信息技術(shù)-計(jì)算機(jī)行業(yè)2023年中期策略：基本面驅(qū)動(dòng)行業(yè)估值修復(fù)、AI產(chǎn)業(yè)周期助力B端應(yīng)用空間打開(kāi)

投資策略報(bào)告|計(jì)算機(jī)證券研究報(bào)告計(jì)算機(jī)行業(yè)計(jì)算機(jī)行業(yè)2023年中期策略基本面驅(qū)動(dòng)行業(yè)估值修復(fù)、AI產(chǎn)業(yè)周期助力B端應(yīng)用空間打開(kāi)信一級(jí)行業(yè)分類）累計(jì)上漲31.52%,在30個(gè)行業(yè)中排名第3。領(lǐng)域應(yīng)越來(lái)越好,具有一定的行業(yè)比較優(yōu)勢(shì),AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展亦會(huì)助力行業(yè)發(fā)展的可持續(xù)性和空間拓展。智能汽車從當(dāng)前到Q4是在經(jīng)歷3~4個(gè)季度波動(dòng)后的長(zhǎng)周期向上拐點(diǎn)。而醫(yī)療IT正處于訂單拐點(diǎn)期,預(yù)料收入在Q4會(huì)相應(yīng)體現(xiàn)。②站律和基本面判斷應(yīng)用端的延伸變化在Q4前后①人工智能:算力和應(yīng)用共振持續(xù)推升AI產(chǎn)業(yè)進(jìn)入新預(yù)計(jì)23年下半年,隨著AI大模型向多模態(tài)等技術(shù)方向發(fā)展,除了算力基礎(chǔ)設(shè)施外,以向量數(shù)據(jù)庫(kù)為代表的軟件工具鏈的需求增長(zhǎng)趨勢(shì)值得重點(diǎn)關(guān)注。在應(yīng)用領(lǐng)域,海外微軟的Office和Dynamics軟件智能化升級(jí)后的商業(yè)化進(jìn)展是關(guān)注重點(diǎn),其對(duì)于國(guó)內(nèi)應(yīng)用軟件升級(jí)后的市面關(guān)注海外應(yīng)用商業(yè)化進(jìn)展,另一方面關(guān)注國(guó)內(nèi)應(yīng)用產(chǎn)品化進(jìn)度,相關(guān)事件催化可能將在23H2此起彼伏的出現(xiàn)。③智能駕底,未來(lái)有望持續(xù)回暖。④金融IT:信創(chuàng)推動(dòng)行業(yè)景氣度持續(xù),生成AI在醫(yī)療領(lǐng)域的擴(kuò)散以及醫(yī)保大數(shù)據(jù)的推進(jìn)。⑦數(shù)據(jù)要素:有望持續(xù)迎來(lái)政策紅利,但仍偏主題投資,重點(diǎn)選擇三條主線:數(shù)據(jù)資產(chǎn)所有用軟件的商業(yè)成熟周期相對(duì)較長(zhǎng);行業(yè)比較受政策影響的變化有不確行業(yè)評(píng)級(jí)前次評(píng)級(jí)報(bào)告日期買入2023-06-3041%28%3%06/2208/2210/2212/2202/2304/23-9%-22% 計(jì)算機(jī)滬深300分析師:劉雪fliuxuefeng@分析師:李傲iaoy@分析師:吳祖鵬wuzupeng@分析師:李婉iwanyun@分析師:雷棠eitangdi@請(qǐng)注意,李傲遠(yuǎn),吳祖鵬,李婉云,雷棠棣并非香港證券及期貨事務(wù)監(jiān)察委員會(huì)的注冊(cè)持牌人,不可在香港從事受監(jiān)管請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明德賽西威石基信息-金蝶國(guó)際--金山辦公-----------數(shù)據(jù)來(lái)源:Wind、廣發(fā)證券發(fā)展研究中心備注:表中估值指標(biāo)按照最新收盤價(jià)計(jì)算請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明 23 44 46 請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明 圖2:中信計(jì)算機(jī)行業(yè)PE(ttm）band 圖4:百度文心ERNIE-ViLG2.0與StableDiffusion在圖文相關(guān)性和圖像保真度指 圖5:分布式大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)圖 圖6:非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為向量數(shù)據(jù)并在AI任務(wù)中的應(yīng)用 20圖7:星環(huán)科技分布式向量數(shù)據(jù)庫(kù)TranswarpHippo產(chǎn)品架構(gòu)圖 圖8:嵌入了Copilot的PowerPoint根據(jù)用戶指令自動(dòng)生成的演示稿 圖9:嵌入了Copilot的Word根據(jù)用戶指令自動(dòng)生成的文字 圖10:多模態(tài)技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用 23 23圖12:微軟Dynamic365軟件功能示意 25 圖14:嵌入了Copilot的Dynamics365SupplyChainMa 26圖15:文心千帆生態(tài)伙伴簽約現(xiàn)場(chǎng)圖 28 28 28圖20:WPSAI正在生成文本界面 29圖21:WPSAI生成的文本界面 29圖22:萬(wàn)興愛(ài)畫(huà)輸入自然語(yǔ)言文字 圖23:萬(wàn)興愛(ài)畫(huà)根據(jù)自然語(yǔ)言文字生成圖片 圖24:萬(wàn)興愛(ài)畫(huà)上傳圖片 圖25:萬(wàn)興愛(ài)畫(huà)根據(jù)圖片生成次元圖片 圖31:通過(guò)Outlook的日程安排界面直接接入Teams會(huì)議系統(tǒng) 圖32:企業(yè)數(shù)字員工發(fā)展路徑 圖33:中國(guó)PMI數(shù)據(jù) 圖34:國(guó)內(nèi)軟件產(chǎn)業(yè)軟件業(yè)務(wù)收入累計(jì)同比增速 圖35:制造業(yè)企業(yè)自動(dòng)化與信息化架構(gòu) 請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明圖36:制造業(yè)企業(yè)端到端的價(jià)值鏈 圖37:工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)功能架構(gòu)圖 圖38:機(jī)械工業(yè)全行業(yè)銷售利潤(rùn)率平均值 圖39:家電及電氣機(jī)械全行業(yè)銷售利潤(rùn)率平均值 圖40:電子工業(yè)全行業(yè)銷售利潤(rùn)率平均值 圖41:汽車行業(yè)全行業(yè)銷售利潤(rùn)率平均值 圖43:我國(guó)制造業(yè)整體當(dāng)前仍處于微笑曲線中端 圖45:全球EDA行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局 圖46:需求由核心ERP逐步向泛ERP轉(zhuǎn)型 40圖47:金蝶國(guó)際星瀚HR架構(gòu)圖 41圖48:全球酒店行業(yè)RevPAR(美金） 42圖49:全球酒店行業(yè)房間數(shù)(百萬(wàn)間） 42圖50:典型高端酒店近年房間數(shù)(間） 42圖51:典型高端酒店單季度收入(億美金） 42圖52:酒店經(jīng)營(yíng)者增加、升級(jí)或更換供應(yīng)商的百分比 43圖53:受訪酒店經(jīng)營(yíng)者未更換PMS的原因 43圖54:電子病歷在醫(yī)療信息化建設(shè)中的核心作用 48圖55:具備五級(jí)電子病歷水平的醫(yī)院IT架構(gòu) 圖56:衛(wèi)寧健康公開(kāi)統(tǒng)計(jì)訂單金額及同比增速(萬(wàn)元） 圖57:創(chuàng)業(yè)慧康公開(kāi)統(tǒng)計(jì)訂單金額及同比增速(萬(wàn)元） 圖66:國(guó)內(nèi)交換機(jī)行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模及增速 圖67:全球歷年光模塊銷售額占比 圖68:信息安全產(chǎn)品收入累計(jì)同比增速(%） 圖70:網(wǎng)絡(luò)安全產(chǎn)品發(fā)展脈絡(luò) 圖73:智能汽車板塊行情圖 圖74:國(guó)外L3級(jí)及以上相關(guān)法規(guī)現(xiàn)狀 圖75:我國(guó)汽車銷量趨勢(shì) 圖76:特斯拉最新Model3、Y車型車型售價(jià) 圖77:大模型加持下的小度車載語(yǔ)音功能 圖78:毫末智行DriveGPT模型原理 請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明圖79:毫末智行對(duì)于DriveGPT的應(yīng)用展望 圖80:數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代,數(shù)據(jù)財(cái)政有望成為緩解財(cái)政收支壓力的新手段 圖81:目前的制度建設(shè)及技術(shù)有望解決了數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)發(fā)展的部分痛點(diǎn) 圖82:數(shù)據(jù)資產(chǎn)分類 圖83:我國(guó)公共數(shù)據(jù)授權(quán)運(yùn)營(yíng)典型模式 圖84:數(shù)據(jù)交易平臺(tái)三種典型盈利模式 圖85:主要CPU廠商歷年經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)(百萬(wàn)元） 圖86:主要操作系統(tǒng)廠商歷年經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)(百萬(wàn)元） 表1:計(jì)算機(jī)重點(diǎn)子行業(yè)分類(2023H2） 8表2:自然語(yǔ)言類模型和多模態(tài)模型應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)比 表3:海外多模態(tài)大模型對(duì)比 表4:國(guó)內(nèi)多模態(tài)大模型對(duì)比 表5:識(shí)別類AI模型、自然語(yǔ)言類大模型和多模態(tài)大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)比 表6:嵌入了GPT-4API的產(chǎn)品及智能化功能 40表8:電子病歷及互聯(lián)互通標(biāo)準(zhǔn)化成熟度評(píng)級(jí)內(nèi)容 48 表10:英偉達(dá)AI芯片對(duì)不同AI模型推理計(jì)算性能對(duì)比(單位:每秒推理計(jì)算次 表11:英偉達(dá)A10G與寒武紀(jì)MLU370-X4性能對(duì)比 表12:英偉達(dá)A100與華為異騰910性能對(duì)比 表13:以太網(wǎng)交換機(jī)和IB交換機(jī)對(duì)比 表14:各省未來(lái)年度算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)規(guī)劃統(tǒng)計(jì) 表15:2018-2022網(wǎng)安頭部公司股份支付攤銷以及歸母凈利潤(rùn)(單位:萬(wàn)元）61表16:上市網(wǎng)安公司已布局的數(shù)據(jù)安全產(chǎn)品 表17:ChatGPT等AIGC技術(shù)所 表18:2023年上海車展典型新車配置梳理4智能化配置仍為核心競(jìng)爭(zhēng)點(diǎn) 表19:數(shù)據(jù)要素政策梳理42022年以來(lái)政策紅利加速釋放 表20:信創(chuàng)重要政策梳理 請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明一、投資要點(diǎn)在30個(gè)行業(yè)中排名第3(僅次于傳媒和通信）。