2025年計(jì)算機(jī)行業(yè)創(chuàng)新豹變反轉(zhuǎn)破浪

創(chuàng)新豹變，反轉(zhuǎn)破浪2025年計(jì)算機(jī)行業(yè)投資策略主要內(nèi)容回顧：倉(cāng)位、估值樂觀指引展望：收入、成本拐點(diǎn)凸顯三大方向：AI、景氣、反轉(zhuǎn)重點(diǎn)標(biāo)的3證券研究報(bào)告1.1

2024計(jì)算機(jī)：基本面承壓，受益資本市場(chǎng)支持政策?

年初至12.6，計(jì)算機(jī)指數(shù)漲幅15%，位列全行業(yè)第九基本面和主題特征兼具主線為金融IT、華為、信創(chuàng)、AI等計(jì)算機(jī)指數(shù)漲跌全行業(yè)第九（年初至12.6）漲幅靠前公司，金融IT居多-20%-10%0%10%20%30%40%50%非銀金融銀行通信家用電器電子汽車商貿(mào)零售交通運(yùn)輸滬深300計(jì)算機(jī)傳媒建筑裝飾機(jī)械設(shè)備房地產(chǎn)國(guó)防軍工公用事業(yè)有色金屬綜合環(huán)保電力設(shè)備煤炭鋼鐵石油石化社會(huì)服務(wù)基礎(chǔ)化工建筑材料輕工制造紡織服飾美容護(hù)理食品飲料農(nóng)林牧漁醫(yī)藥生物證券代碼

證券簡(jiǎn)稱 漲跌幅 邏輯300377.SZ

贏時(shí)勝 361% 金融IT，受益資本市場(chǎng)支持政策300561.SZ

匯金科技 289% 金融IT，受益資本市場(chǎng)支持政策300290.SZ

榮科科技 278% 河南地方國(guó)企，受益華為算力300085.SZ

銀之杰 277% 金融IT000158.SZ

常山北明 190% 華為鴻蒙300380.SZ

安碩信息 185% 金融IT688631.SH

萊斯信息 176% 低空經(jīng)濟(jì)300399.SZ

天利科技 129% 互聯(lián)網(wǎng)金融、保險(xiǎn)IT服務(wù)688318.SH

財(cái)富趨勢(shì) 126% 金融IT，受益資本市場(chǎng)支持政策603516.SH

淳中科技 125% 英偉達(dá)算力產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)商300339.SZ

潤(rùn)和軟件 124% 華為鴻蒙合作伙伴300033.SZ

同花順 122% 金融IT，受益資本市場(chǎng)支持政策300469.SZ

信息發(fā)展 117% 重大戰(zhàn)略合作+股東變更300925.SZ

法本信息 114% 華為鴻蒙300333.SZ

兆日科技 106% 電子支付密碼器603019.SH

中科曙光 96% 國(guó)產(chǎn)算力服務(wù)器供應(yīng)商300542.SZ

新晨科技 86% 低空經(jīng)濟(jì)300468.SZ

四方精創(chuàng) 81% 跨境支付300803.SZ

指南針 79% 金融IT，受益資本市場(chǎng)支持政策資料來(lái)源：Wind，申萬(wàn)宏源研究；漲跌幅取年初至12.6數(shù)據(jù) 4證券研究報(bào)告51.2

2024年計(jì)算機(jī)復(fù)盤：兩頭高，中間低6,0005,0004,0003,0002,0001,00007,0008,0009,0002024-01-022024-02-022024-03-022024-04-022024-05-022024-06-022024-07-022024-08-022024-09-022024-10-022024-11-022024-12計(jì)算機(jī)萬(wàn)得全A市場(chǎng)急跌，AI應(yīng)用爆款未出，殺估值業(yè)績(jī)真空期 全年基本面承壓，多數(shù)公司業(yè)績(jī)下滑+全球AI進(jìn)展低于預(yù)期AI算力引領(lǐng)資本市場(chǎng)支持政策出臺(tái)金融IT

華為+信創(chuàng)

AI應(yīng)用資料來(lái)源：Wind，申萬(wàn)宏源研究年初急跌，國(guó)內(nèi)宏觀經(jīng)濟(jì)承壓，AI應(yīng)用進(jìn)展延后。2月迎反彈，AI算力引領(lǐng)2-3月行情彼時(shí)NV業(yè)績(jī)超預(yù)期，OpenAI

官宣Sora，國(guó)內(nèi)外算力景氣度高漲。4-9月上旬，計(jì)算機(jī)行業(yè)持續(xù)下跌海外AI模型及應(yīng)用進(jìn)展低于預(yù)期，多數(shù)公司回歸基本面估值，整體行業(yè)基本面承壓。9月后，支持資本市場(chǎng)政策出臺(tái)，計(jì)算機(jī)行業(yè)整體拉升，9-12月三大主線輪動(dòng)9月，支持資本市場(chǎng)政策出臺(tái)，金融IT為主線；10月，信創(chuàng)（含華為）表現(xiàn)最強(qiáng)；11月，美國(guó)大選落地，市場(chǎng)演繹特朗普交易，信創(chuàng)再次成為新一輪主線；12月，OpenAI

12天連續(xù)產(chǎn)品發(fā)布會(huì)引爆AI應(yīng)用行情計(jì)算機(jī)指數(shù)、萬(wàn)得全A指數(shù)2024年走勢(shì)證券研究報(bào)告61.3

估值：大幅回落后快速反彈，PE處于歷史62%分位2024年1-9月初，行業(yè)基本面承壓，計(jì)算機(jī)行業(yè)估值、業(yè)績(jī)雙殺2023年AI產(chǎn)業(yè)大變革，行業(yè)內(nèi)多公司估值處于較高水位2024年，AI大模型商業(yè)化情況低于預(yù)期，市場(chǎng)回歸基本面估值9月起，多項(xiàng)支持資本市場(chǎng)政策出臺(tái)，行業(yè)估值快速回升9月24日前，行業(yè)整體PE（TTM）為31.8x，10月11日，迅速回升到41.3x，12月6日，

計(jì)算機(jī)行業(yè)PE（TTM）提升至50x資料來(lái)源：Wind，申萬(wàn)宏源研究100806040200市盈率PE(TTM)市盈率PE(TTM,剔除負(fù)值)876543210市銷率PS(TTM)250200150100500市現(xiàn)率PCF(經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流TTM)PE（TTM，剔除負(fù)值）PE（TTM）PS（TTM）PCF（TTM）2024.12.6估值水平74.950.03.669.42014.1.1至今分位數(shù)93.8%62.0%60.0%50.0%計(jì)算機(jī)PE(ttm)9月24日以來(lái)快速拉升證券研究報(bào)告71.4

