2025年计算机行业中期策略报告：国产大模型能力提升，我国AI产业未来前景广阔

行业回顾：基本面拐点已经出现，估值处于历史较高水平

基本面：2025Q1行业上市公司业绩改善，基本面拐点已经出现

2024年，行业上市公司营业总收入合计实现12501.3亿元，同比增长4.8%；归母净利润合计实现163.3亿元，同比下降49.9%；扣 非归母净利润合计实现58.8亿元，同比下降60.1%，行业上市公司整体利润表现不佳。2025年一季度，行业上市公司营业总收入 合计实现2820.8亿元，同比增长15.9%；归母净利润合计实现23.3亿元，是去年同期的约7.5倍；扣非归母净利润合计实现-4.2亿 元（上年同期为-22.2亿元），同比亏损明显收窄，行业上市公司业绩改善。2025年一季度，行业上市公司营收端实现两位数以 上的较快增长，利润端改善明显，行业基本面已经出现拐点。

行情回顾：行业呈现震荡行情，整体表现相对较好

年初以来，计算机行业呈现震荡行情，整体表现相对较好。2025年年初特别是2025年春节以来，随着DeepSeek火爆出圈，在 AIGC主题的带动下，计算机行业指数呈现较为明显的上涨行情。3月初，行业指数上升到阶段高点，积累了一定的涨幅，行业 上市公司2024年业绩承压的风险开始释放，行业指数从高点开始下行。4月初行业指数下跌到阶段低点，之后开始震荡上行。

行情回顾：行业指数年累计涨幅跑赢沪深300，位列第6位

截至到2024年6月25日，申万计算机指数上涨了7.85%，跑赢沪深300指数7.21个百分点，在31个申万一级行业中排名第6位，排名 位于较为靠前的位置，表现相对较好。

基金持仓：行业的基金重仓持股比例有所回升

根据公募基金2025年一季报数据，按申万行业分类，计算机行业2025年一季度的基金重仓持股比例为1.35%，相比2024年四季度 小幅提高0.15个百分点。自2023年二季度，计算机行业的基金重仓持股比例连续六个季度下降。2024年四季度到2025年一季 度，计算机行业的基金重仓持股比例连续两个季度提升。

行业估值：估值处于历史均值之上

截至6月25日，计算机行业估值处于历史相对较高水平。根据我们的统计，2015年以来，申万计算机行业指数历史市盈率 （TTM）中位数为58.3倍。计算机行业6月25日市盈率（TTM）为82.9倍，在历史市盈率中位数水平之上。

行业展望：我国AI产业未来发展前景广阔

2025年3月5日，《2025年政府工作报告》提出，持续推进“人工智能+”行动，将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来，支持 大模型广泛应用，大力发展智能网联新能源汽车、人工智能手机和电脑、智能机器人等新一代智能终端以及智能制造装备。

算法及应用：国产大模型能力提升，大模型应用关注三大落地方向

当前全球大模型领域的竞争依然激烈

2025年以来，全球大模型领域的竞争依然激烈。2025年上半年，全球领先大模型厂商持续更新或发布新版大模型，全球大模型领域的竞 争依然激烈。OpenAl（o3-mini、o3、o4-mini、o3-pro）、谷歌（Gemini 2.0 Flash Thinking、Gemini 2.5 Pro、Gemini 2.5 Flash）、Anthropic （Claude 3.7 Sonnet、Claude 4）、X（Grok 3）等新模型陆续发布，带来全球大模型性能持续提升。国产大模型持续跟进，DeepSeekR1、QwQ-32B、Qwen 3系列、豆包1.5、豆包1.6、Kimi k1.5、讯飞星火X1等大模型也于年初以来陆续发布。

以DeepSeek为代表的国产大模型性能已可比肩全球领先大模型

2025年春节期间DeepSeek火爆出圈，性能已可比肩全球领先大模型，且成本更低。2024年12月26日，杭州AI公司深度求索（DeepSeek）正式 发布DeepSeek-V3大模型首个版本并同步开源，性能比肩GPT-4o。2025年1月15日正式推出AI助手DeepSeek App，QuestMobile数据显示，App 日活跃用户在2025年2月底突破5千万，最高达到5341万。1月20日深度求索发布复杂推理类大模型DeepSeek-R1，性能对齐OpenAI推理模型o1 正式版，API服务定价相较OpenAI o1系列模型大幅下降，彰显了DeepSeek系列大模型更高的性价比。3月25日，DeepSeek-V3模型完成小版本 升级，版本号更新为DeepSeek-V3-0324，性能比肩GPT-4.5、Claude 3.7 Sonnet等全球领先大模型。5月28日，DeepSeek-R1模型完成小版本升 级，版本号升级为DeepSeek-R1-0528，在数学、编程与通用逻辑等多个基准测评中取得了当前国内所有模型中首屈一指的优异成绩，并且在 整体表现上已接近其他国际顶尖模型，如OpenAI o3与Gemini 2.5 Pro。我国国产大模型已实现从“可用”到“好用”。

