计算机行业2026年秋季投资策略：算力筑基，应用向实

算力筑基，应用向实计算机行业2026年秋季投资策略

分析师：杨佳伟 SAC编号：S0870526050001

主要观点

中美模型双极进化，中国从追赶到局部反超。中美大模型竞争已从参数竞赛转向架构效率、推理能力与生态渗透力的全方位比拼，2026年将是关键分水岭，模型能力的核心突破体现在Agentic AI和Physical AI的进步上。GPT-5.6、Gemini 3、Claude Fable 5等美国大模型以闭源为主，聚焦通用能力突破，在长上下文推理、实时处理和自主工具使用方面处于领先梯队。同时，开源模型的性能和生态影响力显著增强，DeepSeek、Qwen等国产大模型在多个评测基准上已能与海外顶尖模型媲美，在某些特定能力（如中文理解、性价比）上实现超越。算力成本的结构性下降与模型效率的显著提升，驱动全球AI产业从“技术军备竞赛”阶段正式迈入“商业化兑现”的关键转折点。

Token经济激发算力需求，国产算力链机遇空前。国家数据局统计显示，中国日均Token调用量已从2024年初的1000亿跃升至2026年3月的140万亿，两年增长超千倍。截至今年6月，豆包大模型日均Token调用量突破180万亿，QuestMobile数据显示豆包月活达3.82亿。智谱AI的MaaS平台API在一季度涨价83%后，调用量仍增长400%，呈现供不应求。国内外科技大厂持续加码，算力资本开支攀升。在美国芯片出口管制背景下，算力自主可控愈加凸显，华为昇腾384超节点、中科曙光scaleX640均已实现规模部署，标志着国产算力从“可用”走向“好用”。

AI应用落地提速，商业进程演进。AI Agent市场规模广阔，根据亿欧智库，2026年全球AI智能体市场规模预计达到107亿美元，其中中国16.4亿美元，占比15.3%。预计2030年市场总规模有望达471亿美元，中国份额稳步提升。在通用场景中，智能体在客户服务、市场营销、IT开发三大场景的应用比例均超过50%。我们认为，伴随大模型技术持续迭代演进，叠加开源生态进一步压低技术准入门槛与调用成本，AI 产业正经历核心范式切换，竞争主线由过去的 “模型能力竞赛” 转向 “场景落地变现”。AI Agent 产品持续涌现，推动 AI 从工具辅助角色向实质生产力跃迁。

投资建议：建议关注（1）国产AI芯片：寒武纪、海光信息、芯原股份等；（2）超节点整机：中科曙光、浪潮信息、中兴通讯、紫光股份、华勤技术等；（3）AI 应用：金山办公、科大讯飞、福昕软件、万兴科技、鼎捷数智^等。风险提示：政策推进不及预期；技术创新与商业化不及预期；行业竞争加剧。

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一、计算机板块行情回顾 二、大模型：技术持续演进，能力迭代升级 三、AI Agent：应用落地提速，商业进程演进 四、算力：国产算力崛起，超节点夯实智算根基 五、投资建议与核心标的 六、风险提示

u 2026年截至8月24日，年初至今沪深300指数下跌1.44%，计算机（申万）指数下跌17.72%，跑输沪深300指数16.28个百分点。

u 当前计算机板块整体处于历史低估值水平。截至2026年8月24日，计算机板块市盈率-TTM为43.93，近十年历史中位数为48.11 ，分位点处于近十年的24.42%。计算机指数（申万）过去10年市盈率-TTM低点为29.49，发生于2024年8月；历史高点为75.29，发生于2020年7月。

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一、计算机板块行情回顾 二、大模型：技术持续演进，能力迭代升级 三、AI Agent：应用落地提速，商业进程演进 四、算力：国产算力崛起，超节点夯实智算根基 五、投资建议与核心标的 六、风险提示

