——2025年計算機行業年度策略分析師：鄭宏達S080052402002024年回顧：1）截至12月18日，計算機行業股價變動與整體市場趨勢保持了較高的一致性，基本沒有走出獨立行情。前三季度，營收保持增長，利潤端同比大幅下滑。公募基金持倉維持低配，后續板塊上漲動能較為充足。2）AI方面，基礎大模型百花齊放，性能進一步提升；GPT-4o領銜交互新范式，交互型多模態大模型有望帶來應用爆發的起點；多元應用場景對AI提出了更高的要求；端側AI逐步在手機、眼鏡、汽車、機器人等落地。2025年展望：以AI為核心的科技創新。1）大模型降本趨勢顯著，為應用爆發奠定基礎，且生成式AI領域將不斷涌現新的技術成果，為應用生態建設注入活力。2）算力芯片在推理側會呈現更多的產業機遇，高速推理將成為算力發展的新坐標。3）端側AI的新產品將呈現出更多元的發展趨勢。4）國產化2025年行情判斷：上半年是做多的良好窗口。我們預計上半年有模型、有產品、有訂單，無論AI還是國產化，產業?智能終端：1)AI眼鏡：多模態大模型有望重塑智能硬件，端側AI賦能下AI眼鏡有望成為比肩手機的下一代終端產品，看好AI眼鏡起量。2）智能汽車：自動駕駛ScalingLaw逐步驗證，端到端融合為大勢所趨；大模型賦能座艙場景升級，人機交互界面迭代升級進行時，智能座艙進階4.0時代；3）人形機器人：大模型成為“AI大腦”，通用人形機器人曙光已現。4）端側AI的智能手機：有望實現調取A?AI在B端的應用：AI只有和業務場景結合廠商的賦能。Agent有望推動下一波人工智能轉型。我們認為AIAgent將與企業應用深度結合，在教育、稅務、OA、ERP、CRM、營銷、企業級搜索等各類場?高速推理：未來的AI應用場景對推理的要求將越來越高，高速推理將成為算力的核心需求。對推理芯片在高速推?國產化：海外出口管制升級，半導體產業自主可控是大勢所趨；而信創處于黨政深化下沉、行業持續發力的關鍵階段，操作系統、數據庫、辦公軟件、PC、打印機等環節國產替代進程有望加速。此外，工信部為工業軟件的國風險提示：AI技術突破不及預期；大模型應用落地節奏不及預期；宏觀經濟增長不及預期，IT預算不及預期；國際計算機滬深3002023-122024-042024-082024 資料來源：iFinD（截止2024年12月18日）、西部證券研發中心請務必仔細閱讀報告尾部的投資評級說明和聲明4申萬計算機行業指數自2020年7月以來持續向下調整，2022年10月隨著信創、安全等板塊邊際變化止跌回升，2023年H1在AIGC概念帶動下，AI算力、大模型、AI應用、智能駕駛、數據要素等概念齊受益，市場預期提升，板塊反彈明顯。2023年6月，計算機板塊開始回落。2024年，計算機行業股價變動與整體市場趨勢保持了較高的一致性，基本沒有走出獨立行情。截至12月18日，計算機板塊2024年累計漲幅為10.72%，位居申萬31個一級行——計算機（申萬）滬深300醫藥生物農林牧漁醫藥生物農林牧漁食品飲料美容護理建筑材料紡織服飾基礎化工輕工制造房地產社會服務電力設備鋼鐵綜合石油石化有色金屬機械設備國防軍工煤炭建筑裝飾計算機公用事業傳媒交通運輸汽車電子商貿零售家用電器通信銀行非銀金融資料來源：iFinD、西部證券研發中心2024年前三季度，計算機行業營收保持增長，利潤端同比大幅下滑。我們選取申萬計算機指數（剔除營收和利潤體量較大的海康威視、大華股份；同花順；所有的北交所上市公司；ST股票），共322家公司。整體法下，2024年前三季度，計算機行業總營收7560.77億元，同比+6.91%；歸母凈利潤62.72億元，同比-47.93%；扣非后歸母凈利潤-2.25億元，同比-108.13%。?盈利能力有所承壓：計算機行業整體毛利率為23.02%（同比-2.05pct）；?降本增效成果較為顯著：銷售費用同比-2.30%，研發費用同比-1.75%，管理費用微增+1.31%，。?