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

云计算产业更新

云厂商基本面持续走强，AI打开长期增量

海内外头部云厂商最新财报均实现高增长：微软 Azure、AWS、谷歌云收入同比大幅提升，阿里云智能、腾讯企业服务增速亮眼。AI带动算力、存储、模型服务等全链条云需求扩容，CSP收入同步受益。

CSP具备AI全链路一体化核心卡位优势

头部云厂商同时掌握算力基础设施、自研/合作大模型基座、多元流量入口，可通过API调用、企业席位、行业 Agent方案等多元路径完成商业化。国内办公智能体产品爆发，腾讯WorkBuddy月访问量、环比增速领跑PC端AI办公平台，验证云厂商入口变现潜力。

云业务盈利属性突出，Meta入局印证行业商业价值

成熟云业务具备高利润率，AWS、微软智能云经营利润率接近 40%。Meta计划推出Meta Compute云计算业务，对外出租算力，我们认为可通过动态调度盘活其算力利用率，也体现了云业务有利可图。

英伟达分成模式佐证AI云长期商业化空间

英伟达推出云厂商收入分成机制，从一次性硬件销售延伸至云服务持续性收益，芯片龙头深度绑定云产业链收益，证明云厂商是AI技术落地商业化的核心载体。

技术降本，自研芯片与调度优化打开利润空间

海内外头部云厂商通过自研芯片实现全栈软硬件协同降本，持续压低算力采购、能耗、运维综合成本，随谷歌TPU、 AWS Trainium、阿里平头哥等自研芯片规模化放量，长期将显著修复云业务毛利率，兑现利润弹性。

投资建议

相关标的：

阿里巴巴、腾讯控股、金山云、优刻得、首都在线、网宿科技、云赛智联、青云科技等。

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；AI资本开支压力过高的风险。



内容目录

CSP 基本面强劲，AI 应用层有广泛卡位 ... 3

1.1各大云厂商财务表现优秀，AI 正显著拉动云需求。 ... 3

1.2 AI 应用层卡位：入口、数据、算力和模型基座一体化 ... 3

做云明显有利可图，技术降本还将打开利润空间 ... 4

2.1云业务盈利属性突出，Meta 入局印证行业商业价值 ... 4

2.2 NVIDIA 分成：上游愿意绑定云收入，反证AI云商业化空间 ... 4

2.3技术降本：自研芯片与调度优化打开利润空间 ... 4

风险提示 ... 4

图表目录

图表 1：各大云厂商最新财务情况 ... 3

图表 2：2026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 ... 3


CSP基本面强劲，AI应用层有广泛卡位

1.1各大云厂商财务表现优秀，AI正显著拉动云需求

AI训练和推理都需要弹性算力、存储、网络、数据库、模型服务、安全与运维体系，客户通常不会单独购买某一块GPU，而是把AI工作负载部署在已有云架构上。因此，AI需求的外溢不只体现为GPU采购，也会体现为云收入、云订单、云平台服务费和企业软件订阅。

图表1：各大云厂商最新财务情况

公司

最新披露期

财务表现

微软

FY2026Q3

智能云业务收入达347亿美元，同比增长30%；Azure及其他云服务收入+40%。

AWS

2026Q1

AWS收入376亿美元，同比+28%。

Google

2026Q1

Google Cloud收入202亿美元，同比+63%。

阿里

2026财年四季度

云智能集团收入416亿元，同比+38%；外部客户收入增速40%。

腾讯

2026Q1

金融科技及企业服务收入599亿元，企业服务收入+20%。

来源：国金证券研究所

1.2 AI应用层卡位：入口、数据、算力和模型基座一体化

我们认为，CSP的核心优势，是它们同时拥有算力、模型、企业客户和应用入口。

• 算力卡位：头部CSP拥有数据中心、高性能网络、分布式存储、数据库、安全、容器与运维体系，AI训练和推理只是把既有云基础设施迁移到更高价值负载。

• 模型基座卡位：Microsoft依托OpenAI生态和Copilot，Google拥有Gemini与Vertex AI，AWS通过Bedrock连接模型生态，阿里云推进通义千问与Model Studio，腾讯布局混元模型。

• 入口卡位：Microsoft有Office/GitHub，Google有Search/Android/Workspace，Amazon有电商/AWS开发者生态，阿里有淘宝/天猫/1688/钉钉，腾讯有微信/企业微信/会议/文档/小程序。近期腾讯WorkBuddy已经成为办公领域爆款Agent产品。

图表2：2026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。


来源：易观分析，国金证券研究所

• 商业化变现：CSP可通过API调用、Token套餐、模型托管、Agent平台、企业席位和行业解决方案，将AI能力纳入原有云账单和软件订阅体系。

做云明显有利可图，技术降本还将打开利润空间

云业务1盈利属性突出，Meta入局印证行业商业价值

据TechRadar报道，在年度股东大会上，Meta首席执行官扎克伯格表示，随着公司不断扩大数据中心规模以支持人工智能程序，云计算业务“绝对有可能”提上日程，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，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。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，也体现了云业务的商业价值。

2.2 NVIDIA分成：上游愿意绑定云收入，反证AI云商业化空间

NVIDIA官网博客在2026年7月1日宣布，NVIDIA推出了一种新的商业模式，向快速增长的AI生态系统（包括初创公司、模型构建者、企业、研究机构和区域性AI参与者）开放计算资源。这种新模式使AI云平台能够通过与收入分成和信用支持模式的经济合作，为AI原生应用、企业级应用和独立软件供应商（ISV）客户采购NVIDIA基础设施。通过此次合作，AI云平台将销售基于NVIDIA技术的云服务，NVIDIA将获得标准产品收入以及所支持容量的云收入分成。这种结构加速了NVIDIA平台在高增长、高信心的AI原生应用领域的普及，并为NVIDIA提供了持续的、与使用量挂钩的收入来源。

我们认为其投资意义在于：上游芯片龙头愿意把收益从一次性硬件销售延伸到未来云服务收入，说明产业链正把AI云视为持续变现的应用空间；而掌握客户、场景、部署和计费体系的CSP，是AI从技术扩散到商业闭环的关键承载层。

2.3 技术降本：自研芯片与调度优化打开利润空间

海内外头部云厂商通过自研 CPU/AI专用芯片实现全栈软硬件协同降本，持续压低算力采购、能耗、运维综合成本，随自研芯片规模化放量，将持续压低算力综合 TCO，长期打开云厂商盈利上行空间。

阿里平头哥：5月20日，在2026阿里云峰会上，平头哥首次公布真武系列芯片的规划，未来两年将陆续推出算力更强的真武V900、真武J900两代芯片，以满足 Agentic时代千行百业的AI算力需求。目前，真武系列芯片已累计出货56万片，服务了中国电信、中国一汽、浦发银行等20多个行业的400多家客户。

AWS Trainium：DigitTimes 7月6日报道AWS通知相关供应链，将上调2026年第3季出货量，估计较原本出货再拉高2~3成，供应链上调 Trainium3服务器2026Q3出货量 20%-30%，AWS最新搭载其ASIC「Trainium3」的服务器，供应链已从5月开始出货。

谷歌TPU：5月19日，谷歌与黑石官宣成立全新AI云计算合资企业，项目总投资规模250亿美元，规划2027年建成500MW智算园区，全部搭载自研TPU v7 Ironwood对外提供算力租赁服务；Ironwood单芯片TCO较英伟达GB200低 44%。

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。

AI资本开支压力过高的风险：

AI资本开支过高可能导致云厂商自由现金流持续承压，并带来折旧压力



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。



特别声明：

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