2025年计算机行业年度策略报告：AI Agent繁荣时代开启，科技内需迎新篇章

行情回顾

(一)2024 年行情与估值回顾

年初至今，计算机指数跑赢沪深 300，呈现高弹性的特点，金融IT表现亮眼。2024年，计算机行业与沪深 300 在走势上呈现趋同的趋势。在 1-3月的下跌反弹中，计算机指数呈现深 V走势。三月底达到阶段高点后，呈现阶段下跌走势，此阶段计算机大幅跑输沪深 300。9月底，在政策刺激预期下，计算机指数出现大幅反弹，反弹幅度大于沪深 300，在 11月中旬出现高点。分子板块来看,年初至今,金融 IT 表现一骑绝尘,涨幅达到 75.11%,其次是云计算(33.43%)、医疗 IT(27.20%)、国防IT(23.73%)、智慧交运(22.56%)。

计算机行业指数过去 10年 PE(TTM)均值为 95.47倍;PS(TTM)均值为 3.76 倍。截至 12月12日,当前计算机行业指数估值PE处于历史十年均值略偏高位置,指数 PE(TTM)值为 124.49倍;PS(TTM)值为2.64倍，低于均值。

(二）前三季度财务复盘

1、行业前三季度营收增速同比改善，归母净利润同比大幅增长

2024 前三季度，行业营收同比增长 5.91%，且增速同比小幅改善(去年 03 增速 5.00%);归母净利润同比大幅增长 80.12%(去年 03增速 12.99%);前三季度经营活动产生的现金流量净额依然为负，行业整体ROE(摊薄)1.60%。

2、行业前三季度毛利率同比下滑，净利率亏幅显著扩大

2024 前三季度,行业内公司平均毛利率 39.22%(同比-1.22pct),净利率-7.66%(同比-3.90pct)。

3、行业前三季度资产负债率显著上升，应收账款周转率降幅收窄

2024前三季度，资产负债率达 43.45%，同比增长 2.71pct;前三季度应收账款周转率为 2.32次，同比下滑-1.09%，同比降幅收窄。

计算机行业 2025 年投资策略

(一)AIAgent(AI代理)崛起，带来产业链重塑及投资新机遇

1、AI代理市场空间测算

中国 AI Agent 市场空间广阔，B 端、C端大有可为。2023 年中国 AAgent 市场规模为 554亿元，预计至 2028 年将达 8520 亿元，其年均复合增长率为72.7%。AIAgent于 2023年被业内正式引入并重新定义，随着人工智能技术的迅速发展，垂直领域的 AI Agent 正逐渐成为科技行业的新宠,垂直领域的 AI代理市场规模可能达到 SaaS 的十倍,创造超过 3000 亿美元的独角兽企业。AI Agent 市场规模包括 To C端和 To B端的应用价值:1)在 B端场景下，Al Agent 将对 SaaS应用进行全面重构，与传统知识库结构化管理模式相比，AIAgent的向量数据库能自动学习和理解文档，实现更加高效知识管理;2)在C端场景下，AIAgent作为生成式 AI的商业化应用，可以广泛应用于电商、教育、旅游、酒店以及客服等行业，带来传统行业的升级转型。

2、AI代理繁荣标志大模型从“训练”向“推理”演进

我们正经历 AI应用的三个阶段。2023年5月 24 日微软 Copilot 助手的出现标志着人工智能技术在办公自动化进入新时代，也是生产力工具的新里程碑。大模型能力持续增强以及 RAG等技术的成熟，赋予了 AIAgent更接近人类的思维能力，AlAgent的能力得到了质的飞跃。Agent 在消费者和企业层面地位渐升，AI发展将迎来新阶段--消费者和企业AIAgent时代。

