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逆周期政策不断，计算机是投资修复领军
刘高畅/杨然 2024-12-30 19:06 上海
投资修复&AI编码&B端降本，波动仍在，大势已成！
核心观点
波动仍在，大势已成。1）逆周期政策驱动投资修复，EPS有望见底回升：计算机行业下游大量与财政支出相关，伴随国家逆周期政策持续落地，计算机板块有望核心受益于宏观回暖。短期而言，从下游政策加大到企业基本面的转好存在客观时间周期，因此波动仍在，但计算机是投资修复领军这一趋势明确。2）B端提效+AI编程有望带动行业利润率提升：北美AI应用共同特征是B端降本，国内计算机行业既可输出B端提效应用，又能较快速应用相关工具提升人效。AI代码作为第一个高准确度AI产品有望快速爆发。计算机行业人员成本占比营业收入约为44%，2023年计算机行业利润率不到3%，乐观计算可以有5倍的提升空间。3）筹码层面，机构持仓仍处低配：2024Q3按证监会行业分类信息传输、软件和信息技术服务业占股票投资市值比4.88%，环比上升0.35pct，较23年初仍处低位；行业超配比例为-0.24%，处于低配状态。 AI应用主打高容错率或高准确率，选择边际变化显著方向。目前来看，模型综合任务准确率仍不够高，落地较快的将是容错率较高的方向（B端Agent或C端APP、各类终端如手机、眼镜、耳机等轻应用）、或细分模型准确率提升较快的方向，选择边际变化显著方向。1）国内大厂AI边际变化显著。2024年11月字节豆包 MAU 近6000万，12月豆包大模型日均 tokens 使用量已超过4万亿。华为方面，鸿蒙将实现“AI+OS深度融合，升级版 AI助理“小艺”将原生AI能力融入操作系统。腾讯、阿里、小米等其他大厂AI布局也进展不断。我们认为互联网大厂在我国AI产业发展中扮演着至关重要角色，应重视互联网大厂AI产业链上相关公司机遇。2）展望2025年，我国特种行业云基础设施建设有望显著加速，下游AI应用如机器狗、无人机等无人作战体系将进一步丰富，特种行业AI爆发确定性高。 25年下半年起AI编程有望带动计算机行业利润端改善，人效提升空间大、卡位优秀、落地迅速的企业有望受益。AI编程将驱动计算机行业进入利润率提升周期，人效提升空间大、行业竞争格局好、应用落地快的企业有望深度受益。1）研发人员占比较高的公司，AI编程对公司整体的人效提升空间较大；研发费用中工资薪酬占公司的营业收入比重大的公司，通过AI编程提效后对公司的利润率有较大的提升空间；2）部分细分领域的计算机公司行业壁垒较高，在AI编程有望进一步巩固其竞争优势；3）执行能力更强、更快落地AI编程的企业有望率先受益。 自动驾驶产业趋势明确，2025年行业预计进一步加速渗透。回顾2024，我们2024年初曾指出自动驾驶真元年临近，从全年维度来看，国内外产业进展也印证了我们的判断。1）海外技术龙头：2024年特斯拉转向端到端技术方案，开启全新技术路径后快速迭代，截至12月已经更新至FSD V13.2。截至2024/10/24，Tesla的车队现在在FSD监督下累计行驶距离已超过20亿英里，其中超过50%是在V12上完成的。综合来看，从数据到ADAS算法迭代的数据飞轮已经形成。2）国内技术龙头：华为、蔚小理等国产龙头车企纷纷进入算力大扩张阶段，体现其跟进自动驾驶产业趋势的决心。2024年已经出现自动驾驶功能影响终端消费趋势，鸿蒙智行2024年上半年累计交付194207辆汽车，登上中国新势力品牌上半年销量第一。 国产化有望成为投资修复领军。1）自主可控战略高度持续加强，更积极的财政货币政策有望带动其快速修复，国产软硬件有望迎来新一轮投资加速周期。2）国产算力有望迎来需求爆发、ASIC化、国产化三重逻辑加持。随着多模态大模型发展，同时主流模型日均Token已达万亿，国内AI应用需求爆发，大厂军备竞赛开启；另外，大厂对ASIC架构的应用加快，而相比NV，ASIC生态更为开放。同时目前国内国产芯片进步迅速，智算中心采用比例不断提升。3）华为与信创共振，目前华为鲲鹏/昇腾已经形成完整软硬件生态体系，广泛应用于行业核心业务场景。而从操作系统底座看，目前鸿蒙已经成为国内第二大智能手机操作系统，开源鸿蒙生态设备已经突破10亿台，未来有望迎来PC等新的终端类型。 其他诸多领域也有望迎来投资修复。1）卫星互联网：2024年我国“千帆星座”与星网GW星座迎来多次组网发射，考虑低轨空间资源有限，预计2025年将进入常态化组网阶段，有望提振卫星产业链需求；2）医疗信息化：当前下游订单呈现企稳态势，千万级大单频出，伴随医疗信息化政策持续推进，有望带来持续景气提升；3）教育信息化：2024年，《教育领域重大设备更新实施方案》发布，支持教育领域设备更新，有利于促进学校capex支出提升。4）信息安全：信息安全战略高度不断强化，长期确定性较强。目前，行业市场集中度和竞争格局正在缓慢改善，有望在宏观刺激下完成整体复苏。5）IT基建：2024年万亿国债计划发布，特别国债与专项资金支持可对设备更新Capex提供支持，下游IT基础设施相关企业有望获得资金来源。 ETF大时代与并购重组贯穿资本市场线。1）对标美股ETF规模占比，截至2024年6月底，美国权益ETF规模占市场比重为12.4%，中国该数值约2.2%，国内ETF市场长期具备超五倍空间。ETF基金具备低费用、透明性、分散风险等特点，天然对散户群体友好，特别是对于新开证券户，科创板和创业板ETF作为首选。2024年9月24日以来，国内股票ETF规模大幅增长，股票ETF整体规模增幅达到50.8%，中证1000ETF增长达190.8%，ETF大时代来临。2）9月24日，“并购六条”出台深化并购重组市场改革；与此同时，上海、深圳、无锡等各地也出台相关配套政策。复盘2014年-2015年并购潮，2014年国务院发布的《关于进一步优化企业兼并重组市场环境的意见》提出要减少企业兼并重组相关行政审批，2015年是上市公司发生并购最频繁的年度，当年67%的上市公司发生了并购行为。截止至12月19日，A股共披露106单重大资产重组，“并购六条”出台以来重大资产重组占比45.28%。政策在并购重组放宽，助力公司布局新兴产业，有望贯穿资本市场主线。 投资建议：见正文末。 风险提示：技术迭代不及预期、经济下行超预期、行业竞争加剧、数据滞后性风险。 |
报告正文
1.1波动短期或许存在，不改计算机是投资修复领军大趋势
由于计算机板块的中游属性，计算机行业创收与宏观经济及财政支出息息相关。复盘2008年至今国家GDP季度同比增速以及国内软件产业收入同比增速可以发现，二者基本同向变动，呈现出整体而言正相关的态势。这是由计算机作为一个大中游的行业属性所决定的基本特征。
计算机行业下游大量涉及政府端业务，头部TOP15企业中大多数有从事与G端支出较为相关的业务。计算机行业下游其实有大量需求来自政府以及泛政府端，其底层资金来源为财政支出。截至2024/12/28，申万计算机板块市值排名前15的企业中，有至少10家业务涉及泛政府业务，其业绩与G端支出息息相关。
当前国家政策目标明确，逆周期政策不断推进，投资修复有望带动计算机行业EPS端修复。中共中央政治局9月26日召开会议，分析研究当前经济形势，部署下一步经济工作，从财政货币政策、房地产、资本市场、促销费、引进外资等方面发布多项政策，在此之后亦陆续出台一系列政策安排，其政策目标与意图明确清晰。考虑到逆周期政策下，财政和货币政策往往更加积极，一方面有望直接改善计算机下游的资金来源，另一方面也讲修复下游客户对未来经济的预期，增加当期的数字化投入，从而增加计算机行业的下游需求。
若回归2019年基本面水平，计算机行业有很大的修复空间。选择计算机（申万）指数为对象，2014-2023年来看，成分公司平均收入在2014-2019年持续爬坡，在2019年达到高点，为39.81亿元，这一年份也位于上一轮指数牛市区间。后续由于宏观波动等原因持续调整，2023年平均收入为33.83亿元，若以2023年为基数，仅考虑修复至2019年水平，收入端则有约18%的修复空间；若考虑利润端修复至2019年水平，则利润端有约95%的修复空间。
我们认为，计算机行业下游大量与财政支出相关，伴随国家逆周期政策持续落地，计算机板块有望核心受益于宏观回暖。短期而言，从下游政策加大到企业基本面的转好存在客观时间周期，因此波动仍在，但计算机是投资修复领军这一趋势明确。
1.2 B端提效+AI代码助力行业盈利能力提升
软件赋能B端降本增效，AI编程为企业提效已得到持续验证，计算机厂商对内对外都可输出能力。软件本就是赋能B端企业的降本增效工具，北美的计算机龙头企业中有大量B端优秀公司企业。在AI编程出现后，赋能B端降本提效的效能进一步提升。2024年1月，埃森哲发布了一份标题为《Work，workforce，workers: Reinvented in the age of generative AI》（在生成式人工智能时代重新定义工作、劳动力和工作者）的咨询报告，深入探讨了生成式AI对工作、劳动力和工作者所带来的影响。埃森哲基于对工作任务中人类与机器交互程度的分析，考虑了哪些工作任务目前或将来可以由人工智能系统自动完成或辅助完成，分析了生成式AI对工作时间的潜在影响，涉及资本市场、软件开发、保险、传媒、零售、公共事业等各行各业。从各行业看，软件平台的工作在生成式AI的影响范围内的工作时间占比位居第二位，达到68%。
