板块即将迎来业绩披露高峰，相对看好算力与信创国产化领域

行业研究|行业周报 看好（维持） 板块即将迎来业绩披露高峰，相对看好算力与信创国产化领域 计算机行业 国家/地区中国 行业计算机行业 报告发布日期2024年08月28日 核心观点 计算机板块上周下跌2.6%，华为产业链表现相对较好，而业绩预期不好的公司继续承压。下周是中报披露最后、也是最集中的一周，业绩表现将继续成为个股表现最重要因素，整体而言，我们认为板块上半年业绩难言乐观，但市场已经对此有较充分预期。 海外算力板块继续反弹，国产AI算力依然是确定方向。上周美股算力板块继续反弹，英伟达等个股已接近回到前期高点，我们认为主要原因在于需求端依然强劲，从微软、亚马逊、Meta、谷歌等巨头最新公布的季报来看可以充分印证这点。此外，国内智算中心在下半年建设正在加速，各国产芯片厂商也将在下半年推出或量产新一代芯片，性能与竞争力将显著提升，因此国产芯片仍然值得重视和布局。 科技与安全是政策核心方向，华为产业链受到市场较多关注。科技自立自强是三中全会公报再次强调的方向，而从国内科技产业链而言，华为毫无疑问在软硬件全栈领域均处于领先的地位，随着华为全连接大会召开日期的临近，以及下半年预期有更多的产品发布，市场关注华为在半导体、以及计算产业链方面的进展与变化。此外，下半年一般是政府开支高峰，市场预期信创与国产化领域有望迎来更多的政策驱动。 低空经济与交通数字化领域关注项目落地情况。近期低空经济领域迎来新一轮密集催化，习近平总书记对低空经济战略重要性进行了进一步强调，北京、上海、深圳等地均召开低空领域推进大会，民航局与空管系统相继成立低空经济发展领导小组。此外，北京车路云施工招标前期工作已经启动，而其他车路云试点城市相关工作也在加速推进。目前市场对项目落地节奏与体量仍持一定观望态度，后续如能持续兑现，板块将有更好表现。 新型电力系统行动方案发布，电力IT领域持续推荐。近期发改委和能源局共同印发 《加快构建新型电力系统行动方案(2024-2027年)》，开展9项专项行动以推进新型电力系统建设，涵盖煤电、新能源、电力电网系统、智慧调度、电动汽车、需求侧响应等多领域。《行动方案》的落地彰显了国家推进电力市场化、建设新型电力系统的决心和具体步骤，电网、配网数字化公司以及电力市场化企业值得关注。 市场对AI的核心关注点转向应用落地，政策支持力度有望继续加大。从整个行业来看，海外头部基础大模型下一次性能飞跃仍有待时日，行业参与者更多基于现有模型能力寻找可以落地的领域与应用方向。此外，国内来看，百川、月之暗面等头部大模型公司融资顺利，金山办公WPSAI付费会员已超百万，豆包大模型日均tokens使用量已突破5000亿，这些都预示着AI模型应用正在加速落地。 浦俊懿021-63325888*6106 pujunyi@orientsec.com.cn 执业证书编号：S0860514050004 陈超021-63325888*3144 chenchao3@orientsec.com.cn 执业证书编号：S0860521050002 杜云飞duyunfei@orientsec.com.cn 执业证书编号：S0860523120001 覃俊宁qinjunning@orientsec.com.cn 执业证书编号：S0860524080002 宋鑫宇songxinyu@orientsec.com.cn 投资建议与投资标的 算力领域：建议关注海光信息、寒武纪-U、神州数码、中科曙光、紫光股份、浪潮信息、华丰科技(688629，未评级)。 低空经济与交通数字化领域：建议关注莱斯信息、深城交、通行宝、千方科技、万集科技、金溢科技、高新兴。 电力数字化领域：建议关注国能日新、国网信通、威胜信息、远光软件、安科瑞、东方电子等。 信创与自主可控方向：建议关注华大九天、达梦数据、广立微、顶点软件、索辰科技、中望软件。 