高，可为云业务持续输血。折旧期内的利润承压能力，构成四家资本开支可持续性的第一道约束。

四家资本开支高度集中于短寿命设备资产，折旧加速已在利润表兑现。谷歌第三季度技术基础设施投资约 65%用于服务器与网络设备（年限约 6 年）、35%用于数据中心（ 至 年）；微软约四分之三投向以 和 为主的短寿命资产，且已包含更高的内存与存储成本；Meta 集中于服务器、数据中心与网络基础设施；亚马逊 亿美元现金资本开支主要投向 和 。折旧随之加速：谷歌第三季度折旧 83.69亿美元、同比增长约 49%，Meta折旧摊销71.54亿美元、上年同期49.63亿美元。谷歌首席财务官提示，技术基础设施投资大幅增加，将继续以折旧和能源等运营成本压在利润表上。

2026年第三季度各公司普遍出现共同现象，部分原定资本开支项目未能按期投放，当前瓶颈已不在需求而在产能交付。微软本季资本开支 452 亿美元，管理层解释部分原计划于第一财季交付的第三方产能推迟、相关支出移至下半财年；谷歌因供给紧张，第三季度末开始使用第三方算力，第四季度将加大使用并预计近期云业务利润率因此承压；AWS 新增 AI 算力投放后快速被客户消化，算力利用率维持高位。2027 年资本开支落地或将受到产能条件约束，实际投入规模取决于电力、基建与芯片供给等综合因素，并非仅由预算决定。

AI算力投入首次烧穿四家巨头的自由现金流防线，单季合计转负成为本轮资本开支周期最具信号意义的边际变化。第三季度四家经营现金流合计约 1755 亿美元，自由现金流口径的资本开支合计约2005亿美元，自由现金流合计约为负250亿美元；二季报时该合计数仍为正，当时仅亚马逊与谷歌转负。各家位置分化明显：微软是唯一保持明显正自由现金流的公司，单季 186 亿美元、但同比下降约 27%；谷歌连续第二个季度为负，由负 58.55 亿美元扩大至负 90.65 亿美元；亚马逊过去 12 个月自由现金流为负 423.57亿美元、缺口四家最大；Meta本季转为负 11.6亿美元，上年同期为正111.7亿美元。

四家现金流缺口的性质并不相同，谷歌的消耗部分来自一个可回流的现金循环。谷歌的一部分现金占用是TPU 系统备货：库存由年初的 24.39亿美元增至 133.08亿美元，签下 TPU系统销售合同后订单先进入积压，公司随即备货、现金先流出，交付开票后现金再流回，按此口径该部分并非传统意义的资本开支，而是设备销售的营运资金循环。亚马逊与Meta的缺口则主要来自数据中心和服务器投入本身，属于真金白银的产能开支，现金流出后须经折旧与收入兑现的长周期才能回流。缺口的性质差异，决定四家对外部融资的依赖程度即将分道。

四家已全部动用或筹备外部融资工具，增量资金的规模与成本或将决定 2027年资本开支的落地强度。亚马逊长期债务由2025年末656.48亿美元增至9月末1731.25亿美元，九个月新增加超1000亿美元、其中三季度单季新发 481 亿美元；谷歌本季按市价发行普通股净融资约 124 亿美元、发债净所得约 287 亿美元，回购为零，期末长期债务由年初 465 亿升至 1251.02 亿美元；Meta 长期债务由 587.44 亿增至 809.22亿美元，并批准设立无投票权C类股，明年1月19日生效后以一比一股票股息派发、效果类似一拆二，为后续股权融资预留工具；微软本季融资租赁 74亿美元、按起租本金计入资本开支，表态将在合适时候动用额外资金来源，信用评级赋予其发债成本优势。

AI投资的约束条件正由投资意愿转向融资成本，外部资金环境对各家的约束强度沿现金流状况分层。信用评级较高、经营现金流充裕的公司，在利率上行或信用利差走阔的环境下仍可维持既定投资节奏；自由现金流已转负且扩产需求持续的公司，对融资条件的边际变化更为敏感。与此同时，融资租赁与数据中心合资的占比上升，资本开支中部分科目由资产负债表内的资产购置，转为摊销期内的租金与利息支出，微软已提示下一季度利息支出将包含数据中心融资租赁利息。本轮算力基础设施投资的资金来源结构中，外部融资的边际贡献或将超过经营利润的留存再投资。

