1、 算力动态：算力租赁价格平稳，

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)-1.85.61.8沪深300-2.20.417.0市场表现相关研究动AI 迈入Agent 时代，NanoBanana2重塑图像生成格局》2026-03-04现技术突破，Gemini3.1Pro 树立多模态新标准》2026-02-25Seedance2.0，ClaudeOpus4.6 发布》2026-02-10▌算力：算力租赁价格平稳，REDSearcher 框架实现深度搜索Agent 技术突破2026 年3 月，REDSearcher 团队发布低成本、可扩展的深度搜索Agent 训练框架，其30B 参数模型斩获开源模型SOTA，还超越GPT-5-Thinking-high 等闭源模型，突破了深度搜索Agent 训练的三大行业瓶颈。团队从图论角度定义任务复杂度，实现高难度问题自动化合成与多模态扩展，还设计了两阶段Mid-Training 训练框架和SFT+AgenticRL 后训练策略，模型在多项权威基准测试中表现亮眼。▌AI 应用：Bing 周访问量环比+2.70%，GPT-5.4 开启智能体新纪元2026 年3 月6 日，OpenAI 发布其新一代旗舰模型GPT-5.4。该模型不仅在多个关键性能指标上表现卓越，更首次为通用模型赋予了原生的电脑使用能力。该模型推出两种版本，ChatGPT 端的GPT-5.4Thinking 与GPT-5.4Pro 已全面上线，开发者端GPT-5.4 接入API 与Codex，并附带极速版GPT-5.4fast。▌AI 融资动向：CPO 赛道获重注，脑机接口独角兽估值达15 亿美元2026 年3 月，AI 及CPO 领域融资活跃，AyarLabs 完成5 亿美元E 轮融资，估值37.5 亿美元；英伟达向Coherent、Lumentum各投资20亿美元，推动CPO 布局。同期，Neuralink前创始人创立的脑机接口公司Science 完成2.3 亿美元C 轮融资，估值达15 亿美元，累计融资4.9 亿美元，资金将用于PRIMA 视网膜植入物商业化及研发拓展。▌投资建议2026 年3 月4 日，博通发布截至2 月1 日的2026 财年第一财季财报。期内，公司实现营收193.11 亿美元，同比增长29%。其中，AI 业务收入达84 亿美元，同比大幅增长106%，成为核心增长引擎；半导体解决方案业务营收同比增长52%，基础设施软件业务营收微增1%。针对市场关于生成式AI 颠覆传统软件业务的疑虑，CEO 陈福阳明确表示，公司基础设施软件业务未受冲击，基本面依旧稳固。展望未来，公司预计第二财季营收将达到220 亿美元，AI 半导体收入将攀升至107-30-20-10(%)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、高效亿美元。此外，公司提出了2027 年AI 芯片收入突破1000 亿美元的目标，并已锁定相关供应链能力。随着为Anthropic、OpenAI 等头部客户的算力部署规划逐步落地，在科技巨头巨额AI 基础设施投资的驱动下，公司的产业地位持续强化。本次博通财报的强劲表现再次印证了AI 基础设施投资的高确定性。财报显示的AI 业务收入占比过半及半导体业务的高速增长，凸显了定制化AI 芯片与网络解决方案在算力供应链中的核心地位，直接支撑其未来营收指引的持续向好。公司后续对AI 芯片收入的明确目标也反映了下游客户资本开支的持续性，基于此，我们维持对AI 算力板块的看好。中长期，建议关注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）、专注于光伏与半导体等高端制造业的罗博特科（300757.SZ）。