策略專題：千家公司年報看AI在A股的“滲透率”

前似乎來到了一個重要節(jié)點——產業(yè)趨勢仍在快速發(fā)展，但投資者對股價既能把握產業(yè)發(fā)展的進度，也能進一步理解行情的主要矛盾。因此，本文嘗試從A股上市公司2023年年報公告中，挖掘企業(yè)參與AI產業(yè)的信息，勾勒出A股整體擁抱AI技術的圖譜。整體來看，AI在A股的滲透率仍較低，多以自研的方式擁抱AI技術大部分已經進入產品應用階段，但相應的產出效果依然停留在提質增效層面，實質性帶來業(yè)務收入寥寥無幾，癥結或仍在于缺少應用場景和產品開司傾向于合作，制造屬性強的公司傾向于自研。公告中提及自研的公司研需求提升較明顯，靠下游的環(huán)節(jié)則更注意降本增效。所處不同階段的公司相關技術；部分消費電子零部件公司、數(shù)字芯片設計、新能源汽車提及AI服2023/62023/12請務必閱讀報告末頁的重要聲明 4 7 2.1投入方式：基礎層、制造類偏自研，技術和應用層、消費類偏合作 2.3產出效果：提質增效為主、增收尚早 2.4未來投入：技術研究、產品開 4請務必閱讀報告末頁的重要聲明1.去偽存真，有多少企業(yè)在擁抱AI技術？生成式AI技術在經歷了過去一兩年的產業(yè)發(fā)展和資本市場行情演繹后，當前似乎來到了一個重要節(jié)點——產業(yè)趨勢仍在快速發(fā)展，但投資者對股價的看法逐步分把握產業(yè)發(fā)展的進度，也能進一步理解行情的主要矛盾。因此，本文嘗試從A市公司2023年年報公告中，挖掘企業(yè)參與AI產業(yè)的信息，勾勒出A股整體擁抱AI圖表1：樣本年報公告篩選示例滲透率不足20%，其中板塊上，科創(chuàng)板>創(chuàng)業(yè)板>主板>北證。行業(yè)上，與AI相關性圖表2：根據(jù)2023年年報，全A提及AI的滲透率不足20%，板塊上科創(chuàng)板>創(chuàng)業(yè)板>主板>北證板塊AI滲透率圖表4：近幾年年報提及AI和AIGC的公司比例有提升，但仍較低AI滲透率變化50%45%40%35%30%25%20%15%10% 5%0%2020年2021年2022年2023年提及AIGC公司占比提及AI公司占比圖表6：小公司參與數(shù)量多，大公司參與率更高30%25%20%15%10% 45%40%35%30%25%20%15%10%5%0% 全A參與AI參與AI/全A（右）圖表3：行業(yè)上，提及AI的公司滲透率較高的集中在TMT、銀行等，靠后的如食飲、農業(yè)、石化、鋼鐵等.◆圖表5：相較2020年年報，2023年年報中TMT行業(yè)提及AIGC的比例有明顯提升，其余行業(yè)變化不明顯公告提及AIGC占比（行業(yè)變化）90%80%70%60%50%40%30%20%10%0%傳通計電銀建社綜非電國機商輕美紡房醫(yī)家交汽環(huán)基建有公鋼農石食媒信算子行筑會合銀力防械貿工容織地藥用通車保礎筑色用鐵林油品機裝服金設軍設零制護服產生電運化材金事牧石飲飾務融備工備售造理飾物器輸工料屬業(yè)漁化料2020年2023年2023年-2020年圖表7：市值來看，多數(shù)行業(yè)參與AI的比例較低總市值分布120,000100,00080,00060,00040,00020,0000銀行通信電子汽車醫(yī)藥生物家用電器傳媒公用事業(yè)交通運輸商貿零售銀行通信電子汽車醫(yī)藥生物家用電器傳媒公用事業(yè)交通運輸商貿零售房地產建筑裝飾有色金屬美容護理社會服務綜合建筑材料農林牧漁食品飲料石油石化煤炭參與AI未參與AI6請務必閱讀報告末頁的重要聲明TMT公司涉及AI業(yè)務的程度亦有高低，深度擁抱AI技術的公司并不多。雖然斷。整體上看，深度參與AI產業(yè)布局的科技公司并不算多，其中計算機比例高，傳媒次之，通信、電子靠后。圖表8：深度擁抱AI的TMT公司并不多，計算機最高，傳媒次之，通信、電子靠后參與AI不同程度的公司占比60%50%40%30%20%計算機傳媒通信電子圖表9：怎樣衡量上市公司擁抱AI的程度——低、中、高分別反映上市公司業(yè)務涉及AI的比例低——新華網(wǎng)中——中科曙光高——東方國信資料來源：Wind，國聯(lián)證券研究所。