servicenow、oracle、salesforce等科技巨头推出一系列2B的AI工具，北美AI应用共同特征是B端降本。例如，1）servicenow提供AI agent，利用人工智能代理优化团队生产力，协调工作流程、集成和数据，实现对B端客户的业务全流程覆盖。2）oracle使用生成式AI，提供问答机器人，增强客户互动，减少客服人员成本；为B端提供自然语言查询，提高内部数据查询效率；还可以使用AI加速客户的内部功能开发。3）salesforce推出基于AI的agentforce机器人，它可以连接到企业内部的任何数据源，并实时使用它来规划、推理和评估。此外，Agentforce代理人可以利用任何工作流程、自动化或API来完成任务。
作为第一个高准确率的AI应用方向，AI代码的潜力仍处于被低估状态。AI代码领域看似应用范围仅限于码农，然而，作为软件这一大中游行业的底层基础能力，其效率的大幅提升有望逐步赋能下游各行各业。实际上，当前AI代码已经开始大量参与软件行业生产工作，无论是对内还是对外都有显著使用效果。
l对内使用：降低员工代码工作量，提升计算机企业内部生产效率。
实例：AI生成了Google超过25%的代码。据2024年11月1日福布斯新闻报道，今年2月，Business Insider获得的内部文件显示，谷歌推出了一种名为“Goose”的新AI模型供内部使用。该工具被描述为该公司Gemini大型语言模型的一个分支，旨在帮助员工完成编码和产品开发任务。
谷歌首席执行官Sundar Pichai在公司第三季度财报电话会议上介绍了AI在软件开发中日益增长的影响力。根据Pichai的说法，人工智能系统现在负责为谷歌产品生成超过25%的新代码，而人类程序员则监督和管理这些人工智能生成的贡献。
l对外输出：赋能B端客户有效减少工作量，加速工作开展，受到客户青睐。
实例：亚马逊对埃森哲输出AmazonCodeWhisperer能力，使得埃森哲开发工作减少了多达30％。
据亚马逊官网，Amazon CodeWhisperer是一款AI编码伙伴，可根据开发人员在集成开发环境(IDE)中使用自然语言和代码的注释生成代码推荐，从而帮助提高开发人员的生产力。埃森哲技术架构高级经理表示：“埃森哲正在使用亚马逊CodeWhisperer加速编码，这是我们在Velocity平台上实施的软件工程最佳实践计划的一部分。”“Velocity团队正在寻找提高开发人员工作效率的方法。在搜索了多个选项之后，我们发现了AmazonCodeWhisperer，它使我们的开发工作减少了多达30％，现在我们将更多精力放在提高安全性、质量和性能上。”
埃森哲Velocity团队一直在使用CodeWhisperer来加速其人工智能（AI）和机器学习（ML）项目，CodeWhisper给带来的好处包括：
1）该团队花在创建样板和重复代码模式上的时间减少了，而将更多时间花在重要的事情上：开发出色的软件；
2）CodeWhisperer使开发人员能够负责任地使用人工智能来创建语法正确且安全的应用程序；
3）该团队可以生成完整的函数和逻辑代码块，而不必从网络上搜索和自定义代码片段；
4）他们可以加快新手开发人员或使用不熟悉代码库的开发人员的入职培训，通过将安全扫描转移到开发人员的IDE，他们可以在开发过程的早期发现安全威胁。
人员薪酬是计算机企业最重要的成本及费用，占申万计算机板块收入比例可达约44%。由于最终产品以软件项目或者软硬一体化项目的形式向客户交付，计算机板块是典型的轻资产行业，实体硬件成本及费用并不显著。计算机行业最重要的资产是人力资源，最主要的成本和费用则是人员薪酬，即软件工程师的工资。通过wind数据计算，一分为二，从成本和收入两端来看：
成本端：根据wind数据统计，申万计算机板块2018-2023年平均销售毛利率为26.6%，即营业成本占营业收入的比重约为73.4%。而根据我们对计算机板块一些典型领军企业财报数据的统计可知，人员成本是公司营业成本的重要组成部分，平均来看，2023年人员成本占总体营业成本的比重可达40%左右。（注：营业成本结构这一数据，并非所有公司都在财报中披露，因此无法直接提取计算全行业情况，只能选取典型公司获得平均值）因此，若按以上数据计算，我们可以大致推算出，人员成本大约占计算机板块总收入的29%。
费用端，根据wind数据计算可知，2023年申万计算机板块，人员费用占总收入比例为15%。
因此，将成本端与费用端加总可知，人员薪酬占计算机板块总收入的比例约为44%。
下面进行AI编程对利润端弹性的敏感性测算，测算可知，AI编程带来的效率提升可以为计算机板块带来接近翻倍的净利率空间：
1）根据wind数据可知，2018-2023年，计算机板块平均销售净利率为3.4%。
2）通过上述计算已知，人员薪酬占计算机板块收入比例可达约44%。
3）在以上情形下，假设人员效率分别提升5%/10%/20%/25%/30%，即能够减少原有44%人员成本中的5%/10%/20%/25%/30%，也就是说，按这两者相乘计算，可以分别带来2%/4%/9%/11%/13%的增量利润空间。
4）因此，在人员效率分别提升5%/10%/20%/25%/30%的假设下，AI编程带来的全新净利率水平分别约为6%/8%/12%/14%/17%（按原本的净利率+增量利润空间计算），相比原本的计算机行业净利率水平，有极大的提升。即使是人员效率仅提升5%的偏低假设下，净利率也可提升至6%，相比原本3.4%的水平，有接近翻倍的提升。
我们认为，北美AI工具多用于B端降本，计算机厂商对内对外都可输出能力，AI代码工具出现后，预计作为第一个高准确度AI产品会快速爆发。由于计算机行业人员成本是最主要的成本组成部分，B端提效+AI编程有望带来行业利润极大的潜在提升空间。
1.3计算机板块机构筹码仍处于历史相对低位，具备上行空间
根据wind最新统计数据，2024Q3按证监会行业分类信息传输、软件和信息技术服务业占股票投资市值比4.88%，2024Q2为4.53%，环比上升0.35pct，较23年初仍处低位。
2024Q3证监会行业持仓市值占比排名，信息传输、软件和信息技术服务业位于第3，较2024Q2上升一位。排名前二的行业分别是制造业、金融业。
截至2024Q3，按证监会分类信息传输、软件和信息技术服务业标准配置比例（行业流动市值/A股总流通市值）为5.12%，环比上季度4.74%上升了0.38个百分点。2024Q3，信息传输、软件和信息技术服务业超配比例为-0.24%，2024Q2超配比例为-0.2%，处于低配状态。
02
AI应用：主打高容错或高准确率，选择边际变化显著方向
我们认为，基础模型准确率的进步是AI应用落地前提，目前来看，大模型综合任务准确率仍不够高。落地较快的将是容错率较高(如B端内部降本增效、或C端各类智能终端Agent）的方向；或细分领域模型准确率提升较快的方向（如AI编程）。建议在投资思路上优先选择这类边际变化显著的方向。
以CV（计算机视觉）领域为例，AI目前已在安防监控、人脸识别等场景大量应用，回顾CV的发展历程，模型准确度的提升是大量视觉应用铺开的基础：
在图像分类任务上：2012年AlexNet推出，在ImageNet大规模视觉识别挑战赛上，AlexNet实现了15.3%的top-5误差，第二名的错误率是26.2%。
2015年，何恺明等人提出的PReLU网络首次在ILSVRC的图像分类挑战赛中超越人类表现，在ImageNet 2012分类数据集上实现了4.94%的top5错误率，而人类的错误率约为5.1%。
在人脸识别领域：2014年Facebook的DeepFace系统在Labeled Faces in the Wild（LFW）数据集上达到了97.35%的准确率，接近人类水平。
2014年商汤推出自主研发的DeepID系列人脸识别算法准确率达到98.52%，超过Facebook同期发表的DeepFace算法，全球首次超过人眼识别准确率，突破工业化应用红线。
从当前已落地的AI应用分析：海外投资机构a16z于2024年8月21日发布的报告显示当前创意工具是吸引消费者的主要AI应用类别。a16z Web榜单上有52%的公司专注于内容生成或编辑，涉及多种形式——图像、视频、音乐、语音等。移动设备上，图片和视频的内容编辑是最常见的用途，在榜单中占22%，榜单上排名最高的许多新进入者都是传统的创意工具，它们已经转型成为生成式AI优先，比如美图秀秀（第9位）、SNOW（第30位）和Adobe Express（第35位）。我们认为，当前AI创意工具落地较快的因素可能包括创意工具对准确度的要求相对较低，如果AI生成结果不符合用户需求，虽然可能需要消耗反复生成和修改带来的成本，但不容易直接造成重大损失。
ToB 各领域SAAS迎新机遇，AI Agent加速企业智能化
当前AI Agent正在深刻影响企业的数字化转型，推动SaaS平台从简单的业务管理工具转变为驱动智能化业务的引擎。据界面新闻11月21日报道，英伟达CEO黄仁勋在接受两位硅谷知名风险投资人采访中表示，现代计算正在从传统的数据中心向“AI工厂”转变，这些工厂不仅仅是存储和处理数据的设施，而是生成AI和智能体的重要场所。未来这些AI工厂将成为社会基础设施的重要组成部分，被广泛应用于各行各业。他因此特别提到，SaaS平台并不会被AI颠覆，反而会成为孕育智能体创新的沃土。“它们（SaaS企业）正坐拥金矿”，黄仁勋表示，“还将诞生数百万AI智能体推动企业在特定任务上实现更高效的智能化管理。”
当前北美众多垂直领域的SAAS公司正在利用AI Agent驱动企业业务进一步智能化升级，例如SAAS领军企业Servicenow的NOW平台使用AI Agent来编排整个企业的工作流程、集成和操作，从而提高团队的工作效率。
