发布日期：2024-11-22 来源: 网络 阅读量（ ）
从计算机公司出海历史看★◆，中国的嵌入式软件具备全球比较优势◆◆◆■◆★，如安防等细分行业■◆，相关公司海外收入占比大多在2022年开始有所提升。而纯软件型公司◆★■★，如办公软件等细分行业◆★◆■，海外收入占比达到50%者，往往早期专注全球细分市场■★◆，持续拓展第二曲线。在出海目的地方面，中国计算机公司主要聚焦东南亚◆■、中东和非洲等新兴市场，这些地区的经济增长空间大◆◆★，但信息化渗透率低，数字化需求正成为中国计算机公司的增长新动能。
风险提示：底层软硬件迭代速度可能较慢★◆★，影响计算机行业产品拓展；计算机下游较多■◆★★，部分下游可能受行业周期影响导致信息化投资不足★◆■■★◆。
智能化、国产化◆■◆、国际化是计算机三大长期趋势◆★◆。其中，智能化★◆★■，以AGI为长期理想，算力侧基建高景气，大模型商业化逐步落地；国产化，行业信创加速推进，“补短板”领域依然是成长核心■★◆■◆；国际化，中国嵌入式软件具备全球竞争力★★，寻找出海为基因的公司★◆★，发展第二曲线。
AI算力基础：需求高增持续验证，国内供给显著改善。我国科技硬实力快速突破■◆◆，国产AI芯片领军公司取得较快进展，叠加算力长期较为确定的增长需求，供需两端均有利好。
收入费用从■★■“负剪刀差”到“正剪刀差”，计算机行业业绩拐点在即。2022—2023年，计算机行业公司业绩表现不佳★◆，主要因为2020—2021年，行业迅速扩人■◆★■，但同时受外部环境影响，收入不及预期，利润表中收入费用呈现“负剪刀差★★”效应。2023年之后，行业人员增长放缓★★■◆，2024年二季度计算机行业人员薪酬成本同比开始下降，同时◆◆★★◆★，随下业IT支出修复，2024年一季度到二季度计算机行业收入连续两个季度同比正增长，预计2024年计算机收入费用呈现“正剪刀差★■■★■”，成长性行业利润弹性开始兑现■■■★■。行业基本面修复向上，看好三大方向■★★■：智能化、国产化、国际化。
此外★★，工业领域设备更新的国产化同样值得关注。根据工信部官网印发《工业重点行业领域设备更新和技术改造指南的通知》，1）工业软件领域设备更新目标：以提升产业链供应链韧性和安全水平为重点，围绕石油、化工■■★★◆★、航空、船舶、钢铁■◆★、汽车、医药、轨道交通等关系经济命脉和国计民生的行业领域，推动基础软件、工业软件和工业操作系统更新换代。2）软件方面重点更新：基础软件方面，工业领域应用的操作系统、数据库、中间件等产品■◆★◆。工业软件方面，重点更新计算机辅助设计（CAD）■★★、计算机辅助工程（CAE）、计算机辅助制造（CAM）、制造执行系统（MES）★◆■◆★、企业资源计划（ERP）等研发设计■■、生产制造★◆★■◆、经营管理、运营维护相关软件。3）工业操作系统方面重点更新：可编程逻辑控制器（PLC）、分布式控制系统（DCS）、数据采集与监视控制系统（SCADA）、安全仪表系统（SIS）■★、嵌入式软件等产品★■。4）替换时间和数量：2027年，完成约200万套工业软件和80万台套工业操作系统更新换代任务★◆■。根据相关指引，我们认为重点工业领域智能化升级的国产化比例有望持续提升，丰富的工业场景将有利于国产工业软件快速提升产品能力，将全栈式工业软件及工业系统能力提升至更高水平★◆◆。