倉(cāng)位：配置24Q3基金配置占比2.4%，處于歷史低位資料來(lái)源：Wind，申萬(wàn)宏源研究一級(jí)行業(yè)配置系數(shù)配置占比24Q324Q224Q3-24Q22010年來(lái)分位數(shù)24Q324Q224Q3-24Q22010年來(lái)分位數(shù)電子1.91.97-0.07 66%15.00%15.70%-0.70% 98%電力設(shè)備1.971.720.2584%12.30%10.10%2.30%84%醫(yī)藥生物1.581.62-0.04 14%11.10%11.20%0.00% 24%食品飲料1.321.43-0.11 7%9.00%9.50%-0.50% 24%汽車1.431.30.1383%5.80%5.20%0.60%98%家用電器2.462.210.2557%5.50%4.90%0.60%81%有色金屬1.641.76-0.12 97%5.40%6.10%-0.70% 97%通信2.472.390.08100%5.10%5.00%0.10% 100%國(guó)防軍工1.381.280.1188%3.70%3.40%0.20%90%機(jī)械設(shè)備0.830.95-0.12 40%3.40%3.80%-0.50% 55%基礎(chǔ)化工0.760.79-0.02 38%3.00%3.10%-0.10% 50%銀行0.250.230.0217%2.80%2.70%0.10% 21%計(jì)算機(jī)0.60.66-0.07 0%2.40%2.50%-0.10% 7%交通運(yùn)輸0.560.6-0.03 67%2.10%2.30%-0.20% 78%非銀金融0.230.120.1114%1.70%0.70%1.00%17%公用事業(yè)0.420.61-0.2 67%1.70%2.90%-1.20% 84%農(nóng)林牧漁1.221.53-0.3 69%1.50%2.00%-0.50% 53%房地產(chǎn)0.870.640.2247%1.40%0.90%0.50%7%煤炭0.520.58-0.07 79%1.20%1.60%-0.30% 76%輕工制造0.920.92-0.01 59%0.90%0.90%0.00% 57%傳媒0.510.430.0819%0.80%0.70%0.20% 28%石油石化0.210.27-0.06 59%0.80%1.20%-0.40% 34%建筑材料0.650.620.0321%0.50%0.50%0.00% 3%建筑裝飾0.230.27-0.04 21%0.50%0.60%-0.10% 17%紡織服飾0.630.65-0.02 45%0.40%0.50%0.00% 36%社會(huì)服務(wù)0.820.91-0.09 17%0.40%0.40%0.00% 14%環(huán)保0.470.48-0.02 43%0.40%0.40%0.00% 40%商貿(mào)零售0.350.36-0.01 2%0.40%0.30%0.00% 2%鋼鐵..-. %.%.%-.% %美容護(hù)理0.640.83-0.19 14%0.20%0.30%-0.10% 24%主要內(nèi)容回顧：倉(cāng)位、估值樂觀指引展望：業(yè)績(jī)、產(chǎn)品拐點(diǎn)凸顯三大方向：AI、景氣、反轉(zhuǎn)重點(diǎn)標(biāo)的821Q321Q422Q122Q222Q322Q423Q123Q223Q323Q424Q124Q224Q3營(yíng)業(yè)總收入增速17% 19% 17%0%2%-7% -3%1%4%3%7%7%9%營(yíng)業(yè)總成本增速18% 22% 18%1%4%-5% -1%2%5%4%8%7%11%營(yíng)業(yè)成本增速18% 21% 19%0%3%-7% -4%0%4%4%9% 10%15%毛利增速14%9%10% -2%-1%-6%1%4%3%3%1%-1%-4%毛利率31% 29% 28% 29% 30% 29% 29% 30% 29%29%27% 28%26%員工總數(shù)增速11% 19% 13% 12% 10%4%4%3%2%0%0%-1%0%薪酬成本增速（不考慮資本化）30% 30% 18% 18% 16% 11% 5%5%3%4%3%-1%3%薪酬成本增速（考慮資本化）30% 27% 20% 20% 15% 11% 4%4%3%-1%5%-1%2%非薪酬成本增速15% 21% 17% -5%0%-8% -4%1%5%6%9% 10%14%非剛性成本增速-40% 4% -31%-94%-78%-15%6% 73% 48%33% -31% 4%-82%凈利潤(rùn)增速6% -19%-27%-21%-28%-50%-17% -6%3%19%

-67%

-9%1%凈利潤(rùn)增速(加回商譽(yù)減值)6%-6% -27%-21%-28%-45%-17% -6%3%15%

-67%

-9%1%營(yíng)業(yè)利潤(rùn)增速5%-8% -23%-19%-29%-40%-14%-16% 2%12%

-60%

-5%-5%營(yíng)業(yè)利潤(rùn)增速(加回商譽(yù)減值)5%1% -23%-19%-29%-38%-14%-16% 2%10%

-60%

-4%-5%扣非利潤(rùn)增速13% -23% -28% -19% -27% -41%-63% -6%-9%-9% -87%-1% -14%扣非利潤(rùn)增速(加回商譽(yù)減值)13% -10% -28% -19% -27% -36%-63% -6%-9%-6% -87%-1% -14%應(yīng)收款增速14% 23% 25% 16% 12% 10% 7%6%9%7%7%5%8%存貨增速33% 38% 34% 25% 10%0%-3% -4%-1%2%8% 10%14%預(yù)收款增速（考慮合同負(fù)債）17% 16%7%2%5%5%1%3%0%1%5%4%2%商譽(yù)增速-7% 2% -5% -5%

-4%

-1%

-1%

-1%

-3%-2%-2% -4%-1%證券研究報(bào)告 92.1

成本：人員成本得以控制資料來(lái)源：Wind，申萬(wàn)宏源研究注：Q 擴(kuò)展到 家計(jì)算機(jī)公司，以前都不做回溯；注

：非薪酬成本=營(yíng)業(yè)總成本-薪酬(含資本化)注

3：非剛性成本=營(yíng)業(yè)總成本-薪酬(含資本化)-營(yíng)業(yè)成本；注

4：從

2017Q2

開始，增值稅退稅計(jì)入其他收益而非營(yíng)業(yè)外收入

注5：標(biāo)紅的數(shù)字表示增速較高，標(biāo)綠的數(shù)字表示增速較低。

證券研究報(bào)告資料來(lái)源：各中央部門公開報(bào)表，申萬(wàn)宏源研究2.2

收入：2024年中央機(jī)關(guān)信息化建設(shè)預(yù)算普遍恢復(fù)-60%-20%40%20%0%302520151050?

海關(guān)總署、公安部、金融監(jiān)管總局、統(tǒng)計(jì)局、信息中心等信息化預(yù)算規(guī)?？壳?，且2024提升顯著國(guó)家金融監(jiān)督管理總局2568925275231951769612747014405147601698015%商務(wù)部--1109297229654631664531494813398-10%國(guó)家統(tǒng)計(jì)局------8045848390917%國(guó)家信息中心2408---394546555640859990385%財(cái)政部---637637052065-83297330-12%國(guó)家醫(yī)療保-6%障局---833270007000665073976975教育部6608503914279837484001431862983437-45%交通運(yùn)輸部------%國(guó)家數(shù)據(jù)局--------200預(yù)算口徑（萬(wàn)元）16A 17A 18A 19A 20A 21A 22A 23A 24A 24yoy公安部 20600

43442372253624549195369074068942422

55748海關(guān)總署

100000

22800 0 120075

91048

60857

64914

76914

92944 21%31%-40%

國(guó)家移民管理局- - - 7293 0 443423853233103

29847-10%國(guó)家市場(chǎng)監(jiān)督管理總局318042449924368

18644

17091 454 27620

5981%稅務(wù)系統(tǒng)- -137055

42493 00 26316

55000

35000 0 204672020年以來(lái)中央機(jī)關(guān)信息化建設(shè)決算支出相對(duì)平穩(wěn)100%50%0%-50%403020100中央主要機(jī)關(guān)決算支出（億元）中央主要機(jī)關(guān)決算yoy2024年中央機(jī)關(guān)信息化建設(shè)預(yù)算支出顯著恢復(fù)，yoy+32%中央主要機(jī)關(guān)信息化建設(shè)預(yù)算（億元）中央主要機(jī)關(guān)信息化建設(shè)預(yù)算yoy10證券研究報(bào)告2.3

收入：地方公共財(cái)政支出逐步恢復(fù)2021年以后，地方本級(jí)政府性基金收入下滑較快，已回到2017年水平地方公共財(cái)政支出仍逐年增長(zhǎng)，增速最低點(diǎn)出現(xiàn)在2021年，當(dāng)前維持5%左右，與GDP增速持平政府補(bǔ)助2023年增速下滑，變動(dòng)滯后于地方公共財(cái)政支出0%2%4%6%8%14%16%050000300000

18%2012A2013A2014A2015A2016A2017A2018A2019A2020A2021A2022A2023A地方公共財(cái)政支出（億元）地方公共財(cái)政支出yoy資料來(lái)源：Wind，申萬(wàn)宏源研究10%5%0%-5%-10%15%20%25%30%35%40%020406012%

8010%1001202013A2014A2015A2016A2017A2018A2019A2020A2021A2022A2023A政府補(bǔ)助（億元）政府補(bǔ)助yoy11-30%-20%-10%50%40%25000030%20000020%15000010%0%

10000001000009000080000700006000050000400003000020000100002012A2013A2014A2015A2016A2017A2018A2019A2020A2021A2022A2023A地方本級(jí)政府性基金收入（土地收入，億元）地方本級(jí)政府性基金收入yoy證券研究報(bào)告2.4

