申万宏源2026下半年计算机行业投资策略报告全面解读

投资策略计算机

2026年6月10日

一、报告核心结论：板块拐点将至，三条主线并进

申万宏源这份2026下半年计算机行业投资策略报告最核心的判断是：“算力产业向上，应用叙事反转，26H2板块拐点将至”。报告从持仓、估值、基本面三个维度论证了这一判断：

持仓方面，截至2026年一季度，计算机行业机构持仓占比仅1.5%，处于历史0%分位，是所有一级行业中配置分位数最低的行业之一。这意味着计算机板块的"出清"已经相当充分。

估值方面，申万计算机指数整体PS(TTM)约3.25倍、PCF(TTM)约52.4倍，分别处于2014年以来29.2%和27.8%的分位数，仍有提升空间。PE(TTM)约70.7倍，处于73.1%分位，看似偏高但报告强调盈利质量持续提升将有效消化估值。

基本面方面，2026年一季度计算机行业净利润增速达144%（加回商誉减值后仍为144%），营业利润增速147%，扣非利润增速290%，呈现加速反弹态势。前导指标中，预收款增速（考虑合同负债）保持在9%的水平，存货增速稳定在15%，显示企业订单和备货意愿良好。

综上，报告认为26H2三大重点方向——模型、算力、应用——均有显著变化，供需两旺态势明确，板块已具备向上基础。

值得一提的是，申万宏源在2025年底发布的年度策略中核心判断是“算力聚沙成塔，应用乘风而起”，主线定位在AI算力、具身智能、AI应用三大方向，与本次年中策略保持了连贯性，只是推演的节奏更为积极。

二、模型篇：国产LLM以“性价比”打开新局面

2.1 海外大模型商业化加速，国产开始追赶

报告指出，海外LLM模型商的收入已进入数百亿美元级别的高速增长阶段。OpenAI的ARR已突破250亿美元，Google Gemini的ARR估算达到约250亿美元，而Anthropic的ARR高达440亿美元——这一数字值得注意，Anthropic的企业客户收入占比高达80%，而OpenAI仅为40%，反映出截然不同的商业化路径差异。

更值得关注的是，Anthropic的ARPU高达16.2美元，约为OpenAI（2.2美元）的7.4倍。核心原因在于：Anthropic走的是一条"从企业服务向大众扩散"的路径，Claude从一开始就深耕编程、工程和科学等高价值任务领域；而OpenAI走的是"从ChatGPT大众入口向企业渗透"的路线，MAU虽高但ARPU较低。

2.2 海外模型差距缩小，国产在代码领域仍处追赶

从LLM Arena的排名来看，截至2026年5月，claude-opus-4-7-thinking以1502分位列榜首，前三名均为Claude系列，前五名中出现了"muse-spark"（得分1489）这个国产代表。但在细分领域，排名格局存在明显差异：

·通用文本榜单：前10名基本被海外巨头占据，国产模型qwen3.7-max-preview（1475分，第14位）和glm-5.1（1472分，第20位）开始上榜。

·Coding编程榜单：前四名均为Claude系列垄断，第一名claude-opus-4-7-thinking高达1567分，第二名1560分。国产模型中glm-5.1排名第5（1532分），Kimi-k2.6排名第7（1515分），muse-spark排名第8（1509分），但整体与海外顶尖模型仍有差距。

2.3 国产模型最大优势：性价比驱动海外渗透

报告最引人注目的发现是国产模型正凭借极致的性价比优势实现"出海"。根据公开API价格的测算：

·DeepSeek V4输入/输出价格分别为$0.14/$0.28 per M token，而海外同级模型（如GPT-5.4）的价格约为V4的10倍。Claude Opus 4.7的价格约为$5/$25，差距更悬殊。

·综合来看，国产模型的综合成本约为Claude Sonnet同代模型的1/5-1/6，约为Claude Opus的1/9-1/10。

这一性价比优势源于架构层面的根本性创新。DeepSeek率先采用MLA（Multi-Head Latent Attention）架构取代传统的MHA（Multi-Head Attention），将KV Cache从2×L×H×D×B压缩至2×L×C×B（C<<H×D），推理成本降低约70%。此后MLA已成为国产模型的标配，GLM 5也选择了类似的MoE稀疏化路径——744-745B参数，共256个专家，每次推理仅激活8个专家，稀疏度约5.9%，与DeepSeek-V3的5.5%基本持平。

2.4 技术迭代方向：Engram存算解耦与多模态

报告预览了DeepSeek可能后续推出的新技术路径：

·Engram存储机制：在MoE基础上引入条件记忆轴，将海量记忆参数从GPU显存移至CPU内存。这被认为可能会像RL和Transformer一样，对大模型发展产生深远影响——可以让小型模型以较低成本实现参数规模的扩大，或者让固定资源下的模型变得更聪明。

·DeepSeek OCR多模态：架构为80M SAM-base编码器→16倍卷积压缩→300M Clip-large→3B参数解码器。这种"视觉编码压缩+文本解码"的模式也是后续多模态方向的前瞻布局。

