2025年计算机行业策略：大势已成

1. 逆周期政策不断，计算机是投资修复领军

1.1 波动短期或许存在，不改计算机是投资修复领军大趋势

由于计算机板块的中游属性，计算机行业创收与宏观经济及财政支出息息相关。复盘 2008 年至今国家 GDP 季度同比增速以及国内软件产业收入同比增速可以发现，二者基 本同向变动，呈现出整体而言正相关的态势。这是由计算机作为一个大中游的行业属性 所决定的基本特征。

计算机行业下游大量涉及政府端业务，头部 TOP15 企业中大多数有从事与 G 端支出较 为相关的业务。计算机行业下游其实有大量需求来自政府以及泛政府端，其底层资金来 源为财政支出。截至 2024/12/28，申万计算机板块市值排名前 15 的企业中，有至少 10 家业务涉及泛政府业务，其业绩与 G 端支出息息相关。

当前国家政策目标明确，逆周期政策不断推进，投资修复有望带动计算机行业 EPS 端修 复。中共中央政治局 9 月 26 日召开会议，分析研究当前经济形势，部署下一步经济工 作，从财政货币政策、房地产、资本市场、促销费、引进外资等方面发布多项政策，在 此之后亦陆续出台一系列政策安排，其政策目标与意图明确清晰。考虑到逆周期政策下， 财政和货币政策往往更加积极，一方面有望直接改善计算机下游的资金来源，另一方面 也讲修复下游客户对未来经济的预期，增加当期的数字化投入，从而增加计算机行业的 下游需求。

若回归 2019 年基本面水平，计算机行业有很大的修复空间。选择计算机（申万）指数 为对象，2014-2023 年来看，成分公司平均收入在 2014-2019 年持续爬坡，在 2019 年 达到高点，为 39.81 亿元，这一年份也位于上一轮指数牛市区间。后续由于宏观波动等 原因持续调整，2023 年平均收入为 33.83 亿元，若以 2023 年为基数，仅考虑修复至 2019 年水平，收入端则有约 18%的修复空间；若考虑利润端修复至 2019 年水平，则利 润端有约 95%的修复空间。

我们认为，计算机行业下游大量与财政支出相关，伴随国家逆周期政策持续落地，计算 机板块有望核心受益于宏观回暖。短期而言，从下游政策加大到企业基本面的转好存在 客观时间周期，因此波动仍在，但计算机是投资修复领军这一趋势明确。

1.2 B 端提效+AI 代码助力行业盈利能力提升

软件赋能 B 端降本增效，AI 编程为企业提效已得到持续验证，计算机厂商对内对外都 可输出能力。软件本就是赋能 B 端企业的降本增效工具，北美的计算机龙头企业中有大 量 B 端优秀公司企业。在 AI 编程出现后，赋能 B 端降本提效的效能进一步提升。2024 年 1 月，埃森哲发布了一份标题为《Work，workforce，workers: Reinvented in the age of generative AI》（在生成式人工智能时代重新定义工作、劳动力和工作者）的咨询报告， 深入探讨了生成式 AI 对工作、劳动力和工作者所带来的影响。埃森哲基于对工作任务中 人类与机器交互程度的分析，考虑了哪些工作任务目前或将来可以由人工智能系统自动 完成或辅助完成，分析了生成式 AI 对工作时间的潜在影响，涉及资本市场、软件开发、 保险、传媒、零售、公共事业等各行各业。从各行业看，软件平台的工作在生成式 AI 的 影响范围内的工作时间占比位居第二位，达到 68%。

servicenow、oracle、salesforce 等科技巨头推出一系列 2B 的 AI 工具，北美 AI 应 用共同特征是 B 端降本。例如，1）servicenow 提供 AI agent，利用人工智能代理优化 团队生产力，协调工作流程、集成和数据，实现对 B 端客户的业务全流程覆盖。2）oracle 使用生成式 AI，提供问答机器人，增强客户互动，减少客服人员成本；为 B 端提供自然 语言查询，提高内部数据查询效率；还可以使用 AI 加速客户的内部功能开发。3） salesforce 推出基于 AI 的 agentforce 机器人，它可以连接到企业内部的任何数据源，并 实时使用它来规划、推理和评估。此外，Agentforce 代理人可以利用任何工作流程、自 动化或 API 来完成任务。

作为第一个高准确率的 AI 应用方向，AI 代码的潜力仍处于被低估状态。AI 代码领域看 似应用范围仅限于码农，然而，作为软件这一大中游行业的底层基础能力，其效率的大 幅提升有望逐步赋能下游各行各业。实际上，当前 AI 代码已经开始大量参与软件行业生 产工作，无论是对内还是对外都有显著使用效果。

对内使用：降低员工代码工作量，提升计算机企业内部生产效率。 实例：AI 生成了 Google 超过 25%的代码。据 2024 年 11 月 1 日福布斯新闻报道，今 年 2 月，Business Insider 获得的内部文件显示，谷歌推出了一种名为“Goose”的新 AI 模型供内部使用。该工具被描述为该公司 Gemini 大型语言模型的一个分支，旨在帮助员 工完成编码和产品开发任务。 谷歌首席执行官 Sundar Pichai 在公司第三季度财报电话会议上介绍了 AI 在软件开发中 日益增长的影响力。根据Pichai的说法，人工智能系统现在负责为谷歌产品生成超过25% 的新代码，而人类程序员则监督和管理这些人工智能生成的贡献。

对外输出：赋能 B 端客户有效减少工作量，加速工作开展，受到客户青睐。 实例：亚马逊对埃森哲输出 AmazonCodeWhisperer 能力，使得埃森哲开发工作减少 了多达 30％。 据亚马逊官网，Amazon CodeWhisperer 是一款 AI 编码伙伴，可根据开发人员在集成开 发环境(IDE)中使用自然语言和代码的注释生成代码推荐，从而帮助提高开发人员的生产 力。埃森哲技术架构高级经理表示：“埃森哲正在使用亚马逊 CodeWhisperer 加速编码， 这是我们在 Velocity 平台上实施的软件工程最佳实践计划的一部分。”“Velocity 团队正 在寻找提高开发人员工作效率的方法。在搜索了多个选项之后，我们发现了 AmazonCodeWhisperer，它使我们的开发工作减少了多达 30％，现在我们将更多精力放 在提高安全性、质量和性能上。” 埃森哲 Velocity 团队一直在使用 CodeWhisperer 来加速其人工智能（AI）和机器学习 （ML）项目，CodeWhisper 给带来的好处包括： 1）该团队花在创建样板和重复代码模式上的时间减少了，而将更多时间花在重要的事情 上：开发出色的软件； 2）CodeWhisperer 使开发人员能够负责任地使用人工智能来创建语法正确且安全的应用 程序； 3）该团队可以生成完整的函数和逻辑代码块，而不必从网络上搜索和自定义代码片段； 4）他们可以加快新手开发人员或使用不熟悉代码库的开发人员的入职培训，通过将安全 扫描转移到开发人员的 IDE，他们可以在开发过程的早期发现安全威胁。

人员薪酬是计算机企业最重要的成本及费用，占申万计算机板块收入比例可达约 44%。 由于最终产品以软件项目或者软硬一体化项目的形式向客户交付，计算机板块是典型的 轻资产行业，实体硬件成本及费用并不显著。计算机行业最重要的资产是人力资源，最 主要的成本和费用则是人员薪酬，即软件工程师的工资。通过 wind 数据计算，一分为 二，从成本和收入两端来看：

成本端：根据 wind 数据统计，申万计算机板块 2018-2023 年平均销售毛利率为 26.6%，即营业成本占营业收入的比重约为 73.4%。而根据我们对计算机板块一些 典型领军企业财报数据的统计可知，人员成本是公司营业成本的重要组成部分，平 均来看，2023 年人员成本占总体营业成本的比重可达 40%左右。（注：营业成本结 构这一数据，并非所有公司都在财报中披露，因此无法直接提取计算全行业情况， 只能选取典型公司获得平均值）因此，若按以上数据计算，我们可以大致推算出， 人员成本大约占计算机板块总收入的 29%。

费用端，根据 wind 数据计算可知，2023 年申万计算机板块，人员费用占总收入比 例为 15%。 因此，将成本端与费用端加总可知，人员薪酬占计算机板块总收入的比例约为 44%。

下面进行 AI 编程对利润端弹性的敏感性测算，测算可知，AI 编程带来的效率提升可以 为计算机板块带来接近翻倍的净利率空间： 1） 根据 wind 数据可知，2018-2023 年，计算机板块平均销售净利率为 3.4%。 2） 通过上述计算已知，人员薪酬占计算机板块收入比例可达约 44%。 3） 在以上情形下，假设人员效率分别提升 5%/10%/20%/25%/30%，即能够减少 原有 44%人员成本中的 5%/10%/20%/25%/30%，也就是说，按这两者相乘计 算，可以分别带来 2%/4%/9%/11%/13%的增量利润空间。 4） 因此，在人员效率分别提升 5%/10%/20%/25%/30%的假设下，AI 编程带来的 全新净利率水平分别约为 6%/8%/12%/14%/17%（按原本的净利率+增量利润 空间计算），相比原本的计算机行业净利率水平，有极大的提升。即使是人员效 率仅提升 5%的偏低假设下，净利率也可提升至 6%，相比原本 3.4%的水平，有 接近翻倍的提升。