2、 计算机产业动态更新

2.1、 国内 CSP厂商与大模型厂商最新动向

（一）腾讯发布混元 Hy4正式版，新增视觉与电脑操作能力

11 月 5 日，混元 Hy4 正式版在 preview 基础上扩大预训练与后训练规模，新增视觉和电脑操作能力。公司披露，GameDev、GameLogic 评测分别提升 19.1%、9.8%；在579个真实金融任务众测中得分3.04，自建测试中的幻觉率由15.76%降至5.45%。

Hy4 已上线腾讯云与 OpenRouter，API 价格保持不变，模型权重计划开放。11月 4 日接入WorkBuddy后，腾讯将推理集群扩容十倍并提高免费体验额度，但高峰时段仍可能限额。

（二）百度开源 ERNIE 5.5 Flash Base，支持百万 token 推理上下文

11 月 6 日，百度此次开放的 ERNIE-5.5-Flash-Base 为预训练终点权重，采用稀疏 MoE 架构，总参数 280B，每 token 激活 14B。模型以 33.5 万亿 token 从零预训练，训练上下文为 128K，推理支持1M上下文。

43 层网络中，37层采用压缩注意力，每128个token仅缓存一条；模型配置512个路由专家，每 token 选择 10 个。FP8 和 BF16 两版权重已上线Hugging Face，此次开放的是基座权重，经过后训练的版本将随后推出。

（三）DeepSeek Harness 上线创造模式，支持智能体生成并安装插件

11 月 4 日，DeepSeek Harness 新增“创造模式”，允许智能体根据用户的自然语言需求编写插件，并安装到自身界面。官方公开七套示例提示词，覆盖 3D建筑展示、视频剪辑、海报制作、论文阅读及 token计费等场景。用户可在新会话中选择创造模式并输入需求。官方同时说明，部分演示经过多轮修改，单条提示词未必能够完整复现。

（四）Kimi 推出 Hosted Agents，提供企业智能体托管服务

11 月 6 日，面向企业智能体部署，Kimi 通过 Hosted Agents 将运行所需的 Harness作为云端服务提供。企业无需自行搭建运行框架，即可使用全天候托管环境，支持长程任务和多智能体协作。服务提供 140 余项 Skills 和 30 余个插件，可接入企业自有工具与数据源。每个智能体配置独立沙箱和网络权限控制，企业可中止会话并导出审计记录；结合Kimi Inference Hook，可在每次推理前按企业规则拦截敏感数据。目前服务仅向企业认证用户开放，首批提供八个金融智能体模板。

2.2、 海外 CSP厂商与大模型厂商最新动向

（一）OpenAI 全量上线 GPT-Image-2.6，扩展动图与矢量图输出

11 月 6 日，GPT-Image-2.6 已在 ChatGPT、Codex 及 API 全量上线。OpenAI 披露，模型整体生成时间缩短 50%，最快约 6 秒出图。API提供 Flare和Sunburst两个型号，分别侧重生成速度与排版、多轮修改一致性，并新增 complexity 参数，将场景规划算力与画质设置分开控制。

动图通过先生成3×2的六帧序列图、再切片合成GIF 实现，减少调用视频模型带来的等待时间。模型还支持原生 输出，局部圈选重绘同步向 开放。

（二）OpenAI 拟收购 Pierre，补充 Codex 的 Git 协作工作流

11 月 6 日，OpenAI 宣布收购 AI 代码托管公司 Pierre，拟改善面向人与智能体协作的 Git 工作流，使 Codex 覆盖从创建分支到部署上线的开发过程。Pierre 由Bootstrap 联合作者 Jacob Thornton 创办，其开源库 Trees 和 Diffs 已用于 Codex 界面。Pierre 的 Code Storage 面向 AI 代码托管，单仓库容量最高 32TB，测试中每秒可处理超过500次 Git请求。交易仍需获得监管批准。

