论点一：AI应用渗透率提升拐点已至，天花板有望超80%。AI算力占比步入“20%+”新阶段，参考智能手机-移动应用渗透率曲线，AI应用发展有望迎来最陡峭一笔。渗透率是衡量新技术发展阶段的重要指标。不同阶段拐点映射中期行业增速。不同于智能手机、智能电动车等行业，AI应用渗透率较难衡量，市场普遍采用咨询公司口径，我们用智能算力渗透率刻画下游模型及应用发展节奏，尽可能为AI产业投资提供前瞻指引。复盘智能手机、移动互联网、智能电动车渗透率，随着iPhone推出，2011年底至2014年中，国内智能手机渗透率从23%提升至88%，应用端紧随其后迎来爆发，国内手游渗透率从2012Q4的22%快速增长至2014Q2的81%。当前国内AI算力在总体算力中占比约22.8%，2021-2026年CGAR约50%，参考移动互联网普及进程，AI应用渗透率长期天花板或超80%，且技术结合更加紧密。
　　论点二：AI＋行业，大势所趋，异步并进。各行业由于数字化基础、模型精度要求、业务特点不同，在推动智能化落地上存在差异。中国企业数字化转型支出预计保持较高增长，2022至2026年CAGR为18.89%。当前各行业信息化水平、对人工智能模型的容错程度存在差异，导致行业间智能化推动节奏的差异。更多涉及供应链管理及运营策略，营销及服务研发的行业有更强的动力推动人工智能的应用。
　　论点三：市场空间大，而供给尚存空白，机器人、互联网、制造、金融为AI应用长坡厚雪赛道。互联网具有天然的用户连接优势，数字化程度亦较为领先。互联网行业除自身人工智能、视频游戏、数据处理、隐私保护等对智能算力有较高需求外，亦为其他行业提供算力支持，据公开新闻，互联网大厂仍在快速扩展智算算力储备。制造业中，除了传统IT需求外，设计仿真、全域数字孪生、工业元宇宙、自动驾驶仿真、工业智能决策、AI视觉质检等场景也对智能算力提出更多需求。制造行业数智化转型主要基于降本增效、智能决策需求，场景丰富、落地路径较为清晰，算力需求的天花板较高。金融行业提质增效需求较强，AI与金融业务融合有望进一步加深，金融AI应用产品供给不断丰富，包括算力在内的IT产品国产化有序推进。
　　论点四：优质供给解决需求痛点，空间有限但落地快，AI办公、智慧教育、普惠医疗等逻辑清晰。微软于9月26日，作为Windows11免费更新的一部分推出，将Copilot全面引入电脑端系统及应用。Microsoft 365 Copilot以及全新AI助手Microsoft 365 Chat也将于今年11月1日面向企业客户全面推出。Copilot企业版本售价为每用户每月额外30美元，较之前定价上涨83%。教育行业数智化有利于教育资源普惠，预计2015-2024年行业增速CAGR为9.5%。智能算力需求集中在智慧校园、科研计算、人工智能方面。医疗机构信息化建设的下一阶段对算力的需求有阶梯式的上升，体现在原有院端算力硬件的升级，以及更多依赖云计算。B端AI+医疗应用集中于研发与辅助诊疗方面，中长期对智能算力需求拉动同样显著，助力AI应用普及。
　　相关标的：腾讯控股、金山办公、科大讯飞、焦点科技、鼎捷软件、同花顺、新致软件、鸥玛软件、润达医疗、神州泰岳、万兴科技等，机器人详见前期报告。
　　风险提示：人工智能技术发展不及预期，企业数字化转型速度不及预期，算力服务行业竞争加剧风险，政策支持力度不及预期，云计算厂商市场拓展不及预期等。

