2026年度中期计算机行业投资策略：AI迈入需求时代，国产AI链迎全面重估

基本面底部拐点已至，需求驱动增长弹性仍待验证

当前计算机板块基本面迎来底部拐点，但需求拉动增长的弹性偏弱。制造业PMI长期于荣枯线下方低位波动，制造业企业资本开支意愿保守，计算机作为后周期可选信息化支出行业，传统政企、工业数字化订单回暖节奏平缓，营收增长弹性受限。PPI前期持续深度通缩、当前拐头企稳回升，上游硬件元器件成本压力逐步消解，CPI温和小幅修复带动终端需求边际改善，CPI-PPI剪刀差收敛推动计算机板块毛利率修复、行业基本面底部拐点确认，但受PMI低位约束，板块盈利改善主要依靠成本端红利，尚未迎来终端需求全面回暖驱动的业绩高增行情。

2025年行业营收增速边际抬升，实际盈利反转仍待验证。营收端，2025年全年行业营收总额同比增长，2026Q1行业营收总额同比增长，增速维持边际改善趋势；归母净利润端，2026Q1归母净利润同比改善。受制于宏观背景持续承压，2021年以来计算机板块营收增速持续放缓的趋势在2025年出现边际改善，整体仍处于相对低位，板块景气度缓慢修复、反转仍待验证。受益于收入温和修复、期间费用率改善和非经常性损益拉动，板块表观利润实现显著修复，但考虑剔除非经常性损益影响，板块实际盈利仍未走出亏损区间，行业内生盈利能力虽边际改善但仍未实现实质性反转。

人员管控成效持续显现，费用率优化进一步对冲毛利率压力。2025年板块销售、管理、研发费用率同步下行，期间费用率较2024年减少，各项费用率的同步优化减缓了毛利率小幅下滑带来的盈利压力。从前瞻指标看，目前行业经营现金流相对健康，应收回流向好，经营质量企稳改善。2025年计算机行业统计标的总经营性现金流净额同比增长，销售商品、提供劳务收到的现金增速显著高于营收增速，应收账款同比下降，行业现金流入质量改善趋势明确。

AI进入下半场，逐步迈入需求主导

AI行业发展步入下半场，转向需求主导。模型侧，伴随国产模型能力加速提升，凭借性价比有望实现ARR快速提升；国产算力侧模型持续迭代带动计算资源需求增加，新技术架构、超节点、CPU值得重点关注；云计算侧上游涨价叠加下游高景气推动云计算涨价，收入侧带来直接提振；应用侧Agent+Harness成为主流应用形态，数据工具等Infra赛道有望收获增量价值，具备"数据+流程+用户"闭环的平台公司拥有核心壁垒。

模型侧：加速进入需求时代，关注模型进化与场景渗透

模型能力不断抬升驱动需求爆发。模型的智力提升是促进生产力提升的关键主线，是驱动生产力革命的核心。当供给发生改变，格局的变化具有较高可见性。AI会带动部分环节存在商业模式裂变的机会，从而使得场景空间熵增。市场快速扩容，增长逻辑从订阅到Token再到场景渗透。从Token用量的口径来看，2026年3月中国日均token使用量超过140万亿，而2024年初这一数字仅为1000亿，2025年底为100万亿，需求加速的斜率极为陡峭。

从量和渗透率的维度上看，软件编程领域仍是渗透提升最快的场景。AI赋能Coding领域正涌现类似视频行业的模式变革，Coding Agent是一个已经被验证的高速增长的新物种。从模型计费逻辑的维度来看，本轮实现了从订阅到按Token计费的收费逻辑演进，价值计量单位从用户席位转变为按量计费，为行业打开了更大的商业化空间。相比订阅模式，Token计费将收入增长与实际生产力需求绑定，不再受用户数量和固定客单价约束，而是受使用深度驱动。

国产大模型加速迭代，ARR提升驱动力十足。驱动因素包括：模型能力仍在加速追赶，打开国内需求爆发的拐点；国产模型回归价值曲线的同时，相比海外前沿模型性价比依旧明显；模型竞争升维至主权竞争，北美前沿模型封锁叙事反而强化国产开源模型趋势；算力不断缓解有望加速国产模型ARR释放。国内模型供给侧短期紧缺，但伴随顶层设计地位跃升、地方加速智算集群部署，有望迎来关键扩产节点。

国产算力：国产芯模适配加速，供需共振驱动β向上

需求侧，模型商业化全面开启，Token出海与Agent化加剧需求爆发。模型侧持续迭代带动计算资源需求增加，这一轮大模型产业周期的底层逻辑本质是遵循Scaling Law，通过消耗大规模算力来换取模型智力水平的跃升。国产模型进入需求时代，Token出海、芯模适配加速带动国产芯片需求爆发。从实际投入看，AI军备竞赛延续，国内各大云厂资本开支持续上修，2025年国内BAT三家合计资本开支较2018年提升3倍，2026Q1同环比均实现增长，且对未来Capex表述积极。

供给侧，外部受限、供给为王，国产份额加速提升。美国AI领域对中国管制层层加码进一步倒逼我国AI自主可控，算力底座供应链稳定可靠成为我国AI产业健康可持续发展必由之路。我国多方面支持国产智算发展，尤其在政府智算中心和国央企领域强政策指引。近年来国内AI芯片国产化率稳步提升，中国AI服务器中外购海外芯片的比例预计持续下降。

