2025年计算机行业风险排雷手册

年度策略风险排雷

2025年度策略：三浪叠加，放手一搏

在强力化债开启+内需预期提升+科技制裁预期加剧的背景下，计算机将开启基本面预期向上之路。 计算机行业低位进击，9月中旬，SW计算机创10年新低。9月24日至11月19日，申万计算机指数涨幅为66.07%。在31个行业分类中，计 算机行业涨幅排名第一。 2024年前三季度行业营收端加速增长，控人控费趋势加强。2024Q3行业重仓股配置比例为2.37%， 环比下降0.13Pcts， 创10年新低。 三浪叠加，我们优先看好质地优良的细分行业龙头。 在三轮上涨中已经遴选出行业龙头，并且符合大产业趋势，我们正在国产化、智能化、数据资产化三大浪潮的初期。过去10年中，计算机 板块主要有3次明显且持续的上涨行情，最大驱动因素分别为：2012年的移动互联网技术、2019年的国产替代和云计算技术、2022年新一 轮人工智能技术。 机构重仓股在近三年是调整幅度最深的之一，当前大部分机构重仓股跑输行业，部分行业龙头已经出现基本面企稳。 坚持政策引导的自主可控主线，AI应用精选自动驾驶等赛道，数据要素优选国企。 信创反转信号明显：业绩上，2024前三季度，信创减亏明显。政策上，化债带来地方资金支持；新一期安全可靠测评结果公告出炉，给替 换带来指引。产品上，基础软硬件、工业软件、华为产业链是信创重要参与者，预期未来软硬一体式创新，新产品新技术密集发布期。 AI应用：海外AI产品数据趋势向好，国内办公、工业场景的AI应用产品不断出炉。自动驾驶高景气多催化，自动驾驶业绩在过去四个季度 连续大幅跑赢行业平均水平。展望未来，我们认为自动驾驶赛道的高景气度仍将持续。四季度有望受到产业面、政策面、基本面三重因素 催化，成为潜在高弹性标的。 数据要素政策加快：中短期或迎来密集的政策高峰期，特别是关于公共数据的利用与开发或能够成为短期内较大变量之一。

AI应用行业观点：AI Agent及AI硬件有望推动垂直行业应用进程加速

（1）年度策略观点：多模态大模型呼之欲出，AI Agent及AI硬件有望推动垂直行业应用进程加速 核心逻辑：24年以来AI大模型已历经多轮迭代，目前海外以OpenAI、谷歌，国内以百度、华为、科大讯飞等厂商为代表，AI 大模型迭代呈现多模态、AI Agent以及赋能智能硬件的显著趋势，或将加速推动AI大模型结合行业应用进程。 选股思路：基于AI大模型能力及垂直行业应用，优先看好大模型能力领先或者在垂直行业具备生态优势的厂商；此外，随着AI Agent、AI智能硬件有望爆发，看好相关环节厂商受益下游需求的爆发。 （2）成立关键假设： AI应用政策细则完善逐步推进：AI大模型应用从数据采集、模型训练到场景应用各个环节细则仍需完善，指引市场规范进行。 AI+行业应用产品迭代可以有效解决用户痛点：大模型及垂类应用厂商应当具备高质、有效的技术研发能力，从而挖掘用户痛 点，实现AI+行业应用产品的商业价值最大化。 （3）成立最大软肋： 大模型迭代不及预期，行业应用产品无法满足市场需求导致商业化进程不及预期：AI大模型结合行业应用作为一个新市场， 目前已有的商业化产品成熟度仍然较低，需要在技术迭代的进程中不断满足下游用户的潜在需求。但如果大模型训练推理、 数据存储等技术迭代不及预期，会直接导致AI Agent、智能硬件、内容应用等产品服务无法真正解决用户痛点，进而无法在产 业链终端变现，从而影响整个链条的价值转化。

算力行业观点：算力进入全面国产化时代，国产AI算 力产业链有望加速迭代

（1）年度策略观点：算力进入全面国产化时代，国产AI算力产业链有望加速迭代 。 核心逻辑：大模型AI算力需求旺盛，美国不断加码芯片禁令，国产AI芯片已在性能上逐步接近英伟达芯片，智算中心、运营商和金融等行业客户、 受限企业/央国企、互联网厂商有望加速进行AI算力的国产化进程。 选股思路：基于供应的稳定性、性能、能否支持大模型训练和推理，优先看好华为、海光产业链相关标的；其次建议关注美国禁令下能供应英伟 达新品服务器的相关厂商困境反转机会；最后建议关注AI手机、AIPC等终端产业链。 （2）成立关键假设： AI大模型应用快速推进，大额算力投资能实现商业闭环：由于AI算力投资占用Capex金额较多，因此大模型能否尽早实现算力投资+应用变现的 闭环对后续算力释放节奏影响较大； 美国不会放开对中国出口高端AI芯片的限制，同时国产芯片厂商供应相对充足：目前AI算力供不应求，AI算力国产化能在商用客户中快速推进 的前提是难以买到美国高端AI芯片，同时国内具备足够性能的芯片供应相对充足；供应国产AI服务器的厂商毛利率不会大幅下降：服务器整机厂本身业绩受下游客户议价权和上游拿货成本影响较大； （3）成立最大软肋：  国产芯片供应不稳定或美国放开高端芯片出口限制：大模型仍处于训练投入期，算力需求旺盛，目前华为昇腾、海光深算等国产芯片性能已逐 步趋近英伟达A/H卡，并可进行一定参数量的大模型训练和推理，若国产芯片供应不足，或美国放开芯片限制，则将影响国产算力芯片的市占率， 进而影响未来算力供应格局。

数据要素行业观点：核心关注数据价与量的政策边际变化

（1）年度策略观点：持续关注数据价+量的政策边际变化。 核心逻辑：2024年是数据要素产业政策基调明确的元年，系列政策的颁布明确了公共数据的可开放性，但是具体落实到商业 模式层面并非以政策主导为核心，而是市场行为的先行先试为度量，小范围试点摸索后再逐步拓宽其效果。我们认为当下核心 关注数据的价与量的边际政策变化，同时基础设施/工具的完善程度亦值得跟踪。 选股思路：由于主要的“量&价”政策均是围绕公共数据展开，优先看好具备公共数据运营/治理相关的公司；此外，数字经济 基础设施和ERP作为构建数据要素产生的核心环节亦值得关注其建设动态。 （2）成立关键假设： 数据要素顶层政策持续推进：公共数据价格的价格政策持续推进+公共数据开放有序推进。 技术产品迭代可以有效利用数据资源：数商应当具备高质、有效的技术研发能力，从而挖掘数据资产的价值。 （3）成立最大软肋： 政策引导后，产业节奏仍不清晰：数据要素作为一个新市场，政策的引导固然重要，但是当下数据要素市场仍然处于摸索阶 段，政策无法基于每一个细分应用场景制定规则，更多的是需要从实践中不断摸索。

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