2026年，全球大模型竞争已从早期的参数规模竞赛，全面转向架构效率、推理能力与生态渗透力的全方位比拼。美国以OpenAI（GPT-5.6）、Google（Gemini 3）、Anthropic（Claude Fable 5）为代表的闭源模型，持续在长上下文理解、实时多模态处理、自主工具调用等通用能力上处于领先梯队。同时，中国开源模型的性能与生态影响力已实现显著跃升，以DeepSeek、Qwen 为代表的国产模型，通过创新的混合专家（MoE）架构和多头潜在注意力（MLA）等技术，在中文理解、代码生成、性价比等特定维度上与海外顶尖模型媲美，甚至实现局部超越。开源生态的繁荣正加速技术扩散与成本下降。

u 我们认为，2026年是关键分水岭，竞争核心将聚焦于Agentic AI 与Physical AI 的落地能力与商业生态构建。

u OpenAI：7月9日，OpenAI正式推出GPT-5.6系列模型，包括旗舰模型Sol、适配日常办公的均衡型模型Terra，以及速度最快、成本最低的模型Luna。

ü 性能方面，根据新华网微信公众号，模型能够更好地处理工作流中的复杂上下文，并生成可分享、可编辑的内容，在应用场景方面可用于软件开发、前端设计、文档和演示文稿生成、电子表格处理、科研辅助及网络安全防御等任务。其中，GPT-5.6 Sol 是 OpenAI 迄今最强的模型，模型在编程、生物学和网络安全等方向上具有更强的 Agent 能力。

ü 价格方面，根据新华网微信公众号，每百万词元Sol输入为5美元、输出为30美元；Terra输入为2.5美元、输出为15美元；Luna输入为1美元、输出为6美元。

u Anthropic：6月10日，Anthropic 发布Claude Fable 5 和 ClaudeMythos 5，发布后短暂被美国商务部列为出口管制，7月1日正式解禁。7月25日，Anthropic上新大模型Opus 5。

ü 性能方面，根据CSDN微信公众号，Claude Fable 5和ClaudeMythos 5底层架构一致，核心能力持平，Claude Fable 5 面向多数人开放，是首款正式向普通用户、开发者与企业提供的 Mythos 级模型。Claude Mythos 5 是“满血版”的旗舰模型，能力与 Fable 5 完全一致，但移除了所有安全分类限制。根据第一财经微信公众号，Claude Opus 5综合性能接近其旗舰顶配模型Fable 5，但调用成本仅为后者一半，适配日常办公、编程开发类通用任务。

ü 收入亮眼，资本化加速。根据第一财经微信公众号，5月29日，Anthropic宣布完成H轮融资，募资总额650亿美元，投后估值9650亿美元，超过竞对OpenAI上一轮8520亿美元的估值，成为全球身价最高的大模型初创公司。业绩表现方面，根据CNBC报道，Anthropic第二季度营收超过115亿美元，较2025年同期的7.87亿美元实现约14倍的强劲增长。

图 Claude Fable 5 和 Claude Mythos 5表现

资料来源：CSDN微信公众号，上海证券研究所

u DeepSeek：8月12日，DeepSeek宣布上线DeepSeek V4 Pro正式版，并提及新版本增强了Agent能力，8月13日，发布DeepSeek Harness开发者预览版。此前7月底DeepSeek-V4-Flash 正式版 API 开启公测，4月上线DeepSeek V4 双版本。

ü 性能方面，根据第一财经微信公众号，V4-Pro正式版上下文长度为1M，最大输出长度达到384K。根据官方发布的模型评测数据图显示，新模型的智能体性能接近海外前沿模型Claude的Fable 5，与Opus-4.8水平相当。根据CSDN微信公众号，在DeepSWE 基准测试中，模型得分从预览版的 12.8 直接提升至 62.7，反映出模型处理复杂软件工程任务、连续调用工具并自主完成多轮修改的能力提升。Harness则是面向开发者的工具，以MIT协议开放源代码，采用插件式开放架构来构建Agent Harness：模型、工具、技能、会话、存储、UI等所有Agent能力均由插件组合而成，可自由替换、灵活重组。