軟件突破：開源鴻蒙奇點(diǎn)將至，生態(tài)逐步擴(kuò)大生態(tài)設(shè)備發(fā)貨量已達(dá)10億部截至24.11，已有513類商用設(shè)備接入鴻蒙生態(tài)截至2024年11月，開源鴻蒙項(xiàng)目群成員單位已達(dá)61家，8100名貢獻(xiàn)者深圳市國(guó)資委成立鴻蒙生態(tài)服務(wù)公司，推動(dòng)鴻蒙在各行業(yè)應(yīng)用金融、電力等行業(yè)，開源鴻蒙OS已打開市場(chǎng)資料來(lái)源：開源鴻蒙官方公眾號(hào)，開源鴻蒙官網(wǎng)，華為2022&2023開發(fā)者大會(huì)，全球開源生態(tài)12大會(huì)，申萬(wàn)宏源研究01002003004005006002022年9月2022年11月2023年1月2023年3月2023年5月2023年7月2023年9月2023年11月2024年1月2024年3月2024年5月2024年7月2024年9月2024年11月軟件發(fā)行版數(shù)量（個(gè)）商用設(shè)備數(shù)量（個(gè)）開發(fā)板/模組數(shù)量（個(gè)）0246810122021.1

2021.12

2022.4

2023.8

2024.6

2024.10鴻蒙生態(tài)設(shè)備發(fā)貨量（億臺(tái)）證券研究報(bào)告132.5

硬件突破：華為圍繞鯤鵬CPU+昇騰GPU打造算力基礎(chǔ)200620092012201320142015201620172018201920202021202220232024計(jì)算資源支撐資源通用計(jì)算AI計(jì)算存儲(chǔ)傳輸管理海外華為海外華為華為海外華為華為

器，110nm海思K3V1：

K3V2：手機(jī)應(yīng)用處理

ARM架構(gòu)移動(dòng)CPU，40nmHi610：第一代服務(wù)器處理器鯤鵬912（Hi1612）：ARM架構(gòu)64位CPU鯤鵬916（Hi1616）鯤鵬920（Hi620），7nm高通驍龍IntelCorei7-980X昇騰310，12nm，8w，16TOPS@int8昇騰910，7nm，310w，640TOPS@int8昇騰610，7nm，60w，200TOPS@int8英偉達(dá)V100，8nm，62TOPS

@int8@int8智能網(wǎng)卡V1Hi1821多CPU互聯(lián)V1Hi1503智能網(wǎng)卡 智能網(wǎng)卡V3

Hi1823V2 多CPU互聯(lián)芯片Hi1822 Hi1520智能管理芯片第一智能管理芯片BMC第

Hi1711 智能管理芯片第三代Hi1710 二代 代

Hi1712英偉達(dá)Orin

X，英偉達(dá)A100，7nm，275TOPS7nm，767TOPS@int8IntelXeonPlantium

828014nmSSD主控芯片第一代

Hi1811SSD主控芯片第2代

Hi1811DSSD主控芯片第3代

Hi1812SSD主控芯片第4代

Hi1812eRAID卡控制器Hi1880SSD主控芯片第5代

Hi1813海 Marvell外 SM2246博通、Microchip、Marvell英偉達(dá)NVSwitch英偉達(dá)ConnectX

SmartNIC資料來(lái)源：鯤鵬計(jì)算產(chǎn)品發(fā)展白皮書，分析師自行繪制，申萬(wàn)宏源研究昇騰910系列芯片更新鯤鵬系列芯片更新證券研究報(bào)告142.6

生態(tài)突破：華為AI芯片軟件棧走自有路線Pytorch：覆蓋95%的API自有Mindspore框架框架適配器：其他框架的轉(zhuǎn)換Pytorch華為MindsporeTensorflowCaffe/PaddlePaddle等Framework

Adapte致功能一致，參數(shù)名不同存在差異功能一致，參數(shù)數(shù)據(jù)類型不一致功能一致，參數(shù)個(gè)數(shù)或順序不一致功能一致，默認(rèn)值不同功能一致，參數(shù)名不一致功能一致，參數(shù)默認(rèn)值不一致Mindspore已開發(fā)算子情況華為框架適配器運(yùn)行邏輯?

華為昇騰打造了從AI開發(fā)框架-GPU編程平臺(tái)-底層硬件全自棧生態(tài)AI開發(fā)框架資料來(lái)源：華為官網(wǎng)，申萬(wàn)宏源研究；注：算子情況系與pytorch中算子對(duì)比證券研究報(bào)告152.6

生態(tài)突破：華為算子適配進(jìn)展迅速GE圖引擎Ascend

C算子編程語(yǔ)言AOL算子加速庫(kù)HCCL集合通信庫(kù)畢昇編譯器運(yùn)行時(shí)驅(qū)動(dòng)CANN異構(gòu)計(jì)算畢昇編譯器昇騰算子代碼編譯成二進(jìn)制可執(zhí)行文件和動(dòng)態(tài)庫(kù)Runtime資源抽象與管理、媒體預(yù)處理、深度學(xué)習(xí)推理CANN算子Atlas

A系列 Atlas

A2系列Tensorflow算子 ONNX算子 Caffe算子支持算子個(gè)數(shù)2238234624915979算子總數(shù)23462000+160無(wú)論是AI開發(fā)框架高層算子，還是CANN底層算子，華為人才、生態(tài)優(yōu)勢(shì)明顯，進(jìn)展較快AI應(yīng)用開發(fā)層面，華為提供了便捷工具，如MindX、ModelZoo等資料來(lái)源：華為官網(wǎng)，申萬(wàn)宏源研究主要內(nèi)容回顧：倉(cāng)位、估值樂觀指引展望：收入、成本拐點(diǎn)凸顯三大方向：AI、景氣、反轉(zhuǎn)重點(diǎn)標(biāo)的16證券研究報(bào)告173.0

三大方向：AI兌現(xiàn)、景氣成長(zhǎng)、困境反轉(zhuǎn)AI兌現(xiàn)方向：AI應(yīng)用：隨大模型算法優(yōu)化，價(jià)格下降，預(yù)計(jì)應(yīng)用2025年進(jìn)入兌現(xiàn)期，主要體現(xiàn)在端側(cè)智能的爆發(fā)，呈現(xiàn)形式主要為AI

Agent等。AI算力：推理算力崛起，且考慮推理算力對(duì)軟件生態(tài)要求較低，國(guó)產(chǎn)AI算力崛起是確定性趨勢(shì)。ADAS：L2+智駕向更低價(jià)車型滲透，同時(shí)，國(guó)產(chǎn)智駕算力崛起。景氣成長(zhǎng)：信創(chuàng)：基礎(chǔ)軟硬件較為成熟，業(yè)務(wù)系統(tǒng)國(guó)產(chǎn)替代將加速。工業(yè)軟件：根據(jù)行業(yè)發(fā)展經(jīng)驗(yàn)，并購(gòu)將促進(jìn)行業(yè)整合，同時(shí)，2025-2026年將是工業(yè)軟件國(guó)產(chǎn)替代高峰期。金融IT：隨市場(chǎng)回暖，金融IT行業(yè)景氣度全面反轉(zhuǎn)。政策方面，金融創(chuàng)新進(jìn)入新一輪景氣周期，以數(shù)字貨幣、跨境支付為核心的金融創(chuàng)新政策2025年進(jìn)入加速期。困境反轉(zhuǎn)：醫(yī)療IT：新醫(yī)保政策推動(dòng)醫(yī)保IT建設(shè)，市場(chǎng)回暖及醫(yī)保預(yù)付金制度落實(shí)緩解院端資金壓力，預(yù)計(jì)2025年復(fù)蘇。網(wǎng)安：核心下游的安全預(yù)算改善，潛在競(jìng)爭(zhēng)格局整合。證券研究報(bào)告 182023年，Sam

Altman和黃仁勛預(yù)計(jì)AGI在5年內(nèi)到來(lái)2023Q1GPT4發(fā)布，部分研究人員認(rèn)為到達(dá)AGI早期階段谷歌DeepMind創(chuàng)始人Shane

Legg預(yù)計(jì)50的機(jī)會(huì)實(shí)現(xiàn)AGI2028OpenAI對(duì)AGI定義：大多數(shù)有經(jīng)濟(jì)價(jià)值的工作中超越人類的、高度自主的系統(tǒng)DeepMind聯(lián)合創(chuàng)始人Demis

Hassabis定義：完成人類可以完成的幾乎所有認(rèn)知任務(wù)2024Q1Sora首次出現(xiàn)，標(biāo)志多模態(tài)理解能力提升，邁向AGI的堅(jiān)實(shí)一步Open

AI

圣誕節(jié)前多場(chǎng)發(fā)布會(huì)OpenAI發(fā)布GPT5，預(yù)計(jì)達(dá)博士級(jí)智能2024H22025Q1GPT-5發(fā)布時(shí)間開始向25Q1推，目前對(duì)功能的預(yù)期開始下降，可能不會(huì)是劃時(shí)代產(chǎn)品OpenAI發(fā)布GPT4o，并和蘋果合作2024Q4①微軟秋季發(fā)布會(huì)windows11

