【四海读报】20251008：计算机行业2025年10月投资策略

视频模型迎来GPT时刻，海外大厂加码AI投资

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1. 一段话总结

该报告为2025年10月7日国信证券发布的计算机行业投资策略，指出全球AI产业加速推进，核心亮点包括：阿里云栖大会发布7款通义大模型（如Qwen3-Max），未来三年投入超3800亿元建设AI硬件基础设施；海外大厂加码ASIC芯片（谷歌TPU授权第三方托管、Meta MTIA v2年底量产），2024-2030年ASIC芯片市场规模CAGR达33.5%；全球资本开支白热化，2025Q2海外大厂（微软、谷歌等）合计资本开支1035.58亿美元（同比+74.47%），甲骨文RPO达4550亿美元（同比+359%）；OpenAI发布Sora 2视频生成模型（进入GPT时刻），国产模型（DeepSeek-V3.2、GLM-4.6）快速迭代；投资建议关注AI应用及算力标的（海光信息、博通等），同时提示应用落地不及预期等风险。

2. 思维导图（mindmap）

3. 详细总结

一、国内AI产业进展：阿里云领衔，国产模型迭代

（一）阿里云栖大会：通义大模型七连发+3800亿基建投入

1. 通义大模型家族升级
   阿里云发布7款通义大模型，覆盖基础模型、多模态、专项场景，核心亮点如下：

   模型名称	核心能力	关键数据/测评表现
   Qwen3-Max	Coding+Agent工具调用	SWE-Bench 69.6分（全球第一梯队）、Tau2 Bench 74.8分
   Qwen3-Next	高稀疏MoE架构	训练成本降90%、长文本推理吞吐量提10倍
   Qwen3-VL	视觉理解+3D检测	32项测评超Gemini-2.5-Pro/GPT-5
   Qwen3-Omni	全模态处理（文本/图像/音频/视频）	实时流式响应，支持百万tokens上下文
   通义万相2.5	音画同步视频生成	10秒1080P视频，支持图像编辑

2. 全栈AI能力布局

   • 硬件：发布磐久128超节点AI服务器（单柜128个AI芯片）、HPN8.0网络（GPU互联带宽6.4Tbps）；
   • 存储：CPFS单客户端吞吐40GB/s、OSS Vector Bucket成本降95%；
   • 全球化：新增巴西/法国/荷兰节点，扩建5国数据中心。

3. 长期规划
   首次阐述通往ASI（人工超级智能）三阶段路线，未来三年投入超3800亿元建设云和AI硬件基础设施。

（二）国产模型快速迭代

1. DeepSeek-V3.2-Exp：引入稀疏注意力机制，长文本推理效率提升，用户API成本降低50%以上，已适配寒武纪、海光信息等国产芯片。
2. 智谱AI GLM-4.6：上下文窗口扩至200K，多个基准超Claude Sonnet 4/4.5，在寒武纪芯片实现FP8+Int4混合量化部署（推理成本降30%+）。

二、海外AI进展：ASIC芯片崛起+资本开支白热化

（一）ASIC芯片成为推理场景核心选择

1. ASIC芯片优势

   • 成本优势：2024年AI ASIC平均单价5236美元，低于GPU的8001美元（IDC数据）；
   • 能耗优势：同等算力下功率更低，适合大规模推理场景；
   • 推理优势：谷歌TPU v5e覆盖低成本/主流/大模型推理，Meta MTIA v2 FP16算力354 TFLOPS（TDP 90W）。

2. 大厂布局

   企业	芯片产品	关键参数	量产计划
   谷歌	TPU v7（Ironwood）	峰值4614 TFLOPS，能效超上一代2倍	2026年大规模放量
   Meta	MTIA v2	5nm工艺，FP16 354 TFLOPS	2025年底量产
   亚马逊	Trainium 3	3nm工艺，算力提2倍、能效提40%	2025年底量产

3. 谷歌TPU开放托管：授权Fluidstack等第三方服务商托管，扩大使用范围，降低对英伟达依赖。

（二）全球资本开支飙升

1. 整体规模：2025Q2海外五大厂（微软、谷歌、亚马逊、Meta、甲骨文）合计资本开支1035.58亿美元（同比+74.47%），占收入比重25.7%（历史峰值）。

2. 重点企业表现

   企业	2025Q2资本开支（亿美元）	同比增速	关键动作
   甲骨文	–	–	RPO 4550亿（同比+359%），CapEx上修至350亿
   微软	242	+27.37%	2026财年CapEx指引660-720亿
   谷歌	224	+70.23%	全年CapEx上修至850亿（同比+62%）
   Meta	170	+100.85%	全年CapEx指引660-720亿（中值同比+77%）
   亚马逊	314	+91.46%	全年CapEx或超1200亿

