2024年计算机行业策略：落地为王.pdf

敬请参阅末页重要声明及评级说明 证券研究报告 2022024 4 年计算机年计算机策略策略：落地为王落地为王 Table_IndNameRptType Table_IndNameRptType计算机计算机 行业研究/专题报告 、Table_IndNameRptType计算机计算机&汽车汽车 智能网联汽车系列报告（十二）/行业深度）、行业行业评级：评级：增增 持持 报告日期：2024-01-29 Table_Chart 行业指数与沪深行业指数与沪深 300300 走势比较走势比较 Table_Author 分析师分析师：金荣金荣 执业证书号：S0010521080002 邮箱：jinrong 分析师分析师：王奇珏王奇珏 执业证书号：S0010522060002 邮箱： Table_Report 相关报告相关报告 主要观点：主要观点：Table_Summary 回顾回顾 2023 三大主线：三大主线：AI 大模型、华为链、数据要素大模型、华为链、数据要素 以 GPT 为代表的 AI 大模型掀起新一轮科技浪潮，算力基础设施构建、基础大模型开发、多垂类场景精调、赋能各细分赛道，全领域的变革正在快速演绎。阻碍与机遇并存，随着美国限制性政策层层加码，以华为昇腾、寒武纪、海光为代表的国产 AI 硬件厂商乘势崛起，市场规模显著提升。纵观全年，META ERP、昇腾、智行、鸿蒙发展节奏持续推进，助推自主可控及技术进步。数据要素方面，确权、定价、交易等规则持续完善，从上游数据掌握者、中游数据资产经营及技术设施服务商、到下游数据应用落地方价值不断兑现。垂类场景垂类场景 AIGC 成果颇丰，星辰大海支撑长期发展成果颇丰，星辰大海支撑长期发展 金融领域，金融领域，恒生大模型 LightGPT 从基础常识、语义理解、数学计算、多轮对话等多维能力出发，支持投顾、投研、运营、合规等多场景落地。工业领域，工业领域，鼎捷 ChatFile 能够帮助企业一线人员编写邮件、代码、策划方案、视频脚本、翻译、跨部门协作、法务审查和咨询等复杂任务。GIS 领域领域，星图“空天灵眸”、宏图“天权”模型对于原始数据的自动化处理，可以省下大部分的数据标注、分析的人工。网络安全领网络安全领域域，深信服、奇安信等厂商的安全大模型，可在日常运维时提高预警效率、节约后台人力成本。关注低位领域，寻找反弹机会关注低位领域，寻找反弹机会 目前计算机所有板块均进入回调，但仍有部分子行业具有相对较强的刚需属性，可适当寻找反弹机会，如财税 IT（财税监管系统升级，带动电子凭证平台与功能需求），医疗 IT（数据局监管要求，二三级医院的院内系统升级），金融 IT（稳定下游系统升级维护需求，叠加 AI 较早应用），智能汽车（销量有望回暖，华为加速汽车链布局，合作伙伴数量快速增加），信息安全及密码（AI 前期基础建设带来部分厂商相对景气），工业软件（预期切换，制造业景气度有望进一步修复，出海规模有望进一步扩大，政策催化仍较为明显）。风险提示风险提示 1）整体经济环境变化带来的不确定性；2）财政与货币政策低于预期；3）供应链波动加大，影响科技产业总体发展；4）汇率波动带来的海外业务汇兑损失影响；-40%-30%-20%-10%0%10%沪深300计算机(申万)Table_CompanyRptType 行业研究行业研究 敬请参阅末页重要声明及评级说明 2/75 证券研究报告 正文正文目录目录 引言：引言：.7 1 AI 大模型，理想照进现实大模型，理想照进现实.8 1.1 随着 AI 大模型的发展，自上而下带动产业链.8 1.2 算力与算力租赁，需求持续向上.10 1）AI服务器需求旺盛，国产算力有望加速.10 2）算力租赁价格受供需关系影响，有望保持长期高水位.11 1.3 国内 AI 大模型备案扩容，商业模式逐步清晰.12 1）ToG、ToB端：.13 2）To C端：.18 2 数字经济，数据局成立后大展拳脚数字经济，数据局成立后大展拳脚.24 2.1 中央及地方的数据要素发展.24 2.2 产业链进展.26 1）医保数据要素.26 2）“数据要素”三年行动计划征求意见，各细分行业有望加速发展.28 3 华为链，国产软硬件与卫星应用有望放量华为链，国产软硬件与卫星应用有望放量.33 3.1 华为硬件：鲲鹏昇腾助力算力需求增长.33 3.2 PC 鸿蒙打破海外垄断.37 3.3 卫星行业投入仍具有一定确定性.38 4 