我们认为，北美 AI 工具多用于 B 端降本，计算机厂商对内对外都可输出能力，AI 代码 工具出现后，预计作为第一个高准确度 AI 产品会快速爆发。由于计算机行业人员成本 是最主要的成本组成部分，B 端提效+AI 编程有望带来行业利润极大的潜在提升空间。

1.3 计算机板块机构筹码仍处于历史相对低位，具备上行空间

根据 wind 最新统计数据，2024Q3 按证监会行业分类信息传输、软件和信息技术服务 业占股票投资市值比 4.88%，2024Q2 为 4.53%，环比上升 0.35pct，较 23 年初仍处低 位。

2024Q3 证监会行业持仓市值占比排名，信息传输、软件和信息技术服务业位于第 3， 较 2024Q2 上升一位。排名前二的行业分别是制造业、金融业。

截至 2024Q3，按证监会分类信息传输、软件和信息技术服务业标准配置比例（行业流动 市值/A 股总流通市值）为 5.12%，环比上季度 4.74%上升了 0.38 个百分点。2024Q3， 信息传输、软件和信息技术服务业超配比例为-0.24%，2024Q2 超配比例为-0.2%，处 于低配状态。

2. AI 应用：主打高容错或高准确率，选择边际变化显著方向

我们认为，基础模型准确率的进步是 AI 应用落地前提，目前来看，大模型综合任务准 确率仍不够高。落地较快的将是容错率较高(如 B 端内部降本增效、或 C 端各类智能终 端 Agent）的方向；或细分领域模型准确率提升较快的方向（如 AI 编程）。建议在投资 思路上优先选择这类边际变化显著的方向。

以 CV（（计算机视））领域为例，AI 目前已在安防监控、人脸识别等场景大量应用，回顾 CV 的发展历程，模型准确度的提升是大量视）应用铺开的基础： 在图像分类任务上：2012 年 AlexNet 推出，在 ImageNet 大规模视）识别挑战赛上， AlexNet 实现了 15.3%的 top-5 误差，第二名的错误率是 26.2%。 2015 年，何恺明等人提出的 PReLU 网络首次在 ILSVRC 的图像分类挑战赛中超越人类 表现，在 ImageNet 2012 分类数据集上实现了 4.94%的 top5 错误率，而人类的错误率 约为 5.1%。 在人脸识别领域：2014 年 Facebook 的 DeepFace 系统在 Labeled Faces in the Wild （LFW）数据集上达到了 97.35%的准确率，接近人类水平。 2014 年商汤推出自主研发的 DeepID 系列人脸识别算法准确率达到 98.52%，超过 Facebook 同期发表的 DeepFace 算法，全球首次超过人眼识别准确率，突破工业化应用 红线。

从当前已落地的 AI 应用分析：海外投资机构 a16z 于 2024 年 8 月 21 日发布的报告 显示当前创意工具是吸引消费者的主要 AI 应用类别。a16z Web 榜单上有 52%的公司 专注于内容生成或编辑，涉及多种形式——图像、视频、音乐、语音等。移动设备上， 图片和视频的内容编辑是最常见的用途，在榜单中占 22%，榜单上排名最高的许多新进 入者都是传统的创意工具，它们已经转型成为生成式 AI 优先，比如美图秀秀（第 9 位）、 SNOW（第 30 位）和 Adobe Express（第 35 位）。我们认为，当前 AI 创意工具落地较 快的因素可能包括创意工具对准确度的要求相对较低，如果 AI 生成结果不符合用户需 求，虽然可能需要消耗反复生成和修改带来的成本，但不容易直接造成重大损失。

ToB 各领域 SAAS 迎新机遇，AI Agent 加速企业智能化

当前 AI Agent 正在深刻影响企业的数字化转型，推动 SaaS 平台从简单的业务管理工具 转变为驱动智能化业务的引擎。据界面新闻 11 月 21 日报道，英伟达 CEO 黄仁勋在接 受两位硅谷知名风险投资人采访中表示，现代计算正在从传统的数据中心向“AI 工厂” 转变，这些工厂不仅仅是存储和处理数据的设施，而是生成 AI 和智能体的重要场所。未 来这些 AI 工厂将成为社会基础设施的重要组成部分，被广泛应用于各行各业。他因此特 别提到，SaaS 平台并不会被 AI 颠覆，反而会成为孕育智能体创新的沃土。（“它们（SaaS 企业）正坐拥金矿”，黄仁勋表示，（“还将诞生数百万 AI 智能体推动企业在特定任务上实 现更高效的智能化管理。”

当前北美众多垂直领域的 SAAS 公司正在利用 AI Agent 驱动企业业务进一步智能化升 级，例如 SAAS 领军企业 Servicenow 的 NOW 平台使用 AI Agent 来编排整个企业的工作 流程、集成和操作，从而提高团队的工作效率。

C 端我们认为各类智能终端（手机、耳机、眼镜等）将是 AI Agent 的重要应用场景。 据澎湃新闻，荣耀产品线总裁方飞表示：“AI Agent 应该是帮助你做你想做不会做，会 做不想做的事，以及提供情感陪伴。AI Agent 将会成为你智能化的助理，你可以把它 理解为‘贾维斯’”。 2023 年 9 月，Meta 与雷朋合作推出第二代联名产品 Ray-Ban Meta 眼镜，产品迅速赢得了 市场的认可。根据 IDC 的数据，2023 年第四季度和 2024 年第一季度，Ray-Ban Meta 的出 货量分别达 36 万台和 10 万台；截至 2024 年第二季度末，该产品的出货量已经超过了 100 万台，预计 2024 年全年出货量有望超过 150 万台。使用 Meta AI，用户可以提出一般问题 并接收音频回复，或者拍摄图像并询问有关图像内容的问题。例如，如果用户正在为一群 朋友做饭，可以问“Hey Meta。我正在烤扇贝、玉米棒和汉堡。我应该把它们每个煮多长 时间？”甚至可以跟进 Hey Meta.什么沙拉配得好呢？”

2.1 国内大厂 AI 边际变化显著，重视大厂 AI 产业链

国内 AI 产业的发展过程中，互联网大厂凭借其在技术、资金等方面的优势，扮演着至关 重要的角色。今年字节跳动等头部企业在人工智能领域积极布局，推动了 AI 应用的快速 发展。我们认为在投资方向上应该重视互联网大厂 AI 布局产业链上相关公司的机遇。

字节：豆包 MAU 近 6000 万，AI 软硬件加速布局

12 月 18 日，字节召开火山引擎大会，火山引擎 CEO 谭待表示，目前豆包大模型日均 tokens 使用量超过 4 万亿，自发布以来七个月增长超过 33 倍。据 36 氪，11 月豆包 MAU 接近 6000 万，在 AI 产品榜·全球总榜中仅次于 ChatGPT 2.87 亿的 MAU。 字节积极探索各领域 AI 应用，在 AI 时代再度启动“App 工厂”打法。据硅星人 pro， “App 工厂”的打法是字节快速开拓市场的重要策略之一。公开数据显示，2018 年-2020 年，字节自研和收购了大量的项目，其中在 App Store 上线的应用就有约 140 个，字节 通过批量生产，在今日头条和抖音之后，也成功推出了剪映、懂车帝、皮皮虾、番茄小 说、轻颜相机等爆款应用。在 AI 时代，“App 工厂”打法再度启动。

火山云+豆包大模型构筑 AI IaaS 基座。IDC 发布的《中国智算服务市场（2023 下半 年）跟踪》报告显示，受国内生成式 AI 技术飞速发展的影响，GenAI IaaS 市场在 2023 年实现爆发式增长，在 AI+云计算领域有双向积累的公司获得先发优势，火山引擎成为 GenAI IaaS 领域市场份额最大的云厂商。

豆包大模型家族：全面适配多业务场景。目前豆包大模型家族涵盖多项不同领域模型， 适配多种业务场景，驱动业务增长。

扣子：新一代 AI 应用开发平台。无论是否有编程基础，都可以在扣子上快速搭建基于 大模型的各类 AI 应用，并将 AI 应用发布到各个社交平台、通讯软件，也可以通过 API 或 SDK 将 AI 应用集成到业务系统中。借助扣子提供的可视化设计与编排工具，可以通 过零代码或低代码的方式，快速搭建出基于大模型的各类 AI 项目，满足个性化需求、实 现商业价值。

AI 硬件方面，科创板日报 2024 年 9 月 2 日报道字节跳动完成对 Oladance 的收购，2024 年 10 月 10 日，Oladance 推出基于豆包大模型的智能体耳机 Ola Friend。能在信息查询、 旅行导游、英语学习、情感交流等场景帮助用户。

据多知网，今年中秋节字节跳动送出的中秋礼品中包含了一个 AI 毛绒玩具“显眼包”， 在显眼包的使用说明书中提到：（“显眼包是一款基于大模型开发的情感陪伴玩偶，集合了 火山引擎的多项人工智能技术，如豆包大模型、扣子专业版、语音识别、语音合成等。” “它不仅能理解并积极回应复杂的问题，还会用鼓励的方式进行互动，内置中英文双语 两个角色，不管你走到哪里，显眼包都会陪在你身边，为你带来大模型智能生成时代的 愉悦体验。”