3. 重大合作：英伟达与OpenAI合作，部署10吉瓦英伟达系统，英伟达投1000亿美元，2026年下半年上线。

三、AI应用突破：Sora 2开启视频模型GPT时刻

1. Sora 2核心升级

   • 生成能力：支持现实/电影/动漫风格，模拟复杂物理效果（如浮力、刚性）；
   • 多模态：生成复杂背景声效、语音，支持现实元素注入（还原人物外貌/声音）；
   • 应用落地：发布社交iOS应用，支持用户创作/混合内容，美国、加拿大首轮上线。

2. 产业意义：标志视频生成模型从“GPT-1”跃升至“GPT-3.5”阶段，商业化场景大幅拓宽。

四、投资建议与风险提示

（一）投资建议

聚焦AI应用及算力产业链，重点推荐标的如下：

（二）风险提示

1. AI应用落地不及预期：模型商业化进度滞后于技术迭代；
2. 市场需求波动：宏观经济影响企业AI投入；
3. 行业竞争加剧：芯片、模型领域参与者增多，价格战风险；
4. 新技术研发不及预期：ASIC、大模型技术突破滞后。

4. 关键问题

问题1：阿里云在AI领域的核心布局与长期规划是什么？其发布的通义大模型有哪些关键突破？

答案：

• 核心布局与规划：阿里云从“模型、硬件、全球化”三方面构建全栈AI能力，模型端发布7款通义大模型覆盖全场景，硬件端推出磐久128超节点服务器、HPN8.0高性能网络，全球化端新增3个地域节点并扩建5国数据中心；长期规划首次阐述通往ASI的三阶段路线（智能涌现→自主行动→自我迭代），未来三年投入超3800亿元建设云和AI硬件基础设施。
• 通义大模型关键突破：①Qwen3-Max在SWE-Bench（69.6分）、Tau2 Bench（74.8分）测评中位列全球第一梯队；②Qwen3-Next采用高稀疏MoE架构，训练成本降90%、长文本推理吞吐量提10倍；③Qwen3-VL实现3D检测能力，32项测评超Gemini-2.5-Pro/GPT-5；④通义万相2.5首次实现音画同步视频生成（10秒1080P）。

问题2：ASIC芯片为何成为海外大厂在AI推理场景的重点选择？其市场规模与头部企业进展如何？

答案：

• 核心原因：①成本优势，2024年AI ASIC平均单价5236美元，低于GPU的8001美元，长期单价更稳定；②能耗优势，定制化设计使其在特定推理任务中功率更低，适配大规模数据中心；③推理适配性，谷歌TPU v5e、Meta MTIA v2等产品细分推理场景，覆盖低成本到高端大模型需求。
• 市场规模：2024年ASIC芯片市场规模148亿美元，预计2030年达838亿美元，2024-2030年CAGR33.5%（高于GPU的29.2%）；出货量2024年283万颗，2030年达1431万颗，CAGR31.0%。
• 头部进展：谷歌TPU v7（Ironwood）峰值算力4614 TFLOPS（2026年量产），Meta MTIA v2（5nm，354 TFLOPS，2025年底量产），亚马逊Trainium 3（3nm，算力提2倍，2025年底量产），谷歌还授权第三方托管TPU以扩大生态。

问题3：2025年全球AI资本开支呈现哪些特征？OpenAI与英伟达的合作对产业有何影响？

答案：

• 资本开支特征：①规模飙升，2025Q2海外五大厂合计资本开支1035.58亿美元（同比+74.47%），占收入比重25.7%（历史峰值）；②大厂加码，微软2026财年CapEx指引660-720亿，谷歌上修至850亿（同比+62%），Meta上修至660-720亿（中值同比+77%）；③聚焦AI基建，甲骨文RPO达4550亿美元（同比+359%），超200万芯片用于星际之门项目。
• 合作影响：英伟达与OpenAI合作部署10吉瓦系统（用于下一代模型训练/运行），英伟达投1000亿美元，2026年下半年上线，将：①进一步推高全球AI硬件需求，拉动芯片、服务器产业链；②加速超级AI部署，推动模型能力从“视频生成”向更复杂场景突破；③强化英伟达在AI算力生态的主导地位，同时倒逼其他厂商加大ASIC芯片研发投入。