2024年计算机行业中期投资策略报告：把握AI主线，关注景气赛道

2024年上半年计算机行业回顾

上半年计算机行业行情横向、纵向对比

我们将申万计算机指数与沪深300指数进行对比，分析计算机行业2024年至今的走势情况。2024 年1-2月初，计算机指数随大盘调整，2月初农历春节前大盘初步呈现反弹行情，后受益于OpenAI发布视频生成模型Sora，板块反弹表现明显。此后，AI板块集体回调，主题投资情绪回落加之临近财报季市场避险情绪抬升，计算机指数于3月底至4月底进入阶段性调整行情。4月中后期，财报季接近尾声，市场情绪略回暖，计算机指数再次小幅反弹。5月至今，计算机板块整体进入震荡下行期。相较于沪深300而言，计算机板块年内走势与沪深300基本一致，但波动大于沪深300，市场波动放大器效应明显。主题投资方面，各板块表现受政策、事件驱动因素影响较大，除AI概念外，其他主题投资轮动较快，低空经济、车路云一体化等板块阶段性表现活跃。

从 2024 年1月1日到7月5日，申万计算机指数下跌26.94%，区间涨跌幅在申万31个子行业中位列第30位。从全年角度看，科技主题投资热度有望延续，新质生产力相关赛道具备长期投资价值。我们认为部分新兴赛道在年内仍有政策催化预期，建议关注下半年行业细分赛道的行情修复节奏。

2023年及2024年一季度计算机行业上市公司业绩情况

收入端：我们共选取344家A股计算机上市公司（剔除ST股）作为样本进行分析，2023年计算机行业上市公司总营收达11817.15亿元，同比增长2.90%，总体保持稳定增长；2024Q1单季总营收达2420.91亿元，同比增长6.01%。

利润端：2023年计算机行业上市公司归母净利合计值达336.34亿元，同比下降12.65%，前值为同比下降40.19%，降幅有所收窄；2024Q1单季归母净利合计值达4.05亿元，同比下降92.11%，单季度利润承压明显。我们选取市值大于100亿（截止2024年7月5日）的上市公司进一步分析，2024Q1单季上述公司归母净利合计值达32.68亿元，同比下降38.44%，降幅低于行业整体水平，因此小市值公司（市值小于100亿）单季度利润承压更为明显。考虑到计算机行业上市公司收入确认具有季节性特征，一季度属全年淡季，因此建议持续关注行业全年收入、利润端表现。

AI+信创推动下，云端协同趋势进一步加强

模型端：千亿、万亿参数大模型往往具有训练成本较高的特点，适用于处理复杂问题。这类高参数量级的大模型在数据处理上广泛依赖云端，因此允许一定时间范围内的响应延迟。而端侧模型的发布则适应了终端设备有限的计算资源，同时满足了设备端低能耗的要求，解决了云端推理存在的一些问题，如高成本、高延迟、隐私和安全风险等。大多数端侧模型具有可离线使用、低成本、参数规模十亿以下等特点。

基于端侧模型，AI在端侧得以拓展应用场景，寻求在终端设备上部署的机会，如在智能手机、智能家居设备、可穿戴设备上部署，从而扩大了AI的用户群体。对产业链上下游来说，随着端侧模型的广泛应用，相关硬件厂商、软件开发商和服务提供商都将参与并巩固软硬件协同的趋势。例如，芯片厂商可以为端侧AI应用提供更高效的计算芯片，软件开发商可以开发更多基于端侧模型的创新应用，服务提供商可以提供更个性化和智能化的服务。

具体来看，国内外厂商近两年不断推出端侧模型，其中代表性的厂商有商汤、苹果、谷歌和面壁智能等。这些厂商发布的端侧模型在功能迭代上主要聚焦于推理能力、多语言处理能力以及多模态能力。海外，以谷歌Gemini Nano为例，按参数规模，Nano划分为1.8B和3.25B两个版本，能够提供每秒20个token的处理能力，目前已应用于谷歌的Pixel 8 Pro和三星的Galaxy S24等智能手机中。国内，以面壁智能MiniCPM系列模型为例，该系列模型不仅在端侧多模态能力上有较强表现，其OCR 表现更为领先。通过自研的高清图像解码技术，该系列模型可以更为精准地识别充满纷繁细节的街景、使长图识别与理解在端侧成为可能。其中，MiniCPM-1.2B的参数在第二代版本基础上减少一半，速度提升 38%，成本下降 60%（1元= 4150000 tokens），在手机上的推理速度达到 25 token / s（将 MiniCPM-1.2B 离线部署于 iPhone 15 的实测成绩）。

AI赋能端侧设备将是潜在趋势，AIPC渗透率有望稳步提升。据Canalys预测，预计2024年-到2027年，全球AI赋能PC的市场份额预计将分别达到19%、37%、53%和60%。这意味着AIPC不仅是PC市场的主推力量，还将成为PC市场的主流。

