计算机行业跟踪报告：全面实施“人工智能+”行动，人工智能普及率超50%

据IT服务研报，^{[Table\_Title]}全面实施“人工智能+”行动，人工智能普 及率超 50% ——计算机行业跟踪报告 [行业核心观点：Table\_Summar 上周，沪深300下跌0.93%，创业板指下跌2.93%，申万计算机行业指数上涨0.27%，分别跑赢沪深300和创业板指1.19和3.20个百分点，在申万各一级行业中排名第17位。上周，中共中央、国务院印发《关于发展新质生产力的意见》（简称《意见》），提出全面实施“人工智能+”行动，推动AI改造传统产业、拓展新一代智能终端应用场景，并强化算力、算法和数据供给。CNNIC报告显示，截至2026年上半年，我国生成式人工智能用户规模突破7亿，普及率超过50%；AI综合助手、AI效率办公等应用使用次数同比增长均超过100%。我们认为，《意见》重点鼓励人工智能产业转型、场景示范和要素保障，政策推动与用户渗透率提升相互呼应，AI应用正从尝鲜体验向办公、产业等实际场景扩展，产业价值取决于嵌入真实业务流程并形成持续使用。模型产品方面，OpenAI在API、Codex及ChatGPT Work中推出GPT-6.1 Sol Ultrafast模式，速度最高可达标准版的8倍，API价格为标准版的6倍；Anthropic推出面向高频、成本敏感任务的Claude Haiku 5.5，官方称其平均运行成本较Haiku4.5 降 低 约 75% ； 微 软 推 出 基 于 Qwen3.5-9B 后 训 练 的 Microsoft-Decision-1，专用于结构化决策任务，微软披露，该模型在36项基准测试中取得最高准确率，响应速度较排名第二的模型快4.5倍。我们认为，上述产品分别从付费提速、低成本高频调用和垂直任务专用化切入，体现模型服务正围绕具体工作负载提供更细分的选择。用户可按任务要求选择“更快”或“更省”的模型与服务，模型厂商则有望通过差异化产品提升调用效率和付费转化。对AI应用而言，降低高频调用成本、缩短多步骤流程等待时间，有助于改善用户体验与单位经济性；但加速服务的溢价能否转化为与价格匹配的任务完成效率，仍是商业化关键。整体来看，企业和开发者的模型选型将更关注任务完成效率、响应时延与总调用成本的匹配。建议关注受益于推理成本下降、能够将模型能力嵌入高频工作流并形成付费的AI应用与云服务厂商。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9日，中共中央、国务院印发《关于发展新质生产力的意见》。《意见》提出全面实施“人工智能+”行动。（2）人工智能：截至2026年上半年，我国生成式人工智能用户规模突破 7 亿，普及率超过 50%。（3）AI 大模型：Anthropic10 月 7 日发布博文，宣布推出 Claude Haiku 5.5模型，称其为目前速度最快、最便宜、功能最强的 Haiku 系列小型模型。（4）AI 大模型：10 月 9 日消息，OpenAI Developers 官方宣布，OpenAI 正式在 API、Codex 和 ChatGPTWork 中推出 GPT-6.1 Sol 的 Ultrafast 版本。（5）AI 大模型：当地时间 10 月 9 日，微软宣布推出 Microsoft-Decision-1 决策模型。 同步大市(维持) 2026 年 10 月 12 日 [Table\_Chart] 行业相对沪深 300 指数表现 [Table\_Rep相关研究 模型降本与安全治理同步演进 AI 安全与企业级治理需求升温 智能体软件迎来政策催化，模型推理效率提升 [Table\_A分析师: ] 夏清莹 执业证书编号： S0270520050001 电话： (0755) 8322 3620 邮箱： xiaqy1@wlzq.com.cn 研究助理: 梁源源 电话： 13242092258 邮箱： liangyy@wlzq.com.cn 行业估值:从估值情况来看，申万计算机行业2026年10 月9 日 PE-TTM为 113.16 倍，低于 2023-2025 年历史 PE-TTM 的均值 158.59 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。 