ü 价格方面，采用峰谷定价，V4-Pro高峰时段百万tokens输出最高价格达27元。

图 DeepSeek-V4-Pro性能对比 图 DeepSeek-V4-Pro定价情况

DeepSeekV4 Pro 正式版模型在 Agent 相关评测集上的表现以及与其他前沿模型的对比

DeepSeek-V4 API 新定价 (单位：¥/百万Tokens)

高峰时段:北京时间9:00-12:00，14:00-18:00(其余为空闲时段) 北京时间2026年8月17日00:00开始生效

deepseek

u 智谱：8月14日，智谱GLM-5.3发布，侧重编程能力与网络安全。

ü 性能方面，根据第一财经微信公众号，GLM-5.3未更换基座，参数规模为7530亿，与上一代基本一致，能力跃升均来自后训练阶段：更长的训练时间、更丰富的任务环境、更大规模的强化学习。据智谱官方技术报告，在衡量真实终端环境任务完成的Terminal-Bench 3.0中，GLM-5.3得分从GLM-5.2的4.6跃升至28.3；在考察长程软件工程能力的DeepSWE v1.1中，从46.2提升至66.9。智谱表示，在上述两项基准中GLM-5.3均位列开源模型第一。在覆盖44种职业知识工作的GDPval-AAv2中，GLM-5.3得分1769，超过GLM-5.2的1508和Kimi K3的1682。

u 阿里、Kimi：大参数规模模型加速迭代。

ü 阿里巴巴：根据第一财经微信公众号，8月3日，阿里巴巴发布新一代基座大模型Qwen3.8-Max。模型总参数量达2.4万亿，采用稀疏混合专家（MoE）架构，单次仅激活约950亿参数，兼顾旗舰级“脑容量”与极低推理延迟。模型支持最长100万Token上下文窗口，原生具备多模态视觉能力。

ü 月之暗面：根据AIGC开放社区微信公众号，7月28日，Kimi K3 正式开源，是全球第一个开源的3万亿参数级别模型，编程和Agent能力逼近 Claude Fable 5 和 GPT-5.6 Sol，而推理成本仅为后者的几分之一。图 Qwen3.8-Max基准测试结果 图 Kimi K3评测结果

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一、计算机板块行情回顾 二、大模型：技术持续演进，能力迭代升级 三、AI Agent：应用落地提速，商业进程演进 四、算力：国产算力崛起，超节点夯实智算根基 五、投资建议与核心标的 六、风险提示

u 从概念到生产力，商业化元年开启。我们认为，伴随大模型技术持续迭代演进，叠加开源生态进一步压低技术准入门槛与调用成本，AI 产业正经历核心范式切换，竞争主线由过去的 “模型能力竞赛” 转向 “场景落地变现”。AI Agent 产品持续涌现，推动 AI 从工具辅助角色向实质生产力跃迁。

u AI Agent市场规模广阔。根据亿欧智库发布的《2026全球AI商业落地价值洞察研究报告》，2026年全球AI智能体市场规模预计达到107亿美元，其中中国16.4亿美元，占比15.3%。预计2030年市场总规模有望达471亿美元，中国份额稳步提升。AI智能体从技术探索走向规模化落地，依赖于技术、数据和场景、商业模式、安全治理等多方面的协同演进。在通用场景中，客户服务、市场营销、IT开发三大场景的应用比例均超过50%，是智能体落地的重要环节。

可靠的技术底座

核心标志：形成稳定可靠、跨系统协同的智能体行动闭环。AI智能体需构建覆盖感知、规划、执行、验证全链路的技术能力，在复杂业务场景中自主完成端到端任务。

核心标志：构建覆盖智能体“感知/规划/行动”全链路的纵深防御体系，将安全能力内嵌于模型、工具、数据与协作机制之中，实现从被动合规到主动免疫的范式跃迁。

u B端爆发：全球科技巨头正积极构建AI Agent生态，通过构建开放生态、完善工具链和推动场景落地，加速AI从“辅助工具”向“自主代理”的转变。谷歌推动开放标准（如A2A）与生态整合，上线AI Agent Space一站式商用市场；微软发布Copilot Studio平台，已有超10万家企业创建或编辑智能体。OpenClaw框架（开源AI Agent框架）引燃全球开发者社区，OpenRouter平台数据显示，到3月2日当周，平台周度Token调用量为14.8万亿。