商用市场如制造业生产力应用、医疗辅助相关模型、专业服务业的工作支持等也都将成为拉动AIPC需求的关键因素。消费市场中的6大场景——未来工作、教育学习、娱乐生活、智慧出行、运动健康和智能家居大场景，均在等待杀手级应用的出现，他们都会为下一代AIPC未来的需求提供空间。

AI PC将带动电池、存储、整机等方面的适配革新。首先，主流AI PC 入门级标配内存将有望从当前的 16GB 向32GB迈进。此外，AI 笔记本电脑除了带动内存平均搭载容量提升外，还将带动省电、高频率存储器的需求。我们认为随着 AI 应用更加完善、复杂任务处理能力和用户体验提升，AI终端设备需求有望实现迅速增长。散热方面，AIPC 数据处理量远大于普通PC，而高计算量带来的高功耗除了提高电池容量需求外，还将提高散热需求，主要体现在散热架构和散热材料的适配标准变化上。此外，NPU 成为 PC 在本地运行 AI 任务的主力。此前，在 PC 上本地运行 AI 任务都是在 CPU、GPU 或两者的组合上完成的。但是专为 AI 设计的 NPU 在同等性能下比 GPU 的能耗更低，效率更高。当前市面上的NPU 在 AI 算力上可达到约 40 TOPS，下一代NPU预计在AI算力上可达50TOPS以上。

政策密集催化，细分赛道景气度提升

政策催化，细分赛道景气度抬升

工业软件发展现状和市场规模：工业软件市场规模平均增长水平高于软件行业平均，但技术与海外差距尚存。2024年6月24日，《中国工业软件产业发展研究报告（2024）》正式发布。该报告显示，2023年全球工业软件市场规模约5028亿美元，折合人民币约3.56万亿元。据工信部数据，2023年我国工业软件收入2824亿元，同比增长12.3%；年复合增长率为 10.42%（2019-2023年）。从历史数据分析，2019年至2023年，我国工业软件产品收入同比增速均高于软件产品收入同比增速，我们认为在自主可控和技术进步的推动下，我国工业软件产品收入增速有望持续跑赢软件行业整体收入增速。

我国主要工业软件分类：根据使用场景不同，工业软件可分为四类，分别为嵌入式软件、经营管理类软件、生产控制类软件和研发设计类软件。主要可用于产品研发、制造过程管控、企业管理、工业控制等场景。国产工业软件在各细分领域市场占比均有一定增加，受益于近年来信创在各行业的持续推进，企业资源计划（ERP)产品的国产化率显著提高，但是在工业软件领域，行业产品正在从“可用”向“好用”进阶，目前企业普遍综合实力仍与国外存在差距，仍有较大技术进步空间。

“电改”及节能减碳政策密集发布，关注低估值优质标的业绩兑现。2024年内，电力市场化改革政策频出。其中，国家发展改革委于2024年5月14日公布的《电力市场运行基本规则》将于2024年7月1日正式施行。在细分方向上，我们认为网络通信、大数据、自动控制等技术的应用范围有望拓展。监测终端、无人巡检终端、带电作业机器人等设施设备有望加快配置，设备状态智能监测分析、电网灾害智能感知等技术应用有望加速落地。同时，数字化技术的应用有望加强配电网层面源网荷储协同调控。电力数据价值有待进一步挖掘，从而促进电网数字技术与实体经济深度融合。

事件催化：2024年7月4日，在2024全球数字经济大会——数据要素高层论坛上，国家数据局数据资源司副司长张慧星表示，正在加快研究制定数据资源开发利用政策文件，针对公共数据、企业数据、个人数据不同属性特点分类施策，部分政策很快就会出台。其中，公共数据方面重点是鼓励和探索公共数据授权运营，规范数据运营。企业数据方面，针对市场关注的数据开发利用的权益保障，以及合规成本等重点问题。个人数据方面，国家数据局正在调研个人数据价值实现的可行路径，做好政策储备，难点是在保护个人信息的前提下，实现个人数据的规模化利用。另外，年内，国家数据局党组书记、局长刘烈宏表示，将以制度建设为主线，今年陆续推出数据产权、数据流通、收益分配、安全治理、公共数据开发利用、企业数据开发利用、数字经济高质量发展、数据基础设施建设指引等8项制度文件。

我国数据要素政策进入体系化构建阶段。自2014年大数据首次写入政府工作报告以来，在关于数据的系列政策布局推动下，数据与实体经济融合程度不断加深，数据技术、数据产业、数据应用、数据安全等方面都取得长足发展。2024年内，国家数据局等17个部门发布《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》，选取了工业制造、现代农业等12个行业和领域来推动发挥数据要素乘数效应，释放数据要素价值。展望未来，围绕《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》这一纲领性文件，各地各部门根据实际情况和需求，将陆续制定和出台的一系列相关细则规定和配套政策，数据要素“1+N”体系有望逐步完善。

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