2026年计算机行业策略报告：AI商业化加速推进，量子科技前景广阔

行业创新加速推进，市场表现位居中游

1.1 2025 年行情回顾

2025 年，计算机（申万）指数上涨 18.24%，上证指数上涨 18.41%，沪深 300 上涨 17.66%，创业板指上涨 49.57%，科创 50 上涨 35.92%。计算机板块跑赢沪深 300， 跑输创业板指、科创 50 指数、上证指数，涨幅位居申万行业第 14 位。 从技术演进的角度来看，AI 技术不断创新演进，DeepSeek 以远低于海外大模型厂 商的成本实现了先进的性能，模型成本不断降低带动 AI 技术平权，并推动大模型技 术在千行百业的实际应用，token 消耗量实现成倍增长；资本市场方面，摩尔线程、 沐曦股份等国产 GPU 厂商成功上市，智谱、MiniMax 等国产头部大模型厂商 2026 年初在香港上市，AI 全栈的国产替代正在如火如荼地推进。此外，量子科技、商业 航天等细分方向也迎来较好的投资机会。

2025 年，计算机（申万）板块涨幅排名前三的上市公司为：星图测控、品茗科技、 海峡创新。

1.2 行业财务表现概况

根据同花顺 iFinD 的数据，2025 年前三季度，计算机（申万）板块共实现营业收入 9386.14 亿元，同比增长 9.19%；实现净利润 244.14 亿元，同比增长 30.37%。

2025 年前三季度，计算机（申万）板块销售毛利率约为 23.26%，较 2024 年全年下 降 2.23 个百分点；净利率为 2.60%，较 2024 年全年上升 1.03 个百分点。

1.3 行业估值概述

2025 年 12 月 31 日收盘，剔除负值后，计算机（申万）指数 PE TTM 为 54.70。申 万各行业 PE TTM 排名前三的行业分别为：国防军工、电子、计算机，排名后三名 的分别为：非银金融、建筑装饰、银行。 2025 年 12 月 31 日收盘，剔除负值后，上证指数的 PE TTM 为 14.36；沪深 300 的 PE TTM 为 13.45；创业板指的 PE TTM 为 37.18。

目前，剔除负值后计算机（申万）行业的估值水平较年内高点有所回落。我们认为， 计算机行业的成长属性赋予其较高的估值溢价，从历史估值水平来看，当前计算机板 块估值水平处于合理区间，具备较好的长期投资价值。

AI 技术快速迭代，中美差距逐步缩小

2025 年初以来，人工智能技术迭代的步伐从未放缓，模型能力的高度不断超出想象， 在减少幻觉、提升指令遵循能力等方面进展显著，并逐步蜕变为稳定可靠的专家助手； 与此同时，模型使用成本也在快速下降，加速 AI 在行业端的渗透和应用，并反哺基 础模型的不断优化，进一步推动了模型的应用和创新。

从模型性能提升的路径来看，Scaling Laws 持续有效，并从预训练阶段逐渐向后训 练以及推理阶段延伸。预训练阶段的规模定律(Scaling Laws)持续有效，随着预训练 阶段投入的数据量、计算资源以及模型参数的不断扩大，模型的性能呈现稳步提升的 态势。但在近期，预训练阶段提高模型参数量带来的边际收益开始递减。为了继续提 升模型解决长程问题的能力，在后训练(post-training)阶段使用强化学习等技术引导 模型从被动应答转向主动求解，让模型的表现取得了突破。全球人工智能机构纷纷开 始尝试挖掘强化学习在后训练阶段的巨大潜力，并推出推理模型，如 OpenAI o3、 Gemini 2.5 Pro、DeepSeek R1、Qwen3 等。实践表明，在后训练阶段投入更多算 力得到的推理，随着思考时间以及消耗 token 的增加，解决复杂问题的能力也随之提 升。大模型将继续借助强化学习等技术持续提升思考能力，变得越来越聪明。当前， 基于结果、过程和格式反馈的强化学习在数学、物理、编码等任务中取得了良好的效 果，并表现出良好的泛化能力。

