计算机行业研究：算力供给、需求迎关键信号

敬请参阅最后一页特别声明 1 计算机组 分析师：李可夫（执业 S1130525120009） likefu＠gjzq.com.cn 分析师：刘高畅（执业 S1130525120005） liugaochang ＠gjzq.com.cn 算力供给、需求迎关键信号 算力供需正在发出关键信号。1）需求端，截至 2026 年 3 月，中国 AI 大模型日均 Token 调用量已突破 140 万亿，较2024 年初增长超千倍。智谱 MaaS 平台 API 的 ARR 在过去 12 个月内提升约 60 倍至 17 亿元人民币，一季度定价提升83%后市场仍供不应求；海外 Anthropic 年化收入已达 140 亿美元，同比增长 14 倍。2）供给端，CoreWeave 完成全球首个投资级 GPU 基础设施融资（85 亿美元），OpenAI 也于 2026 年 3 月 31 日完成 1220 亿美元新一轮融资，投后估值达 8520 亿美元。CoreWeave 测算 GPU 资产可在 2.5 年内完全收回成本，客户合同平均期限 4 年，早期重资本投入正迎来现金流回报拐点。3）价格端，据 SemiAnalysis 英伟达 H100 一年期租赁价格从 2025 年 10 月至 2026 年 3 月涨幅接近 40%，算力紧缺获得充分印证。4）国产替代：据 The Information 报道，DeepSeek 新一代模型 V4 将运行于华为最新芯片之上，推理端将美国芯片制造商排除在早期准入之外，国内算力产业链有望直接受益。 计算需求范式跃迁：从 Chatbot 到 Agent。大模型应用的发展带来计算需求的跃迁：1）第一阶段：Chatbot，一问一答模式，上下文短、单次 Token 消耗有限。2）第二阶段：低阶 Agent，将能力扩展至工具调用：搜索网页、执行代码、查询数据库等，加载和调用工具带来上下文增长，Anthropic 测试单 Agent 的 Token 消耗约为纯 Chatbot 的 4 倍。3）第三阶段：中阶 Agent，能够接受模糊高层目标并自主规划、拆解任务、调用工具、自行纠偏，具有更高的准确性和泛化能力，类似数字员工。清华 AGI-Next 峰会上行业已形成共识：以对话为核心的"Chat"范式已告终结，AI 竞争正式转向"能办事"的智能体时代。Claude Code 和 OpenClaw 两个里程碑应用的爆火印证这一转变。 Agent 驱动算力需求非线性提升的原因。1）中阶 Agent 的 Prefill 阶段上下文长度在任务执行过程中持续膨胀，需加载大量工具定义、系统提示词与中间结果，以 Manus 为例，输入与输出 Token 比例约为 100:1。2）长上下文对算力与存储形成双重压力：一方面大模型自注意力机制的计算成本与上下文长度呈二次方关系，一方面解码阶段受制于内存带宽而非计算能力，KV Cache 随上下文增长而急剧膨胀进一步加剧瓶颈。谷歌 Gemini、阿里云 Qwen 等均采用按上下文长度分档的阶梯定价机制。3）多 Agent 协作架构引入通信协调开销，产生不可避免的"协调税"。Anthropic 表示多 Agent 系统的 Token 消耗约为对话模式的 15 倍。4）AI 领域已出现明显的杰文斯悖论：微软 CEO 纳德拉明确表示，AI 效率提升将带来使用量的爆炸式增长，使其成为永远无法被充分满足的商品。 相关标的： 海外算力/存储：中际旭创、东山精密、胜宏科技、欧科亿、天孚通信、天岳先进、新易盛、工业富联、兆易创新、大普微、源杰科技、景旺电子、英维克、唯科科技、领益智造等；Lumentum、闪迪、铠侠、美光、SK 海力士、中微公司、北方华创、拓荆科技、长川科技。 国内算力：寒武纪、东阳光、海光信息、利通电子、协创数据、网宿科技、华丰科技、亿田智能、豫能控股、星环科技、首都在线、神州数码、百度集团、中芯国际、华虹半导体、中科曙光、润泽科技、浪潮信息、大位科技、润建股份、奥飞数据、云赛智联、瑞晟智能、科华数据、潍柴重机、金山云、欧陆通、杰创智能。 CPU：海光信息、中科曙光、澜起科技、禾盛新材、中国长城、龙芯中科、兴森科技、深南电路、宏和科技、广合科技。 AI 应用：1）大模型&自定义 Agent：智谱、Minimax、腾讯控股、阿里巴巴、科大讯飞。2）星环科技、德才股份、美年健康、中控技术等 AI INFRA&高景气&高壁垒。其他：空天时代、具身智能等。 风险提示 行业竞争加剧的风险；技术迭代不及预期的风险；特定行业下游资本开支周期性波动的风险。 算力供给、需求迎关键信号计算机行业研究 2026 年 04 月 04 日 买入（维持评级） 行业点评 证券研究报告 行业点评 敬请参阅最后一页特别声明 2 扫码获取更多服务 内容目录 行业动态：算力供需两端均迎关键信号 ............................................................. 3 1.1 需求端：大模型调用量爆发，国内受限于算力仍高速增长 ..................................... 3 1.2 供给端：关键融资顺利，回报临近拐点 ..................................................... 3 1.3 价格端：租赁价上涨，算力紧缺已获印证 ................................................... 3 1.4 国产替代：DeepSeek V4 推理端或优先适配国产芯片 ......................................... 4 计算需求范式跃迁：从 Chatbot 到 Agent ........................................................... 4 2.1 第一阶段：Chatbot——一问一答，算力消耗有限 ............................................ 4 2.2 第二阶段：低阶 Agent——开始调用工具 ................................................... 4 2.3 第三阶段：中阶 Agent——自主规划，持续运行，更高的准确度和泛化能力 ...................... 4 Agent 驱动算力需求的原因 ....................................................................... 5 3.1 中阶 Agent 与 Prefill：上下文长度的膨胀 ................................................. 5 3.2 长上下文对算力与存储的双重需求 ......................................................... 5 3.3 多 Agent 通