渤海证券： 《计算机行业2026年度投资策略报告：AI全产业链高景气，应用与自主可控成核心抓手》 （完整版.pdf ） 以下仅展示部分内容 下载方式见文末
国产开源大模型突围、超节点破解算力瓶颈、AI Agent重塑C端生态——计算机行业正站在新一轮增长的起跑线上
2025年即将收官，计算机行业交出了一份亮眼的成绩单。根据渤海证券最新发布的《计算机行业2026年度投资策略报告》，申万计算机行业指数年内上涨18.54%，跑赢沪深300指数3.50个百分点，在全部一级子行业中位列第10位。更为关键的是，行业归母净利润同比增长31.95%，业绩拐点进一步确立。
展望2026年，渤海证券分析师连天龙认为，AI全产业链高景气将持续，应用与自主可控将成为两大核心投资抓手。
一、行情与业绩：利润端高增，拐点确立
板块普涨，硬件与软件领跑
从细分板块看，申万计算机三级子行业全部上涨。其中，其他计算机设备以23.42%的涨幅居首，横向通用软件上涨22.13%，IT服务III上涨19.83%，垂直应用软件上涨15.30%，安防设备上涨7.82%。
估值方面，截至2025年11月28日，申万计算机行业市盈率（TTM，整体法）为209.42倍，相对沪深300的估值溢价率达1477.89%。虽然估值处于历史较高水平，但考虑到AI产业的高成长性，市场仍给予较高的估值溢价。
业绩修复：前三季度利润增长超三成
2025年前三季度，计算机行业实现营收9358.35亿元，同比增长9.14%；归母净利润231.40亿元，同比增长31.95%。单看第三季度，行业营收3244.92亿元，同比增长4.75%；归母净利润102.62亿元，同比增长23.30%。
盈利能力方面，前三季度行业毛利率为23.23%，同比下降2.08个百分点；净利率为2.59%，同比提升0.44个百分点。第三季度净利率为3.26%，同比提升0.67个百分点，环比略有回落。
子板块分化明显：
计算机设备：前三季度营收3256.50亿元，同比增长13.65%；归母净利润203.90亿元，同比增长13.18%。
软件开发：前三季度营收2389.98亿元，同比增长1.51%；归母净利润亏损4.52亿元，但同比大幅减亏28.33亿元。第三季度单季归母净利润12.63亿元，同比暴增587.81%，拐点信号明确。
IT服务II：前三季度营收3711.87亿元，同比增长10.64%；归母净利润32.02亿元，同比增长16.40%。
渤海证券指出，伴随AI产业拉动效应持续释放及国产化替代进程稳步推进，计算机行业业绩有望持续修复，其中信创板块表现尤为亮眼。
二、AI算力：超节点有望破局算力瓶颈
全球数据中心市场持续高增
AI算力需求正驱动全球数据中心市场快速增长。根据Grand View Research数据，全球数据中心市场规模从2018年的2126.9亿美元增长至2024年的3476.0亿美元，年复合增长率达8.53%，预计2030年将达6520.1亿美元。
中国市场的增速更为迅猛。根据中国信通院及尚普咨询测算，我国数据中心市场规模从2018年的680.1亿元增长至2024年的2613.3亿元，年复合增长率高达25.15%，预计2030年将达4629.6亿元。截至2025年6月底，我国在用算力中心机架总规模达到1085万标准机架，算力基础设施建设成果显著。
全球云厂商资本开支分化：北美加码，国内短期受芯片供应影响
2025年第三季度，北美主要云计算厂商资本开支维持高增：
谷歌：同比增长83.39%，将2025年资本开支指引上调至910-930亿美元，预计2026年将进一步显著增加。
亚马逊：同比增长55.15%，预计2025年全年资本开支约1250亿美元，2026年继续增加。
Meta：同比增长133.40%，2025年资本开支指引上调至700-720亿美元，预计2026年增长将显著大于2025年。
微软：同比增长29.96%，预计下一季度环比继续增长，FY26全年资本开支增长率将高于FY25。
甲骨文：同比增长269.17%，增速惊人。
