2026年计算机行业报告：AI产业主线从扩CapEx转向Token商业化，大模型Coding与Age

一、计算机行业上半年复盘与AI产业主线切换

1.1 年初至今计算机指数与主要市场指数走势对比

2026年上半年计算机板块大幅跑输市场主要股指。截至6月30日，申万计算机指数下跌11.70%，同期上证指数上涨3.26%，创业板指数上涨33.91%，在31个申万一级行业中排名第18位。板块内部严重分化：个股最大涨幅达1710.67%（港股智谱），最大跌幅为-75.84%（荣科科技），板块内个股平均涨跌幅为-2.45%，中位数跌幅达-24.13%。两个季度各有阶段性行情——Q1由云厂提价、OpenClaw出圈和大模型红包大战催化AI应用与云基础设施上涨，Q2由算力租赁提价、大厂缺卡催化算力租赁板块上扬，而大模型行情贯穿整个上半年。

1.2 主动型公募基金重仓持有计算机比例（2013Q1-2026Q1）

26Q1公募基金计算机持仓比例降至1.41%，连续五个季度下滑。26Q1公募基金重仓持有计算机市值约270.81亿元，环比25Q4减少24.56亿元；计算机全行业市值占A股全市场市值的3.62%，机构持仓低配比例约2.21%。结构上，机构主要加仓偏硬件的AI Infra（网宿科技、宏景科技、金山云等），减仓AI应用（浪潮信息、金山办公、星环科技等）。持仓持续下行反映市场对板块整体仍偏谨慎，但加仓方向已清晰指向算力基础设施与大模型商业化相关标的。

1.3 AI产业主线由“扩CapEx”转向“Token生产与商业化”

过去两年AI产业围绕巨头CapEx扩张展开——美国启动5000亿美元“星际之门”计划，Meta、Microsoft、Google、Amazon持续扩张AI数据中心，Gartner预测2026年全球AI总支出达2.59万亿美元。2026年，产业焦点正从“谁投入更多GPU和数据中心”转向“谁能用更低成本生产并变现更多Token”。需求侧，AI Coding推动智能体爆发，Agentic工作流将大模型商业化从Chatbot/API浅层调用推向任务付费，单任务包含规划、检索、工具调用、执行等多轮链路，Token消耗显著高于普通问答。供给侧，基础设施正从GPU/算力供给转向光通信、存储等系统性瓶颈——光模块和光交换成为决定AI集群性能释放的关键，KV Cache规模随Token消耗扩张使存储成为新瓶颈。

二、大模型——最具成长性的AI细分赛道

2.1 OpenRouter Token调用量持续攀升

2026年以来，AI模型聚合平台OpenRouter的Token调用量呈现持续攀升态势。大模型Coding能力跃升是Agent落地的关键前提——SWE-bench Verified显示行业SOTA从2025年初约70%提升至2026年4月的93%。代码能力成熟后，模型可通过API、文件系统、浏览器和企业软件完成多步骤任务，推动AI从“对话问答”升级为“自主执行”。以智谱GLM Coding Plan为例，产品因市场需求旺盛出现供给不足，自2026年1月起持续提价并引入限售与额度管控，从侧面验证了国内头部大模型Coding产品已进入供不应求的商业化加速阶段。

2.2 核心大模型SWE-bench Verified得分两年提升超70个百分点

SWE-bench Verified是衡量大模型代码修复能力的关键行业基准，头部模型的得分在过去两年间实现了跨越式跃升。2024年3月Claude 3 Opus得分仅22%，2024年10月Claude 3.5 Sonnet达49%，2025年8月GPT-5达74.9%，至2026年4月Claude Mythos突破93.9%。代码能力的快速成熟意味着模型已具备在真实软件工程环境中完成端到端任务的技术前提——从代码生成、跨文件修改、运行测试到处理CI，Coding Agent正从技术演示走向生产力工具，直接打开了企业级付费场景。

2.3 主流大模型收入变化（Revenue Rocket）

SemiAnalysis对34家最成熟的AI初创公司（含模型厂商与应用厂商）的年化收入追踪显示，Anthropic的收入增长曲线在2025年下半年后斜率显著变陡。Claude Code于2025年5月正式GA、7月推出企业版，随后两个月实现约5.5倍ARR增长，成为公司增长最强劲的单一产品线。SemiAnalysis数据显示GitHub上约4%的公开提交已由Claude Code生成，预计2026年底这一比例将超过20%。大模型正从“吞金兽”变为“印钞机”——当模型能力越过Coding与Agentic能力的临界点后，企业级付费意愿与产品粘性呈非线性跃升。

2.4 Anthropic ARR增长曲线（2025-2026年）

Anthropic是本轮AI大模型商业化最成功的样本。据SemiAnalysis估算，截至2026年5月初ARR已突破440亿美元，5个月内较2025年末的90亿美元新增约350亿美元；5月28日Series H轮融资公告进一步披露ARR突破470亿美元，较2025年末增长约422%。公司预计2026年Q2实现史上首次盈利——季度收入预计达109亿美元、经营利润约5.59亿美元，较此前预期的2028年盈利时间表提前两年达成。CEO Dario Amodei表示原计划应对每年10倍算力需求增长，实际却经历了80倍增长。Anthropic的ARR爆发式增长验证了大模型商业化的可行路径——聚焦企业级Coding和Agent工作流，产品深度嵌入开发者工具链，形成高切换成本与强客户粘性。

