主要观点

阿里云发布千问旗舰推理模型Qwen3-Max-Thinking，在事实知识、复杂推理、指令遵循、人类偏好对齐及智能体能力等多个维度实现显著提升。该模型在19项权威基准测试中，性能可与GPT-5.2-Thinking、Claude-Opus-4.5和Gemini 3 Pro等顶尖模型媲美，总参数超万亿。Qwen3-Max-Thinking两项核心创新为：1）自适应工具调用能力，可按需调用搜索引擎和代码解释器，现已上线Qwen Chat；2）测试时扩展技术（Test-Time Scaling），显著提升推理性能。此外，阿里云发布AI智能体Clawdbot，推动智能体时代进入新阶段，用户可通过即时通讯软件发送指令，Clawdbot调用大语言模型API，并在本地执行脚本，实现AI直接行动。Clawdbot具备“长期记忆”和“主动性”，通过检索增强生成（RAG）技术实现长期记忆。

市场行情回顾

本周上证综指下跌0.44%，创业板指下跌0.09%，沪深300指数上涨0.08%。计算机行业指数下跌4.77%，跑输主要指数。年初至今，计算机行业指数上涨6.94%。

科技软件行业新闻

算力

• 上海市推进“人工智能+”行动，智算规模已突破12万P，形成完整产业链。
• 国星宇航“星算”计划旨在构建全球首个服务硅基智能体的太空算力网络，目标2030年前完成千星规模组网并投入商用。

低空经济

• 湖南首个长江水上无人机物资配送中心投入试运行，无人机8分钟完成精准投送。
• 武汉市发布低空经济标准体系建设指南，系统构建“纵向三层+横向两翼”架构体系，预计标准化带来的规模效应可使通用部件采购成本降低15%至20%。

汽车智能化

• Uber成立AV Labs自动驾驶实验室，聚焦解决行业数据痛点，通过全球运营网络采集极端天气、突发路况等复杂场景数据。
• 小马智行与爱特博合作，组建全无人驾驶服务车队，首次在国内将Robotaxi服务切入高端商旅出行场景。

网络安全

• 眉山市网络安全态势感知平台正式上线，提升关键基础设施防护能力。
• 广西网络安全人才培养基地在玉林师范学院揭牌成立，强化网络安全人才队伍建设。

数据要素

• 福州市数联网与区块链融合数据基础设施建设项目成功入选国家数据局数据基础设施建设典型案例。
• 上海市开展气象数据要素市场化改革，推动数据融合共享与跨境流通试点。

人工智能

• 中国科研团队自主研发的“通矩模型”在《自然-机器智能》期刊在线发表，是国际上首个同时具备自主出题与自动解题双重能力的通用人工智能系统。
• 南京市雨花台区召开人工智能产业发展大会，发布《雨花台区加快打造“智能引领、数实融合”产业体系三年行动计划（2026—2028年）》。

科技软件相关公司动态

多家公司发布股权激励计划或股票期权激励计划，包括杰美特、戈碧迦、天键股份、沪电股份、崇达技术、高伟达、三未信安、并行科技、雄宏股份等。

风险提示

1）下游预算控制降低信息化支出；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。

LPG早报
研究中心能化团队2026/02/06
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周观点和投资建议

1. Moltbot 爆火带来的投资启示：

   • 云端算力需求增长：Moltbot 的自主任务执行依赖云端，其 token 消耗无上限，将推动云端算力需求，CSP 可能面临“算力紧张”。
   • 云主机和家庭服务器需求提升：云主机部署 gateway 相比本地 PC 更安全稳定，公有云厂商受益；未来智能家庭网关、NAS 等设备将适配 Moltbot，家庭服务器渗透率提升。
   • AIOT 智能体端侧应用潜力：Moltbot 结合云端能力，未来可通过 skills 和 tools 优化垂直领域应用，成为真无人值守的工业智能体，实现传感-决策-执行闭环。

2. SpaceX 百万卫星太空算力集群计划：

   • 计划背景：SpaceX 申请构建由 100 万颗卫星组成的空间算力集群，高度依赖星间激光通信，可与现有星链网络集成。
   • 投资建议：关注“天数天算”类场景应用厂商；太空碎片管理&态势感知需求迫切；星间激光作为太空“光模块”，有望成为 DCI 后长距离光通信新增长点。

市场行情回顾

• 申万通信指数涨 5.83%，细分板块中光缆海缆（+37.26%）、光模块（+11.53%）、液冷（+10.42%）表现最佳。
• 个股涨跌幅：网宿科技（+44.25%）、长飞光纤（+32.46%）、天孚通信（+31.33%）领涨；震有科技（-19.02%）、中国卫星（-16.20%）、信科移动-U（-15.59%）领跌。

风险提示

• 海外算力需求不及预期，国内运营商和互联网投资不及预期，市场竞争激烈导致价格下降超出预期，外部制裁升级。

NGMN 联盟在研报中指出，随着移动网络代际的演进，移动网络运营商 (MNO) 需要不断简化其网络架构和运营方式，以应对日益复杂的技术环境和运营挑战。研报确定了云原生、智能代理和生成式 AI、联邦网络服务和光纤技术演进等关键技术趋势，以及敏捷工作方式作为非技术使能因素，这些都将推动网络简化。

MNO 在实现网络简化过程中面临着诸多挑战，包括：

• 无线接入网 (RAN) 领域：RAN 云化、AI 应用和无线硬件整合等方面的挑战，例如性能和能效要求、互操作性、数据准备和开放接口等。
• 核心网领域：核心网云化、AI 应用和核心网架构等方面的挑战，例如标准化 MANO 层、数据准备、AI 随即性核心网架构和安全和监管要求等。
• 传输网领域：传输网技术演进和 API 采用等方面的挑战，例如供应商多样性、安全性和商业模式等。
• 服务创建和管理领域：翻译引擎、高前期投资和技能缺乏等方面的挑战。

为了帮助 MNO 实现网络简化，NGMN 提出了一个三级框架：

1. 识别技术演进趋势：确定云原生、AI 和联邦网络服务等关键技术，以及敏捷工作方式的重要性。
2. 了解采用挑战：分析在 RAN、核心网、传输网和服务创建与管理领域采用技术使能因素时面临的挑战。
3. 确定优先级：根据 MNO 的网络演进状态和运营环境，确定技术使能因素的优先级和应用领域。

研报以三个 5G 网络演进阶段的 MNO 为例，说明了如何根据其网络状态评估技术使能因素，并确定优先级。最终，MNO 需要综合考虑市场动态等因素，制定网络简化策略。

NGMN 计划收集其成员的经验，以分享克服挑战和实现网络简化目标的方法。