年度策略报告姊妹篇：2026年计算机行业风险排雷手册

　　行业观点：国产算力破局，应用爆发
　　1、从萌芽到成长，国产算力系统性破局
　　上游突破、国产算力成果涌现，加之政策推动，中国市场的 AI 算力供给正从由依赖英伟达转向有华为昇腾、寒武纪等厂商供应，实现自主化。摩尔线程、沐曦申请上市融资后，国产算力供给有望进一步扩大。
　　在制程受限背景下，为实现大规模算力供给，在 AI 竞争中领先，国产算力正通过超节点、算法软件优化的方式破局。超节点通过优化通信与系统资源调度的方式，扩大算力集群规模，华为、阿里、昆仑芯、中科曙光等厂商密集发布超节点方案。
　　软件算法方面，DeepSeek 持续通过算法优化减少资源开支。昇腾 CANN 开源、寒武纪完善基础软件平台Cambricon NeuWare，有助于摆脱对 CUDA 生态的依赖。
　　2、 AI 应用从预期走向业绩
　　AI 大模型正从技术突破转向商业驱动。例如，OpenAI 2025 年采取了一系列措施推动商业化，包括GPT 5 在产品线、应用场景、定价策略等方面进行商业化调整；在 Sora 2 发布同时推出 Sora app 布局社交软件；推出ChatGPT Atlas 浏览器等。
　　从多家上市公司财报可见，目前 AI应用已经成为重要的业绩驱动，AI 应用进入兑现期。
　　在 LLM 走向商业化的同时，业界开始逐步关注物理 AI。由于 LLM 是基于统计相关性的语言模型，对世界的理解能力受限。
　　结合世界模型、强化学习，物理 AI 可自主学习物理规模，从而具备较好的解决问题能力。目前在机器人、智驾、仿真软件等领域，物理 AI 均有广阔前景。
　　3、 信创提速可期，鸿蒙生态初成
　　随着2027 节点将近，在政策硬约束与国产生态成熟背景下，我们预计信创进度将再次加速。金山办公 WPS 软件收入受党政信创推动，增速超50%已初步验证了这一点。
　　HarmonyOS 6 发布，搭载HarmonyOS 5的终端设备数量突破2300万台，鸿蒙的突破标志着国产操作系统正从“可用”转向“好用”阶段。
　　经营风险：算力国产化不及预期
　　（1）发生概率：低概率
　　（2）出现时点：2026年全年
　　（3）判断依据
　　①下游渗透：英伟达H200出口管制放开后，若国产AI芯片在算力、能耗、软件栈等方面进展低于预期，或者下游对国产AI芯片的支持力度不及预期，将影响AI芯片国产化。
　　②产能释放：当前半导体产业国产化仍在进行时，若上游关键原材料、设备供应不及预期，或产能释放不及预期，则可能影响国产AI芯片供给。
　　（4）作用机理
　　①下游渗透：若下游互联网大厂对国产芯片采购不及预期，或智算中心国产化率不及预期，可能影响国产AI芯片厂商的芯片销售，进而影响收入。
　　②产能释放：若上游国产化芯片产能供给不及预期，则可能导致部分国产AI芯片公司市占率不及预期，影响收入与市场份额。
　　（5）影响程度：
　　①下游渗透：短期看，国产算力渗透放缓，对应公司收入将不及预期；长期看，算力国产化既是社会共识，同时中国制造业具备系统性优势，随着先进制程的突破，算力国产化仍将实现。
　　② 产能释放：短期供给不足直接影响AI芯片公司收入；长期看，现阶段获得份额倾斜较多的厂商更可能抢先占领市场，形成生态壁垒，导致行业未来的集中度更高。
　　（6）跟踪方法：
　　①跟踪头部国产芯片厂商新品发布与性能，关注主流AI框架与国产芯片的适配进展，跟踪下游客户采购情况；②关注上游半导体设备、材料国产化进程，关注AI芯片良率。
　　经营风险： AI商业化落地不及预期
　　（1）发生概率：较低概率
　　（2）出现时点：2026年全年
　　（3）判断依据
　　目前AI大模型资本投入高，然而大模型实际应用相对有限。若AI大模型无法满足终端场景应用需求，或者应用侧未能开发出更多爆款AI大模型产品，可能影响AI商业化进度。
　　（4）作用机理
　　①若AI产品无法解决用户痛点，商业化低于预期，AI应用市场空间无法打开，AI应用侧公司收入将不及预期，进而还可能导致云服务采购需求不足，带动CSP资本开支不及预期，进而影响国产算力需求。
　　（5）影响程度：
　　对大多数传统软件公司，主要影响其开辟新增长曲线；对云厂商及算力厂商，推理端需求或将减弱，但只要AI大模型技术仍在持续发展，训练端需求以及为未来储备的需求预计影响有限。
　　（6）跟踪方法：
　　①监控重点AI应用公司的季度营收结构、订单增速、用户付费率（ARR）、销售费用率等指标；②跟踪全球AI技术前沿进展（如OpenAI、谷歌等）；关注国内主要AI大模型公司的研发及新产品发布节奏。
　　风险提示
　　（1）国产算力发展不及预期。若国产AI芯片在性能突破、量产规模或软件生态建设上进度滞后，可能影响国内算力自主供给和产业链相关公司的业绩释放。
　　（2）AI应用商业化落地不及预期。若企业级付费转化缓慢或消费端付费习惯培养遇阻，可能导致AI应用营收增长放缓，影响相关企业业绩兑现。
　　（3）信创推进节奏与执行效果不及预期。若因预算、验收或产品体验等问题导致招标与确收节奏出现波动，可能影响产业链公司的收入确认节奏和成长持续性。
　　（4）市场竞争加剧风险。算力硬件、AI大模型及企业应用等赛道参与者众多，技术迭代迅速。市场竞争可能从技术、产品、价格、人才等多维度加剧，导致行业利润率下滑和格局生变。
【免责声明】本文仅代表第三方观点，不代表和讯网立场。投资者据此操作，风险请自担。

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