2023 年初以来全球科技市场回顾：AI 引领产业创新 突破，板块表现强劲

市场回顾：AI 引领产业创新突破，科技板块表现强劲。2023 年初至今，伴随全球宏 观因素改善，市场预期逐步修复，同时，ChatGPT 引领生成式 AI 浪潮，算力、应用等方 向趋热，带动科技板块整体上涨。年初至今，A 股科技板块均实现不同幅度上涨，港股恒 生科技、美股费城半导体指数分别下跌 9%/上涨 27%。展望 2024 年，我们判断科技板块 在产业政策、经济复苏、需求好转等因素带动下有望进一步上行，建议重点聚焦 AI 方向 投资机遇，同时兼顾结构性机会。 年初至今，沪深 300 下跌 8%，中信电子、通信、计算机、传媒、汽车指数分别上涨 8%/21%/8%/16%/9%，表现均强于沪深 300；港股方面，恒生指数下跌 13%，恒生科技 下跌 9%；美股方面，标普 500 上涨 9%，纳斯达克上涨 23%，费城半导体上涨 27%。

科技行业：AI 预期波动致指数涨幅回落，后续 AI 应用落地有望引领新表现。2023 年年初，在需求复苏预期下，TMT 整体趋稳，后续 ChatGPT 主线持续发酵，生成式 AI 算力需求、应用展望带动 TMT 多板块轮动上涨。由于业绩承压、题材降温等因素，板块 后续有所回调。展望 2024 年，伴随海外 Microsoft 365 Copilot、Adobe Firefly、 ChatGPT 等应用的能力持续提升、商业化逐步落地，我们认为 AI 应用落地有望引领科技 板块新表现，同时可兼顾结构性机会。

中概科技：板块进入配置期，静待基本面数据改善。2023 年年初至今，恒生科技指 数累计下跌 9%，落后于全球主要资产指数表现，板块估值重回历史低位。我们认为，今 年以来板块表现较弱主要系市场对经济周期、外资流出、海外流动性预期等存在担忧， 而当前，美联储年内加息预期缓和、中美关系阶段性缓解、8 月以来主要经济指标好转、 头部互联网公司业绩改善、AI 大模型商业化落地等积极因素有望推动板块价值重估。

未来展望：AI 引领，本土需求、产业政策将带动科技产业逐步复苏。我们相信，科 技创新在国民经济中的地位日益突出。展望 2024 年，预计 ChatGPT 等 AI 应用将赋能千 行百业，成为移动互联网后的又一次产业风向标，有望引领科技板块表现；同时，本土 需求复苏、产业政策推动业也有望助力板块表现边际好转。 

AI 产业：算力叠加国产化先行，AI 应用紧随其后， 终端加速迭代

产业进展：大模型供给丰富，多模态技术、开源路线等热点不断

人工智能历经计算-感知-认知三个阶段，大模型引领发展新阶段。2022 年 11 月， OpenAl 推出 Al 对话系统——ChatGPT，从 GPT-3.5 系列中的一个模型微调而成，创新 性加入人类反馈强化学习以及对应的奖励模型，并在 Azure Al 超级计算基础设施上进行 训练，能够进行有逻辑的对话、撰写代码、撰写剧本、纠正错误、拒绝不正当的请求等， 效果超越大众预期。这标志着对话类人工智能可以在大范围、细节问题上给出较合理准 确的答案，并根据上下文形成一定像人类一样有逻辑且有创造力的回答。

大模型以通用人工智能（AGI）为最终目标，追求模型效果的高泛化能力。过去几年， 大模型领域主要针对通用大模型进行研发投入，涌现出 GPT、Llama、PaLM 等代表模型。 通用大模型要求模型在不进行重新训练的情况下，在大多数场景下理解用户提出的非结 构化提示词，并基于需求理解实现稳定且正确的文本生成。通用大模型最终目标为通用 人工智能（AGI），即人工智能单独完成人类可以完成的所有任务，要求模型具有高场景 泛化能力，对新样本具有完全适应能力。对泛化能力的追求在通用大模型的训练数据和 模型特点上得以体现，其参数和训练数据规模快速增长，模型以大体量承载大知识量。

大模型高质量完成自然语言理解和生成任务，以“预训练+微调”模式加持应用场景。 当前大模型底层基于 Transformer 框架，利用大量文本数据进行预训练，可以按用户需求 高质量完成自然语言理解或生成任务，应用于机器翻译、文本摘要、内容创作、逻辑推 理等诸多场景。随着技术发展，大模型逐步超越大语言模型范畴，输入输出上逐渐涵盖 音频、图像、视频等模态，形成具备多模态能力的大模型。“预训练+微调”模式低成本 地提升模型在特定行业领域的表现能力，成为伴随深度模型行业应用的通用模式：预训 练阶段模型学习大量无标注文本数据，使其模仿人类语言构成的训练数据集，进而具备 各场景通用的生成能力；微调阶段模型学习小规模行业专业知识，利用有标注的专业数 据集针对模型输出层参数进行调整，强化模型对特定领域的生成能力。

海外模型供给：OpenAI 打磨多模态能力、选择闭源路线，Meta 等选取开源路线以 加速追赶。ChatGPT 在全球范围内快速传播，短时间内完成对企业和用户的市场教育， 需求爆发倒逼供给创新。2023 年 9 月 25 日，OpenAI 正式发布 ChatGPT-4V（ision）版 本，新增图片输入和语音输出能力，多模态能力正式融入 ChatGPT。海外大模型市场已 形成较为清晰的 OpenAI/谷歌双龙头+Meta 开源追赶+垂类特色厂商繁荣的格局。

国内模型供给：科网公司、初创公司等群雄逐鹿，竞争格局走向清晰仍需等待。国 内大模型的参与者主要有代表性科技企业（百度、阿里巴巴等）、新兴创业公司（百川智 能、MiniMax 等）、传统 AI 企业（科大讯飞、商汤科技等）以及高校研究院（复旦大学、 中科院等）。尽管国内大模型的能力差异及易用性仍在接受市场检验中，但互联网巨头在 AI 领域的长期投入已形成先发优势，在移动互联网时代积累的自有数据和应用场景也构 成独有壁垒，叠加充足的算力、人才等资源优势，有望在大模型领域占据重要地位。

