證券時報·e公司
2024-11-23 11:26
申萬宏源證券研究所計算機行業(yè)主管 黃忠煌
收入費用從“負剪刀差”到“正剪刀差”，計算機行業(yè)業(yè)績拐點在即。2022—2023年，計算機行業(yè)公司業(yè)績表現(xiàn)不佳，主要因為2020—2021年，行業(yè)迅速擴人，但同時受外部環(huán)境影響，收入不及預期，利潤表中收入費用呈現(xiàn)“負剪刀差”效應。2023年之后，行業(yè)人員增長放緩，2024年二季度計算機行業(yè)人員薪酬成本同比開始下降，同時，隨下游行業(yè)IT支出修復，2024年一季度到二季度計算機行業(yè)收入連續(xù)兩個季度同比正增長，預計2024年計算機收入費用呈現(xiàn)“正剪刀差”，成長性行業(yè)利潤彈性開始兌現(xiàn)。行業(yè)基本面修復向上，看好三大方向：智能化、國產(chǎn)化、國際化。
一、智能化：從跟隨迭代到能力突破
AI算力基礎：需求高增持續(xù)驗證，國內(nèi)供給顯著改善。我國科技硬實力快速突破，國產(chǎn)AI芯片領軍公司取得較快進展，疊加算力長期較為確定的增長需求，供需兩端均有利好。
算力需求側(cè)，中國服務器市場下游集中度高，重點為互聯(lián)網(wǎng)、通信、金融，其中互聯(lián)網(wǎng)占比基本維持在40%以上。長期來看，互聯(lián)網(wǎng)、通信、金融依然為算力的主要需求方，后續(xù)三個行業(yè)均有積極信號驗證需求增長。1）互聯(lián)網(wǎng)側(cè)資本開支持續(xù)恢復，此前受到外部影響和經(jīng)營戰(zhàn)略調(diào)整，2022年起互聯(lián)網(wǎng)廠商資本開支有部分下滑，從2023年三季度開始，以BAT合計口徑看，資本開支開始持續(xù)同比增長。AIGC推動BAT及字節(jié)等互聯(lián)網(wǎng)廠商擁抱產(chǎn)業(yè)趨勢，增加資本開支以實現(xiàn)在AI領域建立優(yōu)勢，此外互聯(lián)網(wǎng)廠商的階段性調(diào)整已經(jīng)完成，經(jīng)營持續(xù)推進帶來對通用算力的原生需求。2）通信廠商AI接力云服務成為發(fā)力點，三大運營商資本開支焦點轉(zhuǎn)移。隨著三大運營商在2023年陸續(xù)發(fā)布自主大模型底座及行業(yè)大模型產(chǎn)品，算力網(wǎng)絡和智算中心建設成為三大運營商資本開支的新焦點。3）金融、政府等服務器需求穩(wěn)定，信創(chuàng)帶來結(jié)構(gòu)性變化，二者的共同需求點為對于服務器安全性、穩(wěn)定性有較高要求，對于算力此前要求相對較弱，在本輪信創(chuàng)背景下，追求“自主可控”的國產(chǎn)替代將帶來需求的結(jié)構(gòu)性轉(zhuǎn)變。
算力供給側(cè)，國產(chǎn)芯片加速，AI訓練相關芯片突破，預計將帶來格局的分散化。此前國內(nèi)AI算力芯片，尤其是訓練側(cè)需求，主要依賴于海外Nvidia的產(chǎn)品。出于供應鏈安全及產(chǎn)品多樣化需求，國產(chǎn)AI芯片此階段發(fā)展迅速。華為等國產(chǎn)芯片廠商加碼AI領域，從推理到訓練側(cè)均有積極進展，預計未來隨著產(chǎn)品能力提升，以及GPGPU、ASIC等架構(gòu)多樣，后續(xù)市場將呈現(xiàn)分散化的趨勢。
華為圍繞AI應用落地的生態(tài)、通信等工程化能力，已經(jīng)搭建了全棧工具。華為針對AI場景推出的異構(gòu)計算架構(gòu)，對上支持多種AI框架，對下服務AI處理器與編程，發(fā)揮承上啟下的關鍵作用，是提升昇騰AI處理器計算效率的關鍵平臺。軟件工具鏈層面，昇騰建立了完善的上層軟件堆棧，全方位支持AI開發(fā)。異構(gòu)計算架構(gòu)CANN+AI開發(fā)框架Mindspore， MindXDL（集群調(diào)度工具）、MindX Edge（邊緣AI控制工具）、ModelZoo（提前適配昇騰芯片的主流模型庫，如Llama、Bloom、GPT等，已有198個模型），行業(yè)應用開發(fā)套件MindX SDK、ModelArts一站式AI開發(fā)平臺。大規(guī)模集群層面，華為昇騰Atlas 900已能夠?qū)崿F(xiàn)千卡互聯(lián)。圍繞AI應用落地的生態(tài)、通信等工程化能力，華為已經(jīng)搭建了全棧工具。