注：參與程度依據(jù)年報提及AI產業(yè)鏈相關詞的數(shù)量，以及主要業(yè)務、核心競爭力、企業(yè)未來發(fā)展戰(zhàn)略以及經營計劃圖表10：AI產業(yè)鏈主要由基礎層、技術層、應用層構成金融金融智能機器人行業(yè)應用應用層…應用層…產品服務智能運載工具產品服務語音語義理解語言理解與生成多模態(tài)對話多語言模型代碼生成和理解文本語義與圖結構信息抽取與檢索開放域對話視頻表征視頻生成語義分割多模態(tài)大模型視覺-語言語音-語言智能文檔理解多模態(tài)檢測與分割人工智能技術語音語義理解語言理解與生成多模態(tài)對話多語言模型代碼生成和理解文本語義與圖結構信息抽取與檢索開放域對話視頻表征視頻生成語義分割多模態(tài)大模型視覺-語言語音-語言智能文檔理解多模態(tài)檢測與分割人工智能技術機器學習計算機視覺智能語音知識圖譜生產工具深度學習框架/開源模型預訓練大模型生產工具深度學習框架/開源模型預訓練大模型模型訓練/AI開發(fā)平臺算力基礎AI芯片云計算與云服務智能計算平臺智能服務器數(shù)據(jù)資源數(shù)據(jù)整合第三方合規(guī)數(shù)據(jù)外部合規(guī)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)標注結構化硬件設施算力資源存儲資源安全資源基礎層算力基礎AI芯片云計算與云服務智能計算平臺智能服務器數(shù)據(jù)資源數(shù)據(jù)整合第三方合規(guī)數(shù)據(jù)外部合規(guī)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)標注結構化硬件設施算力資源存儲資源安全資源基礎層8請務必閱讀報告末頁的重要聲明圖表11：基礎層公司分布，涉及數(shù)據(jù)中心、芯片、服務器、光通信等公司較多0基礎層公司分布云存儲基礎層公司分布云存儲半導體基礎設施服務器邊緣計算圖表12：技術層主要涉及大模型技術層公司分布806040200大模型平臺機器視覺公司數(shù)量（家）醫(yī)藥、機械行業(yè)均超過5家400大模型行業(yè)分布大模型行業(yè)分布非銀金融交通運輸汽車銀行有色金屬紡織服飾家用電器建筑裝飾輕工制造商貿零售電子電力設備機械設備醫(yī)藥生物通信傳媒計算機圖表14：上市公司年報披露的行業(yè)大模型匯總10維度詳細分析上市公司如何擁抱AI技術，重點圍繞投入和產出視角進行探討。圖表15：根據(jù)2023年年報公告原文，梳理的四個主要維度商業(yè)模式市場拓展應用場景拓展產品開發(fā)技術研究基礎設施完善商業(yè)模式市場拓展應用場景拓展產品開發(fā)技術研究基礎設施完善加大研發(fā)投入未來發(fā)展參與進度研發(fā)測試收購戰(zhàn)略投資合作自研投入方式創(chuàng)新降成本拉需求提效率提質量產出效果癥結或仍在于缺少應用場景和產品開發(fā)不足，這兩點也是企業(yè)未來要發(fā)展的重點方果上，提質量和提效率的公司比例最多，均在五成左右，其次有圖表16：參與AI的方式、進度及影響——方式上自研為主、合作次之；進度上應用較多；影響上提高產品質量和提高生產效率居多，擴收增利的較少；未來發(fā)展上主要發(fā)力應用場景、技術研究和產品開發(fā)收購戰(zhàn)略投資合作自研構思/設想/初步布局研發(fā)收購戰(zhàn)略投資合作自研構思/設想/初步布局研發(fā)創(chuàng)新降成本拉需求提效率提質量商業(yè)模式基礎設施完善市場拓展研發(fā)投入產品開發(fā)技術研究應用場景拓展測測試圖表17：不同層級參與AI方式對比——基礎層公司偏自研，技術層和應用層合作比例較基礎層高100%90%80%70%60%50%40%30%20%10%0%17%17%28%27%79%67%69%基礎層技術層應用層a自研u收購u戰(zhàn)略投資u合作12從而加速產品開發(fā)、應用。