1金元证券维持计算机行业“强于大市”评级。
24月行业指数涨6.6%，跑输沪深300。
3核心观点：算力进入“新石油”溢价时代，国内三大CSP集体涨价，全球云厂商CapEx超6000亿美元，英伟达市值重回5万亿美元。
4我国发布最大AI4S集群（中科曙光全栈自研）。
5建议关注算力AI服务器重点公司，资金或流向通信/电子。
6风险包括地缘政治及Agent落地不及预期。
金元证券_计算机行业月报：2026年4月市场数据及重点事件分析_20260517.pdf
摘要
文本
计算机行业-计算机设备
2026年5月6日
《计算机行业月报一11月市场数据分析及展望》 2025-11-30
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计算机行业周评20260419一我国最大 AI4S计算集群发布 2026-4-19
计算机行业周评20260426一英伟达市值重回5万亿美元腾 2026-4-26
分析师：周强
TeI: 075583024882
执业证书编号：S0370524080004
zhouqiang@jyzq.cn
-2026年4月市场数据及重点事件分析
计算机行业月报
评级：强于大市（维持）
本月（4.1-4.30）沪深300指数收涨 8.03%，计算机行业指数涨 6.60%，计算机行业指数跑输沪深 300指数1.43个百分点。
本月AI产业链硬件端AI芯片、光模块板块在国内外市场市场均表现极其抢眼，尤其在全球五大云服务商资本开支大幅上调等消息刺激下，英伟达总市值半年后重回5万亿美元，再次确立了其在全球科技领域的领先地位。
英伟达总市值再创新高，同样反映出当前AI技术对全球经济产生的深层影响，它标志着全球经济已经正式进入了“算力即国力，计算即生产力”的新主权时代。
- 维持计算机行业强于大市的投资评级，本月计算机行业月数据仍处于低位震荡状态，我们判断近期通信和电子行业将成为TMT行业最主要的资金流动方向，建议计算机行业内关注算力AI服务器重点公司的市场表现。
风险因素分析：地缘政治风险、Agent落地不及预期、算力成本与投资收益率压力等。
目录
一、2026年4月计算机行业指数跑输沪深300指数 ...4
二、本月AI硬件市场高景气，英伟达市值重回5万亿美元 ...7
1、算力进入“新石油”溢价时代 ...7
1.1 算力由“过剩担忧”到“全面涨价潮” ...8
1.2 2026年算力“涨价潮”将成为产业链的主基调 ...9
1）成本推动：半导体与能源的“双重溢价” ...9
2）需求推动：AI Agent化带来“Token黑洞” ...10
3）算力供应瓶颈：1.6T互联与先进封装成本难以下降 ...10
4）资本定价逻辑：CSP从“烧钱获客”到“业绩兑现” ...11
1.3 产业链利益重心由“软件”向“硬核资源”漂移 ...12
2、我国最大AI4S计算集群发布 ...13
2.1 发展AI4S项目是国家战略发展的需要 ...13
2.2 我国最大AI4S计算集群的技术特性 ...14
1）系统全栈自主研发 ...14
2）6万卡规模在全球范围内处于顶尖水平。 ...14
3）领先的能力验证：可实现的“时间压缩” ...15
4）集群将全面支撑国家超算互联网应用 ...15
2.3 大规模AI4S集群将改写科研与产业竞争格局 ...16
3、云厂商资本开支超预期，英伟达市值再创新高 ...17
3.1 AI算力需求从“训练”转向“推理爆发” ...17
3.2 GPU资产属性改变：从CapEx→类“能源资产” ...19
3.3 云厂商资本开支进入超级周期 ...21
三、计算机行业本期市场数据（4.1日-4.30日） ...23
1、计算机行业市占率本月依旧呈现低位小幅振荡状态 ...23
2、行业换手率指标表明当前市场热点明显发散 ...24
3、对行业近期市场机会的综合判断 ...25
四、行业风险因素分析 ...26
图表目录：
