计算机行业跟踪报告：同步大市

行业周观点

2026世界人工智能大会在上海召开，国家主席习近平发表主旨讲话，强调人工智能的开放共赢、风险意识、包容互鉴和全球治理。会议发布《人工智能合作发展行动计划》和《国际人工智能伦理治理行动计划》，推动人工智能在算力、数据、生态、赋能、治理和伦理等方面的合作发展。人工智能治理进入规则细化和场景落地阶段，政策支持延伸至数据安全、模型安全、内容可信、伦理规范和跨境协同等关键环节。

月之暗面发布新一代Kimi K3模型，为首个达到2.8万亿参数规模的开源模型，在综合评分和编程能力上进入全球AI大模型前沿水平，标志着国产大模型在开源模型规模、长上下文处理、多模态理解和复杂任务执行能力上实现重要突破。开源模式降低企业和开发者二次开发、行业微调和私有化部署门槛，推动模型能力向AI编程、AI办公、AI Agent等高价值应用场景扩散。

我国首个全国产十万卡AI超集群曙光8000正式上线后实现满载运行，日均处理作业数突破15万个，已适配大模型训练、高通量推理、科学计算等多个万卡级应用场景。国产十万卡AI超集群满载运行反映出大模型训练、推理和行业应用对高质量算力的需求持续旺盛，体现出国产算力在系统工程能力上的持续突破。随着AI应用走向规模化推理和行业落地，国产AI算力基础设施、智能调度、分布式存储和液冷散热等环节有望持续受益。

中长期视角下，继续聚焦AI产业、数据产业两大投资主线。1）AI产业：关注国内AI大模型的技术升级和产品迭代、头部AI大模型厂商的生态建设、智能驾驶、具身智能等新型智能终端及智能体的应用落地进程，以及人工智能治理的生态建设。2）数据产业：关注数据基础设施建设、高质量数据集等数据要素资源的开发利用、数据要素的价值释放及应用落地以及数据隐私安全。

市场行情回顾

申万计算机行业上周分别跑输沪深300和跑赢创业板指，周涨跌幅位于申万31个一级行业的下游。申万计算机行业2026年初至7月19日累计下跌19.72%，位于申万31个一级行业的中下游。行业估值水平低于历史中枢水平，2026年7月19日PE-TTM为128.63倍，低于2023-2025年历史PE-TTM的均值158.59倍。

产业动态

人工智能

1. 习近平出席2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议开幕式并发表主旨讲话：提出坚持开放共赢、强化风险意识、鼓励包容并蓄、倡导和衷共济四点意见。
2. 世界人工智能合作组织成立：29个国家签署协定成为创始成员国，未来将重点开展加强人工智能能力建设国际合作、发挥供需对接平台作用、致力于坚定捍卫联合国宪章宗旨和原则等三方面工作。
3. 《人工智能合作发展行动计划》和《国际人工智能伦理治理行动计划》发布：前者提出八项行动，后者为全球人工智能治理贡献行动框架。
4. 我国首个全国产十万卡AI超集群曙光8000上线首周实现满载运行：日均处理作业数突破15万个，单日处理作业峰值超过50万个，已完成近千项超智融合应用适配。

AI大模型

Kimi K3模型发布：拥有2.8万亿参数，100万Tokens上下文，面向长程编程、知识工作和推理等前沿智能场景而设计。采用按量计费标准，每100万Tokens输入费用为2元（缓存命中），每100万Tokens输入费用为20元（缓存未命中），每100万Tokens输出费用为100元。

AI应用

“Apple智能（Apple Intelligence）”正式完成备案：标志着苹果筹备已久的AI功能即将向国内用户开放。苹果在AI战略上展现出了截然不同的产品逻辑——将AI能力深度下沉并嵌入系统底层，摒弃刻意为之的AI入口，让智能化在用户日常高频使用的原生应用中自然浮现。

风险提示

中美科技摩擦；地缘政治风险；产业生态建设不及预期；应用落地不及预期，数据隐私安全风险，市场竞争加剧。

核心理解

生成式人工智能成为健康知识新入口，带来机遇也引发挑战。可靠健康知识需在AI环境中保持可见、可理解、情境相关和负责任呈现，形成内部可信度（知识质量）和外部可信度（信息传递质量）。

共同原则

• 可信度：基于可靠知识、透明来源、恰当背景和负责任解读。
• 公共利益：服务于人民、社区、公共卫生和社会福祉。
• 循证行动：保留背景、不确定性、人群相关性、安全条件及实施考量。
• 透明度和问责制：支持用户了解信息来源和呈现方式。
• 公平与包容：支持多语言获取、本地相关性、全球南方参与。
• 国际合作：公共部门、私营部门、学术界、技术界和公民社会共同行动。

