创嘉策略【国盛计算机】算力&存力依旧

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　　来源：计算机畅想

　　核心观点

　　字节火山引擎大会召开，腾讯AI架构调整，互联网大厂AI竞赛白热化。1）FORCE原动力大会上字节宣布截至今年12月豆包大模型日均tokens使用量已突破50万亿，居中国第一、全球第三。已有超过100家企业在火山引擎上累计 Tokens 使用量超过一万亿。此前在5月底豆包大模型日均tokens 使用量超过16.4万亿。原动力大会还发布了豆包大模型1.8、豆包视频生成模型 Seedance 1.5 pro。2）12月17日，腾讯宣布升级大模型研发架构，新成立AI Infra部、AI Data部、数据计算平台部。OpenAI前研究员姚顺雨出任“CEO/总裁办公室”首席AI科学家，向腾讯总裁刘炽平汇报。同时兼任AI Infra部、大语言模型部负责人，向技术工程事业群总裁卢山汇报。姚顺雨在OpenAI深度参与智能体产品Operator、Deep Research等项目的核心开发工作。腾讯表示此次大模型研发架构升级，在进一步强化腾讯工程化优势同时，旨在提升AI大模型研究能力，聚焦公司AI战略布局，提升AI大模型的研发效率。我们认为豆包的调用量持续暴涨验证了AI应用的巨大需求，同时腾讯的组织架构变动也证明了国内互联网大厂在大模型领域的军备竞赛白热化，算力需求将持续旺盛。

　　全球顶尖大模型仍处于高速迭代阶段，技术路线与能力边界持续刷新。1）谷歌Gemini 3 Pro 以多模态理解和长期规划能力为核心突破，模型可在文本、图像、视频、音频与代码之间进行精细推理，尤其在屏幕理解上表现突出，并有优秀的长期规划和工具使用能力。2）OpenAI新发布GPT-5.2聚焦专业知识型工作场景，在复杂文档、数据分析、代码开发和多步骤项目管理中表现显著提升。提出GDPval评测体系，从真实职业任务出发衡量模型的经济价值， GPT-5.2在多数知识型工作中已可与顶尖人类专家持平或超越。3）国产模型方面，DeepSeek V3.2系列通过稀疏注意力（DSA）、大规模后训练与合成数据等创新路径实现能力跃升。官方同时坦承DeepSeek V3.2相比顶尖闭源模型的弱势在于预训练不足，这恰恰说明其模型能力受限于算力并未触及天花板。综合来看，算法创新、后训练扩展与 Scaling Law 仍在持续生效，顶尖模型的竞争与演进远未结束。

　　AI驱动存储需求爆发与结构转向，供需紧缺持续。1）存储芯片巨头美光科技财报超预期。美光在财报电话会表示：2026日历年的所有HBM产能已全部售罄，且价格和销量均已锁定，预计HBM市场规模到2028年将达到1000亿美元，比之前的预测提前了两年到来，公司正首次与客户谈判一种全新的、带有强制性条款和具体承诺的多年期供货合同，2026财年CapEx上调至200亿美元（此前预计180亿美元），主要用于支持HBM和先进工艺节点。2）AI驱动需求激增与生产结构转向：2025年10月OpenAI以“星际之门”为名与三星和SK海力士签下协议，锁定每月高达90万片DRAM晶圆供应，大致相当于全球DRAM产量的40%， AI服务器所需的HBM和DDR5企业级内存，正在大量消耗原厂的晶圆产能。原厂为了追求利润最大化，将产能优先分配给高利润的HBM等产品，对消费级产品造成排挤。这次内存周期与以往不同之处在于：AI基础设施的升级路径与消费硬件截然不同。一旦这些数据中心建成，随着模型规模扩大，它们将持续吞噬内存。

　　字节豆包手机助手革新交互体验，开启端侧Agent新时代。12月1日，字节跳动发布豆包手机助手预览版，作为面向手机厂商的系统级AI服务，将豆包大模型深度嵌入操作系统，实现以语音或简单指令替代大量手动点击的复杂操作。其能力覆盖跨平台比价点外卖、内容搜索与攻略整理等场景。豆包手机助手由字节AI硬件团队 Ocean 主导研发，并已与中兴合作推出首款打样手机。豆包手机助手上线后引发部分App的抗拒，尤其是在社交、金融等敏感场景中出现登录异常、功能受限甚至短暂封禁的问题，字节于12月5日发布说明，对AI操作手机的能力进行规范化调整，主动限制刷激励、金融类应用及部分游戏场景。我们认为豆包手机助手是大模型应用落地的重要突破，标志着端侧Agent时代的开启。随着大模型能力成熟与系统级整合加深，用户只需表达想做什么，由手机Agent完成跨App的任务编排与执行，移动交互范式正站在跃迁的前夜。