重点行业重点行业.41 4.1 财税 IT：财税改革加速推进，电子凭证系统建设孕育广阔空间.41 4.2 金融科技：AI 落地的先锋场景.45 4.3 医疗 IT：“以评促建”推动医院信息化建设，医疗 IT 行业复苏.47 4.4 智能汽车：政策催化+销量回暖+技术迭代，智能汽车行业迎来高景气.54 4.5 网安及密码子版块：刚需市场，整体规模向下有限.59 5 24 年展望：业绩低基数、机构持仓仍有提升空间年展望：业绩低基数、机构持仓仍有提升空间.62 5.1 2022 年行情回顾：板块整体跑赢市场.62 5.2 2024 年展望：2023 业绩弱复苏，2024 仍有改善空间.64 5.3 2023 年展望：机构持仓与估值仍有提升空间.65 6 投资建议与标的投资建议与标的.67 6.1 中科江南：财政信息化领军，医保与会计电子凭证加速推进.67 6.2 博思软件：卡位财政 IT，成长空间广阔.67 6.3 同花顺：兼具流量与技术，AI 赋能加速发展.68 6.4 金蝶国际：云化战略持续推进，ERP 领军者加速发展.69 6.5 首都在线：赋能 AIGC 新基建，驱动未来新机遇.71 6.6 诺力股份：新能源叉车领军者，全栈式仓储物流方案提供商.71 6.7 鼎捷软件：工业领域的 AIGC 先行者.72 Table_CompanyRptType 行业研究行业研究 敬请参阅末页重要声明及评级说明 3/75 证券研究报告 6.8 神州数码：华为老牌合作伙伴，AI 服务器产品逐渐发力.73 风险提示风险提示.74 Table_CompanyRptType 行业研究行业研究 敬请参阅末页重要声明及评级说明 4/75 证券研究报告 图表图表目录目录 图表 1 GPT-4 在语言对话中的表现.8 图表 2 GPT-4 在各种垂直领域的能力.9 图表 3 英伟达 A100 产品拆解图.10 图表 4 全球 AI 服务器出货量及增速.10 图表 5 英伟达 H200 产品.10 图表 6 英伟达 DGX A100 SU（包括 20 台 DGX A100 服务器）是 SuperPOD 集群基本组成单位.10 图表 7 DEEPLN 平台提供的算力租赁参考价格（单日单卡）.11 图表 8 算力租赁市场价格测算.12 图表 9 国内 AI 大模型牌照发放进展.12 图表 10 拓尔思 AIGC 发展路径.13 图表 11 拓天的体系结构和功能.14 图表 12 拓尔思通用大模型+专业模型在商业落地的融合流程.15 图表 13 遥感大模型架构.15 图表 14 空天灵眸大模型.16 图表 15 美亚柏科一体机.17 图表 16 影像鉴定部分中标产品单价.17 图表 17 万兴科技产品矩阵.18 图表 18 万兴科技 Filmora 13.20 图表 19 万兴喵影与 Filmora 定价.20 图表 20 金山办公 AI 三大战略方向.21 图表 21 AIGC：WPS AI 生成周报.21 图表 22 Copilot：WPS AI 输入需求自动填充公式.22 图表 23 Insight：WPS AI 超长文档快捷获取信息.22 图表 24 二十大报告对科技、安全的目标.24 图表 25 国家数据局成立.24 图表 26 地方数据要素政策.26 图表 27 社会保险、惠民保与商业保险的区别.26 图表 28 医保数据开放与商保之间的关系.27 图表 29 医保数据要素数据服务费市场空间测算.27 图表 30 医保数据要素支付系统建设市场空间测算.28 图表 31 “数据要素”三年行动计划（20242026 年）（征求意见稿）12 大重点行业.29 图表 32 以“鲲鹏+昇腾”为核心的基础芯片族.33 图表 33 昇腾 910 处理器.34 图表 34 昇腾 310 处理器.34 图表 35Atlas 300T 训练卡.34 图表 36 Atlas 300T 训练卡拆解图.34 图表 37 Atlas 300T A2 训练卡.34 图表 38 Atlas 300T A2 训练卡接口图.34 图表 39 Atlas 900 AI 集群.35 图表 40 昇腾计算产业生态.36 图表 41 MindSpore 超大规模自动并行.36 Table_CompanyRptType 行业研究行业研究 敬请参阅末页重要声明及评级说明 5/75 证券研究报告 图表 42 香橙派 RK3566 开发板.37 图表 43 香橙派 