C端我们认为各类智能终端（手机、耳机、眼镜等）将是AI Agent的重要应用场景。据澎湃新闻，荣耀产品线总裁方飞表示：“AI Agent应该是帮助你做你想做不会做，会做不想做的事，以及提供情感陪伴。AI Agent将会成为你智能化的助理，你可以把它理解为‘贾维斯’”。
2023年9月，Meta与雷朋合作推出第二代联名产品Ray-Ban Meta眼镜，产品迅速赢得了市场的认可。根据IDC的数据，2023年第四季度和2024年第一季度，Ray-Ban Meta的出货量分别达36万台和10万台；截至2024年第二季度末，该产品的出货量已经超过了100万台，预计2024年全年出货量有望超过150万台。使用Meta AI，用户可以提出一般问题并接收音频回复，或者拍摄图像并询问有关图像内容的问题。例如，如果用户正在为一群朋友做饭，可以问“Hey Meta。我正在烤扇贝、玉米棒和汉堡。我应该把它们每个煮多长时间？”甚至可以跟进Hey Meta.什么沙拉配得好呢？”
2.1 国内大厂AI边际变化显著，重视大厂AI产业链
国内AI产业的发展过程中，互联网大厂凭借其在技术、资金等方面的优势，扮演着至关重要的角色。今年字节跳动等头部企业在人工智能领域积极布局，推动了AI应用的快速发展。我们认为在投资方向上应该重视互联网大厂AI布局产业链上相关公司的机遇。
字节：豆包MAU近6000万，AI软硬件加速布局
12月18日，字节召开火山引擎大会，火山引擎CEO谭待表示，目前豆包大模型日均tokens使用量超过4万亿，自发布以来七个月增长超过33倍。据36氪，11月豆包MAU接近6000万，在AI产品榜·全球总榜中仅次于ChatGPT 2.87亿的MAU。
字节积极探索各领域AI应用，在AI时代再度启动“App工厂”打法。据硅星人pro，“App工厂”的打法是字节快速开拓市场的重要策略之一。公开数据显示，2018年-2020 年，字节自研和收购了大量的项目，其中在App Store上线的应用就有约140个，字节通过批量生产，在今日头条和抖音之后，也成功推出了剪映、懂车帝、皮皮虾、番茄小说、轻颜相机等爆款应用。在AI时代，“App工厂”打法再度启动。字节陆续密集上线了众多APP，同时其产品在全球市场同步推出，基本海内外产品均可一一对应，部分产品如下：
火山云+豆包大模型构筑AI IaaS基座。IDC发布的《中国智算服务市场（2023下半年）跟踪》报告显示，受国内生成式AI技术飞速发展的影响，GenAI IaaS市场在2023年实现爆发式增长，在AI+云计算领域有双向积累的公司获得先发优势，火山引擎成为GenAI IaaS领域市场份额最大的云厂商。
豆包大模型家族：全面适配多业务场景。目前豆包大模型家族涵盖多项不同领域模型，适配多种业务场景，驱动业务增长。
扣子：新一代AI应用开发平台。无论是否有编程基础，都可以在扣子上快速搭建基于大模型的各类AI应用，并将AI应用发布到各个社交平台、通讯软件，也可以通过API或SDK将AI应用集成到业务系统中。借助扣子提供的可视化设计与编排工具，可以通过零代码或低代码的方式，快速搭建出基于大模型的各类AI项目，满足个性化需求、实现商业价值。
AI硬件方面，科创板日报2024年9月2日报道字节跳动完成对Oladance的收购，2024年10月10日，Oladance推出基于豆包大模型的智能体耳机Ola Friend。能在信息查询、旅行导游、英语学习、情感交流等场景帮助用户。
据多知网，今年中秋节字节跳动送出的中秋礼品中包含了一个AI毛绒玩具“显眼包”，在显眼包的使用说明书中提到：“显眼包是一款基于大模型开发的情感陪伴玩偶，集合了火山引擎的多项人工智能技术，如豆包大模型、扣子专业版、语音识别、语音合成等。”“它不仅能理解并积极回应复杂的问题，还会用鼓励的方式进行互动，内置中英文双语两个角色，不管你走到哪里，显眼包都会陪在你身边，为你带来大模型智能生成时代的愉悦体验。”
华为：鸿蒙实现“AI+OS”深度融合
新的鸿蒙操作系统将实现“AI+OS”深度融合，AI大模型运行更高效。华为发布升级版AI助理“小艺”，这是华为首次将原生AI能力融入操作系统，在盘古大模型加持下，“小艺”能力全面提升，具备更强的感知、推理能力，可实现23类Top场景记忆感知，任务成功率超过90%，知识量突破万亿。发布会上，华为展示了小艺图文识别、圈选查询、文件要点总结（可直接输出思维导图）、润色文案、小艺帮记帮写帮说、声音修复等AI功能。其中对于小艺帮记功能，华为终端BG CEO何刚强调，数据保留在端侧，可随时删除，以保护用户隐私。
华为宣布扩大HarmonyOS NEXT公测范围，HUAWEI Pura 70系列、HUAWEI Pocket2系列、HUAWEI MatePad Pro 11英寸2024款等机型在2024年10月22日开启公测，用户可通过“我的华为”APP-“升级尝鲜”申请升级。2025年将陆续开启Mate XT、nova 13、nova 12等系列产品的公测。
华为Kaggle大师级智能体诞生，自主解决数据科学难题。继OpenAI o1成为首个达到Kaggle特级大师的人工智能（AI）模型后，另一个Kaggle大师级AI也诞生了。根据Kaggle的晋级系统，由华为诺亚方舟实验室和伦敦大学学院团队联合推出的端到端自主数据科学智能体（agent）——Agent K v1.0。Agent K v1.0具备动态、多步骤处理复杂问题的能力，通过动态管理记忆并从经验中持续学习，能够完全自动化数据科学流程，并在不依赖微调的情况下，通过环境反馈不断优化决策，实现对各种数据科学任务的自动化、优化和泛化。
自2020年立项以来，盘古大模型便致力于将AI技术深度融入行业应用中。从2021年的预训练大模型首次发布，到2023年的全栈自主3.0版本，再到最新的5.0版本，盘古大模型不断迭代升级，为不同行业提供了多样化的解决方案。盘古大模型采用了分层解耦的设计思想，其“5+N+X”三层架构是其应对行业复杂需求的关键所在，包括L0基础大模型、L1行业通用大模型和L2场景模型三个层次。L0层的5个基础大模型提供了满足行业场景的多种技能；L1层的N个行业大模型则根据不同行业的具体需求进行微调；L2层则专注于某个具体的应用场景或特定业务，为客户提供开箱即用的模型服务。这种分层解耦的架构使得盘古大模型能够灵活适配不同行业的多变需求，实现快速的落地应用。
2024年6月22日，华为云盘古大模型迎来了新的里程碑——盘古大模型5.0。这一版本的发布，不仅标志着盘古大模型在技术上的又一次飞跃，也预示着其在行业应用中的无限可能。盘古大模型5.0在全系列、多模态、强思维三个方面进行了全面升级。
l全系列：盘古大模型5.0包含不同参数规格的模型，以适配不同的业务场景。十亿级参数的Pangu E系列可支撑手机、PC等端侧的智能应用；百亿级参数的Pangu P系列，适用于低时延、高效率的推理场景；千亿级参数的Pangu U系列适用于处理复杂任务；万亿级参数的Pangu S系列超级大模型能够帮助企业处理更为复杂的跨领域多任务。
l多模态：盘古大模型5.0能够更好更精准地理解物理世界，包括文本、图片、视频、雷达、红外、遥感等更多模态。在图片和视频识别方面，可支持10K超高分辨率；在内容生成方面，采用业界首创的STCG（Spatio Temporal Controllable Generation，可控时空生成技术，聚焦自动驾驶、工业制造、建筑等多个行业场景，可生成更加符合物理规律的多模态内容。
l强思维：复杂逻辑推理是大模型成为行业助手的关键。盘古大模型5.0将思维链技术与策略搜索深度结合，极大地提升了数学能力、复杂任务规划能力以及工具调用能力。
1）重塑自动驾驶：
盘古大模型5.0通过创新的可控时空生成技术，结合场景视频生成、4D BEV视频生成、自动驾驶仿真库及路网信息，能更好地理解物理规律，大规模生成和实际场景相一致的驾驶视频数据，还可以灵活增加控制条件，生成不同路况、不同光照、不同天气的训练视频数据，加速自动驾驶技术的快速成熟。
2）重塑工业设计
以新车造型设计为例，周期一般需要1-2年，盘古大模型可以让汽车的造型设计时间大幅缩短。造型设计师可以将自己的灵感，通过对话、画图与大模型交互，生成3D汽车数字模型，并可进行风格化调整、零部件编辑、颜色更换等。盘古大模型生成的数字模型还可直接输出成3D文件，支持10几种主流格式，设计师可以直接3D打印成样品，减少制作油泥模型的轮次，极大地节省成本和时间。
3）重塑建筑设计
基于盘古大模型的可控生成能力，只需输入设计的黑白草图，即可生成彩色并带有纹理的建筑群360°实景视频；基于盘古3D重建能力，还可以构建出高真实感的建筑3D模型，将复杂建筑群的概念设计周期从数周缩短到数十分钟，助力建筑师创造出更加出色的建筑作品。
4）重塑具身智能
盘古大模型能够让机器人完成10步以上的复杂任务规划，并且在任务执行中实现多场景泛化和多任务处理。同时盘古大模型还能生成机器人需要的训练视频，让机器人更快地学习各种复杂场景。
5）重塑媒体内容生产和应用领域
盘古大模型能够将实拍视频快速转换成特定风格的动漫，并保持角色样貌特征前后一致，舞蹈、武打等大运动轨迹也能确保合理一致的视觉效果；能自动将视频译制成不同语言，并保留原始角色的音色、情感、语气；将译制配音、动漫生成等场景的制作周期从月级缩短到天级，大大提升制作效率，作品一次拍摄多元化制作，实现价值最大化。
华为云对昇腾AI云服务进行持续优化。昇腾AI云服务可实现40天无中断，集群故障恢复时间可以缩短到10分钟，同时能将大模型的资源开通时间从月级缩短到天级，加速大模型的开发。目前昇腾AI云服务已全面适配行业主流的100多个大模型，以云服务的方式协助客户开发，训练，托管和应用模型，打造百模千态的“黑土地”。
