策略周评：AI算力建设继续推进，专业应用进一步落地

本周AI要闻 事件1：9月9日，NVIDIA宣布与澳大利亚多家云计算和数据中心合作伙伴扩大AI基础设施建设，包括Firmus、SharonAI、IREN、CDC、NEXTDC和AirTrunk等，计划到2027年形成最高2GW的建设规模。相关项目将围绕NVIDIADSX平台建设AIFactory，由合作伙伴提供土地、电力和数据中心基础设施，NVIDIA提供加速计算、网络、软件及相关生态支持。本次合作延续了全球AI算力基础设施扩张趋势，同时也反映出大型AI项目的建设重点正在从GPU本身进一步延伸至电力、网络和数据中心等配套环节。 事件2：9月10日，OpenAI推出AgentsAPI公测版，将支撑Codex等产品的Agent运行框架和基础设施向开发者开放。AgentsAPI支持长时间任务运行、工具调用、子Agent协作以及文件和代码处理，开发者可以选择OpenAI托管的沙箱、自有基础设施或第三方沙箱作为运行环境。相比单纯提升模型能力，AgentsAPI更侧重解决Agent在实际运行中的上下文管理、工具使用、任务协同和长时间稳定执行问题，模型厂商正在继续完善Agent开发和运行所需要的基础设施。 事件3：9月10日，OpenAI推出ChatGPTforFinancialServices，面向金融机构提供研究、财务建模和客户材料制作等功能。产品基于GPT-6Astra，并内置Daloopa、PitchBook和LSEGNews等金融数据，同时支持机构上传Excel、Word和PowerPoint模板，使生成的估值模型、研究材料和Pitchbook能够按照机构自身格式输出。该产品由OpenAI与MorganStanley、Evercore等机构合作设计，显示AI应用正在进一步进入金融研究、建模和材料制作等专业工作流程。（信息来源：NVIDIANewsroom、OpenAI等） 周度观点 全球AI算力建设继续推进，Agent基础设施和金融等专业应用进一步落地 （1）本周AI产业仍以算力扩建、Agent基础设施完善和专业应用落地为主，整体延续此前产业推进节奏。NVIDIA推动澳大利亚最高2GWAI基础设施建设，全球区域级算力中心继续扩张；OpenAI推出AgentsAPI，进一步完善长周期Agent的运行和开发基础设施；应用端推出ChatGPTforFinancialServices，将模型、专业金融数据和机构工作模板进一步结合。 （2）算力及基建方面，全球AI基础设施建设继续向区域级AIFactory扩散，电力、网络和数据中心配套的重要性进一步提升。9月9日，NVIDIA宣布与澳大利亚多家云计算和数据中心合作伙伴推进最高2GW的AI基础设施建设，相关项目不仅涉及GPU，还包括土地、电力、数据中心、网络以及软件平台等完整基础设施。此前北美、中东和欧洲已经陆续推进大型AI数据中心和主权AI项目，本次澳大利亚项目进一步说明区域级算力建设仍在扩散。随着单个项目规模提升，算力产业链的关注点也在从GPU供给逐渐扩展至电力、液冷、高速网络、光通信和数据中心交付等环节。中长期来看，海外云厂商和区域级AI基础设施资本开支仍是算力产业链景气度的重要支撑，后续需要继续跟踪项目实际建设进度以及基础设施能否按期交付。 （3）模型及Agent方面，竞争继续从单一模型能力向长周期任务执行和Agent开发基础设施延伸。9月10日，OpenAI推出AgentsAPI，将支撑Codex等产品的Agent运行框架向开发者开放，重点解决上下文管理、工具调用、子Agent协作和长时间任务运行等问题。前沿模型能力持续提升后，开发者要把模型真正用于复杂工作流程，仅靠模型本身并不足够，还需要稳定的运行环境、工具体系和任务编排能力。因此，模型厂商的竞争重点正在逐渐从“模型能不能完成任务”扩展到“Agent能不能稳定、低成本地持续完成任务”。后续除了继续关注模型能力提升，也需要跟踪Agent使用成本、任务成功率、运行稳定性以及开发者生态建设。 （4）应用方面，AI正在进一步进入金融等高价值专业场景，专业数据、工作流程和结果可追溯性成为产品落地的重要条件。9月10日，OpenAI推出ChatGPTforFinancialServices，将GPT-6Astra与Daloopa、PitchBook、LSEGNews等专业金融数据结合，并支持金融机构配置自身Excel、Word和PowerPoint模板，用于研究、财务建模和客户材料制作。产品同时提供更细粒度的引用，使金融从业者能够将数字和相关判断追溯至原始来源。相比通用聊天工具，这类产品开始直接进入金融机构原有的研究和生产流程，对数据准确性、信息来源、权限管理和输出格式的要求也更高。此前医疗领域已经出现AI接入电子病历和专业公共数据源的趋势，金融产品进一步延续这一方向。应用端后续更值得关注的仍然是AI能否真正接入行业数据、嵌入核心工作流程，并通过效率提升或付费收入形成可验证的商业价值。 （5）当前AI产业链的核心逻辑正在从远期产业空间逐步转向订单、收入和利润兑现，算力端仍是业绩确定性相对较高的方向，模型和应用端则处于持续迭代和商业化验证阶段。后续板块内部预计仍将维持分化，重点关注海外资本开支持续映射、订单和业绩能够兑现的算力产业链，以及真正形成付费收入和商业闭环的AI应用方向。 本周报告推荐 【东吴电子】存储行业复盘报告：从周期出清到AI重构：存储行业历史复盘与新周期展望 【东吴汽机械】AI驱动测试需求高景气，国产存储ATE迎规模放量拐点 【东吴传媒互联网】从SaaS到AgenticPlatform：AI时代软件公司的价值重估 【东吴电子】创业板算力ETF广发（158049）：AI算力景气深化，PCB与算力租赁共振 风险提示：美联储降息不及预期，AI技术发展不及预期