算力底座：AI 算力需求爆发，外部环境变化下自主可控势在必行

算力底座是人工智能产业发展基石，高门槛导致行业被巨头长期垄断。人工智能产 业基础层提供基础算力，包括支撑计算、网络、存储、感知等功能芯片、传感器和云计 算等细分领域，其任务是保障人工智能算法和系统功能的计算、存储和数据传输，在训 练和推理两个阶段保障算力要求。基础层公司需要大量资金、人力、核心数据的持续投 入，竞争门槛较高，容易形成强者恒强的局面。以 GPU 为例，NVIDIA 依托先进性能和 强大 CUDA 生态支持，长期在全球保持强控制力，2022Q2，NVIDIA 全球独立 GPU 市 占率达到 79%。

大模型拉动算力水平增长，市场空间广阔。NVIDIA H100 搭载 Transformer，使用每 层统计分析来确定模型每层的最佳精度，在保持模型精度的同时实现最佳性能，相较于 上一代产品提供 9 倍的训练吞吐量，性能提升 6 倍，但发展迭代速度仍慢于当前需求增 长。OpenAI 预计人工智能科学研究要想取得突破，所需消耗的计算资源每 3-4 个月就要 翻一倍。随着多模态模型的推出，在算力层面，训练、推理算力需求均较单一语言模型 呈量级式增长。2023 年 10 月 8 日，工信部等联合印发《算力基础设施高质量发展行动 计划》，提出到 2025 年，计算力方面算力规模超过 300 EFLOPS，智能算力占比达到 35%。结合中国信息通信研究院、IDC、Gartner、TOP500、华为 GIV 等的预测，至 2030 年，全球算力规模将扩大到 56 Zflops，对应 2021-2030 年 CAGR~65%，届时智能 算力规模将占 90%以上。

海外制裁持续加码，产业链自主可控势在必行。2022 年 10 月 7 日，美国商务部工 业与安全局公布对中国出口管制新规，高算力芯片、超级计算、先进芯片制造、半导体 设备领域对中国大陆的制裁再次升级，限制途径包括“物项”、“实体”、“用途”、“人员” 四类。2023 年 10 月 17 日，美国商务部发布对华半导体出口管制最终规则，在 2022 年 10 月 7 日出台的临时规则基础上，进一步加严对人工智能相关芯片、半导体制造设备的 对华出口限制，并将多家中国实体增列入出口管制“实体清单”。整体而言，海外对我国 半导体产业发展的限制持续收紧，倒逼本土产业加速突破。

GPU：需求稳步发展、高端算力供应尚存不确定性，自主趋势明晰

大模型显著带动 GPU 市场空间打开。我们测算，1 亿人使用的大模型有望带动 2 万 片以上的 A100 需求，对应 8 卡 GPU 服务器 (DGX A100) 近 2700 台，对应 2 亿美元以 上的 GPU 市场规模以及 4 亿美元以上的 GPU 服务器市场规模。假设有 5 家行业巨头推 出 1 亿用户的语言模型，则预计 GPU 服务器市场空间达到 20 亿美元以上，如果考虑到 图形 AIGC，预计增量有望进一步达到 40 亿美元，假设按汇率 1 美元=6.9 人民币计算， 短期内增量市场空间有望达到 276 亿元。如果考虑长期，用户数量有可能达到类似谷歌 搜索的量级（日搜索量 30 亿次以上），乃至衍生出其他应用，则市场空间可能进一步提 升。

当前 GPU 市场由 NVIDIA 主导，AMD 奋起直追，谷歌、特斯拉、微软开启自研竞 赛。 NVIDIA：拥有技术+生态双重壁垒。H100 拥有最强算力，使 AI 训练速度提升 9 倍、 推理速度提升 30 倍。作为 Ampere 架构首发的 A100，相较 Tesla V100 可提高 2.5 倍 HPC 运算量，单片价格约为 8 万元。相比于高端 CPU 服务器，其 AI 计算性能高出 150 倍，内存带宽高出 40 倍，IO 带宽也高出 40 倍。 AMD：全方位布局算力生态。AMD 预计 2023Q4 将量产 MI300 加速卡，为 AMD 首 款数据中心/HPC 级 APU，采用 5nm 工艺和 Chiplet 技术，共有 1460 亿个晶体管，为全 球首款同时整合 CPU+GPU 的数据中心加速器，此外还将采用 Xilinx 的内存处理技术， 可提供 8 倍于前代加速卡 MI250 的 AI 性能以及 5 倍 AI 能效，AMD 在官网表示 MI300 将 应用于美国即将推出的新一代 El Capitan 超算，届时其有望成为世界上最快的超级计算 机。

GPU 的核心竞争力在于架构先进性能和生态丰富性，国产厂商正大力投入研发 GPU 架构创新升级和快速迭代，力争赶超国际领先水平；同时构建与主流适配良好的生态环 境，打造自主开放的软硬件生态和信息产业体系。 海光信息：基于通用 GPGPU，推出深度计算处理器 DCU。公司基于通用 GPGPU 架构，推出适合计算密集型和运算加速领域的深度计算处理器 DCU，深算一号已实现商 业化应用，包括大数据处理、人工智能、商业计算等领域。根据公司在上证路演中心发 布的信息，深算二号于 2023Q3 上市，比深算一号性能翻倍，体现公司研发实力。海光 DCU 兼容“类 CUDA”环境，完整支持大模型训练，实现 LLaMa、GPT、Bloom、 ChatGLM、悟道、紫东太初等为代表的大模型的全面应用，与国内包括文心一言等大模 型全面适配，达到国内领先水平。根据海光信息公告，海光 DCU 新产品深算三号研发进 展顺利，产品持续迭代，我们认为其有望巩固公司国内领先地位，助力盈利水平提升。

华为昇腾：国产 AI 算力关键参与者，硬件性能领先。在通用算力 CPU 上，鲲鹏采 用硬件开放+软件开源+输出能力的三重开放模式铸就服务器生态；在 AI 算力 NPU 上， 昇腾对标 NVIDIA，推出 CANN 底层异构计算框架，对上既能支持自研 MindSpore AI 框 架，也能支持行业主流 Pytorch、Tensorflow 等主流开源框架；从进展上看，华为云昇腾 +鲲鹏的双引擎在国产算力中市场份额较为领先。目前以昇腾 AI 芯片为底层算力的智算 中心，已有 20+城市启动建设，共提供 2500P+AI 算力。国内现有城市智算中心中，根据 各地方政府门户网站、人民网、36 氪等网站公布的数据，我们测算截至 2023H1，以建 设数量计，华为占据整体智算中心约 79%的市场份额，在国产 AI 芯片中处于领先地位。

