《計算機行業2025年度策略：大勢已成-241230（63頁）.pdf》由會員分享，可在線閱讀，更多相關《計算機行業2025年度策略：大勢已成-241230（63頁）.pdf（63頁珍藏版）》請在三個皮匠報告上搜索。

1、證券研究報告|行業策略 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 gszqdatemark 計算機計算機 2025 年度策略：大勢已成年度策略：大勢已成 波動仍在，大勢已成。波動仍在，大勢已成。1）逆周期政策驅動投資修復，EPS 有望見底回升：計算機行業下游大量與財政支出相關，伴隨國家逆周期政策持續落地，計算機板塊有望核心受益于宏觀回暖。短期而言，從下游政策加大到企業基本面的轉好存在客觀時間周期，因此波動仍在，但計算機是投資修復領軍這一趨勢明確。2）B 端提效+AI 編程有望帶動行業利潤率提升：北美 AI 應用共同特征是 B 端降本，國內計算機行業既可輸出 B 端提效應用，又能較快速應

2、用相關工具提升人效。AI 代碼作為第一個高準確度 AI 產品有望快速爆發。計算機行業人員成本占比營業收入約為44%，2023 年計算機行業利潤率不到 3%，樂觀計算可以有 5 倍的提升空間。3）籌碼層面，機構持倉仍處低配：2024Q3 按證監會行業分類信息傳輸、軟件和信息技術服務業占股票投資市值比 4.88%，環比上升 0.35pct，較 23 年初仍處低位；行業超配比例為-0.24%，處于低配狀態。AI 應用主打高容錯率或高準確率，選擇邊際變化顯著方向。應用主打高容錯率或高準確率，選擇邊際變化顯著方向。目前來看，模型綜合任務準確率仍不夠高，落地較快的將是容錯率較高的方向（B 端 Agent

3、或 C 端 APP、各類終端如手機、眼鏡、耳機等輕應用）、或細分模型準確率提升較快的方向，選擇邊際變化顯著方向。1）國內大廠 AI 邊際變化顯著。2024 年 11 月字節豆包 MAU近 6000 萬，12 月豆包大模型日均 tokens 使用量已超過 4 萬億。華為方面，鴻蒙將實現“AI+OS 深度融合，升級版 AI 助理“小藝”將原生 AI 能力融入操作系統。騰訊、阿里、小米等其他大廠 AI 布局也進展不斷。我們認為互聯網大廠在我國 AI產業發展中扮演著至關重要角色，應重視互聯網大廠 AI 產業鏈上相關公司機遇。2）展望 2025 年，我國特種行業云基礎設施建設有望顯著加速，下游 AI 應

4、用如機器狗、無人機等無人作戰體系將進一步豐富，特種行業 AI 爆發確定性高。25 年下半年起年下半年起 AI 編程有望帶動計算機行業利潤端改善，人效提升空間大、卡位編程有望帶動計算機行業利潤端改善，人效提升空間大、卡位優秀、落地迅速的企業有望受益。優秀、落地迅速的企業有望受益。AI 編程將驅動計算機行業進入利潤率提升周期，人效提升空間大、行業競爭格局好、應用落地快的企業有望深度受益。1）研發人員占比較高的公司，AI 編程對公司整體的人效提升空間較大；研發費用中工資薪酬占公司的營業收入比重大的公司，通過 AI 編程提效后對公司的利潤率有較大的提升空間；2）部分細分領域的計算機公司行業壁壘較高，在

5、 AI 編程有望進一步鞏固其競爭優勢；3）執行能力更強、更快落地 AI 編程的企業有望率先受益。自動駕駛產業趨勢明確，自動駕駛產業趨勢明確，2025 年行業預計進一步加速滲透。年行業預計進一步加速滲透?；仡?2024，我們 2024年初曾指出自動駕駛真元年臨近，從全年維度來看，國內外產業進展也印證了我們的判斷。1）海外技術龍頭：）海外技術龍頭：2024 年特斯拉轉向端到端技術方案，開啟全新技術路徑后快速迭代，截至 12 月已經更新至 FSD V13.2。截至 2024/10/24，Tesla的車隊現在在 FSD 監督下累計行駛距離已超過 20 億英里，其中超過 50%是在V12上完成的。綜合來

6、看，從數據到 ADAS 算法迭代的數據飛輪已經形成。2）國內技）國內技術龍頭：術龍頭：華為、蔚小理等國產龍頭車企紛紛進入算力大擴張階段，體現其跟進自動駕駛產業趨勢的決心。2024 年已經出現自動駕駛功能影響終端消費趨勢，鴻蒙智行 2024 年上半年累計交付 194207 輛汽車，登上中國新勢力品牌上半年銷量第一。國產化有望成為投資修復領軍。國產化有望成為投資修復領軍。1）自主可控戰略高度持續加強，更積極的財政貨幣政策有望帶動其快速修復，國產軟硬件有望迎來新一輪投資加速周期。2）國產算力有望迎來需求爆發、ASIC 化、國產化三重邏輯加持。隨著多模態大模型發展，同時主流模型日均 Token 已達萬

7、億，國內 AI 應用需求爆發，大廠軍備競賽開啟；另外，大廠對 ASIC 架構的應用加快，而相比 NV，ASIC 生態更為開放。同時目前國內國產芯片進步迅速，智算中心采用比例不斷提升。3）華為與信創共振，目前華為鯤鵬/昇騰已經形成完整軟硬件生態體系，廣泛應用于行業核心業務場景。而從操作系統底座看，目前鴻蒙已經成為國內第二大智能手機操作系統，開源鴻蒙生態設備已經突破 10 億臺，未來有望迎來 PC 等新的終端類型。增持增持（維持維持）行業走勢行業走勢 作者作者 分析師分析師 劉高暢劉高暢 執業證書編號：S0680518090001 郵箱： 分析師分析師 楊然楊然 執業證書編號：S068051805

8、0002 郵箱： 分析師分析師 趙偉博趙偉博 執業證書編號：S0680523080002 郵箱： 分析師分析師 陳芷婧陳芷婧 執業證書編號：S0680523080001 郵箱： 分析師分析師 陳澤青陳澤青 執業證書編號：S0680523100001 郵箱： 分析師分析師 徐少丹徐少丹 執業證書編號：S0680524120003 郵箱： 相關研究相關研究 1、計算機：豆包算力需求測算 2024-12-22 2、計算機：鴻蒙 AI 生態及鴻蒙 PC 展望 2024-12-22 3、計算機：字節 AI 鏈哪些最持續 2024-12-15 -40%-26%-12%2%16%30%2023-122024

9、-042024-082024-12計算機滬深3002024 12 30年 月 日 gszqdatemark P.2 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 其他諸多領域也有望迎來投資修復。其他諸多領域也有望迎來投資修復。1）衛星互聯網：2024 年我國“千帆星座”與星網 GW 星座迎來多次組網發射，考慮低軌空間資源有限，預計 2025 年將進入常態化組網階段，有望提振衛星產業鏈需求；2）醫療信息化：當前下游訂單呈現企穩態勢，千萬級大單頻出，伴隨醫療信息化政策持續推進，有望帶來持續景氣提升；3）教育信息化：2024 年，教育領域重大設備更新實施方案發布，支持教育領域設備更新，有利于促進

10、學校 capex 支出提升。4）信息安全：信息安全戰略高度不斷強化，長期確定性較強。目前，行業市場集中度和競爭格局正在緩慢改善，有望在宏觀刺激下完成整體復蘇。5）IT 基建：2024 年萬億國債計劃發布，特別國債與專項資金支持可對設備更新 Capex 提供支持，下游 IT 基礎設施相關企業有望獲得資金來源。ETF 大時代與并購重組貫穿資本市場線。大時代與并購重組貫穿資本市場線。1）對標美股 ETF 規模占比，截至 2024年 6 月底，美國權益 ETF 規模占市場比重為 12.4%，中國該數值約 2.2%，國內ETF 市場長期具備超五倍空間。ETF 基金具備低費用、透明性、分散風險等特點，天然

11、對散戶群體友好，特別是對于新開證券戶，科創板和創業板 ETF 作為首選。2024 年 9 月 24 日以來，國內股票 ETF 規模大幅增長，股票 ETF 整體規模增幅達到 50.8%，中證 1000ETF 增長達 190.8%，ETF 大時代來臨。2）9 月 24 日，“并購六條”出臺深化并購重組市場改革；與此同時，上海、深圳、無錫等各地也出臺相關配套政策。復盤 2014 年-2015 年并購潮，2014 年國務院發布的關于進一步優化企業兼并重組市場環境的意見 提出要減少企業兼并重組相關行政審批，2015年是上市公司發生并購最頻繁的年度，當年 67%的上市公司發生了并購行為。截止至 12 月

12、19 日，A 股共披露 106 單重大資產重組，“并購六條”出臺以來重大資產重組占比 45.28%。政策在并購重組放寬，助力公司布局新興產業，有望貫穿資本市場主線。投資建議：投資建議：見正文末。風險提示：風險提示：技術迭代不及預期、經濟下行超預期、行業競爭加劇、數據滯后性風險。2024 12 30年 月 日 oVrWnWkVwVyXrQ6MbP6MmOoOoMrNjMmNpNjMnOoP6MrRxOwMpNqNwMoOyQ gszqdatemark P.3 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 內容目錄內容目錄 1.逆周期政策不斷，計算機是投資修復領軍.6 1.1 波動短期或許存在

13、，不改計算機是投資修復領軍大趨勢.6 1.2 B 端提效+AI 代碼助力行業盈利能力提升.9 1.3 計算機板塊機構籌碼仍處于歷史相對低位，具備上行空間.13 2.AI 應用:主打高容錯或高準確率，選擇邊際變化顯著方向.16 ToB 各領域 SAAS 迎新機遇，AI Agent 加速企業智能化.18 2.1 國內大廠 AI 邊際變化顯著，重視大廠 AI 產業鏈.20 字節：豆包 MAU 近 6000 萬，AI 軟硬件加速布局.20 華為：鴻蒙實現“AI+OS”深度融合.24 除字節、華為外，國內騰訊、阿里、小米等互聯網公司也在 AI 領域持續發力.29 2.2 特種行業 AI 應用爆發確定性強

14、.30 3.AI 編程提效顯著，計算機行業有望高度受益.33 4.自動駕駛加速滲透，行業投資機會明確.37 5.國產化有望成為投資修復領軍.42 5.1 新質生產力發展要求強調創新，外部環境或加速自主可控.42 5.2 算力投資繼續高增，國產比例有望快速提升.44 5.3 華為與信創共振，鴻蒙 PC 即將到來.47 6.諸多領域投資修復有望加快.50 6.1 衛星互聯網：兩大星座有望進入常態化組網，2025 年行業迎來加速.50 6.2 醫療：下游訂單呈企穩態勢，AI 醫療進入成長期.51 6.3 教育：政策支持教育領域設備更新，教育 IT 企業有望核心受益.54 6.4 信息安全：長期需求確

15、定性強，整體基本面亟待復蘇.54 6.5 IT 基建：萬億國債有望刺激科技 Capex，資金來源條件改善.55 7.ETF 大時代與并購重組貫穿資本市場線.57 8.投資建議.62 9.風險提示.62 圖表目錄圖表目錄 圖表 1：軟件產業收入同比增速與中國 GDP 同比增速對比.6 圖表 2：申萬計算機板塊市值排名 TOP15 企業大多涉及 G 端業務（截至 2024/12/28）.7 圖表 3：9 月 26 日中央政治局會議政策要點.8 圖表 4：計算機上市公司平均收入及歸母凈利潤水平（2014-2023）.8 圖表 5：生成式 AI 能影響（自動化或增強）各行業的工作時間.9 圖表 6：海

16、外科技巨頭推出的 AI 功能主要用于 B 端提效.10 圖表 7：Java 用戶能夠在 CodeWhisperer 的幫助下輕松開始編寫 Python 代碼，而不必擔心語法.11 圖表 8：2018-2023 年計算機板塊營業成本占營業收入比例情況.11 圖表 9：2023 年典型計算機領軍企業營業成本中的人員薪酬成本占比.12 圖表 10：申萬計算機板塊整體人員成本及人員費用情況.12 圖表 11：2018-2023 年計算機板塊銷售凈利率情況.13 圖表 12：AI 編程效率提升給計算機板塊帶來的利潤空間敏感度測算.13 圖表 13：公募基金信息傳輸、軟件和信息技術服務業持倉占比（截止 2

17、024Q3）.14 圖表 14：2024Q3 公募基金持倉占比排名（按證監會行業，單位：%）.14 圖表 15：信息傳輸、軟件和信息技術服務業標準配置比例（截止 2024Q3）.15 圖表 16：信息傳輸、軟件和信息技術服務業相對標準行業配置比例（截止 2024Q3）.15 圖表 17：各廠商前沿大模型在 MMLU 等多項評測基準上持續提升中.16 圖表 18：商湯科技公司創立歷程，以人臉識別算法突破工業化應用紅線為開始.17 圖表 19：a16z 于 2024 年 8 月 21 日發布的 AI Web 產品和 AI 移動應用 top 50 榜單.18 圖表 20：Servicenow AI

18、Agent 示例.19 圖表 21：Ray-ban Meta 眼鏡能力.20 2024 12 30年 月 日 gszqdatemark P.4 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表 22：字節旗下部分 AI 應用.21 圖表 23：中國 Top5 GenAl laas 服務廠商市場份額，2023H2.21 圖表 24：豆包大模型家族.22 圖表 25：扣子界面.22 圖表 26：OlaFriend 能力示例.23 圖表 27：顯眼包外形.24 圖表 28：華為小藝文檔助手.24 圖表 29：華為小藝幫寫.24 圖表 30：華為小藝幫記.25 圖表 31：HarmonyOS N

19、EXT 公測范圍擴大.25 圖表 32：Agent K v1.0 自動設計、編碼和執行的整體數據科學流程.26 圖表 33：盤古大模型架構.26 圖表 34：華為盤古多模態能力.27 圖表 35：華為盤古強思維能力.27 圖表 36：華為盤古全系列能力.27 圖表 37：生成車身四周，六個攝像頭視角的視頻可直接用于自動駕駛訓練.28 圖表 38：生成晴天，雨天，黑夜的行車視頻讓自動駕駛學會應對豐富多樣的場景變化.28 圖表 39：建筑草圖.28 圖表 40：3D 重建.28 圖表 41：生成機器人需要的訓練視頻.29 圖表 42：生成高清動漫.29 圖表 43：昇騰 AI 云服務.29 圖表

20、44：安杜里爾的操作平臺 Lattice.31 圖表 45：美軍國防信息基礎設施發展歷程.32 圖表 46：AI 應用于軍事依賴上游云建設和大數據分析幫助.32 圖表 47：申萬計算機行業 2023 年報研發人員占比靠前的公司.33 圖表 48：申萬計算機行業 2023 年報工資薪酬與營業收入比例靠前的公司.34 圖表 49：申萬計算機行業 2023 年報研發費用中工資薪酬與營業收入比例靠前的公司.35 圖表 50：申萬計算機行業 2023 年報毛利率靠前的公司.36 圖表 51：特斯拉 FSD.38 圖表 52：特斯拉 Cybercab.38 圖表 53：FSD（受監督的）累計行駛英里數.3

21、9 圖表 54：特斯拉 AI 算力規模.39 圖表 55：特斯拉 AI 團隊發布路線圖.40 圖表 56：尊界 S800.41 圖表 57：2023 年“2+8+N”行業信創進度.43 圖表 58：2021-2026 年中國信創產業規模（單位：億元）.43 圖表 59：近期代表廠商大模型迭代及算力投入梳理.44 圖表 60：2024 年英偉達 Hopper 架構 GPU 出貨量.44 圖表 61：豆包日均 tokens 數量.45 圖表 62：豆包大模型應用加速滲透.45 圖表 63：全球 CSP 云 AI 定制芯片.46 圖表 64：華為計算產業生態.47 圖表 65：昇騰計算架構介紹.48

22、 圖表 66：全球智能手機市場份額（按操作系統分）.49 圖表 67：衛星互聯網低軌 01 組衛星發射升空.50 圖表 68：海南商發二號發射工位的長征十二運載火箭.51 圖表 69：2010-2023 醫療信息化行業市場規模（億元）.51 圖表 70：2014-2020 年中國 65 歲以上人口數量及占比.52 圖表 71：2008、2013、2018 年老年人慢性疾病患病人口總量及占比.52 圖表 72：2022 年和 2023 年醫院信息化投入對比分析.53 圖表 73：近期部分醫療 IT 公司千萬大單統計.53 圖表 74：中國網絡安全市場規模及預測.55 2024 12 30年 月

23、日 gszqdatemark P.5 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表 75：中國網絡安全行業集中度分析.55 圖表 76：財政部宣布今年將發行 1 萬億元超長期特別國債.56 圖表 77：2003-2024 年上半年全球 ETF 市場規模.57 圖表 78：美國 ETF 市場規模變化（億美元）.57 圖表 79：2024 年上半年美國各交易所 ETF 規模分布.58 圖表 80：各市場權益 ETF 占股票總市值比重.58 圖表 81：股票 ETF 變動情況.59 圖表 82：不同類型 ETF 凈流入金額.60 圖表 83：關于深化上市公司并購重組市場改革的意見具體內容.