消費屬性更強制造屬性更強圖表18：各行業(yè)參與AI方式——消費屬性強的公司傾向于合作，制造屬性強的公司傾向于自研消費屬性更強制造屬性更強行業(yè)\方式收購戰(zhàn)略投資合作行業(yè)滲透率綜合食品飲料社會服務美容護理醫(yī)藥生物80%80%80%81%83%41%40%40%紡織服飾汽車傳媒輕工制造交通運輸計算機房地產國防軍工商貿零售有色金屬環(huán)保建筑裝飾家用電器基礎化工通信81%89%87%87%4%電力設備機械設備銀行非銀金融建筑材料公用事業(yè)13圖表19：財報案例——上市公司投入AI的幾種不同方式公司名稱參與AI方式項目名稱項目進展達到/擬達到的目標壘知集團建筑材料筑設計AIGC平臺--壘知AI開發(fā)針對建筑設計企業(yè)的實際需求，提供從項目評估、環(huán)境準備到項目部署、二次開發(fā)、模型訓練、模型優(yōu)化再到上線運行指導的定制化部署全流程解決方案，更致力于在方案設計環(huán)節(jié)為設計師們提供設計靈感，快速出效果圖，提高團隊浦發(fā)銀行大模型應用支撐平臺強化AI基礎平臺的業(yè)務場景支撐能力，自主研發(fā)并投產大模型應用支撐平臺，提供大模型推理、知識管理等核心能力，完成企業(yè)智能風險分析、審計制度問答等10個大模型應用場景上線運行，業(yè)內首家通過信通院《人工智能研發(fā)運南都電源數(shù)據(jù)中心后備電源技術公司研發(fā)并推廣IDC高功率鋰電系統(tǒng)產品，成功與伊頓、三菱、臺達、富士等多家大型集成商達成合作，為公司數(shù)據(jù)中心業(yè)務注入新活力。根據(jù)中關村儲能產業(yè)技術聯(lián)盟發(fā)布的數(shù)據(jù)，公司位列全球基站/數(shù)據(jù)中心用鋰電池出貨量（中東方財富非銀金融“妙想”金融大模型測試中2024年1月，公司自主研發(fā)的“妙想”金融大模型正式開啟內測，憑借數(shù)據(jù)特色和算法優(yōu)勢，“妙想”金融大模型聚焦于核心金融場景的不斷優(yōu)化金融垂直能力，正有序融入公司的產品生億嘉和機械設備大模型YJH-LM該模型可用于執(zhí)行語音交互、圖像識別、任務生成等任務，將人工智能技術與傳統(tǒng)機器人應用相結合。通過YJH-LM的應用，公司的機器人能夠實現(xiàn)語音控制自主生成任務等多種自主工作功能，使機器人更加聰明、更加智能地執(zhí)行任圣泉集團基礎化工高頻高速用碳氫樹脂為應對未來人工智能（AI）對高頻高速材料的需求，公司引進國內外知名專家，成立攻關團隊，針對高頻高速用碳氫樹脂進行研發(fā)，目前在多個產品領域取得了顯著進展并啟動2000噸/年碳氫樹脂項目。九安醫(yī)療公司參與了對國產人工智能大語言模型初創(chuàng)公司月之暗面相關主體的投資，投資額等值于3000萬美元。湯姆貓傳媒西湖大模型公司戰(zhàn)略投資了聚焦情感交互的大模型研發(fā)團隊西湖心辰，并與其成立了由公司控股的合資公司。由西湖心辰推出的西湖大模型，區(qū)別于其他通識大模型，以高智商、高情商為核心特色，在情感化、人性化交互方面擁有獨特的優(yōu)勢?？频陆逃鐣誂I+職業(yè)教育的軟件應用研發(fā)中為發(fā)展人工智能領域的職業(yè)教育教學與人才培養(yǎng)，2023年4月公司出資1.3億元人民幣參股中昊芯英。截至目前，公司持有中昊芯英7.7971%股權。在教育領域，公司將與中昊芯英共同探索職業(yè)教育場景下的大模型應用。雙方的合作將主要聚焦在AI+職業(yè)教育的軟件應用和AI行業(yè)的教育培訓兩個方面。蓮花健康食品飲料智能算力中心初步完成蓮花健康于2023年6月30日在杭州正式注冊成立全資子公司蓮花科創(chuàng)，并與相關領域巨頭達成戰(zhàn)略合作，充分挖掘和發(fā)揮各自優(yōu)勢，實現(xiàn)優(yōu)勢互補、強強聯(lián)合，高效共建一流智能算力中心，高效推進算力租賃業(yè)務的實施。目前，算力業(yè)務已初步完成供應鏈體系搭建，服務器等專業(yè)設備采購，研發(fā)運維等相關團隊組建和內部流程管理體系建設工作，力盛體育社會服務運動健康干預——運動處方研發(fā)中持續(xù)推進與百度網(wǎng)訊的戰(zhàn)略合作，并積極與相關領域各個大模型公司建立合作，利用人工智能技術共同推進“運動健康干預——運動處方”產品的持續(xù)研發(fā)，探索AI賦能“運動干預促進健康”新模式，推動體醫(yī)融合應用場景落地。天創(chuàng)時尚紡織服飾生成式AI輔助女鞋企劃與設計項目以AIGC為愿景，以提高設計效率、降低人員成本、提升爆品為目標，基于StableDiffusion1.5和XL版本模型架構，聯(lián)合外部專家、博士團隊進行生成式AI設計系統(tǒng)開發(fā)。項目一期于2024年1月驗收上線，基本實現(xiàn)了素材庫、模型訓練、文生圖、圖生圖等AI功能，建立了自有鞋款式大模型，達成了AI輔助設計。