市场回顾：复苏预期+AI 创新推动，科技板块表现强劲。2023 年初至今，随着疫情影 响逐步消除，美联储加息进入尾声，市场逐步演绎复苏预期；同时随着 ChatGPT 推出， AI 产业加速发展，科技巨头纷纷入局，继微软、谷歌之后，国内企业百度、阿里巴巴等先 后发布大模型，带动 A 股科技板块上行，年初至今整体上涨约 10%，港股恒生科技、美股 费城半导体指数分别下跌 5%/上涨 23%。展望 2023 年下半年，我们判断 A 股科技板块在 产业政策、经济复苏、需求好转、估值修复等因素的带动下将进一步上行，建议重点聚焦 AI+数字经济板块，同时兼顾创新落地以及行业复苏带来的结构性机会。

A 股科技：2023Q1 为业绩低点，全年业绩有望在需求带动下逐步上行。回顾 2022 年，受局部疫情反复、地缘政治等因素影响，宏观经济持续走弱、需求持续低迷，导致市 场情绪相对悲观，科技板块整体表现较弱。进入 2023 年一季度，在需求复苏预期下 TMT 整体趋稳，后续 ChatGPT 题材持续发酵，AI 带动 TMT 多板块轮动上涨。但由于 Q1 复苏 强度仍然较弱，相关公司业绩仍然相对承压，导致题材热度降温以及板块回调。展望后续， 我们认为需求复苏是高确定性事件，一方面建议持续关注 AI+数字经济主线，尤其是其中 实际落地的领域及相关公司，另一方面关注需求复苏、创新落地的结构性机会。

中概科技：地缘政治影响恐长期存在，但板块价值仍存。回顾 2022 年，在受到中美 审计底稿监管、地缘政治以及基本面疲软等因素影响后，俄乌冲突、美联储加息等持续扰 动离岸市场，中概主要互联网公司股价继续下行，2022 年恒生科技指数跌幅达 27%，大 量互联网公司自 2021 年高点下跌超 80%。但在板块估值极低，市场对经济复苏、政策面 持续回暖的背景和预期下，2022 年四季度中概科技板块大幅走强。进入 2023 年，互联网 巨头基本面持续向好，国内来看，政策端恢复常态化监管、疫情影响基本消散，尽管地缘 政治影响恐长期存在，但我们认为，中概科技公司在新技术研发、数字化转型过程中仍是 重要参与者，中长期的价值仍值得关注。

未来展望：本土需求、产业政策、AI 赋能将带动科技产业触底复苏。我们相信，科技 创新在国民经济中的地位日益突出。进入 2023 年下半年，随着国内本土需求的持续复苏 以及产业政策的持续推动，我们预计压制板块估值的因素有望边际好转，同时 ChatGPT 加速 AI 产业发展，长期看有望赋能千行百业，提效降本，成为移动互联网后的又一次产业革命，带动科技板块上行。

人工智能：大模型时代到来，驱动新一轮科技浪潮.

行业趋势：ChatGPT引领生成式AI浪潮

回顾人工智能发展历史，在大模型时代之前整体经历了计算-感知-认知三个阶段。人 工智能首次提出是在 1955 年的达特茅斯会议上；在此之后的几十年里，人工智能的发展 经历了两起两落；2006 年起由于深度学习算法的出现，人工智能产业第三次浪潮开启。 人工智能已经跨过了能存会算（快速计算和记忆存储能力）的计算智能，正在处于能听会 说、能看会认（视觉、听觉、触觉等感知能力）的感知智能阶段。

2022 年 11 月人工智能 实验室 OpenAl 推出了一款 Al 对话系统一 ChatGPT，ChatGPT 模型从 GPT-3.5 系列中的 一个模型微调而成，创新性的加入了人类反馈强化学习（RLHF）以及对应的奖励模型， 并在 Azure Al 超级计算基础设施上进行训练，能够进行有逻辑的对话、撰写代码、撰写剧 本、纠正错误、拒绝不正当的请求等，效果超越大众预期。这标志着对话类人工智能可以 在大范围、细节问题上给出较合理准确的答案，并根据上下文形成一定像人类一样有逻辑 且有创造力的回答。ChatGPT 的成功证明了 GPT 模型的 Prompting 道路的正确性，同时 也强调了数据质量的重要性。ChatGPT 在模型精度上并没有飞跃性的突破，但从 Few Shot prompt转换到 Instruct更加贴合 用户的习惯，具备强大商业化能力，也更接近于大众理解的“通用人工智能”，在产品化 上更进一步。

GPT 引领 AIGC 技术革命，通用人工智能（AGI）带来无限可能。通用人工智能用一 个模型解决大多数的问题，模型可以具备或超越人类智力的水平，如此才能真正做到降低 人工智能的成本。2023 年 3 月 15 日，OpenAI 发布 GPT-4，在 GPT-3.5 的基础上进一步 提高文本输入上限和答案准确度。GPT-4 的另一个重要突破在于支持从图片格式到文本的 多模态。在 GPT-3.5 将模型准确率进一步提升的前提下，继续扩大参数量提高准确性的边 际收益开始下降。在此背景下，产业界开始关注图片、语音、视频等多模态输入及输出的 可能性。支持多模态也意味着模型本身泛化能力的进一步提升，是迈向通用人工智能的重 要一步，为行业带来无限想象空间。

科技巨头加码布局，技术升级和商业化进程不断加速。2023 年 1 月 23 日微软宣布 向 ChatGPT 开发者 OpenAl 进行多年、数十亿美元的投资，这也是人工智能领域史上 规模最大的一笔投资，微软同时表示将在消费者和企业产品中部署 OpenAl 的模型，并引 入基于 OpenAl 技术的新型数字体验。同时，微软 CEO 纳德拉透露计划将 ChatGPT (聊 天机器人)、DALL-E (文生图) 等人工智能工具整合进旗下的产品中，包括 Bing 搜索引、 Office 全家桶 (包含 WordPPT、Excel 等)、Azure 云服务、Teams 聊天程序等。2023年 1 月 26 日“美版今日头条”BuzzFeed 宣布和 OpenAl 合作，未来将使用 ChatGPT 帮助创作内容。总体上看，国际 AI 商业化进程持续推进。