与此同时，海外大规模算力订单持续落地。OpenAI成为算力采购的超级买家：与甲骨文签订3000亿美元远期算力订单；与英伟达合作部署至少10GW AI数据中心；与AMD达成6GW合作；与博通合作开发10GW定制AI加速器；与AWS达成380亿美元算力采购协议。
相比之下，国内云计算厂商资本开支受芯片供应等因素影响环比有所回落。阿里巴巴FY26Q2资本开支315.0亿元，同比增长80.1%但环比下降18.6%；腾讯Q3资本开支129.8亿元，同比下降24.1%、环比下降32.1%；百度Q3资本开支33.8亿元，同比增长106.4%但环比下降10.6%。
不过，渤海证券强调，国内厂商的整体投资计划并未改变，只是短期节奏受供应链扰动。阿里巴巴此前宣布未来三年将投入超过3800亿元用于云和AI硬件基础设施，总额超过去十年总和。
超节点：国产算力突围的关键技术
在AI芯片制程受限的背景下，超节点（Super Node）有望成为实现大规模算力供给的关键技术。超节点架构依托高速互联技术，将大带宽的互联范围从单台服务器扩展到整机柜乃至跨机柜的大规模集群，构建低延迟、高带宽的算力实体，大幅提高算力利用效率。
传统的“横向扩展”（Scale-Out）架构在大模型分布式训练中面临严重的通信瓶颈。而“向内聚”（Scale-Up）的超节点范式，通过高效的互联协议打破传统架构限制。以华为昇腾384超节点为例，相较于传统服务器架构，通信带宽提升15倍、单跳通信时延从2微秒降至200纳秒（降低10倍），在DeepSeek、Qwen等多模态、MoE模型上可达到3倍以上的提升。
2025年，国产厂商密集发布超节点方案：
华为：4月推出CloudMatrix 384超节点，集成384颗昇腾NPU；9月发布Atlas 950 SuperPod和Atlas 960 SuperPod，分别支持8192及15488张昇腾卡，计划2026年Q4及2027年Q4上市。
阿里云：9月发布新一代“久128”超节点AI服务器，单柜支持128个AI计算芯片。
百度：11月发布“天池256”和“天池512”两款超节点产品，预计2026年上半年和下半年上市。
中科曙光：11月发布全球首个单机柜级640卡超节点scaleX640，可通过双节点组成千卡级计算单元。
上海仪电、曦智科技、壁仞科技、中兴通讯：7月发布国内首个光互连光交换GPU超节点“光跃LightSphere X”，预计实现2千卡规模部署。
渤海证券认为，超节点技术有望加速发展，成为国产算力突破制程限制的重要路径。
三、AI模型：国产开源重塑全球竞争格局
全球大模型加速迭代，海外闭源仍领先
2025年下半年以来，全球大模型加速迭代。谷歌推出Gemini 3 Pro，主打“原生多模态”；Anthropic发布Claude Opus 4.5，在编码、智能体及计算机操作方面表现领先；OpenAI推出GPT-5及GPT-5.1，新增Instant和Thinking两个版本；xAI将Grok升级至4.1。
根据ArtificialAnalysis全球大模型智能指数排行榜，海外闭源模型的智能指数排名仍然靠前。
国产开源模型强势崛起
国内大模型厂商集中发力开源模型领域，持续缩小与国际顶尖水平的差距：
月之暗面（Kimi）：推出Kimi K2 Thinking，可自主实现高达300轮的工具调用和持续稳定的多轮思考。
DeepSeek：推出DeepSeek-V3.2，大幅降低输出长度，减少计算开销与用户等待时间。
MiniMax：发布MiniMax-M2，专为编码与智能体任务深度优化。
阿里云：推出旗舰模型Qwen3-235B，在指令遵循、逻辑推理等通用能力上显著提升。
根据ArtificialAnalysis的数据，在全球开源大模型智能指数排行榜前十名中，国产开源模型占据八席。国产开源模型正持续缩小与海外模型的差距。
性价比优势突出
在API定价方面，国内模型的API输入价格多数处于0.3-1美元/百万tokens，输出价格多数处于0.5-5美元/百万tokens。而海外高性能大模型（如GPT-5.1、Gemini 3 Pro Preview、Claude Opus 4.5等）的API定价显著高于国内。
