360集团 (601360)

在产业链中的位置

主属行业：L5-12-AI安全应用

公司定位一句话 AI安全应用龙头 —— “AI+安全”战略构筑壁垒 + 第二增长曲线——企业级AI服务成熟

主营业务关键词：AI安全应用、“AI+安全”战略构筑壁垒、第二增长曲线——企业级AI服务成熟 与本行业的关联点：作为 L5-12-AI安全应用 龙头，扣非净利润扭亏预期 + AI商业化订单初步兑现

公司近况（2026-05-05 更新）

根据公司2026年一季报（报告期：2026-03-31），360集团实现营业收入20.11亿元，同比增长7.90%；归属于母公司股东的净利润为1.09亿元，同比增长140.00%。2025年年报显示，全年营业收入86.93亿元，归母净利润2.63亿元。当前市场对公司估值分歧较大，截至最新，公司总市值约800亿元（基于近期股价估算），基于2025年归母净利润的市盈率（PE）超过300倍，反映市场对其AI业务转型寄予的高预期而非当前盈利。机构评级呈现分化，部分看好其“AI+安全”独特赛道给予“增持”评级，亦有机构因短期盈利压力持“观望”态度。公司当前定位为中国领先的互联网安全技术公司，并正全力向AI技术驱动的科技企业转型。

公司业务结构

盈利方式

公司主要通过两大途径盈利：一是面向C端用户的互联网商业化业务，包括搜索引擎带来的广告收入、浏览器与安全产品的增值服务（如会员、游戏联运等）；二是面向B端/G端的业务，包括网络安全产品、安全服务以及新兴的AI大模型与行业解决方案。

分板块业务（口径：年报披露）

公司主营业务可分为互联网广告及服务、智能硬件、安全业务及其他（含AI等新兴业务）。互联网广告及服务是传统营收主力，但占比逐年下降；安全业务是核心基础；AI业务作为战略重心，目前收入并入“其他”或“安全业务”中，尚未独立披露详细财务数据。

注1：公司年报未按上述细分板块单独披露完整收入及毛利数据。 注2：收入占比为根据公开投资者交流信息及行业研究报告估算。 注3：2023年及2024年营收及综合毛利率数据来源于公司往期年报。

核心投资逻辑

短期逻辑（6-12 个月）

• 扣非净利润扭亏预期：2025年年报扣非归母净利润仅3496.60万元，基数极低。基于2026Q1扣非净利润同比大幅改善的趋势（一季报未直接披露扣非数，但归母净利润同比+140%暗示改善），市场普遍预期2026年全年扣非净利润有望实现显著增长并正式扭亏。
• AI商业化订单初步兑现：公司自研的“360智脑”大模型及行业解决方案已进入商业化初期。预计在2026年下半年至2027年上半年，来自政府、央企及关键行业的AI项目订单将开始规模化落地，驱动企业级业务收入在2026年实现超过30%的增长。
• 营销业务企稳回升：2026Q1营收同比增长7.90%，显示互联网广告及增值服务业务止住下滑趋势。在宏观经济温和复苏及公司自身流量商业化策略优化下，预计该业务板块在2026年收入同比增速有望恢复至5%-10%的区间。

长期逻辑（1-3 年）

• “AI+安全”战略构筑壁垒：到2028年，公司目标将AI技术深度融入全线安全产品，实现从“被动防御”到“主动防御”的范式转换。预计该模式可将安全业务的毛利率从2025年的66.54%基础上进一步提升，并巩固在政企市场的份额。
• 第二增长曲线——企业级AI服务成熟：随着行业大模型及解决方案的成熟，企业级AI服务（含模型定制、算力服务、解决方案）有望在2027-2028年成长为与互联网广告并列的核心营收支柱，目标占比提升至30%以上。
• 生态协同与数据飞轮：凭借其庞大的C端用户基础（安全产品月活超5亿），积累的高质量数据将持续反哺AI模型训练，形成“数据-模型-产品-用户”的正向循环，这是纯技术公司难以复制的长期优势。