图表 1: 4.1-4.30 区间计算机行业指数涨跌 ...4
图表 2: 4.1-4.30 区间申万行业指数涨幅前 10: (%) ...5
图表 3: 4.1-4.30 区间申万行业指数跌幅前 10: (%) ...5
图表 4: 计算机行业成分个股 4.1-4.30 日区间涨幅前十： ...6
图表 5: 计算机行业成分个股 4.1-4.30 日区间跌幅榜： ...6
图表 6: 国内三大 CSP 公告价格上调日期及涨价策略： ...8
图表 7: 传统 AI vs Agent 对 Token 消耗对比： ...10
图表 8: 集群在多个前沿领域可实现效率的非线性增长： ...15
图表 9: 模型训练与模型推理对算力需求差异性： ...18
图表 10: GPU 资产将成为类“能源资产”： ...20
图表 11: 市场给与英伟达公司更高的估值水平： ...21
图表 12: 全球五大云厂商资本开支趋势表 (2024 - 2026E)： ...21
图表 13: 本期（4.1-4.30）计算机行业市占率呈现低位小幅振荡状态： ...24
图表 14: 本期（4.1-4.30）行业流通股日均换手率排名前十（算术平均）% ...25
一、2026年4月计算机行业指数跑输沪深300指数
本月（4.1-4.30）沪指逐步收复3月跌幅，计算机行业指数同步反弹，沪深300指数月收涨 8.03%，计算机行业指数上涨 6.60%，月度收盘跑输沪深300指数1.43个百分点。
图表1：4.1-4.30区间计算机行业指数涨跌
资料来源：Choice，金元证券研究所整理
截至4月30日收盘，在申万全行业月涨幅排名上，计算机行业列于申万31个行业的涨幅榜第12位，处于中游水平。本月四大TMT行业市场表现明显分化，电子、通信行业指数分列本月涨幅榜冠亚军，而计算机行业、传媒行业涨幅相对落后。
图表 2：4.1-4.30区间申万行业指数涨幅前10： （%）
资料来源：Choice，金元证券研究所整理
图表 3：4.1-4.30区间申万行业指数跌幅前10： （%）
资料来源：Choice，金元证券研究所整理
据Choice数据4.1-4.30日区间计算机行业成分个股199家上涨，134家下跌，区间品高股份（135.52%）、宏景科技（106.63%）、
杰创智能（88.08%）占据计算机了行业涨幅榜前三。
图表4：计算机行业成分个股4.1-4.30日区间涨幅前十：
资料来源：Choice，金元证券研究所整理
本月下跌个股中，4.1-4.30日区间*ST易录（-42.69%）、ST信安（-41.36%）、ST天玑（-39.9%）占据了区间计算机行业跌幅榜前三。
图表 5：计算机行业成分个股4.1-4.30日区间跌幅榜：
资料来源：Choice，金元证券研究所整理
二、本月硬件市场景气高涨，英伟达市值重回5万亿美元
本月国内外AI产业链利好不断，AI芯片、光模块在国内外市场表现均极其抢眼，尤其在全球五大云服务商（Amazon, Microsoft，Google，Meta，Oracle）2026财年总资本开支大幅上调的消息刺激下，英伟达（NVIDIA）总市值重回5万亿美元，再次确立了其在全球科技领域的领先地位。
4月计算机行业重点事件除英伟达股价创历史新高之外，还有我国最大AI4S计算集群发布、算力进入“新石油”溢价时代等重要事件。总体上来看，英伟达市值本月再创历史新高将成为科技史上重要的里程碑事件，不仅确认了英伟达在人工智能浪潮中的核心地位，也反映出当前AI技术对全球经济产生的深层影响，它标志着全球经济正式进入了“算力即国力，计算即生产力”的新主权时代。
1、算力进入“新石油”溢价时代
进入2026年第二季度，算力市场正经历自生成式AI爆发以来最猛烈的涨价周期。根据市场监测数据，继国内三大CSP在3月发布涨价公告之后，本周腾讯云再度公告算力价格全线调升。
1.1 算力由“过剩担忧”到“全面涨价潮”
