人工智能主题分化存真下的投资线索

内容目录TOC\o"1-2"\h\z\u分化存真进行时：从海外股指结构分化说起 5上半年美股宽基指数主要涨幅由核心标的贡献 5国内AIGC相关概念标的正在演绎“分化存真” 7海外AIGC相关概念标“分化存真”逻辑演绎得更早 8AI产业链各层次如何演绎“分化存真” 9企业视角：优质企业如何穿越周期 13英伟达：人工智能计算领域领头羊 13特斯拉：全球新能源车领路人 19结论：产品+业绩是“常胜将军”穿越周期的必要条件 23产业视角：“SCIR”框架下的赛道投资机会 24从供给端到应用端的“SCIR”框架 24从AI当前发展阶段看“SCIR”企业投资机会 25“SCIR”框架总结及企业一览 32风险提示 37图表目录图年初至今SPX指数主要涨幅与7支核心标的分化严重 5图7支核心标的贡献超过SPX涨幅的95以上 5图SPX、纳指风险溢价水平创新低 5图NDX.GI、SPX.GI的EPS2YCAGR年初至今持续修复，NDX修复力度大于SPX 6图META自2022年底持续上修盈利预测 6图美股GICS信息技术行业资产负债率整体偏低 6图4月以来AIGC相对全A超额收益放缓 7图个股视角下4-5月AIGC、人工智能概念赚钱效应转弱 7图人工智能概念股4月以来周频涨跌幅中位数录得一定回撤 7图目前AI处于分化存真阶段2，自下而上精选赛道+标的 7图人工智能技术架构及海外重点企业 8图从代表公司的表现上看，基础层>技术层>能力应用终端层 8图2021-2026年全球数据总量及预测 9图2016-2021年全球数据中心负载任务量及预测 9图2018-2025年全球AI芯片市场规模及预测 9图独立GPU出货量方面：NVIDIA>AMD>Intel 9图LLaMA模型超参数一览 10图SAM模型原理及结构简览 10图DINOv2数据处理管道原理示意 11图Meta发布多模态AI模型ImageBind 11图ImageBind可实现的能力 11图英伟达创新历程 13图英伟达股价变化情况及行业变化复盘 13图英伟达2016-2018年超额回报及2019年跑输行业的主要原因在于数据中心收入增速变化 14图2016年英伟达深度学习产品深入布局各行业 15图英伟达广泛布局人工智能领域 15图英伟达GPU架构演进史 16图2018-2022年(FY19-FY23)GraphicSegment收入 17图FY19-FY23GraphicSegment营业利润(率) 17图2019年末至2021年末，英伟达主营业务收入持续高增，股价拐点略早于增速拐点 17图2022年(FY23)数据中心收入首次超过游戏，成为英伟达收入的主要贡献项 18图FY2Q24英伟达业绩指引 18图近10年特斯拉股价涨幅超百倍，相对SPX可选消费、纳斯达克、汽车行业超额收益均显著 19图2012-2015年特斯拉复盘 20图2015年末-2019年末特斯拉基本面复盘 21图2019年末至2021年末特斯拉复盘 22图2022年至今特斯拉复盘 23图AI产业视角下的“SCIR”框架 24图部分大语言、多模态模型训练成本一览 25图2019-2022年大语言和多模态模型参数量对比 25图大语言与多模态大模型时间线和国家隶属关系(2019-2022年) 26图DuolingoMaxExplainMyAnswer 27图DuolingoMaxRoleplay 27图Duolingo与Chegg年初至今股价分化 28图Duolingo与Chegg核心内容对比 28图企业用户可在企业版AdobeExpress中使用Firefly 29图AdobeFirefly界面 29图AdobeFirefly使用场景一览 29图Adobe年初至今小幅跑赢纳指 30图Adobe营业收入及归母净利润 30图EinsteinGPT帮助用户进行商业分析 30图EinsteinGPT帮助用户生成代码 30图人工智能产业周期下SCIR的受益区间 32图四类企业营收/营收增速指引 33图四类企业净利润、净利润增速、ROE指引 34图四类企业历史营收一览 35图四类企业历史净利润、ROE一览 36表英伟达重要GPU产品迭代发展 15分化存真进行时：从海外股指结构分化说起上半年美股宽基指数主要涨幅由核心标的贡献年初以来美股宽基指数整体上涨，但内部结构分化严重。SPX在风险溢价偏低的预警下仍然持续上涨，从整体涨幅上看，纳指上涨超过25、SPX上涨超过10相较于信息技术占据60+权重的纳指作为更均匀的宽基指数，年初至今经历了很大程度的分化。