1、 算力动态：算力租赁价格平稳，Google

投资要点
分析师：任春阳S1050521110006行业相对表现表现1M3M12M计算机(申万)0.5-6.516.4沪深3003.24.127.5市场表现相关研究
1 、《计算机行业点评报告：
AMZN.O：2026Q1 营收利润双增，AWS与电商业务驱动增长》2026-05-26（AAPL.O）：Q2 营收利润双增长，iPhone17 热销与研发投入增长》2026-05-25（GOOGL）：2026Q1 营收持续增长，Cloud 增速创历史新高》2026-05-25▌算力：算力租赁价格平稳， Google 推出Gemini3.5 系列首款模型Gemini 3.5 Flash2026年5 月20日，Google 在I/O 2026 大会上正式发布Gemini3.5 Flash。作为3.5 系列首款轻量级模型，该模型在保持高智能水平的同时，成本仅为同类顶尖模型的一半，有时甚至不到三分之一。此外，该模型在四大基准测试中表现均优于前代Gemini 3.1 Pro，部分指标领先GPT-5.5 和Claude Opus4.7，输出速度高达289 tokens/秒，约为其他前沿模型的4倍。官方表示，该模型将作为全球Gemini 应用和搜索AI 模式的默认模型推广使用。▌AI应用：Gemini周访问量环比+1.40%，GLM-5.1高速版发布2026 年5 月22 日，智谱公司面向部分企业客户推出了GLM-5.1 高速版API“GLM-5.1-highspeed”，其模型输出速度达到了每秒400 个token。从实际应用的角度来看，这意味着原本需要一位写作者连续伏案数天才能完成的文字量，该模型可以在1 分钟内交付完毕；而一名工程师埋头敲击键盘三天才能完成的开发任务，模型也能在喝一杯咖啡的短暂时间内处理完成。▌AI 融资动向：Hark 完成超7 亿美元A 轮融资，投后估值达60 亿美元2026 年5 月22 日，AI 硬件公司Hark 完成超7 亿美元A 轮融资，投后估值达60 亿美元。本次融资由Parkway VentureCapital 领投，NVIDIA、AMD Ventures、Intel Capital 等11家公司参投。该公司致力于开发具备持久记忆的高度个性化智能系统，旨在通过软硬件协同构建人机通用交互界面。目前，其多模态AI 模型已支持餐厅订座、电商下单和信息检索等功能，计划于今年夏季推出首批AI 产品。▌投资建议2026 年5 月21 日，英伟达公布其最新财报。公司整体营收达816 亿美元，同比增长85%、环比增长20%；盈利层面，GAAP标准下净利润达583 亿美元，稀释后每股收益为2.39 美元，两项数据均较上年均同期增长超三倍；本季度公司现金流表现强劲，经营现金流升至503 亿美元，自由现金流达到486 亿-10(%)计算机沪深300请阅读最后一页重要免责声明诚信、专业、稳健、高效美元，整体盈利与现金流能力持续突出。业务层面，核心数据中心业务营收752 亿美元，同比、环比分别增长92%、21%，其中数据中心计算、网络收入均创下历史新高，受益于Blackwell300 及各类算力、互联解决方案的旺盛需求；边缘计算业务营收64 亿美元，同比、环比均稳步增长，依托Blackwell 工作站市场需求实现扩容。展望2026 年第二季度，公司预计营收中值910 亿美元，继续高于市场预期。此外，公司已启用全新业务报告框架，将整体业务整合划分为数据中心、边缘计算两大核心平台。其中，数据中心业务进一步细分出超大规模、ACIE 两大子市场：超大规模市场涵盖公共云与头部消费互联网企业相关收入，ACIE 市场则覆盖AI云、工业及企业级应用领域，重点挖掘各行业AI 数据中心、AI 工厂的增长机遇。边缘计算业务聚焦智能体与物理AI 数据处理设备，业务场景全面覆盖PC、游戏机、工作站、AI-RAN基站、机器人、汽车等各类终端领域。本次英伟达最新财报调整业务统计口径，ACIE 企业级市场确立为算力核心增长主线。黄仁勋判断，工业及企业端覆盖经济规模可达50 万亿-80 万亿美元，长期ACIE 业务增速将优于超大规模客户业务。叠加板块31%环比高增、Blackwell 系列产品适配优势，企业级AI 工厂已成为Token 经济体系下行业主流发展路径。单机算力提升可优化模型推理效率，有效增厚AI 服务收益。