计算机行业研究

买入（维持评级）

行业周报

证券研究报告

计算机组

分析师：李可夫（执业S1130525120009）

分析师：刘高畅（执业S1130525120005）

likefu@gjzq.com.cn

liugaochang@gjzq.com.cn

如何看 META 做云

Meta进军云业务，是算力动态调配的必经之路。Meta正筹备推出Meta Compute云计算业务，面向外部客户提供AI模型API调用与GPU原始算力租赁服务，海外企业频繁主动向Meta寻求算力合作，推动其加速落地云业务布局。行业层面，巨额GPU、存储、数据中心投入带来明显算力峰谷错配，亚马逊、微软、谷歌早已搭建完整公有云体系。Meta2024年底有34万张H100，预计对外出租成熟存量算力而非最前沿稀缺芯片，能够盘活固定资产、拉长设备现金流周期，缓解市场对高额AI资本开支折旧、资产闲置的焦虑，补齐Meta缺少算力内外灵活调配商业系统的短板，也是大模型时代算力资产多重变现的必然选择。

不是放弃模型：公司表态指向更大训练投入。Meta布局对外云算力服务，并不会削减基础大模型研发投入，反而持续推进更高规格超大模型训练迭代。公司首席AI官公开确认新一代Watermelon模型正在训练，算力规模较前代Avocado提升一个数量级；现有Muse Spark模型持续优化代码生成、AI智能体两大核心能力，更新后同步上线MetaAI产品与全新对外开放API。外界容易产生“出租算力=放弃顶尖模型研发”的误区，但实际运营模式为：前沿稀缺算力优先供给内部SOTA模型训练与自有产品推理，仅将阶段性未充分利用的闲置存量算力对外商用。同时外部客户使用算力、调用模型产生的反馈数据，还能反向优化Meta模型能力，实现模型研发与云算力业务双向赋能。

算力需求仍被低估，短期波动源于资本开支担忧，中期价值来自现金流循环。供给端，Anthropic2026年一季度业务规模同比暴涨80倍，斥资每月12.5亿美元向SpaceX采购超22.2万张GPU，头部AI企业仍在高价争抢算力，证明行业算力供给并未过剩；需求端，AI智能体市场早期由代码场景拉动，但办公、法务、财务、企业流程自动化等知识工作者群体市场空间更大，OpenAI Codex非开发者用户增速远超开发者，国内腾讯WorkBuddy等办公智能体平台月访问量、环比增速均大幅走高，推理需求将持续长期扩张。短期市场围绕高额AI资本开支存在分歧，但Meta云业务打通“广告现金流投入基建、基建支撑模型产品、闲置算力对外创收、外部反馈优化模型”的闭环，若市场因过度担忧资本开支引发板块回调，将带来配置窗口。

投资建议

相关标的：

海外算力：工业富联、胜宏科技、东山精密、中际旭创、中钨高新、蓝思科技、领益智造、鹏鼎控股、江海股份、东阳光、火炬电子、三环集团、欧科亿、天孚通信、鼎泰高科、新易盛、兆易创新、唯科科技、天岳先进、大普微、源杰科技、麦格米特、景旺电子、英维克、京东方等；英特尔、SK海力士、Lumentum、闪迪、铠侠、美光。

国内算力：寒武纪、海光信息、东阳光、中芯国际、华虹半导体、禾盛新材、摩尔线程、天数智芯、协创数据、华丰科技、杰华特、壁仞科技、京基智农、华达科技、中科曙光、利通电子、浪潮信息、利扬芯片、沐曦股份、华勤技术、国科微、中国长城、晶科科技、罗曼股份、网宿科技、盈峰环境、芯原股份、晶科科技、亿田智能、豫能控股、星环科技、鸿日达、盛视科技、首都在线、神州数码、百度集团、润泽科技、大位科技、润建股份、奥飞数据、云赛智联、瑞晟智能、科华数据、潍柴重机、金山云、欧陆通、杰创智能、奥尼电子。半导体设备：中微公司、北方华创、拓荆科技、长川科技。

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。



内容目录

一、Meta 进军云业务，是算力动态调配的必经之路 ... 3

二、不是放弃模型：公司表态指向更大训练投入 ... 3

三、算力需求仍可能被低估 ... 4

3.1 Anthropic 算力需求紧张 ... 4

3.2 推理需求不仅来自于 Coding，也来自 Work ... 4

3.3 短期波动来自 Capex 担忧，中期价值来自现金流循环 ... 6

风险提示 ... 6

图表目录

图表 1: Alexandr Wang 表示 META 模型即将更新 ... 3

图表 2: Alexandr Wang 表示 META还在训练更大的模型 ... 4

图表 3: Codex 的开发者和非开发者用户增长 ... 5

图表 4: 2026年3月 中国PC端AI原生办公智能体平台月访问量及增速情况 ... 5


一、Meta进军云业务，是算力动态调配的必经之路

据Bloomberg报道，Meta正在探索推出名为Meta Compute的新云计算业务，可能向外部客户出售AI模型访问或原始算力。TechRadar另报道称，Zuckerberg曾表示云计算业务在考虑范围内，外部公司几乎每周询问Meta是否可提供API服务或算力。

