AI算力+云计算更新 ①彭博...

①彭博：字节跳动考虑在人工智能领域投入高达700亿美元的资本支出。

②美股算力租赁商Nebius盘后跳涨15%；云数据平台Snowflake宣布与亚马逊扩大合作伙伴关系，盘后涨30%。

据彭博社报道，字节正计划大幅提高今年和明年的资本开支，预计今年全年资本开支或达到5000亿，主要用于扩建数据中心和其他AI基础设施。此外，火山引擎FORCE原动力大会，定档6月23日。预计将更新豆包大模型、扣子智能体平台以及 TRAE 等，全年token目标或大幅上调。

字节产业链相关：

AIDC：大位科技、东方国信、豫能控股、科林电气等。

芯片：寒武纪、海光信息、盛科通信等。

其他：字节算力租赁相关

袁家亮/钱劲宇

1）供给侧：国产算力需求当前高度景气，重心从训练到推理，带动订单从一线外溢到二线。

寒武纪和芯原的一季度业绩/订单出来后进一步强化信仰，带来显著增量资金。

但结构上看，今年国产算力需求逐步从训练端往推理端侧重，订单也从一线厂商外溢到有通畅产能渠道的二线厂商（二线重心以推理为主），在此趋势下今年二线芯片厂商的股价弹性或不输一线厂商，除一线的寒武纪和海光信息以外，当前还可重点关注壁仞（华虹）、天数智芯（台积电）。

此外，FAB是国产算力终极答案，二季度FAB产能利用率保持高位，基本面环比改善，龙头是中芯、华虹，弹性：燕东微。

2）需求侧：除外购通用型GPU/CPU以外，CSP 厂商自研专用芯片是趋势。

我们从产业了解到自研产品不仅限于ASIC，还有CPU（节前已为领导们提示），这一趋势为芯片定制服务商打开了更大成长空间。

当前高通也进入了芯片定制服务，高通 CEO 安蒙表示公司与领先超大规模云服务商合作的定制 ASIC 项目进展顺利，今年下半年将启动首批出货，趋势持续强化。

这一方向龙头仍然是芯原 （边际就有超预期的订单数据支撑，强现实强预期），弹性为灿芯 （核心看点是远期和SMIC 的合作关系，弱现实但强预期）。超节点方向，我们仍然关注华勤技术、浪潮信息。

事件：5月26日，中国信息安全测评中心与国家保密科技测评中心发布《安全可靠测评结果公告（2026 年第 2 号）》，首次将AI训练推理芯片纳入评测结果，涉及部分国产主流AI芯片厂商，华为、平头哥、沐曦、摩尔、海光、天数、壁仞在列。

首次将AI算力芯片列入评测范围

此前该评测主要涉及CPU及操作系统，是首次将AI算力芯片列入，官方将CPU、GPU、数据库、操作系统同频，说明从底层算力到关键基础软件正被逐项纳入同一套体系，形成国产生态闭环，国产自主可控是必然趋势，算力网、AI+等国家级规划逐步落地，国产芯片空间广阔。

国产算力持续上修

国产二线GPU厂商订单排产业绩均继续上修，近期我们产业链更新反馈，CSP均上修国产备货预期（2026-2027），拉长订单框架时间周期，提前锁定更大规模产能，及供应链物料，部分龙头提前沟通27年需求，整体订单金额有望大幅上修。

公司26Q1实现营业收入27.04亿元，同比增长37%（25Q4增速为24%），超BBG一致预期4.6%。调整后净亏损为2.4亿元，BBG一致预期为亏损2.2亿元。

26Q1重点财务数据

公有云收入同比+47.5%，行业云收入同比+15%。

AI收入同比增长90%，占公有云收入比重首次突破50%。此外，公有云中非AI收入同比增速超20%。

调整后OPM-2%，同比改善环比下滑，主要由于毛利率同环比下滑，费用仍在有效控制。

资本开支及取得的租赁资产合计为30亿元。

核心观点：金山云兼具小米/金山生态确定性与外部AI客户弹性，收入高增持续验证景气度，26年PS2.1x，横向纵向对比仍有空间，且收入仍有上修可能。

收入：公司26Q1实现收入337亿元，同比增长3.4%，超彭博一致预期0.9%；

广告：公司26Q1线上营销服务收入同比增长9.3%至196亿元，超彭博一致预期0.6%；

电商：公司26Q1其他服务收入同比增长15.9%至55.8亿元，超彭博一致预期1.5%；

直播：公司26Q1直播业务收入同比-13.5%至85亿元，略超彭博一致预期1.2%；

可灵：26Q1实现收入6.5亿元，同比增长超300%；2026年3月，可灵年化ARR近5亿美元。

利润：公司26Q1实现调整后净利润33.7亿元，超彭博市场预期11.3%。

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国联民生海外团队孔蓉/刘诗雨

1）物理AI核心在于让模型理解真实世界并预测世界状态，是虚拟世界和真实世界的链接。

物理AI还没有一个固定实现范式，当前物理AI需要世界模型+VLA共同实现，其中世界模型的实现方式尚未收敛。

世界模型是指可构建一个无限逼近真实世界的虚拟环境让AI学习环境规律并进行内部推演，以更低成本、更安全的方式支持训练、测试和验证；

VLA即视觉—语言—动作模型则通过端到端学习，在统一

模型中跨视觉和语言模态理解任务语义，并映射到具体操作上。

2） 英伟达、杨立昆、李飞飞集体入局物理AI，李飞飞和杨立昆都认为通用人工智能AGI，不会仅靠大语言模型来实现，还需要可以理解、以及预测物理世界的模型来实现。Demis Hassabis在2026年CNBC开年采访中给了一个判断：AGI还差一块拼图，可能是世界模型。

3）黄仁勋在 2026 年 CES 上表示，物理AI可重塑价值约 50 万亿美元的制造和物流产业。Coatue Management预计物理AI市场规模至少可达 6 万亿美元，较数字AI高

出约 50%。自动驾驶、工业软件和具身智能构成物理AI最核心的落地场景。

自动驾驶有望率先跑通物理AI的“数据闭环”和“商业闭环”，Robotaxi、智能驾驶乘用车和无人重卡推动世界模型、强化学习和端到端算法加速落地。

具身智能则是物理AI“感知—理解—推理—行动”闭环的核心载体，机器人、人形机器人、智能硬件和感知部件有望受益于仿真训练、边缘推理、运动控制和空间感知能力提升。

工业软件是物理AI训练、验证、部署和运维的控制台，CAE仿真、数字孪生、工业控制、工业IoT、能源调度、EDA/CAD等场景为物理AI提供物理底座、高质量数据和验证环境。

产业链部分相关梳理：

物理AI：英伟达、谷歌、Meta、索辰科技、五一视界、智微智能、群核科技、商汤等；

工业软件：中控技术、宝信软件、海康威视、道通科技、汉朔科技、国能日新、滴普科技、科远智慧、能科科技、中望软件、华大九天等；

具身智能：小米集团、奥比中光、拓普集团、绿的谐波、地平线机器人、优必选等；

自动驾驶：小马智行、德赛西威、小鹏、吉利、奇瑞、赛力斯等；

一级市场公司：AMI（Advanced Machine Intelligence）、World Lab、Momenta、飞渡科技、虚时科技（Intime AI）、凌迪科技、轻舟智行等。

风险提示：模型迭代、算力供应、物理AI商业化进展、工业软件国产替代、下游制造业资本开支不及预期。

浙商计算机刘雯蜀团队

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