行 业 研 究
行 业 跟 踪 报 告
证 券 研 究 报 告
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证券研究报告|计算机
[Table_IndustryRank]
[Table_ReportType] ——计算机行业跟踪报告[Table_ReportDate]2026 年 11 月 02 日
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计算机 沪深300
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上周，沪深300下跌2.92%，创业板指下跌10.08%，申万计算机行业指数 下跌10.85%，分别跑输沪深300和创业板指7.94和0.78个百分点，在申 万各一级行业中排名第29位。上周，中国电子信息产业发展研究院发布 的《新域新质创新发展十大趋势》显示，我国人工智能推理数据量首次 超过训练数据量，反映模型服务开始从前期能力建设转向更大规模的 实际调用，推理服务的响应速度、成本控制和稳定交付能力将成为商业 化的重要支撑，算力需求有望更多来自模型推理和线上服务，低时延、 高可靠的算力供给及调度能力重要性随之提升，建议关注云端推理服 务、模型部署优化及高频AI应用。IDC发布的《中国AI软件市场半年度 追踪，2026H1》报告显示，2026年上半年，大语言模型占中国MaaS市场 营收的47%，是规模最大的模态。IDC指出，企业对知识问答、代码生成 和智能体编排的需求大多以文本为中心，大模型正从辅助办公走向直 接承担生产任务。模型侧，谷歌发布Gemini 4 Carbon，重点强化网络 安全和长程任务处理；OpenAI推出GPT-6.1 Terra，主打以更低成本完 成桌面操作与复杂自动化任务。我们认为，模型厂商持续提升复杂任务 的性价比，模型能力正更多转化为可用的生产力服务。对企业用户而 言，安全能力有助于模型进入专业工作流，提升单次任务完成效率、成 本下降则有助于扩大高频调用和智能体部署的意愿。建议关注网络安 全AI应用、模型推理及能够将AI嵌入实际业务流程的软件厂商。中长期 视角下，继续聚焦AI产业、数据产业两大投资主线。
数据来源：聚源，万联证券研究所
[Table_ReportList]相关研究
从 Anthropic 招股书看 AI 大模型商业化进 程及算力需求 政策推动 AI 向产业基础研发与产品智能化 延伸 大模型加速融入专业场景，智能体生态持续 拓展
产业动态：（1）人工智能：10 月 31 日，中国电子信息产业发展研究 院发布的《新域新质创新发展十大趋势》显示，我国人工智能推理数据 量首次超过训练数据量。（2）AI 大模型：10 月 29 日消息，谷歌正式 发布新一代前沿大模型 Gemini 4 Carbon，主打业界顶尖的网络安全能 力与长程任务处理能力。（3）AI 大模型：10 月 27 日消息，OpenAI 宣 布推出新模型 GPT-6.1 Terra，主打以更低成本完成复杂的电脑操作任 务。（4）人工智能：2026 年 10 月 29 日，IDC 发布《中国 AI 软件市场 半年度追踪，2026H1》。（5）AI 大模型：微软（MSFT.US）发布 2027 财年（2026 年 7 月 1 日至 2027 年 6 月 30 日）第一季度业绩报告。截 至 2026 年 9 月 30 日的第一财季，微软总营收约为 923 亿美元，同比增 长 19%，高于市场预期的约 907 亿美元。
执业证书编号： S0270520050001 电话： (0755) 8322 3620 邮箱： xiaqy1@wlzq.com.cn
电话： 13242092258 邮箱： liangyy@wlzq.com.cn
行业估值:从估值情况来看，申万计算机行业 2026 年 10 月 30 日 PETTM 为 99.18 倍，低于 2023-2025 年历史 PE-TTM 的均值 158.58 倍。
风险提示：中美科技摩擦；地缘政治风险；产业生态建设不及预期；应 用落地不及预期；数据隐私安全风险；市场竞争加剧。
证券研究报告