24、60 2024 12 30年 月 日 gszqdatemark P.6 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 1.逆周期政策不斷，計算機是投資修復逆周期政策不斷，計算機是投資修復領軍領軍 1.1 波動短期或許存在，不改計算機是投資修復波動短期或許存在，不改計算機是投資修復領軍領軍大趨勢大趨勢 由于計算機板塊的中游屬性，計算機行業創收與宏觀經濟及財政支出息息相關。由于計算機板塊的中游屬性，計算機行業創收與宏觀經濟及財政支出息息相關。復盤2008 年至今國家 GDP 季度同比增速以及國內軟件產業收入同比增速可以發現，二者基本同向變動，呈現出整體而言正相關的態勢。這是由計算機作為一個大中

25、游的行業屬性所決定的基本特征。圖表1：軟件產業收入同比增速與中國 GDP 同比增速對比 資料來源：Wind，國盛證券研究所 計算機行業下游大量涉及政府端業務，頭部計算機行業下游大量涉及政府端業務，頭部 TOP15 企業中大多數有從事與企業中大多數有從事與 G 端支出較端支出較為相關的業務。為相關的業務。計算機行業下游其實有大量需求來自政府以及泛政府端，其底層資金來源為財政支出。截至 2024/12/28，申萬計算機板塊市值排名前 15 的企業中，有至少 10家業務涉及泛政府業務，其業績與 G 端支出息息相關。-20%-10%0%10%20%30%40%50%60%70%80%-10%-5%0%

26、5%10%15%20%2008-032008-112009-072010-032010-112011-072012-032012-112013-072014-032014-112015-072016-032016-112017-072018-032018-112019-072020-032020-112021-072022-032022-112023-072024-03軟件產業收入同比增速vs中國GDP同比增速中國:GDP:不變價:當季同比（%）-左軸中國軟件業務收入同比增速-右軸2024 12 30年 月 日 gszqdatemark P.7 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明

27、 圖表2：申萬計算機板塊市值排名 TOP15 企業大多涉及 G 端業務（截至 2024/12/28）市值排序 證券代碼 證券簡稱 總市值（億元）主營業務 1 002415.SZ ?？低?2,867.80 公司為全球安防領軍企業，2023 年公司有 17%的收入來自政府端。2 300033.SZ 同花順 1,661.10 公司為互聯網金融 IT 領軍企業。3 688111.SH 金山辦公 1,406.80 公司為辦公軟件龍頭，其機構授權業務中部分收入來自于信創，而信創資金來自 G 端。公司保持對政策變化及客戶需求的密切關注，充分布局黨政各地下沉市場。在行業信創領域，公司從金融、能源、通信等行業

28、信創客戶實際替換需求出發，積極推廣新的授權模式，并深化其云和協作辦公進程，增加公司機構訂閱收入。4 002230.SZ 科大訊飛 1,154.90 公司為國內 AI 領軍企業，2023 年 G 端業務（智慧城市+運營商）占公司收入比重達到 30%以上。5 603019.SH 中科曙光 1,095.10 公司為國內服務器領軍企業，2023 年 G 端業務占比達到58%。6 600845.SH 寶信軟件 861.7 公司為工業軟件領軍企業。7 000938.SZ 紫光股份 828.3 公司為交換機及服務器行業領軍，積累大量政府端客戶，在全國累計服務近 190 余個智慧城市項目建設和運營，參與 18

29、個國家部委級、26 個省級和 300 余個地市區縣政務云建設，參與國家電子政務外網、21 個省級和 300 余個地市區縣級電子政務外網建設，助力政務數字化建設向數據賦能、協同治理、智慧決策、優質服務的融慧治理新階段全面邁進。8 000977.SZ 浪潮信息 786.6 公司為國內服務器行業領軍企業。9 601360.SH 三六零 772.1 公司為互聯網及網絡安全企業，2023 年 G 端業務（即安全業務）占公司收入 20%。10 301269.SZ 華大九天 708.1 公司為國內 EDA 龍頭企業，2023 年公司實現歸母凈利潤 2億，其中 1.2 億為政府補助。11 002920.SZ

30、德賽西威 629.9 公司為汽車零部件領軍 Tier1 廠商。12 301236.SZ 軟通動力 587.2 軟通動力致力于成為國內具備自主核心產品和技術的硬科技公司，提供自主技術產品和全棧數字技術服務，包括咨詢、基礎硬件、基礎軟件、云平臺、應用軟件和信息安全等六大方向。13 600570.SH 恒生電子 557.1 公司為金融 IT 領軍企業。14 002236.SZ 大華股份 550.3 公司為全球安防領軍企業，2023 年公司有 26%的收入來自政府端。15 000066.SZ 中國長城 496.1 公司為信創計算機領域核心企業，其計算業務主要來自于信創需求，2023 年計算業務占公司整

31、體收入的 62%。資料來源：Wind，各公司 2023 年年報，國盛證券研究所 2024 12 30年 月 日 gszqdatemark P.8 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 當前國家政策目標明確，逆周期政策不斷推進，投資修復有望帶動計算機行業當前國家政策目標明確，逆周期政策不斷推進，投資修復有望帶動計算機行業 EPS 端修端修復。復。中共中央政治局 9 月 26 日召開會議，分析研究當前經濟形勢，部署下一步經濟工作，從財政貨幣政策、房地產、資本市場、促銷費、引進外資等方面發布多項政策，在此之后亦陸續出臺一系列政策安排，其政策目標與意圖明確清晰?？紤]到逆周期政策下，財政和貨

32、幣政策往往更加積極，一方面有望直接改善計算機下游的資金來源，另一方面也講修復下游客戶對未來經濟的預期，增加當期的數字化投入，從而增加計算機行業的下游需求。圖表3：9 月 26 日中央政治局會議政策要點 資料來源：財聯社，國盛證券研究所 若回歸若回歸 2019 年基本面水平，計算機行業有很大的修復空間。年基本面水平，計算機行業有很大的修復空間。選擇計算機（申萬）指數為對象，2014-2023 年來看，成分公司平均收入在 2014-2019 年持續爬坡，在 2019 年達到高點，為 39.81 億元，這一年份也位于上一輪指數牛市區間。后續由于宏觀波動等原因持續調整，2023 年平均收入為 33.8

33、3 億元，若以 2023 年為基數，僅考慮修復至2019 年水平，收入端則有約 18%的修復空間；若考慮利潤端修復至 2019 年水平，則利潤端有約 95%的修復空間。圖表4：計算機上市公司平均收入及歸母凈利潤水平（2014-2023）資料來源：Wind，國盛證券研究所 我們認為，計算機行業下游大量與財政支出相關，伴隨國家逆周期政策持續落地，計算我們認為，計算機行業下游大量與財政支出相關，伴隨國家逆周期政策持續落地，計算機板塊有望核心受益于宏觀回暖。短期而言，從下游政策加大到企業基本面的轉好存在機板塊有望核心受益于宏觀回暖。短期而言，從下游政策加大到企業基本面的轉好存在客觀時間周期，因此波動仍

34、在，但計算機是投資修復客觀時間周期，因此波動仍在，但計算機是投資修復領軍領軍這一趨勢明確。這一趨勢明確。23.7 25.3 29.6 32.7 38.6 39.8 35.2 36.1 33.5 33.8 1.77 1.90 2.30 2.53 1.78 1.67 1.72 1.63 0.82 0.86 0.000.501.001.502.002.503.000510152025303540452014201520162017201820192020202120222023平均收入（億元）-左軸平均歸母凈利潤（億元）-右軸2024 12 30年 月 日 gszqdatemark P.9 請仔細閱

35、讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 1.2 B 端提效端提效+AI 代碼助力行業盈利能力提升代碼助力行業盈利能力提升 軟件賦能軟件賦能 B 端降本增效，端降本增效，AI 編程為企業提效已得到持續驗證，計算機廠商對內對外都編程為企業提效已得到持續驗證，計算機廠商對內對外都可輸出能力?？奢敵瞿芰?。軟件本就是賦能 B 端企業的降本增效工具，北美的計算機龍頭企業中有大量 B 端優秀公司企業。在 AI 編程出現后，賦能 B 端降本提效的效能進一步提升。2024年 1 月，埃森哲發布了一份標題為Work，workforce，workers:Reinvented in the age of gener

36、ative AI（在生成式人工智能時代重新定義工作、勞動力和工作者）的咨詢報告，深入探討了生成式 AI 對工作、勞動力和工作者所帶來的影響。埃森哲基于對工作任務中人類與機器交互程度的分析，考慮了哪些工作任務目前或將來可以由人工智能系統自動完成或輔助完成，分析了生成式 AI 對工作時間的潛在影響，涉及資本市場、軟件開發、保險、傳媒、零售、公共事業等各行各業。從各行業看，軟件平臺的工作在生成式 AI 的影響范圍內的工作時間占比位居第二位，達到 68%。圖表5：生成式 AI 能影響（自動化或增強）各行業的工作時間 資料來源：埃森哲，國盛證券研究所 servicenow、oracle、salesfor

37、ce 等科技巨頭推出一系列等科技巨頭推出一系列 2B 的的 AI 工具，北美工具，北美 AI 應應用共同特征是用共同特征是 B 端降本。例如，端降本。例如，1）servicenow 提供 AI agent，利用人工智能代理優化團隊生產力，協調工作流程、集成和數據，實現對 B 端客戶的業務全流程覆蓋。2）oracle使用生成式 AI，提供問答機器人，增強客戶互動，減少客服人員成本；為 B 端提供自然語言查詢，提高內部數據查詢效率；還可以使用 AI 加速客戶的內部功能開發。3）salesforce 推出基于 AI 的 agentforce 機器人，它可以連接到企業內部的任何數據源，并實時使用它來規

38、劃、推理和評估。此外，Agentforce 代理人可以利用任何工作流程、自動化或 API 來完成任務。2024 12 30年 月 日 gszqdatemark P.10 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表6：海外科技巨頭推出的 AI 功能主要用于 B 端提效 公司 ai 功能 servicenow 提供 AI agent，利用人工智能代理優化團隊生產力，協調工作流程、集成和數據，實現對 B 端客戶的業務全流程覆蓋。Oracle 使用生成式 AI，提供問答機器人，增強客戶互動，減少客服人員成本；為 B 端提供自然語言查詢，提高內部數據查詢效率；還可以使用AI 加速功能開發。S

39、alesforce 推出基于 AI 的 agentforce 機器人，它可以連接到企業內部的任何數據源，并實時使用它來規劃、推理和評估。此外，Agentforce 代理人可以利用任何工作流程、自動化或 API 來完成任務。資料來源：各公司官網，國盛證券研究所 作為第一個高準確率的作為第一個高準確率的 AI 應用方向，應用方向，AI 代碼的潛力仍處于被低估狀態。代碼的潛力仍處于被低估狀態。AI 代碼領域看似應用范圍僅限于碼農，然而，作為軟件這一大中游行業的底層基礎能力，其效率的大幅提升有望逐步賦能下游各行各業。實際上，當前 AI 代碼已經開始大量參與軟件行業生產工作，無論是對內還是對外都有顯著使

40、用效果。對內使用：降低員工代碼工作量，提升計算機企業內部生產效率。對內使用：降低員工代碼工作量，提升計算機企業內部生產效率。實例：實例：AI 生成了生成了 Google 超過超過 25%的代碼。的代碼。據 2024 年 11 月 1 日福布斯新聞報道，今年 2 月，Business Insider 獲得的內部文件顯示，谷歌推出了一種名為“Goose”的新 AI模型供內部使用。該工具被描述為該公司 Gemini 大型語言模型的一個分支，旨在幫助員工完成編碼和產品開發任務。谷歌首席執行官 Sundar Pichai 在公司第三季度財報電話會議上介紹了 AI 在軟件開發中日益增長的影響力。根據Pic

41、hai的說法，人工智能系統現在負責為谷歌產品生成超過25%的新代碼，而人類程序員則監督和管理這些人工智能生成的貢獻。對外輸出：賦能對外輸出：賦能 B B 端客戶有效減少工作量，加速工作開展，受到客戶青睞。端客戶有效減少工作量，加速工作開展，受到客戶青睞。實例：亞馬遜對埃森哲輸出實例：亞馬遜對埃森哲輸出 AmazonCodeWhisperer 能力，使得埃森哲開發工作減少能力，使得埃森哲開發工作減少了多達了多達 30。據亞馬遜官網，Amazon CodeWhisperer 是一款 AI 編碼伙伴，可根據開發人員在集成開發環境(IDE)中使用自然語言和代碼的注釋生成代碼推薦，從而幫助提高開發人員的

42、生產力。埃森哲技術架構高級經理表示：“埃森哲正在使用亞馬遜 CodeWhisperer 加速編碼，這是我們在 Velocity 平臺上實施的軟件工程最佳實踐計劃的一部分?！薄癡elocity 團隊正在尋找提高開發人員工作效率的方法。在搜索了多個選項之后，我們發現了AmazonCodeWhisperer，它使我們的開發工作減少了多達 30，現在我們將更多精力放在提高安全性、質量和性能上?！卑Ｉ?Velocity 團隊一直在使用 CodeWhisperer 來加速其人工智能（AI）和機器學習（ML）項目，CodeWhisper 給帶來的好處包括：1）該團隊花在創建樣板和重復代碼模式上的時間減少了

43、，而將更多時間花在重要的事情上：開發出色的軟件；2）CodeWhisperer 使開發人員能夠負責任地使用人工智能來創建語法正確且安全的應用程序；3）該團隊可以生成完整的函數和邏輯代碼塊，而不必從網絡上搜索和自定義代碼片段；4）他們可以加快新手開發人員或使用不熟悉代碼庫的開發人員的入職培訓，通過將安全掃描轉移到開發人員的 IDE，他們可以在開發過程的早期發現安全威脅。2024 12 30年 月 日 gszqdatemark P.11 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表7：Java 用戶能夠在 CodeWhisperer 的幫助下輕松開始編寫 Python 代碼，而不必擔心語

44、法 資料來源：亞馬遜官網，國盛證券研究所 人員薪酬是計算機企業最重要的成本及費用，占申萬計算機板塊收入比例可達約人員薪酬是計算機企業最重要的成本及費用，占申萬計算機板塊收入比例可達約 44%。由于最終產品以軟件項目或者軟硬一體化項目的形式向客戶交付，計算機板塊是典型的輕資產行業，實體硬件成本及費用并不顯著。計算機行業最重要的資產是人力資源，最主要的成本和費用則是人員薪酬，即軟件工程師的工資。通過 wind 數據計算，一分為二，從成本和收入兩端來看：成本端：成本端：根據 wind 數據統計，申萬計算機板塊 2018-2023 年平均銷售毛利率為26.6%，即營業成本占營業收入的比重約為 73.4

45、%。而根據我們對計算機板塊一些典型領軍企業財報數據的統計可知，人員成本是公司營業成本的重要組成部分，平均來看，2023 年人員成本占總體營業成本的比重可達 40%左右。（注：營業成本結構這一數據，并非所有公司都在財報中披露，因此無法直接提取計算全行業情況，只能選取典型公司獲得平均值）因此，若按以上數據計算，我們可以大致推算出，人員成本大約占計算機板塊總收入的 29%。圖表8：2018-2023 年計算機板塊營業成本占營業收入比例情況 銷售毛利率銷售毛利率 營業成本占營業收入比例營業成本占營業收入比例 2018/12/31 26.9%73.1%2019/12/31 27.8%72.2%2020/

46、12/31 26.8%73.2%2021/12/31 25.8%74.2%2022/12/31 25.3%74.7%2023/12/31 27.1%72.9%平均數平均數 26.6%73.4%資料來源：wind，國盛證券研究所 2024 12 30年 月 日 gszqdatemark P.12 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表9：2023 年典型計算機領軍企業營業成本中的人員薪酬成本占比 2023 年營業成本中的人員薪酬成本占比年營業成本中的人員薪酬成本占比 科大訊飛 8.55%納思達 6.27%德賽西威 3.27%華大九天 39.97%中科創達 43.39%軟通動力 9

47、4.00%誠邁科技 83.73%平均平均 39.88%資料來源：各公司 2023 年年報，國盛證券研究所 費用端，根據 wind 數據計算可知，2023 年申萬計算機板塊，人員費用占總收入比例為 15%。因此，將成本端與費用端加總可知，人員薪酬占計算機板塊總收入的比例約為因此，將成本端與費用端加總可知，人員薪酬占計算機板塊總收入的比例約為 44%。圖表10：申萬計算機板塊整體人員成本及人員費用情況 費用端費用端 2023 年銷售費用工資薪酬總和（億元）597.22 2023 年管理費用工資薪酬總和（億元）365.74 2023 年研發費用工資薪酬總和（億元）851.92 2023 年申萬計算機