研究报告全文：行业研究20231008计算机行业深度报告算力空间视角深度推演AI应用发展路径方正证券研究所证券研究报告分析师论点一AI应用渗透率提升拐点已至天花板有望超80AI算力占比步入20新阶段参考智能手机-移动应用渗透率曲线AI应用发展有望张初晨登记编号S1220523070001迎来最陡峭一笔渗透率是衡量新技术发展阶段的重要指标不同阶段拐点映射中期行业增速不同于智能手机智能电动车等行业AI应用渗透率行业评级推荐较难衡量市场普遍采用咨询公司口径我们用智能算力渗透率刻画下游模行业信息型及应用发展节奏尽可能为AI产业投资提供前瞻指引复盘智能手机移动互联网智能电动车渗透率随着iPhone推出2011年底至2014年上市公司总家数384中国内智能手机渗透率从23提升至88应用端紧随其后迎来爆发国总股本亿股346146内手游渗透率从2012Q4的22快速增长至2014Q2的81当前国内AI算销售收入亿元1046116力在总体算力中占比约2282021-2026年CGAR约50参考移动互联网利润总额亿元-10530普及进程AI应用渗透率长期天花板或超80且技术结合更加紧密行业平均PE13992论点二AI行业大势所趋异步并进各行业由于数字化基础模型精平均股价元2492度要求业务特点不同在推动智能化落地上存在差异中国企业数字化转型支出预计保持较高增长2022至2026年CAGR为1889当前各行业信息化水平对人工智能模型的容错程度存在差异导致行业间智能化推动节行业相对指数表现奏的差异更多涉及供应链管理及运营策略营销及服务研发的行业有更强69的动力推动人工智能的应用54论点三市场空间大而供给尚存空白机器人互联网制造金融为AI39应用长坡厚雪赛道互联网具有天然的用户连接优势数字化程度亦较为领24先互联网行业除自身人工智能视频游戏数据处理隐私保护等对智能9算力有较高需求外亦为其他行业提供算力支持据公开新闻互联网大厂-6221082212202333235152372723108仍在快速扩展智算算力储备制造业中除了传统IT需求外设计仿真计算机沪深300全域数字孪生工业元宇宙自动驾驶仿真工业智能决策AI视觉质检数据来源wind方正证券研究所等场景也对智能算力提出更多需求制造行业数智化转型主要基于降本增效智能决策需求场景丰富落地路径较为清晰算力需求的天花板较高金融行业提质增效需求较强AI与金融业务融合有望进一步加深金融AI相关研究应用产品供给不断丰富包括算力在内的IT产品国产化有序推进数据要素重构经济主体关系长期机遇在何处20230919论点四优质供给解决需求痛点空间有限但落地快AI办公智慧教育卫星互联网6G时代空天地一体化的关普惠医疗等逻辑清晰微软于9月26日作为Windows11免费更新的一部键20230910分推出将Copilot全面引入电脑端系统及应用Microsoft365Copilot算力服务AI产业晴雨表20230910以及全新AI助手Microsoft365Chat也将于今年11月1日面向企业客户算力服务从东数西算到东推西全面推出Copilot企业版本售价为每用户每月额外30美元较之前定价训20230828上涨83教育行业数智化有利于教育资源普惠预计2015-2024年行业增速CAGR为95智能算力需求集中在智慧校园科研计算人工智能方面医疗机构信息化建设的下一阶段对算力的需求有阶梯式的上升体现在原有院端算力硬件的升级以及更多依赖云计算B端AI医疗应用集中于研发与辅助诊疗方面中长期对智能算力需求拉动同样显著助力AI应用普及相关标的腾讯控股金山办公科大讯飞焦点科技鼎捷软件同花顺新致软件鸥玛软件润达医疗神州泰岳万兴科技等机器人详见前期报告1敬请关注文后特别声明与免责条款计算机行业深度报告风险提示人工智能技术发展不及预期企业数字化转型速度不及预期算力服务行业竞争加剧风险政策支持力度不及预期云计算厂商市场拓展不及预期等2敬请关注文后特别声明与免责条款s计算机行业深度报告正文目录1智能算力渗透率可以作为衡量智能化阶段的重要指标611人工智能软件应用总体渗透率的衡量难度较高612智算算力渗透率反映下游应用释放节奏相较调查口径更为客观72算力视角透视各行业智能化步幅异步并进1121互联网数智化水平领先头部厂商提供算力及模型底座1322制造新技术加速数字化转型中长期行业算力需求空间大1523金融信息化支出有望稳中有升国产化有序推进1924政府数字政府建设深入带动算力需求安全仍为重要考量2225电信云网融合加速推进AI算力建设展望积极2526教育数智化促进优化资源配置端侧云侧算力齐增长2727医疗B端信息化支出稳