计算机行业简析

计算机行业简析技术变革+需求景气度，计算机两大行情驱动因素同时出现。我们认为，当前计算机板块正处在供给端的技术变革与需求端的景气度提升双重因素驱动下：一方面，OpenAIGPT3.5大模型及Chatgpt的推出引发了新一轮技术革命浪潮，全球AIGC产业开始蓬勃发展，算力及部分应用环节进入实质性落地阶段，我们建议聚焦国内外有“落地”的AIGC产业链环节，优选竞争格局突出的标的；另一方面，在国家顶层设计下以数字中国为代表的全行业数字化转型升级正式启航，在国家和地方政策推动下，信创、数据要素、工业互联网、数据安全等重点领域相继启动，根据产业链跟踪，我们预计6月份起相关领域招采需求有望逐步释放。根据我们此前提出的计算机企业人效成长曲线，伴随前期人员投入产出的逐步兑现，人效提升将成为中期主旋律，下半年收入-费用剪刀差带来利润弹性这一点也会在更多的公司明显体现。生成式AI引领AI产业变革，AIGC赛道披沙简金。自2015年OpenAI成立至2022年底Chatgpt注册用户突破1亿成为史上成长最快的消费级应用，短短7年时间里AI大模型历经多轮重大迭代，已然蜕变为当前最具生产力的技术方向，成功带动了AIGC领域的兴起。通过对比国内外通用大模型，我们总结出大模型几大核心竞争要素，即：模型规模、训练效率、使用便利性、商业模式等。从投资角度，我们系统地解析了AIGC产业链的投资机会，结合海内外发展情况对每个环节的标的甄选进行了思考总结：1）算力——AIGC的“卖铲人”，国产AI芯片标的稀缺，服务器领域亦值得重视；2）数据——大模型的“饲料”，数据工程系AI工程的前置基础环节，数据服务商价值凸显；3）MaaS——垂直场景化赋能百业，大模型大概率会头部集中，但垂直行业的场景化开发需求可能派生出丰富多样的垂直小/专模型；4）应用——吹尽狂沙始到金，具有AIGC+商业前景而非被颠覆的应用，我们概括为两类：一是提升生产工作效率的通用工具；二是可能改变行业格局的场景应用（有场景的C端，有数据的B端）。数字中国建设逐步落地，有望带来未来5-10年系统性投资机遇。随着国家顶层规划的陆续出台，我国数字经济体系化设计和整体化布局得以逐步完善，各行业、领域数字化转型升级需求逐步释放。从发展方向上，我们认为数字中国建设越来越聚焦于信创、数字要素、工业互联网等领域，其中：1）信创创作为筑牢安全可信产业链的关键，是建设数字中国的基石。当前行业信创正全面开启，党政下沉市场静待启动。根据我们的统计，3月以来信创大单呈明显增长趋势，下半年行业有望进入加速阶段。2）数据要素有望成为经济增长新动能，为经济发展带来新的价值增量。鉴于政策的不断推动，我国数据正在加速从资源向资产转变，当前数据要素市场已取得了初步的落地成果和产业印证，伴随基础制度的完善行业发展有望提速；3）工业互联网是字经济在工业制造业落地的主要抓手，是我国制造业转型升级的必然趋势。作为解决解决传统制造业痛点问题的核心手段，工业互联网对于传统工业制造业而言能有效实现降本增效。同时，从数据要素角度看，工业互联网能够通过联通各类要素资源提高企业生产效率，创造更多、更大价值。复盘历史，我国工业互联网发展尚处早期，行业空间广阔。生成式AI引领AI产业变革AIGC是一次重大的技术变革：NLP时代来临AI技术的发展的最终目标是实现AGI（ArtificialGeneralIntelligence），即通用人工智能。每一次算法的突破意味着新一轮技术革命的到来，Transformer架构的出现意味着AI发展已经正式进入NLP时代。AIGC是一次重大的技术变革：Transformer架构的崛起传统NLP模型是通过RNN或CNN架构进行迭代训练。但RNN或CNN面临两个缺点：1）是语言的长距离信息会被弱化，2）串行处理机制所带来的计算效率低。Attention注意力机制的原理就是在每一层的计算中都考虑了词与词之间的全连接关系，在模型的并行化运算的同时，能够很好的解决长距离信息依赖的问题。因此，由Attention机制衍生而来的Transformer架构被认为是最适合NLP大模型的架构。AIGC是一次重大的技术变革：涌现效应自然语言处理任务的准确率与训练量紧密相关，大模型存在“大力出奇迹”！根据最新的论文研究，当模型训练量小于1022时，在几个自然语言处理任务上的准确率都在0附近，而当训练量超过1024后，模型的准确率大幅提升，该效应称之为“涌现”。GPT4大模型在参数量及数据集较GPT3有大幅提升，GPT4在自然语言任务处理上所表现出的优异性能进一步表明，通过提高模型参数量、扩大数据集来提高模型性能的方法仍然没有碰到天花板。