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.pdf
该文档为2026年计算机行业的年度风险排雷手册,旨在为投资者提供年度策略指导。报告深入分析了计算机板块在宏观经济与产业政策背景下的运行逻辑,重点识别行业内的潜在风险点与投资机会。研究内容:报告结合历史周期数据与当前市场结构,对计算机行业的景气度、竞争格局及政策导向进行综合研判。通过梳理产业链上下游关系,揭示关键细分领域的风险暴露情况,帮助投资者规避踩雷风险,优化资产配置策略。核心价值:作为年度策略报告的姊妹篇,本报告提供了系统性的风险排查框架与实操建议,对于把握计算机行业波动规律、制定稳健的投资组合具有重要参考价值。
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:



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