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

AI算力链条持续升温：从Claude半价旗舰到谷歌云82%增长

先跟大家聊聊几个关键动态。7月28日，华鑫证券发布了一份计算机行业研报，重点梳理了Anthropic、谷歌和CuspAI的最新动向。这些信息量不小，咱们拆开来看。

算力：Anthropic悍然出手，Claude Opus 5半价上阵

2026年7月25日，Anthropic正式推出了新一代旗舰级大模型——Claude Opus 5。这款模型最炸裂的点在于：性能与之前备受关注的Claude Fable 5几乎持平，但价格直接砍了一半——输入5美元/百万Token、输出25美元/百万Token，与上一代Opus 4.8持平。这价格策略，直接让竞争对手坐不住了。

这次还同步引入了快速模式和Effort调节机制，在编程、复杂推理和科学研究等领域实现了显著的性能跃升。在Frontier-Bench v0.1、ARC-AGI 3等多项评测中直接登顶，生命科学任务上的提升也相当明显。更关键的是，Opus 5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，是近期主流模型中的最低值。这意味着什么？意味着模型在安全可控上下了大功夫。

AI应用：谷歌三箭齐发，Kimi周访问量飙升

2026年7月22日，谷歌一口气发布了三款新模型：Gemini 3.6 Flash、Gemini 3.5 Flash-Lite以及Gemini 3.5 Flash Cyber。这次发布的重心变了——不再一味的拼参数，而是把重心转向了提升Agent工作流中的Token效率、响应速度和运行可靠性。这其实是个很务实的信号：AI应用正在从“能做什么”向“能稳定做什么”过渡。

另一边，Kimi的周访问量环比增长了86.92%，这个增速相当惊人。说明国内AI应用的渗透正在加速，市场对优质产品的需求依然旺盛。

AI融资：CuspAI 4.5亿美元B轮，估值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。本轮由Kleiner Perkins、NEA联合领投，Bezos Expeditions跟投，阵容相当豪华。

公司核心产品MIRA平台的目标很明确：把传统耗时数年的材料研发周期压缩到六个月以内。平台底层技术由Meta的UMA系列模型及自研的kUPS工具包共同驱动。同期，公司还发布了“AI Materials Foundry”全球网络计划，目前已经吸引了超过45家行业领军企业加盟。这组数据说明，AI在垂直领域的落地正在加速，资本也在用真金白银投票。

投资建议：谷歌财报印证算力需求结构性高景气

2026年7月22日，谷歌发布了2026年Q2财报：当季总营收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。这组数据本身就说明了很多问题。

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%，营业利润率从20.7%提升至35.6%。更关键的是，在手积压订单从一季度的4600亿美元增至5140亿美元。公司在财报电话会上表示，Gemini Enterprise已经渗透近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，谷歌单季资本开支449亿美元，同比翻倍。管理层在电话会上透露，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从1800–1900亿美元上调至1950–2050亿美元。模型层面，公司正全力推进新一代旗舰模型Gemini 4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，公司还在当季首次向客户数据中心交付TPU系统。

这份财报释放了一个重要信号——AI算力需求的结构性高景气，正在从云端CSP的资本开支，实实在在的传导到硬件产业链上。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，都表明企业级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，这进一步印证了算力缺口是结构性的，而非周期性的。

从传导路径看，全年2000亿美元级别的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。可以确定的是，这轮资本开支上行是由真实需求驱动的：订单积压与对外租算力并存，说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。

中长期来看，可以关注以下方向：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

需要警惕的是：

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。