计算机行业2024年度投资策略.pdf

证券研究报告请务必阅读正文最后的中国银河证券股份有限公司免责声明Table_Header行业深度报告行业深度报告计算机行业计算机行业20232023 年年 1 12 2 月月 5 5 日日Table_TitleAIAI 三要素共振，三要素共振，AIGCAIGC 云到端加速推进云到端加速推进-计算机行业计算机行业 20242024 年度年度投资投资策略策略核心观点：核心观点：Table_Summary20232023 年复盘年复盘：回顾 2023 年，受新一轮 AI 浪潮推动，计算机行业指数年初至今累计涨幅 15.05%，显著强于上证指数及沪深 300。但基本面受下游财政承压等因素影响，前三季度业绩表现不达预期，2023 前三季行业营收同比增长5.00%，归母净利同比增长 12.99%，行业 ROE（摊薄）1.79%，行业内公司平均毛利率 39.95%（同比+1.8pct），净利率-4.86%（同比+11.32pct）。20242024 年核心观点年核心观点：行业明年有望迎来戴维斯双击行业明年有望迎来戴维斯双击。市场担心明年地方财政继续承压，导致行业依然有下行风险。我们认为，2024 年计算机行业有望迎来“戴维斯双击”，分子端：AI“三要素”（算力、数据、算法）共振，积极财政政策预期带来下游需求预期改善，以及数据要素入表，驱动行业整体业绩有望触底反弹；分母端：美联储 2024 年降息预期下，若明年国内货币政策预期宽松将利好科技成长，流动性改善，有助于估值进一步拔升。投资建议：投资建议：AIAI 将开启第六轮康波，将开启第六轮康波，20242024 年建议把握六大主线：年建议把握六大主线：主线一：算力侧：主线一：算力侧：人工智能驱动的第六轮康波已现曙光，海外大厂支出指引AIcapex 占比继续提升，国内受政策驱动及大模型参数对标海外升级，全球智能算力预计维持高景气，未来 5 年中国智能算力规模 CAGR 预计 52.3%。主线二主线二：数据侧数据侧：数据要素三次价值释放元年，会计入表推动数据价值“显性化”。“数据入表”将于 2024 年初实行，我们估算 2025 年数据资本存量市场规模 35.49 万亿。建议重点关注：1）数据资产化的确权、定价等政策落地时点；2）国资云厂商；3）拥有数据资产或数据运营权的企业；4）数据治理、数据安全、数据复制与灾备等服务提供商。主线三：算法侧：主线三：算法侧：AIGC 大模型从云到端持续推进，云端继续升级，终端大模型呼之欲出，建议重点关注端侧操作系统层软件服务公司。主线四：终端侧：主线四：终端侧：GPT-4 加持的 AIPin 横空出世，人形机器人预计开始爬产，自动驾驶 L2 逐年稳增，L3 有望迎来重要拐点，智能手机销量企稳恢复。主线五主线五：生态侧生态侧：华为突围带动信创生态变革，鸿蒙产业链生态持续走向繁荣。主线六：场景侧主线六：场景侧：AIGC+教育、金融、办公、法律、医疗有望率先落地。重点公司盈利预测与估值重点公司盈利预测与估值股票代码股票代码股票名称股票名称E EPSPSP PE E投资评级投资评级2022022A2A2022023E3E2022024E4E2022022A2A2022023E3E2022024E4E688246嘉和美康0.490.781.08714432推荐300033同花顺3.153.344.11454234推荐300226上海钢联0.630.821.05433326推荐688111金山办公2.423.004.0312510175推荐688475萤石网络0.590.911.26805237推荐872808曙光数创0.580.831.07825845推荐资料来源：WIND，中国银河证券研究院风险提示风险提示：1）技术研发进度不及预期风险；2）地缘政治引发供应链风险；3）政策推进不及预期风险；4）下游需求不及预期风险；5）货币政策不及预期风险；6）人工智能引发法律及伦理等风险。