三、算力篇：从"Scale-out"到"Scale-up"的范式升级

算力是报告最浓墨重彩的部分，核心判断是国产算力在推理端加速渗透，超节点（Scale-up）方案成为最大亮点。

3.1 Scale-up架构：突破"内存墙"的下一代方案

报告用极具说服力的比喻解释了Scale-up与Scale-out的差异：

·Scale-out（增加节点） ：类似通过邮件沟通，同事向对方发送"请修改xx页xx内容"，对方收到后打开文档修改。每个节点独立内存，节点间需要通过消息传递（如MPI的Send/Recv）或RDMA进行通信，延迟在微秒级，带宽50-200GB/s。

·Scale-up（增强单点） ：类似共享在线文档，任何人的操作实时、直接呈现，但需要处理好"冲突"问题。多个GPU共享一个巨大的、统一的地址空间，纳秒级延迟、TB/s高带宽。

Scale-up的核心理念是将多个GPU聚合形成"超级GPU"，解决"计算能力迭代远快于内存迭代"导致的"内存墙"问题。扩展上限瓶颈在于交换芯片的能力，Scale-up目前局限在几十到百卡规模，而Scale-out可超过十万卡。

3.2 国产超节点方案百花齐放

国内主流科技厂商均已推出或计划推出超节点解决方案，发布时间集中在2025年Q3-Q4到2026年Q1：

值得注意的是，华为CloudMatrix384搭载的NPU芯片为自研NPU，双向D2D带宽达784GB/s；中科曙光ScaleX640首发搭载海光DCU，任意两卡间P2P互联带宽达448GB/s，且兼容多种国产卡。这些超节点预计在26H2陆续推出，推理基础设施将进一步迭代。

3.3 国产AI芯片：渗透率加速突破

报告引用的IDC数据显示了一个关键拐点：2025年中国AI芯片市场规模超过400万张，其中国产AI芯片约占41%，比2024年有明显提升：

·英伟达：221万张，市场份额55%，仍为第一

·华为：81.2万张，市场份额约20%

·平头哥：26.5万张

·昆仑芯：11.6万张，寒武纪：11.6万张，海光：8.3万张，沐曦：6.6万张，天数智芯：5.0万张

寒武纪2025年营收达65亿元，同比增长453%，验证了华为之外国内算力芯片公司已开始规模化起量。

更值得关注的是先进制程供给预计在2027年缓解。根据全球晶圆代工市场6/7nm节点份额变化数据，中国大陆的占比从23Q1的3.2%预计提升到26Q4的18.7%；5/4nm节点也从0%开始，预计26Q4达到2.2%。华为的芯片路线图也已明确：2026Q1推出950PR，2026Q4推出950DT，2027Q4推出960，2028Q4推出970。

3.4 Capex高增：国内厂商加大算力投入

国内互联网大厂的资本开支正处于加速通道。从OCF（经营现金流）数据来看，腾讯和阿里均在2025年出现显著增长，Capex/OCF比率也处于历史较高水平。全产业链上，AI服务器、交换芯片、铜缆连接器等环节将全面受益。

四、应用篇：“模型吞噬软件”叙事重构

4.1 中国软件行业的特殊禀赋

报告提出了一个极具洞察力的观点："模型吞噬软件"的叙事需要重构，尤其是在中国市场。

核心原因在于中国ToB软件行业的独特特色——乙方定制化程度高。软件供应商普遍以铺设大量人员的方式为企业做定制开发，这种模式下：

·定制化程度越高，利润率和人效越低

·软件供应商与客户深度绑定，积累了大量行业know-how

·这些know-how无法由大模型在短期内复制

中国AI范式为"人机共驾"——大模型与软件系统共存互补，模型难以完全取代软件。最终AI应用落地的路径，大概率由软件公司而非纯模型公司来实现。

4.2 海外软件叙事的反转信号

今年以来，海外对标行业出现了强烈反转信号。标普500软件行业指数3月以来从低点反弹超30%，涨幅远超一般修复，核心逻辑在于：

·Snowflake FY27Q1收入同比增长33%，使用其AI功能的账户数超1.36万个，Cortex代码用户超7100个，Intelligence用户环比翻倍。这是典型的"AI产品矩阵落地"的验证。

·当Snowflake收购Natoma从"数据治理"转向"AI治理平台"时，市场看到了软件公司成为AI应用真正载体的可能性——软件厂商正在做大模型做不了的事，如管理AI代理行为的边界、审计治理能力等。

4.3 AI Infra：被低估的"卖铲人"

报告重点分析了AI Infra（AI基础设施软件） 这一被相对忽视的受益方向。AI Infra包含三层：

·算力管理层（占主导，64.6%份额）：提供计算、存储、网络、安全等基础资源

·模型管理层：数据治理、模型部署、训练、推理、精调等工具

·应用管理层：资源管理、运维管理等运营能力

从美股AI软件收入增速来看，AI Infra软件公司（如Snowflake、MongoDB、DataDog、Elastic Search）的收入增速平均值在24-30%区间，显著高于2B AI应用（平均值约14-20%），说明AI应用从探索走向深度集成时，"卖铲人"率先受益。