AI驅(qū)動(dòng)更新②MetaConnect大會(huì)③蘋果秋季發(fā)布會(huì)2024Q2 2024Q3開源進(jìn)展：Llama3.1推出，引領(lǐng)開源大模型能力再上臺(tái)階，450B比肩GPT-4o水平調(diào)用成本下降：GPT-4o

mini能力接近原版GPT-4，價(jià)格便宜一個(gè)數(shù)量級(jí)Figure02機(jī)器人發(fā)布，多模態(tài)大模型加持，進(jìn)駐寶馬打工3.1

AI應(yīng)用趨勢(shì)一：最頂尖的底層模型進(jìn)展略有miss原市場(chǎng)最為期待的產(chǎn)品發(fā)布均有所延期：GPT5發(fā)布預(yù)期從2024H2延遲至2025Q1之后，劃時(shí)代產(chǎn)品迭代或遇瓶頸；萬(wàn)億以上參數(shù)的大模型發(fā)布時(shí)間整體延遲。2024年間大模型主要發(fā)展不算劃時(shí)代突破：1）開源模型文字能力升級(jí)；2）大模型多模態(tài)交互能力提升；3）端側(cè)軟硬結(jié)合（AI手機(jī)、AIPC、智能駕駛、機(jī)器人）；4）大模型降成本為主。根據(jù)業(yè)內(nèi)人士預(yù)計(jì)，能夠代替大多數(shù)有經(jīng)濟(jì)價(jià)值工作的AGI或在5年內(nèi)出現(xiàn)，能夠完成人類所有認(rèn)知任務(wù)的AGI需要更久。

資料來(lái)源：華爾街見聞，IT之家，騰訊新聞，新浪網(wǎng)，CSDN（中國(guó)軟件開發(fā)者網(wǎng) 絡(luò)），網(wǎng)易，申萬(wàn)宏源研究證券研究報(bào)告19大模型性能仍在迭代提升：由預(yù)訓(xùn)練帶來(lái)的Scaling

Laws進(jìn)步速度有所放緩，強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）帶來(lái)的推理側(cè)優(yōu)化，OpenAI、Anthropic、谷歌等均壓寶強(qiáng)化學(xué)習(xí)為技術(shù)進(jìn)步迭代路徑，有望在推理側(cè)實(shí)現(xiàn)Scaling

Laws，大模型能力仍將持續(xù)提升。算法工程優(yōu)化進(jìn)展明確，大模型價(jià)格保持快速降低趨勢(shì)：各大模型廠商的API價(jià)格下降趨勢(shì)明顯，將推動(dòng)AI應(yīng)用落地。24年11月GPT4o

輸入API價(jià)格為2.5美元/百萬(wàn)Tokens，而2023年3月GPT4推出時(shí)輸入API價(jià)格為10美元/百萬(wàn)Tokens，已大幅下降。Open

AI最新發(fā)布是佐證：12月起Open

AI連續(xù)新發(fā)布，包括完整版O1和強(qiáng)化微調(diào)能力，證明基于已有模型繼續(xù)優(yōu)化推理是可行的。資料來(lái)源：OpenAI官網(wǎng)，申萬(wàn)宏源研究Gpt-12018.61.17億7000多本未發(fā)表書籍GPT-22019.215億40GGPT-32020.51750億超570GCodex2021.8120億數(shù)十億行源代碼InstructGPT2022.3未公布基于GPT-3ChatGPT2022.11未公布基于InstructGPTGPT-42023.3預(yù)計(jì)為1.8萬(wàn)億未公布GPT-1GPT-2強(qiáng)化學(xué)習(xí)流程，通過(guò)獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制增強(qiáng)大模型推理側(cè)能力GPT-3 ChatGPT GPT-4模型參數(shù)更多數(shù)據(jù)集更大取消微調(diào)采用zero-shot模型參數(shù)加大數(shù)據(jù)集加大變?yōu)閒ew-shot參數(shù)量下降專業(yè)應(yīng)用于代碼生成領(lǐng)域訓(xùn)練集加入大量源代碼引入RLHF生成結(jié)果與人類對(duì)齊引入對(duì)話交互模式引入多模態(tài)輸入最大上下文支持32k支持插件功能GPT-4o2024.05未公布使用合成數(shù)據(jù)GPT-4oO12024.9未公布未公布GPT-O1實(shí)現(xiàn)音頻、視覺等實(shí)時(shí)推理API價(jià)格大幅下降，響應(yīng)速度明顯加快引入思維鏈強(qiáng)調(diào)強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法參數(shù)量數(shù)據(jù)集3.1

AI應(yīng)用趨勢(shì)二：RL推動(dòng)性能提升，算法優(yōu)化，價(jià)格下降證券研究報(bào)告20AI

Agent時(shí)代到來(lái)：根據(jù)OpenAI，邁向AGI共有5個(gè)階段，當(dāng)前正處于推理階段，下一階段即為智能體（AI

Agent）。相比推理器階段，AI

Agent可實(shí)現(xiàn)與周邊環(huán)境更強(qiáng)的交互能力，理解復(fù)雜指令并做出多步任務(wù)規(guī)劃，完成難度更高的任務(wù)。有助于AI應(yīng)用爆發(fā)：AI

Agent將進(jìn)入更多領(lǐng)域，包括辦公、業(yè)務(wù)工作流處理等，實(shí)現(xiàn)獨(dú)立完成部分任務(wù)，進(jìn)一步節(jié)省人力。資料來(lái)源：彭博，OpenAI官網(wǎng)，智見AGI，CSDN（中國(guó)軟件開發(fā)者網(wǎng)絡(luò)），申萬(wàn)宏源研究OpenAI提出的AI的五個(gè)階段，當(dāng)前正邁向AI

Agent短期記憶長(zhǎng)期記憶子目標(biāo)分解思維鏈自我反思反饋規(guī)劃記憶執(zhí)行工具大模型RL路徑下，Agent規(guī)劃、執(zhí)行等能力提升，可實(shí)現(xiàn)復(fù)雜工作流操作AI發(fā)展階段所處階段AI特性Level1聊天機(jī)器人：AI實(shí)現(xiàn)日常對(duì)話功能Level2（當(dāng)前階段）推理器：AI具備基本的邏輯推理能力，能夠分析復(fù)雜信息并進(jìn)行推斷Level3智能體（AI

Agent）：理解復(fù)雜指令的能力，并能夠在多任務(wù)環(huán)境中自主決策和靈活應(yīng)對(duì)Level4創(chuàng)新者：具備創(chuàng)新和創(chuàng)造的能力。它能夠獨(dú)立提出新的概念、假設(shè)和解決方案Level5組織者：具備協(xié)調(diào)和管理龐大系統(tǒng)、資源和團(tuán)隊(duì)的能力OpenAI

發(fā)布o(jì)1模型重心從訓(xùn)練到推理適合Agent場(chǎng)景2024/9/132024/10/22微軟發(fā)布10個(gè)AI

Agent助企業(yè)執(zhí)行客服、銷售、財(cái)務(wù)、倉(cāng)儲(chǔ)等業(yè)務(wù)2024/10/23Claude3.5升級(jí)，展現(xiàn)大模型類人計(jì)算機(jī)操作2024/10/25智譜推出AutoGLM，模擬用戶使用手機(jī)界面過(guò)程Information稱：谷歌正在開發(fā)新項(xiàng)目Project

Jarvis，能將Chrome網(wǎng)頁(yè)任務(wù)自動(dòng)化，由未來(lái)版Gemini2.0驅(qū)動(dòng)Est

2024/12Est

2025OpenAI內(nèi)部已有Agent雛形，操控計(jì)算機(jī)完成在線訂餐；蘋果預(yù)計(jì)2025發(fā)布跨APP屏幕識(shí)別能力后續(xù)期待：谷歌Project

Jarvis、OpenAI

Agent、蘋果App屏幕識(shí)別等3.1

AI應(yīng)用趨勢(shì)三：大模型正進(jìn)入AI

Agent爆發(fā)階段證券研究報(bào)告213.1

AI應(yīng)用趨勢(shì)三：AI

Agent或全面帶動(dòng)端側(cè)智能資料來(lái)源：天翼智庫(kù)，申萬(wàn)宏源研究軟件未官宣Gemini模型部署方式云端終端+云端(云端接入百度"文心一言")終端終端+云端未官宣終端自研OSHarmony