正文目录 1 行业周观点....4 2 市场行情回顾....4 3 产业动态....6 3.1 人工智能：中共中央、国务院关于发展新质生产力的意见....6 3.2 人工智能：《生成式人工智能应用发展报告（2026）》....9 3.3 AI大模型：Anthropic最快、最便宜模型Claude Haiku 5.5登场，运行成本较4.5低约 75% ....11 3.4 AI大模型：OpenAI推出GPT-6.1 Sol Ultrafast版，6倍价格、最高8倍速度....11 3.5 AI大模型：微软推出Microsoft-Decision-1决策模型，基于Qwen3.5-9B....11 4 风险提示....11 图表1：沪深300、创业板指、申万一级行业指数涨跌幅（%）（上周）....5 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9日）....5 图表3：申万计算机行业估值情况（PE-TTM，单位：倍）....6 1 行业周观点 上周，中共中央、国务院印发《关于发展新质生产力的意见》（简称《意见》），提出全面实施“人工智能+”行动，推动AI改造传统产业、拓展新一代智能终端应用场景，并强化算力、算法和数据供给。CNNIC报告显示，截至2026年上半年，我国生成式人工智能用户规模突破7亿，普及率超过50%；AI综合助手、AI效率办公等应用使用次数同比增长均超过100%。我们认为，《意见》重点鼓励人工智能产业转型、场景示范和要素保障，政策推动与用户渗透率提升相互呼应，AI应用正从尝鲜体验向办公、产业等实际场景扩展，产业价值取决于嵌入真实业务流程并形成持续使用。模型产品方面，OpenAI在API、Codex及ChatGPT Work中推出GPT-6.1 Sol Ultrafast模式，速度最高可达标准版的8倍，API价格为标准版的6倍；Anthropic推出面向高频、成本敏感任务的Claude Haiku 5.5，官方称其平均运行成本较Haiku 4.5降低约75%；微软推出基于Qwen3.5-9B后训练的Microsoft-Decision-1，专用于结构化决策任务，微软披露，该模型在36项基准测试中取得最高准确率，响应速度较排名第二的模型快4.5倍。我们认为，上述产品分别从付费提速、低成本高频调用和垂直任务专用化切入，体现模型服务正围绕具体工作负载提供更细分的选择。用户可按任务要求选择“更快”或“更省”的模型与服务，模型厂商则有望通过差异化产品提升调用效率和付费转化。对AI应用而言，降低高频调用成本、缩短多步骤流程等待时间，有助于改善用户体验与单位经济性；但加速服务的溢价能否转化为与价格匹配的任务完成效率，仍是商业化关键。整体来看，企业和开发者的模型选型将更关注任务完成效率、响应时延与总调用成本的匹配。建议关注受益于推理成本下降、能够将模型能力嵌入高频工作流并形成付费的AI应用与云服务厂商。 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 申万计算机行业跑赢沪深300和创业板指，周涨跌幅位于申万31个一级行业的第17名。上周，沪深300下跌0.93%，创业板指下跌2.93%，申万计算机行业指数上涨0.27%，分别跑赢沪深300和创业板指1.19和3.20个百分点，在申万各一级行业中排名第17位。 申万计算机行业2026年初至10月9日累计下跌19.34%，位于申万31个一级行业的第27名。2026年初至10月9日，沪深300下跌6.75%，创业板指下跌4.99%，申万计算机行业指数下跌19.34%，分别跑输沪深300和创业板指12.58和14.35个百分点，在申万各一级行业中排名第27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9日PE-TTM为113.16倍，低于2023-2025年历史PE-TTM的均值158.59倍。 3 产业动态 3.1 人工智能：中共中央、国务院关于发展新质生产力的意见 发展新质生产力是推动高质量发展的内在要求和重要着力点。为加快发展新质生产力，现提出如下意见。 