科技行业2024年投资策略：AI鼎新，与时偕行

中航科技电子团队 2024年3月15日 科技行业2024年投资策略： AI鼎新，与时偕行 行业评级：增持 分析师：刘牧野 证券执业证书号：S0640522040001 研究助理：刘一楠 证券执业证书号：S0640122080006 股市有风险入市需谨慎 中航证券研究所发布证券研究报告请务必阅读正文后的免责条款部分 核心观点： 我们判断A股的大科技板块在2024年将继续反映全球的科技浪潮。A股的科技板块（TMT）交易热度持久，人工智能超额收益明显。本轮人工智能投资周期过程虽有波折，但时间维度尚未达到历史其他趋势性行业的高点。技术跃迁意味着非线性发展，新技术的供需缺口难以收敛，所以当前科技投资逻辑与经济总量关联度较低，更侧重于科技创新的突破性发展，和公司对科技浪潮的贡献程度。华为已渗透进科技领域的方方面面，覆盖了软硬件的科技创新。建议重点关注国内大科技领导者华为的产业链，以及兼具基本面和性价比的半导体投资机遇。 AI周期鼎盛，融合创新。1）硅光集成、存力HBM、算力GPU、先进封装、先进制程国产化突破等将维持算力底座的高景气。2）AI作为智能硬件的根基，与其他颠覆性技术融合，将带来AI智能设备的市场机遇，国内AI硬件整机厂的单机价值量大，受益逻辑直接。 华为乘风破浪，掌舵科技创新。华为在2023年表现了强劲的发展韧性，预计华为将继续在终端、云、网络、芯片、软件进行协同创新，引领国内对抗美国对华的科技制裁。关注华为2024年在手机、鸿蒙系统、昇腾服务器、5.5G、自动驾驶等方面的新进展。 半导体复苏，与国产替代2.0共振。2024年，随着库存出清，晶圆产能利用率将从23Q4开始反弹。在需求复苏、政府激励措施的影响下，国内晶圆 产能将继续扩张，产能份额增加。中外半导体进一步脱钩，国内晶圆厂积极向本土设备、材料公司开放工艺验证的机会。 建议关注： AI算力底座——算力芯片：海光信息、寒武纪等；HBM及存储：兆易创新、雅克科技、香农芯创等；硅光集成：中际旭创、光库科技、罗博特科 等；电源管理：希荻微；先进封装：兴森科技、深南电路、联瑞新材、生益科技等。 智能终端——单点技术创新：希荻微、东睦股份、金太阳、精研科技等；整机组装：赛力斯、北汽蓝谷、江淮汽车、菲菱科思、亿道信息等。 华为——鸿蒙：软通动力、拓维信息、九联科技、润和软件等；昇腾AI生态：高新发展、神州数码、法本信息等；5.5G：灿勤科技、菲菱科思、工业富联、卡莱特、诺瓦星云、中兴通讯等。 半导体——光刻机零部件：福晶科技、腾景科技、奥普光电等；设备整机：精测电子、拓荆科技、北方华创等。 风险提示：AI技术发展不及预期、大模型成本过高的风险、国产芯片发展不及预期的风险、针对AI的监管政策收紧。 —科技行业综述：AI激起千层浪，科技牛踏浪前行 二AI：周期鼎盛，融合创新 2.1智能算力潮起，算力芯片全栈升级 2.2光通信加速迭代，硅光初展锋芒 2.3智能硬件精彩纷呈，“AI+”助推终端回暖 目录 三华为：科技舵手，乘风破浪 3.1华为复活，鸿蒙破茧 3.2算力军备竞赛，昇腾AI打造国产智变根基 3.3华为赋能智驾升级，L3商业化渐行渐近 3.45.5G商用元年，规模部署可期 四半导体：复苏与高质量国产替代共振 4.1存储需求回暖，存力升级大势所趋 4.2科技自立自强，半导体设备砥砺前行 五风险提示 经过2023年的U形底，全球半导体销售额逐渐复苏。在人工智能引领的科技浪潮下，美股科技巨头公司股票率先反弹，而作为科技发动机的半导体也涨幅明显。美股对A股的映射效应强烈，A股的光模块、大模型、AI应用等科技产业链在2023年表现突出。 我们判断A股的大科技板块在2024年将继续反映全球的科技浪潮。建议重点关注国内大科技领导者华为的产业链，以及兼具基本面和性价比的半 导体投资机遇。 颠覆性技术之间的融合将定义2020-2030这十年。