芒果超媒傳媒AI角色對話產品創(chuàng)新商業(yè)模式，與大模型公司合作推出AI角色對話產品，將AI擬人大模型與《大宋少年志2》《以愛為營》等熱門IP聯(lián)動，建立AI角色聊天場景，試水新的變現(xiàn)模式，提高用戶粘性和活躍度。復新醫(yī)藥AI藥物研發(fā)量化決策評估系統(tǒng)研發(fā)中本公司攜手由清華大學智能產業(yè)研究院孵化的水木分子，積極推進大模型在醫(yī)藥領域的布局，將藥物研發(fā)經驗結合最新AIGC（AIGeneratedContent）人工智能大語言模型技術，構建全球首創(chuàng)AI藥物研發(fā)量化決策評估系統(tǒng)。該系統(tǒng)旨在利用AIGC結合AI-Agent技術進行量化決策評估，提升藥物研發(fā)決策效率、增強決策準確性，實現(xiàn)生物醫(yī)藥領域大模型自主可控。同時，將ChatGPTLLM模型集成到自研藥物研發(fā)項目管理平臺INNOX為使用者提供研發(fā)NLP問答公告中提及自研的公司研發(fā)投入比例確實更高。將提及自研的公司研發(fā)投入比14圖表20：提及AI&“自研”的企業(yè)，2023年研發(fā)投入比例高于全A水平自研——研發(fā)支出9.0%8.0%7.0%6.0%5.0%4.0%3.0%2.0%1.0%0.0%201920202021202220235.0%4.5%4.0%3.5%3.0%2.5%研發(fā)支出占營收比（AI自研組）研發(fā)支出占營收比（全A組）研發(fā)支出占營收比（AI自研組-全A組，右）1----圖表21：中美AI龍頭公司資本開支對比1----資本開支（億元，人民幣）資本開支增加額（億元，人民幣）市場股票代碼股票簡稱2019-12-312020-12-312021-12-312022-12-312023-12-312020-12-312021-12-312022-12-312023-12-31美股MSFT.O微軟(MICROSOFT)9631,2511,6501,7612,502400110742AAPL.O蘋果(APPLE)65761973883168012093NVDA.O英偉達(NVIDIA)3580691307645-1161-54GOOGL.O谷歌(ALPHABET)-A1,6741,5841,7522,2382,293168487AMZN.O亞馬遜(AMAZON)1,1992,8534,3404,5243,748,655,487184776META.O臉書(METAPLATFORMS)1,0741,0741,3242,2341,9381250910910296TSLA.O特斯拉(TESLA)9422446150963323648124港股0700.HK騰訊控股57066662250947496-44113-349988.HK阿里巴巴-SW496454432533344-221011903690.HK美團-W301589069-68-339999.HK網(wǎng)易-S33333126430-2-50992.HK聯(lián)想集團47688210820-1226270020.HK商湯-W94039-369888.HK百度集團-SW19111284113-2829A股002230.SZ科大訊飛212341-682000977.SZ浪潮信息44230-39-8002415.SZ?？低?0313840173300308.SZ中際旭創(chuàng)8882-109688041.SH海光信息9289-756-5000938.SZ紫光股份559-3-1105688256.SH寒武紀-U2353112-2-2資料來源：Wind，國聯(lián)證券研究所。注：美股為財年數(shù)據(jù)15不論涉及哪個層級的業(yè)務，多數(shù)行業(yè)在產品應用階段的比例均較高。從各行業(yè)在不同層級的發(fā)展進度來看，參與AI公司占行業(yè)全部公司的比例反映圖表22：各行業(yè)參與AI不同產業(yè)鏈位置的進度情況層級基礎層技術層應用層行業(yè)構思/設想研發(fā)測試發(fā)布/推廣構思/設想研發(fā)測試發(fā)布/推廣構思/設想研發(fā)測試發(fā)布/推廣計算機傳媒銀行通信商貿零售家用電器非銀金融美容護理社會服務紡織服飾建筑裝飾國防軍工機械設備交通運輸醫(yī)藥生物輕工制造汽車環(huán)保電力設備房地產建筑材料公用事業(yè)石油石化基礎化工有色金屬食品飲料綜合--0.8%6.8%------0.8%6.8%