计算机行业2024年8月投资策略暨Q2业绩前瞻：海外云厂资本开支持续增长，Robotaxi商业化加速落地

计算机板块上半年业绩整体承压，公募配置比例环比下降。整体来看，受下游需求疲软影响，板块公司中报业绩整体承压；分板块来看，受AI大模型训练和推理需求拉动，算力板块公司业绩上行，此外，工业软件、电力IT等板块公司业绩表现相对优秀，而网络安全、金融IT、车联网等板块公司业绩承压。从公募配置比例来看，截至24Q2，公募基金配置计算机的比例为2.5%，环比下降（-1.11pct），位于历史底部，随着下半年板块业绩的回暖，以及宏观经济的企稳复苏，公募基金对计算机板块的配置有望提升。 AI模型+应用侧：Meta发布Llama3.1，OpenAI发布SearchGPT。Meta推出迄今为止性能最强大的开源大模型Llama3.1405B，其在代码生成和评估、数学推理、长上下文处理、工具使用和多语言支持等任务中表现出色，对标GPT-4o、Claude3.5Sonnet和GeminiUltra。同时，OpenAI正式宣布其AI驱动的搜索引擎SearchGPT进入邀请测试阶段，SearchGPT与谷歌、必应等传统搜索引擎相比具有以下优势：1）SearchGPT集成了GPT-4系列模型的支持，可以通过理解用户查询的内容并实现更具对话性和个性化的搜索体验；2）SearchGPT支持多轮对话，用户可就问题或细节进行延伸。 AI硬件+端侧：云厂商资本开支指引乐观，AppleIntelligence落地。从资本开支总量来看，24Q2微软、谷歌、亚马逊、Meta资本开支合计为570.56亿美金，同比+66.2%、环比+19.8%，持续增长；从资本开支指引来看，微软、Meta、亚马逊上调了全年资本开支指引，重点用于AI算力及相关基础设施建设。同时，苹果发布了AppleIntelligence的第一个版本iPhoneAI，首批推出的AppleIntelligence包括写作工具WritingTools、语音转录、邮件智能回复、照片回忆等功能，看好端侧AI发展。 智能驾驶：各地政策推动智驾发展，Robotaxi加速商业化落地。各地政策推动智驾发展，上海发放首批无人驾驶智能网联汽车示范应用许可，长三角国内首个智能网联汽车试验场正式运行，广东横琴330公里全域路网对智能网联自动驾驶开放，看好Robotaxi商业化加速落地。 投资建议:看好国产算力及智能驾驶。24Q2云厂商微软、Meta、亚马逊、谷歌资本开支环比持续增长，且微软、Meta、亚马逊上调了全年资本开支指引，全球AI算力需求强劲，建议关注国产算力公司海光信息；同时，在智能驾驶领域，各地政策推动智驾发展，例如上海发放首批无人驾驶智能网联汽车示范应用许可，长三角国内首个智能网联汽车试验场正式运行，广东横琴330公里全域路网对智能网联自动驾驶开放，看好Robotaxi商业化落地，建议关注中科创达、经纬恒润、四维图新等。 风险提示：大模型研发进展不及预期、云厂商资本开支投入不及预期、国产算力迭代及供应不及预期。 计算机板块中报业绩前瞻：板块业绩整体承压，公募配置比例环比下降 板块业绩整体承压，算力、工业软件子板块业绩同比向上 人工智能拉动全球算力需求，算力板块业绩上行。AI大模型的训练和推理需要底层算力的支撑，拉动全球算力需求的增长。从国内来看，互联网大厂专注于AI大模型的研发以及自身算力云的建设，持续采购AI算力；同时，政府、运营商加大算力卡的采用，用于智算中心的建设，国产算力需求持续增长，推动算力公司业绩增长。此外，算力需求增长将拉动算力产业链各环节业绩的增长，例如浪潮信息受益于AI服务器代工，24H1业绩同比大幅增长。 表1：算力板块中报业绩情况 信创产业进入规模推广期，2+8+N行业建设加速。20年开始，我国信创产业在党政的引领下进入规模化发展，开始在重点行业加速国产化应用；23年金融、电信、电力作为第一梯队加速全面铺开，随后在石油、交通、航空航天、教育、医疗也逐步进入推广和试点，最终建筑、汽车等其他行业在市场的驱动下也进入信创替代。