华为：鸿蒙实现“AI+OS”深度融合

新的鸿蒙操作系统将实现“AI+OS”深度融合，AI 大模型运行更高效。华为发布升级 版 AI 助理“小艺”，这是华为首次将原生 AI 能力融入操作系统，在盘古大模型加持下， “小艺”能力全面提升，具备更强的感知、推理能力，可实现 23 类 Top 场景记忆感知， 任务成功率超过 90%，知识量突破万亿。发布会上，华为展示了小艺图文识别、圈选查 询、文件要点总结（可直接输出思维导图）、润色文案、小艺帮记帮写帮说、声音修复等 AI 功能。其中对于小艺帮记功能，华为终端 BG CEO 何刚强调，数据保留在端侧，可随 时删除，以保护用户隐私。

华为宣布扩大 HarmonyOS NEXT 公测范围，HUAWEI Pura 70 系列、HUAWEI Pocket2 系列、HUAWEI MatePad Pro 11 英寸 2024 款等机型在 2024 年 10 月 22 日开启公测， 用户可通过“我的华为”APP-“升级尝鲜”申请升级。2025 年将陆续开启 Mate XT、nova 13、nova 12 等系列产品的公测。

华为 Kaggle 大师级智能体诞生，自主解决数据科学难题。继 OpenAI o1 成为首个达到 Kaggle 特级大师的人工智能（AI）模型后，另一个 Kaggle 大师级 AI 也诞生了。根据 Kaggle 的晋级系统，由华为诺亚方舟实验室和伦敦大学学院团队联合推出的端到端自主 数据科学智能体（agent）——Agent K v1.0。Agent K v1.0 具备动态、多步骤处理复杂 问题的能力，通过动态管理记忆并从经验中持续学习，能够完全自动化数据科学流程， 并在不依赖微调的情况下，通过环境反馈不断优化决策，实现对各种数据科学任务的自 动化、优化和泛化。

自 2020 年立项以来，盘古大模型便致力于将 AI 技术深度融入行业应用中。从 2021 年 的预训练大模型首次发布，到 2023 年的全栈自主 3.0 版本，再到最新的 5.0 版本，盘古 大模型不断迭代升级，为不同行业提供了多样化的解决方案。盘古大模型采用了分层解 耦的设计思想，其“5+N+X”三层架构是其应对行业复杂需求的关键所在，包括 L0 基 础大模型、L1 行业通用大模型和 L2 场景模型三个层次。L0 层的 5 个基础大模型提供了 满足行业场景的多种技能；L1 层的 N 个行业大模型则根据不同行业的具体需求进行微 调；L2 层则专注于某个具体的应用场景或特定业务，为客户提供开箱即用的模型服务。 这种分层解耦的架构使得盘古大模型能够灵活适配不同行业的多变需求，实现快速的落 地应用。

2024 年 6 月 22 日，华为云盘古大模型迎来了新的里程碑——盘古大模型 5.0。这一版 本的发布，不仅标志着盘古大模型在技术上的又一次飞跃，也预示着其在行业应用中的 无限可能。盘古大模型 5.0 在全系列、多模态、强思维三个方面进行了全面升级。

全系列：盘古大模型 5.0 包含不同参数规格的模型，以适配不同的业务场景。十亿 级参数的 Pangu E 系列可支撑手机、PC 等端侧的智能应用；百亿级参数的 Pangu P 系列，适用于低时延、高效率的推理场景；千亿级参数的 Pangu U 系列适用于处理 复杂任务；万亿级参数的 Pangu S 系列超级大模型能够帮助企业处理更为复杂的跨 领域多任务。

多模态：盘古大模型 5.0 能够更好更精准地理解物理世界，包括文本、图片、视频、 雷达、红外、遥感等更多模态。在图片和视频识别方面，可支持 10K 超高分辨率； 在内容生成方面，采用业界首创的 STCG（（Spatio Temporal Controllable Generation，可控时空生成）技术，聚焦自动驾驶、工业制造、建筑等多个行业场景，可生成更 加符合物理规律的多模态内容。

强思维：复杂逻辑推理是大模型成为行业助手的关键。盘古大模型 5.0 将思维链技 术与策略搜索深度结合，极大地提升了数学能力、复杂任务规划能力以及工具调用 能力。

1） 重塑自动驾驶： 盘古大模型 5.0 通过创新的可控时空生成技术，结合场景视频生成、4D BEV 视频生成、 自动驾驶仿真库及路网信息，能更好地理解物理规律，大规模生成和实际场景相一致的 驾驶视频数据，还可以灵活增加控制条件，生成不同路况、不同光照、不同天气的训练 视频数据，加速自动驾驶技术的快速成熟。

2） 重塑工业设计

以新车造型设计为例，周期一般需要 1-2 年，盘古大模型可以让汽车的造型设计时间大 幅缩短。造型设计师可以将自己的灵感，通过对话、画图与大模型交互，生成 3D 汽车数 字模型，并可进行风格化调整、零部件编辑、颜色更换等。盘古大模型生成的数字模型 还可直接输出成 3D 文件，支持 10 几种主流格式，设计师可以直接 3D 打印成样品，减 少制作油泥模型的轮次，极大地节省成本和时间。

3） 重塑建筑设计

基于盘古大模型的可控生成能力，只需输入设计的黑白草图，即可生成彩色并带有纹理 的建筑群 360°实景视频；基于盘古 3D 重建能力，还可以构建出高真实感的建筑 3D 模 型，将复杂建筑群的概念设计周期从数周缩短到数十分钟，助力建筑师创造出更加出色 的建筑作品。

4） 重塑具身智能

盘古大模型能够让机器人完成 10 步以上的复杂任务规划，并且在任务执行中实现多场 景泛化和多任务处理。同时盘古大模型还能生成机器人需要的训练视频，让机器人更快 地学习各种复杂场景。

5）重塑媒体内容生产和应用领域

盘古大模型能够将实拍视频快速转换成特定风格的动漫，并保持角色样貌特征前后一致， 舞蹈、武打等大运动轨迹也能确保合理一致的视）效果；能自动将视频译制成不同语言， 并保留原始角色的音色、情感、语气；将译制配音、动漫生成等场景的制作周期从月级 缩短到天级，大大提升制作效率，作品一次拍摄多元化制作，实现价值最大化。

华为云对昇腾 AI 云服务进行持续优化。昇腾 AI 云服务可实现 40 天无中断，集群故障 恢复时间可以缩短到 10 分钟，同时能将大模型的资源开通时间从月级缩短到天级，加速 大模型的开发。目前昇腾 AI 云服务已全面适配行业主流的 100 多个大模型，以云服务 的方式协助客户开发，训练，托管和应用模型，打造百模千态的“黑土地”。

除字节、华为外，国内腾讯、阿里、小米等互联网公司也在 AI 领域持续发力

腾讯推出 AI 智能工作台 ima

2024 年 11 月 15 日腾讯推出 AI 智能工作台 ima.copilot(简称 ima)。ima 搜索得出的答 案，除开全网信源，还打通微信公众号文章的生态。整个公众号世界里的优质知识，都 可为用户所用。能为用户提供好答案和高质量的问题相关信息，有效提升信息获取效率。 除了能搜出答案，ima 还有一个特点——边问边看，边搜边记，让用户可以轻松弄懂知识 点。

阿里通义开源模型影响力不断强化

2024 年 12 月 26 日据新浪财经报道，阿里巴巴集团携手中国电子技术标准化研究院， 联合发布《大模型技术发展及治理实践报告》。阿里巴巴集团副总裁钱磊称，阿里巴巴秉 持“负责任的技术”理念，将继续坚持云和 AI 协同发展，推动把 AI 能力转化为千行百 业的生产力。钱磊表示，阿里巴巴坚持云和 AI 协同发展，过去一年高强度投入人工智能 基础设施建设，推动算力成本持续降低，“通义千问”API 调用价格一年间下降了 97%。 据阿里研究院院长袁媛介绍，Hugging Face 社区上，目前全球开发者基于阿里自研“通 义”开源模型二次开发的衍生模型已经突破 8 万个。“通义”比肩美国 Meta 的 LlaMA， 影响力稳居全球开源模型的第一阵营。

小米搭建 GPU 万卡集群，加大 AI 投入

2024 年 12 月 20 日，据第一财经报道，DeepSeek 开源大模型 DeepSeek-V2 的关键开 发者之一罗福莉将加入小米，或供职于小米 AI 实验室，领导小米大模型团队。此前 DeepSeekV2 在模型架构上的重要创新在于对 MLA（Multi-head Latent Attention）的采 用，这项技术在降低大模型使用成本上发挥了关键作用，而罗福莉是这项工作的核心人 物之一。 我们认为互联网大厂在我国 AI 产业发展中扮演着至关重要的角色。尤其是字节跳动在 AI 领域的积极投入取得了显著成果，有望引领其他互联网大厂加大对 AI 的投入力度。 应该重视互联网大厂 AI 产业链上相关公司的机遇。