48、板塊總收入 12,114.38 人員費用占總收入比例人員費用占總收入比例 15%成本端成本端 2018 年至 2023 年，計算機板塊營業成本占收入比重平均數 73%計算機板塊公司營業成本中，人工成本占比 39.88%人員成本占總收入比例人員成本占總收入比例 29%人員薪酬（成本人員薪酬（成本+費用）占計算機企業營業收入的比重費用）占計算機企業營業收入的比重 44%資料來源：wind，國盛證券研究所 下面進行下面進行 AI 編程對利潤端彈性的敏感性測算，測算可知，編程對利潤端彈性的敏感性測算，測算可知，AI 編程帶來的效率提升可以編程帶來的效率提升可以為計算機板塊帶來接近翻倍的凈利率空間：為計

49、算機板塊帶來接近翻倍的凈利率空間：1）根據 wind 數據可知，2018-2023 年，計算機板塊平均銷售凈利率為 3.4%。2）通過上述計算已知，人員薪酬占計算機板塊收入比例可達約 44%。3）在以上情形下，假設人員效率分別提升 5%/10%/20%/25%/30%，即能夠減少原有 44%人員成本中的 5%/10%/20%/25%/30%，也就是說，按這兩者相乘計算，可以分別帶來 2%/4%/9%/11%/13%的增量利潤空間。4）因此，在人員效率分別提升 5%/10%/20%/25%/30%的假設下，AI 編程帶來的全新凈利率水平分別約為 6%/8%/12%/14%/17%（按原本的凈利率

50、+增量利潤空間計算），相比原本的計算機行業凈利率水平，有極大的提升。即使是人員效率僅提升 5%的偏低假設下，凈利率也可提升至 6%，相比原本 3.4%的水平，有接近翻倍的提升。2024 12 30年 月 日 gszqdatemark P.13 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表11：2018-2023 年計算機板塊銷售凈利率情況 銷售凈利率銷售凈利率 2018/12/31 3.2%2019/12/31 2.9%2020/12/31 3.7%2021/12/31 4.8%2022/12/31 2.9%2023/12/31 2.7%平均數平均數 3.4%資料來源：wind，國盛

51、證券研究所 圖表12：AI 編程效率提升給計算機板塊帶來的利潤空間敏感度測算 AI 編程效率提升帶來的利潤空間敏感度測算編程效率提升帶來的利潤空間敏感度測算 人員薪酬占計算機企業營業收入的比重 44%假設人員效率提升 5%10%20%25%30%可節省出的利潤空間 2%4%9%11%13%2018 至 2023 年計算機板塊平均凈利率水平 3%AI 編程帶來的全新凈利率水平 6%8%12%14%17%資料來源：wind，國盛證券研究所 我們認為，北美我們認為，北美 AI 工具多用于工具多用于 B 端降本，計算機廠商對內對外都可輸出能力，端降本，計算機廠商對內對外都可輸出能力，AI 代碼代碼工具

52、出現后，預計作為第一個高準確度工具出現后，預計作為第一個高準確度 AI 產品會快速爆發。由于計算機行業人員成本產品會快速爆發。由于計算機行業人員成本是最主要的成本組成部分，是最主要的成本組成部分，B 端提效端提效+AI 編程有望帶來行業利潤極大的潛在提升空間。編程有望帶來行業利潤極大的潛在提升空間。1.3 計算機板塊機構籌碼仍處于歷史相對低位，具備上行空間計算機板塊機構籌碼仍處于歷史相對低位，具備上行空間 根據 wind 最新統計數據，2024Q3 按證監會行業分類信息傳輸、軟件和信息技術服務業占股票投資市值比 4.88%，2024Q2 為 4.53%，環比上升 0.35pct，較 23 年初

53、仍處低位。2024 12 30年 月 日 gszqdatemark P.14 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表13：公募基金信息傳輸、軟件和信息技術服務業持倉占比（截止 2024Q3）資料來源：wind,國盛證券研究所 2024Q3 證監會行業證監會行業持倉市值占比排名持倉市值占比排名，信息傳輸、軟件和信息技術服務業位于，信息傳輸、軟件和信息技術服務業位于第第 3，較較 2024Q2 上升一位上升一位。排名前二的行業分別是制造業、金融業。圖表14：2024Q3 公募基金持倉占比排名（按證監會行業，單位：%）資料來源：wind，國盛證券研究所 截至 2024Q3，按證監會分

54、類信息傳輸、軟件和信息技術服務業標準配置比例（行業流動市值/A 股總流通市值）為 5.12%，環比上季度 4.74%上升了 0.38 個百分點。2024Q3，信息傳輸、軟件和信息技術服務業超配比例為-0.24%，2024Q2 超配比例為超配比例為-0.2%，處，處于低配狀態。于低配狀態。2024 12 30年 月 日 gszqdatemark P.15 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表15：信息傳輸、軟件和信息技術服務業標準配置比例（截止 2024Q3）資料來源：wind，國盛證券研究所 圖表16：信息傳輸、軟件和信息技術服務業相對標準行業配置比例（截止 2024Q3）資

55、料來源：wind，國盛證券研究所 2024 12 30年 月 日 gszqdatemark P.16 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 2.AI 應用應用：主打高容錯或高準確率，選擇邊際變化顯著方向主打高容錯或高準確率，選擇邊際變化顯著方向 我們認為，基礎模型準確率的進步是我們認為，基礎模型準確率的進步是 AI 應用落地前提，目前來看，大模型綜合任務準應用落地前提，目前來看，大模型綜合任務準確率仍不夠高。落地較快的將是容錯率較高確率仍不夠高。落地較快的將是容錯率較高(如如 B 端內部降本增效、或端內部降本增效、或 C 端各類智能終端各類智能終端端 Agent）的方向；或細分領域

56、模型準確率提升較快的方向（如）的方向；或細分領域模型準確率提升較快的方向（如 AI 編程）。編程）。建議在投資思路上優先選擇這類邊際變化顯著的方向。圖表17：各廠商前沿大模型在 MMLU 等多項評測基準上持續提升中 資料來源：騰訊科技，國盛證券研究所 以 CV（計算機視）領域為例，AI 目前已在安防監控、人臉識別等場景大量應用，回顧CV 的發展歷程，模型準確度的提升是大量視）應用鋪開的基礎：在圖像分類任務上：2012 年 AlexNet 推出，在 ImageNet 大規模視）識別挑戰賽上，AlexNet 實現了 15.3%的 top-5 誤差，第二名的錯誤率是 26.2%。2015 年，何愷明

57、等人提出的 PReLU 網絡首次在 ILSVRC 的圖像分類挑戰賽中超越人類表現，在 ImageNet 2012 分類數據集上實現了 4.94%的 top5 錯誤率，而人類的錯誤率約為 5.1%。在人臉識別領域：2014 年 Facebook 的 DeepFace 系統在 Labeled Faces in the Wild（LFW）數據集上達到了 97.35%的準確率，接近人類水平。2014 年商湯推出自主研發的 DeepID 系列人臉識別算法準確率達到 98.52%，超過Facebook 同期發表的 DeepFace 算法，全球首次超過人眼識別準確率，突破工業化應用紅線。2024 12 30

58、年 月 日 gszqdatemark P.17 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表18：商湯科技公司創立歷程，以人臉識別算法突破工業化應用紅線為開始 資料來源：a16z 官網，國盛證券研究所 從當前已落地的從當前已落地的 AI 應用分析：海外投資機構應用分析：海外投資機構 a16z 于于 2024 年年 8 月月 21 日發布的報告日發布的報告顯示當前創意工具是吸引消費者的主要顯示當前創意工具是吸引消費者的主要 AI 應用類別。應用類別。a16z Web 榜單上有 52%的公司專注于內容生成或編輯，涉及多種形式圖像、視頻、音樂、語音等。移動設備上，圖片和視頻的內容編輯是最常

59、見的用途，在榜單中占 22%，榜單上排名最高的許多新進入者都是傳統的創意工具，它們已經轉型成為生成式 AI 優先，比如美圖秀秀（第 9 位）、SNOW（第 30 位）和 Adobe Express（第 35 位）。我們認為，當前 AI 創意工具落地較快的因素可能包括創意工具對準確度的要求相對較低，如果 AI 生成結果不符合用戶需求，雖然可能需要消耗反復生成和修改帶來的成本，但不容易直接造成重大損失。2024 12 30年 月 日 gszqdatemark P.18 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表19：a16z 于 2024 年 8 月 21 日發布的 AIWeb 產品和

60、 AI 移動應用 top50 榜單 資料來源：a16z 官網，國盛證券研究所 ToB 各領域各領域 SAAS 迎新機遇，迎新機遇，AI Agent 加速企業智能化加速企業智能化 當前 AI Agent 正在深刻影響企業的數字化轉型，推動 SaaS 平臺從簡單的業務管理工具轉變為驅動智能化業務的引擎。據界面新聞 11 月 21 日報道，英偉達 CEO 黃仁勛在接受兩位硅谷知名風險投資人采訪中表示，現代計算正在從傳統的數據中心向“AI 工廠”轉變，這些工廠不僅僅是存儲和處理數據的設施，而是生成 AI 和智能體的重要場所。未來這些 AI 工廠將成為社會基礎設施的重要組成部分，被廣泛應用于各行各業。他

61、因此特別提到，SaaS 平臺并不會被 AI 顛覆，反而會成為孕育智能體創新的沃土。（“它們（SaaS企業）正坐擁金礦”，黃仁勛表示，（“還將誕生數百萬 AI 智能體推動企業在特定任務上實現更高效的智能化管理?！?024 12 30年 月 日 gszqdatemark P.19 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 當前北美眾多垂直領域的當前北美眾多垂直領域的 SAAS 公司正在利用公司正在利用 AI Agent 驅動企業業務進一步智能化升驅動企業業務進一步智能化升級級，例如 SAAS 領軍企業 Servicenow 的 NOW 平臺使用 AI Agent 來編排整個企業的工作流程、

62、集成和操作，從而提高團隊的工作效率。圖表20：Servicenow AI Agent 示例 資料來源：servicenow 官網，國盛證券研究所 C 端我們認為各類智能終端（手機、耳機、眼鏡等）將是端我們認為各類智能終端（手機、耳機、眼鏡等）將是 AI Agent 的重要應用場景的重要應用場景。據澎湃新聞，榮耀產品線總裁方飛表示：“AI Agent 應該是幫助你做你想做不會做，會做不想做的事，以及提供情感陪伴。AI Agent 將會成為你智能化的助理，你可以把它理解為賈維斯”。2023 年 9 月，Meta 與雷朋合作推出第二代聯名產品 Ray-Ban Meta 眼鏡，產品迅速贏得了市場的認可

63、。根據 IDC 的數據，2023 年第四季度和 2024 年第一季度，Ray-Ban Meta 的出貨量分別達 36 萬臺和 10 萬臺；截至 2024 年第二季度末，該產品的出貨量已經超過了 100萬臺，預計 2024 年全年出貨量有望超過 150 萬臺。使用 Meta AI，用戶可以提出一般問題并接收音頻回復，或者拍攝圖像并詢問有關圖像內容的問題。例如，如果用戶正在為一群朋友做飯，可以問“Hey Meta。我正在烤扇貝、玉米棒和漢堡。我應該把它們每個煮多長時間？”甚至可以跟進 Hey Meta.什么沙拉配得好呢？”2024 12 30年 月 日 gszqdatemark P.20 請仔細閱

64、讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表21：Ray-ban Meta 眼鏡能力 資料來源：Meta 官網，國盛證券研究所 2.1 國內大廠國內大廠 AI 邊際變化顯著，重視大廠邊際變化顯著，重視大廠 AI 產業鏈產業鏈 國內 AI 產業的發展過程中，互聯網大廠憑借其在技術、資金等方面的優勢，扮演著至關重要的角色。今年字節跳動等頭部企業在人工智能領域積極布局，推動了 AI 應用的快速發展。我們認為在投資方向上應該重視互聯網大廠 AI 布局產業鏈上相關公司的機遇。字節：豆包字節：豆包 MAU 近近 6000 萬，萬，AI 軟硬件加速布局軟硬件加速布局 12 月 18 日，字節召開火山引擎大

65、會，火山引擎 CEO 譚待表示，目前豆包大模型日均tokens 使用量超過 4 萬億，自發布以來七個月增長超過 33 倍。據 36 氪，11 月豆包 MAU接近 6000 萬，在 AI 產品榜全球總榜中僅次于 ChatGPT 2.87 億的 MAU。字節積極探索各領域字節積極探索各領域 AI 應用，在應用，在 AI 時代再度啟動“時代再度啟動“App 工廠”打法。工廠”打法。據硅星人 pro，“App 工廠”的打法是字節快速開拓市場的重要策略之一。公開數據顯示，2018 年-2020 年，字節自研和收購了大量的項目，其中在 App Store 上線的應用就有約 140 個，字節通過批量生產，在

66、今日頭條和抖音之后，也成功推出了剪映、懂車帝、皮皮蝦、番茄小說、輕顏相機等爆款應用。在 AI 時代，“App 工廠”打法再度啟動。字節陸續密集上線了眾多 APP，同時其產品在全球市場同步推出，基本海內外產品均可一一對應，基本海內外產品均可一一對應，部分產品如下：2024 12 30年 月 日 gszqdatemark P.21 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表22：字節旗下部分 AI 應用 應用應用 海外對應海外對應 功能功能 豆包 Cici 聊天機器人、辦公助手 貓箱 BagleBel AI 劇情互動平臺，支持用戶創建 AI 虛擬角色和故事創作，讓智能體有劇本場景 星繪

67、 PicPic 類似“妙鴨”，生成專屬寫真集 豆包愛學 Gauth AI 搜題拍照應用，2024 年 3 月沖上海外教育 App榜單，僅次于“多鄰國”即夢 AI Dreamina 文生視頻應用 小悟空 Chitchop 一款 AI 工具集平臺，支持智能對話和輔助推薦功能。小悟空提供了 20 余個分類和 200+AI 工具 即創 幫助電商創作廣告、商品介紹視頻等 海綿音樂 文生音樂應用 Codegen 代碼生成應用 資料來源：硅星人 pro，新浪財經，國盛證券研究所 火山云火山云+豆包大模型構筑豆包大模型構筑 AI IaaS 基座基座。IDC 發布的中國智算服務市場（2023 下半年）跟蹤報告顯

68、示，受國內生成式 AI 技術飛速發展的影響，GenAI IaaS 市場在 2023年實現爆發式增長，在 AI+云計算領域有雙向積累的公司獲得先發優勢，火山引擎成為GenAI IaaS 領域市場份額最大的云廠商。圖表23：中國 Top5 GenAl laas 服務廠商市場份額，2023H2 資料來源：IDC，國盛證券研究所 豆包大模型家族：全面適配多業務場景。豆包大模型家族：全面適配多業務場景。目前豆包大模型家族涵蓋多項不同領域模型，適配多種業務場景，驅動業務增長。2024 12 30年 月 日 gszqdatemark P.22 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表24：豆包

69、大模型家族 資料來源：火山引擎官網，國盛證券研究所 扣子：新一代扣子：新一代 AI 應用開發平臺應用開發平臺。無論是否有編程基礎，都可以在扣子上快速搭建基于大模型的各類 AI 應用，并將 AI 應用發布到各個社交平臺、通訊軟件，也可以通過 API或 SDK 將 AI 應用集成到業務系統中。借助扣子提供的可視化設計與編排工具，可以通過零代碼或低代碼的方式，快速搭建出基于大模型的各類 AI 項目，滿足個性化需求、實現商業價值。圖表25：扣子界面 資料來源：火山引擎官網，國盛證券研究所 AI 硬件方面，科創板日報 2024 年 9 月 2 日報道字節跳動完成對 Oladance 的收購，2024年

70、10 月 10 日，Oladance 推出基于豆包大模型的智能體耳機 Ola Friend。能在信息查詢、旅行導游、英語學習、情感交流等場景幫助用戶。2024 12 30年 月 日 gszqdatemark P.23 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表26：OlaFriend 能力示例 資料來源：OlaFriend 公眾號，國盛證券研究所 據多知網，今年中秋節字節跳動送出的中秋禮品中包含了一個據多知網，今年中秋節字節跳動送出的中秋禮品中包含了一個 AI 毛絨玩具“顯眼包”毛絨玩具“顯眼包”，在顯眼包的使用說明書中提到：（“顯眼包是一款基于大模型開發的情感陪伴玩偶，集合了火山

71、引擎的多項人工智能技術，如豆包大模型、扣子專業版、語音識別、語音合成等?！薄八粌H能理解并積極回應復雜的問題，還會用鼓勵的方式進行互動，內置中英文雙語兩個角色，不管你走到哪里，顯眼包都會陪在你身邊，為你帶來大模型智能生成時代的愉悅體驗?！?024 12 30年 月 日 gszqdatemark P.24 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表27：顯眼包外形 資料來源：多知網，國盛證券研究所 華為：鴻蒙實現“華為：鴻蒙實現“AI+OS”深度融合”深度融合 新的鴻蒙操作系統將實現新的鴻蒙操作系統將實現“AI+OS”深”深度融合，度融合，AI 大模型運行更高效。大模型運行更高效。華