除字节、华为外，国内腾讯、阿里、小米等互联网公司也在AI领域持续发力
腾讯推出AI智能工作台ima
2024年11月15日腾讯推出AI智能工作台ima.copilot(简称ima)。ima搜索得出的答案，除开全网信源，还打通微信公众号文章的生态。整个公众号世界里的优质知识，都可为用户所用。能为用户提供好答案和高质量的问题相关信息，有效提升信息获取效率。除了能搜出答案，ima还有一个特点——边问边看，边搜边记，让用户可以轻松弄懂知识点。
阿里通义开源模型影响力不断强化
2024年12月26日据新浪财经报道，阿里巴巴集团携手中国电子技术标准化研究院，联合发布《大模型技术发展及治理实践报告》。阿里巴巴集团副总裁钱磊称，阿里巴巴秉持“负责任的技术”理念，将继续坚持云和AI协同发展，推动把AI能力转化为千行百业的生产力。钱磊表示，阿里巴巴坚持云和AI协同发展，过去一年高强度投入人工智能基础设施建设，推动算力成本持续降低，“通义千问”API调用价格一年间下降了97%。
据阿里研究院院长袁媛介绍，Hugging Face社区上，目前全球开发者基于阿里自研“通义”开源模型二次开发的衍生模型已经突破8万个。“通义”比肩美国Meta的LlaMA，影响力稳居全球开源模型的第一阵营。
小米搭建GPU万卡集群，加大AI投入
2024年12月20日，据第一财经报道，DeepSeek开源大模型DeepSeek-V2的关键开发者之一罗福莉将加入小米，或供职于小米AI实验室，领导小米大模型团队。此前DeepSeekV2在模型架构上的重要创新在于对MLA（Multi-head Latent Attention）的采用，这项技术在降低大模型使用成本上发挥了关键作用，而罗福莉是这项工作的核心人物之一。
我们认为互联网大厂在我国AI产业发展中扮演着至关重要的角色。尤其是字节跳动在AI领域的积极投入取得了显著成果，有望引领其他互联网大厂加大对AI的投入力度。应该重视互联网大厂AI产业链上相关公司的机遇。
2.2 特种行业AI应用爆发确定性强
习总书记强调推动我军网络信息体系建设跨越发展，我国特种云建设有望加速。2024年12月4日，中共中央总书记、国家主席、中央军委主席习近平视察信息支援部队，他强调，要贯彻新时代强军思想，贯彻新时代军事战略方针，强化使命担当，勇于创新突破，夯实部队基础，努力建设一支强大的现代化信息支援部队，推动我军网络信息体系建设跨越发展。我们认为，我国特种云建设有望加速。
美国AI企业在军事行动中表现亮眼。2017年，25岁的拉基创立安杜里尔，全心投入AI自主武器研发，几个月后便与特朗普政府签订了国防大单，为墨西哥边境提供AI监视塔。如今，其自主武器系统已被美国军方多个部门采购。截至目前，已为加沙和乌克兰战场提供了上千架Altius-600M攻击无人机。去年年末，该公司的估值约为84.8亿美元，虽然仅为美国传统军工巨头的约十分之一，但《华尔街日报》总结安杜里尔的发家秘诀便是，低成本、易操作、产品研发效率高。去年年末，安杜里尔推出“走鹃”（Roadrunner）高爆无人机拦截器，高度仅1.5米，运输灵活，弹头载荷却是同类飞行器的三倍。相比只能单次使用、售价15万美元的AGM-114地狱火导弹和18万美元的AIM-120导弹，售价仅数万美元的“走鹃”可以从发射平台垂直起降。如果证明威胁不存在，还能完好返回指定的地点。与传统军工巨头复杂的硬件平台不同，安杜里尔的操作平台Lattice如同一个总指挥中心，允许一名操作员控制和协调多个AI自主武器，无论是无人机、潜艇还是移动监视塔。
美国AI大幅应用于军事的核心前提是军队云充分建设。美军云基础设施建设分为四个阶段。根据防务快讯《指挥信息系统与技术》2021年第6期（作者裴晔晔 倪得晶 陶智刚 赵宇），在持续创新的作战概念牵引下，美军不断推进国防信息基础设施体系的建设进程，主要分为以下4个阶段：
Ø以国防信息基础设施（DII）为代表的第1个阶段：美军针对海湾战争暴露的“烟囱”问题提出了通过构建军事信息基础设施，助力跨军兵种信息系统综合集成的理念。1992年，美军提出武士C4I计划，并于次年批准DII计划作为其基础支撑。1992—1998年，美军相继发布7个版本的《DII总计划》，国防基础设施建设得以持续深化。
Ø以全球信息栅格（GIG）为代表的第2个阶段：波黑战争和科索沃战争后，美军进一步总结经验，于1999年提出GIG概念，并在《2020联合构想》中将GIG作为实现网络中心战的重要基础，支撑网络中心和面向服务的技术理念落地。截至2012年，GIG经历了3个发展阶段。
Ø以联合信息环境（JIE）为代表的第3个阶段：2011年10月，美国防部发布了信息技术企业战略和路线图，针对GIG建设过程中暴露的互操作性差、规模过于复杂庞大及成本高昂等问题提出了JIE的初步设想，并自2012年起分阶段推进JIE建设，旨在提供一个安全的联合信息环境，包括单一安全架构、共享IT基础设施和企业服务，以满足美军全球一体化联合作战的需求。
Ø4）以数字现代化战略（DMS）为代表的第4个阶段：2019年7月，美军发布《国防部数字现代化战略》，并将其作为IT领域的顶层战略。2020年，国防部首席信息官批准数字现代化基础设施执行委员会章程，将DMS视为具体计划，将JIE纳入其中并对工作内容进行了延展。2021年1月，美国防部作战试验和评估办公室（DOT&E）发布的2020年度报告将JIE计划更名为DMS相关企业IT倡议，意味着DMS取代了JIE，并成为美军国防信息基础设施体系未来的发展方向。
AI持续应用于军事，依赖基础设施建设以及大数据分析软件。目前全球局势下AI技术大量应用于军事领域，下游终端目前主要表现为无人机、机器狗等硬件设备，但AI技术大幅应用的前提是上游大量云基础设施建设以及中游大数据软件分析。
我们认为，展望2025年，我国特种行业云基础设施建设有望显著加速，下游AI应用如机器狗、无人机等无人作战体系将进一步丰富，AI应用在特种行业爆发确定性高。
03
AI编程提效显著，计算机行业有望高度受益
编程问题有比较准确、快迭代的评判标准，同时类似Github等社区拥有海量高质量代码数据，是大模型能较快取得进步的方向。随着底层模型能力的持续提升以及在AI编程工具在交互界面等方向的产品化持续推进，AI编程的应用速度将大幅加快。
我们预计2025年下半年起，AI编程会产生显著商业化效果，驱动计算机行业进入利润率提升周期，行业中AI编程对人效提升空间大、利润率提升空间大、行业竞争格局好、应用落地快的企业有望深度受益。
AI编程对人效提升空间大的公司：
我们认为，研发人员占比较高的公司，AI编程对公司整体的人效提升空间较大，以下为部分计算机行业研发人员占比较高的公司（按申万计算机分类2023年报研发人员数量占比排序）
AI编程对利润率提升空间大的公司：
我们认为，工资薪酬占公司的营业收入比重大的公司，通过AI编程提效后对公司的利润率有较大的提升空间。以下是部分计算机行业工资薪酬（包括研发费用中工资薪酬、管理费用中工资薪酬、销售费用中工资薪酬）与营业收入比例高的公司，以及单列出研发费用中工资薪酬与营业收入比例高的公司（按申万计算机分类2023年研发费用-工资薪酬/营业收入占比排序）
行业竞争格局好的公司
部分细分领域的计算机公司行业壁垒较高，例如一些特定行业的专业软件和解决方案提供商中，其对行业知识和客户需求的深入理解形成了独特的壁垒，使得它们在AI编程应用于本行业时能保持竞争优势。我们认为，毛利率是能反映行业竞争格局的重要指标之一，以下为部分计算机行业高毛利公司（按申万计算机分类2023年毛利率排序）：
AI编程应用落地快的公司
我们认为，业务开发任务难度较低的计算机公司将更快落地AI编程。对于一些较为常规和重复性的编程任务，AI可以发挥较大作用，例如一些简单的代码生成、代码补全、格式调整等工作，AI可以快速准确地完成，减少人工编程的工作量和难度，提高整体开发效率，进而反映在公司业绩上。
04
自动驾驶加速渗透，行业投资机会明确
回顾2024年，我们认为2024年为真自动驾驶元年，政策端、海外与国内技术龙头均有重大进展。
2023年底自动驾驶相关政策空白得到填补。2023年11月，工信部等四部委联合发布《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》，目标为通过开展试点工作，引导智能网联汽车生产企业和使用主体加强能力建设，在保障安全的前提下，促进智能网联汽车产品的功能、性能提升和产业生态的迭代优化，推动智能网联汽车产业高质量发展。2024年12月，交通运输部印发《自动驾驶汽车运输安全服务指南（试行）》，《指南》包括适用范围、基本原则、应用场景、自动驾驶运输经营者、运输车辆、人员配备、安全保障和监督管理等八部分。弥补了我国自动驾驶相关政策空白。
特斯拉更新FSD V13.2，升级多项重磅功能。根据新浪财经报道，特斯拉FSD V13.2的更新内容可谓是颠覆性的，功能上进行了多项重磅优化。特斯拉工程师表示，这次更新几乎是一次“完全重写”的过程，而这也正是过去四年内最重要的系统升级之一。以下是FSD V13的几个核心创新点：
Ø从停车场直接启动FSD：最令消费者激动的变化之一是，FSD V13.2现在可以在停车场直接启动自动驾驶，无需像之前一样提前设置导航。车主只需在停车场内选择目的地并点击FSD按钮，系统便能自动启动，带来更加便捷的驾驶体验。
Ø增强的倒车与自动停车功能：新版FSD增强了纯视觉倒车功能，不仅可以在停车时自动倒车，还能执行三点掉头等复杂操作，极大提升了停车的智能化水平。系统对车周围的环境识别更加精准，确保停车时的安全与高效。