從AI大模型競爭看，國內(nèi)大模型的競爭力實際提升。2024年，大模型能力仍然快速迭代，如Open AI最新發(fā)布GPT-o1模型，推理能力繼續(xù)提升。復雜推理相關能力是大模型普遍面臨的難題，國內(nèi)大模型相比于GPT-4還存在差距，但Kimi等大模型，已表明國產(chǎn)大模型文字能力已經(jīng)達到GPT4水平，后續(xù)國產(chǎn)大模型推理、數(shù)學、多模態(tài)等能力的迭代值得期待。
二、國產(chǎn)化：從政策驅(qū)動到產(chǎn)品驅(qū)動
新一輪IT國產(chǎn)化產(chǎn)業(yè)（以下稱為“信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)”）特征為：產(chǎn)品力更加成熟、市場空間更加廣闊。狹義信創(chuàng)需求可視為黨政IT系統(tǒng)替換需求，廣義信創(chuàng)需求指的是隨中國IT供應鏈能力提升、產(chǎn)品力提升，通信、金融、電力等行業(yè)的IT國產(chǎn)化需求。過去5年，海外基礎軟硬件產(chǎn)品的迭代升級放緩，相關公司創(chuàng)新呈現(xiàn)“擠牙膏”特征，與此同時，國產(chǎn)基礎軟硬件產(chǎn)品力則迅速突破，如辦公軟件、OS、CPU等產(chǎn)品，已經(jīng)具備市場競爭力。因此，本輪信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)需求，已經(jīng)由政策驅(qū)動轉(zhuǎn)變?yōu)槠髽I(yè)自發(fā)采購驅(qū)動，預計行業(yè)需求曲線更加陡峭，產(chǎn)業(yè)鏈公司有望迎來業(yè)績、估值雙升。
此外，工業(yè)領域設備更新的國產(chǎn)化同樣值得關注。根據(jù)工信部官網(wǎng)印發(fā)《工業(yè)重點行業(yè)領域設備更新和技術改造指南的通知》，1）工業(yè)軟件領域設備更新目標：以提升產(chǎn)業(yè)鏈供應鏈韌性和安全水平為重點，圍繞石油、化工、航空、船舶、鋼鐵、汽車、醫(yī)藥、軌道交通等關系經(jīng)濟命脈和國計民生的行業(yè)領域，推動基礎軟件、工業(yè)軟件和工業(yè)操作系統(tǒng)更新?lián)Q代。2）軟件方面重點更新：基礎軟件方面，工業(yè)領域應用的操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫、中間件等產(chǎn)品。工業(yè)軟件方面，重點更新計算機輔助設計（CAD）、計算機輔助工程（CAE）、計算機輔助制造（CAM）、制造執(zhí)行系統(tǒng)（MES）、企業(yè)資源計劃（ERP）等研發(fā)設計、生產(chǎn)制造、經(jīng)營管理、運營維護相關軟件。3）工業(yè)操作系統(tǒng)方面重點更新：可編程邏輯控制器（PLC）、分布式控制系統(tǒng)（DCS）、數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系統(tǒng)（SCADA）、安全儀表系統(tǒng)（SIS）、嵌入式軟件等產(chǎn)品。4）替換時間和數(shù)量：2027年，完成約200萬套工業(yè)軟件和80萬臺套工業(yè)操作系統(tǒng)更新?lián)Q代任務。根據(jù)相關指引，我們認為重點工業(yè)領域智能化升級的國產(chǎn)化比例有望持續(xù)提升，豐富的工業(yè)場景將有利于國產(chǎn)工業(yè)軟件快速提升產(chǎn)品能力，將全棧式工業(yè)軟件及工業(yè)系統(tǒng)能力提升至更高水平。
三、國際化：從嵌入式到全產(chǎn)品
從計算機公司出海歷史看，中國的嵌入式軟件具備全球比較優(yōu)勢，如安防等細分行業(yè)，相關公司海外收入占比大多在2022年開始有所提升。而純軟件型公司，如辦公軟件等細分行業(yè)，海外收入占比達到50%者，往往早期專注全球細分市場，持續(xù)拓展第二曲線。在出海目的地方面，中國計算機公司主要聚焦東南亞、中東和非洲等新興市場，這些地區(qū)的經(jīng)濟增長空間大，但信息化滲透率低，數(shù)字化需求正成為中國計算機公司的增長新動能。
四、投資建議
智能化、國產(chǎn)化、國際化是計算機三大長期趨勢。其中，智能化，以AGI為長期理想，算力側(cè)基建高景氣，大模型商業(yè)化逐步落地；國產(chǎn)化，行業(yè)信創(chuàng)加速推進，“補短板”領域依然是成長核心；國際化，中國嵌入式軟件具備全球競爭力，尋找出海為基因的公司，發(fā)展第二曲線。
風險提示：底層軟硬件迭代速度可能較慢，影響計算機行業(yè)產(chǎn)品拓展；計算機下游較多，部分下游可能受行業(yè)周期影響導致信息化投資不足。
校對：劉榕枝
