全球AI军备竞赛，通信行业蓬勃发展

行业报告|行业投资策略 证券研究报告 2023年06月21日 通信 全球AI军备竞赛，通信行业蓬勃发展 分析师 唐海清 SAC执业证书编号：S1110517030002 分析师 王奕红 SAC执业证书编号：S1110517090004 分析师 林竑皓 SAC执业证书编号：S1110520040001 分析师 余芳沁 SAC执业证书编号：S1110521080006 分析师 康志毅 SAC执业证书编号：S1110522120002 作者： 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 行业评级：强于大市（维持评级）上次评级：强于大市 展望未来，通信行业部分细分产业链有望充分受益全球AI大趋势以及国内数字经济，行业景气度有望持续得到印证。市场情绪和风格变化之下，通信行业主要标的业绩增速、长期成长性突出。风险提示：5G产业和商用进度低于预期、ChatGPT发展低于预期、ChatGPT政策监管风险、下游应用推广不及预期、行业竞争格局加剧、人才及技术更新风险。 重点标的推荐 股票 股票 收盘价 投资 EPS(元) P/E 代码 名称 2023-06-16 评级 2022A 2023E 2024E 2025E 2022A 2023E 2024E 2025E 300308.SZ 中际旭创 155.00 买入 1.53 1.76 2.38 3.06 101.31 88.07 65.13 50.65 300502.SZ 新易盛 68.64 买入 1.78 1.58 2.37 3.18 38.56 43.44 28.96 21.58 000063.SZ 中兴通讯 39.00 买入 1.71 2.15 2.48 2.78 22.81 18.14 15.73 14.03 300394.SZ 天孚通信 107.30 增持 1.02 1.26 1.64 2.10 105.20 85.16 65.43 51.10 600522.SH 中天科技 16.08 买入 0.94 1.23 1.58 1.96 17.11 13.07 10.18 8.20 600487.SH 亨通光电 15.48 买入 0.64 0.98 1.26 1.51 24.19 15.80 12.29 10.25 600941.SH 中国移动 95.74 买入 5.87 6.39 6.91 7.45 16.31 14.98 13.86 12.85 002335.SZ 科华数据 38.74 买入 0.54 1.65 2.28 3.14 71.74 23.48 16.99 12.34 300442.SZ 润泽科技 33.85 增持 1.26 1.92 2.61 3.53 26.87 17.63 12.97 9.59 002929.SZ 润建股份 44.08 买入 1.82 2.80 3.92 5.43 24.22 15.74 11.24 8.12 002123.SZ 梦网科技 14.24 增持 -0.90 0.37 0.58 0.82 -15.82 38.49 24.55 17.37 688498.SH 源杰科技 283.00 增持 1.66 2.44 3.18 4.05 170.48 115.98 88.99 69.88 资料来源：Wind、天风证券研究所 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 2 回顾总结与未来展望 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明3 资料来源：Wind、天风证券研究所 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 4 增长逻辑：ISP厂商基于新应用和新内容增长，加大云计算基础设施投入 增长逻辑：5G用户渗透，流量快速增长，网络扩容 增长逻辑：5G基站上量，从预期到兑现 英维克依米康佳力图 中际旭创光迅科技华工科技新易盛剑桥科技 通信产业链最下游两大条线，围绕运营商，以及围绕B端/G端等行业客户应用。 运营商产业链：以5G、10GPON等网络建设，以及流量增长带来的网络持续升级扩容，驱动整个硬件/软件/工程维护等产业链的成长； 2B/2G等应用：以算力（及配套的IDC、光模块、网络设备）、云视频、物联网等为主的丰富的产业应用，受益5G等新技术的变革，产业链持续发展。 上游零部件厂商 主设备商 上游零部件 主设备商 烽火通信中兴通讯诺基亚华为 太辰光天孚通信博创科技Lumentum FinisarSemtech 中兴通讯烽火通信紫光股份星网锐捷华为 思科 SDN/NFV 设备 光器件 光通信设 备 光模块 运营商 5G通信网络建设 世嘉科技武汉凡谷大富科技国人通信 通宇通讯世嘉科技飞荣达科创新源硕贝德 银宝山新科创新源飞荣达 深南电路中航光电 沪电股份意华股份 生益科技金信诺 华正新材 建滔立讯精密 供电/防雷 俊知集团中恒电气科士达新雷能中光防雷 铁塔 制冷 中国铁塔华体科技中嘉博创 连接器 光模块PCB/CCL 散热壳体 射频器件天线/阵 子 中兴通讯华为 爱立信诺基亚 宏基站 5G流量应用 宝信软件光环新网奥飞数据数据港万国数据 亿联网络苏州科达淳中科技 网宿科技中新赛克恒为科技 梦网集团中嘉博创 移远通信广和通日海智能高新兴移为通信乐鑫科技博通集成 浪潮信息中科曙光星网锐捷紫光股份 服务器/ 交换机 物联网终端模组 流量监控及内容分发 云通信 视频会议 IDC机房 网络优 化/运维 应用 基础设施 天源迪科思特奇亚信科技东方国信 BOSS系 统 网优网维 中国广电 鹏博士 中国电信 中国联通 中国移动 中际旭创光迅科技华工科技新易盛剑桥科技海信宽带 LumentumFinisar 三维通信超讯通信宜通世纪国脉科技海格通信中富通华星创业世纪鼎利创意信息 流量增长的网络扩容上量 回顾2022年初至2022年12月31日行情，通信指数跌幅15.60%，排名第14名（总计31个行业）。 