计算机行业周报：火山引擎发布豆包2.1系列大模型，Claude Tag开启人机协作新范式

投资要点 　　算力：算力租赁价格平稳，火山引擎发布豆包2.1系列大模型 　　2026年6月23日，字节跳动旗下火山引擎正式发布豆包2.1系列大模型，其中包括旗舰模型Doubao-Seed-2.1-Pro和Doubao-Seed-2.1-Turbo，API服务已全量上线火山方舟。该系列在Coding工程交付和Agent长链路任务执行能力上实现全面提升，多项基准测试表现与GPT-5.5、Claude-Opus-4.7等顶尖模型接近。次日，豆包专业版上线，搭载2.1系列大模型，支持本地电脑操作、Skills技能调用、Office套件等功能，覆盖办公、开发、数据分析等专业场景，采用68元、200元、500元三级阶梯定价。 　　AI应用：Character.AI周时长环比+8.19%，Claude Tag开启人机协作新范式 　　2026年6月24日，Anthropic公司推出面向企业团队的群聊AI协作助理Claude Tag，首站接入企业通讯平台Slack。其核心在于改变AI与人类团队的交互方式，让Claude不再仅仅 　　是个人助理，而成为一个可以被整个团队共同调用的虚拟成员，目前Claude Tag调用的是Claude Opus4.8模型。 　　AI融资动向：Nearfield Instruments完成3.8亿美元D轮融资 　　2026年6月23日，半导体设备企业Nearfield InstrumentsB.V.宣布完成3.8亿美元D轮融资，投后估值达16亿美元，创下荷兰单笔融资最高纪录。本轮融资由FidelityManagement&Research Company领投，Walden CatalystVentures、Temasek、TNO Ventures、ING等机构参投。公司聚焦AI芯片制造中的三维量测与过程控制，核心产品QUADRA平台可实现无损、高吞吐量的原子力显微镜检测，具备完整的三维成像能力，支持高深宽比沟槽、GAA凹槽、通孔及多层堆叠等复杂结构的测量，广泛应用于先进逻辑、存储及三维IC封装领域。 　　投资建议 　　2026年6月24日，美光科技发布2026财年第三财季业绩。公司实现营收414.6亿美元，同比增长346%，高增主要系AI数据中心存储需求驱动。盈利端，公司本季度毛利率达84.9%，环比+10.0pct，同比+45.9pct，盈利能力大幅改善。分业务看，各核心业务均实现高速增长：其中数据中心业务销售额115亿美元，同比+667%；云存储内存收入137.7亿美元，同比增超300%；数据中心固态硬盘部门收入超50亿美元；移动及客户业务收入115.2亿美元，同比增超250%；汽车及嵌入式业务收入46.3亿美元，同比增超3倍。AI数据中心存储需求为核心增长动能。业绩指引方面，公司预计第四财季营收约500亿美元，同比增约342%；预计第四财季净利润达282.4亿美元。资本开支方面，公司预计第四财季Capex约100亿美元，2026财年全年约270亿美元，2027财年各季度Capex将高于2026财年第四财季水平。管理层指出，尽管预计2028年行业供应将逐步改善，但存储供需缺口缓解仍需时日。中长期看，公司已与数据中心运营商、汽车制造商等客户签署16项长期协议，锁定未来3-5年订单，对应约220亿美元收入承诺；上述协议均包含强制采购量条款，预计公司半数以上收入将来自此类战略性客户协议，为产能扩张提供需求确定性。技术进展方面，下一代DRAM与NAND节点研发顺利，预计2027年下半年量产；HBM412层产品量产爬坡速度为HBM3E12层版本的两倍，HBM4累计收入已超10亿美元。公司最新业绩超预期，核心验证AI数据中心存储景气逻辑。HBM3E通过英伟达Blackwell平台验证并进入核心配套，叠加数据中心DDR5需求同步高增，存储已从通用器件升级为AI算力核心基础设施。公司与核心客户通过长期协议锁定未来3-5年产品订单，供给端刚性约束下，涨价周期具备持续性，板块高景气有望延续。存储涨价周期确认，厂商盈利能力修复为资本开支扩张提供资金支撑，我们认为设备采购作为资本开支核心环节有望率先受益；存储作为半导体周期核心风向标，其扩产预期将持续提振设备板块景气度，重点看好半导体设备。 　　中长期，建议关注专注于功率半导体及模拟芯片测试系统研发的联动科技（301369.SZ）、专注于半导体等高端制造业的罗博特科（300757.SZ）、新能源业务高增并供货科尔摩根等全球电机巨头的唯科科技（301196.SZ）、AI智能文字识别与商业大数据领域巨头的合合信息（688615.SH）、深耕工业AI与软件并长期服务高端装备等领域头部客户的能科科技（603859.SH）。 　　风险提示 　　1）AI底层技术迭代速度不及预期。2）政策监管及版权风险。3）AI应用落地效果不及预期。4）推荐公司业绩不及预期风险。