广泛应用于各场景，商业化前景广阔。ChatGPT 可被应用于 AI 生成内容、客户服 务、教育、家庭陪护等领域。在 AI 生成内容领域，ChatGPT 能够根据用户需求而自主 创造出高质量的内容，不但降低了创作者的创作门槛，还能大大提高用户的创作效率。经 过训练的 ChatGPT 能够智能识别并分析客户需求并迅速构思适宜的解决方案; ChatGPT 能够学习文案撰写与营销话术，以此服务客户，节省较多的人力资源。此外，在教育领域， ChatGPT 能够胜任基础性、科普性的教育工作并可以用于为用户答疑，提高民众的基本 素养。经过良好训练的 ChatGPT 还能够完成陪护老人、小孩的基本工作。预计 ChatGPT 未来也会在更多领域里被投入应用，成为一项不可或缺的工具。

展望未来 3-5 年的人工智能模型技术路线，我们认为人工智能将继续沿着大语言模型 的道路前景发展，并有望向 GPT 路线收敛。GPT 路线已经表现出了其不可替代的产品化 能力，这也将推动更多厂商向这个方向投入资源。而其良好的问题泛化求解能力也是历代 学者们不断逼近通用人工智能的主要寄托。随着多模态的不断成熟以及新模态的持续加入， 我们将会看到通用求解能力更强的 GPT 类基础模型。

政策方面，产业支持政策和标准化规范齐落地，鼓励人工智能行业健康发展。从 2017 年新一代人工智能发展规划提出“三步走”战略以来，国家政策持续鼓励行业技术进步和 应用场景内融合，相关政策不断落地，有力支持行业发展。2023 年 2 月 24 日，科技部在国务院新闻办公室举行的新闻发布会上表示将把人工智能作为战略性新兴产业，作为新增 长引擎，继续给予大力支持。加 快传统产业和中小企业数字化转型，着力提升高端化、智能化、绿色化水平，明确了国家支持人工智能行业发展的强大信心和决心。而应对人工智能带来的全新监管需求，国家也 持续推出行业规范、落实行业监管，推动产业整体健康发展。同时，地方层面也相继出台 政策促进人工智能产业发展，从人才引进、产业培育、应用场景等角度强化对人工智能行 业发展的支持和指引。

产业机遇：产业链各环节机遇涌现

人工智能产业链梳理：算力层、算法/数据处理层、应用层构成完整产业链。 1）算力层：产业发展的支撑者与使能者。算力层主要包括 AI 芯片等硬件设施及云计 算平台，为人工智能发展提供基础设施支持。 2）算法层：聚焦智能化技术提升。数据算法层充分利用人工智能硬件和基础设施， 加工打磨原始数据，设计研发人工智能技术，面向下游应用场景不断提升模型智能水平。 3）应用层：场景化覆盖面广，百花齐放。将人工智能技术融入具体应用场景，集成 一类或多类人工智能基础应用技术，面向特定应用场景需求而形成软硬件产品或解决方案。 智慧城市、互联网、金融、教育、医疗、地产、零售等赛道是 AI 企业的重点关注领域。

1）算力层：AI 基石有望先行。基础层是人工智能行业的发展的基石，高竞争门槛导致巨头长期垄断行业。基础层主 要为人工智能行业提供基础算力，具体包括支撑计算、网络、存储、感知等功能的芯片、 传感器和云计算等细分领域，它的任务是保障人工智能算法和系统功能的计算、存储和数 据传输需求，在训练和推理两个阶段保障模型算力要求。基础层公司需要大量资金、人力、 核心数据的持续投入，竞争门槛较高，容易形成强者恒强的局面。以 GPU 行业为例，英 伟达（NVIDIA）依托先进性能和强大 CUDA 生态支持，长期在全球保持较强市场控制力， 2022 年 Q2 英伟达全球独立 GPU 市占率达到 79%。

需求增长拉动算力水平提升，市场空间极为广阔。英伟达新推出的 H100 芯片搭载 Transformer 引擎，使用每层统计分析来确定模型每一层的最佳精度（FP16 或 FP8）， 在保持模型精度的同时实现最佳性能，相较于上一代产品提供 9 倍的训练量，性能提 升 6 倍，但发展迭代速度仍慢于当前需求增长。OpenAI 预计人工智能科学研究要想取得 突破，所需消耗的计算资源每3~4个月就要翻一倍，资金也需要通过指数级增长获得匹配。

投资分析：云端 GPU、服务器、光模块，端侧关注边缘 AI （1）GPU 国际 GPU 市场空间测算：据我们测算，1 亿人的大语言模型有望带动 2 万片以上的 A100 需求，对应 8 卡 GPU 服务器 (DGX A100) 近 2700 台，对应 2 亿美元以上的 GPU 市场规模以及 4 亿美元以上的 GPU 服务器市场规模。假设有 5 家行业巨头推出 1 亿用户的语言模型，则 GPU 服务器市场空间将达到 20 亿美元以上，如果考虑到图形 AIGC，预计增量有望进一步达到 40 亿美元，假设按汇率 1 美元=6.9 人民币计算，短期 内增量市场空间有望达到 276 亿元。如果考虑长期，用户数量有可能达到类似谷歌搜索 的量级 (日搜索量 30 亿次以上)，乃至衍生出其他应用，则市场空间可能进一步提升。

