📰 研报摘要
查看全文 ➔摘要： 本报告分析 2026 年中期计算机行业趋势，指出 AI 产业主线正由“扩 CapEx”转向“Token 生产与商业化”，重点探讨大模型迭代、算力基础设施演进及 B 端应用落地路径。
行业主线：
- Token 经济驱动：AI 产业核心变量从 GPU 投入转向 Token 生产效率与商业变现，Agent（智能体）的规模化应用显著提升 Token 消耗量。
- 技术范式迁移：大模型能力从“对话问答”升级为“自主执行”，AI Coding 成为商业化验证最快的标杆场景。
- 基础设施升级：算力瓶颈由单一 GPU 扩张转向光通信互联、存储容量及算电协同的系统性优化。
关键变化与分歧：
- B 端反超 C 端：AI 应用规模化主战场转向 B 端，具备“明确预算、任务高频、结果可验、数据独有”特征的场景具有更高商业价值。
- 国产算力底座增强：国产 AI 芯片在性能迭代、模型适配及商业化扩容方面取得进展，CPU 在 Agent 任务编排中的重要性提升。
- Data Infra 价值重估：Agent 的运行高度依赖底层数据基础设施（数据层、连接层、运行层、治理层），Data Infra 将率先形成商业闭环。
受益方向与风险：
- 受益方向：国内头部通用大模型及垂直大模型厂商；国产算力芯片、算力租赁及算电协同相关企业；Data Infra 供应商及 B 端高频场景 Agent 应用。
- 核心风险：技术创新及研发进度不及预期、AI 芯片研发受限、行业竞争加剧。