疫情影響逐漸減退、經(jīng)濟(jì)有序復(fù)蘇,疊加算力和應(yīng)用共振帶來(lái)的AIGC產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展,計(jì)算機(jī)行業(yè)較年初有較大漲幅。(1）考慮下游需求的恢復(fù)節(jié)奏,絕對(duì)意義上:Q2開(kāi)始大多數(shù)領(lǐng)域應(yīng)該是越來(lái)越好的,基數(shù)方面:2022年Q2/Q3/Q4的表現(xiàn)也比較差,基本也沒(méi)有恢復(fù)太多。和價(jià)值修復(fù)雙重利好,具體來(lái)看:①智能汽車的長(zhǎng)期拐點(diǎn)已經(jīng)出現(xiàn)。我們?cè)谒脑潞臀逶碌闹悄芷囋露刃袠I(yè)報(bào)告中已經(jīng)指出去年下半年低成本競(jìng)爭(zhēng)帶來(lái)的沖擊接近告一段落。我們判斷今年年底至明年智能化發(fā)展會(huì)全面恢復(fù)到正常快速發(fā)展的軌道。同時(shí),相關(guān)公司的估值也將得到消化。所以我們認(rèn)為當(dāng)前到Q4是智能汽車在經(jīng)歷3~4個(gè)季度波動(dòng)后的長(zhǎng)周期向上拐點(diǎn)。②基于醫(yī)療機(jī)構(gòu)恢復(fù)常態(tài)化運(yùn)營(yíng)以及隨著流動(dòng)性恢復(fù)醫(yī)療收入相應(yīng)成長(zhǎng)兩個(gè)因素,我們?cè)谀甓炔呗灾信袛噌t(yī)療IT的下游需求可在3~4月開(kāi)始進(jìn)復(fù)階段。事實(shí)上在我們3月的醫(yī)療IT報(bào)告中發(fā)現(xiàn)單月訂單同比增速近60%。此處需要考慮疫情過(guò)去初期幾個(gè)月訂單的波動(dòng),我們訂單增速的波動(dòng)區(qū)間會(huì)變小,趨于穩(wěn)定。從產(chǎn)相應(yīng)體現(xiàn)。③金融IT在修復(fù)節(jié)奏上還略顯平穩(wěn)。主要標(biāo)的包括恒生電子和頂點(diǎn)軟件,以④工業(yè)軟件方面:能科科技的發(fā)展階段和特性與2020~2021年的賽意信息極利能力和估值擴(kuò)張;絕對(duì)估值低。寶信軟件前期員工激勵(lì)解禁后,股價(jià)壓制因素已經(jīng)大幅削弱。公司強(qiáng)大的資源稟賦和技術(shù)領(lǐng)先地位是業(yè)務(wù)可持續(xù)值的位置仍然有預(yù)期差:即不需要前期華為概念的錯(cuò)誤理解泡沫也能靠逐⑤其余如石基信息和金蝶國(guó)際等公司具有趨勢(shì)較強(qiáng)的拐點(diǎn)信號(hào)或明顯的成長(zhǎng)⑥信創(chuàng)板塊將由此前的概念主導(dǎo)轉(zhuǎn)向訂單與業(yè)績(jī)預(yù)期兌現(xiàn)的階段,但具體節(jié)奏仍受到國(guó)際形勢(shì)與相關(guān)主體支付能力等因素的請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明(4）至于AI,我們?cè)?022年中期策略中便提出:從長(zhǎng)期視角看我們建議關(guān)注AI領(lǐng)生態(tài)為差異化競(jìng)爭(zhēng)力的計(jì)算平臺(tái)體系競(jìng)爭(zhēng)。二是應(yīng)用層面在碎片化擴(kuò)散的同時(shí)期削弱,后續(xù)一段時(shí)間或更加震蕩,從產(chǎn)業(yè)規(guī)律和基本面看向應(yīng)用端的延伸是未來(lái)半年的重點(diǎn)。從企業(yè)管理到工業(yè)軟件包括智能制造,以及酒店旅游、金融①算力部分:由于市場(chǎng)預(yù)期都已關(guān)注在2024年,從產(chǎn)業(yè)實(shí)踐的周期看我們認(rèn)為對(duì)于硬件設(shè)計(jì)和制造業(yè)而言較長(zhǎng)時(shí)間跨度內(nèi)的不確定性不可輕視,尤其在2024年的絕對(duì)估值不低時(shí)可能出現(xiàn)的波動(dòng)須有一定意識(shí)。此外,設(shè)備制據(jù),所以短期更多是定性而非定量的驅(qū)動(dòng),相關(guān)表現(xiàn)更依賴于風(fēng)險(xiǎn)偏好和破和海外應(yīng)用商業(yè)化突破的時(shí)間段。彼時(shí),行業(yè)應(yīng)用可出現(xiàn)像今次的算力逐步過(guò)渡到應(yīng)用為主的產(chǎn)業(yè)主題共存階段。從長(zhǎng)尾效應(yīng)看應(yīng)用端后續(xù)發(fā)酵時(shí)間更長(zhǎng),未來(lái)空間和輻射面會(huì)更廣。邊際效應(yīng)短期削弱,后續(xù)一段時(shí)間或更加震蕩,從產(chǎn)業(yè)規(guī)律和基本面看向應(yīng)用我們從景氣度、競(jìng)爭(zhēng)格局、邊際變化程度三個(gè)維度對(duì)計(jì)算機(jī)各子行業(yè)進(jìn)行了劃分,表1:計(jì)算機(jī)重點(diǎn)子行業(yè)分類(2023H2）子行業(yè)景氣度高速增長(zhǎng)快速增長(zhǎng)穩(wěn)定增長(zhǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局和發(fā)展階段集中程度高,格局穩(wěn)定云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施格局相對(duì)明晰,不同公司各有特色智能汽車(座艙域）醫(yī)療信息化行業(yè)通用類企業(yè)云服務(wù)、信息安全、資本市場(chǎng)IT行業(yè)初期,格局較為分散智能汽車(駕駛域）、人工智能工業(yè)軟件邊際變化較大智能汽車、人工智能工業(yè)軟件行業(yè)通用類企業(yè)云服務(wù)請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明較小資本市場(chǎng)IT云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施、醫(yī)療信息化、信息安全、銀行IT數(shù)據(jù)來(lái)源:廣發(fā)證券發(fā)展研究中心注:各垂直領(lǐng)域企業(yè)云服務(wù)有較大差異,故未在表格中列示①隨著AI大模型開(kāi)發(fā)量和應(yīng)用量的提升,以AI芯片和AI服務(wù)器為代表的智能算力模態(tài)等技術(shù)方向發(fā)展,除了算力基礎(chǔ)設(shè)施外,以向量數(shù)鏈的需求增長(zhǎng)趨勢(shì)值得重點(diǎn)關(guān)注。在應(yīng)用領(lǐng)域,海外微軟的Of軟件智能化升級(jí)后的商業(yè)化進(jìn)展是關(guān)注重點(diǎn),其發(fā)展節(jié)智能化升級(jí)后進(jìn)一步打開(kāi)市場(chǎng)空間提供了量化參考依據(jù)。模型技術(shù)持續(xù)更新迭代,多模態(tài)大模型成為下一階段AI廠商競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)鍵領(lǐng)域。第二,AI大模型訓(xùn)練和推理所需的算力基礎(chǔ)設(shè)施和軟件開(kāi)發(fā)工具的需求快速增一,多模態(tài)大模型是AI未來(lái)的發(fā)展方向。第二,分布式架構(gòu)的大數(shù)據(jù)工具有望在AI大模型的應(yīng)用中扮演重要作用。第三,從通用到垂直場(chǎng)景,智能化升級(jí)的路徑一致但方式各異。④在AI應(yīng)用環(huán)節(jié),海外智能應(yīng)用商業(yè)化節(jié)奏和國(guó)內(nèi)智能應(yīng)用產(chǎn)帶來(lái)的包括底層硬件端芯片及服務(wù)器、中間層大模型及數(shù)據(jù)以及上層各類應(yīng)用的快速發(fā)展,尤其部分國(guó)外公司業(yè)績(jī)已實(shí)現(xiàn)明顯增強(qiáng)。因此,從企業(yè)級(jí)軟件供應(yīng)商角度 ①對(duì)國(guó)內(nèi)B端軟件來(lái)說(shuō),到今年年底或相繼夠進(jìn)入實(shí)質(zhì)試點(diǎn)階段。最重要的是,AI技術(shù)的加持會(huì)有助于一線龍頭公司擴(kuò)大競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì),長(zhǎng)期看會(huì)有從份額提高到稀缺議價(jià)②而C端應(yīng)用發(fā)展速度可能更快,典型例如金山辦公WPSAI已進(jìn)入小規(guī)模試用階段,年內(nèi)有望實(shí)現(xiàn)商業(yè)化。 ③同時(shí),不應(yīng)忽視的是AIGC對(duì)大部分企業(yè)級(jí)軟件內(nèi)部經(jīng)營(yíng)的降本增效作用及推進(jìn)請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明速度,例如國(guó)外AI寫(xiě)代碼已在部分軟件企業(yè)逐步進(jìn)入實(shí)際應(yīng)用階段,國(guó)內(nèi)部分軟件企業(yè)也在全力試點(diǎn)中,相關(guān)效果在今年下半年的財(cái)報(bào)中可能明顯體現(xiàn)。(3）金融IT:信創(chuàng)推動(dòng)行業(yè)景氣度持續(xù),生成式AI技術(shù)為行業(yè)帶①金融信創(chuàng)進(jìn)入深水區(qū)疊加券商IT系統(tǒng)數(shù)字化升級(jí)需求,核心交易系統(tǒng)領(lǐng)域信創(chuàng)②銀行IT板塊下半年相關(guān)實(shí)施和推廣預(yù)料較上半年有積極恢復(fù),架構(gòu)整體從集中③數(shù)字人民幣已形成17個(gè)省市的26個(gè)地區(qū)試點(diǎn)、10家運(yùn)營(yíng)機(jī)構(gòu)陸續(xù)出臺(tái)相關(guān)政策文件,推動(dòng)數(shù)字人民幣應(yīng)用增量擴(kuò)面、場(chǎng)景持續(xù)創(chuàng)新、生態(tài)④金融作為AI技術(shù)應(yīng)用相對(duì)成熟的領(lǐng)域有望在本輪生成式AI浪潮中率先突圍,目前各家公司或自研大模型、或基于開(kāi)源大模型做垂類訓(xùn)練、或?qū)Ｗ⒋蛟炀唧w應(yīng)機(jī)構(gòu)的人機(jī)交互、信息分發(fā)和獲取、生產(chǎn)力提升等各方面都將產(chǎn)生巨大影響。生成式AI技術(shù)在金融領(lǐng)域應(yīng)用逐漸落地,相關(guān)公司陸續(xù)推出AI產(chǎn)品。②年初以來(lái)國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)要素的市場(chǎng)化探索逐步提速,如何挖掘醫(yī)保大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)要素價(jià)值亦成為23年的關(guān)鍵命題,后續(xù)重點(diǎn)政策(如圍繞醫(yī)保數(shù)據(jù)的確權(quán)、共享、收益分配等核心問(wèn)題）的落地及相關(guān)試點(diǎn)工作的推進(jìn)值得持續(xù)跟蹤。