产业面面观第12期：从海外映射，寻找国内“AI+”的潜力股

│ 从海外映射，寻找国内“AI+”的潜力股 作者 分析师：包承超 证券研究报告 2024年01月23日 ——产业面面观第12期 专题内容摘要 近两年AI大模型经历了较多的更新迭代，当前迭代的速度逐步放缓，因此对上游算力需求的增长斜率也在平缓。对于大模型本身来说，随着底层大模型供给增加，除了少数产品能力显著领先外，其余能力较为接近。头部大模型产品推出后，对下游应用已有明显催化。因此，本次周聚焦我们对AI+各行业下游应用的进展进行梳理，来对比各行业产品落地情况和市场表现。 大模型拉动算力需求，同时也在催化下游应用 过去两年大模型的突破在拉动上游算力需求的同时，也在催化下游应用的落地。底层大模型的持续推出（尤其是高性能产品）意味着对算力的要求有所提升，本轮AI行情催化主要集中在国内外大模型的突破，特别是头部产品的进展对行情推动显著。而与此同时，头部大模型的进化也有利于推动下游应用端的落地。从近几年来看，一方面，从大模型推出的速度在2023年已有所放缓；另一方面，随着前期大模型的突破，已有不少下游应用开始落地。 上游算力的需求边际走弱，下游应用逐步推出 随着大模型新增放缓，对上游算力的拉动也在边际走弱；同时从历史经验来看，下游应用行情是值得期待的。在过去两年大模型快速推进下，以英伟达为代表的上游算力商盈利预期大幅增长。而随着近期大模型新增速度的放缓以及算力端的持续供给，英伟达2024年盈利增长预期有明显下滑。此外，从国内3G-4G行情以及本轮美股AI行情的演绎来看，对于下游应用端行情的展望，更多来自于下游应用的剧增，大模型持续迭代的背景下或值得期待。 海内外下游进展不一，市场表现也有明显分化 国内标的在工业机器人和办公领域表现弱于海外，游戏领域则强于海外。对于同一个行业，对比国内和海外的市场表现：（1）海外整体表现更好的行业包括工业机器人、电商、办公；（2）国内整体表现更好的行业主要是游戏（或与游戏版号放开有关）；（3）国内外整体均表现较好的行业包括PC、搜索引擎；（4）国内外有明显分化的行业包括汽车、家居、教育。 同为AI赋能，海内外对部分行业的反应有共性 跨行业横向对比来看，AI+PC、图片/视频、电商在国内外市场表现均相对靠前，而AI+医药相关、工业机器人则均靠后。对同一个市场，对比不同行业的市场表现：（1）海外方面，市场表现相对靠前的行业主要集中在PC、图片/视频、电商，相对靠后的行业主要在医药研发、工业机器人、游戏。（2）国内方面，市场表现相对靠前的行业主要集中在PC、图片/视频、搜索引擎、电商相对靠后的行业主要在医疗器械、工业机器人、汽车。 左侧建议关注AI+工业机器人、办公、电商，右侧建议关注AI+汽车 结合AI对各行业加成的程度、国内外产品进展差距、以及国内外市场表现的情况，建议关注：（1）左侧布局思维，一方面建议关注国内产品滞后海外、市场表现弱于海外的行业，如工业机器人、办公；另一方面建议关注当前AI加成不足、国内外差距不明显、市场表现弱于海外的行业，如电商。（2）右侧布局思维，建议关注AI加成较高、国内外差距不明显的行业，如汽车。 风险提示：1）大模型和下游应用突破不确定；2）各行业公司数量有限。 执业证书编号：S0590523100005邮箱：baochch@glsc.com.cn分析师：张晓春 执业证书编号：S0590513090003 邮箱：zhangxc@glsc.com.cn分析师：吴安东 执业证书编号：S0590523100006 邮箱：wuand@glsc.com.cn分析师：万清昱 执业证书编号：S0590523100004 邮箱：wanqy@glsc.com.cn 相关报告 1、《寻找“高股息”与“杆资产”之间的“稳定增长”类机会》2024.01.20 2、《如何看美股科技股行情？：——GlobalVision第二期》2024.01.16 投资策略 策略专题 正文目录 1.