AI应用领域：建议关注金山办公、科大讯飞、中科创达、虹软科技、彩讯股份、福昕软件。 风险提示 技术落地不及预期；政策落地不及预期；政策监管风险 有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。 目录 一、本周行业观点4 二、本周行业专题：CUDA软件构建英伟达核心壁垒4 2.1CUDA一个面向GPU计算的平台4 2.2全面构筑CUDA生态系统，英伟达防御护城河再加固7 投资建议与投资标的10 风险提示10 图表目录 图1：GPU计算应用：CUDA支持多种编程语言和应用程序接口5 图2：CUDA异构结构（a）和多层次结构（b）6 图3：CUDA发展历程6 图4：CUDA平台及其生态系统7 图5：CUDA生态系统：核心组件使CUDA平台成为最佳的开发者选择8 图6：CUDA-X微服务9 图7：CUDA-XAI9 一、本周行业观点 计算机板块上周下跌2.6%，华为产业链表现相对较好，而业绩预期不好的公司继续承压。下周是中报披露最后、也是最集中的一周，业绩表现将继续成为个股表现最重要因素，整体而言，我们认为板块上半年业绩难言乐观，但市场已经对此有较充分预期。 海外算力板块继续反弹，国产AI算力依然是确定方向。上周美股算力板块继续反弹，英伟达等个股已接近回到前期高点，我们认为主要原因在于需求端依然强劲，从微软、亚马逊、Meta、谷歌等巨头最新公布的季报来看可以充分印证这点。此外，国内智算中心在下半年建设正在加速，各国产芯片厂商也将在下半年推出或量产新一代芯片，性能与竞争力将显著提升，因此国产芯片仍然值得重视和布局。 科技与安全是政策核心方向，华为产业链受到市场较多关注。科技自立自强是三中全会公报再次强调的方向，而从国内科技产业链而言，华为毫无疑问在软硬件全栈领域均处于领先的地位，随着华为全连接大会召开日期的临近，以及下半年预期有更多的产品发布，市场关注华为在半导体、以及计算产业链方面的进展与变化。此外，下半年一般是政府开支高峰，市场预期信创与国产化领域有望迎来更多的政策驱动。 低空经济与交通数字化领域关注项目落地情况。近期低空经济领域迎来新一轮密集催化，习近平总书记对低空经济战略重要性进行了进一步强调，北京、上海、深圳等地均召开低空领域推进大会，民航局与空管系统相继成立低空经济发展领导小组。此外，北京车路云施工招标前期工作已经启动，而其他车路云试点城市相关工作也在加速推进。目前市场对项目落地节奏与体量仍持一定观望态度，后续如能持续兑现，板块将有更好表现。 新型电力系统行动方案发布，电力IT领域持续推荐。近期发改委和能源局共同印发《加快构建新型电力系统行动方案(2024-2027年)》，开展9项专项行动以推进新型电力系统建设，涵盖煤电、新能源、电力电网系统、智慧调度、电动汽车、需求侧响应等多领域。《行动方案》的落地彰显了国家推进电力市场化、建设新型电力系统的决心和具体步骤，电网、配网数字化公司以及电力市场化企业值得关注。 市场对AI的核心关注点转向应用落地，政策支持力度有望继续加大。从整个行业来看，海外头部基础大模型下一次性能飞跃仍有待时日，行业参与者更多基于现有模型能力寻找可以落地的领域与应用方向。此外，国内来看，百川、月之暗面等头部大模型公司融资顺利，金山办公WPSAI付费会员已超百万，豆包大模型日均tokens使用量已突破5000亿，这些都预示着AI模型应用正在加速落地。 二、本周行业专题：CUDA软件构建英伟达核心壁垒 2.1CUDA一个面向GPU计算的平台 CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）是并行计算平台和应用程序编程接口（API）模型。随着图形处理器（GPU）性能的逐渐增强，开发人员逐渐认识到GPU的应用远不止图像 渲染，GPU强大的并行处理能力同样适用于多种计算密集型任务，如矩阵操作和其他线性代数计算。因此，英伟达于2006年推出了CUDA平台，将GPU的潜力拓展到通用计算领域。