从国产算力三大趋势看未来投资机遇：趋势一，Agent化驱动异构资源需求崛起，CPU有望迎来重估，Agent时代CPU成核心瓶颈，需求有望爆发，未来柜内柜外CPU需求均将显著提升，核心数已经成为衡量CPU竞争力的关键指标；趋势二，超节点成为国产算力破局之道，2026迎来量产元年，超节点架构引领技术革新，重构计算能力边界，产业推进节奏看2026年已被确立为国产超节点规模化放量的元年；趋势三，新架构百花齐放，技术路线未定催生结构性机会，以英伟达发布的LPU为例，其通过架构创新实现在低延迟推理与高吞吐场景下的能效比显著优于通用方案。

云计算：长期来看产业链地位有望持续提升

涨价线方面，2025年以来国内云计算行业正迎来新一轮价格与需求共振周期。AI训练和推理需求的双重爆发带动核心资源价格持续紧张，上游资源成本显著提升推动云厂商逐步调整产品定价体系。2026年伊始，随着上游涨价压力的持续传导，海外云厂纷纷宣布核心产品涨价，随后包括阿里、百度等在内的核心云厂纷纷官宣涨价，亦是这轮景气周期的核心验证。对于云服务厂商而言，云产品涨价将直接反映在收入端，同时较之前有明确提高的资源利用率也有助于摊薄固定成本、提升盈利能力。

增利线方面，长期看云计算行业产业链地位有望持续提升。AI云和大模型结合可以输出实际的业务价值，而不仅仅是存放数据的容器；结构上看AI云的PaaS层占比高于传统云，使得AI云整体较传统云拥有更高的毛利水平。随着未来AI云收入占云商收入逐渐提升，云厂利润率水平将逐步提升。云计算作为推理时代的最核心环节之一，在AI时代有望再次整合IT产业价值链。

升级线方面，算力紧缺下Token工厂新模式应运而生。Token工厂是指在AI推理时代，数据中心从传统的"数据存储仓库"转型为专门生产AI生成基本单位——Token的工业化生产设施。Token工厂的收入公式为Token调用量乘以Token的定价，北极星指标变成了有限资源的Token生产效率。为提升Token工厂的运营效率，国内外GPU云和智算中心核心玩家皆在不同层级上做出了多样化的尝试，核心玩家分别从资源观测、资源共享、集群调度以及Token级调度等不同层级展开探索。

AI应用：数据工具及具备闭环的平台玩家核心受益

模型能力驱动产品形态变化，AI正走向从模型到场景的最后一公里。模型能力的关键提升对应了产品与应用形态的两次重大升级，模型动手执行任务的能力进一步决定了模型能够打开的场景以及需求空间。第一轮升级从Chatbot到Agent，模型从对话交互到执行真实任务；第二轮升级从Agent到Agent+Harness，智能体开始变成长时运行、分工协作、反复评估的系统。

为最后一公里提供Infra的数据基础设施具备卖铲逻辑，享受增量价值。企业数据工程的生命周期核心包括数据生成、数据获取、数据存储、数据处理与转换、数据提供和数据治理六个环节。当下已进入从模型到场景的"最后一公里"，企业只有将自身数据、业务Knowhow与Agent进行深度适配与打通，才能真正让AI走向可靠、好用。Agent规模化部署为数据工具创造第二价值曲线，包括存储扩容、可观测性扩容、数据治理扩容、实时数据流扩容等。

着眼应用，具有"数据+流程+用户"闭环的平台玩家掌握核心壁垒和门槛。当前AI应用落地的核心矛盾已从通用模型的能力上限，转向模型与垂直场景Know-how及数据的适配。通用大模型底层训练数据已高度同质化，互联网公域数据基本耗尽，模型性能的边际提升越来越依赖垂直行业专属的私域业务数据；只有对行业Knowhow有深刻理解并能够将其与Agent能力进行适配的玩家才能让AI在企业业务流中可靠可用；具备用户基础的厂商拥有天然的训练数据沉淀，且流程和数据的绑定抬高AI时代用户迁移成本，提升用户粘性。此三者将形成AI应用飞轮效应。

重点应用场景包括AI+工业、AI+能源、AI4S等。AI+工业方面，空间大、数据足、壁垒深，2024年我国工业增加值占GDP比重约30%，全球工业第一大国，过去二十年大部分工业领域已完成自动化和信息化两轮改造，各行业数字化水平持续提升。AI+能源方面，算电协同纳入国家战略，激发增量能源IT需求，算力与电力系统各自面临安全、绿色、经济的"不可能三角"挑战，且相互交织，算电协同为破局之道。AI4S方面，科研范式迭代进入第五种范式，AI for Science具有显著的跨学科特征，已逐步渗透至药物发现、材料科学、能源催化、气候模拟等多个核心科学领域，市场空间达万亿美元级别。

寻找新需求：新技术突破与出海

新技术突破方面，物理AI/世界模型的GPT时刻尚未到来，基于当前对世界模型研究的技术路径分化，未来其商业价值或将会在实时交互及物理仿真两大方向兑现。量子计算由于并行计算的特性，有望成为当前算力体系的重要补充，从而有望成为未来算力的最终解答之一。当前量子计算产业正由起步期迈向成长期，2029年有望成为可规模化量子计算机落地关键时点。

出海方面，伴随国内大模型能力持续迭代，以及模型推理、Agent、多模态等核心能力与全球领先水平的差距不断缩小，同时国内互联网厂商在产品设计、用户运营和商业化方面积累了丰富经验，推动中国AI应用在海外市场实现快速增长。近年来多款中国AI产品在全球下载量、月活用户数和收入排名中表现亮眼，显示出中国AI产业正逐步从模型能力追赶走向应用创新引领。