ACIE 市场覆盖制造、金融、医疗、能源等实体企业，客户结构分散，与集中化互联网大客户形成明显区分，亦是赛道高增长的核心支撑。随着企业数字化转型推进、行业专属算力集群建设需求上行，及ACIE 算力配套落地节奏加快，下游硬件采购需求具备较强超预期空间。中长期，建议关注专注于半导体等高端制造业的罗博特科（300757.SZ）、新能源业务高增并供货科尔摩根等全球电机巨头的唯科科技（301196.SZ）、AI 智能文字识别与商业大数据领域巨头的合合信息（688615.SH）、深耕工业AI 与软件并长期服务高端装备等领域头部客户的能科科技（603859.SH）。▌风险提示1） AI底层技术迭代速度不及预期。2）政策监管及版权风险。3）AI应用落地效果不及预期。4）推荐公司业绩不及预期风险。重点关注公司及盈利预测公司代码名称2026-05-26股价EPSPE2026E2027E2026E2027E300757.SZ罗博特科621.99-0.300.300.60-2073.30 2073.301036.65301196.SZ唯科科技147.932.533.343.9858.4744.2937.17请阅读最后一页重要免责声明诚信、专业、稳健、高效603859.SH能科科技47.250.921.211.5051.3639.0531.50688615.SH合合信息139.013.244.225.2542.9032.9426.48请阅读最后一页重要免责声明诚信、专业、稳健、高效
正文目录
1.1、 Tokens 跟踪 ....................................................................... 51.2、数据跟踪：阿里云发布千问云官网，同步推出新一代千问旗舰模型Qwen3.7-Max ............. 61.3、产业动态：Google 推出Gemini 3.5 系列首款模型，AI 布局全面提速 ....................... 72.1、 周流量跟踪：Gemini 周访问量环比+1.40% ............................................ 102.2、 产业动态：GLM-5.1 高速版发布，以400 tokens/s 刷新全球大模型API 速度上限 .......... 10图表目录请阅读最后一页重要免责声明诚信、专业、稳健、高效
1、 算力动态：算力租赁价格平稳，Google
推出Gemini 3.5 系列首款模型Gemini 3.5Flash1.1、 Tokens 跟踪根据OpenRouter 公开数据，2026 年5 月18 日至5 月24 日，周度Token 消耗量有所上升，调用量为28.9T，环比上周增加7.43%。在Tokens规模Leaderboard前五名中，DeepSeek的DeepSeek V4 Flash 以3.43T tokens 位居榜首，Tencent 的Hy3 preview 以3.07T tokens位居第二，Anthropic 的Claude Opus 4.7 以1.94T tokens 位居第三；Anthropic 的ClaudeSonnet 4.6 以1.89T tokens 位列第四；OpenRouter 旗下的Owl Alpha 以1.15T tokens 位居第五；从市场份额维度来看，DeepSeek 以5.74T tokens 占据19.8%的份额，稳居首位；Anthropic 以4.77T tokens 占据16.5%，位列第二；Google、Tencent、OpenAI 则分别以4.37T、3.07T、2.97T tokens，对应占据15.1%、10.6%、10.3%的市场份额。近期，中国移动、中国联通、中国电信三大运营商陆续在区域范围内推出Token 套餐，面向个人及政企用户，按用量计价。专家评价称，此举将助力算力普惠，推动AI 算力成为公共服务，从而进一步提升中国的AI 渗透率。5 月22 日，智谱推出GLM-5.1 高速版API GLM-5.1-highspeed。数据显示，该模型输出速度高达400 tokens/s，打破全球大模型厂商历史记录，并在一众国产大模型中首度实现旗舰级能力与极致低延迟的结合，意味着用户无需再为响应速度牺牲模型质量。当前，该模型已面向智谱MaaS 平台部分企业客户开放。DeepSeek-V4-Pro 模型API 官宣永久降价。最新公告显示，原定自6 月起恢复原价的DeepSeek-V4-Pro 模型，将于5 月31 日2.5 折优惠活动结束后，永久调整为原定价的1/4，即：每百万tokens 输入（缓存命中）0.025 元，输入（缓存未命中）3 元，输出6 元。