CUDA配备了一个软件环境，使开发者可以使用C++作为高级编程语言。CUDA同时支持其他编程语言、应用程序编程接口或基于指令的方法，如FORTRAN、DirectCompute和OpenACC。CUDA平台成熟的工具链、开发工具和详尽的文档，为开发加速异构应用提供了最优的开发者体验。 图1：GPU计算应用：CUDA支持多种编程语言和应用程序接口 数据来源：英伟达官网，东方证券研究所 CUDA的异构和多层次架构特点是提升并行计算性能的核心。CUDA的多层次架构主要涉及主机 （Host）、设备（Device）、线程（Thread）、线程块（ThreadBlock）和网格（Grid）。这一架构使得CUDA能够在GPU上高效地处理大规模的并行计算任务。Host是运行主程序的计算机系统，包括CPU和主内存，负责处理串行任务和协调计算任务。Device主要由GPU和显存构成，负责执行并行计算任务，处理大量的数据。CUDA在Host端运行主要包括三个部分：开发库 （Libraries）、运行时环境（Runtime）和驱动程序（Driver）。开发库提供了一系列成熟且高效的函数库，用于加速特定领域的计算任务。运行时环境简化了应用开发过程，提供了便捷的应用程序接口和运行时组件，便于管理GPU资源。驱动程序提供了对GPU资源的底层控制，允许开发者进行更精细级别的优化。通过CUDA库和驱动程序，应用程序可以将计算任务分解为多个线程，并在GPU上并行执行，从而大大提高计算速度。CUDA的异构和多层次结构通过优化CPU和GPU的计算资源分配和任务组织，提高了并行计算的性能和效率。 图2：CUDA异构结构（a）和多层次结构（b） 数据来源：NVIDIACUDA编程指南、东方证券研究所 CUDA持续演进，功能不断增强，响应人工智能发展。截至2024年8月，英伟达已发布12个主要版本和67个次要版本的CUDA。自2006年CUDA问世，近18年来，英伟达对CUDA不断进行更新和迭代，引入了许多新功能，支持了更多的GPU架构，开发了新的函数库，修复了各种错误，并显著提升了用户粘性，形成了一个庞大而完善的软硬件协同生态系统，为开发者提供了丰富的工具和支持。这些进展使得CUDA成为高性能计算领域中不可或缺的重要平台。 图3：CUDA发展历程 数据来源：英伟达及公开资料整理、东方证券研究所 CUDA的发展主要分为以下阶段： (1)CUDA的问世（2006年） 英伟达首次推出CUDA，标志着GPU从专用的图形处理器转向了通用计算的广泛应用。 (2)CUDA的初期发展阶段（2007-2008年） 英伟达发布了CUDA的第一个公开版本，为开发者提供了一整套全新的工具和API编写GPU 加速程序。该阶段引入了双精度浮点运算，这一特性对于科学计算至关重要。 (3)CUDA的持续发展阶段（2010-2011年） CUDA引入了多项改进，包括对更多种GPU架构的支持以及更高效的内存管理。CUDA着重增强了对多GPU系统的支持，从而实现了更加灵活的数据共享和任务分配。 (4)CUDA的生态成熟阶段（2012-2016年） CUDA的迭代重点集中于性能提升、易用性增强以及编程模型的扩展。其中，引入了动态并行性功能，使得GPU线程能够自动启动新的核函数，从而显著提升了程序的灵活性和并行处理能力。CUDA生态系统中的工具和库不断丰富，注重开发者的支持与社区建设。 (5)CUDA的拥抱人工智能阶段（2017-2022年） 英伟达继续推动CUDA在性能和功能上的边界。CUDA引入了对Volta、Ampere和Hopper等最新GPU架构的支持，并进行了编译器改进以及库函数的扩展。特别地，CUDA在深度学习、大规模数据集和人工智能模型的支持上取得了显著进展，同时加强了异构计算能力，以应对时代发展的潮流和人工智能的需求。经过多年优化与迭代，CUDA已经形成了一个独特的软硬件协同的