这种分化主要体现在，目前市值占比最高的七家企业（苹果、微软、谷歌、亚马逊、英伟达、特斯拉、Meta）年初至今实现了超过50的综合涨幅远超SPX整体的12.5从市值占比和涨跌幅贡献的角度看，上述7个企业年初在SPX中的市值占比仅为22.4，但年初至今贡献了SPX涨跌幅中的96.23尤其是在3月以来，AIGC产业持续演化的过程中这种分化表现得更加明显。图年至今SPX指主要幅与7支心标分化重 图支心标贡献过SPX涨的95以上资料来源：万得，彭博，整理 资料来源：万得，彭博，整理SPX.GIIXIC.GISPX.GIIXIC.GI资料来源：Factset，整理利润增长率的预期上修一定程度上能够反映纳指和SPXNDX.GISPXSPXAIGCCopilot),用户心智持续变化的过程中，增量客户订阅一定程度上能够促进EPSAI1-2图4：NDX.GI、SPX.GI的EPS2YCAGR年初至今持续修复，NDX修复力度大于SPX资料来源：Factset，整理图自2022年持续修盈预测 图美股GICS信技术业资负债整体低资料来源：彭博，整理 资料来源：万得，彭博，整理国内AIGC相关概念标的正在演绎“分化存真”AAIGC4指数成分股方面，我们自下而上以当日上涨家数占成分股总数之比作为赚钱效应的衡量AIGC456图月来AIGC相全A超收益缓 图个视角下4-5月AIGC、工智概念钱效转弱资料来源：万得，整理 资料来源：万得，整理AIGC、ChatGPT120的中，无论是简单观察每周的涨跌幅中位数，还是从分化度和前20个股的整体表现看，都可以得到结构内“分化存真”的结论。从中位数视角看，4以来，人工智能相关概念股中位数涨跌幅仅有两周录得正值，而以处在20分位数和80分位数的个股涨跌幅之差来衡量分化度，人工智能赛道分化程度在2月至今经历了三个阶段：普涨段31：35452：优质个股赚钱效应小幅下降，赛道整体分化程度也在下降。图人智能念股4月来周涨跌中位录得定回撤 图目前AI处分化真阶段2，下而精选道+标的资料来源：万得，整理 资料来源：万得，整理海外AIGC相关概念标“分化存真”逻辑演绎得更早NVIDIAAMDIntelNLPCVMicrosoft、Google、Amazon、MetaAIBuzzfeedSoundHoundLemonadeBIGBEAR等都属于这类企业。图11：人工智能技术架构及海外重点企业资料来源：万得，头豹研究院，整理涨幅较好，NVIDIA、AMD、Intel年初至今分别上涨156.5、81.9和20.3；技术层企业Meta领涨年初以来上涨119.0MicrosoftAmazon涨幅在35-45之间；下游应用端企业中，BIGBEAR年初以来上涨207.2，SOUNDHOUND和Lemonade涨幅在40-50之间，Buzzfeed下跌1.8应用层代表性企业股价高2-3图12：从代表公司的表现上看，基础层>技术层>能力应用终端层资料来源：万得，彭博，整理注：数据截至2023年6月8日，其中2023年首个交易日定基为1AI产业链各层次如何演绎“分化存真”AIAI基础层代表企业中，NVIDIA对基础设施的确定性需求始终存在，这类企业往往不太容易发生核心业务或产品结构的本质性改变，因此确定性更强、受益于需求拉动的往往有更好的表现IDC20212026年全球数据总量将从82.47ZB上升至215.99ZB，CAGR为21.24，这也使得算力需求的增长不可忽视，AIAIAI(GPU)、现场可编程门阵列(FPGA)(ASIC)(NPU和通用性大平台的建设特征，GPUJonPeddieResearch(JPRNVIDIA独立GPU出货量占比超过80和Intel份额相对较少三个企业的表现部分AI图年球数总量预测 图年球数中心载任量及测资料来源：IDC，国信电子组《电子AI+系列专题：复盘英伟达的AI发展之路》，整理

资料来源：CiscoGlobalCloudIndex，国信电子组《电子AI+系列专题：复盘英伟达的AI发展之路》，整理图年球AI芯市场模及测 图独立GPU出量方：NVIDIA>AMD>Intel资料来源：Tractica，国信电子组《电子AI+系列专题：复盘英伟达的AI发展之路》，整理

