> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** ```markdown # 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。 ```