一、总体要求 坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，深入贯彻党的二十大和二十届历次全会精神，认真落实四中全会部署，完整准确全面贯彻新发展理念，坚持创新主导、改革为要、因地制宜、先立后破，坚持高技术、高效能、高质量，统筹处理好政府和市场、质态和业态、改革和发展、自主和开放的关系，统筹发展和安全，以科技创新为引领，以全要素生产率大幅提升为核心标志，推动技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级，推动劳动者、劳动资料、劳动对象优化组合和更新跃升，全方位推进科技创新、产业创新、发展方式创新、体制机制创新、人才工作机制创新，加快形成同新质生产力更相适应的生产关系，营造有利于科技创新和产业创新深度融合的良好发展生态，更好支撑高质量发展。 二、大力推进科技创新 （一）加强原创性颠覆性科技创新。坚持面向世界科技前沿、面向经济主战场、面向国家重大需求、面向人民生命健康，聚焦战略性、标志性、引领性产品组织重大科技项目。坚持目标导向和自由探索并重，通过有组织的基础研究、应用基础研究解决技术科学和工程科学薄弱问题，支持自由探索类基础研究开拓创新。统筹科技创新平台基地建设，体系化布局建设重大科技基础设施，强化开放共享，避免重复分散。实施基础学科和交叉学科突破计划。加强原创理论研究和关键共性技术、前沿引领技术、现代工程技术、颠覆性技术创新。 （二）加快突破关键核心技术。发挥新型举国体制优势，在重点领域组织实施制造业重点产业链高质量发展行动和产业创新工程，强化全链条攻关、全要素支持、全生态建设。落实好首台（套）、首批次应用政策，促进技术迭代升级。 （三）统筹国家战略科技力量建设。发挥国家实验室组织国家重大科技项目、建设国家重大创新平台等方面作用，在体制机制改革上先行先试。以国家战略需求为导向，优化国家科研机构、高水平研究型大学、科技领军企业定位和布局。逐步建立激发创新活力、知识价值导向、管理规范有效、保障激励兼顾的高等学校、科研院所薪酬制度，同步推进国家科研机构、高水平研究型大学改革，调动科研机构和科研人员积极性。允许科研类事业单位实行更灵活的管理制度。充分发挥科技领军企业在推动创新链产业链资金链人才链深度融合中的关键作用。 （四）强化企业科技创新主体地位。加强普惠激励政策供给，建立企业研发准备金制度，强化企业科技投入主导作用。鼓励科技型中小企业加大研发投入，提高企业研发费用加计扣除比例。将符合国家战略需求的企业研发项目按程序上升为国家项目，鼓励企业牵头国家科技任务，支持有能力的民营企业牵头承担国家重大技术攻关任务。建立用户考核评价成果的机制，强化企业成果转化主体地位。健全国有企业推进原始创新制度安排。支持专精特新中小企业发展。 （五）加速科技成果向现实生产力转化。用好超大规模市场优势，推动技术与市场高效对接，促进新质生产力规模化发展。实施新技术新产品新场景大规模应用示范行动。布局建设概念验证、中试验证平台，加大应用场景建设和开放力度。探索建立科技项目全过程评价机制，立项时一体部署研发和转化任务，验收时考核应用实绩，解决技术开发与成果转化脱节问题。引导高等学校、科研院所按照先使用后付费方式把科技成果许可给中小微企业使用。推动大企业向中小微企业开放供应链，支持中小微企业成为成果产业化的重要力量。以人工智能引领科研范式变革，助力提升科研效率。 三、推动科技创新和产业创新深度融合 （六）改造提升传统产业。守牢实体经济根基，巩固和拓展中国制造硬实力。以国家标准提升引领传统产业优化升级，支持企业用数智技术、绿色技术改造提升传统产业。组织实施重点产业提质升级行动，巩固提升矿业、冶金、化工、轻工、纺织、机械、船舶、建筑等产业在全球产业分工中的地位和竞争力。开展产业基础再造工程、重大技术装备攻关工程、制造业重大技术改造升级工程和大规模设备更新工程。强化对制造业企业技术改造的资金支持，落实技术改造投资相关税收优惠政策，促进制造业数智化转型，发展智能制造、绿色制造、服务型制造。增强质量技术基础能力，加强品牌建设。深入实施新一轮千亿斤粮食产能提升行动、种业振兴行动、智慧农业行动、农机装备高质量发展行动、设施农业现代化提升行动和农业科技创新条件建设工程，发展农业工厂等新形态。实施服务业扩能提质行动，分领域推进生产性服务业向专业化和价值链高端延伸，促进生活性服务业高品质、多样化、便利化发展。 （七）培育壮大新兴产业。着力打造新兴支柱产业。加快新一代信息技术、新能源、新材料、智能网联新能源汽车、机器人、生物医药、高端装备、航空航天等战略性新兴产业发展，因地制宜建设各具特色、优势互补的战略性新兴产业集群，推动资源集聚、主体集中、成果集成、分工合作。深化产业内、产品内专业分工，促进跨行业跨区域融合，避免“内卷式”竞争。