华创证券人工智能研究中心AI交易逻辑从涨价转向技术路线 多行业联合人工智能7月报

00:00:01 大家好，欢迎参加华创证券人工智能研究中心AI交易逻辑，从涨价转向技术路线多行业联合人工智能7月报。目前所有参会者均处于静音状态，下面开始播报声明。 00:00:17 本次电话会议仅服务于华创证券研究所客户，不构成投资建议。相关人员应自主做出投资决策并自行承担投资风险。华创证券不因使用本次内容所导致的任何损失承担任何责任。专家发言内容仅代表专家个人观点，不代表本公司观点。 00:00:39 本次会议内容不得涉及国家保密信息，内幕信息，未公开重大信息，商业秘密、个人隐私，不得涉及可能引发不当炒作或股价异常波动的敏感信息，不得涉及影响社会或资本市场稳定的言论。未经华创证券事先书面许可，任何机构或个人不得以任何形式复制、刊载、转载、转发、引用本次会议内容，否则由此造成的一切后果及法律责任由该机构或个人承担。 单，本公司保留追究其法律责任的权利。市场有风险，投资需谨慎。 00:01:29 嗯，各位投资者好，呃，我是华创策略蔡宇阳，欢迎参加我们呃华创人工智能研究中心啊7月份月报的这个电话会。那么策略这边先做个抛砖引玉，那么讨论一下当下AI这个交易逻辑变化的情况，那么后面，我们各个行业组也会对各自的这个AI最新的相关动态进行一个更新啊。 00:01:52 那么整体来看，呃，目前这个AI通胀的这个供需逻辑出现了一定的扰动，那么整个AI的交易出现了一定的这个审美疲劳。我们可以看到最近一个多月，这个全球的这个科技板块 都出现了明显的这个回调啊。那么事实上这过去的一个多月，我们可以看到，这个市场围绕AI通胀展开的这种叙事的逻辑出现了一定的走弱，这背后其实是这个呃供需两端都出现了一定的这个扰动。 00:02:21 那么需求这一端从去年下半年以来，这个北美的云厂商就开始逐渐地转向这个啊债券。融资来进一步支撑这个自身的这个资本开支啊，那么这些云厂商的这个经营现金流啊，没有办法覆盖这个它自身的扩张需求，那么未来只能是更多的依赖金融杠杆。那么如果后续信用市场环境出现了进一步恶化，比如说像进一步加息啊，或者说是啊信用利差走扩这种情况，那么这些头部厂商就有可能会啊做这个资本开支的收缩。 00:02:56 那么供给端呢，我们看到啊，现在硬硬件端的这个新一新一轮的这个产能扩张的周期正在开启啊。那么国内外这种啊硬件厂商预计是未来1~2年会进一释放产能。所以啊，整体来看我们认为这个仅供给的这个格局短期还是能够维持的，但是啊，因为随着这个AI渗透率的提升啊，也进一步要求这些硬件厂商去做一个扩展，那么从而实现它这个整个呃硬件的这个供需格局的这个平衡。那么可以预见会在某未来某一个时点，这个AI通胀的交易逻辑大概会被打破，那么这也是啊， 00:03:36 目前这个最近市场出现审美疲劳的核心这个因素啊。那么呃因为就是说，未来两年到这个国内国内外这种硬件厂商产能进入释放期这个时候，那么可能会导致呃这个硬件厂商的毛利率扩张，这个斜率会呃趋向一个平缓，那么也可能会面临这个毛利率触底回升的呃触触触底回落的这个压力。 00:04:02 那么这就有有点类似于这个21年后啊，这个光伏光伏行业它这个技术路线的分化，他们从这个呃poke转向TopCon这种安心电池。那么在呃现在AI通量交易出现呃这个审美疲劳之后，我们认为后续应该去啊转向去关注这个针对技术路线的这个交易，那么比如说呃PCB还有不铜板它的这个估值。逻辑已经开始逐步转向看这个订单的验证啊，那么如果说能够进入啊英伟达啊，Blackwell还有这个呃Rubin平台的这种现实供应链，那么能够呃拿到这个明确的这个批量的订单，那么这种公司可能在估值上才能够呃得到一个企稳。 00:04:50 那么对于像呃铜连铜铜缆还有连接器这种这种行业那么。现在已经不再被视为这个临时的过渡方案了嘛，那么，呃。市场重估就是未来3~5年可能会有一个更长周期的，呃这个成为一个现实的方案，那么所以它这个逻辑还是得到了明显的一个加强的。 