Table_IndustryName计算机行业计算机行业Table_InvestRank推荐推荐维持评级维持评级分析师分析师Table_Authors吴砚靖吴砚靖：（8610）66568589：分析师登记编码：S0130519070001邹文倩邹文倩：（8610）86359293：分析师登记编码：S0130519060003李璐昕李璐昕：[phone]：liluxin_分析师登记编码：S0130521040001研究助理研究助理胡胡天昊天昊：（8610）80927637：hutianhao_Table_IndustryData行业数据行业数据2023-12023-12 2-0505Table_Chart资料来源：中国银河证券研究院相关研究相关研究Table_Research【银河计算机】11 月人工智能月报大模型应用加速落地，AIGC 加速融入多业态【银河计算机】海外追踪周报_英伟达披露季报，数据中心业务增速超预期【银河计算机】_行业点评报告_首个数据资产确认指南发布，数据资产化进程再加速【银河计算机】海外追踪周报_AI 从云端向终端部署趋势预计加速请务必阅读正文最后的中国银河证券股份有限公司免责声明。2Table_ReportTypeIndex行业行业深度报告深度报告/计算机行业计算机行业目目 录录核心观点：行业热度核心观点：行业热度将将持续，积极把握六大投资主线持续，积极把握六大投资主线.3 3（一）行业行情回顾及 2023Q3 业绩总结.3（二）海外科技股行情回顾.6（三）投资建议：建议把握六大投资主线.7主线一：算力侧主线一：算力侧智能算力渗透率快速提升智能算力渗透率快速提升.9 9（一）算力侧：技术革新及政策双轮驱动，AI 算力景气度高企.9（二）算力侧投资主线：国产化、高带宽存储、AI 服务器、液冷、算力租赁.19主线二：数据侧，数据要素三次价值释放，入表推动价值主线二：数据侧，数据要素三次价值释放，入表推动价值“显性化显性化”.4040（一）数据入表：2024 年初实行，数据资产化时代正式开启.40（二）数据要素政策仍有细化空间，政策催化效应预期凸显.42（三）数据要素迎三次价值释放，数据资本空间预计可达 30 万亿.45（四）细分投资机会解析：贯穿全产业链的价值“显性化”.47主线三：算法侧，大模型从云到端，主线三：算法侧，大模型从云到端，20242024 年手机有望搭载生成式年手机有望搭载生成式 AIAI.5050（一）云端大模型持续升级，云人工智能市场五年 CAGR 有望达 32.37%.50（二）边云算法协同发展，推动大模型终端侧落地.54（三）终端部署 AI 大模型，打开云到端新空间.55主线四：终端侧，大模型走向终端主线四：终端侧，大模型走向终端，开启智能硬件新周期，开启智能硬件新周期.6161（一）AIPin：大模型从云端走向终端的下一站.61（二）全球智能手机市场将在 2024 年恢复增长，华为手机成长动能最强劲.63（三）国内智能座舱渗透率预计值超全球水平，未来 L3 渗透率有望大幅增长.67（四）特斯拉人型机器人 2024Q1 有望开始爬产，具身智能时代到来.71主线五：生态侧，华为突围带动信创生态变革，鸿蒙产业链生态走向繁荣主线五：生态侧，华为突围带动信创生态变革，鸿蒙产业链生态走向繁荣.7777（一）华为突破重围，领衔信创产业生态变革.77（二）生态为王，鸿蒙产业链繁荣发展.80（三）鸿蒙生态赋能千行百业，引领全场景时代.82主线六：场景侧，主线六：场景侧，AIGC+AIGC+教育、金融、办公、法律、医疗教育、金融、办公、法律、医疗加速渗透加速渗透.8686（一）AIGC+教育：人工智能落地的最优场景之一.86（二）AIGC+金融：国内金融大模型抢滩布局，场景应用加速渗透.87（三）AIGC+办公：ARPU 值与付费率双升.90（四）AIGC+法律：未来预计可替代 44%法律工作.92（五）AIGC+医疗：助力智慧医疗转型升级.94推荐公司与盈利预测推荐公司与盈利预测.9696风险提示风险提示.9797请务必阅读正文最后的中国银河证券股份有限公司免责声明。3Table_ReportTypeIndex行业行业深度报告深度报告/计算机行业计算机行业核心观点：行业热度核心观点：行业热度将将持续，积极把握六大投资主线持续，积极把握六大投资主线（一）（一）行业行情行业行情回顾及回顾及 20232023Q3Q3 业绩总结业绩总结1 1、受、受 AIAI 催化行业上半年涨势如虹，催化行业上半年涨势如虹，6 6 月下旬后震荡回调月下旬后震荡回调回顾 2023 年，受 ChatGPT 引发的新一轮人工智能大模型浪潮影响，行业整体表现活跃。