资料来源：JonPeddieResearch，国信电子组《电子AI+系列专题：复盘英伟达的AI发展之路》，整理NVIDIAAMDIntelAIOpenAI，AzureAIBedrockTitanAIAIGCMeta225Meta21TransformerLLaMALLaAOpenAIGPT-3LLaMA7B65B13BGPT-3(175B)。在性能可比的情况下，LLaMA图17：LLaMA模型超参数一览资料来源：GitHub，整理月MetaSAMDIOv布局的态度。SAMSegmentAnythingModelGPT-4“回答一切”的初心，SAMNLPPromptCVCVSAM的特征完成部分下游任务，具备较大的潜力。图18：SAM模型原理及结构简览资料来源：Arxiv，整理DINOv21BViT模型，并进行提炼，实现了超越现有OpenCLIP3D图19：DINOv2数据处理管道原理示意资料来源：Arxiv，整理9MetaAIIMU在应用端存在下列应用场景：1）利用图片生成音频；2）利用音频生成图片；3）利用文本检索图片/3DSAMDINOv2等模型的补充，ImageBind图发多模态AI模型ImageBind 图可现的力资料来源：MetaAI，整理 资料来源：MetaAI，整理2AIAI应用层企业分化更大，波动也更大，整体更易受短期看点驱动。1BuzzFeedAIQuizzes产品增加Quizzes互动性月26日1月27日BuzzFeed分别上涨119.77、85.17。BIGBEARAIAIML9亿美元的合同后月12日股价上涨260创历史单日最大涨幅，当前股价较2月高位回撤超60。Lemonade44AI+保险是长期视角下确定性较强的赛道，AI由于运用场景本身的复杂性，这类企业被巨头或独角兽企业颠覆的可能性更高，从波动程度看，上述企业整体波动情况更大，更易受到短期看点影响。企业视角：优质企业如何穿越周期英伟达：人工智能计算领域领头羊2013年至今，英伟达作为海外人工智能计算领域龙头，股价涨幅超百倍。英伟达1993PC图22：英伟达创新历程资料来源：英伟达官网，整理2013320235400692020-202120229β+α共振。图资料来源：万得，整理主升浪1：2016-2018年2016-2018AI201682018970.3从行业层面看，不论是美股信息技术还20151Q1-Q41.431.512.42.96亿美元同比分别增长63110、193、205，数据中心业务短期爆发力强，205同样是数据中心业务单季增速的顶点。2017-20182017100以上年Q1首次低于100数据中心业务增速真正的分水岭在同比由58滑落至12年前三季度更是单季2018Q3图24：英伟达2016-2018年超额回报及2019年跑输行业的主要原因在于数据中心收入增速变化资料来源：彭博，整理从两个维度看英伟达的自身产品力，2017-20181：客户量方面，2016201413Pascal16nmDirectX12GPU2017Volta12nm；2018TuringGPUGTX1080Ti2080TiNVIDIARayTracingDLSSGPU图资料来源：英伟达官网，整理图26：英伟达广泛布局人工智能领域资料来源：英伟达官网，整理表1：英伟达重要GPU产品迭代发展GPU产品发布年份创新点GeForce2561999年第一款支持硬件3D加速的图形卡GeForce8800GTX2006年第一款支持DirectX10的GPU产品GeForceGTX9802014年首款基于Maxwell架构的GPU产品GeForceGTX1080Ti2017年面向游戏和专业应用的超高性能和能耗优化TeslaV1002017年面向深度学习和人工智能的加速器卡QuadroRTX80002018年面向专业创作者和设计师的GPU产品GeForceRTX20802018年首款支持NVIDIARayTracing和DLSS的GPU产品GeForceRTX30系列2020年首款基于Ampere架构的GPU产品GeForceRTX30602021年面向中高端游戏玩家的理想选择资料来源：英伟达官网，整理图27：英伟达GPU架构演进史资料来源：woshipm，整理主升浪2：2019年末至2021年11月末20191220211152.2326高达526，同期美股信息技术上涨93.1，半导体产品上涨135.8。2019Q4英伟达主营业务收入迎来拐点，数据中心单季营收同比增速由2019Q3的-8.3，上升至42.6，游戏单季营收同比增速由2019Q3的-6.0上升至56.3。数据中心+游戏综合收入增速由2019Q3的-6.7上升至50.6。