计算机行业深度：行业景气触底，算力全面超预期

AI：算力景气度持续上行，模型迭代加速应用落地。1）AIGC：基于大语言模型GPT3.5加入监督数据微调得到的ChatGPT，自2022年底推出后即引起轩然大波；近期，Kimi等优秀国产大模型的出现，使得国内AI应用端出现全新可能。经历了2023年一整年的消化后，伴随着宏观经济回暖，2024Q1，AI板块主要公司如海康威视、大华股份、科大讯飞等业绩企稳向好，收入与利润端表现稳定健康。2）算力：Scaling-law助推参数量、数据量高速扩张，训练需求仍在攀升；同时，应用广泛开放，临近规模化时刻，推理需求加速释放。近期，全球科技大厂均对2024年资本开支表示乐观。2024Q1，以浪潮信息等为代表的A股算力公司业绩显著增长，综合反映了AI算力的大力投入以及通用算力的逐步复苏。3）国产算力：近期看，国内智算中心建设正在加速，例如《北京市算力基础设施建设实施方案（2024-2027年）》发布，目标到2027年，实现智算基础设施软硬件产品全栈自主可控；另外，运营商大单近期亦接连落地，其中信创比例预计较高。从2024Q1业绩来看，多数国产算力公司实现收入与利润的同比正增长，同时芯片厂商的现金流状况得到明显改善，叠加近期大单落地和信创比例提升的预期，预计这一趋势将持续。4）应用：2024Q1，金山办公、用友网络、石基信息、致远互联、万兴科技等AI应用部分公司稳步提升，主要源于自身主业的稳健发展，或部分反映了外部环境的弱复苏，以及公司降本增效的成果。展望未来，伴随算力成本的快速下降与底层模型的能力提升，AI应用有望完成实质性突破，打开公司成长天花板。 智能汽车：乘用车产销量持续成长，2024Q1板块主要企业景气度持续高企。2023年汽车产业复苏，自4月起国内乘用车产销量持续环比改善，进入到2024Q1，势头仍然不改。在国家政策大力支持汽车销售、智能化渗透率持续提升、基建逐步跟上的大趋势下，智能汽车产业链迎来稳健增长，智能汽车板块主要企业中，大部分公司2024Q1取得了快速增长的业绩，收入、利润端弹性亮眼。 数据要素：政务IT或仍待修复，数据入表已拉开序幕。2023年迄今，数据要素政策端积极性高，不断向落地化、细节化趋近，中国数据要素市场正经历从0到1的开创期。2024Q1，以政务IT为主业的部分数据要素公司，或仍受到一定的外部环境压力，总体需求仍有待修复。需要注意的是，以卓创资讯、航天宏图等为代表的上市公司，2024Q1已正式开启数据资产入表的尝试，将数据资源分别作为无形资产、开发支出或存货计入资产负债表。 工业软件：下游景气度恢复中，头部企业Q1增长稳健亮眼。自进入2023年起，伴随着宏观经济的回暖以及商务跑动的正常化，下游工业企业景气度逐步向上，带动工业软件企业业绩稳步复苏。2024Q1，龙头企业如宝信软件、中控技术等等，依据其优异的行业卡位，继续实现了稳健亮眼的业绩增长。 卫星互联网：24Q1行业整体景气度较低，预计24H2行业有望逐步改善。卫星互联网行业下游多以军工企业、政府企事业单位为主，一季度普遍为行业淡季，卫星互联网整体24Q1业绩表现较弱。我们预计2024年国内低轨卫星发射将逐渐加速，行业整体景气度或将于24H2逐步改善。 金融IT：支付行业拐点来临，财政IT长期需求确定。1）随着国内费率政策的推进落地，支付市场供求态势和价格竞争将走向新的格局；海外市场疫后消费复苏仍在持续，本地化部署的中国厂商将有机会成为引领者。2）财政支付：财政支付电子化下沉需求，并不断进行系统的升级或功能模块的添加，长期需求驱动确定。3）证券IT：长期来看，证券市场扩容与高质量发展势在必行，市场交易体量和金融机构IT投入均会有所增长；各主要公司AI产品持续落地，具备海量、高质垂类数据，并致力AI技术研发+相应场景产品落地的领军企业，在大模型时代竞争力优势将进一步强化。 能源IT：2024Q1为业绩淡季，收入基本实现稳健增长。