> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 证券研究报告 # 聚势赋能 破题起势: # AI 应用正在兴起，出海与信创保持景气 # ——计算机行业2026年度策略 2025.12.25 分析师：闻学臣 执业证书编号：S0740519090007 分析师：刘一哲 执业证书编号：S0740525030001 分析师：苏仪 执业证书编号：S0740520060001 分析师：王雪晴 执业证书编号：S0740524120003 分析师：何柄谕 执业证书编号：S0740519090003 分析师：蒋丹 执业证书编号：S0740525030004 # 总体观点 ■基本面温和复苏，机构配置处于历史低位。2025年前三季度，计算机板块的收入、净利润、现金流等核心财务指标都呈现好转的迹象，结构上看AI相关的算力、智能出行，政策相关的信创以及出海场景景气度较高，与财政、经济相关的政府IT、医疗IT、金融IT、安全等领域仍呈现压力，展望未来，我们判断随着宏观经济好转、AI应用落地以及人员调整与人效提升，计算机板块的基本面有望加速向好。机构计算机行业持仓处于历史低位，板块低配亦有望带来潜在的未来空间。 ■ AI会大幅放大应用的价值空间，模型并不会完全吃掉应用的市场。今年市场有一个逻辑担忧，即大模型会吃掉AI应用的市场空间，这成为压制板块估值的一个关键因素。对此我们观点是：1）AI会放大应用的价值空间，从效果工具走向劳动力服务市场，市场空间有望大幅提升；2）大模型会在通用性强、空间大、产品薄的一些场景实现模型即应用的垂直一体化；3）更多的专业门槛高、流程复杂、服务属性强的场景不会被大模型厂商穿透。因此，当前市场的过度担忧可能就是未来的机会。 ■ 加大重视新质生产力和前沿科技的产业化机会。近年来，我国加快推进以机器人具身智能、智能驾驶、商业航天等为代表的新质生产力产业发展，相关产业在今年来均实现了较大的产业技术和能力进步，快者如智能驾驶已开始着手推进L3试点应用。我们认为，在政策与研发能力的加持下，新质生产力的加速发展，有望进一步提升社会生活生产的运行效率，有利于推广更多新型产业生态的应用，从而促进我国经济的高质量转型发展。 # 投资建议 # 投资建议： - 重视AI应用的产业机会：伴随基础大模型能力的不断提升和应用成本的大幅下降，越来越多的AI应用场景正被解锁，具体体现在通用场景的泛ERP领域（如金蝶国际、明源云、赛意信息、鼎捷数智等）、生产力工具（如金山办公、万兴科技、彩讯股份等），垂直场景的金融AI（如恒生电子、顶点软件、同花顺、中科软、宇信科技、京北方、长亮科技、天阳科技、百融云、新致软件等）、医疗IT（如讯飞医疗科技、卫宁健康、创业慧康、嘉和美康、医渡科技等）、物理AI（如地平线机器人、禾赛-W、速腾聚创、索辰科技等）；其他建议关注焦点科技、税友股份、国能日新、广联达、科大讯飞、格灵深瞳、云从科技、云鼎科技、神思电子、鸥玛软件、金桥信息、佳发教育等；安全方向建议关注深信服、三未信安、迪普科技、启明星辰、天融信、绿盟科技、安恒信息、安博通、盛邦安全、永信至诚、奇安信等。 - AI算力有望继续保持高景气：基础大模型厂商仍在加速卷能力天花板，对算力的需求持续旺盛，且伴随AI应用的快速落地，更多的推理算力需求也随之而生，建议关注浪潮信息、深信服、商汤-W、首都在线、云天励飞、神州数码、紫光股份等，同时也建议关注液冷方向如冰轮环境等。 - 加强关注新质生产力：1）机器人大小脑持续进步，应用场景与空间进一步打开，建议关注相关标的如索辰科技、能科科技等；2）智能驾驶的渗透率持续提升，L3应用试点加速推进，建议关注地平线机器人、经纬恒润、德赛西威、光庭信息、阿尔特、速腾聚创、禾赛-W等；3）商业航天加速推进，卫星互联网建设加快，建议关注中科星图、航天宏图、超图软件、佳缘科技、盛邦安全等。 - 政策驱动信创板块有好转：国际形势倒逼自主可控加速，在科技自立自强的大战略下，党政、行业信创均有望迎来加速，建议关注的细分领域包括基础软硬件如操作系统（中国软件、诚迈科技、麒麟信安等）、数据库（达梦数据、星环科技、太极股份等），通用软件如ERP（金蝶国际、普联软件、用友网络等）、办公（金山办公、彩讯股份、福昕软件等），行业应用软件如工业软件（中望软件、索辰科技、华大九天、概伦电子、广联达、浩辰软件等）。 - 海外市场处于较高的景气状态：建议关注前期已在海外有较好业务基础的公司，如福昕软件、合合信息、鼎捷数智、道通科技、中望软件等。 # 风险提示 AI等底层技术变革不及预期。 下游客户IT支出意愿与力度不及预期。 政策落地不及预期。 行业竞争加剧。 ■研报信息更新不及时的风险。 # 目录 # CONTENTS (1) 基本面温和复苏，机构配置在历史低位 (2) AI 应用正在加速落地，算力需求持续旺盛 ③ 重视新质生产力与前沿科技 (4) 信创与出海有望持续景气 (5) 投资建议与风险提示 # 1 基本面温和复苏，机构配置在历史低位 # 1.1 整体营收端：2025年前三季度累计营收增速中枢均为正数 ■2025年以来，随着化债等政策与方针加速落地，发展政策更多向科技方向倾斜，以及AI落地推进持续加速，2025年前三季度计算机板块的营收增速中枢均为正，且整体未出现明显的增速下移趋势，增速中枢整体保持在低个位数水平。 - 截至25Q3，计算机行业当年累计营收增速的中位数为 $3.2\%$ ，同比2024年前三季度累计增速提升2.9pcts，环比25Q2累计营收增速持平； - 以单季度来看，25Q3计算机行业营收增速为 $2.2\%$ ，同比提升3.0pcts，环比下降1.0pcts。 图表：20Q1-25Q3 计算机(中万)成份股收入增速中位数变化趋势(累计增速) 资料来源：Wind，中泰证券研究所 图表：20Q1-25Q3 计算机(中万)成份股收入增速中位数变化趋势(单季度) 资料来源：Wind，中泰证券研究所 # 1.1 整体利润端：盈利表现有所好转，Q3仍略承压 ■盈利表现有所好转，Q3仍略承压。收入端的温和回暖，与行业公司持续的经营与组织优化，推动了前三季度计算机板块利润端有了较好修复。以中位数计，2025年前三季度计算机（申万）成份股的累计归母净利润增速中位数均为正数，且中位数未出现较大的增速波动。单季度来看，25Q3计算机板块归母净利润增速同比基本持平，前两季度的增速中位数则分别体现出当期利润端较好的增长（或减亏/扭亏），Q3中位数则回落至零，体现出Q3利润端仍略有承压。 图表：20Q1-25Q3 计算机（申万）成份股归母净利润增速中位数变化趋势（累计增速） 资料来源：Wind，中泰证券研究所 图表：20Q1-25Q3 计算机(申万)成份股归母净利润增速中位数变化趋势(单季度) 资料来源：Wind，中泰证券研究所 # 1.1 整体现金流端：2025年现金流表现有所回暖 ■2025年前三季度现金流表现有所回暖。2025年以来，随着化债等一系列举措加速落地，经济体系内资金运转有所修复，以及公司本身持续降本增效，计算机公司在现金流方面的表现整体有所回暖。2025年前三季度计算机板块的经营性现金流量净额的增速中位数连续三个季度均为正，显示出计算机行业整体呈现一定的现金净流入增加（或净流出减少）。 