同時(shí)醫(yī)療數(shù)據(jù)跨區(qū)域的聯(lián)通、匯聚是實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)變現(xiàn)的前提,因此無(wú)論政策推進(jìn)節(jié)奏如何,均將持續(xù)拉動(dòng)醫(yī)院端電子病歷/互聯(lián)互通建設(shè)的需求。①生成式AI快速發(fā)展顯著拉動(dòng)算力基礎(chǔ)設(shè)施需求。23、24年國(guó)內(nèi)AI服務(wù)器需求高 增、傳統(tǒng)服務(wù)器需求相對(duì)低迷是較確定的趨勢(shì)。隨著AI服務(wù)器出貨占比提升,識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)，發(fā)現(xiàn)價(jià)值請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明以推理需求為主,以太網(wǎng)交換機(jī)市場(chǎng)或?qū)⒊尸F(xiàn)更大彈性。③AIGC時(shí)代大模型的基礎(chǔ)架構(gòu)能力是集數(shù)據(jù)計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)鏈接、算力調(diào)度于一體的整體協(xié)作力的展現(xiàn),新華三等具備ICT全棧解決方案能力廠商的稀缺性將更加凸顯。有望凸顯。未來(lái)中小規(guī)模的AI應(yīng)用公司需要依靠政府或大型科技公力平臺(tái)獲取人工智能服務(wù)或?qū)⒊蔀榘l(fā)展趨勢(shì)。高性能算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)在政府投資中的優(yōu)先級(jí)將持續(xù)提升。年初以來(lái),貴州、上海等多地區(qū)發(fā)布了中期維度⑤建議關(guān)注:(1）整機(jī)領(lǐng)域的紫光股份(具備稀缺的完整ICT解決方案能力）、浪潮信息(國(guó)內(nèi)AI服務(wù)器龍頭）、中科曙光、拓維信息;(2）算力芯片領(lǐng)域的寒武紀(jì)、海光信息;(3）頭部IDC廠商寶信軟件等。訂）》相繼頒布,下游對(duì)安全越發(fā)重視,長(zhǎng)期看景氣度有望保持。全需求正快速上升。由于沙盒可以幫助過(guò)濾掉一些不合適的內(nèi)容,同時(shí)還可以用于對(duì)AIGC算法進(jìn)行調(diào)試和優(yōu)化。因此隨著AIGC技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用,沙盒的使用也可能會(huì)更加普及和重要。目前,微軟推出了MicrosoftSecurityCopilot,將AI技術(shù)應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域,為安全專業(yè)人員提供一個(gè)有效的工具,廠商而言,首先面臨國(guó)內(nèi)大模型成熟度、訓(xùn)練數(shù)據(jù)的制約,其次國(guó)內(nèi)大模型廠商主要以互聯(lián)網(wǎng)巨頭為主,話語(yǔ)權(quán)較大,為保證數(shù)據(jù)安全,安全廠商完全接入其大模型做訓(xùn)練的可能性不高,也是制約其推出類SecurityCopilot產(chǎn)品的重③國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)安全產(chǎn)業(yè)已有一定基礎(chǔ),并非從0到1,此前由于缺乏強(qiáng)制要求,發(fā)展加速期,諸如安恒信息等上述有數(shù)據(jù)安全布局的網(wǎng)安公司及密碼公司均有望受益。隨著數(shù)字中國(guó)建設(shè)的深化,作為安全底座的數(shù)據(jù)安全業(yè)務(wù)的收入將逐漸起(7）智能駕駛:板塊已經(jīng)見(jiàn)底,未來(lái)有望持續(xù)回暖。請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)烈度、智能化投入節(jié)奏預(yù)期、供應(yīng)鏈穩(wěn)定性等,且部分因素存在相關(guān)性,例如若汽車銷量再度邁入上行通道,價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)大概率會(huì)弱化,智能化投入標(biāo)準(zhǔn)體系指南,啟動(dòng)智能網(wǎng)聯(lián)汽車準(zhǔn)入和上路通行試點(diǎn),支持L3及更高級(jí)別的的基礎(chǔ)設(shè)施,也有望獲得積極進(jìn)展。第三,C端消費(fèi)趨于回暖,利好OEM加大稅減免等政策紅利驅(qū)動(dòng)之下,汽車產(chǎn)業(yè)整體景氣度將趨于回暖,亦有助于主機(jī)②供給端:Chatgpt技術(shù)加持之下,智能汽車有望打開(kāi)新空間。第一,L3政策紅AI大模型技術(shù)應(yīng)用之下,有望在座艙領(lǐng)域和自動(dòng)駕駛領(lǐng)域創(chuàng)造新的差異化競(jìng)爭(zhēng)點(diǎn)。智能座艙已成為大模型在汽車行業(yè)應(yīng)用的優(yōu)先領(lǐng)域,我們認(rèn)為這與座艙的“類移動(dòng)終端”特點(diǎn)有關(guān),且座艙領(lǐng)域應(yīng)用多集中在人機(jī)交互環(huán)節(jié)一相較于自得期待。同時(shí)我們也觀察到,部分優(yōu)質(zhì)產(chǎn)業(yè)龍頭相對(duì)樂(lè)觀看待本輪競(jìng)面積極挖掘內(nèi)在潛力、充分釋放規(guī)模效應(yīng)以應(yīng)對(duì)價(jià)格下行壓力,另一方面也以①展望下半年,數(shù)據(jù)要素產(chǎn)業(yè)有望持續(xù)迎來(lái)政策紅利,尤其是數(shù)據(jù)確權(quán)等關(guān)鍵基據(jù)要素市場(chǎng)的構(gòu)建和發(fā)展,對(duì)于政府而言,意味著新的國(guó)資收入來(lái)源和新的稅源。但從更宏觀的視野來(lái)看,后續(xù)還有廣闊的擴(kuò)張空間,比如繁榮的數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)有望對(duì)其他傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生“正外部性”,有望使得整個(gè)經(jīng)濟(jì)體更加繁榮。②從風(fēng)格來(lái)看,數(shù)據(jù)要素仍偏主題投資,在風(fēng)險(xiǎn)偏好較好的前提下,板塊有望在政策催化之下取得超額收益,建議優(yōu)選基本面較好且數(shù)據(jù)要素邏輯順暢的細(xì)分領(lǐng)域龍頭,重點(diǎn)選擇三條主線:數(shù)據(jù)資產(chǎn)所有者(即數(shù)據(jù)產(chǎn)品供應(yīng)商）、數(shù)據(jù)要素產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)商(即數(shù)據(jù)交付商等）、數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)基礎(chǔ)設(shè)施核心參與方(即數(shù)據(jù)治理服務(wù)商、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施提供商等）。需要注意的是,是上述邏輯成立的關(guān)鍵前提之一,這也是數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)繁榮的制度前提。(9）信創(chuàng):板塊將由此前的概念主導(dǎo)轉(zhuǎn)向訂單與業(yè)績(jī)預(yù)期兌請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明①隨著中央及各直管機(jī)關(guān)針對(duì)行業(yè)信創(chuàng)的指導(dǎo)政策逐漸清晰,我們判斷自23年生且所有權(quán)集中于國(guó)資的八大重點(diǎn)行業(yè)有望率先啟動(dòng)將IT系統(tǒng)向信的工作進(jìn)程,從市場(chǎng)動(dòng)態(tài)來(lái)看,執(zhí)行力較強(qiáng)的金融及電信領(lǐng)域信創(chuàng)建設(shè)已取得②基于理性分析,我們認(rèn)為初期央企、地方國(guó)企大概率具備更高執(zhí)行力。同時(shí)考慮到長(zhǎng)期視角下信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)終將由合規(guī)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)向大環(huán)境背景下具有引導(dǎo)意市場(chǎng)化需求,且行業(yè)信創(chuàng)階段由財(cái)政配套大額專項(xiàng)資金的概率較小以及不同企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的復(fù)雜程度、適配難度差異較大,我們認(rèn)為企業(yè)主體保證業(yè)順利銜接的過(guò)程中市場(chǎng)化色彩將較早期以相對(duì)簡(jiǎn)單的辦公系統(tǒng)為主更③至于推廣節(jié)奏,我們判斷或許不會(huì)過(guò)于激進(jìn),而大概率是結(jié)合各行業(yè)的具體需2.智能制造:能科科技、賽意信息、中望軟件、寶信軟件、中控技術(shù)。4.金融IT:恒生電子、同花順、頂點(diǎn)軟件、指南針。5.云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施與IDC:紫光股份、6.醫(yī)療IT:衛(wèi)寧健康、嘉和美康、久遠(yuǎn)銀海、創(chuàng)業(yè)慧康。7.人工智能:星環(huán)科技、寒武紀(jì)、商湯、科大訊飛。8.信息安全:美亞柏科、安恒信息、綠盟科技、天融信。請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明28-4302206---4-----28-4302206---4--------24-12-31-18-31-26-16-04-23-10-30-17-11-20-08-26-21-09-03-24-122018-122019-220192019-62019-82019-92019-112020-012020-032020-042020-062020-072020-092020-122021-022021-042021-062021-072021-092021-102021-122022-022022-052022-072022-082022-102022-122023-022023-032023-0528創(chuàng)業(yè)板累計(jì)下跌4.96%。圖1:2019年以來(lái)計(jì)算機(jī)行業(yè)(中信）相對(duì)走勢(shì)200%180%160%140%120%100%80%60%40%20%0%-20%計(jì)算機(jī)滬深300成份中證500成份創(chuàng)業(yè)板指數(shù)據(jù)來(lái)源:Wind、廣發(fā)證券發(fā)展研究中心行業(yè)(中信行業(yè)分類）PETTM(整體法剔除負(fù)值）達(dá)到53倍。數(shù)據(jù)來(lái)源:Wind、廣發(fā)證券發(fā)展研究中心請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明三、重點(diǎn)子行業(yè)投資要點(diǎn):以ChatGPT和GPT-4為代表的AI大模型技術(shù)在各場(chǎng)景的通用化效果突破驅(qū)動(dòng)了各科技公司紛紛向生成式AI技術(shù)探索和投入。