72、為發布升級版 AI 助理“小藝”，這是華為首次將原生 AI 能力融入操作系統，在盤古大模型加持下，“小藝”能力全面提升，具備更強的感知、推理能力，可實現 23 類 Top 場景記憶感知，任務成功率超過 90%，知識量突破萬億。發布會上，華為展示了小藝圖文識別、圈選查詢、文件要點總結（可直接輸出思維導圖）、潤色文案、小藝幫記幫寫幫說、聲音修復等AI 功能。其中對于小藝幫記功能，華為終端 BG CEO 何剛強調，數據保留在端側，可隨時刪除，以保護用戶隱私。圖表28：華為小藝文檔助手 圖表29：華為小藝幫寫 資料來源：財聯社，國盛證券研究所 資料來源：財聯社，國盛證券研究所 2024 12 30年

73、月 日 gszqdatemark P.25 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表30：華為小藝幫記 資料來源：財聯社，國盛證券研究所 華為宣布擴大華為宣布擴大 HarmonyOS NEXT 公測范圍公測范圍，HUAWEI Pura 70 系列、HUAWEI Pocket2系列、HUAWEI MatePad Pro 11 英寸 2024 款等機型在 2024 年 10 月 22 日開啟公測，用戶可通過“我的華為”APP-“升級嘗鮮”申請升級。2025 年將陸續開啟 Mate XT、nova 13、nova 12 等系列產品的公測。圖表31：HarmonyOS NEXT 公測范圍

74、擴大 資料來源：財聯社，國盛證券研究所 華為華為 Kaggle 大師級智能體誕生，自主解決數據科學難題。大師級智能體誕生，自主解決數據科學難題。繼 OpenAI o1 成為首個達到Kaggle 特級大師的人工智能（AI）模型后，另一個 Kaggle 大師級 AI 也誕生了。根據Kaggle 的晉級系統，由華為諾亞方舟實驗室和倫敦大學學院團隊聯合推出的端到端自主數據科學智能體（agent）Agent K v1.0。Agent K v1.0 具備動態、多步驟處理復雜問題的能力，通過動態管理記憶并從經驗中持續學習，能夠完全自動化數據科學流程，并在不依賴微調的情況下，通過環境反饋不斷優化決策，實現對各

75、種數據科學任務的自動化、優化和泛化。2024 12 30年 月 日 gszqdatemark P.26 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表32：Agent K v1.0 自動設計、編碼和執行的整體數據科學流程 資料來源：學術頭條，國盛證券研究所 自自 2020 年立項以來，盤古大模型便致力于將年立項以來，盤古大模型便致力于將 AI 技術深度融入行業應用中。技術深度融入行業應用中。從 2021 年的預訓練大模型首次發布，到 2023 年的全棧自主 3.0 版本，再到最新的 5.0 版本，盤古大模型不斷迭代升級，為不同行業提供了多樣化的解決方案。盤古大模型采用了分層解耦的設計思

76、想，其“5+N+X”三層架構是其應對行業復雜需求的關鍵所在，包括 L0 基礎大模型、L1 行業通用大模型和 L2 場景模型三個層次。L0 層的 5 個基礎大模型提供了滿足行業場景的多種技能；L1 層的 N 個行業大模型則根據不同行業的具體需求進行微調；L2 層則專注于某個具體的應用場景或特定業務，為客戶提供開箱即用的模型服務。這種分層解耦的架構使得盤古大模型能夠靈活適配不同行業的多變需求，實現快速的落地應用。圖表33：盤古大模型架構 資料來源：媒介雜志，國盛證券研究所 2024 年年 6 月月 22 日，華為云盤古大模型迎來了新的里程碑日，華為云盤古大模型迎來了新的里程碑盤古大模型盤古大模型

77、5.0。這一版本的發布，不僅標志著盤古大模型在技術上的又一次飛躍，也預示著其在行業應用中的無限可能。盤古大模型 5.0 在全系列、多模態、強思維三個方面進行了全面升級。全系列：全系列：盤古大模型 5.0 包含不同參數規格的模型，以適配不同的業務場景。十億級參數的 Pangu E 系列可支撐手機、PC 等端側的智能應用；百億級參數的 Pangu P系列，適用于低時延、高效率的推理場景；千億級參數的 Pangu U 系列適用于處理復雜任務；萬億級參數的 Pangu S 系列超級大模型能夠幫助企業處理更為復雜的跨領域多任務。多模態：多模態：盤古大模型 5.0 能夠更好更精準地理解物理世界，包括文本、

78、圖片、視頻、雷達、紅外、遙感等更多模態。在圖片和視頻識別方面，可支持 10K 超高分辨率；在內容生成方面，采用業界首創的 STCG（Spatio Temporal Controllable Generation，2024 12 30年 月 日 gszqdatemark P.27 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 可控時空生成）技術，聚焦自動駕駛、工業制造、建筑等多個行業場景，可生成更加符合物理規律的多模態內容。強思維：強思維：復雜邏輯推理是大模型成為行業助手的關鍵。盤古大模型 5.0 將思維鏈技術與策略搜索深度結合，極大地提升了數學能力、復雜任務規劃能力以及工具調用能力。圖表3

79、4：華為盤古多模態能力 圖表35：華為盤古強思維能力 資料來源：智東西，國盛證券研究所 資料來源：智東西，國盛證券研究所 圖表36：華為盤古全系列能力 資料來源：華為官方公眾號，國盛證券研究所 1 1）重塑自動駕駛：重塑自動駕駛：盤古大模型 5.0 通過創新的可控時空生成技術，結合場景視頻生成、4D BEV 視頻生成、自動駕駛仿真庫及路網信息，能更好地理解物理規律，大規模生成和實際場景相一致的駕駛視頻數據，還可以靈活增加控制條件，生成不同路況、不同光照、不同天氣的訓練視頻數據，加速自動駕駛技術的快速成熟。2 2）重塑工業設計重塑工業設計 以新車造型設計為例，周期一般需要 1-2 年，盤古大模型

80、可以讓汽車的造型設計時間大幅縮短。造型設計師可以將自己的靈感，通過對話、畫圖與大模型交互，生成 3D 汽車數字模型，并可進行風格化調整、零部件編輯、顏色更換等。盤古大模型生成的數字模型還可直接輸出成 3D 文件，支持 10 幾種主流格式，設計師可以直接 3D 打印成樣品，減少制作油泥模型的輪次，極大地節省成本和時間。2024 12 30年 月 日 gszqdatemark P.28 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表37：生成車身四周，六個攝像頭視角的視頻可直接用于自動駕駛訓練 圖表38：生成晴天，雨天，黑夜的行車視頻讓自動駕駛學會應對豐富多樣的場景變化 資料來源：華為官方

81、公眾號，國盛證券研究所 資料來源：華為官方公眾號，國盛證券研究所 3 3）重塑建筑設計重塑建筑設計 基于盤古大模型的可控生成能力，只需輸入設計的黑白草圖，即可生成彩色并帶有紋理的建筑群 360 實景視頻；基于盤古 3D 重建能力，還可以構建出高真實感的建筑 3D 模型，將復雜建筑群的概念設計周期從數周縮短到數十分鐘，助力建筑師創造出更加出色的建筑作品。圖表39：建筑草圖 圖表40：3D 重建 資料來源：華為官方公眾號，國盛證券研究所 資料來源：華為官方公眾號，國盛證券研究所 4 4）重塑具身智能重塑具身智能 盤古大模型能夠讓機器人完成 10 步以上的復雜任務規劃，并且在任務執行中實現多場景泛化

82、和多任務處理。同時盤古大模型還能生成機器人需要的訓練視頻，讓機器人更快地學習各種復雜場景。5）重塑媒體內容生產和應用領域重塑媒體內容生產和應用領域 盤古大模型能夠將實拍視頻快速轉換成特定風格的動漫，并保持角色樣貌特征前后一致，舞蹈、武打等大運動軌跡也能確保合理一致的視）效果；能自動將視頻譯制成不同語言，并保留原始角色的音色、情感、語氣；將譯制配音、動漫生成等場景的制作周期從月級縮短到天級，大大提升制作效率，作品一次拍攝多元化制作，實現價值最大化。2024 12 30年 月 日 gszqdatemark P.29 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表41：生成機器人需要的訓練視

83、頻 圖表42：生成高清動漫 資料來源：華為官方公眾號，國盛證券研究所 資料來源：華為官方公眾號，國盛證券研究所 華為云對華為云對昇騰騰 AI 云服務進行持續優化。云服務進行持續優化。昇騰 AI 云服務可實現 40 天無中斷，集群故障恢復時間可以縮短到 10 分鐘，同時能將大模型的資源開通時間從月級縮短到天級，加速大模型的開發。目前昇騰 AI 云服務已全面適配行業主流的 100 多個大模型，以云服務的方式協助客戶開發，訓練，托管和應用模型，打造百模千態的“黑土地”。圖表43：昇騰 AI 云服務 資料來源：華為官方公眾號，國盛證券研究所 除字節、華為外，國內騰訊、阿里、小米等互聯網公司也在除字節、

84、華為外，國內騰訊、阿里、小米等互聯網公司也在 AI 領域持續發力領域持續發力 騰訊推出騰訊推出 AI 智能工作臺智能工作臺 ima 2024 年 11 月 15 日騰訊推出 AI 智能工作臺 ima.copilot(簡稱 ima)。ima 搜索得出的答案，除開全網信源，還打通微信公眾號文章的生態。整個公眾號世界里的優質知識，都可為用戶所用。能為用戶提供好答案和高質量的問題相關信息，有效提升信息獲取效率。除了能搜出答案，ima 還有一個特點邊問邊看，邊搜邊記，讓用戶可以輕松弄懂知識點。2024 12 30年 月 日 gszqdatemark P.30 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁

85、聲明 阿里通義開源模型影響力不斷強化阿里通義開源模型影響力不斷強化 2024 年 12 月 26 日據新浪財經報道，阿里巴巴集團攜手中國電子技術標準化研究院，聯合發布大模型技術發展及治理實踐報告。阿里巴巴集團副總裁錢磊稱，阿里巴巴秉持“負責任的技術”理念，將繼續堅持云和 AI 協同發展，推動把 AI 能力轉化為千行百業的生產力。錢磊表示，阿里巴巴堅持云和 AI 協同發展，過去一年高強度投入人工智能基礎設施建設，推動算力成本持續降低，“通義千問”API 調用價格一年間下降了 97%。據阿里研究院院長袁媛介紹，Hugging Face 社區上，目前全球開發者基于阿里自研“通義”開源模型二次開發的衍

86、生模型已經突破 8 萬個?！巴x”比肩美國 Meta 的 LlaMA，影響力穩居全球開源模型的第一陣營。小米搭建小米搭建 GPU 萬卡集群，加大萬卡集群，加大 AI 投入投入 2024 年 12 月 20 日，據第一財經報道，DeepSeek 開源大模型 DeepSeek-V2 的關鍵開發者之一羅福莉將加入小米，或供職于小米 AI 實驗室，領導小米大模型團隊。此前DeepSeekV2 在模型架構上的重要創新在于對 MLA（Multi-head Latent Attention）的采用，這項技術在降低大模型使用成本上發揮了關鍵作用，而羅福莉是這項工作的核心人物之一。我們認為互聯網大廠在我國 AI

87、 產業發展中扮演著至關重要的角色。尤其是字節跳動在AI 領域的積極投入取得了顯著成果，有望引領其他互聯網大廠加大對 AI 的投入力度。應該重視互聯網大廠應該重視互聯網大廠 AI 產業鏈上相關公司的機遇。產業鏈上相關公司的機遇。2.2 特種行業特種行業 AI 應用爆發確定性強應用爆發確定性強 習總書記強調推動我軍網絡信息體系建設跨越發展，我國特種云建設有望加速習總書記強調推動我軍網絡信息體系建設跨越發展，我國特種云建設有望加速。2024 年12 月 4 日，中共中央總書記、國家主席、中央軍委主席習近平視察信息支援部隊，他強調，要貫徹新時代強軍思想，貫徹新時代軍事戰略方針，強化使命擔當，勇于創新突

88、破，夯實部隊基礎，努力建設一支強大的現代化信息支援部隊，推動我軍網絡信息體系建設跨越發展。我們認為，我國特種云建設有望加速。美國美國 AI 企業在軍事行動中表現亮眼。企業在軍事行動中表現亮眼。2017 年，25 歲的拉基創立安杜里爾，全心投入 AI自主武器研發，幾個月后便與特朗普政府簽訂了國防大單，為墨西哥邊境提供 AI 監視塔。如今，其自主武器系統已被美國軍方多個部門采購。截至目前，已為加沙和烏克蘭戰場提供了上千架 Altius-600M 攻擊無人機。去年年末，該公司的估值約為 84.8 億美元，雖然僅為美國傳統軍工巨頭的約十分之一，但華爾街日報總結安杜里爾的發家秘訣便是，低成本、易操作、產

89、品研發效率高。去年年末，安杜里爾推出“走鵑”（Roadrunner）高爆無人機攔截器，高度僅 1.5 米，運輸靈活，彈頭載荷卻是同類飛行器的三倍。相比只能單次使用、售價 15 萬美元的 AGM-114 地獄火導彈和 18 萬美元的 AIM-120 導彈，售價僅數萬美元的“走鵑”可以從發射平臺垂直起降。如果證明威脅不存在，還能完好返回指定的地點。與傳統軍工巨頭復雜的硬件平臺不同，安杜里爾的操作平臺 Lattice 如同一個總指揮中心，允許一名操作員控制和協調多個 AI 自主武器，無論是無人機、潛艇還是移動監視塔。2024 12 30年 月 日 gszqdatemark P.31 請仔細閱讀本報告

90、末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表44：安杜里爾的操作平臺 Lattice 資料來源：北京日報，國盛證券研究所 美國美國 AI 大幅應用于軍事的核心前提是軍隊云充分建設大幅應用于軍事的核心前提是軍隊云充分建設。美軍云基礎設施建設分為四個美軍云基礎設施建設分為四個階段。階段。根據防務快訊指揮信息系統與技術2021 年第 6 期（作者裴曄曄 倪得晶 陶智剛 趙宇），在持續創新的作戰概念牽引下，美軍不斷推進國防信息基礎基礎設施體系的建設進程，主要分為以下 4 個階段：以國防信息基礎設施（以國防信息基礎設施（DII）為代表的第）為代表的第 1 個階段：個階段：美軍針對海灣戰爭暴露的“煙囪”問題提出

91、了通過構建軍事信息基礎設施，助力跨軍兵種信息系統綜合集成的理念。1992 年，美軍提出武士 C4I 計劃，并于次年批準 DII 計劃作為其基礎支撐。19921998 年，美軍相繼發布 7 個版本的DII 總計劃，國防基礎設施建設得以持續深化。以全球信息柵格（以全球信息柵格（GIG）為代表的第）為代表的第 2 個階段：個階段：波黑戰爭和科索沃戰爭后，美軍進一步總結經驗，于 1999 年提出 GIG 概念，并在2020 聯合構想中將 GIG 作為實現網絡中心戰的重要基礎，支撐網絡中心和面向服務的技術理念落地。截至 2012年，GIG 經歷了 3 個發展階段。以聯合信息環境（以聯合信息環境（JIE）

92、為代表的第）為代表的第 3 個階段：個階段：2011 年 10 月，美國防部發布了信息技術企業戰略和路線圖，針對 GIG 建設過程中暴露的互操作性差、規模過于復雜龐大及成本高昂等問題提出了 JIE 的初步設想，并自 2012 年起分階段推進 JIE 建設，旨在提供一個安全的聯合信息環境，包括單一安全架構、共享 IT 基礎設施和企業服務，以滿足美軍全球一體化聯合作戰的需求。4）以數字現代化戰略（DMS）為代表的第 4 個階段：2019 年 7 月，美軍發布國防部數字現代化戰略，并將其作為 IT 領域的頂層戰略。2020 年，國防部首席信息官批準數字現代化基礎設施執行委員會章程，將 DMS 視為具

93、體計劃，將 JIE 納入其中并對工作內容進行了延展。2021年1月，美國防部作戰試驗和評估辦公室（DOT&E）發布的 2020 年度報告將 JIE 計劃更名為 DMS 相關企業 IT 倡議，意味著 DMS 取代了 JIE，并成為美軍國防信息基礎設施體系未來的發展方向。2024 12 30年 月 日 gszqdatemark P.32 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表45：美軍國防信息基礎設施發展歷程 資料來源：安全內參，國盛證券研究所 AI 持續應用于軍事，依賴基礎設施建設以及大數據分析軟件。持續應用于軍事，依賴基礎設施建設以及大數據分析軟件。目前全球局勢下 AI 技術大

94、量應用于軍事領域，下游終端目前主要表現為無人機、機器狗等硬件設備，但 AI 技術大幅應用的前提是上游大量云基礎設施建設以及中游大數據軟件分析。圖表46：AI 應用于軍事依賴上游云建設和大數據分析幫助 資料來源：百度圖片，國盛證券研究所 我們認為，展望我們認為，展望 2025 年，我國特種行業云基礎設施建設有望顯著加速，下游年，我國特種行業云基礎設施建設有望顯著加速，下游 AI 應用應用如機器狗、無人機等無人作戰體系將進一步豐富，如機器狗、無人機等無人作戰體系將進一步豐富，AI 應用在特種行業爆發確定性高。應用在特種行業爆發確定性高。2024 12 30年 月 日 gszqdatemark P.