上周，中国电子信息产业发展研究院发布的《新域新质创新发展十大趋势》显示，我 国人工智能推理数据量首次超过训练数据量，反映模型服务开始从前期能力建设转 向更大规模的实际调用，推理服务的响应速度、成本控制和稳定交付能力将成为商业 化的重要支撑，算力需求有望更多来自模型推理和线上服务，低时延、高可靠的算力 供给及调度能力重要性随之提升，建议关注云端推理服务、模型部署优化及高频AI应 用。IDC发布的《中国AI软件市场半年度追踪，2026H1》报告显示，2026年上半年， 大语言模型占中国MaaS市场营收的47%，是规模最大的模态。IDC指出，企业对知识问 答、代码生成和智能体编排的需求大多以文本为中心，大模型正从辅助办公走向直接 承担生产任务。模型侧，谷歌发布Gemini 4 Carbon，重点强化网络安全和长程任务 处理；OpenAI推出GPT-6.1 Terra，主打以更低成本完成桌面操作与复杂自动化任务。 我们认为，模型厂商持续提升复杂任务的性价比，模型能力正更多转化为可用的生产 力服务。对企业用户而言，安全能力有助于模型进入专业工作流，提升单次任务完成 效率、成本下降则有助于扩大高频调用和智能体部署的意愿。建议关注网络安全AI应 用、模型推理及能够将AI嵌入实际业务流程的软件厂商。
中长期视角下，继续聚焦AI产业、数据产业两大投资主线。1）AI产业：主要关注国 内AI大模型的技术升级和产品迭代、头部AI大模型厂商的生态建设、智能驾驶、具身 智能等新型智能终端及智能体的应用落地进程，以及人工智能治理的生态建设。2） 数据产业：主要关注数据基础设施建设、高质量数据集等数据要素资源的开发利用、 数据要素的价值释放及应用落地以及数据隐私安全。
上周，沪深300下跌2.92%，创业板指下跌10.08%，申万计算机行业指数下跌10.85%， 分别跑输沪深300和创业板指7.94和0.78个百分点，在申万各一级行业中排名第29位。
资料来源：iFinD，万联证券研究所
29名。2026年初至10月30日，沪深300下跌13.92%，创业板指下跌24.65%，申万计算 机行业指数下跌28.14%，分别跑输沪深300和创业板指14.22和3.49个百分点，在申万 各一级行业中排名第29位。
资料来源：iFinD，万联证券研究所
行业估值水平低于历史中枢水平。从估值情况来看，申万计算机行业2026年10月30日 PE-TTM为99.18倍，低于2023-2025年历史PE-TTM的均值158.58倍。
资料来源：iFinD，万联证券研究所
10月31日，中国电子信息产业发展研究院发布的《新域新质创新发展十大趋势》显示， 我国人工智能推理数据量首次超过训练数据量，标志着我国人工智能从模型训练研 发阶段迈入规模化产业应用阶段。
数据显示，截至2026年6月，日均词元调用量超过175万亿，相比2024年年初增长1000 多倍。顶尖大模型的迭代周期也从过去的几个月压缩到几周甚至几天，人工智能正从
“喂模型”的实验室阶段，全面转入“用模型”的产业落地阶段。
中国电子信息产业发展研究院党委书记、副院长刘文强：当前，人工智能正以前所未 有的速度重塑产业体系。已不仅仅是工具的变革，而正在成为变革的工具，人工智能 正成为牵引全域变革的通用目的技术。
智能制造是推动人工智能加快规模化应用的重要场景。随着“人工智能+制造”行动 深入实施，我国已累计建成500多家卓越级智能工厂，覆盖31个省（区、市），涵盖 超过80%的制造业行业大类。国产算力、大模型已在钢铁、汽车等20个行业落地1000 多个应用场景，推动个性化定制、全生命周期服务等新模式不断拓展。
报告显示，我国以高端制造、数字制造为代表的交叉融合领域已成为工业新动能，对 规上工业增加值增长的贡献率超过五成，释放强劲产业动能。
交叉融合地带兼具多领域技术交叠与场景叠加优势，天然成为原创性、颠覆性创新集 中涌现的突破口。智能网联汽车受益于新材料、新一代信息技术、先进制造等技术融 合创新，实现大算力芯片、舱驾融合技术持续迭代，高性能激光雷达、智能线控底盘 等关键部件批量上车。此外，自动驾驶出租车、智慧物流、矿区、机场等多场景示范 应用有序落地。脑机接口融合生物制造、人工智能与新材料等技术，多项产品完成临 床可行性验证，应用正从医疗领域向教育、工业等领域加速拓展。
工业和信息化部副司长于鹰宇：加快新兴产业规模应用，首批创建133家国家新兴产 业发展示范基地。全国累计布局30家国家制造业创新中心，梯度培育21家国家级制造 业中试平台、重点培育331家中试平台和2400多家储备中试平台，一系列前沿科技创 新突破，推动科技创新和产业创新深度融合。
新域新质赛道技术路线不确定、场景碎片化、试错成本高，高度依赖敏捷灵活的创新 主体。当前，一大批中小企业和创新集群，正在成为新域新质发展的中坚力量和关键 承载单元。
