全球科技行业：甲骨文大涨催化国内AI产业链，阿里开源新架构模型－周报250913

<p style="text-indent:32px"><span style="letter-spacing: 0px; font-size: 16px;">主要观点：</span></p><p style="text-indent:32px"><span style="letter-spacing: 0px; font-size: 16px;">甲骨文 RPO 大增超预期迎来股价大涨，催化国内 AI 产业链标的当地时间 9 月 9 日，甲骨文发布 2026 财年 Q1 业绩，RPO（未实现履约义务）达 4550 亿美元，同比大增 359%，引起盘后股价大涨，甲骨文 CEO Safra Catz 表示：公司 Q1 与 3 个不同客户签署4 份价值数十亿美元的合同，引起 RPO 大幅增加，预计以后几个月继续签约价值数十亿美元新客户，RPO 可能超过 5000 亿美元。2026 财年 Q1 甲骨文实现总营收 149 亿美元，yoy+12%，其中云收入（laaS+SaaS）72 亿美元，yoy+28%，管理层指引 26 财年云基础设施收入将增加 77%，达 180 亿美元。甲骨文大涨释放 AI 基础设施建设需求、AI 算力需求增加信号，海外映射作用催化国内 AI 产业链相关标的，算力硬件如光模块、服务器、PCB，数据中心基础设施如电源、散热，云服务及软件行业解决方案等均呈现高景气。 </span></p><p style="text-indent:32px"><span style="letter-spacing: 0px; font-size: 16px;">阿里开源新架构模型训练成本下降 90%、推理效率提升 10 倍9 月 12 日凌晨，阿里开源新架构模型 Qwen3-Next-80B-A3B，对混合注意力机制、高稀疏性 MoE、训练方法等进行大幅度创新。Qwen3-Next 总参数 800 亿，仅激活 30 亿，训练成本较 Qwen3-32B暴降 90%，推理效率提升 10 倍，尤其在超长文本 32K 以上的提示场景中。性能方面：指令微调模型在推理与长上下文任务中，可媲美阿里旗舰模型 Qwen3-235B，思考模型超过谷歌最新 Gemini-2.5-Flash 思考模型，成为目前最强低能耗开源模型之一。相比 Qwen3 的 MoE 结构，Qwen3-Next 进行多项关键改进，包括混合注意力机制、高稀疏性 MoE 结构、利于训练稳定性的优化手段，以及可实现更快推理的多 token 预测机制。核心特性层面，Qwen3-Next 采用“门控 DeltaNet+门控注意力”混合创新架构：经系统实验验证，门控 DeltaNet 的上下文学习能力优于滑动窗口注意力、Mamba2 等常用方法，将其与标准注意力按 3:1 比例，75%层用门控 DeltaNet，25%层保留标准注意力结合，模型性能持续超越单一架构，实现性能与效率的双重提升。我们认为，甲骨文 RPO 大增驱动股价大涨，体现 AI 基础设施建设需求强劲、AI 算力需求持续增加，海外映射作用进一步催化国内 AI 产业链相关标的。相关公司：寒武纪、海光信息、曙光数创协创数据、德明利、香农芯创、达梦数据、星环科技、第四范式、金蝶国际。</span></p><p style="text-indent:32px"><span style="letter-spacing: 0px; font-size: 16px;">风险提示 1）下游预算限制信息化支出；2）财政与货币政策低于预期；3）供应链波动加大，影响科技产业发展。</span></p><p><br/></p>