-----0.3%22.5%---------------------- ------0.5%0.3%- ------0.5%0.3%---------------------- ---------------------------------------------------------- ---------------4.5%---------------4.5%----0.5%0.5%0.5%0.5%-----------------------------------4.5%4.5%0.8%0.8%0.8%0.8%-----------16AI進度較快AI進度較慢圖表23：各行業(yè)參與AI的階段——參與AI的公司中，零售、紡服、計算機、銀行等多處于應用階段，有色、社服、建筑、化工等仍在布局初期的較多AI進度較快AI進度較慢行業(yè)\階段構思/設想/初步布局研發(fā)測試發(fā)布/推廣/應用行業(yè)滲透率美容護理0%0%0%13%0%0%0%0%0%0%0%0%100%100%100%88%12%鋼鐵2%食品飲料1%交通運輸6%商貿零售7%10%7%10%0%0%87%80%14%紡織服飾9%計算機4%25%0%16%0%27%5%0%0%76%75%73%74%74%房地產5%銀行26%非銀金融9%1%9%25%9%3%73%71%13%電子26%機械設備 9%17%4%70%17%14%0%69% 6%25%0%69%12%電力設備10%汽車5%傳媒13%18%13%18%3%66%61%61%通信6%0%66%65%7%10%14%6%0%66%65%7%10%14%13%13%13%21%0%21%0%64%63%63%63%63%國防軍工13%輕工制造8%家用電器16%環(huán)保0%38%0%63%5%醫(yī)藥生物 18%15%5%62%17%25%0%58%7%基礎化工3%建筑裝飾8%33%4%54%14%社會服務33%38%50%33%50%0%17%13%0%33%50%0%0%0%0%0%0%100%50%50%50%33%0%0%14%有色金屬6%建筑材料3%公用事業(yè)2%綜合9%石油石化2%圖表24：提及AI&“發(fā)布/推廣/應用”階段的企業(yè)，2023年營收增速超過全A組，相較2022年提升應用——營業(yè)收入——營業(yè)收入增速（AI應用組-全A組，右）17靠上游的環(huán)節(jié)需求提升較為明顯，靠下游的環(huán)節(jié)則更注意降本增效。在不同產推動作用。隨著大模型和生成式AI的持續(xù)發(fā)展，模對提質增效的潛力。AI技術通?？梢詭椭鷳脤庸? 行業(yè)降成本提效率提質量拉需求創(chuàng)新增收/增利行業(yè)滲透率數(shù)量（例） 計算機10%28%36%9%10% 行業(yè)降成本提效率提質量拉需求創(chuàng)新增收/增利行業(yè)滲透率數(shù)量（例） 計算機10%28%36%9%10%6%74%529 通信9%18%26%34%8%6%63%119 傳媒18%33%32%1%13 銀行5%37%47%0%11%0% 電子2%7%19%59% 家用電器13%13%50%6%19%0%16% 社會服務0%31%38%6%19%6%14%16 商貿零售17%36%28%0%11%8%14%36 國防軍工5%11%53%21%11%0%13% 建筑裝飾18%34%29%3%13%3%14%38 非銀金融8%38%38%0%8%8%13%13 機械設備 機械設備15%20%35%19%9%3%12%101 美容護理0%33%50%0%17%0%12%6 8%28%25%38%0%3% 26%42%32%0%0%0% 0%0%0%100%0%0% 20%25%35%5%5%10%12%38%42%0%8%0% 0%0%11%67% 8%38%38%8%8%0%12%24%47%12%0%6%22%33%33%11%0%0%29%29%29%14%0%0%0%100%0%0%0%0%20%20%40%0%0%20%0%0%0%100%0%0%0%0%0%0%0%100%9%9%8%7%6%6%5%5%5%3%3%2%2%1%4029971511電力設備紡織服飾綜合輕工制造醫(yī)藥生物有色金屬交通運輸汽車環(huán)保房地產基礎化工建筑材料公用事業(yè)石油石化食品飲料資料來源：Wind，國聯(lián)證券研究所。