计算机行业2024年中期投资策略报告：把握AI主线，关注景气赛道

请认真阅读文后免责条款 证券研究报告 把握AI主线，关注景气赛道 ---计算机行业2024年中期投资策略报告 华龙证券研究所计算机行业分析师：孙伯文 SAC执业证书编号：S0230523080004 联系人：朱凌萱 SAC执业证书编号：S0230124010005 2024年07月24日 最近一年走势（单位：%）相关阅读 11% -1% -13% 计算机沪深300 《从微软蓝屏事件看国产替代必要性—计算机行业周报》2024.07.22 《人工智能催化不断，把握新质生产力投资机会—计算机行业周报》2024.07.08 《国产大模型持续迭代，景气赛道有望扩容—计算机行业周报》2024.07.01 -24% -36% -48% 2023-072023-112024-032024-07 沪深300表现（2024.7.23） （单位：%） 表现1M 3M 12M 沪深300-1.6 -2.6 -10.0 计算机-7.1 -9.6 -33.8 请认真阅读文后免责条款2 摘要 核心观点： •从全年角度看，科技主题投资热度有望延续，新质生产力相关赛道具备长期投资价值。我们认为部分新兴赛道在年内仍有政策催化预期，下半年行业中部分细分赛道有望陆续进入估值修复阶段，给予行业“推荐”（维持）评级。 •综合上半年计算机行业行情来看，主题投资轮动较快。方向上，我们认为AI产业仍然具备长期投资价值，其中AI算力、端侧AI赛道确定性优于行业。另外，建议关注其他具备政策催化和技术进步预期的景气赛道。 •AI产业链：国际视角下，全球科技巨头AI投资预期加大，AI基础设施总体需求仍将上行。国内方面，国产大模型与海外代际差距逐步缩小，智算中心加速建设。同时，华为鸿蒙生态正在加速构建，苹果也于年内推出AppleIntelligence,国内外科技厂商的端侧AI技术进步有望推动下游硬件设备的出货量。端侧AI设备方面，AI赋能端侧设备将是潜在趋势，AIPC渗透率有望稳步提升。同时，AIPC将带动电池、存储、整机等方面的适配革新。建议关注：紫光股份（000938.SZ）、浪潮信息（000977.SZ）、中科曙光（603019.SH）、华勤技术（603296.SH）。 •工业软件：从历史数据分析，2019年至2023年，我国工业软件产品收入同比增速均高于软件产品收入同比增速，我们认为在自主可控和技术进步的推动下，我国工业软件产品收入增速有望持续跑赢软件行业整体收入增速。当前国际局势下，工业软件摆脱进口依赖，实现自主可控成为共识。近年来，我国部分核心工业软件渗透率上行，同时国产化率有望逐年提高。相关工业软件厂商经过多年积累，已在部分产品上实现技术突破。回顾2023年全年及2024年一季度，工业软件板块业绩优于行业整体，未来随工业软件渗透率与国产化率提升，板块龙头公司有望进入新一轮业绩兑现期。建议关注：宝信软件（600845.SH）、能科科技（603859.SH)、科远智慧（002380.SZ）。 •能源信息化：2024年内，电力市场化改革政策频出。在细分方向上，我们认为网络通信、大数据、自动控制等技术的应用范围有望拓展。监测终端、无人巡检终端、带电作业机器人等设施设备有望加快配置，设备状态智能监测分析、电网灾害智能感知等技术应用有望加速落地。同时，数字化技术的应用有望加强配电网层面源网荷储协同调控。电力数据价值有待进一步挖掘，从而促进电网数字技术与实体经济深度融合。建议关注：理工能科（002322.SZ）、远光软件（002063.SZ）。 •交通信息化：年内，“车路云一体化”相关政策集中发布，20个试点城市于近期出炉，各地投资力度明显加大。在政策引导下，产业链上下游有望形成合力，建议关注在物联网、数据分析平台和导航\GIS系统等方面有技术储备的计算机厂商。建议关注：千方科技（002373.SZ）、通行宝（301339.SZ）。 •数据要素：从产业层面看，今年年初发布的“数据要素×”行动计划有望在政策进一步催化下加速落地，数据要素“1+N”体系有望持续完善。另外，人工智能推动下，数据存算规模将日益扩大，进一步提振数据要素市场需求。公共数据方面，当前需求远超供给，产业链上游央国企有望受益。企业层面上，数字化转型势在必行，数据资产入表与评估、数据确权等环节的相关标的有望受益。建议关注：广电运通（002152.SZ）、久远银海（002777.SZ）。 风险提示：（1）国产算力建设不及预期。（2）所引用数据资料的误差风险。（3）AI应用落地速度不及预期。（4）国产大模型迭代速度不及预期。（5）重点关注公司业绩不达预期。 （6）政策标准出台速度不及预期。 请认真阅读文后免责条款3 目录 12024年上半年计算机行业回顾 2AI+信创推动下，云端协同趋势进一步加强 3政策密集催化，细分赛道景气度提升 4投资建议 5风险提示 请认真阅读文后免责条款 01 上半年计算机行业行情横向、纵向对比 •我们将申万计算机指数（801750.SI）与沪深300指数进行对比，分析计算机行业2024年至今的走势情况。2024年1-2月初，计算机指数随大盘调整，2月初农历春节前大盘初步呈现反弹行情，后受益于OpenAI发布视频生成模型Sora，板块反弹表现明显。此后，AI板块集体回调，主题投资情绪回落加之临近财报季市场避险情绪抬升，计算机指数于3月底至4月底进入阶段性调整行情。4月中后期，财报季接近尾声，市场情绪略回暖，计算机指数再次小幅反弹。5月至今，计算机板块整体进入震荡下行期。相较于沪深300而言，计算机板块年内走势与沪深300基本一致，但波动大于沪深300，市场波动放大器效应明显。主题投资方面，各板块表现受政策、事件驱动因素影响较大，除AI概念外，其他主题投资轮动较快，低空经济、车路云一体化等板块阶段性表现活跃。 •从2024年1月1日到7月5日，申万计算机指数下跌26.94%，区间涨跌幅在申万31个子行业中位列第30位。从全年角度看，科技主题投资热度有望延续，新质生产力相关赛道具备长期投资价值。我们认为部分新兴赛道在年内仍有政策催化预期，建议关注下半年行业细分赛道的行情修复节奏。 图1：2024年内计算机行情回顾（至2024年7月5日） 图2：2024年内申万一级行业区间涨跌幅（至2024年7月5日） 15 10 5 0 -5 -10 -15 -20 -25 -30 沪深300计算机 20% 10% 0% 2024-01-05 2024-01-12 2024-01-19 2024-01-26 2024-02-02 2024-02-08 2024-02-23 2024-03-01 2024-03-08 2024-03-15 2024-03-22 2024-03-29 2024-04-03 2024-04-12 2024-04-19 2024-04-26 2024-04-30 2024-05-10 2024-05-17 2024-05-24 2024-05-31 2024-06-07 2024-06-14 2024-06-21 2024-06-28 2024-07-05 -10% -20% -30% 银行公用事业 煤炭石油石化家用电器有色金属交通运输 通信汽车钢铁 建筑装饰非银金融 电子基础化工农林牧渔国防军工建筑材料机械设备 环保食品饮料美容护理纺织服饰电力设备房地产轻工制造医药生物 传媒商贸零售社会服务计算机综合 -40% 数据来源：Wind，华龙证券研究所数据来源：Wind，华龙证券研究所 请认真阅读文后免责条款5 02 2023年及2024年一季度计算机行业上市公司业绩情况 •2023年全年业绩表现维稳，关注2024年全年业绩表现 •收入端：我们共选取344家A股计算机上市公司（剔除ST股）作为样本进行分析，2023年计算机行业上市公司总营收达11817.15亿元，同比增长2.90%，总体保持稳定增长；2024Q1单季总营收达2420.91亿元，同比增长6.01%。 