Ø图像处理和决策速度提升：FSD V13.2采用了基于HW4.0硬件的全分辨率图像处理平台，并提升了每秒36帧的处理速度。这使得车辆的环境识别更加精准，提升了自动驾驶时的决策速度。
Ø更快的决策和响应时间：新版本在AI模型运行速度上实现了突破，决策速度提高了2倍，这对于提高行车安全性和减少反应时间至关重要。
增强的车队通信功能：FSD V13还为未来的Robotaxi网络奠定了基础。更新使得FSD支持车队动态导航，为特斯拉部署无人出租车（Robotaxi）提供了技术保障。
2024年10月，特斯拉展示无人驾驶Cybercab。2024年10月11日，特斯拉举办了名为“Robotaxi Day”（无人驾驶出租车）的演示活动。无人驾驶出租车被命名为Cybercab没有方向盘或踏板，设计充满未来感，车门像蝴蝶翅膀一样向上打开，车舱很小，只能容纳两名乘客。值得注意的是，这辆车完全没有插头，通过感应充电无线充电。特斯拉计划明年在德克萨斯州和加利福尼亚州推出全自动驾驶汽车，Cybercab将于2026年投产，最晚可能要到2027年。但是用户可以提前用Tesla现有车型体验到无人驾驶出租车。
特斯拉数据积累已超20亿英里，其中超过50%是在FSD v12上行驶得来的。根据Tesla官方披露资料，自FSDv12发布以来，FSD累计驾驶里程数的增长就进入了斜率更高的轨道，以更快的速度上行，截至2024年6月，FSD累计驾驶里程数超过了16亿公里。而根据Tesla AI官方推特披露，截至2024/10/24，Tesla的车队现在在FSD监督下累计行驶距离已经超过20亿英里，其中超过50%是在V12上完成的。
算力是一切AI算法的基础，没有大规模算力就如巧妇难为无米之炊，天然抬高了智驾自研入场门槛。对于一切算法而言，算力（更具体一点说，是计算用的GPU芯片）是底层计算基础，没有算力就无法训练，这是巧妇难为无米之炊的定律。又因为智能驾驶训练所需数据多为2D、3D图像及其他信号数据，所需要的存储空间及计算资源都消耗巨大，对于车企而言，这一算力成本无疑提高了前置成本，天然抬高了智驾算法自研的门槛。
特斯拉算力规模已超6万张H100，预计到24年底将拥有接近9万张H100之巨的规模。根据Tesla官方披露资料，截至2024Q3，特斯拉拥有的H100 GPU数量已超过6万张，预计到2024年年底，公司算力规模有望达到接近9万张的数量。
国内车企亦进入算力军备竞赛，蔚小理等新势力车企纷纷扩张算力资源，华为是当前国内算力资源相对最强的玩家。AI大模型创业催生的抢购算力潮，今年开始向汽车行业迁移。以理想、华为和小鹏汽车为首，向端到端智驾发起猛冲的公司，尤为激进。据36氪了解，目前理想汽车已经囤够了万张算力卡，同时还在物色数据中心的地址。根据36氪报道数据显示，2024年7月，理想的云端算力为2.4 EFLOPS，到8月底，理想算力已经陡增至5.39 EFLOPS。几乎一个月时间，理想的云端算力增加了近3 EFLOPS。同样，小鹏汽车宣布，到2025年，云端算力将从目前的2.51 EFLOPS增加到10 EFLOPS。华为智驾也在两个月内迅速将云端训练算力规模从5EFLOPS扩张到7.5 EFLOPS。
2023年华为将智选车升级为鸿蒙智行，24H1鸿蒙智行成为国内新势力品牌销量第一。根据IT之家报道，华为于2023年11月9日宣布华为智选车业务升级为鸿蒙智行（HIMA，Harmony Intelligent Mobility Alliance）。鸿蒙智行官网网站描述为：鸿蒙智行（HIMA，Harmony lntelligent Mobility Alliance）是鸿蒙智能汽车技术生态联盟，旨在与合作伙伴一起，推进汽车智能化技术发展，为用户打造卓越的智能汽车产品，提供极致的智慧出行体验，把数字世界带入每一辆车。根据证券时报报道，2024年7月，华为披露，鸿蒙智行2024年上半年累计交付194207辆汽车，登上中国新势力品牌上半年销量第一。
特斯拉FSD系统有望2025Q1进入中国，自动驾驶加速推进。根据观察者网与华尔街见闻报道，9月5日，特斯拉官方账号“Tesla AI”通过社交媒体发文宣布了一项重要进展：其备受瞩目的FSD（Full-Self Driving全自动驾驶）系统预计于明年第一季度正式在中国与欧洲市场推出。此外，特斯拉AI团队还介绍了近期FSD的迭代改进，包括9月推送V12.5.2版本，接管率提升3倍，该版本适配HW3.0平台，实现与4.0平台统一模型；推送真·智能召唤功能；推送Cybertruck自动泊车；注意力检测支持佩戴太阳墨镜；高速公路和城市统一技术栈，全部基于端到端；推送Cyberturuck的FSD功能；10月将推送FSD倒车和车位-车位能力，同时V13版本平均接管率再提升6倍。我们认为，特斯拉作为全球自动驾驶龙头自动驾驶技术正在快速迭代，FSD系统进入中国后有望加速全行业技术进步。
25H1尊界800将正式上市，华为携自动驾驶功能冲击高端电车领域。11月26日的华为Mate品牌盛典上，鸿蒙智行尊界S800正式亮相。这是鸿蒙智行“界”家族的首款“百万级”豪华轿车，也是中国新势力品牌首次冲击百万级超豪华市场无人区。尊界S800首发搭载了华为多项顶尖黑科技，拥有8S设计标准——集成超级巡航、超机动性、超级信息感知、超级隐私保护、天地网联、人工智能辅助、主动防护系统以及超可靠性。根据易车网报道，尊界S800将于25H1正式上市。
2025年我们预计自动驾驶在行业渗透率将得到显著提升，技术快速迭代过程中将涌现大量投资机会。
05
国产化有望成为投资修复领军
5.1新质生产力发展要求强调创新，外部环境或加速自主可控
新质生产力发展要求或加速投资修复，自主可控有望成为领军方向
Ø2023年9月，习近平总书记在黑龙江考察调研期间首次提到“新质生产力”。2024年1月31日，习近平总书记在中共中央政治局第十一次集体学习时强调，加快发展新质生产力，扎实推进高质量发展。
Ø从新质生产力内涵来看：根据央视新闻，新质生产力是创新起主导作用，摆脱传统经济增长方式、生产力发展路径，具有高科技、高效能、高质量特征，符合新发展理念的先进生产力质态。它由技术革命性突破生产要素创新性配置、产业深度转型升级而催生。以劳动者、劳动资料、劳动对象及其优化组合的跃升为基本内涵，以全要素生产率大幅提升为核心标志。特点是创新，关键在质优，本质是先进生产力。
Ø新质生产力投资驱动细分领域景气度复苏。考虑到新质生产力是社会发展的新动能，从其发展任务看，自主可控、数字经济等皆为重要发展方向，我们预计，在相关产业政策推动下，新质生产力发展要求的落地，有望带动诸多细分领域投资加速。
特朗普赢得大选，科技出口管制进一步收严，外部环境或加速自主可控
Ø特朗普赢得美国大选，自主可控或将成为内外部环境下重要方向之一。2024年11月6日，特朗普赢得美国大选。回顾特朗普的首个总统任期（2017年1月20日-2021年1月20日），他曾打着“让美国再次伟大”和“美国优先”的旗号，颁布实施了一系列极具争议的政策，包括大规模减税、重振制造业、打击非法移民、重新谈判贸易协定，以及增加军费等。在此前特朗普担任总统的四年内，他曾多次对中国商品加征关税，包括针对高科技产品的关税措施。而在2024年10月，特朗普在参加一档美国媒体节目时，再次发表了关于《芯片法案》、中国台湾和加征关税等个人观点。特朗普认为，中国台湾“偷走”了美国的芯片业务，应向美国交“保护费”。
Ø半导体出口管制进一步加强，自主可控迫在眉睫。当地时间2024年12月2日，美国政府发布了对华半导体出口管制措施。该措施进一步加严对半导体制造设备、存储芯片等物项的对华出口管制，并将136家中国实体增列至出口管制实体清单。
信创集采时代正在开启，央企带头采购、使用芯片等创新产品。1）2024年3月11日，中央政府采购网发布《关于更新中央国家机关台式计算机、便携式计算机批量集中采购配置标准的通知》。其中明确表示：乡镇以上党政机关，以及乡镇以上党委和政府直属事业单位及部门所属为机关提供支持保障的事业单位在采购台式计算机、便携式计算机时，应当将CPU、操作系统符合安全可靠测评要求纳入采购需求。2）2024年8月6日，国务院国资委印发《关于规范中央企业采购管理工作的指导意见》，提到“涉及国家秘密、国家安全或企业重大商业秘密，不适宜竞争性采购”、“发挥采购对科技创新的支撑作用……在卫星导航、芯片、高端数控机床、工业机器人、先进医疗设备等科技创新重点领域，充分发挥中央企业采购使用的主力军作用，带头使用创新产品”等，有望通过央企采购加速科技自主可控创新。
行业信创正在加速推进，金融、运营商等进度较快。根据第一新声音的调研，2023年，我国信创替换按照“2+8+N”节奏稳步推进。党政信创开始向区县乡镇下沉，替代核心由电子公文系统转移到电子政务。八大行业中，金融信创替换节奏最快，2023年底金融PC等终端基本完成百分百替换，部分核心系统开始进行替换；电信、电力行业信创替换节奏开始加快，一般以3-5年为周期分阶段进行改造；医疗、交通信创替换已经开始有少量案例落地，教育、石油、航空领域信创替换逐渐开始起步。除8大行业以外，汽车制造、烟草、物流等行业信创也已开始陆续试点实施。
万亿级信创产业空间打开。受宏观经济环境影响，企业信息化预算缩减，对于信息化项目投入更为谨慎。因此2023年信创市场出现阶段性变化，前三季度信创采购明显减少，至第四季度逐渐恢复。2024年看，增速有望逐步恢复，预计至2026年，我国信创市场规模可超过2.6万亿元。
5.2算力投资继续高增，国产比例有望快速提升
