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在天風證券7月6日發(fā)布的研報中,AI產(chǎn)業(yè)鏈正全面崛起,蘋果VisionPro“打造”全新產(chǎn)業(yè)鏈,這兩大方向均有豐富投資機會。同期,平安證券發(fā)布研報認為,AIGC有望助力銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型提速,前沿科技與金融業(yè)態(tài)間的融合已經(jīng)是增加行業(yè)增長韌性和潛力的必經(jīng)之路。
復盤AI行業(yè)發(fā)展,AIGC大模型、多模態(tài)、商業(yè)化發(fā)展以算力為支撐,同時又推動算力需求持續(xù)擴大。根據(jù)測算,2030年ChatGPT或能帶動近千億美元的服務器端成本。AI上游機遇方面,各類器件/芯片作為服務器的核心組成,推動上游半導體+AI生態(tài)逐漸清晰,其中重點推薦關(guān)注AI芯片、定制化SoC、云端芯片、邊端芯片、終端芯片、存儲芯片和HBM/Chiplet等領(lǐng)域。
英偉達產(chǎn)品線方面,當前英偉達作為AI生態(tài)王者,具有從人工智能計算到網(wǎng)絡端到端的技術(shù),從處理器到軟件的全堆棧產(chǎn)品。人工智能計算硬件方面,英偉達持續(xù)以提升算力為核心,優(yōu)化其GPU處理器架構(gòu),至A100,2012年到2020年,處理器性能提升317倍,H100實時深度學習推理性能較A100提升高達30倍。軟件方面,英偉達具備GPU調(diào)用開發(fā)、AI加速庫和垂直領(lǐng)域應用三層能力,構(gòu)建起良好的GPU用戶生態(tài)。網(wǎng)絡端到端的技術(shù)能力主要依靠內(nèi)生和外延建立。DGXGH200AI超級計算機集成了英偉達最先進的加速計算和網(wǎng)絡技術(shù),算力達到1Eflop(10的18次方浮點運算)。
云服務廠商擴產(chǎn)方面,在傳統(tǒng)云廠商中,2023年Q1全球云基礎設施服務支出增長19%至664億美元,前三大云廠商AWS、微軟Azure和谷歌云共同增長22%,投資擴建進程顯著加快。專業(yè)云廠商方面,CoreWeave獲英偉達、微軟投資,與傳統(tǒng)云服務商相比,專業(yè)云廠商CoreWeave深耕GPU加速并且具價格優(yōu)勢,擴張趨勢逐漸明確。
同時,拆解蘋果VisionPro會發(fā)現(xiàn),其為雙芯片設計,由M2芯片同時運行visionOS、執(zhí)行計算機視覺算法和提供圖形,R1芯片則專門用于處理來自攝像頭、傳感器和麥克風的輸入,同時外置12個攝像頭、5個傳感器和6個麥克風,看好蘋果VisionPro對于供應鏈廠商業(yè)績的拉動,看好消費電子零部件、組裝及自動化設備機會。蘋果VisionPro物料成本約1509美元。其中,兩片內(nèi)屏成本700美元,為成本最高的零組件,由索尼供應;其次則是組裝費130美元,由中國大陸廠商立訊精密獨占;M2處理器120美元,由臺積電代工。VisionPro作為新一代計算平臺,在空間計算和交互領(lǐng)域表現(xiàn)卓越&為開發(fā)者提供強大開發(fā)工具支持,應用潛力較大。目前已有許多團隊投入到visionOS的應用研發(fā),從音樂創(chuàng)作、游戲、創(chuàng)意制作、醫(yī)療及醫(yī)療教育、運動、企業(yè)應用等方面發(fā)揮VisionPro的創(chuàng)造能力。