国内 GPU 市场：AI 拉动算力需求，国内厂商大有可为。数据中心和终端场景不断落 地对计算芯片提出更多更高需求。新一轮 AI 对算力的需求远超以往：ChatGPT 类语言大 模型底层是 2017年出现的Transformer架构，相比传统的以 CNN/RNN为基础的 AI模型， 参数量达到数千亿，算力消耗巨大，对算力硬件有大量需求。根据甲子光年微信公众号预测，中国 AI 芯片市场规模 2023 年将达到 557 亿元。AI 芯片可进一步细分为云端和终端， 中国云端芯片市场规模较大，甲子光年预计 2023 年增长至 384.6 亿元，对应 2018-2023 年复合年增速 52.8%；预计终端芯片市场规模 2023 年增长至 173 亿元，对应年 2018-2023 年复合增长率 62.2%，伴随各 AI 终端落地，预计将保持较快增长速度。

外部不确定因素叠加内部加速自主创新背景下，国产 GPU 厂商有望加速崛起。GPU 的核心竞争力在于架构先进性能和生态丰富性，国产厂商正持续大力投入研发 GPU 架构 创新升级和快速迭代，力争赶超国际领先水平；同时构建与主流适配良好的生态环境，打 造自主开放的软硬件生态和信息产业体系。伴随政策大力扶持、国际科技贸易政策影响、 国产厂商产品性能提升及生态逐步完善，国产 GPU 龙头正迎来关键发展机遇。建议重点 关注实现自主创新，打造自主生态体系，打磨产品实现稳定供货的公司。

（2）服务器。云厂商是算力需求的理想承载者。AI 在带来大规模市场空间的同时，也有较高的成本 门槛。因此 AI 大模型的开发往往需要在大型机构的支持下进行，例如 OpenAI 的模型运 行在微软 Azure 云平台上，Deepmind 需要依靠谷歌的云资源。从结果来看，AI 大模型大 多需要与公有云巨头共生。建议关注云平台上游服务器供应商工业富联。

（3）光模块。AIGC 快速发展，各厂商军备竞赛，光模块作为数据中心以太网中的必要网络设备， 有望充分受益。AIGC 应用的发展离不开算力支持，而云厂商是目前可以大规模、相对低 成本提供算力的主要来源。因此，海内外各家科技龙头军备竞赛将显著带动云厂商龙头的 数据中心硬件相关需求。数通光模块主要应用数据中心中服务器/架顶交换机/核心交换机 等设备中的光电信号转换，是数据中心内以太网的必要网络设备。在 AI 应用爆发带动数据 中心算力设备需求激增的背景下，相关行业有望持续受益。

AI 应用爆发对光模块提出新的需求——高速率+低功耗。AI 应用的快速发展需要高性 能与低成本的算力基础设施，映射到光通信行业就要求光模块实现高速率与低功耗。高速 率方面，AI/HPC 的发展正在驱动光模块速率向更高速率升级。英伟达2020 年推出的第三 代 DGX A100 AI 服务器的网络端口就已达200Gb/s。根据800G Pluggable MSA group 撰 写的《ENABLING THE NEXT GENERATION OF CLOUD & AI USING 800GB/S OPTICAL MODULESE》中，典型的超大规模数据中心网络部署 200G 服务器通常需要 800G 网络架构。

今年相关 800G 光模块产品已实现大规模放量，下一代 1.6T 新产品已在 2023 年 OFC 会议上展出，所以相关 AI 服务器的大规模部署将显著拉动 800G 及更高速 光模块的需求。低功耗方面，电力是目前数据中心算力的主要运营成本，随着数据传输速 率的上升，网络设备（尤其是光模块）的功率增长十分显著，所以如光电共封（CPO）与 线性直驱（LPO）等低功耗方案（功耗降低将达 50%）正日益受到关注。我们认为 AI 的 快速发展会显著加速高速率及低功耗等先进方案的研发、落地与放量，从而驱动光模块产 品价值量与需求不断提升。

AI 应用将给 800G 等高速光模块带来海量需求。我们基于英伟达 SuperPOD 的 AI 基 础架构，对 AI 应用对高速光模块的需求带动弹性进行测算，在两种网络架构下分别得到： （1）在英伟达 DGX A100 SuperPOD 网络架构下，GPU A100 与 200G 高速光模块的比 例为 1：5，其中光模块与 AI 服务器的价值量占比为 4.1%。（2）在英伟达 DGX H100 SuperPOD 网络架构下，GPU H100 与 800G 高速光模块的比例为 1：2.5，其中光模块与 AI 服务器的价值量占比为 4.6%。所以我们看到，在 AI 服务器部署的过程中，对高速光模 块均有较为明确的数量需求，且光模块与 AI 服务器的价值量占比较为稳定，在 4%~5%之 间。未来 AI 服务器的快速部署预计将直接带来 800G 等高速光模块的海量需求。

中国光模块厂商全球市占率较高，有望充分享受 AI 应用爆发带来的行业利好。随着 中国光模块厂商自身研发与成本等优势愈发凸显，其在与海外光模块厂商竞争中不断占据 上风。根据 Lightcounting 数据，2010 年，全球光模块市场主要还是以海外玩家为主，国 内厂商份额不足 20%；但到 2021 年，国内厂商的市场份额已超过一半。2010 年，全球前 十大光模块厂商仅有 WTD 一家（武汉电信器件有限公司，2012 年与光迅科技合并）；到 2021 年，全球十大光模块厂商中国已占据六席。我们认为国内龙头厂商的规模优势明显， 随着技术的发展、研发与扩产门槛不断提高，行业壁垒将愈发显著。目前国内光模块龙头 厂商覆盖谷歌、英伟达、AWS、Meta 等海外头部 AI 与云计算龙头，有望充分享受 AIGC 潮流带来的行业利好。

国内厂商新产品布局领先，有望在未来 AI 驱动下的高端产品竞争中占得先机。目前 我国头部光模块厂商在高速率（800G、1.6T）以及低功耗（光电共封与线性直驱）方案的 布局业内领先。如中际旭创在业内率先实现 800G 的大规模放量，在领先厂商中的份额靠 前。新易盛、光迅科技与剑桥科技也开始实现 800G 的小批量交付，天孚通信 400G/800G 高速光引擎产品逐步放量，其他头部厂商也在快速跟进。我们认为我国光模块厂商在高速 率与低功耗等先进方案上布局较早，有望在未来 AI 驱动下的高端产品竞争中占得先机，带来更好的投资机会。