光模块：大模型训练应用释放弹性，驱动光模块技术升级需求

AI 应用将推动光模块需求爆发，带动更新换代。AI 应用爆发带来的训练与推理需求 正推动高性能算力设备发展，同时巨大的数据处理量也加速网络设备的应用。光模块作 为数据中心中必不可少的网络设备，预计也将显著受益。1）数量增长：ChatGPT 为代表 的 AIGC 应用极大催化了 AI 服务器/架顶交换机/核心交换机等设备需求，针对 AI 应用的 新型网络结构也驱动了对光模块数量的需求；2）更新换代：AI 应用对于数据传输速率需 求大幅上升，驱动光模块向更高速率进行升级。

AI 应用爆发对光模块提出新需求，高速率+低功耗成为趋势。AI 应用需要高性能与 低成本的算力基础设施，映射到光通信行业要求实现高速率与低功耗。高速率方面， AI/HPC 驱动光模块向更高速率升级，英伟达推出的第三代 DGX A100 AI 服务器的网络端 口达 200Gb/s，超大规模数据中心网络部署 200G 服务器需要 800G 网络架构。800G 光 模块已实现大规模放量，下一代 1.6T 新产品在 2023 年 OFC 会议上展出，AI 服务器大规 模部署将显著拉动 800G 及更高速光模块的需求。低功耗方面，电力是数据中心的主要运 营成本，随着数据传输速率的上升，网络设备（尤其是光模块）的功率增长十分显著， 如光电共封（CPO）与线性直驱（LPO）等低功耗方案（功耗降低将达 50%）正日益受 到关注。

AI 预计将成为数通光模块市场未来增长的主要动力。根据 LightCounting 预测数据， 2025 年全球数通光模块市场规模有望增长至 85.4 亿美元，对应 2022~2025 年 CAGR 为 18.6%。AI 将成为主要成长驱动力，LightCounting 预测，2025 年 AI 相关数通光模块市 场规模有望达到 34.1 亿美元，对应 2022-2025 年 CAGR 为 44.9%，2025 年数通光模块 中 AI 占比将显著提高到 40%。

国产光模块厂商全球市占率较高，有望充分享受 AI 应用爆发带来的行业利好。随着 国产光模块厂商研发与成本等优势日益显现，其在与海外厂商的竞争中开始占据上风。 根据 Lightcounting 数据，2010 年，全球光模块市场以海外玩家为主，国内厂商份额不足 20%；但到 2021 年，国内厂商的市场份额已超过一半。2010 年，全球前十大光模块厂 商中仅有 WTD 一家（武汉电信器件有限公司，2012 年与光迅科技合并）；到 2021 年， 全球十大光模块厂商中，国产已占据六席。我们认为，国内龙头厂商规模优势明显，随 着技术迭代、研发与扩产门槛提高，行业壁垒将愈发显著。国内光模块龙头厂商覆盖谷 歌、英伟达、AWS、Meta 等海外头部 AI 与云计算龙头，有望充分享受 AIGC 潮流带来 的行业利好。

服务器：通用计算平稳增长为基础，信创自主可控、AI 并行发展

全球服务器稳健增长，市场规模增速 10%左右。服务器作为成熟行业，增长较为平 稳。根据 IDC，全球服务器出货量 2017-2022 年复合增速为 5.48%，近年全球出货量在 1500 万台左右。2017-2022 年全球市场规模复合增速 11.3%，近年规模在 1000 亿美元 左右。

中国服务器市场规模增速高于全球，x86 仍占据主导地位。根据赛迪顾问，2022 年 我国服务器出货量为 447.8 万台，其中 x86 服务器 432.5 万台，2019-2022 年我国服务 器出货量 CAGR 为 12.03%，x86 服务器出货量 CAGR 为 10.82%。尽管非 x86 服务器增 速更快，但目前 x86 服务器仍在我国市场居于主导地位。市场规模方面，根据 IDC 统计， 2022 年我国服务器市场规模为 273.4 亿美元，约合近 2000 亿人民币，2019-2022 年复 合增速为 14.53%。综合来看，我国服务器行业也处于平稳增长态势，但增速高于全球平 均水平。

竞争格局基本稳定，市场份额小幅波动。近年来，我国服务器市场上，厂商份额有 所波动，但并未出现根本性变化，头部厂商市场地位基本稳定。厂商份额的变化主要是 由于地缘政治等外部因素导致供应链不稳定，另有新华三、中兴等厂商在部分厂商供应 不稳定期间获取更多市场份额。公司市场地位基本维持稳定，下游政府/公共事业等客户 相对稳定。

信创服务器：自主可控需求稳定，国产化率稳步提升。信创体系覆盖“2+8+N”领 域，即党、政，金融、电力、电信、石油、交通、教育、医疗、航空航天 8 个关于国计 民生的重要行业，以及能够全面应用的其他市场。目前党政信创已取得显著成果，行业 信创正在八大重点行业加速推进，并逐步在 N 个行业中普遍应用。

行业信创规模较大，国产化服务器有望占据近半市场。根据 IDC，2021 年，在服务 器市场下游需求中，排名前三为互联网、运营商和金融，占比分别为 43.8%、10.6%和 9.9%。除去互联网行业基本为商业市场外，随后的电信、金融是典型的信创行业，央国 企在其中占据主导地位，此外能源、交通、公共事业等行业未来的国产化预期也较高。综合来看，我们认为我国市场中有近半服务器都具备较强的国产化需求，都是信创业务 的覆盖范围。

竞争优势：生态集团、客户群体、联营公司。对于信创业务而言，良好合作关系、 形成相对稳定生态集团较为重要。生态集团有利于提供更为系统的解决方案。在我国信 创生态中获得成功的企业基本都具备上述特征，例如华为、CEC、CETC 等都具备各自 的生态集团（根据华为官方微信公众号，目前华为与 CEC 正在进行生态合并），其中企 业众多，能够凝聚较强战斗力。对于曙光而言，其背靠中科院体系，也具有相对较强的 生态体系。

AI 服务器：AI 时代来临，AI 服务器需求迎来快速增长。TrendForce 预测，2023 年 全球 AI 服务器出货量将达到 118.3 万台。而我国在全球人工智能服务器市场中占据举足 轻重的地位，算力需求旺盛。IDC 预测，2021-2026 年中国智能算力规模年复合增长率达 52.3%，对应同期通用算力规模年复合增长率为 18.5%。