以产业链为主导、以企业为主体建立跨区域产业协作机制，支持东部地区带动中西部和东北地区因地制宜发展新兴产业。在确保安全前提下，推动低空经济、商业航天健康有序发展。 （八）前瞻布局未来产业。探索多元技术路线、典型应用场景、可行商业模式、市场监管规则，推动量子科技、生物制造、氢能和核聚变能、脑机接口、具身智能、第六代移动通信等未来产业发展，加快形成比较完备的产业生态。建立未来产业投入增长和风险分担机制，充分用好现有财政政策支持未来产业发展，引导社会资本持续加大投入。 （九）促进实体经济和数字经济深度融合。健全数据产权归属认定、市场交易、权益分配、利益保护制度，实施数据要素相关试点示范工程，充分释放数据要素潜能。优化国家数据基础设施布局建设和运营，深入开展制造业数字化转型行动，实施“东数西算”、智能制造、工业互联网创新发展等工程，建设全国一体化算力网、国家区块链网络。完善促进数字产业化和产业数字化政策体系，打造具有国际竞争力的数字产业集群。 （十）全面实施“人工智能+”行动。推进人工智能对传统产业的改造，加快推进智能网联新能源汽车、人工智能手机和电脑、人形机器人等新一代智能终端场景应用。加快人工智能等数智技术创新，突破基础理论和核心技术，强化算力、算法、数据等高效供给。因地制宜、分业施策布局国家人工智能行业应用中试基地和高价值应用场景，大力推动人工智能在各行业应用。构建技术监测、风险预警、应急响应体系，确保人工智能安全、可靠、可控。 四、着力推进发展方式创新 （十一）构建绿色低碳循环发展经济体系。做强绿色制造业，发展绿色服务业，壮大绿色能源产业。坚持源头减量、过程控制、末端高效治理相结合，统筹推进重点行业绿色化改造，加快绿色科技创新和先进绿色技术推广应用。健全绿色消费激励机制，加强绿色产品认证与标识体系建设，提升绿色消费水平，以绿色消费带动绿色产品供给。建设一批零碳工厂和园区。完善资源总量管理和全面节约制度，健全废弃物循环利用体系。 （十二）优化绿色发展政策工具箱。实施促进绿色低碳发展的财税、金融、投资、价格、科技、环保政策。健全生态产品价值实现机制，全面实施碳排放总量和强度双控制度，健全碳排放统计核算体系、标准计量体系、产品碳标识认证制度、产品碳足迹管理体系。以全国碳市场为主体完善碳定价机制，扩大全国碳排放权交易市场覆盖范围，优化碳排放配额分配方案，加快温室气体自愿减排交易市场建设，完善全国统一绿证市场。推动金融机构提供多样化绿色金融产品。优化政府绿色采购政策，完善绿色税制。实施以绿色生态为导向的农业补贴制度。 （十三）积极推进能源革命。聚焦碳达峰碳中和目标，有序发展先进核裂变能，构建高比例可再生能源电力系统，完善新能源消纳和调控政策措施，组织重大应用场景示范和推广，加速全社会生产生活用能绿色化进程，推动能源消费、供给、技术、体制革命，全方位加强国际合作。 五、扎实推进体制机制创新 （十四）聚焦科技和经济紧密结合深化改革。在国家重大工程项目中按需部署科技任务，健全需求导向的选题制度、责权利一致的管理制度、应用导向的评价制度。深化职务科技成果赋权和资产单列管理改革。允许符合条件的国有企业开展多种形式激励。建设开放共享安全的全国一体化数据市场，健全转化高效的技术市场，促进各类先进优质生产要素高效集聚、顺畅流动。 （十五）完善市场监管制度。完善市场准入制度，强化反垄断和反不正当竞争。加强人工智能、生物等领域治理。强化跨部门联合监管，创新监管方式，减少现场监管次数，探索“用数据决策、用数据管理”监管模式，提升跨部门综合监管智能化水平。建立高效的知识产权综合管理体制，完善惩罚性赔偿制度。研究同新业态相适应的税收制度。 （十六）加大金融创新产品供给。鼓励和规范发展天使投资、风险投资、私募股权投资，更好发挥政府投资基金引导带动作用，完善长期资本投早、投小、投长期、投硬科技的支持政策，壮大耐心资本。鼓励银行开发符合新质生产力特点的贷款产品。丰富科技创新债券产品体系，支持优质科技型企业上市融资，优化科技型企业并购重组、股权激励等制度。发展覆盖科技创新全链条的保险产品，探索科技租赁等业务。 （十七）在全球配置先进生产要素。扩大高水平对外开放，开拓用好全球市场。鼓励自由贸易试验区结合区位特点、资源禀赋、产业优势，集聚国内外先进生产要素。发挥各类多边双边合作机制作用，推动共建科技园区、“一带一路”联合实验室、国际先进技术应用推进中心等平台，主动构建全球创新合作网络。牵头实施并积极参与国际大科学计划和大科学工程。