策略周评：又到了分子和分母赛跑的时刻

证券研究报告·策略报告·策略周评 东吴证券研究所 1 / 8 请务必阅读正文之后的免责声明部分 策略周评 20260830 又到了分子和分母赛跑的时刻 2026 年 08 月 30 日 证券分析师 陈刚 执业证书：S0600523040001 cheng@dwzq.com.cn 证券分析师 孔思迈 执业证书：S0600526070006 kongsm@dwzq.com.cn 相关研究 《长债利率快速上行压制美股反弹——美股周观点》 2026-08-24 《美债问题再敲门，危中有机——港股周观点》 2026-08-24 [Table_Tag] [Table_Summary] 事件 7 月末《如何把握后续的科技硬件修复机会》一文中，我们提出“流动性维度看，2026H2 市场将从“成长绝对占优”进入风格拉锯状态，但 AI 产业趋势仍留有想象空间”。8 月以来随资金风险偏好温和回升，包括科技硬件在内、A 股整体有所修复，但实际上两创并没有跑赢大盘，反而是代表交易性赚钱效应的小微盘占据优势；板块层面来说，电子、通信仅收回上个月跌幅的不足 1/3，行情演绎也并不流畅。投资者不再像 7 月那样对产业的利好“充耳不闻”，但也不愿大仓位押注做多，8 月 18 日之后随宏观不确定性由暗入明，不论是大盘还是两创，行情都进入一个平台期。 本周五 Jackson Hole 大会沃什发言偏鹰，市场上修了 9 月美联储加息概率，再叠加 8 月东京核心通胀升至 1.8%强化日本 9 月加息预期，短期看流动性预期不够友好。但成长风格的顶部很难是流动性预期转紧这一因子单独决定的，如果产业趋势足够强劲，资金也可以把流动性的矛盾暂时“放一放”，去交易产业本身的景气预期上修，2022 年新能源板块在联储正式进入疫后加息通道后，顶着 5 月（+50bp）、6 月（+75bp）两次大幅加息而走出第二波趋势行情，本质上是电动车销量超预期的同时储能带来增量景气叙事，分子端的增速上修对冲甚至战胜了分母端加息带来的估值压制，最终走出一个“双顶”结构。AI，尤其是硬件，能否再有这样向上的一段趋势，本质上也是能否有新的景气预期去上修 2028 年及以后的订单能见度，从而把近端的估值系数推高。 ◼ 目前行情进入平台期，市场还没有等来下一个“Coding”时刻，但从一些产业信号看，我们对于未来并不悲观 把市场对于 AI 算力需求的担忧简化一下，可以拆分为：1）训练方面，前沿闭源模型与一线闭源模型拉开代差的步伐在放缓，SOTA闭源基座的API溢价被压缩，某种意义上动摇了“前沿超大训练算力的军备竞赛逻辑”；2）推理侧来看，Agentic‑Coding 景气兑现之后，AI 产业阶段性面临新增长场景空窗，而国产闭源模型还在不断的通过架构创新和工程能力提升来推动Token 降本，“算力通缩”焦虑时不时卷土重来。 训练端本质是 AI 优质模型基座的供给，而推理侧对应需求场景的打开，从终局视角来看后者占比提升具备确定性，但这并不代表训练不重要。至少目前的格局看，2026 年（按照 AMD 测算）训练仍占据约 40%的算力需求，这意味着如果市场下修头部云厂商高端训练 GPU 资本开支预期，带来的预期冲击还达不到“无关痛痒”的程度，尤其是在推理侧新场景接续还不明朗的情况下。预期的改善需要前沿模型厂商推出新的 SOTA 模型拉开代差。对于 OpenAI 即将发布的下一代模型 Astra，目前官方信息较少，综合 Stanford Tech Review 等硅谷科技媒体分析，产业端认为其可能会在长周期自律 Agent、前沿科研等方面建立闭源护城河，且该模型核心方向为强化多智能体长周期协同能力而非简单的单一基座大模型升级，开源对其的追赶难度很可能会高于传统基座模型。这里由于模型尚未发布，可以持一个开放、积极观察的态度，若 Astra 能够提高系统工程级壁垒，投资者发现闭‑开源代差不容易被快速抹平，训练算力的市场情绪可能会得到边际修复。 当然，目前算力主线叙事已经转移至推理侧。虽然市场尚未明确看到一个像代码那样足够具象化，且 Token 消耗量级可验证、商业化付费闭环清晰、能够独立打开增量 TAM 空间的大规模场景，但一些产业微观层面的边际信息在指向 Agentic AI 的渗透可能比市场中性预期更快： 1） NV 本周财报很有诚意，首先是数据上驳斥了 7 月以来的“AI 泡沫论”——不仅当期的营收和下期指引双 Beat，还罕见的给出来更远期的FY2028（对应 2027 日历年）收入增长约 70%的指引，同时面向供应商的长单采购额度增长超过一倍说明真实的终端需求能见度高、景气确定性强，整体抬升了中期预期、给市场吃下一颗定心丸。而在业绩 请务必阅读正文之后的免责声明部分 策略周评 东吴证券研究所 2 / 8 数据之外，有两个信息更值得重视，一是客户结构和增长动能的多样化，ACI&E 板块同比增长翻倍，占数据中心收入“半壁江山”，这为 AI已经在跨行业、向多领域渗透提供直接证据；二是黄仁勋在问答中表示，他认为在上个月开始 Agentic AI 已经跨越了临界点（从多数 AI 是prompted 变为多数 AI 是 Agentic），而 Agentic AI 单项任务算力是人类直接提示模型的 15-100 倍。 2） OpenRouter 数据显示，近 7 日（截至 2026‑08‑28）Token 流量消费结构中，不包括 Code 的 Agent 大类占比（35.5%）已经接近 Code（37.5%），而 Workflow Execution（工作流执行）成为最大的细分项支出（23.8%），准通用 Agent 对于收入的贡献已经不容小觑。 所以总结而言，Coding 之外 Agent 的渗透其实进展积极，只是利好不够具象化。回溯一下上半年的 Coding 行情，其实随 1-2 月 Claude-Code 出圈、智谱在 2 月 12 日上调 Coding‑Plan 订阅价格，在 2 月底 3 月初一些跟踪科技比较紧密的投资者已经意识到 AI-Coding 将打开新的 TAM 空间，但行情真正的启动是在 3 月末。在 Coding 刚出现时，投资者难以论证其是短期开发者尝鲜还是能够成为一项长期应用，而在 3 月 31 日，Claude-Code 源代码意外泄露引发全市场对 Agent‑Coding 工程范式、算力消耗的深度讨论和研究，随后国内大厂快速跟进并发布代码 Agent 产品、景气预期快速升温，投资者开始真正去交易 Agentic Coding 带来的 Token量级跃迁。所以一个新的产业趋势，从先知挖掘到成为市场一致预期，有一个圈层传播的时滞效应，认知差的弥合可能需要一个足够具象化的热点去引爆对于远期 TAM 空间扩容的讨论，并配合以景气落地的现实证据，比如后发厂商不断跟进的新产品以及边际向上的高频数据等。目前我们就是处在一个类似年初那样的阶段，需要等待一足够具象化的利好，让市场预期出现质变。 ◼ AI 应用端的机会已值得开始积极关注 在《如何把握后续的科技硬件修复机会》中我们提出，从更长时间维度来看，由于明年起云厂商 Cape