2.2 特种行业 AI 应用爆发确定性强

美国 AI 企业在军事行动中表现亮眼。2017 年，25 岁的拉基创立安杜里尔，全心投入 AI 自主武器研发，几个月后便与特朗普政府签订了国防大单，为墨西哥边境提供 AI 监视 塔。如今，其自主武器系统已被美国军方多个部门采购。截至目前，已为加沙和乌克兰 战场提供了上千架 Altius-600M 攻击无人机。去年年末，该公司的估值约为 84.8 亿美元， 虽然仅为美国传统军工巨头的约十分之一，但《华尔街日报》总结安杜里尔的发家秘诀 便是，低成本、易操作、产品研发效率高。去年年末，安杜里尔推出“走鹃”（Roadrunner） 高爆无人机拦截器，高度仅 1.5 米，运输灵活，弹头载荷却是同类飞行器的三倍。相比 只能单次使用、售价 15 万美元的 AGM-114 地狱火导弹和 18 万美元的 AIM-120 导弹， 售价仅数万美元的“走鹃”可以从发射平台垂直起降。如果证明威胁不存在，还能完好 返回指定的地点。与传统军工巨头复杂的硬件平台不同，安杜里尔的操作平台 Lattice 如 同一个总指挥中心，允许一名操作员控制和协调多个 AI 自主武器，无论是无人机、潜艇 还是移动监视塔。

美国 AI 大幅应用于军事的核心前提是军队云充分建设。美军云基础设施建设分为四个 阶段。根据防务快讯《指挥信息系统与技术》2021 年第 6 期（作者裴晔晔 倪得晶 陶智 刚 赵宇），在持续创新的作战概念牵引下，美军不断推进国防信息基础设施体系的建设 进程，主要分为以下 4 个阶段：

以国防信息基础设施（DII）为代表的第 1 个阶段：美军针对海湾战争暴露的“烟 囱”问题提出了通过构建军事信息基础设施，助力跨军兵种信息系统综合集成的理 念。1992 年，美军提出武士 C4I 计划，并于次年批准 DII 计划作为其基础支撑。 1992—1998 年，美军相继发布 7 个版本的《DII 总计划》，国防基础设施建设得以 持续深化。

以全球信息栅格（GIG）为代表的第 2 个阶段：波黑战争和科索沃战争后，美军进 一步总结经验，于 1999 年提出 GIG 概念，并在《2020 联合构想》中将 GIG 作为实 现网络中心战的重要基础，支撑网络中心和面向服务的技术理念落地。截至 2012 年，GIG 经历了 3 个发展阶段。

以联合信息环境（JIE）为代表的第 3 个阶段：2011 年 10 月，美国防部发布了信 息技术企业战略和路线图，针对 GIG 建设过程中暴露的互操作性差、规模过于复杂 庞大及成本高昂等问题提出了 JIE 的初步设想，并自 2012 年起分阶段推进 JIE 建 设，旨在提供一个安全的联合信息环境，包括单一安全架构、共享 IT 基础设施和企 业服务，以满足美军全球一体化联合作战的需求。

4）以数字现代化战略（DMS）为代表的第 4 个阶段：2019 年 7 月，美军发布《国 防部数字现代化战略》，并将其作为 IT 领域的顶层战略。2020 年，国防部首席信息 官批准数字现代化基础设施执行委员会章程，将 DMS 视为具体计划，将 JIE 纳入其 中并对工作内容进行了延展。2021 年 1 月，美国防部作战试验和评估办公室（DOT&E） 发布的 2020 年度报告将 JIE 计划更名为 DMS 相关企业 IT 倡议，意味着 DMS 取代 了 JIE，并成为美军国防信息基础设施体系未来的发展方向。

AI 持续应用于军事，依赖基础设施建设以及大数据分析软件。目前全球局势下 AI 技术 大量应用于军事领域，下游终端目前主要表现为无人机、机器狗等硬件设备，但 AI 技术 大幅应用的前提是上游大量云基础设施建设以及中游大数据软件分析。

我们认为，展望 2025 年，我国特种行业云基础设施建设有望显著加速，下游 AI 应用 如机器狗、无人机等无人作战体系将进一步丰富，AI 应用在特种行业爆发确定性高。

3.AI 编程提效显著，计算机行业有望高度受益

编程问题有比较准确、快迭代的评判标准，同时类似 Github 等社区拥有海量高质量代 码数据，是大模型能较快取得进步的方向。随着底层模型能力的持续提升以及在 AI 编程 工具在交互界面等方向的产品化持续推进，AI 编程的应用速度将大幅加快。 我们预计 2025 年下半年起，AI 编程会产生显著商业化效果，驱动计算机行业进入利 润率提升周期，行业中 AI 编程对人效提升空间大、利润率提升空间大、行业竞争格局好、 应用落地快的企业有望深度受益。 AI 编程对人效提升空间大的公司： 我们认为，研发人员占比较高的公司，AI 编程对公司整体的人效提升空间较大，以下为 部分计算机行业研发人员占比较高的公司（按申万计算机分类 2023 年报研发人员数量 占比排序）

AI 编程对利润率提升空间大的公司： 我们认为，工资薪酬占公司的营业收入比重大的公司，通过 AI 编程提效后对公司的利润 率有较大的提升空间。以下是部分计算机行业工资薪酬（包括研发费用中工资薪酬、管 理费用中工资薪酬、销售费用中工资薪酬）与营业收入比例高的公司，以及单列出研发 费用中工资薪酬与营业收入比例高的公司（按申万计算机分类 2023 年研发费用-工资薪 酬/营业收入占比排序）

行业竞争格局好的公司

部分细分领域的计算机公司行业壁垒较高，例如一些特定行业的专业软件和解决方案提 供商中，其对行业知识和客户需求的深入理解形成了独特的壁垒，使得它们在 AI 编程应 用于本行业时能保持竞争优势。

AI 编程应用落地快的公司

我们认为，业务开发任务难度较低的计算机公司将更快落地 AI 编程。对于一些较为常规 和重复性的编程任务，AI 可以发挥较大作用，例如一些简单的代码生成、代码补全、格 式调整等工作，AI 可以快速准确地完成，减少人工编程的工作量和难度，提高整体开发 效率，进而反映在公司业绩上。

4.自动驾驶加速渗透，行业投资机会明确

回顾 2024 年，我们认为 2024 年为真自动驾驶元年，政策端、海外与国内技术龙头均 有重大进展。 2023 年底自动驾驶相关政策空白得到填补。2023 年 11 月，工信部等四部委联合发布 《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》，目标为通过开展试点工作， 引导智能网联汽车生产企业和使用主体加强能力建设，在保障安全的前提下，促进智能 网联汽车产品的功能、性能提升和产业生态的迭代优化，推动智能网联汽车产业高质量 发展。2024 年 12 月，交通运输部印发《自动驾驶汽车运输安全服务指南（试行）》，《指 南》包括适用范围、基本原则、应用场景、自动驾驶运输经营者、运输车辆、人员配备、 安全保障和监督管理等八部分。弥补了我国自动驾驶相关政策空白。

特斯拉更新 FSD V13.2，升级多项重磅功能。根据新浪财经报道，特斯拉 FSD V13.2 的 更新内容可谓是颠覆性的，功能上进行了多项重磅优化。特斯拉工程师表示，这次更新 几乎是一次“完全重写”的过程，而这也正是过去四年内最重要的系统升级之一。以下 是 FSD V13 的几个核心创新点： 从停车场直接启动 FSD：最令消费者激动的变化之一是，FSD V13.2 现在可以在停 车场直接启动自动驾驶，无需像之前一样提前设置导航。车主只需在停车场内选择 目的地并点击 FSD 按钮，系统便能自动启动，带来更加便捷的驾驶体验。 增强的倒车与自动停车功能：新版 FSD 增强了纯视）倒车功能，不仅可以在停车时 自动倒车，还能执行三点掉头等复杂操作，极大提升了停车的智能化水平。系统对 车周围的环境识别更加精准，确保停车时的安全与高效。 图像处理和决策速度提升：FSD V13.2 采用了基于 HW4.0 硬件的全分辨率图像处理 平台，并提升了每秒 36 帧的处理速度。这使得车辆的环境识别更加精准，提升了自 动驾驶时的决策速度。 更快的决策和响应时间：新版本在 AI 模型运行速度上实现了突破，决策速度提高了 2 倍，这对于提高行车安全性和减少反应时间至关重要。 增强的车队通信功能：FSD V13 还为未来的 Robotaxi 网络奠定了基础。更新使得 FSD 支持车队动态导航，为特斯拉部署无人出租车（Robotaxi）提供了技术保障。

2024 年 10 月，特斯拉展示无人驾驶 Cybercab。2024 年 10 月 11 日，特斯拉举办了 名为（“Robotaxi Day”（无人驾驶出租车）的演示活动。无人驾驶出租车被命名为 Cybercab 没有方向盘或踏板，设计充满未来感，车门像蝴蝶翅膀一样向上打开，车舱很小，只能 容纳两名乘客。值得注意的是，这辆车完全没有插头，通过感应充电无线充电。特斯拉 计划明年在德克萨斯州和加利福尼亚州推出全自动驾驶汽车，Cybercab 将于 2026 年投 产，最晚可能要到 2027 年。但是用户可以提前用 Tesla 现有车型体验到无人驾驶出租 车。

特斯拉数据积累已超 20 亿英里，其中超过 50%是在 FSD v12 上行驶得来的。根据 Tesla 官方披露资料，自 FSDv12 发布以来，FSD 累计驾驶里程数的增长就进入了斜率更 高的轨道，以更快的速度上行，截至 2024 年 6 月，FSD 累计驾驶里程数超过了 16 亿公 里。而根据 Tesla AI 官方推特披露，截至 2024/10/24，Tesla 的车队现在在 FSD 监督下 累计行驶距离已经超过 20 亿英里，其中超过 50%是在 V12 上完成的。