(1)聊天机器人/Chatbot时代(2023-2024):这一阶段主要以实验和针对特定场景的应用为主，在应用层的突破性成果较少。除了 ChatGPT 和 MetaAl(两者的月活跃用户均超过2亿)之外，几乎没有大规模的成功案例。不过，像 Gemini 和 Claude 等技术正在展现潜力。(2)消费者和企业 A1Agent时代(2025-2026):预计这一阶段，AI将具备在有限人工干预下完成完整任务的能力，消费者 A1 助手和企业智能代理将成为主流。此外，语音交互和多模态AI技术也可能广泛融入各种产品中，类似谷歌的NotebookLM 的突破性成功。

(3)AI员工和消费级机器人时代(2027-2028):到这一阶段，数字员工和消费级机器人预计将全面参与到社会和企业的运作中。

AIAgent 技术的关键在于推理,Capex逐渐转向经营性性质。传统训练任务的 Capex是研发型投入，而近期 OpenAI发布的 GPT-01所采用的推理模型，是被设计用来处理长时间的思考和多步骤的复杂任务，为用户的决策提供支持，GPT-o1 在推理过程中的成本被描述为数百万甚至数十亿级别的提升，这预示着未来 AI Agent 广泛渗透时，对于推理算力的需求将是指数级爆发增长，推理的 Capex的日常经营性质越发明显。AlAgent推理和规划的能力由LLM 来实现，推理和规划赋能 Agent 学习能力,可以积累知识和经验,并且 Agent 可以对过往的数据和动作进行反思总结,从错误中吸取经验，并为接下来的行动进行纠正，从而适应环境、更有效地执行任务并成功达成目标。

AI Agent推理算力估算结论:根据巴克莱银行报告，AI应用的推理计算需求将在2025年超越训练需求，并可能在 2026年达到训练需求的 4.5倍。若仅计算 AI Agent推理算力的话，消费者 AAgent产品对推理计算量贡献高增量，预计 2026年消费者Agent产品仅7%的渗透率将占到消费者总计算需求的 42%。企业级 AI应用的推理计算需求爆增，但 AI Agent产品贡献相对较小;2024年、2025年、2026年企业级 AI应用的推理算力需求增速分别达到50倍、15倍、2倍，而预计 2026年企业 Agent所需的推理计算量仅占行业推理总量的约1%。消费者 AI Agent推理算力估算过程:消费者 A Agent 产品对推理计算量贡献高增量的原因在于,企业 AI往往服务于高度具体的任务场景,消费者 AIAgent 不仅可能需要某种基于“思维链”的推理模式，还可能需要比企业 A1 更广泛的知识覆盖范围。消费者可能会在一次查询中同时询问Agent 天气状况、周末计划以及完成餐厅预订。这种广泛的用例范围可能需要参数量更大的模型

从而增加每次查询的计算强度。根据巴克莱银行报告，到 2026年，消费者 AI的日活跃用户将达到 10 亿，其中绝大多数运行在云端上。截至 2024 年第三季度，预估每天使用 AI产品的消费者不到 10亿，其中最主要的两款产品是 ChatGPT和 Meta Al。随着消费者 AIAgent的逐步成型，预计到明年，月活跃用户将突破10 亿，并在 2026年实现日活跃用户超 10 亿。

假设 Agent 时代的到来可能显著增加每位日活用户的査询量。目前,苹果表示 Siri用户平均每天查询约 1.5 次,而谷歌用户的平均日査询量为3次。随着 Agent的推广,我们预计查询量将翻倍,并最终在2026年达到每位日活用户每天10次的水平。

企业级 AI Agent 推理算力估算过程:从 2025年开始，企业 AI将显著转向 AI Agent查询。根据巴克莱银行报告，目前微软在全球(不包括中国)约有 12亿个软件应用许可证。在 2023-2024年，Copilots在企业领域的突破有限，主要集中在代码编写和呼叫中心助手上。2024年，企业和专业消费者用例中使用 Copilots 协作助手的数量将超过 2000 万个(GitHub Copilot 是第一个成功案例，此外还有企业版本的 ChatGPT 和 Claude)，预计到 2026 年这一数字将增长到 5000万。我们假设每个使用 Copilots 协作助手的日活用户每天进行约 10 次查询，每次查询约 300个标记。企业软件中的 12 亿个软件应用许可证可以进一步细分为单个应用“任务”。比如，一个 Office 365的个人用户许可证包括 Excel、PowerPoint、Word 等--我们估计有大约 70 亿个“任务”可以由AIAgent执行，且这些任务在某些情况下可能比传统企业软件或甚至人类执行得更好。

