国盛：计算机交流纪要-科技投资方向展望20231011

1.刘高畅所长助理&计算机行业首席分析师Q4 计算机整体大环境不错，处在弱衰退阶段。增长点不明确，但从历史角度看，弱衰退计算机发展势头好。一方面，货币和财政政策远期格局对计算机及相关资产有利；另一方面，计算机行业本身发展可能常年保值10%~20%的区间，弱衰退情况下总体观感好。科技产业和科技政策趋势并举 ，形成中长期机会。每年q4还有q1最重要的一个基调就是选方向，对当期一个季度的拐点没有这么的敏感，但是对3~4个季度的大的变革，可能性更加的有优势一些。例如AI、华为、卫星的一些领域，尽量选择产业趋势比较明朗，催化比较密集的领域。在AI的领域，会更多的倾向于算力，爆款应用出现算力会是基础。 华为领域，车应该是持续性最强的领域。竞争格局比较稳定，华为的车是各类自动驾驶标的里面最好的方向，再叠加M7后面的M9还有江淮的一些合作，会不断的验证的产业的思路。 在AI的领域，会更多的倾向于算力，爆款应用出现算力会是基础。应用包括多模态机器人。 国庆有比较大的加强的，就是亚马逊也进入了卫星互联网产业链，国内的卫星互联网的领域，未来的3~5年会持续的加大创新的速度。 Q4 最大的主基调就是寻找未来几个季度大方向，有大格局以及密集的催化的就是赛道的首选。 2.陈芷婧计算机行业分析师更新算力和数据要素的行业观点一、算力： 2023 年起，算力一直都是产业包括资本市场重点关注的方向，算力作为基础设施建设可以有较大发展，像芯片层以英伟达为首，另外还有光通信服务器，包括算力租赁这些厂商都在加快的落地，客户的需求也是非常的薄饱满。 今年上半年来看，从各大厂商公布的业绩来看，尤其是国内的这些企业比海外大概还要稍晚一季度左右，aigc 带来的业绩提振不明显，这也受到了像宏观环境跟企业投资相对弱势的一些压制；但是从下半年来看，尤其是从q4，包括明年q1 的情况来看，算力投资会更加乐观。 1、从aigc技术本身的进展来看，最近有两个事件引起大家比较多的关注。一方面，GPT4V在9月25 号左右重大的更新，也意味着多模态是正式进入到了一个规模化应用的阶段。 GPT4V整个的训练其实在2022年就完成了，从2023年3月开始，openai就提供了一些早期访问的方式；9月29号微软团队也是正式的去发布了GPT4V的在多类任务上测评表现的报告长达166页。支持图像输入并分析是GPT4V 这次的主要革新，像子图像、文本场景文本，包括视觉指针等等这些比较复杂的输入方式都是可以支持的。在最后实现的效果和能力上，我们可以看到不管是图像理解相关的视觉语言能力，还是说图像标注分析相关的视觉参考提示， 以及对于时间序列和视频的初步理解，GPT4V 都是展现出来了比较良好的表现。另外，还包括像抽象的推理，智力的测试以及情商的测试，这些试验里面GPT4V 的表现都是比较良好的，所以说它最后的应用可以说是非常的广阔。比如说在线检测、安全检查、杂货结账、医疗影像，包括像汽车保险的相关评估，定制化的图像生成，包括智能机器人这些场景可以说是数不胜数，所以说最后如果能够规模化的推广开来，确实是可以为现实世界的生产效率率去带来一些质的飞跃。 对于多模态结构的具体实现技术路径，各位领导可能会感兴趣。那么根据openai 包括微软官方发布的相关新闻跟论文，我们其实确实不能具体详细了解多模态 ，尤其是视觉模型实现的具体方法。相对主流的实现方法大概是去借助预训练好的一些大语言模型，加上的编码器，用图文特征的对齐模块来进行连接，从而让语言模型能够去理解图像特征，并且能够去进行更深层的问答推理。其中图形编码器Clip 主要是通过超大规模的模型训练去提取了视觉的特征，然后让图片跟文本之间进行对比的学习，也就是能够把一张图片与能够比较好表达这张图片内容的一段文字给结合起来，由此就能够在图片跟文字之间架起一座桥梁，让大语言模型能够进行比较丰富的视觉上下文的推理。 