旺盛的算力需求带动我国 AI 服务器市场规模增长。IDC 数据显示，2022 年中国加速 服务器市场规模达到 67 亿美元，其中 GPU 服务器占据 89%的市场份额。而曙光在 GPU 服务器领域具备强劲实力，其于 2018-2022 年连续占据国内前三的市场份额。

半导体：半导体设备与零部件产业安全，关注订单释放及扩产节奏

设备/零部件：制造短期扰动，长期拉动，国内份额提升空间大，关注国产化率提升 有弹性的细分行业。近年来设备国产化率显著提升，美系设备占比逐渐下降。以长江存 储为例，过去五年间（2018-2022 年）中国大陆厂商中标项目数量占比呈上升趋势，美 国厂商占比呈下降趋势。当前进展来看，1）国内晶圆厂整体设备国产化率方面，根据中 国国际招标网，2014-2022 年长江存储、上海华力、华虹无锡累计设备国产化率（按照 设备台数占比）分别为 18.3%、13.6%、18.1%。2）从各类型设备来看，去胶、清洗、 氧化扩散/热处理、刻蚀、化学机械抛光领域国产化率均可达到 20%以上，而涂胶显影、 光刻、离子注入、过程控制（量测检测）、薄膜沉积等设备国产化率尚低。后续国产设备份额有望迅速提升，在贸易摩擦中长期趋紧的背景下，晶圆厂制定国产化计划，加快国 产化验证工作。

制造：全球晶圆代工市场快速成长，但中国半导体制造自给率仍处于较低水平。IC Insights 统计，2021 年全球整体晶圆代工销售额为 1101 亿美元，同比增长 26%，且预 测 2022 年晶圆代工市场将继续增长 20%，达到 1321 亿美元。晶圆代工行业增速有望超 过半导体行业整体增长。WSTS 预测，2022 年全球半导体销售规模将增长 11%。但聚焦 国内晶圆制造环节。根据 IC Insights，中国公司产值仅覆盖国内市场 6.6%的芯片需求， 仍有显著提升空间：2021 年中国集成电路行业产值 312 亿美元，仅能覆盖国内 16.7%的 需求，占全球集成电路市场销售额的约 6.1%；而在中国 312 亿美元的集成电路产值中， 约 39.4%是由总部位于中国的公司生产的，中国公司仅能覆盖国内集成电路市场 6.6%的 需求，国产替代空间巨大。

先进封装：后摩尔时代提升系统性能的重要路径。随着延续摩尔定律所需新技术研 发门槛提高、研发周期拉长，制程工艺迭代需花费更长时间，且成本提升明显。当前封 装技术朝小型化、多引脚、高集成目标持续演进。半导体下游去库存持续，封装需求及 稼动率逐步回升，先进封装稼动率维持高位。封测国内发展较成熟，先进封装市场需求 及国产替代空间巨大，技术涵盖及性能表现是核心逻辑。

2027 年全球先进封装市场规模有望达 572 亿美元，对应 CAGR 高达 10.1%。Yole 统计（转引自天天 IC 微信公众号），2020 年全球封装市场规模 660 亿美元，且预计 2025 年将提升到 850 亿美元左右，对应 CAGR 达 5.2%。中国作为全球最大的芯片消费 国，对于封测的需求也日益增加。据中国半导体行业协会，2021 年市场规模为 2763 亿 元，2013-2021 年 CAGR 为 12.2%。Yole 预计 2027 年全球先进封装市场规模达 572 亿 美元，带动封测市场发展。在封测市场中，先进封装为主要成长动能。Yole 统计（转引 自 QYResearch 微信公众号），2016-2021 年全球先进封装市场 CAGR 达 7.9%，2021 年市场规模 321 亿美元，且预计 2027 年将达到 572 亿美元，对应 2021-2027 年 CAGR 高达 10.1%，高于传统封装市场增速。此外，Yole 预计（转引自天天 IC 微信公众号）到 2026 年，先进封装市场将会追赶上传统封装的规模，占整体规模比例的 50%，先进封装 的市场应用规模不断扩大。

行业应用：软件落地垂直场景，AI+SaaS 提升粘性、打开成长空间

AI+办公软件：大模型落地后效率提升最为显著的核心应用之一 办公场景天然具备高复杂度，办公软件预计将是 GPT 落地后效率提升最为显著的核 心应用之一。工作实质可以概括为发现、解决问题并创造更多可能，既涉及独立的劳动 生产，也涉及大量内外部协作。由工作衍生出的办公场景天然具备高复杂度。办公软件 作为生产力工具，实现对工作效率的提升，深度嵌入到 G/B 端以及 C 端用户工作日常。 在办公软件行业新的技术突破暂不明朗之时，ChatGPT 的超预期试用体验以及强大潜力 展望提供了新的可能，我们认为办公软件将是 GPT 落地后效率提升最为显著的核心应用 之一。

微软 Office 接入 GPT-4，Microsoft 365 Copilot 引领办公软件生成式 AI 革命浪潮。 微软 CEO 纳德拉在 2023 年达沃斯世界经济论坛上表示，微软计划将包括 ChatGPT、 DALL-E 2 在内的 AI 工具整合进旗下所有产品中。当地时间 3 月 16 日，微软发布 Microsoft 365 Copilot，其结合大语言模型以及用户在 Microsoft Graph（包括日历、电子 邮件、聊天、文档、会议等）、Microsoft 365 应用程序中的数据，在保证数据安全的情况 下实现最强生产力工具的打造，帮助用户专注于最重要的工作内容。我们认为， Microsoft 365 Copilot 有望从根本上改变用户与电脑、AI 技术的交互方式，用户通过对话 可更高效便捷地完成工作任务，并充分利用组织内部的共享数据，达成用户对 AIGC 在办 公领域应用的期待。

金山办公高度重视大模型革命，在国内率先落地 WPS AI。2023 年 4 月 18 日，公司 宣布 WPS AI 将最先应用于轻文档，功能包括生成各类文档、多轮对话迭代内容、对已有 内容或文档进行加工等；5 月 16 日，公司宣布 WPS AI 将嵌入文字、表格、演示、PDF 组件，支持桌面和移动端，展现良好的多屏适应性；6 月 15 日，WPS 通过官方社区发起 智能办公体验官招募，用户可申请体验 WPS AI；7 月 6 日，WPS AI 亮相世界人工智能 大会并正式推出，C 端用户和 B 端 WPS 365 用户均可申请。根据 WPS AI 官网，WPS AI 能力覆盖文字、演示、表格、PDF、智能文档、智能表格、智能表单、随手拍等组件 以及移动 APP。