3、AIAgent商业价值与发展趋势

企业服务 AI Agent旨在企业系统之上的新应用程序层(包括应用程序、记录系统、数据仓库以及非结构化文档)进行访问、解释和处理内容，同时保证公司的安全和访问策略。AIAgent企业服务助力数据服务、销售服务等多板块应用效率，需求前景广阔。企业服务 Agent可确保业务线控制权掌握在特定岗位的员工手中，使其能够灵活地适应不断变化的需求，而无需持续依赖开发人员或 IT 部门。

例如，Salesforce 提供的 Agent 类应用程序(包括 Sales Cloud、Service Cloud、MarketingCloud、Commerce Cloud 和 Industries)被分解为精细操作，可使 Salesforce 的 Agentforce代理具有跨各种主题的丰富功能。Agentforce Agent可以通过多种方式组合和编排这些操作，从而在整个企业中为用户提供无缝和统一的体验。此外,开发人员可以通过由代码、API、Salesforce 流或提示模板提供支持的自定义操作来扩展标准 Agentforce Agent 的功能。

Agentforce 提供以下基本功能:

访问公司数据:操作为 Agent 提供客户和企业数据的访问权限。在允许任何 Agent 访问数据时，Agent 不会向未经授权的用户披露数据。Agentforce Agent 对数据的访问由权限和共享模型控制。无论从何处访问数据，相同的权限和共享模型都适用传统应用程序或代理。

外部系统集成及自定义操作: Agent能够执行操作并与外部系统集成。标准 Agentforce 操作内置可作用于销售、服务、营销、商业等行业。此外，开发人员可以使用代码、API、流程和提示模板构建可作用于 Salesforce 或外部系统的自定义操作。

行业垂类应用:分行业具体来看，AIAgent垂直应用在多个领域都展现出了巨大的商业潜力和应用前景，包括电商、教育、智能客服等。

I.电商领域

1)个性化推荐系统:AlAgent能够根据用户的购物历史、浏览行为和偏好，提供个性化的产品推荐，从而提高用户满意度和销售额。

2)智能客服与支持:通过自然语言处理和机器学习技术,AIAgent 可以自动回答用户的咨询处理订单问题和退货请求，提高客户服务效率。

3)语音助手与购物体验:A1Agent集成到智能音箱和手机应用中，用户通过语音命令进行购物，提升购物便捷性。

4)内容生成与营销:帮助企业生成吸引人的产品描述、营销文案和社交媒体内容，提高营销效

果。

5)库存管理和需求预测:利用大数据分析和机器学习预测产品需求，优化库存水平

II.教育领域

1)个性化学习平台:根据学生的学习进度、兴趣和能力提供个性化的学习资源和辅导。

2)智能辅导和答疑:提供7*24的在线答疑服务，帮助学生解决学习中遇到的问题。

3)自适应测评系统:自动批改作业和考试，提供即时反馈，生成个性化的学习报告和建议。

III.客服领域

1)自动化客户服务:通过自然语言处理和机器学习技术，自动处理客户咨询，提高响应速度和准确性。

2)多渠道集成:整合电话、邮件、社交媒体等多种沟通渠道，提供一致的服务体验。

4、Agent与模型生态的未来

Al agent模型通过实现自然语言与硬件的交互，解决端侧 AI痛点。端侧 AI之前的痛点之一是无法通过用户指令调用操作界面并实现用户目标。最新的 agent 智能体模型比如 Claude 3.5Sonnet、智谱 AutoGLM 以及 OpenAI 即将发布的“Operator”可以解决这一难题。从此意义上来说，AIagent 也加速了通往 AGI之路。