（4）边缘 AI。边缘 AI 崛起，看好智能物联+存算一体。华为、高通均推出边缘 AI 产品，有望推动 AI 大模型在边缘端落地，并验证了通过模型压缩+联网智能实现高性能边缘 AI 可能性，突破 了限制边缘 AI 应用的算力瓶颈。功耗问题是边缘 AI 发展的另一大约束条件，根据智芯科 微电子等公司统计，边缘计算中 90%以上能量消耗来自数据搬运。存算一体+新型存储有 望将边缘端功耗成数量级降低，有利于边缘 AI 发展。建议关注智能物联网模组厂商中科创 达、移远通信、广和通、美格智能以及存算一体芯片厂商恒烁股份。此外，智能终端接入 ChatGPT 等大模型亦有望优化交互体验，提升消费者粘性，进而带动终端产销量，建议关 注具备技术优势的平台型主芯片以及周边芯片厂商有望受益。

2）算法层：关注算法技术能力强、数据产品服务优者。 行业巨头拥有更优质的通用数据源。回顾过去近十年人工智能模型的发展，我们发现 进入人工智能模型研发的门槛越来越高。从 Bert 开始到 GPT-3 再到谷歌的 PALM，网络 中的公开语言数据源已经在被尽可能地利用，而模型的进一步优化对数据质量的要求也越 来越高。我们认为优质的私有数据源将在未来 3-5 年里在人工智能模型的精度优化上发挥 更重要的作用。互联网巨头和大型科技公司拥有高质量自有私有数据以及购买数据服务的 能力，在数据源上形成垄断。

大模型开发需求大量资本投入。在大语言模型的资本投入方面，根据我们测算，在 2022 年底使用英伟达 A100 显卡训练 GPT-3 模型需要约 151 万美元，耗时 30.7 天。而后续部 署模型实际运营时的推理成本，以 175B 的 GPT-3.5 为例，假设模型使用 96 层、 12288Hidden Dimension、FP16 和 INT8 混合精度，理论成本最高约在 2.7 美分每次生成， 实际根据模型优化的情况应在 0.1-1.2 美分浮动。假设 ChatGPT 日活用户数为 1000 万， 平均每个用户每日提问 10 次，在 HGX A100 服务器的价格为 8 美元/小时的前提下，我们 测算 ChatGPT 推理每日所消耗的服务器成本约为 81 万美元。

大模型考验公司研发团队工程能力，人才成为重中之重。工程能力决定了 AI 研发团 队对模型的部署、迭代以及维护的速度，这也变相增加了模型的成本。当前的大语言模型 参数量在 2000 亿以上，整个预训练过程最少长达一个月，这其中包含了大量的工程实施 问题。如何优化工程细节，以及缺乏实践工程经验导致的试错成本是目前新进入者的一个 重要困难。目前具备足够工程能力的人才十分稀缺，大语言模型研发拥有经验丰富的领头 人极为关键。以往的人工智能模型开发主要围绕 LSTM、CNN 等小模型，工程师可以通过 自主学习和实践实现经验积累。但随着语言模型的体积不断增加，个体工程师没有能力通 过自有资源积累对大模型的学习经验。

开发底层大模型极具商业价值。从商业上来看，ChatGPT 的成功证明大模型的应用 具有引领技术发展、重塑行业格局的能力。和传统算法相比，大模型的通用能力使得模型 成熟后便有望实现快速商业化，强大的 To C 能力有助于公司探索全新营收模式，有望解 决当前人工智能算法厂商的软件业务营收手段过于单一的问题。与各行业深入融合的可能 性为大模型带来极为广阔的市场空间，也为算法公司打造自身生态体系带来了无限机会。 因此对于国内算法公司而言，推出自研大模型框架、促进技术与应用场景持续结合的前景 具有极高价值。

数据管理和数据服务需求快速增长。从自然数据源简单收集取得的原料数据并不能直 接用于有监督的深度学习算法训练，必须经过专业化的采集、加工，形成相应的工程化训 练数据集后，才能供深度学习算法等训练使用。而大模型发展则带动 RLHF 阶段专家反馈 服务需求的快速提升，新增 AI 自学习范式也带来新的数据需求。随着人工智能的不断发展， 高质量数据的重要性不断提升，优质标准化行业数据库价值凸显，专业数据服务商在产业 链上将占据重要位置。

数据安全成 AI 时代必要保障。近期多国关注以 ChatGPT 为代表的生成式 AI 应用的 数据安全问题。针对大模型训练、调优所使用数据的安全问题，我们认为，应结合数据采 集、传输、存储等全生命周期，通过加密、数据水印等技术手段保护用户数据特别是隐私; 针对大模型生成内容的可靠性、使用方式，我们认为，应对 AI 生成内容进行标记，同时 对 AI 生成内容的可靠性及传播链路进行把关。近年来，我国数据安全政策体系逐步完善 并开始落地执行，基于安全与发展并重这一核心原则，我们预计大模型在国内落地应用， 应前置考虑数据安全技术储备。

3）应用层：AI 应用加速落地，利好多行业发展。传统下游行业较为集中，GPT 商业化有望带来应用场景革新。过去几年，中国人工智 能企业更聚焦于 ToB 端业务，行业解决方案、企业服务、机器人、大健康、安防等赛道是 AI 企业的重点关注领域。而 GPT 有望革新各行各业的内容生成与交互方式，促进新应用 场景诞生和传统应用场景的革新。基于 GPT+文本&代码&对话&翻译&图像&视频，我们看好GPT类技术未来在通用与垂直场景的应用空间。

