2026年计算机行业中期策略：算力上游与Token经济机遇

行业回顾与轮动特征

2026年上半年，计算机行业整体表现弱于大盘，在申万31个行业中排名中游。从细分板块来看，教育信息化、物联网、智慧城市等板块表现出较强的超额收益，而政务信息化、金融硬件、医疗信息化等板块表现相对较弱。回顾历史走势，计算机行业的投资逻辑呈现出明显的轮动特征，自2023年AI成为主线以来，市场热点从泛化的软件概念逐渐转向具体的细分赛道，如Sora、AI眼镜、低空经济等，直至2025年聚焦于CPO光学概念。2026年上半年，市场热度进一步向算力上游集中，CPO、PET铜箔、先进封装等概念涨幅居前，反映了市场对于半导体上游及算力基础设施高景气度的预期。

财务基本面企稳与估值修复

从财务数据来看，计算机行业整体业务情况已逐渐企稳。2023年起，行业平均总营收增速开始回升，并超过沪深A股平均水平，显示出行业对下游需求变化的适应能力增强。在费用控制方面，计算机行业的销售费用增速顺应全A股趋势逐渐降低，研发费用增速也趋于平稳，且平均研发费用规模仍接近全A平均水平，保持了较强的创新投入能力。利润端，计算机板块整体盈利有望在2025-2026年摆脱此前的负增长通道，实现正增长。尽管毛利率天然高于全A股，但净利率仍低于平均水平，主要受人工成本及费用影响。此外，行业通过主动筛选高质量订单，经营现金流在2022-2025年间保持正增长，应收账款增速低于收入增速，经营风险进一步下降。估值方面，计算机行业的PE和PS水平有望延续抬头趋势，逐步企稳的收入及利润增速将有助于消化高估值风险。

上游算力：成本结构与国产替代

在算力产业链上游，GPU仍是算力成本的主要构成部分，占比接近一半，其次为供电及散热。其中，高带宽内存（HBM）是GPU核心成本的主要来源，这一成本结构在2026年上半年得到加强。尽管高端训练领域仍依赖英伟达算力，但在推理和小规模微调场景下，国产算力卡展现出一定的性价比优势。随着下游训练和推理需求的阶段性上升，英伟达算力现货市场价格波动较大，国产算力的性价比优势在特定场景下更为凸显。

下游应用：Token经济与使用渗透

上游算力的供需不平衡催生了下游新的业务模式，如“Token工厂”模式。该模式区别于传统云租赁，采用按量付费方式，反映了云服务商在高端算力资源稀缺背景下的话语权增强。全球生成式AI的采用率持续提升，尤其在计算机、数学、文艺创作等行业，用户比例远高于其行业人数占比，显示出AI工具在这些领域的深度渗透。Anthropic的统计数据显示，计算机和数学行业的AI用户比例显著高于其他行业，且AI在软件及网页开发、日常IT运维等场景中的应用较为有效。

就业影响与风险控制

AI技术对就业市场的影响初现端倪。虽然高暴露职业的系统性失业率尚未显著上升，但年轻劳动者在新入职率上出现下降信号，表明AI可能首先影响初级岗位的招聘。同时，海外及国内互联网大厂已开始实施成本控制措施，如调整Token使用上限、限制外部高价模型调用等，这可能对按Token计费的模型厂商收入产生弹性影响。短期来看，无效Token消耗将被削减，但长期来看，科技仍处于起步阶段，国内政策助推下的算力调度、国产卡集群及Agent等实质性变化值得期待。