Anthropic 于 10 月 23 日发布了 Claude 3.5 的重大更新，最引人注目的就是 Claude 3.5Sonnet 模型。Claude 3.5 Sonnet模型的升级，得益于 Anthropic 推出的 API，它允许 Claude感知并与计算机界面进行交互，开发者可以通过集成这一API，将用户的指令翻译成计算机可以执行的指令，使得 AI可以模拟人类与计算机的交互方式，包括移动光标、点击屏幕以及通过虚拟键盘输入信息。

智谱推出的 AutoGLM 首次通过了手机和页面操作的公测，它基于强大任务规划和执行机制,通过自然语言更好地完成与硬件的交互，能理解屏幕信息、规划任务、自我判断调整操作，如调节亮度模式、规划路线等。同时在线强化学习系统加入自适应学习策略，解决训练任务和反馈信号问题，使 AutoGLM 不断进化，贴近人类需求。OpenAI 计划于 2025 年1月，以研究预览和开发工具的形式，推出名为“Operator”的自动化 AI 智能体，可以独立控制计算机并执行各种任务。0perator 利用了深度学习和自然语言处理(NLP)技术，使其能够理解用户意图并生成相应的操作命令。并且 Operator 强调其多模态性,意味着它能够处理文本、图像等多种信息类型，从而在执行任务时进行更为灵活的适配。例如，在网上预订机票时,用户可以通过简单的对话指令,Operator 会自动从各大航空公司获取实时数据并提供选项，大大简化了用户的操作流程。

在此趋势下，Alagent模型有望推动APP生态逐渐向模型生态或端侧生态转变，并与硬件争夺流量入口。在互联网时代,C端用户通过自发向 APP输入指令来实现功能;而在 Alagent时代,C 端用户可以向模型输入指令来实现功能，并且获得模型的双向反馈，模型通过自然语言更好地完成与硬件的交互。这改变了流量入口的分配，Al agent 模型将取代 APP 的地位，并与硬件争夺流量入口。

微软、百度、小米等多家科技公司已在旗舰产品中融入大模型，促使应用生态调整接口。头部科技公司均在悄然发力 C端市场，推出了自研 AI agent，并在新旗舰产品中融入大模型,促使应用生态调整接口，逐步形成模型生态。

生态应用统一接口条件下，AI手机、AIPC、AI眼镜等端侧 AI能够解决用户痛点，迎来巨大发展机遇。AI手机硬件升级提速，2024年行业创新重点聚焦端侧AI应用。华为鸿蒙通过软硬芯云整合构建了鸿蒙原生智能架构，使 A1 与操作系统深度融合，用户可通过全局拖拽方式直接处理文字、图片、文档，实现摘要、润色、提取表格等功能;OPPO 在 FindX7系列中率先集成了端侧AIGC 消除、A1 通话摘要功能;vivo 推出了从 10 亿到 1750 亿参数的不同规模端侧模型，构建起较为完整的 AI 能力矩阵;小米 14 Ultra 搭载首个 AI大模型计算摄影平台 AISP，通过整合 CPU、GPU、NPU 和 ISP 将 AIGC 技术应用于数码变焦的实时处理。

Al agent 对手机界面的操作是一个复杂任务，而这一难题正通过 A1与端侧结合得以实现。端云结合的方式使得手机既能使用端侧模型，也能利用云端模型，使用 agent方式完成操作，以平衡性能、参数和能耗等不足。华为 A1助手小艺搭载盘古大模型，现已具备 23 类 TOP 场景的记忆感知能力，任务成功率达90%，已实现与300多个重点服务的无缝对接。