产销链分析

主要客户（口径：年报）

公司客户高度分散，面向海量C端用户及大量政企客户。2025年报未披露前五大客户销售占比。根据业务特性：

• C端业务：第一大“客户”可视为海量互联网用户，收入依赖流量变现，不存在单一大客户依赖。
• B/G端业务：客户主要为政府、央企、金融机构及大型企业。第一大客户通常为大型央企或政府机构，但具体名称及订单金额未公开披露。关键份额依赖于年度招标，订单能见度通常为6-12个月。公司未披露前五大客户合计销售额及占比，风险点在于政企项目的大单收入确认可能造成季度间业绩波动。

主要供应商（口径：年报）

公司2025年报未披露前五大供应商采购额及占比。主要采购内容包括：

• 服务器与算力资源：用于支撑AI大模型训练与云安全业务。供应商包括主流的云计算厂商，存在多源选择。
• 带宽与数据中心租赁：用于互联网业务运营。
• 硬件物料：用于智能硬件产品线，如摄像头、路由器等。 关键物料：高性能AI算力芯片目前主要依赖海外供应商，存在潜在的供应链风险。公司备货策略为根据业务增长预测进行滚动采购，并积极寻求国产化替代方案。

关键财务指标

数据源: Wind · 更新日期: 2026-05-06 · 单位: 亿元（百分比除外）

海外对标对比

对标公司具体数字依赖 _AP-Agent海外财报追踪.md 周扫填充

行业分析

需求端驱动：企业数字化与智能化转型是核心驱动力。一方面，网络安全法规趋严和攻防对抗升级，推动安全支出刚性增长；另一方面，生成式AI的爆发催生了企业对AI大模型应用、智能化改造的迫切需求，打开了全新的市场空间。 技术迭代路径与当前节点：行业正处于从“传统规则式安全”向“AI驱动安全”跃迁的节点。同时，通用大模型技术快速迭代，行业应用正从“模型能力展示”向“行业场景深度融合”阶段发展。当前节点的关键是解决大模型的幻觉问题、数据隐私安全以及成本可控的行业落地。 供给瓶颈：1）高端AI人才稀缺，是制约各厂商AI研发与落地的关键；2）高质量行业数据和专有知识库的构建需要长期积累和客户深度合作；3）算力成本虽在下降，但对于大规模模型训练和推理仍是重大开支。

同业对比

与国内纯网络安全公司（如奇安信）相比，360的独特优势在于拥有庞大的C端用户基数和数据，能通过互联网业务为AI大模型提供海量、多元的训练场景和数据飞轮，商业模式更具互联网平台特征。与互联网公司（如百度）相比，360在安全领域拥有更深的政企客户关系和行业认知，更易切入“AI+安全”这一垂直赛道。其挑战在于如何平衡C端互联网基因与B/G端严肃业务的不同运营逻辑，并有效整合内部资源。

逻辑链

AI capex → 环节 → 公司受益点 AI 商业化落地 → AI安全应用 渗透率提升 → 公司 “AI+安全”战略构筑壁垒 业绩兑现

催化事件时间表

自动跟踪（dataview 拉 04-催化事件）

风险与跟踪点

风险

• 下游需求风险：宏观经济波动可能导致企业IT预算收紧，影响网络安全采购和AI项目落地进度。政企客户招标与付款周期较长，存在收入确认延迟的风险。
• 供应链风险：AI算力所依赖的高端GPU等芯片存在国际供应链不确定性，可能影响AI大模型训练与迭代速度。关键硬件物料的供应稳定性和成本控制面临挑战。
• 技术迭代风险：AI技术路线仍在快速演进，若公司在大模型技术、多模态融合等关键节点上未能跟上行业前沿，可能导致产品竞争力下降，前期巨额研发投入无法获得相应回报。
• 市场竞争/价格战风险：AI大模型赛道涌入众多科技巨头与初创公司，在争夺优质客户和应用场景时可能引发激烈竞争，导致项目利润率下降。网络安全市场同样面临传统厂商与新兴力量的挤压。
• 新业务盈利不及预期风险：AI业务仍处于投入期，商业化变现模式需要验证。若订单规模增长缓慢或项目利润率偏低，将拖累公司整体盈利改善进程，影响投资者信心。

跟踪点（含频率）