▌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2026-03-09股价EPSPE2025E2026E2025E2026E300757.SZ罗博特科366.200.41-0.300.30893.17-1220.67 1220.67301196.SZ唯科科技81.281.762.533.3446.1832.1324.34603859.SH能科科技42.990.780.961.1855.1244.7836.43688615.SH合合信息198.004.013.374.1149.3858.7548.18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 ........................................................................ 41.2、数据跟踪：算力租赁价格平稳 ........................................................ 51.3、产业动态：REDSearcher 框架实现深度搜索Agent 技术突破 ............................... 52.1、周流量跟踪：Bing 周访问量环比+2.70% ................................................ 82.2、产业动态：通用模型首获原生计算机操作能力，GPT-5.4 开启智能体新纪元 ................. 8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，
REDSearcher 框架实现深度搜索Agent技术突1.1、 Tokens 跟踪根据OpenRouter 公开数据，2026 年3 月2 日至2026 年3 月8 日，周度token 消耗量有所上升，调用量为14.8T，环比上周8.82%。在tokens 规模leaderboard 前五名中，minimax旗下的MiniMax2.5 以1.87Ttokens 位居榜首；Google 的Gemini3FlashPreview 以1.04T 位列第二；Deepseek 的DeepseekV3.2 以832Btokens 位居第三；Anthropic 的ClaudeOpus4.6以771Btokens 位列第四；stepfun 的Step3.5Flash 以748Btokens 位列第五。从市场份额维度来看，Google 以411Btokens 占据16.8%的份额，稳居首位；OpenAI 以382B 占据15.6%，位列第二；Anthropic、Minimax、deepseek 则分别以351B、332B、210Btokens，对应占据14.4%、13.6%、8.6%的市场份额。
图表1：tokens 规模leaderboard
图表2：市场份额占据示意
请阅读最后一页重要免责声明诚信、专业、稳健、高效1.2、数据跟踪：算力租赁价格平稳上周算力租赁价格平稳。具体来看，显卡配置为A100-40G 中，腾讯云16 核+96G 价格为28.64 元/时,阿里云12 核+94GiB 价格为31.58 元/时；A800-80G 价格为7.50 元/时。
图表3：上周算力租赁情况
显卡配CPU内存磁盘大小（G)平台名称价格（每小时）价格环比上周A100-40G可自定，额外收费腾讯云28.64/元0.00%
12 核
94G可自定，额外收费阿里云31.58/元0.00%A100-80G系统盘：20G数据盘：50GB恒源云/0.00%A800-80G系统盘：20G数据盘：50GB恒源云7.50/元0.00%1.3、产业动态：REDSearcher 框架实现深度搜索Agent技术突破2026 年3 月，REDSearcher 团队发布一款低成本、可扩展的深度搜索Agent 训练框架，基于该框架研发的30B 参数模型在深度搜索任务中斩获开源模型领域SOTA 成果，且性能超越GPT-5-Thinking-high 等一众知名闭源模型。该框架成功突破深度搜索Agent 训练过程中的三大核心瓶颈，为行业打造了可复现、低成本的深度搜索智能体训练路径，推动AIAgent从静态知识查询向开放环境下的自主探索与信息整合升级。2025 年被视为AIAgent 元年，深度搜索能力是实现自主Agent 的核心关键，要求智能体在长程任务中能够像人类专家一样维持目标、验证信息并动态调整策略。