野村：全球AI趋势追踪：AI专家电话会第61期——中国大语言模型发展与资本开支趋势

原标题：Nomura Global AI Trend Tracker：AI expert call #61 – China’s LLM development & capex trend

摘要

野村于2026年2月10日举办第61期AI专家电话会，邀请来自字节跳动（未上市）的专家，讨论其资本开支展望、GPU分配及大语言模型进展。字节跳动2025年资本开支为1600-1700亿元人民币，其中约800-900亿用于GPU服务器，约600亿用于通用服务器。海外GPU服务器资本开支超500亿，其中约90%来自英伟达（NVDA US，未评级），7-8%来自AMD（AMD US，未评级），2%来自自研ASIC。中国市场GPU服务器资本开支约350亿，英伟达约150亿，寒武纪（688256 CH，未评级）约80亿，华为（未上市）昇腾约50亿，自研ASIC约30-40亿。2026年总预算约3000亿，较此前2600亿目标上调，主要因内存涨价；GPU服务器预算从1600亿增至1800亿，通用服务器从650亿增至900亿。海外GPU服务器预算约1000亿，其中约65%为英伟达，约30%为AMD，约5%为自研芯片；中国市场GPU服务器预算约750亿，英伟达约120-150亿，寒武纪约250亿，华为昇腾约200亿，自研ASIC约150-160亿。字节跳动token消耗从2025年初的5万亿增长至年底的50万亿，预计2026年底达500万亿。2026年约30%算力用于训练，约20%通过云平台（火山引擎）出租，其余主要用于推理。基础模型能力已提升至一线阵营，即将发布多模态模型，音频模型将于2026年3月更新，机器人模型和世界模型将于2026年5月更新。

主要观点

• 字节跳动2025年资本开支1600-1700亿元，其中GPU服务器约800-900亿元，通用服务器约600亿元。
• 海外GPU服务器资本开支超500亿元，英伟达占比约90%，AMD约7-8%，自研ASIC约2%。
• 中国市场GPU服务器资本开支约350亿元，英伟达约150亿元，寒武纪约80亿元，华为昇腾约50亿元，自研ASIC约30-40亿元。
• 2026年总预算约3000亿元，较此前2600亿元目标上调，主要因内存涨价。
• 2026年GPU服务器预算从1600亿元增至1800亿元，通用服务器从650亿元增至900亿元。
• 海外GPU服务器预算约1000亿元，其中英伟达约65%，AMD约30%，自研芯片约5%。
• 中国市场GPU服务器预算约750亿元，英伟达约120-150亿元，寒武纪约250亿元，华为昇腾约200亿元，自研ASIC约150-160亿元。
• 字节跳动token消耗从2025年初的5万亿增长至年底的50万亿，预计2026年底达500万亿。
• 2026年约30%算力用于训练，约20%通过火山引擎出租，其余主要用于推理。
• 基础模型能力已提升至一线阵营，即将发布多模态模型。
• 音频模型将于2026年3月更新，机器人模型和世界模型将于2026年5月更新。

论述逻辑

报告通过专家电话会获取字节跳动内部数据，从资本开支总量、结构（GPU vs 通用服务器）、区域分布（海外 vs 中国）、供应商份额（英伟达、AMD、寒武纪、华为、自研）等维度展开，进而分析算力分配（训练 vs 推理）趋势，最后总结大语言模型进展及未来发布计划。核心逻辑是：资本开支大幅增长且结构向GPU倾斜，推理需求爆发导致算力分配从训练转向推理，字节跳动模型能力提升并加速多模态和机器人布局。

关键展望

• 字节跳动2026年总预算约3000亿元，较此前目标上调。
• 2026年token消耗预计达500万亿。
• 2026年约30%算力用于训练，约20%出租，其余用于推理。
• 多模态模型即将发布，音频模型2026年3月更新，机器人模型和世界模型2026年5月更新。
• 报告未明确给出未来价格或评级展望。

推荐标的

报告未明确给出推荐标的。提及的覆盖公司包括：英伟达（NVDA US，未评级）、AMD（AMD US，未评级）、寒武纪（688256 CH，未评级），以及未上市的字节跳动和华为。

关键图表

报告未提供可裁切的关键图表。