定增长智能一体方案推动算力需求阶梯上升293敬请关注文后特别声明与免责条款s计算机行业深度报告图表目录图表1TIZ技术生命周期预测曲线6图表2不同国家企业AI应用情况公司占比7图表3中国企业尚有较大空间通过AI增收提效7图表4算力分类8图表5不同数据格式对应的数值精度和动态范围8图表6企业分业务类型AI渗透率8图表7国产大模型周度访问量跟踪9图表8智能算力需求与产业数智化进程紧密相关9图表9中国智能算力及通用算力规模预测1018次浮点运算秒EFLOPS10图表10中国智能算力占比10图表11全球算力规模情况10图表12智能手机移动互联网与智能算力渗透率11图表13全球人工智能及数字化转型支出增长11图表14中国企业数字化转型支出十亿美元11图表15行业数智化发展三阶段12图表16AI对企业各环节降本的效果企业百分比13图表17AI对企业各环节增收的效果企业百分比13图表18行业计算力水平13图表19推动互联网行业数字化转型的动力14图表202022年中国云服务投入厂商分布14图表21中国公有云IaaS厂商市场份额14图表22互联网行业进入常态化监管阶段15图表23中国制造业IT支出预测十亿美元16图表24全球制造业IT支出五年CAGR预测2020-202516图表25数智化技术重塑制造业生产体系16图表26制造业信息化投入产出比较大17图表27技术体系支撑下的工业互联网功能架构18图表28工业行业大模型18图表29AI技术在制造业逐步应用落地19图表30金融行业基础设施现代化架构20图表31金融行业人工智能支出预计仍将占比明显20图表32同花顺大模型多维对话场景21图表33华为金融AI解决方案22图表342022年中国各行业算力应用分布情况22图表35中国政务云市场规模亿元23图表36中国数字政府市场规模预测亿元23图表37算力是数字政府治理的基础23图表38数字政府技术发展指数评估体系24图表39安全可控基础设施为未来数字政府安全建设重点24图表40高安全数字基础设施架构25图表41移动云致力推动算力普惠25图表42三大运营商云计算收入亿元26图表43三大运营商算网资本开支亿元26图表44中国电信AI算力服务器2023-2024年集采26图表45运营商算力网络建设274敬请关注文后特别声明与免责条款s计算机行业深度报告图表46新华三智慧教育解决方案28图表47中国教育信息化市场收入细分亿元28图表48中国智慧教育信息量万条28图表49科大讯飞大数据精准教学系统29图表50朝阳医院云平台整体解决方案30图表51AI医疗主要应用领域31图表52诊疗一体化医疗AI解决方案315敬请关注文后特别声明与免责条款s计算机行业深度报告1智能算力渗透率可以作为衡量智能化阶段的重要指标渗透率是衡量新技术发展阶段的重要指标根据产业周期理论产业从兴起到衰退经历导入期成长期成熟期衰退期四个阶段对企业而言越是在早期进入潜在的回报率越高其背后的原因就在于渗透率对应四个阶段渗透率提升节奏经历缓慢爬升加速速度放缓以及不再提升或被取代渗透率拐点可能因行业而异一般为5-1040-5070渗透率拐点映射中期行业增速对具体环节的估值具有重要的参考意义1在导入期整体行业估值会随市场空间以及技术的颠覆性程度提升而提升但由于行业具体的发展模式及格局尚未定性公司盈利模式还不清晰偏主题投资市场会出现阶段性的分歧2成长期市场空间打开竞争格局逐渐明朗行业订单及龙头企业业绩落地验证估值消化市场一致预期不断增强如TIZTheoryofInventiveProblemSolving曲线所示新技术所产生的利润在这一时期快速释放产品性能提升的斜率上升3成熟期行业扩容速度放缓企业规模效应龙头效应更加重要由于预期的增速放缓市场对未来的估值溢价被打薄4衰退期行业饱和存量竞争供给出清估值长期低位图表1TIZ技术生命周期预测曲线资料来源JournalofModernInformation方正证券研究所11人工智能软件应用总体渗透率的衡量难度较高不同于智能手机智能电动车等行业智