OS4MagicOS

8.0澎湃OSColorOS

1470億參數(shù)藍(lán)心大模型版:與國(guó)內(nèi)企業(yè)合作部分AI功能終端+云端 終端+云端OriginOS

4.0 安卓14廠商華為榮耀小米OPPOVIVO三星蘋果谷歌最新AI手機(jī)終端Mate60Magic6系列小米14Ultra系列Find

X7系列X100系列Galaxy

S24系列iPhone15

ProPixel8

pro終端發(fā)布時(shí)間2023.82024.1.82024.2.52024.1.82023.11.132024.1.182023.92023.1海外版:Gemini

國(guó)行硬件芯片麒麟9000S高通驍龍8

Gen3高通驍龍8Gen3兩顆自研芯片澎湃T1聯(lián)發(fā)科天璣9300聯(lián)發(fā)科天璣9300

自

國(guó)行版:驍龍8

Gen3研6nm影像芯片 (for

Galaxy)應(yīng)用生成式AI應(yīng)用AI云增強(qiáng)圖像處理、數(shù)字內(nèi)容管理、資訊摘要、文案/圖片創(chuàng)作智慧成片、一語(yǔ)查圖、以“影像”為主要賣點(diǎn),在文本創(chuàng)作、知識(shí)問(wèn)答

手機(jī)上離線進(jìn)行“文生圖等 "“AI擴(kuò)圖"與"AI去除路人";文案生成等AIGC圖片消除、語(yǔ)音通話摘要、文章摘要、文生文和圖生圖等圖像生成,總結(jié)聊天、總結(jié)文章概要;一鍵去除照片中的路人、一鍵識(shí)屏、超感智慧交互集成谷歌的應(yīng)用程序;Galaxy

AI功能:視頻AI處理、本地AI聊天

探索AI嵌入應(yīng)用程序機(jī)器人、通話實(shí)時(shí)翻譯、即圈即搜等Google

Assistant將個(gè)性化功能與大模型的推理和生成能力相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)聽、說(shuō)、影響處理能力的全面升級(jí)智能體類應(yīng)用華為助手小藝：提升交互、生產(chǎn)力和個(gè)性化服務(wù),如系統(tǒng)化場(chǎng)景化“服務(wù)組合"用戶意圖,復(fù)雜任務(wù)主動(dòng)服務(wù)任意門功能:AI意圖識(shí)別、跨設(shè)備服務(wù)流轉(zhuǎn)小愛同學(xué):為用戶提供領(lǐng)先的語(yǔ)音識(shí)別、NLP等完整的AI技術(shù)服務(wù)小布助手升級(jí),實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)級(jí)Agent藍(lán)心小V助手:通過(guò)自然對(duì)話操控APP- 探索AI嵌入應(yīng)用程序Google

Assistant將個(gè)性化功能與大模型的推理和生成能力相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)聽、說(shuō)、影響處理能生態(tài)建設(shè)大模型應(yīng)用產(chǎn)業(yè)聯(lián)合體"百模生態(tài)計(jì)劃"“人車家全生態(tài)”概念“+N”

智能體生態(tài)藍(lán)河生態(tài)使用Google的AI基礎(chǔ)設(shè)施,方便安卓開發(fā)

未官宣者未官宣端側(cè)使用模型盤古大模型70億參數(shù)魔法大模型AISP大模型70億參數(shù)AndesGPT大模型iOS安卓14模型與OS結(jié)合1.18發(fā)布鴻蒙星河版OS,不兼容安卓重構(gòu)操作系統(tǒng)-OS接入大模型藍(lán)河OS使用Rust語(yǔ)言,不兼容安卓-未官宣未來(lái)Gemini會(huì)整合至安卓系統(tǒng)中A17

ProTensor

G3其他 自建數(shù)據(jù)中心--自研芯片軟硬融合技術(shù)棧自建數(shù)據(jù)中心

定制芯片,

自建數(shù)據(jù)中心---AI

Agent可能利好的幾個(gè)環(huán)節(jié)：推理端算力：Agent時(shí)代下推理端的算力有望倍增，OpenAI

o1模型發(fā)布后看到的是通過(guò)思維鏈強(qiáng)化學(xué)習(xí)來(lái)解決多步驟復(fù)雜任務(wù)，英偉達(dá)首席執(zhí)行官黃仁勛認(rèn)為，隨著推理鏈的出現(xiàn)，推理的規(guī)模預(yù)計(jì)將迎來(lái)千萬(wàn)倍乃至十億倍的增長(zhǎng)。自身?yè)碛惺謾C(jī)硬件及操作系統(tǒng)的廠商：擁有較好的稟賦優(yōu)勢(shì)，包括蘋果、華為、小米等，具備豐富的用戶基礎(chǔ)，對(duì)于應(yīng)用程序開發(fā)商有一定的話語(yǔ)權(quán)，可通過(guò)操作系統(tǒng)實(shí)

現(xiàn)多個(gè)

APP

之間的調(diào)用，有利于形成功能較為豐富的

AIAgent。擁有操作系統(tǒng)/APP應(yīng)用生態(tài)的互聯(lián)網(wǎng)巨頭：包括谷歌（擁有安卓操作系統(tǒng)）、META、騰訊等，這類廠商擁有豐富的

APP

矩陣，若推出

AIAgent

可將旗下的應(yīng)用進(jìn)行

打通，實(shí)現(xiàn)應(yīng)用間跳轉(zhuǎn)以及調(diào)用。國(guó)內(nèi)外主要手機(jī)廠商均布局了AI大模型和Agent能力證券研究報(bào)告223.2

AI算力：國(guó)產(chǎn)化快速落地，推理端或超預(yù)期互聯(lián)帶寬（NVLink）； （NVLink); / /64GB/s128GB/s64GB/s64GB/sPCIe4.0PCIe5.0PCIe4.0PCIe4.0上市時(shí)間2020年5月2022年3月2022年10月2023年8月INT8算力624TOPS1979TOPS1321TOPS733TOPSFP16312TFLOPS989TFLOPS330TFLOPS362.05TFLOPSBF16算力312TFLOPS989TFLOPS/362.05TFLOPSFP3219.5TFLOPS67TFLOPS83TFLOPS91.6TFLOPS工藝nmnmN

(nm)nm價(jià)格7-8萬(wàn)元20-23萬(wàn)元1.3-1.5萬(wàn)元-資料來(lái)源：

CSDN（中國(guó)軟件開發(fā)者網(wǎng)絡(luò)），英偉達(dá)官網(wǎng)，申萬(wàn)宏源研究大模型訓(xùn)推的芯片瓶頸不同。算力芯片的核心指標(biāo)包括算力和內(nèi)存，算力決定計(jì)算時(shí)長(zhǎng)，內(nèi)存決定能夠容納的模型參數(shù)量。英偉達(dá)主動(dòng)刪減NVLink，訓(xùn)推分化提升性價(jià)比。2023

年，

英偉達(dá)推出Ada

Lovelace

架構(gòu)的下一代產(chǎn)品L40S，

與H100

相比，

L40S取消NVLink并降低芯片數(shù)值，決定推理過(guò)程中參數(shù)量的內(nèi)存約為H100的一半，價(jià)格預(yù)計(jì)有明顯下降，性價(jià)比突出。英偉達(dá)推出AdaLovelace架構(gòu)訓(xùn)練卡訓(xùn)練 推理瓶頸 算力（訓(xùn)練時(shí)間） 內(nèi)存（能夠容納模型的參數(shù)量）型號(hào) A100（SXM） H100（SXM） RTX

4090 L40s架構(gòu) Ampere Hopper AdaLovelace Ada

Lovelace功耗 400W 700W 450W 350W顯存 80GB

HBM2e 80GB

HBM3 24GB

GDDR6X 48GB

GDDR6顯存帶寬 1935GB/s 3.35TB/s 1008GB/s 864GB/s600GB/s 900GB/s / /證券研究報(bào)告233.2

AI算力：國(guó)產(chǎn)化快速落地，推理端或超預(yù)期資料來(lái)源：華為官網(wǎng)，寒武紀(jì)官網(wǎng)，壁仞科技官網(wǎng)，百度昆侖芯官網(wǎng)，申萬(wàn)宏源研究?jī)奢喗詈?，AI芯片供給安全需求更加迫切2022年9月后，A100/H100進(jìn)口受限；2023年10月后，A800/H800進(jìn)口受限國(guó)產(chǎn)推理芯片品類豐富，可滿足下游需求根據(jù)公開信息，華為昇騰、海光、寒武紀(jì)、平頭哥、燧原等均有布局，2024年需求高增但供給受限的背景下，推測(cè)2025年或?qū)⒂瓉?lái)國(guó)產(chǎn)GPU快速放量的階段。國(guó)內(nèi)訓(xùn)練端單顆芯片算力進(jìn)步顯著訓(xùn)練型號(hào)功耗顯存帶寬上市時(shí)間INT8(TOPS）FP16FP32FP64TF32工藝華為昇騰910思元290350W32GB