图3：计算机行业营业收入情况（全年） 图4：计算机行业归母净利润情况（全年） •利润端：2023年计算机行业上市公司归母净利合计值达336.34亿元，同比下降12.65%，前值为同比下降40.19%，降幅有所收窄；2024Q1单季归母净利合计值达4.05亿元，同比下降92.11%，单季度利润承压明显。我们选取市值大于100亿（截止2024年7月5日）的上市公司进一步分析，2024Q1单季上述公司归母净利合计值达32.68亿元，同比下降38.44%，降幅低于行业整体水平，因此小市值公司（市值小于100亿）单季度利润承压更为明显。考虑到计算机行业上市公司收入确认具有季节性特征，一季度属全年淡季，因此建议持续关注行业全年收入、利润端表现。 12,500 10,000 7,500 5,000 2,500 0 营业收入(合计) [单位]亿元 营业收入合计(同比增长率)，右轴 [单位]% 20 15 10 5 0 -5 2019年2020年2021年2022年2023年 700 600 500 400 300 200 100 0 2019年2020年2021年2022年2023年 40 归母净利润(合计) [单位]亿元 归母净利润合计(同比增长率)，右轴 [单位]% 20 0 -20 -40 -60 图5：计算机行业营业收入情况（单季度） 图6：计算机行业归母净利润情况（单季度） 数据来源：Wind，华龙证券研究所数据来源：Wind，华龙证券研究所 4,000 3,000 2,000 1,000 营业收入(合计)[单位]亿元 营业收入合计(同比增长率)，右轴 [单位]%40 30 20 10 0 300 归母净利润(合计) [单位]亿元 归母净利润合计(同比增长率)，右轴 [单位]% 200 100 800 600 400 200 0 0 21Q121Q221Q321Q422Q122Q222Q322Q423Q123Q223Q323Q424Q1 -10 0 21Q121Q221Q321Q422Q122Q222Q322Q423Q123Q223Q323Q424Q1 -200 数据来源：Wind，华龙证券研究所数据来源：Wind，华龙证券研究所 请认真阅读文后免责条款6 目录 12024年上半年计算机行业回顾 2AI+信创推动下，云端协同趋势进一步加强 3政策密集催化，细分赛道景气度提升 4投资建议 5风险提示 请认真阅读文后免责条款 02 AI+信创推动下，云端协同趋势进一步加强 端侧AI:从轻量级模型开启的演进 •模型端：千亿、万亿参数大模型往往具有训练成本较高的特点，适用于处理复杂问题。这类高参数量级的大模型在数据处理上广泛依赖云端，因此允许一定时间范围内的响应延迟。而端侧模型的发布则适应了终端设备有限的计算资源，同时满足了设备端低能耗的要求，解决了云端推理存在的一些问题，如高成本、高延迟、隐私和安全风险等。大多数端侧模型具有可离线使用、低成本、参数规模十亿以下等特点。 •基于端侧模型，AI在端侧得以拓展应用场景，寻求在终端设备上部署的机会，如在智能手机、智能家居设备、可穿戴设备上部署，从而扩大了AI的用户群体。对产业链上下游来说，随着端侧模型的广泛应用，相关硬件厂商、软件开发商和服务提供商都将参与并巩固软硬件协同的趋势。例如，芯片厂商可以为端侧AI应用提供更高效的计算芯片，软件开发商可以开发更多基于端侧模型的创新应用，服务提供商可以提供更个性化和智能化的服务。 表1：端侧大模型的特征保护用户隐私 由于数据在本地处理，无需传输到服务器端，因此可以有效保护用户的隐私。用户的数据不会离开端侧设备，不会上传云端，减少了数据泄露的风险。 个性化和定制化 端侧大模型可以根据用户的特定需求和偏好进行个性化和定制化。由于终端设备具有独特的硬件和软件环境，端侧大模型可以更好地适应这些差异，提供更准确和相关