隨著AI大模型開(kāi)發(fā)量和應(yīng)用量我們預(yù)計(jì)23年下半年,隨著AI大模型向多模態(tài)等技術(shù)方向發(fā)展,除了算力基礎(chǔ)設(shè)施海外微軟的Office和Dynamics軟件智能化升級(jí)后的商業(yè)化進(jìn)展是關(guān)注重點(diǎn),其發(fā)展展望2023年下半年,我們認(rèn)為AI大模型技術(shù)的突破預(yù)計(jì)帶來(lái)以下變革性的產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢(shì):多維度數(shù)據(jù)的訓(xùn)練,可交互的信息類型較多,通用性得到進(jìn)一步增強(qiáng),可應(yīng)用的場(chǎng)景有較大拓展。我們判斷,多模態(tài)大模型的技術(shù)迭代、產(chǎn)品設(shè)計(jì)和商業(yè)模式的探索大模型的開(kāi)發(fā)和應(yīng)用離不開(kāi)AI算力的支持,各科技廠商對(duì)于AI芯片和服務(wù)器的需求分布式架構(gòu)下的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的支持。以向量數(shù)據(jù)庫(kù)為代表的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品預(yù)計(jì)將在AIAI大模型的開(kāi)放將大大降低各垂直領(lǐng)域廠商開(kāi)發(fā)AI應(yīng)用的門檻,各場(chǎng)景智能化升級(jí)有望呈現(xiàn)出加速和擴(kuò)散的趨勢(shì)。多模態(tài)大模型的拓展性較好。在ChatGPT推出之后,谷歌、微軟、百度等海內(nèi)外科技公司紛紛加速了對(duì)多模態(tài)大模型的研發(fā)進(jìn)度。相較于經(jīng)過(guò)單一的文字類數(shù)據(jù)訓(xùn)練等多維度數(shù)據(jù),打造出交互方式更多、生成內(nèi)容更豐富以及更加泛化的能力,可拓展的應(yīng)用場(chǎng)景有較大拓展。我們判斷,多模態(tài)大模型的技術(shù)迭代、產(chǎn)品設(shè)計(jì)和商業(yè)請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明模式的探索將成為下一階段各廠商競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)鍵。表2:自然語(yǔ)言類模型和多模態(tài)模型應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)比應(yīng)用場(chǎng)景人機(jī)對(duì)話、語(yǔ)法糾正、文本分類、文本匹知數(shù)據(jù)來(lái)源:廣發(fā)證券發(fā)展研究中心隨著擴(kuò)散模型和CLIP模型技術(shù)應(yīng)用,海外在文字和圖像兩經(jīng)較為成熟,Midjourney、DALL?E圖片的效果方面已經(jīng)有較大突破,并形成了成規(guī)模的用戶群體。以谷歌和Meta公司為代表的企業(yè)嘗試將語(yǔ)音、三維空間信息、空間深度信息等更多維度的信息融合進(jìn)知推理、機(jī)器操作等復(fù)雜的任務(wù)。海外科技公司對(duì)于多模態(tài)大模型的技術(shù)探索有望進(jìn)一步拓展AI技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景,打開(kāi)AI在各領(lǐng)域可滲透的空間。推出時(shí)間數(shù)據(jù)來(lái)源:各公司官網(wǎng),廣發(fā)證券發(fā)展研究中心國(guó)內(nèi)的多模態(tài)大模型主要集中于文字和圖像信息的轉(zhuǎn)換。當(dāng)前,國(guó)內(nèi)廠商推出的多模態(tài)大模型多以文生圖或圖像描述生成文字為主等。與海外相比,國(guó)內(nèi)多模態(tài)大模型融合的數(shù)據(jù)類型較少,應(yīng)用場(chǎng)景有限,通用性有待提升。不同廠商有不同的自身請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明技術(shù)優(yōu)勢(shì)及數(shù)據(jù)積累領(lǐng)域,因此不同多模態(tài)模型在不同細(xì)分領(lǐng)域各有優(yōu)劣。典型例在這樣的技術(shù)調(diào)教及數(shù)據(jù)喂養(yǎng)下,生成的多模態(tài)大模型自然也各有特點(diǎn)。推出時(shí)間--級(jí)的語(yǔ)音日均調(diào)用數(shù)據(jù),以及撰寫(xiě)、圖片設(shè)計(jì)等工作,日的創(chuàng)作生成,同時(shí)支持更多樣化的風(fēng)格選擇截止2023年5月,已有15萬(wàn)申請(qǐng)文心一言內(nèi)測(cè),其中400“商湯日日新SenseNova”計(jì)劃開(kāi)放插件商店,打造生數(shù)據(jù)來(lái)源:各公司官網(wǎng),廣發(fā)證券發(fā)展研究中心整理度文心ERNIE-ViLG2.0模型通過(guò)引入基于時(shí)間步的混合降噪專家網(wǎng)絡(luò),讓模型在不致性方面,該模型通過(guò)視覺(jué)、語(yǔ)言等多源知識(shí)指引擴(kuò)散模型學(xué)習(xí),強(qiáng)化文圖生成擴(kuò)散模型對(duì)于語(yǔ)義的精確理解,以提升生成圖像的可控性和語(yǔ)義一致性。在圖文相關(guān)性和圖像保真度兩個(gè)維度的人工評(píng)估上,ERNIE-ViLG2.0相對(duì)DADiffusion等模型已具有一定優(yōu)勢(shì)。請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明數(shù)據(jù)來(lái)源:百度官網(wǎng),廣發(fā)證券發(fā)展研究中心數(shù)據(jù)來(lái)源:百度官網(wǎng),廣發(fā)證券發(fā)展研究中心據(jù)量較小,多數(shù)情況下傳統(tǒng)的集中式數(shù)據(jù)庫(kù)即可滿足訓(xùn)練數(shù)據(jù)的預(yù)處理、存儲(chǔ)和分析需求。在自然語(yǔ)言類大模型出現(xiàn)后,訓(xùn)練數(shù)據(jù)量快速增長(zhǎng)到TB級(jí)別,導(dǎo)致其部分場(chǎng)景中的數(shù)據(jù)訓(xùn)練需要采用分布式架構(gòu)的數(shù)據(jù)平臺(tái)產(chǎn)品才能解決。多模態(tài)大模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)量龐大、數(shù)據(jù)類型多樣,需要分布式架構(gòu)下的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品才能滿足其數(shù)據(jù)訓(xùn)練的要求。我們認(rèn)為,未來(lái)分布式大數(shù)據(jù)軟件產(chǎn)品將在多模態(tài)大模型的開(kāi)發(fā)過(guò)程表5:識(shí)別類AI模型、自然語(yǔ)言類大模型和多模態(tài)大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)比AI模型類型數(shù)據(jù)來(lái)源:廣發(fā)證券發(fā)展研究中心分布式大數(shù)據(jù)平臺(tái)較好的滿足多源、異構(gòu)的數(shù)據(jù)處理需數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來(lái)組織、存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù)的倉(cāng)庫(kù)。在異構(gòu)的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)中,不同的節(jié)點(diǎn)可采用不同的數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)管理工具、操作系統(tǒng)和硬件。各子節(jié)點(diǎn)通過(guò)應(yīng)用程序接口、全局模式和聯(lián)邦計(jì)算等方式實(shí)現(xiàn)不同數(shù)據(jù)類型的信息共享及融合分析?？傮w而言,分布式大數(shù)據(jù)平臺(tái)具有以下優(yōu)勢(shì):識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)，發(fā)現(xiàn)價(jià)值請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明資源天然比集中式架構(gòu)的單臺(tái)服務(wù)器要多,擴(kuò)容便捷,可擴(kuò)展性強(qiáng)。的數(shù)據(jù),各節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)處理和分析的結(jié)果匯總和集成在控制節(jié)點(diǎn)后可實(shí)現(xiàn)較好的融合圖5:分布式大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)圖數(shù)據(jù)來(lái)源:廣發(fā)證券發(fā)展研究中心向量數(shù)據(jù)庫(kù)可滿足AI大模型中較多的向量片信息進(jìn)行問(wèn)答。在這一過(guò)程中,原始的圖才能被多模態(tài)大模型識(shí)別和理解,之后這一組向量數(shù)據(jù)需要遍歷龐大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),搜索與之對(duì)應(yīng)的另一組向量數(shù)據(jù)后才能生成用戶想要的文字。在多模態(tài)大模型中,向量搜索的過(guò)程往往耗時(shí)較長(zhǎng),可能會(huì)影響到即刻需要得到內(nèi)容生成的用戶體驗(yàn)。建索引,有效提升搜索效率,縮短生成內(nèi)容的反饋時(shí)間。請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明圖6:非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為向量數(shù)據(jù)并在AI任務(wù)中的應(yīng)用數(shù)據(jù)來(lái)源:Pinecone官網(wǎng),廣發(fā)證券發(fā)展研究中心2023年5月,星環(huán)科技發(fā)布向量數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品TranswarpHippo。Hippo主要用于AI領(lǐng)域,支持快速高效的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和檢索以及管理向量式數(shù)據(jù)集,能夠高效地解決向量型的知識(shí)時(shí)效性低、輸入能力有限、準(zhǔn)確度低等問(wèn)題,讓大模型更高效率地存儲(chǔ)和下:(1）高擴(kuò)展性,海量向量數(shù)據(jù)存儲(chǔ):與直接利用各類算法lib不同,星環(huán)Hippo存儲(chǔ)和計(jì)算都可以充分利用分布式特性,按需靈活擴(kuò)展,滿足大規(guī)模集群部署需求。