能应用行业渗透率的度量标准更多元智能手机智能电动车行业由于产品化和标准化程度较高渗透率可通过出货量占比或者行业协会统计的市场存量占比来较准确的刻画但智能应用较难找到统一的度量标准主要由于智能软件数量繁多定制化程度较高下游差异化程度大因此较难直接计算渗透率当前衡量智能应用的推进情况主要依赖调查口径由于应用具有多样性非标性以及处在快速发展时期较难从应用本身层面的数据入手实现对总体或某一领域渗透率的测算当前主要依赖于市场调查机构的问卷调研来判断渗透情况由于主要采取是否以及数字区间的形式随着人工智能应用丰富通过调查口径来准确描述的难度越来越高6敬请关注文后特别声明与免责条款s计算机行业深度报告调查口径的企业AI应用渗透率受样本容量及质量的影响以麦肯锡2022年全球AI发展报告为例有效问卷数为1492家企业相较于总体企业数来看样本容量仍较小当前更多中小型企业参与到数智化转型的背景下叠加幸存者偏差等问题调研样本的准确性可能降低国内企业尚有较大空间通过AI应用增收提效根据麦肯锡报告国内受访企业AI技术应用占比为41低于全球平均的50以及美国的59参考欧美等经济体国内企业对智能化技术的应用仍有较大提升空间同时AI对国内企业降本增效的效果仍有提升空间AI对国内企业息税前利润EBIT贡献增长超过20以上的比例为7低于领先国家的14图表2不同国家企业AI应用情况公司占比图表3中国企业尚有较大空间通过AI增收提效应用AI技术公司占比AI对EBIT的贡献增长20以上增长5-19小于5801006040502000印度美国全球平均中国中国领先国家资料来源麦肯锡方正证券研究所资料来源麦肯锡方正证券研究所ToC端AI应用渗透率相较ToB端衡量难度更大ToB端AI应用渗透率或许可以通过更大的样本调研来衡量但是ToC端由于C端AI应用的种类更加繁多个性化程度大下游使用群体数量繁多因此问卷调研的成本较高可操作性较低样本对总体的反映可信度较弱因此在跟踪人工智能产业发展阶段的过程中需要更多维度的渗透率指标作为依据其中智能算力的渗透率在客观性和可追踪性上具有优势值得重点关注12智算算力渗透率反映下游应用释放节奏相较调查口径更为客观智算算力与一般通用算力存在差别且智算算力本身不断迭代基础算力主要基于CPU芯片提供基础通用计算智算算力主要是指基于GPUFPGAASIC等AI芯片的加速计算平台提供的算力主要用于人工智能的训练和推理计算FP32FP16和INT8是常用的数据格式在对精度要求较高的模型训练中通常需要用到FP32或更高精度在图形或者模型推理中对精度的要求相对较低使用FP16或Int8可以满足需求超算算力在总体算力中占比较低主要用于尖端科学领域计算主要由高性能CPU或协处理器提供追求精确的数值计算7敬请关注文后特别声明与免责条款s计算机行业深度报告图表4算力分类图表5不同数据格式对应的数值精度和动态范围资料来源方正证券研究所资料来源昊源通信知乎方正证券研究所智能算力增长与大模型的训练及应用推理需求的爆发节奏紧密相关1当前算力需求主要集中在训练侧预计至明年初整体训练端的算力需求仍将有较好的表现由于国内外的通用大模型仍在不断迭代推出的过程中在模型参数量智能化程度方面仍有较大的提升空间2随着训练侧算力增长逐渐平滑需要推理侧的算力需求接力推理运算作为将人工智能模型落地终端的环节推理侧算力需求与下游应用需求的放量紧密相关图表6企业分业务类型AI渗透率企业百分比302520151050资料来源麦肯锡方正证券研究所人工智能行业监管法规落地国产大模型向社会开放爆款应用出现临近奇点由于对大模型伦理及安全性的评估国产大模型较长时间处于内测阶段大模型采取备案制而非审核制反映出监管对于发展国内AI应用的积极态度目前国内有11家大模型陆续通过生成式人工智能服务管理暂行办法备案首批于8月31日起向全社会公众开放服务国产大模型的全面放开为国内基于大模型的ToB及ToC端应用发展奠定基础同时国内C端消费者结构多元B端落地场景丰富数据要素价值进一步释放且具备软件工程师红利因此在