2023Q1，数据安全等相关产业指导意见以及中共中央、国务院印发数字中国建设整体布局规划陆续发布，引发“数字经济挂帅”热议，3 月 16 日，百度正式发布旗下预训练生成式大语言模型产品文心一言，标志国内大厂开始下场竞逐大模型市场，政策发布叠加事件催化下，14 月份计算机指数大幅跑赢上证综指、沪深 300 和创业板指；随着 4 月年报季到来，行业整体业绩低迷，导致 45 月份行业指数小幅回调，年报季后，56 月下旬反弹上行，6 月下旬后由于市场增量资金不足，行业业绩端及货币政策均不及预期，行业上行乏力，持续震荡回调至今。图图 1 1：计算机指数计算机指数 vsvs 上证指数、沪深上证指数、沪深 300300 及创业板指涨跌幅走势及创业板指涨跌幅走势图图 2 2：年初至今各行业涨跌幅（年初至今各行业涨跌幅（%）资料来源：WIND，中国银河证券研究院资料来源：WIND，中国银河证券研究院截至 12 月 4 日，计算机行业指数 PS（TTM）为 3.39 倍，从 A 股各行业相对估值水平来看，行业估值水平相对偏高。从计算机行业基金持仓比例来看，全年波动性较大，2023Q1/2023Q2/2023Q3计算机行业基金持股比例分别为 3.96%、6.77%、3.59%。图图 3 3：目前各行业目前各行业 PSPS（TTMTTM）估值对比）估值对比图图 4 4：计算机行业计算机行业 20232023 单季度单季度基金持股情况基金持股情况资料来源：WIND，中国银河证券研究院资料来源：WIND，中国银河证券研究院请务必阅读正文最后的中国银河证券股份有限公司免责声明。4Table_ReportTypeIndex行业行业深度报告深度报告/计算机行业计算机行业2 2、行业前三季度营收增速行业前三季度营收增速同比下降同比下降，归母净利润同比改善，归母净利润同比改善2023 年由于受地方财政承压等因素影响，前三季度行业业绩表现不达预期，2023 前三季度，行业营收同比增长 5.00%，但增速有所下降（去年 Q3 增速 10.36%)，归母净利润同比增长 12.99%（去年 Q3 增速-59.39%)，前三季度经营活动产生的现金流量净额依然为负，行业整体 ROE（摊薄）1.79%，行业内公司平均毛利率 39.95%（同比+1.8pct），净利率-4.86%（同比+11.32pct）。图图 5 5：计算机行业计算机行业前三前三季度营收季度营收同比增长同比增长 5%5%增速同比下降增速同比下降图图 6 6：计算机行业计算机行业前三前三季度季度归母归母净利润净利润同比增长同比增长 12.99%12.99%资料来源：WIND，中国银河证券研究院资料来源：WIND，中国银河证券研究院图图 7 7：计算机行业计算机行业前三前三季度经营活动产生的现金流量净额季度经营活动产生的现金流量净额为负为负（亿元）（亿元）图图 8 8：计算机行业计算机行业前三前三季度摊薄季度摊薄 ROEROE 为为 1.79%1.79%资料来源：WIND，中国银河证券研究院资料来源：WIND，中国银河证券研究院3 3、过去五年行业营收及净利润、过去五年行业营收及净利润整体表现不佳整体表现不佳，但但企业研发投入持续提升企业研发投入持续提升受地方财政支出压力等多重因素影响，自 2020 年起计算机行业营收及净利润水平均表现不佳。企业研发费用率稳增，2023 年三季度费用率显著增至 19.22%。我们预计，伴随中央财政预期加杠杆，地方财政收支压力趋缓，叠加数据要素入表，行业净利润水平有望于 2024 年反弹。请务必阅读正文最后的中国银河证券股份有限公司免责声明。5Table_ReportTypeIndex行业行业深度报告深度报告/计算机行业计算机行业图图 9 9：计算机行业过去五年营收增长率计算机行业过去五年营收增长率图图 1010：计算机行业过去五年归母净利润增长率计算机行业过去五年归母净利润增长率资料来源：WIND，中国银河证券研究院资料来源：WIND，中国银河证券研究院图图 1111：计算机行业过去五年资产负债率计算机行业过去五年资产负债率持续下修持续下修图图 1212：计算机行业过去五年应收账款周转率计算机行业过去五年应收账款周转率呈下降态势呈下降态势（次）（次）资料来源：WIND，中国银河证券研究院资料来源：WIND，中国银河证券研究院图图 1313：计算机行业过去五年存货周转率计算机行业过去五年存货周转率持续下降持续下降（次）（次）图图 1414：计算机行业过去五年研发计算机行业过去五年研发/销售销售/管理费用率管理费用率总体上行总体上行资料来源：WIND，中国银河证券研究院资料来源：WIND，中国银河证券研究院4 4、当前行业指数估值处于历史十年均值、当前行业指数估值处于历史十年均值略偏高略偏高位置位置计算机行业指数过去 10 年 PE（TTM）均值为 60.98；PS（TTM）均值为 3.99。