數(shù)據(jù),可以快速完成數(shù)據(jù)的加載和索引的構(gòu)建,解決向量數(shù)據(jù)T+1的傳統(tǒng)處理邏輯,時(shí)序數(shù)據(jù)等多種模型數(shù)據(jù)可進(jìn)行統(tǒng)一存儲(chǔ)管理,并通過(guò)統(tǒng)一接口實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)跨模型聯(lián)合分析。(4）文本檢索:傳統(tǒng)搜索引擎更偏向于詞/句的精確查詢,星環(huán)分布式向量數(shù)據(jù)庫(kù)Hippo通過(guò)向量引擎提供自然語(yǔ)言處理能力,可以更好地支持基于語(yǔ)義的查詢分析,可以將這些信息更好地進(jìn)行表達(dá)和處理,給出符合需求的一系列近似答案和推薦查請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明展望2023年下半年,我們預(yù)計(jì),星環(huán)科技的向量數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品Hippo,作為AI大模型的基礎(chǔ)軟件工具,在各領(lǐng)域智能化的升級(jí)中扮演重要作用。數(shù)據(jù)來(lái)源:星環(huán)科技官網(wǎng),廣發(fā)證券發(fā)展研究中心AI大模型的開(kāi)放推動(dòng)各垂直應(yīng)用領(lǐng)域智能化升級(jí)加速。在不同場(chǎng)景中,垂直領(lǐng)域廠商通過(guò)調(diào)用多模態(tài)大模型的API進(jìn)行二次開(kāi)發(fā),可實(shí)現(xiàn)既有應(yīng)用的快速智能化升級(jí)。多模態(tài)大模型的開(kāi)放將大大降低各垂直領(lǐng)域廠商開(kāi)發(fā)AI應(yīng)用的門檻,各場(chǎng)景智能化公司業(yè)務(wù)基于GPT-4的API,有效增強(qiáng)人機(jī)對(duì)話通用性效果,從而提升外語(yǔ)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)效率供生活輔助等服務(wù)的軟件平臺(tái)公司的APP基于GPT-4的API增加新功能后,可根據(jù)手機(jī)拍照結(jié)果,以語(yǔ)音播報(bào)的形式給眼疾患者詳公司公司基于GPT-4的API嵌入新功能后,及時(shí)察覺(jué)內(nèi)公司基于GPT-4的API開(kāi)發(fā)了面向內(nèi)部的聊天機(jī)器人,有效賦能財(cái)富管理相關(guān)信息的搜索提供在線教學(xué)的平臺(tái)公司宣布將基于GPT-4的API開(kāi)發(fā)虛擬助教,幫助數(shù)據(jù)來(lái)源:OpenAI官網(wǎng),廣發(fā)證券發(fā)展研究中心請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明和通用行政辦公等領(lǐng)域由于數(shù)據(jù)相對(duì)容易獲取,應(yīng)用壁壘偏低等屬性,使得相應(yīng)領(lǐng)域在接入通用AI大模型后的應(yīng)用產(chǎn)品化落地較快,但下游應(yīng)用相應(yīng)也面臨較大的同質(zhì)化挑戰(zhàn)。因此,對(duì)于C端應(yīng)用的智能化升級(jí)中,我們認(rèn)為,在商業(yè)模式和收費(fèi)方探索:模型提供商推出的AI服務(wù)多以“按次收費(fèi)”或“按時(shí)長(zhǎng)收費(fèi)”的形式落地,并嘗試自研應(yīng)用的拓展;其也尋求與應(yīng)用廠商的合作,將模型能力嵌入到應(yīng)用軟件后實(shí)現(xiàn)商業(yè)化。展望2023年下半年,各科技廠商能否探索出穩(wěn)定、可持續(xù)間提供了量化參考依據(jù)。根據(jù)國(guó)外媒體Theinformation報(bào)道,微軟超過(guò)600家最大的客戶,包括美國(guó)銀行、沃爾瑪、福特、埃森哲等,預(yù)計(jì)將嘗試使用微軟Office365Copilot應(yīng)用,其中至少100家客戶已經(jīng)分別支付了10萬(wàn)美元的費(fèi)用,滿足最多費(fèi)客戶數(shù)等指標(biāo)變化,將對(duì)國(guó)產(chǎn)應(yīng)用軟件智能化升級(jí)后的價(jià)值變化提供重要參考。我們判斷,微軟Office365Copilot有望在Q4內(nèi)實(shí)現(xiàn)啟動(dòng)規(guī)?；虡I(yè)推廣,因此在圖8:嵌入了Copilot的PowerPoint根據(jù)用戶指令自數(shù)據(jù)來(lái)源:微軟官網(wǎng),廣發(fā)證券發(fā)展研究中心圖9:嵌入了Copilot的Word根據(jù)用戶指令自動(dòng)生成數(shù)據(jù)來(lái)源:微軟官網(wǎng),廣發(fā)證券發(fā)展研究中心受限于數(shù)據(jù)安全、技術(shù)壁壘以及監(jiān)管要求。在該類行業(yè)中的數(shù)據(jù)敏感性和法律合規(guī)性上的高要求導(dǎo)致AI功能的開(kāi)發(fā)和應(yīng)用都呈現(xiàn)私域封閉的特點(diǎn)。因此在專業(yè)程度較給于應(yīng)用龍頭公司擴(kuò)大領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)的機(jī)會(huì)。在特定垂直領(lǐng)域,行業(yè)龍頭往往在技術(shù)積請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明累、私域數(shù)據(jù)、行業(yè)客戶需求理解以及生態(tài)建設(shè)方面有相對(duì)優(yōu)勢(shì)的企業(yè)。行業(yè)龍頭接入多模態(tài)大模型后,無(wú)論是智能化提升帶來(lái)的產(chǎn)品化進(jìn)展,還是客戶群體擴(kuò)大后帶來(lái)的商業(yè)化落地,都較大概率比其他公司帶來(lái)更多的增量,或推動(dòng)其領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)的加速擴(kuò)大。展望2023年下半年,行業(yè)在進(jìn)入以產(chǎn)品推廣和生態(tài)建設(shè)面向B端應(yīng)用的龍頭公司通過(guò)市場(chǎng)份額的提升圖10:多模態(tài)技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用數(shù)據(jù)來(lái)源:衛(wèi)寧健康微信公眾號(hào),廣發(fā)證券發(fā)展研究中心數(shù)據(jù)來(lái)源:衛(wèi)寧健康微信公眾號(hào),廣發(fā)證券發(fā)展研究中心總體而言,在AI應(yīng)用環(huán)節(jié),海外智能應(yīng)用商業(yè)化節(jié)奏和國(guó)內(nèi)智能應(yīng)用產(chǎn)品化進(jìn)展是2023年下半年關(guān)注的重點(diǎn),可能出現(xiàn)的催化劑包括:外部方面,海外領(lǐng)先公司的商業(yè)化突破,從而給出量化參考映射;內(nèi)部方面,國(guó)內(nèi)的應(yīng)用端結(jié)合可用的大模型尤其部分國(guó)外公司業(yè)績(jī)已實(shí)現(xiàn)明顯增強(qiáng)。因此,從企業(yè)級(jí)軟件供應(yīng)商角度看,各類應(yīng)用軟件產(chǎn)品側(cè)均將實(shí)現(xiàn)基于AI的產(chǎn)品升級(jí),而供應(yīng)商內(nèi)部中后臺(tái)運(yùn)營(yíng)側(cè)則存在基于AI實(shí)現(xiàn)降本增效的預(yù)期。投資節(jié)奏方面,一方面關(guān)注海外應(yīng)用商業(yè)化進(jìn)展,另一方面關(guān)注國(guó)內(nèi)應(yīng)用產(chǎn)品化進(jìn)度,相關(guān)事件催化可能將在23H2此起彼伏的出現(xiàn)。(1）對(duì)國(guó)內(nèi)B端軟件來(lái)說(shuō),產(chǎn)品側(cè)盡管受到安全、監(jiān)管、合規(guī)等影響,產(chǎn)品化及商業(yè)化推進(jìn)較緩,但從目前趨勢(shì)看,到今年年底或相繼有AI相關(guān)產(chǎn)品發(fā)布,甚至有部分產(chǎn)品能夠進(jìn)入實(shí)質(zhì)試點(diǎn)階段。最重要的是,AI線龍頭公司擴(kuò)大競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì),長(zhǎng)期看會(huì)有從份額提高到稀缺議價(jià)的不同受益階請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明進(jìn)速度,例如國(guó)外AI寫(xiě)代碼已在部分軟件企業(yè)逐步進(jìn)入實(shí)際應(yīng)用階段,國(guó)內(nèi)部分軟件企業(yè)也在全力試點(diǎn)中,相關(guān)效果在今年下半年的財(cái)報(bào)中可能明顯體現(xiàn)。而弱于年初預(yù)期的是主要是宏觀經(jīng)濟(jì)修復(fù)速度以及信創(chuàng)相關(guān)政策推進(jìn)速度。從已公布的一季報(bào)和中報(bào)預(yù)期來(lái)看,相關(guān)重點(diǎn)公司業(yè)績(jī)實(shí)際表現(xiàn)出了明顯韌性?；?龍頭公司對(duì)外能夠支撐短期更激烈的競(jìng)爭(zhēng),對(duì)內(nèi)也有資源保持較高強(qiáng)度的研發(fā)投入,從而獲得更明顯的市場(chǎng)優(yōu)勢(shì)地位。隨著后續(xù)下游景氣度逐步修復(fù),也可參考企業(yè)各類IT系統(tǒng)建設(shè)歷史、現(xiàn)狀及趨勢(shì),選擇一定時(shí)間內(nèi)景氣度此外,在企業(yè)級(jí)軟件領(lǐng)域,符合預(yù)期的主要是石基信息的產(chǎn)品推廣進(jìn)展。我們?cè)?3年年度策略中判斷“石基產(chǎn)品的推廣及試點(diǎn)在23年也將迎來(lái)加速推進(jìn)”,而根據(jù)石基信息22年年報(bào)及上半年相關(guān)公告,(1）一方面,公司核心產(chǎn)品SEP在半島集團(tuán)的北京王府半島酒店和旗艦店香港半(2）另一方面,公司InfrasysPOS簽約希爾頓,至此已實(shí)現(xiàn)對(duì)影響力前5大酒店集產(chǎn)業(yè)鏈角度,AIGC的企業(yè)級(jí)應(yīng)用實(shí)際基于底層芯片(算力）、通用大語(yǔ)言模型,以及各類應(yīng)用數(shù)據(jù)。從客戶維度來(lái)看,芯片與通用大語(yǔ)言模型是標(biāo)品,唯有自身各類數(shù)據(jù)的完整與可用決定了AIGC相關(guān)功能在企業(yè)內(nèi)部的應(yīng)用效果,因此,整體而言,AIGC的快速發(fā)展無(wú)疑將驅(qū)動(dòng)客戶內(nèi)部數(shù)字化進(jìn)程進(jìn)一步推進(jìn),將逐步退出市場(chǎng),龍頭廠商有望獲得更多份額,另一方面隨著客戶對(duì)企業(yè)級(jí)軟件的重度應(yīng)用以及長(zhǎng)期深入合作使其供應(yīng)商更加了解客戶,供應(yīng)商相較于客戶的議價(jià)能B端軟件復(fù)雜度及性能要求高,且受合規(guī)、安全等因素影響,因此落地節(jié)奏較C端應(yīng)用更慢。同時(shí),考慮到國(guó)內(nèi)大模型整體水平與國(guó)外的差距,因此企業(yè)級(jí)軟件AI化的進(jìn)度較國(guó)外更緩。