Orange Pi OS 文件管理界面.37 图表 44 华为擎云 L420.38 图表 45 截至 2022.04.30 全球运行卫星数量（颗）.39 图表 46 卫星通讯应用场景.39 图表 47 卫星通讯原理.39 图表 48 2023 至 2028 年全球卫星通讯市场规模（亿美元）.40 图表 49 2019 至 2021 年中国卫星遥感市场规模（亿元）.40 图表 50 2015 年至今我国政务 IT 建设相关政策梳理.41 图表 51 从“以票管税”向“以数治税”转变.41 图表 52 九部委关于联合开展电子凭证会计数据标准深化试点工作的通知.42 图表 53 电子凭证会计数据标准深化试点操作指南.42 图表 54 打通电子凭证报销入账归档“最后一公里”.43 图表 55 试点电子凭证范围.43 图表 56 会计电子凭证试点单位.44 图表 57 会计电子凭证试点单位及总体要求.44 图表 58 同花顺 AI 开放平台产品.45 图表 59 同花顺 AI 解决方案.45 图表 60 证券公司信息系统架构.46 图表 61 2020 至 2023 年证券行业相关政策梳理.47 图表 62 医疗 IT 系统组成.48 图表 63 2011 至 2022 年我国卫生总费用及 GDP 占比.48 图表 642015 至 2021 年国内公立医院总收入与总费用.48 图表 65 总诊疗人次有所回升.49 图表 66 病床使用率有所回升.49 图表 67 医疗信息化相关政策.49 图表 68 电子病历在医院信息化建设中的核心作用.50 图表 69 电子病历系统应用水平划分为 9 个等级.50 图表 70 电子病历系统功能应用水平分级评价不同等级医院对比.51 图表 71 电子病历系统功能应用水平分级评价不同年度对比.51 图表 72 2022 至 2023 年高级别电子病历分布情况.52 图表 73 2016-2025 年中国电子病历市场规模.52 图表 74 2016-2025 年中国医疗数据中心市场规模.52 图表 75 四部门部署开展智能网联汽车准入和上路通行试点.54 图表 76 2022-2023 年中国在售新车自动驾驶搭载率预测.54 图表 77 2018 年 1 月至 2023 年 11 月中国乘用车当月销量及同比增速.55 图表 78 2018 年 1 月至 2023 年 11 月中国新能源汽车当月销量及同比增速.56 图表 79 城市导航辅助驾驶加速推进.56 图表 80 BEV 视图采集转换示例.57 图表 81 智能驾驶芯片方案.57 图表 82 英伟达智能驾驶芯片快速迭代.58 图表 83 2017-2022 全球公司应用 AI 比例及使用数量.59 图表 84 2022 年 AI 应用次数最高场景.59 图表 85 2020 年网络安全行业营收结构.59 Table_CompanyRptType 行业研究行业研究 敬请参阅末页重要声明及评级说明 6/75 证券研究报告 图表 86 华为数据中心组网架构中防火墙等设备.59 图表 87 数据的生命周期及对应防护.61 图表 88 计算机行业年初至今涨跌幅.62 图表 89 计算机行业年初至今涨跌幅分布.62 图表 90 计算机行业年初至今涨跌幅分布.63 图表 91 计算机行业前三季度收入及利润增速中位数.64 图表 92 行业毛利率中位数.64 图表 93 行业三项费用率变化.64 图表 94 计算机行业持仓占比.65 图表 95 23Q3 基金增持比例前 20 个股（同比增加）.65 图表 96 板块 PE ttm 位于 5 年低位.66 Table_CompanyRptType 行业研究行业研究 敬请参阅末页重要声明及评级说明 7/75 证券研究报告 引言引言：在过去的一年，计算机行业经历了年初至年中的几轮涨幅以及 Q4 的估值回落。从基本面来说，这些科技类公司并未变化太多，或许更多是投资者对于其长期价值乃至全A 股的观点变化。因此，我们仍然看好在重点方向，如 AI、数据要素等方向有实质性落地并形成收入的企业。虽然目前计算机所有板块均进入回调，但仍有部分子行业具有相对较强的刚需属性，可适当寻找反弹机会，如财税 IT（财税监管系统升级，带动电子凭证平台与功能需求），医疗 IT（数据局监管要求，二三级医院的院内系统升级），金融 IT（稳定下游系统升级维护需求，叠加 AI 较早应用）、智能汽车（销量回暖）、信息安全及密码（AI 前期基础建设带来部分厂商相对景气）、电信 IT 等。