算力是一切 AI 算法的基础，没有大规模算力就如巧妇难为无米之炊，天然抬高了智驾 自研入场门槛。对于一切算法而言，算力（更具体一点说，是计算用的 GPU 芯片）是底 层计算基础，没有算力就无法训练，这是巧妇难为无米之炊的定律。又因为智能驾驶训 练所需数据多为 2D、3D 图像及其他信号数据，所需要的存储空间及计算资源都消耗巨 大，对于车企而言，这一算力成本无疑提高了前置成本，天然抬高了智驾算法自研的门 槛。 特斯拉算力规模已超 6 万张 H100，预计到 24 年底将拥有接近 9 万张 H100 之巨的规 模。根据 Tesla 官方披露资料，截至 2024Q3，特斯拉拥有的 H100 GPU 数量已超过 6 万 张，预计到 2024 年年底，公司算力规模有望达到接近 9 万张的数量。

国内车企亦进入算力军备竞赛，蔚小理等新势力车企纷纷扩张算力资源，华为是当前国 内算力资源相对最强的玩家。AI 大模型创业催生的抢购算力潮，今年开始向汽车行业迁 移。以理想、华为和小鹏汽车为首，向端到端智驾发起猛冲的公司，尤为激进。据 36 氪了解，目前理想汽车已经囤够了万张算力卡，同时还在物色数据中心的地址。根据 36 氪 报道数据显示，2024 年 7 月，理想的云端算力为 2.4 EFLOPS，到 8 月底，理想算力已 经陡增至 5.39 EFLOPS。几乎一个月时间，理想的云端算力增加了近 3 EFLOPS。同样， 小鹏汽车宣布，到 2025 年，云端算力将从目前的 2.51 EFLOPS 增加到 10 EFLOPS。华 为智驾也在两个月内迅速将云端训练算力规模从 5EFLOPS 扩张到 7.5 EFLOPS。 2023 年华为将智选车升级为鸿蒙智行，24H1 鸿蒙智行成为国内新势力品牌销量第一。 根据 IT之家报道，华为于 2023 年 11 月 9日宣布华为智选车业务升级为鸿蒙智行（HIMA， Harmony Intelligent Mobility Alliance）。鸿蒙智行官网网站描述为：鸿蒙智行（HIMA， Harmony lntelligent Mobility Alliance）是鸿蒙智能汽车技术生态联盟，旨在与合作伙伴 一起，推进汽车智能化技术发展，为用户打造卓越的智能汽车产品，提供极致的智慧出 行体验，把数字世界带入每一辆车。根据证券时报报道，2024 年 7 月，华为披露，鸿蒙 智行 2024 年上半年累计交付 194207 辆汽车，登上中国新势力品牌上半年销量第一。 特斯拉 FSD 系统有望 2025Q1 进入中国，自动驾驶加速推进。根据观察者网与华尔街 见闻报道，9 月 5 日，特斯拉官方账号（“Tesla AI”通过社交媒体发文宣布了一项重要进 展：其备受瞩目的 FSD（（Full-Self Driving 全自动驾驶）系统预计于明年第一季度正式在 中国与欧洲市场推出。此外，特斯拉 AI 团队还介绍了近期 FSD 的迭代改进，包括 9 月 推送 V12.5.2 版本，接管率提升 3 倍，该版本适配 HW3.0 平台，实现与 4.0 平台统一模 型；推送真·智能召唤功能；推送 Cybertruck 自动泊车；注意力检测支持佩戴太阳墨镜； 高速公路和城市统一技术栈，全部基于端到端；推送 Cyberturuck 的 FSD 功能；10 月将 推送 FSD 倒车和车位-车位能力，同时 V13 版本平均接管率再提升 6 倍。我们认为，特 斯拉作为全球自动驾驶龙头自动驾驶技术正在快速迭代，FSD 系统进入中国后有望加速 全行业技术进步。

25H1 尊界 800 将正式上市，华为携自动驾驶功能冲击高端电车领域。11 月 26 日的华 为 Mate 品牌盛典上，鸿蒙智行尊界 S800 正式亮相。这是鸿蒙智行“界”家族的首款“百 万级”豪华轿车，也是中国新势力品牌首次冲击百万级超豪华市场无人区。尊界 S800 首 发搭载了华为多项顶尖黑科技，拥有 8S 设计标准——集成超级巡航、超机动性、超级信 息感知、超级隐私保护、天地网联、人工智能辅助、主动防护系统以及超可靠性。根据 易车网报道，尊界 S800 将于 25H1 正式上市。

5.国产化有望成为投资修复领军

5.1 新质生产力发展要求强调创新，外部环境或加速自主可控

新质生产力发展要求或加速投资修复，自主可控有望成为领军方向

从新质生产力内涵来看：根据央视新闻，新质生产力是创新起主导作用，摆脱传统 经济增长方式、生产力发展路径，具有高科技、高效能、高质量特征，符合新发展 理念的先进生产力质态。它由技术革命性突破生产要素创新性配置、产业深度转型 升级而催生。以劳动者、劳动资料、劳动对象及其优化组合的跃升为基本内涵，以 全要素生产率大幅提升为核心标志。特点是创新，关键在质优，本质是先进生产力。

新质生产力投资驱动细分领域景气度复苏。考虑到新质生产力是社会发展的新动能， 从其发展任务看，自主可控、数字经济等皆为重要发展方向，我们预计，在相关产 业政策推动下，新质生产力发展要求的落地，有望带动诸多细分领域投资加速。

特朗普赢得大选，科技出口管制进一步收严，外部环境或加速自主可控

特朗普赢得美国大选，自主可控或将成为内外部环境下重要方向之一。2024 年 11 月 6 日，特朗普赢得美国大选。回顾特朗普的首个总统任期（2017 年 1 月 20 日2021 年 1 月 20 日），他曾打着“让美国再次伟大”和“美国优先”的旗号，颁布实 施了一系列极具争议的政策，包括大规模减税、重振制造业、打击非法移民、重新 谈判贸易协定，以及增加军费等。在此前特朗普担任总统的四年内，他曾多次对中 国商品加征关税，包括针对高科技产品的关税措施。而在 2024 年 10 月，特朗普在 参加一档美国媒体节目时，再次发表了关于《芯片法案》、中国台湾和加征关税等个 人观点。特朗普认为，中国台湾“偷走”了美国的芯片业务，应向美国交“保护费”。  半导体出口管制进一步加强，自主可控迫在眉睫。当地时间 2024 年 12 月 2 日，美 国政府发布了对华半导体出口管制措施。该措施进一步加严对半导体制造设备、存 储芯片等物项的对华出口管制，并将 136 家中国实体增列至出口管制实体清单。

信创集采时代正在开启，央企带头采购、使用芯片等创新产品。1）2024 年 3 月 11 日， 中央政府采购网发布《关于更新中央国家机关台式计算机、便携式计算机批量集中采购 配置标准的通知》。其中明确表示：乡镇以上党政机关，以及乡镇以上党委和政府直属事 业单位及部门所属为机关提供支持保障的事业单位在采购台式计算机、便携式计算机时， 应当将 CPU、操作系统符合安全可靠测评要求纳入采购需求。2）2024 年 8 月 6 日，国 务院国资委印发《关于规范中央企业采购管理工作的指导意见》，提到“涉及国家秘密、 国家安全或企业重大商业秘密，不适宜竞争性采购”、“发挥采购对科技创新的支撑作 用……在卫星导航、芯片、高端数控机床、工业机器人、先进医疗设备等科技创新重点领 域，充分发挥中央企业采购使用的主力军作用，带头使用创新产品”等，有望通过央企 采购加速科技自主可控创新。 行业信创正在加速推进，金融、运营商等进度较快。根据第一新声音的调研，2023 年， 我国信创替换按照“2+8+N”节奏稳步推进。党政信创开始向区县乡镇下沉，替代核心 由电子公文系统转移到电子政务。八大行业中，金融信创替换节奏最快，2023 年底金融 PC 等终端基本完成百分百替换，部分核心系统开始进行替换；电信、电力行业信创替换节奏开始加快，一般以 3-5 年为周期分阶段进行改造；医疗、交通信创替换已经开始有 少量案例落地，教育、石油、航空领域信创替换逐渐开始起步。除 8 大行业以外，汽车 制造、烟草、物流等行业信创也已开始陆续试点实施。

万亿级信创产业空间打开。受宏观经济环境影响，企业信息化预算缩减，对于信息化项 目投入更为谨慎。因此 2023 年信创市场出现阶段性变化，前三季度信创采购明显减少， 至第四季度逐渐恢复。2024 年看，增速有望逐步恢复，预计至 2026 年，我国信创市场 规模可超过 2.6 万亿元。

5.2 算力投资继续高增，国产比例有望快速提升

大模型继续迭代，训练侧投资仍有扩张。1）近期，全球大模型继续迭代，多模态、端侧 等进展不断，训练端算力需求仍在增长。2）据咨询公司 Omdia 测算，2024 年微软从英 伟达购买 48.5 万颗“Hopper”构架 GPU，远超 Meta（（22.4 万颗）以及云端运算竞争对 手亚马逊（19.6 万颗）和 Google（16.9 万颗）。字节跳动与腾讯 2024 年分别订购了约 23 万块英伟达芯片，其中包括 H20 型号（Hopper 的低端版本），经过修改以满足美国对 中国客户的出口管制。GPU 出货量继续走高，算力需求依旧旺盛。