其它六項損益對凈利潤產生較大影響：公允價值變動凈收益同比-78%，其他收益同比-14%，資產減值損失同比擴大43%。營收（左軸，億元）yoy（右軸）02020Q1-Q32021Q1-Q32022Q1-Q32023Q1-Q32024Q1-Q30m歸母凈利潤（左軸，億元）——yoy（右軸）2020Q1-Q32021Q1-Q32022Q1-Q32023Q1-Q32024Q1-Q3資料來源：iFinD、西部證券研發中心計算機行業2024Q3延續低配，重倉股配置比例為2.1%（環比-0.04pct），低配2.2pct，低配幅度進一步擴大，后續板塊上漲動能較為充足。根據iFinD數據，剔除市值較大的海康威視、大華股份以及非典型計算機公司同花順，計算機（申萬）行業重倉股配置比例連續六個季度下滑，2023Q1-2024Q3，公募基金持倉比例分別為6.2%、6.0%、4.4%、4.0%、3.0%、2.1%、計算機行業（申萬）-公募基金配置比例6.1%6.3%6.1%6.3%6.2%6.0%4.6%4.9%4.8%5.3%4.4%4.2%4.6%4.9%4.8%5.3%4.4%4.2%4.0%3.9%4.4%4.0%2.8%2.7%2.6%2.7%2.5%2.3%2.8%2.1%2.1%2.8%2.7%2.6%2.7%2.5%2.3%2.8%2.1%2.1%資料來源：AIport、MenloVentures《2024年：企業中的生成式AI發展現狀》，西部證券研發中心請務必仔細閱讀報告尾部的投資Anthropic領銜挑戰OpenAI，ChatGPT與Claude競爭步入白熱化，引領基礎模型迭代升級。2024年3月，Anthropic發布了最新的Claude3系列模型，該系列包含三個模型，按能力由弱到強排列分別是Claude3Haiku、Claude3Sonnet和Claude3Opus。其中，能力最強的Opus在多項基準測試中得分都超過了GPT-4和Gemini1.0Ultra，在數學、編程、多語言理解、視覺等多個維度樹立了新的行業基準。9月，OpenAI發布首個經過強化學習訓練的模型o1系列大模型，它在輸出回答前會思考，會在產生一個很長的內部思維鏈，可以實現復雜推理，在編程、數學等需要強推理能力的領域。國內廠商百舸爭流，目前基本已接近GPT-4水平。QuestMobile將國內大模型生態劃分成“三大陣營”：以百度、阿里、騰訊、字節跳動在內的互聯網頭部企業，以智譜AI、月之暗面在內的獨角獸，以商湯、云從科技、科大訊飛在內的傳統AI企業。以GPT-4作為參考標桿，國內頭部的大模型廠商和大廠，在今年上半年都已慢慢接近GPT-4的水平。資料來源：OpenAI官網、機器之能公眾號、極客公園微信公眾號、西部證券研發中心整理繪制請務必仔細閱讀報告交互型多模態大模型是指跨越單一模態的限制，支持文本、音頻、圖像、視頻等模態任意組合的輸入輸出，能做出實時的、“類人”的理解和反饋，可以跟人無縫交流的大模型。OpenAI在2024年5月14日發布GPT-4o，并展示其視頻語音交互功能，但目前該功能暫未大規模向用戶開放；5月15日，谷歌在I/O開發者大會上展示了AI智能體項目ProjectAstra。國內大模型多處于語音交互階段，商湯發布國內首個流式交互多模態大模型“日日新5o”，交互效果逼近GPT-4o，智譜、訊飛星火、豆包領銜升級視頻語音交互功能。我們認為交互型多模態大模型有望帶來AI應用的爆發，因為多模態更符合人類感知周邊、探索世界的方式；而應用的本質是交互，應用發展的核心就是人機交互的不斷進化與深化。大模型的終極形態，是讓人機交互進化到最原始、最簡單的形態，在未來和電腦、手機等直接說話交流或許就是最主要的交互方式。交互模式的簡化，會極大降低AI的使用門檻，交互型多模態大模型帶來的這種更加直觀、傻瓜的交互，有望帶來大模型應用更大面積的普及。大廠押注AIAgent。