国金证券_计算机行业研究：Token商业化加速_20260712.pdf

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摘要

1国金证券发布计算机行业周报，维持“买入”评级。
2研报指出Anthropic ARR飙升至超600亿美元，预计2026Q3实现盈利拐点，验证Token商业化加速及算力资本开支回报。
3OpenAI发布GPT-5.6支撑增长。
4AI Agent应用正从Coding向通用Work场景扩展，打开更广阔市场。
5建议关注海外算力、国内算力及大模型云厂商相关标的。

文本

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![](page=0,bbox=[185, 187, 388, 393])

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

Token商业化加速

前沿模型商业化加速，Anthropic ARR快速增长已到盈利拐点。SemiAnalysis数据显示，Anthropic的ARR已由2025年底的90亿美元增至目前超过600亿美元，并有望于2026年三季度实现GAAP息税前利润转正。公司收入以用量计费的API业务为主，客户部署更多智能体工作流后，Token消耗和收入可在不增加客户数量的情况下持续扩张。较高的净收入留存率进一步表明，现有客户需求仍处于快速增长阶段。OpenAI方面预计ARR达到400亿美元，近期Anthropic解除对Fable5和Mythos5的限制，OpenAI发布GPT-5.6分Sol/Terra和Luna三个档位，推出Ultra性能设置，进一步支撑两家模型厂商ARR增长。

Token经济性逐步兑现，算力资本开支具备较强回报基础。1）随着模型推理效率持续提升，Anthropic单位算力对应的收入快速增长，SeminiAnalysis预测今年晚些时候达到每GW600亿美元ARR，综合毛利率和API业务毛利率明显改善。按照EpochAI对1GW人工智能数据中心建设及运营成本的测算，前沿模型每GW算力所能支撑的年收入显著高于其年化总成本85亿美元，表明头部模型厂商扩张算力投入仍具备较好的商业回报，资本开支有望继续转化为收入和利润增长。2）Meta计划将计算基础设施容量由2026年的7GW提升至2027年的14GW，并与三星合作加快自研AI芯片量产及先进制程供应链布局，进一步验证头部科技公司仍在通过扩大算力规模、降低单位成本来提升资本开支回报。

从Coding走向Work，AI Agent打开更广阔知识工作市场。市场或担忧当前大模型需求主要由程序员的Coding场景驱动，单一领域难以长期支撑高速增长。OpenAI发布的Codex研究显示，非开发者用户增速显著快于开发者，AI编程工具的使用范围正逐步扩展至产品管理、教育、设计、营销、数据分析及财务等通用知识工作场景。国内WorkBuddy、 TRAE Work等办公智能体产品也在加快落地。Coding能力是智能体执行复杂电脑任务的重要基础，但更广泛的Work场景对应着更大的潜在用户和需求空间，当前大模型在知识工作人群中的渗透仍处于早期阶段。

投资建议

相关标的：

海外算力：东山精密、工业富联、胜宏科技、江海股份、中际旭创、中钨高新、蓝思科技、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、领益智造、兆易创新、鹏鼎控股、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、沐曦股份、壁仞科技、协创数据、华丰科技、杰华特、京基智农、华达科技、中科曙光、利通电子、浪潮信息、利扬芯片、胜蓝股份、华勤技术、国科微、中国长城、晶科科技、罗曼股份、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、神州数码、润泽科技、大位科技、润建股份、奥飞数据、瑞晟智能、科华数据、潍柴重机、欧陆通、杰创智能、奥尼电子。

大模型&云：智谱、MiniMax、阿里巴巴、腾讯控股、金山云、百度集团、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。

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![](page=1,bbox=[430, 16, 594, 176])

内容目录

Anthropic ARR 增长提速，盈利拐点已现 ... 3

Token 经济模型跑通：单位算力收入显著覆盖成本 ... 4

从 Coding 走向 Work：AI Agent 打开更广阔市场 ... 5

风险提示 ... 9

图表目录

图表 1: Anthropic ARR 增长轨迹...3...

图表 2: GPT-5.6 在跨专业领域的长周期智能体工作流表现优秀...3

图表 3: 每 GW 数据中心前期资本支出...4

图表 4: 每 GW 数据中心年度资本支出和运营支出...5

图表 5: Codex 的开发者和非开发者活跃用户增长，以 2025 年 8 月 1 日为基准值 1...6

图表 6: 按账户类别划分 Codex 用户比例...7

图表 7: 中国 PC 端 AI 原生办公智能体平台月访问量及增速...8

图表 8: NEW TRAE Work...8

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Anthropic ARR增长提速，盈利拐点已现

7月8日，华尔街见闻援引SemiAnalysis报告称，Anthropic预计将于2026年三季度实现10亿美元的GAAP息税前利润，对应约 6%的利润率。与此同时，其年度经常性收入（ARR）已从2025年底的90亿美元飙升至目前逾600亿美元。SemiAnalysis预测，若Anthropic维持每月约150亿美元的净新增ARR（NNARR）节奏，其2027年末ARR有望触及3000亿美元。