顶尖大模型 context window 突破百万 token，这与 RAG（信息检索增强）LLM 工 作量密切相关，有助于实现模型的高质量输出。根据 Artificial Analysis 的数据， Grok4.1 的上下文窗口可达 200 万 token，Gemini3 Pro 与 Claude 4.5 Sonnet 也达 到了 100 万 token。

多模态技术不断突破，原生多模态架构成为标配，成为 AI 理解真实世界的基石。 2025 年多模态技术的核心突破，在于架构层面实现了从“拼接式多模态”(Stitched Multimodality)向“原生多模态”(Native Multimodality)的根本性演进。CLIP 和 DALLE 的早期版本通常采用多个独立的、针对特定模态的编码器(Encoder)。例如，使用 一个预训练好的视觉模型（如 ViT）来编码图像，使用一个语言模型（如 BERT）来 编码文本，然后通过一个轻量级的“连接层”(Projection Layer)将它们的特征向量映 射到同一个语义空间进行对齐和融合。这种方式虽然在当时取得了不错的效果，但存 在跨模态理解不够精细、扩展性差等技术缺陷。以 Google Gemini 系列、OpenAI GPT-5 以及国内的通义千问 Qwen2.5-VL 为代表的新一代原生多模态模型，在架构 层面就实现了根本性的统一。它们采用统一的 Transformer 架构和共享的向量空间来处理所有模态的数据。其核心思想是“万物皆可 Token 化”，无论是文本、图像、 声音还是视频，都会被一个统一的“分词器”(Tokenizer)或多个协同工作的分词器， 转换成一系列离散的“语义令牌”(Semantic Tokens)，并采用端到端深度融合训练， 在统一的 Transformer 架构中，来自不同模态的 Token 通过自注意力机制(SelfAttention)进行无差别的、深度的交互和融合。

根据 Artificial Analysis 的数据，2025 年以来，除了最新发布的几款前沿指数模型以 外，其余的大模型推理成本出现成倍数下降。当推理变得便宜时，用户开始执行更为 复杂的任务，带来 token 消耗数量的倍数增长。

从 token 消耗量来看，AI 模型需求端依旧旺盛。根据知名第三方模型 API 提供商 OpenRouter 的统计数据，通过该平台调用各类模型的 token 消耗量在 2025 年增长 约 14 倍，近三个月实现翻倍增长。

从整体访问流量来看，AI 赛道增长斜率依然陡峭。2025 年 10 月，AI Chatbots 赛道 前十五名产品网页总访问量达 84.9 亿次，全领域总访问量为 85.8 亿次，ChatGPT 以 61.6 亿次访问量稳居第一，Google Gemini 以 11.8 亿次访问量排名第二，中国的 DeepSeek 以 3.55 亿次访问量位列第三。此外，还有五款中国产品进入前十五名， 分别是抖音豆包 AI（第 7 名）、Qwen（第 9 名）、Kimi.com（第 10 名）、阿里通义 千问（第 11 名）和腾讯元宝（第 13 名）。

根据 IDC 发布的《全球人工智能和生成式人工智能支出指南》，2024 年全球人工智 能 IT 总投资规模为 3159 亿美元，并有望在 2029 年增至 12619 亿美元，五年复合 增长率为 31.9%。生成式 AI 的增长尤为迅猛，成为引领本轮 AI 浪潮的绝对主力， IDC 预测，全球生成式 AI 市场五年复合增长率或达 56.3%，到 2029 年全球生成式 AI 市场规模将达 6071 亿美元，占 AI 市场投资总规模的 48.1%。 从地区分布来看，中美两国作为全球 AI 产业的两大主导力量，市场规模合计占比已 接近七成。根据中国信息通信研究院的数据，截至 2025 年 9 月，中国 AI 核心产业 规模已突破 9000 亿元人民币，约占全球核心产业规模的 10%，相关企业数量超过 5300 家。IDC 预测，到 2029 年，中国在 AI 领域的总投资规模将达到 1114 亿美元， 五年复合增长率为 25.7%，增速持续领先全球主要经济体。具体而言，2024 年中国 生成式 AI 占 AI 市场投资总规模的 18.2%。随着生成式 AI 技术的快速发展，2029 年 生成式 AI 投资占比将达到 41.1%，投资规模超 450 亿美元，五年复合增长率为 48.0%。

