策论AI系列（三）：人工智能主题分化存真下的投资线索

证券研究报告|2023年06月16日 策论AI系列(三) 人工智能主题分化存真下的投资线索 核心观点策略研究·策略深度 海外股指主要涨幅由核心标的贡献，国内AIGC概念标的同样演绎“分化存真”。年初至今SPX上涨超过12.5%，其中市值占比最高的七家企业(苹果、微软、谷歌、亚马逊、特斯拉、Meta)年初至今综合涨幅超过50%，这七家企业市值占SPX的不足25%，但贡献了超过95%的涨幅，AIGC产业持续演化过程中，SPX分化尤为明显。A股方面，指数和个股层面上的分化实际发生在4月之后，人工智能行情主要经历三个阶段：1）2月-3月末的普涨段；2）3月末至5月初，分化度较高但赚钱效应中枢下移；3）优质个股赚钱效应、赛道分化度小幅下降。 海外AIGC相关概念标的“分化存真”逻辑演绎的更早，产业链各层次内部同样出现分化。从产业链分层看，海外人工智能产业链可分为基础层、技术层、应用终端层三个层次，整体表现上基础层优于技术层，技术层优于应用层。基础层内部，英伟达年初至今表现更好；技术层内部，技术进度更领先的Meta年初至今表现优于其他企业；应用层整体波动较大，更受短期看点驱动，BIGBEAR、BuzzFeed有过大幅上涨但持续性差。 企业视角：基于英伟达、特斯拉过去十年，看优质企业如何穿越周期。不论是英伟达还是特斯拉，在创造α的过程中，始终具备较强的产品力。英伟达不断完成GPU架构迭代，抢占市场份额，特斯拉前期完善S3XY产品矩阵，率先占领用户心智。从业绩视角看，英伟达在股价表现相对强势的区间里，“数据中心+游戏”两大主要板块综合增速持续上行或增速高于50%；而特斯拉在“盈利改善+现金流改善”的区间里，表现相对更好。国内AI企业在分化存真的过程中，业绩和产品力仍是值得关注的核心变量。 产业视角：“SCIR”框架下的AI赛道投资机会。从供给端和应用端出发，可以将AI产业链上的企业分成SCIR四类，其中“S”即Supplier，包括算法、算力+平台，“C”即Combiner，指的是AI作为介入方，对原有模型部分逻辑功能进行提升的企业，包括ERP等；“I”即Invoker，指的是主营产品/服务可以直接调用大模型的企业；“R”是Refiner，指的是直接应用大模型对业务本身提升有限，需要通过企业数据+大模型的梯度微调，实现垂域小模型演化的企业，通常分布在游戏、数据处理、自动驾驶、网络安全、金融科技等领域内。 核心结论：供给端全阶段受益，应用端存在较为分明的先后次序。基础层和技术层作为人工智能的技术底座，在需求提升的过程中长期受益；Invoker类企业在前期应用端爆发时，直接嫁接大模型接口提前受益；Combiner类企业需要寻找大模型输出与产品某部分功能的契合度，受益时间晚于Invoker；Refiner类企业需要借助自身数据训练大模型，打造自身的垂域小模型，前期准备时间更长，成本也更高。从分化程度看，Refiner>Combiner>Invoker>Supplier。自下而上筛选企业方面，供给端关注增量需求空间带来的收入爆发力，需求端关注大模型是否帮助企业完成降本增效，进而提升企业经营绩效。 风险提示：本文列举的公司和个股仅作为历史复盘，不作为推荐依据，也不构成投资意见。 证券分析师：王开联系人：陈凯畅 021-60933132021-60375429 wangkai8@guosen.com.cnchenkaichang@guosen.com.cn S0980521030001 基础数据 中小板/月涨跌幅(%)7421.96/1.93 创业板/月涨跌幅(%)2270.06/-1.05AH股价差指数138.68 A股总/流通市值(万亿元)77.35/68.33 市场走势 资料来源：Wind、国信证券经济研究所整理 相关研究报告 《策略深度研究·估值跟踪-从市盈率及分化程度看A股近期变化》——2023-06-12 《策略深度研究-ESG指数和ESG基金的比较分析》——2023-06-07 