图表：20Q1-25Q3 计算机（申万）成份股经营现金流增速中位数变化趋势（累计增速） 资料来源：Wind，中泰证券研究所 图表：20Q1-25Q3 计算机(申万)成份股经营现金流增速中位数变化趋势(单季度) 资料来源：Wind，中泰证券研究所 # 1.2 计算机分赛道对比：业绩端初显企稳回暖迹象 ■我们选取10大主要计算机细分赛道，并选取每个赛道内主要标的的营收、毛利、归母净利润三者的增速中位数，进行对比分析。结果显示，2025年前三季度计算机各主要赛道里，工业软件、能源IT、算力、信创、智能出行五个板块的前三季度的营收、毛利、归母净利润三者的增速中枢均实现了正增长，其余五个赛道则各自均有一些增速中枢为负增长，如金融IT、网络安全、医疗IT、政务IT四个细分赛道，则分别因强监管政策、财政压力、下游支出力度等因素，各自均有两项指标的增速中枢均为负值。整体而言前三季度计算机板块主要赛道的业绩表现呈现出一定的企稳回暖迹象。 图表：2025年前三季度计算机主要细分赛道的经营指标增速中位数对比 资料来源：Wind，中泰证券研究所 # 1.2 计算机分赛道对比：多数行业仍实现营收增长 ■营收端：多数行业仍实现增长。对营收进行季度拆分对比可以发现，其实多数赛道的营收增速中枢在2025年前三季度的多数时间都是呈现正增长的，如办公&管理软件、金融IT、工业软件、算力、信创、智能出行板块，前三季度均实现了三个季度的营收增速中枢为正。其他行业中，如能源IT、政务IT，也实现了较好的营收增速中枢的逐季恢复。仅网络安全、医疗IT行业受下游支出影响较大，在2025年仍呈现出较为承压的营收表现。 图表：25Q1-25Q3计算机主要赛道的季度营收增速中位数 资料来源：Wind，中泰证券研究所 # 1.2计算机分赛道对比：多数行业毛利持续增长，但毛利端增长承压甚于收入端 ■毛利端：今年以来多数行业毛利持续增长，但增长承压甚于收入端。考虑到计算机行业季度性较强，年内净利润波动性较大，且影响净利润的非经营因素较多，因此我们从相对稳定的毛利端分析计算机板块不同赛道盈利情况与表现。细分到季度后我们发现，整体而言今年以来计算机板块多数赛道的毛利仍能实现连续的同比增长，但毛利季度增长情况略差于对应的营收端增长表现。 图表：25Q1-25Q3 计算机主要赛道的季度毛利增速中位数 资料来源：Wind，中泰证券研究所 # 1.3 人员与成本：行业持续降本增效 # ■面对持续的经营压力，计算机行业公司近年来持续在人员成本方面进行优化。 - 员工数量：2022年起，计算机上市公司员工数量增速开始明显放缓，2023年数量同比基本持平，2024年则开始减少。 - 薪酬水平：自2022年起，计算机上市公司的人均薪酬增速开始明显放缓。 图表：2020-2024年计算机（申万）上市公司员工数量变化 资料来源：Wind，中泰证券研究所（注：人员数量以公司年底员工数量为准） 图表：2020-2024年计算机（申万）上市公司人均薪酬变化 资料来源：Wind，中泰证券研究所 # 1.4 估值水平 ■ 若将统计区间定义为2020年至今，则2025年12月25日计算机（申万）指数的3.46倍PS，位于2020年至今以来 $66.89\%$ 水平。 图表：2020 年至今计算机(申万)指数 PS 走势(TTM 规则) 资料来源：Wind，中泰证券研究所（注：统计区间为2020/1/1-2025/12/25） # 1.4 机构持仓占比变化：25Q3 主动持仓持续低配 ■25Q3计算机板块主动持仓力度持续降低。受益于去年的“924”及今年Deepseek带来的助推作用，2025年上半年机构对计算机板块的配置力度有所加大，但25Q3机构对计算机的主动持仓配置力度再次下降。根据我们的统计口径，25Q3末机构对计算机的主动类型持仓占比降至 $3.89\%$ ，低于过去三个季度。 ■我们以“计算机（申万）指数成份股总市值占A股总市值比重”为计算机行业持仓标准线，对比发现24Q1以来，机构对计算机行业的主动持仓比例连续七个季度低于上述标准线，且25Q3这一低配空间有再度增大趋势。 图表：2020 年至今每季度机构对计算机行业的主动持仓占比变化,以及计算机行业市值占 A 股总市值比重变化对比 资料来源：Wind，中泰证券研究所（注：主动持仓我们选取统计的机构包括基金、基金管理公司、券商、券商集合理财，计算机板块则为计算机（申万）指数。） # 2 # AI应用正在加速落地，算力需求持续旺盛 # 2.1 当下时点 AI 渗透率尚处早中期 ■AI渗透率尚处在早中期。中国互联网络信息中心数据显示，截至2025年6月，我国生成式人工智能用户规模达5.15亿人，较2024年12月增长2.66亿人，用户规模半年翻番；普及率为 $36.5\%$ 。RampAI统计，2023-2025年，美国B端AI使用率呈上升趋势，2025年10月使用率为 $44.8\%$ 。 ■科技发展浪潮往往遵循相似的普及节奏，AI的崛起正是一场与计算机、互联网同级别的科技革命。当前生成式AI的采用率已经显著高于计算机、互联网在同期阶段的渗透率。 图表：美国AI 采用率 资料来源：RampAI，中泰证券研究所 图表：生成式AI与其他技术的采用率对比 资料来源：The Rapid Adoption of Generative AI, 中泰证券研究所 # 2.1 AI 落地速度超过之前的革命 ■Stripe提取了其100家增长最快的AI客户的数据，并将其收入增长与2018年100家最具前景的SaaS公司进行了比较。结果显示，人工智能初创公司从获得第一笔客户销售到实现100万美元年化收入的中位数为11个月，而SaaS行业则需要近15个月。 ■ AI原生公司因从架构上就适配AI，在团队协作、产品和市场匹配验证及规模化扩张上更高效；AI的赋能公司需要在既有工作流里改造AI，受历史体系限制；AI原生公司因从架构上就适配AI，在团队协作、产品市场匹配验证及规模化扩张上更高效。 图表：AI Agent 公司收入增速远超传统 SaaS 资料来源：贝恩分析，中泰证券研究所 图表：AI-Enabled 与 AI-Native 公司对比 资料来源：ICONIQ，中泰证券研究所 # 2.1 未来应用层在价值链占比将提升 ■当下产业正处于转型的早期阶段，半导体（如NVIDIA）占据了产业链上大部分价值。 ■ 可以预计AI时代未来通用人工智能目前的倒金字塔形收入结构不会永远保持下去，应用层在价值链上的占比将逐渐提升，AI SaaS应用有望迎来爆发期。 图表：云和生成式AI各层公司毛利润占比 图表：未来10年AIStack的价值量将如何发展？ 资料来源：Altimeter，中泰证券研究所（注：本数据统计截至资料来源：Altimeter，中泰证券研究所 # 2.2 产业链现状：应用集中度最低，机会最大 ■ 当前人工智能产业链各环节竞争格局差异显著：1）芯片层（如GPU）集中度极高，NVIDIA凭借技术与生态优势，占据Datacenter GPUs超9成市场份额，英特尔、AMD等仅分食剩余份额，头部效应明显。2）IaaS/PaaS层呈现多寡头竞争，AWS、Microsoft等云厂商与科技巨头主导，依托算力资源、生态整合能力占据主要地位，中小企业难突破。