本周聚焦：从海外映射，寻找国内“AI+”的潜力股3 1.1大模型拉动算力需求，同时也在催化下游应用3 1.2海内外下游进展不一，市场表现也有明显分化5 1.3投资建议：左侧关注工业机器人、办公、电商，右侧关注汽车10 2.前沿跟踪：近期海内外新兴产业重要政策及事件一览11 2.1近期国内新兴产业重要政策及事件11 2.2近期海外新兴产业重要政策及事件11 3.风险提示12 图表目录 图表1：过去两年AI大模型端产品快速发布，爆款产品的出现是推动算力行情走强的重要催化；同时，下游应用端产品陆续推出3 图表2：2022年全球大模型新增速度有所放缓（个）4 图表3：英伟达2024年预期净利润增速明显下降4 图表4：上一轮3G-4G行情，整体遵循先上游后下游的市场表现顺序4 图表5：本轮AI行情，美股上游表现更强，下游涨幅已有较大回吐，中游大模型弹性较小4 图表6：国内外AI+行业代表性标的及产品梳理6 图表7：国内外AI+行业代表性标的及产品梳理（续）7 图表8：AI+不同行业的代表性个股的市场表现，国内在工业机器人和办公领域表现弱于海外，游戏领域则强于海外8 图表9：海外AI+各行业超额收益对比，PC、视频、电商表现靠前，医药研发、工业机器人、游戏表现靠后9 图表10：国内AI+各行业超额收益对比，PC、图片、视频、电商、游戏表现靠前，医疗器械、汽车表现靠后9 图表11：AI对各行业赋能概况及市场表现梳理10 图表12：近期国内新兴产业重要政策及事件11 图表13：近期海外新兴产业重要政策及事件11 1.本周聚焦：从海外映射，寻找国内“AI+”的潜力股 近两年AI大模型经历了较多的更新迭代，当前迭代的速度逐步放缓，因此对上游算力需求的增长斜率也在平缓。对于大模型本身来说，随着底层大模型供给增加，除了少数产品能力显著领先外，其余能力较为接近。此外，从上一轮3G-4G行情和本轮海外走势来看，大模型相关个股的股价弹性可能较低；下游应用有较大超额收益弹性，但需要有爆款产品出现。头部大模型产品推出后，对下游应用已有明显催化。因此，我们对AI+各行业下游应用的进展进行梳理，试图通过对比行业产品落地情况和市场表现，来寻找尚未被发掘/可能值得关注的领域。 1.1大模型拉动算力需求，同时也在催化下游应用 过去两年大模型的突破在拉动上游算力需求的同时，也在催化下游应用的落地。底层大模型的持续推出（尤其是高性能产品）意味着对算力的要求有所提升，因此上一轮AI行情催化主要集中在国内外大模型的突破，特别是头部产品的进展对行情推动显著。因此，后续对算力端行情的催化可能依然来自于头部大模型产品的推出，如2024年可能会发布的GPT-5。而与此同时，头部大模型的进化也有利于推动下游应用 端的落地。从近几年来看，一方面，从大模型推出的速度在2023年已有所放缓；另一方面，随着前期大模型的突破，已有不少下游应用开始落地。 图表1：过去两年AI大模型端产品快速发布，爆款产品的出现是推动算力行情走强的重要催化；同时，下游应用端产品陆续推出 Meta发布LLaMA（开源）；Amazon2023.12，谷歌 发布多模态大 模型Gemini 5 发布LLM；NotionAI正式发布 2023.3，GPT-4 发布；微软发 布Copilot 2022.12，Meta发布 OPT-IML（开源） 2.0 4 2021.11，NIVIDIA发 布Megatron-Turning 2020.6，OpenAI 发布GPT-3 2022.5，Google2022.11， 发布LaMDA2 ChatGPT问世 3 2022.7，HuggingFace 发布BLOOM（开源） 2018.6，OpenAI 发布GPT-1 2019.2，OpenAI 发布GPT-2 2020.10，Google 发布ViT 2 2023.9，腾讯发 布混元大模型 1.5 2023.4，WPSAI、 印象超级笔记、钉钉AI、飞书MyAI等、福昕软件 