2025年计算机行业中期投资策略:AI精彩纷呈,信创替代加速
- 来源:开源证券
- 发布时间:2025/05/07
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计算机行业2025年中期投资策略:AI精彩纷呈,信创替代加速.pdf
计算机行业2025年中期投资策略:AI精彩纷呈,信创替代加速。1.年初至今计算机指数跑赢沪深300,基金持仓比例仍在低位从板块表现来看,截至2025年4月30日收盘,计算机指数较年初上涨2.35%,同期沪深300指数下跌4.18%,计算机指数跑赢沪深300指数,在所有一级行业中排名第六,其中AI板块涨幅居前。从基金持仓来看,一季度末基金对计算机行业股票的持仓比例为3.82%,环比下降0.16个百分点,仍处于历史低位。2.重视两大核心趋势:AI全面繁荣,信创发展势头正盛(1)AI从模型到算力、应用,进入全面繁荣时代。模型端:从GPT-4到GPT-4o再到GPT-4.1,OpenAI开启AGI时代...
板块业绩有望修复,基金持仓比例仍在低位
表现回顾:年初至今计算机指数跑赢沪深300
年初至今计算机指数跑赢沪深300指数。截至2025年4月30日收盘,计算机指数较年初上涨2.35%,同期沪深300指数下跌 4.18%,计算机指数跑赢沪深300指数,在所有一级行业中排名第六。
年初至今,AI板块涨幅居前。从A股计算机板块年初至今的个股行情表现来看,AI板块涨幅居前。其中,宏景科技(202.2%)、 星图测控(196.4%)、每日互动(174.2%)、并行科技(149.9%)、立方控股(115.0%)、鸿泉物联(108.0%)、国子软件 (87.3%)、拓维信息(81.9%)、赛意信息(76.9%)、唐源电气(74.7%)涨幅排名前十。
业绩分析:业绩短期承压,有望迎来修复
2024年度计算机板块营业收入保持平稳,利润整体承压。按照中位数法统计,2024年度,计算机板块营业收入同比下滑 0.06%,归母净利润同比下滑10.5%;扣非归母净利润下滑7.1%;经营活动净现金流同比下降11.2%。一方面,板块收入增 速有所放缓,我们判断主要受外部环境影响,政府及企业信息化支出增长放缓所致;另一方面,尽管板块内多数公司自 2023年下半年启动降本增效的战略,但整体费用端有所增长,导致板块利润下滑。
2025Q1计算机板块营业收入和归母净利润增速均有所修复。按照中位数法统计,2025Q1单季度计算机板块营业收入同比增 长2.53%,归母净利润增长5.7%。整体来看,2025Q1板块收入端增速较2024Q4有所修复,同时,降本增效成效显现,利润 增速高于收入增速。
基金持仓:2025年一季度末计算机板块基金配置比例环比下降
2025年一季度末计算机板块基金配置比例环比下降。根据Wind数据统计,2025Q1末,基金对计算机行业股票的持仓比例为3.82%, 环比下降0.16个百分点。在所有一级子板块中,计算机板块持仓市值排名第八位。2025Q1末,持股市值排名前十的公司为寒武纪、 海光信息、金山办公、科大讯飞、海康威视、同花顺、中科曙光、中控技术、深信服、华大九天。
重视两大核心趋势:AI全面繁荣,信创发展势头正盛
AI:从模型到算力、应用,进入全面繁荣时代
ChatGPT:强人工智能时代的里程碑。2022年11月,OpenAI公司推出大型语言对话模型ChatGPT,发布仅短短5天,注册用 户数就超过100万。 2023年1月末,ChatGPT的月活用户已突破1亿,一度成为史上增长最快的消费者应用。ChatGPT具有自 然语言处理能力强、上下文理解能力强、多轮对话能力强等特征,被视为强人工智能时代的里程碑。
从GPT-4到GPT-4o再到GPT-4.1,GPT快速迭代。继 ChatGPT 后,OpenAI 于2023 年 3 月发布了 GPT-4 。它是GPT系列模型 的重要升级,首次将输入模态从单一文本扩展到图文双模态。2024年5月14日,OpenAI春季发布会发布了新型旗舰模型 “GPT-4o”。与 GPT-4 Turbo 相比,GPT-4o 速度提高了 2 倍,价格减半,限制速率提高了 5 倍。9月13日,OpenAI官宣发布 o1-preview,其全新推理模型系列的首个预览版。新模型专注于复杂任务推理,能在科学、编程和数学等领域解决比以往模 型更难的问题,使用速度比GPT-4o慢,价格也更高。同时,OpenAI发布了小尺寸经济版本o1-mini。2025年4月15日,OpenAI 发布新一代AI模型GPT-4.1系列,GPT-4.1系列模型专注于提升编程能力、指令遵循和长上下文理解,包括GPT-4.1、GPT-4.1 mini和GPT-4.1 nano三个版本。在性能提升的同时,GPT-4.1的成本价格比GPT-4o便宜26%。
OpenAI正在努力从对话式AI向AGI迈进。 2024年7月,OpenAI公布全新AGI路线图, OpenAI将AI划分为5个等级,自称其AI模型正 处于L1,但很快就会达到L2(推理者)。而根 据其预测,五级AGI最快将在2027年实现。