以纳思达为例，24年上半年其奔图打印机信创市场出货量同比增长约30%，24H1归母净利润同比+142.15%-199.12%。 表2：信创板块中报业绩情况 网络安全板块需求调整，各厂商增效战略初显成效。2024年上半年，网络安全行业竞争激烈，下游需求增速放缓，部分厂商受下游客户需求影响，项目进度延长，立项、审批等阶段日趋严格，收入确认递延至三季度。为应对下游需求承压，上市公司提出降本增效战略，24H1费用端普遍改善。7月19日，CrowdStrikeFalcon的Sensor更新后，内核驱动文件Bug导致全球大面积用户的Windows系统出现蓝屏，全球多国的航空、医疗、传媒、金融、零售和物流等行业受到重大影响；同时，为应对AI对网络安全的冲击，7月18日，第二十届中央委员会第三次全体会议提出“加强网络安全体制建设，建立人工智能安全监管制度”，24年下半年网络安全板块有望复苏。 表3：网络安全板块中报业绩情况 金融机构IT预算减少，金融科技板块需求承压。24年上半年受部分金融机构IT预算下行影响，金融科技板块公司业绩承压。长期来看，加快建设金融强国的奋斗目标仍是当前金融行业的工作重点，新“国九条”明确“着力做好科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融五篇大文章”，未来利好政策或将进一步落地。同时，金融科技板块存在明显季节性特征，客户采购通常聚集在下半年度，下半年板块表现有望回升。 表4：金融科技板块中报业绩情况 工业软件下游需求复苏，板块公司业绩上行。随着中国工业企业数字化转型发展，在政策支持和国产替代的需求下，工业软件下游需求复苏，中科星图、中望软件业绩同比增长。在我国人口老龄化愈发明显背景下，智能制造发展是必然趋势，市场规模实现快速增长。据Statista数据，2025中国智能制造市场规模预期将达46.59亿元，下半年板块下游景气度有望持续提升。 表5：工业软件板块中报业绩情况 车路云加速落地，车联网板块景气度上行。7月初，工信部等五部门发布智能网联汽车“车路云一体化”应用试点城市名单，确定了20个城市（联合体）为首批“车路云一体化”试点城市，其中不仅有北上广深，也包括重庆、成都、南京、鄂尔多斯等多个城市。本次试点提出“提升车载终端装配率。分类施策逐步提升车端联网率”，目前“车路云一体化”建设稳步推进，预期将推动下半年车联网板块下游需求上行。 表6：车联网板块中报业绩情况 电力IT下半年有望进一步加速。上半年电力IT板块下游保持高景气度，科远智慧归母净利润同比大幅增长，新签订单以及合同交付继续保持较好增长态势。电力系统十四五规划投资持续增长，2024年国务院关于印发《2024—2025年节能降碳行动方案》的通知，提出“加强可再生能源绿色电力证书交易与节能降碳政策衔接，2024年底实现绿证核发全覆盖”。新能源发电具有较强波动性，且与用电负荷之间存在错配，虚拟电厂等成为行业推进新方向，电力IT板块有望延续高景气度。 表7：电力IT板块中报业绩情况 公募配置比例环比下降 根据Wind历史统计数据，公募基金配置计算机的比例一般在4%-5%之间；截至24Q2，公募基金配置计算机的比例为2.5%，环比下降（-1.11pct），位于历史底部。2024Q2公募基金重仓前十大计算机公司分别为金山办公、海康威视、科大讯飞、纳思达、中科曙光、德赛西威、深信服、金蝶国际、宝信软件、华大九天。 展望未来，我们认为在国家科技战略的大背景下，随着整体板块业绩的回暖，AI对板块公司持续赋能，以及宏观经济的企稳复苏，公募基金对计算机板块的配置有望提升。 图1：公募配置比例环比下降 表8：2024Q2机构重仓持股金额前十计算机公司 2024年二季度机构加仓前十大计算机公司为商汤-W、广联达、宝信软件、深信服、道通科技、润和软件、顶点软件、理工能科、中国长城、汉得信息；机构减仓前十计算机公司为海康威视、大华股份、千方科技、美图公司、远光软件、浪潮信息、创业惠康、国网信通、网宿科技、四维图新。 