在上述领域中，也有金融、电信等 AI 应用较为领先的行业。长期来看，对于重复性、技术性低的人力服务及产品的替代逻辑仍然存在，当前算力的软硬件基础设备与架构仍然火热也证明了这一点。考虑到板块公司的年报业绩仍然具有不确定性，即使目前时间点部分年报预告已出，我们还是通过目前能够看到位置较低或者更加长期的逻辑来推荐部分可以关注的板块或者个股，包括财税 IT、金融科技、医疗 IT 等板块。Table_CompanyRptType 行业研究行业研究 敬请参阅末页重要声明及评级说明 8/75 证券研究报告 1 AI 大模型，理想照进现实大模型，理想照进现实 1.1 随着随着 AI 大模型的发展，自上而下带动产业链大模型的发展，自上而下带动产业链 随着深度神经网络的兴起，人工智能进入统计分类深度模型时代，这种模型比以往的模型更加泛化，可以通过提取不同特征值应用于不同场景。但在 2018 年-2019 年，双下降现象的发现打破了原有的人工智能发展格局。简而言之，以往的数学理论表明，随着参数增多、模型增大，过拟合导致模型的误差会先下降后上升，这使得找到精度最高误差最小的点成为模型调整的目标。而随着人工智能算法算力的不断发展，研究者发现如果继续不设上限的增大模型，模型误差会在升高后第二次降低，并且误差下降会随着模型的不断增大而降低，通俗而言模型越大，准确率越高。通俗而言模型越大，准确率越高。因此人工智能发展进入了大模型时代。基于以上现象，以 Transformer 模型为基础，在 1750 亿参数量还有超大的 45TB的训练数据的支撑下，ChatGPT 模型一经问世便获得相当高的认可和关注，成为现象级的 AI 模型产品。后续随着 GPT-4 模型的推出，其解决问题、精准推理、多模态下的表现再一次引发业界的高度关注。图表图表 1 GPT-4 在语言对话中的表现在语言对话中的表现 资料来源：openai，华安证券研所 相比传统 AI 模型，大模型的优势体现在：大模型的优势体现在：1）解决）解决 AI 过于碎片化和多样化的问题，极大提高模型的泛用性。过于碎片化和多样化的问题，极大提高模型的泛用性。应对不同场景时，AI 模型往往需要进行针对化的开发、调参、优化、迭代，需要耗费大量的人力成本，导致了 AI 手工作坊化。大模型采用“预训练+下游任务微调”的方式，首先从大量标记或者未标记的数据中捕获信息，将信息存储到大量的参数中，再进行微调，极大提高模型的泛用性。2）具备自监督学习功能，降低训练研发成本。）具备自监督学习功能，降低训练研发成本。我们可以将自监督学习功能表观理解为降低对数据标注的依赖，大量无标记数据能够被直接应用。这样一来，一方面降低人工成本，另一方面，使得小样本训练成为可能。Table_CompanyRptType 行业研究行业研究 敬请参阅末页重要声明及评级说明 9/75 证券研究报告 3）摆脱结构变革桎梏，打开模型精度上限。）摆脱结构变革桎梏，打开模型精度上限。过去想要提升模型精度，主要依赖网络在结构上的变革。随着神经网络结构设计技术逐渐成熟并开始趋同，想要通过优化神经网络结构从而打破精度局限变得困难。而研究证明，更大的数据规模确实提高了模型而研究证明，更大的数据规模确实提高了模型的精度上限。的精度上限。4）大量高度定制化的垂类模型。）大量高度定制化的垂类模型。基于大模型技术，通过精调和定制，具备大量专业知识和对话能力的垂类模型能够帮助细分场景提升工作效率。图表图表 2 GPT-4 在各种垂直领域的能力在各种垂直领域的能力 资料来源：openai，华安证券研所 整个人工智能的产业链包括算力、数据、算法乃至下游应用。算力与网络：英伟达的研究表示，GPT-3 模型需要使用 512 颗 V100 显卡训练 7 个月时间，或者使用 1024 颗 A100 芯片训练长达一个月的时间。随着各大科技厂商投入对大模型的研发，势必增加芯片、服务器等算力需求。同时，庞大的 AI 算力集群，又需要高带宽支撑数据传输。数据：数据采集、数据标注和数据质检是较为重要的三个环节。从自然数据源简单收集取得的原料数据并不能直接用于有效监督的深度学习算法训练，经过专业化采集、加工形成的训练数据集才能供深度学习算法等训练使用，由此带来数据服务需求。算法：相比传统 AI 模型，大模型的优势体现在：1）解决 AI 过于碎片化和多样化的问题；2）具备自监督学习功能，降低训练研发成本；3）摆脱结构变革桎梏打开模型精度上限。