从产业角度来看，我们认为通信指数2022年初至2022年年底表现排名市场整体中游水平的主要原因包括：1）运营商资本开支增速放缓；2）外部宏观环境影响等。 从整体持仓比例来看，2022年，通信板块基金持仓处于历史较低水平。21Q4-22Q3机构通信持仓比例有所提升，但22Q4的机构持仓比例进一步下降至1.17%，显著低于同期通信行业A股总市值占比的3.59%，处于明显低配状态，且也处于历史较低水平。 从通信整体估值水平比看，板块估值水平自2019年以来持续低于创业板平均估值，并且差距逐步扩大，纵向比较也处于通信板块历史估值底部区间。 展望未来，通信行业部分细分产业链有望充分受益全球AI大趋势以及国内数字经济，行业景气度有望 持续得到印证。 资料来源：数字金融网微信公众号、《LanguageModelsareFew-ShotLearners》TomB.Brown等、天风证券 研究所 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 7 2022年12月，OpenAI的大型语言生成模型ChatGPT火热。随后，全球各大科技企业都在积极拥抱AIGC，不断推出相关技术、平台和应用。生成算法、预训练模式、多模态等AI技术累计融合，催生了AIGC的高速发展。 •GPT模型对比BERT模型、T5模型的参数量有明显提升。GPT-3是目前最大的知名语言模型之一，包含了1750亿（175B）个参数。 •在GPT-3发布之前，最大的语言模型是微软的TuringNLG模型，大小为170亿（17B）个参数。GPT-3的paper也很长，ELMO有15页，BERT有16页，GPT-2有24页，T5有53页，而GPT-3有72页。 资料来源：IMT5G推进组官网、创维数字官网、天风证券研究所 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 8 从时间逻辑上讲，新一代网络科技浪潮，将又是一个先网络建设，辅以终端普及，而后推动内容与应用渗透的过程。因此网络是先行的； 近年来，新兴应用的涌现，亦是依托于新一代基础基建 的逐步完善。 家居 5G 农业 教育 5G网络时代，终端的丰富性预计将会强很多（从5G手机到VR／AR设备到可穿戴设备到无人驾驶汽车等但爆款仍有待观察），内容和应用目前雏形：VR／ 工业 交通 AR游戏／云计算／人工智能／无人驾驶／工业互联网等等。 5G应用：1）万物互联，快速打开物联网/车联网市 服务 场空间，汽车智能化大趋势下大量细分领域迎来发展新机遇；2）RCS、视频应用、MCN等5G应用迎来机会；3）计算需求提升，边缘计算也将逐步上量； Part#1 AIGC引导产业变革 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明9 AIGC(ArtificialIntelligenceGeneratedContent，人工智能生成内容)是通过人工智能算法对数据或媒体进行生产、操控和修改的统称，是继专业生成内容(PGC)和用户生成内容(UGC)之后自动生成内容的新型生产方式。 AIGC的兴起源于深度学习技术的突破和日益增长的数字内容供给需求。一方面，深度学习技术驱动AIGC可用性不断增强；另一方面，海量需求牵引AIGC应用落地。 AIGC有望成为数字内容创新的新引擎，为数字经济发展注入全新动能。AIGC不仅能以低边际成本、高效率的方式进行信息挖掘、 复刻编辑等基础性机械劳动，还能创新内容生产的流程和范式，提升内容生产的创造力。同时，AIGC能够通过支持数字内容与其他产业的多维互动、融合渗透从而孕育数字经济的新业态新模式，打造经济发展新增长点。 图：AIGC发展历程 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明资料来源：中国信息通信研究院和京东探索研究院，天风证券研究所10 AIGC根据面向对象、实现功能的不同分为智能数字内容孪生、智能数字内容编辑和智能数字内容创作三个层次。智能数字内容孪生主要目标是建立现实世界到数字世界的映射；智能数字内容编辑主要目的是建立数字世界与现实世界的双向交互。在数字内容孪生的基础上，从现实世界实现对虚拟数字世界中内容的控制和修改，同时利用数字世界高效率仿真和低成本试错的优势，为现实世界 的应用提供快速迭代能力；智能数字内容创作主要目标是让AI算法具备内容创作和自我演化的能力，使得AIGC产品具备类似甚至超越人的创作能力。以上三个层次的能力共同构成AIGC的能力闭环。 图：AIGC的技术能力层次 深度学习的发展带来了神经网络在大模型和多模态两个方向的不断突破，为AIGC技术能力的升级提供强力支撑。当前AIGC技术从追求生成内容的真实性这一基本需求，发展到满足生成内容多样性、可控性的进阶需求，并开始追求生成内容的组合性。 在应用上，AIGC以其真实性、多样性、可控性和组合性的特征，有望帮助各行业提高内容生产效率，并为其提供更为丰富多元、动态且可交互的内容。以传媒行业为例，AIGC+传媒可以实现人机协同生产，推动媒体融合。在采编环节，采访语音转写、智能新闻 写作加视频剪辑，可以提升新闻资讯的时效性。在传播环节，AIGC应用集中于以AI合成主播为核心的新闻播报领域，并呈现应用范围不断拓展、应用场景不断升级和应用形态日趋完善的特点。 图：AIGC应用视图 图：AIGC多模态大模型生成结果图 近年，随着机器学习研究的不断深入，大规模并行化计算和迁移学习理论逐步形成，结合硬件层面算力和适配性的提升，大模型应运而生。较过往的场景化AI应用，大模型性能明显增强，实现了可执行任务的多样性，极大拓展了AI应用可能边界。 前期理论研究和算法突破奠定大模型基础。Thrun等人证明AI模型可以实现迁移学习(transferlearning)，即将从特定任务的模式识别能力用于另一项任务[1]。此外，异步优化算法(asynchronousalgorithm)的完善，大幅提高了系统利用率，使得实证中模型优化速度明显提升。 Transformer模型开启大模型时代。2017年提出的Transformer模型完全基于多注意力机制[3]，该结构