5月27-28日我们组织了2026年中期策略会，会上围绕大模型技术演进、算力供需结构、异构芯片体系以及Token工厂商业化路径等方向展开交流。我们看到：1）Agent时代，ROI开始清晰化并驱动商业化加速；2）算力产业从短期供需错配走向全链条长协锁定式短缺；3）算力架构进入重构周期，GPU中心化体系逐步被多架构异构体系替代；4）Token工厂与推理云成为连接模型能力与产业应用的核心基础设施层，并开始重塑软件商业模式。我们认为，AI产业正在从“模型能力驱动阶段”进入“算力组织与效率驱动阶段”，我们看好CPU、近存计算的异构计算新需求，同时看好具备独特壁垒的应用厂商向Token工厂转型。
　　核心亮点：
　　1、Agent时代，ROI开始清晰化并驱动商业化加速。Agent时代，ROI开始变得可度量与可闭环，Token消耗与业务价值之间的映射关系逐步清晰。海外头部大模型厂商ARR快速增长，收入进入非线性扩张阶段，根据The Wall Street Journal数据，Anthropic预计二季度收入将环比增长130%至109亿美元，将实现约5.6亿美元经营利润，盈利时间点快于预期。我们认为，伴随模型能力快速迭代，Agent推动ROI显性化，模型厂商商业化进程有望持续加速。
　　2、算力产业正在从阶段性供需错配驱动的短缺，走向由长协机制主导的“全链条锁定式短缺”。其本质变化在于需求侧与供给侧同时发生结构性强化，一方面国内互联网大厂资本开支持续上修；另一方面，算力产业长协机制正在全面展开，从模型厂商到云厂商再到基础设施供应商逐级锁定算力资源，显著提升了上游算力、网络、存储与云环节的收入可见性，上游资产逐步由周期属性向成长属性切换，未来增长的确定性显著提升。
　　3、算力结构重构：从GPU中心化走向多架构异构体系。我们看到，GPU中心化体系逐步走向多架构异构体系，推理侧对延迟、吞吐与单位Token成本提出更高要求，使得单一架构难以覆盖全部场景。在这一背景下，算力体系正在形成分工明确的异构结构，其中GPU仍承担通用计算与Attention类动态任务，而ASIC以及LPU等专用架构则更多承担FFN等高确定性计算任务，以提升局部计算效率。同时，CPU在推理链路中的重要性持续提升，在调度、内存访问与系统协同层面承担更关键作用，新型架构与异构协同体系正在加速形成。我们认为，算力产业的核心竞争逻辑正在从单点芯片性能优化转向系统级架构效率优化，推理侧成为多架构创新的核心战场。
　　4、Token工厂：算力产业从“资源供给”走向“效率竞争”的核心载体。Token工厂本质是将底层算力资源转化为可规模化交付的Token生产能力，并通过推理云实现系统级调度与效率优化。在这一体系中，Token不再只是计费单位，而逐步成为新的基础生产单元。具有行业壁垒的AI应用厂商正在加速向AIFactory模式转型，其核心变化在于将业务流程深度嵌入模型调用与工具链体系之中，生产具备行业语义、决策约束与ROI绑定属性的差异化Token，从而实现商业模式从软件订阅向结果计费的系统性跃迁。推理云与Token工厂的出现，使得模型能力第一次真正以工业化生产方式进入企业级业务系统，看好26年下半年企业级Agent的渗透与更多具备独特壁垒的AI应用公司向token工厂转型。
　　风险提示：AI技术迭代不及预期；token工厂落地节奏不及预期。