全球科技（计算机）行业周报：甲骨文大涨催化国内AI产业链，阿里开源新架构模型

（以下内容从华安证券《全球科技（计算机）行业周报：甲骨文大涨催化国内AI产业链，阿里开源新架构模型》研报附件原文摘录）
主要观点：
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。
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。
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。