2023.4，商汤发布 大模型体系 1.0 1 2021.11，阿 里发布多模态 大模型M6 2022.11，腾讯 发布HunYuan- NLP1T大模型 2023.6，360发布360智 脑大模型4.0 0 2021.4，阿里发 布PLUG；华为发 布盘古CV大模型 2021.6，北京智源 研究院推出悟道 2.0（开源） 2021.12，百度发 布文心大模型 2022.9，阿里发 布通义大模型 2023.5，教育：科大讯 飞发布星火认知大模 型，创意：万兴播爆 2023.3，百度发布文心 0.5 1 一言；商汤推出书生 2.5【多模态】 2023.3，金融：宇信科技智能客服（百度文心一言合作项目） 2023.11， 创意：万兴 Filmora 62023.2，Google发布ViT-22B；2.5 - 2018-01 2018-03 2018-05 2018-07 2018-09 2018-11 2019-01 2019-03 2019-05 2019-07 2019-09 2019-11 2020-01 2020-03 2020-05 2020-07 2020-09 2020-11 2021-01 2021-03 2021-05 2021-07 2021-09 2021-11 2022-01 2022-03 2022-05 2022-07 2022-09 2022-11 2023-01 2023-03 2023-05 2023-07 2023-09 2023-11 -20.0 英伟达/标普500AI算力指数/万得全A（右） 资料来源：Wind，各公司官网，澎湃新闻，央视网，IT之家等，国联证券研究所。注：相对走势进行定基化处理；黑色文字为AI大模型端进展，红色文字为AI应用端进展。 大模型新增放缓以及头部产品的优势拉大，对上游算力的拉动也在边际走弱。在过去两年大模型快速推进下，上游算力供应商代表公司英伟达2023年盈利预期大幅增长。其中，Chat-GPT等头部模型相较其他梯队模型的差距较为明显，导致各大模型对算力的要求也有分化。而随着2023年全球大模型新增速度的放缓，以及算力 端的持续供给，英伟达对应2024年盈利增长预期出现明显下滑。 图表2：2022年全球大模型新增速度有所放缓（个）图表3：英伟达2024年预期净利润增速明显下降 8090 7080 6070 60 50 50 40 40 30 30 2020 1010 00 2019年2020年2021年2022年2023（1-5月） 美国：新增中国：新增其他：新增全球：新增（右） 资料来源：科技部新一代人工智能发展研究中心《中国人工智能大模型地图研究报告》，国联证券研究所 资料来源：Bloomberg，国联证券研究所 从上一轮国内3G-4G行情以及本轮美股AI行情的演绎来看，下游应用行情是值得期待的。一方面，从上一轮3G-4G行情的演绎顺序来看，整体遵循先上游后下游的市场表现顺序。其中，下游应用股价容易先反应，但随着短期应用难以落地而逐步回落；上游手机端先铺开，盈利兑现使得阶段性涨幅领先；中游通信板块稳中有升、但弹性较小；待下游应用大范围推广后，超额收益明显。另一方面，对于本轮美股AI行情的演绎来看，上游硬件端英伟达盈利兑现、阶段性领先，中游大模型弹性较小，下游软件已明显回吐前期涨幅。因此，对于下游应用端行情的展望，更多来自于下游应用的剧增（尤其是爆款产品的出现），大模型持续更新迭代的背景下或可值得期待。 图表4：上一轮3G-4G行情，整体遵循先上游后下游的市场表现顺序 但有明显回落 段性涨幅最大 中游大模型稳中有 升，但弹性较小 图表5：本轮AI行情，美股上游表现更强，下游涨幅已有较大回吐，中游大模型弹性较小 18 16 14 12 下游应用推广， 后来居上 上游硬件盈利兑现，阶 段性涨幅最大 10 8 6 4 2 0 下游应用先反 应，但后续回落 中游通信稳中有 升，但弹性较小 4.0 下游软件先反