分主营业务看，数据中心＆2020Q22021Q12021Q12021Q259.3、47.6、52.0和53.3。股价拐点早于增速拐点出现。的区间与拐点有较强的解释力。2021113DOmniverseGeForceGPUGeForceNOWQuadro/NVIDIARTX、用于信息娱乐系统的汽车平GraphicSegment。而数JetsonCompute&NetworkingSegment。元宇宙的概念加持下，GPU设施建设底座，GraphicSegment但从实际收入和利润表现看，GraphicSegment2022Segment20182021（FY19-FY22）在收入端确实实现了高速增长，但2022年(FY23)收入为119.06亿美元，同比减少25；利润方面，2022年GraphicSegment的营业利润同比减少46.4，营业利润率为38.2，较2021年下降15.3pct，滑坡明显。与此同时，全球经济承压、疫情减少游戏需求、渠道商库存压力显现等多方面因素同样对游戏领域的收入形成了较GraphicSegment图(FY19-FY23)GraphicSegment收入 图GraphicSegment营利润(率) 资料来源：彭博，整理 资料来源：彭博，整理图30：2019年末至2021年末，英伟达主营业务收入持续高增，股价拐点略早于增速拐点资料来源：彭博，整理主升浪3：2022年末至今202211OpenAIChatGPT，大模型浪潮席卷全球，大模型火爆的背景下H100HopperAmpereGPUAI图31：2022年(FY23)数据中心收入首次超过游戏，成为英伟达收入的主要贡献项资料来源：彭博，国信电子组《电子AI+系列专题：复盘英伟达的AI发展之路》，整理FY2Q24)107.8-112.2利率相较去年同期均有明显改善。GAAP准则下预计毛利率68.1-69.1（YoY24.6-25.6pct；QoQ准则下预计毛利率69.5-70.523.6-24.6pct；QoQ2.7-3.7pct）。收入和毛利率指引迎来历史新高的背景下，PE(TTMPE2022AI图32：FY2Q24英伟达业绩指引资料来源：公司公告，整理特斯拉：全球新能源车领路人102015-20193）2020-20214）20221主要是公司的品牌形象树立阶段，这一阶段公司在明确纯电动路径后成功ModelSModelX，PS(TTM)中枢下行，2015PS(TTM)为7.820132.3201516.5阶段220152019年末，期间公司完成S3XY全域产品矩阵建设，股价于2015-201620172019PS(TTM)中枢下行，20196PS1.6820193202020214002042022AIPS9图33：近10年特斯拉股价涨幅超百倍，相对SPX可选消费、纳斯达克、汽车行业超额收益均显著资料来源：彭博，整理阶段1：2013-2015年下半年本轮特斯拉股价表现同频于景气变化。从车辆交付和企业财务数据两个角度验证特斯拉的景气度，2013ModelS13-142013-2014归母业绩持续为正，毛利率亦维持在20以上，业绩支撑性强。但企业20142015Q12015Q2图34：2012-2015年特斯拉复盘资料来源：万得，彭博，整理阶段2：2015年末至2019年末ModelXModel3S3XY2016SolarCity2017Q1Model3pricein，股价快速上升。这轮主升浪止于情绪面和利润端同时变差，情绪面上看，Model345Model32019ModelS/X2019Q2Q42019图2019资料来源：万得，彭博，整理阶段3：2020年初至2021年末2019年12月至2021年1月，业绩+估值双击，特斯拉涨幅超过800。2019年Q4102020Model350Q22021年初至2021年6月，现金流走弱+负面情绪发酵，特斯拉股价大幅回调。2021Q12020定程度上影响公司自由现金流。与此同时，42021SPX6的背景下，特斯拉最大回撤超35。2021年6月至2021年末，现金流质量提升，盈利持续扩张，特斯拉上涨69。202Q2202Q2202Q3202Q4单季QoQ均高于100，在毛利率和归母净利率爬升的背景下，股价快速上涨。图36：2019年末至2021年末特斯拉复盘资料来源：万得，彭博，整理阶段4：2022年至今20222022FSD1.2况，Model3交付延后+涨价。