锚定 AIGC、Copilot、Insight 三大战略方向，接入组件、产品能力持续丰富。首先， 金山办公在生成式 AI 上的战略方向逐步明确，以 AIGC 为起点，迈向 Copilot、Insight， 公司将 Copilot 视作改变软件行业“二八定律”的抓手，简化办公软件界面，降低使用门 槛，将 Insight 视作激活企业、个人文档资源的抓手，实现数据特别是非结构化数据的激 活；其次，接入组件持续完善，以轻文档为起点，延拓至文字、演示、表格等各主要组 件。中长期展望来看，我们预计 WPS AI 或将重塑 WPS 整个产品；此外，产品能力不断 丰富，基于接入大模型能力提高，公司强化产品对接，并展开自研小模型布局。

根据 WPS 办公助手微信公众号，基于 WPS AI，公司未来有望打造全面嵌入 AI 能力 的 WPS 超级会员，通过更大用户价值创造实现商业化潜力再突破。C 端订阅：WPS AI 变革办公体验，引领付费率、客单价天花板打开，基于产品可用、好用，WPS AI 商业化 路径逐步清晰。B 端业务：WPS AI 结合至 WPS 365，开发新型企业知识库、数据分析 能力，助力智能办公，我们预计 WPS AI 将强化办公软件订阅趋势、落实账号体系，为 WPS 在 B 端做足渗透率提供新机遇，同时，我们看好公司 B 端业务客单价提升机遇。

AI+教育：引领教育教学方式方法变革，爆款产品层出不穷

“教、管、学、考”，融入教育应用环节。“学”和“考”针对学生，大模型的生成 能力融入线下和线上促进学生教学提质增效，以数据驱动科学备考和科学练习，学生在 学习过程中使用大模型技术，能够帮助学生提高学习效率。“教”和“管”针对教育者， 行业大模型可以利用数据整合能力实现科学的教师和学生评价管理体系，利用大模型工 具学习能力和知识整合能力实现高效备课，将有效减少教师的工作量，并实现更好地因 材施教。

Duolingo 和 Khanmigo 实现大模型线上辅助教学，取得良好市场反馈。Khanmigo 为 Khan Academy 推出的针对专业教育的模型产品，支持解释概念、提供提示、检查答 案，并通过个性化教学和自适应辅导增强学生对知识的掌握程度。作为语言教育软件， Duolingo 在最新“Max 订阅方案”中推出两项基于 GPT-4 的设计的教辅功能，分别是答 案解释和角色扮演。根据 Duolingo 财报，23Q2 月活用户达 7410 万，同比增长 50%； 日活用户数 2140 万，同比增长 62%；付费订阅用户为 520 万，同比增长 59%，取得良 好市场反馈。

Cheggmate 和 Q-Chat 利用模型文本生成和逻辑能力，落地智能答题和自适应学习 系统领域。3 月，知识记忆工具 Quizlet 基于 GPT 推出 Q-Chat，可作为学习助手为学生 答疑解惑，并辅助学生记忆学科知识。4 月，互联网学习平台 Chegg 推出 Cheggmate 利 用 GPT-4 构建 AI 学习伴侣，加持线上题目问答和课程学习业务。基于 Chegg 高质量数 据集，Cheggmate 提供个性化的学习规划、考试设计、智能问答等服务，其中智能问答 功能支持文字、图片、图表等多模态输入知识点和题目等，有效帮助学生理解知识和题 目。

AI+企业管理：助力企业降本增效，海内外标杆产品逐步落地

数据驱动科学决策实现整体提升，工作助手带动个人效率提升。行业大模型有望落 地 ERP 系统助力企业管理，通过两大方式实现降本增效：1）企业整体角度，行业大模 型利用异构复杂数据流处理能力实现公司内外知识和数据整合，经营上实现数据驱动企 业科学决策，内部管理上实现工作流程优化，实现企业经营能力全面提升。2）个人工作 效率上，行业大模型利用多模态能力开发多样化工作助手，包括智能表单生成、代码开 发助手、一键 OA 生成等功能，辅助员工提升工作效率。行业大模型融入 ERP 系统实现 企业整体和员工个人能力提升，从宏观和微观全面提升企业生产经营效率。

Salesforce 推出 Einstein GPT，实现企业对话助手。2023 年 3 月 7 日， Salesforce 基于 ChatGPT 推出企业对话助手 Einstein GPT，该模型产品在 ChatGPT 基 础上融合行业知识，涵盖客服、营销、市场推广、开发四大应用场景，以对话助手的方 式为员工提供快速会议创建、智能建议、内容生成等功能。同时产品采用开放和可扩展 战略，允许订阅用户进行差异化定制开发，提升了行业模型落地的灵活性。

SAP 推出 Joule 助手，全面融入企业经营管理。2023 年 9 月 27 日，SAP 推出生成 式 AI 助手 Joule，为企业员工提供基于第三方海量商业数据的智能问答。与 Einstein GPT 项目，Joule 更加深入公司核心生产经营，可以在人力、财务、供应链管理等领域提 供专业意见，将公司和外部数据结合带来经营状况综合分析，并实现数据驱动的科学决 策。Joule 同样包含便捷化的销售服务、差旅工具等流程优化工具，有效提升员工个人工 作效率。

国产 ERP 龙头加速布局，模型产品逐步落地。国产 ERP 龙头积极跟进大模型，相 继发布产品。2023 年 7 月 27 日，用友网络发布行业首个企业服务大模型 YonGPT，形 成三大能力：1）交互式数据查询和指令执行；2）业务知识问答；3）跨模块复杂任务执 行。并发布首批四大场景：1）企业收入、利税分析；2）智能生成销售订单；3）智能招 聘；4）智能大搜。8 月 8 日，金蝶国际发布“苍穹 GPT”大模型，将作为金蝶云的智能 新引擎，融合打造“最懂管理”的企业级大模型平台，并基于模型能力发布四大应用场景：1）财务、2）HR、3）供应链与制造、4）开发，助力公司大企业产品智能化发展。

AI+传媒：新场景陆续开拓，数字营销与游戏行业有望快速落地

大模型多模态能力应用广泛，细分场景层出不穷。传媒行业长期需求高质量文本和 图像，行业大模型多模态能力具有广泛应用空间。当前大模型在传媒行业主要应用于营 销、游戏、出版领域，聚焦 C 端用户内容生成和 B 端专业内容生产，实现文本和图片生 成、创意生成、用户个性化等功能。随着大模型技术持续进展，尤其是多模态能力快速 发展，传媒领域新应用场景层出不穷。例如基于大模型多模态能力开发的文生图功能实 现广告和游戏素材生成，代表应用 Stable Diffusion 和 Midjourney 快速取得千万级别用户 规模。