图表1：Anthropic ARR增长轨迹

![](page=2,bbox=[554, 655, 1865, 1206])

来源：华尔街见闻，SemiAnalysis，国金证券研究所

在收入结构上，Anthropic约 75%至 85%的ARR来自基于用量计费的API业务，消费端订阅仅占总ARR的 5%。相比之下，OpenAI在2026年一季度仍有逾 65%的收入来自订阅模式，消费端ARR占比约 40%。SemiAnalysis指出，API模式的核心优势在于无单用户收入上限——随着同一客户采用更多智能体工作流（Agentic Workflow），其token消耗量与对应收入将持续增长，无需新增客户即可实现扩张。Anthropic首席财务官Krishna Rao今年5月在播客中披露，公司净收入留存率（NRR）高达 500%，即在一季度贡献300亿美元ARR的客户中，一年前这批客户仅贡献了20亿美元。

6月30日，Anthropic宣布已经其前沿模型Fable5和Mythos5的出口管制已经解除。我们认为相关限制解除有望改善模型的全球供给与客户拓展，进一步支撑Anthropic ARR增长。

OpenAI方面，SemiAnalysis称Anthropic与OpenAI合计约有1000亿美元ARR；结合 Anthropic已超过600亿美元ARR的口径，可推算SemiAnalysis对OpenAI当前 ARR的判断大致在400亿美元左右。7月9日，OpenAI推出GPT-5.6，包括全新旗舰模型Sol、适用于日常工作的均衡模型Terra，以及极具性价比的模型Luna。

图表2：GPT-5.6在跨专业领域的长周期智能体工作流表现优秀

![](page=2,bbox=[546, 2020, 1135, 2552])

来源：OpenAI，国金证券研究所

![](page=3,bbox=[100, 18, 594, 177])

GPT-5.6 Sol树立了智能与效率的新标杆，在编程、知识型工作、网络安全及科学领域均取得了行业前沿水平的成果，并带来了更高的单位成本对应的性能提升：在相同预算下能完成更多任务，或以更低的总成本达到同等效果。

OpenAI 还引入了一种加速处理最繁重工作的全新方式：ultra 是最高性能的设置，能够跨多个并行工作流协调多个智能体，更快地完成复杂任务。更强的计算机使用能力与设计判断力，使 GPT-5.6 Sol 成为 OpenAI 目前协作体验最为出色的助手，能够自行检查、打磨并交付可直接使用的成果。

Token经济模型跑通：单位算力收入显著覆盖成本

SemiAnalysis估算，Anthropic当前综合毛利率已升至 60%中段区间，而2024年这一数字为负 94%。其中，API业务毛利率超过 80%。毛利率大幅改善的核心驱动力是推理效率的提升。以每兆瓦算力对应的ARR衡量，Anthropic该指标将于今年晚些时候达到6000万美元，而九个月前仅为1600万美元。也就是说GW对应600亿美元ARR。

epoch AI估算，一个典型的1GW人工智能数据中心需要380亿美元的前期资本支出(CapEx）和9亿美元的年度运营支出（OpEx）。如果将资本支出按每项资产的使用寿命年化，则总拥有成本相当于每年85亿美元。服务器成本占比最高，每年达50亿美元，即总成本的 60%。相比之下，运营成本则相对较小：即使是运营支出中最大的能源项目，每年也仅需 6亿美元。年度成本计算对IT设备的使用寿命非常敏感，EpochAI假设IT设备的使用寿命为5年，设施的使用寿命为14年。如果将IT设备的使用寿命缩短至3年，则年度总成本将增加至120亿美元；如果延长至7年，则成本将降低至70亿美元。

图表3：每GW数据中心前期资本支出

![](page=3,bbox=[534, 1316, 1830, 2112])

该模型基于美国超大规模人工智能数据中心的简化模型，该数据中心拥有1GW的IT设备铭牌容量。“设施”包括建筑外壳、机械系统和电气设备。

来源：epoch.ai，国金证券研究所

![](page=4,bbox=[104, 77, 381, 146])

![](page=4,bbox=[430, 15, 594, 177])

图表4：每GW数据中心年度资本支出和运营支出

![](page=4,bbox=[545, 498, 1888, 1371])

基于一个美国超大规模人工智能数据中心的简化模型，该数据中心拥有1GW的IT设备额定容量。资本支出 （CapEx）以资本成本作为折现率，转换为每项资产在其使用寿命周期内的年度成本。“设施”包括建筑外壳、机械系统和电气设备。

来源：epoch.ai，国金证券研究所

我们认为，据上述测算，对于Claude这类前沿模型，每GW算力对应的年收入显著高于年化成本，表明当前算力投入已具备较强的商业回报。

据财联社7月10号报道，Meta计划将计算基础设施容量从2026年的7GW提高至2027年的14GW，同时最快于2026年9月量产自研AI芯片Iris。

根据韩国媒体《首尔经济日报》报道，由于台积电尖端制程产能已经被头部大客户预定一空，Meta已计划将其后续定制化AI芯片的生产交由三星电子代工生产，合约总价值高达 10万亿韩元（约合65.64亿美元）。根据双方的新合作协议，三星电子将利用其2nm制程节点，为Meta生产第三代至第五代的定制化AI芯片，首批预计将生产超过10万颗AI芯片。Meta为了实现高达5GW算力数据中心的部署目标，正在维持每6个月推出新一代AI芯片的高效开发计划。