00:05:14 那么对于高模块，因为这个像PCB它的替代的预期出现了一个降温啊这种可插拔的光模块，它的订单确定性得到一个进一步强化，那么板块内部的这个出现了这个。呃，确定性的分化，呃，这个800G成为一个压舱石，那么1.6T还有CPU啊，需要去进一步观察它的这个放量节奏还有它的成熟度。那么接下来我们这个时间就交给我们各行业组进行一个更详细的汇报。 00:05:49 领导好，我问呃行啊，各位领导好，我是那个电子总销商，我给大家汇报一下呃就是电子这边的一个这个呃观点吧。 00:05:59 就是首先嗯大的情况之下就是近期呃调整比较多， 00:06:04 对但是我们就还是就是呃看好整个AI硬件的一个这个板块，就是嗯从这个供给端来说。 00:06:15 这个模型最近的发展还是挺迅速的，就是你看海外那家从那个aropic fable,然后然后到这个呃GBGPT这边的5.6啊，GPT的5.6，然后再到国内的Kimi，Kimi都已经到了一个3万亿的一个这个呃，就是到了一个万亿的一个参数这样一个级别嘛，对，然后这个。对到一个万亿参数的级别，然后国呃codex的话也最近也是这个以每天100万人的这个呃人口在增加，去往这个五五从呃这个500万去到这个800万，然后呃未来到1000万这样过程。对，但是虽然你就是到这个1000万这个级别，即使到了1000万这个级别，依然这个渗透率是处在一个比较低的这样一个这个级别，就是未来空间还是这个呃非常大的。 00:07:11 而且也已经大家已经发现，从原来的这个编程应用到现在的这个呃，就是诶就这个助理模式的这样一个这个是这这样模式的一种转变啊，就是说不是原来的纯to b的呃这种商业模 式了。 00:07:28 对啊，然后那个那具体的话就是看好方向的话，其实你看像那个存储板块其实。整个估值水平你看啊，海外的龙头公司对于明年估值都是一个普遍不到10倍估值啊。那国内相关的一些标的，包括像下周呃后面还有那个呃长兴上市嘛，对就国产汽车都是有一个比较大的一个这样一个这个呃机会，所以目前也是呃回调的相对比较比较多，然后其他像高景气的方向。像光相关的这个资产啊，也是有一个呃。比较大的一个回调，然后你像那个旭创新易盛对于明年也是一个，这个大家按照一致预期，也是一个不到20倍十几倍的这样一个估值水平嘛。 00:08:21 对啊，然后还有一个专AI端测，最近的话端测关注比较高，那个最后模型就是AI得以应用，还是要依靠这个端侧去做相关的呃一些这个一个体现吧。对，然后端侧里面的话，我们看好龙头相关的一些龙头公司吧。对啊，然后以上是我的汇报，然后有请下一位老师吧。 00:09:05 各位投资人啊大家好，我是华创计算机胡新安。接下来由我跟各位汇报一下计算机方面的观点。 00:09:12 呃，其实前段时间我们也看到这个腾讯啊，发布了这个HY3啊混合专家架构的这个模型，那其实在呃4月底他发布HY3preview之后啊，那其实呃结合了50多个呃业务的这个真实反馈啊提高啊后训练数据。啊质量啊并扩大这个学习呃训练规模，嗯，使得这个正式版本在这个推理Agent包括长上下文的这个任务啊，上进进一步这个提升，就是以较小的这个激活规模啊，去比肩参数量为其这个2~5倍的这个旗舰开源模型。 00:09:58 那我们认为其实当前啊，大模型的这个竞争，呃从原来的啊单纯的这个扩张总参数啊转向这个架构效率，后续呢质量和这个单位推理成本的这个综合比拼，那模型性价比啊将成为规模化应用的这个呃重要变量啊。 00:10:19 呃那在Agent商业化这一块，其实我我们认为Agent商业化的这个核心正在从呃偶尔完成这个任务啊，转向稳定可控可复用的这种呃可复现的这种持续的这个执行。那真实的这个产品反馈呃的闭环和模型的这个工程化能力啊，其实呃会比这个单一呃排名啊更加重要。 00:10:47 呃，那在前两周的时候啊，呃，何金波啊，呃，也将这个涛定律更新至这个VR，嗯。