数字营销实现个性化高效营销，整体市场空间快速增长。大模型在数字营销上表现 优秀，2023 年 5 月 Google Marketing Live 上，谷歌展示了最新的广告推送方案，利用大 模型实现针对用户特点的个性化广告内容生成，实现有针对性的精准营销。同时展示了 Product Studio 产品，帮助用户生成高质量商品图片，助力高效产品营销。据群邑全球 2023 年 3 月 9 日发布的《聚焦中国（China Spotlight 2023）》报告显示，预计 2023 年 中国广告市场将增长 6.3%，扭转 2022 年度负增长 0.6%的状况，重回快速增长轨道， 2024 年增幅将达到 6.4%，数字营销市场将保持快速增长。

AI 赋能游戏开发，大幅提升玩家体验。游戏行业在政策端、产品周期、业绩端均有 较强逻辑，AI 赋能带来巨大想象空间。产业方面，1）游戏消费复苏不断验证，2023 年 以来，重点游戏依然取得亮眼表现；2）版号常态化发放，2023 年 1-4 月分别发放 88/87/86/86 个版号，腾讯、网易、三七互娱、完美世界、吉比特等均有重点产品获发版 号，增长确定性有所提升；3）游戏出海持续推进，逐步打开增长天花板。AI 赋能方面， 1）生产端，通过 AI 辅助美术和建模，游戏开发者可以提高生产效率并降低成本；2）用 户端，AI 提升游戏体验，为玩家提供更丰富、个性化的游戏内容，提高玩家的用户粘性 和付费意愿，例如，网易《逆水寒》手游率先将 AI 融合进玩法，拥有 AI 捏脸、AI NPC 交互、AI 作词等功能，根据公司游戏官网，截至 2023 年 5 月预约量超 3000 万。

终端延伸：大模型赋能各类智能终端，软硬件创新升级迎来升维

AI+智能汽车：大模型赋能汽车，智能驾驶迎来蜕变时刻

软 件 端 ： 大 模 型正 逐 步应 用 于 智 能 驾 驶算 法 ，首 先 在 感 知 算法 上 ， BEV + Transformer 架构有利于解决图像尺度问题和遮挡问题，更好地实现向量空间的构建； 其次在规控算法上，有望提升其泛化能力，优化在复杂场景下的表现。 大模型从 NLP 领域，延伸至自动驾驶。传统自动驾驶解决方案是多个小模型的堆叠， 好处是可以快速上线例如高速 NOA 等功能，局限在于安全性和准确性较低；并且在复杂 的城市场景，用小模型很难获得较好的体验。Transformer 方案为代表的大模型最早诞生 于 NLP 领域，特斯拉 2021 年 8 月 AI Day 上发布，用 Transformer 将多相机的图片投射 到俯视图（BEV）中。目前，在感知端使用深度学习大模型，已经成为了行业的主流、 共识的做法。对于是否将深度学习应用在规划控制方面，目前各家主机厂的做法有一定 的差异。特斯拉表示在 V12.0 版本 FSD 上将实现“端到端”的模型应用。

BEV+Transfomer 架构已成为现阶段感知层最佳方案。BEV 有助于解决图像尺度问 题和遮挡问题，Transformer 能够更好地识别图像中的关联关系。BEV 能够通过上帝视角， 获取车辆 360°范围内的感知信息，从而解决图像尺度问题和遮挡问题。另一方面，BEV 使用的是特征级融合，将原始传感器采集的数据经过特征提取后再进行融合，融合之后 再进行训练、学习，进而提升感知精度。2021 年，特斯拉引入 BEV+Transfomer 架构， 彻底重写了 FSD 算法。与 CNN 等神经网络相比，Transformer 能够更好地在海量图像数 据中识别道路之间的关联关系，从而更有利于进行向量空间的构建。根据各公司产品发 布会，小鹏、理想、华为等产业链公司，均在跟进 BEV+Transfomer 架构。

大模型开始融入规控算法，以应对复杂场景。传统的规控算法为基于规则的算法。 城市场景中交通参与者的种类繁多，行驶方向与行驶速度各异，己方车辆更容易与其他 交通参与者发生干涉，在此情况下一定会出现博弈。同时，人类的驾驶行为中经常有突 破规则的个例，算法中的规则不断增多，不易维护。与基于规则的算法相比，人工智能 模型的泛化能力强、平滑性好，能够更好地应对复杂场景。另一方面，自动驾驶对于可 解释性有很高的要求，以保证安全性。例如在基于规则的算法中，软件工程师会对问题 进行拆解，再进行定向优化。人工智能模型存在黑盒效应，可解释性不足。因此未来一 段时间内的规控算法，将是基于规则的算法和人工智能模型的结合。

硬件端：随着智驾 SoC、激光雷达逐步成熟，智驾硬件 BOM 成本降幅有望达 50%。 自动驾驶单一芯片算力在 5 年里提升 100 倍；智能驾驶大模型软件得以部署上车。 2018 年辅助驾驶主流芯片 EyeQ4 算力为 2.5Tops，虽然 Mobileye 的软件与芯片硬件的 配合度很高，让 2.5Tops 的算力能发挥出很强的功能，但是功能上限很低，且安全性受 限。2022 年 H2，英伟达 Orin 芯片开启大规模量产上车，单芯片 256Tops 的算力比 5 年 前提升了 100 倍，主流方案双 Orin 域控能够提供 512Tops 算力。

激光雷达降本，带动智驾 BOM 下降，有助于降低高阶辅助驾驶的应用门槛。激光雷 达由于具有直接、稳定、精确测量的优点，在高级辅助驾驶应用中，可以直接感知夜间 暗光场景、炫光场景、以及一些视觉算法无法识别的情况。在视觉能力不足够强大的时 候，能车企提供“安全性兜底”。“低性能”的激光雷达结构简单、成本更低，单一激光 雷达的成本有望下降到 1 千元甚至更低。我们测算如果 BOM 下降到 8000 元以下，那么 高阶辅助驾驶有望大幅渗透至 20 万元乘用车市场。

