计算机行业点评报告：OpenAI发布GPT 6 Astra，大模型迈向执行主体

摘要

开源证券发布计算机行业点评，维持行业“看好”评级。 2026年9月3日OpenAI正式发布GPT-6 Astra，计算机使用能力实现代际飞跃：OSWorld 2.0基准得分72.6%（前代GPT-5.6 Sol为65.7%）、AutomationBench得分41.4%（Sol为18.1%）、Agents' Last Exam达59.3%（超Claude Opus 5的55.5%）、ARC-AGI-3达99.9%（Sol仅7.8%），内部评测中越界行为率由Sol的48%降至0%。 Astra依托得克萨斯州Stargate超10万块GPU完成训练，为OpenAI史上最大规模训练项目，且是首款由前代模型深度参与训练监督的模型，被视为递归式自我改进（RSI）的雏形。 报告认为能力跃升与可靠性夯实形成共振，大模型从问答工具正式走向可承接复杂任务的执行主体，Token定价转向任务成本的计价逻辑切换利好Agent商业化，行业集中度或将继续提升。 受益标的沿国产算力与算力租赁两条主线展开，风险提示为AI模型竞争风险、AI应用竞争风险、AI模型发展不及预期风险等。

主要观点

• OpenAI于2026年9月3日正式发布GPT-6 Astra，计算机使用能力迎来实质性代际飞跃。

• 通用推理与执行能力同步跃迁：ARC-AGI-3达99.9%（前代Sol仅7.8%），Agents' Last Exam达59.3%，超过Claude Opus 5的55.5%。

• 可靠性实现关键突破，内部评测中越界行为率由Sol的48%降至0%，缓解企业级任务落地的执行信任障碍。

• 能力跃升与可靠性夯实形成共振，大模型从问答工具正式走向执行主体，Agent规模化落地的核心能力前提已经具备。

• Astra依托得州Stargate超10万块GPU完成训练，为OpenAI史上最大规模训练项目，算力投入再上台阶。

• 训练范式出现边际变化：Astra是首款由前代模型深度参与训练监督的模型，构建AI监督AI训练闭环，被视为递归式自我改进（RSI）的雏形。

• 算力规模与训练范式双重壁垒或进一步拉大头部厂商与追赶者的代际差距，行业集中度或将继续提升。

• 任务成本口径下结论逆转：Agents' Last Exam最高分设置下输出Token较Claude Opus 5少约65%，BenchCAD单任务估算成本较Sol低约43%、较Fable 5.1低约86%，涨价被效率提升有效对冲。

• 客户案例验证降本：Playco测试中人工修复量较前代减少50%，Legora使用Astra数分钟内审完41份财务文件并找出4处人为埋设错误。

• Brockman提出计价应从Token定价转向任务成本，Agent单元经济模型正被重构，企业级智能体部署的经济可行性进一步打开。

• 开源证券维持计算机行业“看好”评级，受益标的沿国产算力与算力租赁两条主线展开。

论述逻辑

• OpenAI发布GPT-6 Astra → 四项基准全面跃升（OSWorld 2.0 72.6%、AutomationBench 41.4%、Agents' Last Exam 59.3%、ARC-AGI-3 99.9%）且越界行为率由48%降至0% → 能力与可靠性共振，大模型从问答工具走向执行主体，Agent规模化落地前提具备 → 叠加超10万卡训练规模与AI监督AI的RSI雏形范式 → 头部厂商双重壁垒加深、行业集中度或继续提升 → API单价上涨2.5倍但单任务成本较Sol低约43%、较Fable 5.1低约86% → Token定价转向任务成本的计价逻辑切换重构Agent单元经济 → 企业级部署经济可行性打开 → 维持计算机行业“看好”评级并沿国产算力、算力租赁列出受益标的。

关键展望

• 模型承担训练监督者角色后，训练迭代对人工运维、调试的依赖将系统性下降，模型进化进入自我加速通道，迭代周期或将持续压缩。

• 算力规模与训练范式双重壁垒下，头部厂商与追赶者代际差距或进一步拉大，行业集中度或将继续提升。

• 报告提示三大风险：AI模型竞争风险、AI应用竞争风险、AI模型发展不及预期风险等。

推荐标的

• 行业评级：看好（维持）；报告未给出个股评级与目标价，按受益标的列出两条主线。

• 国产算力受益标的：寒武纪、海光信息、天数智芯、禾盛新材、沐曦股份、摩尔线程、中国长城、龙芯中科、芯原股份、品高股份、锐捷网络、浪潮信息、工业富联、紫光股份、中科曙光、华勤技术等。

• 算力租赁受益标的：行云科技、宏景科技、利通电子、杰创智能、协创数据、航锦科技、润泽科技、东阳光、华策影视、亿田智能、平治信息、盛视科技、盈峰环境、熙菱信息等。