Anthropic發布Claude3.5Sonnet，引入突破性的新功能——計算機使用能力，即開發者可以通過API，指導Claude像人一樣使用計算機。TheVerge報道稱OpenAI也計劃于2025年推出類似的名為“Operator”的AIAgent。11月7日，微軟發布Magentic-One，通過協調器指揮Coder、ComputerTerminal、WebSurfer、FileSurfer四個主要Agent，共同執行任務。11月20日，微軟宣布推出全新升級的MicrosoftCopilotStudio和CopilotActions等多款AIAgent相關產品，CopilotStudio可調用1800多個定制AzureAI模型的任意一個。資料來源：新智元微信公眾號、InfoQ微信公眾號、西部證券研發中心利用個人信息簡化和加速日常任務。而華為則在HDC2024上展示了HarmonyInt），根據Theverge，Ray-Ban和Meta聯合打造的AI眼鏡銷量已Meta,lookand...”后，眼鏡會自動調用攝像頭，拍下用戶當前正在看的場景，調用多模態大模型的能力，回答用戶的相關問題。9月，MetaConnect大會上，Meta為這款眼鏡加入了實時AI翻譯的功能，實用性進一步增強。資料來源：Apple官網、愛范兒微信公眾號、西部證券研發中心請務必仔細閱讀報告尾部的投資評級資料來源：iFinD（截至2024年12月18日）、西部證券研發中心請務必仔細閱讀報告尾部的投資評級說明和聲明11降息周期美股SaaS板塊超額收益顯著。當地時間9月18日，美聯儲宣布將聯邦基金利率目標區間下調50個基點，降至4.75%~5.00%水平。這是美聯儲自2020年3月以來的首次降息，也標志著由貨幣政策緊縮周期向寬松周期的轉向。我們選取20家具有代表性的美股SaaS公司股價漲幅均值達到30.8%（9月18日至12月18日），而美股六巨頭漲幅均值只有16.1%。?寬松周期內，美股SaaS廠商營收增速顯著快于緊縮周期。美國企業IT支出平穩，很多公司將IT支出視為提高企業效率的工具，在降息周期時使谷歌AMSFT.O谷歌AMSFT.ONVDA.O 大模型降本趨勢顯著，為應用爆發奠定基礎。2024年7月，OpenAI發布高性價比模型GPT-4omini，性能逼近原版GPT-4，成本相比GPT-3.5Turbo便宜60%以上。SamAltman表示，兩年前OpenAI最好的模型還是GPT-3的text-davinci003版本，與GPT-4omini相比性能差得多，但卻貴100倍，即大模型成本在兩年內下降了99%。按照這個趨勢，我們預計大模型的成本有望繼續快速下降，每百萬tokens的推理成本或將在兩年內下降2個數量級至美分量級。生成式AI領域將不斷涌現新的技術成果，為應用生態建設注入活力。更強大的基礎模型如OpenAI的Orion、Anthropic的Claude3.5Opus等有望發布。Agent生態有望逐步繁榮。硅谷投資風向標YC的AI初創數量越來越多，大模型創新不止，在今年S24共255個項目中，其中有170個與AI相關，占比達到67%。11月，在接受YC總裁GarryTan采訪時，針對最后一個問題“2025年什么會讓你期待與興奮”，SamAltman回答“AGI”。67%63%51%29%22%W21S21W22S資料來源：OpenAI、鈦媒體微信公眾號、創業邦微信公眾號、西部證券研發中心請務必仔細閱讀報告尾部的投資評級說明和聲明13生成式AI模型性能不斷提升，或處于更大規模放量前夕，推理需求有望高速增長。推理算力未來有望超過訓練算力，最終訓練芯片與推理芯片數量之比或達到2：8。目前生成式AI模型仍處于快速迭代，各廠商相互追趕的階段，隨著模型性能的逐步穩定和應用的陸續落地，算力的推理需求有望超過訓練需求。而推理需求與訓練需求在計算量、精度要求以及部署位置上存在差異。一方面，訓練需求的精度要求較推理需求更高，因此訓練芯片也就要求有更高的精度范圍，在高精度場景下同樣需要具備較強的性能。