大模型继续迭代，训练侧投资仍有扩张。1）近期，全球大模型继续迭代，多模态、端侧等进展不断，训练端算力需求仍在增长。2）据咨询公司Omdia测算，2024年微软从英伟达购买48.5万颗“Hopper”构架GPU，远超Meta（22.4万颗）以及云端运算竞争对手亚马逊（19.6万颗）和Google（16.9万颗）。字节跳动与腾讯2024年分别订购了约23万块英伟达芯片，其中包括H20型号（Hopper的低端版本），经过修改以满足美国对中国客户的出口管制。GPU出货量继续走高，算力需求依旧旺盛。
算力需求开始向推理倾斜，主流模型日均Token已达数万亿。1）技术层面来看，推理阶段优化是下一个发力点。OpenAI联合创始人Ilya Sutskever指出，通过增加数据和计算能力来提升预训练模型的效果已达到瓶颈。当前，OpenAI在o1模型中采用了“测试时计算”（test-time compute）技术，允许模型在推理阶段进行多步推理，类似于人类的思考过程。其他AI厂商，如Anthropic、xAI和Google DeepMind也在开发类似的技术，通过优化推理阶段来提升模型性能。2）AI应用端来看，随着大模型在应用侧规模化部署，算力需求已向推理端倾斜。2024年12月18日举办的火山引擎FORCE大会上，火山引擎CEO谭待表示，截至目前，豆包大模型日均tokens使用量超过4万亿，较5月发布时期增长超过33倍，tokens使用量直接反映了模型的广泛应用和市面需求，大模型应用正在向各行各业加速渗透。自2024年9月至12月，豆包大模型在信息处理场景的调用量增长了39倍，客服与销售场景增长16倍，硬件终端场景增长13倍，AI工具场景增长9倍，学习教育等场景也有大幅增长。3）海外AI应用同样加速扩张，软件厂商SAP将生成式AI智能副驾Joule置于商业模式核心；AppLovin推出AI广告引擎模型Axon2.0提高广告匹配效率等。AI应用端的大规模扩张会显著加速模型推理侧算力需求，4）据IDC此前预测数据，云端推理占算力的比重将逐步提升，预计到2026年推理占62.2%，训练占37.8%。
同时，智算国产化比例快速提高，各类政策、招投标均有落地。1）随着外部对于高端芯片出口管制的不断加强，海外厂商生产的GPU出口国内受限。目前，国内使用的GPU仍主要来自于NVIDIA等厂商，国产算力替代空间广阔。2）AI算力需求增加的背景下，算力国产化进程提速。2024中国移动算力网络大会上，中国移动宣布全球运营商最大单体智算中心——中国移动智算中心（呼和浩特），已投产使用，部署约2万张AI加速卡，AI芯片国产化率超85%。3）我国政府出台多项相关政策，招投标加速落地，积极推进智算中心建设。如《新型数据中心发展三年行动计划（2021-2023年）》《“十四五”国家信息化规划》《“十四五”数字经济发展规划》等一系列政策将智算中心的发展作为重点规划发展对象；《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》，明确提出在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏等8地启动建设国家算力枢纽节点，实施“东数西算”工程，构建全国一体化大数据中心体系。
供给端来看，ASIC架构渗透加快，博通AI业务收入高增。1）北京时间12月12日美股盘后，博通公布了2024财年第四财季财报，实现业绩超预期增长，ASIC定制化芯片是重要推动点。公司2024财年AI业务实现收入122亿美元，同比增长220%，驱动半导体业务的收入创新高至301亿美元，公司整体营收同比增长44%至创纪录新高的516亿美元。博通CEO Hock Tan表示，公司领先的人工智能XPU和以太网网络产品组合是AI业务取得成功的关键因素，这也使得公司在人工智能芯片市场中占据了重要地位，成为推动公司业绩增长的核心动力之一。2）在业绩发布会中，公司表示，预计2027年AI可服务市场规模为600-900亿美元，测算空间包括公司已有的三家人工智能专用集成电路客户，若公司赢得另外两家头部公司业务，业务规模将进一步提升。
相比NV生态，ASIC更为开放，推理阶段来临，利好国产芯片渗透。1）半导体芯片中的数字芯片大致可分为逻辑芯片、存储芯片以及微控制单元（MCU），而CPU、GPU、FPGA、ASIC则属于逻辑芯片，可基于逻辑门电实现运算与逻辑判断功能。AI运算由此衍生出两条路径：一种是以英伟达GPU为代表的通用路径，适合通用高性能计算；另一种是ASIC定制芯片为代表的专用路径。尽管GPU在处理大规模并行计算任务时表现出色；而经过特殊设计的ASIC在处理单个运算任务时能实现更高的处理速度和更低的能耗，更适用于某些特定场景、推理端以及边缘计算。2）考虑科技大厂内部生态较为完备，大规模量产后，ASIC的单位成本或可更低，例如，亚马逊Trainium芯片在推理任务中比英伟达H100 GPU便宜约30%至40%；谷歌也在不断优化其TPU系列，最新的TPU v6在能效上比上一代提升67%。3）我国ASIC行业研发基础扎实且发展势头强劲，如寒武纪、澜起科技、黑芝麻、地平线、华为海思、百度以及阿里巴巴等均已布局ASIC产品，且部分国产ASIC技术已经达到国际领先水平。3）目前大模型训练中较为主流的NVIDIA GPU+CUDA计算生态是完全封闭的，大部分开发者若想融入当下生态只能选择兼容CUDA。同时，在2024年3月，英伟达宣布不再允许使用转译层在其他GPU上运行CUDA软件，进一步巩固CUDA生态壁垒。而ASIC作为一种专用集成电路，其设计并不依赖于CUDA或任何特定编程框架，科技大厂与芯片厂商可形成稳定关系，实现共同迭代成长，国内厂商有望实现追赶。
5.3华为与信创共振，鸿蒙PC即将到来
华为打造面向通用计算的鲲鹏和面向AI计算的昇腾两大计算产业，截至2024年9月，已联合7600家伙伴和635万开发者，共同开发了2万多个解决方案。
鲲鹏从迁移适配走向原生开发，实现一次开发构建多平台版本，效率更高，性能更优。2023年底华为启动鲲鹏原生开发计划，截至2024年9月，已有200多家头部伙伴实现鲲鹏原生开发，覆盖金融、运营商、政府、电力等行业核心系统，计划到2025年，鲲鹏原生开发伙伴将超越1000家，覆盖行业主流应用，共同加速数智基础设施的应用创新。
昇腾计算的基础软硬件是产业的核心，也是AI计算能力的来源。
1）昇腾计算的硬件系统：
Ø基于华为达芬奇内核的昇腾系列处理器等多样化AI算力；
Ø基于昇腾处理器的系列硬件产品，如嵌入式模组、板卡、小站、服务器、集群等。
2）昇腾计算的基础软件体系：
Ø异构计算架构CANN及对应的驱动、运行时、加速库、编译器、调试调优工具、开发工具链MindStudio和各种运维管理工具等，开放给广大的开发者和客户；
ØAI计算框架，包括开源的MindSpore，以及各种业界流行的框架，作为生态的有机组成部分。同时，昇腾计算产业秉承开放的生态建设思路，支持各种计算框架的对接。
华为昇腾已经形成完整软硬件生态体系。截至2024年12月，硬件伙伴从5家发展到60多家，伙伴基于昇腾开发的硬件产品已经近千款。软件伙伴也从100多家发展到2000多家，联合开发的解决方案也已4000多个，广泛应用于互联网、金融、政府、电信、能源、交通、公共事业等行业核心业务场景。
目前，以开源鸿蒙为底座的生态设备突破10亿，正持续赋能行业转型升级。
Ø产业应用方面：开源鸿蒙与主流芯片厂商合作，超过120款芯片完成适配，超过900款软硬件产品通过兼容性测评。不仅覆盖了电力、交通、医疗、金融等多个基础行业领域，在穿戴、超高清、家庭终端等消费者领域也有了关键进展，为各行各业提供重要的技术支撑和生态基础。
Ø技术治理方面：项目管理委员会积极构建适合社区发展的技术治理体系，持续推动技术规范化和成熟化，确保版本持续演进，能力快速迭代。创新推进方面，设立开源鸿蒙SIG（特别兴趣小组）超60个，专注专业技术领域及创新项目的架构设计、开源开发、项目维护等，涵盖内核、图形、编译器运行时和软总线等诸多技术领域。
Ø代码共建方面：社区已汇聚8100多名贡献者和70多家单位持续共建，项目代码量累计超过1.2亿行。
Ø人才发展方面：目前开源鸿蒙人才生态已广泛覆盖超过300所院校，吸引了7万余名师生积极投身“学－考－用－赛－留”闭环路径中。已有5万+开发者通过开源鸿蒙人才认证考试，20余家产业链上下游企业开放开源鸿蒙岗位。
鸿蒙系统2024年Q1全球份额达4%，在国内超越iOS成第二大系统。根据Counterpoint发布的统计数据，2024Q1，鸿蒙操作系统在全球市场的份额达到4%，并在中国市场上超越iOS，成为第二大操作系统。市场份额的增长得益于华为旗舰产品的热销。同时，鸿蒙操作系统的5G普及率从2023Q1的9%上升至50%。报告还指出，华为在供应链本地化方面的努力，为鸿蒙操作系统的市场前景提供了广阔空间。
目前的华为PC或将是最后一批搭载Windows系统的笔记本电脑。1）根据财联社的报道，2024年9月20日，华为常务董事、终端BG董事长、智能汽车解决方案BU董事长余承东表示，目前的华为PC或将是最后一批搭载Windows系统的笔记本电脑，后续将会有鸿蒙系统的PC产品。
06
诸多领域投资修复有望加快
6.1 卫星互联网：两大星座有望进入常态化组网，2025年行业迎来加速