但此前深度搜索Agent 的训练始终面临三大行业瓶颈：一是数据稀缺，高难度长程问答任务高度依赖人工标注，时间与资金成本高昂；二是能力鸿沟，预训练模型虽具备丰富知识储备，却缺乏与真实环境进行长程交互的能力；三是环境缺失，在真实环境中开展训练不仅成本居高不下，且训练过程难以控制，无法支持算法的快速迭代。为突破上述难题，REDSearcher 团队展开系统性技术研发，形成了覆盖任务定义、数据合成、模型训练的全流程解决方案。在深度搜索问题的定义上，团队跳出传统以推理跳数衡量难度的思维，从图论角度科学定义问题的结构性困难，构建了拓扑复杂度与信息分散度的双约束复杂度标准。团队引入树宽概念刻画拓扑复杂度，根据树宽数值将推理任务划分为线性、回环、强耦合子图等不同类型，要求智能体具备多路推论记忆、一致性验证与整体回溯能力；同时引入信息分散度指标，以覆盖关键证据的最小来源数为依据，杜绝模型通过单一网页检索获取答案的捷径，确保智能体与外部环境开展多轮有效交互。请阅读最后一页重要免责声明诚信、专业、稳健、高效
图表4：树宽原理示意图
基于双约束复杂度标准，团队实现了高难度深度搜索问题的大规模自动化合成，采用graph-to-text 流程，先生成符合树宽与分散度要求的推理图，再将其转化为自然语言问题，并通过多层校验机制保障问题具备高难度、可解性与答案唯一性。为进一步提升问题质量，团队还通过大模型智能体对初始依赖图进行拓扑加密，添加环状与交错约束提升结构复杂度，并在问题构造阶段主动植入工具调用需求，将工具使用设置为解题前置条件，同时设计了结构化信息与网络浏览两套图构造流程，满足不同搜索环境的训练需求。在技术拓展层面，REDSearcher 框架实现了高效的多模态扩展，通过模态注入将纯文本推理图转化为跨模态推理，让部分推理约束锚定在图像中。团队采用视觉属性锚定、跨模态依赖、视觉语义抽象、模态灵活插入四种技术手段，迫使模型先完成图像识别再进行知识关联，同时将图像搜索设置为推理必经之路，还可根据需求将视觉证据灵活插入推理链任意位置，实现训练难度的精细控制，使框架能够高效迁移至多模态搜索领域，合成高质量的图文深度搜索问题。针对预训练模型的能力短板，团队设计了成本可控的两阶段Mid-Training 训练框架，实现模型从语言建模到智能体的能力过渡。第一阶段聚焦原子能力建设，优化意图锚定与层次化规划两大核心能力，让模型能够从含噪观测中精准抓取关键证据、过滤噪声，同时将复杂目标拆解为可落地的具体任务，减少推理漂移与规划失效问题；第二阶段强化组合能力，通过合成工具协议与本地模拟环境的交互，让模型掌握基础的工具调用能力，同时在功能一致的模拟环境中开展长程交互训练，强化模型在长程任务中的状态维持与目标一致性，整个训练过程均以成本为核心约束。
图表5：Mid-Training 过程示意图
框架还设计了SFT+AgenticRL 双阶段后训练优化策略，持续提升模型的深度搜索能力。团队让模型在真实环境中完成交互，通过多重过滤机制获取长程高质量轨迹，教会模型专业的深度搜索行为；同时在真实搜索环境中进一步优化模型策略，构建功能等价的本地模请阅读最后一页重要免责声明诚信、专业、稳健、高效拟环境，保持API 一致、证据完备且含噪声的特性，实现低成本验证与算法快速迭代，还采用Agent-as-Verifier 机制对强化学习问题集进行校验，解决合成问题中的答案错误、一题多解等问题，避免数据污染影响训练稳定性。训练过程中，模型呈现出平均交互轮次持续下降、准确率不断提升的特点，证明其并非简单的暴力搜索，而是掌握了更精准的信息获取策略，形成了越训越聪明良性循环。在多项深度搜索权威基准测试中，该框架的效果得到充分验证。30B 参数的REDSearcher 模型在文本深度搜索任务中，不仅在同规模开源模型中达到SOTA 水平，还实现了对GPT-5-Thinking-high、Gemini-2.5-pro、Claude-4.5-sonnet 等闭源模型的性能超越；其多模态版本REDSearcher-MM 在多模态搜索基准测试中，同样取得同规格模型SOTA 成果，性能超越Gemini-2.5-pro，在部分基准上更是接近Gemini-3-pro 的水平，充分印证了REDSearcher 框架在技术设计上的科学性与有效性。
图表6：基准测试结果对比示意图