截至 12 月 4 日，当前计算机行业指数估值处于历史十年均值略偏高位置，指数 PE（TTM）值为 65.16 倍，PS（TTM）值为 3.39 倍。请务必阅读正文最后的中国银河证券股份有限公司免责声明。6Table_ReportTypeIndex行业行业深度报告深度报告/计算机行业计算机行业图图 1515：计算机行业计算机行业指数指数近近 1010 年年 PE(TTM)PE(TTM)情况情况图图 1616：计算机行业计算机行业指数指数近近 1010 年年 PSPS(TTMTTM)情况情况资料来源：WIND，中国银河证券研究院资料来源：WIND，中国银河证券研究院（二）（二）海外科技股海外科技股行情回顾行情回顾1 1、年初至今美股年初至今美股科技股整体跑赢美股大盘，科技股整体跑赢美股大盘，港股、中概股走势低迷港股、中概股走势低迷从 2023 年初截至美东时间 12 月 4 日，纳斯达克指数和费城半导体指数表现优于标普 500 指数。2023 年初至 4 月上旬，TAMAMA 科技指数跑赢标普 500 指数和纳斯达克指数；4 月上旬后，TAMAMA科技指数跑赢标普 500 指数、纳斯达克指数和费城半导体指数。港股、中概股表现整体波动程度较大，年内走势低迷。截至 2023 年 12 月 4 日，恒生科技指数跌幅为 11.19%；纳斯达克金龙指数跌幅为 9.94%。对比去年同期，跌幅有所收窄。图图 1717：TAMAMATAMAMA 与标普与标普 500500、纳指和费城半导体指数走势图、纳指和费城半导体指数走势图图图 1818：恒生科技指数与纳斯达克金龙指数走势图恒生科技指数与纳斯达克金龙指数走势图资料来源：WIND，中国银河证券研究院资料来源：WIND，中国银河证券研究院美股科技纳斯达克指数过去 10 年 PE（TTM）均值为 36.95；标普 500 指数 10 年 PE（TTM）均值为 23.40。相较过去 10 年历史水平，当前纳斯达克指数估值较均值略高；截至美东时间 12 月 4 日，纳斯达克指数 PE（TTM）值为 40.50，标普 500 指数 PE（TTM）值为 23.93。请务必阅读正文最后的中国银河证券股份有限公司免责声明。7Table_ReportTypeIndex行业行业深度报告深度报告/计算机行业计算机行业图图 1919：纳斯达克指数近纳斯达克指数近 1010 年年 PE(TTM)PE(TTM)情况情况图图 2020：标普标普 5 50000 指数近指数近 1010 年年 PEPE(TTMTTM)情况情况资料来源：WIND，中国银河证券研究院资料来源：WIND，中国银河证券研究院2 2、20232023 年年美债收益率持续走高，科技股美债收益率持续走高，科技股估值估值阶段性承压阶段性承压2023 年美联储分别于 2 月 1 日、3 月 22 日、5 月 4 日和 7 月 26 日单次加息 25 个基点，联邦基金利率由年初的 4.50%升至 5.50%。由于美联储一系列加息，债券收益率于 2022 年初开始走高；2023年 10 月初，基准 10 年期美国国债收益率达到 4.81%峰值，为 16 年以来的最高水平。美联储此举致使科技股阶段性承压，加息节点走势低迷。伴随美联储加息停止，明年上半年有望进入降息通道，科技股估值压力预期将有所缓解。图图 2121：近五年美国与中国国债收益率（近五年美国与中国国债收益率（1010 年期）年期）图图 2222：美债美债 1010 年期实际收益率对比纳斯达克指数走势年期实际收益率对比纳斯达克指数走势资料来源：WIND，中国银河证券研究院资料来源：WIND，中国银河证券研究院（三）（三）投资建议：投资建议：建议建议把握六大投资主线把握六大投资主线展望 2024 年，伴随 AIGC 多场景落地，上游算力需求依旧景气度高企，数据要素价值释放带来数据产业量及质量双重提升，海外巨量参数大模型开源，国内垂类大模型行业渗透率快速提升，我们认为计算机行业明年有望迎来戴维斯双击。分子端（业绩端）：区别于 2023 年的估值驱动，2024 年计算机行业有望迎来“三要素”（算力+数据+算法）共振，积极财政政策预期带来下游需求预期改善，以及数据要素入表，分子端业绩有望触底反弹。就分母端（估值端）而言，美联储 2024 年降息预期下，若明年国内货币政策预期宽松将利好科技成长，流动性改善，有助于估值进一步拔升。