2026年计算机行业风险排雷手册——年度策略报告姊妹

  • 来源:浙商证券
  • 发布时间:2026/01/13
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2026年计算机行业风险排雷手册——年度策略报告姊妹。浙商证券研究所认为2026年资本市场将围绕【结构转型信心重振,外需悲观彻底扭转】而展开。——科技产业投入守得云开见月明,市场重振对结构转型的信心。——非美市场开疆拓土对冲关税战,美欧日财政货币双宽稳需求。——系统性慢牛逐级抬高驭势而上,消费成长周期红利风格均衡。作为年度策略的姊妹篇,浙商研究同步推出各个行业“风险排雷手册”,换位思考年度策略最大的软肋,主动揭示市场误判的风险,前瞻研判行业最大的困难。

年度策略 风险排雷

行业观点:国产算力破局,应用爆发

1、从萌芽到成长,国产算力系统性破局

上游突破、国产算力成果涌现,加之政策推动,中国市场的 AI 算力供给正从由依赖英伟达转向有华为昇腾、寒武纪等厂商 供应,实现自主化。摩尔线程、沐曦申请上市融资后,国产算力供给有望进一步扩大。

在制程受限背景下,为实现大规模算力供给,在 AI 竞争中领先,国产算力正通过超节点、算法软件优化的方式破局。超节 点通过优化通信与系统资源调度的方式,扩大算力集群规模,华为、阿里、昆仑芯、中科曙光等厂商密集发布超节点方案。 软件算法方面,DeepSeek 持续通过算法优化减少资源开支。昇腾 CANN 开源、寒武纪完善基础软件平台 Cambricon NeuWare,有助于摆脱对 CUDA 生态的依赖。

2、 AI 应用从预期走向业绩

AI 大模型正从技术突破转向商业驱动。例如,OpenAI 2025 年采取了一系列措施推动商业化,包括GPT 5 在产品线、应用 场景、定价策略等方面进行商业化调整;在 Sora 2 发布同时推出 Sora app 布局社交软件;推出ChatGPT Atlas 浏览器等。 从多家上市公司财报可见,目前 AI应用已经成为重要的业绩驱动,AI 应用进入兑现期。

在 LLM 走向商业化的同时,业界开始逐步关注物理 AI。由于 LLM 是基于统计相关性的语言模型,对世界的理解能力受限。 结合世界模型、强化学习,物理 AI 可自主学习物理规模,从而具备较好的解决问题能力。目前在机器人、智驾、仿真软件 等领域,物理 AI 均有广阔前景。

3、 信创提速可期,鸿蒙生态初成

随着 2027 节点将近,在政策硬约束与国产生态成熟背景下,我们预计信创进度将再次加速。金山办公 WPS 软件收入受党 政信创推动,增速超 50%已初步验证了这一点。

HarmonyOS 6 发布,搭载HarmonyOS 5的终端设备数量突破2300万台,鸿蒙的突破标志着国产操作系统正从“可用”转向 “好用”阶段。

经营风险:算力国产化不及预期

(1)发生概率:低概率

(2)出现时点:2026年全年

(3)判断依据

①下游渗透:英伟达H200出口管制放开后,若国产AI芯片在算力、能耗、软件栈等方面进展低于预期,或者下游对国产AI芯片的支持力度不及预期, 将影响AI芯片国产化。 ②产能释放:当前半导体产业国产化仍在进行时,若上游关键原材料、设备供应不及预期,或产能释放不及预期,则可能影响国产AI芯片供给。

(4)作用机理

①下游渗透:若下游互联网大厂对国产芯片采购不及预期,或智算中心国产化率不及预期,可能影响国产AI芯片厂商的芯片销售,进而影响收入。 ②产能释放:若上游国产化芯片产能供给不及预期,则可能导致部分国产AI芯片公司市占率不及预期,影响收入与市场份额。

(5)影响程度: ①下游渗透:短期看,国产算力渗透放缓,对应公司收入将不及预期;长期看,算力国产化既是社会共识,同时中国制造业具备系统性优势,随着 先进制程的突破,算力国产化仍将实现。 ② 产能释放:短期供给不足直接影响AI芯片公司收入;长期看,现阶段获得份额倾斜较多的厂商更可能抢先占领市场,形成生态壁垒,导致行业未 来的集中度更高。

(6)跟踪方法: ①跟踪头部国产芯片厂商新品发布与性能 ,关注主流AI框架与国产芯片的适配进展,跟踪下游客户采购情况; ②关注上游半导体设备、材料国产化进程,关注AI芯片良率。

经营风险:AI商业化落地不及预期

(1)发生概率:较低概率

(2)出现时点:2026年全年

(3)判断依据

目前AI大模型资本投入高,然而大模型实际应用相对有限。若AI大模型无法满足终端场景应用需求,或者应用侧未能开发出更多 爆款AI大模型产品,可能影响AI商业化进度。

(4)作用机理

①若AI产品无法解决用户痛点,商业化低于预期,AI应用市场空间无法打开,AI应用侧公司收入将不及预期,进而还可能导致云 服务采购需求不足,带动CSP资本开支不及预期,进而影响国产算力需求。

(5)影响程度: 对大多数传统软件公司,主要影响其开辟新增长曲线;对云厂商及算力厂商,推理端需求或将减弱,但只要AI大模型技术仍在持 续发展,训练端需求以及为未来储备的需求预计影响有限。

(6)跟踪方法: ①监控重点AI应用公司的季度营收结构、订单增速、用户付费率(ARR)、销售费用率等指标; ②跟踪全球AI技术前沿进展(如OpenAI、谷歌等);关注国内主要AI大模型公司的研发及新产品发布节奏。

经营风险:信创进度不及预期

(1)发生概率:低概率

(2)出现时点:2026年全年

(3)判断依据

①信创需要进行IT投入,如果下游预算不及预期,可能影响信创进度。 ②生态碎片化与整合:不同技术路线的国产CPU、操作系统、数据库并存,导致软硬件适配工作量巨大,解决方案整合复杂。

(4)作用机理

①下游企业如果预算投入不足,则可能导致订单减少、项目执行放缓、项目验收不及预期,影响IT厂商的收入确认。如果付款不 及预期,还可能导致计提资产减值准备增加。 ②增加系统集成商和最终用户的部署成本与时间,降低整体替换效率,可能导致信创推广进度不及预期。

(5)影响程度: ①有一定影响,视下游企业重视程度以及财务状况而定。 ②对IT供应商的技术能力和服务能力提出更高要求,市场份额可能向头部厂商集中。

(6)跟踪方法: ①关注信创行业政策、信创项目落地情况、下游央国企预算执行情况。 ②关注主流技术路线之间的兼容互认证进展;跟踪项目的交付周期与客户反馈。

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。)

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