📰 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 产业主线正从“扩 CapEx”转向“Token 生产与商业化”，重点探讨了大模型技术迭代、国产算力底座、算电协同以及 Data Infra 的商业化逻辑与投资机会。
行业主线：
AI 产业重心由基础设施的规模扩张转向 Token 的生产效率与商业变现。需求端由智能体（Agent）驱动高频、长链路调用，推高 Token 消耗；供给端瓶颈从单纯的 GPU 数量转向网络吞吐、存储容量及推理调度等系统性优化。
关键变化与分歧：
- 技术演进方向：大模型竞争由参数规模战转向推理能力、Coding 能力及智能体工程（Harness Engineering）的落地，商业化模式从简单的对话接口向任务付费升级。
- 商业化战场转移：B 端应用由于具备预算明确、任务高频、结果可验、数据独有四大特征，已反超 C 端成为 AI 规模化落地的核心主战场。
- 物理 AI 突破：通过世界模型和仿真平台，AI 开始从数字环境向实体作业（机器人、自动驾驶等）延伸。
受益方向与风险：
- 受益方向：国内头部大模型厂商、国产算力芯片（寒武纪、海光信息等）、算力租赁（协创数据、宏景科技等）、算电协同相关企业，以及 Data Infra（达梦数据、星环科技等）和高弹性 B 端应用（金山办公等）。
- 核心风险：技术创新进度不及预期、AI 芯片研发受阻、行业竞争加剧等。