从“过剩担忧”到“全面涨价潮”的转变，是2026年上半年计算机行业最显著的市场观点大反转。根据2026年3月至4月期间各云厂商官网发布的正式公告及财报数据，国内三大 CSP（云计算服务商）已集体终结了“以价换量”的低价策略，全面转向成本定价与盈利驱动模式。
继国内三大CSP在3月发布涨价公告之后，在本周，腾讯云官网4月9日发布《关于部分云产品价格调整的公告》中，明确提出受全球AI算力需求及硬件供应链成本上涨影响，腾讯云自5月9日起对AI算力、容器TKE、EMR刊例价统一上调。
图表6：国内三大CSP公告价格上调日期及涨价策略：
CSP厂商
正式执行日期
核心调价产品与幅度
策略重心
阿里云
2026年4月18日
自研真武810E算力卡：涨幅5%-34%
智算版文件存储(CPFS)：涨幅约30%
自研硬件溢价：通过自研芯片的议价权转嫁硬件供应链成本。
百度云
2026年4月18日
AI算力相关产品：涨幅5%-30%
并行文件存储：涨幅约30%
结构性优化：重点提价高带宽、高I/O的智算资源。
腾讯云
2026年5月9日
AI算力/容器服务/EMR：统一上调5%
全面通胀+模型收割：全线硬件租赁小幅涨价，大模型API接口率先进入
混元模型API：涨幅高达450%-463%
高利润期。
资料来源：国内三大CSP官网、金元证券研究所整理
1.2 2026年算力“涨价潮”将成为产业链的主基调
如果说2024-2025年是算力的“军备竞赛期”，那么2026年则是“应用收割与成本摊销期”。在这种背景下，算力涨价潮不仅是产业链的现实，更是行业走向成熟、资源向头部集中的必然结果。
1）成本推动：半导体与能源的“双重溢价”
本轮涨价不同于以往的短期缺货，它是由底层原材料和能源成本结构性上涨驱动的：
在AI服务器成本中，存储芯片已成为价格涨幅最高的环节。由于三星、SK海力士等巨头将产能优先拨给高利润的HBM4，导致通用型DRAM和NANDFlash供给急剧萎缩。2026年一季度， DRAM合约价涨幅已上调至 90%-95%，这种刚性成本通过供应链直接传导至服务器终端设备。
另一方面，智算中心（AIDC）已成为“电老虎”，随着算力规模
突破1000EFlops门槛，相关配套的电力设施升级成本也需要向下游转嫁，这种能源成本的上升也为算力价格提供了坚实的底层价格支撑。
2）需求推动：AI Agent化带来“Token黑洞”
目前AI需求侧的爆发已从“训练”转向更具规模效应的“推理”端，以OpenClaw为代表的自主代理协议普及，使得AI不再是“问答式”交互，而转化为24小时持续运行的后台进程。视频模型（如Seedance等）的渗透率快速的提升，也对底层算力集群的并发稳定性和互联带宽提出了指数级要求，高壁垒的需求进一步拉动了高端算力资源的溢价。
图表7：传统AI vs Agent对Token消耗对比：
项目
传统大模型
AI Agent
调用方式
单轮请求
多轮循环
单次Token消耗
100-1,000
10,000-1,000,000+
控制方式
用户驱动
模型自主
成本结构
可控
不可控
资料来源：金元证券研究所整理
3）算力供应瓶颈：1.6T互联与先进封装成本难以下降
当算力集群达到“万卡”乃至“十万卡”规模时，通讯延迟将成为影响算力的核心因素。为了进一步维持效率，企业必须采购价格极其昂贵的1.6T光模块和CPO（光电共封装）等通讯设备。而这类高端精密硬件目前仍处于产能爬坡期，供需缺口较大，硬件生产厂商具备极强的议价权，这部分硬件升级的投资溢价最终将体现在算力单价上。
而在芯片供给端，高端芯片的CoWoS等封装产能虽然在持续扩产，但仍赶不上AI芯片的设计迭代速度。总体上来看，高端算力硬件供应链的每一个环节都在这次涨价潮中寻求自身的更高毛利。
4）资本定价逻辑：CSP从“烧钱获客”到“业绩兑现”
在2025年，各大CSP巨头算力基建上的资本开支（CAPEX）巨大，随着2026年企业级AI部署进入深水区，CSP迫切需要通过提价将高昂的硬件折旧成本转化为财报中的毛利增长。国内阿里、腾讯、百度等CSP巨头在2026年4月集体上调云算力价格这一事件，标志着国内互联网大厂已停止通过补贴抢占市场的发展策略，转而进入投资回收期。