对于大模型算法的研发、优化，亦是投入的重点。下游应用：产业界一直以来都在寻求人工智能的应用领域、商业模式突破。随着大模型使用、人工智能算法精度提升，下游应用的扩展可期。Table_CompanyRptType 行业研究行业研究 敬请参阅末页重要声明及评级说明 10/75 证券研究报告 1.2 算力与算力租赁，需求持续向上算力与算力租赁，需求持续向上 1）AI 服务器需求旺盛，国产算力有望加速服务器需求旺盛，国产算力有望加速 对于大模型训练而言，算力硬件是其发展的核心基石之一。传统的 GPU 的主要功能是做图形渲染（实质是做图形渲染的计算），但随着 AI 计算需求的发展，GPGPU 应运而生，GPGPU 即为通用计算 GPU，指去掉 GPU 的图形显示部分，将其余部分全部投入通用计算，其在 AI、数据分析和 HPC 等场景下可以广泛应用。通用通用 GPU 在加速在加速硬件能力上的优势比较明显，在深度学习训练方面比较适用，是目前主流的硬件能力上的优势比较明显，在深度学习训练方面比较适用，是目前主流的 AI 硬件产硬件产品。品。FPGA 和和 ASIC 芯片也占据一席之地。芯片也占据一席之地。实际应用中，微软利用 FPGA 加速 Azure 云服务、必应等数据中心服务中的实时人工智能。FPGA 具备快速、低功耗、灵活和高效的优点。硬件可编程的特性使得 FPGA 在 AI 训练中既能提供充足的算力，又具有灵活性，可以重新编程以适应不同任务的需要。ASIC 是专用集成电路，与 FPGA 相比，在量产后 ASIC 的成本会低，性能会相对优异，但并没有 FPGA 的可编程的特性，灵活调整的空间较小。同时，ASIC 的一次性开发成本也比较高。作为全定制化的芯片，ASIC将随着人工智能产业生态的逐渐完善获得更广阔的空间。在具体型号方面，以英伟达在具体型号方面，以英伟达 A100、H100，AMD MI250，寒武纪思元系列，华为昇，寒武纪思元系列，华为昇腾系列等产品占据市场较多。行业龙头英伟达凭借其成熟的芯片设计、先进工艺的产能腾系列等产品占据市场较多。行业龙头英伟达凭借其成熟的芯片设计、先进工艺的产能优势、完善的优势、完善的 CUDA 生态，在生态，在 AI 芯片赛道占据显著优势。芯片赛道占据显著优势。图表图表 3 英伟达英伟达 A100 产品拆解图产品拆解图 图表图表 4 全球全球 AI 服务器出货量及增速服务器出货量及增速 资料来源：英伟达产品白皮书，华安证券研究所 资料来源：集邦咨询，华安证券研究所整理 从芯片端看，英伟达于11月14日发布了其新一代数据中心高性能GPU产品H200，有望进一步突破大参数模型的计算能力上限。从核心计算能力来看，H200 和 H100 在表观参数上基本一致，FP16 Tensor 均为 1979 TFLOPS，可比的前代产品 A100（80GB SXM）为 624 TFLOPS。其他性能参数包括 FP64、FP32、INT8 等，H200 与 H100 均保持一致。但 H200 作为首款搭载 HBM3e 显存的 GPU，其显存容量来到了 141GB，相比 H100 的 80GB 显存扩容显著。与此同时，GPU 显存带宽这一关键性指标也相比 H100（SXM）提高至 1.4 倍，由 3.35TB/s 增长至 4.8TB/s。参考 A100 80GB SXM 显存带宽约为 2TB/s，新的显存技术将带来明显的交互性能提升。基于性能强劲且快速迭代的 AI 芯片，英伟达不断推出集群、边缘计算、HPC 解决方案，不断强化其竞争优势。图表图表 5 英伟达英伟达 H200 产品产品 图表图表 6 英伟达英伟达 DGX A100 SU（包括（包括 20 台台 DGX A100 服服855.0 1183.0 1504.0 1895.0 2369.0 9%38%27%26%25%0%5%10%15%20%25%30%35%40%45%0500100015002000250020222023E2024F2025F2026FAI服务器出货量增速Table_CompanyRptType 行业研究行业研究 敬请参阅末页重要声明及评级说明 11/75 证券研究报告 务器）是务器）是 SuperPOD 集群基本组成单位集群基本组成单位 资料来源：英伟达产品数据表，华安证券研究所 资料来源：英伟达官网，华安证券研究所整理 受美国出口新规限制，国产受美国出口新规限制，国产 GPU 发展备受瞩目。