算力需求开始向推理倾斜，主流模型日均 Token 已达数万亿。1）技术层面来看，推理 阶段优化是下一个发力点。OpenAI 联合创始人 Ilya Sutskever 指出，通过增加数据和计 算能力来提升预训练模型的效果已达到瓶颈。当前，OpenAI 在 o1 模型中采用了（“测试 时计算”（（test-time compute）技术，允许模型在推理阶段进行多步推理，类似于人类的 思考过程。其他 AI 厂商，如 Anthropic、xAI 和 Google DeepMind 也在开发类似的技术， 通过优化推理阶段来提升模型性能。2）AI 应用端来看，随着大模型在应用侧规模化部 署，算力需求已向推理端倾斜。2024 年 12 月 18 日举办的火山引擎 FORCE 大会上，火 山引擎 CEO 谭待表示，截至目前，豆包大模型日均 tokens 使用量超过 4 万亿，较 5 月 发布时期增长超过 33 倍，tokens 使用量直接反映了模型的广泛应用和市面需求，大模 型应用正在向各行各业加速渗透。自 2024 年 9 月至 12 月，豆包大模型在信息处理场景 的调用量增长了 39 倍，客服与销售场景增长 16 倍，硬件终端场景增长 13 倍，AI 工具 场景增长 9 倍，学习教育等场景也有大幅增长。3）海外 AI 应用同样加速扩张，软件厂 商 SAP 将生成式 AI 智能副驾 Joule 置于商业模式核心；AppLovin 推出 AI 广告引擎模型 Axon2.0 提高广告匹配效率等。AI 应用端的大规模扩张会显著加速模型推理侧算力需求， 4）据 IDC 此前预测数据，云端推理占算力的比重将逐步提升，预计到 2026 年推理占 62.2%，训练占 37.8%。

同时，智算国产化比例快速提高，各类政策、招投标均有落地。1）随着外部对于高端芯 片出口管制的不断加强，海外厂商生产的 GPU 出口国内受限。目前，国内使用的 GPU 仍 主要来自于 NVIDIA 等厂商，国产算力替代空间广阔。2）AI 算力需求增加的背景下，算 力国产化进程提速。2024 中国移动算力网络大会上，中国移动宣布全球运营商最大单体 智算中心——中国移动智算中心（呼和浩特），已投产使用，部署约 2 万张 AI 加速卡， AI 芯片国产化率超 85%。3）我国政府出台多项相关政策，招投标加速落地，积极推进 智算中心建设。如《新型数据中心发展三年行动计划（（2021-2023 年）》《（“十四五”国家 信息化规划》《（“十四五”数字经济发展规划》等一系列政策将智算中心的发展作为重点 规划发展对象；《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》，明确提出在 京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏等 8 地启动建设国 家算力枢纽节点，实施“东数西算”工程，构建全国一体化大数据中心体系。 供给端来看，ASIC 架构渗透加快，博通 AI 业务收入高增。1）北京时间 12 月 12 日美 股盘后，博通公布了 2024 财年第四财季财报，实现业绩超预期增长，ASIC 定制化芯片 是重要推动点。公司 2024 财年 AI 业务实现收入 122 亿美元，同比增长 220%，驱动半 导体业务的收入创新高至 301 亿美元，公司整体营收同比增长 44%至创纪录新高的 516 亿美元。博通 CEO Hock Tan 表示，公司领先的人工智能 XPU 和以太网网络产品组合是 AI 业务取得成功的关键因素，这也使得公司在人工智能芯片市场中占据了重要地位，成 为推动公司业绩增长的核心动力之一。2）在业绩发布会中，公司表示，预计 2027 年 AI可服务市场规模为 600-900 亿美元，测算空间包括公司已有的三家人工智能专用集成电 路客户，若公司赢得另外两家头部公司业务，业务规模将进一步提升。

相比 NV 生态，ASIC 更为开放，推理阶段来临，利好国产芯片渗透。1）半导体芯片中 的数字芯片大致可分为逻辑芯片、存储芯片以及微控制单元（MCU），而 CPU、GPU、FPGA、 ASIC 则属于逻辑芯片，可基于逻辑门电实现运算与逻辑判断功能。AI 运算由此衍生出两 条路径：一种是以英伟达 GPU 为代表的通用路径，适合通用高性能计算；另一种是 ASIC 定制芯片为代表的专用路径。尽管 GPU 在处理大规模并行计算任务时表现出色；而经过 特殊设计的 ASIC 在处理单个运算任务时能实现更高的处理速度和更低的能耗，更适用 于某些特定场景、推理端以及边缘计算。2）考虑科技大厂内部生态较为完备，大规模量 产后，ASIC 的单位成本或可更低，例如，亚马逊 Trainium 芯片在推理任务中比英伟达 H100 GPU 便宜约 30%至 40%；谷歌也在不断优化其 TPU 系列，最新的 TPU v6 在能效 上比上一代提升 67%。3）我国 ASIC 行业研发基础扎实且发展势头强劲，如寒武纪、澜 起科技、黑芝麻、地平线、华为海思、百度以及阿里巴巴等均已布局 ASIC 产品，且部分 国产 ASIC 技术已经达到国际领先水平。3）目前大模型训练中较为主流的 NVIDIA GPU+CUDA 计算生态是完全封闭的，大部分开发者若想融入当下生态只能选择兼容 CUDA。同时，在 2024 年 3 月，英伟达宣布不再允许使用转译层在其他 GPU 上运行 CUDA 软件，进一步巩固 CUDA 生态壁垒。而 ASIC 作为一种专用集成电路，其设计并不依赖 于 CUDA 或任何特定编程框架，科技大厂与芯片厂商可形成稳定关系，实现共同迭代成 长，国内厂商有望实现追赶。

5.3 华为与信创共振，鸿蒙 PC 即将到来

华为打造面向通用计算的鲲鹏和面向 AI 计算的昇腾两大计算产业，截至 2024 年 9 月， 已联合 7600 家伙伴和 635 万开发者，共同开发了 2 万多个解决方案。

鲲鹏从迁移适配走向原生开发，实现一次开发构建多平台版本，效率更高，性能更优。 2023 年底华为启动鲲鹏原生开发计划，截至 2024 年 9 月，已有 200 多家头部伙伴实现 鲲鹏原生开发，覆盖金融、运营商、政府、电力等行业核心系统，计划到 2025 年，鲲鹏 原生开发伙伴将超越 1000 家，覆盖行业主流应用，共同加速数智基础设施的应用创新。

华为昇腾已经形成完整软硬件生态体系。截至 2024 年 12 月，硬件伙伴从 5 家发展到 60 多家，伙伴基于昇腾开发的硬件产品已经近千款。软件伙伴也从 100 多家发展到 2000 多家，联合开发的解决方案也已 4000 多个，广泛应用于互联网、金融、政府、电信、能 源、交通、公共事业等行业核心业务场景。 目前，以开源鸿蒙为底座的生态设备突破 10 亿，正持续赋能行业转型升级。

产业应用方面：开源鸿蒙与主流芯片厂商合作，超过 120 款芯片完成适配，超过 900 款软硬件产品通过兼容性测评。不仅覆盖了电力、交通、医疗、金融等多个基础行 业领域，在穿戴、超高清、家庭终端等消费者领域也有了关键进展，为各行各业提 供重要的技术支撑和生态基础。

技术治理方面：项目管理委员会积极构建适合社区发展的技术治理体系，持续推动 技术规范化和成熟化，确保版本持续演进，能力快速迭代。创新推进方面，设立开 源鸿蒙 SIG（特别兴趣小组）超 60 个，专注专业技术领域及创新项目的架构设计、 开源开发、项目维护等，涵盖内核、图形、编译器运行时和软总线等诸多技术领域。

代码共建方面：社区已汇聚 8100 多名贡献者和 70 多家单位持续共建，项目代码量 累计超过 1.2 亿行。

人才发展方面：目前开源鸿蒙人才生态已广泛覆盖超过 300 所院校，吸引了 7 万余 名师生积极投身“学－考－用－赛－留”闭环路径中。已有 5 万+开发者通过开源 鸿蒙人才认证考试，20 余家产业链上下游企业开放开源鸿蒙岗位。

鸿蒙系统 2024 年 Q1 全球份额达 4%，在国内超越 iOS 成第二大系统。根据 Counterpoint 发布的统计数据，2024Q1，鸿蒙操作系统在全球市场的份额达到 4%，并 在中国市场上超越 iOS，成为第二大操作系统。市场份额的增长得益于华为旗舰产品的 热销。同时，鸿蒙操作系统的 5G 普及率从 2023Q1 的 9%上升至 50%。报告还指出， 华为在供应链本地化方面的努力，为鸿蒙操作系统的市场前景提供了广阔空间。

目前的华为 PC 或将是最后一批搭载 Windows 系统的笔记本电脑。1）根据财联社的 报道，2024 年 9 月 20 日，华为常务董事、终端 BG 董事长、智能汽车解决方案 BU 董事 长余承东表示，目前的华为 PC 或将是最后一批搭载 Windows 系统的笔记本电脑，后续 将会有鸿蒙系统的 PC 产品。