产能不足叠加前期较高的单季利润基数，2022Q2Non-GAAP4-676-7曲线。20229561041图37：2022年至今特斯拉复盘资料来源：万得，彭博，整理结论：产品+业绩是“常胜将军”穿越周期的必要条件从共性特征看，不论是英伟达还是特斯拉，在创造α的过程中，始终具备较强的产品力。英伟达不断完成GPU产品矩阵，率先占领用户心智。从业绩视角看，英伟达在股价表现相对强势的区间里数据中心+游戏两大主要板块综合增速持续上行或增速高于50而特AI产业视角：“SCIR”框架下的赛道投资机会从供给端到应用端的“SCIR”框架从供给端和应用端两个层面出发，可以沿“SCIRAISupplierAISCIRInvoker：指的是主营产品/服务可以直接调用大模型的企业，这类企业的主营产Invoker/逻辑更复杂的算法，大模型作为补充，赋能原有算法。CombinerRefiner：指的是在通用大模型向垂域小模型演化的过程中，通过企业的数据+大模型的梯度微调，实现对企业目前产品部分功能或运行逻辑的重构，具体细分领域包括游戏、数据处理、自动驾驶、网络安全、金融科技等。图38：AI产业视角下的“SCIR”框架资料来源：绘制从AI当前发展阶段看“SCIR”企业投资机会SupplierAI算力需求与参数量成正比，AIAIAIMegatron-TuningNLG530B1135Gopher、PaLM800AI图39：部分大语言、多模态模型训练成本一览资料来源：StanfordInstituteforHuman-CenteredArtificialIntelligence，整理注：图中蓝色部分代表正常范围的估计，紫色部分代表可能存在高估图40：2019-2022年大语言和多模态模型参数量对比资料来源：StanfordInstituteforHuman-CenteredArtificialIntelligence，整理算法层面国内整体落后于海外，但处在不断追赶过程中。海外方面，目前微软持OpenAIAIAzure3Bard5PaLM2AIBard，在云产品中提供了相关的服务。MetaLLaMA，使用更小的参数规模GPT-3SAMTitan图41：大语言与多模态大模型时间线和国家隶属关系(2019-2022年)资料来源：StanfordInstituteforHuman-CenteredArtificialIntelligence，整理SenseNovaSenseChat、秒SenseMirageAI的能力，同时作为临港新片区智能算力产业联盟(后文简称联盟)的链主企业，推动大模型的有效落地和商业变革；阿里目前推出大语言模型“通义千问”，同时6ChatGPT目前国内大模型供给端更聚焦中文场景，迭代相对较快，Supplier后续是否能获得竞争优势主要取决于模型与应用上的契合度能否为企业增厚收入。Invoker单一且替代性强的赛道，龙头企业市场份额存在挑战,部分先锋企业有望突围；产品功能复杂的赛道，龙头企业先接入有望稳固存量市场份额。“功能单一+替代性强”赛道：教育信息化、数字媒体、语音助手等以教育信息化为例，海外教育信息化的代表性企业包括Duolingo、CheggCAPPDuolingoMaxGPT-4AIExplainMyAnswerCheggGPT-4CheggMateCheggGPT-4图ExplainMyAnswer 图Roleplay资料来源：Duolingo官网，国信证券计算机组《人工智能专题报告(2):大模型突破技术奇点，海外应用百花齐放》，整理

资料来源：Duolingo官网，国信证券计算机组《人工智能专题报告(2):大模型突破技术奇点，海外应用百花齐放》，整理从具体的产品形态和企业股价表现的情况看，商业模式与订阅用户数量直接决定了这类产品的收入构成，上市时间、功能呈现、订阅费用具备优势的企业有望更DuolingoChegg图44：Duolingo与Chegg年初至今股价分化资料来源：彭博，整理图45：Duolingo与Chegg核心内容对比资料来源：Duolingo官网，Chegg官网和年报，国信证券计算机组《人工智能专题报告(2):大模型突破技术奇点，海外应用百花齐放》，整理“功能复杂+替代性弱”赛道：图像处理，办公软件等AI6月8Adoe在其EME203AIFireflyFirefly图企业用户可在企业版AdobeExpress中使用Firefly 图Firefly界面资料来源：Adobe官网，36氪，整理 资料来源：Adobe