（以下内容从东吴证券《策略周评：OpenAI发布GPT-5.5》研报附件原文摘录）
本周AI要闻
事件1：4月24日，英特尔2026年第一季度财报最新出炉，其营收连续六个季度高于预期。分业务来看，一季度公司产品总收入128亿美元，其中客户端计算事业部（CCG）收入77亿美元，同比基本持平；数据中心与人工智能事业部（DCAI）收入51亿美元，同比增长22%；英特尔代工业务收入为54亿美元，同比增长16%。此外英特尔预计，公司第二季度营收为138亿至148亿美元。
事件2：4月24日，OpenAI公布了其最新的人工智能模型——GPT-5.5。该公司表示，该模型在编程、使用计算机以及进行更深入研究方面表现更出色。OpenAI在其官网写道：“GPT-5.5是我们迄今为止最智能、最直观易用的模型，也是在计算机上完成工作的新方式的下一步。”GPT-5.5将于周四在OpenAI的付费用户（包括其Plus、Pro、Business和Enterprise用户）中推出，同时在ChatGPT和其编程助手Codex上也会上线。
事件3：4月24日，OpenAI正式发布ChatGPT for Clinicians，面向经过验证的美国执业医师、执业护士、助理医师和药剂师提供免费服务。该产品基于GPT-5.4模型，针对临床咨询、文书撰写与医学研究三大场景优化。OpenAI表示其医生顾问团队已审核超过70万条模型回复，99.6%被评为安全准确，且在引证准确性上甚至优于人类医生。该产品目前已在ChatGPTBusiness、Enterprise、Edu及教师版套餐中开启研究预览，5月6日前提供免费试用，之后将转为基于额度的计费模式。
（信息来源：财联社、新智元等）
周度观点
英特尔发布Q1财报明确CPU计算栈核心地位，OpenAI发布GPT-5.5实现更高效率与更低token消耗
（1）本周全球AI产业在算力、模型与应用三端协同演进下，正加速推动AI从能力提升走向执行系统与行业级落地的新阶段。算力端，在智能体与长程任务需求驱动下，计算架构重构与算力资源绑定同步深化；模型端，能力演进由通用推理向高效执行转型，海内外企业均着眼于AI能力与效率优化实现性能与成本协同提升。应用端，AI加速向高壁垒行业与终端场景渗透。
（2）算力与基础设施方面，本周AI产业呈现出计算架构重构与算力资源绑定并行深化的趋势。海外方面，英特尔业绩超预期增长，数据中心与AI业务显著提升，并明确CPU在AI计算栈中的核心地位回归，反映在推理与智能体阶段，通用计算能力正重新成为关键基础。同时谷歌发布第八代TPU及“代理式企业”技术栈，通过训练与推理芯片分化、超大规模集群扩展及高带宽内存优化，推动算力体系向“异构计算+内存中心架构”演进，并通过Agent平台打通算力与应用层调度。资源供给层面，亚马逊与Anthropic深化合作，通过大规模资本投入与长期算力承诺实现深度绑定，体现头部厂商正通过“资本+算力”模式锁定未来资源供给。整体来看，在模型向长程执行与智能体演进的背景下，AI基础设施正加速向“CPU+加速器协同、超大规模集群、算力资源长期绑定”的体系升级，产业竞争进一步向计算架构定义权与算力供给控制能力集中。
（3）模型技术层面，本周AI模型正由通用推理工具向高效执行与工程化落地系统跃迁。海外方面，OpenAI发布GPT-5.5，通过从零重训与Agent能力升级，在编程、科研等复杂任务中显著提升表现，同时打破“性能提升伴随延迟增加”的传统约束，实现更高效率与更低token消耗，并与英伟达硬件系统协同设计，强化模型与算力架构的深度耦合；同时其图像模型GPT images2引入Thinking能力，进一步强化多模态生成的可控性与一致性。国内方面，DeepSeek-V4预览版通过混合注意力机制，在百万上下文场景下大幅压缩计算与显存开销，实现开源模型在长上下文与推理能力上逼近顶级闭源水平，并强化对多算力平台适配；腾讯混元Hy3则以MoE架构与“快慢思考”机制聚焦Agent与实际业务场景，强调性能与成本平衡，推动模型转向实用性导向。
（4）应用层面，本周AI聚焦垂直行业深度落地与多终端智能体融合应用两大主线，应用体系正由通用工具向专业化场景与嵌入式交互加速演进。海外方面，OpenAI推出面向医疗行业的ChatGPT for Clinicians，通过针对临床咨询、文书与科研场景的深度优化，并结合高难度医疗基准测试与合规机制，实现模型在高专业门槛领域的实用化落地，标志AI正向可参与核心决策流程的行业级系统延伸；同时其WorkspaceAgent支持跨平台协作与离线持续运行，体现企业级智能体正向“长期运行+组织协同”的生产工具演进。终端应用层面，特斯拉车机系统引入双大模型架构，由不同模型分别承担指令执行与交互服务功能，实现能力分工与效率优化，标志车载AI从单一语音助手向多模型协同的智能交互系统升级。
（5）政策因素方面，中国工信部等10部门联合印发《人工智能科技伦理审查与服务办法（试行）》，规范AI伦理治理，为AI产业发展提供制度保障，增强市场信心。第二次全球滞胀阶段美股的经验表明，即使全球滞胀也不意味着科技全线走弱，具备实质性产业趋势的赛道仍然能够穿越周期。而科技缩圈的本质在于，油价上行后，尚未兑现业绩的远期科技方向存在明显的估值压力，因而我们认为“高位讲故事”的标的或难以进一步提升估值。所以需要聚焦当下业绩确定性的方向，关注存储、先进制程、光通信、半导体设备材料等核心赛道。
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风险提示：美联储降息不及预期，AI技术发展不及预期