GW星座与千帆星座2024年分别开始组网，2025年两大星座有望进入常态化组网。1）根据腾讯网报道，北京时间12月16日18时，长征五号乙运载火箭在海南文昌卫星发射中心成功发射，顺利将卫星互联网低轨01组卫星送入预定轨道，标志着中国星网的首次批量组网发射圆满完成，这次发射采用了“一箭10星”的方式。此次发射的低轨01组卫星，主要使用Ka等频段载荷，旨在为全球用户提供宽带通信和互联网接入等服务。这是中国星网“国网（GW）星座”计划中的首次批量发射，且首次采用长征五号B火箭执行卫星互联网任务。根据国际电信联盟的申请，中国星网计划发射多达12,992颗卫星，进一步推动全球互联网覆盖。2）根据C114通信网报道，2024年12月5日我国在太原卫星发射中心使用长征六号甲运载火箭，以一箭18星方式，成功将“千帆星座”第三批组网卫星送入预定轨道，发射任务取得圆满成功。目前，“千帆星座”在轨组网卫星数量达到54颗。千帆星座于2023年启动建设，包括三代卫星系统，采用全频段、多层多轨道星座设计，一期将完成发射1296颗卫星，未来将打造1.4万多颗低轨宽频多媒体卫星的组网。
海南国际商业航天发射场顺利完成首发，2025年有望进入高密度发射态势。根据环球时报报道，随着长征十二号运载火箭成功将卫星送入预定轨道，我国首个商业航天发射场——海南国际商业航天发射场（以下简称“海南商发”）的首次发射取得圆满成功。海南商发的建成并成功首发，填补了我国没有商业航天发射场的空白，也完成了星箭制造、商业发射场测试发射，以及卫星数据应用服务的商业航天全产业链闭环，进一步提升了我国航天发射能力，也为我国民、商大规模低轨星座组网任务等空间基础设施工程建设，提供强有力的发射保障。按照计划，2025年海南商发预计具备执行20发任务的发射能力，届时将形成月月有发射的高密度发射态势。
我们认为，随着两大国产低轨星座进入常态化组网，2025年我国低轨卫星互联网建设将得到显著加速，相关产业成熟度有望迅速增加，强烈建议关注有此带来的行业投资机会。
6.2医疗：下游订单呈企稳态势，AI医疗进入成长期
国内医疗信息化市场规模突破800亿元，人口老龄化及慢性病催生需求。根据IDC数据，2011-2019年，我国医疗信息化行业市场规模逐年递增，且增速保持在10%以上的较高水平，2023年我国医疗信息化市场规模突破800亿元。随着人口老龄化和慢性病负担的增加，医疗服务体系面临优化的迫切需求。同时，中国作为世界上老龄人口过亿的国家，老龄化进程不断加快。据第七次全国人口普查，60岁及以上人口占比上升5.4%，其中65岁及以上人口占13.5%。老年人群中慢性疾病患病率高，65岁以上人群中有62.3%患有慢性疾病。此外，慢性病导致的疾病负担占总疾病负担的近70%，死亡人数占总死亡人数的86.6%。因此，优化医疗保障体系、创新养老模式，通过信息化手段实现高质量的老年生活，成为解决老年护理供给不足、减轻医疗服务负担的关键。
医疗信息化政策持续推进，智慧医疗分级评价标准有望更新。
1）2024年5月23日，北京市人民政府办公厅印发《北京市加快医药健康协同创新行动计划（2024-2026年）》（简称行动计划），提出为加快发展新质生产力，推动医药健康产业更高质量更高水平发展，特制定本行动计划。主要目标是，到2026年，北京市医药健康产业总规模达到1.25万亿元（其中，医药工业营业收入达到2400亿元），固定资产投资每年100亿元以上。
2）2024年06月03日，国务院办公厅关于印发《深化医药卫生体制改革2024年重点工作任务》的通知，深入开展全国医疗卫生机构信息互通共享攻坚行动，推动健康医疗领域公共数据资源开发利用，推进医疗服务事项“掌上办”、“网上办”，整合医疗医药数据要素资源，围绕创新药等重点领域建设成果转化交易服务平台。
3）2024年5月28日，国家卫生健康委医院管理研究所在北京市召开主题为“融智慧、强质量、助发展”的智慧医院助力公立医院高质量发展学术交流大会，进行智慧医疗分级评价标准修订，新标准对指标架构进行了重新设计，具体包括：
增加的2个角色，包括医疗管理和电子病历安全。医疗管理要求包括医疗质控、护理质控、准入与职权管理、不良事件管理和感控管理等。强化安全管理，细化不同层面安全职责，安全管理体系强化“人防”，安全技术体系强化“物防”“技防”，业务连续与灾备，要求强化运维支持，保证业务运行。
新标准对区域协同提出了要求。按照国家整体政策要求，从5级开始要求区域数据的使用，涉及55项，占比7%。5级开始强调区域数据的查询，6级和7级都强调区域数据的利用，8级强调区域数据的健康和自采管理。
新标准增加了中医、中药的要求，增加32项评价内容。主要包括中药：分类、汤药机读标签、煎药相关要求；知识库：行十八反、十九畏、中医禁忌症等的检查；中医治疗：中医临床路径、针灸、穴位等要求；中医病历：中医疾病诊断、中医证候诊断、四诊信息等结构化内容；中药处方格式及书写规范；护理记录：调护执行记录。
新标准增加“人工智能”要求。包括人工智能应用如方案推荐、辅助判断、病历辅助生成、病历内涵质控，以及数字疗法，如院后诊疗方案、自采数据形成治疗计划。其中“智慧语音对话”将调整到新版《智慧服务》标准中。
医疗IT订单有望呈现企稳态势，千万级大单频出。2022年受宏观环境影响，订单数量和交付能力都受到影响；由于医疗需求的复苏本身存在一定的滞后性，2023年各医疗IT公司订单及营收未见明显好转迹象。进入2024年，随着政策支持力度进一步加大，以及医院端的逐步恢复，医疗信息化订单有望呈现企稳态势，千万级大单频出。
6.3教育：政策支持教育领域设备更新，教育IT企业有望核心受益
2024年5月，国家发展改革委、教育部发布《教育领域重大设备更新实施方案》，支持教育领域设备更新。
支持内容为：
（一）普通高校教学科研仪器设备。服务高校人才培养、学科建设、科学研究的重大教学科研仪器设备。重点聚焦集成电路、人工智能、量子科技、生命健康、航空航天、材料、能源等战略急需和新兴领域，以及新工科、新医科、新农科、新文科建设，更新不适应教学科研需求、性能无法达到教学科研相关配置标准或影响使用安全、已达到最低使用年限的设备。
（二）职业院校（含技工院校）实训教学设备。符合专业教学要求及行业标准，或职业院校专业实训教学条件建设标准（职业学校专业仪器设备装备规范）的专业实训教学设备。重点聚焦新一代信息技术产业、高档数控机床和机器人、高端仪器、航空航天装备、船舶与海洋工程装备、先进轨道交通装备、能源电子、节能与新能源汽车、电力装备、农机装备、新材料、生物医药及高性能医疗器械等重点行业和领域，更新不适应实训教学需求、未达到相关实训教学条件标准、影响实训教学安全的设备。
支持标准为：
（一）对地方院校的设备更新项目，原则上按照东、中、西、东北地区分别不超过核定总投资40%、60%、80%、80%进行支持，享受特殊区域发展政策地区按照具体政策要求执行。
（二）对中央部属高校的设备更新项目，原则上按照不超过核定总投资70%的比例进行支持。
（三）在上述支持比例的基础上，采取投资限额管理，“双一流”高校支持额度不超过5亿元，其他学校支持额度不超过2亿元。党中央、国务院部署的重大项目，可不受上述限额管理。
我们认为，国家对教育领域设备更新政策，有利于促进学校capex支出提升，教育IT相关企业有望核心受益。
6.4信息安全：长期需求确定性强，整体基本面亟待复苏
国家对数字安全重视程度凸显，长期需求确定性强。根据网信办发布的《数字中国建设整体布局规划》，在数字中国顶层设计中，将数字安全屏障和数字技术创新体系并列为“两大能力”，建设数字中国成为发展的新潮流，网络安全作为数字化经济的基础和底座也已成为共识。
网络安全市场规模持续增长。根据艾媒咨询最新发布的《2023年中国网络安全产业发展研究报告》，2023年中国网络安全市场规模约为683.6亿元，同比增长8.0%，预计2027年中国网络安全市场规模有望增至884.4亿元。
市场集中度逐年提升，行业竞争格局有望改善。根据中国网络安全产业联盟数据，2022年我国网络安全市场CR1为9.83%，CR4为28.59%，CR8为44.91%，此外，2018-2022年，领军企业的市场份额始终保持上升趋势，前四名企业的市场份额已经从2018年的21.71%升至2022年的28.59%。网络安全市场集中度持续提升，行业竞争格局有望改善。
下游行业复苏进度不均，行业需求存在后置性特征。考虑到网络安全下游行业较为分散，从宏观角度看不同行业的复苏进度不均，对网络安全的投资可能存在需求侧压力。同时信息化投资相较基础设施建设存在滞后，而国内网络安全需求整体则往往滞后于信息化投资。目前网络安全行业整体仍在复苏阶段，预计行业内公司整体业绩改善尚需时间。
6.5 IT基建：万亿国债有望刺激科技Capex，资金来源条件改善
2024年万亿国债计划发布，有望刺激科技领域Capex。根据央视网消息，财政部5月13日发布通知，明确今年将发行1万亿元超长期特别国债，其中，5月17日将首发400亿元30年期特别国债。根据安排，今年发行的1万亿元超长期特别国债期限包括20年期、30年期和50年期，发行次数分别为7次、12次和3次。发行时间分布在5月中旬至11月中旬。付息方式均为按半年付息。其中，30年期将最先在5月17日首发。北京国家会计学院副院长李旭红分析称：“在一季度的基础上，撬动社会的投资，对整个市场的资金安排、金融的稳定有积极的作用。”从主要投向领域看，今年超长期特别国债将专项用于国家重大战略实施和重点领域安全能力建设。李旭红介绍称：“比如高水平的科技自立自强、城乡融合发展、区域协调发展、保障粮食和能源安全、美丽中国建设，这些领域都是我们重点支持的。”
特别国债与专项资金支持对设备更新Capex提供支持，下游IT基础设施相关企业有望获得资金来源。2024年9月23日，根据国家发展改革委召开专题发布会介绍，财政资金保障和监管是加力推进“两新”工作的关键环节，对有序推进“两新”工作至关重要。财政部积极贯彻落实党中央、国务院决策部署，及时下达超长期特别国债和设备更新贷款贴息资金，切实做好资金保障和监管工作。