请务必阅读正文最后的中国银河证券股份有限公司免责声明。8Table_ReportTypeIndex行业行业深度报告深度报告/计算机行业计算机行业图图 2323：计算机行业计算机行业 20242024 年度策略核心逻辑推演年度策略核心逻辑推演资料来源：中国银河证券研究院具体而言，2024 年建议把握六大投资主线：主线一主线一，算力侧：算力侧：海外大厂支出指引 AIcapex 占比继续提升，国内受政策驱动及大模型参数对标海外升级，全球智能算力预计维持高景气。有别于市场的观点，市场担心未来算力需求短期见顶明年低于预期，我们认为，从长周期来看，新一代人工智能已经引发第六轮康波开启，AIGC 大模型正在成为引发的生产力变革才刚刚开始，英伟达最新财报显示数据中心营收同比增幅达 297%，预付款项指引2025 年景气度依然高企。未来 5 年中国智能算力规模年复合增长率预计将达到 52.3%，通用算力规模年复合增长率为 18.5%。细分子领域重点关注 1）算力国产化（重点关注华为链）；2）高带宽存储（HBM产业链）；3）AI 服务器龙头；4）液冷产业链；5）算力租赁。主线二主线二，数据侧数据侧：数据要素三次价值释放元年，会计入表推动数据价值“显性化”。“数据入表”将于 2024 年初实行，标志着数据完成了从自然资源到经济资产的跨越，数据资产化时代正式开启。有别于市场的观点，市场主流判断数据要素市场规模预计 10 万亿市场空间，我们估算 2025 年数据资本存量市场规模有望达到 35.49 万亿。数据要素完全有望成为改善政企资产负债表的重要支撑，进而推动国内经济升级转型，促进地方政府从“土地财政”全面转换升级为“数字财政”。建议重点关注：1）数据资产化的确权、定价等政策落地时点；2）国资云厂商；3）拥有数据资产或数据运营权的企业；4）数据治理、数据安全、数据复制与灾备等服务提供商。主线三主线三，算法侧算法侧：大模型从云到端持续推进，云端继续升级，终端大模型呼之欲出。OpenAI 明年上半年预计发布 GPT-5，Meta 预计已在开发比 GPT4 更强大的开源大模型 Llama3。谷歌发布大模型PaLM2 实现轻量级移动端落地，并即将发布多模态大语言模型 Gemini；高通发布搭载最新骁龙 8Gen3芯片模型 StableDiffusion 及其核心插件 ControlNet，均可在终端运行。云服务产品市场持续扩容，催化大模型向边缘设备落地，包括智能手机、笔记本电脑、XR、机器人、耳机、智能汽车、智能物联网终端（AIoT）等。建议重点关注端侧操作系统层软件服务公司。主线四主线四，终端侧终端侧：1）GPT4 加持的无屏幕可穿戴设备AIPin横空出世，重塑人机交互形式，2024年开始产生销量，有望开启全新终端大模型“轻量级”硬件新时代；2）特斯拉人型机器人 2024Q1 有望开始爬产，具身智能时代到来；3)国内智能座舱渗透率预计值超全球水平，自动驾驶 L2 逐年稳增。智能汽车销量高增长，带动智能汽车软件需求，中国智能座舱 2023 年渗透率预计可达 66%，全球自动驾驶 2024 年 L2/L3 渗透率预计可达 37%/1.5%，从明年开始伴随 L3 政策预期突破，L3 渗透率有望迎来请务必阅读正文最后的中国银河证券股份有限公司免责声明。9Table_ReportTypeIndex行业行业深度报告深度报告/计算机行业计算机行业拐头向上快速提升。4）5G 智能手机市场将在 2024 年恢复增长，华为手机成长动能预期最强劲。重点关注不同类型终端产业链零部件及软件提供商投资机会。主线五主线五，生态侧生态侧：华为突围带动信创生态变革，鸿蒙产业链生态持续走向繁荣。华为领衔信创产业生态变革，“鲲鹏+昇腾”打造双引擎计算战略，“鸿蒙+欧拉”共筑国产操作系统产业发展的重要底座。鸿蒙是面向万物互联世界的操作系统，搭载华为鸿蒙系统的生态设备数已经突破 7 亿，HarmonyOS开发者数量超过 220 万人，API 日调用 590 亿次，鸿蒙已经成为全球第三大操作系统。2024 年伴随国产上游产能支持力提升，华为生态将持续迭代扩容。建议关注华为产业链上下游合作伙伴。主线六主线六，场景侧场景侧：AI+教育、金融、办公、法律、医疗有望率先落地。