📰 研报摘要
查看全文 ➔摘要： 本报告对 2026 年计算机行业进行中期策略分析，认为 AI 产业主线正由“扩 CapEx”转向“Token 生产与商业化”。报告深入探讨了大模型技术迭代、Token 经济带来的算力需求变化、Data Infra 的价值重估以及 B 端 AI 应用的规模化落地路径。
行业主线：
- Token 经济驱动：产业核心逻辑从关注 GPU 建设转向关注 Token 生产效率与变现，AI Coding 和 Agent 的爆发显著拉动 Token 消耗。
- 基础设施升维：算力瓶颈从单一 GPU 供给转向网络互联（光通信）与存储，Data Infra（数据基础设施）成为 Agent 规模化落地的关键底座。
- B 端应用主战场：AI 应用重心从 C 端转向 B 端，具备“明确预算、任务高频、结果可验、数据独有”特征的 B 端场景（如 Coding、金融投研、工业软件）更易渗透。
关键变化与分歧：
- 技术范式转移：大模型迭代从追求参数规模转向注重推理时算力（Test-time compute）与驾驭工程（Harness Engineering）的实际交付能力。
- 算力供给形态：AI NeoCloud 兴起，国内标准化算力租赁景气度上行，且“算电协同”被提升至国家顶层战略高度。
受益方向与风险：
- 受益方向：国产算力底座（芯片及服务器）、算力租赁服务商、算电协同相关企业、Data Infra 厂商及 B 端垂直领域 AI 应用。
- 核心风险：技术创新不及预期、AI 模型及应用研发进度滞后、国产 AI 芯片突破缓慢、行业竞争加剧。