我国大模型应用落地将加速

以DeepSeek为代表的国产大模型具有开源、低成本和高性能的特征，这使得其在多个行业具有吸引力，我国大模型应用落地将加速。我们认为，以DeepSeek为代 表的国产大模型的开源、低成本和高性能将大幅降低大模型的获得、部署和应用成本，将加快大模型在B端和C端应用场景的落地，我国大模型的应用落地将加 速。当前，DeepSeek大模型已应用在我国政务、金融、运营商、医疗、教育、办公、能源、电力、汽车、游戏等多个行业应用场景，将推动我国大模型产业快 速发展。根据IDC数据，从2024年，未来五年，我国大模型解决方案市场将以54.5%的年均复合增长率持续扩张。以金融、办公应用场景为例，大模型的应用落 地发展可圈可点。

AI+金融：金融行业客户AI投入态度积极

算力、算法和数据是AI应用的三大支撑要素，金融行业本身就拥有丰富的数据和AI应用场景。2024年11月《推动数字金融高质量发展行 动方案》提出，到2027年底，基本建成与数字经济发展高度适应的金融体系，数字金融系列政策推动下金融机构意识到数字化与智能化 转型为自身带来的助力。IDC调研显示，过半受访金融机构表示在未来18个月内用于生成式AI项目的IT预算占总预算比例余约30%- 39%，金融行业用户对AI的投入呈现较为积极的态度，我们判断AI在金融行业的应用预计带来千亿级市场。

AI+办公：大模型赋能办公全流程链条

AI+办公软件基于功能与应用场景可划分为五大核心类别：文字处理、数据梳理、演示协作、项目管理及通讯协作。根据头豹研究院数 据，截至2024年4月初，我国AI+文字处理软件占AI+办公软件总数（117个）约39%，已成为大部分企业刚需场景。当前，微软、金山办 公、钉钉等头部厂商正通过技术堆叠实现全场景覆盖，而彩讯股份、福昕软件等垂直领域创新者聚焦单点突破，共同推动AI+办公从工 具升级迈向以工作流为中心的智能体（Agent）生态重构。

Agent：Manus、o3等全球前沿大模型及产品引领Agent潮流

Agent被定义为能够感知环境、自主决策、执行复杂任务的智能实体，是成熟度更高的AI产品。Manus的推出展现了国内AI Agent产品强 大的通用性和复杂任务执行能力。2025年3月6日，中国AI初创公司Monica.im宣布推出全球首款通用AI Agent产品Manus，不仅能提供建 议或答案，还能直接交付完整的任务成果，实现AI产品由“脑”至“手”的进阶，官方视频展示了筛选简历、遴选房产、股票分析三个 在实际使用场景中的案例。

全球前沿大模型技术路径体现出对模型原生Agent能力（即工具使用）的重视。4月17日，OpenAI公司发布o3和o4-mini，使得OpenAI推 理模型首次可以代理使用和组合ChatGPT 中的各个工具，包括搜索网络、使用Python 分析上传的文件和其他数据、对视觉输入进行深 入推理，甚至生成图像。

算力：智能算力需求旺盛，国产AI算力芯片迎来发展机遇

全球大模型竞争依然激烈，智能算力需求旺盛

智能算力需求旺盛，AI芯片和AI服务器市场景气度持续高企。大模型应用持续落地，AI算力整体需求持续增长，全球和我国AI芯片和 AI服务器市场保持高景气度。根据中投产业研究院数据，2022年全球AI芯片市场规模约442亿美元，预计2025年将达到约920亿美元，期 间CAGR约27.7%；根据中商产业研究院数据，2020年国内AI芯片市场规模约184亿元，预计2025年将达到1530亿元，期间CAGR约52.7%。 根据IDC数据，2024年，全球AI服务器市场规模为1251亿美元，预计2028年将达到2227亿美元，期间CAGR约15.5%；国内来看，2024年， 我国AI服务器市场规模约190亿美元，预计2028年将达到552亿美元，期间CAGR约30.6%。

训练端算力需求阶段性旺盛，未来推理端需求可能远超训练端

AIGC通常需要训练和推理两个环节，训练是通过数据开发出AI大模型，因此参数量的升级对算力需求影响较大，推理是利用训练好的 模型进行计算，推理部署的算力主要在于应用场景的日数据吞吐量。

随着大模型逐渐成熟，推理成本逐渐下降，未来推理端算力需求可能远超训练端。大模型训练很大程度上是阶段性需求，训练数据通常 是相对固定的，比如几万亿或几十万亿量级，在发展早期是主要的算力需求端。根据IDC数据，2023年，由于各类大模型层出不穷，当 年中国AI服务器工作负载中，训练端算力占比为58.7%。随着大模型逐渐成熟以及推理成本逐渐下降，大模型应用场景将逐渐打开，对 推理算力的需求将持续扩大，预计到2027年，推理端算力需求占比将大幅增长到72.6%。长期看，推理算力的需求潜力远超训练端。