1）AI+教育：人工智能技术在教育领域的应用场景广阔，是人工智能落地的最优场景之一；2）AI+金融：垂类小模型在特定领域具备较高的可行性，国内金融大模型抢滩布局；3）AI+办公：人工智能使办公软件 ARPU 值与付费率双升；4）AI+法律：生成式 AI 可替代 44%法律工作，为法律行业多种应用场景赋能；5）AI+医疗：助力智慧医疗转型升级。建议关注各细分子领域龙头公司。推荐标的：推荐标的：建议关注受益建议关注受益 AIGCAIGC 推进的产业链上下游龙头标的（排名不分先后），包括推进的产业链上下游龙头标的（排名不分先后），包括同花顺、同花顺、中科创达、中科创达、中科曙光、金山办公、科大讯飞、国能日新、恒生电子、超图软件、拓尔思、萤石网络、中科曙光、金山办公、科大讯飞、国能日新、恒生电子、超图软件、拓尔思、萤石网络、海康威视海康威视、道通科技道通科技、上海钢联上海钢联、彩讯股份彩讯股份、嘉和美康嘉和美康、英方软件英方软件、曙光数创曙光数创、中科星图中科星图、航天宏图航天宏图、通达海、宝信软件、财富趋势等。通达海、宝信软件、财富趋势等。主线一：算力侧主线一：算力侧智能算力渗透率快速提升智能算力渗透率快速提升（一）算力侧：技术革新及政策双轮驱动，（一）算力侧：技术革新及政策双轮驱动，AIAI 算力景气度高企算力景气度高企1 1、从、从供给侧看供给侧看算力算力不断升级，未来将呈现不断升级，未来将呈现“云云-边边-端端”一体格局一体格局从从算力算力供给而言，供给而言，可以分为通用算力、智能算力和超算算力。可以分为通用算力、智能算力和超算算力。算力实现的核心是 CPU、GPU、FPGA、ASIC 等各类计算芯片，并由计算机、服务器、高性能计算集群和各类智能终端等承载，海量数据处理和各种数字化应用都离不开算力的加工和计算，算力数值越大代表综合计算能力越强，常用的计量单位是 FLOPS（每秒执行的浮点数运算次数）。图图 2424：算力分类（从供给侧看）算力分类（从供给侧看）资料来源：中国信通院中国算力发展指数白皮书，中国银河证券研究院算力是设备根据内部状态的改变算力是设备根据内部状态的改变，每秒可处理的信息数据量每秒可处理的信息数据量。算力的载体发展经历了以算盘和机械计算器为代表的时代到基于架设互联网基础平台的服务器的历程。在过去 20 年，随着算力载体的丰富程度得到了极大提升，呈现多样化发展趋势。请务必阅读正文最后的中国银河证券股份有限公司免责声明。10Table_ReportTypeIndex行业行业深度报告深度报告/计算机行业计算机行业图图 2525：算力载体发展史算力载体发展史资料来源：华为泛在算力，中国银河证券研究院算力架构可以拆解为芯片、设备、软件，呈现算力架构可以拆解为芯片、设备、软件，呈现“云云-边边-端端”一体格局。一体格局。未来将形成云端侧负责大体量复杂计算、边缘侧负责简单计算执行、终端侧负责感知交互的泛在算力部署形式。图图 2626：泛在算力架构图泛在算力架构图资料来源：华为泛在算力，中国银河证券研究院2 2、大模型驱动、大模型驱动智能智能算力需求指数级增长算力需求指数级增长大模型需要强大算力来支持训练过程和推理过程大模型需要强大算力来支持训练过程和推理过程。根据 OpenAI 数据，训练 GPT-3175B 的模型，需要的算力高达 3640PF-days（假如每秒做一千万亿次浮点运算,需要计算 3640 天）。2018 年以来，大模型的参数量级已达到数千亿参数的量级规模。而 CPU 的物理工艺、核心数已接近极限。在在 A AI I时代下，仅靠时代下，仅靠 CPUCPU 已经不能满足需求，通过已经不能满足需求，通过 GPUGPU、FPGAFPGA、ASICASIC 等加速芯片异构而成的智能算力等加速芯片异构而成的智能算力的演化成为趋势，并最终成为生成式人工智能时代下算力的主角。的演化成为趋势，并最终成为生成式人工智能时代下算力的主角。表表 1 1：各个模型所需计算量及参数量各个模型所需计算量及参数量模型模型总计算量（总计算量（PT-daysPT-days）总计算量（总计算量（flopsflops）参数量（百万个）参数量（百万个）调用调用 tokentoken（十亿个）（十亿个）TS 模型TS-Small2.081.80E+20601,000TS-Base7.646.60E+202201,000TS-Large26.72.31E+217701,000TS-381049.00E+213,0001,000请务必阅读正文最后的中国银河证券股份有限公司免责声明。