AI+搜索引擎：搜索引擎接入 GPT 后结果呈现方式大为变化，或影响行业盈利模式与 竞争格局。用户使用传统搜索引警时，需要手动翻阅搜索结果，判断是否为所需要的信息； 而当搜索引擎接入 GPT 后，用户可直接获得答案集合。尽管受制于训练语料、成本等因 素，答案准确性有待商榷，但在结果呈现方式上实现了变革，未来或与传统搜索引擎相结合，如进一步实现多模态，搜索结果将更加丰富。微软在 Bing 中上线 ChatGPT 能力并开 启测试，以聊天方式展示搜索结果，并可在对话中推荐广告。微软必应官方博客宣布，目 前 Bing 日活突破 1 亿，集成搜索+聊天功能的 Bing 预览版自推出以来总聊天次数已超过 4500 万次。鉴于微软可能掀起搜索行业的第二次变革并颠覆此前的盈利模式，谷歌在 2 月初展示由大型语言模型 LaMDA 驱动的类 ChatGPT 应用——Bard，并计划大范围推广。

AI+办公：微软+GPT 模式有望为国产办公软件打开新思路。微软近年来携手 OpenAl 持续深化生成式 AI 布局，全产品线将接入 GPT，有望重塑交互方式、支撑更大用户价值 创造。近期 Microsoft 365 Copilot 发布，我们认为办公软件将是 GPT 落地后效率提升最为 显著的核心应用之一。我们对以金山办公为代表的国产办公软件潜力进行展望，金山办公 近年来持续重点布局 AI 方向，我们认为金山办公+GPT 有望充分利用自身产品矩阵特色， 在中文语料、国内特色功能开发以及信息安全等方面实现差异化，助力未来通过用户数、 付费渗透率、ARPU 提升以及产品矩阵丰富在商业化上进一步打开成长空间。

AI+金融：金融大模型浪潮开启，AI落地有望加速。金融行业业务流程成熟，数据、 知识沉淀完备，具有大模型落地应用的天然基础，同时考虑到业务需求复杂多变，金融机 构对以大模型为代表的 AI 能力需求迫切。当前海外市场，以彭博、摩根士丹利为代表的金 融巨头积极发力大模型开发与应用，BloombergGPT在金融领域表现明显优于类似规模开 放模型，摩根士丹利结合 GPT-4 为财富管理人员激活内部海量知识沉淀，形成大模型+金 融的强大示范效应。我们预计伴随国产大模型逐步突破，国内金融行业生成式 AI 应用有望 逐步开启。

AI+医疗：GPT 有望在医疗领域中发挥医生助手的作用，协助进行问诊导诊、科研辅 助等工作。考虑到医疗领域的专业性、敏感性以及潜在风险因素，我们认为，GPT 的定位 更多在于医生助手，帮助医生完成事务性工作以及一些基础科研工作，而非取代医生。此 前，AI+医疗的应用主要体现在图像分割、影像分析、机器翻译、病理细胞分析等领域， 侧重于辅助。根据美国《科学公共图书馆数字健康》报道，ChatGPT 在没有经过专门训 练或加强学习的情况下就能通过或接近通过美国执业医师资格考试(USMLE)。结合 ChatGPT 的试用效果，我们认为，GPT 的潜在应用场景包括导诊、轻问诊、辅助诊断、 病历书写等。根据第一财经报道，一些医院正在利用类 ChatGPT 技术搭建模型，以支持 院内的医疗、教育和科研工作伴随医疗健康语料纳入训练，GPT 发挥的效果值得期待。

AI+教育：GPT 有望催化“启发式”教学模式，加快教育领域的个性化、多样化变革 探索。ChatGPT 可以理解为一名“全能教师”，即便是小众、冷门的领域也能够给出相对 有逻辑的回答。我们认为，GPT 技术将催化“启发式”教学模式，引导学生更加积极主动 地进行思考、发问，并与“全能教师”进行对话探讨，这有别于传统的应试教学模式。

AI+交通：AI 赋能轨道交通，智慧轨交进入发展黄金时期。随着国内重点城市的轨道 交通逐渐普及、里程数提升显著，城市轨道交通的网路、站点、运输量等多运营要素愈加 复杂，对城市轨交的日常运行、维护、监控、问题定位报警等提出更高要求。在技术进步 和实际需求的共同推动下，城市轨道交通开始向数字化、智能化的方向发展，相关的城市 轨道交通建设逐步将智慧轨交纳入规划范围。随着以 ChatGPT 为代表的 AI 新一轮发展浪 潮的到来，人工智能应用层进入加速发展时期，AI+大交通料将成为行业发展主线之一。 通过结合底层算力、AI 算法、交通信息数据要素等技术，智慧交通迎来黄金发展阶段。我 们认为“交通智慧化”将成为接下来的投资重点，智慧轨交产业链中信号系统、应用软件、 数据运营等方面有望充分受益，相关公司在 2023 年有望实现业绩复苏的成长逻辑。

AI＋游戏：游戏板块进可攻 AI，退可守复苏。游戏行业在政策端、游戏产品周期、业 绩端均有较强逻辑，同时 AI 赋能有望带来巨大想象空间。产业方面，1）游戏消费复苏不 断验证，线下放开的背景下，重点游戏依然取得亮眼表现；2）版号常态化发放，2023 年 1~4 月分别发放 88/87/86/86 个版号，腾讯、网易、三七互娱、完美世界、吉比特等均有 重点产品获发版号，增长确定性提升；3）游戏出海持续推进，逐步打开增长天花板。AI赋能方面，1）生产端，通过 AI 辅助美术和建模，游戏开发者可以提高生产效率并降低成 本；2）用户端，AI 智能提升游戏体验，为玩家提供更丰富、个性化的游戏内容，提高玩 家的用户粘性和付费意愿。例如，网易《逆水寒》手游率先将 AI 融合进玩法，拥有 AI 捏 脸、AI NPC 交互、AI 作词等功能。

