华泰 | 计算机：寻找加速场景，关注商业化兑现

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核心观点

11月4-5日我们组织了2027年度投资峰会，围绕“寻找下一个AI加速场景”进行交流。我们看到：1）AI产业更加重视商业化兑现与融资能力；2）软硬协同成为推理算力优化重点；3）AI重塑网络安全攻防体系；4）因果模型推动企业智能深入核心业务；5）器官芯片数据助力生物数字孪生。

核心亮点

1. AI产业链：当前AI产业正由规模扩张向商业化兑现与资本约束并重的阶段演进。模型能力仍是产业趋势的核心锚点，长程任务、工具编排与递归自我改进（RSI）成为重要方向，个人Agent、物理AI与AI4S持续拓展需求空间。同时，资本开支刚性与商业化回报滞后的时间差，加大了产业链对外部融资的依赖，融资方式向发债、项目融资与私募信贷等进一步延伸，资金成本与融资可获得性的差异逐步显现。市场开始更加关注毛利、客户粘性与现金流。我们认为，模型迭代与新场景落地仍是重要催化，融资成本和收入兑现能力将进一步影响企业扩张节奏与竞争格局。

2.推理算力：软硬协同优化，系统软件价值持续提升。随着模型与芯片供给多元化，推理算力优化正由单卡性能向通信、显存与软件生态的系统协同延伸。硬件层面，超节点通过高速互联整合多卡资源，支撑更大规模模型部署；软件层面，KV缓存分级存储、缓存复用、投机推理及预填充与解码分离等技术，持续降低资源消耗、提升推理效率。同时，异构芯片混合部署有望发挥不同硬件的差异化优势，按量Token服务、专属实例与本地化部署等模式并行发展。我们认为，推理调优平台有望在国产算力适配与推理降本中发挥更大作用，全栈优化能力将成为重要竞争要素。

3. AI安全：重塑攻防体系，工程化能力决定交付价值。AI Agent已开始串联漏洞挖掘、渗透测试与攻击执行，推动网络攻防向持续自动化演进，模型、数据与智能体自身也形成新的防护需求。防守端的核心瓶颈，在于能否将模型输出转化为可信、可执行、可审计的处置流程。安全能力正在由单点工具向垂直模型、工具链与平台工程协同演进，逐步贯通威胁识别、调查取证、策略生成与响应处置。我们认为，AI安全有望成为代码之外下一个加速落地的推理场景，基础模型能力提升与安全专业积累形成互补，行业价值有望由工具供给向持续运营和结果交付延伸。

4. 企业智能：因果模型推动AI走向核心生产环节。工业等场景对决策可靠性、业务约束与结果可追溯性提出更高要求，通用模型仍需与企业自身的业务逻辑深度结合。技术路径上，神经认知与因果推演相结合，通过对业务对象、关系、状态和规则进行本体化建模，应用逐步向生产排产、工艺优化、设备运维等环节延伸。商业模式方面，除私有化部署与订阅外，按增产、降本等量化结果分成的模式开始探索。我们认为，可解释、可执行与持续演进能力，有望成为企业AI由辅助问答走向核心业务的重要支撑。

5. AI4S：器官芯片数据驱动生物数字孪生。生命科学领域存在数据质量不一、标准不统一及动物实验与人体反应存在差异等问题，高质量人体相关数据成为AI落地的重要基础。器官芯片通过人源细胞与微环境模拟，构建更接近人体真实反应的体外实验体系，将实验产生的多组学、多模态数据进行标准化与质控，用于药效预测、毒性评估及精准医疗。我们认为，器官芯片与AI结合有望形成实验、数据、模型与验证的闭环，随着数据积累和模型能力提升，AI有望覆盖更多药物研发与临床决策环节。

风险提示：宏观经济波动，技术进步不及预期，中美竞争加剧。

文章来源

研报《2027年度投资峰会速递— 寻找加速场景，关注商业化兑现》2026年11月9日

郭雅丽 分析师 S0570515060003 | BQB164

范昳蕊 分析师 S0570521060004 | BWD469

袁泽世 分析师 S0570524090001

岳铂雄 分析师 S0570524080004 | BYQ334

王浩天 联系人 S0570125010006

徐诚伟 联系人 S0570125070089 | BXO453

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