6. 诸多领域投资修复有望加快

6.1 卫星互联网：两大星座有望进入常态化组网，2025 年行业迎来加速

GW 星座与千帆星座 2024 年分别开始组网，2025 年两大星座有望进入常态化组网。 1）根据腾讯网报道，北京时间 12 月 16 日 18 时，长征五号乙运载火箭在海南文昌卫星 发射中心成功发射，顺利将卫星互联网低轨 01 组卫星送入预定轨道，标志着中国星网的 首次批量组网发射圆满完成，这次发射采用了“一箭 10 星”的方式。此次发射的低轨 01 组卫星，主要使用 Ka 等频段载荷，旨在为全球用户提供宽带通信和互联网接入等服务。 这是中国星网“国网（GW）星座”计划中的首次批量发射，且首次采用长征五号 B 火箭 执行卫星互联网任务。根据国际电信联盟的申请，中国星网计划发射多达 12,992 颗卫 星，进一步推动全球互联网覆盖。2）根据 C114 通信网报道，2024 年 12 月 5 日我国在 太原卫星发射中心使用长征六号甲运载火箭，以一箭 18 星方式，成功将“千帆星座”第 三批组网卫星送入预定轨道，发射任务取得圆满成功。目前，“千帆星座”在轨组网卫星 数量达到 54 颗。千帆星座于 2023 年启动建设，包括三代卫星系统，采用全频段、多层 多轨道星座设计，一期将完成发射 1296 颗卫星，未来将打造 1.4 万多颗低轨宽频多媒 体卫星的组网。

海南国际商业航天发射场顺利完成首发，2025 年有望进入高密度发射态势。根据环球 时报报道，随着长征十二号运载火箭成功将卫星送入预定轨道，我国首个商业航天发射 场——海南国际商业航天发射场（以下简称“海南商发”）的首次发射取得圆满成功。海 南商发的建成并成功首发，填补了我国没有商业航天发射场的空白，也完成了星箭制造、 商业发射场测试发射，以及卫星数据应用服务的商业航天全产业链闭环，进一步提升了 我国航天发射能力，也为我国民、商大规模低轨星座组网任务等空间基础设施工程建设， 提供强有力的发射保障。按照计划，2025 年海南商发预计具备执行 20 发任务的发射能 力，届时将形成月月有发射的高密度发射态势。

我们认为，随着两大国产低轨星座进入常态化组网，2025 年我国低轨卫星互联网建设将 得到显著加速，相关产业成熟度有望迅速增加，强烈建议关注有此带来的行业投资机会。

6.2 医疗：下游订单呈企稳态势，AI 医疗进入成长期

国内医疗信息化市场规模突破 800 亿元，人口老龄化及慢性病催生需求。根据 IDC 数据， 2011-2019 年，我国医疗信息化行业市场规模逐年递增，且增速保持在 10%以上的较高水平， 2023 年我国医疗信息化市场规模突破 800 亿元。随着人口老龄化和慢性病负担的增加，医 疗服务体系面临优化的迫切需求。同时，中国作为世界上老龄人口过亿的国家，老龄化进程 不断加快。据第七次全国人口普查，60 岁及以上人口占比上升 5.4%，其中 65 岁及以上人 口占 13.5%。老年人群中慢性疾病患病率高，65 岁以上人群中有 62.3%患有慢性疾病。此 外，慢性病导致的疾病负担占总疾病负担的近 70%，死亡人数占总死亡人数的 86.6%。因 此，优化医疗保障体系、创新养老模式，通过信息化手段实现高质量的老年生活，成为解决 老年护理供给不足、减轻医疗服务负担的关键。

医疗信息化政策持续推进，智慧医疗分级评价标准有望更新。 1）2024 年 5 月 23 日，北京市人民政府办公厅印发《北京市加快医药健康协同创新行动计 划（2024-2026 年）》（简称行动计划），提出为加快发展新质生产力，推动医药健康产业更高 质量更高水平发展，特制定本行动计划。主要目标是，到 2026 年，北京市医药健康产业总 规模达到 1.25 万亿元（其中，医药工业营业收入达到 2400 亿元），固定资产投资每年 100 亿元以上。 2）2024 年 06 月 03 日，国务院办公厅关于印发《深化医药卫生体制改革 2024 年重点工作 任务》的通知，深入开展全国医疗卫生机构信息互通共享攻坚行动，推动健康医疗领域公共 数据资源开发利用，推进医疗服务事项“掌上办”、“网上办”，整合医疗医药数据要素资源， 围绕创新药等重点领域建设成果转化交易服务平台。 3）2024 年 5 月 28 日，国家卫生健康委医院管理研究所在北京市召开主题为“融智慧、强 质量、助发展”的智慧医院助力公立医院高质量发展学术交流大会，进行智慧医疗分级评价 标准修订，新标准对指标架构进行了重新设计，具体包括：

增加的 2 个角色，包括医疗管理和电子病历安全。医疗管理要求包括医疗质控、护理质 控、准入与职权管理、不良事件管理和感控管理等。强化安全管理，细化不同层面安全 职责，安全管理体系强化（“人防”，安全技术体系强化（“物防”“技防”，业务连续与灾备， 要求强化运维支持，保证业务运行。

新标准对区域协同提出了要求。按照国家整体政策要求，从 5 级开始要求区域数据的使 用，涉及 55 项，占比 7%。5 级开始强调区域数据的查询，6 级和 7 级都强调区域数据 的利用，8 级强调区域数据的健康和自采管理。

新标准增加了中医、中药的要求，增加 32 项评价内容。主要包括中药：分类、汤药机 读标签、煎药相关要求；知识库：行十八反、十九畏、中医禁忌症等的检查；中医治疗： 中医临床路径、针灸、穴位等要求；中医病历：中医疾病诊断、中医证候诊断、四诊信 息等结构化内容；中药处方格式及书写规范；护理记录：调护执行记录。

新标准增加（“人工智能”要求。包括人工智能应用如方案推荐、辅助判断、病历辅助生 成、病历内涵质控，以及数字疗法，如院后诊疗方案、自采数据形成治疗计划。其中（“智 慧语音对话”将调整到新版《智慧服务》标准中。

医疗 IT 订单有望呈现企稳态势，千万级大单频出。2022 年受宏观环境影响，订单数量和交 付能力都受到影响；由于医疗需求的复苏本身存在一定的滞后性，2023 年各医疗 IT 公司订 单及营收未见明显好转迹象。进入 2024 年，随着政策支持力度进一步加大，以及医院端的 逐步恢复，医疗信息化订单有望呈现企稳态势，千万级大单频出。

6.3 教育：政策支持教育领域设备更新，教育 IT 企业有望核心受益

2024 年 5 月，国家发展改革委、教育部发布《教育领域重大设备更新实施方案》，支持 教育领域设备更新。

支持内容为： （一）普通高校教学科研仪器设备。服务高校人才培养、学科建设、科学研究的重大教 学科研仪器设备。重点聚焦集成电路、人工智能、量子科技、生命健康、航空航天、材 料、能源等战略急需和新兴领域，以及新工科、新医科、新农科、新文科建设，更新不 适应教学科研需求、性能无法达到教学科研相关配置标准或影响使用安全、已达到最低 使用年限的设备。 （二）职业院校（含技工院校）实训教学设备。符合专业教学要求及行业标准，或职业 院校专业实训教学条件建设标准（职业学校专业仪器设备装备规范）的专业实训教学设 备。重点聚焦新一代信息技术产业、高档数控机床和机器人、高端仪器、航空航天装备、 船舶与海洋工程装备、先进轨道交通装备、能源电子、节能与新能源汽车、电力装备、 农机装备、新材料、生物医药及高性能医疗器械等重点行业和领域，更新不适应实训教 学需求、未达到相关实训教学条件标准、影响实训教学安全的设备。

支持标准为： （一）对地方院校的设备更新项目，原则上按照东、中、西、东北地区分别不超过核定 总投资 40%、60%、80%、80%进行支持，享受特殊区域发展政策地区按照具体政策要 求执行。 （二）对中央部属高校的设备更新项目，原则上按照不超过核定总投资 70%的比例进行 支持。 （三）在上述支持比例的基础上，采取投资限额管理，“双一流”高校支持额度不超过 5 亿元，其他学校支持额度不超过 2 亿元。党中央、国务院部署的重大项目，可不受上述 限额管理。 我们认为，国家对教育领域设备更新政策，有利于促进学校 capex 支出提升，教育 IT 相 关企业有望核心受益。

6.4 信息安全：长期需求确定性强，整体基本面亟待复苏

国家对数字安全重视程度凸显，长期需求确定性强。根据网信办发布的《数字中国建设 整体布局规划》，在数字中国顶层设计中，将数字安全屏障和数字技术创新体系并列为“两 大能力”，建设数字中国成为发展的新潮流，网络安全作为数字化经济的基础和底座也已 成为共识。 网络安全市场规模持续增长。根据艾媒咨询最新发布的《2023 年中国网络安全产业发展 研究报告》，2023 年中国网络安全市场规模约为 683.6 亿元，同比增长 8.0%，预计 2027 年中国网络安全市场规模有望增至 884.4 亿元。

市场集中度逐年提升，行业竞争格局有望改善。根据中国网络安全产业联盟数据，2022 年我国网络安全市场 CR1 为 9.83%，CR4 为 28.59%，CR8 为 44.91%，此外，2018- 2022 年，领军企业的市场份额始终保持上升趋势，前四名企业的市场份额已经从 2018 年的 21.71%升至 2022 年的 28.59%。网络安全市场集中度持续提升，行业竞争格局有 望改善。