當(dāng)前時(shí)點(diǎn),一方面關(guān)注國(guó)外應(yīng)用商業(yè)化進(jìn)度,從映射角度看,國(guó)內(nèi)類似標(biāo)的可能存在投資機(jī)會(huì);另一方面關(guān)注國(guó)內(nèi)企業(yè)級(jí)軟件供應(yīng)商AI產(chǎn)品化進(jìn)度,率先推出產(chǎn)品并進(jìn)入試點(diǎn)階段的供應(yīng)商理應(yīng)會(huì)獲得市場(chǎng)更多關(guān)注。 盡管類GPT大模型具有極強(qiáng)的通用泛化能力,在許多行業(yè)場(chǎng)景中展現(xiàn)出強(qiáng)大性能,識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)，發(fā)現(xiàn)價(jià)值請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明但是在一些專業(yè)程度較高的領(lǐng)域,其輸出內(nèi)容在一致性、正確性以及可解釋性等方面仍存在不足。其主要是AI大模型在訓(xùn)練過(guò)據(jù),難以深度覆蓋專業(yè)性較強(qiáng)的垂直領(lǐng)域。但是許多行業(yè)中最有價(jià)值的Know-how并不在公開(kāi)資料中,而是在企業(yè)的私有數(shù)據(jù)庫(kù)、行業(yè)專家、企里。因此,AI大模型的應(yīng)用對(duì)不同行業(yè)的影響存在差異性?？傮w而言,存在以下規(guī)專業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)訓(xùn)練,相應(yīng)的商業(yè)化節(jié)奏較慢,其主因是據(jù)安全要求較高、試錯(cuò)成本高、受監(jiān)管要求較高等。②通用行政辦公類應(yīng)用和消費(fèi)服務(wù)應(yīng)用受AI大模型影響的智能化升產(chǎn)品化落地較快,其主因是在數(shù)據(jù)可采集的渠道更加豐富且受監(jiān)管的要求較低。ERP軟件是典型的企業(yè)級(jí)應(yīng)用,功能復(fù)雜、門檻較高,智能化升級(jí)的難度較大,而以微軟Dynamic365為代表的海外企業(yè)級(jí)軟件目前已基于更領(lǐng)先的大模型推出相關(guān)采購(gòu)到售后服務(wù)等各個(gè)環(huán)節(jié)的企業(yè)管理軟件產(chǎn)品線,其中企業(yè)資源規(guī)劃(ERP）和客戶資源管理(CRM）是兩個(gè)重要軟件產(chǎn)品。圖12:微軟Dynamic365軟件功能示意數(shù)據(jù)來(lái)源:Akkomplish,廣發(fā)證券發(fā)展研究中心2023年3月,微軟推出Dynamic365Copil銷售等各環(huán)節(jié)人員快速響應(yīng),提升供應(yīng)鏈敏捷性企業(yè)管理軟件的提升效果如下:①在Dynamics365Sales和VivaSales中,Copilot能夠幫助銷售顯著減少花在生成回復(fù)給客戶的郵件內(nèi)容。這大大減少了銷售回復(fù)郵件等文案工作的時(shí)間,請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明語(yǔ)言與客戶數(shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行一些簡(jiǎn)單的對(duì)話,就能得到高度定制化和目標(biāo)明確的客戶分類,較大提升了用戶分類以及發(fā)現(xiàn)潛在用戶的效率。節(jié)信息提供給客戶。供應(yīng)鏈規(guī)劃功能隨后會(huì)自動(dòng)撰寫(xiě)一封由Copilot生成的電子郵件向受到影響的合作伙伴發(fā)出預(yù)警,提醒防范可能出現(xiàn)的負(fù)面影響。目前,微軟Dynamic365Copilot并未實(shí)現(xiàn)全面商業(yè)化,根據(jù)產(chǎn)業(yè)規(guī)律,我們判斷,圖13:嵌入了Copilot的VivaSales根據(jù)CRM系統(tǒng)中數(shù)據(jù)來(lái)源:微軟官網(wǎng),廣發(fā)證券發(fā)展研究中心圖14:嵌入了Copilot的Dynamics365Supply數(shù)據(jù)來(lái)源:微軟官網(wǎng),廣發(fā)證券發(fā)展研究中心同時(shí),如金蝶等國(guó)內(nèi)企業(yè)級(jí)軟件廠商紛紛推進(jìn)產(chǎn)品AI化升級(jí)進(jìn)程,但由于國(guó)內(nèi)大模型整體水平較海外低,產(chǎn)品化進(jìn)展較緩,但海外類似產(chǎn)品的發(fā)展實(shí)際也給國(guó)內(nèi)供應(yīng)商提供了很好的范本。2023年3月,金蝶國(guó)際宣布其正在與微軟OpenAI聯(lián)手進(jìn)行一金蝶國(guó)際與百度簽約,正式成為文心千帆的生態(tài)伙伴。根據(jù)金蝶官微,公司或?qū)㈩怌hatGPT嵌入到金蝶云蒼穹平臺(tái)中,并發(fā)布融合AI大模度融合,蒼穹GPT將融入豐富的業(yè)務(wù)場(chǎng)景,打造“蒼穹GPT+X”(AIGC+PaaS+告輸出等能力,將數(shù)據(jù)與AI賦能員工;蒼穹GPT+財(cái)稅,將提供財(cái)稅信息查詢與解稅務(wù)申報(bào)查詢與解讀、財(cái)務(wù)報(bào)表查詢與解讀等能力,將數(shù)據(jù)與AI賦能財(cái)稅管理者。請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明圖15:文心千帆生態(tài)伙伴簽約現(xiàn)場(chǎng)圖數(shù)據(jù)來(lái)源:金蝶國(guó)際官網(wǎng),廣發(fā)證券發(fā)展研究中心如前文所述,通用行政辦公類應(yīng)用和消費(fèi)奏更快,部分國(guó)內(nèi)廠商產(chǎn)品正處于小范圍測(cè)試階段,也有部分廠商產(chǎn)品處于商業(yè)化類AIGC應(yīng)用如雨后春筍,快速涌現(xiàn)且紛紛開(kāi)圖片、特效等內(nèi)容。2023年4月13日,Adobe宣布將Firefly的智能生成功能集成在①文本到色彩的增強(qiáng)(Texttocolorenha示,比如“讓這個(gè)場(chǎng)景感覺(jué)溫暖和誘人”就能夠立刻實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的視頻效果。②高級(jí)音樂(lè)和音效(Advancedmusicandsounde?ects）:創(chuàng)作者可以用該功③令人驚嘆的字體、文本效果、圖形和標(biāo)志(Stunningfonts,texteffects,graphics,andlogos）:用戶只需輸入幾個(gè)簡(jiǎn)單的單詞,就可以在幾分鐘之可以使用AI分析腳本到文本,并且自動(dòng)生成B-roll剪輯效果和鏡頭,從而大大加快前期準(zhǔn)備和后期制作的工作流程。能工具“how-tos=,用戶可以加速作品從最初的創(chuàng)作愿景到編輯完成的過(guò)請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明數(shù)據(jù)來(lái)源:Adobe官網(wǎng),廣發(fā)證券發(fā)展研究中心數(shù)據(jù)來(lái)源:Adobe官網(wǎng),廣發(fā)證券發(fā)展研究中心數(shù)據(jù)來(lái)源:Adobe官網(wǎng),廣發(fā)證券發(fā)展研究中心數(shù)據(jù)來(lái)源:Adobe官網(wǎng),廣發(fā)證券發(fā)展研究中心金山辦公WPSAI已處在小范圍測(cè)試階段,已定價(jià)明確,開(kāi)始商業(yè)化推廣,付費(fèi)客戶數(shù)、ARPU等指標(biāo)后續(xù)需重點(diǎn)關(guān)注。金山辦公發(fā)布WPSAI,國(guó)內(nèi)協(xié)同辦公賽道首個(gè)類ChatGPT式應(yīng)用。4月18日,金山辦公正式發(fā)布了具備大語(yǔ)言模型能力的生成式人工智能應(yīng)用,即“WPSAI”,這也是國(guó)內(nèi)協(xié)同辦公賽道首個(gè)類ChatGPT式應(yīng)用,其大模型由國(guó)內(nèi)合作伙伴MiniMax提供。WPSAI搭載在金山辦公新一代在線內(nèi)容協(xié)作編輯其編輯能力更專業(yè)、插入功能更豐富、使用界面更友好。接入WPSAI后,AI生成的內(nèi)容可以直接嵌入到文檔正文,并能按照當(dāng)前文檔所能支持的格式進(jìn)行實(shí)時(shí)渲染,同時(shí)也支持多輪對(duì)話,通過(guò)多次、連續(xù)自然語(yǔ)言的輸入控制內(nèi)容的生成,進(jìn)一步提高創(chuàng)作效率。根據(jù)公司官微,到6月中自,WPSAI已接入旗下辦公組件輕文檔、文字、表格、演入金山辦公全線產(chǎn)品。請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明數(shù)據(jù)來(lái)源:金山辦公官方微信公眾號(hào),廣發(fā)證券發(fā)展研究中心數(shù)據(jù)來(lái)源:金山辦公官方微信公眾號(hào),廣發(fā)證券發(fā)展研究中心WPSAI的功能主要分為三大類:內(nèi)容生成、文本處理、知識(shí)分析。①內(nèi)容生成:搭載了WPSAI的輕文檔可根據(jù)用戶指令自動(dòng)生成文字,協(xié)助用戶事、詩(shī)歌等文藝創(chuàng)造性內(nèi)容。不僅如此,WPSAI還支持多輪對(duì)話,用戶可以就某個(gè)話題與WPSAI持續(xù)溝通,例如用戶對(duì)其提供的文本內(nèi)容不滿意,可以②文本處理:WPSAI能夠?qū)σ延形陌高M(jìn)行加工和再處理,包括編輯、改寫(xiě)、擴(kuò)充、縮短、潤(rùn)色等,例如“WPSAI”可在不改變?cè)形陌敢馑嫉那疤嵯率褂芒壑R(shí)分析:WPSAI可以根據(jù)用戶提供的現(xiàn)成文檔,快速總結(jié)歸納文檔中的內(nèi)容。例如,WPSAI可以根據(jù)其他人的旅行游記文檔和用戶自己的預(yù)算表生成工作總結(jié)。此外,WPSAI還可指定文檔,生成待辦事項(xiàng)、文章大綱、撰寫(xiě)新而萬(wàn)興科技推出的萬(wàn)興愛(ài)畫(huà)主要功能包括“文生圖”和“圖生圖”,如下圖所示,文生該產(chǎn)品典型目標(biāo)客戶包括設(shè)計(jì)師、游戲工作者、自媒體人等。例如在游戲方面,萬(wàn)興愛(ài)畫(huà)能夠快速生成游戲場(chǎng)景、角色與道具等高精度的美術(shù)素材,提升游戲內(nèi)容的創(chuàng)作質(zhì)量及效率,而自媒體人也能夠通過(guò)通過(guò)萬(wàn)興愛(ài)畫(huà)快速實(shí)現(xiàn)個(gè)性化內(nèi)容生產(chǎn)。當(dāng)然,隨著AIGC繪畫(huà)功能的不斷增強(qiáng),更多場(chǎng)景有望陸續(xù)打開(kāi)。定價(jià)方面,首先注冊(cè)登陸用戶每天將獲贈(zèng)5次免費(fèi)創(chuàng)作次數(shù)。如需則需單獨(dú)購(gòu)買。當(dāng)前,公司共推出三種創(chuàng)作權(quán)益包,10次創(chuàng)作5元人民幣(0.5元/請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明數(shù)據(jù)來(lái)源:公司官網(wǎng),廣發(fā)證券發(fā)展研究中心數(shù)據(jù)來(lái)源:公司官網(wǎng),廣發(fā)證券發(fā)展研究中心數(shù)據(jù)來(lái)源:公司官網(wǎng),廣發(fā)證券發(fā)展研究中心數(shù)據(jù)來(lái)源:公司官網(wǎng),廣發(fā)證券發(fā)展研究中心一方面,AI大模型自動(dòng)生成代碼能明顯提升企業(yè)級(jí)軟件供應(yīng)商產(chǎn)品研發(fā)以付效率,其效果有望在毛利率以及研發(fā)費(fèi)用等方面體現(xiàn);另一方面,基于大模型的AI能力也有望進(jìn)一步促進(jìn)供應(yīng)商內(nèi)部經(jīng)營(yíng)效率提升,主要提升財(cái)務(wù)人力等后臺(tái)運(yùn)營(yíng)能力,從而在管理費(fèi)用率等方面體現(xiàn)。