1.3产业链利益重心由“软件”向“硬核资源”漂移
算力进入溢价时代，标志着计算机行业从“技术驱动”彻底转向了“资源驱动”。这种转变将会重塑整个产业链的利益分配、技术路径和竞争准则，计算机行业产业链的利益重心也将由“软件”向“硬核资源”漂移。
在算力的“新石油”时代，掌握底层资源（算力、存储、带宽）的企业获得了类似于能源巨头的定价权，而存储（HBM4/DDR5）、光互联（1.6T/CPO）和先进封装环节将成为行业毛利最高的“深水区”。
算力溢价时代，CSP（云服务商）角色也发生了转变。CSP将从单纯的“租售平台”转变为“资源调控者”。在算力通胀环境下，具备核心硬件资源或自研芯片（如真武、昇腾系列）的厂商能通过提价获取超额收益，从而能够通过溢价租售，将硬件折旧成本转化为稳定的现金流，获得市场投资者的认可。
算力进入溢价时代，意味着计算机行业告别了“摩尔定律”带来的低廉算力红利，进入了一个精耕细作的时代。对于企业而言，“拥有算力”只是生存底线，而能够“优化算力”则是企业的核心竞争力。
算力溢价也将持续推动国产平替加速，因为当进口算力贵到影响国内商业闭环时，国产算力（如昇腾、寒武纪）的性价比优势将从“备选项”变成为“必选项”。
2、我国最大AI4S计算集群发布
2026年4月14日，由中科曙光（Sugon）全栈自主研发的我国最大AI4S（人工智能驱动科学创新）计算集群正式发布。该集群规模达到6万卡，实现全栈自主可控，该计算集群旨在全面支撑国家超算互联网应用，也被视为我国在人工智能和科学探索领域实现自主可控、引领未来科技竞争的关键基础设施。
2.1 发展AI4S项目是国家战略发展的需要
AI4S，即“AI for Science”，指的是将人工智能技术应用于基础科学研究，加速科学发现和技术创新。传统科学研究高度依赖于实验、观察和理论推导，科研的周期长、成本高。而AI4S通过大数据分析、机器自主深度学习等手段，能够处理海量科学数据，发现复杂模式，模拟仿真，甚至提出新的假设，极大地缩短了科研周期，大幅降低研发成本，为人类探索未知领域提供了前所未有的高效工具。当前，AI4S已在材料科学、生物医药、能源、气候变化等多个领域展现出巨大科研潜力。
随着全球科技竞争日益加剧，以及“卡脖子”等技术问题的加剧，我国对建立自主可控、高性能计算基础设施的战略需求愈发迫切。高性能计算集群不仅是支撑前沿科学研究的基石，也是国家数字经济发展、科技自立自强的重要保障。
2.2 我国最大AI4S计算集群的技术特性
1）系统全栈自主研发
我国最大AI4S计算集群由中国高性能计算领域的领军企业中科曙光（Sugon）全栈自主研发。全栈自主研发意味着从硬件到软件，从底层芯片到上层应用框架全部采用国产技术，因此，该计算集群具备高度的自主可控性，有效规避了潜在的供应链风险。
2）6万卡规模在全球范围内处于顶尖水平。
此次发布的计算集群核心亮点在于其前所未有的规模一“6万卡”。如此大规模的AI加速单元集成，意味着其能够提供极其庞大的浮点运算能力，足以支撑当前及未来一段时间内最复杂的AI模型训练、科学仿真模拟和数据分析任务，而6万卡的规模在全球范围内也属于顶尖水平。
3）领先的能力验证：可实现的“时间压缩”
在正式投用前，该AI4S计算集群已在多个国家级实验室进行了实测，并成功跑出了令人瞩目的数据，充分验证了其强大的 “时间压缩”能力。实测数据表明，该集群能够大幅缩短传统科学研究和实验所需的周期，通过高性能AI算力，在更短的时间内完成数据处理、模型训练、模拟仿真和结果分析，从而加速科学发现的进程，这对于需要进行海量计算、复杂模拟的材料科学、药物研发、气候预测等领域具有革命性的意义。
图表8：集群在多个前沿领域可实现效率的非线性增长：
研究领域
具体成果/项目
效率提升/规模
新药研发
昌平实验室：蛋白质折叠模拟
