计算机行业：AI竞赛加速，国内技术与应用快速崛起

投资建议：随着美国人工智能基础设施建设持续加码，全球AI军备竞赛日趋激烈，国内通过技术路径的差异性以及垂类应用创新引领，在全球市场的竞争力日益凸显。AI算力基建领域或受益于美国Stargate项目的约5000亿美元投入，高密度GPU、液冷及光通信需求激增，在全球高投入背景下，国内GPU芯片的国产替代企业短期虽承压但长期潜力显著。其次，AI Agent商业化爆发在即，OpenAI通过Tasks和Operator推动Agent从信息处理向行为代理升级，消费级场景落地加速；豆包语音模型从C端交互方向指引了新的商业化路径。推荐标的：鼎捷数智、福昕软件、科大讯飞、虹软科技、紫光股份、浪潮信息，受益标的：远光软件、迈富时、第四范式。 全球AI竞争加速，技术封锁与基建升级成为关键驱动因素。特朗普政府的政策可能进一步扩大对AI关键技术的出口限制，尤其是芯片供应，这将直接影响中国AI企业的算力基础设施和技术迭代。 同时，美国通过Stargate项目投入5000亿美元建设AI基础设施，推动分布式训练和GPU集群部署，进一步巩固其在全球AI领域的领导地位。中国AI企业面临技术封锁和融资渠道收窄的双重压力，短期内或依赖国产替代，国内算力基础设施建设也有望加速进展。 AI Agent从概念到商业落地，OpenAI作为AI龙头引领行业变革。 OpenAI通过Tasks和Operator两大产品，推动AI Agent从信息处理向行为执行演进。Tasks允许用户创建定时任务，Operator则通过CUA技术实现网页自动化操作，显著提升了任务执行效率。这些创新标志着AI Agent从实验室概念加速转向商业应用。 中国AI企业通过商业化路径创新和技术自主化寻求突破。面对美国的技术封锁和全球竞争，中国AI企业如豆包通过中文语音交互和情感化设计，开辟了C端AI商业化新路径，在教育、娱乐等赛道的C端聚焦发力。豆包实时语音大模型通过端到端语音交互技术，显著提升了语音表现力和控制力，用户满意度远超GPT-4o。同时，字节跳动的Seed Edge计划聚焦训练范式重构和硬件协同设计，试图在算力依赖与算法框架层面实现自主突破。这种从商业化创新到底层技术自主化的双轨策略，为中国AI企业提供了差异化突围的机会。 风险提示：技术迭代不及预期风险、融资渠道收窄及算力依赖风险。 1.投资建议 随着美国人工智能基础设施建设持续加码，全球AI军备竞赛日趋激烈，国内通过技术路径的差异性以及垂类应用创新引领，在全球市场的竞争力日益凸显。AI算力基建领域或受益于美国Stargate项目的约5000亿美元投入，高密度GPU、液冷及光通信需求激增，在全球高投入背景下，国内GPU芯片的国产替代企业短期虽承压但长期潜力显著。其次，AI Agent商业化爆发在即，OpenAI通过Tasks和Operator推动Agent从信息处理向行为代理升级，消费级场景落地加速；豆包语音模型从C端交互方向指引了新的商业化路径。推荐标的：鼎捷数智、福昕软件、科大讯飞、虹软科技、紫光股份、浪潮信息，受益标的：海天瑞声、迈富时、第四范式。 表1：推荐标的盈利预测与估值 2.技术封锁、基建升级与AI Agent驱动全球格局重构 2.1.特朗普政策重构AI产业态势，技术封锁与监管松绑驱动科技博弈升级 特朗普上台后，美国政府或扩大技术出口限制，中国AI企业面临核心芯片供应风险。特朗普在首个任期内通过第13873号行政命令将华为列入实体清单，并修订《外国直接产品规则》限制其获取先进半导体技术，直接切断华为全球供应链。若连任后延续此类政策，可能进一步扩大对AI关键技术的出口管制，例如限制英伟达H系列GPU对华销售，导致中国AI企业训练大模型的算力基础设施受阻。2018-2019年特朗普政府对5500亿美元中国商品加征关税，并限制半导体、人工智能等技术出口，若类似措施加码，将迫使企业加速国产替代进程，但短期内仍面临技术迭代滞后风险。 