> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 中国银河计算机：两会首提智能原生，Token爆发趋势明确——2026年两会人工智能行业点评总结 ## 核心内容 2026年两会政府工作报告首次提出“智能原生”概念，并将“智能经济”纳入政策重点。这标志着中国智能经济即将进入规模化扩张阶段，人工智能正从“AI+传统产业”的赋能模式向以AI为底层架构的原生模式转变。智能体（AI Agent）被明确列为政策核心，预示其在未来智能经济中的关键地位。 ## 主要观点 - **智能原生概念提出**：两会首次提及“智能原生”，并明确将“智能经济”写入政府工作报告，显示出国家对人工智能发展的高度重视。 - **智能经济进入扩张元年**：政策支持与产业裂变共同推动，预计中国智能经济将在2026年迎来规模化扩张，智能体将成为核心驱动力。 - **Token爆发趋势显著**：以OpenClaw为代表的高价值智能体引发Token大爆发，AI正从对话模型向自主执行体演进。IDC预测，活跃Agent数量将从2025年的约2860万激增至2030年的22.16亿，Token消耗量也将从0.0005 PetaTokens暴增至152,667 PetaTokens，CAGR高达3418%。 - **投资价值链裂变与重构**：Token通胀将带动算力需求非线性增长，算电协同成为关注重点。中游大模型层将出现价值分化，开源模型与闭源模型各有优势，国产大模型凭借高性价比Maas服务构建生态优势。软件行业将面临洗牌，部分传统SaaS软件可能降为Agent的辅助工具。 ## 关键信息 - **政策背景**：政府工作报告强调打造智能经济新形态，深化“人工智能+”应用，推动重点行业人工智能商业化规模化。 - **智能体（AI Agent）**：首次被纳入政策核心，标志着AI将从辅助工具转变为系统核心。 - **Token趋势**：Token消耗量预计在2030年达到152,667 PetaTokens，年复合增长率高达3418%。 - **算力需求**：随着Token爆发，算力需求将指数级增长，电力供应成为数据中心发展的瓶颈，算电协同基础设施值得关注。 - **产业分化**：大模型层将出现价值分化，开源模型推动生态繁荣，闭源模型则需不断突破能力上限。 - **投资机会**：建议关注AI-First原生应用公司、端侧AI上游“铲子型”算法公司、国产算力链替代机会、算电协同基础设施等细分赛道。 ## 投资建议 1. **AI-First原生应用公司**：重点关注能实现规模化收入的通用AI Agent，以及与垂直行业Know-How深度融合的专家型Agent，如医疗诊断、金融投研等领域。 2. **端侧AI**：关注端侧AI上游“铲子型”算法及产业链深度卡位公司，典型应用包括AI眼镜、人形机器人、自动驾驶汽车、AI智能医疗设备等。 3. **国产算力链替代**：在供需剪刀差背景下，国产算力链具备替代机遇。 4. **算电协同基础设施**：如绿电IDC、虚拟电网等，将成为未来数据中心发展的重要支撑。 ## 风险提示 - **技术迭代不及预期**：AI技术发展可能面临瓶颈，影响行业扩张速度。 - **科技巨头竞争加剧**：头部企业在AI领域的竞争可能导致市场集中度提升，中小企业生存空间受限。 - **法律监管风险**：AI应用可能引发新的法律与伦理问题，监管政策可能对行业发展产生影响。 - **供应链风险**：关键零部件或技术的供应不稳定可能影响AI产业链的正常运作。 - **下游需求不及预期**：行业应用可能未能达到预期增长，影响整体市场表现。 ## 行业研究团队介绍 - **吴砚靖**：中国银河证券计算机行业首席分析师，北京大学软件项目管理硕士，曾获多项最佳分析师称号，具备一二级市场经验。 - **邹文倩**：中国银河证券计算机行业及科创板分析师，复旦大学金融硕士，2016年加入中国银河证券研究院，覆盖智能网联车、金融IT、医疗IT等领域。 - **胡天昊**：中国银河证券计算机行业及科创板分析师，北京邮电大学信息与通信工程硕士，2023年加入中国银河证券，专注于算力、大模型、AI下游应用端等研究。 ## 评级体系 - **行业评级**： - 推荐：相对基准指数涨幅10%以上。 - 中性：相对基准指数涨幅在-5%~10%之间。 - 回避：相对基准指数跌幅5%以上。 - **公司评级**：未明确列出，但评级标准基于未来6至12个月行业指数或公司股价相对市场表现。 ## 结论 2026年两会为人工智能行业带来新的政策机遇，智能原生概念的提出预示着中国智能经济即将进入规模化扩张阶段。Token的爆发趋势和算力需求的指数级增长将推动行业快速发展，投资机会集中在AI-First原生应用、端侧AI、国产算力链替代和算电协同基础设施等方向。同时，行业也面临技术、竞争、法律、供应链和需求等多重风险。