招商证券发布研报称，2026年AI产业主线正从“扩CapEx”转向“Token生产与商业化”。上半年大模型、AIInfra成为板块内少数强势方向。大模型侧，技术竞争从参数扩张转向推理、Coding、Agent，企业级Coding场景率先验证商业化。算力侧，Token经济推高算租需求，国产芯片与算电协同构成中长期底座。应用侧，Agent规模化依赖Data Infra，B端因付费能力和结果可验证性更强，成为AI应用规模化落地的主战场。展望下半年，建议紧抓大模型商业化主线，把握国产算力、算力租赁等确定性领域，重视Data Infra、应用等高弹性方向。

招商证券主要观点如下：

26H1板块趋势下行，大模型&AIInfra领涨、应用领跌

26H1申万计算机指数下跌17.4%，在31个申万一级行业中排名第21。板块内部分化显著，行情结构呈现两个阶段：Q1在云厂提价、OpenClaw出圈和大模型红包大战催化下AI应用及云基础设施阶段性大涨，Q2在算力租赁提价、大厂缺卡、算租龙头业绩超预期催化下算租板块上扬。大模型行情则贯穿上半年，智谱、MiniMax、中控等标的表现亮眼，反映了市场对大模型商业化弹性的集中定价。

大模型成最具成长性的AI细分赛道

AI产业主线从“扩CapEx”转向“Token生产与商业化”，市场关注点由谁建设更多GPU和数据中心，转为谁能用更低成本、更低延迟生产并变现更多Token。技术层面，大模型迭代围绕参数效率、数据质量、推理时算力和真实工程场景展开。商业化层面，Anthropic作为大模型商业化样本，过去三年营收、ARR持续爆发式增长，显示大模型正从“吞金兽”变为“印钞机”。

算力租赁、国产算力、算电协同等Token经济“卖铲人”重要性提升

Token消耗爆发带动推理与训练算力刚需，海外NeoCloud以AI专用集群、长期锁量协议和大额融资驱动扩张，国内则以GPU单机、机柜、算力池等标准化租赁模式为主，渠道、资金和客户资源构成核心壁垒。国产算力作为我国AI自主可控的战略底座，2026年以来呈现硬件性能迭代、模型适配加速和商业化扩容三大发展趋势。龙头公司寒武纪实现盈利并扩产，海光DCU加速适配国产大模型，华为以CANN和昇腾体系构筑底座。算电协同进一步把算力扩张与绿色电力、储能、电网调度绑定，成为算力成本与供给稳定性的关键变量。

Data Infra有望价值重估，AI应用潜在高弹性

模型决定能力上限，Agent决定场景价值，Data Infra决定规模化落地的天花板。Agent运行涉及数据获取、工具调用、上下文管理、记忆存储及安全治理等多个环节，无法仅靠模型本身实现，必须由底层的Data Infra提供支撑。Data Infra具备更强的平台属性、更高的客户粘性和更长的生命周期，能够率先形成商业闭环。AI应用始于C端，但规模化商业化主战场正在转向B端。海外Anthropic凭借Coding和Agent工作流在API市场份额反超OpenAI，国内企业级大模型市场规模也远高于消费级。该行认为，具备“明确预算、任务高频、结果可验、数据独有”四个特征的B端场景更适合Agent渗透。

投资建议

1、紧抓大模型商业化核心主线。AI产业主线正从“扩CapEx”转向“Token生产与商业化”。建议重点关注国内头部模型厂商智谱、MINIMAX-W以及流程行业垂直大模型厂商中控技术;2、把握国产算力、算力租赁、算电协同、存储、CPU等业绩确定性兑现方向。国产算力是AI自主可控的战略底座，建议重点关注寒武纪、海光信息、中科曙光、品高股份、华丰科技、盛合晶微等;伴随token消耗爆发国内算力租赁行业景气度持续上行，建议重点关注宏景科技、协创数据、智微智能、盛视科技等;算电协同的本质是“算优化电，电支撑算”，建议重点关注南网科技、科远智慧等;3、重视价值重估方向Data Infra和潜在高弹性方向——Agent、Physical AI及核心应用。Agent规模化落地不只依赖模型，核心瓶颈在Data Infra。建议重点关注海外MongoDB、Snowflake，国内达梦数据、星环科技等。该行认为，具备“明确预算、任务高频、结果可验、数据独有”四个特征的B端场景更适合Agent渗透。建议重点关注金山办公、税友股份、能科科技、卓易信息等。

风险提示：技术创新不及预期、AI大模型及应用研发进度不及预期、AI芯片研发不及预期、行业竞争加剧等风险。