申万宏源据此判断AI投资遵循"算力 → infra软件 → 应用"的顺序。

4.4 降低模型幻觉的工程化路径

大模型"幻觉"问题一直被视作AI应用落地的主要障碍，但报告指出，国内外已形成从模型到工程化的系统性解决方案：

这些措施综合作用，使大模型的幻觉率在可控范围内，为AI应用的大规模部署扫清了障碍。

五、受益方向与重点标的

5.1 AI应用方向

报告在AI应用方向上重点推荐了以下标的：

·金山办公：AI核心应用，WPS365带动AI+协同落地，业绩边际向上

·税友股份：财税AI卡位稀缺，AI收入持续兑现

·虹软科技：智能手机/汽车AI算法稳健，AI眼镜带来催化

·鼎捷数智：AI Agent产品加速放量

·合合信息：产品化出色+C端商业化落地

·京东健康：受益线上药品渗透率提升+AI医疗赋能

·德赛西威：端到端方案普及提升单车ASP，出海+无人配送打开新增长曲线

·海康威视：创新业务占比提升，EBG深挖AI视觉应用

·第四范式：B端AI应用平台，收入增速指引乐观

·福昕软件：订阅+渠道转型成功，数据持续验证

5.2 AI算力方向

·海光信息（688041.SH）：DCU持续迭代，支持全精度模型训练；CPU在金融通信能源等市场加速出货。Wind一致预期2026年净利润约45.26亿元，对应PE约133倍

·浪潮信息（000977.SZ）：国产算力核心标的，深度受益国内CSP资本开支提升。预期PE约18倍（基于2026E）

·华大九天（301269.SZ）：具链补齐关键节点，全流程覆盖后收入放量。预期PE约169倍（基于2026E）

·软通动力（301236.SZ）：华为链核心，算力+PC硬件业务加速

·达梦数据（688692.SH）：信创数据库领航者，核心系统替换在即

5.3 关注景气反转方向

报告还提出其他值得关注的方向：

·信创产业链（太极股份、中国软件国际）

·AI+证券IT（同花顺、恒生电子）

·物理AI/具身智能（索辰科技、能科科技）

·AI+金融（新大陆，PE仅15倍的低PE阿里链标的）

·代码Agent（卓易信息，股权激励目标明确）

六、风险提示：三个值得警惕的方向

报告明确了三大主要风险来源：

风险一：外部环境恶化导致的供应链风险

计算机行业底层基础设施需要海外供应链配合。如果外部环境发生剧烈恶化，可能在短期造成供应链风险，尤其是先进制程芯片的获取通道。

风险二：宏观经济不及预期的风险

计算机软件客户涵盖全行业，部分软件属于可选消费。宏观经济情况直接影响企业IT支出意愿，存在经济增长不及预期带来的业绩不及预期风险。

风险三：大模型技术路线不确定性

目前Transformer架构和Scaling Law仍然是主流，但技术路线尚未完全确定。存在架构被颠覆、预训练的Scaling Law被打破的可能性，这将从根本上影响从算力到模型到应用的发展路径。

七、综合点评：与其他主流券商观点的横向对比

将申万宏源的策略与其他主流机构对比可以发现，各大券商在26H2的投资方向上高度趋同，但在节奏把握和细分重点上略有差异：

·中信证券更侧重算力国产化的弹性，预计2026年先进逻辑与存储扩产双双加速，设备国产化率有望从30%提升至40%，存储设备全年订单增速预期上调至50%。“国模国芯”带动国产算力加速放量是中信的核心逻辑。

·中信建投从需求维度出发，重点关注涨价、缺货的算力方向，以及提效的infra与云产业，同时关注部分景气度高的应用方向。

·开源证券同样看好AI应用、国产算力、大模型三大方向，与申万高度一致。

·方正证券则侧重通信视角，认为光通信、IT设备、电源、液冷等产业链方向有望受益。

申万宏源在节奏上的独到之处在于，明确指出“6-7月可能是全球科技调整阶段，AI算力链业绩兑现+股价回调消化估值”，建议投资者在战术上灵活应对短期波动，在战略上坚定布局AI产业趋势。这一“J曲线”视角对把握下半年投资节奏具有关键参考意义。

附：以下根据申万宏源2026下半年计算机行业投资策略报告，将推荐标的按“AI应用”“AI算力”“景气反转及其他”三大方向分类整理。

一、AI应用方向

二、AI算力方向

三、景气反转及其他方向

四、部分标的盈利预测汇总（2026E，Wind一致预期）

注说明：以上推荐标的及理由均摘自申万宏源2026下半年计算机行业投资策略报告（2026年6月发布）。个股主营业务描述基于同花顺、东方财富等公开财务数据及公司公告整理。投资有风险，本表格仅供信息参考，不构成具体投资建议。