AI+机器人：智能化奇点已至，关注“硬件先行”投资机会

大模型加速机器人智能化迭代。以 ChatGPT 为代表的大模型取得突破性进展，科技 企业纷纷投身于大模型研发。端到端的大模型网络能进一步提高机器人对于周围环境和 指令的理解能力，加速机器人在智能化上的训练、迭代速度。2023 年谷歌推出 PaLM-E 模型，积极探索在现实世界场景中的更多应用，如家庭、工业机器人，多模态大模型对 于机器人的赋能值得期待。

近两年特斯拉机器人快速迭代彰显研发实力，引领产业趋势。2021 年，特斯拉在 AI Day 上公布人形机器人项目计划。根据 2022 AI DAY 披露的细节，人形机器人的开发平 台在年初 2 月就已制造完成，耗时仅 6 个月，并在 4 月、8 月分别实现行走和手臂摇摆动 作。2022 年 9 月，Optimus 机器人原型机在 2022 AI Day 首秀，相比开发平台有了许多 改变。2023 年 3 月，特斯拉展示 Optimus 四处走动、拧螺丝等工作能力。特斯拉 2023 年股东大会上视频展示 Optimus 人形机器人最新进展，包括捡起物品、环境发现和记忆， 基于 AI 模仿人类动作，能完成分类物品的复杂任务。特斯拉机器人取得全方位进展，运 动控制能力持续进化，AI 能力大幅提升。2023 年 5 月 17 日，马斯克在 2023 年特斯拉股 东大会上预测人形机器人需求未来将达 100 亿台，远超汽车，如果机器人与人的比例为 2:1，需求将达到 200 亿台。特斯拉人形机器人诞生顺应人口形势变化，未来或将在工业、 服务业等多个领域发挥作用。

机器人产业链价值整体亦呈微笑曲线分配，上游核心零部件毛利率较高。机器人产 业链分为上游、中游和下游，上游是零部件制造，包括减速器、伺服系统和控制器三大 类，中游是机器人本体制造商，下游面向各个应用领域的整机品牌。产业链价值整体亦 呈微笑曲线分配。上游核心零部件供应商的毛利率较高，细分来看，根据国内外产业链上相关公司年报，减速器领域毛利率约为 40%，伺服系统领域毛利率约为 35%，控制器 领域的毛利率约为 25%。

核心零部件中重点关注机器人执行器及其上游零部件环节。机器人执行器具备价值 量高、复用性强两大属性，类似于新能源车中的动力电池。类比动力电池及电池材料在 新能源车发展过程中的投资机会，我们重点推荐机器人执行器及其上游零部件环节的投 资机会。

机器人核心零部件主要包括电机、减速器、传感器等，设计上一体化成为趋势。针 对机器人关节电机的技术特点，存在三个关键技术问题：1）机器人关节空间狭小，对结 构优化设计要求较高，可以通过机器人关节电机驱动器减速器等的集成一体化来优化体 积。2）机器人关节电机与一般的电机有所不同，小体积、大力矩输出逐渐发展为一种趋 势。提高电机的转矩输出、降低转矩脉动提高运行稳定性、提高电机运行效率等，都需 要借助合理的电磁设计优化。3）机器人关节电机对电机性能具有较高的要求，小体积、 轻量化、高力矩输出设计带来了较高的温升，制约了功率密度的进一步提高。温度过高 甚至会造成电机内永磁体的不可逆退磁、绝缘材料损坏等影响机器人的运行可靠性，所以对电机准确快速的热分析具有十分重要的意义。

技术创新：重点关注细分板块结构性投资机会

数据要素：新型生产要素，制度体系构建、交易流通带动产业链发展

数据要素作为新型生产要素，成为驱动经济发展的重要引擎。2020 年 4 月，中共中 央、国务院印发《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的建议》，正式将数据作 为生产要素单独列出。传统生产要素土地、劳动力、资本和技术，由于各自的局限性， 如资源有限、人口增长放缓、两极分化效应、难以量化衡量等，已经难以持续高速拉动 经济增长。而数据要素具有无限供应、可复制性强、迭代速度快、复用价值高等特点， 不仅可以作为单生产要素通过流通交易直接创收，而且可以与其他生产要素叠加产生乘 数效应，提高资源配置效率。根据国家工信研究中心，2021 年数据要素对 GDP 贡献率 为 14.7%（即 GDP 占比），保持持续上升趋势；2021 年数据要素对 GDP 贡献度为 0.83 个百分点（即 1 单位数据要素变化对 GDP 的影响），数据要素逐渐成为驱动经济发展的 重要因素。

产业链角度来看，数据通过数据要素市场实现价值转化。数据要素市场的本质即数 据要素价值化，其中包括数据资源化、数据资产化、数据资本化，分别形成数据的使用、 交换价值，最终实现数据要素的社会化配置。数据要素产业链包含数据采集、数据存储、 数据处理加工、数据流通、数据分析、数据应用、生态保障七大模块，覆盖从产生到发 生作用的全过程，其中数据存储、数据加工、数据分析应用是三大关键。数据要素市场 参与者包括数据供应方、数据服务商、数据需求方。其中上游数据供应方负责提供各类 数据，中游数据服务商起链接作用，下游数据需求方包括政府、金融、教育、医疗等行 业客户。

国家高度支持数据要素发展，稳步构建“1+N”的数据要素基础制度体系。中国数 据要素市场尚处起步阶段，国地协同加速法规和机制建设，弥补数据确权、安全、交易 等方面的不足。我国正在稳步构建“1+N”的基础制度体系，“1”为“数据二十条”，“N” 为围绕顶层设计的一系列配套制度，涵盖数据产权、流通交易、收益分配、协同治理等 方面。2023 年 10 月 25 日，国家数据局正式揭牌，负责协调推进数据基础制度建设，统 筹数据资源整合共享和开发利用，统筹推进数字中国、数字经济、数字社会规划和建设。 国家数据局的正式组建有利于解决数据行政管理多头管理、交叉分散等问题，更好地协 调推进数据基础制度建设和资源整合，统筹推进数字中国、数字经济、数字规划和建设。

数据要素市场有望以公共数据授权为突破口，重点区域、行业试点先行，带动多主 体参与，助力数字经济发展。根据国务院新闻办，我国信息数据资源 80%以上掌握在各 级政府部门手里，公共数据体量大、价值高且权属清晰，在各类数据中最有可能率先通 过确权授权及运营、经营实现流通，是数据要素市场发展的关键突破口。在政策实施方 面，我们预计基础设施完备、数据储备充分的大型城市、大型央国企或先试先行。2023 年 10 月，上海市政府印发《上海市进一步推进新型基础设施建设行动方案（2023-2026 年）》，其中提到要率先创建国家级数据交易平台。2023 年 5 月，国务院国资委表示要加 快构建“1+98+X”国资央企大数据体系。在数据获取、数据贮存、数据分析、数据应用 等环节，各类企业积极参与，推动数据价值释放。