从图论角度定义深度搜索任务复杂度，以双约束优化可扩展合成数据，以两阶段中间训练降低能力迁移成本，以高质量轨迹合成结合强化学习实现持续迭代。REDSearcher 提供了一条可复现、低成本的深度搜索智能体训练路径，使AI 系统从静态知识查询走向开放环境下的自主探索、验证与信息整合。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：Bing 周访问量环比+2.70%，
GPT-5.4 开启智能体新纪元2.1、 周流量跟踪：Bing 周访问量环比+2.70%本期（2026.2.28-2026.3.6）AI 相关网站流量数据：访问量前三位分别为ChatGPT（1310.0M）、Bing（811.6M）和Gemini（566.9M），访问量环比增速第一为Bing（2.70%）；平均停留时长前三位分别为Character.AI（00:17:15）、Discord（00:10:49）和Kimi（00:08:56）;平均停留时长环比增速第一为Github（0.25%）。
图表7：2026.2.28-2026.3.6AI 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 OpenAI1310.0-2.38%6:00-1.37%Bing搜索微软811.62.70%8:00-0.21%Gemini聊天机器人 谷歌566.91.92%7:25-0.22%Canva在线设计Canva224.81.81%5:52-0.28%Github代码托管微软138.80.80%6:350.25%Discord游戏社区微软133.7-1.76%10:490.15%Character.AI聊天机器人 Character.Al44.450.79%17:15-0.19%NotionAI文本/笔记Notion41.660.94%7:580.00%PerplexityAI 搜索Perplexity38.47-1.43%4:41-0.35%Deepl翻译工具DeepL28.670.07%2:260.00%Kimi聊天机器人 MoonshotAI12.02-1.39%8:56-0.56%QuillBot释义工具QuillBot11.39-1.56%2:440.00%文心一言聊天机器人 百度0.669541-0.64%2:38-4.24%2.2、 产业动态：通用模型首获原生计算机操作能力，GPT-5.4 开启智能体新纪元2026 年3 月6 日，OpenAI 发布其新一代旗舰模型GPT-5.4。该模型不仅在多个关键性能指标上表现卓越，更首次为通用模型赋予了原生的电脑使用能力。该模型推出两种版本，ChatGPT 端的GPT-5.4Thinking 与GPT-5.4Pro 已全面上线，开发者端GPT-5.4 接入API 与Codex，并附带极速版GPT-5.4fast。请阅读最后一页重要免责声明诚信、专业、稳健、高效GPT-5.4 成为首个具备原生电脑使用能力的通用模型，意味着它不再仅仅是一个处理文本和代码的软件，而是能够像人类一样，通过识别UI、操控鼠标和键盘，在各种应用程序和网页之间自如切换，完成复杂的计算机操作。在OSWorld-Verified 上，GPT-5.4 刷出了75.0%的成功率，不仅超越了上一代版本和ClaudeOpus4.6，也超过了人类操作员的平均水平.
图表8：GPT-5.4 在OSWorld-Verified 基准中的表现
这种强大的执行能力，建立在全面提升的通用视觉感知基础之上。GPT-5.4 在MMMU-Pro测试中成功率达81.2%，在OmniDocBench 测试上，GPT-5.4（未开启推理强度）的平均误差为0.109，大幅优于GPT-5.2。模型还首次引原始（original）和高（high）图像输入细节级别。前者支持最高1024 万总像素，或最大单边6000 像素的全保真度感知；后者支持最高256 万总像素或最大单边2048 像素。无论是定位能力、图像理解还是点击准确性，GPT-5.4都展现出了精准的感知基础。
图表9：GPT-5.4 在MMMU-Pro 测试和OmniDocBench 测试中的表现
