在今日券商晨会上，中金公司认为，特斯拉有望推动智能驾驶产业链进入放量周期；中信建投认为，机器人是 AI 应用的重要方向，板块波动聚焦优质环节；中泰证券认为，推理是未来 AI 算力的核心，CPU 将迎来价值重估。
中金公司：特斯拉有望推动智能驾驶产业链进入放量周期
近日，特斯拉在 1Q26 财报业绩会指引目标于 3Q26 获得 FSD 进入中国市场的批准，5 月 21 日特斯拉在其全球 FSD 版图中官宣中国落地，同时特斯拉 Cybercab 已于 2026 年 4 月启动规模化量产。特斯拉 FSD 全球版图扩张速度加快，或加速全球智驾渗透率提升。同时，特斯拉对高阶智驾及 Robotaxi 带来鲶鱼效应，进一步提升消费者对智能驾驶的接受度，从而推动产业链进入放量周期。
中信建投：机器人是 AI 应用的重要方向，板块波动聚焦优质环节
物理 AI 是人工智能的下一波浪潮，机器人是 AI 最好的物理载体之一，未来将有数十亿个自主系统和机器人系统在物理世界中运行。近期机器人板块有所调整，判断主要系资金情绪面波动，但物理 AI 叙事是切实推进的产业趋势，值得高度重视。此外，Optimus 量产渐行渐近，近期对供应链量产量纲指引逐步清晰，其放量节奏逐步得以验证，后续 V3 产品发布、量产推进仍值得密切关注。此外，国产机器人公司 IPO 持续推进，有望带来本体估值重估，板块催化不断，聚焦优质环节。
中泰证券：推理是未来 AI 算力的核心，CPU 将迎来价值重估
算力结构转型正从以训练为主转向以推理为核心——当前 70% 以上算力用于集中式训练，未来 70% 以上算力将用于分布式推理，推理需求规模有望达到训练阶段的 5-10 倍。训练与推理的底层差异决定 CPU 在训练场景是 " 辅助 "，在推理场景可以成为 " 主力 " —— 1）基于 Little's Law（吞吐 = 并发数 / 延迟），CPU 和 GPU 选择了 " 压低延迟 " 和 " 堆高并发 " 的不同路线。2）训练以大规模稠密矩阵运算为主，大部分时间 GPU 在计算，CPU 仅承担数据搬运 + 集群调度，时间占比 10-30%；推理具有碎片化、长尾化、延迟敏感特点，CPU 在 Decode、稀疏计算、长上下文管理、Embedding 等多个任务中更具竞争力，可完成 70% 以上运行负载。