95、33 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 3.AI 編程提效顯著，計算機行業有望高度受益編程提效顯著，計算機行業有望高度受益 編程問題編程問題有比較準確、快迭代的評判標準，有比較準確、快迭代的評判標準，同時類似同時類似 GithubGithub 等社區擁有等社區擁有海量高質量海量高質量代代碼碼數據數據，是大模型能較快取得進步的方向，是大模型能較快取得進步的方向。隨著底層模型能力的持續提升以及在 AI 編程工具在交互界面等方向的產品化持續推進，AI 編程的應用速度將大幅加快。我們預計我們預計 2025 年下半年起，年下半年起，AI 編程會產生顯著商業化效果，驅動計算機行業進入利編程

96、會產生顯著商業化效果，驅動計算機行業進入利潤率提升周期潤率提升周期，行業中 AI 編程對人效提升空間大、利潤率提升空間大、行業競爭格局好、應用落地快的企業有望深度受益。AI 編程編程對對人效提升空間大的公司人效提升空間大的公司：我們認為，研發人員占比較高的公司，AI 編程對公司整體的人效提升空間較大，以下為部分計算機行業研發人員占比較高的公司（按申萬計算機分類 2023 年報研發人員數量占比排序）圖表47：申萬計算機行業 2023 年報研發人員占比靠前的公司 證券代碼證券代碼 證券簡稱證券簡稱 2023 年研發人員數量占比（年研發人員數量占比（%）300598.SZ 誠邁科技 94.01 30

97、0496.SZ 中科創達 89.22 300608.SZ 思特奇 85.94 688258.SH 卓易信息 85.14 301095.SZ 廣立微 83.20 002405.SZ 四維圖新 79.99 002279.SZ 久其軟件 78.07 000948.SZ 南天信息 76.50 301269.SZ 華大九天 75.66 300311.SZ 任子行 75.19 688039.SH 當虹科技 74.23 002657.SZ 中科金財 72.24 603859.SH 能科科技 71.52 835305.BJ 云創數據 71.50 688207.SH 格靈深瞳 70.38 688206.SH 概

98、倫電子 70.06 300634.SZ 彩訊股份 69.86 002178.SZ 延華智能 68.60 688318.SH 財富趨勢 68.14 601519.SH 大智慧 68.12 資料來源：wind，國盛證券研究所 AI 編程對利潤率提升空間大的公司編程對利潤率提升空間大的公司：我們認為，工資薪酬占公司的營業收入比重大的公司，通過 AI 編程提效后對公司的利潤率有較大的提升空間。以下是部分計算機行業工資薪酬（包括研發費用中工資薪酬、管理費用中工資薪酬、銷售費用中工資薪酬）與營業收入比例高的公司，以及單列出研發費用中工資薪酬與營業收入比例高的公司（按申萬計算機分類 2023 年研發費用-工

99、資薪酬/營業收入占比排序）2024 12 30年 月 日 gszqdatemark P.34 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表48：申萬計算機行業 2023 年報工資薪酬與營業收入比例靠前的公司 證券代碼證券代碼 證券簡稱證券簡稱 工資薪酬占營業收入比例工資薪酬占營業收入比例(%）2023 年年 688229.SH 博睿數據 133.75 300935.SZ 盈建科 93.34 688031.SH 星環科技-U 92.31 688206.SH 概倫電子 82.50 300379.SZ 東方通 82.13 688152.SH 麒麟信安 81.51 688083.SH 中望軟

100、件 81.49 688207.SH 格靈深瞳 78.36 688095.SH 福昕軟件 75.80 688343.SH 云天勵飛-U 73.30 300333.SZ 兆日科技 69.99 603138.SH 海量數據 69.73 688327.SH 云從科技-UW 69.55 688030.SH 山石網科 69.23 688058.SH 寶蘭德 68.49 000004.SZ 國華網安 67.23 300369.SZ 綠盟科技 66.82 688365.SH 光云科技 66.41 300766.SZ 每日互動 62.14 601519.SH 大智慧 61.08 資料來源：wind，國盛證券研究

101、所 2024 12 30年 月 日 gszqdatemark P.35 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表49：申萬計算機行業 2023 年報研發費用中工資薪酬與營業收入比例靠前的公司 證券代碼證券代碼 證券簡稱證券簡稱 研發費用中工資薪酬占營業收研發費用中工資薪酬占營業收入比入比(%）2023 年年 688229.SH 博睿數據 67.63 688207.SH 格靈深瞳 52.76 688206.SH 概倫電子 51.62 688343.SH 云天勵飛-U 44.27 688152.SH 麒麟信安 43.60 603138.SH 海量數據 43.21 688327.SH

102、云從科技-UW 41.89 300935.SZ 盈建科 41.86 301269.SZ 華大九天 40.64 688088.SH 虹軟科技 40.05 688031.SH 星環科技-U 39.18 688083.SH 中望軟件 38.71 300333.SZ 兆日科技 34.22 301095.SZ 廣立微 33.88 688435.SH 英方軟件 33.38 600570.SH 恒生電子 32.93 300379.SZ 東方通 32.30 300033.SZ 同花順 31.15 688030.SH 山石網科 31.06 300766.SZ 每日互動 30.95 資料來源：wind，國盛證券研

103、究所 行業競爭格局好的公司行業競爭格局好的公司 部分細分領域的計算機公司行業壁壘較高，例如一些特定行業的專業軟件和解決方案提供商中，其對行業知識和客戶需求的深入理解形成了獨特的壁壘，使得它們在 AI 編程應用于本行業時能保持競爭優勢。我們認為，毛利率是能反映行業競爭格局的重要指標之一，以下為部分計算機行業高毛利公司（按申萬計算機分類 2023 年毛利率排序）：2024 12 30年 月 日 gszqdatemark P.36 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表50：申萬計算機行業 2023 年報毛利率靠前的公司 證券代碼證券代碼 證券簡稱證券簡稱 2023 年毛利率（年毛利

104、率（%）688692.SH 達夢數據 95.81 688095.SH 福昕軟件 94.79 300624.SZ 萬興科技 94.77 603039.SH 泛微網絡 93.94 301269.SZ 華大九天 93.78 688083.SH 中望軟件 93.67 300935.SZ 盈建科 92.35 688695.SH 中創股份 91.84 688657.SH 浩辰軟件 91.45 688088.SH 虹軟科技 90.35 688058.SH 寶蘭德 89.31 300033.SZ 同花順 89.09 300803.SZ 指南針 85.71 688318.SH 財富趨勢 85.46 688111

105、.SH 金山辦公 85.30 688615.SH 合合信息 84.25 688435.SH 英方軟件 83.52 002410.SZ 廣聯達 82.52 688206.SH 概倫電子 82.51 688188.SH 柏楚電子 80.33 資料來源：wind，國盛證券研究所 AI 編程應用落地快的公司編程應用落地快的公司 我們認為，業務開發任務難度較低的計算機公司將更快落地 AI 編程。對于一些較為常規和重復性的編程任務，AI 可以發揮較大作用，例如一些簡單的代碼生成、代碼補全、格式調整等工作，AI 可以快速準確地完成，減少人工編程的工作量和難度，提高整體開發效率，進而反映在公司業績上。2024

106、 12 30年 月 日 gszqdatemark P.37 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 4.自動駕駛加速滲透，行業投資機會明確自動駕駛加速滲透，行業投資機會明確 回顧回顧 2024 年，我們認為年，我們認為 2024 年為真自動駕駛元年，政策端、海外與國內技術龍頭均年為真自動駕駛元年，政策端、海外與國內技術龍頭均有重大進展。有重大進展。2023 年底自動駕駛相關政策空白得到填補。年底自動駕駛相關政策空白得到填補。2023 年 11 月，工信部等四部委聯合發布關于開展智能網聯汽車準入和上路通行試點工作的通知，目標為通過開展試點工作，引導智能網聯汽車生產企業和使用主體加強能力

107、建設，在保障安全的前提下，促進智能網聯汽車產品的功能、性能提升和產業生態的迭代優化，推動智能網聯汽車產業高質量發展。2024 年 12 月，交通運輸部印發自動駕駛汽車運輸安全服務指南（試行），指南包括適用范圍、基本原則、應用場景、自動駕駛運輸經營者、運輸車輛、人員配備、安全保障和監督管理等八部分。彌補了我國自動駕駛相關政策空白。特斯拉更新特斯拉更新 FSD V13.2，升級多項重磅功能。，升級多項重磅功能。根據新浪財經報道，特斯拉 FSD V13.2 的更新內容可謂是顛覆性的，功能上進行了多項重磅優化。特斯拉工程師表示，這次更新幾乎是一次“完全重寫”的過程，而這也正是過去四年內最重要的系統升級

108、之一。以下是 FSD V13 的幾個核心創新點：從停車場直接啟動 FSD：最令消費者激動的變化之一是，FSD V13.2 現在可以在停車場直接啟動自動駕駛，無需像之前一樣提前設置導航。車主只需在停車場內選擇目的地并點擊 FSD 按鈕，系統便能自動啟動，帶來更加便捷的駕駛體驗。增強的倒車與自動停車功能：新版 FSD 增強了純視）倒車功能，不僅可以在停車時自動倒車，還能執行三點掉頭等復雜操作，極大提升了停車的智能化水平。系統對車周圍的環境識別更加精準，確保停車時的安全與高效。圖像處理和決策速度提升：FSD V13.2 采用了基于 HW4.0 硬件的全分辨率圖像處理平臺，并提升了每秒 36 幀的處理

109、速度。這使得車輛的環境識別更加精準，提升了自動駕駛時的決策速度。更快的決策和響應時間：新版本在 AI 模型運行速度上實現了突破，決策速度提高了2 倍，這對于提高行車安全性和減少反應時間至關重要。增強的車隊通信功能：FSD V13 還為未來的 Robotaxi 網絡奠定了基礎。更新使得FSD 支持車隊動態導航，為特斯拉部署無人出租車（Robotaxi）提供了技術保障。2024 12 30年 月 日 gszqdatemark P.38 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表51：特斯拉 FSD 資料來源：36 氪，國盛證券研究所 2024 年年 10 月，特斯拉展示無人駕駛月，特斯

110、拉展示無人駕駛 Cybercab。2024 年 10 月 11 日，特斯拉舉辦了名為（“Robotaxi Day”（無人駕駛出租車）的演示活動。無人駕駛出租車被命名為 Cybercab沒有方向盤或踏板，設計充滿未來感，車門像蝴蝶翅膀一樣向上打開，車艙很小，只能容納兩名乘客。值得注意的是，這輛車完全沒有插頭，通過感應充電無線充電。特斯拉計劃明年在德克薩斯州和加利福尼亞州推出全自動駕駛汽車，Cybercab 將于 2026 年投產，最晚可能要到 2027 年。但是用戶可以提前用 Tesla 現有車型體驗到無人駕駛出租車。圖表52：特斯拉 Cybercab 資料來源：36 氪，國盛證券研究所 特斯拉

111、數據積累已超特斯拉數據積累已超 20 億英里，其中超過億英里，其中超過 50%是在是在 FSD v12 上行駛得來的。上行駛得來的。根據Tesla 官方披露資料，自 FSDv12 發布以來，FSD 累計駕駛里程數的增長就進入了斜率更高的軌道，以更快的速度上行，截至 2024 年 6 月，FSD 累計駕駛里程數超過了 16 億公里。而根據 Tesla AI 官方推特披露，截至 2024/10/24，Tesla 的車隊現在在 FSD 監督下累計行駛距離已經超過 20 億英里，其中超過 50%是在 V12 上完成的。2024 12 30年 月 日 gszqdatemark P.39 請仔細閱讀本報告

112、末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表53：FSD（受監督的）累計行駛英里數 資料來源：Tesla 官方披露資料，國盛證券研究所 算力是一切算力是一切 AI 算法的基礎，沒有大規模算力就如巧婦難為無米之炊，天然抬高了智駕算法的基礎，沒有大規模算力就如巧婦難為無米之炊，天然抬高了智駕自研入場門檻。自研入場門檻。對于一切算法而言，算力（更具體一點說，是計算用的 GPU 芯片）是底層計算基礎，沒有算力就無法訓練，這是巧婦難為無米之炊的定律。又因為智能駕駛訓練所需數據多為 2D、3D 圖像及其他信號數據，所需要的存儲空間及計算資源都消耗巨大，對于車企而言，這一算力成本無疑提高了前置成本，天然抬高了智駕

113、算法自研的門檻。特斯拉算力規模已超特斯拉算力規模已超 6 萬張萬張 H100，預計到，預計到 24 年底將擁有接近年底將擁有接近 9 萬張萬張 H100 之巨的規之巨的規模。模。根據 Tesla 官方披露資料，截至 2024Q3，特斯拉擁有的 H100 GPU 數量已超過 6 萬張，預計到 2024 年年底，公司算力規模有望達到接近 9 萬張的數量。圖表54：特斯拉 AI 算力規模 資料來源：Tesla 官方披露資料，國盛證券研究所 國內車企亦進入算力軍備競賽，蔚小理等新勢力車企紛紛擴張算力資源，華為是當前國國內車企亦進入算力軍備競賽，蔚小理等新勢力車企紛紛擴張算力資源，華為是當前國內算力資源

114、相對最強的玩家。內算力資源相對最強的玩家。AI 大模型創業催生的搶購算力潮，今年開始向汽車行業遷移。以理想、華為和小鵬汽車為首，向端到端智駕發起猛沖的公司，尤為激進。據 36 氪2024 12 30年 月 日 gszqdatemark P.40 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 了解，目前理想汽車已經囤夠了萬張算力卡，同時還在物色數據中心的地址。根據 36 氪報道數據顯示，2024 年 7 月，理想的云端算力為 2.4 EFLOPS，到 8 月底，理想算力已經陡增至 5.39 EFLOPS。幾乎一個月時間，理想的云端算力增加了近 3 EFLOPS。同樣，小鵬汽車宣布，到 202

115、5 年，云端算力將從目前的 2.51 EFLOPS 增加到 10 EFLOPS。華為智駕也在兩個月內迅速將云端訓練算力規模從 5EFLOPS 擴張到 7.5 EFLOPS。2023 年華為將智選車升級為鴻蒙智行，年華為將智選車升級為鴻蒙智行，24H1 鴻蒙智行成為國內新勢力品牌銷量第一。鴻蒙智行成為國內新勢力品牌銷量第一。根據IT之家報道，華為于2023年11月9日宣布華為智選車業務升級為鴻蒙智行（HIMA，Harmony Intelligent Mobility Alliance）。鴻蒙智行官網網站描述為：鴻蒙智行（HIMA，Harmony lntelligent Mobility Alli

116、ance）是鴻蒙智能汽車技術生態聯盟，旨在與合作伙伴一起，推進汽車智能化技術發展，為用戶打造卓越的智能汽車產品，提供極致的智慧出行體驗，把數字世界帶入每一輛車。根據證券時報報道，2024 年 7 月，華為披露，鴻蒙智行 2024 年上半年累計交付 194207 輛汽車，登上中國新勢力品牌上半年銷量第一。特斯拉特斯拉 FSD 系統有望系統有望 2025Q1 進入中國，自動駕駛加速推進。進入中國，自動駕駛加速推進。根據觀察者網與華爾街見聞報道，9 月 5 日，特斯拉官方賬號（“Tesla AI”通過社交媒體發文宣布了一項重要進展：其備受矚目的 FSD（Full-Self Driving 全自動駕駛

117、）系統預計于明年第一季度正式在中國與歐洲市場推出。此外，特斯拉 AI 團隊還介紹了近期 FSD 的迭代改進，包括 9 月推送 V12.5.2 版本，接管率提升 3 倍，該版本適配 HW3.0 平臺，實現與 4.0 平臺統一模型；推送真智能召喚功能；推送 Cybertruck 自動泊車；注意力檢測支持佩戴太陽墨鏡；高速公路和城市統一技術棧，全部基于端到端；推送 Cyberturuck 的 FSD 功能；10 月將推送 FSD 倒車和車位-車位能力，同時 V13 版本平均接管率再提升 6 倍。我們認為，特斯拉作為全球自動駕駛龍頭自動駕駛技術正在快速迭代，FSD 系統進入中國后有望加速全行業技術進步

118、。圖表55：特斯拉 AI 團隊發布路線圖 資料來源：華爾街見聞，國盛證券研究所 2024 12 30年 月 日 gszqdatemark P.41 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 25H1 尊界尊界 800 將正式上市，華為攜自動駕駛功能沖擊高端電車領域。將正式上市，華為攜自動駕駛功能沖擊高端電車領域。11 月 26 日的華為 Mate 品牌盛典上，鴻蒙智行尊界 S800 正式亮相。這是鴻蒙智行“界”家族的首款“百萬級”豪華轎車，也是中國新勢力品牌首次沖擊百萬級超豪華市場無人區。尊界 S800 首發搭載了華為多項頂尖黑科技，擁有 8S 設計標準集成超級巡航、超機動性、超級信息