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　　算力：寒武纪、海光信息、东阳光、神州数码、新易盛、中际旭创、中芯国际、华虹半导体、胜宏科技、品高股份、鸿腾精密科技、有方科技、协创数据、沪电股份、兴森科技、中科曙光、浪潮信息、东山精密、云天励飞、伟仕佳杰、宏景科技、中芯国际、奥飞数据、云赛智联、科华数据、禾盛新材、潍柴重机、金山云、浙数文化、青云科技、大位科技、玉柴国际、亿田智能、弘信电子、圣阳股份、润泽科技、润建股份、深桑达、优刻得、云从科技、太极股份、数据港、首都在线。

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　　自动驾驶：江淮汽车、赛力斯、小鹏汽车、理想汽车、禾赛、地平线、世运电路等。军工AI：拓尔思、能科科技、普天科技、品高股份、海格通信、中科星图等。

　　风险提示：技术迭代不及预期风险；经济下行超预期风险；行业竞争加剧风险。

　　报告正文

　　字节火山引擎大会召开，腾讯AI架构调整，互联网大厂AI竞赛白热化

　　豆包Token调用量持续暴涨。

　　12月18日在FORCE原动力大会上，字节火山引擎宣布截至今年12月豆包大模型日均 Tokens 使用量已突破50万亿，居中国第一、全球第三。目前，已有超过100家企业在火山引擎上累计 Tokens 使用量超过一万亿。此前在6月11日的FORCE 原动力大会上，火山引擎宣布截至2025年5月底，豆包大模型日均tokens 使用量超过16.4万亿，较去年5月刚发布时增长137倍。

　　12月18日的FORCE原动力大会上还发布了豆包大模型1.8、豆包视频生成模型 Seedance 1.5 pro。经过一年多的持续升级，豆包大模型家族在多模态理解和生成能力、Agent 能力上，已位于全球第一梯队。火山引擎总裁谭待表示，我们正迈向以 Agent 为技术主体的时代，传统 IaaS、PaaS、SaaS 分层规划的IT架构不再有效，以模型为中心的AI云原生架构正在形成。新架构中，模型是软件的核心，MaaS 是使用模型的最佳方式，算力以 Tokens 的方式转换为智能；同时围绕 Agent 开发和 Agent 运营，云平台和中间件进一步把 Tokens 组装成 Agents，并实现 Agent 和现有工作流、Agent 和 Agent 之间的智能互通。为此火山引擎升级 AI 云原生全栈服务：在 MaaS 服务上，推出企业自有模型的推理代工服务、强化学习平台；面向 Agent 开发，发布企业级 AI Agent 平台 AgentKit；面向 Agent 运营，发布 HiAgent “1+N+X”智能体工作站，让 Agent 实现大规模落地。

　　腾讯AI架构变动，前OpenAI姚顺雨出任首席AI科学家。12月17日，腾讯宣布升级大模型研发架构，新成立AI Infra部、AI Data部、数据计算平台部。OpenAI前研究员姚顺雨（Vinces Yao）出任“CEO/总裁办公室”首席AI科学家，向腾讯总裁刘炽平汇报。与此同时，其还兼任AI Infra部、大语言模型部负责人，向技术工程事业群总裁卢山汇报。姚顺雨在人工智能领域，尤其是智能体（Agent）方向是备受瞩目的青年研究者。在OpenAI深度参与智能体产品Operator、Deep Research等项目的核心开发工作。此次调整中，新成立的AI Infra部将负责大模型训练和推理平台技术能力建设，聚焦大模型分布式训练、高性能推理服务等核心技术能力，构建大模型AI Infra核心竞争力，为大模型算法研发和业务场景落地提供稳定高效的技术支持和服务。与此同时，架构升级后的AI Data部、数据计算平台部，将分别负责大模型数据及评测体系建设、大数据和机器学习的数据智能融合平台建设工作。