能源IT公司由于其业务特点，第一季度一般为业务淡季，项目确收则集中在下半年，部分成本费用可能前置，在一季度基数较低的情况下，可能存在利润端同比增速的大幅波动，全年看这一影响将减弱。考虑到电力系统投资的稳定性，叠加大规模设备更新的需求，预计在2024全年维度可看到订单和业绩的持续改善。 网络安全：复苏仍在蓄势，密切关注下游需求。一季度是网络安全行业传统淡季，行业内主流公司的财务情况同比2023年同期未见明显变化趋势，各公司主要财务指标呈分化态势。国家持续加强对各行业信息安全的政策要求，一季度出台多项政策，或将对网络安全的需求侧带来增长。同时AI技术的快速发展对网络安全也同时带来机遇与挑战。 总体来看2024年第一季度网络安全行业仍在复苏阶段，行业景气度尚未出现明显变化，预计行业内公司整体业绩改善尚需时间。 医疗IT：AI医疗进入成长期，脑机接口临床试验顺利进展。1）AI在医疗领域有较大的应用空间，具备医疗IT背景、具备垂直领域数据优势和落地场景的企业将在垂类大模型具备显著优势。2）科研机构积极探索脑机接口，国内上市公司也紧随海外步伐，诚益通子公司龙之杰设立北京脑连科技有限公司，聘请高小榕教授任首席科学顾问。 相关标的： 1）算力侧：浪潮信息、寒武纪、海光信息、中科曙光、利通电子、中际旭创、新易盛、工业富联、高新发展、神州数码、软通动力、润建股份、万马科技、云赛智联、烽火通信等。 2）自动驾驶：赛力斯、江淮汽车、长安汽车、德赛西威、中科创达、万马科技、海天瑞声、北汽蓝谷、菱电电控、华依科技、经纬恒润、东风汽车、光庭信息等。 3）AI相关：金山办公、虹软科技、大华股份、海康威视、润达医疗、昆仑万维、中广天泽、同花顺、科大讯飞、润达医疗、漫步者、万兴科技等。 4）机器人：三花智控、鸣志电器、拓普集团、绿的谐波、北特科技等。 5）卫星互联网：海格通信、普天科技、创意信息、上海瀚讯等。 6）新型科技细分：低空经济、量子计算、脑机接口等。 风险提示：AI技术迭代不及预期风险；经济下行超预期风险；行业竞争加剧风险；国际关系变化风险。 AI：算力景气度持续上行，模型迭代加速应用落地 AIGC：ChatGPT带来革命性跃迁，kimi等优秀国产模型打开空间 ChatGPT带来革命性技术跃迁，有望落地千行百业。基于预训练大语言模型GPT3.5加入监督数据微调得到的ChatGPT，在对话、写作等多方面的优秀表现，掀起了预训练大模型的浪潮。所有大模型的训练都分为两步：通用性的预训练（pre-training），形成预训练大模型 ， 或称为基础模型（Foundation Model）， 然后针对特定领域做微调（fine-tuning）。通过这种过程，原则上来说只要有细分领域数据，大模型就可以针对垂直领域做优化，可在各行各业落地，充满无限可能。目前，OpenAI已经向用户提供上传数据微调模型的付费服务。 图表1：AI从训练到落地应用流程 图表2：OpenAI微调模型价格表 国内大模型迭代迅速，2024年3月14日，月之暗面旗下Kimi智能助手已经启动200万字无损上下文内测。200万汉字上下文长度已达到世界顶尖水平，据Kimi API文档，对于一段通常的中文文本，1个token大约相当于1.5-2个汉字。谷歌2024年2月推出的Gemini 1.5 pro可在生产环境运行100万token，Kimi上下文长度达到了业内顶尖水平。大模型无损上下文长度的数量级提升有望进一步打开对AI应用场景的想象力，包括完整代码库的分析理解、可以自主帮人类完成多步骤复杂任务的智能体Agent、不会遗忘关键信息的终身助理等。 图表3：Kimi支持200万字上下文 节奏展望上来说： 现阶段，大模型的能力还主要体现在NLP上，因此主要用于搜索（如微软继承了大模型的New Bing）、航程辅助、聊天机器人变种（猎头使用软件、智能客股，智能音箱、游戏NPC等）。 