119、感知、超級隱私保護、天地網聯、人工智能輔助、主動防護系統以及超可靠性。根據易車網報道，尊界 S800 將于 25H1 正式上市。圖表56：尊界 S800 資料來源：IT 之家。國盛證券研究所 2025 年我們預計自動駕駛在行業滲透率將得到顯著提升，技術快速迭代過程中將涌現年我們預計自動駕駛在行業滲透率將得到顯著提升，技術快速迭代過程中將涌現大量投資機會。大量投資機會。2024 12 30年 月 日 gszqdatemark P.42 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 5.國產化有望成為投資修復領軍國產化有望成為投資修復領軍 5.1 新質生產力發展要求強調創新，外部環境或加速自主

120、可控新質生產力發展要求強調創新，外部環境或加速自主可控 新質生產力發展要求或加速投資修復，自主可控有望成為領軍方向新質生產力發展要求或加速投資修復，自主可控有望成為領軍方向 2023 年年 9 月，習近平總書記在黑龍江考察調研期間首次提到月，習近平總書記在黑龍江考察調研期間首次提到（“（“新質生產力新質生產力”。2024年 1 月 31 日，習近平總書記在中共中央政治局第十一次集體學習時強調，加快發展新質生產力，扎實推進高質量發展。從新質生產力內涵來看：從新質生產力內涵來看：根據央視新聞，新質生產力是創新起主導作用，擺脫傳統經濟增長方式、生產力發展路徑，具有高科技、高效能、高質量特征，符合新發

121、展理念的先進生產力質態。它由技術革命性突破生產要素創新性配置、產業深度轉型升級而催生。以勞動者、勞動資料、勞動對象及其優化組合的躍升為基本內涵，以全要素生產率大幅提升為核心標志。特點是創新，關鍵在質優，本質是先進生產力。新質生產力投資驅動細分領域景氣度復蘇。新質生產力投資驅動細分領域景氣度復蘇?？紤]到新質生產力是社會發展的新動能，從其發展任務看，自主可控、數字經濟等皆為重要發展方向，我們預計，在相關產業政策推動下，新質生產力發展要求的落地，有望帶動諸多細分領域投資加速。特朗普贏得大選，科技出口管制進一步收嚴，外部環境或加速自主可控特朗普贏得大選，科技出口管制進一步收嚴，外部環境或加速自主可控

122、特朗普贏得美國大選，自主可控或將成為內外部環境下重要方向之一。特朗普贏得美國大選，自主可控或將成為內外部環境下重要方向之一。2024 年 11月 6 日，特朗普贏得美國大選?；仡櫶乩势盏氖讉€總統任期（2017 年 1 月 20 日-2021 年 1 月 20 日），他曾打著“讓美國再次偉大”和“美國優先”的旗號，頒布實施了一系列極具爭議的政策，包括大規模減稅、重振制造業、打擊非法移民、重新談判貿易協定，以及增加軍費等。在此前特朗普擔任總統的四年內，他曾多次對中國商品加征關稅，包括針對高科技產品的關稅措施。而在 2024 年 10 月，特朗普在參加一檔美國媒體節目時，再次發表了關于芯片法案、中國

123、臺灣和加征關稅等個人觀點。特朗普認為，中國臺灣“偷走”了美國的芯片業務，應向美國交“保護費”。半導體出口管制進一步加強，自主可控迫在眉睫。半導體出口管制進一步加強，自主可控迫在眉睫。當地時間 2024 年 12 月 2 日，美國政府發布了對華半導體出口管制措施。該措施進一步加嚴對半導體制造設備、存儲芯片等物項的對華出口管制，并將 136 家中國實體增列至出口管制實體清單。信創集采時代正在開啟，央企帶頭采購、使用芯片等創新產品。信創集采時代正在開啟，央企帶頭采購、使用芯片等創新產品。1）2024 年 3 月 11 日，中央政府采購網發布關于更新中央國家機關臺式計算機、便攜式計算機批量集中采購配置

124、標準的通知。其中明確表示：鄉鎮以上黨政機關，以及鄉鎮以上黨委和政府直屬事業單位及部門所屬為機關提供支持保障的事業單位在采購臺式計算機、便攜式計算機時，應當將 CPU、操作系統符合安全可靠測評要求納入采購需求。2）2024 年 8 月 6 日，國務院國資委印發關于規范中央企業采購管理工作的指導意見，提到“涉及國家秘密、國家安全或企業重大商業秘密，不適宜競爭性采購”、“發揮采購對科技創新的支撐作用在衛星導航、芯片、高端數控機床、工業機器人、先進醫療設備等科技創新重點領域，充分發揮中央企業采購使用的主力軍作用，帶頭使用創新產品”等，有望通過央企采購加速科技自主可控創新。行業信創正在加速推進，金融、運

125、營商等進度較快。行業信創正在加速推進，金融、運營商等進度較快。根據第一新聲音的調研，2023 年，我國信創替換按照“2+8+N”節奏穩步推進。黨政信創開始向區縣鄉鎮下沉，替代核心由電子公文系統轉移到電子政務。八大行業中，金融信創替換節奏最快，2023 年底金融PC 等終端基本完成百分百替換，部分核心系統開始進行替換；電信、電力行業信創替換2024 12 30年 月 日 gszqdatemark P.43 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 節奏開始加快，一般以 3-5 年為周期分階段進行改造；醫療、交通信創替換已經開始有少量案例落地，教育、石油、航空領域信創替換逐漸開始起步。除

126、8 大行業以外，汽車制造、煙草、物流等行業信創也已開始陸續試點實施。圖表57：2023 年“2+8+N”行業信創進度 資料來源：第一新聲研究院，國盛證券研究所 萬億級信創產業空間打開。萬億級信創產業空間打開。受宏觀經濟環境影響，企業信息化預算縮減，對于信息化項目投入更為謹慎。因此 2023 年信創市場出現階段性變化，前三季度信創采購明顯減少，至第四季度逐漸恢復。2024 年看，增速有望逐步恢復，預計至 2026 年，我國信創市場規?？沙^ 2.6 萬億元。圖表58：2021-2026 年中國信創產業規模（單位：億元）資料來源：第一新聲研究院，國盛證券研究所 2024 12 30年 月 日 gs

127、zqdatemark P.44 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 5.2 算力投資繼續高增，國產比例有望快速提升算力投資繼續高增，國產比例有望快速提升 大模型繼續迭代大模型繼續迭代，訓練側，訓練側投資仍有投資仍有擴張。擴張。1）近期，全球大模型繼續迭代，多模態、端側等進展不斷，訓練端算力需求仍在增長。2）據咨詢公司 Omdia 測算，2024 年微軟從英偉達購買 48.5 萬顆“Hopper”構架 GPU，遠超 Meta（22.4 萬顆）以及云端運算競爭對手亞馬遜（19.6 萬顆）和 Google（16.9 萬顆）。字節跳動與騰訊 2024 年分別訂購了約23 萬塊英偉達芯片，

128、其中包括 H20 型號（Hopper 的低端版本），經過修改以滿足美國對中國客戶的出口管制。GPU 出貨量繼續走高，算力需求依舊旺盛。圖表59：近期代表廠商大模型迭代及算力投入梳理 資料來源：券商中國、雷峰網、機器之心 Pro、澎湃新聞、美股投資網、硬 AI、路透社、國盛證券研究所 圖表60：2024 年英偉達 Hopper 架構 GPU 出貨量 資料來源：芯智訊，Omdia，國盛證券研究所 2024 12 30年 月 日 gszqdatemark P.45 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 算力需求開始向推理傾斜，主流模型日均算力需求開始向推理傾斜，主流模型日均 Token

129、已達數萬億。已達數萬億。1）技術層面來看，推理階段優化是下一個發力點。OpenAI 聯合創始人 Ilya Sutskever 指出，通過增加數據和計算能力來提升預訓練模型的效果已達到瓶頸。當前，OpenAI 在 o1 模型中采用了（“測試時計算”（test-time compute）技術，允許模型在推理階段進行多步推理，類似于人類的思考過程。其他 AI 廠商，如 Anthropic、xAI 和 Google DeepMind 也在開發類似的技術，通過優化推理階段來提升模型性能。2）AI 應用端來看，隨著大模型在應用側規?；渴?，算力需求已向推理端傾斜。2024 年 12 月 18 日舉辦的火山

130、引擎 FORCE 大會上，火山引擎 CEO 譚待表示，截至目前，豆包大模型日均 tokens 使用量超過 4 萬億，較 5 月發布時期增長超過 33 倍，tokens 使用量直接反映了模型的廣泛應用和市面需求，大模型應用正在向各行各業加速滲透。自 2024 年 9 月至 12 月，豆包大模型在信息處理場景的調用量增長了 39 倍，客服與銷售場景增長 16 倍，硬件終端場景增長 13 倍，AI 工具場景增長 9 倍，學習教育等場景也有大幅增長。3）海外 AI 應用同樣加速擴張，軟件廠商 SAP 將生成式 AI 智能副駕 Joule 置于商業模式核心；AppLovin 推出 AI 廣告引擎模型Ax

131、on2.0 提高廣告匹配效率等。AI 應用端的大規模擴張會顯著加速模型推理側算力需求，4）據 IDC 此前預測數據，云端推理占算力的比重將逐步提升，預計到 2026 年推理占62.2%，訓練占 37.8%。圖表61：豆包日均 tokens 數量 圖表62：豆包大模型應用加速滲透 資料來源：火山引擎微信視頻號，國盛證券研究所 資料來源：火山引擎微信視頻號，國盛證券研究所 同時，同時，智算國產化比例快速提高，各類政策、招投標智算國產化比例快速提高，各類政策、招投標均有均有落地。落地。1）隨著外部對于高端芯片出口管制的不斷加強，海外廠商生產的 GPU 出口國內受限。目前，國內使用的 GPU 仍主要來

132、自于 NVIDIA 等廠商，國產算力替代空間廣闊。2）AI 算力需求增加的背景下，算力國產化進程提速。2024 中國移動算力網絡大會上，中國移動宣布全球運營商最大單體智算中心中國移動智算中心（呼和浩特），已投產使用，部署約 2 萬張 AI 加速卡，AI 芯片國產化率超 85%。3）我國政府出臺多項相關政策，招投標加速落地，積極推進智算中心建設。如新型數據中心發展三年行動計劃（2021-2023 年）（“十四五”國家信息化規劃（“十四五”數字經濟發展規劃等一系列政策將智算中心的發展作為重點規劃發展對象；全國一體化大數據中心協同創新體系算力樞紐實施方案，明確提出在京津冀、長三角、粵港澳大灣區、成渝

133、、內蒙古、貴州、甘肅、寧夏等 8 地啟動建設國家算力樞紐節點，實施“東數西算”工程，構建全國一體化大數據中心體系。供給端來看，供給端來看，ASIC 架構滲透加快，架構滲透加快，博通博通 AI 業務業務收入收入高增。高增。1）北京時間 12 月 12 日美股盤后，博通公布了 2024 財年第四財季財報，實現業績超預期增長，ASIC 定制化芯片是重要推動點。公司 2024 財年 AI 業務實現收入 122 億美元，同比增長 220%，驅動半導體業務的收入創新高至 301 億美元，公司整體營收同比增長 44%至創紀錄新高的 516億美元。博通 CEO Hock Tan 表示，公司領先的人工智能 XP

134、U 和以太網網絡產品組合是AI 業務取得成功的關鍵因素，這也使得公司在人工智能芯片市場中占據了重要地位，成為推動公司業績增長的核心動力之一。2）在業績發布會中，公司表示，預計 2027 年 AI2024 12 30年 月 日 gszqdatemark P.46 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 可服務市場規模為 600-900 億美元，測算空間包括公司已有的三家人工智能專用集成電路客戶，若公司贏得另外兩家頭部公司業務，業務規模將進一步提升。相比相比 NV 生態生態，ASIC 更為開放，推理階段來臨，利好國產芯片滲透更為開放，推理階段來臨，利好國產芯片滲透。1）半導體芯片中的數字

135、芯片大致可分為邏輯芯片、存儲芯片以及微控制單元（MCU），而 CPU、GPU、FPGA、ASIC 則屬于邏輯芯片，可基于邏輯門電實現運算與邏輯判斷功能。AI 運算由此衍生出兩條路徑：一種是以英偉達 GPU 為代表的通用路徑，適合通用高性能計算；另一種是 ASIC定制芯片為代表的專用路徑。盡管 GPU 在處理大規模并行計算任務時表現出色；而經過特殊設計的 ASIC 在處理單個運算任務時能實現更高的處理速度和更低的能耗，更適用于某些特定場景、推理端以及邊緣計算。2）考慮科技大廠內部生態較為完備，大規模量產后，ASIC 的單位成本或可更低，例如，亞馬遜 Trainium 芯片在推理任務中比英偉達H1

136、00 GPU 便宜約 30%至 40%；谷歌也在不斷優化其 TPU 系列，最新的 TPU v6 在能效上比上一代提升 67%。3）我國 ASIC 行業研發基礎扎實且發展勢頭強勁，如寒武紀、瀾起科技、黑芝麻、地平線、華為海思、百度以及阿里巴巴等均已布局 ASIC 產品，且部分國產 ASIC 技術已經達到國際領先水平。3）目前大模型訓練中較為主流的 NVIDIA GPU+CUDA 計算生態是完全封閉的，大部分開發者若想融入當下生態只能選擇兼容CUDA。同時，在 2024 年 3 月，英偉達宣布不再允許使用轉譯層在其他 GPU 上運行 CUDA軟件，進一步鞏固 CUDA 生態壁壘。而 ASIC 作為

137、一種專用集成電路，其設計并不依賴于 CUDA 或任何特定編程框架，科技大廠與芯片廠商可形成穩定關系，實現共同迭代成長，國內廠商有望實現追趕。圖表63：全球 CSP 云 AI 定制芯片 資料來源：澎湃新聞，摩根大通，Google，AWS，Meta，Intel，Tesla，國盛證券研究所 2024 12 30年 月 日 gszqdatemark P.47 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 5.3 華為與信創共振，鴻蒙華為與信創共振，鴻蒙 PC 即將到來即將到來 華為打造面向通用計算的鯤鵬和面向華為打造面向通用計算的鯤鵬和面向AI計算的計算的昇騰兩大計算產業，騰兩大計算產業，截至截至

138、2024年年9月月，已聯合已聯合 7600 家伙伴和家伙伴和 635 萬開發者，共同開發了萬開發者，共同開發了 2 萬多個解決方案。萬多個解決方案。圖表64：華為計算產業生態 資料來源：華為微信公眾號，國盛證券研究所 鯤鵬從遷移適配走向原生開發，實現一次開發構建多平臺版本，效率更高，性能更優鯤鵬從遷移適配走向原生開發，實現一次開發構建多平臺版本，效率更高，性能更優。2023 年底華為啟動鯤鵬原生開發計劃，截至 2024 年 9 月，已有 200 多家頭部伙伴實現鯤鵬原生開發，覆蓋金融、運營商、政府、電力等行業核心系統，計劃到 2025 年，鯤鵬原生開發伙伴將超越 1000 家，覆蓋行業主流應用

139、，共同加速數智基礎設施的應用創新。昇昇騰計算的基礎軟硬件是產業的核心，也是騰計算的基礎軟硬件是產業的核心，也是 AI 計算能力的來源。計算能力的來源。1）昇昇騰計算的硬件系統騰計算的硬件系統：基于華為達芬奇內核的昇騰系列處理器等多樣化 AI 算力；基于昇騰處理器的系列硬件產品，如嵌入式模組、板卡、小站、服務器、集群等。2）昇昇騰計算的基礎軟件體系騰計算的基礎軟件體系：異構計算架構 CANN 及對應的驅動、運行時、加速庫、編譯器、調試調優工具、開發工具鏈 MindStudio 和各種運維管理工具等，開放給廣大的開發者和客戶；AI 計算框架，包括開源的 MindSpore，以及各種業界流行的框架，

140、作為生態的有機組成部分。同時，昇騰計算產業秉承開放的生態建設思路，支持各種計算框架的對接。2024 12 30年 月 日 gszqdatemark P.48 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表65：昇騰計算架構介紹 資料來源：華為昇騰計算產業發展白皮書，國盛證券研究所 華為華為昇騰已經形成騰已經形成完整軟硬件生態體系。完整軟硬件生態體系。截至 2024 年 12 月，硬件伙伴從 5 家發展到60 多家，伙伴基于昇騰開發的硬件產品已經近千款。軟件伙伴也從 100 多家發展到 2000多家，聯合開發的解決方案也已 4000 多個，廣泛應用于互聯網、金融、政府、電信、能源、交通、

