20260919-国金证券-计算机行业研究_Coding以外的下一个应用是什么_14页_2mb

证券研究报告总结

核心内容概述

本报告聚焦于生成式 AI 在计算机领域的最新进展与应用趋势，分析了 AI 技术从工具层向执行层的演进，以及其在不同垂直行业中的渗透潜力。同时，报告强调了算力系统升级的结构性机会，指出未来 AI 产业的发展将更多依赖于系统级优化与基础设施升级。

主要观点

1. 自定义 AI 是 AI 与互联网应用的最大差异

• 扩散速度惊人：生成式 AI 用户规模迅速扩大，ChatGPT 周活跃用户数从 4 亿增至 10 亿，AI 工具使用率在多国显著提升。
• 产品形态变化：AI 应用由通用问答转向个性化任务执行，Agent 平台成为主流入口，整合个人数据、权限控制与 Computer Use。
• 商业化路径：市场将从“统一爆款”转向“平台加长尾应用”，关注后台调用频次、Token 消耗与软件收入增长。

2. 模型迭代与 Computer Use 打开能力边界

• RSI 阶段显现：Astra 作为阶段性验证，展示了模型在代码测试、界面操作和结构化业务流程中的应用能力。
• 模型从回答走向执行：Computer Use 推动模型从信息生成工具转变为任务执行系统，涉及界面识别、工具调用、多步骤操作等。
• 成本与效率并行提升：模型效率改善，但 Agent 任务增加了计算量，单位任务成本下降仍推动应用边界扩展。

3. 细分行业应用潜力

• 教育行业：AI 已渗透至教学六个核心环节，AI 导师与自适应学习平台成为趋势，预计 2028 年市场规模年复合增速达 37%。
• 金融行业：从单点工具转向可验证任务闭环，形成标准化 Agent 模板，如投行材料制作、KYC 筛查等。
• 法律与合规：AI 在法律检索、合同审查等环节应用广泛，权威内容与审计链支撑商业化落地，已形成订阅与增购模式。
• 咨询行业：AI 在知识检索与材料制作中发挥作用，内部知识平台成为持续反馈源，提升顾问效率。

4. 算力结构性机会

• 宏观扰动不影响算力升级：即使面临能源、利率与地缘因素的不确定性，算力系统升级仍是核心驱动力。
• 高速互连需求上升：PCB 与光通信受益于系统复杂度提升，高阶 PCB 收入增长由规格提升与份额集中驱动。
• 电源与散热成为硬约束：随着单机柜功率提升，电源模块、冷板液冷与热管理系统成为关键，系统方案交付需求增强。

关键信息

• AI 应用趋势：AI 从通用问答向个性化任务执行演进，Agent 作为核心入口，整合数据、权限与执行能力。
• 行业商业化指标：应关注生产任务量、付费客户扩张、功能增购、续费率、人工接管率与单位任务成本，而非单一产品下载排名。
• 算力需求结构：算力升级从 GPU 数量向系统级优化，如高速 PCB、光互连、电源转换与液冷系统。
• 相关标的：
  • 大模型&云：智谱、MiniMax、阿里巴巴、腾讯控股、金山云、百度集团等。
  • 海外算力：东山精密、工业富联、中际旭创、英特尔、SK 海力士等。
  • 国内算力：寒武纪、海光信息、长鑫科技、中科曙光、浪潮信息等。
  • AI 应用：达梦数据、深信服、星环科技、金山办公、中控技术等。

风险提示

• 行业竞争加剧：云厂商、模型厂商及芯片企业可能通过降价或替代方案压缩市场份额与利润。
• 技术研发不及预期：模型能力、Agent 稳定性、芯片迭代及液冷机架交付可能受阻。
• 下游资本开支波动：互联网云厂商、运营商、数据中心及金融、政府客户可能延后或削减 AI 服务器与算力投资。

总结

本报告指出，AI 技术正从单点能力提升转向系统级反馈与执行能力增强，未来将更深入垂直行业，如教育、金融、法律与咨询。同时，算力系统升级趋势明确，核心在于系统复杂度、功率密度与可靠性提升，相关硬件与服务提供商将迎来结构性机会。投资应关注模型迭代、任务执行能力、行业渗透率及系统级优化带来的价值增长。