AI PC智慧加速，带来革命性突破。英特尔酷睿 Ultra 处理器搭载英特尔 vPro 平台的 AI PC在生产力、安全性、可管理性、稳定性多个层面实现了跃升。AI性能最高可提升 2.2倍，生产力提升 47%,在专业应用中的性能提升甚至可以达到 12倍,其具有 AI Chatbot、AIPC助理、AI Office助手、AI本地知识库、AI图像视频处理、AIPC管理等功能。英特尔将 NPU引入桌面端，提供最高 13 TOPS 的 AI 算力，平台总体算力最高可达 36 TOPS。并且集成了 WiFi6E、Bluetooth 5.3并支持 WiFi7 和 Bluetooth 5.4。在有线连接上，首次集成了 Thunderbolt 4接口。联想 Yoga Pro 9i 和 Yoga 9i 二合一搭载最新的英特尔酷睿 Ultra 处理器和联想 AI 芯片，配备Yoga Creator Zone 生成式 AI软件，可将基于文本的描述或草图转换为图像;Aura 系列由联想与英特尔合作打造，以“至轻、至强、至 AI”为特性，内嵌“天禧个人智能体系统”，具备自然交互和感知，意图理解和任务规划等功能。

AI 眼镜搭载大模型，功能渐全，迎来发展新机遇。Gyges Labs自研的 DigiWindow 技术基于视网膜投影原理，创造了全球最轻、小的近眼显示光学方案，使得智能眼镜实现真正的可全天候佩戴。这款 AI 眼镜不仅体积小、重量轻，还能降低功耗，并实现对于近远视的完全视光学兼容。GygesLabs 将协同式 AI融入技术中，为可穿戴硬件设备赋予了感知与交互能力，从而进一步拓展了其商业化价值。GygesLabs的 AI眼镜实现了双向同步翻译功能，并且接入多个大模型，如通义千问、百度文心一言等，提供物体识别、文字翻译、数学题解答等多任务处理能力。此外，用户可以在不干扰视线的情况下，接收和发送信息:此款 AI眼镜还能够根据用户的需求和环境，智能地提供信息提示，比如日程提醒、天气信息等。

OpenAI、谷歌、Hubspot等全球头部 AI公司的 AI Agent 新产品即将发布，AI Agent有望成为 2025 年 AI应用的新趋势。全球头部公司的一致布局代表对 AI Agent 发展前景的认可,Salesforce 的股价也因 Al Agent 产品的推出而跃升至历史高点。Agent 将成为 AI 落地的最佳选择，市场规模和应用场景将持续扩大。

(二)数字经济及新型举国体制下，央国企迎价值重估

1、AI浪潮领航数字经济新阶段，发展新质生产力背景下央国企具有新的历史使命

AI技术作为新质生产力的代表，正推动着技术革命性突破、生产要素创新性配量以及产业深度转型升级。这一进程中，央国企承担着新使命，即在《中共中央关于进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定》中提出的“推动国有资本和国有企业做强做优做大，增强核心功能，提高核心竞争力”。近5年来，我国国企营收占GDP的比重从2020年的62.44%提升至2023年的68.01%，显示了其在经济中的重要作用。国有企业比重较高意味着该行业产业链遭受的外部冲击相对较小，保障了产业链上下游非国有企业的生产经营，同时央国企的逆周期调节主要通过稳定行业内非央国企的资金流来发挥关键作用，因此经济下行阶段，央国企具有逆周期调节作用。

2、全球产业链重构的背景下，央国企逆周期投入有望获得价值重估

根据 DCF 模型，企业价值取决于未来现金流的预期和折现率，在全球产业链重构的背景下央国企的逆周期调节作用将有效减轻外部冲击对产业链的影响，其长期发展的稳定性相对更高，使得预测未来现金流更为可靠，从而提高分子端的自由现金流量，同时，央国企往往融资成本更低，有助于降低分母端折现率。而永续增长率的提升可以提升企业的整体估值。

央国企研发投入持续增长。根据国务院数据显示，2022年，央企研发投入首次突破1万亿元，2023年央企业科技创新力度明显加大,研发经费投入达到1.1万亿元,已连续两年突破万亿元大关。央企 IT 企业中，我们选取 20 家央企计算机行业标的，进行研发支出分析:

中国电子科技集团旗下子公司:萤石网络、太极股份、海康威视、电科网安、电科数字、莱斯信息、易华录、绿盟科技;