速度提升3-6个数量级（数月缩短至数天）
材料科学
中科院计算所：材料筛选模型
筛选时间从数年缩短至数天
脑科学
全脑模拟项目
首次实现860亿全脑神经元的大规模模拟
航空航天
万亿网格湍流模拟
攻克超大规模流体力学计算难题
原子模拟
原子动力学研究
完成了414.7亿原子的超大规模模拟
新药研发
昌平实验室：蛋白质折叠模拟
速度提升3-6个数量级（数月缩短至数天）
资料来源：人民日报、金元证券研究所整理
4）集群将全面支撑国家超算互联网应用
6万卡AI4S计算集群将全面支撑国家超算互联网应用。大规模 AI4S计算集群的加入，将极大地丰富我国超算互联网的服务能力，特别是为AI驱动的科学研究提供专属的、高性能的算力支持，打破现有资源壁垒，促进跨学科、跨区域的协同创新。
2.3 大规模AI4S集群将改写科研与产业竞争格局
传统科研的“实验-假设-验证”循环由于成本高、周期长，已遇到发展瓶颈。AI4S集群的发布，标志着科研进入“自下而上”的数据驱动时代。AI从海量实验数据中提取人类无法察觉的微弱信号，使得科研从“理解因果”转向“实现预测”，极大加速了基础科学的突破。
由2025年下半年以来，美、英、欧、日等国密集出台AI4S战略。此次我国6万卡集群的落地，是利用“举国体制”在算力基础设施上的反超。AI4S将直接应用于原子级、分子级制造的生产力，决定了未来我国在新材料、新能源和新药的主导权。
中国最大AI4S计算集群的发布，不仅仅是一次算力数值的刷新，更是一次科技主动权的交接。当国产自主算力与“开箱即用”的科研平台相结合，科学家们将从繁重的“算”中解脱出来，回归到“想”的本质。大规模AI4S计算集群的发布也标
志着中国在AI赋能基础研究的全球赛道上，已经从“跟随者”变为了“规则制定者”之一。
3、云厂商资本开支超预期，英伟达市值再创新高
本周，英伟达（NVIDIA）总市值重回5万亿美元，再次确立了其在全球科技领域的领先地位。2025年10月，英伟达市值在短暂触及5万亿美元边缘之后跟随市场振荡回撤，其市值在经历市场近半年的振荡波动后，英伟达凭借当前Blackwell架构的全面量产和下一代Rubin架构的预热，总市值于上周末重新站上了5万亿美元。
相对去年的短暂突破，本周英伟达市值重回五万亿美元成为人类科技史上重要的里程碑事件，它不仅确认了英伟达在人工智能（AI）浪潮中的核心地位，也反映出当前AI技术对全球经济产生的深层影响。我们分析，驱动英伟达股价本轮上涨的三大支撑逻辑如下：
3.1 AI算力需求从“训练”转向“推理爆发”
随着人工智能技术的飞速发展和大规模应用，AI算力需求正在经历一场深刻的结构性转变，从过去主要集中在“模型训练”
阶段，逐步转向“模型推理”的爆发式增长。这一转变不仅对 AI硬件、软件和基础设施提出了新的挑战和机遇，也重塑了AI产业的竞争格局，对NVIDIA等领先企业具有深远影响。
模型训练（Training）指使用大量数据（通常是海量、标注数据）来“教导”AI模型学习模式、规则和特征的过程。特点是计算密集型，需要极高的并行处理能力和浮点运算性能，通常在大型数据中心使用高性能GPU集群进行数天、数周甚至数月。对内存带宽和互连速度要求极高。
而模型推理（Inference）是指将已经训练好的AI模型部署到实际应用中，利用新输入数据进行预测、识别或生成输出的过程。特点是部署密集型，对延迟、能效、成本和吞吐量要求高。计算量相对训练较小，但需要处理海量的实时或近实时请求。推理可以在云端、边缘设备（如手机、智能家居、汽车）或本地服务器上进行。
图表9：模型训练与模型推理对算力需求差异性：
对比项目
训练(Training)
推理(Inference)
目标
学习参数(fit)
使用参数(serve)
频率
低频(阶段性)
高频(实时/准实时)
规模
超大规模一次性
中规模但持续不断
时延要求
宽松(小时/天)
严格(毫秒/秒级)
成本结构
CapEx导向
OpEx导向
资料来源：金元证券研究所整理
