（報告出品方：中國銀河證券）
一、 跨越奇點，人工智能迎來星辰大海
第五輪康波走向蕭條，AI帶動第六輪康波周期即将開啟
康波周期（Kondratievwave）：作為描述宏觀經濟增長與科技革命間内在關系的重要模型，其在人類曆史上的五次出現均伴随着标志性的技術奇點 及跨越性事件。 第五輪康波走向蕭條：過去兩百年曆史進步的主要動力靠科技-生産力突破。自工業革命爆發以來，已經走過了4輪康波周期（工業革命-鐵路時代-電 力與重工時代-石油化工與汽車時代），目前第五輪康波（資訊技術網際網路時代）已走向蕭條。目前普遍認為我們正處于第五次康波周期的蕭條階段， 該階段的一般特點為經濟缺乏增長動力，科技領域等待新的變革性成果出現。得益于加速資訊化所帶來的周期縮短，第四輪與第五輪康波出現顯著 交叉，我們有理由認為當下網際網路資訊技術趨于衰退的第五輪康波後期，以人工智能及新能源技術為主導的第六輪康波也已然展現曙光。
全球AI界的“iPhone時刻"，ChatGPT開啟新紀元
奇點臨近，強人工智能時代即将到來。 奇點理論的最大擁護者，前谷歌工程師雷·庫茲韋爾（Ray Kurzwell）認為，人工智能将在2029年通過圖靈測試，表現出與人類相當或無法區分 的智能行為，15年後人類将于他們創造的人工智能融合，使人類的智力提高一百萬倍。 奇點的到來意味着人類即将進入強人工智能時代，機器達到“強人工智能”，智商超過人類，百川智能王小川認為這一天會提早到2033年到來。 ChatGPT開啟新紀元，AIGC正在成為引發生産力變革的引擎。 随着人工智能的技術發展帶動GPT的更新疊代，ChatGPT在模型、功能調用能力、文本容量和價格上都有顯著改善。未來，由ChatGPT開啟的人 工智能新紀元也将持續向多模态融合發展。
AIGC多場景應用處于爆發前夜，萬億市場打開
AIGC的語言類應用：AIGC技術已從最初的實驗室産物逐漸商業化，并與其他技術和領域深度結合， 進而實作更加智能化的内容生成及創作。對于 GPT系列這類語言模型，AIGC可實作文本生成、文本分類和文本處理等方面。結合NLP可應用于智能客服、售前/售後咨詢、實時語言翻譯等領域。
目前，AIGC所覆寫的領域基本屬于AI軟體與服務。全 球AI軟體的市場規模預計在2025年超過1200億美元， 2021年到2025年的CAGR為38.01%。 雖然目前AIGC已經涉及文字、圖像、代碼、語音、視 頻、3D、遊戲等多種内容生成形式，但每個領域的技 術成熟度、底層技術難度均有差距，滲透率有所差别。 2021年AI制作比例僅占市場的1%-2%左右，随着技術 發展 我們預測： 2025年AIGC在網絡文學領域、文本分析領域、繪畫 及圖檔領域、數字音樂領域技術将相對成熟，滲透率 分别為70%/60%/60%/50%；網絡視訊領域、遊戲 領域由于技術原因滲透率相對較低，分别約為 30%/25%。
大模型進入戰國時代，激烈競争已然到來
ChatGPT的“降本增效”将進一步影響市場上現有的生成式AI模型的接入成本。 2023年6月13日，OpenAI釋出了ChatGPT新推出的功能更新。在Chat Completions API中加入了新的功能調用能力及價格變動；以及模型更新， 其中GPT-3.5-turbo-16k可提供标準4k版本四倍的文本容量，單個請求中最長可支援20頁的文本。價格方面，嵌入模型的價格降低了75%，最新價 格為每1k tokens 0.0001美金；GPT-3.5-turbo的tokens輸入成本降低了25%；GPT-3.5-turbo-16k的tokens輸入價格為每1k tokens 0.0003美金， 輸出價格為每1k tokens 0.0004美金。目前，市場上現有的生成式AI模型競争激烈，OpenAI此舉将大幅提高ChatGPT的競争力。