图表1：Tokens 规模Leaderboard
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图表2：市场份额占据示意
1.2、数据跟踪：阿里云发布千问云官网，同步推出新一代千问旗舰模型Qwen3.7-Max2026 年5 月20 日，阿里云召开年度峰会，同日发布千问云、Qwen3.7-Max 两大重磅产品，宣布面向Agentic 时代全面升级。作为面向Agent 时代而生的全新AI 产品官网，千问云聚合了Qwen、GLM、Kimi、DeepSeek、Wan、HappyHorse 等150 余款主流模型API，实现了从原子能力到交互逻辑的全面重构，支持模型参数、能力、价格、上下文长度等多维度对比，用户可以根据真实体验进行评估，挑选与业务匹配的模型，实现快速选型。千问云的另外一个特点在于其对模型服务链路的全面Skill 和CLI 化。通过将模型服务的核心能力封装为Skills 和CLI 工具，Agent 可动态路由不同模型，自动完成图片生成、图片处理、视频创作等任务，可直接通过脚本或命令行自动化完成所有模型服务的工作流，还可实时拉取模型用量数据，自动分析趋势、识别异常，为用户提供成本优化建议。此外，阿里云同日发布新一代千问旗舰模型Qwen3.7-Max。该模型在三方机构Arena 全球大模型盲测总榜中已超过Kimi-K2.6、DeepSeek-v4-pro、GLM-5.1，位列国产模型第一，并与GPT、Claude、Gemini 三大最强模型接近。数据显示，该模型在编程智能体、通用智能体、推理能力、通用能力与多语言等方面均有不同程度的突破。与此同时，该模型已具备自主完成35 小时超长程智能体复杂任务的能力，实验结果显示，Qwen3.7-Max在全新芯片平台上通过自主编程和超1000次工具调用，推理速度较原版本提升10 倍。近三个月内，千问旗舰大模型已实现3.5、3.6、3.7 三个版本的稳定迭代，国产模型的请阅读最后一页重要免责声明诚信、专业、稳健、高效性能上限持续被刷新。据官方消息，千问3.7 系列还将推出Qwen3.7-Plus 等不同版本模型，实现从编程智能体到视觉智能体的全覆盖，为下一代AI 提供全能智能体新基座。1.3、产业动态：Google 推出Gemini 3.5 系列首款模型，AI 布局全面提速北京时间5 月20 日凌晨，Google 最新、最强旗舰模型Gemini 3.5 Flash 于I/O 2026大会公开亮相。该模型为Gemini 3.5 系列首款轻量级产品，官方称其在保持高智能水平的同时，成本仅为同类顶尖模型的一半，甚至有时不到三分之一。数据显示，该模型在编码生成测试（Terminal-Bench 2.1）中得分76.2%；在真实世界Agent 任务测试（GDPval-AA）中评分1656 Elo；在大规模工具调用测试（MCP Atlas）中，得分83.6%；在多模态理解测试（CharXiv Reasoning）中，得分84.2%，四大基准测试结果均优于Gemini 3.1 Pro，并在部分基准测试中，表现领先于GPT-5.5 和Claude Opus 4.7。
图表3：Gemini 3.5 Flash 基准测试表现对比
速度方面，3.5 Flash 以每秒输出289 tokens的速度遥遥领先，高达其他前沿模型输出速度的4 倍以上。具体功能上，该模型支持快速规划、构建和迭代，具备帮助用户完成开发新应用、维护代码库、协助准备财务文件等任务的能力。与此同时，Google 在该模型的网络安全防护方面同样做了强化，降低了其生成有害内容的可能性。此外，官方表示，该模型将作为全球Gemini 应用和搜索AI 模式的默认模型推广使用。当前重量级版本Gemini 3.5 Pro 已在内部测试使用，预计下月向更广泛的用户进行开放。请阅读最后一页重要免责声明诚信、专业、稳健、高效
图表4：Gemini 3.5 Flash 输出速度对比示意图
