计算机行业周报：OpenAI展示端到端工程设计，前沿模型打开物理研发入口

（以下内容从湘财证券《计算机行业周报：OpenAI展示端到端工程设计，前沿模型打开物理研发入口》研报附件原文摘录）
核心要点：
OpenAI展示端到端工程设计，前沿模型打开物理研发入口
11月3日，OpenAI发布《Accelerating engineering for the physical world》，集中披露前沿模型在工程研发场景的落地进展。根据文中的介绍，GPT-6Astra在无人工直接修改的前提下，独立完成了一套测试设备的全流程设计，覆盖外观与内部结构设计、电子元器件选型、PCB布局、用户界面开发以及固件与软件集成；项目由两名团队成员利用业余时间推进，设计周期不足一周，后续代工厂在一个月内完成小批量原型机的制造。该案例区别于过往AI模型仅生成零件图纸的模式，验证了从需求定义到可制造原型输出的完整闭环能力。同期披露的两项工程合作案例包括：其一，与马自达气动及碰撞安全团队协作，依托Astra完成新型鼻锥外形建模、气流仿真，并迭代优化风阻方案；其二，与Chip Ganassi Racing合作，将现有零部件的三维扫描数据转换为可编辑CAD模型与二维加工图纸，最终由工程师复核精度与可制造性。此外，OpenAI披露，自2026年2月以来，其内部硬件团队以Token计量的模型用量增长至原来的23倍。
我们判断，随着前沿大模型向工程领域渗透，工程研发的边际成本结构或将重塑。工程研发流程中，人力消耗最集中的环节集中在需求到几何表征、几何模型到仿真之间的反复转换工作，包括建模、出图、仿真前处理以及仿真结果解读。该类任务规则相对清晰、输出结果具备可核验性，契合大模型与Agent的能力边界；而方案权衡取舍、安全边界判定、工艺路线选择等决策环节，仍高度依赖工程师的专业判断。因此，AI对工程行业的核心影响并非简单缩减工程师规模，而是降低单方案的设计成本，使得大量受人力、预算约束而此前无法开展评估的备选方案具备可行性。
与此同时，工程软件的核心价值或将同样迎来重构。传统工程软件的竞争逻辑以功能覆盖度为核心，比拼模块完备性、单元类型与材料模型支持能力、极端工况适配能力等，客户采购决策主要基于功能清单与定价综合权衡，厂商核心壁垒来源于求解内核精度、行业积累模板以及渠道资源。在Agent深度介入设计流程之后，软件交互范式发生根本性转变：工程师不再通过逐级菜单操作完成任务，而是以自然语言描述设计意图，由Agent自主调用工具、配置参数、执行任务并反馈结果。中长期看，工程软件的核心价值或将重构，产品竞争力将更多取决于面向Agent调用的稳定性、输出结果的可验证性以及模型文件的可编辑性。而工程软件的估值锚亦将从License数量转向接口调用量、调用一次通过率、验证闭环与可编辑交付，并最终体现为订阅续费与客单价水平。
市场回顾
1)本周申万计算机指数上涨6.85%，在申万一级行业中排名第4位。
我们判断，本周行情的核心驱动在于11月4日美国中期选举不确定性落地，以及国内稳市政策的集中出台，叠加26Q3主动公募基金在计算机行业的持仓配置比例仍处于历史低位，使其成为反弹弹性较大的方向。
2)个股层面，本周计算机行业涨幅前十大个股：银之杰、青云科技-U、华是科技、索辰科技、麦迪科技、优刻得-W、开普云、品茗科技、维宏股份、赢时胜。
3)根据Wind，以PE-TTM口径（整体法，剔除负值）统计，申万计算机行业11月6日收盘后总体市盈率水平为37.5。
投资建议
我们认为，随着前沿大模型向工程领域渗透，工程研发的边际成本结构以及工业软件的核心价值或将迎来重塑。维持计算机行业“买入”评级。核心受益方向：
1）工具侧，具备自主几何内核、多物理场求解器或行业know-how，并已把能力封装为MCP或Agent接口的研发设计类工业软件；
2）数据侧，具备多物理场仿真、合成数据与工程验证能力的厂商，稀缺性来自数据壁垒与虚实一致性；
3）场景侧，汽车、电子、高端制造等研发密集行业有望先行，具备工程知识沉淀、现场数据入口与交付能力的工业AI厂商或率先兑现。
风险提示
AI技术发展不及预期；大模型应用落地节奏不及预期；宏观经济波动；国际环境发生变化。