计算机行业26年中报总结_行业加速分化_AI成熟度成分化根源_26页_965kb

报告摘要

行业加速分化，AI 成熟度成分化根源

核心内容

2026年上半年，计算机行业整体营收和盈利增速边际放缓，行业分化趋势逐渐显现。板块营业收入同比增速中位数为2.48%，扣非净利润同比增速中位数为-4.32%，经营性现金流净额同比增速中位数为-6.3%，反映出行业供需趋于平衡，竞争加剧导致回款滞后和营运资本承压。与此同时，毛利率持续承压，研发费用率略有下降，管理与销售费用率上升，期间费用率结构转差。资产减值损失和信用减值损失占收入比均有所上升，显示资产质量压力增大。

主要观点

AI成熟度分化：大模型产业正由单点能力竞争转向长程Agent、开放生态与商业化协同演进。海外厂商持续强化长任务、工具调用及模型-Harness协同能力，而国内厂商通过后训练Scaling、稀疏与线性注意力、超长上下文和推理系统优化加快追赶。
商业化加速：AI4S赛道中，企业服务驱动收入增长，大额BD授权成为业绩重要变量。部分企业如英矽智能、剂泰科技等实现收入大幅增长，但整体盈利拐点尚未全面到来。
算力租赁高景气：算力租赁板块收入与利润高增，资产端积极扩张。20家样本公司2026H1营业收入中位数同比增速达40.1%，归母净利润中位数同比增速达11%。资产利用率提升、高端算力价格支撑及成本摊薄是主要驱动因素。
全球软件FDE加速：AI时代，软件竞争转向“产品能力+行业Know-how+深度交付”并重。国内软件厂商凭借Know-how优势和客户粘性，正加速推动AI业务由试点验证向正式合同转化，预计全年业绩将放量。

关键信息

1. 行业整体表现

营收增速：板块营收同比增速中位数为2.48%，收入端维持稳定增长。
利润承压：扣非净利润同比增速中位数为-4.32%，盈利压力显现。
现金流：经营性净现金流净额同比增速中位数为-6.3%，边际回落。
人员扩张：员工数量同比增速为2.1%，较2025年H1下降2.9个百分点，扩张趋缓。

2. 大模型发展

长程Agent：成为能力升级主线，模型价值取决于持续规划、工具调用、错误修正和结果验证。
后训练Scaling：国内厂商通过后训练与架构优化提升模型能力。
开放生态：竞争已从权重发布延伸至许可证、Infra、框架及真实Token调用。
商业化验证：海外OpenAI、Anthropic等公司ARR快速提升，国内如MiniMax、Kimi、DeepSeek等也逐步实现收入增长。

3. AI4S表现

收入分化：代表性港股标的业绩分化显著，大额BD成为业绩重要变量。
盈利情况：仅英矽智能实现盈利，其余仍持续亏损，费用控制与常态化订单落地是长期盈利关键。

4. 算力租赁

收入高增：20家样本公司2026H1营收同比增速中位数达40.1%，利润增速中位数达11%。
资产扩张：在建工程、固定资产、使用权资产及存货平均规模同比增长92.7%、65.9%、128.9%和64.8%，具备转化为可计费产能的空间。

5. 国内AI应用进展

营收修复：港股和A股AI应用代表企业均实现营收修复，如金蝶国际、迅策、迈富时等。
AI业务驱动：多数公司AI业务成为新增长点，毛利率和费用率均有改善。

6. 风险提示

下游需求波动：AI应用需求存在不确定性。
技术迭代不及预期：AI技术发展可能滞后于预期。
毛利率分化：AI4S赛道中，部分企业毛利率可能因竞争加剧而下降。

重点企业表现

海外模型

Anthropic：Claude Fable 5和Mythos 5强化长任务与Agent能力，Opus 5进一步提升效率。
OpenAI：GPT-5.6系列提升编码、工具使用和自我检查能力，ARR快速上升。
Google：Gemini系列优化模型效率，Gemma 4 12B推进轻量开放多模态架构。
Meta：Muse Spark 1.2提升多文件重构和代码生成能力。
xAI：Grok 4.5与4.6提升真实软件工程能力，支持长程Agent。

国内模型

Z.ai：GLM-5.3与GLM-5.3-Flash通过后训练与架构优化提升能力，支持百万Token上下文。
MiniMax：M3和H3模型支持超长任务与多模态，开放生态扩展至视频领域。
Kimi：K3模型采用更大MoE架构，提升推理效率，但部署成本较高。
DeepSeek：V4系列分层设计，支持Agent和Responses API，开放权重。

未来展望

AI商业化趋势：随着模型能力提升，企业服务和API调用将成为主要收入来源。
算力租赁持续放量：国内算力需求高景气，租赁业务业绩弹性有望持续释放。
FDE模式优势：国内软件厂商在FDE模式下具备Know-how与客户粘性优势，有望实现业绩持续增长。
开放生态扩展：模型开放程度提升，但部署成本与基础设施仍是关键挑战。

图表摘要

图表1-5：展示计算机板块营收、净利润、现金流及人员扩张数据。
图表6-10：分析毛利率、费用率及资产减值情况。
图表11-15：汇总海外与国内主要模型技术更新、ARR与收入变化。
图表16-19：反映AI商业化对软件公司业绩与盈利的影响。

总结

2026年上半年，计算机行业整体增速放缓，但AI相关领域表现突出。大模型与算力租赁成为行业增长的核心驱动力，海外厂商在长程任务和Agent能力上领先，而国内厂商则通过后训练Scaling和架构优化加快追赶。AI4S赛道中，企业服务驱动收入放量，但盈利拐点尚未全面到来。随着FDE模式的推广和开放生态的扩展，国内软件厂商有望在AI商业化中实现业绩突破，但需注意下游需求波动与技术迭代风险。

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