　　腾讯方面向《科创板日报》记者表示：“AI大模型研究与工程技术紧密相关。此次大模型研发架构升级，在进一步强化腾讯工程化优势同时，旨在提升AI大模型研究能力，聚焦公司AI战略布局，提升AI大模型的研发效率。”

　　我们认为豆包的调用量持续暴涨验证了AI应用的巨大需求，同时腾讯的组织架构变动也证明了国内互联网大厂在大模型领域的军备竞赛白热化，算力需求将持续旺盛。

　　全球顶尖大模型仍处于高速迭代阶段，技术路线与能力边界持续刷新

　　Gemini 3 Pro：多模态推理与卓越的Agent能力

　　11月8日谷歌发布Gemini 3 Pro，核心突破体现在以下几个方面：

　　世界领先的多模态理解：模型能够处理和理解文本、图像、视频、音频乃至代码等多种模态的数据，并在这些复杂数据之间进行推理，达到了前所未有的细致程度。Gemini 3 Pro在Screen UnderStanding任务方面表现尤其出色

　　卓越的推理和规划能力：自从Gemini 2 开启Agent时代以来，谷歌取得了许多进展，不仅提升了 Gemini 的编码代理能力，还改进了其在更长时间跨度内可靠规划的能力。Gemini 3 在 Vending-Bench 2 上的榜首表现证明了这一点，该测试通过管理模拟的自动贩卖机业务来测试长期规划能力。Gemini 3 Pro 在整整一年的模拟运营中，保持了一致的工具使用和决策能力，在不偏离任务的情况下带来了更高的回报：增强的 Agent能力： Gemini3 带来了卓越的指令执行能力，显著改进工具使用和智能编码。更高效的工具使用：同时执行多步骤任务。Gemini3的智能体功能可以构建更实用、更智能的个人AI助手。

　　GPT-5.2：为专业知识型工作打造

　　12月11日OpenAI发布了GPT‑5.2，为专业知识型工作而打造。该模型在制作电子表格、设计演示文稿、编写代码、识别图像、理解长文本上下文、使用工具以及处理复杂的多步骤项目方面表现更佳。Notion、Box、Shopify、Harvey和 Zoom 观察到，GPT-5.2展现出强大的长时推理和工具调用性能。Databricks、Hex和Triple Whale发现，GPT-5.2 在智能体数据科学和文档分析任务中表现出色。Cognition、Warp、Charlie Labs、JetBrains和Augment Code 表示，GPT-5.2 在智能体编码方面达到了行业领先水平，并在交互式编程、代码审查和缺陷定位等领域带来了可量化的提升。聚焦GDPval：定义AI的经济价值

　　OpenAI在GPT-5.2的宣发中引入了一个评价体系GDPval。在 GDPval 测试中，模型尝试完成定义明确的知识型工作，内容涵盖美国 GDP 贡献度最高的 9 个行业中的 44 种职业。任务要求生成真实的工作成果，例如销售演示文稿、会计表格、急诊排班表、制造业图表或短视频。GPT‑5.2 Thinking 在 GDPval 的知识型任务中，有 70.9% 的对比项目表现优于顶尖行业专业人士或与其持平。

　　DeepSeek V3.2：国产模型引领创新

　　12月1日DeepSeek发布两个DeepSeek-V3.2 和 DeepSeek-V3.2-Speciale。在公开的推理类Benchmark测试中，DeepSeek-V3.2 达到了GPT-5的水平，仅略低于 Gemini-3.0-Pro。DeepSeek-V3.2-Speciale是 DeepSeek-V3.2 的长思考增强版，同时结合了 DeepSeek-Math-V2 的定理证明能力。该模型具备出色的指令跟随、严谨的数学证明与逻辑验证能力，在主流推理基准测试上的性能表现媲美 Gemini-3.0-Pro。DeepSeek V3.2系列模型提出多项创新：1） DSA稀疏注意力机制：全称DeepSeek Sparse Attention，旨在降低计算复杂度，举个例子，当你面前有一本超厚的书，现在需要从这本书里查询特定信息，要求只能一页一页地看，且需要记忆看过的内容，这就是传统 AI 模型处理长文本时的困境——计算量随文本长度呈平方级增长。而DSA的作用如同将这种“大海捞针”的方式转为“精准定位”，不是每页都要看，而是能够只关注与目标信息最相关的几页，大幅提升了模型记忆与理解效率。

