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　　经历三年需求压制，2025 年板块收入迎来弱复苏。历史上看，计算机行业属于后周期 品种，需求释放依赖企业盈利改善后的资本开支落地。计算机行业下游需求如信息化改 造、数字化转型属于“偏可选”的支出，当下游企业客户的盈利预期上行，企业更乐意 扩张资本支出，反之，企业面临经济不确定性、盈利预期下行时，往往优先削减 IT 支 出以保障现金流。受制于宏观背景持续承压，2022-2024 年板块收入增速低位徘徊，2025 年迎来一定修复。2025Q1-3 计算机行业营收总额 4823.0 亿元，同比增长 5.1%。且从 前置指标看，截至 2025Q3 计算机行业合同负债达 955.7 亿元，同比增加 9.6%，连续 三个季度同比增长且增速逐季上行，订单预期持续向好支撑营收持续修复。

　　表观利润增速大幅上行，主要由降本控费驱动，估值预期已有反应。从表观利润看， 2025Q1-3 计算机行业整体实现归母净利润 124.1 亿元，同比大幅提升 184.0%，绝对 水平已超过 2022-2024 同期水平。拆分看，行业毛利率企稳，降本控费成效显著助力利 润释放。2025Q1-3 计算机行业毛利率为 31.71%，同比下降 1.1pct，而边际视角下 Q1- 3 毛利率与 H1 水平接近（31.66%），已有企稳迹象。与此同时，2025Q1-3 三费（销售、 管理、研发）率合计 30.6%，同比下降 1.42pct，处于 2022 年以来的最低水平。

　　细分行业看呈现结构效应，整体有效需求不足仍为板块核心矛盾。分赛道看 2025 年财 报线）AI 需求：收入普遍增长，硬件利润表现优于软件。在自上而下政策加持（人 工智能+行动政策）与自下而上 AI 用户渗透加速（Token 调用量稳步上行）的共同作用 下，AI 板块各细分领域收入端表现良好，利润端有一定分化：IT 基础设施业绩加速上 行，而其余偏软领域盈利拐点仍有待观察，考虑主要系当前 AI 应用商业化仍处早期， 产品打磨试验与市场导入仍需大力投入。2）G 端需求：部分标的变化较大影响表观， 传统 G 端实际需求有望逐步改善。智慧城市与网络安全收入利润良好增长，主要系部分 标的业务转型（亚信安全、宏景科技等）影响。实际传统 G 端需求表现有一定分化：信 创板块受益于国央企新一轮招标逐渐开启，营收增速回暖、业绩大幅改善；而政务 IT 营 收与归母净利仍处负增区间。3）B 端需求：多数细分赛道需求迎来修复、利润拐点尚 不明朗。考虑 B 端需求较为分散，各行业 IT 更多依赖于自身下游景气度与 IT 建设意愿。 三季报线索看多数赛道收入迎来改善，其中金融 IT、交通 IT、汽车 IT 等增速较为领先， 工业软件、教育 IT、医疗 IT 仍有一定承压。

　　行情演绎视角，Q4 以来受市场风格调整影响，板块走势呈现宽幅震荡格局，跑输其他 TMT 赛道。回顾年初至今走势，计算机板块共经历“DS/主线—关税纷争—主线收敛— 宽幅震荡”四大阶段。步入 Q4 以来，受整体成交量中枢下行+市场风格调整+海外宏观 波动传导等多重因素影响，板块呈现结构性行情，整体走势弱于 TMT 其他赛道。整体 来看，年初至 12/14 长江计算机指数上涨 17.7%，沪深 300 指数上涨 16.4%，板块跑赢 1.3 个百分点。纵向比较看，年初至今长江计算机涨跌幅位列长江一级行业第 16。