根据ARK，人工智能、公有区块链、多组学测序、储能和机器人技术五大创新平台正在融合，并会改变全球经济活动。技术融合创造的宏观经济转变，影响力将远超第一次和第二次工业革命。在全球范围内，实际经济增长可能从过去125年的平均3%提速至未来7年7%以上，原因是机器人振兴制造业、自动驾驶改变了交通运输，而人工智能则提高了知识工作者的生产力。 通用性技术的经济影响估算 （实际GDP增长和消费者盈余的年度增加百分比） 从ChatGPT、Sora大模型连续惊艳世界的表现，到英伟达、微软、谷歌等科技巨头持续迭代AI软硬件，AI已形成全球共识的产业趋势。A股的科技板块（TMT）交易热度持久，人工智能超额收益明显。本轮人工智能投资周期过程虽有波折，但时间维度尚未达到历史其他趋势性行业的高点。 图：A股各赛道周度涨幅 全球消费电子逐渐走出2020年以来的需求疲软期，在AI、折叠屏等新技术加持下，消费电子有望在2024年加速换机周期。 23Q4全球智能手机出货3.26亿部，同比+8.5%，行业回暖 23Q4全球PC出货6710万台，同比-2.7%，降幅收缩 23Q4全球平板出货3680万台，同比-17.4%，颓势持续 23Q4全球TWS耳机出货约8467万部，同比+6.5% 23Q4全球VR/AR分别出货303/19万台，同比-11%/+20% 23Q4国内乘用车零售销量255.4万辆，同比+42.0% 华为预计2023年实现销售收入超过7000亿元人民币，较2022年增长约9%，王者加速归来。其中ICT基础设施业务保持稳健，终端业务好于预期，数字能源和云业务实现良好增长，智能汽车解决方案竞争力显著提升。华为在2023年表现了强劲的发展韧性，预计华为将继续在终端、云、网络、芯片、软件进行协同创新，引领国内对抗美国对华的科技制裁。 V 华为对抗 海外科技军团 图：华为收入增长情况 图：华为业务及发展方向 业务 战略目标 2024年创新方向 ICT基础设施 数字化、智能化转型基础 5.5G、卫星互联网 终端 打造王者产品，1+8+N战略 高端手机、头显 鸿蒙 鸿蒙生态跨越式发展 鸿蒙星河版 华为云 数字化底座 昇腾、大模型 智能车 技术优势转化为商业成功 自动驾驶、问界、智界 2023年9月，习近平总书记首次提出“新质生产力”，整合科技创新资源，引领发展战略性新兴产业和未来产业，加快形成新质生产力。2023年12月，中央经济工作会议强调“以科技创新推动产业创新，特别是以颠覆性技术和前沿技术催生新产业、新模式、新动能，发展新质生产力”。 技术跃迁意味着非线性发展，新技术的供需缺口难以收敛，所以当前科技投资逻辑与经济总量关联度较低，更侧重于科技创新的突破性发展，和 公司对科技浪潮的贡献程度。 2024年科技投资主线：AI浪潮迭起；华为指引中国科技风向标；半导体国产替代2.0迎曙光 半导体产能持续扩张，周期稳步复苏。华为突破技术封锁推出5G手机，侧面印证国产高端制程的进步，预计国产替代进程加速。 •高质量国产替代：国产替代紧迫性投资排序，光刻机>先进封装>量测>高端薄膜沉积>其他设备先进制程突破。 •存储领衔复苏：2024年存储市场规模有望同比 激增44.8%，驱动整体IC市场同比增长15.5%。 •AI算力芯片全栈升级：受AI单点算力提升，以及大规模算力部署的需求驱动，GPU、HBM、电源管理芯片、先进封装技术等算力芯片环节将全面升级。 华为中国科技巨人“单挑”美国众科技巨无霸，已被英伟达视作多领域的竞争对手。 •智能终端：折叠屏、智能机的细节创新，星闪、卫星互联网的自主创新，将继续提升华为的市占率。 •汽车：定位智能车Tier1，提供科技源动力，赋能合 作伙伴的自动驾驶。 •算力底座：昇腾软硬件生态+海思芯片设计+高性能传输网络建设，华为将领导国产算力的突破。 •鸿蒙：自研内核，鸿蒙生态将持续扩容。 •ICT基础设施：5.5G在2024年迎来商用元年，产生 通信设备升级迭代需求。 人工智能算力、大模型、应用百花齐放，与技术革新共舞，拥抱时代趋势。 •算力军备竞赛：AI算力已成为重要的战略资源，美国加 大对中国的制裁，国产算力势在必行。 •硅光元年：高速光模块对硅光集成技术产生刚需，AI算力带领光模块进入800G时代，硅光需求将越来越旺盛。 •智能硬件吹响号角：终端厂商推动AI手机、AIPC、智能车、MR的普及，以创造新的增长点。 —科技行业综述：AI激起千层浪，科技牛踏浪前行 二AI：周期鼎盛，融合创新 2.1智能算力潮起，算力芯片全栈升级 2.2光通信加速迭代，硅光初展锋芒 2.3智能硬件精彩纷呈，“AI+”助推终端回暖 目录 三华为：科技舵手，乘风破浪 3.1华为复活，鸿蒙破茧 3.2算力军备竞赛，昇腾AI打造国产智变根基 3.3华为赋能智驾升级，L3商业化渐行渐近 3.45.5G商用元年，规模部署可期 四半导体：复苏与高质量国产替代共振 4.1存储需求回暖，存力升级大势所趋 4.2科技自立自强，半导体设备砥砺前行 五风险提示 人工智能从1956年被正式提出以来，经历了数十年的发展历程。人工智能诞生初期，其研究主要分为三个流派，即逻辑演绎、归纳统计和类脑计算。 人工智能研究的三大流派各有优劣势。类脑计算流派的目标最为宏远，但在未得到生命科学的支撑之前，难以取得实际应用。归纳演绎流派的思考方式与人类相似，具有较强的可解释性。由于对数据和算力的依赖较少，归纳演绎流派成为人工智能前两次繁荣的主角。随着学界对人工智能困难程度的理解逐渐加深，数理逻辑方法的局限性被不断放大，并最终在第三次繁荣期中，逐渐让位于统计学习的“暴力美学”。 在进入21世纪以来，在大数据和大算力的支持下，归纳统计方法逐渐占据了人工智能领域的主导地位，深度学习的浪潮席卷人工智能，人工智能迎来史上最长的第三次繁荣期，至今仍未有结束的趋势。 图：人工智能发展史 大模型技术逐步收敛，生态走向聚合，模型更收敛、框架更归一。 为了开发更高性能的AI大模型需要更强的算力平台，算力底座技术门槛将提高，未来训练核心拼集群系统能力。 图：AI技术逐步收敛，生态走向聚合图：算力底座技术门槛提高 复杂的模型和大规模的训练需要大规模的高算力支持，这不仅需要消耗大量计算资源，而且对算力的速度、精度、性能也提出更高要求。 市场对于更高性能的智能算力需求将显著提升，智能算力增长速率约通用算力的两倍。据IDC和浪潮信息测算，2022年中国通用算力规模达54.5EFLOPS，预计到2027年通用算力规模将达到117.3EFLOPS。2022年中国智能算力规模达259.9EFLOPS，预计到2027年将达到1117.4EFLOPS。2022-2027年期间，中国智能算力规模年复合增长率达33.9%，同期通用算力规模年复合增长率为16.6%。 图：中国通用算力规模及预测（EFLOPS，基于FP64计算）图：中国智能算力规模及预测（EFLOPS，基于FP16计算） 注：通用算力指以CPU输出的计算能力为主，智能算力以GPU、FGPA、NPU等输出的计算能力为主 从感知智能到生成式智能，人工智能越来越需要依赖“强算法、高算力、大数据”的支持。模型的大小、训练所需的参数量等因素将直接影响智能涌现的质量，人工智能模型需要的准确性越高，训练该模型所需的计算力就越高。IDC预计，全球人工智能硬件市场（服务器）规模将从2022年的195亿美元增长到2026年的347亿美元，五年年复合增长率达17.3%；在中国，预计2023年中国人工智能服务器市场规模90亿美元，到2027年将达到164亿美元，年复合增长率约16.2%。 图：全球AI计算服务器市场规模预测（亿美元）图：中国AI计算服务器市场预测（亿美元） 在适度超前的指导思想下，国家正加大对人工智能算力基础设施的投资。算力基础设施建设成为一个重要环节，被纳入国家新基建范畴。据ID