行业动态：算力供需两端均迎关键信号
- 需求端：中国AI大模型日均Token调用量突破140万亿，较2024年初增长超千倍。智谱MaaS平台API ARR提升60倍至17亿元，定价提升83%仍供不应求；Anthropic年化收入达140亿美元，同比增长14倍。
- 供给端：OpenAI完成1220亿美元融资，投后估值达8520亿美元；CoreWeave完成85亿美元投资级GPU基础设施融资，GPU资产2.5年内可收回成本，客户合同平均期限4年。
- 价格端：英伟达H100一年期租赁价格涨幅近40%，算力紧缺获印证，部分合约续签至2028年，Blackwell新集群交付周期延长至6-7个月。
- 国产替代：DeepSeek V4将运行于华为最新芯片，推理端排除美国芯片制造商，国内算力产业链有望受益。
计算需求范式跃迁：从Chatbot到Agent
- 第一阶段（Chatbot）：一问一答模式，上下文短，单次Token消耗有限。
- 第二阶段（低阶Agent）：扩展至工具调用（搜索、代码执行等），加载和调用工具导致上下文增长，单Agent Token消耗约为纯Chatbot的4倍。
- 第三阶段（中阶Agent）：接受模糊高层目标，自主规划、拆解任务、调用工具、自行纠偏，具有更高准确性和泛化能力，类似数字员工。行业共识认为“Chat”范式已终结，AI竞争转向“能办事”的智能体时代。Claude Code和OpenClaw应用印证转变。
- Agent驱动算力需求非线性提升的原因：
- 中阶Agent与Prefill：上下文长度持续膨胀，输入与输出Token比例约100:1。
- 长上下文对算力与存储的双重需求：自注意力机制计算成本与上下文长度呈二次方关系，解码阶段受内存带宽限制，KV Cache急剧膨胀加剧瓶颈。Token阶梯定价机制反映此瓶颈。
- 多Agent通信：多Agent协作架构引入通信协调开销，Anthropic实测多Agent系统Token消耗约为对话模式的15倍。
- 杰文斯悖论：AI效率提升带来使用量爆炸式增长，微软CEO纳德拉称AI成为永远无法被充分满足的商品。
投资建议
- 海外算力/存储：中际旭创、东山精密、胜宏科技、Lumentum、闪迪、美光等。
- 国内算力：寒武纪、海光信息、星环科技、浪潮信息、百度集团等。
- CPU：海光信息、中科曙光、澜起科技等。
- AI应用：
- 大模型&自定义Agent：智谱、Minimax、腾讯控股、阿里巴巴等。
- AI INFRA&高景气&高壁垒：星环科技、德才股份、美年健康等。
- 其他：空天时代、具身智能等。
风险提示
- 行业竞争加剧的风险。
- 技术研发进度不及预期的风险。
- 特定行业下游资本开支周期性波动的风险。