行动优先领域

1. 构建健康知识基础设施：结构化处理可靠健康信息，便于AI识别和使用。
2. 加强负责任AI健康沟通：避免虚假确定性，保留背景信息，区分一般信息与专业建议。
3. 建立监测预警能力：检测虚假信息、协同操纵、安全信息遗漏等。
4. 推进公平、多语种包容和地方相关性：避免边缘化低收入国家、非英语语言和代表性不足人群。
5. 与技术开发者合作：提升信息来源透明度、安全防护措施、证据可追溯性。

共同责任

• 政府与组织：将可信AI健康信息视为数字健康治理优先事项。
• 医疗卫生机构：加强可靠健康知识的可见性、可及性和负责任使用。
• 学术界：开发评估AI系统处理健康信息的方法。
• 技术开发者：支持透明度、可追溯性、安全性和问责制。
• 资助者：投资公共利益数字健康基础设施。
• 民间社会：参与塑造可信、包容的AI健康信息系统。

倡议承诺

“健康与公共卫生可信人工智能国际倡议”作为开放平台，推动对话、合作、研究、能力建设和实际行动，促进从被动应对虚假信息转向主动构建值得信赖的数字健康信息生态系统。

结论

生成式人工智能改变健康知识获取方式，需通过证据、公平、透明、问责和公共利益引导变革。全球社会共同参与，建设可信、包容、易理解和负责任的数字健康未来。

全球 AI 趋势和先进美国市场分析

• 由 ChatGPT 的推出所引发的生成式 AI 现象，全球数据中心市场正经历向高性能计算基础设施的结构性转变。
• 全球数据中心电力消耗预计将从 2015 年的约 200 TWh 激增至 2030 年的超过 1,100 TWh，其中 AI 在总工作量中的占比将从 2023 年之前的不到 3% 陡增至 2025 年的 13% 和 2030 年的 29%。
• 全球科技巨头（微软、Meta、谷歌和亚马逊）的资本支出（CapEx）自 2022 年以来急剧增加，为数据中心需求提供了强有力的基本面支持。
• 尽管科技巨头投入了巨额资金，但 AI 在各行业的实际渗透率低于预期，这表明当前的基础设施投资可能领先于实际需求。
• 新兴云服务提供商（Neoclouds）的崛起，为全球基础设施需求驱动提供了新的动力。
• 北美市场存在结构性供应短缺和激烈的抢占竞争，导致预租赁量远超实际吸收量。
• 推理工作负载将成为主导，这将进一步加剧对主要枢纽核心位置的需求集中。

韩国数据中心市场分析

• 韩国商业数据中心市场已进入成熟阶段，由资产管理公司和全球专业运营商领导。
• 韩国数据中心市场正经历结构性转变，电力可用性决定了选址，区域边界的重要性正在减弱。
• 分布式能源促进法案和电力系统审查的结构性障碍导致韩国数据中心供应瓶颈。
• 韩国数据中心吸收率极高，租金持续上涨，这反映了供应稀缺和集中需求。
• 韩国在 AI 采用、发展和生产方面的领先地位创造了结构性需求基础。
• 供需失衡推动了租金快速增长，但资产价值与租金增长之间的联系需要进一步评估。
• 韩国数据中心投资市场分析表明，数据中心已进入机构另类资产类别，投资者对价值升值充满信心，但风险审查至关重要。
• 资本回报率已与全球同行趋同，限制了通过压缩资本回报率实现的进一步退出收益。
• 开发资金的短期退出前提导致了近期的净运营收入（NOI）增长滞后。
• 物理过时是不可忽视的风险，需要主动考虑翻新成本。
• GPU 代的转变扩大了基础设施差距，定价和买家群体需要仔细审查。
• 韩国首尔电力供应限制为非首都地区的发展创造了新的机遇。

韩国数据中心投资市场分析

• 数据中心已进入机构另类资产类别，主要交易涉及优质机柜数据中心。
• 投资者对数据中心价值升值充满信心，但成功投资执行需要仔细审查实际风险因素。
• 资本回报率已与全球同行趋同，限制了通过压缩资本回报率实现的进一步退出收益。
• 开发资金的短期退出前提导致了近期的净运营收入（NOI）增长滞后。
• 物理过时是不可忽视的风险，需要主动考虑翻新成本。
• GPU 代的转变扩大了基础设施差距，定价和买家群体需要仔细审查。
• 韩国首尔电力供应限制为非首都地区的发展创造了新的机遇。
• 买家群体正在扩大，从国内机构资本转向全球永久资本。
• Keppel DC REIT 的增长表明韩国已成为核心亚太地区枢纽。
• Equinix 和 Digital Realty 等全球运营商有可能部署资产收购策略。