3）应用层（生成式AI服务）机会空间最大，市场参与者分散，企业可围绕垂直场景、差异化需求，挖掘创新应用，抢占细分赛道。 图表：生成式AI各层竞争格局（2025年3月） 资料来源：IoTAnalytics，中泰证券研究所 # 2.2 AI应用端：性能提升+成本下降解锁更多场景 ■总体而言应用层的渗透遵循我们此前观察到的规律：随着性能提升和成本下降，越来越多的应用场景正在被解锁。 以Coding场景为例，在编程能力显著增强的Claude3.5模型发布后，Coding应用如Cursor、Lovable的ARR开始有了显著增长。 图表：AI应用渗透规律 资料来源：中泰证券研究所 图表：Claude 3.5 发布后 Coding AI ARR 快速上升 资料来源：Ethan Ding，中泰证券研究所 # 2.2模型能力上限依旧不断突破，顶尖模型评测得分接近 ■各家厂商模型能力依旧快速提升。据METR，以AI可以独立完成的任务长度（由人类完成同样任务所需时间衡量）作为评估标准，研究发现，在过去6年中，该指标呈现稳定的指数增长，翻倍时间约为7个月。如果这一趋势持续，预计在未来2-4年内，AI代理将能够独立完成当前人类需要数天甚至数周完成的任务。 ■ 从 Artificial Analysis 的第三方评测结果看，当下前沿模型的得分差距越来越接近。 图表：前沿模型能力对比（访问时间：2025年12月2日） 资料来源：Artificial Analysis，中泰证券研究所 图表：前沿模型智能情况（访问时间：2025年12月2日） 资料来源：Artificial Analysis，中泰证券研究所 # 2.2 应用厂商成本下降：“智能”的价格越来越便宜 ■2025年前沿模型价格持续下滑，三季度降价趋势更为明显。这种算力成本的下降，意味着应用厂商获取“智能”服务的支出不断减少，“智能”正变得越来越便宜。我们认为对于应用厂商而言，更低的算力支出能有效降低运营成本，有助于他们更广泛地将AI技术应用到各类产品与服务中，推动AI在更多场景的落地与普及。 图表：前沿模型降价趋势 图表：前沿模型“智能”性价比不断提升 资料来源：Artificial Analysis，中泰证券研究所 资料来源：Artificial Analysis，中泰证券研究所 # 2.2开源模型能力暂时落后，但一定是生态不可或缺的一环 ■当下开源模型在性能方面仍然落后于前沿的闭源模型9-12个月。 但开源模型一定是生态不可或缺的一部分。据 ICONIQ 调查，从闭源模型迁移至开源模型已经成为企业控制 AI Infra 支出的首选方法。且我们认为随着 AI 能力的持续提升，对于多数任务 AI 的能力会溢出，价格或将成为下游用户最重要的考量因素。换个角度理解，这就像手机操作系统里的苹果 iOS 与安卓，完全可以共存，各自繁荣。 图表：迁移至开源模型是企业控制AIInfra支出的首选方法 资料来源：ICONIQ，中泰证券研究所（注：调查时间为2025年4月） 图表：开源与闭源模型能力对比 资料来源：Menlo Ventures，中泰证券研究所 # 2.3需求：各行业渗透率加速提升 ■当下GenAI在各行业的渗透率正加速提升。从图表可见，不同行业对GenAI企业用例的采纳率呈现出积极的增长态势。AI正在经历从试点探索向实际生产应用的转化在持续推进。 图表：各行业企业采用AI情况 资料来源：Bain & Company Generative Artificial Intelligence Surveys, 中泰证券研究所 # 2.3 预算支持：企业投入加码，长期预算占比增加 ■ 企业对人工智能的投入意愿正在增强。根据Menlo Ventures的调查，目前，企业在生成式AI方面的投资有 $60\%$ 来自创新预算，这反映出生成式AI应用尚处于早期应用阶段。然而，随着 $40\%$ 的生成式人工智能支出来自更长期的预算（其中 $58\%$ 来自现有拨款），企业对人工智能转型的投入日益增强。 ■ 企业领导者中，只有 $1\%$ 的人提到价格是他们选择时需要考虑的因素。客户更着眼于长远，他们更看重能够提供可衡量价值的工具（ $30\%$ ），以及能够理解其独特工作环境的工具（ $26\%$ ），而非那些价格最低的工具（ $1\%$ ）。 图表：各类别生成式AI支出（单位：百万美元） 资料来源：Menlo Ventures，中泰证券研究所 图表：调查企业选择生成式AI工具的考虑因素 资料来源：Menlo Ventures，中泰证券研究所（注：数据统计时间为2024年11月） # 2.4 国内 AI 应用落地情况：腾讯 ■ 以腾讯、阿里、字节为代表的中国互联网应用企业，则已率先在AI应用方面落子布局，并在经营与业绩方面展现了AI应用带来的助力。 > 腾讯方面，在25Q3财报出炉后，马化腾表示：“我们对AI的战略投入，不仅为我们在广告精准定向及游戏用户参与度等业务领域带来助益，也带来了编程、游戏及视频制作等领域的效率提升。”“我们持续升级混元基础模型的团队及技术架构，混元的图像及3D生成模型已处于行业领先水平。”“随着混元能力不断提升，我们在推动元宝普及的投入以及在微信内发展AI智能体能力所作的努力，将带来更积极的进展。” 图表：25Q3财报显示，腾讯的AI生态效应正在加速释放 资料来源：腾讯，中泰证券研究所 # 2.4 国内 AI 应用落地情况：阿里 > 阿里则在云服务的基础上，加快其他AI相关产品的发布和获客拓展，并持续提升通义大模型的能力。 > 2025年11月17日，基于通义千问Qwen打造的千问APP正式开启公测。 > 2025年9月24日，2025云栖大会上，阿里巴巴集团CEO、阿里云智能集团董事长兼CEO吴泳铭发表主旨演讲，首次系统阐述了通往ASI的三阶段演进路线，并明确了阿里云的战略路径。阿里云作为“全栈人工智能服务商”，将通过两大核心路径实施AI战略：第一，通义千问坚定开源开放路线，致力于打造“AI时代的Android”；其二，构建作为“下一代计算机”的超级AI云，为全球提供智能算力网络。 # [一]阿里云 阿里云收入同比增长加速至26% AI相关产品收入连续八个季度同比三位数增长 AI收入占外部商业化收入的比例超过20% AI+云的Capex投资达386亿元 过去四个季度AI基础设施及AI产品研发上累计投入超过1000亿元 # 通义AI大模型“N连发”性能比肩全球领先水平 接连开源新版本的千问3的Instruct模型、推理模型和AI编程模型Qwen3-Coder等 开源视频生成模型Wan2.2、文生图模型Qwen-Image等 图表：FY26Q1 财报显示阿里的 AI 投入持续见效 # AI应用加速发展 高德地图全面AI化，推出全球首个基于地图的AI原生应用——高德地图2025 钉钉最新完成AI升级，打造全球首个以Agent驱动的工作信息流，探索下一代工作应用形态 淘宝平台实现AI搜索、AI广告平台等一系列AI应用升级 # 2.4 国内 AI 应用落地情况：字节 ■ 2025年12月，字节跳动旗下豆包团队正式发布“豆包手机助手技术预览版”，搭载该功能的中兴努比亚M153工程样机同步开售，实现真正意义上的“AI接管手机”。 > 豆包手机助手拥有安卓系统级的 INJECT_EVENTS 权限，能模拟人类的点击、滑动、输入等操作，在多款应用间自动跳转完成任务，真正实现了“手机自己干活，用户只提需求”。 > 豆包手机助手的革新不止于跨应用操作。它将豆包大模型的多模态能力深度融入系统底层，实现了更自然的人机交互. > 更具突破性的是其长时记忆能力，用户开启记忆功能后，豆包能根据过往对话和日程安排主动提供服务。 图表：豆包手机助手试用示例 资料来源：腾讯网，中泰证券研究所 # 2.5 算力：主要互联网厂商资本开支持续攀升，算力需求加速 # ■ AI大模型处于训练转推理关键阶段，海内外大厂Capex持续向上，算力长期增长趋势不变。 - 自2024年以来，海外大厂单季度Capex整体呈持续增长态势。北美四大CSP厂商——微软、谷歌、亚马逊、Meta，在推理端通过AI赋能传统业务以及发展AI原生应用。截至2025年第三季度，四大厂商单季度Capex均达到百亿美元量级，其中，亚马逊和微软增势最为迅猛，CY25Q3Capex已分别达到342亿美元和349亿美元。 - 在生成式AI的需求驱动下，英伟达业绩一路持续快速增长。自FY23Q4以来（对应2022年11月至2023年1月），英伟达单季度营收始终保持同比快速增长态势。 - 阿里巴巴：2025年9月24日至26日，阿里巴巴集团董事兼首席执行官吴泳铭在云栖大会上表示，阿里巴巴正积极投入资源，计划在未来进行3800亿的AI基础设施建设，并可能追加更大的投资。 - 腾讯：2025年第二季度公司资本开支同比增长 $119\%$ 至191.1亿元。 图表：2022 年以来海外大厂单季度资本性支出快速增长 (亿美元)图表：23Q1-26Q3 英伟达单季度营业收入及增速 (单位：亿美元)图表：23Q1-25Q3 腾讯资本性支出 (单位：亿元) 资料来源：Wind，中泰证券研究所（注：四大CSP厂商数据均已据料来源：WIND，中泰证券研究所（注：英伟达每个财年截止日料来源：公司公告，中泰证券研究所应自然年季度呈列）当年1月底） 图表：CY23Q1-CY25Q3 阿里巴巴资本性支出（单位：亿元） 资料来源：公司公告，中泰证券研究所（注：此处已调整为自然年季度表述） # 2.5 算力：模型趋于成熟&应用不断拓展，推理算力占比持续提升 ■我国Token消耗量、推理Token消耗量快速增长。据国家数据局局长刘烈宏介绍，2024年初，我国日均Token的消耗量为1千亿，截至2025年6月底，日均Token消耗量已经突破30万亿，一年半时间增长了300多倍，反映出我国人工智能应用规模的快速增长。华为常务董事汪涛也表示，AI推理迎来爆发式的增长，推理的快速发展拓宽了人类智能化的广度。 ■随着模型的成熟以及生成式人工智能应用的不断拓展，推理场景的需求日益增加，推理服务器的占比将显著提高。IDC数据显示，预计到2028年，推理工作负载占比将达到 $73\%$ 。 图表：中国人工智能服务器工作负载预测，2024-2028E 资料来源：IDC，中泰证券研究所 # 2.5 长远看算力：背后是电力等基础能力的综合竞争，产业发展远没到终局 数据中心推动美国电力消耗需求猛增。截至2024年底，美国已建成或获批的数据中心达1240座，数量是2010年的四倍。其中数百座超大规模数据中心专为AI设计。不过随之而来的是电力的大量消耗预期，美国能源部预测，从2023年开始，美国数据中心的电力需求（不包括加密货币）将每年增加约 $13 - 27\%$ ，到2028年时将达到325-580TWh（1太瓦时 $= 10$ 亿千瓦时），占美国总电力需求的 $6.7\% -12\%$ 。 ■ 美国电力建设远不能跟上数据中心的增量需求，从而导致数据中心闲置。与数据中心端不断增长的电力并网需求相比，供给端，美国的电力建设能力却显得有些跟不上。数字地产公司（Digital Realty）位于圣克拉拉市的四层SJC37设施，以及Stack Infrastructure公司在当地SVY02A园区的项目均已竣工，均是为容纳数十兆瓦的高密度IT硬件而建造的，却因电力供应滞后而迟迟未能启用，且暂无明确的全面供电时间表。报道称，这两处设施“可能会闲置数年”。美国最大数据中心聚集地——北弗吉尼亚地区，因电力公司难以及时强化高压输电设施，已出现长达数年的并网延迟；太平洋西北地区与美国东南部亦有地区报告新容量接入等待周期达2至5年。微软近期更公开承认，其部分GPU设备因无电可用而处于闲置状态。 图表：美国能源部对美国数据中心电力需求的预测 Source: US DOE Lawrence Berkeley National Laboratory & Barclays Research 图表：全球主要国家与地区数据中心耗电占比 资料来源：IEA，中泰证券研究所（注：基于每小时所需的平均电力GW数进行统计分析，统计时间截至2025年8月） 资料来源：美国能源局，华尔街见闻，中泰证券研究所 # 2.5 长远看算力：背后是电力等基础能力的综合竞争，产业发展远没到终局 ■短期：超节点等技术带来“以量补质”的可能。在当前国产先进制程高端芯片性能受限的情况下，国内厂商通过多种方式，利用多卡、多集群等手段，来弥补单颗芯片在性能上的不足。 - 在2025年世界人工智能大会上，华为首次把384超节点真机搬到展台。华为超节点首创将384颗昇腾NPU和192颗鲲鹏CPU通过全新高速网络MatrixLink全对等互联，形成一台超级“AI服务器”，算力规模300PFlops，成功打破跨机通信带宽性能瓶颈，实现从服务器级到矩阵级的资源供给模式转变。 - 11月13日，百度世界2025大会开幕。在本次大会同步举办的“百度世界展区”内，百度昆仑芯超节点首次公开亮相，并宣布其已在内部实现大规模部署。该技术通过将多张昆仑芯AI加速卡整合为统一的超节点架构，在DeepSeek V3/R1 PD分离推理架构的优化下实现了单卡性能提升 $95\%$ ，单实例推理性能大幅提升高达8倍。 ■长期来看，算力产业发展阶段尚早，背后或是综合竞争力的体现。作为新一轮科技革命，AI产业的发展周期仍然很长，现在仍处在早期的基础设施发展期。长期来看，算力产业的建设也是一场电力等基础设施能力、工业制造与供应链建设能力、场景深度融合能力的综合比拼，算力产业的发展与竞赛远远没到终点。 # 3 # 重视新质生产力与前沿科技 # 3.1 具身智能：机器人与人工智能两条发展线的汇聚点 ■ 人工智能和机器人技术的发展并非孤立进行，而是相互促进、共同演进的。人工智能为机器人赋予了“大脑”，使其具备感知、思考和决策能力；而机器人则为人工智能提供了“身体”，使其能够与真实世界进行交互，获取经验和知识。 ■ 具身智能的兴起是人工智能和机器人技术各自发展到一定阶段的必然结果，是两者深度融合的体现。人工智能的持续进步需要与物理世界的交互能力，而机器人的未来发展也离不开更高级别的智能化水平。 图表：具身智能是AI与机器人两条线的交汇 资料来源：甲子光年，中泰证券研究所 # 3.1 具身大模型 & 非具身大模型 从物理空间的角度来划分，大模型可以分为非具身大模型（Disembodied Model）、具身智能大模型（又被叫做机器人大模型）（Embodied VLAModel）。它们的区别是能否生成运动姿态（例如夹爪的末端位姿等），即是否能跟物理机器人联系起来。 