根据智谱港股招股书，2024 年中国大语言模型市场规模（以收入计）达 53 亿元，其 中机构客户贡献 47 亿元，个人客户贡献 6 亿元；2025 年，中国大语言模型市场规 模将达 96 亿元，较上年增长约 81%。随着大语言模型技术进步与用户需求增长，预 计 2030 年市场规模将增至 1011 亿元，2024-2030 年复合年增长率为 63.5%。机构 客户仍是核心驱动力，预计 2030 年中国企业级大语言模型市场规模将达 904 亿元， 2024-2030 年复合年增长率为 63.7%。

与此同时，前沿大模型竞争趋向白热化，OpenAI 的领先地位正受到来自多方的挑 战，Google、Anthropic、XAI 等头部玩家不断推出更强大的模型。海外第三方人工 智能研究机构 Artificial Analysis 根据 MMLU-Pro、GPQA Diamond、Humanity's Last Exam、LiveCodeBench、SciCode、AIME 2025、IFBench、AA-LCR、Terminal-Bench Hard、τ²-Bench 等多项模型基准，编制了 AI 分析指数(Artificial Analysis Intelligence Index)，Gemini 3 pro 与 GPT 5.2 并列第一，Claude Opus 4.5 与 GPT5.1 紧随其 后，得分都为 70，国产模型 Kimi K2 Thinking 排名第五，DeepSeek v3.2、Minimax M2、Qwen3 235B 等模型也排名靠前。

2.1 海外巨头持续投入，引领人工智能发展

美国科技巨头持续扩大资本开支，押注人工智能的发展。根据 Artificial Analysis 发 布的《Q3 2025 Artificial Analysis State of AI Highlights Report》，2025 年以来， Amazon、Google、Meta、Microsoft 和 Oracle 的资本开支总和逐季度快速增长。

此外，XAI、OpenAI 等非上市科技巨头也在快速扩大资本开支。OpenAI 迄今已承诺 投入约 1.4 万亿美元用于基础设施建设，相当于约 30 吉瓦的数据中心容量，包括此 前已宣布的 OpenAI 与 AMD、博通、英伟达、甲骨文等合作伙伴的交易。其中，甲 骨文 OCI 合约总价 3000 亿美元，从 2027 年开始为期 5 年，年均 600 亿美元；微 软 Azure 合约总价 2500 亿美元，从 2026 年中开始为期 7 年，年均 360 亿美元；谷 歌 GCP 合约总价 400 亿美元，为期 7 年，亚马逊 AWS 提供 380 亿美元、为期 7 年 的合约。

从商业化方面来看，随着模型性能的快速提升与推理成本的下降，OpenAI、Anthropic、 xAI 等海外 AI 巨头年化收入呈现快速增长趋势。根据 epoch.ai 的数据，OpenAI 年 化收入即将突破 200 亿美元，较年初增长约 4 倍，Anthropic 年化收入约 80 亿美元， 较年初增长约 7 倍。

2.2 国内企业成果显著，持续推动应用落地

智谱

智谱成立于 2019 年，作为中国领先的人工智能公司，致力于开发先进的通用大模型。 公司在全方位的人工智能研究中扎实交付先进技术，并稳步扩大其商业应用，以实现 收入的快速增长。2021 年，公司发布了中国首个专有预训练大模型框架 GLM 框架， 并推出了模型即服务(MaaS)产品开发及商业化平台，通过该平台提供大模型服务。 2022 年，公司开源首个 1000 亿规模的模型(GLM-130B)。公司运营的大语言模型 (LLM)市场为更广泛 AI 市场的一个细分领域，为机构客户（包括私营企业及公共行 业实体）及个人用户（包括个人终端用户及独立开发者）提供通用大模型服务。截至 2025 年 6 月 30 日，公司的模型已为逾八千家机构客户提供支持。根据公司港股招 股书，2024 年公司实现营业收入 3.12 亿元，在中国独立通用大模型开发商中位列第 一，在所有通用大模型开发商中位列第二。

编辑：火腿肠