細分產(chǎn)業(yè)鏈方面,在消費電子領(lǐng)域,看好AI時代來臨帶來的板塊性大級別的投資機會(ChatGPT等大模型、VR、AR、汽車、智能家居、可穿戴設備etc),看好后續(xù)AI&VisionPro創(chuàng)新對于消費電子產(chǎn)業(yè)鏈的拉動。在半導體領(lǐng)域,產(chǎn)業(yè)鏈自主可控帶動CAPEX持續(xù)投資優(yōu)于全球表現(xiàn)。其中,設計方面AISoC作為智能化核心芯片,有望迎來量價齊升黃金期。看好面板/LED/PCB/被動元器件進入復蘇周期,關(guān)注MicroOLEDMini&MicroLED等新型技術(shù)迭代。
AI時代VisionPro有望重構(gòu)PC行業(yè),建議關(guān)注消費電子零組件&組裝,如工業(yè)富聯(lián)、立訊精密、聞泰科技、領(lǐng)益智造、京東方等;建議關(guān)注消費電子自動化設備,如科瑞技術(shù)、智立方等;建議關(guān)注品牌消費電子,如傳音控股、漫步者、小米集團(港股)等;建議關(guān)注消費電子材料,如中石科技、世華科技等。
計算機板塊呈現(xiàn)明顯的周期性,回顧過去計算機行業(yè)的三輪行情,政策和技術(shù)變革是每輪行情的核心驅(qū)動因素,產(chǎn)業(yè)生態(tài)的形成是決定行情持續(xù)的深度和廣度。2006-2010年“十一五”期間,核心因素是信息化的開啟和金融危機后的經(jīng)濟刺激。2011-2015年“十二五”期間,核心因素是信息化與工業(yè)化深度融合。同時,“大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新”戰(zhàn)略也在穩(wěn)步推進。技術(shù)方面,移動互聯(lián)網(wǎng)的普及則為計算機該輪行情提供了支撐。2018-2020年,政策催化方面,“信創(chuàng)”政策的相繼發(fā)布推動國產(chǎn)替代進程;技術(shù)變革方面,云計算的成熟普及促使計算機行業(yè)從以傳統(tǒng)硬件為中心的架構(gòu)向以云為中心的架構(gòu)轉(zhuǎn)變。2023年以來,美國正式啟用《芯片與科技法案》,在中美科技競爭背景下,國內(nèi)“信創(chuàng)”建設加速推進,并向行業(yè)國產(chǎn)化市場拓展。技術(shù)方面,AIGC顛覆了傳統(tǒng)工作方式和商業(yè)模式,致力于塑造智能時代。在AI技術(shù)革命浪潮下,今年年初至6月末,計算機板塊漲幅已達到26.6%。
AI大模型是智能底座,在搜索、推薦、智能交互、AIGC、生產(chǎn)流程變革、產(chǎn)業(yè)提效等場景表現(xiàn)出巨大的潛力。在AI三要素算法、算力、數(shù)據(jù)逐步往場景、產(chǎn)品、算力演進的過程中,政策和安全成為重要支撐。從政策和產(chǎn)品落地的角度看,AI有望逐步從主題投資過渡到產(chǎn)業(yè)投資。
全面擁抱AI革命,產(chǎn)業(yè)趨勢0-1,波動可能較大,關(guān)注產(chǎn)品落地的公司。財務上看,2022年計算機板塊可能是業(yè)績低點,從人員增幅情況來看,2021年人員數(shù)量和薪酬高增,2022年人效沒有完全釋放,2023年業(yè)務訂單和人效可能同時迎來增長。政策周期上,數(shù)字經(jīng)濟是經(jīng)濟增長新動力,數(shù)據(jù)要素迎來市場化配置時代,AI是數(shù)字經(jīng)濟時代的最強音。復盤歷史會發(fā)現(xiàn),每一輪計算機行業(yè)的核心在于政策、技術(shù)變革、產(chǎn)業(yè)生態(tài)開啟三要素共振。
我們建議,考慮靜態(tài)拔估值到一段落,顛覆-卡位-夢想-產(chǎn)品-業(yè)績。算力方面關(guān)注卡脖子的高端算力芯片,應用方面關(guān)注垂直行業(yè)數(shù)據(jù)壁壘高和生態(tài)豐富、黏性強的行業(yè),數(shù)據(jù)方面關(guān)注專業(yè)知識數(shù)據(jù)庫。具體標的如久遠銀海、捷順科技、新致軟件、科大訊飛、景嘉微、網(wǎng)宿科技、信安世紀、啟明星辰等。
銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型穩(wěn)步推進,AIGC有望助力轉(zhuǎn)型提速。新興科技的逐步應用推動著銀行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的穩(wěn)步推進,前沿科技與金融業(yè)態(tài)間的融合已經(jīng)是增加行業(yè)增長韌性和潛力的必經(jīng)之路。從銀行的經(jīng)營模式轉(zhuǎn)變來看,負債端的綜合化平臺業(yè)務轉(zhuǎn)型,資產(chǎn)端信貸類場景的豐富,支付端的線上化和移動化趨勢以及“智能化、數(shù)字化、開放化”商業(yè)模式轉(zhuǎn)型都離不開技術(shù)支持,區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)、云計算等新興技術(shù)已經(jīng)融入到銀行日常的業(yè)務架構(gòu)之中,金融科技投入逐步加大,2022年國有大行和股份行金融科技投入占比達到了3.37%,金融科技人員占比達到了5.45%,同比皆有所抬升。
今年以來,由ChatGPT引爆的AIGC浪潮,有望進一步推動銀行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型,目前行業(yè)廣泛探索大模型的應用落地,農(nóng)業(yè)銀行推出的業(yè)內(nèi)首個自主創(chuàng)新的金融AI大模型應用ChatABC,郵儲銀行、興業(yè)銀行等積極接入“文心一言”等大模型平臺,銀行通過自研發(fā)布或者第三方平臺合作發(fā)揮自身數(shù)據(jù)和資本優(yōu)勢,大模型的場景應用有望落地。
科技賦能全業(yè)務鏈條,AIGC有望推動銀行智能化水平再提升。ChatGPT讓人們看到AIGC在認知智能領(lǐng)域突破所能帶來的顛覆性的變革。我們從渠道、服務和風險管理三個方面去分析行業(yè)目前的發(fā)展現(xiàn)狀及未來通過AIGC所能夠帶來的潛在提升,例如AIGC強用戶交互能力對于渠道端智能客服體系的完善以及場景化金融服務能力的提升具有顯著正面作用,“AI+大數(shù)據(jù)”在智能投研方向的應用有望降低投顧服務的門檻以及計算智能和感知智能在風控場景下的應用等都能夠持續(xù)推動銀行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型。
擁抱科技發(fā)展機遇,關(guān)注技術(shù)應用邊界。隨著科技的迅猛發(fā)展,銀行等金融機構(gòu)在擁抱科技進步帶來的機遇的同時,仍需關(guān)注由此衍生出來的數(shù)據(jù)和倫理風險,特別是擁有“強學習能力”人工智能應用背景下,隱私安全和風險防控顯得更為重要。由于銀行行業(yè)的數(shù)據(jù)具有特殊性,這決定了銀行在應用第三方技術(shù)時必須持謹慎態(tài)度。尤其是對于大型模型訓練所需的海量數(shù)據(jù)來源,銀行需要做好數(shù)據(jù)的篩選和閉環(huán)管理,確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和隱私安全。除此之外,人工智能快速發(fā)展所帶來的科技倫理問題,以及對大型模型計算的過度依賴所引發(fā)的信用風險等問題,都值得整個行業(yè)的廣泛關(guān)注。在追求技術(shù)進步和創(chuàng)新的同時,金融機構(gòu)必須認真評估數(shù)據(jù)和倫理風險,并采取適當?shù)拇胧┘右怨芾?。建立健全的隱私保護機制和風險防控體系、確保用戶數(shù)據(jù)的安全和合規(guī)性,確立新技術(shù)的業(yè)務邊界都將成為銀行的重要任務。
(本文提及個股僅做分析,不做投資建議。)