同时，Google 正在使用Gemini 3.5 Flash 配合开发平台Antigravity 的新模式——升级后的Antigravity 推出了独立桌面应用Antigravity 2.0，作为智能体交互的中心平台，支持开发者协调多个智能体并行执行任务，并具备动态子智能体支持并行工作流程、后台自动化定时任务，及跨Google AI Studio、Android 和Firebase 的生态系统集成。在一场演示中，Antigravity 展现出了其出色的工程能力：在12 小时内调度93 个智能体并行工作，处理超过15000 次模型请求、26 亿 tokens，API credits 消耗不到1000 美元，从内核到进程和内存管理系统，从零开始构建出一个可用的操作系统。
图表5：Antigravity 工程能力数据展示图
基于Gemini 3.5 系列提供的支持，Google 同步推出了全新的智能AI 搜索框，GoogleSearch 迎来了25 年来的最大升级。升级后的Google Search 不仅能依托AI 智能提示梳理提问思路，还将具备多模态搜索能力，支持文字、图片、文件、视频乃至浏览器标签页作请阅读最后一页重要免责声明诚信、专业、稳健、高效为检索输入，并拥有创建和管理多个AI 智能体完成任务的能力。与此同时，Google 还推出了新型通用AI 智能体Gemini Spark，该智能体基于Gemini3.5 Flash，采用Antigravity 调度架构，拥有针对关联应用中信息进行跨平台推理的能力，支持后台持续运行，能够实现7x24 小时在线，可用于管理用户的数字生活，并代表用户执行操作。除了Gemini 3.5 系列，Google 还推出了全新模型系列Gemini Omni，其定位为可基于任意输入形式生成各类模态输出内容的全能模型。目前，首款模型Gemini Omni Flash 率先支持视频输出，用户可以在Gemini 应用、Google Flow 和YouTube Shorts 上进行试用，未来该系列将持续扩展至支持图像、文本输出。请阅读最后一页重要免责声明诚信、专业、稳健、高效
2、 AI 应用动态：Gemini 周访问量环比
+1.40%，GLM-5.1 高速版发布2.1、 周流量跟踪：Gemini 周访问量环比+1.40%本期（2026.5.16-2026.5.22）AI 相关网站流量数据：访问量前三位分别为ChatGPT（1267.0M）、Bing（805.6M）和Gemini（671.6M），访问量环比增速第一为Gemini（1.40%）；平均停留时长前三位分别为Character.AI（00:14:38）、Discord（00:11:03）和Kimi（00:08:23）;平均停留时长环比增速第一为文心一言（1.33%）。
图表6：2026.5.16-2026.5.22AI 相关网站流量
应用应用类型归属公司周平均访问量（M）访问量环比平均停留时长时长环比ChatGPT聊天机器人OpenAI1267.0-3.50%5:580.28%Bing搜索微软805.6-1.00%7:25-0.67%Gemini聊天机器人谷歌671.61.40%7:03-0.94%Canva在线设计Canva227.60.31%5:490.00%Github代码托管微软143.9-1.03%6:270.00%Discord游戏社区微软141.70.07%11:030.30%NotionAI文本/笔记Notion38.49-1.18%7:560.00%Character.AI聊天机器人Character.Al34.7-6.82%14:38-2.01%PerplexityAI 搜索Perplexity30.74-5.04%4:35-1.43%Deepl翻译工具DeepL27.110.82%2:240.00%Kimi聊天机器人Moonshot AI10.70-2.99%8:23-0.59%QuillBot释义工具QuillBot9.97-4.02%2:520.58%文心一言聊天机器人百度0.59-7.15%2:321.33%2.2、 产业动态：GLM-5.1 高速版发布，以400 tokens/s刷新全球大模型API 速度上限2026 年5 月22 日，智谱公司面向部分企业客户推出了GLM-5.1 高速版API“GLM-5.1-highspeed”，其模型输出速度达到了每秒400 个token。从实际应用的角度来看，这意味着原本需要一位写作者连续伏案数天才能完成的文字量，该模型可以在1 分钟内交付完毕；而一名工程师埋头敲击键盘三天才能完成的开发任务，模型也能在喝一杯咖啡的短暂时间内处理完成。请阅读最后一页重要免责声明诚信、专业、稳健、高效