DeepSeek高性能、低成本大模型成为推理场景爆发的契机

2024年12月26日，DeepSeek-V3发布，性能与GPT-4o不分伯仲；2025年1月20日，DeepSeek-R1发布，性能对齐OpenAI-o1正式版。

DeepSeek设计轻量化，训练成本大幅降低，推出后赢得市场青睐。根据《DeepSeek-V3 Technical Report》，DeepSeek-V3使用2048块H800 GPU集群训练，训练时长278.8万小时，假设H800 GPU每小时租金2美元，总训练成本仅557.6万美元；在API服务价格方面，DeepSeekV3和R1的API服务定价较GPT-4o和o1大幅下降，DeepSeek-R1 API服务价格为每百万输出Tokens 16元，而o1价格为438元，成本优势明 显，大模型推理准入门槛大幅降低；根据AI产品榜数据，DeepSeek仅用7天就完成了1亿用户的增长。

DeepSeek爆火反映出市场对低成本推理大模型的迫切需求，且其开源属性将大力推动各类推理应用场景的爆发，未来推理对算力的需求 权重将进一步增长。

减配版H20优势削弱，国产AI算力芯片竞争力增强

国产AI算力芯片奋起直追，已占据一定的市场份额。国内AI算力芯片市场参与者主要有英伟达H20、华为昇腾系列、寒武纪思元系列、 海光信息DCU系列等，为符合美国此前出口管制要求，英伟达已对其GPU产品多次减配，较国产AI算力芯片的性能优势逐渐削弱，国 产AI芯片竞争力增强，已占据一定的市场份额。我国国产AI算力芯片芯片迎来发展机遇。根据IDC数据，2024H1，中国AI加速芯片市场 规模超过90万张，其中本土品牌出货量接近20万张，市占率约20%，我国国产AI算力芯片未来有约四倍的替代空间，发展潜力大。

智驾：智驾普及加速市场下沉，高阶场景商业化拐点将至

万亿级智驾市场加速下沉，高阶场景商业化步伐有望提速

万亿级智能驾驶市场加速下沉，智驾普及趋势显著。根据汽车之家研究院数据，2024年我国智能网联汽车产业规模达11082亿元，同比增长34%， 预计2030年突破5万亿元。L2级辅助驾驶已在中高端车型普及，并加速向10万—20万元大众市场下沉，高速NOA预计两年内成为该价位段标配，而 城市NOA正从“开城”试点迈向“全国都能开”，部分支持城区NOA的车型起售价已降至15万元，智驾普及趋势显著。

自动驾驶功能持续向更高级别渗透，Robotaxi、智慧物流等场景商业化步伐有望提速。根据汽车之家研究院数据，我国新能源汽车市场L2级智能 驾驶渗透率从2019年的7.3%增长至2024年上半年的50%。Canalys预测，2025年，我国L2+功能渗透率将达62%，高速NOA与城市NOA分别占10.8%和 9.9%，2027年后城市NOA增速将反超高速NOA，自动驾驶功能持续向更高级别渗透。智能驾驶应用场景持续裂变，从乘用车扩展至商用车、 Robotaxi、无人配送、智慧物流等开放场景，以及矿山、港口等封闭场景的无人化运营。未来，高级别自动驾驶场景商业化进程有望提速。

智驾技术路线双轨并行，车路云一体化有望带来巨大产值增量

智能驾驶技术发展呈现"单车智能"与"车路云协同"双轨并行的格局。目 前，国内外以特斯拉为代表的自动驾驶企业主要采用单车智能技术路线。 随着自动驾驶向更高级别演进，每辆车作为一座数据孤岛，其安全性易受 限于“感知瓶颈”。车路云一体化发展路径由我国率先提出，可通过智能 化道路、车辆、云端服务的高效协同实现“超视距”，提升自动驾驶车辆 的安全性。短期来看，单车智能凭借商业化周期短、投入少的优势仍是主 流；长期而言，车路云协同将弥补单车局限，成为实现高级别自动驾驶规 模化的关键。未来技术演进将呈现"单车端到端+车路云协同"的融合发展态 势。

多地车路云一体化建设项目加速启动，有望带来巨大产值增量。首批试点 名单出炉后，北京、福州、武汉等多地均已启动“车路云一体化” 建设， 相关基础设施建设将加速完善。“车路云一体”化作为系统工程，其发展 将为智能网联汽车、智能化路侧基础设施、云控平台等领域带来巨大产值 增量。根据中国汽车工程学会、中国信通院等联合发布的《车路云一体化 智能网联汽车产值增量预测》，在中性情境下，预计2025/2030年我国车路 云一体化智能网联汽车产业总产值增量分别为7295亿元/25825亿元，年均 复合增长率为28.8%。

报告节选：

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）