11Table_ReportTypeIndex行业行业深度报告深度报告/计算机行业计算机行业TS-1183823.30E+2211,0001,000BERT 模型BERT-Base1.891.64E+20109250BERT-Large6.165.33E+20355250RoBERTa-Base17.41.50E+211252000RoBERTa-Large49.34.26E+213552000GPT 模型GPT-3Small2.602.25E+20125300GPT-3Medium7.426.41E+20356300GPT-3Large15.81.37E+21760300GPT-3XL27.52.38E+211320300GPT-32.7B55.24.77E+212650300GPT-36.7B1391.20E+226660300GPT-313B2682.31E+2212850300GPT-3175B36403.14E+23174600300资料来源：Language Models are Few-Shot Learners，中国银河证券研究院AIAI 时代的摩尔定律，算力平均每时代的摩尔定律，算力平均每 3.433.43 个月翻一倍。个月翻一倍。自 2012 年后，驱动 AI 的底层机器学习技术计算量呈指数级增长，根据 OpenAI 论文，深度学习前期，算力翻倍时间为 21.3 个月，深度学习时期，算力翻倍时间为 5.7 个月，大模型时期，大模型时期，AIAI 训练任务所用的算力每训练任务所用的算力每 3.433.43 个月就会翻倍，远个月就会翻倍，远超摩尔定律（晶体管每超摩尔定律（晶体管每 1818 个月翻一倍）带来的算力提升速度。个月翻一倍）带来的算力提升速度。图图 2727：算力需求远超摩尔定律算力需求远超摩尔定律资料来源：ComputeTrendsAcrossThreeErasofMachineLearning，中国银河证券研究院大模型对算力的需求主要体现在以下三个场景：大模型对算力的需求主要体现在以下三个场景：（1 1）预训练算力需求：模型预训练过程是消耗算力的最主要场景。）预训练算力需求：模型预训练过程是消耗算力的最主要场景。ChatGPT 采用预训练语言模型，GPT-3 具有大约 1750 亿参数，GPT-4 的规模是 GPT-3 的 10 倍以上，它具有大约 1.8 兆参数，分布在 120 个层，13 万亿 token，OpenAI 训练 GPT-4 的 FLOPS 约为 2.15*1025，单张英伟达 A100的算力为 19.5TFlops（浮点运算每秒 19.5 万亿次），如果不考虑利用率用 25000 张 A100 训练需要52 天，实际情况在大约 25000 个 A100 上训练了 90 到 100 天，MFU（平均功能利用率）在 32%到36%之间。如果按照如果按照 OpenAIOpenAI 云计算的成本是差不多云计算的成本是差不多 1 1 美元美元/每每 A100A100 小时的话，不考虑括所有的实小时的话，不考虑括所有的实请务必阅读正文最后的中国银河证券股份有限公司免责声明。12Table_ReportTypeIndex行业行业深度报告深度报告/计算机行业计算机行业验验、失败的训练和其他成本失败的训练和其他成本，比如数据收集比如数据收集、RLHFRLHF（以强化学习方式依据人类反馈优化语言模型以强化学习方式依据人类反馈优化语言模型）、人力成本等，这次训练的成本大约是人力成本等，这次训练的成本大约是 63006300 万美元。万美元。图图 2828：大模型预训练所需算力成本大模型预训练所需算力成本资料来源：Language Models are Few-Shot Learners，GPT-4 Architecture，Infrastructure，TrainingDataset，Costs，Vision，MoE，中国银河证券研究院（2 2）日常运营算力需求日常运营算力需求：预计预计 ChatGPTChatGPT 单月运营需要算力约单月运营需要算力约 4874.4PFlops-days4874.4PFlops-days，对应成本对应成本约约18001800 万美元。万美元。在完成模型预训练之后，ChatGPT 对于底层算力的需求并未结束，日常运营过程中，用户交互带来数据处理需求。根据 OpenAI 官网 9 月数据，ChatGPT 目前拥有超过 1 亿用户，每月产生 18 亿次访问量。