融资限制政策收紧或加剧中国AI企业资本压力。特朗普政府2020年11月签署了《第13959号行政命令》，禁止美资投资被认定为中国军方控制的企业，导致纽交所对中国三大电信运营商强制退市，并影响35家大型企业国际融资。若连任后强化《外国公司问责法案》的审计要求，中国AI企业赴美上市难度将进一步增加，融资渠道收窄。此类政策已迫使企业转向国内资本市场，但科创板等境内融资渠道审核趋严，叠加研发投入刚性增长，可能挤压企业现金流，延缓技术商业化进程。 图1：特朗普与Oracle、软银、OpenAI领导层会面 中美AI竞赛聚焦关键资源与技术封锁。特朗普延续拜登政府对华半导体出口限制政策，同时通过Stargate强化本土算力基建自主性，形成技术封锁，并在算力方面力求自给自足。特朗普就任后在政策文件中明确将芯片、能源、数据与人才列为AI竞争核心要素，而美国当前对中国半导体设备的出口管制已覆盖先进制程芯片制造设备。特朗普取消能源限制的行政令，允许企业投资新发电项目，直接回应AI数据中心高能耗需求，降低对外依赖，通过加速自主基建、遏制对手资源，或将进一步压缩中国获取关键技术的空间。 特朗普撤销AI安全审查制度将加速应用层产品商业化进程。特朗普于2025年1月20日签署行政令，废除拜登政府2023年依据《国防生产法》实施的AI安全审查制度，取消企业发布前需向联邦政府提交安全测试数据的强制要求。原政策涵盖影响国家安全、公共健康的AI系统，撤销后企业无需公开核心算法参数或经历原有审查流程，直接降低医疗、教育等垂直领域AI产品的合规成本。联邦层面的安全标准制定权终止后，州级法规成为对AI应用的主要约束，但监管差异可能促使企业优先在低监管州部署高迭代速度的消费级AI应用，加速商业化落地。 监管政策松绑与基建政策支持强化美国本土应用创新与全球竞争地位。特朗普任命反监管立场鲜明的David Sacks主导AI事务，并同步推进国内去监管和技术出口限制。联邦层面撤销安全审查与州级审核法规并存的格局，为企业释放灵活创新空间。特朗普将AI竞争定位为国家安全议题，并通过放宽页岩气开采降低数据中心能耗成本，直接支持高算力需求应用的规模化部署。此举与欧盟2024年《AI法案》严格限制高风险应用的路径形成反差，凸显美国在应用层抢占全球市场的决心和制度推进。 2.2.Stargate重构全球算力基建版图，定义AI基础设施新纪元 美国总统特朗普支持OpenAI、软银、甲骨文联合成立Stargate（星际之门）。 目标是在未来四年内投资高达5000亿美元，以建设新的AI基础设施，推动美国在人工智能领域的领导地位，并创造大量就业机会。计划建设多个数据中心，首个数据中心位于得克萨斯州，预计占地50万平方英尺。这些数据中心将配备数百万个专用AI芯片，以满足不断增长的计算需求。除了微软和OpenAI外，软银和甲骨文作为主要投资者参与其中。其他技术合作伙伴还包括NVIDIA、Arm等公司，这些公司将为项目提供必要的技术支持和硬件设施。OpenAI此前指出，国际基金中1750亿美元AI资金流向将决定中美技术领导权归属，而Stargate通过集中资本与政策支持，试图抢占产业竞争中的先发优势。 图2：Stargate在得克萨斯建设超大数据中心 超大规模算力基建推动数据中心设计范式变革，分布式训练架构成为投资重点。Stargate联合项目计划在4年内投入5000亿美元建设AI基础设施，首期1000亿美元已启动，其中得克萨斯的Abilene园区将部署20个数据中心，单个建筑规模达48万平方英尺，总关键IT容量达1.8GW。该园区采用分布式训练架构，通过跨数据中心协同支持大规模模型训练，需部署高密度GPU集群（10万颗GB200、20万颗GB300及40万颗VR200），并依赖低延迟网络互联技术（如JAX+Pathways框架）。这种模式推动数据中心从集中式向分布式转型，倒逼冷却系统、电力管理及光通信技术的迭代。 