人工智能未來投資機會簡析
應用端：人工智能賦能千行百業，多領域融合成為可能。人工智能生成文本、代碼、圖像、視訊等内容的能力持續提升，使其不僅在金融、醫療、 政務、教育、法律等成熟領域應用，而且在物流、制造、能源、公共事業和農業等方面得到快速發展，創新應用場景逐漸增多。未來五年，随着人 機互動、機器學習、計算機視覺、語音識别技術達到更為成熟階段，人工智能将從單點技術應用邁向多種人工智能能力融合、從事後分析邁向事前 預判和主動執行、從計算智能和感覺智能邁向認知智能和決策智能。
二、人工智能帶動從算力到應 用的全産業鍊需求釋放
算力端：AIGC發展帶動AI伺服器需求釋放
AI大模型對算力的需求高于摩爾定律疊代速度，伺服器需求量将提升。根據OpenAI測算，自2012年來，頭部AI模型訓練算力每3-4個月翻一番， 訓練算力增長幅度高達10倍。而摩爾定律放緩成為不争的事實，但資料量卻在持續增加，算力增速已出現明顯滞後，AI伺服器作為AI算力載體， 需求逐漸釋放。
算法端：基礎算法的積累
基礎算法：AI大模型的基石，技術積累從基礎開始。主流的AI人工智能常用基礎算法中，大多來自于國外團隊，國内相似算法出現時間通常要 晚數年左右。算法到模型的積累是一種長期過程，每一次更新疊代都依賴于模型背後強大的的數學功底和抽象能力。國内在基礎算法方面起步 較晚，雖然目前加速追趕程序，但與國外仍有一定差距。
資料端：高品質資料是AI大模型訓練的必要要素
高品質與大規模的資料集是AI大模型的突破的關鍵點。目前國内資料資源豐富，從總量來說具備優勢，但由 于資料挖掘不足，資料無法自由在市場上流通，資料的清洗與标注産業鍊不夠完善等現狀，優質資料集仍然 稀缺。
高品質資料集離不開資料的治理，AI資料治理市場空間廣闊。根據艾瑞資料顯示，2021年，中國面向人工智 能的資料治理規模約為40億元，2026年規模突破百億達105億元，五年CAGR達到21.3%；中國的資料治理市場 規模約為121億元，預計2026年市場規模達到294億元，五年CAGR為19.5%。
應用端：AI+醫療
AI在醫療領域的應用場景廣泛，主要分為診前、診中與診後。資訊化流程主要涉及藥物的研發、 預約就診、導診、臨床診斷與治療、電子病曆、藥物檢索、醫療支付、取藥與報告擷取、診後 随訪與康複管理等。
AI+醫療市場空間廣闊，根據Frost & Salivon資料顯示，2020-2025年AI+醫療市場規模呈現高 增長狀态，市場總規模在2025年将達348億元，增速維持在40%左右。根據觀研資料中心資料顯 示，AI人工智能細分市場中，影像、資料交換與存儲、綜合輔助診斷占比較高，占比分别為34%、 22%、13%。
應用端：AI+辦公效率工具
微軟與3月16日釋出會上釋出重磅産品Microsoft 365 Copilot，其內建GPT-4的功能，以聊天機器人的模式 出現在産品的右側。使用者通過向其發号指令，便可自動生成文字、表格、示範文稿等内容。大模型的賦能 下，簡化了使用者的學習路徑，通過自然語言就可與機器進行互動并發号指令，将操作流程大大簡化，使得工 作流程與效率得到了較大的提升。
國内，金山辦公緊随其後釋出金山WPS AI，具備生成文檔、多輪對話、處理現有内容、示範文稿生成等功 能。我們認為，金山辦公在辦公軟體賽道競争格局具備優勢，AI大模型的加持下使用者的付費率與産品的ARPU 值将得到較大提升。
應用端：AI+金融