1）分批次直接向地方安排1500亿元超长期特别国债资金。国家发展改革委牵头，综合各地区常住人口、GDP、汽车和家电保有量等因素，确定各地区资金规模后，财政部第一时间按60%比例向地方预拨900亿元资金，并要求各省抓紧将预算资金分解下达至同级有关部门或下级财政部门，有效保障各地及时启动相关工作。同时，财政部密切跟踪各地工作进展情况，实时掌握资金使用进度，并根据地方实际工作进展情况，及时下达剩余600亿元资金，有效保障中秋、国庆期间消费品以旧换新补贴资金需求。
2）及时下达大规模设备更新专项资金，收到国家发展改革委转来的超长期特别国债资金支持设备更新项目清单后，财政部第一时间启动预算下达程序，下达相关资金，并要求地方各级财政部门按照项目实施进度及时拨付资金，保障相关项目有序实施。
3）拨付第一笔设备更新贷款贴息资金。中央财政优化资金申领流程，向省级财政预拨贴息资金，省级财政按季度向银行预拨贴息资金，银行在收息时直接扣除，经营主体免申即享优惠利率。财政部安排设备更新贷款贴息资金200亿元，目前已拨付第一笔贴息资金80亿元，提振经营主体设备更新积极性，加速设备更新和技术改造。
07
ETF大时代与并购重组贯穿资本市场线
全球ETF市场保持快速发展势头。截至2024年6月底，全球挂牌交易的ETF资产总规模超13万亿美元，资金大幅净流入超6000亿美元。从资产类别来看，权益ETF规模占比超75%，债券ETF规模占比超15%，商品ETF规模占比近2%。截至2024年6月底，全球挂牌交易的ETF资产总规模达到13.17万亿美元，较2023年底增加13.44%。近20年的规模年均复合增长率超20%，产品数量更是连续20年保持正增长。
美国ETF市场在规模方面长期占据全球市场主导地位。截至2024年6月底，美国市场ETF规模为9.18万亿美元，占全球ETF市场规模比重近七成，其中纽交所6.89万亿美元，排名全球第1；纳斯达克交易所1.64万亿美元，排名全球第2；芝加哥期权交易所0.69万亿美元，排名全球第4。
权益ETF占股票总市值比重反映了ETF市场的发展程度和成长空间。截至2024年6月底，美国权益ETF规模为7.2万亿美元，美国股票市场总市值为58万亿美元，占比为12.4%，中国权益ETF规模约0.25万亿美元，股票总市值约11万亿美元，占比约2.2%，还有较大发展空间。
2024年9月24日以来股票ETF市场大幅增长，其中，中证1000ETF规模增长达190.8%。2024年9月24日以来，股票ETF整体规模从18307亿元增长至11月8日27607亿元，增长50.8%；其中，中证1000ETF增长达190.8%。
随着ETF市场的蓬勃发展，互联网等渠道投资者对ETF接受度不断提升。根据东方财富半年报，2024H1东方财富互联网金融电子商务平台共计实现基金认（申）购（含定投）交易86,033,083笔，基金销售额为8,513.82亿元，其中非货币型基金共计实现认（申）购（含定投）交易54,327,923笔，销售额为4,996.64亿元。截至2024H1，天天基金累计基金销售额10.86万亿元。
境内ETF市场资金持续净流入。2024年上半年非货币ETF净流入额高达4617亿元，约占2023年全年净流入额的八成。分类型来看，宽基ETF净流入最高，达4076亿元，约为2023年宽基ETF净流入额的1.3倍。除此之外，策略ETF（主要为红利ETF）净流入160亿元，商品ETF净流入180亿元，债券ETF净流入234亿元。
上市公司并购重组的政策陆续出台，鼓励央国企等加快并购重组。
9月24日，证监会主席吴清在国新办新闻发布会上官宣后，证监会当日就发布《关于深化上市公司并购重组市场改革的意见》，坚持市场化方向，更好发挥资本市场在企业并购重组中的主渠道作用。《意见》从服务新质生产力发展、鼓励产业整合、提高监管包容度、提升交易效率等六方面深化并购重组市场改革。
9月26日，中共中央政治局召开会议，分析研究当前经济形势，部署下一步经济工作。中共中央总书记习近平主持会议。要支持上市公司并购重组，稳步推进公募基金改革，研究出台保护中小投资者的政策措施。
9月27日，国务院国资委召开的国有企业改革深化提升行动2024年第三次专题推进会上，提出要围绕新技术、新领域、新赛道，开展更多高质量并购。
与此同时，各地政府也迅速出台了相关政策。
l11月12日，《上海市支持上市公司并购重组行动方案（2025—2027年）》并指出，并购重组是提高上市公司质量、培育龙头企业的重要方式。
l11月11日，无锡举办并购重组项目对接会，通过搭建并购标的与上市公司对接平台，推动上市公司高质量发展。
l10月24日，深圳发布《深圳市促进创业投资高质量发展行动方案（2024-2026）（公开征求意见稿）》（下称《行动方案》）。到2026年，深圳力争形成万亿级政府投资基金群、千亿级“20+8”产业基金群、百亿级天使母基金和种子基金群；备案股权投资及创业投资基金争取超过1万家等。推动产业链主企业、大型科技企业和上市公司围绕产业链上下游开展企业风险投资（CVC）、参与上下游协同创新。
根据证券日报12月20日报道，据数据统计，今年以来，A股共披露106单重大资产重组（以首次披露日期统计，剔重），超过去年同期。其中48单为“并购六条”出台以来披露的重大资产重组计划，占比45.28%。从并购标的来看，以生物医药、半导体等新兴产业为主。
复盘2014年-2015年并购热潮：
2014年3月，国务院发布的《关于进一步优化企业兼并重组市场环境的意见》进一步提出要减少企业兼并重组相关行政审批，营造良好的市场环境，发挥资本市场作用。同年10月24日，证监会发布修订后的《上市公司重大资产重组管理办法》办法规定，将对不构成借壳上市的上市公司重大购买、出售、置换资产行为取消审批，取消要约收购事前审批及两项要约收购豁免情形的审批等。上述政策的松绑，彻底引爆了此轮A股并购行情。
据上交所研究报告显示，2014年较有代表性的42起跨界并购案中，大部分并购买方处于经营压力较大的传统行业，而标的企业集中于新兴行业，具体细分行业包括游戏、影视、广告、移动互联网等。在此股跨界并购浪潮当中，跨界并购的估值也不断刷新纪录。据统计，42起跨界并购平均溢价为9.7倍，超过10倍的高溢价并购有14起。2015年是上市公司发生并购最频繁的年度，当年67%的上市公司发生了并购行为。
我们认为，政策在并购重组方面逐步放宽，为我国资本市场发展提供利好条件。国企改革背景下，并购重组助力国企布局新兴产业、提升经营效率，有望贯穿资本市场主线。
08
投资建议
建议关注：
AI应用：1）字节AI链：寒武纪、海光信息、润欣科技、润泽科技、恒玄科技、国光电器、实丰文化、乐鑫科技、欧陆通、浪潮信息、汉得信息、华懋科技、海天瑞声、法本信息、新致软件、亚康股份、中兴通信、申菱环境、兆龙互连；2）其他大厂AI链：科大讯飞、软通动力、润达医疗、赛意信息、弘信电子、金山云、朗新集团、光云科技、科华数据等；3）特种行业AI：品高股份、能科科技、海格通信、振芯科技、道通科技。4）B端提效&AI编程：金山办公、泛微网络、恒生电子、金证股份、卫宁健康、创业慧康等。5）其他AI应用：云天励飞、小商品城、漫步者、焦点科技、佳发教育、嘉和美康、金桥信息、新大陆等。
自动驾驶&机器人：江淮汽车、世运电路、赛力斯、德赛西威、三花智控、北特科技、拓普集团、蓝黛科技、万马科技、中科创达、长安汽车。
国产化：寒武纪、海光信息、中科曙光、纳思达、浪潮信息、金山办公、华懋科技、弘信电子、达梦数据、中国软件、顶点软件、中国长城、景嘉微、神州数码、太极股份、海量数据、麒麟信安、软通动力、禾盛新材、云赛智联、神州数码、高新发展、中际旭创、新易盛、工业富联、协创数据。
资本IT：2C：同花顺、指南针、东方财富、银之杰等；2B：恒生电子、顶点软件、金证股份、财富趋势等。
投资修复其他领域：
IT基建：海康威视、大华股份、云赛智联、安恒信息、国盾量子、铖昌科技、中国卫星、上海瀚讯、用友网络、金蝶国际、中科江南、博思软件、创意信息、广联达、广电运通、吉大正元、深信服、金溢科技、信息发展、朗科科技、万集科技、奇安信、电科网安、通行宝。
09
风险提示
技术迭代不及预期风险：若技术迭代不及预期，则对产业链相关公司会造成一定不利影响。
经济下行超预期风险：若宏观经济景气度下行，固定资产投资额放缓，影响企业再投资意愿，从而影响消费者消费意愿和产业链生产意愿，对整个行业将会造成不利影响。
行业竞争加剧风险：若相关企业加快技术迭代和应用布局，整体行业竞争程度加剧，将会对目前行业内企业的增长产生威胁。
数据滞后性风险：若数据的采集、使用存在时间延迟，可能数据不能及时反映当前的实际情况。
具体分析详见2024年12月30日发布的报告《2025年度策略：大势已成》
分析师 | 刘高畅 |
执业证书编号：S0680518090001 | |
邮箱：liugaochang@gszq.com | |
分析师 | 杨然 |
执业证书编号：S0680518050002 | |
邮箱：yangran@gszq.com | |
分析师 | 赵伟博 |
执业证书编号：S0680523080002 | |
邮箱：zhaoweibo@gszq.com | |
分析师 | 陈芷婧 |
执业证书编号：S0680523080001 | |
邮箱：chenzhijing3659@gszq.com | |
分析师 | 陈泽青 |
执业证书编号：S0680523100001 | |
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分析师 | 徐少丹 |
执业证书编号：S0680524120003 | |
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