图表8：GLM-5.1-highspeed 模型输出速度达到400 tokens/s
在过去的行业实践中，高速模型几乎总是轻量级模型，而GLM-5.1 高速版的推出打破了这一惯例，它首次在国产大模型中将旗舰级的能力与极致的低延迟同时带入生产环境，使得用户无需再为了响应速度而妥协模型的质量。在与GLM-5.1 普通版的对比中，高速版在长程任务和Agent Swarm 等场景下表现尤为突出：例如在30 秒内完成复杂网页的处理，或在极短时间内调度多达50 个不同人格并行回答问题。
图表9：在Agent Swarm 中，GLM-5.1 高速版瞬间调度50 个不同人格来并行回答
一个编程智能体任务往往需要经历数十轮模型调用，单轮响应只要慢上几秒，整体耗时就可能被拉长十几分钟。GLM-5.1 高速版在完整保留GLM-5.1 原有能力的基础上，首次实现了真正意义上的“即问即答”式响应速度。这种速度带来的体验完全不同——模型开始成为一个可以实时协作的伙伴，共同与用户进行参数调整和代码修改。在具体实测中，该模型在编写代码时如同开启了十倍速，能够一边理解工程上下文，一边持续生成代码与修改方案，用户刚刚输入需求，函数、接口与调用链便已同步展开。在另一项涉及3D 地图角色移动的测试中，用户输入文字指令，模型能够根据输入瞬时完成场景建模并实时改变环境，此前因延迟而无法实现的全新产品形态开始具备落地的可能。更进一步，当用户提出需求的那一刻，模型可以即时生成恰好匹配该需求的工具与交互方式，甚至进行意图判断。请阅读最后一页重要免责声明诚信、专业、稳健、高效
图表10：GLM-5.1 高速版能够一边理解工程上下文，一边持续生成代码与修改方案
这一高速表现的背后，是智谱GLM 团队与TileRT 团队联合打造的TileRT 高性能推理引擎。该引擎在推理引擎层、调度系统层和基础设施层三个层面进行了系统级优化。在推理引擎层，团队针对GLM-5.1 的架构特点重写了核心推理路径，有效提升了单卡的吞吐能力；在调度系统层，通过动态批处理、请求合并和KV 缓存调度优化，显著降低了高并发场景下的尾部延迟；在基础设施层，围绕推理集群部署、网络链路和负载均衡进行协同优化，确保每秒400 个token 的速度不是一个峰值数字，而是稳定可用的生产级能力。当前主流推理框架以operator/kernel 为基本调度单元，在单token、小batch、多卡TP 场景下，各算子重复经历host 启动、读写与同步的完整链路，导致微秒级算子内的调度和访存开销被迅速放大，使实际速度远低于硬件理论极限。TileRT 的设计思路则是彻底抛弃Runtime 层的动态调度，在编译期将整个计算图静态编排为一个常驻GPU 的persistentEngine Kernel。在单卡内部，计算、异步IO 与通信被全部拆解为微任务，整个推理过程只Launch 一次Engine Kernel，算子间的中间结果不再写回Global Memory，而是通过Register、Shared Memory 与L2 Cache 直接传递，主机端调度与跨算子同步被压缩进同一个常驻Kernel。在多卡尺度上，TileRT 进一步将SM 内部的Warp Specialization 思路外推到整张8 卡NVL 拓扑，不同GPU 不再执行同构逻辑，而是按计算密度与数据依赖被特化为不同的工作单元。GLM-5.1 高速版适用于人工智能编程、实时交互、商业决策、实时语音等对响应延迟要求极高的场景，目前已面向智谱MaaS 平台的部分企业客户开放服务。智谱方面表示，将持续推进推理引擎的工程优化，进一步扩大高速模型的服务能力，使更多企业与开发者能够获得低延迟、高智能的生产级人工智能能力。请阅读最后一页重要免责声明诚信、专业、稳健、高效
3、 AI 融资动向：Hark 完成超7 亿美元A