我们认为，这一事件的核心是大模型时代的基础设施投资已经具备“内部自用+外部出租+模型服务化”的多重变现可能。若Meta的GPU、存储、网络与电力容量存在阶段性错配，将闲置或低利用率部分转化为外部收入，反而有助于降低市场对资本开支回报周期的焦虑。

我们认为，在亚马逊、微软和谷歌均已拥有成熟云业务的背景下，Meta的结构性短板是缺少将算力在内部需求、外部客户和生态开发者之间动态调配的商业系统。云服务并不意味着基础模型研发降速；相反，微软与亚马逊在基础模型相对依赖外部伙伴的情况下，仍保持高强度AI基建投资。Meta进入云市场，是通过动态调配优化自身算力利用率的必经之路。

同时我们认为若Meta推出云算力服务，首批外部化资源更可能是存量成熟H系算力，而不是最前沿、最稀缺的最新型号算力。此前Business Insider报道称Meta到2024年底将拥有超过34万张NvidiaH100GPU，合计约60万张GPU。Tom's Hardware报道称，Nvidia表示其云伙伴可以租出所有已上线的H100/H200。如果Meta能把存量H系算力商业化，可以验证推理需求扩张可以延长旧资产现金流周期，并降低市场对AI Capex折旧和闲置的担忧

二、不是放弃模型：公司表态指向更大训练投入

Business Insider 报道称，META首席AI官Alexandr Wang在内部会表示Meta下一代模型Watermelon正在训练，使用算力较Avocado高一个数量级。Alexandr Wang在X原帖称，下一次Muse Spark更新即将到来，编码和智能体能力会有较大改进，并将面向 Meta AI和新API推出。Barron's报道称，Meta将Muse Spark称为scaling ladder的第一步，并表示更大模型仍在开发。

图表1：Alexandr Wang表示META模型即将更新


来源：X，国金证券研究所


图表2：Alexandr Wang 表示META还在训练更大的模型


来源：X，国金证券研究所

我们认为，X原帖与媒体报道相互印证：Meta仍在围绕Muse系列模型、编码能力、智能体能力和API形态推进，而不是把基础模型研发让位给单纯的算力出租。相比卖算力等于放弃追求训练SOTA模型的理解，更可能的情况是：Meta一方面继续投入更强基础模型，另一方面把阶段性未被内部模型训练和产品推理吃满的资源服务化。尤其在模型训练呈现批量化、项目制、峰谷波动的情况下，云化调度可以提升资产利用率。

三、算力需求仍可能被低估

3.1 Anthropic算力需求紧张

Times of India道称，Dario Amodei提到 Anthropic 2026Q1收入和使用量同比约80倍，明显高于原本最高约10倍的预期。

Tom's Hardware 报道称，Anthropic 与 SpaceX 的 Colossus 1 合作涉及逾 22.2 万张 Nvidia GPU 和 300MW 以上算力。Business Insider 报道称，Anthropic 将向 SpaceX支付每月 12.5 亿美元用于 Colossus 数据中心算力。

我们认为，若Anthropic这类模型公司仍在高价寻找外部算力，Meta进入云市场更是验证行业算力短缺仍存在，而不是证明行业已经供给过剩。AI需求的核心不仅是训练，推理、智能体、代码、长上下文、多模态和企业API一旦规模化，会持续消耗GPU、存储、网络、调度软件和电力。当前AI在企业流程、个人生产力、广告、电商、游戏、内容生产、客服和软件开发中的渗透率仍处早期，需求不宜用单一应用的短期热度来线性外推。

3.2 推理需求不仅来自于 Coding，也来自 Work

我们认为，当前部分投资者担心 OpenAI、Anthropic的ARR主要由coding场景驱动，进而担心开发者市场渗透后大模型商业化增速放缓。但Codex的最新使用数据已经显示， agentic AI的增长并不局限在软件开发者群体，知识工作者、法务、研究、文档、数据分析、流程自动化等非开发者场景正在快速上量。

OpenAI论文《The Shift to Agentic AI: Evidence from Codex》显示，Codex活跃用户在2026年上半年增长超过5倍，最快增长发生在软件开发者这一初始受众之外；论文还称，OpenAI内部Codex使用几乎普及，并在很大程度上取代了ChatGPT的业务使用。Axios报道称，Codex每周用户超过500万，较2月桌面应用发布以来增长超过6倍；知识工作者约占用户 20%，采用速度超过开发者3倍。


图表3：Codex的开发者和非开发者用户增长

Fig. 2: Growth in active Codex users by account type and persona



Figure shows growth in users active in the previous 28 days, by persona and account type. The Non-developer series pools users assigned to the Personal and General Knowledge Worker personas. Personas are assigned using the most common label assigned to a user's queries in the 30 days prior to June 11, 2026. Users' account types are allowed to vary over time. All series are indexed to have a value of 1 as of August 1, 2025. Estimates are based on a 3% sample of users.