人工智能应用发展速度上预计不输海外8敬请关注文后特别声明与免责条款s计算机行业深度报告图表7国产大模型周度访问量跟踪讯飞星火文心一言通义千问字节豆包商汤商量400000030000002000000100000006775828996614913628712719726816823830920927621资料来源Similarweb方正证券研究所智能算力渗透率是判断产业所处阶段的重要前导性指标由于智算算力与传统通用算力存在差别AI应用发展智能算力建设先行对于智算渗透率的衡量可以基于智算服务器市场规模占比或智能算力规模占比两个维度存量角度看服务器平均使用寿命为3-5年每年根据算力使用需求变化产生较明显的更新需求增量来看人工智能及企业数智化转型的算力需求主要集中在智算算力智算算力增长速度预计将快于算力总体增速智能算力占比将逐步提升图表8智能算力需求与产业数智化进程紧密相关资料来源清华大学产业研究院方正证券研究所当前国内智算算力在总体算力占比约228至26年复合增速50根据中国信通院报告2022年中国总体算力规模约为180EFLOPSEFLOPS1018次浮点运算秒智能算力规模约为41EFLOPS智能算力占比约2282022年全球算力总规模达到650EFLOPS其中通用算力规模为498EFLOPS智能算力规模为142EFLOPS智算算力占比为218根据IDC的报告2021-2026年中国智能算力规模年复合增长率约为50通用算力年复合增长率约为18因此预计至2026年智能算力规模约达208EFLOPS占比约为449敬请关注文后特别声明与免责条款s计算机行业深度报告图表9中国智能算力及通用算力规模预测1018次浮图表10中国智能算力占比点运算秒EFLOPS智能算力通用算力智能算力通用算力超算算力3001002005010000202120222023E2024E2025E2026E202120222023E2024E2025E2026E资料来源中国信通院IDC方正证券研究所资料来源中国信通院IDC方正证券研究所图表11全球算力规模情况600202120224002000通用算力智能算力超算算力资料来源GartnerIDC中国信通院方正证券研究所复盘移动互联网时代随着iPhone推出智能手机时代加速来临国内智能手机随后大规模增长渗透率快速超过全球水平至2014年中国内智能手机渗透率已达88随着国内智能手机渗透率的快速爬升应用端随后也迎来爆发增长国内手游渗透率从2012Q4的22快速增长至2014Q2的81本次人工智能浪潮中智算渗透率与AI应用渗透率预计也将呈现类似的相关性10敬请关注文后特别声明与免责条款s计算机行业深度报告图表12智能手机移动互联网与智能算力渗透率中国智能手机渗透率全球智能手机渗透率中国移动互联网渗透率国内手游渗透率国内智能算力渗透率中国新能源车渗透率100806040200202082007320085200972010220109201142012620131201382014320155201672017220179201842019620201202132022520237200812201111201410201512201811202110202212200710资料来源Wind中国信通院方正证券研究所2算力视角透视各行业智能化步幅异步并进人工智能及数字化转型支出预计保持较高增速驱动各行业智算需求增长社会经济发生快速变革数据要素化新技术发展使得各行各业提升业务及流程自动化运营智能化成为可能各行业在AI及数字化转型的投入预计保持较高增速根据世界银行2022年的预测全球人工智能支出增幅约为27数字化转型支出增幅约为18至2024年预计增速稳定中国企业数字化转型支出预计保持较高增长2022至2026年CAGR为1889图表13全球人工智能及数字化转型支出增长图表14中国企业数字化转型支出十亿美元04AI支出增幅数字化转型支出增幅数字化转型支出YOY8003003600200240010012