2023年计算机行业2024年投资策略：AIGC海阔凭鱼跃，数据要素破浪会有时

1 计算机行情及业绩回顾

行情回顾：AI浪潮带动板块景气度持续

截至12月15日，申万计算机指数年初至今上涨 12.61%，跑赢沪深300指数约26.30个百分点， 居于全行业3/31。 不考虑2023年上市次新股，年初至今板块内涨 幅前三分别为万兴科技（+240.29%）、中科信 息（+203.94%）、朗科科技（+202.30%）； 跌幅前三分别为广联达（-58.53%）、ST有棵树 （-51.67% ）、纳思达（ -50.73 % ） 。

行情回顾：估值略低于中枢水平，持仓比例环比小幅下降

横向看：截至2023年12月15日，计算机行业 PE(TTM，整体法，剔除负值)为47倍，在申万一 级行业中处于较高水平，市场持续认可其成长性 与景气度。 纵向看：计算机指数PE过去十年中位数水平49 倍，经过近几个月大幅回调，当前计算机PE低于 过去十年中位数，具备一定的配置价值。 从公募基金持仓看，2023Q1-3计算机行业基金 重仓股合计市值为1222.7亿元，环比下降30.2%， 公募基金重仓SW计算机板块的总市值占比为 3.1%，环比下降0.81pp。

23年Q1~3业绩回顾：收入端整体企稳复苏

2023Q1-3营收端小幅增长，行业持续修复。2023Q1-3，计算机板块整体实现营收8057.5亿元，同比上升1.6%，板块整体呈现持续修复态势，营 收端小幅增长。 单Q3收入端同比增长明显，较Q2显著好转。 单Q3来看，计算机板块整体实现营收2961.7亿元，较去年同期增长5.6%，主要由于产品出货、项目实 施相继落地，相较Q2（同比0.0%）显著改善，呈现逐季复苏态势。

23年Q1~3业绩回顾：板块复苏分化，收入增速区间

板块复苏内部分化，2023Q3增速区间同环比下移。从中位数角度看， 2023Q1-3营收增速中位数为3.1%，同比下滑0.3pp；单Q3来看营收增速的中位数 为1.1%，同比下滑2.6pp，整体法下营收增速明显优于中位数法，单Q3龙头公司收入端恢复明显。 从增速的分布看，2023Q1-3营收增速大于50%的有9家，增速大于50%的公司数量明显减少，小于0% 的有133家，基本和2022年保持一致。2023Q3，营收增速大于50%的有16家，小于0%的有154家， 环比23Q2增速区间有所下移。

23年Q1~3业绩回顾：Q1~3毛利率端小幅改善

2023Q1-3毛利率整体法持续改善，单Q3略有承压。2023Q1-3，计算机板块公司毛利率（整体法）/（中位数法）分别为36.8%、37.9%，分别同比 +0.8pp、-1.0pp，呈稳定态势。平均数法下为40.5%，同比下滑0.2pp。 2023Q3，计算机板块公司毛利率（整体法）为35.6%，同比下滑1.0pp；中位数法、平均数法下，毛 利率分别为39.5%、40.3%，分别同比+2.0pp、-0.1pp，主要系毛利率较低的公司体量较大所致。

人工智能——板块表现回顾

收入端：2023Q1-3，人工智能公司实现收入831.2亿元，同比减少4.3%；单Q3实现收入354.8亿元， 同比增长20.1%。单Q3收入增长主要系浪潮信息订单大幅确收，以及2022年同期低基数的原因，但 AIGC商业落地模式需要逐步探索，相关需求尚未完全体现至订单，收入兑现有所延后。 利润端：2023Q1-3，人工智能公司实现归母净利润26.3亿元，同比增长18.4%；单Q3实现归母净利润 10.8亿元，同比增长574.2%。整体利润表现良好，主要系三六零亏损大幅收窄，除三六零外，其他各 家公司大幅投入AI相关产品研发，盈利能力仍然经受考验。

信创——板块表现回顾

行业提速已现端倪，多个信创大单陆续公布：7月27日麒麟软件宣布独家中标中国邮政集团服务器操作 系统集采项目的超6万套服务器操作系统；8月3日，麒麟软件再度独家中标中交集团国产桌面操作系统 框架采购项目，中标数量为6万套。8月7日，中信银行公告总计约65亿大单，其中包含34亿ARM服务 器、10亿C86服务器需求。 国产替代必要性日益突出，短期招投标节奏扰动不改远期空间。伴随近期《安全可靠测评工作指南（试 行）》、财政部印发的多款软硬件《政府采购需求标准》等信创相关文件逐步出台，后续信创厂商订单 有望迎来逐季改善。

电力IT——板块表现回顾

收入端：“双碳”背景下，新型电力系统建设与电力市场化改革加速，电力IT板块充分受益。2023年 前三季度，电力IT公司整体实现营收156.2亿元，同比增长3.0%；2023Q3实现营收52.7亿元，同比下 滑2.8%。 利润端：板块内公司竞争格局较为稳固，毛利率与费用率总体保持平稳，2023Q1-3电力IT公司整体实 现归母净利润14.8亿元，同比增长5.8%。板块整体2023Q3实现归母净利润5.1亿元，同比下滑7.1%。

2 AIGC海阔凭鱼跃，关注国产算力、垂类应用、边缘智能

科技博弈加剧，国产芯片补缺

算力是AI发展的核心：AI模型向更大参数、更大规模数据集方向发展。自Transformer模型推出 以后，模型的参数以指数级的速度增长，对于算力的需求呈现2个月翻倍的趋势，对应的AI训练成 本也逐年高增。