在知识工作领域，GPT-5.4 展现出了足以替代专业岗位的“软实力”。在GDPval 测试中得到了83.0%的成绩，比上一代GPT-5.2 提升12 个百分点。它能够娴熟地处理制作销售演示文稿、编排电子表格、制定排班表等一系列复杂任务。例如，在模拟初级投资银行分析师工作的电子表格建模测试中，GPT-5.4 的得分87.3%远超上一代模型的68.4%。甚至在进行PPT 设计时，大多人们也更偏爱GPT-5.4 生成的作品，认为其美感更强、视觉元素运用更高效。请阅读最后一页重要免责声明诚信、专业、稳健、高效
图表10：GPT-5.4 在GDPval 测试中的表现
为了让模型能真正可靠地应用于实际工作，OpenAI 在减少模型幻觉、提升事实准确性方面也取得了关键进展。相较于GPT-5.2，GPT-5.4 在单独声明出错的概率降低了33%，整个回复包含任何错误的概率降低了18%。这使得它成为OpenAI 迄今为止最注重事实、最值得信赖的模型。GPT-5.4 的另一个核心技术突破在于，它将顶尖的编程能力整合进了推理模型中。用户不再需要在擅长思考的模型和擅长写代码的模型之间进行切换，一个GPT-5.4 模型就能包揽全部。在SWE-BenchPro 测试上，它以57.7%的准确率媲美甚至超越了GPT-5.3-Codex。然而，真正的突破在于其效率的提升。GPT-5.4 是OpenAI 当前OpenAI 中token 效率最高的推理模型，解决相同问题所需的计算量大幅减少，从而降低了成本并提升了速度。在Codex 的/fast 模式下，其Token 生成速度最高可提升1.5 倍，实现了智力与速度的完美结合。OpenAI 还通过一些有趣的实验性项目展示了这种能力的潜力，例如仅凭一段提示词，GPT-5.4 就能从头构建出一个完整的主题公园模拟经营游戏、一款回合制战棋RPG，甚至是一个可以自由探索的超写实3D 场景，并在开发过程中自动进行可视化调试与测试。
图表11：GPT-5.4 在SWE-BenchPro 测试中的表现
请阅读最后一页重要免责声明诚信、专业、稳健、高效在工具使用方面，GPT-5.4 引入了“工具搜索”功能。面对MCP 工具太多、上下文复杂的情况，该功能能够智能地按需自动查找定义并即时加载。在Scale 的MCPAtlas 基准测试中，这一功能在保持相同准确率的同时，将总token 使用量减少了47%，极大地提升了工作效率。此外，模型在决定何时以及如何使用工具的精准度上也得到了提升，能够更准确、更少轮次地完成诸如阅读邮件、处理附件、评分并记录结果等一系列多步骤的智能体任务。GPT-5.4的网络搜索能力也获得了大幅升级。在BrowseComp测试中，其Pro版本以89.3%的显著优势超越了之前领先的ClaudeOpus4.6，标准版本也与竞争对手并驾齐驱。这意味着在实际使用中，GPT-5.4 能够更持久地进行多轮搜索，筛选最相关的信息，并将来自网络多个源头的信息综合成逻辑严密、推理清晰的答案。GPT-5.4Thinking 同时还改进了深度网络研究能力，并引入了思考过程可介入的功能。当模型在处理复杂冗长的查询时，它会在回复前生成一个前言来梳理工作计划。此时，用户可以中途打断，直接调整研究方向或补充额外说明，而无需等待模型输出全部结果后再推倒重来。这种方式极大地减少了多轮沟通的成本，使得一次对话就能精准高效地交付最终结果，同时也增强了模型对对话历史和任务步骤的连贯记忆。综上所述，GPT-5.不仅凭借原生电脑使用能力开创了通用模型的新纪元，更在推理、编程、视觉、工具使用、网络搜索和知识工作等多个关键维度上都达到了行业顶尖水平。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：CPO 赛道获重注，脑机接
口独角兽估值达15 亿美元2026 年3 月，AI 领域融资动作持续加码，CPO 赛道与脑机接口领域接连迎来重磅融资，其中CPO 独角兽AyarLabs 完成5 亿美元E 轮融资，估值攀至37.5 亿美元，英伟达亦同步向Lumentum、Coherent 两家光学技术企业各投资20 亿美元，持续完善AI 算力光互连生态布局。AyarLabs 此次E 轮融资由NeubergerBerman 领投，ARKInvest、卡塔尔投资局（QIA ）、红杉全球股票等顶级财务投资机构，以及联发科、制造合作伙伴AlchipTechnologies等产业战略投资方共同参与，融资完成后公司累计融资总额达8.7亿美元，稳居CPO 赛道高估值独角兽之列。