图表：具身大模型与非具身大模型 资料来源：CSDN，中泰证券研究所 # 3.1 具身大模型：分层模型 or 一体化端到端 ■ 目前，具身大模型可以分为两大流派。一类是端到端大模型，一类是分层具身大模型。 - 从人体“大脑-小脑-肢体”的架构来看，分层大模型通过不同层次模型协作，利用底层硬件层和中间响应快的小模型弥补上层大语言模型的不足，推动机器人在实际场景的应用，并越来越多地采用基于学习的控制方法。 - VLA 等端到端模型能够直接实现从人类指令到机械臂执行，即输入图像及文本指令，输出夹爪末端动作。 - 分层式路线一度是主流选择，因为端到端路线受数据制约难以达到性能要求；机器人数据正在逐步积累，端到端路线在未来可能成为主流。 图表：谷歌RT-2端到端大模型 资料来源：CSDN，中泰证券研究所 图表：Hi Robot 的分层视觉-语言-动作模型 资料来源：Hi Robot: Open-Ended Instruction Following with Hierarchical Vision-Language-Action Model, 中泰证券研究所 # 3.1 通往One-Model端到端大模型是个循序渐进的过程 ■ 根据智元机器人定义的路线图，当前具身智能大脑已经具备认知、推理、规划的能力，且而小脑层面机器人技能任务的训练也是通过深度学习以驱动的。随着场景、数据的增多，多个特定小模型会逐渐泛化为通用操作大模型，并最终实现与上层模型的融合。 图表：具身智能的发展阶段，从模块化走向One Model端到端 资料来源：智元机器人，甲子光年，中泰证券研究所 # 3.1 人形机器人的核心壁垒与挑战——数据 ■ 一些对人类来说很简单的任务，对机器人来说可能并不容易，如灵巧性能力、空间感知能力、平衡恢复能力等，为了克服这些问题，需要用海量数据进行训练，使机器人变得更加智能。 ■ 但同时，机器人也是一个非常新的领域，严重缺乏训练数据的积累。对比不同模态下的最大数据集，文本模态约15T tokens，图片模态有6B图文配对数据，视频模态有2.6B视听特征数据。然而机器人模态只有240万个数据片段，相比其他模态而言，数据积累远远不够。 ■针对数据这一问题，业界形成了四种流派，以快速积累机器人训练数据，分别是远程操作、AR、仿真、视频学习。 图表：数据缺乏是当前机器人AI发展的主要瓶颈 资料来源：Coatue，中泰证券研究所 # 3.1 人形机器人产业未来展望：从专用到通用，从ToB到ToC 从迭代路径看，ToB市场是人形机器人发展的必经阶段，ToC市场将成为远期重点方向。 从技术领域看，“大脑”“小脑”属于ICT领域，“肢体”属于工业装备领域，两个领域应协同发力，融合发展。但不同阶段的发力重点各有侧重。 - 在产业落地初期、应用规模较小时，人形机器人能否落地的重要因素就是其智能化水平；在大规模应用阶段，成本问题成为核心因素。 人形机器人落地应用节奏判断： • 1）在工业制造场景，机器人的任务执行和流程和任务本身有高度规则性，机器人具备极高的劳动力替代性。2）而服务场景更加开放，相关任务更加多样化，更加不可预测，需要机器人具备更强的自主决策能力与泛化适应性。 图表：具身智能机器人应用场景节奏预测 资料来源：甲子光年，中泰证券研究所 # 3.1 人形机器人商业化落地三阶段 ■ 根据中国信通院的研究，人形机器人或将分三个阶段商业化落地。 - 第一阶段（2024-2030年）：通过政策牵引，深入挖掘危险作业、极端环境等高价值场景，遴选一批可落地可推广的典型需求。政府搭桥，推动特种应用场景供需双方对接，定向开发一批产品并落地应用。 第二阶段（2030-2035年）：加快探索工业制造、物流等制造业相关的大规模应用场景，从“替代相对简单且重复性的劳动”开始，成熟一代应用一代，在迭代中加速技术成熟、降低单体成本、提升整体性能，逐步提高对制造业场景的渗透率。 第三阶段（2035年后）：加强人工智能与人形机器人的融合创新，实现更高水平的具身智能，并推动人形机器人进入医院、学校、商场、餐厅等服务业场景，最终走入千家万户 图表：人形机器人商业化落地三阶段 资料来源：中国信通院，中泰证券研究所 # 3.1 未来如何训练机器人：世界模型 ■ 世界模型：被认为是实现通用人工智能（AGI）的重要环节，终极目标是构建一个统一的模型能够复制基本的世界动态。 - 世界模型可大体分为两部分：内部表征和未来预测。1）内部表征：用于理解世界机制；2）未来预测：预测未来状态以模拟和指导决策。 ■ 作为具身环境的世界模型：具身环境世界模型的开发对于模拟和预测智体如何与外部世界交互和适应外部世界至关重要。这些模型不仅代表世界的视觉元素，还可以更准确地反映现实世界动态的空间和物理交互。通过整合空间表示并从基于视频的模拟过渡到沉浸式具身环境，世界模型现在可以为开发能够与复杂的现实世界环境交互的智体提供更全面的平台。 图表：世界模型的分部及其研究发展历程 资料来源：CSDN，中泰证券研究所 图表：作为具身智能的世界模型可分为三类：室内、室外和动态环境 资料来源：CSDN，中泰证券研究所 # 3.2智能驾驶：L3政策催化，加速落地 ■八部门印发《汽车行业稳增长工作方案》，奠定行业发展政策基础。2025年9月，工业和信息化部、公安部、财政部、交通运输部、商务部、海关总署、市场监管总局、国家能源局等八部门印发《汽车行业稳增长工作方案（2025-2026年）》的通知（简称“《通知》”）。《通知》主要目标为：2025年，力争实现全年汽车销量3230万辆左右，同比增长约 $3\%$ ，其中新能源汽车销量1550万辆左右，同比增长约 $20\%$ 。汽车出口保持稳定增长。汽车制造业增加值同比增长 $6\%$ 左右。2026年，行业运行保持稳中向好发展态势，产业规模和质量效益进一步提升。 ■政策为L3级自动驾驶车型的量产落地与商业化推广提供明确支撑。为了实现上述目标，《通知》指出了4方面的工作举措，并指出一系列具体要求，涵盖有条件批准L3级车型生产准入、高质高效推进新能源汽车、动力电池、自动驾驶、汽车芯片等重点急需标准研制任务、规范汽车企业OTA升级活动、完善企业退出机制等。 # 3.2智能驾驶：VLA vs 世界模型双路径突破 随着智能驾驶的深度和广度不断发展，VLA（Vision-Language-Action）或将成为国内车企全面竞争的焦点。作为继VLM之后的进化形态，VLA通过整合视觉感知、大语言模型的推理能力与车辆动作控制，开辟了智能驾驶的新路径。相较传统模块化方案与初代端到端技术，VLA在可解释性、泛化性及复杂场景适应性上展现出显著优势。 ■车企纷纷发布VLA方案模型。理想-自研Mind VLA模型，具备空间理解、思维、沟通与记忆、行为能力四大功能，基于Thor-U/Orin-X平台量产部署，支持语言控制驾驶，2025年9月OTA全量至AD MAX车主；小鹏：采用“VLA+OL”电动基模块，通过重组技术配置车端轻汽车化XVLA模型，于2025年9月OTA至G7 Ultra；元戎启行-DeepRoute IO 2.0于2025年8月发布，搭载自研的VLA模型，已完成5个定点，首批量产车将进入市场。 