相較于產(chǎn)品側(cè),供應(yīng)商在代碼編寫(xiě)等內(nèi)部經(jīng)國(guó)外利用AI大模型自動(dòng)生成代碼發(fā)展迅速,而國(guó)內(nèi)部分企業(yè)已開(kāi)始嘗試,初步反響較好,最快今年下半年有望在財(cái)報(bào)端看到明顯效果。經(jīng)過(guò)大量代碼數(shù)據(jù)訓(xùn)練的AI大模型,具備代碼生成的能力,可有效減少程序開(kāi)發(fā)人員編寫(xiě)代碼的時(shí)間和精力,特別是基礎(chǔ)類算法的代碼。在AI大模型的幫助下,程序開(kāi)發(fā)人員可以專注于更復(fù)雜和創(chuàng)造性的工作,從而提高整體生產(chǎn)力。在具體應(yīng)用方面,主要有微軟旗下GitHubCopilotX、亞馬遜CodeWhisperer,國(guó)內(nèi)的華為云CodeArtsSnap、商湯的商量請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明數(shù)據(jù)來(lái)源:《BigIdeas2023》,廣發(fā)證券發(fā)展研究中心數(shù)據(jù)來(lái)源:《BigIdeas2023》,廣發(fā)證券發(fā)展研究中心同時(shí),Al大模型還能夠助力提高所生成代碼的質(zhì)量,可自動(dòng)檢查代碼語(yǔ)法錯(cuò)誤,調(diào)試代碼。例如在程序開(kāi)發(fā)早期,Al大模型可以識(shí)別一些由于設(shè)計(jì)缺陷或不良編程習(xí)慣帶來(lái)的問(wèn)題,提供給開(kāi)發(fā)人員進(jìn)行快速修改,減少了后續(xù)傳播對(duì)整體程數(shù)據(jù)來(lái)源:華為云官網(wǎng),廣發(fā)證券發(fā)展研究中心數(shù)據(jù)來(lái)源:華為云官網(wǎng),廣發(fā)證券發(fā)展研究中心除利用AI大模型提升企業(yè)級(jí)軟件研發(fā)及實(shí)施交付效率外,A級(jí)軟件供應(yīng)商自身經(jīng)營(yíng)效率。這些供應(yīng)商本為迅速,尤其部分行業(yè)頭部廠商,年內(nèi)有望看到明顯降本增效效果。例如,微軟推2023年2月1日,微軟推出了嵌入GPT-3.5的Teams線上會(huì)議平臺(tái),新增了自動(dòng)會(huì)議紀(jì)要生成、要點(diǎn)總結(jié)等功能。之后,Teams的智能化功能有迎來(lái)了一系列的升2023年3月,Teams打通了其他office系列辦公軟件之間的信息聯(lián)通和共享的通可以在Outlook郵件系統(tǒng)的日程界面中,一鍵點(diǎn)擊直接接入到預(yù)約好的在線會(huì)議請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明Teams的性能也有所提升,通過(guò)軟件層面的優(yōu)化,Teams的啟動(dòng)速度較上一版本提升2倍,加入會(huì)議的時(shí)間提升2倍,內(nèi)存使用減少50%。23Q1,Teams的月活用戶數(shù)量為3億人次,較22Q4的2.8億人次增長(zhǎng)了7.1%。數(shù)據(jù)來(lái)源:微軟官網(wǎng),廣發(fā)證券發(fā)展研究中心圖31:通過(guò)Outlook的日程安排界面直接接入數(shù)據(jù)來(lái)源:微軟官網(wǎng),廣發(fā)證券發(fā)展研究中心到智能化,最終到人格化的轉(zhuǎn)變。企業(yè)級(jí)軟件供應(yīng)商一方面可利用數(shù)字員工實(shí)現(xiàn)內(nèi)部降本增效,另一方面也能作為產(chǎn)品在客戶中推廣。例如,2022年11月11日,金蝶在2022全球創(chuàng)見(jiàn)者大會(huì)上發(fā)布了全球首個(gè)EBC企業(yè)管理領(lǐng)域數(shù)字員工解案,該數(shù)字員工解決方案由金蝶與科大訊飛雙方聯(lián)合發(fā)布,金蝶的業(yè)務(wù)實(shí)踐、數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)來(lái)源:金蝶官微,廣發(fā)證券發(fā)展研究中心請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明2.23年上半年宏觀經(jīng)濟(jì)景氣度整體較弱,但國(guó)內(nèi)軟件產(chǎn)業(yè)整體收入呈現(xiàn)一定韌性,堅(jiān)持根據(jù)客戶需求重心及發(fā)展方向選擇投資標(biāo)的今年上半年以來(lái),宏觀經(jīng)濟(jì)景氣度整體較弱,5月制造業(yè)PMI為48.8,顯示經(jīng)再快速下行,但仍處于磨底階段。根據(jù)Wind數(shù)據(jù),今年以來(lái),國(guó)內(nèi)軟件產(chǎn)業(yè)收入整體仍保持了10%以上的增速,甚至略高于2022年的收入增速,顯示出一定韌性。我們分析,這一方面是因?yàn)橄噍^于發(fā)達(dá)國(guó)家企業(yè),國(guó)內(nèi)企業(yè)整體數(shù)字化水平較低,提升空間較大;另一方面是因?yàn)榻?0多年國(guó)內(nèi)企業(yè)主對(duì)數(shù)字化的認(rèn)知有明顯提升,更加認(rèn)識(shí)到IT投入對(duì)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力塑造以及降本增效的效果顯著,而這在宏觀經(jīng)濟(jì)整體2021-012021-032021-052021-072021-092021-112022-012022-032022-052022-072022-092022-112023-012023-032023-05數(shù)據(jù)來(lái)源:WIND,廣發(fā)證券發(fā)展研究中心圖34:國(guó)內(nèi)軟件產(chǎn)業(yè)軟件業(yè)務(wù)收入累計(jì)同比增速數(shù)據(jù)來(lái)源:WIND,廣發(fā)證券發(fā)展研究中心盡管軟件產(chǎn)業(yè)收入整體呈現(xiàn)出一定韌性,但不同細(xì)分領(lǐng)域的景氣度也會(huì)有明顯差異,因此需要從企業(yè)內(nèi)部各類系統(tǒng)建設(shè)歷史、現(xiàn)狀以及未如下圖所示,根據(jù)ISA-95標(biāo)準(zhǔn),制造業(yè)企業(yè)自動(dòng)化與信息化架構(gòu)整體可分為三層,對(duì)絕大部分制造業(yè)企業(yè)來(lái)說(shuō),資源有限,不同種類系統(tǒng)的建設(shè)時(shí)間及周期會(huì)根據(jù)企業(yè)本身發(fā)展階段、外部競(jìng)爭(zhēng)情況等多個(gè)因素進(jìn)行綜合的性價(jià)比評(píng)估,也即是內(nèi)部各請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明數(shù)據(jù)來(lái)源:MarkDavidson-ManufacturingOperationsManagementSolutionSelectionGuide,廣發(fā)證券發(fā)展研究中心同時(shí),如下圖所示,在當(dāng)前愈加激烈的競(jìng)爭(zhēng)以及日益增長(zhǎng)的要素成本下,每家制造而上述各類系統(tǒng)就在全價(jià)值鏈的不同環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)不同功能。但不可避免的是,過(guò)去各類系統(tǒng)的應(yīng)用上線及成熟度與彼時(shí)基礎(chǔ)IT技術(shù)背景、企業(yè)實(shí)際需求以及自身對(duì)數(shù)字化的認(rèn)知緊密相關(guān),因此,可認(rèn)為,由各類IT系統(tǒng)構(gòu)建的企業(yè)數(shù)字化體系也存在“木請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明圖36:制造業(yè)企業(yè)端到端的價(jià)值鏈數(shù)據(jù)來(lái)源:WorldEconomicForum、廣發(fā)證券發(fā)展研究中心如前文所述,一方面,絕大部分制造業(yè)企業(yè)內(nèi)部各類系統(tǒng)是依次上線、逐步完善的是通過(guò)兩個(gè)系統(tǒng)之間點(diǎn)對(duì)點(diǎn)集成,還是多個(gè)系統(tǒng)通過(guò)數(shù)據(jù)總線集成,均只是滿足了系統(tǒng)之間數(shù)據(jù)交換的功能,而難以有效率地實(shí)現(xiàn)不同系統(tǒng)之間以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的業(yè)務(wù)貫通。例如,精益制造下工藝升級(jí)可能會(huì)要求增加一個(gè)字段描述原材料的某一屬性,但這樣的屬性在最初原材料采購(gòu)及庫(kù)存管理系統(tǒng)中并沒(méi)有錄入,因此就會(huì)出現(xiàn)“牽一發(fā)而動(dòng)全身”的情況,即所有與原材料屬性相關(guān)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)均需要做相應(yīng)更改。因此,近年各類平臺(tái)類系統(tǒng)需求旺盛,諸多企業(yè)客戶一方面傾向于基于平臺(tái)類系統(tǒng)如,當(dāng)前多家企業(yè)級(jí)軟件供應(yīng)商推出了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)類產(chǎn)品,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)主迭代的微服務(wù)組件及容器服務(wù)等;底層是邊緣層,負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)接入及初步處理,數(shù)據(jù)請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明圖37:工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)功能架構(gòu)圖數(shù)據(jù)來(lái)源:工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟,廣發(fā)證券發(fā)展研究中心3.自主可控疊加智能制造升級(jí),國(guó)產(chǎn)企業(yè)級(jí)軟件廠商迎來(lái)黃金十年因?yàn)椴煌髽I(yè)級(jí)軟件所處發(fā)展階段有明顯差異,而低滲透率背景下的規(guī)?；瘧?yīng)用景外廠商占領(lǐng),隨著國(guó)內(nèi)廠商產(chǎn)品能力的不斷提升以及受國(guó)內(nèi)自主可控驅(qū)動(dòng),相關(guān)廠此外,酒店IT領(lǐng)域的典型廠商石基信息是國(guó)內(nèi)少有的已經(jīng)在全球范圍內(nèi)與行業(yè)頭部廠商直接競(jìng)爭(zhēng)的軟件供應(yīng)商。