HBM21228GB/s2021年6405123207nm7nm寒武紀(jì)思元590350-550W2023年807nm壁仞科技BR100300W32GB

HBM2E819GB/s預(yù)計(jì)2023年10282567nm海光深算一號(hào)DCU隧原邃思2.0300W32GB

HBM2E300GB/s預(yù)計(jì)2023年256128300300百度昆侖WGB

HBMGB/s年月nm昆侖2120W32GB2021年8月2561287nm證券研究報(bào)告24時(shí)間130萬(wàn)2020年20萬(wàn)2024年1月10萬(wàn)2024Q3代表廠商1特斯拉比亞迪比亞迪2020

AI

day講解BEV后一年講解占用網(wǎng)絡(luò)20萬(wàn)以上車型都能選裝高階智駕兩年內(nèi)讓中端及大眾車型都用上高階智駕，甚至

10

萬(wàn)元以下的車型事件1時(shí)間22024年1月2024Q3代表廠商2比亞迪華為（乾崑ADS

SE）30萬(wàn)以上車型將實(shí)現(xiàn)全面標(biāo)配。事件2時(shí)間3深藍(lán)S07開始搭載，高快領(lǐng)航上與特斯拉FSD一樣好用2024Q4代表廠商3小鵬事件3預(yù)期P7+

首發(fā)普及端到端注：Tesla

AI

day 中的Hydranet算法中的核心：鳥瞰圖(BEV)空間、固定矩形、物體檢測(cè)，BEV可以看做AD的里程碑算法注2：深藍(lán)S07作為20萬(wàn)級(jí)車型中開始搭載華為智駕的車型，在高快領(lǐng)航上與特斯拉FSD可比，而且價(jià)格親民

注3：比亞迪AD/ADAS的表述來(lái)自比亞迪披露、晚點(diǎn)Auto、36氪等

?

L2

2022H1-：2022年初，幾乎所有產(chǎn)品均為L(zhǎng)2級(jí)ADAS功能，僅包含ACC+LCC為主。?

L2+

2022H2-

：

22H2

開始L2+

（

HWA

、ACC+LCC+ALC

）

的占比開始逐步提升，

到2022年底整體L2的滲透率從年初的22%大幅提升至35%左右。?

L2++

2023-：

2023年，隨著新勢(shì)力NOA開城速度提升，L2++的占比開始快速跟進(jìn)AD/ADAS的趨勢(shì)，特斯拉普及30萬(wàn)車型AD/ADAS，后續(xù)我們開始普及20萬(wàn)甚至10萬(wàn)車型的AD/ADAS3.3

ADAS：更低價(jià)車型滲透，L2+滲透率全面提升資料來(lái)源：比亞迪披露，晚點(diǎn)Auto，36氪，申萬(wàn)宏源研究證券研究報(bào)告2553.2%51.1%18.2%11.8%3.0%14.5%13.0%10.6%100%90%80%70%60%50%40%30%20%10%0%2023年份額（除特斯拉） 2024年1-7月份額（除特斯拉）英偉達(dá) Mobileye 華為 地平線 TI 高通 愛芯元智 其他2023、24M1-M7

中國(guó)市場(chǎng)智駕域控芯片裝載量

327

萬(wàn)顆、248

萬(wàn)顆剔除特斯拉，外資份額由

76%

下降至

69%地平線裝機(jī)量

27

萬(wàn)顆（份額8.2%）、19

萬(wàn)顆（份額7.8%）

（份額數(shù)字包含特斯拉），仍有提升空間征程5@128TOPS（L2++高速NOA智駕域控/Pilot）：20

萬(wàn)顆、13

萬(wàn)顆；客戶是理想和比亞迪征程3@5TOPS

（L2+行泊一體域控/Mono3/Pilot）

：6.7萬(wàn)顆、5.8萬(wàn)顆征程6M@80TOPS

性價(jià)比高速NOA；征程6E@128TOPS

高速NOA征程6H/P@560TOPS

城區(qū)NOA/L3SuperDrive2023、24M1-M7

中國(guó)市場(chǎng)

–

智駕域控芯片裝載量格局；份額數(shù)字除特斯拉資料來(lái)源：蓋世汽車社區(qū)，申萬(wàn)宏源研究3.3

ADAS：國(guó)產(chǎn)芯片替代機(jī)會(huì)證券研究報(bào)告3.3

ADAS：Robo-Taxi兩個(gè)路線比較檢測(cè)-激光雷達(dá)檢測(cè)-毫米波雷達(dá)檢測(cè)-攝像頭融合算法數(shù)據(jù)融合預(yù)測(cè)&決策算法檢測(cè)跟蹤預(yù)測(cè)L2+~L3時(shí)代控 多種傳感器崛起制

ADAS域控制器崛執(zhí) 起行前融合ADAS算法感知算法高精度地圖高精度地圖檢測(cè)跟蹤Tracking映射地圖Mapping運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)Motion占用預(yù)測(cè)Occupancy路徑規(guī)劃（含防碰撞）Planner控制執(zhí)行嘗試視覺+4D成像為主的傳感器特斯拉3.0通過(guò)端到端大模型，取代傳統(tǒng)智能駕駛路線感知、制圖、預(yù)測(cè)決策、規(guī)劃—>基礎(chǔ)模型、規(guī)劃2023年后有效解決規(guī)則范式下長(zhǎng)尾問(wèn)題的基礎(chǔ)對(duì)比維度特斯拉FSD蘿卜快跑發(fā)展階段已經(jīng)進(jìn)入3.0階段的領(lǐng)跑者高精度地圖+傳感器結(jié)合感知路線純視覺感知，3D占據(jù)柵格網(wǎng)絡(luò)視覺+LIDAR等多模態(tài)融合感知，配備激光雷達(dá)地圖路線BEVformer實(shí)時(shí)生成鳥瞰圖，無(wú)需外部高精度地圖需要高精度地圖支持算法路線端到端，一個(gè)模型覆蓋所有形式場(chǎng)景規(guī)則化訓(xùn)練，針對(duì)不同場(chǎng)景給出不同規(guī)則，長(zhǎng)尾場(chǎng)景需要單獨(dú)訓(xùn)練特斯拉FSD與蘿卜快跑技術(shù)路線比較數(shù)據(jù)體系建立數(shù)據(jù)閉環(huán)成本控制依靠量產(chǎn)車數(shù)據(jù)回傳和自動(dòng)標(biāo)注車端硬件平臺(tái)HW4.0，720TOPS，是HW3.0的5倍基于transformer優(yōu)化頤馳06，高算力主冗雙計(jì)算單元，算力1200Tops需要支持多傳感器數(shù)據(jù)資料來(lái)源：騰訊新聞，EDN電子技術(shù)設(shè)計(jì)，申萬(wàn)宏源研究資料來(lái)源：Teslarati（馬斯克相關(guān)企業(yè)媒體平臺(tái)），wccftech科技資訊，申萬(wàn)宏源研究26證券研究報(bào)告273.3

ADAS：部分車企開始技術(shù)儲(chǔ)備端到端，2025年上車資料來(lái)源：搜狐汽車，申萬(wàn)宏源研究長(zhǎng)城7月魏牌藍(lán)山首發(fā)量產(chǎn)國(guó)內(nèi)第一個(gè)端到端（德賽西威域控+元戎算法）6月30日，魏建軍駕駛魏牌藍(lán)山智駕版，重慶直播展示長(zhǎng)城全場(chǎng)景NOA實(shí)力，OTA升級(jí)后的Coffee