鼓励外资创业投资机构、国际标准组织等来华发展。建立高效便利安全的数据跨境流动机制。 六、深化人才工作机制创新 （十八）培养新质生产力发展急需人才。统筹推进教育科技人才体制机制一体改革。推动高等教育提质扩容，发展新型研究型大学，根据产业和科技发展趋势，优化高等学校学科专业设置调整机制。推动现代职业教育高质量发展，全面推进工学一体化技能人才培养模式。坚持在实践中造就人才。鼓励企业和高等学校联合定制化培养人才，支持大国工匠、高技能人才兼任职业学校实习实训教师。充分发挥科学技术普及对提高劳动者素质的重要作用。 （十九）健全人才使用和流动政策。落实税收优惠政策，健全终身职业技能培训制度，实施制造业人才支持计划和专业技术人才知识更新工程，支持用人单位培养人才。加快推动科研人员考核评价激励与报项目、发论文、评奖励等适度脱钩，防止简单按人才“帽子”定薪酬、定职称、定待遇。加快破除各种隐性壁垒，畅通高等学校、科研院所、企业人才交流通道。健全“新八级工”职业技能等级制度，畅通产业工人向上发展通道。 七、加强组织实施 各地区各有关部门要在党中央集中统一领导下，强化全国一盘棋思想，坚持因地制宜，加强分类指导和重点领域统筹，优化重大生产力布局。坚持先立后破、稳中求进，不能脱实向虚、贪大求全、搞泡沫化，不能出现产业空心化或产业断层现象，不能盲目求新、顾此失彼。各级领导干部要树立和践行正确政绩观，结合实际探索发展路径，严禁借发展新质生产力之名违规滥用政策，对一哄而上、盲目投资等造成重大损失的严肃追究责任。加强部门协调配合，形成工作合力。中央财办、国家发展改革委要统筹做好理论研究、战略规划、跨区域跨部门协调、跟踪监测评估等工作。及时总结经验做法，加强宣传推广，营造良好氛围。重大事项及时按程序向党中央、国务院请示报告。（资料来源：新华网） 3.2 人工智能：《生成式人工智能应用发展报告（2026）》 9月29日，中国互联网络信息中心政策与国际合作所在“2026（第七届）中国互联网基础资源大会”上发布《生成式人工智能应用发展报告（2026）》（以下简称《报告》），对生成式人工智能的用户使用情况、产业应用情况、政策制定情况进行研究分析。《报告》显示，截至2026年上半年，我国生成式人工智能用户规模突破7亿人，普及率超50%。 人工智能应用场景进一步拓展，智能消费潜力加速释放 《报告》显示，生成式人工智能应用场景呈现多元化发展态势，以智能设备为代表的智能消费潜力加速释放。一是智能问答是主要应用场景。76.0%的用户表示自己会让生成式人工智能回答问题；使用生成式人工智能处理图片/视频、文本、工作总结/会议纪要/PPT的用户占比分别为47.8%、37.6%和32.5%。二是生活助手和智能办公增长明显。从各类生成式人工智能应用的用户使用次数来看，AI综合助手、AI效率办公等应用的使用次数同比增长均超过100%。三是智能消费激发新的消费需求。数据显示，38.7%的网民近半年在网上购买过智能硬件设备。其中，可穿戴设备和3C数码产品是我国网民接触智能硬件设备的首要入口。购买过智能可穿戴设备的网民比例为20.2%；购买智能手机、平板电脑等3C数码产品的网民比例为18.2%。 人工智能自主创新步伐加快，在全产业链多环节实现突破 《报告》显示，我国人工智能自主创新步伐加快，并在全产业链的多环节实现快速突破。一是算力底座夯实。截至2026年6月，我国智能算力规模达2185EFLOPS（百亿亿次浮点运算/秒），同比增长177%；首个全国产10万卡人工智能超集群正式投用，在芯片、计算、存储、网络、散热等核心软硬件均采用国产自主可控技术，实现了从底层硬件到上层服务的全栈国产化，标志着我国算力基础设施建设迈入十万卡级部署新阶段。二是模型能力跃升。深度求索、月之暗面等本土企业先后发布多个万亿级参数开源大模型，全球主流大模型调用榜单上排名前六的模型全部来自中国团队，国产模型与国产算力芯片加速适配。人工智能应用不断拓展，已覆盖钢铁、有色金属、电力、通信等重点行业，逐渐深入到产品研发、质量检测、客户服务等重点环节。三是数据供给增强。我国已建成高质量数据集超过12万个，加速形成算力、模型、数据互促共进的良性循环。 人工智能深度赋能产业转型升级，各领域数智化水平持续提升 《报告》显示，生成式人工智能对工业、农业、服务业、科研等领域的赋能效应进一步体现。一是人工智能深刻改变工业生产模式。