轮融资，投后估值达60 亿美元2026 年5 月22 日，AI 硬件初创公司Hark 宣布完成超7 亿美元A 轮融资，投后估值达60 亿美元。本轮融资由Parkway Venture Capital 领投，NVIDIA、AlignVentures、AMD Ventures、ARK Invest、Brookfield、Greycroft、Intel Capital 等11 家公司集体参投。Hark 致力于开发可长期记忆用户偏好与习惯的高度个性化的智能系统，旨在通过软硬件协同设计，将模型与硬件深度集成，构建人类与机器之间的通用交互界面。公司认为，当前主流AI 产品大多依赖聊天界面和沿用已久的消费级设备运行，既缺乏对用户的持续记忆能力，也缺少专为智能交互而设计的硬件载体。为了改变这一现状，Hark 正在构建能够与人类及真实世界自然交互的下一代智能体系统。路径上，Hark 并未选择聚焦于单一AI 技术层，而是采取了垂直整合路线，同步构建基础模型、软件系统、原生硬件与全新交互界面，进而打造出一款端到端的无缝个人智能产品，该产品能够主动预判用户需求、降低认知负担，并以协作伙伴而非传统软件的方式运作。从产品层面看，Hark 专注于开发一系列定制AI 模型，将高阶个性化智能作为核心方向，核心模型采用多模态架构，内置持久记忆功能，用于持续记录用户偏好并主动生成任务建议。目前，其模型已具备餐厅订座、电商下单和信息检索等功能，并支持语音指令，但尚不明确其是否具备企业级任务自动化能力。此外，Hark 计划将旗下AI 模型与专属硬件设备捆绑推出，其专属硬件设备被定位为新一代交互入口，旨在替代传统的AI 服务访问方式。在团队方面，Hark 正大力招募硬件工程、AI 研发与设计等领域的顶尖人才，以支撑其团队从模型训练到硬件落地的全链路自研能力。随着7 亿美元资金到位，Hark 将持续投入算力资源，在全新的NVIDIA B200 集群上推进模型训练，并计划于今年夏季推出首批具备持久记忆与主动交互能力的AI 模型。
图表11：上周AI 初创公司融资动态
应用应用类型领投方融资轮融资额目前累计融资额目前估值HarkAI 硬件Parkway VentureCapitalA 轮超7 亿美元 超7 亿美
60 亿美元
请阅读最后一页重要免责声明诚信、专业、稳健、高效Exa LabsAI 搜索引擎a16zC 轮2.5 亿美元 约4.5 亿美元
22 亿美元
Sigma ComputingAI 数据分析PrincevilleCapitalE 轮
8000 万美
超3.72亿美元
30 亿美元
请阅读最后一页重要免责声明诚信、专业、稳健、高效
4、 行情复盘
上周（2026.5.18-2026.5.22 日），AI 应用指数/AI 算力指数/万得全A/中证红利日涨幅最大值分别为2.66%/3.01%/1.76%/0.14%，AI 应用指数/AI 算力指数/万得全A/中证红利日跌幅最大值分别为-2.98%/-5.76%/-2.43%/-1.58%。AI 算力指数内部，彩讯股份以17.35%录得上周最大涨幅，顺景科技以-17.68%录得上周最大跌幅。AI 应用指数内部，美迪凯以31.77%录得上周最大涨幅，鸿博股份以-15.41%录得上周最大跌幅。
图表12：上周（2026.5.18-2026.5.22 日）指数日涨跌幅
图表13：上周（2026.5.18-2026.5.22 日）AI 算力指数内部涨跌幅度排名
-7-6-5-4-3-2-1AI应用指数AI算力指数万得全A中证红利%-20%-15%-10%-5%0%5%10%15%20%请阅读最后一页重要免责声明诚信、专业、稳健、高效
图表14：上周（2026.5.18-2026.5.22 日）AI 应用指数内部涨跌幅度排名
-20%-10%0%10%20%30%40%请阅读最后一页重要免责声明诚信、专业、稳健、高效
5、 投资建议
2026 年5 月21 日，英伟达公布其最新财报。公司整体营收达816 亿美元，同比增长85%、环比增长20%；盈利层面，GAAP 标准下净利润达583 亿美元，稀释后每股收益为2.39美元，两项数据均较上年均同期增长超三倍；本季度公司现金流表现强劲，经营现金流升至503 亿美元，自由现金流达到486 亿美元，整体盈利与现金流能力持续突出。业务层面，核心数据中心业务营收752 亿美元，同比、环比分别增长92%、21%，其中数据中心计算、网络收入均创下历史新高，受益于Blackwell300 及各类算力、互联解决方案的旺盛需求；边缘计算业务营收64 亿美元，同比、环比均稳步增长，依托Blackwell 工作站市场需求实现扩容。展望2026 年第二季度，公司预计营收中值910 亿美元，继续高于市场预期。