值得关注的是，联发科还通过子公司DigimocHoldingsLimited 斥资约9000万美元拿下AyarLabs 约2.4%的持股，而英伟达、AMD 等巨头早在2024 年底公司1.55 亿美元D 轮融资时便已入局。AyarLabs 研发的CPO 技术打破了传统铜基互连的物理瓶颈，其TeraPHY 光学I/O 芯片与SuperNova 多波长光源组成的核心解决方案，已形成由GlobalFoundries 负责晶圆生产、Lumentum 供应关键有源光子元件的完整供应链，目前已向客户出货约15000 台设备，计划2026 年中期实现芯片大批量生产，2028 年起年出货量突破1 亿台。本轮融资资金将重点用于扩大CPO 产品量产与测试能力，进一步巩固其在AI 集群、高性能计算等场景的技术优势。几乎与AyarLabs 融资同步，英伟达于3 月2 日宣布分别向Lumentum、Coherent 各投资20 亿美元，双方均达成多年期战略协议，协议中包含数十亿美元的采购承诺，英伟达同时锁定两家企业先进激光组件、光网络产品的未来产能权益。此次投资将助力Lumentum 在美国新建晶圆厂、扩大制造产能，也将为Coherent 的研发投入与本土制造产能扩张提供支持，核心围绕英伟达大力推进的CPO 共封装光学技术展开。Lumentum、Coherent 作为CPO 技术所需激光组件的核心供应商，此次与英伟达的合作，既是英伟达对AI 数据中心网络架构的重要战略布局，也将推动双方联合开发面向下一代AI 基础设施的硅光子技术，助力英伟达构建吉瓦级AI 工厂，同时为两家企业的技术研发与产能扩张提供资金和需求支撑。2026 年3 月，脑机接口（BCI）企业ScienceCorporation 宣布完成2.3 亿美元C轮融资，本轮融资获超额认购，LightspeedVenturePartners、KhoslaVentures、YCombinator、IQT 等知名机构参与投资。融资完成后，公司估值攀升至15 亿美元，自2021 年由Neuralink 前联合创始人MaxHodak 创立以来，累计融资额已达约4.9 亿美元。此次筹得的资金将主要用于旗舰产品PRIMABCI 视网膜植入物的商业化落地、核心研发管线拓展，以及公司定制芯片制造能力的升级，目前Science 拥有150 人的专业研发与运营团队。Science 的核心技术布局聚焦全栈神经工程，旗舰产品PRIMA 视网膜植入物是其商业化核心，该技术2024 年收购自法国PixiumVision 并完成本土化改良，由2 毫米无线光伏植入芯片和配备高清摄像头的专用眼镜组成。植入芯片含378个像素电极，可替代受损视网膜感光细胞，通过眼镜捕捉画面生成的红外光激活电极，刺激视网膜细胞传请阅读最后一页重要免责声明诚信、专业、稳健、高效递视觉信号至大脑。在欧美47名晚期黄斑变性患者的临床试验中，80%患者视觉敏锐度显著改善，可独立阅读字母、数字和单词。目前PRIMA 已提交欧盟CE 认证申请，预计2026 年中获批并率先登陆德国市场，公司还将扩大试验至斯塔加德病、视网膜色素变性等遗传性视网膜疾病。此外，公司还研发了Biohybrid脑机接口，通过电极和数十万个microLEDs 实现更大传输带宽，同时推出AxonProbes 传感器、SciFi 微型计算机等配套技术，实现科研数据的自动化采集与分析。除脑机接口核心领域，Science 还依托核心技术拓展了多元研发管线，其开发的Vessel 器官保存平台，凭借微型灌注技术实现器官的商业航班运输与居家维护，大幅降低操作门槛且支持组件定制化。公司所有核心设备均由北卡罗来纳州自有工厂制造的定制芯片驱动，本轮融资将进一步扩大该工厂的制造能力，同时支撑生物混合神经接口项目研发——该技术通过在大脑表面设备上培养工程神经元，与现有神经回路建立生物连接，提升接口兼容性与稳定性。
图表12：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Science脑机接口LightspeedVenturePartners 等C 轮2.3 亿美元4.9 亿美
15 亿美元
NimbleWebAI 技术服务NorwestB 轮
4700 万美