OS魏牌藍(lán)山智駕版元戎：4月，展示端到端智能駕駛量產(chǎn)方案DeepRoute

IO。計(jì)劃將該方案裝入NV

2000TOPS算力的DRIVE

Thor其余主機(jī)廠開始技術(shù)布局理想：7月發(fā)布了基于端到端模型、VLM視覺語(yǔ)言模型和世界模型的全新自動(dòng)駕駛技術(shù)架構(gòu)小鵬：5月20日開始，小鵬汽車全量推送新的技術(shù)棧：此前由規(guī)則+AI組成的XNGP，切換到了以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為主的端到端模型架構(gòu)，開始與其它玩家拉開代際差距。蔚來(lái)：將在今年上半年推出端到端架構(gòu)的主動(dòng)安全功能毫末智行也表示正在進(jìn)行端到端模型的研發(fā)理想汽車7月推送無(wú)圖NOA發(fā)布端到端+VLM全新自動(dòng)駕駛技術(shù)架構(gòu)證券研究報(bào)告283.4

信創(chuàng)總量：PC需求5000萬(wàn)臺(tái)/年，服務(wù)器需求500萬(wàn)臺(tái)/年資料來(lái)源：IDC（國(guó)際數(shù)據(jù)公司），申萬(wàn)宏源研究PC/服務(wù)器是IT基礎(chǔ)設(shè)施核心，也是產(chǎn)業(yè)鏈核心環(huán)節(jié)，可通過(guò)PC/服務(wù)器出貨情況觀察整體產(chǎn)業(yè)鏈國(guó)產(chǎn)化情況中國(guó)市場(chǎng)，PC需求相對(duì)穩(wěn)定，服務(wù)器需求動(dòng)態(tài)增長(zhǎng)PC需求穩(wěn)定，近10年均超過(guò)5000萬(wàn)臺(tái)/年；服務(wù)器2021年需求約400萬(wàn)臺(tái)/年，整體動(dòng)態(tài)增長(zhǎng)過(guò)去10年看，服務(wù)器出貨量有所波動(dòng)，復(fù)合增速大約為2倍GDP增速假設(shè)PC行業(yè)出貨量不增長(zhǎng)，假設(shè)服務(wù)器行業(yè)出貨量復(fù)合增速為5%，則2025年中國(guó)PC需求5000萬(wàn)臺(tái)/年，服務(wù)器需求約500萬(wàn)臺(tái)/年；2030年服務(wù)器需求超過(guò)600萬(wàn)臺(tái)/年P(guān)C需求相對(duì)穩(wěn)定（百萬(wàn)臺(tái)） 服務(wù)器是增量市場(chǎng)，增速約2倍GDP增速（萬(wàn)臺(tái)）20%15%10%5%0%-5%-10%-15%80706050403020100中國(guó)PC出貨量-左yoy-右-10%0%10%20%30%40%450400350300250200150100500中國(guó)服務(wù)器出貨量-左yoy-右證券研究報(bào)告293.4

信創(chuàng)結(jié)構(gòu)：新一輪信創(chuàng)需求范圍更廣泛，影響更深遠(yuǎn)對(duì)比2014-2015國(guó)產(chǎn)替代，去“IOE”產(chǎn)業(yè)浪潮，IT行業(yè)需求結(jié)構(gòu)已發(fā)生較大變化2014年，互聯(lián)網(wǎng)需求占整體需求24%，略高于黨政相關(guān)需求2017年后，阿里云等開始大規(guī)模IaaS投資，互聯(lián)網(wǎng)IT需求占比大幅度提升狹義信創(chuàng)需求可視為黨政IT系統(tǒng)替換需求，廣義信創(chuàng)需求指的是隨中國(guó)IT供應(yīng)鏈能力提升、產(chǎn)品力提升，通信、金融等行業(yè)（主要為央國(guó)企）的國(guó)產(chǎn)化需求整體看，分行業(yè)IT需求，互聯(lián)網(wǎng):央國(guó)企（含黨政）:民企=4:4:2央國(guó)企（含黨政）中期IT需求，PC大約為2000萬(wàn)臺(tái)/年，服務(wù)器大約為200萬(wàn)臺(tái)/年對(duì)比2014年，中國(guó)服務(wù)器面臨的需求結(jié)構(gòu)已有所不同行業(yè)20142015201620172018201920202021互聯(lián)網(wǎng)24%25%29%32%41%38%41%43%黨政22%22%22%20%16%15%12%10%通信10%10%12%12%13%14%12%11%金融10%10%9%11%9%11%11%12%制造6%5%4%4%4%5%4%5%服務(wù)5%5%4%4%4%4%7%8%教育7%6%5%5%4%4%4%3%交通3%3%2%3%3%3%3%3%其他%%%%%%%%總計(jì) 100%100% 100% 100% 100% 100%資料來(lái)源：

IDC（國(guó)際數(shù)據(jù)公司），申萬(wàn)宏源研究100%100%證券研究報(bào)告303.4

信創(chuàng)展望：通信等行業(yè)信創(chuàng)招標(biāo)或?yàn)楸据啴a(chǎn)業(yè)催化資料來(lái)源：中國(guó)采招網(wǎng)，云頭條，申萬(wàn)宏源研究通信等行業(yè)信創(chuàng)招標(biāo)或?yàn)樾星榈漠a(chǎn)業(yè)催化，國(guó)產(chǎn)芯片服務(wù)器采購(gòu)占比繼續(xù)提升22-23年，運(yùn)營(yíng)商服務(wù)器國(guó)產(chǎn)化芯片占比30-40%；2024年，運(yùn)營(yíng)商服務(wù)器采購(gòu)國(guó)產(chǎn)化芯片占比接近70%，以24.2月移動(dòng)PC服務(wù)器招標(biāo)，24.10月電信服務(wù)器招標(biāo)結(jié)果為例。2022年至今運(yùn)營(yíng)商服務(wù)器招采國(guó)產(chǎn)化占比由40%提升至70%年份運(yùn)營(yíng)商服務(wù)器集采總數(shù)(臺(tái))其中國(guó)芯服務(wù)器數(shù)量(臺(tái))國(guó)芯占比中國(guó)聯(lián)通1241384969140.0%2022-2023中國(guó)電信2000007822439.1%中國(guó)移動(dòng)29726712920943.5%2024中國(guó)電信15600010530067.5%中國(guó)移動(dòng)26450017679766.8%證券研究報(bào)告3.5

工業(yè)軟件：EDA+AI開始廣泛使用在設(shè)計(jì)流程中AI+智能EDA加速發(fā)展，學(xué)術(shù)會(huì)議中發(fā)展出具體相關(guān)分類生成設(shè)計(jì)：借助決策圖和大語(yǔ)言模型，自動(dòng)化生成電路設(shè)計(jì)代碼，自動(dòng)進(jìn)行電路驗(yàn)證、優(yōu)化，設(shè)計(jì)代碼自動(dòng)錯(cuò)誤修復(fù)等；增強(qiáng)算法：AI在預(yù)測(cè)、優(yōu)化和設(shè)計(jì)空間探索方面更高效發(fā)展，以提升EDA工具性能；控制流程：大語(yǔ)言模型編寫腳本，自動(dòng)化EDA流程控制；重塑EDA：AI原生跨層次設(shè)計(jì)自動(dòng)化生成、優(yōu)化和驗(yàn)證。31AI生成硬件設(shè)計(jì)AI增強(qiáng)EDA算法資料來(lái)源：中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)，申萬(wàn)宏源研究證券研究報(bào)告3.5

工業(yè)軟件：EDA全球廠商快速推出相關(guān)工具Synopsys推出覆蓋全堆棧的生成式AI功能用于RTL設(shè)計(jì)、驗(yàn)證及其他輔助資料創(chuàng)建的生成功能；用自然語(yǔ)言方式創(chuàng)建工作流程的自主功能。Cadence打造“芯片到系統(tǒng)”的

AI驅(qū)動(dòng)

EDA方案包括

Verisium

驗(yàn)證、Cerebrus

物理實(shí)現(xiàn)、Optimality

系統(tǒng)優(yōu)化，Allegro

X

AI

系統(tǒng)設(shè)計(jì)及VirtuosoStudio模擬開發(fā)設(shè)計(jì)五大平臺(tái)和分別對(duì)應(yīng)的

AI

加持的

EDA

工具。進(jìn)行數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、分類、壓縮和管理，推動(dòng)

EDA

工具和設(shè)計(jì)流程的自我學(xué)習(xí)優(yōu)化，從而實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)力的極大提升以及功耗、性能和面積（PPA）的進(jìn)一步優(yōu)化。西門子EDA

AI平臺(tái)將生產(chǎn)效率迅速提升，標(biāo)桿案例豐富系統(tǒng)設(shè)計(jì)：Veloce

-

RTLC

編譯時(shí)間縮短

50%，吞吐量提高

100%，比傳統(tǒng)功耗估算快

200倍。功能設(shè)計(jì)：Questa

–

驗(yàn)證覆蓋率閉合時(shí)間縮短

3倍,

設(shè)計(jì)變更驗(yàn)證時(shí)間縮短

10

倍；物理設(shè)計(jì)：Aprisa

–

將周期時(shí)間從約

3-4

周縮短到

1

天，布線長(zhǎng)度縮短

17%，TNS

改善

13%；制造測(cè)試：Calibre

Manufacturing

Solution

–

將運(yùn)行速度提升

2-4

倍。32資料來(lái)源：Cadence（鏗騰科技）發(fā)布會(huì)，申萬(wàn)宏源研究證券研究報(bào)告3.5

工業(yè)軟件：3D

CAD、國(guó)產(chǎn)化替換將成為看點(diǎn)異廠商?