截至2026年6月，围绕集成电路、人工智能等数字产业领域，我国已累计培育建设16个国家级先进制造业集群，规上制造业企业人工智能技术应用普及率已超过三成，人工智能基本贯穿研发设计、生产制造、质检运维等全链条。二是发展农业新质生产力被摆在突出战略位置。2026年6月，国务院印发《加快农业农村现代化“十五五”规划》通知，将“推进人工智能运用和智慧农业发展”作为重要工作目标。过去一年来，“神农大模型4.0”“谷雨农气大模型V2.0”“范蠡大模型4.0”等多款农业大模型密集发布。三是具身智能成为人工智能发展最活跃的方向之一。具身智能机器人自主完成复杂任务的能力持续增强，应用场景覆盖工业生产、医疗手术、生活服务等多个领域。2026年上半年我国人形机器人整机产品超400款，预计全年整机产量将突破10万台。 人工智能产业生态持续优化，为高速发展提供有力支撑 《报告》显示，我国已构建起全球领先的人工智能产业生态，政策端立体护航、技术端全栈突破、融资端量质齐升。一是政策体系持续完善。我国生成式人工智能顶层设计持续完善，政策重心从“技术攻关”转向“场景落地”与“规范治理”并重。以《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》为总牵引，多部委协同发力，密集出台了一系列配套政策，构建起覆盖宏观战略、行业应用、基础设施与国际合作的立体化政策矩阵。二是关键技术实现突破。我国人工智能相关底层算力供给持续优化，国产人工智能芯片与算力集群加速突破；核心算法架构加速迭代，模型推理能力与效率大幅提升；开源生态蓬勃发展，以DeepSeek、千问为代表的中国开源模型的影响力逐步提升。三是融资规模屡创新高。数据显示，2026年上半年我国发生1255起与人工智能相关的投融资事件，已达到2025年全年的78.0%；合计金额约2501.4亿元，已达到2025年全年的182.0%。（资料来源：中国互联网络信息中心） 3.3 AI 大模型：Anthropic 最快、最便宜模型 Claude Haiku 5.5 登场，运行成本较 4.5低约 75% Anthropic10月7日发布博文，宣布推出Claude Haiku 5.5模型，称其为目前速度最快、最便宜、功能最强的Haiku系列小型模型。Haiku 5.5的运行成本平均较Haiku 4.5低约75%。对于不超过100,000Token的请求，输入价格为每百万Token0.10美元（现汇率约合0.67元人民币），输出价格为0.50美元（现汇率约合3.4元人民币）。超过100,000Token后，输入和输出价格分别为0.50美元（现汇率约合3.4元人民币）和2.50美元（现汇率约合16.8元人民币）。Anthropic同步下调Sonnet 5.5的缓存读取价格。该价格从每百万Token 0.20美元（现汇率约合1.3元人民币）降至0.10美元（现汇率约合0.67元人民币）。Anthropic称，此次调整可让Sonnet 5.5在多数智能体任务中的运行成本降低约20%。在知识工作测试中，Haiku 5.5在GDPval-AA v2.1取得1620分，在AA-Briefcase v1.1取得1578分。OSWorld 2.1离线子集成绩为72.4%，Terminal-Bench 4.0成绩为39.2%。Haiku 5.5是首款支持可调节性能设置的Haiku模型，用户可选择配置成本与智能程度。Anthropic同时将其定位为Opus 5.5和Sonnet 5.5执行编码任务时的子智能体模型。（资料来源：IT之家） 3.4 AI 大模型：OpenAI 推出 GPT-6.1 Sol Ultrafast 版，6 倍价格、最高 8倍速度 10月9日消息，OpenAI Developers官方宣布，OpenAI正式在API、Codex和ChatGPT Work中推出GPT-6.1 Sol的Ultrafast版本。该版本运行速度最高可达Sol标准版（SolStandard）的8倍，定价为标准版的6倍（每百万tokens输入12美元（现汇率约合80.5元人民币），每百万tokens 输出60美元（现汇率约合402.7元人民币））。在Codex和ChatGPT Work中，该功能现已面向Pro 500、符合条件的按量付费企业版(usage-based Enterprise)以及采用配额计费的教育版(credit-based Edu)方案开放；企业用户需由管理员主动开启权限。