　　2）加码后训练： DeepSeek意识到开源模型的后训练投入普遍不足，限制了模型任务表现，于是采用更激进的方式，将后训练算力预算调整到超过预训练成本的10%。

　　DeepSeek后训练主要包括两个流程：专家蒸馏和混合强化学习。专家蒸馏会为每个领域（数学、编程、通用逻辑推理、通用智能体、编程智能体、搜索智能体）单独训练一个专家模型，每个专家都用大规模RL训练，最后将这些专家生成的专科数据喂给大模型使用。混合强化学习沿用GRPO算法，把推理、智能体、人类对齐三类任务合并成一个 RL 阶段，避免多阶段训练带来的灾难性遗忘。

　　3）大规模合成数据：DeepSeek V3.2用到了大规模智能体数据合成，根本原因在于缺乏足够多样化的真实训练环境，无法让智能体具备任务泛化能力。从测试评估结果看，使用合成数据使模型泛化能力提升显著。

　　算力依旧是瓶颈：DeepSeek团队在论文中坦诚地说明了仍存在的局限性和挑战。首先是训练算力有限，DeepSeek-V3.2的世界知识广度仍落后于领先的闭源模型（如谷歌的Gemini 3 Pro），团队计划未来进一步扩大预训练规模。其次，token效率仍是一个挑战，DeepSeek-V3.2通常需要更多token来匹配像Gemini-3.0-Pro这样的模型的输出质量。未来工作将专注于优化模型推理链的智能密度以提高效率。

　　我们认为当前顶尖模型的竞争和迭代远未结束，科技厂商持续发布新模型你追我赶。尤其是DeepSeek提出的DSA展示出算法创新能力，不必担心大模型技术已经到达瓶颈。后训练规模扩展以及DeepSeek指出目前局限性在于预训练算力不足，表明靠Scaling law提升模型能力的路径依旧有效。大量应用合成数据对提升模型能力有效也说明目前不用担心数据会遇到瓶颈。

　　AI驱动存储需求爆发与结构转向，供需紧缺持续

　　存储芯片巨头美光科技财报超预期。在AI数据中心需求爆发与存储芯片供应持续趋紧的背景下，公司2026财年Q1（截至11月27日）营收达136.4亿美元，同比增长57%，远超分析师预期的129.5亿美元；经调整净利润54.82亿美元，同比增长58%。分部门来看：云存储部门销售额52.8亿美元，同比翻倍；数据中心业务营收23.8亿美元，增长4%；移动与客户端、汽车与嵌入式业务分别贡献42.55亿和17.2亿美元。美光同时上调业绩指引，预计Q2营收187亿美元（±4亿），远超市场预期的143亿美元；调整后每股收益8.42美元，显著高于分析师预期的4.78美元。2026年HBM已售罄，正签署“前所未有”长期合同，美光在财报电话会表示：2026日历年的所有HBM（高带宽内存）产能已全部售罄，且价格和销量均已锁定，预计HBM市场规模到2028年将达到1000亿美元，这一里程碑比之前的预测提前了两年到来。行业供应在可预见的未来将“远低于需求”，预计供应紧张状况将持续到2026年以后。CEO透露，中期内美光仅能满足部分关键客户50%至三分之二的需求。公司正在与客户谈判一种全新的、带有强制性条款和具体承诺的多年期供货合同，这在历史上尚属首次。2026财年资本支出（CapEx）上调至200亿美元（此前预计180亿美元），主要用于支持HBM和先进工艺节点。

　　AI驱动需求激增与生产结构转向：2025年10月，OpenAI以“星际之门”为名，与三星和SK海力士签下协议，锁定每月高达90万片DRAM晶圆供应——这大致相当于全球DRAM产量的40%，被单一买家一次性包揽，作为其为期四年、总投资5000亿美元的基础设施计划的一部分。OpenAI的“星际之门”扩展需要惊人数量的高带宽内存。数据中心与消费电子制造商争抢同一批基础资源，而前者出价更高。AI服务器（CSP）需求强劲，其所需的HBM（高带宽内存）和DDR5企业级内存，正在大量消耗原厂的晶圆产能。目前所有的存储产品产能都极度紧缺，在晶圆厂总产能短期无法大幅扩充的情况下，原厂为了追求利润最大化，自然会将产能优先分配给高利润的HBM等产品，从而对其他产品造成排挤。美光科技在宣布关停Crucial业务的声明中直言，数据中心受AI驱动带来的内存与存储需求激增，促使公司做出这一决定，以便更有效地向高增长领域的大型战略客户提供供应。这次内存周期与以往不同之处在于：AI基础设施的升级路径与消费硬件截然不同。一旦这些数据中心建成，随着模型规模扩大，它们将持续吞噬内存。