7500 万美
4-4.5 亿美元PoetiqLLMAI 技术服务FYRFLYVenturePartners、SurfaceVentures种子轮
4580 万美
4580 万美
未披露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（2026.3.2-2026.3.6 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1.54%/2.24%/1.08%/1.35%，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-4.59%/-5.47%/-2.97%/-1.61%。AI 算力指数内部，新易盛以11.71%录得上周最大涨幅，光环新网以-14.73%录得上周最大跌幅。AI 应用指数内部，华盛昌以18.74%录得上周最大涨幅，奥飞数据以-13.86%录得上周最大跌幅。
图表13：上周（2026.3.2-2026.3.6 日）指数日涨跌幅
图表14：上周（2026.3.2-2026.3.6 日）AI 算力指数内部涨跌幅度排名
-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%新易盛智微智能铜牛信息拓维信息光迅科技中际旭创科泰电源常山北明依米康润和软件青云科技-U初灵信息彩讯股份浙大网新数据港天孚通信芯原股份奥飞数据光环新网请阅读最后一页重要免责声明诚信、专业、稳健、高效
图表15：上周（2026.3.2-2026.3.6 日）AI 应用指数内部涨跌幅度排名
-20%-15%-10%-5%0%5%10%15%20%25%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3 月4 日，博通发布截至2 月1 日的2026 财年第一财季财报。期内，公司实现营收193.11 亿美元，同比增长29%。其中，AI 业务收入达84 亿美元，同比大幅增长106%，成为核心增长引擎；半导体解决方案业务营收同比增长52%，基础设施软件业务营收微增1%。针对市场关于生成式AI 颠覆传统软件业务的疑虑，CEO 陈福阳明确表示，公司基础设施软件业务未受冲击，基本面依旧稳固。展望未来，公司预计第二财季营收将达到220 亿美元，AI 半导体收入将攀升至107 亿美元。此外，公司提出了2027 年AI 芯片收入突破1000 亿美元的目标，并已锁定相关供应链能力。随着为Anthropic、OpenAI 等头部客户的算力部署规划逐步落地，在科技巨头巨额AI 基础设施投资的驱动下，公司的产业地位持续强化。本次博通财报的强劲表现再次印证了AI 基础设施投资的高确定性。财报显示的AI 业务收入占比过半及半导体业务的高速增长，凸显了定制化AI 芯片与网络解决方案在算力供应链中的核心地位，直接支撑其未来营收指引的持续向好。公司后续对AI 芯片收入的明确目标也反映了下游客户资本开支的持续性，基于此，我们维持对AI 算力板块的看好。中长期，建议关注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）、专注于光伏与半导体等高端制造业的罗博特科（300757.SZ）。
图表16：重点关注公司及盈利预测
公司代码名称2026-03-09股价EPSPE2025E2026E2025E2026E300757.SZ罗博特科366.200.41-0.300.30893.17-1220.67 1220.67301196.SZ唯科科技81.281.762.533.3446.1832.1324.34603859.SH能科科技42.990.780.961.1855.1244.7836.43688615.SH合合信息198.004.013.374.1149.3858.7548.18
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&主题&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陶欣怡：毕业于上海交通大学，于2023 年10 月加入团队。倪汇康：金融学士，2025 年8 月加盟华鑫证券研究所。