三、Token经济的“卖铲人”——算力租赁、国产算力与算电协同

3.1 AI NeoCloud市场参与者图谱

AI NeoCloud指专注提供GPU计算租赁服务的新型云计算提供商，预计将占GPU总需求的三分之一以上。市场由四类服务商构成：传统超大规模云服务商（Google Cloud、Azure、AWS等）拥有最低资本成本但定价较高；NeoCloud巨头（CoreWeave、Crusoe、Lambda Labs）部分规划部署超十万块H100等效GPU，以长期锁量协议和AI专用集群交付为核心模式；新兴NeoCloud平台（主权AI云、区域性厂商）在隐私与合规诉求推动下成长空间较大；经纪商/聚合商以平台模式撮合供需。国内算力服务以标准化算力租赁为主流，按GPU单机/机柜/算力池计费，渠道、资金、客户资源构成核心壁垒。2026年以来协创数据、宏景科技、盛视科技等A股公司通过大额采购与长期服务合同加速布局，行业景气度持续上行。

3.2 寒武纪芯片产品与技术布局

寒武纪是国产AI芯片核心标的，2025年实现首次全年盈利——营业收入64.97亿元（同比+453.21%），归母净利润20.59亿元。2025年全年芯片板卡产量12.77万卡（同比+409.84%）、销量11.74万卡（同比+201.57%），产品在运营商、金融、互联网等重点行业规模化部署。新一代旗舰芯片已于2026年初上市，无缝适配DeepSeek V4等多个国产大模型。与此同时，海光DCU已完成与腾讯混元、面壁智能、阶跃星辰、MiniMax M3、智谱GLM-5.2等国产大模型的Day0适配，万卡级智算集群持续落地；华为昇腾Ascend 950系列已上市，Ascend 960/970规划于2027-2028年陆续推出，国产算力正从“可用”向“好用”迈进。

3.3 算电协同架构图

算电协同的本质是“算优化电，电支撑算”——算力设施作为可控负荷参与电网调峰调频，电力系统为算力设施提供稳定、低成本、绿色电力供应。算力体系包含算力供给方（云服务厂商、IDC企业、智算中心）和算网运营方（三大运营商）；电力体系包含发电方（新能源发电、传统火电、氢燃料电池）、电网方（国家电网、南方电网）和储能方。2026年“算电协同”正式写入政府工作报告，纳入国家级新基建工程。安徽省芜湖市长三角枢纽节点算电协同项目入选全国首批试点，为全国首个以“算电协同”为明确试点方向的国家级项目。AI算力扩张正与绿色电力、储能、电网调度深度绑定，算电协同成为算力成本与供给稳定性的关键变量。

四、DataInfra价值重估与B端AI应用主战场

4.1 Agent时代DataInfra四层架构

模型决定能力上限，Agent决定场景价值，DataInfra决定规模化落地的天花板。Agent运行涉及数据获取、工具调用、上下文管理、记忆存储及安全治理等多个环节，无法仅靠模型本身实现，必须由底层DataInfra提供支撑。Agent时代的基础设施栈形成清晰四层架构：数据层（数据沉淀与知识管理）、连接层（MCP等协议打通模型与系统通道）、运行层（稳定性与可观测性保障）、治理层（安全、权限与合规）。海外厂商已验证这一路径——Snowflake从数据仓库升级为AI Data Cloud（2027财年Q1产品收入同比+34%，使用AI功能账户超13,600个），Databricks从数据平台升级为Agent平台（年化营收69亿美元、同比+80%，AI产品收入17亿美元），Datadog从应用监控延伸至Agent可观测性（Q1营收首破10亿美元、同比+32%）。DataInfra具备平台属性强、客户粘性高、生命周期长的特征，正率先受益于AI Agent规模化落地。

4.2 全球生成式AI移动应用内购收入趋势与C端结构（23Q1-26Q1）

C端AI应用收入高速增长，但高度集中于智能助手赛道且面临用户增长天花板。据Sensor Tower，生成式AI移动端季度内购收入从2023Q1不足0.6亿美元增至2026Q1的19亿美元，三年增长超32倍。但26Q1 AI智能助手赛道单季内购收入突破16亿美元，占比超84%，下载量首次出现环比下滑，主流用户认知度接近饱和。AI陪伴、AI内容生成等赛道仍处早期，收入规模分散。C端市场的结构性集中与新增用户获取难度提升，正推动AI商业化重心加速向B端迁移。

4.3 中国大语言模型市场规模：企业级 vs 消费级（2024-2030E）

中国大语言模型市场呈现显著的企业级主导格局。据弗若斯特沙利文与中国信通院数据，2024年中国大语言模型市场规模为53亿元，企业级客户贡献47亿元（占比88.7%），消费级客户仅6亿元。预计至2030年整体市场将增至1,011亿元，其中企业级市场达904亿元，消费级市场为107亿元，2024-2030年企业级市场复合增速为63.7%。B端市场加速的核心驱动力是大模型Agent能力的增强——Gartner预测2026年全球AI Agent软件支出将从2025年的864亿美元激增至2,065亿美元（+139%），到2028年33%的企业软件交互将由自主Agent处理（2024年不足1%）。具备“明确预算、任务高频、结果可验、数据独有”四特征的B端场景（AI Coding、金融投研、法律、企业服务、工业软件、网络安全等）正成为AI应用规模化落地的核心战场。