发展备受瞩目。2023 年 10 月 24 日，英伟达发布公告称，其旗下 A100,A800,H100,H800,L40,L40S,and RTX 4090 或将受到美国政府芯片管制，面临无法向我国出口或出口受限的情况，并且该政策或将同样作用于 AMD 等 AI 芯片供应商。随着美国限制政策加码，我国随着美国限制政策加码，我国 AI 硬件需求缺口或将进一步扩大硬件需求缺口或将进一步扩大。我们认为国产半导体产业加速成熟和国产芯片设计不断进步是缓解 AI 硬件需求缺口，激发我国 AI 产业发展的可行方向。2）算力租赁价格受供需关系影响，有望保持长期高水位算力租赁价格受供需关系影响，有望保持长期高水位 另一方面，进口受阻也使得存量 GPU 租赁价格不断攀升。零售端零售端，以 DEEPLN 平台公布的单卡租赁价格测算，以较为主流的 A100（80G）为例，单卡每小时租金 6.72 元，每月约为 4838 元，折算年租金为 5.8 万元，此外值得注意的是，部分热门型号处于缺货状态。图表图表 7 DEEPLN 平台提供的算力租赁参考价格（单日单卡）平台提供的算力租赁参考价格（单日单卡）资料来源：deepln 官网，华安证券研所 企业采招端企业采招端，以中国电信宁夏公司 2023 年算力服务集中采购项目中标候选人公示为例，有方科技在标段 2 中的投标报价为，A800 智算算力服务不含税单价：11530.00元/月/PFLOPS。折合成 A100（80G）单卡约 7000 元/月，相对零售价格更高。一方面，企业合同期限通常较长，合同期内不存在受算力租赁价格波动影响带来收Table_CompanyRptType 行业研究行业研究 敬请参阅末页重要声明及评级说明 12/75 证券研究报告 益变化。另一方面，企业采购通常以打包方案，配以完整的运维、网安、IDC 资源，且不存在硬件利用率问题，长期合作关系能保证算力提供方项目的盈利空间。综合来看，面向运营商和大型企业的算力租赁业务效益好、风险低。我们对算力租赁收益进行分拆如下：图表图表 8 算力租赁市场价格测算算力租赁市场价格测算 单台服务器收入预测（单位均为万元）*以搭载主流 a800（80G）的 hgx 主机为例 年收入（以单卡每小时租金 10 元计算）69.0 首年折旧计提 25 IDC 托管、带宽、能源费用 15 预估利润（税前）29.0 税金（考虑政策减税，以 10%计）2.9 净利润 26.1 单 P 净利润 5.2 资料来源：华安证券研究所整理 综合来看，假设硬件供给受产能和进出口限制不出现显著增长，且 AIGC 开发需求持续旺盛，算力租赁价格仍有较为可观的上探空间。1.3 国内国内 AI 大模型备案扩容，商业模式逐步清晰大模型备案扩容，商业模式逐步清晰 7 月 13 日，国家网信办联合国家发改委、教育部、科技部、工信部、公安部、广电总局公布生成式人工智能服务管理暂行办法，本办法自 2023 年 8 月 15 日起施行。8 月 31 日，百度“文心一言”、商汤科技“商量 SenseChat”、智谱 AI“智谱清言”等在内的首批国产大模型产品正式面向公众开放服务。9 月 20 日，360 公司的“360 智脑”也宣布即日起对外开放。11 月 4 日，网易有道（“子曰”大模型）、蚂蚁集团（百灵大模型）、面壁智能（“面壁露卡 Luca”）、出门问问序列猴子”）、昆仑万维（“天工”大模型）、美团（模型）、知乎（“知海图 AI”模型）、月之暗面（moonshot）、金山办公（WPS AI）、好未来（MathGPT 大模型）等约 11 家公司的 AI 大模型产品获批。我们认为：1）大模型牌照不断扩容，有助于国内大模型应用生态发展，对于产业具有积极作用。2）toB、toC 共同发展。3）应用端发力，算力需求进一步迫切。随着模型备案数量逐步增加，以及相关模型的陆续上线，背后对于算力的需求快速增长。无论是 AI 服务器出货还是算力租赁都有望受益。图表图表 9 国内国内 AI 大模型牌照发放进展大模型牌照发放进展 Table_CompanyRptType 行业研究行业研究 敬请参阅末页重要声明及评级说明 13/75 证券研究报告 资料来源：量子位，上海证券报，华安证券研究所 1）ToG、ToB 端端：拓尔思：拓尔思：公司具有 20 年的自然语言处理（以下简称：NLP）研发经验，是国内最早研发人工智能技术的企业之一，在 NLP、知识图谱、OCR、图像视频结构化等领域都具备自主可控的多模态内容处理底层技术，处于行业领先地位。