y计算机行业报告日期：2023 年 12 月 29 日观点：大模型训练如火如荼，算力国产化方兴未艾。大模型训练和推理带来的智算需求远未封顶。由于当前我国 AI 应用侧正处于探索阶段，预计 2024 年智算需求仍以大模型训练需求为主。另外，多模态、AI 应用和长文本限制问题的突破将持续拉动算力需求增长。受国际形势影响，2023 年我国算力供给国产化浪潮加速起步，算力供给格局也出现对应分化。按照当前我国算力供给情况，2024 年国产算力供不应求局面预计仍将持续。我们认为在算力供需不平衡情况下，芯片 IP 设计、制造、封测及算力服务板块仍有增量空间。海外先行，AI 应用有望加速落地。2023 年，海外巨头厂商积极探索 AI 付费商业模式，多款产品已有明确定价标准且已为公司带来确定性收入。2023 年内，微软推出办公 AI 助手 Copilot365，对 AI 在国内办公场景的商业化落地有积极的映射作用。金山办公已在 2023 年内开放其 AI 办公产品的内测。AI+办公有望成为AI 在国内应用落地确定性最强的场景之一。另外，AI 在传媒、教育、医疗等领域的应用中，降本增效作用明显。我们认为在2024 年，AI 在上述场景中应用的确定性和持续性较强。结合海外 AI 应用所取得的前瞻性经济效益，国内 AI 应用的用户付费转化率预期向好。轻量级大模型叠加边缘计算有望提振 AI 终端出货量。全球 PC换机潮叠加 Window 系统更新，2024 年 PC 端出货量有望恢复。联想等多家品牌厂商宣布将在 2024 年推出 AI PC，2024 年有望成为 AI PC 出货元年。另外，AI 与智能手机、MR 头戴设备、电车等终端结合的确定性信号较强。搭载 AI 功能的智能终端如Vivo 智能手机 x100、华为汽车问界 M9 等已陆续被推向市场。我们认为 AI 有望成为刺激智能终端需求的因素之一。政策发力，数据要素行业持续挖掘增值潜力。生成式人工智能训练对数据有较强的依赖性，大模型训练数据付费将成为趋势。大数据与 AI 的紧密结合、用户日益增长的对个人隐私安全的关注都成为了数据要素行业发展的推动力量。国家对数据管理的关注度日益提高，2023 年内相关措施和管理方法频出。2023 年 10月，国家数据局正式挂牌成立。数字资产“入表”也将于 2024年 1 月 1 日正式施行。行业中，数据确权、数据加工环节的厂商有望受益。华龙证券研究所投资评级：推荐（维持）最近一年走势研究员孙伯文执业证书编号：S0230523080004邮箱：sunbw@hlzqgs.com相关阅读请认真阅读文后免责条款证券研究报告国产算力持续筑基，AI 终端有望先行——计算机行业 2024 年度投资策略报告信创稳步推进：行业信创有望成为信创行业未来发展重要方向。行业研究报告内容目录1 2023 年计算机行业回顾 ........................................... 11.1 2023 年回顾：当前计算机行业经营情况 ......................... 11.2 2023 年回顾：当前行业估值水平 ............................... 11.3 2023 年回顾：行业个股表现 ................................... 22 国产算力筑基仍将持续 ............................................ 22.1 大模型训练和推理带来的算力需求仍未封顶 ...................... 32.2 算力供给国产化 .............................................. 42.2.1 AI 算力国产化替代 ........................................ 52.2.2 Chiplet 在芯片国产化道路上的降本提效作用 ................. 72.3 算力资源调配——加速进入算力共享时代 ........................ 82.3.1 短期关注算力租赁业务的经济效益 ........................... 82.3.2 长期关注国家层面算力调度的政策 ........................... 93 AIGC——积极探索应用之路 ...................................... 103.1 大模型性能与 API 定价成正比 ................................. 103.2 AI 向行业场景下沉，探索应用广度 ............................ 103.2.1 办公+AI：重量级应用出现，关注国内办公软件 AI 化后的价增空间....
