机构:算力供给仍滞后于需求增长,资本开支具备扎实的基本面支撑与持续性

财闻 2026-07-28 15:58:39

Anthropic发布ClaudeOpus5,谷歌发布三款Flash模型。

7月28日,华鑫证券发布了一篇计算机行业的研究报告,报告指出,Anthropic发布ClaudeOpus5,谷歌发布三款Flash模型。

算力:算力租赁价格平稳,Anthropic发布新一代旗舰大模型ClaudeOpus5

2026年7月25日,Anthropic正式推出新一代旗舰级大模型ClaudeOpus5。该模型在性能上与此前广受关注的ClaudeFable5极为接近,但价格仅为后者的一半——输入5美元/百万Token、输出25美元/百万Token,与上一代Opus4.8持平。模型同步引入快速模式及Effort调节机制,并在编程、复杂推理及科学研究等领域实现了显著的性能跃升,在Frontier-Benchv0.1、ARC-AGI3等多项评测中位居榜首,并在生命科学任务中较前代提升明显。同时,该模型是Anthropic迄今为止对齐程度最高的模型,非对齐行为得分仅2.3,为近期主流模型最低值。

AI应用:Kimi周访问量环比+86.92%,谷歌发布三款Flash模型

2026年7月22日,谷歌正式发布了Gemini3.6Flash、Gemini3.5Flash-Lite以及Gemini3.5FlashCyber三款新型模型,将重心转向了提升Agent工作流中的Token效率、响应速度以及运行可靠性。

AI融资动向:CuspAI完成4.5亿美元B轮融资,投后估值达26亿美元

2026年7月21日,英国AI原生材料发现公司CuspAI宣布完成4.5亿美元B轮融资,投后估值达26亿美元。本轮融资由KleinerPerkins、NEA联合领投,BezosExpeditions跟投,以及多家新老投资方共同参与。公司核心产品MIRA平台旨在将传统耗时数年的材料研发周期压缩至六个月以内,平台底层技术由MetaUMA系列模型及自研kUPS工具包共同驱动。同期,公司发布"AIMaterialsFoundry"全球网络计划,当前已吸引超45家行业领军企业加盟。

投资建议

2026年7月22日,谷歌发布2026Q2财报:当季实现总营收1197.96亿美元,同比增长24%;净利润1121.07亿美元,摊薄后每股收益9.11美元。分业务看,谷歌云增长最为强劲,当季营收247.68亿美元,同比大幅增长82%,营业利润率由20.7%提升至35.6%,在手积压订单由一季度的4600亿美元增至5140亿美元;公司在财报电话会上表示,旗下GeminiEnterprise已渗透近90%的《财富》100强企业。谷歌服务营收945.40亿美元(同比+15%),其中搜索业务营收632.71亿美元(同比+17%),YouTube广告营收110.55亿美元(同比+13%)。资本开支方面,公司单季资本开支449亿美元,同比翻倍;管理层在电话会上表示,其中约60%投向服务器采购、40%投向数据中心与网络设备,并将全年资本开支指引由1800–1900亿美元上调至1950–2050亿美元。模型层面,公司表示正全力推进新一代旗舰模型Gemini4的预训练并保持按月迭代节奏;据CEO皮查伊披露,API每分钟Token处理量已由上季度的160亿提升至220亿,公司并于当季首次向客户数据中心交付TPU系统。

本次财报印证了AI算力需求的结构性高景气与CSP资本开支向硬件产业链的强传导。需求端看,谷歌云82%的同比增速、5140亿美元积压订单及Token消耗的爆发式增长表明企业级AI需求仍在加速,且供给持续紧张——管理层表示Q3起将租用第三方算力作为过渡,进一步印证算力缺口为结构性而非周期性。从传导路径看,全年2000亿美元级资本开支将直接转化为上游采购需求:约60%投向服务器、40%投向数据中心与网络设备,叠加TPU首次对外交付客户数据中心并开辟新收入模式。我们认为,本轮资本开支上行由真实需求驱动:

订单积压与对外租算力并存,表明算力供给仍滞后于需求增长,资本开支具备扎实的基本面支撑与持续性;在此背景下,AI服务器、光模块与高速互联、数据中心网络设备、IDC及电力配套等上游硬件环节将按资本开支投向结构直接承接订单,需求传导的确定性较强。

中长期,建议关注专注于功率半导体及模拟芯片测试系统研发的联动科技(301369.SZ)、专注于半导体等高端制造业的罗博特科(300757.SZ)、新能源业务高增并供货科尔摩根等全球电机巨头的唯科科技(301196.SZ)、AI智能文字识别与商业大数据领域巨头的合合信息(688615.SH)、深耕工业AI与软件并长期服务高端装备等领域头部客户的能科科技(603859.SH)。

风险提示

1)AI底层技术迭代速度不及预期。

2)政策监管及版权风险。

3)AI应用落地效果不及预期。

4)推荐公司业绩不及预期风险。

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