同时，结合公司现有的技术储备、数据储备，公司制定了清晰的 AIGC 发展路径：1）基于通用 aigc 大模型，专注优势行业进行专业大模型研发，融合学习行业特有的大数据和知识，提升大模型对行业应用的适配性。2）加快推进 AIGC 平台研发；3）面向关键行业，包括：a）金融行业：研报摘要自动生成等功能；b）政务：结构化公文写作的辅助创作；c）媒体行业：知识型搜索引擎等。图表图表 10 拓尔思拓尔思 AIGC 发展路径发展路径 批次批次大模型大模型公司公司文心一言百度智谱清言智谱华章百川大模型百川智能云雀大模型抖音紫东太初大模型中科院商量SenseChat商汤ABAB大模型MiniMax书生通用大模型上海人工智能实验室盘古大模型华为混元大模型腾讯星火大模型科大讯飞360智脑大模型三六零美团知海图AI模型知乎moonshot月之暗面子曰大模型网易有道百灵大模型蚂蚁集团面壁露卡Luca面壁智能序列猴子出门问问天工大模型昆仑万维WPS AI金山办公奇元大模型三六零MathGPT大模型好未来第一批第二批Table_CompanyRptType 行业研究行业研究 敬请参阅末页重要声明及评级说明 14/75 证券研究报告 资料来源：Filmora 官网，华安证券研究所 2023 年 6 月 29 日，拓尔思拓天大模型成果发布会成功举办。基于在 NLP 领域 30年技术创新成果、10 余年高质量数据和知识资产积累，以及在垂直行业 10000 多家企业级用户应用实践，拓尔思隆重发布“拓天大模型”，并面向媒体、金融、政务领域，推出了三大行业大模型。图表图表 11 拓天的体系结构和功能拓天的体系结构和功能 资料来源：拓尔思官网，华安证券研究所 Table_CompanyRptType 行业研究行业研究 敬请参阅末页重要声明及评级说明 15/75 证券研究报告 MaaS 带来第二成长曲线。带来第二成长曲线。MaaS，也即 Model as a Service，模型即服务。相比原有的 SaaS 模式，用户将软件产品安装在自己的电脑或服务器上即可直接使用。MaaS 通过平台积累的数据资源，对模型进行训练，最后得到一个可以用于解决问题的大模型，为用户提供服务。我们预计即将开启公司继 SaaS 商业模式外的 MaaS 新篇章。图表图表 12 拓尔思通用大模型拓尔思通用大模型+专业模型在商业落地的融合流程专业模型在商业落地的融合流程 资料来源：拓尔思官网，华安证券研究所 航天宏图航天宏图&中科星图中科星图：遥感领域大模型的用途：遥感为在距离地表一定高度的平台上，如飞机、卫星等，利用光或无线电遥感器对地表进行观测的活动。遥感软件平台起到：将传感器收到的电信号翻译成一格一格的图像，再进行形变处理加入高度等参数，最后定性分析加入颜色图层，最后形成我们常常见到的地图。遥感大模型可在每一步中有效替代人力，并通过知识图谱方式为地图使用者快速找到并分析地表目标。AI 遥感大模型市场研究报告(2023)显示,到 2025 年 AI遥感大模型市场规模将超过 200 亿元,AI 遥感大模型将降低开发门槛,平台化与简易化并进,降低遥感规模化应用的成本,通用化与专用化并存。图表图表 13 遥感大模型架构遥感大模型架构 Table_CompanyRptType 行业研究行业研究 敬请参阅末页重要声明及评级说明 16/75 证券研究报告 资料来源：空天院，华安证券研究所 中科星图：公司于 2023 年 7 月参加 AI 遥感大模型产业峰会时，表示目前公司空天灵眸模型在国防安全、实景三维等 多个领域已开展试用,在目标检测识别、地物要素分类等方面的实测结果较通用视觉模型有显著提升。后续拟进一步推广至国土资源、住建交通、水利环保等更多行业,为“天临空地”一体化应用提供一套解决方案。航天宏图：为了解决现有“AI+遥感”业务模式下样本标注及模型泛化的局限性，加速云服务产品升级及降低人工费用，公司于 2023 年 5 月发布“天权”大模型，致力构建“分割、检测、生成”一体化的智能遥感生态体系。“天权”遥感大模型立足开源大模型基础结构，面向遥感数据进行定制化研发，融合 PIE-Engine AI 43 类语义分割及变化检测模型，适配 10 余类重点目标检测识别业务，适用于 SAR、光学、多光谱卫星、无人机航拍等多模态时空数据，感知能力覆盖水体、植被、道路、机场、港口、飞机、船只等。