为了去训练它，openai构建了一个大约4 亿对数据容量的图片文本对的数据集。在2021 年的时候，就光这样一个图片的编码器，大概就需要接近300张左右的A100去训练大概几十天的程度，效果就可以达到一个比较好的水平。 那么落实到整个的算力层面： 在算力的阶段，根据现有的一些产业信息，我们大概去推算了一下，GPT4可能是在1万到25000张左右的a100上进行训练的。对于GPT5可能需要25,000张到5万张左右的h100进行训练，那么相比于GDP3.5 大概是数千张h100的需求量，我们可以看到GPT4跟GPT5 这些相对成熟的多模态模型算力可能都有一个数倍到数10倍的这样一个提升。 在推理的角度，图片、视频包括音频相对于文字，无论是在输入输出的token数量，还是说在识别计算的复杂程度上都有很大的提升。我们暂且从数据量的角度衡量单个文字交互类的应用，与单个图片或者视频或者音频的一些多模态应用的对比，我们参考了一些公开的使用数据，包括一些技术的细节信息，大概估算了一下，那么基础的GPT 在以往的单纯文字交互问答的阶段，每天的交互数据量大概是33GB；像Outlook这些邮件写作方面的aigc场景铺开之后，数据量大概是可以达到到260GB；由微软所引领的音频数据的应用代表，线上会议的转写与总结对应的数据量大概是340GB；万兴科技图片生成作为接入比较早的一批应用，大概是590GB左右。 另外一个事件也就是Copilot正式开放了。 Window11上会类似智能助理，类似全面升级版本的智能cotona，更大的意义在于加大使用粘性和促活，以及带动Azure 云、微软硬件等的销售；Microsoft全家桶copilot 是更受市场关注的，也是商业化的主力军，将从11月1 号开放。从上半年开始，Microsoftcopilot已经选取了全球6-700家的企业客户进行测试，并且开出了30 美金一个月的高价，目前的内测结果应该是还不错的，copilot周度的重复使用率也已经超过了50%、可能接近60%，这已经中高级B 端办公软件功能是比较高的水平了，而且比newbing 目前的状态还要高，所以或许后续的续费应该也会有相对好的表现。 copilot里面其实也用到了不少多模态的能力，他作为AIGC 应用的标杆，将会促进模型、应用、算力扩张的正循环，加快算力进入推理阶段的落地，中长期空间都会非常大。 2、公司业绩角度来看，另外一个方面除了产业的技术，包括商业化的进展，从公司业绩的角度来看，GPU芯片作为算力的一个核心单元，英伟达在财年q3的表现，已经验证了产业趋势，伴随着产能的一些释放，下半年尤其是q4，我们后续就可以看到英伟达供给端的紧张状态逐步改善一些，这也就对应了服务器以及算力租赁的公司，在供给订单业绩上的实质性落地。 我们可以看到国内的互联网大厂对AI 投资的热情是只增不减的，二线互联网以及科技创业公司在大模型训练上也都在不断的加大力度，上海北京这些核心城市g 端来看，对于智算中心的投建规模也都非常的大。 拿卡的能力、下游客户的接触渠道、组装运维包括组网这些一系列的软实力，都会成为服务器以及算力租赁公司，然后包括像通光通信的公司能否快速落地的核心竞争力。最近也有很多上市公司都陆续公布了和客户和渠道的一些合作的订单，规模都不小，相比于上半年主要在于PE 层面的修复跟提振，后续在多模态，然后包括应用铺开，以及供给端到卡的刺激下，算力公司的EPS也会逐步的兑现，有望去展开第二轮的一个AI 投资的行情。 那么综合而言，算力核心标杆是英伟达，服务器层面代表性的中科曙光、浪潮信息、工业富联；算力租赁关注度也很高，云赛智联、恒润股份、莲花健康等 ；华为算力的神州数码、拓维信息等；包括中际旭创为首的光通信。 应用侧这轮弹性表现得也很大，多模态相关的最近可能更受益比如万兴等，关注大华、金山、万兴、漫步者、传音以及机器人的应用。 二、数据要素 首先是自上而下的政策层面，大概7 月底数据局长的到位，可以预示着政府慢慢的开始去加快了步伐。