000002020202120222023E2024E202220232024E2025E2026E资料来源IDC世界银行方正证券研究所资料来源IDC方正证券研究所11敬请关注文后特别声明与免责条款s计算机行业深度报告不同行业企业信息化数字化智能化基础及落地节奏存在差异由于各个行业资本结构劳动主体运作流程天然不同当前各行业的信息化程度存在差异信息化数字化智能化三者不是严格线性递进发展随着智能传感和人工智能技术进步企业过去想做却较难实现的现在成为了可能产业成网调度社会成网调度这样的现实业务需求驱动新技术的更广泛应用图表15行业数智化发展三阶段资料来源腾讯云方正证券研究所对模型精度的要求容错情况因行业而异对模型算法的容错程度亦会导致不同行业在智能化推动节奏上存在差异如医疗行业由于涉及到生命安全各个医疗机构在推进人工智能落地方面相对需要更长时间的观察且主要为辅助决策更多涉及供应链管理及运营策略营销及服务研发的行业有更强的动力推动人工智能的应用从降本的维度看人工智能在供应链管理方面的降本效果最明显有41的企业成本降低超过20其次AI在企业策略或运营环节的降本效果同样显著从增收的角度看AI应用使24的企业在产品服务研发环节的收入增长达到6-1014的企业在人力和供应链管理环节的收入增长超过10综合以上1制造服务零售行业预计有更强的内生诉求来采用AI实现降本增效提升的空间更大2金融政府教育行业由于总体信息化建设程度较高因此在智能化的推进上也具有天然的优势12敬请关注文后特别声明与免责条款s计算机行业深度报告图表16AI对企业各环节降本的效果企业百分比图表17AI对企业各环节增收的效果企业百分比减少10减少10-20减少20增加10增加6-10增加56080506040304020201000资料来源麦肯锡方正证券研究所资料来源麦肯锡方正证券研究所互联网制造金融为当前算力水平较高的行业根据清华产研院的报告统计范围内的行业在2022-2023年相较前一年有较明显的计算力水平提升制造行业算力水平由原来的第三位上升至第二位政府教育医疗行业的算力水平增长较明显图表18行业计算力水平2021-2022年2022-2023年806040200资料来源清华大学产业研究院方正证券研究所21互联网数智化水平领先头部厂商提供算力及模型底座互联网具有天然的用户连接优势数字化程度亦较为领先互联网作为连接经济社会和人物信息等资源的重要载体天然具有较广的用户基础互联网用户行为高度数字化强调迅速的迭代与升级的特点互联网作为云原生先导行业对利用云计算容器化自动化等技术来快速搭建部署和扩展系统的13敬请关注文后特别声明与免责条款s计算机行业深度报告能力要求高因此互联网企业在算力储备以及企业数智化能力方面相较其他行业更为领先图表19推动互联网行业数字化转型的动力简化IT运维组织提升运维能力31行业开始加速推进数字化转型利用数32字技术实现创新用户消费行为高度数字化数字业务面35临更多挑战与需求n1000510152025303540资料来源2022-2023全球计算力指数评估报告方正证券研究所除满足自身算力需求外亦为其他行业提供算力支持互联网行业的算力需求主要来自于1云计算即为客户提供计算资源包括数据中心服务器存储等根据Canalys2022年中国云服务投入阿里腾讯百度合计占据约61阿里云当前占据国内公有云市场份额约25腾讯云占据约102人工智能应用较多领域包括推荐系统语音识别自然语言处理图像识别等大模型的训练及推理带来算力需求的最大增量3视频及游戏包括视频编码解码图形渲染物理模拟等4数据处理及隐私保护互联网行业积累了大量的用户数据和行为数据需要通过强大的算力来进行处理和分析同时需要算力对数据进行加密解密隐私保护等工作图表202022年中国云服务投入厂商分布图表21中国公有云IaaS厂商市场份额阿里云21阿里云2225天翼云36华为云移动云腾讯云96华为云百度云腾讯云16其他10联通云16其他191010资料来源Canalys方正证券研究所资料来源中国信