CAD產(chǎn)品：易部署、易量化、易檢驗(yàn)；3D

CAD：中望軟件產(chǎn)品力、生態(tài)圈均表現(xiàn)優(yōu)軟件平臺(tái) 3D內(nèi)核 約束求解器 數(shù)據(jù)交換與集成 特點(diǎn) 定位西門子NX（起源UG）Parasolid（自主產(chǎn)權(quán)）DCM提供集成化的產(chǎn)

造型能力強(qiáng)，運(yùn)行穩(wěn)定性好，豐富知識(shí)庫(kù)，市場(chǎng)應(yīng)用廣；出色的商用品設(shè)計(jì)分析制造

幾何約束求解器，國(guó)際上許多知名的

CAD

軟件開發(fā)商在獨(dú)立開發(fā)約束

高端；超復(fù)雜場(chǎng)景解決方案 求解器失敗后均轉(zhuǎn)而采用DCM

求解器達(dá)索 SolidWorksParasolid（西門子）LGS（俄羅斯LEDAS）整合3DEXPERIENCE平臺(tái)中小企業(yè)和高校廣泛應(yīng)用；約束求解器僅次于DCM一般場(chǎng)景下的三維建?？煽壳夷Ｐ唾|(zhì)量較高，價(jià)格親民，上手容易；

中端；一般復(fù)雜場(chǎng)景西門子 Solid

EdgeParasolid（自主產(chǎn)權(quán)）DCM協(xié)同的設(shè)計(jì)制造平臺(tái)額遠(yuǎn)不如

SolidWorks整合進(jìn)其基于云

操作專業(yè)性強(qiáng)；鈑金設(shè)計(jì)等專業(yè)領(lǐng)域優(yōu)勢(shì)顯著，但不易上手，市場(chǎng)份

中端；一般復(fù)雜場(chǎng)景歐特克InventorShapeManager/ACIS（達(dá)索擁有，基于源代碼自研）VCS-2D發(fā)展而來(lái)，保持二維圖與三維模型的關(guān)聯(lián)性；性能與達(dá)索、西門子面向中端市場(chǎng)的三維

CAD

軟件

SolidWorks和

Solid

Edge

存在一定

中端；一般復(fù)雜場(chǎng)景差距中望軟件ZW3DDCM（西門發(fā)）IPX全棧根技術(shù)；支持二十萬(wàn)零部件級(jí)的大體量裝配流暢操作；通用機(jī)械、Overdrive（自主產(chǎn)權(quán)）

子)/ZGS(自主研

參數(shù)化轉(zhuǎn)換引擎

模具、汽配等離散制造領(lǐng)域已有較好的客戶基礎(chǔ)；ZW3D

2025新版本

中低端：簡(jiǎn)單通用+性能提升明顯；AI自適應(yīng)命令模型調(diào)用；華為鴻蒙版CAD；在手類現(xiàn)

部分一般復(fù)雜場(chǎng)景金較充足山大華天

SINOVATION

CRUX

IV（自主版權(quán)）/CrownCAD /DGM(自主研發(fā)）DCM（西門子)/DCS(自主研發(fā)）-模具設(shè)計(jì)、沖壓工藝設(shè)計(jì)等領(lǐng)域應(yīng)用基礎(chǔ)深厚；發(fā)布中低端：簡(jiǎn)單通用+部分一般復(fù)雜場(chǎng)景數(shù)碼大方CAXA

3DParasolid

（西門子）+ACIS

雙引擎+MEAGKernel(自主研發(fā)）DCM（西門子)-易學(xué)、易用、快速設(shè)計(jì)和兼容協(xié)同的特點(diǎn)，提供豐富的零件庫(kù)；中低端：簡(jiǎn)單通用+部分一般復(fù)雜場(chǎng)景新迪數(shù)字Nex3DParasolid（西門子）--浩辰軟件浩辰3DParasolid（西門子）DCM（西門子)-信息管理的一體化；發(fā)布浩辰CAD

2025；授權(quán)到期，正在補(bǔ)齊3D能力全套國(guó)標(biāo)、行標(biāo)、常規(guī)采購(gòu)件等

3D

模型庫(kù)，云化

3D

產(chǎn)品數(shù)據(jù)；獲得

中低端：簡(jiǎn)單通用+西門子SolidEdge授權(quán)，發(fā)布新迪輕量化3D2024 部分一般復(fù)雜場(chǎng)景除全面覆蓋常用功能外，還支持與主流

PLM/PDM

系統(tǒng)的集成，實(shí)現(xiàn)

中低端：簡(jiǎn)單通用+部分一般復(fù)雜場(chǎng)景華為OGG（基礎(chǔ)源代碼為俄羅斯OCC）- -從華為云公開至OPEN

DISA開源平臺(tái)，基于OGG的優(yōu)化增強(qiáng)代碼同步回饋母社區(qū)-資料來(lái)源：《三維CAD技術(shù)研究進(jìn)展及其發(fā)展趨勢(shì)》，各公司官網(wǎng)，浩辰軟件2024年三季報(bào)，申萬(wàn)宏源研究33證券研究報(bào)告3.5

工業(yè)軟件：

CAE實(shí)時(shí)仿真+歷史數(shù)據(jù)快速預(yù)測(cè)結(jié)果核心功能是基于樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，從而對(duì)相似結(jié)構(gòu)的模型機(jī)型仿真結(jié)果預(yù)測(cè)。無(wú)需編程，直接調(diào)整參數(shù)等，可以直接在網(wǎng)格或幾何模型上進(jìn)行仿真結(jié)果預(yù)測(cè)，省去了有限元分析復(fù)雜的建模、前處理流程，可以快速得到仿真結(jié)果，加速產(chǎn)品開發(fā)周期；篩選方案，大幅縮減仿真結(jié)果生成時(shí)間，從而快速篩選部分方案，選出的備選方案進(jìn)行傳統(tǒng)的精準(zhǔn)仿真；通過(guò)AI能力實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)可視化仿真模擬實(shí)時(shí)變化的復(fù)雜物理場(chǎng)景，需要合理構(gòu)建復(fù)雜環(huán)境的邊界條件和初始條件。生成式仿真可以輕松生成實(shí)時(shí)變化仿真條件，如自動(dòng)設(shè)置連續(xù)變化的溫度、壓力、流速等參數(shù)，為物理AI的實(shí)時(shí)環(huán)境模擬奠定基礎(chǔ)。34資料來(lái)源：Altair（澳汰爾），索辰科技官網(wǎng)，申萬(wàn)宏源研究索辰推出實(shí)時(shí)仿真模擬功能Altair實(shí)現(xiàn)相似歷史數(shù)據(jù)快速預(yù)測(cè)結(jié)果證券研究報(bào)告3.5

工業(yè)軟件：CAE仿真成為AI邁向真實(shí)世界的接口更深層次，物理AI的核心數(shù)據(jù)及能力依靠CAE廠商。物理AI能夠理解三維世界的空間關(guān)系和物理行為，核心是數(shù)據(jù)+理解。通過(guò)AI訓(xùn)練過(guò)程中提供更多物理數(shù)據(jù)來(lái)實(shí)現(xiàn)，數(shù)據(jù)主要包含與現(xiàn)實(shí)世界的空間關(guān)系和物理規(guī)則有關(guān)的信息?，F(xiàn)階段CAE/CAD以及其他工業(yè)端軟件廠商具備一定數(shù)據(jù)積累。英偉達(dá)Omniverse已成為人形機(jī)器人的重要開發(fā)環(huán)境英偉達(dá)通過(guò)鏈接外部軟件的Omniverse的平臺(tái)，提供構(gòu)建虛擬場(chǎng)景