那此前其实呃也正是提出超定律的时候啊，那也提到了就是以时间涛啊缩微替代这个几何缩微，并通过逻辑折叠等技术啊压缩这个信号啊传播时延啊，提升机体管密度啊。 00:11:14 呃，那本次VR其实进一步围绕固定工艺节点下的这个logic folding啊，量产验证呃，AI系统级的这个互联和进封装光引擎路径的这个做出了一个补充说明。那其实我们认为该框架将产业竞争从单点的这个制成推进啊，扩张到为这个呃信号传播啊，互联时延和系统级通信的这个效率的全站协同优化啊，EDA先进封装架构设计和这个系统级互联的重要性有望提升。那该路径也并非简单的这个替代先进制程，而是以呃架。构工艺啊，封装良率和验证协同提高的既有节点的可用性混合键合三DIC啊，热电可靠性的这个建模和物理验证工具有望受益。 00:12:13 那从呃呃投资建议方面啊，我们认为啊，还是建议关注啊，像国产算力啊先进制程包括这个嗯调节点啊，光通信啊EDA啊等这个方面啊，进行一个呃推荐啊。那，呃，我的汇报到这里啊，谢谢大家。 00:12:41 呃各位投资人大家好，呃，我给大家汇报一下我们传媒互联网这边关于AI的一些，呃数据的更新以及观点的一个更新。呃，那最近的话呢，其实我们看到随着呃AI应用这方面流动性的一个改善啊，那其实呃，包括像呃港股互联网以及A股的以游戏为首的这样的一个软件板块，都开启了一些呃修复。呃，那我们我们看到呢，最近其实全球的呃模型发布节奏也是显著的加速。那呃从这个海外的呃飞过5到这个GPT5.6，然后到这个Grok很久没有推出的这个呃Grok的新系列模型，以及呃这周呃国产的模型当中，这个腾讯的会员3以及呃Kimi的这个K3啊都是陆续发布啊。 00:13:30 所以我们看到其实近期的话，呃全球的无论是从模型侧还是应用侧来说，都是进入了一个呃新的呃加速的一个阶段，那竞争的话其实是越来越激烈。 00:13:41 激列的那我们看到年初以来形成的呃Anthropic超过OpenAI啊，但这个差距的话其实也也越来越被OpenAI所弥补啊。所以Top2的这个竞争格局是有可能被呃，这个呃引入新的一个竞争变量的，那所以我们就从整体全球的这个模型测，应用测两方面去给大家更新一下。 00:14:02 首先首先这模型测的话，我们看到呃其实今年以来这个Anthropic它的这个cloud系列呃，无论是从这个AR商业化变现能力上以及这个性能上啊，都是反超了曾经的这个全球top one的AI Lab OpenAI啊。所以就是Anthropic超过OpenAI呢， 00:14:18 它其实验证了两件事情啊，第一个就是呃coding和coding这个应用场景，它其实非常非常呃和这个模型训练形成一个飞人效应的。呃，因为我们知道coding的话，它的训练数据能够形成闭环啊，就是大部分的这个用户去在coding场景场景中去用模型的话，呃会就是逐步地去追问这个模型，直到它完成自己想要的任务。 00:14:41 那其中的话，这个其实呃不仅包括狭义上狭义上的编程，那也包括广义上的这个办公场景就是working。那所以这个场景的话，它其实呃得到的训练数据是非常适合给模型做预训练的啊，就是它是能够包含一个比较完整的一个呃这个呃闭环的一个呃流程，以及这个奖励的机制啊。 00:15:02 所以我们看到安索比他从24年的呃这个solidny3.5开始就布局coding，再到26年的话也是进入了一个收获的时间啊，它的这个呃模型的飞轮也转起来了呃。但是当这个成为共识之后呢，其实我们看到像OpenAI啊，它从去年底开始也是去大幅的调整了自己的一个组织架构啊，就是现在的话是这个codex的负责人，他同时的同时是兼任了呃这个呃OpenAI的产品的总负责人。呃，那OpenAI之前的一个算力和人才储储备都非常充足啊，所以它其实能够比较快地去追上呃Anthropic的这个呃模型那应用。 00:15:41 后端的话呢，其实我们看到codex它最近的一个呃，就是呃商业化的一个机制也是比较呃缓和的啊