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华泰 | 计算机：算力集群走向异构，Token工厂崛起——2026年中期投资峰会速递

核心内容概述

2026年中期投资峰会上，华泰证券计算机团队围绕大模型技术演进、算力供需结构、异构芯片体系以及Token工厂商业化路径等方向进行了深入探讨。会议指出，AI产业正在从“模型能力驱动阶段”进入“算力组织与效率驱动阶段”，并提出了多个关键趋势与投资建议。

主要观点

1. Agent时代推动商业化加速

   • Agent技术使ROI（投资回报率）变得可度量与可闭环，Token消耗与业务价值之间的映射关系逐渐清晰。
   • 海外头部大模型厂商如Anthropic，其ARR（年度经常性收入）呈现快速增长态势，预计2026年第二季度收入将环比增长130%，达到109亿美元，并实现约5.6亿美元的经营利润，盈利时间点快于预期。
   • Agent的普及将推动模型厂商的商业化进程持续加速。

2. 算力产业进入“全链条锁定式短缺”

   • 算力产业从短期供需错配驱动的短缺，逐步转向由长协机制主导的“全链条锁定式短缺”。
   • 需求侧与供给侧均出现结构性强化，国内互联网大厂持续加大资本开支，同时模型厂商、云厂商与基础设施供应商逐步锁定算力资源。
   • 上游资产的收入可见性提升，其属性由周期性向成长性转变，未来增长更具确定性。

3. 算力架构进入重构周期

   • 算力体系正从GPU中心化走向多架构异构体系。
   • GPU主要用于通用计算与Attention类动态任务，而ASIC、LPU等专用架构则承担FFN等高确定性计算任务，以提升局部计算效率。
   • CPU在推理链路中的角色日益重要，承担调度、内存访问与系统协同等关键任务。
   • 算力产业的竞争逻辑从单点芯片性能优化，转向系统级架构效率优化，推理侧成为多架构创新的核心战场。

4. Token工厂崛起，推动效率竞争

   • Token工厂是算力产业从“资源供给”走向“效率竞争”的核心载体，其本质是将底层算力资源转化为可规模化交付的Token生产能力。
   • 推理云的出现使得Token工厂能够实现系统级调度与效率优化，Token逐步成为新的基础生产单元。
   • 具有行业壁垒的AI应用厂商正在加速向AI Factory模式转型，将业务流程深度嵌入模型调用与工具链体系，生产具备行业语义、决策约束与ROI绑定属性的差异化Token。
   • 商业模式从软件订阅向结果计费系统性跃迁，推理云与Token工厂的结合使模型能力真正以工业化方式进入企业级业务系统。

关键信息

• Agent商业化加速：Token消耗与业务价值关系清晰，ROI显性化，推动大模型厂商收入进入非线性扩张阶段。
• 算力短缺机制变化：从短期供需错配转向全链条长协锁定式短缺，上游资产属性向成长性转变。
• 算力架构重构：多架构异构体系形成，GPU、ASIC、LPU、CPU分工明确，提升整体计算效率。
• Token工厂与推理云：成为连接模型能力与产业应用的核心基础设施，推动商业模式转型。
• 投资建议：关注CPU、近存计算等异构计算新需求，以及具备独特壁垒的AI应用厂商向Token工厂转型的进程。

风险提示

• AI技术迭代不及预期
• Token工厂落地节奏不及预期

结论

AI产业正在经历从模型能力驱动到算力组织与效率驱动的转变，Token工厂和推理云的出现标志着算力资源的高效利用与商业化落地。随着异构计算架构的普及和行业应用厂商的转型，AI产业将迎来新的增长机遇，值得重点关注。