141、公共事業等行業核心業務場景。目前，以開源鴻蒙為底座的生態設備突破目前，以開源鴻蒙為底座的生態設備突破 10 億，正持續賦能行業轉型升級。億，正持續賦能行業轉型升級。產業應用方面產業應用方面：開源鴻蒙與主流芯片廠商合作，超過 120 款芯片完成適配，超過 900款軟硬件產品通過兼容性測評。不僅覆蓋了電力、交通、醫療、金融等多個基礎行業領域，在穿戴、超高清、家庭終端等消費者領域也有了關鍵進展，為各行各業提供重要的技術支撐和生態基礎。技術治理方面技術治理方面：項目管理委員會積極構建適合社區發展的技術治理體系，持續推動技術規范化和成熟化，確保版本持續演進，能力快速迭代。創新推進方面，設立開源鴻蒙 SI

142、G（特別興趣小組）超 60 個，專注專業技術領域及創新項目的架構設計、開源開發、項目維護等，涵蓋內核、圖形、編譯器運行時和軟總線等諸多技術領域。代碼共建方面：代碼共建方面：社區已匯聚 8100 多名貢獻者和 70 多家單位持續共建，項目代碼量累計超過 1.2 億行。人才發展方面人才發展方面：目前開源鴻蒙人才生態已廣泛覆蓋超過 300 所院校，吸引了 7 萬余名師生積極投身“學考用賽留”閉環路徑中。已有 5 萬+開發者通過開源鴻蒙人才認證考試，20 余家產業鏈上下游企業開放開源鴻蒙崗位。鴻蒙系統鴻蒙系統 2024 年年 Q1 全球份額達全球份額達 4%，在國內，在國內超越超越 iOS 成第二大系

143、統成第二大系統。根據。根據Counterpoint 發布的統計數據，2024Q1，鴻蒙操作系統在全球市場的份額達到 4%，并在中國市場上超越 iOS，成為第二大操作系統。市場份額的增長得益于華為旗艦產品的熱銷。同時，鴻蒙操作系統的 5G 普及率從 2023Q1 的 9%上升至 50%。報告還指出，華為在供應鏈本地化方面的努力，為鴻蒙操作系統的市場前景提供了廣闊空間。2024 12 30年 月 日 gszqdatemark P.49 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表66：全球智能手機市場份額（按操作系統分）資料來源：Counterpoint，國盛證券研究所 目前的華為目前的

144、華為 PC 或將是最后一批搭載或將是最后一批搭載 Windows 系統的筆記本電腦系統的筆記本電腦。1）根據財聯社的報道，2024 年 9 月 20 日，華為常務董事、終端 BG 董事長、智能汽車解決方案 BU 董事長余承東表示，目前的華為 PC 或將是最后一批搭載 Windows 系統的筆記本電腦，后續將會有鴻蒙系統的 PC 產品。2024 12 30年 月 日 gszqdatemark P.50 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 6.諸多領域投資修復有望加快諸多領域投資修復有望加快 6.1 衛星互聯網：兩大星座有望進入常態化組網，衛星互聯網：兩大星座有望進入常態化組網，20

145、25 年行業迎來加速年行業迎來加速 GW 星座與千帆星座星座與千帆星座 2024 年分別開始組網，年分別開始組網，2025 年兩大星座有望進入常態化組網年兩大星座有望進入常態化組網。1）根據騰訊網報道，北京時間 12 月 16 日 18 時，長征五號乙運載火箭在海南文昌衛星發射中心成功發射，順利將衛星互聯網低軌 01 組衛星送入預定軌道，標志著中國星網的首次批量組網發射圓滿完成，這次發射采用了“一箭 10 星”的方式。此次發射的低軌 01組衛星，主要使用 Ka 等頻段載荷，旨在為全球用戶提供寬帶通信和互聯網接入等服務。這是中國星網“國網（GW）星座”計劃中的首次批量發射，且首次采用長征五號 B

146、 火箭執行衛星互聯網任務。根據國際電信聯盟的申請，中國星網計劃發射多達 12,992 顆衛星，進一步推動全球互聯網覆蓋。2）根據 C114 通信網報道，2024 年 12 月 5 日我國在太原衛星發射中心使用長征六號甲運載火箭，以一箭 18 星方式，成功將“千帆星座”第三批組網衛星送入預定軌道，發射任務取得圓滿成功。目前，“千帆星座”在軌組網衛星數量達到 54 顆。千帆星座于 2023 年啟動建設，包括三代衛星系統，采用全頻段、多層多軌道星座設計，一期將完成發射 1296 顆衛星，未來將打造 1.4 萬多顆低軌寬頻多媒體衛星的組網。圖表67：衛星互聯網低軌 01 組衛星發射升空 資料來源：中新

147、網，國盛證券研究所 海南國際商業航天發射場順利完成首發，海南國際商業航天發射場順利完成首發，2025 年有望進入高密度發射態勢。年有望進入高密度發射態勢。根據環球時報報道，隨著長征十二號運載火箭成功將衛星送入預定軌道，我國首個商業航天發射場海南國際商業航天發射場（以下簡稱“海南商發”）的首次發射取得圓滿成功。海南商發的建成并成功首發，填補了我國沒有商業航天發射場的空白，也完成了星箭制造、商業發射場測試發射，以及衛星數據應用服務的商業航天全產業鏈閉環，進一步提升了我國航天發射能力，也為我國民、商大規模低軌星座組網任務等空間基礎設施工程建設，提供強有力的發射保障。按照計劃，2025 年海南商發預計

148、具備執行 20 發任務的發射能力，屆時將形成月月有發射的高密度發射態勢。2024 12 30年 月 日 gszqdatemark P.51 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表68：海南商發二號發射工位的長征十二運載火箭 資料來源：環球時報，國盛證券研究所 我們認為，隨著兩大國產低軌星座進入常態化組網，2025 年我國低軌衛星互聯網建設將得到顯著加速，相關產業成熟度有望迅速增加，強烈建議關注有此帶來的行業投資機會。6.2 醫療：下游訂單呈企穩態勢，醫療：下游訂單呈企穩態勢，AI 醫療進入成長期醫療進入成長期 國內醫療信息化市場規模突破 800 億元，人口老齡化及慢性病催生需求

149、。根據 IDC 數據，2011-2019 年，我國醫療信息化行業市場規模逐年遞增，且增速保持在 10%以上的較高水平，2023 年我國醫療信息化市場規模突破 800 億元。隨著人口老齡化和慢性病負擔的增加，醫療服務體系面臨優化的迫切需求。同時，中國作為世界上老齡人口過億的國家，老齡化進程不斷加快。據第七次全國人口普查，60 歲及以上人口占比上升 5.4%，其中 65 歲及以上人口占 13.5%。老年人群中慢性疾病患病率高，65 歲以上人群中有 62.3%患有慢性疾病。此外，慢性病導致的疾病負擔占總疾病負擔的近 70%，死亡人數占總死亡人數的 86.6%。因此，優化醫療保障體系、創新養老模式，通

150、過信息化手段實現高質量的老年生活，成為解決老年護理供給不足、減輕醫療服務負擔的關鍵。圖表69：2010-2023 醫療信息化行業市場規模（億元）資料來源：前瞻產業研究院，國盛證券研究所 2024 12 30年 月 日 gszqdatemark P.52 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表70：2014-2020 年中國 65 歲以上人口數量及占比 資料來源：國家統計局，艾瑞咨詢，國盛證券研究所 圖表71：2008、2013、2018 年老年人慢性疾病患病人口總量及占比 資料來源：中國衛生統計年鑒，艾瑞咨詢，國盛證券研究所 醫療信息化政策持續推進，智慧醫療分級評價標準有望更新

151、。1）2024 年 5 月 23 日，北京市人民政府辦公廳印發北京市加快醫藥健康協同創新行動計劃（2024-2026 年）（簡稱行動計劃），提出為加快發展新質生產力，推動醫藥健康產業更高質量更高水平發展，特制定本行動計劃。主要目標是，到 2026 年，北京市醫藥健康產業總規模達到 1.25 萬億元（其中，醫藥工業營業收入達到 2400 億元），固定資產投資每年 100億元以上。2）2024 年 06 月 03 日，國務院辦公廳關于印發深化醫藥衛生體制改革 2024 年重點工作任務的通知，深入開展全國醫療衛生機構信息互通共享攻堅行動，推動健康醫療領域公共數據資源開發利用，推進醫療服務事項“掌上辦

152、”、“網上辦”，整合醫療醫藥數據要素資源，圍繞創新藥等重點領域建設成果轉化交易服務平臺。3）2024 年 5 月 28 日，國家衛生健康委醫院管理研究所在北京市召開主題為“融智慧、強質量、助發展”的智慧醫院助力公立醫院高質量發展學術交流大會，進行智慧醫療分級評價標準修訂，新標準對指標架構進行了重新設計，具體包括：增加的 2 個角色，包括醫療管理和電子病歷安全。醫療管理要求包括醫療質控、護理質控、準入與職權管理、不良事件管理和感控管理等。強化安全管理，細化不同層面安全職責，安全管理體系強化（“人防”，安全技術體系強化（“物防”“技防”，業務連續與災備，要求強化運維支持，保證業務運行。2024 1

153、2 30年 月 日 gszqdatemark P.53 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 新標準對區域協同提出了要求。按照國家整體政策要求，從 5 級開始要求區域數據的使用，涉及 55 項，占比 7%。5 級開始強調區域數據的查詢，6 級和 7 級都強調區域數據的利用，8 級強調區域數據的健康和自采管理。新標準增加了中醫、中藥的要求，增加 32 項評價內容。主要包括中藥：分類、湯藥機讀標簽、煎藥相關要求；知識庫：行十八反、十九畏、中醫禁忌癥等的檢查；中醫治療：中醫臨床路徑、針灸、穴位等要求；中醫病歷：中醫疾病診斷、中醫證候診斷、四診信息等結構化內容；中藥處方格式及書寫規范；護理

154、記錄：調護執行記錄。新標準增加（“人工智能”要求。包括人工智能應用如方案推薦、輔助判斷、病歷輔助生成、病歷內涵質控，以及數字療法，如院后診療方案、自采數據形成治療計劃。其中（“智慧語音對話”將調整到新版智慧服務標準中。圖表72：2022 年和 2023 年醫院信息化投入對比分析 資料來源：智慧醫院助力公立醫院高質量發展學術交流大會，醫信頭次條，國盛證券研究所 醫療 IT 訂單有望呈現企穩態勢，千萬級大單頻出。2022 年受宏觀環境影響，訂單數量和交付能力都受到影響；由于醫療需求的復蘇本身存在一定的滯后性，2023 年各醫療 IT 公司訂單及營收未見明顯好轉跡象。進入 2024 年，隨著政策支持

155、力度進一步加大，以及醫院端的逐步恢復，醫療信息化訂單有望呈現企穩態勢，千萬級大單頻出。圖表73：近期部分醫療 IT 公司千萬大單統計 資料來源：采招網，湖北省政府采購網，浙江省公共資源交易中心，哈密市公共資源交易服務中心（伊吾縣），國盛證券研究所 2024 12 30年 月 日 gszqdatemark P.54 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 6.3 教育教育：政策支持教育領域設備更新，教育：政策支持教育領域設備更新，教育 IT 企業有望核心受益企業有望核心受益 2024 年年 5 月，國家發展改革委、教育部發布教育領域重大設備更新實施方案，支持月，國家發展改革委、教育部發

156、布教育領域重大設備更新實施方案，支持教育領域設備更新。教育領域設備更新。支持內容為：支持內容為：（一）普通高校教學科研儀器設備。服務高校人才培養、學科建設、科學研究的重大教學科研儀器設備。重點聚焦集成電路、人工智能、量子科技、生命健康、航空航天、材料、能源等戰略急需和新興領域，以及新工科、新醫科、新農科、新文科建設，更新不適應教學科研需求、性能無法達到教學科研相關配置標準或影響使用安全、已達到最低使用年限的設備。（二）職業院校（含技工院校）實訓教學設備。符合專業教學要求及行業標準，或職業院校專業實訓教學條件建設標準（職業學校專業儀器設備裝備規范）的專業實訓教學設備。重點聚焦新一代信息技術產業、

157、高檔數控機床和機器人、高端儀器、航空航天裝備、船舶與海洋工程裝備、先進軌道交通裝備、能源電子、節能與新能源汽車、電力裝備、農機裝備、新材料、生物醫藥及高性能醫療器械等重點行業和領域，更新不適應實訓教學需求、未達到相關實訓教學條件標準、影響實訓教學安全的設備。支持標準為：支持標準為：（一）對地方院校的設備更新項目，原則上按照東、中、西、東北地區分別不超過核定總投資 40%、60%、80%、80%進行支持，享受特殊區域發展政策地區按照具體政策要求執行。（二）對中央部屬高校的設備更新項目，原則上按照不超過核定總投資 70%的比例進行支持。（三）在上述支持比例的基礎上，采取投資限額管理，“雙一流”高校

158、支持額度不超過 5億元，其他學校支持額度不超過 2 億元。黨中央、國務院部署的重大項目，可不受上述限額管理。我們認為，國家對教育領域設備更新政策，有利于促進學校 capex 支出提升，教育 IT 相關企業有望核心受益。6.4 信息安全：長期需求確定性強，整體基本面亟待復蘇信息安全：長期需求確定性強，整體基本面亟待復蘇 國家對數字安全重視程度凸顯，長期需求確定性強。國家對數字安全重視程度凸顯，長期需求確定性強。根據網信辦發布的數字中國建設整體布局規劃，在數字中國頂層設計中，將數字安全屏障和數字技術創新體系并列為“兩大能力”，建設數字中國成為發展的新潮流，網絡安全作為數字化經濟的基礎和底座也已成為

159、共識。網絡安全市場規模持續增長。網絡安全市場規模持續增長。根據艾媒咨詢最新發布的 2023 年中國網絡安全產業發展研究報告，2023 年中國網絡安全市場規模約為 683.6 億元，同比增長 8.0%，預計 2027年中國網絡安全市場規模有望增至 884.4 億元。2024 12 30年 月 日 gszqdatemark P.55 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表74：中國網絡安全市場規模及預測 資料來源：艾媒咨詢，國盛證券研究所 市場集中度逐年提升，行業競爭格局有望改善。市場集中度逐年提升，行業競爭格局有望改善。根據中國網絡安全產業聯盟數據，2022年我國網絡安全市場 C

160、R1 為 9.83%，CR4 為 28.59%，CR8 為 44.91%，此外，2018-2022 年，領軍企業的市場份額始終保持上升趨勢，前四名企業的市場份額已經從 2018年的 21.71%升至 2022 年的 28.59%。網絡安全市場集中度持續提升，行業競爭格局有望改善。圖表75：中國網絡安全行業集中度分析 資料來源：中國網絡安全產業聯盟，國盛證券研究所 下游行業復蘇進度不均，行業需求存在后置性特征。下游行業復蘇進度不均，行業需求存在后置性特征?？紤]到網絡安全下游行業較為分散，從宏觀角度看不同行業的復蘇進度不均，對網絡安全的投資可能存在需求側壓力。同時信息化投資相較基礎設施建設存在滯后

161、，而國內網絡安全需求整體則往往滯后于信息化投資。目前網絡安全行業整體仍在復蘇階段，預計行業內公司整體業績改善尚需時間。6.5 IT 基建：基建：萬億國債有望刺激科技萬億國債有望刺激科技 Capex，資金來源條件改善，資金來源條件改善 2024 年萬億國債計劃發布，有望刺激科技領域年萬億國債計劃發布，有望刺激科技領域 Capex。根據央視網消息，財政部 5 月13 日發布通知，明確今年將發行 1 萬億元超長期特別國債，其中，5 月 17 日將首發 400億元 30 年期特別國債。根據安排，今年發行的 1 萬億元超長期特別國債期限包括 20 年期、30 年期和 50 年期，發行次數分別為 7 次、

162、12 次和 3 次。發行時間分布在 5 月中旬至 11 月中旬。付息方式均為按半年付息。其中，30 年期將最先在 5 月 17 日首發。北京478.0 532.0 614.0 633.0 683.6 735.6 786.4 835.9 884.4 21.50%11.30%15.40%3.10%8.00%7.60%6.90%6.30%5.80%0.00%5.00%10.00%15.00%20.00%25.00%01002003004005006007008009001000201920202021202220232024E2025E2026E2027E市場規模(億元）增速0%5%10%15%20

163、%25%30%35%40%45%50%20182019202020212022CR1CR4CR82024 12 30年 月 日 gszqdatemark P.56 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 國家會計學院副院長李旭紅分析稱：（“在一季度的基礎上，撬動社會的投資，對整個市場的資金安排、金融的穩定有積極的作用?！睆闹饕断蝾I域看，今年超長期特別國債將專項用于國家重大戰略實施和重點領域安全能力建設。李旭紅介紹稱：“比如高水平的科技自立自強、城鄉融合發展、區域協調發展、保障糧食和能源安全、美麗中國建設，這些領域都是我們重點支持的?！眻D表76：財政部宣布今年將發行 1 萬億元超長期