图3：Stargate的大规模训练依赖于JAX+Pathways框架 表1：星际之门的GPU集群使用到大量芯片，成本巨大 GPU集群部署催生高功率密度解决方案，液冷与高效供电系统需求激增。 Abilene园区预计部署70万颗GPU，总功耗达1.8GW，单颗GPU功耗随代际提升显著增加。为应对高功率密度挑战，项目采用液冷技术目标将PUE降至1.25以下，并通过动态电源管理优化能耗。这种需求直接拉动液冷设备、智能配电模块及高能效半导体的市场增长，同时推动供应链向定制化散热解决方案转型。 分布式训练架构加速光互联技术迭代，DCI市场迎来新一轮增长。Stargate项目的跨数据中心协同要求超低延迟和高带宽通信，推动数据中心互联（DCI）技术升级，Marvell和Ciena或将成为主要受益者，因其在高速光模块与相干光通信领域的优势。项目对光互联技术的依赖刺激光纤网络基础设施投资，并加速相关芯片及材料的研发。 算力基建融资模式创新，债务资本与设备租赁成主流。Stargate采用联合投资模式，软银、Oracle和MGX作为主要资本方，OpenAI负责运营。项目依赖债务融资与设备租赁（OpenAI租赁了高达10万颗GB200集群），2026年后租赁费用将随算力需求激增。软银需出售部分ARM股份以应对190亿美元的出资压力，而Oracle承担数据中心管理与供应链协调职责。这种轻资产模式虽降低初期投入，但推高长期资金链风险，或催生算力租赁金融衍生品及第三方资产管理服务。 传统科技巨头边缘化预示AI主导权争夺升级。微软因规避风险未参与Stargate核心建设，仅保留80亿美元优先投资权，其在OpenAI生态中的控制力被削弱。相比之下，NVIDIA通过硬件供应（GB系列GPU）和软件生态巩固主导地位；Oracle凭借数据中心管理能力切入AI基建层。Arm虽被列为技术合作伙伴，但实际贡献限于配套Nvidia CPU（Grace和Vera）。这一格局显示，AI竞争正从算法优势转向算力+资本+生态的全链条整合，未能绑定核心基建的厂商可能丧失技术迭代话语权。 2.3.OpenAITasks与Operator驱动AI Agent从概念到商业落地 与算力基建并行，AI Agent迈向规模化应用临界点。美国AI监管政策的调整与Stargate超级计算集群建设的推进，共同构成AI技术落地的双重驱动力：前者降低合规性创新成本，后者突破模型的训练和推理瓶颈。在此背景下，AI Agent作为连接大模型能力与现实场景的关键载体，正从实验室概念加速转向商业实践。AI龙头OpenAI的近期动作印证了这一趋势：继ChatGPT拓展任务管理功能Tasks后，其发布的网页操作智能体Operator进一步将AI Agent的能力边界从信息处理推向行为执行，推动AI Agent行业竞争加速。 OpenAI Tasks通过预置任务管理功能推动ChatGPT向主动式助手转型。 OpenAI于2025年1月15日推出名为Tasks的Beta功能，允许ChatGPT用户创建定时或循环任务，例如每日天气播报、护照到期提醒等。该功能目前仅限Plus、Team和Pro订阅用户使用，需在模型选择器中切换至“4o with scheduled tasks”版本。用户可通过自然语言输入任务需求与执行时间，系统支持主动建议任务但需手动确认，任务上限为10个并行执行。完成任务后，ChatGPT将通过网页、桌面及移动端推送通知。这一功能标志着ChatGPT从实时对话工具向持续性任务管理工具的延伸，直接对标传统数字助手，但比较而言实现了更强的语言理解能力。 图4：OpenAI Tasks实现AI完成用户指定的定时或循环任务 Operator通过CUA技术实现网页自动化操作，显著提升任务执行效率。 OpenAI在2025年1月24日发布了Operator。Operator利用计算机使用代理（CUA）技术，能够直接解析网页像素并模拟人类操作，无需依赖网站API即可完成任务。这一技术突