（三）Anthropic 开源 FlashProve，以零知识证明核验模型来源

11 月5日，Anthropic开源的 FlashProve采用零知识证明，可在不公开模型权重的情况下核验回答是否由承诺的模型生成。在 4000 亿参数 MoE 模型 Llama 4Maverick 上，单张 H100 的证明吞吐约为每秒 110 个 token，单份证明约 18.78MB，CPU 验证约需17秒。

该方案仍有较高计算成本：生成证明消耗的 GPU 时间约为 vLLM 推理的 70 至95 倍，目前仅支持 1024 token上下文、整数模型和贪婪解码。该系统仅核验回答是否出自指定模型，不验证回答本身的正确性。

2.3、 国产算力产业最新进展

（一）LongCat-2.5披露国产算力训练与低精度推理优化

11 月 3 日，LongCat-2.5 采用原生多模态架构，总参数 1.6 万亿、每 token 激活约 480亿参数，将视觉信号表示为多层级离散token，与文本统一处理。训练加入长程轨迹数据和大规模长程强化学习，并将真实智能体的失败轨迹转为可验证任务。

团队披露，在国产算力平台上，长序列监督微调的单卡吞吐较 基线提升 ；W4A4 推理相较W8A8基线，预填充和解码吞吐分别提升43.3%、42.77%。

（二）小米开源Xiaomi-OCR-0，以轻量模型统一文档解析任务

11 月 2 日，小米将文档解析、关键信息抽取与视觉问答整合至 8 亿参数的Xiaomi-OCR-0，并开放权重、代码和 MCP 服务。模型基于 Qwen3.5-0.8B-Base，以约 1.7 亿条样本训练，在 Real5-OmniDocBench 取得 95.24 分，在 OmniDocBench v1.6取得 96.83分，五项视觉问答任务平均得分83.2。相关技术已融入超级小爱，用于取餐码展示、自动记账等应用。

（三）腾讯混元发布 Hyra 2.0，支持科学模型研发与处理器优化

11 月 3 日，腾讯混元的 Hyra 2.0 采用 Overall、Mission、Worker 三层协作架构，连接企业微信、计算平台和代码仓库，并将研究经验沉淀为可复用 Skills。系统可组织模型训练、工具开发及计算实验。团队披露，从头训练的 196 万参数 HyInv 较ProteinMPNN 快 57 倍，6.5 亿参数 HyPLM-Flash 在参与对比的 12 个模型中推理速度最快。处理器优化实验中，香山处理器每 GHz 得分提升 5.79%，模糊测试发现 10个此前未报告的缺陷。

2.4、 海外算力产业最新进展

（一）Marvell拟收购Lumentum，扩展 AI数据中心光互联布局

11 月 2 日，Marvell 宣布拟以全股票方式收购 Lumentum，隐含企业价值约 1150亿美元。Lumentum 在激光器及光通信器件领域的产品，与Marvell 的数据中心互联业务形成衔接，交易涉及近封装光学与共封装光学等 AI基础设施配套方向。根据公布的方案，每股Lumentum股票将换取 4.5股 Marvell股票，交易完成后双方原股东持股比例约为 67%和33%。交易尚待完成。

（二）谷歌披露TPU在轨运行试验，太空算力仍处验证阶段

11 月 2 日，谷歌披露 Project Suncatcher 试验进展，谷歌原型卫星于 10 月 1 日入轨，搭载四颗TPU并运行Gemma 4，完成AI响应生成与回传。卫星最高供电约1kW，每次仅启动一颗 TPU，运行约20 分钟，后续将测试热应力和辐射影响，计划于 2027年再发射两颗配备光通信的卫星。

项目测算认为，若发射成本降至每公斤 200 美元，太空算力才可能接近地面成本。项目负责人表示，五年内难以比地面更便宜。项目仍处于在轨验证阶段。

（三）得州拟延长数据中心审批冻结，在建项目不受新许可暂停影响

11 月 6 日，财联社报道，得州候任州长提出，在立法完成前暂停数据中心新许可和并网审批，在建项目除外，同时要求大型用电户承担新增发电、输电及并网成本，并逐步取消数据中心税收减免。

得州现任州长已于8月要求审查排队并网的数据中心，9 月暂停全部数据中心许可。州议会将于 2027 年 1 月 12 日开会，常规会期至 5 月 31 日结束；电网运营商ERCOT计划于12月10 日提交审查报告，但报告本身不会重启审批，冻结何时解除仍取决于后续立法进展。