展望与建议

• 韩国数据中心市场正走向结构性拐点，需求、供应和资本正在趋同。
• 供需失衡推动了租金快速增长，但资产价值与租金增长之间的联系需要进一步评估。
• 买家群体正在扩大，从国内机构资本转向全球永久资本。
• 韩国首尔电力供应限制为非首都地区的发展创造了新的机遇。
• 政府政策为韩国数据中心投资提供了强大的催化剂。

核心观点

1. 第四次工业革命以AI为标志，能源决定文明的高度。
2. 词元（Token）经济连接算力与绿色能源，形成Token增长→算力扩张→绿电需求→气候科技产业扩容→反哺算力绿色化的闭环。
3. AI深度赋能光伏与风电、储能与电池、新能源汽车与充电网络、智慧电网、合成生物与新材料六大核心赛道。
4. 气候科技产业范式从“能源+装备”升级为能源、装备与“算力+算法+数据”深度融合。
5. AI赋能气候科技仍需跨越成本可控与算电协同、数据安全与隐私保护、算法偏见、算力成本与能耗悖论、人才缺口与技能重塑五重门。
6. 2025至2027年是AI赋能气候科技从试点示范走向规模化推广的关键窗口期。
7. 政策端构建算法—算力—数据—场景四位一体的支撑体系，资本端投资逻辑从产能转向效率与壁垒。

气候科技产业智能化发展现状

• 中国气候科技产业稳步发展，风电、光伏装机规模持续扩大，新能源汽车产销全球领先，储能产业规模化发展，智慧电网建设提速，氢能、合成生物等前沿领域加速布局。
• AI技术在气候科技产业中的应用已形成多元化技术矩阵，涵盖机器学习、计算机视觉、大语言模型、生成式AI及多模态模型。

政策与资本的双重支持

• 国家层面密集出台政策，构建“人工智能+”与气候科技深度融合的顶层体系，明确AI在生态环境、能源等领域的应用目标。
• 资本市场投资逻辑从产能转向算法效率与数据资产，AI原生气候科技企业获得更高估值溢价。

AI推动下的行业机遇及驱动因素

• AI与气候科技的融合正处于从“概念验证”走向“规模化部署”的历史性窗口期。
• AI从三个层面重塑气候科技产业的价值链：生产端提升效率、服务端创造价值、交易端创新模式。
• 行业面临的挑战包括成本可控与算电协同、数据安全与隐私保护、算法偏见、算力成本与能耗悖论、人才缺口与技能重塑。

AI深度赋能气候科技核心赛道

• 词元（Token）经济与能源数字化：词元（Token）是连接算力需求与绿色能源供给的关键纽带，能源数字化为词元（Token）经济与气候科技的深度融合铺设基础设施。
• 光伏与风电：AI从数据分析优化选址、生成虚拟模型，到优化安装物流降低成本，实现风电场收益提升；AI技术通过构建物理实体与虚拟镜像的实时交互系统，为风电场提供预测性维护和资源配置优化。
• 储能与电池：AI加速储能材料发现，实现智能预测、协同调度与高效消纳；AI驱动储能电池行业全生命周期管理，包括动态BMS智能管控、储能电站数字孪生平台、退役电池AI残值评估与梯次分选。
• 新能源汽车与充电网络：AI赋能充电网络与V2G，实现智能充电调度和电动汽车从“单向耗电设备”向“分布式移动储能单元”转型；AI深度重塑自动驾驶产业格局，推动行业从“规则驱动”迈向“数据驱动”。
• 智慧电网与综合能源服务：AI推动源网荷储一体化，实现能源系统的全景感知与智能预测，构建“源智发、网稳输、荷优用、储巧调”的动态协同机制。
• 合成生物与新材料：AI与合成生物学的融合成为气候科技领域最重要的技术变量之一，AI同样正在重塑新能源材料研发范式。

展望未来

• 价值重塑，AI驱动企业转型与商业闭环：AI与能源的深度融合，推动企业从“卖产品”到“卖算力与服务”的转变；全球竞争的焦点正从"芯片竞争"转向"零碳电力竞争"。
• 借助全球能源供需重构，中国气候科技企业将走出新范式：全球能源体系正经历自工业革命以来最剧烈的需求—供给重构，AI对气候科技的重构已不仅仅是技术升级；中国AI气候科技标准的输出与国际化合作，以及应对国际“数字贸易壁垒”的策略至关重要。