2023年3月30日，彭博釋出其大語言模型BloombergGPT，是LLM在垂直金融場景的落地加速的象征。 BloombergGPT聚焦于金融場景，将其多年積累的金融領域報告術語等對LLM進行訓練，相較普适性類 ChatGPT産品，其對金融術語的了解更為高效與準确。
BloombergGPT采用500億參數與7000億資料集規模對大模型進行訓練，遠小于GPT3的1750億參數與 45TB資料量。其資料集主要包含兩個部分，一個資料量占比49%的通用型文本資料集，主要包括The Pile、C4、Wikipedia等通用常識類資料集，另一個資料量占比51%的金融預料資料集，主要包含括新 聞、研究報告、公司财報、網絡爬取的金融檔案以及提取到的社交媒體消息等内容。根據彭博釋出的 論文，BloombergGPT在通用領域能力與GPT3幾乎持平，但在金融垂直領域文本撰寫和問答能力更為突 出。BloombergGPT LLM預訓練的成功說明LLM在垂直領域應用的可用性和訓練成本可控的可行性。
應用端：AI+教育
政策相繼釋出，大模型應用落地中。2023年2月，中共中央、 國務院釋出的《數字中國建設整體布局 規劃》中提到大力實施國家教育數字化戰略行動,完善國家智慧教育平台。2023年5月，教育部聯合十 八部門印發《關于加強新時代中國小科學教育工作的意見》中提到，要探索利用人工智能、虛拟現實 等技術手段改進和強化實驗教學，彌補優質教育教學資源不足的狀況。
網易有道“子曰” 、好未來、科大訊飛“星火”、淘雲科技等教育資訊化公司相繼釋出或宣布即将 釋出教育專用的大模型，AI在教育領域應用落地有望加速。
三 上半年行情回顧及業績總結
行情回顧：行業表現亮眼，市場預期樂觀
計算機行業顯著跑赢大盤，中期漲幅全行業第三。截至6月30日，計算機行業2023年年初至今上漲27.57%，漲幅在申萬一級31個行業中排名第 3，同期上證綜指上漲3.65%，滬深300下跌0.75%，創業闆指數下跌5.61%。2023年以來，數字中國、資料要素政策密集出台，大力支援計算機 産業發展，AI技術的智慧湧現與日趨多元的應用場景驅動形成政策+市場的雙重刺激，計算機行業表現亮眼，大幅領先上證指數、滬深300，以及 創業闆指數。
估值方面，計算機行業PE自2022年4月探底後持續回升，今年來始終保持上升趨勢，反映出市場對計算機行業的樂觀預期。截至6月30日，計算機 行業整體估值水準（PE,TTM）為69.69倍，高于中樞水準56.27倍。
業績分析：營收利潤承壓，費用保持穩健
行業營收增速放緩，全年基本面修複可期。2023Q1計算機行業實作營業收入2213.27億元，單季度營收增長率同比下降2.4%；實作歸母淨利潤 62.18億元，單季度同比增速54.8%，主要由于非經常性損益的公允價值變動所緻，扣非後歸母淨利潤為0.21億元，同比下降99.1%。盈利方面， 2023Q1實作毛利率、淨利率分别為25.1%和2.9%，同比均小幅回升。雖然一季度業績仍然承壓，但随着宏觀經濟複蘇與下遊B端、G端需求回暖， 全年基本面修複可期。
費用端保持穩健，利潤彈性有望釋放。2023Q1計算機行業期間費用合計346.48億元，同比增長6.38%；研發費用合計252.12億元，同比增長 9.46%；期間費用率、研發費用率分别為15.14%和11.02%，相較去年同期均小幅回升。我們認為費用端整體穩健，預計控費降本疊加行業需求複 蘇，利潤空間有望進一步釋放。
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精選報告來源：【未來智庫】。「連結」