3、 上周市场表现回顾（2026/11/2-2026/11/6）

计算机指数上涨 9.60%，相对主要市场指数表现较强。同期沪深 300 指数上涨1.73%，上证指数上涨1.39%，创业板指上涨 2.14%，科创50 指数上涨 7.96%，计算机指数分别跑赢 7.88、8.21、7.47 和 1.65 个百分点。

横向比较一级行业，本周传媒、电力设备、计算机表现居前，分别上涨 14.90%、11.85%和 9.60%；计算机板块上涨 9.60%，在 31 个一级行业中排名第 3 位。与此同时，通信、银行、石油石化和煤炭分别下跌 1.55%、2.66%、3.26%和 6.26%。整体来看，在本周 TMT 板块内部走势分化的背景下，计算机板块相对表现较强。

本周 AI 细分方向呈现一定分化，AI 应用指数整体表现明显优于 AI 算力指数。按照日度涨跌幅复合计算，11 月 2 日至 11月 6日 AI 应用指数累计上涨约 7.71%，AI算力指数累计上涨约4.73%，AI应用相对AI算力取得约2.98个百分点的超额收益。

AI算力指数整体上涨，但板块内部仍存在较为明显的结构性行情。青云科技-U本周上涨 28.69%，优刻得-W上涨20.58%，均录得两位数涨幅。

AI应用方向指数整体上涨，龙头个股赚钱效应更为突出。涨幅前十个股周涨幅全部超过易点天下18%， 本周上涨 29.51%，位居AI应用板块涨幅首位。

4、 风险提示

大模型技术迭代不及预期风险。大模型技术迭代是推动产业能力边界拓展与下游场景深化的核心驱动力，当前行业正处于多模态感知、复杂推理、智能体执行等前沿技术的攻坚突破期，技术突破节奏、能力落地效果均存在一定不确定性。若后续核心技术突破进度、模型能力提升幅度低于市场预期，无法有效支撑下游高价值场景的深度适配与功能升级，可能导致产业落地节奏整体延后，行业成长进程存在阶段性放缓的可能性。

AI技术应用不及预期风险。下游场景规模化渗透是大模型产业价值兑现的核心支撑，当前大模型正从技术概念验证期向垂直行业规模化应用期过渡，落地进度受行业数字化基础、客户付费意愿、投入产出比验证等多重因素共同制约。若后续垂直行业适配进度、企业付费转化节奏不及市场预期，产业商业价值的兑现周期可能有所拉长，行业长期成长动能的释放节奏存在一定波动可能。

相关政策不及预期风险。大模型产业发展高度依赖政策环境的引导规范与配套支持，当前人工智能领域处于快速发展阶段，数据安全合规、技术监管标准、产业扶持政策、市场准入规则等相关制度仍处于持续完善过程中。若后续行业监管要求趋严、扶持政策落地进度慢于预期，或合规要求抬升导致企业研发与运营成本增加，可能对大模型技术迭代、商业化落地及行业竞争格局形成阶段性扰动，行业发展节奏存在相应调整的可能性。

AI Infra建设不及预期风险。AI基础设施是大模型技术迭代与产业规模化落地的底层算力与工程支撑，算力集群建设、高速互联部署、存储体系配套等基建环节具备投入规模大、建设周期长、产业链协同要求高的特征，落地进度受硬件供给、资金投入、工程能力等多重因素约束。若后续高端算力供给受限、基建项目建设进度慢于市场预期，可能形成算力供给瓶颈，制约大模型训练迭代与应用规模化落地，行业整体发展节奏存在阶段性承压的可能。

特别声明

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分析师声明

本研究报告的署名人员具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格或相当的专业胜任能力，以勤勉的职业态度，独立、客观地出具本报告，并对内容和观点负责。本报告清晰准确地反映了署名人员的研究观点，所包含的分析基于各种假设，不同假设可能导致分析结果出现重大不同。本报告采用的各种估值方法及模型均有其局限性，估值结果不保证所涉及证券能够在该价格交易。本报告署名人员保证他们报酬的任何一部分不曾与，不与，也将不会与本报告中具体的推荐意见或观点有直接或间接的联系。

股票投资评级说明

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