因此，对于头部企业来说，持续扩大模型规模是提升自然语言处理能力的有效手段。当然，不断扩大的模型规模需要的计算资源将指数级提升。ChatGPT是AIGC发展的里程碑：史上最快破亿应用OpenAI成立于2015年，2022年11月30日发布聊天机器人应用ChatGPT，两个月注册用户就突破1亿，成为史上成长最快的消费级应用。GPT-4为目前综合表现最好的自然语言大模型，OpenAI成为全球估值最高的AI初创公司。坚定技术创新投入：坚定选择Decoder路线，不断扩大模型规模训练到“涌现”出现。开源的理念：OpenAI创立之初宗旨是推动AI普惠，侧重开源研究和开发。开源的模型可以得到广泛的反馈和建议；也可与其它研究机构、公司建立合作关系，得到更多的资源和知识；同时提升透明度和信任度。直到GPT-3，公司闭源，当仍发表了多篇学术论文。ChatGPT是AIGC发展的里程碑：OpenAIGPT大模型发展历程持续技术迭代：从GPT-1到GPT-4，更大的数据集和更多的模型参数，每一代都有技术突破。GPT-1和GPT-2只采用无监督预训练；GPT-3加入了基于监督学习的微调；GPT-3.5之后进一步加入基于人类反馈的强化学习（RLHF）来提升模型表达能力。单模态走向多模态：Dall-E从文本走向图像；GitHubCopilot具备了代码生成能力；GPT-4接受文本或图像输入。生态化：插件功能ChatGPTPlugin代表模型走向生态化（新的人机交互界面！），近期ChatGPT正式推出iOSAPP，加快C端商业化。AIGC产业链梳理：数据服务及基础设施开发数据是大模型的“饲料”，AI工程=数据工程+模型工程。数据资源对模型的成熟度有很大影响，数据资源和有效的数据加工处理将提高大模型的准确度和效率。数据工程系AI工程的前置且基础环节，核心在于高效的数据标注。AIGC产业链梳理：智能终端随着AIGC技术的发展，产业落地正在于更多移动终端技术融合。我们认为智能终端的语音交互和视觉交互是C端最容易感知的场景，智能终端场景具备市场容量大、易于通过语音助手实现AIGC能力嫁接等特点，有望率先成为AIGC技术落地的因此场景。4月，天猫精灵已经开始试水首个阿里巴巴千问大模型的终端侧体验升级，并持续探索个性化大模型方向。大模型加上移动声学技术，被认为可以广泛应用于耳机、头盔等穿戴设备中。5月，科大讯飞的星火认知大模型一经发布，就宣布接入旗下的学习机产品以及智能办公产品。海外市场，苹果批准了AppleWatch硬件产品接入AIGC能力；智能眼镜公司InnovativeEyewear宣布将推出首款支持ChatGPT的智能眼镜。AIGC产业链梳理：应用——提升生产工作效率的通用工具AIGC赋能的第一类场景为提升生产工作效率的通用工具。在此类场景中，AIGC能在基础性工作中帮助或替代人力。此类场景对AIGC生成内容的准确度要求不高，主要通过生成式AI提升内容供给速度、降低内容创作门槛，从而帮助人员专注于高价值的工作及创作流程，提升工作效率。AIGC赋能的第二类场景为可能改变行业格局的场景应用。通用AIGC应用领域目前处于高度竞争阶段，同类产品间的相对优势不显著，但拥有垂类数据的厂商在竞争中则拥有相对牢固的壁垒，一方面垂类数据积累优势较难被超越，另一方面垂直行业长尾数据集能帮助训练模型，提升模型在垂直场景的精准度，帮助企业通过AIGC能力进一步释放数据价值，加深护城河。在这一场景中，除降本增效的逻辑之外，AI个性化教育、AI问诊等AIGC带来的新功能还能创造新的业务空间，为企业打开成长天花板。AIGC需要监管：AI的潜在安全风险随着AIGC应用的持续发展，其带来的潜在安全风险也不断升级。具体包括AIGC技术将带来的个人隐私泄露等数据安全风险，AIGC生成虚假内容带来的社会信任风险，模型训练数据及生成内容中的知识产权风险，以及随着AIGC技术发展持续增强的伦理风险等。目前，海外对生成式AI监管尚无明确政策落地，美国、欧盟等为代表的地区正在积极推进相关的监管政策制定，核心围绕输出内容价值观、输入数据与输出内容的版权问题、个人隐私保护等方面。AIGC需要监管：美亚柏科——前瞻布局AI监管打开成长空间电子取证龙头，大数据&网安领先企业。公司是国内电子数据取证行业龙头企业、公共安全大数据、网络空间安全与社会治理领域领先企业，是国投智能的控股子公司，国投集团的重要投资企业，国务院国资委为公司实际控制人。