u C端涌现：OpenAI发布Operator（可代理用户执行网页操作），智谱发布AutoGLM（手机智能体）和GLM-PC（电脑智能体），字节于2026年春节前推出“豆包手机”（AI智能体手机），Anthropic为Claude新增Computer Use功能，实现跨APP复杂任务自动化。Agent正从“聊天”进化为“执行”，成为真正的个人生产力助手。

u 腾讯、阿里、字节同步整合AI办公产品线。年初大厂批量上线 AI 办公相关产品，7 月进入组织与产品收拢阶段，竞争焦点转向企业办公统一入口，角逐存量改造与新增市场机会。根据易观发布的《2026年Q2中国办公智能体平台市场洞察报告》，2026年6月，17款主流桌面端AI原生办公智能体合计访问量突破6000万次。腾讯WorkBuddy以2097万次月访问量位居第一，超过第二、第三名之和。

数据统计说明：①“访问量”指在统计周期内用户与PC端AI原生办公智能体平台的交互次数(已剔除异常访问数据及无实际交互行为发生的数据)。②核心数据来源包括运营商数据、部分平台披露及抽样监测数据、易观用户调研数据、网络公开数据等，通过易观自有模型测算得出。③仅统计通过电脑访问产品桌面端应用的用户行为数据，不包括通过Web页面/浏览器插件等浏览器端、手机/平板等移动端、办公软件平台内嵌智能体功能的数据。

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一、计算机板块行情回顾 二、大模型：技术持续演进，能力迭代升级 三、AI Agent：应用落地提速，商业进程演进 四、算力：国产算力崛起，超节点夯实智算根基 五、投资建议与核心标的 六、风险提示

u Token调用量持续增高，推理需求井喷。国家数据局数据显示，中国日均Token调用量已从2024年初的1000亿跃升至2026年3月的140万亿，两年增长超千倍，呈现指数级爆发。8月，国内首个词元经济专项金融产品“Token贷”在广州海珠区发布。截至今年6月，豆包大模型日均Token调用量突破180万亿，QuestMobile数据显示豆包月活达3.82亿，超过第二名通义千问与第三名DeepSeek的总和；智谱AI的MaaS平台API在2026年一季度涨价83%后，调用量仍逆势增长400%，呈现供不应求态势。我们认为，这标志着市场需求已从“尝鲜”转向“刚需”。

u 算力需求范式转变：随着AI Agent在B端规模化部署和C端普及，算力需求正从“训练主导”转向“推理与智能体主导”。IDC相关预测显示，到2027年，推理将占智能算力需求的70%以上；Gartner指出，2027年中国云上AI推理负载占比将从当前的20%跃升至80%。

u 海外方面，北美云厂商披露财报，持续加码资本支出。

ü 微软：根据科创板日报微信公众号，微软第四财季资本支出达到410亿美元，同比增长超过70%，2027财年的资本支出预计为1750亿美元。

ü 谷歌：根据第一财经微信公众号，谷歌Q2继续上调资本支出预期至1950亿至2050 亿美元之间。

ü Meta：根据第一财经微信公众号，Meta Q2资本支出飙升至310.8亿美元，研发支出同比增长67%至217亿美元，全年资本支出指引升至1300亿-1450亿美元，主要用于全球数据中心和AI基础设施建设。

ü 亚马逊：根据第一财经微信公众号，亚马逊Q2资本支出为531亿美元，主要与AWS和生成式人工智能相关。预计2026年的现金资本支出将达到约2200亿美元。

u 国内方面，国内互联网大厂及运营商同步加大资本投入。

ü 腾讯：根据21世纪经济报道微信公众号，Q2腾讯资本开支达到527.84亿元，同比增长176%、环比增长65%，上半年资本开支累计达到847.20亿元，超过2025年全年792亿元的规模。腾讯表示，在基础设施层，公司大幅增加了算力采购，将助力公司把应用及模型的使用转化为收入。