表9：2024Q2机构加仓前十计算机公司 表10：2024Q2机构减仓前十计算机公司 AI模型+应用侧：Meta发布Llama3.1，OpenAI发布SearchGPT Meta发布Llama 3.1，或为开源新标准 当地时间7月24日，美国科技巨头Meta推出迄今为止性能最强大的开源大模型——Llama3.1405B（4050亿参数），同时发布了全新升级的Llama3.170B和8B模型版本。 1）Meta评估了超150个基准数据集的性能，Llama3.1405B在代码生成和评估、数学推理、长上下文处理、工具使用和多语言支持等一系列任务中，可与GPT-4o、Claude3.5Sonnet和Gemini Ultra相媲美。 2）在其他场景中，Llama 3.1 405B进行了与人工评估的比较，其总体表现优于GPT-4o和Claude3.5Sonnet。另外，升级后的Llama3.18B和70B模型，相比于同样参数大小的模型性能表现也更好。 3）Llama3.1405B支持上下文长度为128KTokens，增加了对八种语言的支持，在基于15万亿个Tokens、超1.6万个H100 GPU上进行训练，这也是Meta有史以来第一个以这种规模进行训练的Llama模型。 图2：Llama3.1与主流开闭源模型进行对比，性能优秀 为训练Llama 3.1模型，Meta做出了以下设计： 1）选择了标准的仅解码器的Transformer模型架构，并进行了一些微小调整，而不是使用专家混合模型，以最大化训练的稳定性； 2）采用了迭代的后训练程序，每轮使用监督微调和直接偏好优化。这使Meta能够为每轮创建最高质量的合成数据，并提高每项能力的性能； 3）与之前的Llama版本相比，Meta改进了用于前训练和后训练的数据的数量和质量，包括开发更仔细的前训练数据预处理和策划管道，开发更严格的质量保证和后训练数据的过滤方法等。 图3：Llama3.1模型架构 开源引领，加速构建Meta生态。Llama3.1开源使得更广泛的开发者及社区可以为其应用程序定制模型，并在任何环境中运行，包括本地服务器、云端、笔记本电脑、甚至手机等，同时无需将数据分享给Meta。Meta更新了许可证，允许开发人员首次使用包括405B参数规模的Llama模型的输出来改进其他模型。Meta的商业模式基于为客户打造体验和服务，基于Meta的商业模式，我们认为本次Llama 3.1开源主要由于以下原因： 1）不同于闭源模型厂商，Meta的商业模式主要通过在生态里的应用、广告盈利，因此公开发布Llama不会影响Meta的收入、可持续性或研究投资能力，而这些对闭源模型厂商则会有影响； 2）Meta的商业模式决定了其必须确保不被锁定在竞争对手的封闭生态系统中，以免限制自身的开发。通过开源吸引大量开发者使用，Llama将发展成完整的生态系统，包括工具创新、效率改进、硬件优化和其他集成，基于Llama开发的AI助手将部署在Meta的软件当中，为用户带来全新体验，从而增加用户粘性，为自身其他产品打造护城河； 3）Meta有着长期开源项目的成功经验。曾通过开源数据中心设计从而引领行业标准，从而在建设数据中心时节省数十亿美元，Meta同样希望Llama将成为开源大模型行业的标准，使自身生态系统在未来受益。 截至目前，已经有超过25个企业推出了基于Llama 3.1开源版本的新模型。其中，亚马逊AWS、Databricks和英伟达正在推出全套服务，AI芯片创企Groq等为Meta此次发布的所有新模型构建了低延迟、低成本的推理服务，ScaleAI、戴尔等公司已准备好帮助企业采用Llama模型并使用自己的数据训练定制模型。国内方面，阿里云、腾讯云已上架Llama 3.1模型，并支持精调和推理。 图4：Llama3.1开源将加速构建META生态 Llama3.1模型开源将为多个产业提供自主训练AI