《策略深度研究-多视角下的“中特估”投资范式》——2023-06-02 《产业链ESG系列研究(三)-金融业ESG实践与高质量信息披露》 ——2023-05-31 《产业链景气度系列研究(三)——TMT产业景气投资框架》——2023-05-29 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 内容目录 分化存真进行时：从海外股指结构分化说起5 上半年美股宽基指数主要涨幅由核心标的贡献5 国内AIGC相关概念标的正在演绎“分化存真”7 海外AIGC相关概念标“分化存真”逻辑演绎得更早8 AI产业链各层次如何演绎“分化存真”9 企业视角：优质企业如何穿越周期13 英伟达：人工智能计算领域领头羊13 特斯拉：全球新能源车领路人19 结论：产品+业绩是“常胜将军”穿越周期的必要条件23 产业视角：“SCIR”框架下的赛道投资机会24 从供给端到应用端的“SCIR”框架24 从AI当前发展阶段看“SCIR”企业投资机会25 “SCIR”框架总结及企业一览32 风险提示37 图表目录 图1：年初至今SPX指数主要涨幅与7支核心标的分化严重5 图2：7支核心标的贡献超过SPX涨幅的95%以上5 图3：SPX、纳指风险溢价水平创新低5 图4：NDX.GI、SPX.GI的EPS2YCAGR年初至今持续修复，NDX修复力度大于SPX6 图5：META自2022年底持续上修盈利预测6 图6：美股GICS信息技术行业资产负债率整体偏低6 图7：4月以来AIGC相对全A超额收益放缓7 图8：个股视角下4-5月AIGC、人工智能概念赚钱效应转弱7 图9：人工智能概念股4月以来周频涨跌幅中位数录得一定回撤7 图10：目前AI处于分化存真阶段2，自下而上精选赛道+标的7 图11：人工智能技术架构及海外重点企业8 图12：从代表公司的表现上看，基础层>技术层>能力应用终端层8 图13：2021-2026年全球数据总量及预测9 图14：2016-2021年全球数据中心负载任务量及预测9 图15：2018-2025年全球AI芯片市场规模及预测9 图16：独立GPU出货量方面：NVIDIA>AMD>Intel9 图17：LLaMA模型超参数一览10 图18：SAM模型原理及结构简览10 图19：DINOv2数据处理管道原理示意11 图20：Meta发布多模态AI模型ImageBind11 图21：ImageBind可实现的能力11 图22：英伟达创新历程13 图23：英伟达股价变化情况及行业变化复盘13 图24：英伟达2016-2018年超额回报及2019年跑输行业的主要原因在于数据中心收入增速变化14 图25：2016年英伟达深度学习产品深入布局各行业15 图26：英伟达广泛布局人工智能领域15 图27：英伟达GPU架构演进史16 图28：2018-2022年(FY19-FY23)GraphicSegment收入17 图29：FY19-FY23GraphicSegment营业利润(率)17 图30：2019年末至2021年末，英伟达主营业务收入持续高增，股价拐点略早于增速拐点17 图31：2022年(FY23)数据中心收入首次超过游戏，成为英伟达收入的主要贡献项18 图32：FY2Q24英伟达业绩指引18 图33：近10年特斯拉股价涨幅超百倍，相对SPX可选消费、纳斯达克、汽车行业超额收益均显著19 图34：2012-2015年特斯拉复盘20 图35：2015年末-2019年末特斯拉基本面复盘21 图36：2019年末至2021年末特斯拉复盘22 图37：2022年至今特斯拉复盘23 图38：AI产业视角下的“SCIR”框架24 图39：部分大语言、多模态模型训练成本一览25 图40：2019-2022年大语言和多模态模型参数量对比25 图41：大语言与多模态大模型时间线和国家隶属关系(2019-2022年)26 