164、特別國債 資料來源：央視網，國盛證券研究所 特別國債與專項資金支持對設備更新特別國債與專項資金支持對設備更新 Capex 提供支持，下游提供支持，下游 IT 基礎設施相關企業有望基礎設施相關企業有望獲得資金來源。獲得資金來源。2024 年 9 月 23 日，根據國家發展改革委召開專題發布會介紹，財政資金保障和監管是加力推進（“兩新”工作的關鍵環節，對有序推進（“兩新”工作至關重要。財政部積極貫徹落實黨中央、國務院決策部署，及時下達超長期特別國債和設備更新貸款貼息資金，切實做好資金保障和監管工作。1）分批次直接向地方安排 1500 億元超長期特別國債資金。國家發展改革委牽頭，綜合各地區常住人口、

165、GDP、汽車和家電保有量等因素，確定各地區資金規模后，財政部第一時間按 60%比例向地方預撥 900 億元資金，并要求各省抓緊將預算資金分解下達至同級有關部門或下級財政部門，有效保障各地及時啟動相關工作。同時，財政部密切跟蹤各地工作進展情況，實時掌握資金使用進度，并根據地方實際工作進展情況，及時下達剩余 600 億元資金，有效保障中秋、國慶期間消費品以舊換新補貼資金需求。2）及時下達大規模設備更新專項資金，收到國家發展改革委轉來的超長期特別國債資金支持設備更新項目清單后，財政部第一時間啟動預算下達程序，下達相關資金，并要求地方各級財政部門按照項目實施進度及時撥付資金，保障相關項目有序實施。3）

166、撥付第一筆設備更新貸款貼息資金。中央財政優化資金申領流程，向省級財政預撥貼息資金，省級財政按季度向銀行預撥貼息資金，銀行在收息時直接扣除，經營主體免申即享優惠利率。財政部安排設備更新貸款貼息資金 200 億元，目前已撥付第一筆貼息資金 80 億元，提振經營主體設備更新積極性，加速設備更新和技術改造。2024 12 30年 月 日 gszqdatemark P.57 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 7.ETF 大時代與并購重組貫穿資本市場線大時代與并購重組貫穿資本市場線 全球全球 ETF 市場保持快速發展勢頭。市場保持快速發展勢頭。截至 2024 年 6 月底，全球掛牌交易的

167、ETF 資產總規模超 13 萬億美元，資金大幅凈流入超 6000 億美元。從資產類別來看，權益 ETF 規模占比超 75%，債券 ETF 規模占比超 15%，商品 ETF 規模占比近 2%。截至 2024 年 6 月底，全球掛牌交易的 ETF 資產總規模達到 13.17 萬億美元，較 2023 年底增加 13.44%。近 20 年的規模年均復合增長率超 20%，產品數量更是連續 20 年保持正增長。圖表77：2003-2024 年上半年全球 ETF 市場規模 資料來源：上海證券交易所 ETF 行業發展報告，國盛證券研究所 美國美國 ETF 市場在規模方面長期占據全球市場主導地位。市場在規模方面

168、長期占據全球市場主導地位。截至 2024 年 6 月底，美國市場ETF 規模為 9.18 萬億美元，占全球 ETF 市場規模比重近七成，其中紐交所 6.89 萬億美元，排名全球第 1；納斯達克交易所 1.64 萬億美元，排名全球第 2；芝加哥期權交易所0.69 萬億美元，排名全球第 4。圖表78：美國 ETF 市場規模變化（億美元）資料來源：上海證券交易所 ETF 行業發展報告，國盛證券研究所 2024 12 30年 月 日 gszqdatemark P.58 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表79：2024 年上半年美國各交易所 ETF 規模分布 資料來源：上海證券交易所

169、 ETF 行業發展報告，國盛證券研究所 權益權益 ETF 占股票總市值比重反映了占股票總市值比重反映了 ETF 市場的發展程度和成長空間。市場的發展程度和成長空間。截至 2024 年 6 月底，美國權益 ETF 規模為 7.2 萬億美元，美國股票市場總市值為 58 萬億美元，占比為12.4%，中國權益中國權益 ETF 規模約規模約 0.25 萬億美元，股票總市值約萬億美元，股票總市值約 11 萬億美元，占比約萬億美元，占比約2.2%，還有較大發展空間。，還有較大發展空間。圖表80：各市場權益 ETF 占股票總市值比重 資料來源：上海證券交易所 ETF 行業發展報告，國盛證券研究所 2024 1

170、2 30年 月 日 gszqdatemark P.59 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 2024 年年 9 月月 24 日以來股票日以來股票 ETF 市場大幅增長，其中，中證市場大幅增長，其中，中證 1000ETF 規模增長達規模增長達190.8%。2024 年 9 月 24 日以來，股票 ETF 整體規模從 18307 億元增長至 11 月 8 日27607 億元，增長 50.8%；其中，中證 1000ETF 增長達 190.8%。圖表81：股票 ETF 變動情況 資料來源：Wind，國盛證券研究所 隨著隨著 ETF 市場的蓬勃發展，互聯網等渠道投資者對市場的蓬勃發展，互聯

171、網等渠道投資者對 ETF 接受度不斷提升。接受度不斷提升。根據東方財富半年報，2024H1 東方財富互聯網金融電子商務平臺共計實現基金認（申）購（含定投）交易 86,033,083 筆，基金銷售額為 8,513.82 億元，其中非貨幣型基金共計實現認（申）購（含定投）交易 54,327,923 筆，銷售額為 4,996.64 億元。截至 2024H1，天天基金累計基金銷售額 10.86 萬億元。境內境內 ETF 市場資金持續凈流入。市場資金持續凈流入。2024 年上半年非貨幣 ETF 凈流入額高達 4617 億元，約占 2023 年全年凈流入額的八成。分類型來看，寬基 ETF 凈流入最高，達

172、4076 億元，約為 2023 年寬基 ETF 凈流入額的 1.3 倍。除此之外，策略 ETF（主要為紅利 ETF）凈流入 160 億元，商品 ETF 凈流入 180 億元，債券 ETF 凈流入 234 億元。0500010000150002000025000300002024年1月1日2024年9月24日2024年11月8日股票ETF市場規模（億元）2024 12 30年 月 日 gszqdatemark P.60 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表82：不同類型 ETF 凈流入金額 資料來源：上海證券交易所 ETF 行業發展報告，國盛證券研究所 上市公司并購重組的政策陸

173、續出臺，鼓勵央國企等加快并購重組。上市公司并購重組的政策陸續出臺，鼓勵央國企等加快并購重組。9 月 24 日，證監會主席吳清在國新辦新聞發布會上官宣后，證監會當日就發布關于深化上市公司并購重組市場改革的意見，堅持市場化方向，更好發揮資本市場在企業并購重組中的主渠道作用。（意見從服務新質生產力發展、鼓勵產業整合、提高監管包容度、提升交易效率等六方面深化并購重組市場改革。圖表83：關于深化上市公司并購重組市場改革的意見具體內容 資料來源：證監會官網，國盛證券研究所 9 月 26 日，中共中央政治局召開會議，分析研究當前經濟形勢，部署下一步經濟工作。中共中央總書記習近平主持會議。要支持上市公司并購重

174、組，穩步推進公募基金改革，研究出臺保護中小投資者的政策措施。9 月 27 日，國務院國資委召開的國有企業改革深化提升行動 2024 年第三次專題推進會上，提出要圍繞新技術、新領域、新賽道，開展更多高質量并購。2024 12 30年 月 日 gszqdatemark P.61 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 與此同時，各地政府也迅速出臺了相關政策與此同時，各地政府也迅速出臺了相關政策。11 月 12 日，上海市支持上市公司并購重組行動方案（20252027 年）并指出，并購重組是提高上市公司質量、培育龍頭企業的重要方式。11 月 11 日，無錫舉辦并購重組項目對接會，通過搭建并

175、購標的與上市公司對接平臺，推動上市公司高質量發展。10 月 24 日，深圳發布深圳市促進創業投資高質量發展行動方案（2024-2026）（公開征求意見稿）（下稱行動方案）。到 2026 年，深圳力爭形成萬億級政府投資基金群、千億級“20+8”產業基金群、百億級天使母基金和種子基金群；備案股權投資及創業投資基金爭取超過 1 萬家等。推動產業鏈主企業、大型科技企業和上市公司圍繞產業鏈上下游開展企業風險投資（CVC）、參與上下游協同創新。根據證券日報根據證券日報 12 月月 20 日報道，據數據統計，今年以來，日報道，據數據統計，今年以來，A 股共披露股共披露 106 單重大資產單重大資產重組（以首

176、次披露日期統計，剔重），超過去年同期。其中重組（以首次披露日期統計，剔重），超過去年同期。其中 48 單為“并購六條”出臺以單為“并購六條”出臺以來披露的重大資產重組計劃，占比來披露的重大資產重組計劃，占比 45.28%。從并購標的來看，以生物醫藥、半導體等。從并購標的來看，以生物醫藥、半導體等新興產業為主。新興產業為主。復盤復盤 2014 年年-2015 年并購熱潮：年并購熱潮：2014 年 3 月，國務院發布的關于進一步優化企業兼并重組市場環境的意見進一步提出要減少企業兼并重組相關行政審批，營造良好的市場環境，發揮資本市場作用。同年10 月 24 日，證監會發布修訂后的上市公司重大資產重組

177、管理辦法辦法規定，將對不構成借殼上市的上市公司重大購買、出售、置換資產行為取消審批，取消要約收購事前審批及兩項要約收購豁免情形的審批等。上述政策的松綁，徹底引爆了此輪 A 股并購行情。據上交所研究報告顯示，2014 年較有代表性的 42 起跨界并購案中，大部分并購買方處于經營壓力較大的傳統行業，而標的企業集中于新興行業，具體細分行業包括游戲、影視、廣告、移動互聯網等。在此股跨界并購浪潮當中，跨界并購的估值也不斷刷新紀錄。據統計，42 起跨界并購平均溢價為 9.7 倍，超過 10 倍的高溢價并購有 14 起。2015 年年是上市公司發生并購最頻繁的年度，當年是上市公司發生并購最頻繁的年度，當年

178、67%的上市公司發生了并購行為。的上市公司發生了并購行為。我們認為，我們認為，政策在政策在并購重組并購重組方面逐步放寬，為我國方面逐步放寬，為我國資本市場發展資本市場發展提供利好條件。國企改提供利好條件。國企改革背景下，并購重組助力國企布局新興產業、提升經營效率革背景下，并購重組助力國企布局新興產業、提升經營效率，有望貫穿資本市場主線。，有望貫穿資本市場主線。2024 12 30年 月 日 gszqdatemark P.62 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 8.投資建議投資建議 建議關注：建議關注：AI 應用：1）字節 AI 鏈：寒武紀、海光信息、潤欣科技、潤澤科技、恒玄科技

179、、國光電器、實豐文化、樂鑫科技、歐陸通、浪潮信息、漢得信息、華懋科技、海天瑞聲、法本信息、新致軟件、亞康股份、中興通信、申菱環境、兆龍互連；2）其他大廠 AI 鏈：科大訊飛、軟通動力、潤達醫療、賽意信息、弘信電子、金山云、朗新集團、光云科技、科華數據等；3）特種行業 AI：品高股份、能科科技、海格通信、振芯科技、道通科技。4）B 端提效&AI 編程：金山辦公、泛微網絡、恒生電子、金證股份、衛寧健康、創業慧康等。5）其他 AI 應用：云天勵飛、小商品城、漫步者、焦點科技、佳發教育、嘉和美康、金橋信息、新大陸等。自動駕駛&機器人：江淮汽車、世運電路、賽力斯、德賽西威、三花智控、北特科技、拓普集團、

180、藍黛科技、萬馬科技、中科創達、長安汽車。國產化：寒武紀、海光信息、中科曙光、納思達、浪潮信息、金山辦公、華懋科技、弘信電子、達夢數據、中國軟件、頂點軟件、中國長城、景嘉微、神州數碼、太極股份、海量數據、麒麟信安、軟通動力、禾盛新材、云賽智聯、神州數碼、高新發展、中際旭創、新易盛、工業富聯、協創數據。資本 IT：2C：同花順、指南針、東方財富、銀之杰等；2B：恒生電子、頂點軟件、金證股份、財富趨勢等。投資修復其他領域：IT 基建：?？低?、大華股份、云賽智聯、安恒信息、國盾量子、鋮昌科技、中國衛星、上海瀚訊、用友網絡、金蝶國際、中科江南、博思軟件、創意信息、廣聯達、廣電運通、吉大正元、深信服、金

181、溢科技、信息發展、朗科科技、萬集科技、奇安信、電科網安、通行寶。9.風險提示風險提示 技術迭代不及預期風險：技術迭代不及預期風險：若技術迭代不及預期，則對產業鏈相關公司會造成一定不利影響。經濟下行超預期風險：經濟下行超預期風險：若宏觀經濟景氣度下行，固定資產投資額放緩，影響企業再投資意愿，從而影響消費者消費意愿和產業鏈生產意愿，對整個行業將會造成不利影響。行業競爭加劇風險：行業競爭加劇風險：若相關企業加快技術迭代和應用布局，整體行業競爭程度加劇，將會對目前行業內企業的增長產生威脅。數據滯后性風險：數據滯后性風險：若數據的采集、使用存在時間延遲，可能數據不能及時反映當前的實際情況。2024 12

182、 30年 月 日 gszqdatemark P.63 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 免責聲明免責聲明 國盛證券有限責任公司（以下簡稱“本公司”）具有中國證監會許可的證券投資咨詢業務資格。本報告僅供本公司的客戶使用。本公司不會因接收人收到本報告而視其為客戶。在任何情況下，本公司不對任何人因使用本報告中的任何內容所引致的任何損失負任何責任。本報告的信息均來源于本公司認為可信的公開資料，但本公司及其研究人員對該等信息的準確性及完整性不作任何保證。本報告中的資料、意見及預測僅反映本公司于發布本報告當日的判斷，可能會隨時調整。在不同時期，本公司可發出與本報告所載資料、意見及推測不一致

183、的報告。本公司不保證本報告所含信息及資料保持在最新狀態，對本報告所含信息可在不發出通知的情形下做出修改，投資者應當自行關注相應的更新或修改。本公司力求報告內容客觀、公正，但本報告所載的資料、工具、意見、信息及推測只提供給客戶作參考之用，不構成任何投資、法律、會計或稅務的最終操作建議，本公司不就報告中的內容對最終操作建議做出任何擔保。本報告中所指的投資及服務可能不適合個別客戶，不構成客戶私人咨詢建議。投資者應當充分考慮自身特定狀況，并完整理解和使用本報告內容，不應視本報告為做出投資決策的唯一因素。投資者應注意，在法律許可的情況下，本公司及其本公司的關聯機構可能會持有本報告中涉及的公司所發行的證券

184、并進行交易，也可能為這些公司正在提供或爭取提供投資銀行、財務顧問和金融產品等各種金融服務。本報告版權歸“國盛證券有限責任公司”所有。未經事先本公司書面授權，任何機構或個人不得對本報告進行任何形式的發布、復制。任何機構或個人如引用、刊發本報告，需注明出處為“國盛證券研究所”，且不得對本報告進行有悖原意的刪節或修改。分析師聲明分析師聲明 本報告署名分析師在此聲明：我們具有中國證券業協會授予的證券投資咨詢執業資格或相當的專業勝任能力，本報告所表述的任何觀點均精準地反映了我們對標的證券和發行人的個人看法，結論不受任何第三方的授意或影響。我們所得報酬的任何部分無論是在過去、現在及將來均不會與本報告中的具

185、體投資建議或觀點有直接或間接聯系。投資評級說明投資評級說明 投資建議的評級標準投資建議的評級標準 評級評級 說明說明 評級標準為報告發布日后的 6 個月內公司股價（或行業指數）相對同期基準指數的相對市場表現。其中 A 股市場以滬深 300 指數為基準；新三板市場以三板成指（針對協議轉讓標的）或三板做市指數（針對做市轉讓標的）為基準；香港市場以摩根士丹利中國指數為基準，美股市場以標普 500 指數或納斯達克綜合指數為基準。股票評級 買入 相對同期基準指數漲幅在 15%以上 增持 相對同期基準指數漲幅在 5%15%之間 持有 相對同期基準指數漲幅在-5%+5%之間 減持 相對同期基準指數跌幅在 5

186、%以上 行業評級 增持 相對同期基準指數漲幅在 10%以上 中性 相對同期基準指數漲幅在-10%+10%之間 減持 相對同期基準指數跌幅在 10%以上 國盛證券研究所國盛證券研究所 北京北京 上海上海 地址：北京市東城區永定門西濱河路 8 號院 7 樓中海地產廣場東塔 7 層 地址：上海市浦東新區南洋涇路 555 號陸家嘴金融街區 22棟 郵編：100077 郵編：200120 郵箱： 電話：021-38124100 郵箱： 南昌南昌 深圳深圳 地址：南昌市紅谷灘新區鳳凰中大道 1115 號北京銀行大廈 地址：深圳市福田區福華三路 100 號鼎和大廈 24 樓 郵編：330038 郵編：518033 傳真：0791-86281485 郵箱： 郵箱： 2024 12 30年 月 日