报道称，Meta此次转单的主要原因在于，台积电的先进制程产能目前已经被其一线和二线客户全数锁定，导致没有额外的产能供给其他客户。相比之下，正在努力发展代工业务的三星电子则拥有足够的2nm产能供给外部客户，并且愿意从最早期设计阶段就提供一站式的共同开发解决方案，其专属芯片设计部门将与Meta共同开发这些未来模块的构架。这种联合模式促使Meta选择三星电子作为最佳合作伙伴，不仅能保障其供应链稳定，更能加速产品的推出。

我们认为Meta将算力容量由7GW提升至14GW，进一步验证头部厂商扩张AI资本开支仍具备较强经济性。自研芯片加速量产并引入三星代工，也有望通过降低单位算力成本、保障先进制程供给，进一步提升算力投入回报。

从Coding走向Work：AI Agent打开更广阔市场

我们认为市场对大模型厂商ARR增长的可持续性存在担忧，核心原因在于当前需求主要由

![](page=5,bbox=[99, 22, 595, 174])

程序员的Coding场景驱动，单一领域或难以长期支撑收入高速增长。

6月25日OpenAI发布的论文《The Shift to Agentic AI: Evidence from Codex》显示非程序员对Codex的需求也非常旺盛，Codex的采用并不局限于最初的开发者群体。开发者仍占据用户的很大比例，尤其是在个人和组织账户中，但非开发者的增长更为迅速：

图表5：Codex的开发者和非开发者活跃用户增长，以2025年8月1日为基准值1

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

![](page=5,bbox=[576, 620, 1188, 1265])

![](page=5,bbox=[1238, 652, 1783, 1263])

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

从 Codex的用户类别来看，除了开发者，通用知识工作者和个人用户也占据相当高比例。 Codex的使用范围扩展至产品管理、教育、设计、营销、数据分析及财务等通用知识工作场景。

![](page=6,bbox=[105, 77, 381, 146])

![](page=6,bbox=[430, 14, 594, 176])

图表6：按账户类别划分Codex用户比例

Organizational

Individual

Developer

Full stack engineer

18%

21%

Other developer

5%

6%

ML/AI engineer

5%

6%

DevOps/SRE

11%

5%

Backend engineer

10%

5%

Frontend engineer

4%

5%

Mobile engineer

4%

4%

Engineering leader

4%

3%

Data engineer

3%

1%

Systems infra engineer

2%

1%

Research engineer

0.5%

1.0%

Security engineer

1%

0.8%

General Knowledge Worker

Education/student/academic

2%

7%

Product project management

7%

4%

Design research

2%

3%

Marketing growth

2%

3%

Healthcare life sciences

1%

2%

Data analysis business ops

3%

2%

Operations admin

2%

2%

Writing content

1%

2%

Finance accounting

1%

1%

Other professional

1%

0.8%

Consulting strategy

1%

0.8%

Real estate construction

0.6%

0.9%

Sales customer success

1%

0.6%

Legal policy

0.6%

0.6%

HR/recruiting

0.6%

0.4%

Personal

Other personal

1%

2%

Hobbies creative

0.8%

2%

Education/self-learning

0.5%

1%

Personal finance

0.5%

1%

Entertainment

0.5%

1%

Household admin

0.4%

0.7%

Relationships communication

0.2%

0.4%

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

国内，腾讯的办公 Agent应用 WorkBuddy近期爆火，最新发布的《中国办公智能体平台市场研究报告2026》显示，腾讯 WorkBuddy 在国内PC端AI原生办公智能体市场中月访问量和环比增速均位列第一。

![](page=7,bbox=[100, 19, 595, 175])

图表7：中国PC端AI原生办公智能体平台月访问量及增速

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

www.analysys.cn

来源：搜狐网，易观分析，国金证券研究所

字节的Trae也在强调Work概念，推出New Trae Work，官网界面提出“More Than Coding”。

图表8: NEW TRAE Work

![](page=7,bbox=[531, 1633, 1888, 2404])

来源：trae官网，国金证券研究所

我们认为，Coding能力的提升，是AI Agent执行复杂电脑操作的重要基础。相较于程序员群体，各类知识工作者对应的Work场景市场空间更为广阔，当前大模型在整体人群中的渗透仍处早期，增长空间并未受限于程序员需求。

![](page=8,bbox=[103, 77, 379, 144])

![](page=8,bbox=[431, 15, 594, 176])

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

![](page=9,bbox=[104, 78, 379, 144])

![](page=9,bbox=[432, 16, 594, 176])

行业投资评级的说明：

买入：预期未来3一6个月内该行业上涨幅度超过大盘在 15%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%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。

![](page=10,bbox=[103, 78, 379, 144])

![](page=10,bbox=[431, 15, 595, 176])

特别声明：

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