图42：DuolingoMaxExplainMyAnswer27 图43：DuolingoMaxRoleplay27 图44：Duolingo与Chegg年初至今股价分化28 图45：Duolingo与Chegg核心内容对比28 图46：企业用户可在企业版AdobeExpress中使用Firefly29 图47：AdobeFirefly界面29 图48：AdobeFirefly使用场景一览29 图49：Adobe年初至今小幅跑赢纳指30 图50：Adobe营业收入及归母净利润30 图51：EinsteinGPT帮助用户进行商业分析30 图52：EinsteinGPT帮助用户生成代码30 图53：人工智能产业周期下SCIR的受益区间32 图54：四类企业营收/营收增速指引33 图55：四类企业净利润、净利润增速、ROE指引34 图56：四类企业历史营收一览35 图57：四类企业历史净利润、ROE一览36 表1：英伟达重要GPU产品迭代发展15 分化存真进行时：从海外股指结构分化说起 上半年美股宽基指数主要涨幅由核心标的贡献 年初以来美股宽基指数整体上涨，但内部结构分化严重。年初至今，纳指和SPX在风险溢价偏低的预警下仍然持续上涨，从整体涨幅上看，纳指上涨超过25%、SPX上涨超过10%。相较于信息技术占据60%+权重的纳指，SPX作为更均匀的宽基指数，年初至今经历了很大程度的分化。这种分化主要体现在，目前市值占比最高的七家企业（苹果、微软、谷歌、亚马逊、英伟达、特斯拉、Meta）年初至今实现了超过50%的综合涨幅，远超SPX整体的12.5%。从市值占比和涨跌幅贡献的角度看，上述7个企业年初在SPX中的市值占比仅为22.4%，但年初至今贡献了SPX涨跌幅中的96.23%。尤其是在3月以来，AIGC产业持续演化的过程中，这种分化表现得更加明显。 图1：年初至今SPX指数主要涨幅与7支核心标的分化严重图2：7支核心标的贡献超过SPX涨幅的95%以上 资料来源：万得，彭博，国信证券经济研究所整理资料来源：万得，彭博，国信证券经济研究所整理 SPX.GI IXIC.GI 图3：SPX、纳指风险溢价水平创新低 资料来源：Factset，国信证券经济研究所整理 利润增长率的预期上修一定程度上能够反映纳指和SPX本身的分化。从NDX.GI和SPX指数整体法口径下利润增长率的预期看，NDX.GI未来的增速预期在年初至今有显著的上修，而SPX尽管同样存在上修，但上修的幅度更为有限，人工智能产业演进迭代一定程度上加速了这种上修的分歧。对于人工智能企业而言，我们不能忽视成本端的投入，但是在AIGC技术与应用场景嫁接展现出的巨大潜力面前(如Copilot),用户心智持续变化的过程中，增量客户订阅一定程度上能够促进EPS的上修，考虑到AI应用端企业商业模式决定了相对更低的负债率，对这种长期的革命性变化的计价是对1-2年利润增长率上修的核心支撑。 图4：NDX.GI、SPX.GI的EPS2YCAGR年初至今持续修复，NDX修复力度大于SPX 资料来源：Factset，国信证券经济研究所整理 图5：META自2022年底持续上修盈利预测图6：美股GICS信息技术行业资产负债率整体偏低 资料来源：彭博，国信证券经济研究所整理资料来源：万得，彭博，国信证券经济研究所整理 国内AIGC相关概念标的正在演绎“分化存真” A股方面，指数和个股层面看AIGC概念分化存真的过程发生在4月之后。指数成分股方面，我们自下而上以当日上涨家数占成分股总数之比作为赚钱效应的衡量指标，5日均线口径下人工智能和AIGC赚钱效应最弱的时候分别发生在4月底和5月下旬。5月底至6月初赚钱效应有所好转，但近期再次小幅回落。 图7：4月以来AIGC相对全A超额收益放缓图8：个股视角下4-5月AIGC、人工智能概念赚钱效应转弱 资料来源：万得，国信证券经济研究所整理资料来源：万得，国信证券经济研究所整理 从其他自下而上的角度来看，在目前涉及AIGC、ChatGPT相关概念的超过120支标的中，无论