ü 阿里：根据科创板日报微信公众号，阿里云计划今年将模块化数据中心的全球产能提升两倍以上。其已将大型AIDC数据中心的交付工期缩短至100天，同时阿里云数据中心整体建设成本降低10%以上。

ü 字节：根据科创板日报微信公众号，字节计划今年资本支出将超过2000亿元人民币，较此前的初步计划增加了25%。

ü 中国移动：根据21世纪经济报道微信公众号，中国移动上半年资本开支610亿元，同比增长4.5%，其中算力网投资增长71%，智能网投资增长85%。算间平均时延降至12毫秒以下，算网大脑已全面落地国家级、枢纽级、区域级算力平台。

u 外部压力：2024年底至2025年初，美国BIS多次加码对华半导体管制，将140余家中国实体列入清单，并限制台积电、三星等为大陆客户代工先进制程芯片，加速了自主可控的紧迫性。

u 内部突破：国产AI芯片在大型训练场景中取得里程碑式进展。华为昇腾384超节点、中科曙光scaleX640等国产算力方案已实现大规模部署，成功支撑了多个万亿参数级别的大模型训练任务，我们认为这标志着国产算力在性能、规模和稳定性上已从“可用”走向“好用”，具备了与海外主流方案竞争的实力。

u 产业机遇：随着强化学习成为后训练标配，推理计算占比持续提升，对能效比和定制化要求更高。根据TrendForce报告显示，2026年中国高端AI芯片市场中，国产解决方案的份额将接近90%。我们认为，这为ASIC及国产AI芯片（如海光DCU、寒武纪思元）提供了弯道超车的机会，有望逐步抢占英伟达GPU在推理市场的份额。

图 2025年中国市场AI加速卡出货量及市场份额

表 WAIC超节点算力方案集中亮相

2026世界人工智能大会（WAIC 2026 ）召开，多家厂商集中展出超节点算力方案。H2 算力主题展区汇聚多款重磅产品，包括华为昇腾950超节点真机、中科曙光全国产十万卡AI超集群曙光8000、中兴通讯的OEX超节点、沐曦股份的曦景S600超节点等。我们认为，在先进制程工艺受限、推理算力需求旺盛的背景下，算力自主可控愈加凸显，超节点将打开算力产业成长新空间，带动智算产业从“单点突破”迈入“系统级竞争”，加速规模化布局。

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一、计算机板块行情回顾 二、大模型：技术持续演进，能力迭代升级 三、AI Agent：应用落地提速，商业进程演进 四、算力：国产算力崛起，超节点夯实智算根基 五、投资建议与核心标的 六、风险提示

u 我们认为，应紧抓 “AI商业化” 主线，聚焦算力、应用赛道：

u AI主线：把握从“技术军备”到“商业兑现”的转折

ü 算力链（高确定性）：直接受益于Token需求爆发和国产替代，关注AI芯片、服务器、液冷、光模块等基础设施供应商。

ü 应用层（高弹性）：关注在AI Agent、行业大模型、端侧应用有实际落地能力，并能带来业绩增量的软件企业。

表 核心标的一览表

资料来源：iFinD，上海证券研究所；盈利预测为iFinD一致预期（截至2026.9.7）

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一、计算机板块行情回顾 二、大模型：技术持续演进，能力迭代升级 三、AI Agent：应用落地提速，商业进程演进 四、算力：国产算力崛起，超节点夯实智算根基 五、投资建议与核心标的 六、风险提示

u 政策推进不及预期：经济环境或财政压力可能影响未来产业政策与补贴力度，延缓产业化进程。

u 技术创新与商业化不及预期：技术研发难度大、周期长，产业化进程可能慢于市场预期；AI Agent的商业模式和盈利路径尚在探索，大规模商用存在不确定性。

u 行业竞争加剧：中美科技竞争背景下，技术封锁与市场竞争可能加剧，影响国内企业的市场份额和盈利能力。

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