图表：VLA的模态、架构和学习范式 资料来源：Vision-Language-Action Models for Robotics: A Review Towards RealWorld Applications, 中泰证券研究所 图表：CoVLA 整体架构 资料来源：CoVLA 论文, 中泰证券研究所 # 3.2智能驾驶：VLA vs世界模型双路径突破 ■ 世界模型作为另一种主流技术路径，或将成为通用机器人基础。它侧重于通过感知数据构建一个对物理世界的内部模拟，从而具备预测、推理和生成合理行为链的能力。如 Tesla 构建了基于生成式 AI 的世界模拟器（World Simulator），每天收集相当于 500 年驾驶总和的数据，并使用复杂的数据引擎筛选最高质量的数据样本，训练结果也可迁移至擎天柱机器人项目。 ■华为、蔚来等多家车企投入世界模型路径。华为-乾崑ADS4.0采用WEWA架构，构建难例场景库，提升泛化能力；蔚来-NWM模型支持多模态输入输出与自然语言交互，强化场景理解与控制；Momenta-R6飞轮大模型采用双模型架构，融合长短期记忆与真实数据闭环。 图表：华为ADS4.0介绍 资料来源：华为，中泰证券研究所 # 3.2 “智驾平权”趋势下，渗透率加速提升 行业智能驾驶渗透率持续提升。2025年1-6月，我国L2及以上车型渗透率达 $63.08\%$ ，较去年继续快速增长。 ■NOA技术正从高端车型快速向中端车型市场渗透。伴随着技术的成熟与成本下降，15万-25万元价格区间车型的NOA搭载率显著提升，并且正在快速向大众市场普及。根据《高工智能汽车研究院》数据显示，2025年1-10月中国乘用车市场新车标配NOA交付超过300万辆，渗透率超 $60\%$ 。其中，合资品牌在中国市场标配NOA交付15.93万辆，同比增长 $62.22\%$ 图表：2019 年到 2025 年 1-6 月 L2 及以上渗透率 资料来源：NE时代，中泰证券研究所 # 3.3卫星互联网产业的战略意义 ■外部视角：地球近地轨道可容纳约6万颗卫星，而低轨卫星所主要采用的Ku及Ka通信频段资源也逐渐趋于饱和状态。到2029年，地球近地轨道预计将部署总计约57000颗低轨卫星，轨位可用空间将所剩无几。空间轨道和频段作为能够满足通信卫星正常运行的先决条件，已经成为各国卫星企业争相抢占的重点资源。 ■自身视角：“十三五”期间，以航天科技、航天科工为首的央企卫星集团分别提出了自己的卫星互联网计划，并发射了试验星。2020年4月，卫星互联网首次纳入“新基建”范围，社会资本助推中国航天进入商业时代，全面开启空天轨道资源的战略布局。卫星互联网建设已经上升为国家战略性工程，融入遥感工程、导航工程，成为我国天地一体化信息系统的重要组成部分。 图表：2029 年全球近地轨道卫星布局及占比预测 资料来源：赛迪顾问，中泰证券研究所 # 3.3卫星互联网产业链拆解 ■卫星互联网产业链主要包括卫星制造、卫星发射、地面设备制造以及卫星运营及服务四个环节。其中，卫星制造环节包括卫星平台、卫星荷载；卫星发射环节包括火箭制造和发射服务；地面设备包括固定地面站、移动式地面站和用户终端；卫星运营及服务环节包括卫星移动通信服务、宽带广播服务以及卫星固定服务等。 图表：卫星互联网产业链拆解 资料来源：前瞻产业研究院，中泰证券研究所 # 3.3 2023年全球卫星产业总收入约2853亿美元 ■2023年全球航天产业的总收入为4000亿美元，较上年增加160亿美元，其中卫星产业的总收入约为2853亿美元，较上年增加43亿美元。2023年全球卫星产业收入占全球航天产业收入的 $71\%$ 。 ■具体分环节来看，卫星服务业收入约1102亿美元，地面设备制造业收入约1504亿美元，卫星制造业收入约172亿美元，发射服务业收入约72亿美元，此外卫星可持续性活动产生收入约3亿美元。 图表：2014-2023年全球卫星产业总收入及增速情况（单位：亿美元） 资料来源：《卫星产业状况报告》，SIA，腾讯网，中泰证券研究所 图表：2023年全球卫星产业收入结构图示 资料来源：《卫星产业状况报告》，SIA，腾讯网，中泰证券研究所 # 3.3卫星商业模式与市场空间展望——以Starlink为例 ■星链（Starlink）是SpaceX计划推出的一项通过近地轨道卫星群，提供覆盖全球的高速互联网接入服务。 2015年，SpaceX首席执行官马斯克在西雅图宣布推出一项太空高速互联网计划——星链计划。凭借远远超过传统卫星互联网的性能，以及不受地面基础设施限制的全球网络，星链可以为网络服务不可靠、费用昂贵或完全没有网络的位置提供高速互联网服务。星旨在为世界上的每一个人提供高速互联网服务。 - 2018年2月22日，SpaceX在美国加州范登堡空军基地成功发射了一枚“猎鹰9号”火箭，并将两颗小型实验通信卫星送入轨道，星链计划由此开启。 图表：星链计划发射中的卫星 资料来源：虎嗅网，中泰证券研究所 # 3.3星链订购用户数量快速增长 ■2020年11月星链正式开始商业服务。2021年2月星链订购者只有1万，6月迅速翻到10万，2022年12月猛增到100万，2023年12月增至200万，2024年5月突破300万。美东时间2024年9月26日晚18时（北京时间9月27日早6时），星链官网及X账号发布简短信息称：星链正在为全球100多个国家、地区及其他市场的400多万用户提供服务。 - 考虑到使用者包括订购者，且使用者数量远大于订购者数量，以一台星链硬件接入3-5台设备计算，我们认为当前星链的使用用户数或已达千万级。 用户增长有望推动星链从大幅亏损转为盈利。Quilty Space称，2024年星链服务有望带来66亿美元收入，比2023年增长 $80\%$ ；2024年星链的息税折旧及摊销前利润（EBITDA）为38亿美元，并将首次实现正自由现金流。 图表：星链的订购用户数量快速增长，至2024年9月已突破400万 资料来源：腾讯网，中泰证券研究所 # 4 # 信创与出海有望持续景气 # 4.1 地缘波动加大，科技对抗加剧，芯片安全自主愈加重要 ■2025年4月2日，特朗普宣布对贸易伙伴征收“对等关税”，贸易摩擦加剧。“对等关税”的落地对高度依赖全球供应链的科技行业冲击显著，而作为数字经济核心支撑的芯片与算力产业也深受影响。 - 国内算力产业高端芯片高度依赖进口，进口AI芯片占比约 $70\%$ 。过去五年，中国芯片出口量逐年增加，但与进口额相比，贸易逆差依旧显著。2024年，中国芯片进口额3856亿美元，出口额1595亿美元。尽管中国芯片产业在自给自足方面取得了进步，但高端芯片的自给率仍然较低，对外部市场的依赖程度依然较高。据统计，2024年中国AI芯片出货量约270万颗，其中中国本土AI芯片品牌出货量超82万颗，占比为 $30\%$ ，进口AI芯片占比约 $70\%$ 。 - “对等关税”叠加H20禁售，国内多类用户面临缺卡挑战。美国政府4月9日通知英伟达，向中国（包括中国香港地区和中国澳门地区）及D:5国家或地区（D:5指美国《出口管制条例》中的武器禁运国家或地区），或向总部位于或最终母公司位于这些国家的公司出口H20芯片，以及任何其他性能达到H20内存带宽、互连带宽或其组合的芯片，都必须获得出口许可。从短期来看，H20芯片受限后，一些依赖英伟达H20芯片的中国AI创业公司与算力平台，可能会被迫寻找其他替代产品，导致英伟达失去部分客户资源。