注：數(shù)量少于10例、滲透率低于5%未進行色階標示。18圖表26：不同產業(yè)鏈位置公司對AI的預期效果占比——參與基礎層的公司普遍認為 AI有利于拉動公司需求；參與應用層的公司普遍認為AI有利于公司的提質增效AI對不同產業(yè)鏈位置公司的影響參與產業(yè)鏈位置提效率提質量拉需求創(chuàng)新增收/增利基礎層技術層應用層40%4%基礎層、技術層43%4%基礎層、應用層技術層、應用層基礎層、技術層、應用層看到，隨著進度從早期布局→研發(fā)、測試→推廣、應用，提效率的比例在逐步下布局時較少追求提質量和擴收增利，但研發(fā)和應用后該預期在增強。圖表27：不同階段公司對AI的預期效果占比——整體在提效率方面不及預期，提質量和增收增利方面超預期影響\階段構思/設想/初步布局研發(fā)測試發(fā)布/推廣/應用影響變化降成本8.3%12.4%12.1%11.4%符合預期提效率29.2%27.3%27.6%26.1%不及預期提質量31.9%31.6%34.5%33.4%超預期拉需求18.1%13.1%8.6%14.9%先降后升創(chuàng)新9.7%11.0%12.1%9.1%先升后降增收/增利2.8%4.6%5.2%5.1%超預期19圖表28：財報案例——發(fā)展AI對公司現(xiàn)有/預期的影響降成本的企業(yè)反映到毛利率指標上確有體現(xiàn)，擴收增利則相對不明顯。從財務20請務必閱讀報告末頁的重要聲明圖表29：提及AI&“降成本”的企業(yè)，2023年毛利率相較全A組有明顯提升降成本——毛利率40%10.0%38%36%34%32%30%28%26%24%22%20%201920202021202220239.5%9.0%8.5%8.0%7.5%一毛利率（AI降成本組）毛利率（全A組）毛利率（AI降成本組-全A組）圖表30：提及AI&“增收/增利”的企業(yè)，2023年營收增速相較全A組有提升營業(yè)收入增速：中位值25%20%5%0%20192020202120222023營業(yè)收入增速（AI“增收/增利”組）營業(yè)收入增速（全A組）——營業(yè)收入增速（AI“增收/增利”組-全A組，右）8%6%4%2%0%-2%-4%-6%-8%-10%-12%樣本公司未來發(fā)展戰(zhàn)略以及2024年經營計劃中AI相關的語句，可以看到未來發(fā)展方式上1）基礎層重點關注AI賦能產品迭代升級，技術層和應用層關注技術深度更高的行業(yè)包括：研發(fā)投入（社服、建筑、機械工技術研究（有色、交運、汽車產品開發(fā)（家電、電新、電子、有色應用圖表31：未來發(fā)展方式上，基礎層重點關注AI賦能產品迭代升級，技術層和應用層關注技術深度研發(fā)、拓展AI應用場景不同產業(yè)鏈位置的公司未來發(fā)展AI的方式產業(yè)鏈位置加大研發(fā)投入基礎設施完善技術研究產品開發(fā)應用場景拓展市場拓展探索商業(yè)模式基礎層13%10%19%27%13%16%1%技術層10%-24%10%-24%24%31%3%7%應用層13%1%24%25%31%4%3%基礎層、技術層7%14%25%21%14%18%21%14%18%-基礎層、應用層14%11%23%20%24%6%2%技術層、應用層15%2%26%21%28%4%5%基礎層、技術層、應用層16%8%26%21%22%6%1%21請務必閱讀報告末頁的重要聲明圖表32：不同行業(yè)對AI后續(xù)發(fā)展方式分布行業(yè)\展望研發(fā)投入基礎設施完善技術研究產品開發(fā)應用場景拓展市場拓展商業(yè)模式行業(yè)滲透率數(shù)量（例）計算機通信傳媒銀行電子家用電器商貿零售社會服務建筑裝飾國防軍工非銀金融機械設備美容護理電力設備紡織服飾綜合輕工制造醫(yī)藥生物有色金屬交通運輸汽車環(huán)保房地產基礎化工建筑材料公用事業(yè)鋼鐵食品飲料14%6%24%23%24%6%3%74%50718%11%20%17%20%12%3%63%7%3%23%23%33%6%61%--33%-67%--616%2%22%29%17%14%11%-33%33%22%--16%910%35%15%30%-14%2024%-18%24%29%-6%14% 