AI＋出版：出版公司优质数据内容有望重估。现有中文互联网资源参差不齐，根据凤 凰网报道，ChatGPT 的中文语料数据占比为 0.09905%，而英文语料为 92.64708%，训 练数据不足导致中文答案准确度偏低。出版企业所拥有的内容资产具有专业性和文化底蕴， 包括专业科技学术资料、优质文化内容、教育出版资源等，可为模型提供丰富的优质语言 素材，提高模型的训练质量和效果。同时，数据版权保护力度不断加强，根据每日经济新 闻报道，美国新闻集团就其独家内容被使用的问题与 OpenAI 展开讨论，在线图库 Getty Images 起诉 Stability AI 侵犯图片版权，意大利因用户信息被非法收集而宣布停用 ChatGPT，AI 模型训练应当保护数据安全、为付费付费逐步成为共识。

数字经济：运营商云计算高增长，数字新基建与信创产业加速

数字经济提到更高位置，数据要素进入制度性建设阶段

国务院关于数字经济发展情况的报告于 2022 年 10 月 28 日提请十三届全国人大常委 会第三十七次会议审议。报告提出，下一步要统筹国内和国际、发展和安全，坚持科技自立自强，以数据为关键要素，以推动数字技术与实体经济深度融合为主线，以协同推进数 字产业化和产业数字化，赋能传统产业转型升级为重点，以加强数字基础设施建设为基础， 以完善数字经济治理体系为保障，不断做强做优做大我国数字经济。 2023 年 2 月，中央、国务院印发了《数字中国建设整体布局规划》。《规划》从数字基础设施、数据要素、平台经济、数字技术等方面为我国数字经济 发展提供远期目标。《规划》指出，建设数字中国是数字时代推进中国式现代化的重要引擎，是构筑国家竞争新优势的有力支撑，明确了数字中国建设的重要性和必要性。

按照《规划》要求，“十四五”期间，我国数字经济核心产业增加值占 GDP 的比重将 从 7.8%上升至 10%：相比于“十三五”期间占比从 6.9%到 7.4%的提升，对数字产业化 的增速要求明显变高。以 GDP 的 5%目标增速计算，数字产业化增速要求为 11.8%，这意 味着信息通信产业的高增长将继续兑现。数据要素是数字经济的基础。根据信通院数据，2021 年我国数字经济规模达 7.1 万亿 美元，数据之于数字经济的价值正逐渐显现。数据交易层面，我国各大数据交易所发展如 火如荼，但相关产品数量仍处于上量阶段，产品类型覆盖数据集、数据 API、数据报告、 模型、服务等多种类别。政策层面看，中央和国务院提出的“数据二十条”反映政府 对数据交易构建的高度重视，为行业发展奠定基础。

2023 年 3 月 7 日，国务院机构改革方案提出组建国家数据局，其主管部门为发改委。 今年两会上国务院秘书长肖捷向第十四届全国人民代表大会第一次会议汇报了最新一轮 国务院机构改革方案，方案中提及了组建国家数据局，主要负责协调推进数据基础制度建 设，统筹数据资源整合共享和开发利用，统筹推进数字中国、数字经济、数字社会规划和 建设等，由国家发展和改革委员会管理，性质上属于国务院部委所管理的国家局。 新成立的国家数据局融入了网信办的协调各部门发展数字经济的职能和发改委的规 划整体数字经济的职能，其中协调和规划的重要载体是数据。

运营商云计算高速发展，ICT设备与数据中心景气度提升

运营商持续加大算力网络投入，系统打造以 5G、算力网络、能力中台为重点的新型 信息基础设施，创新构建“连接+算力+能力”新型信息服务体系，为数字经济发展提供基 础支撑。 中国移动：算力网络资本开支预期增长 35%。根据公司公告，2022 年中国移动资本 开支 1852 亿元，同比+1%；公司预计 2023 年资本开支 1832 亿元，同比-1%。2022 年公 司算力资本开支 335 亿元，公司预计 2023 年 452 亿元，同比+35%。算力布局方面，截 止 2022 年末，公司对外可用 IDC 机架达到 46.7 万架，净增 6 万架，公司预计 2023 年新 增 4 万架；累计投产云服务器超 71 万台，净增超 23 万台，公司预计 2023 年净增 24 万 台；算力规模达到 8.0EFLOPS，净增 2.8EFLOPS，算力规模行业领先；5G 基站达 128.5 万，净增 54.8 万站，公司预计 2023 年末，5G 基站将达 164.5 万，净增 36 万站。

运营商的云计算收入快速增长，行业竞争力和地位显著提升，我们看好未来运营商云 计算收入增速高于互联网云厂商。最近三年，国内云计算市场竞争格局、行业成长主要驱 动力等出现明显变化。具有互联网背景的云厂商收入增速大幅放缓，而以天翼云、移动云 为代表的运营商云收入增速显著超出行业平均。我们预期，运营商云计算业务 2022-2024 年仍将保持高速增长。

ICT 设备：算力蓬勃发展，夯实数字经济底座。以 5G、工业互联网、物联网、数据 中心为代表的数字基础设施成为数字经济发展的基本动力和未来国内外建设新型基础设 施的方向。中国“十四五”规划纲要从现代化、数字化、绿色化方面对加快新型基础设施 建设提出了方针指引，“双碳”目标进一步从长期战略规划角度对信息通信行业的数字化 和绿色化协同发展提出新要求。交换机、路由器、服务器、安全设备、WLAN 等 ICT 设备 迎来新的增长空间。

产业数字化的可靠供给愈发重要，信创迎来加速发展

当前内外部环境不确定性增强，产业数字化算力基础设施可靠供给的重要性愈发凸显。 我们认为要重视信创产业在外部不确定性催化、区县/行业信创需求接棒、关键品类技术/ 供给能力突破、产品快速迭代渗透、信创产业强板块效应等五大方面的变化，料将持续拉 动相关核心品类全面推广落地。我们看好以 CPU/GPGPU 为代表的 PC、服务器相关软硬 件等信创产业链发展机遇。