通院方正证券研究所人工智能发展较为领先头部厂商大模型训练推升中短期算力需求模型商用落地接力中长期算力景气度互联网厂商在人工智能技术储备大模型开发用户数据方面拥有天然的优势智能化水平相较其他行业更为领先同时互14敬请关注文后特别声明与免责条款s计算机行业深度报告联网企业整改基本完成平台经济走向规范发展新阶段今年以来百度腾讯阿里字节等头部互联网厂商相继推出大模型产品并快速迭代推升短期算力的紧缺程度多家大模型通过生成式人工智能服务管理暂行办法备案并向社会公众开放服务商用落地加速将释放推理算力的需求图表22互联网行业进入常态化监管阶段时间监管政策事件相关机构要点关于推动平台经济发改委市肯定平台经济是我国数字经济的重要组成部分明确监管目的为推20221规范健康持续发展的场监管总局动平台经济规范健康持续发展若干意见等9部门要促进平台经济健康发展完成平台经济专项整改实施常态化监20224中央政治局会议中央政治局管出台支持平台经济规范健康发展的具体措施全国政协推动数字支持平台经济民营经济持续健康发展处理好政府和市场关系20225经济持续健康发展全国政协支持数字企业在国内外资本市场上市以开放促竞争以竞争促创专题协商会新大力发展数字经济提升常态化监管水平支持平台企业在引领发202212中央经济工作会议展创造就业国际竞争中大显身手蚂蚁集团等14家平台企业金融业务的大多数问题已基本完成整改20231中国央行研究制定促进平台经济健康发展的金融支持措施资料来源中国政府网腾讯新闻方正证券研究所年初以来互联网行业展现出旺盛的算力需求根据英国金融时报8月10日报道中国大型互联网公司已向英伟达订购了价值10亿美元的共约10万张A800芯片将于年内交付另外价值40亿美元的芯片将于2024年交付22制造新技术加速数字化转型中长期行业算力需求空间大制造业在2022-2023全球计算力指数评估中的增长幅度较大成为继互联网之后算力发展水平第二高的行业根据IDC全球算力指数调研近年制造行业增加IT投入的场景主要包括CRMMESCAEERPOA等现有IT系统和硬件设备存在老化和信息孤岛问题物理数据实时处理能力有待提升除了传统制造业IT方面的需求外设计仿真全域数字孪生工业元宇宙自动驾驶仿真工业智能决策AI视觉质检等场景也对算力提出更多需求15敬请关注文后特别声明与免责条款s计算机行业深度报告图表23中国制造业IT支出预测十亿美元图表24全球制造业IT支出五年CAGR预测2020-2025云市场支出非云市场支出20250152001015051000500202020212022E2023E2024E2025E资料来源IDC2021方正证券研究所资料来源IDC2021方正证券研究所降本增效智能决策需求推升企业数智化转型意愿国内中低端制造业劳动力成本优势逐渐减弱企业面临更大的降本压力政策推动中国制造业向高端化自动化转型同时随着国内企业规模扩大生产种类扩张更好的分析使用企业内外部数据更好的把握市场需求优化产品设计规划生产配置资源辅助决策提升经营效益成为重要方向企业数智化转型内生动力也越来越强图表25数智化技术重塑制造业生产体系资料来源方正证券研究所制造业信息化投入产出比更大在全球多个行业的Top30企业中IT每投入1美元在互联网行业可拉动22美元的营收额与2美元利润产出在制造行业可拉动45美元的营收额和6美元利润产出在金融行业可拉动38美元的营收额与5美元利润产出在电信行业可拉动28美元的营收额和3美元利润产出16敬请关注文后特别声明与免责条款s计算机行业深度报告图表26制造业信息化投入产出比较大资料来源清华大学全球产业研究院方正证券研究所数字孪生云原生等新技术落地加快算力需求确定性增强工业互联网是新一代信息技术与工业制造业深度融合的产物通过对人机物系统的全面链接构建起覆盖工业制造业全产业链的全新制造和服务体系当前新技术不断成熟与制造业应用的结合更加紧密数字孪生技术是指通过数字化手段实现物理世界与虚拟世界的实时交互和协同数字孪生技术的应用可以帮助企业更好地理解