計算機行業2026年度中期投資策略：AI邁入需求時代，國產AI鏈迎全面重估.pdf

研究目的與核心結論

本報告為長江證券計算機行業2026年度中期投資策略，核心判斷為"AI邁入需求時代，國產AI鏈迎全面重估"。報告認為當前計算機板塊基本面迎來底部拐點但需求拉動增長的彈性偏弱，行業增量需求核心來自于供給端AI技術變革所創造的新需求，AI已進入下半場、逐步邁入需求主導階段。

基本面分析

制造業PMI長期低位波動，計算機作為后周期可選信息化支出行業營收增長彈性受限；PPI企穩回升、CPI溫和修復，CPI-PPI剪刀差收斂推動毛利率修復，但板塊盈利改善主要依靠成本端紅利，內生盈利能力尚未實質性反轉。2025年行業營收增速邊際抬升，扣非歸母凈利潤仍為負值，非經常性損益對利潤貢獻顯著。人員管控成效持續顯現，費用率優化對沖毛利率壓力，經營現金流質量改善。

AI產業鏈四大環節

模型側：國產大模型加速迭代，模型能力從預訓練到強化學習再到推理Scaling，Token消耗量陡峭增長，計費模式從訂閱轉向按Token計費，ARR提升驅動力包括模型能力追趕、性價比優勢、主權競爭敘事強化、算力緩解等。

國產算力側：Scaling Law驅動算力換智力，Token出海與芯模適配加速帶動國產芯片需求爆發，BAT資本開支持續上修。三大趨勢為CPU重估（Agent化驅動異構資源需求）、超節點量產元年（2026年規模化放量）、新架構百花齊放（LPU等）。

云計算側：上游漲價疊加下游高景氣推動漲價，收入側直接提振；AI云長期利潤率高于傳統云，產業鏈地位有望持續提升；Token工廠新模式應運而生，北極星指標從GPU數量轉向Token生產效率。

應用側：產品形態從Chatbot到Agent再到Agent+Harness，Token消耗再度攀升；數據工具等Infra賽道享受核心增量價值，具備"數據+流程+用戶"閉環的平臺玩家掌握核心壁壘。重點場景包括AI+工業、AI+能源、AI4S。

新需求方向

新技術突破：物理AI/世界模型商業價值將在實時交互與物理仿真兩大方向兌現；量子計算從理論走向現實，2029年有望成為可規模化落地關鍵時點，短期量子通信或率先受益。

出海：國內大模型能力與全球領先水平差距縮小，互聯網廠商產品設計和商業化經驗豐富，推動中國AI應用在海外市場快速增長，從流量增長邁向規模化商業變現。

風險提示

AI底層技術變革不及預期、下游客戶信息化支出修復不及預期、產能不及預期、政策落地低于預期。