過(guò)去幾年受外部環(huán)境影響,發(fā)展稍緩,而2022年年報(bào)核心指標(biāo)ARR超預(yù)期預(yù)示公司發(fā)展正處于加速初期,后續(xù)產(chǎn)品的新簽約與上線都將核心驅(qū)動(dòng)是盈利壓力下的差異化競(jìng)爭(zhēng)力驅(qū)動(dòng)。如下圖所示,實(shí)際在2016、2017年下游客戶要求持續(xù)提高、終端需求多變難以預(yù)測(cè)等使得制造業(yè)企業(yè)面臨的請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明數(shù)據(jù)來(lái)源:Wind,廣發(fā)證券發(fā)展研究中心數(shù)據(jù)來(lái)源:Wind,廣發(fā)證券發(fā)展研究中心數(shù)據(jù)來(lái)源:Wind,廣發(fā)證券發(fā)展研究中心數(shù)據(jù)來(lái)源:Wind,廣發(fā)證券發(fā)展研究中心而以MES為核心的生產(chǎn)控制類軟件能夠在較大程度上滿足制造業(yè)企業(yè)降本增效更好滿足客戶需求的要求。MES類生產(chǎn)控制類軟件主要幫助制造企業(yè)解決如何生產(chǎn)標(biāo)。根據(jù)MESA(全球智能制造與MES/MOM的非盈利組織）的數(shù)據(jù),整體上,企業(yè)在實(shí)施MES后將獲得較大收益。例如,縮短生產(chǎn)周期達(dá)到平均45%、縮短訂單交貨時(shí)間達(dá)到平均27%、減少產(chǎn)品缺陷達(dá)到平均18%。請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明數(shù)據(jù)來(lái)源:MESA(引自《機(jī)智從數(shù)字化車間走向智能制造》朱鐸先等著）,廣發(fā)證券發(fā)展研究中心實(shí)際上,國(guó)產(chǎn)化滲透的前提有二:一是國(guó)內(nèi)低滲透率的基礎(chǔ);二是國(guó)產(chǎn)產(chǎn)品與國(guó)外產(chǎn)品在產(chǎn)品力、性價(jià)比等方面并不存在根本性的差異,甚至在部分領(lǐng)域,國(guó)產(chǎn)產(chǎn)品從MES類產(chǎn)品市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力來(lái)看,盡管國(guó)外產(chǎn)品當(dāng)前在成熟度及穩(wěn)定性上優(yōu)于國(guó)內(nèi)產(chǎn)品,但也有其明顯劣勢(shì):i.一是價(jià)格高昂,多是部分行業(yè)的幾家頭部廠商在使用;ii.二是本地化支持比較有限,盡管類似ERP其同樣在國(guó)內(nèi)培養(yǎng)了大量實(shí)施服務(wù)商,但通過(guò)研發(fā)增加功能(由原廠完成）與通過(guò)二次開(kāi)發(fā)(由二次開(kāi)發(fā)實(shí)施iii.三是脫胎于西方發(fā)達(dá)國(guó)家的國(guó)際廠商MES產(chǎn)品在界面、菜單等方面與國(guó)內(nèi)思維方式、操作習(xí)慣、語(yǔ)言習(xí)慣有諸多不合,客戶上手相對(duì)較難;iv.四是在當(dāng)前國(guó)產(chǎn)化替代的背景下,部分業(yè)務(wù)敏感的廠商選擇國(guó)際廠商產(chǎn)品的v.最后,經(jīng)過(guò)“入世”后二十多年的努力,國(guó)內(nèi)制造業(yè)正逐步由“大”邁向“強(qiáng)”,部分制造業(yè)已經(jīng)開(kāi)始引領(lǐng)全球發(fā)展,而脫胎于工業(yè)制造實(shí)踐的MES產(chǎn)品也隨之不斷升級(jí)。當(dāng)前,在部分行業(yè)的MES產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)中,國(guó)內(nèi)廠商已經(jīng)不輸于國(guó)際型產(chǎn)品設(shè)計(jì)過(guò)程(從設(shè)計(jì)創(chuàng)意到產(chǎn)品模型）涉及較少,因此在研發(fā)設(shè)計(jì)端各類軟件系統(tǒng)的投入普遍偏低。未來(lái)隨著國(guó)內(nèi)制造業(yè)企業(yè)智造升級(jí),各類研發(fā)設(shè)計(jì)類系統(tǒng)的相關(guān)投入將明顯增加。請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明數(shù)據(jù)來(lái)源:工業(yè)富聯(lián),廣發(fā)證券發(fā)展研究中心在當(dāng)前的業(yè)務(wù)發(fā)展?fàn)顟B(tài)下,國(guó)內(nèi)制造業(yè)企業(yè)已建立較完整的研發(fā)設(shè)計(jì)類軟件,但實(shí)如下圖所示,國(guó)內(nèi)CAD以及EDA市場(chǎng)均有國(guó)外廠商占領(lǐng)。相對(duì)于國(guó)外廠商,國(guó)內(nèi)廠數(shù)據(jù)來(lái)源:IDC,廣發(fā)證券發(fā)展研究中心圖45:全球EDA行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局?jǐn)?shù)據(jù)來(lái)源:華大九天招股書(shū),廣發(fā)證券發(fā)展研究中心研發(fā)設(shè)計(jì)類軟件的升級(jí)迭代需要與下游客戶的日常使用緊密結(jié)合。但是,一方面,國(guó)產(chǎn)產(chǎn)品與國(guó)外頭部廠商差距明顯,但沒(méi)有客戶的日常使用其產(chǎn)品將難以實(shí)現(xiàn)快速迭代升級(jí)從而縮短差距;而另一方面,這類軟件對(duì)降低產(chǎn)品設(shè)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)以及加速產(chǎn)品推出節(jié)奏影響重大因而在新產(chǎn)品性能沒(méi)有根本提升的情況下,下游客戶更傾向于持續(xù)使用原有產(chǎn)品,這就導(dǎo)致了國(guó)產(chǎn)軟件容易陷入一種死循環(huán),即越?jīng)]有客戶使用,產(chǎn)品越難升級(jí)且供應(yīng)商也難以獲得收入持續(xù)投入研發(fā),這就導(dǎo)致更少客戶使用。國(guó)內(nèi)大型企業(yè)將逐步、漸進(jìn)式的對(duì)國(guó)內(nèi)供應(yīng)商開(kāi)放部分試用場(chǎng)景,幫助國(guó)內(nèi)軟件迭代。國(guó)內(nèi)自主可控促進(jìn)政策的推出無(wú)疑將加速產(chǎn)品升級(jí)過(guò)程,即部分政府補(bǔ)貼一方請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明面將有效降低大型企業(yè)試用成本,另一方面也能為國(guó)產(chǎn)軟件廠商提供研發(fā)支持。同時(shí),我國(guó)獨(dú)有的信創(chuàng)環(huán)境也使得國(guó)內(nèi)軟件廠商在面對(duì)國(guó)外友商時(shí)有明顯優(yōu)勢(shì),在部分場(chǎng)景下,國(guó)產(chǎn)軟件也是國(guó)內(nèi)企業(yè)的唯一選擇。x86_64/兆芯/海光銀河麒麟/深度/中科方德/萬(wàn)里紅/一格x86_64/兆芯/海光銀河麒麟/深度/中科方德/萬(wàn)里紅/一格銀河麒麟/深度/中科方德/萬(wàn)里紅/一格銀河麒麟x86_64/兆芯/海光來(lái)源:公司官網(wǎng),廣發(fā)證券發(fā)展研究中心隨著云原生、中臺(tái)等技術(shù)的廣泛應(yīng)用,泛ERP相關(guān)新產(chǎn)品在近年的需求較旺盛。如下圖所示,此前核心ERP的主要是管理企業(yè)內(nèi)部各類資源,而云原生、中臺(tái)等技術(shù)的出現(xiàn)能夠使企業(yè)更貼近供應(yīng)商及客戶,形成明顯協(xié)同效應(yīng)從而增加競(jìng)爭(zhēng)力。在這樣的背景下,全球供應(yīng)鏈管理、營(yíng)銷管理系統(tǒng)、業(yè)財(cái)一體化等泛ERP需求景氣度較高,處于行業(yè)發(fā)展初期。圖46:需求由核心ERP逐步向泛ERP轉(zhuǎn)型數(shù)據(jù)來(lái)源:億歐智庫(kù),廣發(fā)證券發(fā)展研究中心請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明同時(shí),在當(dāng)前信創(chuàng)背景下,諸多國(guó)央企制造業(yè)企業(yè)的高端應(yīng)用場(chǎng)景有望在更大程度上對(duì)國(guó)產(chǎn)ERP軟件廠商開(kāi)放,更多的應(yīng)用與客戶共創(chuàng),將從根本上進(jìn)一步提升國(guó)產(chǎn)軟件產(chǎn)品能力,甚至使國(guó)產(chǎn)產(chǎn)品在功能及性能上超過(guò)國(guó)外友商產(chǎn)品。典型的,例如根據(jù)招標(biāo)網(wǎng)信息,2020年9月25日,金蝶以2680萬(wàn)元(含稅）中標(biāo)云①2020年10月31日,預(yù)算編制功能上線,預(yù)算控制及分析等功能于2021年1月1②2021年1月1日,9個(gè)(除供應(yīng)商管理、設(shè)備管理、項(xiàng)目管理）核心功③2021年3月31日,其他模塊(除供應(yīng)商管理、設(shè)備管理、項(xiàng)目管理）上線。我們認(rèn)為,相較于該項(xiàng)目本身給金蝶帶來(lái)的收入及利潤(rùn)的增長(zhǎng),更具意義的是本項(xiàng)目對(duì)金蝶產(chǎn)品能力提升的促進(jìn)。信創(chuàng)背景驅(qū)動(dòng)下,國(guó)企央企的率先應(yīng)用將使國(guó)產(chǎn)軟件產(chǎn)品能力迅速補(bǔ)齊,從而推動(dòng)國(guó)產(chǎn)軟件在對(duì)產(chǎn)品本身能力更加重視/不愿意承擔(dān)“行業(yè)首例”風(fēng)險(xiǎn)的廣大民營(yíng)企業(yè)的應(yīng)用,這將帶來(lái)產(chǎn)品能力的進(jìn)一步提升,以此新發(fā)布,產(chǎn)品能力得到明顯提升,未來(lái)有望在更多大型制造業(yè)企業(yè)推廣。圖47:金蝶國(guó)際星瀚HR架構(gòu)圖數(shù)據(jù)來(lái)源:金蝶官微,廣發(fā)證券發(fā)展研究中心(4）外部環(huán)境向好,石基信息全球化發(fā)展提速,前景廣闊酒店IT投入預(yù)算呈明顯回升趨勢(shì)。根據(jù)Hospitality請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明升至73.9美金,同比增長(zhǎng)46%,與2019年79.7美金的差距進(jìn)一步縮小。全球酒店行高端連鎖酒店經(jīng)營(yíng)回暖更為顯著。一方面,房間數(shù)增幅明顯高于前幾年平均水平;升,已完全恢復(fù)至疫情前水平。圖48:全球酒店行業(yè)RevPAR(美金）0數(shù)據(jù)來(lái)源:洲際2022年年報(bào)引STR數(shù)據(jù),廣發(fā)證券發(fā)展研究圖50:典型高端酒店近年房間數(shù)(間）020182019202020212022數(shù)據(jù)來(lái)源:Wind,廣發(fā)證券發(fā)展研究中心圖49:全球酒店行業(yè)房間數(shù)(百萬(wàn)間） 數(shù)據(jù)來(lái)源:洲際2022年年報(bào)引STR數(shù)據(jù),廣發(fā)證券發(fā)展研究圖51:典型高端酒店單季度收入(億美金）