此外，依赖H20的互联网大厂面临模型训练停滞风险，禁售导致其AI业务扩张受阻；H20禁售导致短期市场存货成本飙升，中小企业或将被挤出赛道。 - 贸易摩擦加剧全球半导体产业结构性失衡，国内高端GPU供应体系面临挑战，芯片自主化愈发重要。在经贸摩擦持续深化的背景下，美国加征关税政策加剧了全球半导体产业链的结构性失衡。受H20系列产品出口管制影响，国内高端GPU供应体系面临严峻挑战，算力租赁服务受供需失衡影响呈现持续上涨趋势。 # 4.1 地缘波动加大，科技对抗加剧，芯片安全自主愈加重要 ■国家网信办约谈英伟达：筑牢芯片安全防线。2025年7月31日，据“网信中国”公众号消息，近日，英伟达算力芯片被曝出存在严重安全问题。此前，美议员呼吁要求美出口的先进芯片必须配备“追踪定位”功能。美人工智能领域专家透露，英伟达算力芯片“追踪定位”“远程关闭”技术已成熟。为维护中国用户网络安全、数据安全，依据《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》有关规定，国家互联网信息办公室于2025年7月31日约谈了英伟达公司，要求英伟达公司就对华销售的H20算力芯片漏洞后门安全风险问题进行说明并提交相关证明材料。 - H20是英伟达为遵守美国出口限制而专为中国市场设计的AI芯片，于2023年末推出。H20算力芯片虽性能较H100有所阉割，却仍被怀疑存在安全隐患，这些潜在风险犹如悬在中国关键行业数字化转型之路上的“达摩克利斯之剑”。若H20芯片安全风险坐实，云计算、人工智能、智慧城市等领域超千亿元规模项目部署将遭受直接冲击。 # 4.1国产化已成为基础软件市场的主基调 中国社会科学院中国产业与企业竞争力研究中心、中国区域经济学会与社会科学文献出版社日前联合发布的《产业蓝皮书：中国产业竞争力报告（2024）No.13——提升产业链创新链国际竞争力》（以下简称蓝皮书）指出，国产替代是提升产业链供应链韧性和安全水平的有效手段与重要支撑。目前，国产化已成为基础软件市场的主基调。 - 在操作系统领域，国产操作系统已基本完成非通用领域的部署，银行、央企、国企等通用领域的市场占有率稳步提升。2019~2022年，国产商业版服务器操作系统年装机量已由134.5万台增长至189.6万台，2022年占国内市场总装机量的 $47.3\%$ ，其中政府、金融、互联网领域共占2022年商业版总装机量的近 $60\%$ 。 - 在数据库领域，国产数据库已具备较强的替代能力。根据2023年智研咨询发布的报告，国产数据库企业市场占比已从2015年的 $10.48\%$ 提升至2022年的 $21.30\%$ ；党政领域数据库国产替代率高达 $80\%$ ，已基本处于替换的尾声阶段；金融行业非核心系统国产替代率为 $40\%$ 左右。 - 在中间件领域，国产化率已增长至 $30\%$ 左右，其中党政领域国产中间件取得较大突破；在金融、电信、能源、交通等关键行业领域，国产中间件的市场份额也在逐步扩大，在功能、性能、安全性等方面基本上具备了对标国外优秀产品规模化应用的实力。 # 4.1 信创企业业绩边际改善，内外部因素持续驱动产业高景气 ■业绩方面来看，前三季度部分信创产业公司的业绩已出现边际改善，如金山办公、达梦数据，均在2025年前三季度实现了较好的营收与利润增长。 ■外部驱动来看，一方面，全球地缘局势持续波动，关键产业的自主可控愈发迫切与必要；另一方面，目前信创产业已进入规模化、常态化发展阶段，产品性能较初期有较大提升，同时更多政府部门、关键行业央国企均加大了对自主可控产品的集采与使用力度，且政策对信创产业发展、信创产品使用的支持力度亦不断加大。我们认为信创产业仍将持续较高的景气度。 图表：23Q2-25Q3达梦数据、金山办公的季度累计营收增速变化 资料来源：Wind，中泰证券研究所 图表：23Q2-25Q3达梦数据、金山办公的季度累计归母净利润增速变化 资料来源：Wind，中泰证券研究所 # 4.2 中国软件出海的过去 ■中国软件出海规模增长亟待爆发。2012年至今，中国软件出口规模增速始终呈现波动特征，整体规模的增长动能不强。考虑软件企业交付与回款的周期，项目在落地实施后往往在第二年才会开始显现收益成效。对比软件企业的对外投资情况与海外整体收入情况，可以发现两者波动特征大致相似，但收入的增幅却不及预期。这不仅要归因于国际宏观环境变化，也需考虑中国软件企业海外市场重心调整带来的影响。新兴海外市场与欧美传统海外市场需求侧重点不一致，以数字游戏为代表的中国软件出海传统强项在新兴市场需求热度不高，导致中国企业在专长领域的海外收入不及预期。同时，以行业数字化解决方案为代表的新兴市场核心需求则需要更长的周期完成审查评估、本地化适配和交付，而来自发达国家的厂商也在争夺此类市场，导致新兴市场更为分散，且竞争日趋激烈。 图表：2012-2022年中国信息传输/软件和信息技术服务业境内对外投资者数量及演变 资料来源：软件与信息服务业研究中心，赛迪顾问，中泰证券研究所 图表：2012-2022年中国软件出口总额及演变 资料来源：软件与信息服务业研究中心，赛迪顾问，中泰证券研究所 # 4.2 出海：从选修到必修，从“探索期”迈向“深耕期” ■2024年，软件与数字服务业成为了中国出海的新引擎，信创传输、软件和信息技术服务业投资增速高达 $205.5\%$ ，数字经济正在成为中国企业海外扩张的核心动力。 - 出海已成行业共识，正从“探索期”迈向“深耕期”。根据崔牛会《2025年中国企业软件出海报告》的调研样本，近 $86\%$ 的受访企业用实际行动和明确规划，将“出海”纳入了公司核心战略。 - 调研样本中，泛出海阵营企业占 $85.9\%$ ，其中包括已经正式出海（ $44.2\%$ ）、在布局测试（ $13.6\%$ ）、在做出海准备（ $28.2\%$ ）。在已经正式出海的 $44.2\%$ 企业中，高达 $95.6\%$ 的企业已经取得了海外收入。 - 当前中国企业软件的出海进程呈现一个清晰的“金字塔”形：1）塔基，海外收入占比不高于 $10\%$ ，占调研样本企业的 $52.8\%$ ；2）塔身，海外收入占比介于 $10 - 50\%$ 之间，占调研样本企业的 $34.1\%$ ；3）塔尖，海外收入占比大于 $50\%$ 占调研样本企业的 $11\%$ 。 图表：中国软件企业出海阶段分布 资料来源：《2025年中国企业软件出海报告》，崔牛会，中泰证券研究所 图表：中国软件企业出海“金字塔”模型 资料来源：《2025年中国企业软件出海报告》，崔牛会，中泰证券研究所 # 4.2 软件出海打开更大需求市场 ■在国内市场整体压力较大，下游需求持续低迷，IT开支意愿与力度较弱的背景下，出海打开更大的市场是企业寻找持续增长的重要方向。国内以福昕软件、中望软件、道通科技、合合信息、鼎捷数智等为代表的企业，其海外业务营收占比已有相当规模，且在近年来海外部分业务的营收增速持续快于整体营收增速，对公司自身业务起到了很好的拉动作用。 ■ 全球的数字化正不断提速，但海外多地在数字化的能力、意愿、技术等方面均不同程度存在一定不足之处，从而导致相当部分的国家/地区在数字化转型方面仍进度较慢，这也给国内的计算机企业以较好的出海探索机遇，从而寻找到新的业务发展与增长驱动。 