公司的主要服务对象为公检法司、政府机关和企事业单位，协助其打击犯罪、完善社会治理及各领域数字化建设，主要提供公共安全大数据、电子数据取证、新网络空间安全和新型智慧城市等相关产品和一站式综合解决方案，覆盖6大产品类目、40个产品体系、130多个产品系列，业务范围覆盖全国各省、市、自治区及部分“一带一路”沿线国家。前瞻性布局AI监管领域，打开未来成长空间。公司前瞻性布局AI防伪技术，2019年针对深度合成技术组织了特别研究团队，已经自主研发了深度伪造视频图像检测鉴定的一体化产品，推出了“AI-3300慧眼视频图像鉴真工作站”，涵盖40余种视频图像真伪鉴定算法，近10种深伪鉴定算法，同时具有智能鉴定和专业鉴定两种鉴定模式，支持卷宗管理和三种鉴定文书生成，为鉴定人员提供一站式视频图像检验鉴定服务。此外，公司还积极布局大模型，以优势领域为切入点，聚焦取证、社会治理、网络安全等领域，将在垂直领域建立起大模型，为自身应用赋能。未来公司会进一步布局AI生成文本的检测技术及产品，AIGC带来的安全监管需求，有望打开公司未来成长空间。数字中国建设将带来未来5-10年系统性投资机遇信创：建设数字中国的安全保障，行业需求正逐步释放信创作为筑牢安全可信产业链的关键，是建设数字中国的基石。2023年2月27日，中共中央、国务院印发《数字中国建设整体布局规划》，《规划》指出，要强化数字中国关键能力。一是构筑自立自强的数字技术创新体系。健全社会主义市场经济条件下关键核心技术攻关新型举国体制，加强企业主导的产学研深度融合。强化企业科技创新主体地位，发挥科技型骨干企业引领支撑作用。加强知识产权保护，健全知识产权转化收益分配机制。二是筑牢可信可控的数字安全屏障。切实维护网络安全，完善网络安全法律法规和政策体系。增强数据安全保障能力，建立数据分类分级保护基础制度，健全网络数据监测预警和应急处置工作体系。我们认为，信创发展是筑牢可信可控数字安全屏障的关键，是建设数字中国的重要安全保障，有望随着数字中国建设持续推进。行业信创正全面开启，党政下沉市场静待启动。22年下半年开始，以金融、电信为核心的行业信创快速启动，尤其在服务器端，国产化服务器采购数量增长明显；医疗、能源、交通等行业也均处于试点或逐步启动过程中。此外，党政信创第一阶段基本完成，未来将在区县下沉市场、外网政务系统等逐步启动替换，空间较前一期大幅提升。据不完全统计，3月以来信创大单呈明显增长趋势，下半年行业有望进入加速。我们根据剑鱼标讯、采招网等招投标网站统计，信创金额在1000万以上的大单自3月开始呈明显增长趋势，行业分布方面，金融、通信、政务、央企、教育、医疗等领域均有大单落地，各行业信创采购正逐步启动。根据目前信创订单趋势来看，下半年行业需求有望逐步加速释放。数据要素：经济增长新动能数据要素将为经济发展带来新的价值增量。根据中国信通院，数据要素是参与到社会生产经营活动、为使用者或所有者带来经济效益、以电子方式记录的数据资源。在数字经济快速发展的时代，由网络所承载的数据、由数据所萃取的信息、由信息所升华的知识，正在成为企业经营决策的新驱动、商品服务贸易的新内容、社会全面治理的新手段，为国家经济发展和GDP增长带来新的价值增值。数据要素：伴随基础制度完善，行业发展有望提速数据要素市场建设已经取得初步落地成果，预期政策将持续推出推动行业发展。在政策不断推动下，我国数据正在加速从资源向资产转变。当前，数据要素市场已经取得了初步的落地成果和产业印证，北京、上海、广州、深圳、贵阳等典型数据交易所累积上线数据产品近3000个。根据上海数据交易所，2023年数据要素市场将呈现数商破圈、数据交易机构分化重组、场内交易发挥基础设施功能等特征，在政策推动下行业有望加速发展。工业互联网：制造业转型升级必然趋势工业互联网是数字经济在工业制造业落地的主要抓手。产业数字化是数字经济落地的重点和难点，也是数字经济发展的核心所在。工业互联网通过开放的、全球化的通信网络平台，把设备、生产线、员工、工厂、仓库、供应商、产品和客户紧密地连接起来，共享工业生产全流程的各种要素资源，使其数字化、网络化、自动化、智能化，从而实现效率提升和成本降低，最终实现真正意义上的产业数字化。工业互联网是解决传统制造业痛点问题的核心手段。传统制造业在经营各环节普遍存在着信息传递不及时，部门、企业间数据互通不充分，生产排程不高效等问题，工业互联网则可以通过连接各市场参与者、数据实时传输共享等途径有效提升制造业的生产效率，在研发设计、生产制造、经营管理、运维服务等企业生产经营全流程发挥重要作用。工业互联网：复盘历史，我国发展尚处早期我国制造业数字化转型正处于工业互联网发展初期。复盘历史，我国工业制造业的数字化转型可以划分为独立信息系统的逐步普及与国产替代、企业各经营环节的协同互通、产业链上下游的协同互