据 Fortune 杂志，每次用户与 ChatGPT 互动，产生的算力云服务成本约 0.01美元。基于此，我们估算基于此，我们估算 OpenAIOpenAI 为为 ChatGPTChatGPT 每月支付的运营算力成本为每月支付的运营算力成本为 18001800 万美元。万美元。图图 2929：日常运营所需成本测算日常运营所需成本测算资料来源：SimilarWeb，Fortune，中国银河证券研究院（3）模型调优算力需求：从模型迭代的角度来看，模型调优算力需求：从模型迭代的角度来看，ChatGPTChatGPT 模型并不是静态的，而是需要不模型并不是静态的，而是需要不断进行断进行 FinetuneFinetune 模型调优模型调优，以确保模型处于最佳应用状态以确保模型处于最佳应用状态。调优过程中，一方面是需要开发者对模型参数进行调整，确保输出内容不是有害和失真的；另一方面，需要基于用户反馈和 PPO（近端策略优化），对模型进行大规模或小规模的迭代训练。因此，模型调优同样会为 OpenAI 带来算力成本，具体算力需求和成本金额取决于模型的迭代速度。请务必阅读正文最后的中国银河证券股份有限公司免责声明。13Table_ReportTypeIndex行业行业深度报告深度报告/计算机行业计算机行业表表 2 2：算力需求推演算力需求推演（以（以 GPT-4GPT-4 为例）为例）时间时间预训练阶段预训练阶段模型调优阶段模型调优阶段推理阶段推理阶段过程小样本学习SFT 监督学习、RM 奖励模型、迁移学习数据准备、模型加载、推理计算不同阶段计算量GPT-4（1,8 万亿参数）计算量31271PFlop/s-day预计算力 1350.4PFlops-days根据OpenAI官方数据2023年9月ChatGPT总访问量 18 亿次，单月运营算力4874.4PFops-days成本估算6300 万美元/月150 万美元/月1800 万美元/月单个大模型对算力总需求（GPT-4）8250 万美元/月资料来源：Language Models are Few-Shot Learners，OpenAI 官网，中国银河证券研究院3 3、海外：全球算力规模、海外：全球算力规模进入加速期进入加速期，科技巨头，科技巨头不断不断加大加大 AIAI 资本开支资本开支伴随全球人工智能浪潮，全球算力规模爆发式增长。伴随全球人工智能浪潮，全球算力规模爆发式增长。2022 年全球算力总规模达到 906EFlops，增速达到 47%，其中基础算力规模（FP32）为 440EFlops，智能算力规模（换算为 FP32）为 451EFlops，超算算力规模（换算为 FP32）为 16EFlops。根据中国移动预测，未来五年全球算力规模将以超过50%的速度增长，到 2025 年全球计算设备算力总规模将超过 3ZFlops，至 2030 年将超过 20ZFlops。图图 3030：全球算力规模及增速全球算力规模及增速资料来源：中国信通院，中国银河证券研究院以以 AIGCAIGC 为首的应用表现强劲为首的应用表现强劲，推动了智能计算的快速和持续增长推动了智能计算的快速和持续增长。IDC 预测，全球人工智能计算市场规模将从 2022 年的 195 亿美元增长到 2026 年的 346.6 亿美元。其中，生成式人工智能计算市场规模将从 2022 年的 8.2 亿美元增长到 2026 年的 109.9 亿美元，占整体人工智能计算市场的比重将从 4.2%增长到 31.7%。生成式人工智能将推动互联网、制造、金融、教育、医疗等行业创新发展。请务必阅读正文最后的中国银河证券股份有限公司免责声明。14Table_ReportTypeIndex行业行业深度报告深度报告/计算机行业计算机行业图图 3131：全球人工智能市场规模全球人工智能市场规模图图 3232：全球生成式人工智能市场规模全球生成式人工智能市场规模资料来源：2022-2023 全球算力指数评估报告，中国银河证券研究院资料来源：IDC2022-2023 全球算力指数评估报告，中国银河证券研究院从海外云巨头三季报看，从海外云巨头三季报看，人工智能投资推动收入和资本支出人工智能投资推动收入和资本支出。年初至今，生成式 AI 技术浪潮的快速崛起带来对 AI 算力需求的大幅提升，海外云厂商巨头谷歌、微软、Meta（这里暂时不考虑亚马逊，亚马逊由于三季度收缩用于仓储物流的资本开支，影响权重较大）3Q 资本开支 212.05 亿美元，