图表：2021年以来代表性出海计算机企业的海外业务营收增速表现 资料来源：Wind，中泰证券研究所（注：部分企业未公开披露其2025年以来的海外业务表现） 图表：2021年以来代表性出海计算机企业的海外业务营收占其总营收比重 资料来源：Wind，中泰证券研究所 # 4.2 软件出海趋势展望 # 中国软件出海的落地门槛或将出现“西高东低”现象 - 东南亚、中东市场落地门槛可能逐步下调，而欧美市场门槛有拉高的可能性。未来，中国在国际数字治理体系参与程度将更加深入，依托RCEP等协定以及经济与人文的影响，中国对东南亚、中东地区数字技术规范和标准的参与和主导也将逐步加强。同时，中国软件企业也会逐步适应不同国家的社会、经济、文化规则，预计越来越多的中国企业将会形成适合自身条件的出海经验。届时，中国在东南亚、中东等市场的入场便利度将有较大提升。而随着国际形势的变化，部分欧美国家和地区在数字领域的“领地意识”可能会更强，对外来软件产品和技术的输入和推广可能会采取更严格的监管措施，中国在此类市场的准入门槛可能会拉高。 # 出海软件产品丰富度将越来越高 - 出海的中国软件产品类型将由单一向体系化演变。出海的传统软件产品主要为标准化产品，如软件标品、游戏应用、数字出版物等，此类产品商业模式单一，用户粘性小。从海外用户的需求变化来看，未来中国软件产品将更多地通过“抱团”的形式出海，即通过全架构数字解决方案和服务来交付，贴有中国标签的操作系统、数据库、应用软件等软件产品，各类硬件产品以及云服务将在完成个性化适配后形成整套方案一齐打包出海。届时，中国出海软件产品将形成更完备的体系，用户粘性将持续提高，中国软件企业的海外盈利模式将更加多元化，中国技术的国际影响力也将实现提升。 # 出海软件产品将逐步走向高端市场 - 中国软件产品在技术实力和品牌力方面持续提升，有望向海外高端市场渗透。此前，中国软件企业更多地瞄准在中低端市场，性价比是主要竞争优势。然而，随着中国在技术和服务方面自主投入的持续增加以及国际合作的日益频繁，在人工智能、云计算、5G等新技术应用以及行业数字化等领域已经进入全球领先行列，中国软件企业的技术、服务、市场等能力正不断增强，中国软件的产品力被越来越多的海外中高端用户认可。可以预见，未来中国软件企业在巩固中低端市场的同时，也必将向高端市场逐步渗透。 # 5 # 投资建议与风险提示 # 投资建议：中期持续重点关注人工智能方向 # □ 中期持续重点关注人工智能方向，当前时点着重看好AI应用投资机会。 - AI算力有望继续保持高景气：基础大模型厂商仍在加速卷能力天花板，对算力的需求持续旺盛，且伴随AI应用的快速落地，更多的推理算力需求也随之而生，建议关注浪潮信息、深信服、商汤、首都在线、云天励飞、神州数码、紫光股份等，同时也建议关注液冷方向如冰轮环境等； - 重视AI应用的产业机会：伴随基础大模型能力的不断提升和应用成本的大幅下降，越来越多的AI应用场景正被解锁，具体体现在通用场景的泛ERP领域（如金蝶国际、明源云、赛意信息、鼎捷数智等）、生产力工具（如金山办公、万兴科技、彩讯股份等），垂直场景的金融AI（如恒生电子、顶点软件、同花顺、中科软、宇信科技、京北方、长亮科技、天阳科技、百融云、新致软件等）、医疗IT（如讯飞医疗科技、卫宁健康、创业慧康、嘉和美康、医渡科技等）、物理AI（如地平线机器人、禾赛、速腾聚创、索辰科技等）；其他建议关注焦点科技、税友股份、国能日新、广联达、科大讯飞、格灵深瞳、云从科技、云鼎科技、神思电子、鸥玛软件、金桥信息、佳发教育等；安全方向建议关注深信服、三未信安、迪普科技、启明星辰、天融信、绿盟科技、安恒信息、安博通、盛邦安全、永信至诚、奇安信等。 # 投资建议：重视新质生产力的爆发潜能 # □ 重视新质生产力的爆发潜能： - 机器人大小脑持续发展，应用场景与空间进一步打开，建议关注相关标的如索辰科技、能科科技等； - 智能驾驶的渗透率持续提升，L3应用试点加速推进，建议关注地平线机器人、经纬恒润、德赛西威、光庭信息、阿尔特、速腾聚创、禾赛-W等； - 商业航天加速推进，卫星互联网建设加快，建议关注相关标的如中科星图、航天宏图、超图软件、佳缘科技、盛邦安全等。 # 投资建议：短期关注信创为主的政策驱动方向，以及软件出海的机遇 # 短期重点关注信创为主的政策驱动方向： - 政策驱动信创板块有好转：国际形势倒逼自主可控加速，在科技自立自强的大战略下，党政、行业信创均有望迎来加速，建议关注的细分领域包括基础软硬件如操作系统（中国软件、诚迈科技、麒麟信安等）、数据库（达梦数据、星环科技、太极股份等），通用软件如ERP（金蝶国际、普联软件、用友网络等）、办公（金山办公、彩讯股份、福昕软件等），行业应用软件如工业软件（中望软件、索辰科技、华大九天、概伦电子、广联达、浩辰软件等）。 # □ 关注中国软件企业出海的机遇： - 具体标的上，建议关注前期已在海外有较好业务基础、产生规模性海外业务收入的公司，如中望软件、鼎捷数智、福昕软件、道通科技、合合信息、浩辰软件等。 # 风险提示 ■AI等底层技术变革不及预期。计算机产业发展的底层驱动力是技术的变革，若AI等技术变革不及预期将影响计算机产业业绩释放周期。 下游客户IT支出意愿与力度不及预期。宏观经济当前仍处于修复阶段，下游行业整体景气度仍承压，存在下游客户IT支出意愿与能力不及预期风险。 ■政策落地不及预期。政策对计算机产业供需两端均有重要促进作用，若以自主可控为代表的相关国产化政策落地时间和扶持力度不及预期，则可能会对计算机产业的业绩产生不利影响。 行业竞争加剧。目前国产软硬件尚未呈现出清晰的格局，很多领域仍处于高度竞争状态，若后续行业竞争加剧，可能会影响计算机公司的毛利率与净利率水平。 研报信息更新不及时的风险。 # 重要声明 ■中泰证券股份有限公司（以下简称“本公司”）具有中国证券监督管理委员会许可的证券投资咨询业务资格。 本报告仅供本公司的客户使用。本公司不会因接收人收到本报告而视其为客户。 ■本报告基于本公司及其研究人员认为可信的公开资料或实地调研资料，反映了作者的研究观点，力求独立、客观和公正，结论不受任何第三方的授意或影响。本公司力求但不保证这些信息的准确性和完整性，且本报告中的资料、意见、预测均反映报告初次公开发布时的判断，可能会随时调整。本公司对本报告所含信息可在不发出通知的情形下做出修改，投资者应当自行关注相应的更新或修改。本报告所载的资料、工具、意见、信息及推测只提供给客户作参考之用，不构成任何投资、法律、会计或税务的最终操作建议，本公司不就报告中的内容对最终操作建议做出任何担保。本报告中所指的投资及服务可能不适合个别客户，不构成客户私人咨询建议。 ■市场有风险，投资需谨慎。在任何情况下，本公司不对任何人因使用本报告中的任何内容所引致的任何损失负任何责任。 ■投资者应注意，在法律允许的情况下，本公司及其本公司的关联机构可能会持有报告中涉及的公司所发行的证券并进行交易，并可能为这些公司正在提供或争取提供投资银行、财务顾问和金融产品等各种金融服务。本公司及其本公司的关联机构或个人可能在本报告公开发布之前已经使用或了解其中的信息。 ■本报告版权归“中泰证券股份有限公司”所有。事先未经本公司书面授权，任何机构和个人，不得对本报告进行任何形式的翻版、发布、复制、转载、刊登、篡改，且不得对本报告进行有悖原意的删节或修改。