智通財經APP獲悉,萬聯證券發佈研報稱,我國加大力度化解地方債務問題,有望緩解計算機行業應收壓力,提升重點領域的資金預算。展望2025年,綜合數字經濟產業的發展情況以及我國三中全會、中央經濟工作會議「實現高水平科技自立自強」的政策要求,繼續聚焦信創、數字化和智能化三大投資主線。回顧2024年,SW計算機行業指數年漲跌幅跑輸滬深300和創業板指,在31個申萬一級行業中排名第14,表現一般。
萬聯證券主要觀點如下:
投資主線一:信創。
1)採購端:中央集中採購大幅增長,央企助力信創產業提速。中央國家機關2024年臺式計算機和便攜式計算機批量集中採購規模同比大幅增長,成交供應商的數量也大幅增加。央企採購管理工作進一步規範,有利信創產業發展。
2)供給端:產品體系進一步健全,第三批安全可靠測評結果公佈。截至第三批安全可靠測評結果,公佈的產品共78款,覆蓋中央處理器(CPU)、操作系統和數據庫三大類。國產CPU產品以7家頭部企業生產的8個品牌爲主;國產數據庫產品參與企業較多,以頭部雲廠商和領先數據庫企業爲主;國產操作系統產品以三大操作系統廠商爲主。華爲原生鴻蒙HarmonyOS NEXT正式發佈,是我國首個國產移動操作系統,也是繼蘋果iOS和安卓系統後全球第三大移動操作系統。
投資主線二:數據要素。
1)頂層政策密集出臺規範產業發展,明確重點發展方向。早前國家數據局局長表示2024年將陸續推出8項制度文件,截至2025年1月初,政策「組合拳」快速出臺,持續完善數據要素產業政策體系。系列政策明晰了數據標準體系構成,從8方面促進數據產業高質量發展,還明確了數據採集、數據存儲、數據治理、數據分析、數據交易、數據應用和數據安全7個數據技術和產業的重點發展方向。
2)充分釋放數據資源價值,完善數據基礎設施建設。2024年10月,公共數據頂層制度文件率先落地,2項配套政策徵求意見稿相繼出臺,旨在充分釋放公共數據的要素價值,從供給端提升公共數據的量與質。政策強調擴大公共數據資源供給,面向不同的數據類型和用戶群體,明確了共享、開放、授權運營三種方式。2024年12月,企業數據頂層文件正式稿快速出臺,旨在充分發揮企業主體作用,分類推進企業數據資源開發利用。《國家數據基礎設施建設指引》明確總體架構,從數據流通利用、算力底座和安全三方面優化及完善國家數據基礎設施的建設。
3)構建可信數據空間,加速「數據要素×」應用在重點行業的落地。可信數據空間是數據基礎設施的重要構成,具備數據可信管控、資源交互、價值共創三類核心能力。「數據要素×」大賽火熱推進,已形成近50個典型案例,覆蓋12個重點行業領域。
投資主線三:人工智能。
1)海內外大模型競爭加劇,ChatGPT o3和Gemini2.0系列重磅發佈。OpenAI發佈會2024年底重磅來襲,連續12個工作日發佈多個新產品,包括最新的o3大模型、o1大模型的正式版、Sora正式版等重磅產品以及和蘋果在端側的深度融合。Google發佈了Gemini2.0系列中的Gemini2.0Flash版本和Gemini2.0FlashThinking,後者是基於Gemini2.0Flash版本上更加側重推理性能的版本,海外兩個頭部大模型廠商的競爭已經進入白熱化階段。
2)豆包領銜國內大模型加速追趕,成本有望進一步降低。國內大模型廠商加速追趕,火山引擎發佈了全新升級的豆包大模型家族,日均tokens使用量增長超過33倍。豆包·視覺理解模型價格顯著低於行業水平,大大降低了用戶的使用成本。以深圳爲代表的支持性政策有望大幅降低企業訓練AI大模型以及購買模型服務、智能體開發應用的成本。
3)大模型能力持續升級,AI Agent成爲AI產品應用的主流方向。自主性是AI Agent最大特徵,端側是其重要應用。
4)智能駕駛加速落地,關注車路雲一體化和Robotaxi落地進程。車路雲首批20個應用試點城市公佈。海內外自動駕駛產業加速競爭,Robotaxi成爲共同選擇。特斯拉Robotaxi無人駕駛出租車正式發佈,成本有望大幅降低。百度推出Apollo開放平台10.0,助力自動駕駛走向規模化落地。蘿蔔快跑已在北上廣深、武漢、成都等城市開放示範運營,還成功獲得了香港首個自動駕駛車輛先導牌照,爲蘿蔔快跑未來進入全球市場打下重要基礎。
投資建議:
信創關注:1)中央集中採購需求的持續增長;2)黨政信創在三、四線城市及區縣地區的招投標情況;3)行業信創的招投標情況;4)佈局國產中央處理器(CPU)、操作系統和數據庫等信創產品的領先廠商;5)華爲鴻蒙HarmonyOS NEXT的滲透率提升。
數字化關注:1)數據基礎設施的建設進程;2)數據產業重點方向的建設需求;3)公共數據及企業數據資源的開放利用和價值釋放;4)可信數據空間在重點行業領域的培育推廣;5)「數據要素×」大賽在12個重點行業領域的典型案例及應用的加速落地。
智能化關注:1)AI大模型訓練及使用成本的降低;2)國內佈局AI大模型的領先廠商及所屬生態鏈的相關企業3)AI Agent產品的應用落地;4)AI大模型在端側的應用落地;5)車路雲一體化試點的開展情況;6)佈局Robotaxi的領先廠商。
風險提示:中美科技摩擦;信創採購需求不及預期;數據產業基礎設施建設進度不及預期;數據要素資源的開發利用進度不及預期;數據要素交易流通不足;國產AI大模型競爭力不及預期;AI Agent應用落地不及預期;車路雲一體化試點進度不及預期;Robotaxi規模化商用進度不及預期。
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