中国电子集团旗下子公司:中国软件、中国长城、深桑达 A、华大九天、奇安信;中科院参股公司:中科曙光、海光信息、中科软、中科信息、科大讯飞、曙光数创、中科星图;

根据我们选取的 20 家央企计算机标的统计,整体研发支出保持增长趋势,虽然近两年增速有所放缓，但研发支出占营收比例在逐年提升;2019年总研发支出 153.29 亿元，2023 年达到 310.39亿元，近5年CAGR为19.29%。

3、国产信创生态的价值重估

信创产业旨在破解核心技术领域的“卡脖子”难题。央国企发挥的作用使其在产业链中更加稳固，增强其长期发展的稳定性。信创更强调生态构建，从IT基础设施到应用软件，再到IT安全，央国企通过产业协同和生态构建，能够实现更高效的资源配置和更成熟的产业生态。信创央

企并购重组也有助于充分发挥举国体制打造中国高端信息产业基座。信创产业是信息技术应用创新的统称，产业链涉及基础硬件、基础软件、应用软件、信息安全四大领域。信创行业主要指硬件基础设施、基础软件、应用软件、信息安全等 IT产业链核心技术产品进行自主研发创新。其中 1)硬件基础设施:芯片、服务器、PC、交换机、路由器等;2)基础软件:操作系统、数据库、中间件、云平台(IaaS、PaaS和低代码平台)等:3)应用软件:办公软件、工业软件、金融 IT、政务 IT、医疗 IT、其他软件等;4)信息安全:硬件安全、软件安全、数据安全、云安全、安全服务类等产品。

信创是应对全球环境变化的战略布局和举措。我国信创发展可以追溯到“863”项目启动，涉及到的具体措施可以分成“替换”和“安全”，既涉及全行业、全系列产品的国产替换，也涉及源头到终端的防护。除了安全之外，发展信创有助于国内企业在数字经济时代完成数字化转型，充分帮助提升研发实力和人才储备;以及有利于拉动经济增长，带动就业，推动产生技术红利取代人口红利，实现可持续性发展。

信创央企并购重组将充分发挥举国之力打造中国高端信息产业基座。产业公司并购重组高效推进，未来将有更多央企信创完成重组。2023年11月23日，经报国务院批准，中国电科与中国华录集团实施重组，华录集团成为中国电科的控股子公司，不再作为国务院国资委履行出资人职责的企业。中国电科和华录集团两者在数字经济基础设施、网信与数字经济应用等产业领域具有相关性和协同性。华录集团的主业是数字音视频，电子信息和文化创意，而中国电科拥有电子信息领域相对完备的科技创新体系,在电子装备、网信体系、产业基础、网络安全等领域占据技术主导地位。规模相对较小的华录集团整体并入中国电科，有助于增强电科的核心功能，补全补强电科的信创产业链，从而增强其核心竞争力。对华录集团来说,整合进入中国电科后,也将迎来更快更好的发展。

4、信息技术产业中的央国企以中国电子、中国电科和中科院系为代表

中国电子集团已成功突破高端通用芯片、操作系统等关键核心技术，打造了从基础芯片、操作系统、数据库、整机、应用系统到信息安全的自主安全产业链。集团旗下的计算机行业主要上市公司包括中国软件、中国长城、深桑达A、华大九天、奇安信等。

中科系公司技术优势显著，旗下中科曙光、海光信息、中科软、科大讯飞、曙光数创、中科星图分别在高性能服务器、高端 AI芯片、保险 IT、通用 AI技术、液冷技术及数字地球系统等多个领域占据龙头地位。

5、央国企主要信息技术企业整体业绩迎来拐点，今明两年整体净利润有望快速增长

整体财务数据转好,20家样本公司的平均营收及归母净利润增速在经历2022-2023年下降后均在 202403 实现企稳回升，同时经营性现金流净额增速提升显著，毛利率整体平稳。历年分红率稳中有升，2023年平均股息率为0.63%。根据wind一致预测，样本公司(剔除中科信息)整体 2024年、2025年的预测净利润增速分别达到33.14%、23.96%。

编辑：火腿肠