互联网行业2026年秋季策略会速递：AI应用乘风而起

摘要

华泰证券于9月2-3日举办2026年秋季策略会，"模型向实，应用风起"主题论坛围绕企业级AI、工业AI、GEO等方向展开讨论，报告维持互联网行业"增持"评级。 核心判断是AI产业正由模型能力竞争进一步转向真实场景落地与商业价值兑现，企业服务、工业、营销及内容等场景加速渗透，并持续带动推理算力需求。 企业级AI应用进入结果交付阶段，企业采购由SaaS订阅和Token消耗转向"AI员工"与业务结果，AI可承担70%–80%的重复工作，客服等结果可量化场景有望率先规模化。 算力侧，当前AI应用尚处发展初期，叠加27-28年起A100等存量GPU进入集中换代期，新增需求国产化与存量设备替换有望共同支撑国产算力景气延续。 GEO有望成为AI时代品牌营销新入口，建议关注具备自研优化技术、优质内容资源、跨模型投放及头部客户经验的营销服务商，以及掌握用户入口和商业化场景的AI平台。 AI漫剧加速精品化，低质量产能有望加快出清，价值有望向头部公司集中，海外市场亦有望贡献增量。 工业AI方面，震坤行旗下玲珑智能已部署近1000个智能体、内部运营接近No touch，自研"玲珑"工业模型在工况识别等任务中优于通用模型，已与数十家龙头企业开展AI合作并实现收入。

主要观点

• 报告维持互联网行业"增持"评级（行业评级），核心判断AI产业正由模型能力竞争进一步转向真实场景落地与商业价值兑现，企业服务、工业、营销及内容等场景加速渗透，并持续带动推理算力需求

• 企业级AI应用进入结果交付阶段，AI商业化核心由"模型能力"转向"替代人工、交付结果与重构利润率"，重人力、流程标准化的服务业有望率先受益

• 商业模式升级：企业采购由SaaS订阅和Token消耗转向"AI员工"与业务结果，AI由IT工具升级为直接对标人力成本的生产要素

• AI可承担70%–80%的重复工作，资深人员聚焦决策与担责，推动低毛利、难规模化业务向高毛利、可复制模式转型

• 竞争壁垒转向产业闭环，垂直模型、Agent、行业工作流与真实数据闭环共同决定落地效果，客服等结果可量化场景有望率先规模化

• 国产算力：AI应用尚处发展初期、成熟度不足，大量潜在场景尚未涌现，类比电力发展初期市场未能预见电车、电视等后续应用，后续算力需求有望延续高斜率增长

• 27-28年起A100等存量GPU进入集中换代期，新增需求国产化与存量设备替换有望共同支撑国产算力景气延续

• GEO有望成为AI时代品牌营销新入口，品牌营销竞争将由"流量与排名"转向AI答案中的"提及、信任与推荐"，随着用户习惯深化及预算向AI营销迁移，品牌监测、权威信源建设和效果评估等需求有望增长

• AI漫剧加速精品化：视频大模型在角色一致性、镜头表现和生产稳定性上持续突破，AI已覆盖编剧、角色设计、画面生成及后期制作等环节，显著降低制作门槛、缩短生产周期

• 内容监管和平台审核趋严，低质量产能有望加快出清，中期价值有望向具备优质IP、工业化制作、合规能力的头部公司集中，海外市场亦有望贡献增量

• 震坤行旗下玲珑智能围绕"数据—模型—智能体"布局工业AI，服务机器人、智能制造与具身智能，已部署近1000个智能体，内部运营接近No touch，已与数十家龙头企业开展AI合作并实现收入

• 玲珑智能依托30年行业数据积累，建成工业标注平台、十亿参数级商品数据库及知识图谱形成数据壁垒，自研"玲珑"工业模型在工况识别等任务中优于通用模型

论述逻辑

• 起点是9月2-3日策略会"模型向实，应用风起"论坛（聚焦企业级AI、工业AI、GEO）→ 推出总判断：AI产业由模型能力竞争转向真实场景落地与商业价值兑现 → 企业服务、工业、营销及内容场景加速渗透并带动推理算力需求，应用侧商业模式与产业分工逐步清晰，具备场景Know-how、数据闭环及规模化交付能力的厂商有望率先受益

• 企业级AI链条：采购模式由SaaS订阅/Token消耗转向"AI员工"与业务结果 → AI承担70%–80%重复工作、重构利润率 → 壁垒转向垂直模型+Agent+行业工作流+真实数据闭环 → 客服等结果可量化场景率先规模化 → AI进一步重构企业劳动力结构、组织方式与行业利润池

• 算力链条：AI应用尚处初期、Agent多为存量场景AI化改造、大量潜在场景未涌现（类比电力发展初期）→ 推理需求延续高斜率增长 + 27-28年起A100等存量GPU集中换代 → 新增需求国产化与存量设备替换共振 → 国产算力景气延续

• 营销链条：AI加速成为消费者购买决策新入口 → 竞争由"流量与排名"转向AI答案中的"提及、信任与推荐" → GEO成为品牌数字资产建设重要组成 → 品牌监测、权威信源建设和效果评估需求增长、行业向平台化自动化升级 → 投资关注自研优化技术、优质内容、跨模型投放、头部客户经验的营销服务商及掌握用户入口的AI平台

• 内容链条：视频大模型在角色一致性、镜头表现、生产稳定性突破 → AI漫剧放量、行业由粗放量产向精品化升级 → 监管和平台审核趋严出清低质产能 → 优质IP、创意能力、稳定AI生产流程成为核心竞争要素 → 价值向头部集中、海外贡献增量

• 工业AI以震坤行旗下玲珑智能为落地案例：30年行业数据积累→工业标注平台+十亿参数级商品数据库+知识图谱形成数据壁垒→自研"玲珑"工业模型优于通用模型→部署近1000个智能体并与数十家龙头合作实现收入→验证"数据—模型—智能体"路径，最终落到维持互联网行业增持评级

关键展望

• 算力展望：27-28年起A100等存量GPU进入集中换代期，叠加AI应用扩散带来的推理需求，国产算力景气有望延续，后续算力需求有望延续高斜率增长

• 企业级AI展望：客服等结果可量化场景有望率先规模化，AI将进一步重构企业劳动力结构、组织方式与行业利润池

• GEO展望：随着用户习惯深化及预算向AI营销迁移，品牌监测、权威信源建设和效果评估等需求有望增长，推动行业向平台化、自动化升级

• AI漫剧展望：中期成长方向明确，价值有望向具备优质IP、工业化制作、合规能力的头部公司集中，海外市场亦有望贡献增量

• 工业AI展望：震坤行玲珑智能未来将持续沉淀数据、模型、智能体与连接能力，构建工业智能基础设施

• 风险提示：AI技术迭代不及预期；AI应用渗透不及预期；报告未给出具体时间窗口的量化预测或个股目标价

推荐标的

• 互联网行业：增持（维持）——行业评级，预计行业股票指数超越基准（评级基于报告发布日后6至12个月内行业回报潜力相对基准表现的预期，香港市场基准为恒生指数）

• GEO投资方向：建议关注具备自研优化技术、优质内容资源、跨模型投放及头部客户经验的营销服务商，以及掌握用户入口和商业化场景的AI平台（未点名具体标的）

• 震坤行：报告以工业AI案例形式提及，旗下玲珑智能围绕"数据—模型—智能体"布局工业AI，已与数十家龙头企业开展AI合作并实现收入；报告未给出该公司评级与目标价

• 除上述行业评级、GEO投资方向与震坤行案例外，报告未明确给出其他个股评级、目标价或价格预测