此外，公司已启用全新业务报告框架，将整体业务整合划分为数据中心、边缘计算两大核心平台。其中，数据中心业务进一步细分出超大规模、ACIE 两大子市场：超大规模市场涵盖公共云与头部消费互联网企业相关收入，ACIE 市场则覆盖AI 云、工业及企业级应用领域，重点挖掘各行业AI 数据中心、AI 工厂的增长机遇。边缘计算业务聚焦智能体与物理AI 数据处理设备，业务场景全面覆盖PC、游戏机、工作站、AI-RAN 基站、机器人、汽车等各类终端领域。本次英伟达最新财报调整业务统计口径，ACIE 企业级市场确立为算力核心增长主线。黄仁勋判断，工业及企业端覆盖经济规模可达50 万亿-80 万亿美元，长期ACIE 业务增速将优于超大规模客户业务。叠加板块31%环比高增、Blackwell 系列产品适配优势，企业级AI工厂已成为Token 经济体系下行业主流发展路径。单机算力提升可优化模型推理效率，有效增厚AI 服务收益。ACIE 市场覆盖制造、金融、医疗、能源等实体企业，客户结构分散，与集中化互联网大客户形成明显区分，亦是赛道高增长的核心支撑。随着企业数字化转型推进、行业专属算力集群建设需求上行，及ACIE 算力配套落地节奏加快，下游硬件采购需求具备较强超预期空间。中长期，建议关注专注于半导体等高端制造业的罗博特科（300757.SZ）、新能源业务高增并供货科尔摩根等全球电机巨头的唯科科技（301196.SZ）、AI 智能文字识别与商业大数据领域巨头的合合信息（688615.SH）、深耕工业AI 与软件并长期服务高端装备等领域头部客户的能科科技（603859.SH）。
图表15：ficonTEC2025 年年中至今公告订单
签约日期客户/描述业务类型金额折合人民币2025/6/20美国某头部公司A 及其子公司光电子封测设备约1,710 万欧约1.36 亿元2025/7/11美国某头部公司B 及其子公司光电子封测设备约1,418 万美约0.98 亿元2025/9/3瑞士某头部公司C 的子公司全自动硅光子封装整线设备或服务约946.50 万欧元约0.75 亿元2025/10/21武汉驿路通科技股份有限公司光纤预制及组装线相关自动化设备约900 万美元 约0.62 亿元请阅读最后一页重要免责声明诚信、专业、稳健、高效2026/1/6瑞士某头部公司C 的子公司第二条全自动OCS（光交换机）封装整线设备及服务约770.00 万欧元约0.61 亿元2025/9/24-2026/1/26以色列的纳斯达克上市的头部公司E单面晶圆测试设备及服务约921.60 万美元约0.64 亿元2026/3/13暂未披露双面晶圆测试设备及服务约608.09 万欧元约0.48 亿元2026/3/19-2026/3/25纳斯达克上市的公司F及其子公司耦合设备及服务（可用于可插拔硅光高速光模块封装制程核心环节的量产）约6 亿元人民约6 亿元2026/4/1纳斯达克上市的公司F耦合设备及服务（可用于可插拔硅光高速光模块封装制程核心环节的量产）约3,570 万美约2.46 亿元2026/4/8-2026/5/1纽约证券交易所上市的公司B 的子公司耦合设备及相关服务约2680 万美约1.83 亿元2026/4/8-2026/5/1纳斯达克上市的公司视觉检测设备、高精度激光bar 条封装设备及相关服务约3226 万美约2.20 亿总金额约17.93 亿元
图表16：重点关注公司及盈利预测
公司代码名称2026-05-26股价EPSPE2026E2027E2026E2027E300757.SZ罗博特科621.99-0.300.300.60-2073.30 2073.301036.65301196.SZ唯科科技147.932.533.343.9858.4744.2937.17603859.SH能科科技47.250.921.211.5051.3639.0531.50688615.SH合合信息139.013.244.225.2542.9032.9426.48
6、 风险提示
1）AI 底层技术迭代速度不及预期。2）政策监管及版权风险。3）AI 应用落地效果不及预期。4）推荐公司业绩不及预期风险。请阅读最后一页重要免责声明诚信、专业、稳健、高效▌中小盘&北交所组介绍任春阳：华东师范大学经济学硕士，6 年证券行业经验，2021 年11 月加盟华鑫证券研究所，从事计算机与中小盘行业上市公司研究周文龙：澳大利亚莫纳什大学金融硕士