　　字节豆包手机助手革新交互体验，开启端侧Agent新时代

　　2025年12月1日，字节发布豆包手机助手预览版。这是一个面向手机厂商的系统级服务，它将豆包大模型深度融入操作系统，让用户只需动嘴（或动一下手指），就能指挥手机去执行那些原本需要点击几十次屏幕的繁琐操作。功能包括跨平台比价点外卖、搜小红书做攻略等。豆包手机助手的主力研发团队，是字节负责 AI 硬件的 Ocean，它隶属于字节 AI 产品大部门 Flow，主要成员来自字节多年来先后收购的一些硬件产品团队，如锤子手机、VR 头显 PICO、智能耳机 Ola Dance 等，以及近年加入字节的手机、硬件从业者。这款豆包与中兴合作的手机已在豆包手机助手官网及中兴商城上架，售价 3499 元。这款手机只是豆包手机助手的“打样”。字节正和多家手机厂商谈合作。在与中兴努比亚（Nubia Z60 Ultra）的合作中，豆包助手被整合进系统底层。通过长按侧边键唤醒，豆包可以直接获取系统底层的屏幕缓冲区数据，无需通过Accessibility服务的截屏接口，大大降低了延迟。

　　豆包手机助手引发了被操作App的抗拒。据上观报道，12月3日，多位网友在社交平台上反馈，搭载豆包助手的努比亚M153工程机登录微信时，页面弹出“登录环境异常，需更换设备重新登录”的警告。部分用户更换账号后虽能临时登录，但传输聊天记录时再次被强制下线。更关键的是，若通过豆包助手操作微信功能（如发送消息），系统直接提示“任务失败”，并标注“实验室功能暂不支持微信操作”。此外，12月3日上午，还有部分使用“豆包AI手机”的用户反馈，因使用豆包手机助手操作微信，微信账号被封禁了。中午12时左右，被封禁的微信陆续被解封，可以正常登陆，但无法使用豆包助手进行微信上的自动化操作。另据网友在社交媒体上反馈，自己在使用豆包AI手机助手的时候遭到了农行、建行等APP内的强弹窗提醒，要求关闭豆包AI手机助手后再进行使用。

　　12月5日豆包手机助手发布关于调整AI操作手机能力的说明，在部分场景，对AI操作手机的能力做一些规范化调整，包括但不限于：1、限制刷分、刷激励的使用场景；2、进一步限制金融类应用的使用：银行、互联网支付等金融场景3、限制部分游戏类使用场景。

　　我们认为豆包手机助手是大模型应用落地的一大突破，标志着端侧 Agent 时代正式开始。自触控屏幕开启移动互联网黄金时代以来，图形用户界面（GUI）一直是人机交互的绝对主导。在这一范式下，App被设计为一个个独立的孤岛，用户通过点击图标进入特定的应用环境，依靠视觉和手动点击来完成任务。这种以应用为中心的交互模式随着应用数量的增长和功能的堆叠，用户在不同App间切换、寻找功能入口、手动搬运数据的成本显著上升。随着大模型的突破性进展，移动交互范式正处于跃迁的前夜：从GUI交互向Agentic交互演进。未来用户只需通过自然语言表达想做什么，手机Agent便负责将意图转化为具体的执行步骤并交付结果。

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　　风险提示

　　技术迭代不及预期风险：若技术迭代不及预期，则对产业链相关公司会造成一定不利影响。

　　经济下行超预期风险：若宏观经济景气度下行，固定资产投资额放缓，影响企业再投资意愿，从而影响消费者消费意愿和产业链生产意愿，对整个行业将会造成不利影响。

　　行业竞争加剧风险：若相关企业加快技术迭代和应用布局，整体行业竞争程度加剧，将会对目前行业内企业的增长产生威胁。