创新与复苏：聚焦MR、储能、充电桩，关注复苏节奏

创新角度：MR有望落地，储能、充电桩持续高景气

1）MR：2023H1 新品推出，关注核心零部件及整机供应商 苹果预计在年内发布 MR 新品，硬件端、内容端均有显著创新。据彭博社报道，苹果 首款 MR 设备预计在 2023 年年内发布，或将命名为 Apple Reality Pro，搭载 xrOS 头显 操作系统，售价将高达 3000 美元，顶尖的硬件配置、创新的交互方式和优质的内容生态 为其核心创新亮点。硬件方面，我们预计苹果首款 MR 在光学、显示、芯片、交互等方面 有显著创新，发布定位聚焦 To B 端和超高端 To C 市场，我们预计首代苹果 MR 2023 年 内出货量为 20~50 万台。

内容方面，我们预计苹果 MR 或将在沉浸式视频、VR 版视频会 议等领域实现创新，丰富 VR 的使用场景和体验，同时苹果公司曾进行多项收购与合作， 表明其对于元宇宙布局战略的持续布局。我们认为，后续苹果首款 MR 硬件产品的发布以 及强劲的应用生态有利于促进元宇宙的建设，进一步促进 VR 市场发展。

供应链而言，苹果自研核心主芯片，国内供应链主要切入零部件及设备环节，收入弹 性而言高伟、长盈、兆威相对靠前。整体来看，我们预计苹果在核心控制芯片（如主芯片、 音频芯片等）端和其他移动终端类似，仍将采用自研芯片形式；此外，根据彭博社、The information 等媒体预测，显示及光学方面，苹果预计采用索尼的 MicroOLED 屏幕以及玉 晶光/扬明光学的 Pancake 镜头，索尼的 cis 传感器，大立光的镜头等。

国内供应链主要聚 焦在零部件及设备环节，我们结合彭博社等媒体预计信息，并参考国内公司在现有苹果各 终端业务上的布局，合理预计高伟电子切入供应其摄像头模组，兆威机电供应其瞳距调节 模组，德赛电池供应其电池 Pack 环节，东山精密、鹏鼎控股供应 FPC，蓝思科技/长盈精 密/歌尔股份/领益智造供应相关功能件及结构件，苏大维格供应衍射光学器件，博众精工/ 赛腾股份/智立方/杰普特/华兴源创供应相关设备等。考虑到不同环节的单价差别，我们估 算得到苹果 MR 新品对于高伟电子、长盈精密、兆威机电的收入贡献弹性相对较大。

2）储能：降本提效，量利齐增。风光产业迅速崛起，储能成为必然选择。碳中和政策推动风光产业快速发展，2022 年我国光伏装机量达 87.41GW，同比+65%；风电装机量达 36.34GW，同比-23.6%。预 计 2025 年风光发电量占比将提升至 16.5%；2030 年全国风光装机规模将超 1200GW。

电化学储能潜力最大，磷酸铁锂短期性价比更佳。从全生命周期的角度看，锂离子电池显现出明显的成本优势，磷酸 铁锂短期性价比更佳；钠硫电池尚未形成成熟产业链，但其有望成为成本较低的技术种类。

预计 2022-2025 年全球储能电池出货量年复合增速约 57%，增速较快。受益于应用 场景丰富叠加终端需求快速增长，根据 EVTank 数据，2022 年全球储能电池出货量约为159.3GWh（同比+104%），我们预计 2025 年全球储能电池出货量有望达到 500GWh（参 考 2023.5.18 外发报告《南都电源：发力储能，打造闭环》），2022-2025 年复合增速 56.7%， 行业未来空间大，增速快。

成本下行，储能有望量利同增

2022 年锂价维持高位，储能成本居高，盈利能力有限。进入 2023 年以来，锂价大幅 回调，并于 2023 年 4 月下旬开始企稳回升，尽管目前钛酸锂价格有所回升，但相较于 2022 年仍处于较低位置，为电池降本做出较大贡献。以下我们从家储、工商业、大储三个方面 讨论储能的降价降本与盈利能力提升问题。

户储方面：能源结构转型是户储增长的底层驱动力。根据 CNESA 发布的 2023 年储 能产业白皮书，2022年国内与全球新增电化学储能装机7.2GW/18.7GW，分别同比+215%/ +83.2%，依然保持较高增速，并未出现因锂源价格高企、能源价格回调、俄乌冲突出现需 求增速大幅下滑的情况。我们认为，户储发展的底层驱动力是能源结构的转型，在新能源 电力设备的发展高度确定下，户用储能装机量及渗透率会进一步提升，叠加欧洲能源价格 存在波动风险、非洲等欠发达地区需要稳定电力供应等因素，我们预计 2023 年全球户储 装机仍然将保持高增速。

工商业储能方面：随着电池成本下行，工商业储能盈利有望增厚。为验证工商业储能 项目的经济性以及电池成本对项目盈利的影响，我们对其具体数据进行测算和分析。 项目成本拆分：我们估算工商业储能项目的单位储能初始投资为 2 元/Wh，根据高工 锂电的成本占比测算，初始投资中电池基准成本为 1.15 元/Wh，占比 57.5%；BMS 为 0.15 元/Wh，占比 7.5%；EMS 为 0.075 元/Wh，占比 3.75%；集装箱为 0.15 元/Wh，占比 7.5%； PCS 为 0.15 元/Wh，占比 7.5%；变压器为 0.075 元/Wh，占比 3.75%；EPC 为 0.2 元/Wh， 占比 10%；人工为 0.05 元/Wh，占比 2.5%。

运营模式：分时电价机制下部分省市可实现两充两放。近年来部分省份将午间时段从 “平段”调整为“低谷”时段，山东甚至将正午时段设置为“深谷”时段。而浙江、湖北、 湖南、上海、安徽、广东、海南等省市的分时电价每天设置了两个高峰段，如广东省每日 10：00-12：00、14：00-19：00 为高峰段，每天凌晨在 0:00-8:00 低谷时段执行充电， 在 10:00-12:00 高峰时段放电；然后在 12:00-14:00 平段充电，在 14:00-19:00 高峰时段 放电，在 19：00-24：00 平段充电。当存在两个高峰段时，即可用工商业储能系统在谷时 /平时充电，并分别于两个高峰段放电，实现每天两充两放，进而提升储能系统的利用率、 缩短成本回收期。