推理市场对于算力的需求通常被认为是训练市场的数倍甚至数十倍。每一个AI模型训练完成后，都会被成千上万、甚至数百 Choice 用户进行无数次的调用和推理。这意味着，一旦AI应用大规模落地，推理需求将呈现指数级增长。市场预期英伟达能够持续的在这一市场处于领先地位，其营收和利润将会迎来新的爆发点，从而资金持续推高公司股价，英伟达市值重回5 万亿美元。
3.2 GPU资产属性改变：从CapEx→类“能源资产”
随着人工智能的爆发式增长，GPU的资产属性正在经历一场深刻的变革。过去，GPU更多地被视为一种资本支出（CapEx），即一次性的硬件投资，其价值主要体现在计算能力的购置上。然而，在AI时代，特别是面对大规模模型训练和推理对算力的持续、海量需求，GPU的角色已转变为一种“类能源资产”。
这意味着GPU不再是简单的硬件投入，而是像电力、水或燃料一样，成为企业运营和AI服务产出的核心、持续消耗的生产要
素。其价值不再仅限于购买成本，更在于其持续产出的AI算力，如同源源不断的能量，直接驱动着AI模型的运行、服务的提供以及业务的增长，成为支撑数字经济运行不可或缺的基础设施。
图表10：GPU资产将成为类“能源资产”：
资产
收入模式
电厂
售电
云服务器
租赁
GPU集群
卖Token/算力
资料来源：金元证券研究所整理
英伟达（NVIDIA）正是这场变革的最大受益者和推动者。其高性能GPU，特别是为数据中心设计的A100、H100以及最新的Blackwell系列，已经成为全球AI算力的“能量源泉”。市场认为投资英伟达的GPU不再仅仅是购买硬件，而是在购买一种持续、可扩展、至关重要的“AI能源”，用以驱动其业务的核心增长，这使得英伟达成为AI时代当之无愧的“卖铲人”和“能源供应商”。
因此，市场对于英伟达公司的估值模型已从单一的“硬件公司”逐步转向了“类公用事业+平台公司”，市场开始认为公司应有一个更高的可接受的估值水平。
图表11：市场给与英伟达公司更高的估值水平：
项目
单一硬件公司模型(Old)
类公用事业+平台公司模型(New)
核心产品
GPU芯片(H100,B200)
CUDA生态、Omniverse、NIM微服务
收入特性
周期性、爆发式。卖一颗算一颗,受下游库存周期和产能波动影响巨大。
持续性、经常性。类似“数字电力”,只要AI在运行,就需要支付算力与软件授权费。
估值锚点
P/E（市盈率）或P/S。对标Intel、AMD,通常给20-30倍P/E。
DCF(现金流折现)+平台溢价。对标微软、亚马逊或电网,给40-60倍甚至更高P/E。
竞争护城河
硬件参数(算力、能效比)。容易被对手(如Groq,AMD)通过单点突破。
全栈生态锁死(Lock-in)。开发者习惯了CUDA,迁移成本极高。
资料来源：金元证券研究所整理
3.3 云厂商资本开支进入超级周期
在2026年4月的当下，全球云服务商（CSP）的资本开支（CapEx）已经从“稳步增长”演变为一场“生存级别的军备竞赛”。
根据最新市场预测和各大科技巨头近期财报指引，全球五大超大规模云服务商（Amazon，Microsoft，Google，Meta，Oracle）的2026财年总资本开支预计将突破6000亿美元，同比增长超过 35%。
图表12：全球五大云厂商资本开支趋势表（2024-2026E）：
厂商
2024实际
(亿美元)
2025估计
(亿美元)
2026预测
(亿美元)
AI投入占比
核心用途(2026)
Amazon(AWS)
830
1,318
2,000
约75%
自研芯片Trainium3、GB200集群及核电基建
Google(Alphabet)
480
910
1,750-1,850
约80%
TPUv8量产、全球光纤网络、Gemini3训练
Microsoft(Azure)
445
950
1,150-1,250
约85%
扩展AzureAI节点、与OpenAI联合部署Rubin
MetaPlatforms
350
720