1-5年内，随着多模态的发展，大模型首先会用于Office类办公工具，还将有多类简单多模态方案落地（智能家居、工业视觉、行业化机器人）、行业专家（AI医疗、教育等）、智能助理（聊天、工作安排、点外卖、购物等）。 5-10年内，结合复杂多模态方案的大模型将具备完备的与世界交互的能力，在通用机器人、虚拟现实等领域得到应用。 经历了2023一整年的恢复元气后，kimi等优秀国产大模型快速迭代打开全新应用可能，AI板块2024Q1业绩企稳向好。基于大语言模型GPT3.5加入监督数据微调得到的ChatGPT，自2022年底推出后即引起轩然大波；近期，kimi等优秀国产大模型的出现，使得国内AI应用端出现全新可能。经历了2023年一整年的消化后，伴随着宏观经济回暖，2024Q1，AI板块主要公司如海康威视、大华股份、科大讯飞等业绩企稳向好，收入与利润端表现稳定健康。 图表4：AI板块主要企业2024Q1业绩表现 算力：全球景气度持续上行，国产渗透率加速提升 Scaling-law助推参数量、数据量高速扩张，训练需求仍在攀升。1）Scaling-law简单理解即为，随着模型大小、数据集大小和用于训练的计算浮点数的增加，模型的性能会提高；并且为了获得最佳性能，所有三个因素必须同时放大。根据华尔街见闻报道，GPT4在120层中总共包含了或约1.8万亿参数量，而GPT3只有约为1750亿个参数，规模提升约10倍；同时，GPT4的训练数据集包含13万亿个token，彼时单次训练成本约为6300万美元。2）为了在大模型上取得竞争优势，以微软、谷歌、Meta等为代表的科技大厂，在AI智算建设上的投入仍在快速扩大，力度空前。根据新智元报道，微软与OpenAI正计划建设“星际之门”项目，将配备数百万专用的超算服务器芯片，项目成本预计超千亿美元；Meta计划于2024年底拥有35万张英伟达H100GPU，未来算力储备将达到60万张。 图表5：2023年H100 GPU出货客户估算 应用广泛开放，临近规模化时刻，推理需求加速释放。1）自GPT发布以来，各类生态应用通过接入大模型，广泛开发AI功能，为用户带来更高级的智能化体验。根据英伟达FY2024Q4公司公告，过去一年公司数据中心业务收入中，已有大约40%来自于AI推理。2）伴随底层大模型能力的提升，大模型幻觉问题有望逐步削减、Context-length有望继续提升，由此助推AIGC应用进入规模化阶段，带来推理侧需求的快速释放。类比2019-2023年中国区历史数据，根据IDC统计，AI推理需求占比或从40%逐步提升至67%。考虑大模型对算力的巨大消耗，相比传统AI小模型，推理需求占比或加速提升。 图表6：2019-2023年中国人工智能算力中推理占比 AI资本开支指引乐观，全球算力景气度有望继续上行。2024年以来，全球科技大厂陆续发布新一期财报，并对2024年资本开支给出指引，微软、谷歌、Meta、亚马逊等均对2024资本开支表示相对乐观，并表示加大AI、云等算力基础设施投资。全球算力景气度有望继续上行。 图表7：2024年全球科技大厂资本开支指引 2024Q1，以浪潮信息等为代表的A股算力公司业绩快速增长，综合反映了AI算力的大力投入以及通用算力的逐步复苏。 图表8：2024Q1算力代表公司业绩 就国产算力而言，其智算中心建设正在加速推进，运营商大单接连落地。 2024年4月，北京市经济和信息化局和北京市通信管理局印发《北京市算力基础设施建设实施方案（2024—2027年）》，目标到2025年，北京市智算供给规模达到45EFLOPS，2025-2027年根据人工智能大模型发展需要和国家相关部署进一步优化算力布局。到2027年，实现智算基础设施软硬件产品全栈自主可控，整体性能达到国内领先水平，具备100%自主可控智算中心建设能力，有效支撑对标国际领先水平的通用和行业垂类大模型的训练和推理。 2024年3月，上海市通信管理局会同市委网信办、市发展改革委、市数据局等十一部门研究制定《上海市智能算力基础设施高质量发展“