像数据资产的入表，包括数据资产的评估的意见基本上都出台了，入表是明年正式的开始实行，今年下半年无论是会计师事务所、各地的政府、央国企以及一些服务类型的其他的机构，应该都在紧锣密鼓的去探索具体落地的细则；数据资产评估的指导邮件意见也出了，可以看出来自上而下推进的决心可以是很大的。q4后面可能会继续的去看到更多的试点，后续可能等等一系列的细分政策会陆续的推出。 其次各个地区配合热情非常高，像长沙、深圳、浙江、上海、北京都去发布了关于政务数据运营，包括数据经济投资相关的一些规划，可以看到在这一轮数字经济发展的角度里面，各个地方区域还是非常希望能够一方面是盘活自己的财政状况，另一方面也是需要去实现一些政绩的。 最后在产业层面，国资云包括数据要素服务类型的公司，以及能够看到一些垂类的it公司，逐步的都去开展了各种各样的合作和试点。比如1）易华录自从数据资产的指导意见发布以来，是积极的去找云南，然后包括河南、烟台、扬州、无锡、重庆、遂宁、邵阳这些政府去签署各种各样的战略合作协议，组建了非常多的数据资产评估的联合体，去帮助各地政府探索数据资产定价入表的具体措施，甚至包括像后续把数据作为资产进行融资质押的一个具体的手段。2）另外我们还看到了有像深桑达、太极股份、云赛智联等等 ，以及久远银海、中科江南、德生科技等公司在偏垂类的领域去探索医保it、社保it 各种各样的数据产品，包括落地的具体手段。数字经济作为未来几年甚至5~10 年的自上而下推进决心非常快的方向，可能会持续的看到政策产业，落实到合作订单业绩上的一些刺激，也是建议各位领导积极的去关注。 3.徐少丹计算机行业分析师华为智车及其相关观点 1）华为汽车 汽车销量：问界总体表现非常好，10月6号单天大概是超过了7000 台，这个是创了新高的，累计来看，就从9月12号系列发布之后，一直到10 月7号，累计的大订已经超过5.5万台。 汽车销量驱动因素：芯片——华为的这一次问界新m7 系列的发布，给到整个赛力斯还是有非常大的边际变化的，尤其是自动驾驶，华为adas2.0的能力已经相当强了，包括可以对通用障碍物实现99%以上的识别率，不需要依赖高清地图校准，每天都会有新的1000 多万公里的新的里程数据进来，可以去做一个新的训练的补充，然后今年底基本上就能够去实现全国范围里头的领航辅助的全面覆盖。 未来发展：未来系列也会搭载新款芯片，并且M7系列相比于4月份ADAS2.0首次发布之后，效果还是有比较明显的提升的，所以经过从9月到12 月大概还有三个月时间，经过这三个月的迭代，自动驾驶领域也会更加的好用 。从价格来看，m9系列大概会在50~60万左右的这么区间，相比之下定位会比m7 更加高端一些，同时也相信就是因为问界作为华为智选合作最紧密的车型，华为也会愿意把最好的技术用在这个上面，后面配套的一些座舱，智能网联功能都会有比较旗舰的产品去做落地。 其余事件：小鹏24版的g9在上市15天之后，整个大订量也是已经超过15,000台了，其中max版本占比大概是在 80%左右的水平，这款车也是标配了智能驾驶辅助的系统，同时也会有这种城市范围里头的AI 代驾的功能。同样的跟华为一样，也可以去不依赖高精地图，实现智能的驾驶 。 产业趋势：在智能驾驶领域，从国内整个产业来看，目前不只是华为，整个产业都已经处在技术的拐点上，像华为小鹏这些龙头作为代表，已经把这种真正好用的真正可以去用的技术已经在做落地了。 公司关注：赛力斯是直接受益标的；其他像华为智选模式一些公司，比如江淮 、北汽还有奇瑞汽车产业链的一些公司；德赛、创达、电连、经纬恒润这些公司。 2）昇腾算力 重点去跟踪这么4条线：第一条线整个AI 算力需求的提升，那不仅仅是华为自身的盘古大模型，其大厂的一些模型训练 推理，都会有这种新的战略需求出来，包括现在也看到华为和讯飞的一体机产品也在很快的做落地。第二个前面提到的智能汽车，特别是自动驾驶领域，因为每