1,150-1,350
约90%
Llama5训练集群、Advantage+广告算法推理
Oracle
69
150
500
约95%
液冷数据中心、租用GPU为初创企业提供云算力
总计(TOP5)
2,174
4,048
约6,020
超75%
全球“AI工业革命”的基础设施底座
资料来源：五公司业绩指引、金元证券研究所整理
预计在2026年，部分巨头（如Oracle和Microsoft）的资本开支占营收比重（Capital Intensity）已达到 45%-57%。这意味着公司赚到的近一半现金被直接投入到了数据中心和芯片中，这在过去曾经被认为是非可持续的“烧钱”行为，超大科技公司正逐渐表现出类似“电力公司”或“铁路公司”的重资产特征。
在这超6000亿美元的资本开支中，大约4,500亿美元被明确归类为“AI基础设施”。其中1,800亿美元流向GPU和加速器（NVIDIA占据约 90%份额），1,200亿美元用于数据中心的土建与液冷系统，英伟达仍将是最主要的受益者。
总之，英伟达的市值能够重新站上5万亿美元，这不仅仅是一个财务数字的简单跃升，它还标志着全球经济正式进入了“算
力即国力，计算即生产力”的新主权时代。
这一“共识”的达成，是由全球科技巨头、主权国家以及产业变革三股力量共同推高的，算力已成“科技产品”变成“国家主权资产”和“企业核心生产力”。目前看来，在这场超级周期的变革当中，英伟达已成为这场变革的顶级赢家。
三、计算机行业本期市场数据（4.1日-4.30日）
1、计算机行业市占率本月依旧呈现低位小幅振荡状态
据Choice数据，本月计算机行业成交总金额为28807.66亿元，相较上月的33292.70亿元略有减少，全市场市占率位维持在第六位，位于电子、电力设备、通信、机械设备、有色金属行业之后。由市占率数据日线走势来看，本月计算机行业市占率整月基本处于底部小幅震荡状态，相较电子行业市占率表现，计算机行业对于市场资金的吸引力明显有所欠缺。
图表13：本期（4.1-4.30）计算机行业市占率呈现低位小幅振荡状态：
资料来源：Choice，金元证券研究所整理
2、行业换手率指标表明当前市场热点依旧发散
以Choice流通股日均换手率指标来看，本月计算机行业排名与上月持平，维持在全市场第8位。由本期换手率排名来看，单一行业的强势特征表现依旧不明显，日均换手率前10行业的换手率数值实际相差不大，市场呈现出较为明显的行业板块轮动特征，
图表14：本期（4.1-4.30）行业流通股日均换手率排名前十（算术平均）%
资料来源：Choice，金元证券研究所整理
3、对行业近期市场机会的综合判断
结合本月市场重点事件及市场行情数据双向分析，由本月计算机行业市场数据来看，计算机行业月数据仍处于低位震荡状况，因此我们判断在近期的TMT行业中，通信和电子行业相较计算机行业或将会有更优表现，成为TMT行业最主要的资金流动方向。针对计算机行业，我们建议可以继续关注算力产业链中AI服务器相关的重点公司市场表现。
四、行业风险因素分析
地缘政治风险
Agent 落地进程不及预期
算力成本与投资收益率压力
金元证券股票投资评级标准：
买入：预期未来6个月内股价收益率超越沪深300指数的涨跌幅 15%以上；
增持：预期未来6个月内股价收益率超越沪深300指数的涨跌幅 5%～ 15%；
中性：预期未来6个月内股价收益率相对沪深300指数涨跌幅的差异在 -5%～+5%之间；
减持：预期未来6个月内股价收益率弱于沪深300指数的涨跌幅 5%以上。
金元证券行业投资评级标准：
强于大市：预期行业相关指数在未来6个月内超越沪深300指数表现；中性：预期行业相关指数在未来6个月内基本与沪深300指数表现持平；弱于大市：预期行业相关指数在未来6个月内明显弱于沪深300指数表现。
金元证券机构销售负责人：詹宝强
电子邮件：zhanbq@jyzq.cn
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