结构性创新二：折叠屏产业链

折叠终端价格持续下探有望推动出货量快速成长，Counterpoint 预计 2027 年全球 折叠屏手机出货量达 1.02 亿部，对应 2023-2027 年 CAGR 达 50%+。据 Financial Times 援引 Canalys 数据，2022 年全球折叠屏手机出货量为 1420 万部，其中三星出货 量约 1150 万台，份额达 80%+；华为出货量约 160~180 万台。据 IDC，2023H1 国内折 叠 屏 手 机 出 货 量 为 227 万台，同比 +102% 。 其 中 2023Q1 、 2023Q2 分 别 出 货 101.5/125.6 万台，分别同比+52.9%/+173.0%。分品牌来看，2023Q2 华为、vivo、 OPPO、三星、荣耀份额分别为 43.0%/19.7%/15.9%/8.9%/7.2%。从价格段来看，据 IDC 数据，1000 美元以上的折叠屏手机份额由 2022Q2 的 92.8%下降到 2023Q2 的 54.6%，同比-38.2pcts。其中，竖折产品凭借较强的价格吸引力（据 IDC，目前价格最低 的竖折产品已下探到 400~600 美元价格段）实现快速成长，截至 2023Q2 市场份额已达 46.6%，同比+10.4pcts。

我们看到目前横折手机（如荣耀 V purse 价格已下沉至 5999 元） 价格亦处于快速下降过程中，后续折叠产品性价比有望持续提升。 我们认为折叠屏手机出货量处于高确定性上升通道，看好折叠屏终端价格持续下探 带来的需求成长，同时建议关注后续苹果入局折叠屏终端市场可能带来的出货量驱动。 据 Counterpoint 预测，2027 年全球折叠屏手机出货量有望达 1.02 亿部，对应 2023- 2027 年出货量 CAGR 达 50%+。

结构性创新三：MR 产业链

苹果发布首款 MR 头显产品 Apple Vision Pro，硬件端创新符合预期，聚焦显示、 交互、主芯片等环节，产品定价为 3499 美元，略超预期，有望在 2024 年早期实现销售。 主芯片：采取苹果自研芯片，采用 M2+定制 R1 芯片的组合；交互：无手柄设计，采用 手势、语音、眼睛进行交互；屏幕：内置 MicroOLED+外置弧形 OLED；其他：采用外 置电源，连接后可以实现约 2 小时续航，此外，头显可以搭配光学插片。

软件及应用：发布针对头显的 VisionOS，集成现有生态应用，同时在 B/C 端应用 展示超预期，长期看好苹果应用生态和硬件的互补效应。VisionOS 集成核心操作系统、 实时执行引擎、注视点渲染管线、3D 引擎等，同时可以完美兼容现有生态应用。B 端应 用：开发者基于头显开发互动式的 3D 跳动心脏，可以更细致地进行教学讲解，头显亦可 以投射出虚拟产线并进行拆解和检查，也可以同步显示相应 3D 信息。C 端应用：支持 AppleTV 等，通过头显观影可以达到巨幕效果；苹果也和 Unity 合作开发游戏等；基于苹 果 3D 摄像头的强大功能，可以构建用户的数字化形象，显著提升在视频、社交场景中的 体验。设备协同：头显可以和 Mac 等进行协同，将 Mac 屏幕无缝投射到头显中。

运营商：业绩稳健、未来改善预期强，板块长期配置价值凸显

收入端，行业的“提速降费”政策告一段落，行业竞争趋缓，运营商进入“高质量 发展”阶段，ARPU 值有望合理回升，带动收入增长和现金流改善。成本端，5G 投资回 报周期拉长、叠加共建共享，预计运营商的资本开支有望逐步下降，折旧摊销压力减小。 收入和成本的共同推动下，运营商的自由现金流和业绩持续改善，股息率亦提升。

运营商持续加大算力投入，运营商“网+云+AI+DICT”综合能力持续增强，推动公 司高质量发展。1）中国移动：优化“4+N+31+X”9 算力集约化梯次布局，数据中心能 力覆盖国家“东数西算”全部枢纽节点，截至 2023 年 6 月末，对外可用 IDC 机架达到 47.8 万架，净增 1.1 万架，累计投产算力服务器超 80.4 万台，净增超 9.1 万台，算力规 模达到 9.4 EFLOPS。2）中国电信：持续优化“2+4+31+X+O”算力布局。加大智算能 力建设，在内蒙古、贵州、宁夏等地建设公共智算中心，在 31 省部署推理池，满足各类 AI 应用推理的需求，2023 年上半年智算新增 1.8EFLOPS，达到 4.7EFLOPS，增幅 62%。扩大通用算力，2023 年上半年通算新增 0.6EFLOPS，达到 3.7EFLOPS，增幅 19%。全面推进天翼云能力提升，天翼云保持公有云 IaaS 及公有云 IaaS+PaaS 国内市 场三强和政务公有云基础设施第一、全球运营商云第一。3）中国联通：联通云池覆盖 200 多个城市，IDC 机架规模超过 38 万架，骨干网平均时延保持行业领先水平。

2023 年以来，运营商收入和利润增长总体稳健，盈利能力持续提升，长期稳健增长 可期。2023 年前三季度，中国电信实现收入 3842 亿元，同比+6.4%，股东应占利润 271 亿元，同比+10.4%；业绩符合预期，移动及宽带 ARPU 值稳健提升，预计在央国企“一 利五率”考核、数字经济、AI、算力等驱动下，业绩有望持续高质量增长。前三季度，中 国联通实现收入 2816.9 亿元，同比+6.7%，归母净利润 172.46 亿元，同比+10.1%；随 着公司产业互联网业务深入布局以及成本费用控制，公司业绩将实现持续快速增长。前 三季度，中国移动实现收入 7756 亿元，同比+7.2%，股东应占利润 1055 亿元，同比 +7.1%；收入增速环比 Q2 改善，移动及宽带 ARPU 值维持增长；看好公司传统业务盈利 能力改善，ROE 持续提升，预计公司“网+云+AI+DICT 综合能力持续增强，推动公司高 质量发展。

 

编辑：520中国