25%7%18%14%32%-4%14%2815%35%25%20%--13%2017%-33%17%33%--13%618%3%26%28%21%4%-12%76--50%-50%--12%27%7%13%30%20%23%-10%--33%-56%-11%9%9-50%-50%---9%218%12%24%24%18%6%-8%12%3%27%21%30%3%3%7%--57%29%-14%-6%7--50%17%33%--6%6-- 42%25%25%8%-25%-25%13%38%--8--50%--50%-210%40%-30%10%10%-3%-50%-50%---3%2--40%20%40%--2%5----100%--2%1100%------1資料來源：Wind，國聯(lián)證券研究所。注：數(shù)量少于5例、滲透率低于5%未進行色階標示。22請務必閱讀報告末頁的重要聲明圖表33：財報案例——未來發(fā)展AI的主要方式23請務必閱讀報告末頁的重要聲明上市公司對未來AI相關業(yè)務如何發(fā)展方面，我們梳理了主要行業(yè)部分公司的經營計圖表34：主要行業(yè)公司對未來公司發(fā)展AI的趨勢展望證券代碼證券簡稱一級行業(yè)三級行業(yè)公司未來發(fā)展關于AI技術的展望關鍵詞600050.SH中國聯(lián)通通信電信運營商數(shù)字設施層面上，數(shù)字基礎設施建設與產業(yè)數(shù)字生態(tài)將愈加融合，面向數(shù)據(jù)要素市場、數(shù)字化場景的算力、人工智能等新型基礎設施建設進入加速期。數(shù)字技術層面上，重大前沿技術與產業(yè)發(fā)展融合將不斷加深······AI大模型成為智能化新底座，從“能用”邁向“好用”，打開全域應用空間。多元異構算力為用戶提供差異化算力服務，云邊端協(xié)同算力應用模式進一步發(fā)展。隱私計算、區(qū)塊鏈、數(shù)據(jù)空間等強化數(shù)據(jù)流通支撐，加速發(fā)揮數(shù)據(jù)要素在不同場景中的乘數(shù)效應。多元異構算力、云邊端協(xié)同算力000063.SZ中興通訊通信通信網(wǎng)絡設備及器件在運營商網(wǎng)絡，國內市場，5G規(guī)模建設步入平穩(wěn)期，但以AI大模型為焦點的智算中心建設進入需求快速增長期。公司堅持創(chuàng)新驅動和應用牽引，加快從連接向算力拓展，擁抱AI時代······二是積極與運營商聯(lián)合開展算力網(wǎng)絡、云網(wǎng)融合創(chuàng)新，推進以服務器、數(shù)據(jù)中心交換機、數(shù)據(jù)中心、云電腦等為代表的新業(yè)務快速發(fā)展。智算中心建設需求快速增長；算力網(wǎng)絡002475.SZ立訊精密電子消費電子零部件及組裝在通訊領域，公司將持續(xù)推動在光/電連接、液冷散熱、電源、射頻通信等產品的技術創(chuàng)新，在行業(yè)技術演進的引領下，通過全面的前期調研和沙盤推演，深度把握產業(yè)鏈核心價值所在，構筑具備護城河優(yōu)勢的核心競爭力。在商業(yè)機會的拓展方面，AI技術的高速迭代推動了算力需求的快速增長，同時也對傳輸、散熱等硬件性能提出了更高的要求，面對新市場、新機遇，公司準確定位國內外頭部云服務客戶······傳輸、散熱等硬件601138.SH工業(yè)富聯(lián)電子消費電子零部件及組裝以新能源、新算力作為創(chuàng)新業(yè)務方向，加強在AI+機器人、光伏儲能、和工業(yè)自動化領域的技術開發(fā)與投資，持續(xù)推進自動化、數(shù)字化、機器人化、和智能化的四化技術和業(yè)務發(fā)展；加強AI基礎設施產品技術，主要體現(xiàn)在包括AI數(shù)據(jù)中心、高速交換機、GPU、AI服務器、先進液冷散熱技術等方面的產品優(yōu)勢。AI數(shù)據(jù)中心、高速交換機、GPU、AI服務器、先進液冷散熱技術688008.SH瀾起科技電子數(shù)字芯片設計“大算力+強算法”結合的AIGC大模型架構在未來很長一段時間都將成為人工智能發(fā)展的趨勢。這類大模型架構將帶動AI服務器的需求，包含CPU、GPU、內存等。相較于普通服務器，AI服務器對CPU、GPU、內存等器件的要求更高，具體主要表現(xiàn)在：1、需要更高的算力；2、需要算力滿足低延遲低功耗的特性；3、需要內存的容量更大、帶寬更高、速率更快。