以OpenAI的GPT系列为例，大模型智能指数得分从GPT-3.5 Turbo的6分增长至GPT-5.1（high）的70分，模型能力持续提升。但与此同时，国产开源模型与国际顶级闭源模型的性能差异不断缩小。在性能差异较小的情况下，国产开源模型有望凭借更高的性价比获得客户的青睐。
渤海证券判断，国产大模型已成功跻身全球大模型第一梯队。
四、AI应用：AI Agent成为C端竞争新焦点
从聊天机器人到智能体
OpenAI将通用人工智能（AGI）的发展分为五个阶段：
聊天机器人：以自然语言交互为核心，如ChatGPT。
推理者：具备博士级问题解决能力，如OpenAI的o1模型、DeepSeek-R1。
智能体（AI Agent）：自主执行多日任务，如订票、日程管理等闭环操作。
创新者：突破人类知识边界，独立提出科学假设。
组织者：管理企业级复杂系统。
当前，人工智能正逐步突破前两个阶段，向“能自主执行多日任务、会用工具”的第三阶段（智能体）迈进。
多重因素共振推动AI应用加速落地
大模型基础能力提升：模型深度推理能力、多模态理解与生成能力持续增强。
API调用成本逐步下降：国产模型的高性价比大幅降低了开发门槛。
开源模型崭露头角：降低了AI应用开发的技术门槛。
强大算力及能源保障：为模型训练及推理提供可持续支撑。
这些因素共同作用下，AI Agent应用的商业化落地进程有望加速。
互联网巨头加码C端智能体
阿里巴巴于2025年11月宣布，基于开源模型通义千问Qwen打造的个人AI助手“千问App”公测上线。公测一周后，下载量即突破1000万，成为史上增长最快的AI应用。阿里方面表示，千问App的战略目标是打造未来的AI生活入口，将陆续覆盖办公、地图、健康、购物等多个生活场景，实现跨系统和端到端的AI Agent功能。
腾讯则致力于打造更加开放实用的AI Agent技术生态，帮助用户在微信内部利用AI完成更多任务。
渤海证券指出，阿里、腾讯凭借庞大的C端用户基数与成熟的AI大模型技术储备，有望将智能体深度嵌入现有产品及业务体系，推动AI商业闭环的全面构建。
相较于此前大模型to C应用主要以ChatBot形式为主，千问App等新一代产品代表了AI应用的形态革新——从“聊天”走向“办事”，从单一场景走向跨场景融合。
五、投资策略：把握AI应用与自主可控两大主线
展望2026年，渤海证券建议重点关注AI应用与自主可控的发展机遇。
AI算力：高景气度有望延续
英伟达2026财年第三季度营收实现高速同比增长，且公司对下一季度持续同比大幅增长保持乐观预期。全球主流云计算厂商资本开支保持高速增长态势，支撑AI算力行业维持高景气度。
AI模型：国产替代正当时
近期国内外头部模型厂商陆续迭代AI大模型产品，全球大模型领域竞争持续白热化，有望推动技术创新与应用落地加速普及。国产大模型在技术迭代中持续突破，核心能力稳步提升，已成功跻身全球大模型第一梯队。
AI应用：商业化落地提速
考虑到当前大模型厂商正加速C端AI应用的形态革新与场景渗透，渤海证券持续看好AI应用板块在技术落地提速与场景需求释放的双重驱动下的增长潜力，建议关注应用端具备AI技术落地实力与场景适配优势的头部企业。
综上，渤海证券维持计算机行业“看好”评级。
六、风险提示
宏观经济风险：全球经济增长放缓、通胀压力及地缘政治冲突，可能导致企业缩减AI相关资本开支，消费端需求疲软。
行业竞争加剧的风险：AI赛道热度高企，众多参与者涌入，降价抢份额、客户争夺加剧可能压制行业整体毛利率。
供应链波动加大的风险：全球芯片供需失衡、地缘冲突扰动，核心零部件短缺将影响企业生产交付，原材料价格上涨压缩利润空间。
AI技术迭代速度不及预期的风险：若企业因研发投入不足或技术判断偏差导致迭代滞后，将丧失核心技术优势。
AI应用落地效果不及预期的风险：算法偏见、客户认知有限、数据合规趋严等因素均可能制约应用渗透率，影响商业化推进节奏。
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