从AI大模型竞争看◆■，国内大模型的竞争力实际提升。2024年，大模型能力仍然快速迭代，如Open AI最新发布GPT-o1模型★◆，推理能力继续提升◆■◆■■。复杂推理相关能力是大模型普遍面临的难题■★◆■，国内大模型相比于GPT-4还存在差距，但Kimi等大模型，已表明国产大模型文字能力已经达到GPT4水平，后续国产大模型推理、数学、多模态等能力的迭代值得期待◆■◆◆。
华为围绕AI应用落地的生态、通信等工程化能力■◆★◆，已经搭建了全栈工具。华为针对AI场景推出的异构计算架构，对上支持多种AI框架，对下服务AI处理器与编程，发挥承上启下的关键作用，是提升昇腾AI处理器计算效率的关键平台。软件工具链层面◆★★◆，昇腾建立了完善的上层软件堆栈★◆★★■，全方位支持AI开发。异构计算架构CANN+AI开发框架Mindspore， MindXDL（集群调度工具）■★★、MindX Edge（边缘AI控制工具）■★★★、ModelZoo（提前适配昇腾芯片的主流模型库，如Llama◆■◆■★、Bloom◆■◆★、GPT等★◆■，已有198个模型），行业应用开发套件MindX SDK、ModelArts一站式AI开发平台■★◆★◆。大规模集群层面，华为昇腾Atlas 900已能够实现千卡互联。围绕AI应用落地的生态、通信等工程化能力，华为已经搭建了全栈工具。
新一轮IT国产化产业（以下称为“信创产业”）特征为◆■★：产品力更加成熟■■◆★★、市场空间更加广阔。狭义信创需求可视为党政IT系统替换需求◆◆■■■，广义信创需求指的是随中国IT供应链能力提升◆■、产品力提升◆◆★■■，通信、金融◆★◆★、电力等行业的IT国产化需求。过去5年，海外基础软硬件产品的迭代升级放缓，相关公司创新呈现“挤牙膏”特征★★，与此同时，国产基础软硬件产品力则迅速突破，如办公软件、OS、CPU等产品，已经具备市场竞争力。因此，本轮信创产业需求，已经由政策驱动转变为企业自发采购驱动，预计行业需求曲线更加陡峭■■■★★，产业链公司有望迎来业绩、估值双升。
算力需求侧，中国服务器市场下游集中度高★★■，重点为互联网、通信■◆、金融，其中互联网占比基本维持在40%以上。长期来看★◆■★，互联网■★、通信★◆★◆■■、金融依然为算力的主要需求方，后续三个行业均有积极信号验证需求增长■◆★。1）互联网侧资本开支持续恢复★◆■■★■，此前受到外部影响和经营战略调整■★★，2022年起互联网厂商资本开支有部分下滑，从2023年三季度开始，以BAT合计口径看，资本开支开始持续同比增长★◆■■★◆。AIGC推动BAT及字节等互联网厂商拥抱产业趋势◆★，增加资本开支以实现在AI领域建立优势◆■，此外互联网厂商的阶段性调整已经完成，经营持续推进带来对通用算力的原生需求。2）通信厂商AI接力云服务成为发力点，三大运营商资本开支焦点转移。随着三大运营商在2023年陆续发布自主大模型底座及行业大模型产品■■◆■■★，算力网络和智算中心建设成为三大运营商资本开支的新焦点★■■■。3）金融、政府等服务器需求稳定，信创带来结构性变化★★■，二者的共同需求点为对于服务器安全性、稳定性有较高要求，对于算力此前要求相对较弱，在本轮信创背景下，追求“自主可控”的国产替代将带来需求的结构性转变。
算力供给侧，国产芯片加速，AI训练相关芯片突破，预计将带来格局的分散化。此前国内AI算力芯片，尤其是训练侧需求，主要依赖于海外Nvidia的产品★■。出于供应链安全及产品多样化需求，国产AI芯片此阶段发展迅速。华为等国产芯片厂商加码AI领域★◆■■，从推理到训练侧均有积极进展，预计未来随着产品能力提升，以及GPGPU◆◆■■■★、ASIC等架构多样★◆，后续市场将呈现分散化的趋势。