　　筹码视角，模型吞噬软件引发担忧，截至 25Q3 计算机重仓超配比例处于近十年极低水 平。回顾 2025 年以来的板块持仓变化，Q1DeepSeek 引发大模型浪潮，AI 应用商业化 加速预期引发板块行情，带来重仓比例一定程度的提升。2025Q3 看，整体超配比例有 所回落，或因计算机的主线 AI 应用产业变化处在早期阶段，暂未观察到有公司带来大 规模变现与边际好转，但AI算力在海外科技大厂持续高涨的资本开支下迎来业绩兑现， 相对吸引力显著，对应电子、通信等行业超配比例创新高。近一年以来(2024Q4~2025Q3) 基金重仓配置计算机的比例呈现先升后降的趋势，分季度分别为 2.5%、3.1%、2.5%、 2.3%，2025Q3 重仓比例处于 2010 年以来的 11%分位值，位于历史低位。近一年计算 机板块重仓超配比例分别为-3.1%、-2.8%、-3.4%、-3.6%，25Q3 季度重仓超配比例回 落幅度加深且处于近十年极低值。横向对比看，2025Q3 计算机板块超配比例排名依旧 靠后，相比上一季度提升一个位次，仅高于综合金融与银行。

　　应用落地为当前板块核心叙事，受“模型吞噬软件”影响行情面临压制，与硬件板块走 势形成较大分化。担忧核心体现在随 AI 能力提升，传统软件企业的商业护城河是否存 在，短期无法证实/证伪，但不确定性导致软件板块整体估值受损。核心担忧主要包括： 1）价值：入口价值削弱引发软件管道化担忧。传统软件交互过程充斥按钮、表单和工 作流，不同软件的使用方法和流程各异，具备用户习惯粘性。而大模型天然的交互优势 可能对传统模式形成颠覆，即大模型基于用户对话获取需求后自行调用软件功能，软件 从工作界面退化为后台 API，入口价值被大模型取代。2）需求：AI 形成功能替代。随 大模型能力持续提升，可能对部分传统软件的付费功能形成平替，如文本润色、简单代 码生成等场景正在发生。3）供给：AI coding 正大幅降低软件开发门槛。软件开发即代 码工程化，AI coding 的迅猛发展正在蚕食这一核心能力，存量软件巨头将面临 AI 原生 应用的低成本竞争，技术护城河受到冲击。未来软件行业在 AI 变革下或将迎来商业模 式重构，从流程驱动转为数据驱动，率先转型重新构建商业闭环的公司，有望逐渐成长 壮大。

　　实际落地角度，AI 货币化核心由人力替代程度决定，货币化爆发并非一蹴而就。参考 《Levels of AI Agents: from Rules to Large Language Models》中的定义，对 AI Agent 的产品能力进行分层划分，随着层级不断提升，人力替代程度也在提升，预计将在替代 程度达到一定高度的时候产生货币的奇点爆发。现阶段整个 Agent 生态还不完善，大 模型还没有真正蜕变为操作系统，从历史上看操作系统的完善是第三方应用全面爆发的 先决条件。

　　除了模型能力需要不断提升，基础设施不完善是制约应用落地的关键瓶颈。此处的基础 设施并不只是狭义理解的高端算力芯片和先进的网络架构，同时也包含应用落地的软条 件约束，即企业用户本身的数字化成熟度及人才组织情况。AI 本质是高阶生产力乘数， 如果硬约束满足（有足够的算力跑 LLM）但软实力不行（没有好的数据或没有懂 AI 的 人），AI 的实际产出将十分有限。对于 B 端主体来说，核心要素包括：1）数据：大模型 依赖高质量、全维度的历史数据来构建“记忆”和“上下文”，当前国内许多企业内部仍面临 数据孤岛（数据格式不统一）与系统封闭（不同系统间数据难以互通）等问题，企业内 部数字化进程成熟度亟待提升。2）人才组织：当前的大模型尽管功能通用，但大部分场 景中难以直接使用，需要结合企业业务进行调优，目前既懂模型能力边界又懂业务流程 的复合型人才仍然缺乏，构建 AI 工程团队也十分重要。

　　2025 年开始 AI 迎来上下半场切换。1）AI 上半场：2023 年以来行业是“以 Scaling Law 驱动、通向 AGI”的叙事，核心聚焦于模型和方法的创新，通过开发新的算法和模型架构 追求模型的智力极限，算力为王，该阶段的核心指标是市场对巨头的认可度、模型智力 斜率变化；2）AI 下半场：2025 年开始预训练受阻，从模型 AGI 转向 Agent 新生态搭 建，完善系统能力、应用落地为王。AI 下半场转向定义问题，基于现有模型能力通过系 统化工程手段推动 AI 与现实场景融合落地变现，推理算力伴随渗透提升逐步兑现。核 心指标变成产品能力节点、渗透率、付费率。