面向GPT-6.1 Sol的Ultrafast版已在所有支持的区域上线，并全面支持美国和欧盟境内的数据驻留合规服务。（资料来源：IT之家） 3.5 AI 大模型：微软推出 Microsoft-Decision-1 决策模型，基于 Qwen3.5-9B 当地时间10月9日，微软宣布推出Microsoft-Decision-1决策模型。官方表示，该模型专为结构化决策任务打造，在响应延迟与决策质量上均具备顶尖性能，其实际表现全面超越大语言模型及其他传统决策模型。该模型现已上线Microsoft Foundry，并同步接入OpenRouter。在包含36项基准测试、涵盖近15万个训练阶段完全隔离（BlindEvaluation）的测试内容的对比评测中，Microsoft-Decision-1斩获了最高准确率。同时，基准测试数据显示其响应速度位列第一：比排名次席的Quyet-1.0-Large快4.5倍，比GPT-6 Sol更是快了35倍。在构建Microsoft-Decision-1时，微软对Qwen3.5-9B进行了后训练，实现了超低延迟的单次推理决策评分机制；后续将以此为基础，迁移适配至包括Microsoft AI（MAI）和OpenAI在内的其他底座模型。此外，微软在基于11项安全基准测试、共计5,250条请求对Microsoft-Decision-1进行了系统评测，测试范围涵盖有害内容、越狱攻击及提示词注入。结果表明，该模型在有效拦截各类恶意行为的同时，依然保持了极高的可用性。价格方面，每百万Token输入0.042美元（现汇率约合0.28元人民币），输出免费。（资料来源：IT之家） 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。 [Table\_Inudstry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。 [Table\_StockRa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 [Table\_Ris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。 [Table\_PromiseInf证券分析师承诺 本人具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格并登记为证券分析师，以勤勉的执业态度，独立、客观地出具本报告。本报告清晰准确地反映了本人的研究观点。本人不曾因，不因，也将不会因本报告中的具体推荐意见或观点而直接或间接收到任何形式的补偿。 [Tale\_Relie免责条款 万联证券股份有限公司（以下简称“本公司”）是一家覆盖证券经纪、投资银行、投资管理和证券咨询等多项业务的全国性综合类证券公司。本公司具有中国证监会许可的证券投资咨询业务资格。 本报告仅供本公司的客户使用。本公司不会因接收人收到本报告而视其为客户。在任何情况下，本报告中的信息或所表述的意见并不构成对任何人的投资建议。本报告中的信息或所表述的意见并未考虑到个别投资者的具体投资目的、财务状况以及特定需求。客户应自主作出投资决策并自行承担投资风险。本公司不对任何人因使用本报告中的内容所导致的损失负任何责任。在法律许可情况下，本公司或其关联机构可能会持有报告中提到的公司所发行的证券头寸并进行交易，还可能为这些公司提供或争取提供投资银行、财务顾问或类似的金融服务。 市场有风险，投资需谨慎。本报告是基于本公司认为可靠且已公开的信息撰写，本公司力求但不保证这些信息的准确性及完整性，也不保证文中的观点或陈述不会发生任何变更。在不同时期，本公司可发出与本报告所载资料、意见及推测不一致的报告。分析师任何形式的分享证券投资收益或者分担证券投资损失的书面或口头承诺均为无效。 本报告的版权仅为本公司所有，未经书面许可任何机构和个人不得以任何形式翻版、复制、刊登、发表和引用。未经我方许可而引用、刊发或转载的引起法律后果和造成我公司经济损失的概由对方承担，我公司保留追究的权利。 [Table\_AdressInfo] 万联证券股份有限公司 研究所 上海浦东新区世纪大道 1528号陆家嘴基金大厦 北京西城区平安里西大街28号中海国际中心 深圳福田区深南大道 2007号金地中心 广州天河区珠江东路 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