下游行业复苏进度不均，行业需求存在后置性特征。考虑到网络安全下游行业较为分散， 从宏观角度看不同行业的复苏进度不均，对网络安全的投资可能存在需求侧压力。同时 信息化投资相较基础设施建设存在滞后，而国内网络安全需求整体则往往滞后于信息化 投资。目前网络安全行业整体仍在复苏阶段，预计行业内公司整体业绩改善尚需时间。

6.5 IT 基建：万亿国债有望刺激科技 Capex，资金来源条件改善

2024 年万亿国债计划发布，有望刺激科技领域 Capex。根据央视网消息，财政部 5 月 13 日发布通知，明确今年将发行 1 万亿元超长期特别国债，其中，5 月 17 日将首发 400 亿元 30 年期特别国债。根据安排，今年发行的 1 万亿元超长期特别国债期限包括 20 年 期、30 年期和 50 年期，发行次数分别为 7 次、12 次和 3 次。发行时间分布在 5 月中旬 至 11 月中旬。付息方式均为按半年付息。其中，30 年期将最先在 5 月 17 日首发。北京国家会计学院副院长李旭红分析称：（“在一季度的基础上，撬动社会的投资，对整个市场 的资金安排、金融的稳定有积极的作用。”从主要投向领域看，今年超长期特别国债将专 项用于国家重大战略实施和重点领域安全能力建设。李旭红介绍称：“比如高水平的科技 自立自强、城乡融合发展、区域协调发展、保障粮食和能源安全、美丽中国建设，这些 领域都是我们重点支持的。”

特别国债与专项资金支持对设备更新 Capex 提供支持，下游 IT 基础设施相关企业有望 获得资金来源。2024 年 9 月 23 日，根据国家发展改革委召开专题发布会介绍，财政资 金保障和监管是加力推进（“两新”工作的关键环节，对有序推进（“两新”工作至关重要。 财政部积极贯彻落实党中央、国务院决策部署，及时下达超长期特别国债和设备更新贷 款贴息资金，切实做好资金保障和监管工作。 1）分批次直接向地方安排 1500 亿元超长期特别国债资金。国家发展改革委牵头，综合 各地区常住人口、GDP、汽车和家电保有量等因素，确定各地区资金规模后，财政部第 一时间按 60%比例向地方预拨 900 亿元资金，并要求各省抓紧将预算资金分解下达至同 级有关部门或下级财政部门，有效保障各地及时启动相关工作。同时，财政部密切跟踪 各地工作进展情况，实时掌握资金使用进度，并根据地方实际工作进展情况，及时下达 剩余 600 亿元资金，有效保障中秋、国庆期间消费品以旧换新补贴资金需求。 2）及时下达大规模设备更新专项资金，收到国家发展改革委转来的超长期特别国债资金 支持设备更新项目清单后，财政部第一时间启动预算下达程序，下达相关资金，并要求 地方各级财政部门按照项目实施进度及时拨付资金，保障相关项目有序实施。 3）拨付第一笔设备更新贷款贴息资金。中央财政优化资金申领流程，向省级财政预拨贴 息资金，省级财政按季度向银行预拨贴息资金，银行在收息时直接扣除，经营主体免申 即享优惠利率。财政部安排设备更新贷款贴息资金 200 亿元，目前已拨付第一笔贴息资 金 80 亿元，提振经营主体设备更新积极性，加速设备更新和技术改造。

7.ETF 大时代与并购重组贯穿资本市场线

全球 ETF 市场保持快速发展势头。截至 2024 年 6 月底，全球挂牌交易的 ETF 资产总规 模超 13 万亿美元，资金大幅净流入超 6000 亿美元。从资产类别来看，权益 ETF 规模占 比超 75%，债券 ETF 规模占比超 15%，商品 ETF 规模占比近 2%。截至 2024 年 6 月 底，全球挂牌交易的 ETF 资产总规模达到 13.17 万亿美元，较 2023 年底增加 13.44%。 近 20 年的规模年均复合增长率超 20%，产品数量更是连续 20 年保持正增长。

美国 ETF 市场在规模方面长期占据全球市场主导地位。截至 2024 年 6 月底，美国市场 ETF 规模为 9.18 万亿美元，占全球 ETF 市场规模比重近七成，其中纽交所 6.89 万亿美 元，排名全球第 1；纳斯达克交易所 1.64 万亿美元，排名全球第 2；芝加哥期权交易所 0.69 万亿美元，排名全球第 4。

权益 ETF 占股票总市值比重反映了 ETF 市场的发展程度和成长空间。截至 2024 年 6 月 底，美国权益 ETF 规模为 7.2 万亿美元，美国股票市场总市值为 58 万亿美元，占比为 12.4%，中国权益 ETF 规模约 0.25 万亿美元，股票总市值约 11 万亿美元，占比约 2.2%，还有较大发展空间。

2024 年 9 月 24 日以来股票 ETF 市场大幅增长，其中，中证 1000ETF 规模增长达 190.8%。2024 年 9 月 24 日以来，股票 ETF 整体规模从 18307 亿元增长至 11 月 8 日 27607 亿元，增长 50.8%；其中，中证 1000ETF 增长达 190.8%。

随着 ETF 市场的蓬勃发展，互联网等渠道投资者对 ETF 接受度不断提升。根据东方财 富半年报，2024H1 东方财富互联网金融电子商务平台共计实现基金认（申）购（含定投） 交易 86,033,083 笔，基金销售额为 8,513.82 亿元，其中非货币型基金共计实现认（申） 购（含定投）交易 54,327,923 笔，销售额为 4,996.64 亿元。截至 2024H1，天天基金累 计基金销售额 10.86 万亿元。 境内 ETF 市场资金持续净流入。2024 年上半年非货币 ETF 净流入额高达 4617 亿元， 约占 2023 年全年净流入额的八成。分类型来看，宽基 ETF 净流入最高，达 4076 亿元， 约为 2023 年宽基 ETF 净流入额的 1.3 倍。除此之外，策略 ETF（（主要为红利 ETF）净流 入 160 亿元，商品 ETF 净流入 180 亿元，债券 ETF 净流入 234 亿元。

上市公司并购重组的政策陆续出台，鼓励央国企等加快并购重组。

9 月 24 日，证监会主席吴清在国新办新闻发布会上官宣后，证监会当日就发布《关 于深化上市公司并购重组市场改革的意见》，坚持市场化方向，更好发挥资本市场在 企业并购重组中的主渠道作用。（《意见》从服务新质生产力发展、鼓励产业整合、提 高监管包容度、提升交易效率等六方面深化并购重组市场改革。

9 月 27 日，国务院国资委召开的国有企业改革深化提升行动 2024 年第三次专题推 进会上，提出要围绕新技术、新领域、新赛道，开展更多高质量并购。

与此同时，各地政府也迅速出台了相关政策。 11 月 12 日，《上海市支持上市公司并购重组行动方案（2025—2027 年）》并指出， 并购重组是提高上市公司质量、培育龙头企业的重要方式。 11 月 11 日，无锡举办并购重组项目对接会，通过搭建并购标的与上市公司对接平 台，推动上市公司高质量发展。 10 月 24 日，深圳发布《深圳市促进创业投资高质量发展行动方案（2024-2026） （公开征求意见稿）》（下称《行动方案》）。到 2026 年，深圳力争形成万亿级政府 投资基金群、千亿级“20+8”产业基金群、百亿级天使母基金和种子基金群；备案 股权投资及创业投资基金争取超过 1 万家等。推动产业链主企业、大型科技企业和 上市公司围绕产业链上下游开展企业风险投资（CVC）、参与上下游协同创新。

根据证券日报 12 月 20 日报道，据数据统计，今年以来，A 股共披露 106 单重大资产 重组（以首次披露日期统计，剔重），超过去年同期。其中 48 单为“并购六条”出台以 来披露的重大资产重组计划，占比 45.28%。从并购标的来看，以生物医药、半导体等 新兴产业为主。 复盘 2014 年-2015 年并购热潮： 2014 年 3 月，国务院发布的《关于进一步优化企业兼并重组市场环境的意见》进一步提 出要减少企业兼并重组相关行政审批，营造良好的市场环境，发挥资本市场作用。同年 10 月 24 日，证监会发布修订后的《上市公司重大资产重组管理办法》办法规定，将对 不构成借壳上市的上市公司重大购买、出售、置换资产行为取消审批，取消要约收购事 前审批及两项要约收购豁免情形的审批等。上述政策的松绑，彻底引爆了此轮 A 股并购 行情。 据上交所研究报告显示，2014 年较有代表性的 42 起跨界并购案中，大部分并购买方处 于经营压力较大的传统行业，而标的企业集中于新兴行业，具体细分行业包括游戏、影 视、广告、移动互联网等。在此股跨界并购浪潮当中，跨界并购的估值也不断刷新纪录。 据统计，42 起跨界并购平均溢价为 9.7 倍，超过 10 倍的高溢价并购有 14 起。2015 年 是上市公司发生并购最频繁的年度，当年 67%的上市公司发生了并购行为。 我们认为，政策在并购重组方面逐步放宽，为我国资本市场发展提供利好条件。国企改 革背景下，并购重组助力国企布局新兴产业、提升经营效率，有望贯穿资本市场主线。

编辑：火腿肠