来源：《The Shift to Agentic AI: Evidence from Codex》，国金证券研究所

The Wall Street Journal报道称，腾讯正推进agentic AI，推出WorkBuddy等工具，并称WorkBuddy是中国使用最广泛的生产力AI agent服务。

图表4：2026年3月中国PC端AI原生办公智能体平台月访问量及增速情况

2026年3月 中国PC端AI原生办公智能体平台月访问量及增速情况

产品名称

月访问量(百万)

WorkBuddy

8.85

Trae.cn

3.34

QClaw

2.38

QoderWork

2.15

CodeBuddy

1.01

AutoClaw

0.76

Coze.cn(桌面端)

0.72

悟空

0.53

LobsterAI

0.47

EasyClaw

0.38

产品名称

环比增速(%)

WorkBuddy

831%

EasyClaw

449%

CodeBuddy

360%

AutoClaw

226%

QClaw

123%

QoderWork

82%

Trae.cn

76%

Coze.cn(桌面端)

69%

LobsterAI

68%

MiniMax Agent

22%

数据统计说明：“月访问量”指在统计周期内用户与PC端AI原生办公智能体平台的交互次数。部分产品为2026年 3月发布正式公测版本，“环比增速”为公测与内测期间的月度环比增速。核心数据来源包括运营商数据、部分平台披露及抽样监测数据、易观用户调研数据、网络公开数据等，通过易观自有模型测算得出。仅统计通过电脑访问产品桌面端应用的用户行为数据，不包括通过Web页面/浏览器插件等浏览器端、手机/平板等移动端、办公软件平台内嵌智能体功能的数据。

$ \textcircled{c} $易观分析

来源：易观分析，国金证券研究所

www.analysys.cn

我们认为，coding是agenticAI的第一块高频刚需市场，因为代码任务结构化、可验


证、ROI清晰；但work市场的潜在TAM更大。办公、运营、销售、财务、法务、研究、客服、内容生产和企业内部系统操作的人群规模远高于专业开发者，且这些任务天然需要跨应用调用、长流程执行、文件处理和组织知识沉淀，正好对应大模型从聊天走向 agent的能力升级方向。即便OpenAI、Anthropic早期商业化被coding拉动，也不应简单外推为商业化天花板将至；更合理的判断是，coding证明了高付费意愿和高频使用，work则提供更大的用户基数和更长的商业化曲线。

3.3短期波动来自Capex担忧，中期价值来自现金流循环

我们认为，短期市场容易在两种叙事之间摇摆：一是“Meta云化说明AI基建投多了”，二是“Meta找到了将AI Capex货币化的新出口”。但拉长看，云业务的战略价值不只在收入增量，更在于云化能力可以帮助公司更灵活地配置训练与推理资源让Meta的资本支出形成更健康的闭环：广告现金流支持基建，基建支持模型和产品，阶段性冗余支持外部云收入，外部客户反馈反过来提升模型和平台能力。短期泛算力板块涨幅较大时，波动可能加剧；但若因“Meta卖算力=AI退潮”的线性担忧引发调整，反而可能提供更好的配置窗口。

风险提示

行业竞争加剧的风险：

众多新兴玩家参与到市场竞争之中，若市场竞争进一步加剧，竞争优势偏弱的企业或面临出清，某些中低端品类的毛利率或受到一定程度影响。

技术研发进度不及预期的风险：

技术开发需投入大量资源，如果相关厂商新品研发进程不及预期，表观层面将呈现出投入在较长时期的滞后特征。

特定行业下游资本开支周期性波动的风险：

部分公司下游资本开支波动与行业周期性相关性较强，或在个别年份对于上游厂商的营收表现产生扰动。



行业投资评级的说明：

买入：预期未来3-6个月内该行业上涨幅度超过大盘在 15%以上；

增持：预期未来3-6个月内该行业上涨幅度超过大盘在 $5\% -15\%$；

中性：预期未来3一6个月内该行业变动幅度相对大盘在 $ - 5\% - 5\% $；

减持：预期未来3一6个月内该行业下跌幅度超过大盘在 5%以上。



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