近年来，我国持续完善优质企业梯度培育体系，科技和创新型中小企业超60万家。其 中，量子科技、人工智能、低空经济等新兴和未来产业领域“小巨人”企业近6000家， 在具身智能、生物、可控核聚变等前沿技术方向涌现出一批独角兽企业。
工业和信息化部副司长于鹰宇：目前，我国已累计培育制造业单项冠军企业1862家、 专精特新“小巨人”企业1.76万家、专精特新中小企业超15万家、高新技术企业超50 万家，大中小企业融通发展深入推进。
数据显示，2025年，我国专精特新“小巨人”企业研发投入强度达7%，显著高于规上 工业企业平均水平，发明专利总量达到46万项、户均26.6项。
2026年1—8月，规上工业专精特新“小巨人”企业利润总额同比增长22.2%，好于规 上工业企业水平，有力支撑了工业经济持续回升向好。（资料来源：央视新闻）
10月29日消息，谷歌正式发布新一代前沿大模型Gemini 4 Carbon，主打业界顶尖的 网络安全能力与长程任务处理能力。
谷歌称其为目前最强的模型，重点强化了网络安全能力和处理复杂、长周期任务的能 力。该模型在最新版Artificial Analysis Intelligence Index v5.0中排名第一， 综合得分59。
Gemini 4 Carbon首发入门定价与两周前发布的Gemini 4 Argon保持一致，缓存输入 Tokens可享输入价95%折扣。
输入：每百万Tokens 2美元（现汇率约合13.3元人民币） 输出：每百万Tokens 10美元（现汇率约合66.7元人民币） 入门优惠期结束后，将恢复常规定价： 输入：每百万Tokens 4美元（现汇率约合26.7元人民币） 输出：每百万Tokens 20美元（现汇率约合133.3元人民币）
在长程编程任务上，Carbon专为高难度、需要持续运行多日的智能体工作流设计，能 够自主遍历死胡同、完成大型代码库与底层系统的根因定位、漏洞补丁编写等复杂多 步骤工程任务。
在WebDev Arena前端全栈开发榜单上，Carbon较上代提升89个Elo分，以1,769分位列 第4。
网络安全能力是本次升级的核心亮点，Carbon在防御全生命周期的漏洞发现、验证、 修复环节均达到业界领先水平：
漏洞发现：在SEC-bench Pro基准上实现88.2%的成绩，可自主挖掘真实软件中隐藏的 复杂漏洞。
漏洞利用验证：在ExploitGym基准上取得54.8%的成绩，可自动判断漏洞是否可被利 用，帮助安全人员优先处理高风险漏洞。
根因补丁修复：在CWE-bench基准上取得71.0%的成绩，可直接将验证后的漏洞转化为 可运行的修复代码。
内部测试数据显示，Carbon生成安全代码的成功率较Argon提升超过2倍；Chrome团队 测试显示，其生成高质量补丁的表现比其他实验室的大前沿模型好10倍以上。
安全对齐方面，Carbon在Argon的多层安全体系基础上进一步强化： Terminal-Bench 4.0上的作弊成功率降至0.0%，作弊尝试占比降至0.4%；内部实时编 程环境中，高严重程度的失准警报下降近80%。 无依据的编造性声明较Argon减少约一半，会主动标注方法局限、在证据不足时拒绝 违规操作并明确列出缺失信息。 面对模糊需求时，Carbon会先检索相关资料、向用户反馈差异点再执行。 过度执行率下降26%，服务不足率下降29%，多步骤计划的端到端执行可靠性显著提升， 同时严格遵守项目范围约束。 间接提示注入攻击的成功率降至0.0%，完全抵御了本次评测覆盖的所有攻击尝试。 （资料来源：IT之家）
10月27日消息，OpenAI 27日凌晨宣布推出新模型GPT-6.1 Terra，主打以更低成本完 成复杂的电脑操作任务，尤其擅长需要视觉推理和操作桌面软件的工作。与GPT-5.6 Terra相比，新模型在事实准确性和编程能力方面也有大幅提升。
Terra主要面向希望降低自动化成本的企业，可用于处理发票、解读技术图纸等工作。 OpenAI称，面对难度较高的专业任务，Terra也能以远低于高价模型的成本完成。在 考察复杂专业工作的Agents’ Last Exam基准测试中，Terra的成绩明显提高。测试 项目包括根据建筑图纸建立三维模型，以及逐一记录电影镜头，供影片修复团队使用。
采用中等推理强度时，Terra的得分比GPT-5.6 Terra高15个百分点，完成任务的成本 却只有后者的约三分之一。与GPT-6 Astra相比，Terra的测试成绩不相上下，每个 Token的价格却仅为后者的约十分之一。
Terra在速度上同样具有优势。OpenAI称，其任务执行速度是GPT-6 Astra和GPT-6.1 Sol的3倍以上。在最高推理强度下，每项任务的成本也仅为Claude Opus 5.5的约九 分之一。
