2026年计算机行业Q2策略报告:推理需求爆发下的机会

  • 来源:浙商证券
  • 发布时间:2026/04/01
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计算机行业2026年Q2策略报告:推理需求爆发下的机会。国产大模型实力增强,中国厂商在“局部能力SOTA”和极致性价比的算力利用率上展现竞争壁垒。技术突破:国产大模型在多模态理解、长文本处理、行业适配等能力上快速追赶国际水平,模型调用频次与Token消耗呈指数级增长。头部大模型公司上市,进一步扩充资金储备,增强远期研发实力。以国产大模型为锚点,模型迭代越迅速,推理能力越强,对上游基础设施带动越明显,云服务+算力核心部件成核心受益环节。上游迎来三重利好:1)大模型参数规模扩容、多模态应用普及、AgenticAI交互频次提升,导致Token消耗激增。2)上游产能受限、成本刚...

国内大模型实力增强

国内大模型进入“智能体工程”+“原生多模态”双轮驱动阶段

2026 年的中国大模型产业已告别单纯的“参数竞赛”,进入 “智能体工程”与“原生多模态” 双轮驱动的新阶段。 阿里、字节跳动等大厂在26Q1密集发布新版本旗舰模型,各模型在Agent能力上的优化几乎成为共识,意味着AI正从“会聊天”的工具时代,加速迈向“会 执行”的Agent时代。 字节跳动发布的 Seedance 2.0 被业内视为视频生成领域的“DeepSeek时刻”,通过统一的多模态音视频联合生成架构实现了像素级的音视频原生对齐, 且可精准控制角色一致性、多镜头叙事及物理级光影效果,意味着国内多模态模型向“原生融合”的彻底转型。

国内大模型从“追随者”演变为全球AI竞争中的“第二极”

虽然在绝对的硬核科学推理与顶级模型的通用智能深度上,美国头部企业如OpenAI仍握有先发优势,但在中国厂商在“局部能力SOTA”和极致性价比的算力 利用率上已展现出显著的竞争壁垒 。

国产大模型长上下文、多模态、协作能力提升

国产旗舰大模型在长上下文、多模态与协作能力三大维度上已实现较大进步: 上下文窗口方面:主流国产模型已普遍达到256K,DeepSeek新版更将网页端上下文扩展至100万tokens,Qwen3.5通过YaRN方案亦可支持百万级输 入;  多模态能力方面:Qwen3.5、Kimi K2.5与Doubao Seed-2.0均已实现文字、图片、视频的原生统一理解,Doubao Seed-2.0更支持流式实时视频分析, 多模态覆盖广度居国内前列; 协作与Agent能力方面:各模型已原生支持MCP协议、工具调用与多步推理,MiniMax M2.7首次实现原生多智能体团队协作(Agent Teams),GLM5在BrowseComp、MCP-Atlas等Agent基准上取得开源第一,Kimi K2.5支持最长300轮连续工具调用。

Agentic AI 带来的行业机会

Agentic AI带来Token用量指数级增长

Token ——词元,是大模型运算的基础计量单元,人民日报记者从国家数据局获悉:2024年初,中国日均词元调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;今年3月,已突破140 万亿,两年增长超千倍。 Token的消耗规模由 AI 的使用范式决定,Agentic AI 完成了从 “对话工具” 到 “任务执行主体” 的范式跃迁,彻底打破了传统 ChatBot 的 Token 消耗天花板。IDC预计,活跃 Agent的数量将从2025年的约2860万,快速攀升至2030年的22.16亿。这意味着五年后,能够帮助企业执行任务的数字劳动力数量将是今天的近80倍,年复合增长率139%,换言之, 平均每年活跃Agent数量都将以超过一倍的速度增长。 ChatBot的Token消耗:传统对话式 AI 是 “一问一答” 的脉冲式消耗,单轮交互仅消耗数百到数万 Token,单日单用户消耗多在十万级以内; 以OpenClaw 为代表的 Agentic AI的Token消耗:核心工作流为任务拆解→多轮思考循环→工具调用→结果验证→迭代优化→多智能体协同,每一个环节都需要反复调用大模型, 形成全生命周期的持续性Token 消耗。

我们认为:基于OpenClaw该类事件带来的Token消耗量或存在一定的短期脉冲式增长,但中长期来看,Token消耗量仍然有望维持指数级增长,从“聊天、查资料”到“生产力”的 革命性突破带来的是不可逆的工作、生活习惯改变,因此,Token 消耗激增带来的投资机会或是未来3-5 年 AI 产业最确定的中长期主线。

工业AI和算电协同壁垒深厚

工业AI护城河深厚

工业场景贯穿了现实和虚拟世界,工业系统中采集的不可复制的工业数据资产是深厚的护城河。通用大模型没有OT层访问权限,无法获取工艺数据。流程工业 的化工反应机理、安全约束、工艺配方Know-how等无法从公开文本中习得,只能通过长期行业积累和工程经验形成结构化知识库。随着工业互联网和 5G 技术 的普及,我国工业互联网已拓展至49个国民经济大类,实现41个工业大类全覆盖,连接工业设备超1 亿台套,生产设备、传感器、质量检测系统等实时生成的数 据量爆发式增长,为工业AI的训练和优化提供了丰富“数据燃料”。

工业AI需要云-边-端全域协同的算力网络。工业场景极其复杂,流程上需要满足“数据采集—算力调度—模型推理—控制执行”的全流程闭环。工业控装置制需 满足毫秒内闭环响应,流程工业不接受云端推理延迟。工业AI必须部署在边缘侧,通用大模型的云调用模式在此失效。中国宝武、中铝集团、国家电网、中国联 通等相继推出钢铁、有色金属、电力、通信等行业专用模型,推动大模型与工业场景深度融合。根据中国工业互联网研究院,2025—2028 年工业智算占智算市 场整体比例预计从35%+提升至50%+。

工业场景对安全的要求更高,通用大模型的黑盒特性难以满足安全合规要求。比如工业场景AI需通过功能安全认证(如IEC 61508),任何决策均需可解释、可 审计。

工业AI市场空间和核心优势

全球:MarketsandMarkets资料显示,市场规模高速扩张:全球AI+制造业市场2025年约342亿美元,预计2030年达1,550亿美元,CAGR约35%;北美份 额约43%,占据最大份额,亚太区增速最快,工业AI正从早期试点全面进入规模化落地阶段。

中国:IDC与观研天下的报告显示,预计2025年工业软件市场规模约3395亿元,工业AI单独市场已突破800亿元,IDC预测AI+工业软件细分赛道2024- 2029年CAGR高达41.4%,远超传统工业软件的19.3%增速,到2029年AI+工业软件渗透率将从当前的9%提升至22%。

编辑:火腿肠
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