多模态大模型对于算力的需求更高：多模态大模型需要接受文字、图像、语音等不同类型的数据 处理，涉及到的非结构化数据较多，算法亦更为复杂，在训练和推理阶段相较文本类的LLM，消 耗的算力更多。伴随OpenAI、谷歌、百度等纷纷投入多模态大模型的研发，后续有望持续带动算 力的需求增长。

科技巨头加速自研，优先服务于自身云服务业务及AI条线。微软于23年11月16日Ignite技术大会上 发布两款自研芯片——Azure Maia 100和Azure Cobalt 100，分别用于大语言模型的训练推理和 通用云服务的支持。近年来，各大科技厂商纷纷自研芯片，一是为了降低自身对第三方芯片和外部 供应链的依赖；二是自研芯片可帮助各大厂商克服一定的通用芯片局限，通过CPU+GPU+DPU+定 制芯片等结合方案，提升全系统整合效率、实现业务赋能；三是提高计算能效、减少长期硬件成本。

底层模型能力上限不断突破，打开应用使能想象空间

多模态大模型能够实现文字、图像、声音、3D物体等异构类型数据的输入输出，具备处理真实 世界的各类信号的能力，通用性较传统意义上的NLP大模型得到大幅拓展，是实现AGI的重要一 步，可应用的场景大幅拓宽。 2023年12月6日，谷歌推出最新一代大模型Gemini，在30/32项主流跑分测试中取得第一名， MMLU更是取得90.0%得分，成为首次超越人类专家评分（89.8%）的大模型。 区别于传统的多模态“后融合”的训练方式，Gemini在设计时原生支持多模态，从一开始便同 时对多模态的数据同时进行预训练，对于文字、图像、视频、音频、代码的理解推理效果进一 步提升。

AI+智能制造

海外头部厂商率先拥抱大模型，探索应用发展趋势。 西门子与微软Open AI合作，即将推出制造业的“西门子Copilot”。一方面，Copilot将允许用户 生成、优化和调试复杂的自动化代码，从而大幅缩短模拟时间，将以前需要数周才能完成的任务减 少到几分钟。一方面，使用自然语言提示，维修人员可以获得详细的维修说明，而设计工程师可以 快速使用仿真工具，大幅提升工业生命周期的生产力和效率。 Autodesk AI：由 Autodesk 平台服务和三个行业云（Forma、Fusion 和 Flow）组成，统一了跨 行业数据和工作流程，目前适用于建筑建设、设计制造、媒体娱乐等多个行业。

大模型由云到端协同演进，倒逼硬件终端革新

PC整机厂商相继发布AI PC相关布局规划，联想有望具备先发优势。当前，各PC厂商积极推动AI PC落地。其中，联想前沿布局AI PC，具有先发优势。根据2023年10月24日联想AI PC大会，联想 下一步计划全力推进传统PC向AI PC转型，通过打造终端、边缘计算和云技术的颠覆性混合体，以 全面满足新的生成式AI工作负载的需求，其在大模型压缩技术、人工智能双胞胎AI Twin等方面取得 有效，未来有望首批发布基于英特尔最先进处理器的AI PC，并预计在2024年推出AI手机和AI电脑， 有望抢占更多PC市场份额。

3 数据要素破浪会有时，自上而下探索加速

数据要素的重要性——其他要素增长贡献陷入瓶颈

当前阶段，土地要素、劳动力要素、资本要素 等对于经济增长的拉动作用正在边际减弱。城 镇化率增长趋缓、人口红利逐渐衰退，单独依 靠资本要素推动经济增长变得十分困难，而要 素融合发展将是大势所趋。 数据要素善作为新型生产要素，成为全球增长 的新引擎与国际竞争的新抓手。数据作为关键 生产要素渗透到经济社会各领域全过程，能够 解决生产过剩、供需错配等关键性问题，提升 全要素生产效率。

数据要素市场化的关键环节——确权

数据确权是数据资产化的基础和交易流通的前提。从会计角度，明确权属才能使数据进入资产负 债表；从法律角度，明确数据权属才能解决滥用、盗用等问题；从管理和使用的角度，明确数据 权属才能更好地进行溯源。 数据与传统实体物相比，存在可复制、易共享的特征，使得以排他性所有权为内核的物权难以使 用在数据身上；同时数据往往由自然人和企业共创，是社会网络的共同产出，难以套用民法中绝 对权的逻辑。 根据《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，目前国内采取暂时搁置数据所有 权的争议，提出“建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的产权运行机 制”。

国家数据局成立，横纵打通协同推进

2023年3月，中共中央 国务院印发《党和国家机构改革方案》，第十四条明确提出组建国家数 据局，将国家网信办与国家发改委的部分职责合并划入，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等职能；同时提出结合实际组建省级政府数据管理机构。 国家数据局由国家发改委直接管理，地位与国家能源局、国家粮食局并列，彰显出国家对于数 据资源的重视程度。 我们认为，国家数据局的成立，意味着我国数据治理体制的科学重构，既有多部门间的重新合 理分工，亦理顺了央地数据机构关系，有利于自上而下地统筹规划数据要素市场建设，同时避 免了多头管理、重复建设等问题，对摆脱目前数据流通利用的困境、快速推进数据要素市场建 设极为有利。

报告节选：

编辑：火腿肠