和优化产品设计生产流程运营管理等方面例如在制造业中数字孪生技术可以通过虚拟仿真和数据分析帮助企业优化产品设计提高生产效率降低成本等这些都需要大量的算力支持云原生技术是指基于云计算环境构建和运行的应用程序具有高度的可扩展性可靠性和灵活性云原生应用降低中小企业使用和维护的门槛云化应用的生态预计将进一步丰富IDC预测未来制造业整体软件市场云化部署比例将从2021年的229上升到2026年的315五年期年复合增长率为264高于软件产品年复合增长率78个百分点不论何种新技术都将带动制造业算力需求的上升17敬请关注文后特别声明与免责条款s计算机行业深度报告图表27技术体系支撑下的工业互联网功能架构资料来源36氪方正证券研究所AI带来专家知识便利触及更深应用融合潜力大在工业企业数智化发展与大模型的结合方面基于大模型的智能问答已经成为较普遍的功能主要发挥智能查询及辅助决策的作用应用的难度较低AI对业务有更深赋能的领域仍有较大的增长潜力包括1数据分析帮助工业软件厂商对大量数据进行分析提高数据分析的准确性和效率2产品设计辅助设计中的数据挖掘模拟和优化提高设计效率和创新能力3生产制造实现生产过程的自动化智能化和柔性化提高生产效率和质量4维修维护包括设备故障预测诊断和维护降低设备维护成本和维修时间同时随着百度华为阿里等推出的工业行业大模型平台的完善更低的模型开发适配门槛将推动应用生态进一步丰富图表28工业行业大模型资料来源IDC方正证券研究所18敬请关注文后特别声明与免责条款s计算机行业深度报告图表29AI技术在制造业逐步应用落地资料来源36氪方正证券研究所因此当前制造业机器学习框架语音识别视觉算法等逐步完善企业实现降本增效及智能决策将更加容易需求侧更新软硬件系统推动转型的动力增强中长期看数智化在制造业应用的空间大场景丰富落地路径较为清晰算力需求的天花板较高23金融信息化支出有望稳中有升国产化有序推进金融作为重要的服务行业在信息化建设和人工智能应用探索方面较为领先随着新技术不断成熟落地围绕安全与便捷的目标金融行业服务模式的重塑带来包括算力基础设施在内的信息化支出明确增长信息化支出受降费影响较小预计仍将稳中有升6月9日中国证券业协会印发证券公司网络和信息安全三年提升计划2023-2025要求中国证券公司2023-2025年信息科技平均投入金额将不少于上述三个年度平均净利润10或平均营业收入7相较征求意见稿有明显提升中共中央政治局7月24日召开会议提出要活跃资本市场提振投资者信心同时信息化建设对于金融机构降本的利好也会较大程度抵消佣金收入下降的影响云原生容器化与全栈智能相辅相成当前大型金融机构主要采用本地自建IDC的形式地方分支或中小机构采用租用的形式金融行业在非核心业务已经对云原生有较多的探索未来向核心系统推进成为趋势云将作为重要基础设施由面向云迁移应用的阶段演进到面向云构建应用的阶段同时小型农商行的信用危机也引起监管机构的关注云化对于提升中小型金融机构信息化水平以及方便监管有较明显的价值19敬请关注文后特别声明与免责条款s计算机行业深度报告图表30金融行业基础设施现代化架构资料来源华为方正证券研究所提质增效需求较强AI与金融业务融合有望进一步加深在金融行业主要的应用既包括风险管理欺诈检测投资分析等中后台能力提升又包括智能客服实体机器人智慧网点云上网点等提高客户体验和效率的能力IDC预计未来5年中国银行业人工智能支出CAGR超23至2026年银行业人工智能支出占中国全行业人工智能支出的78图表31金融行业人工智能支出预计仍将占比明显293专业服务地方政府470银行通讯89其他7870资料来源IDC方正证券研究所外有AI产品商用案例内有应用不断丰富落地2023年3月全球知名金融资讯公司彭博推出有500亿参数的BloombergGPT构建了一个3630亿个标签的数据集支持金融行业内的各类任务摩根大通IndexGPT旨在分析和选择适合客户需求的证券同时国内金融AI应用亦在快速开发落地传统金融IT厂商20敬请关注文后特别声明与免责条款s