同時，各行業(yè)與人工智能技術的深度結合及應用場景的不斷成熟與落地，使人工智能芯片朝著多元化的方向發(fā)展，服務器的類型也將越來越豐富，并適用越來越多的行業(yè)應用場景，各種類型的AI加速卡會有更多的發(fā)展空間。AI服務器、AI加速卡002230.SZ科大訊飛計算機橫向通用軟件在認知智能大模型攻關方面，科大訊飛堅持核心技術底座自主可控，將在全國產算力平臺“飛星一號”上持續(xù)提升訊飛星火通用底座七大核心能力，預計在上半年對標GPT-4turbo當前最好水平，下半年對標GPT-4V和DALL-E3當前最好水平，不斷升級更多實用型功能，持續(xù)保持國內領先。保持星火語音大模型國際國內引領地位，推動多語種智能語音技術在更多語種上達到實用水平，并持續(xù)為硬件產品賦能，讓更多人享受更好的多語種服務和體驗；持續(xù)探索多模態(tài)大模型、具身智能等更多前沿技術方向和最新成果。對標海外一流；多語種；多模態(tài)、具身智能603019.SH中科曙光計算機其他計算機設備終端層面，AIPC有望成為大模型落地的另一重要載體，與傳統(tǒng)PC相比，AIPC集成混合AI算力單元，以支持復雜人工智能算法和大量的數(shù)據(jù)處理。隨著人工智能的發(fā)展，傳統(tǒng)的散熱技術已難以解決高密度數(shù)據(jù)中心的散熱問題，液冷技術成為AI硬件和集群散熱的重要選擇。AIPC；液冷技術000938.SZ紫光股份計算機IT服務Ⅲ公司將進一步聚焦研發(fā)資源，圍繞網(wǎng)絡、安全、計算、存儲、云與智能主航道，持續(xù)深化“AIinALL”戰(zhàn)略布局，全面推動全系列產品內嵌AI、內生智能，努力打造更多滿足AIGC時代需求的領先產品、解決方案。同時，將聚焦“算力×聯(lián)接”，加快全光網(wǎng)絡解決方案升級換代，進一步深化GPU服務器、液冷服務器、新一代存儲、算力管理調度平臺等產品布局，鞏固產品組合拳優(yōu)勢，更好發(fā)揮算力和聯(lián)接雙基石的乘數(shù)效應。GPU服務器、液冷服務器、新一代存儲、算力管理調度平臺300418.SZ昆侖萬維傳媒游戲Ⅲ2024年，公司將繼續(xù)對天工大模型進行升級迭代，不斷優(yōu)化模型算法，提升多模態(tài)處理能力，以支持更復雜、更自然的用戶交互體驗。同時，加快公司AI搜索、AI音樂、AI視頻、AI社交、AI游戲產品研發(fā)迭代，探索和開發(fā)更多創(chuàng)新應用，為內容創(chuàng)作者提供強大的AI工具······一方面深化與各行業(yè)合作伙伴的協(xié)作，通過提供高效、可定制的AI解決方案，加速智能化轉型，共同推動AI技術在更廣泛領域的應用和落地；另一方面，繼續(xù)發(fā)力開源社區(qū)建設······推出更加開放和靈活的平臺服務模式，鼓勵更多中小企業(yè)和開發(fā)者利用天工技術創(chuàng)新自己的產品和服務，加速天工生態(tài)的成長。多模態(tài)；開源社區(qū)建設002594.SZ比亞迪汽車電動乘用車新型智能產品業(yè)務方面，本集團看好AI服務器的市場前景，將持續(xù)積極投入研發(fā)資源，加大布局AI服務器相關產品和解決方案。依托世界一流的研發(fā)實力、全球化布局和垂直整合優(yōu)勢，本集團將持續(xù)深化與各細分領域頂尖客戶的合作，智能家居、游戲硬件、無人機等板塊將保持良好發(fā)展勢頭，帶動新型智能產品業(yè)務規(guī)模長期可持續(xù)發(fā)展。AI服務器300760.SZ邁瑞醫(yī)療醫(yī)藥醫(yī)療設備未來醫(yī)療器械產業(yè)數(shù)智化的方向，是從已經成熟的基礎大模型出發(fā)，將醫(yī)療器械企業(yè)自身的研發(fā)體系與全球頂尖的科研體系相結合，通過AI算法和算力賦能，形成具有獨特價值、并且不斷自我學習和進化的智能化生態(tài)系統(tǒng)，包括智能化輔助診斷工具、大數(shù)據(jù)分析的早期預警、重癥醫(yī)學科的大模型等，不止局限在基礎數(shù)據(jù)的高質量整合、篩選，而是通過對臨床的深度理解，生成能夠輔助臨床決策的智能化生態(tài)系統(tǒng)。輔助臨床決策的智能化生態(tài)系統(tǒng)300750.SZ寧德時代電力設備鋰電池人工智能和數(shù)字網(wǎng)絡的快速發(fā)展和廣泛應用推動了各個領域的創(chuàng)新和變革，智能化有望進一步增強新能源車對于終端消費者的吸引力，進一步加速新能源車對燃油車的替代；人工智能