经济性测算：根据我们的测算，在储能系统项目容量为 1kWh，循环寿命 5500 次， 平均峰谷价差 0.6 元/KWh，项目寿命期为 9 年的情况下，其 IRR 可达 17.7%，预计约 5 年可以收回投资。电池成本敏感性测算：储能电池成本降低 30%，内部收益率增长 9.1%。对于以上测 算，我们考虑电池成本降低对应内部收益率 IRR 的敏感性变化，电池初始成本为 1150 元 /kWh，对应内部收益率 17.7%，当电池成本下降，内部收益率随之增长，当电池成本降至 800 元/kWh（即降低 30%）时，内部收益率增长至 26.8%，相比原值提升 9.1%，经济性 与盈利能力提升显著。

电站储能方面：短期看电池成本下行，大储项目盈利修复。基于我们的测算，上游锂 价企稳后，2023 年铁锂电芯成本有望较 2022 年降低 30%，对应储能系统成本降低 18%， 短期内锂价下调与企稳带来的电池成本的下行，将有效修复大储项目的盈利能力。 长期看大储系统整体降本确定性高。长期来看，随着生产商的规模效应逐渐显现，原 材料价格企稳，储能行业趋于成熟，除电池成本外，PCS、系统集成、人工成本等均具有 明显的下降趋势，根据 BNEF 预测，到 2030 年，电站大型储能系统成本将降至 1086 元/kWh， 相较于 2022 年降低 35.5%，将为大型储能项目带来更多盈利空间。

3）充电桩：设备建设加速，运营盈利改善，行业维持高景气度。充电桩设备：政策与需求共振，全球充电桩迎来加速建设期 政策端：国家层面陆续出台一系列政策，引导充电桩行业快速发展。

需求端：需求高景气，新能源汽车渗透率不断突破。2020 年以来，中国新能源汽车 市场发展逐渐从政策驱动转化为市场驱动，伴随着产业链发展的逐步成熟，新技术不断进 步，新车型供给不断增加，消费者对新能源汽车的认可度不断提升，新能源汽车市场需求 持续保持高景气度。2021/2022 年 1-10 月，我国新能源汽车销量分别为 351/527 万辆， 同比+165%/+109%，保持高速增长。新能源汽车渗透率也不断突破新高，2022 年 10 月， 中国新能源汽车单月渗透率达到 28.5%。

当下欧美地区补贴政策力度加大，预计充电桩将迎来加速建设期。近年来，欧美地区 对充电桩建设的政策支持力度逐渐加大，尤其是 2022 年来，欧美地区对充电桩企业投资 补贴金额以及税收优惠等逐渐提升。政策刺激下，预计未来几年欧美地区充电桩将迎来加 速建设期。 预计到 2025 年全球充电桩市场空间超千亿元。

充电模块：受益公共直流桩建设加速，重点关注新技术迭代

直流充电设备的“心脏”，起到电能控制和转换作用，在充电桩中的成本占比达 50%。 充电模块应用于直流充电设备中，是实现整流、逆变、滤波等功率变换的基本单元，主要 作用是将电网中的交流电转换为可供电池充电的直流电。充电模块性能直接影响直流充电 设备的整体性能，同时关系到充电安全等问题，是新能源汽车直流充电设备的核心部件， 被誉为直流充电设备的“心脏”。充电模块上游主要是芯片、功率器件、PCB 等各类元器 件，下游是直流充电桩设备制造商、运营商及车企等。从直流充电桩成本构成来看，充电 模块成本占比能达到 50%。

我们预计到 2027 年全球充电模块市场空间约 549 亿元，对应 2022-2027 年 CAGR 达 45%。主要假设如下：1）公共直流桩平均充电功率：大功率趋势下，假设直流充电桩 充电功率每年提升10%，预计2023/2027年公共直流桩平均充电功率分别为166/244KW。 2）充电模块单 W 价格：国内市场，伴随技术进步和规模效应提升，假设充电模块单 W 价 格逐年下降，降幅逐年趋缓，预计 2023/2027 年单 W 价格为 0.12/0.08 元；海外市场原材 料、人工、制造成本高于国内，预计单 W 价格约为国内市场的 2 倍。

充电运营：竞争壁垒清晰，充电桩利用率提升加速盈利拐点到来

充电运营行业主要存在资金、物理场地、电网容量、数据资源四大壁垒，龙头企业先 发优势、规模优势显著，且难以被新进入者追赶，有望在行业竞争中持续保持领先优势。行业马太效应显著，头部运营商地位难撼动。从总量上看，基于中国充电联盟统计的 数据，国内公共充电运营商行业马太效应显著，呈现高度集中状态，2019-2023 年 2 月， 行业 CR5 分别为 81.5%/83.9%/77.8%/69.8%/70.2%，CR10 分别为 93.3%/92.7%/89.2%/ 86.3%/86.6%；特来电、星星充电、云快充、国家电网等运营商充电桩运营市占率排名靠 前，其中龙头特来电、星星充电市占率在 20%左右，地位保持稳定。集中度趋于稳定且集 中，头部运营商地位较难撼动。

2）互联网：内外因素持续向好，业绩有望加速回升。宏观经济层面：消费信心逐渐回升，互联网业绩弹性可期。2023年1-2月/3月/4月， 我国社零总额同比增长 3.5%/10.6%/18.4%。随着去年同期低基数效应的逐渐显现，线上 消费呈现加速增长的趋势。而消费者信心在 2022 年 11 月触底后，连续呈现环比回升的态 势。在宏观经济修复及政策刺激下，我们预期消费回暖的趋势有望延续。根据彭博一致预期，2023年我国社零总额有望同比增长 10.2%，23Q1-Q4 单季增速分别 为 3.9%/12.9%/8.5%/11.3%。