图表图表 14 空天灵眸大模型空天灵眸大模型 资料来源：空天院，华安证券研究所 Table_CompanyRptType 行业研究行业研究 敬请参阅末页重要声明及评级说明 17/75 证券研究报告 美亚柏科：美亚柏科：公司于 2023 年 6 月 28 日发布“天擎”美亚公共安全大模型。由于公司是电子取证龙头企业，在公共安全、司法鉴真领域具有超过 20 年经验，可以利用海量的警务、案情等数据训练出对于司法、刑法、公安领域有辅助意义的 AI 模型。例如，公司可以通过大模型调用过去需要多人多系统配合的功能，进行海量公共数据分析，提高办案效率。9 月 11 日，公司推出了搭载公共安全大模型的一体机，除通用大模型功能外，还具有图片分类打标、深伪鉴真、视频结构化、人像识别等 AI 能力。图表图表 15 美亚柏科一体机美亚柏科一体机 资料来源：美亚柏科，华安证券研究所 根据公司年报数据，2022 年公司取证类产品收入 8.25 亿元，对应销售 17910 套电子取证产品，则平均单价 4.6 万元。图表图表 16 影像影像鉴定鉴定部分中标产品单价部分中标产品单价 资料来源：华安证券研究所整理 Table_CompanyRptType 行业研究行业研究 敬请参阅末页重要声明及评级说明 18/75 证券研究报告 2）To C 端：端：万兴科技：万兴科技：公司业务包括视频创意、绘图创意、文档创意、实用工具。具体来看：1）视频创意，视频创意，提供包含视频、图片、音乐及特效素材资源在内的多种优质视频创意产品与服务解决方案，助力不同能力的用户高效创作富有特色、个性化的视频内容，更好地实现创意表达或商业变现。包括万兴喵影、万兴播爆等音视频类产品，Sweet Selfie 与万兴爱画图片类产品，以及素材资源类产品万兴喵库。2）绘图创意，绘图创意，为用户提供类型多样的绘图创意产品与服务解决方案，帮助用户有序构建知识与灵感，绘制包括思维导图、产品原型、组织架构、项目管理、平面布置、工艺工程等在内的各类图形图表，赋能企业管理、软件数据、教育培训、工程设计等多个领域的用户轻松实现工作创意的高效实现与转化。主要有亿图图示、亿图脑图等产品。3）文档创意，文档创意，以行业领先的 PDF 处理能力为基础，不断融合新兴技术，拓展产品能力边界，致力于为用户提供简单高效、强大的智慧文档服务。产品目前已覆盖桌面端、移动端和在线端，可满足用户多场景下的文档创作、编辑、阅读、翻译、保护等多样需求，全面提升办公效率和工作体验。4）实用工具，实用工具，包括覆盖 PC 端和移动端的数据管理和修复工具，能够为同时拥有台式端个人电脑设备和智能手机、智能平板、手提电脑等多个移动端智能设备的用户提供跨端数据迁移、数据备份、数据恢复、数据安全和设备管理等服务，以提升用户信息尤其是隐私信息的保密性、真实性、完整性及可控性。公司在持续深耕数字创意主业和深化订阅转型进程的同时，全面拥抱 AIGC，与微软、华为、阿里、科大讯飞等国内外头部厂商开展多类合作，并引入 OpenAI、百度等公司的大模型能力，完成视频、绘图、文档等业务线内多款产品 AIGC 功能落地，有效增强产品智能化水平。2023 年前三季度公司实现营收 10.96 亿元，同比增长 30.69%，实现归母净利润0.65 元，同比增长 166.91%，扣非归母净利润 0.52 元，同比增长 2728%。2023H1，公司进一步深化订阅转型进程，订阅收入占整体销售收入比例上升至 72%，订阅续约率提升至 65%。2023 年前三季度公司综合毛利率为 95.19%，近几年均在 95%左右，盈利能力较强。Table_CompanyRptType 行业研究行业研究 敬请参阅末页重要声明及评级说明 19/75 证券研究报告 图表图表 17 万兴科技产品矩阵万兴科技产品矩阵 资料来源：万兴科技半年报，华安证券研究所 10 月 29 日，万兴科技 AI 视频创作软件 Wondershare Filmora 13 全球重磅发布。产品图片产品图片产品名称产品名称功能简介功能简介万兴喵影/Filmora一款面向大众用户的进阶级视频编辑软件。通过丰富的专业功能和强大的 AI 能力，赋能视频剪辑创作工作流，帮助用户对视频、照片、音频等内容进行高质、高效的个性化编辑、制作和转换操作。万兴播爆/Virbo一款自动化营销短视频创作工具，主要基于 AI、数字人技术，面向跨境营销和电商类用户提供本地化真人模特及海量素材模板，帮助用户