OpenAI还着重减少模型的事实性错误，以降低错误回答对自动化流程的影响。该公司 通过一套内部基准测试，利用专门设计的提示词检验模型回答中的薄弱环节。
结果显示，在低推理强度下，Terra的错误率为16.7%，远低于GPT-5.6 Terra的53.6%， 下降36.9个百分点。
将推理强度提高至最高档后，Terra的错误率进一步降至4.3%，比上一代低18个百分 点，接近GPT-6 Astra和GPT-6.1 Sol的水平。API标准定价方面，每100万个输入Token 收费1美元（现汇率约合6.7元人民币），每100万个缓存输入Token收费0.05美元（现 汇率约合0.33元人民币），每100万个输出Token收费5美元（现汇率约合33.4元人民 币）。OpenAI称，新模型的价格比GPT-5.6 Terra和GPT-6.1 Sol低50%。
安全方面，Terra沿用了GPT-6 Astra的防护措施。OpenAI称，新模型抵御提示词注入 攻击的能力有所增强，也能更清楚地向用户说明自身局限。按照OpenAI的准备框架评 估，Terra的网络安全能力已达到“关键级”门槛。
更低的价格有望让开发者和企业更容易采用复杂的电脑自动化技术。对于难度最高 的编程任务，GPT-6.1 Sol和GPT-6 Astra仍具有更强的处理能力。（资料来源：IT之 家）
2026年10月29日，IDC发布的《中国AI软件市场半年度追踪，2026H1》报告显示：2026 年上半年，阿里云在中国大语言模型MaaS市场的份额为46.6%，智谱、火山引擎分别 以10.6%、10.2%位列第二、第三。这份数据按营收口径统计，并将大语言模型与图像、 视频等模态分开计算。
2026年上半年，大语言模型占中国MaaS市场营收的47%，是规模最大的模态。 IDC指出，企业对知识问答、代码生成和智能体编排的需求大多以文本为中心，大模 型正从辅助办公走向直接承担生产任务。 中国MaaS市场整体仍在快速增长。2026年上半年市场规模达106.3亿元人民币，同比 增长889.4%，在中国公有云PaaS市场中的占比从2025年下半年的5.2%升至21.0%。 IDC认为，MaaS正成为云服务商未来几年最重要的增长来源。 在这一市场的竞争中，模型能力、推理效率，以及算力的规模、单位成本和供应链确 定性是厂商最难被复制的能力。（资料来源：云头条）
证券研究报告
日前，微软（MSFT.US）发布2027财年（2026年7月1日至2027年6月30日）第一季度业 绩报告。根据报告，截至2026年9月30日的第一财季，微软总营收约为923亿美元，同 比增长19%，高于市场预期的约907亿美元；GAAP净利润为366.29亿美元，同比增长32%； 每股收益4.92美元，同样高于市场预期。
微软首席财务官Amy Hood将公司业绩增长归因于云业务的强劲需求，使得“营收、营 业利润和每股收益均超出预期”。
本季财报中，微软首次以美元口径单独披露Azure收入，为331.7亿美元，同比增长48%， 增速远超公司整体营收增速，且较上一财季的42%进一步加速。按923亿美元的总营收 计算，Azure收入占比约为36%，取代Office和Windows，成为微软核心的收入来源。 （资料来源：财闻）
中美科技摩擦；地缘政治风险；产业生态建设不及预期；应用落地不及预期；数据隐 私安全风险；市场竞争加剧。
证券研究报告
[Table_InudstryRankInfo] 行业投资评级
强于大市：未来6个月内行业指数相对大盘涨幅10％以上； 同步大市：未来6个月内行业指数相对大盘涨幅10％至-10％之间； 弱于大市：未来6个月内行业指数相对大盘跌幅10％以上。
[Table_StockRankInfo] 公司投资评级 买入：未来6个月内公司相对大盘涨幅15％以上； 增持：未来6个月内公司相对大盘涨幅5％至15％； 观望：未来6个月内公司相对大盘涨幅-5％至5％； 卖出：未来6个月内公司相对大盘跌幅5％以上。 基准指数 ：沪深300指数
我们在此提醒您，不同证券研究机构采用不同的评级术语及评级标准。我们采用的是相对评级体系，表示投资的 相对比重建议；投资者买入或者卖出证券的决定取决于个人的实际情况，比如当前的持仓结构以及其他需要考 虑的因素。投资者应阅读整篇报告，以获取比较完整的观点与信息，不应仅仅依靠投资评级来推断结论。
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