模型能力快速迭代，Coding、多模态与Agent应用持续放量，云平台凭借多模型接入与统一交付能力，有望持续受益于AI需求整体扩张。当前全球大模型仍处于高频迭代阶段，不同厂商在推理、代码生成、多模态和Agent等能力上交替领先，企业客户较难提前押注单一模型路线。云平台则能够同时接入自研模型、第三方闭源模型及开源模型，并统一提供算力、数据、开发工具、安全治理和部署环境。随着AICoding由代码补全向软件开发全流程延伸，多模态模型进入视频、广告、电商和内容生产环节，Agent开始执行持续时间更长、工具调用次数更多的复杂任务，模型训练、推理和数据处理需求有望持续提升。我们认为，模型层最终由谁胜出仍有较大不确定性，但无论哪类模型占据领先位置，其模型开发、部署和调用均需要消耗底层算力与数据服务，云平台有望承接其中相当比例的需求，是模型竞争中对技术路线依赖相对较低、受益确定性相对较强的环节。
　　国内外AI算力供给仍然偏紧，当前云业务增长的主要约束更多来自有效产能不足，而非下游需求不足。从海外主要CSP近几个季度表现看，AWS和Google Cloud收入增速整体回升，Azure及其他云服务增速维持高位，AI基础设施和企业AI服务逐步成为云业务增长的重要驱动力。与此同时，微软、谷歌和亚马逊仍在持续增加服务器、芯片、网络、数据中心和电力基础设施投入，并多次披露AI算力需求超过现有供给。模型参数、上下文长度和推理复杂度持续提升，Agent工作流还会带来多轮推理、并行调用和更长运行时间，使单次任务的算力消耗明显高于传统软件请求。国内同样面临高端算力资源紧缺、供给结构不均衡以及软硬件适配效率有待提升等问题。我们认为，当前AI云市场仍处于需求快速增长、供给持续扩张的阶段，新增算力建成后有望较快转化为云收入，海外CSP资本开支维持高位具备较强需求支撑。
　　CPU、内存和存储等上游硬件价格上涨，提高企业自建基础设施的资金门槛，公有云迁移率有望提升。AI服务器需求上升正在挤占高端CPU、DRAM、企业级SSD及先进网络设备的有效供给，硬件价格和交付周期上行，使企业自建数据中心门槛提升。企业不仅需要承担更高的前期资本开支，还面临设备折旧、利用率波动和技术路线快速变化带来的资产错配风险。相比之下，凭借规模化采购、自研芯片和资源池化能力，公有云将底层硬件封装为按需使用的弹性服务，并允许客户根据任务在GPU、CPU、自研加速芯片及不同模型之间灵活切换，在AI浪潮下更加受益。我们认为，上游涨价提升企业自建AI的门槛，公有云在突发推理、多模型试验、AICoding和Agent任务中的资金效率与资源弹性优势明显，其渗透率有望不断提升。
　　投资建议与投资标的
　　我们认为云计算在新一轮AI浪潮持续受益，其产业链厂商有望受益，相关标的为海光信息(688041，买入)、寒武纪(688256，未评级)、润泽科技(300442，未评级)、浪潮信息(000977，未评级)、紫光股份(000938，未评级)、协创数据(300857，未评级)等。
　　风险提示
　　行业竞争加剧；公有云渗透率提升不及预期