此外,Claude、Gemini、Llama等大模型也在迭代。(1)Claude:2024年3月4日,Anthropic公司推出了Claude 3 系列,包括Opus、Sonnet和Haiku三个版本,每个版本都针对不同的应用场景和需求进行了优化。6月21日, Anthropic发布了Claude 3.5 Sonnet,进一步提升了模型的性能和能力。10月22日,Anthropic发布了两个新模型: 升级版的Claude 3.5 Sonnet和全新的Claude 3.5 Haiku。2025年2月25日Anthropic 推出新一代混合推理模型 Claude 3.7 Sonnet,在“自主性编程”、金融和法律任务上的表现明显优于前代产品。
(2)Gemini:谷歌的Gemini是一款由Google DeepMind于2023 年12月6日发布的人工智能多模态大模型。2024年2月,Gemini 1.5发布,不仅性能全面升级,更在长上下文处理能力上实现重 大突破,能够理解并运用训练数据中未包含的新语言,其最高配 置版本Gemini 1.5 Pro支持高达1,000,000 token的超长上下文,成 为谷歌史上最强MoE大模型。10月,谷歌宣布重大组织调整, Gemini团队并入进DeepMind。2025年3月,谷歌正式发布Gemini 2.5 Pro模型,在多项基准测试中表现优异,获得了开发者和终端 用户的高度认可。 (3)Llama:2024年9月,Meta正式推出了 Llama 3.2 AI 模型, 其特点是开放和可定制,其中包括适合边缘和移动设备的中小型 视觉 LLMs (11B 和 90B),以及轻量级纯文本模型(1B 和 3B),此外提供预训练和指令微调(instruction-tuned)版本。 2025年4月,Meta推出了开源人工智能模型Llama 4,Llama 4模 型是Llama系列模型中首批采用混合专家(MoE)架构的模型。
“大信创”:国产软硬件逐渐迈入“好用”阶段,替换节奏有望加速
根据工信部印发的算力发展规划,2025年国 内智能算力规模将超过105EFLOPS。2023 年10月,工信部等六部委联合印发《算力基 础设施高质量发展行动计划》,提出到2025 年,全国算力规模超过300EFLOPS,智能算 力占比达到35%,达到105EFLOPS,东西部 算力平衡协调发展。
2023年以来,地方性政策频繁落地,鼓励智能算力基础设 施的建设。2024年4月,北京市经信局和通信管理局印发 《北京市算力基础设施建设实施方案(2024—2027年)》 的通知 , 提出到 2025 年 , 本 市 智 算 供 给 规 模 达 到 45EFLOPS,2025-2027年根据人工智能大模型发展需要和 国家相关部署进一步优化算力布局。到2027年,实现智算 基础设施软硬件产品全栈自主可控,整体性能达到国内领 先水平,具备100%自主可控智算中心建设能力。重点建设 海淀、朝阳、亦庄、京西(石景山、门头沟)等E级智能 算力高地,优先加快两个10EFLOPS大规模智算集群建设 进度,着重满足快速增长的大模型训练算力需求和推理算 力需求。 2023年12月,深圳市工信局发布《深圳市算力基础设施高 质量发展行动计划(2024-2025)》,提出要基本形成算力 多元泛在、存力安全可靠、运力优质互联、算存运协同建 设的算力基础设施技术体系。到2025年,通用算力达到 14EFLOPS(FP32),智能算力达到25EFLOPS(FP16), 超算算力达到2EFLOPS(FP64)。存储总量达到90EB。先 进存储容量占比达到30%以上,重点行业核心数据、重要 数据灾备覆盖率达到100%。
需求端:互联网、运营商、政府等下游行业需求旺盛,智算项目密集落地。 互联网:国内互联网厂商资本开支回暖,AI算力或为投资重点。2023年以来,腾讯、阿里等互联网厂商资本开支明显回暖, 2023Q4-2024Q4阿里营业资本支出同比增速分别为25.77%、304.85%、98.75%、312.86%和336.11%;腾讯资本开支同比增速 分别为33.1%、225.5%、120.8%、113.6%和386%,我们判断AI算力或为投资重点。
政府:智算中心落地节奏明显加速,同时建设规 模明显增加。我们整理了2022年以来部分典型的 AI计算中心项目,发现:(1)2023年下半年以 来,政府智算中心落地节奏明显加速,特别是 2024年以来,部分县市级城市开始建设或提出建 设智算中心;(2)建设规模明显增加,2023年 及以前的智算中心建设规模基本在百P左右,随 着大模型的涌现,各地智算中心建设规模及规划 规模明显增加;(3)以昇腾为代表的国产算力 成为重要支撑。
海光:DCU产品兼容“类 CUDA”环境,实现快速迭代。海光 DCU 主要具有三大技术优势。一是强大的计算能力。海光 DCU 基于大规模并行计算微结构进行设计,具备强大的全精度各种数据格式的算力,是一款计算性能强大、能效比较高的通 用协处理器。二是高速并行数据处理能力。海光 DCU 集成片上高带宽内存芯片,可以在大规模数据计算过程中提供优异的数 据处理能力,使海光 DCU 可以适用于广泛的应用场景。三是良好的软件生态环境。海光DCU 采用 GPGPU 架构,兼容“类 CUDA”环境,解决了产品推广过程中的软件生态兼容性问题。公司通过参与开源软件项目,加快了公司产品的推广速度,并 实现与 GPGPU 主流开发平台的兼容。近五年来海光信息收入和利润实现超高速增长,印证公司在国产算力领域的竞争实力。
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