另一方面，訓練芯片主要部署在數據中心（云側），推理芯片則會兼顧云側與邊緣側的算力需求。根據施耐德電氣的測算，到以在極短時間內完成大模型應用的測試和調優循環，不僅能加速開發過程，還有助于更深入全面的模型評估和應用優化；2）高速推理還意味著現有大模型交互效率的飛躍，將大大縮小人機交互的時間差，為更自然、更流暢的交互體驗鋪平了道路。軟件層面，通過架構迭代、流式輸入、量化等方式，GPT-4o延時相對GPT-4已下降一個數量級；硬件層面，高速推理探索不斷響應速度（秒）665443210資料來源：IDC&浪潮信息《2023-2024年中國人工智能計算力發展評估報告》、新智元微信公眾號、OpenAI2024春季發布會、西部證券研發中心14資料來源：月狐數據微信公眾號、國際創客峰會暨MakerFaireSZ微信公眾號、西部證券研發中心請務必仔細閱讀報告尾部的投資評級說明和聲明15萬物皆可AI+，端側AI的新產品將呈現出更多元的發展趨勢。?隨著大模型逐步發展，尤其是多模態能力增強，更廣泛的AIoT設備也迎來了更新換代的重要機遇。1）安防攝像頭：大模型即使沒有事先掌握所有的復雜視覺場景也能夠理解和執行更廣泛的下游任務，在安防場景價值有望顯現。2）智能家居：隨著AI技術的不斷進步，家電產業正在經歷一場革命性的變革。掃地機器人和智能攝像頭等傳統決策式AI產品已經成熟，但隨著生成式AI大模型的引入，智能家居產品的用戶體驗將迎來顛覆性的變化。這種高級別的智能化體驗，預計將成為未來智能家居產品的一個必要屬性，對消費者的購買決策產生顯著影響。?此外，AI定義硬件時代還有望出現新的終端產品形態。全新的終端形態或將創造一個新的交互方式去連接物理世界、思維世界以及數字世界，打造出一個全新的應用生態。資料來源：IT之家資訊，GeekPark，寒武紀公司官網，英偉達公司官網，騰訊新聞，36氪微信公眾號，西部證券研發中心請務必仔細閱讀報告尾部的投資評級說明和聲明16美國對華制裁不斷升級，意在抑制中國AI產業鏈發展以及本土半導體生態系統建設，我國產業鏈自主可控迫在眉睫。11月，集微網消息稱，臺積電已經向目前所有中國大陸AI芯片客戶發送正式電子郵件，宣布自11月11日起，暫停向中國大陸AI/GPU客戶供應所有7納米（nm）及更先進工藝的芯片。12月，美國商務部工業和安全局（BIS）修訂了新的《出口管理條例》（EAR），將136個中國相關實體添加到“實體清單”，清單包括了半導體產業鏈上的多個環節，如涵蓋了涂膠顯影、刻蝕、薄膜沉積、清洗、去膠、離子注入、CMP、封裝測試等半導體設備的大部分領域，還有半導體材料公司、EDA公司、芯片公司等。此外，這次制裁對HBM實施新控制。近年來國內芯片設計、晶圓制造與國際先進水平差距不斷縮小，封裝測試技術逐步接近國際先進水平，整體技術水平不斷提升。操作系統方面，華為發布HarmonyOSNEXT，完全基于華為自己的技術棧和設計理念構建的操作系統，不依賴或兼容其他操作系統的架構，是真正獨立于安卓、iOS的操作系統，未來有望在信創中扮演重要角色。此外，其它基礎軟硬件也由可用逐步變為好用，信創生態走向繁榮。資料來源：晚點LatePost微信公眾號，西部證券研發中心請務必仔細閱讀報告尾部的投資評級說明和聲明17字節AI部門由大模型研發團隊Seed、AI產品團隊Flow和產品研發支持團隊Stone共同組成。整體架構清晰，各司其職。其中：Flow團隊成立于2023年年底，負責基于大模型的AI原生應用的Stone團隊是今年下半年從Flow團隊中拆分出來，主要承擔字節AI產品研發的支持工作。作為銜接Seed和Flow的關鍵環節，確保技術從研發到應用此外，盡管現在Seed和Flow是字節明面的生成式模型與應用部門，但字節內部通過賽馬機制，每個有研發能力的團隊都在嘗試研發出更好的模型或字節在生成式AI領域的布局采取了“飽和式”的多維度攻擊策略，涵蓋從基礎AI模型的研發到應用軟件的創新，再到硬件產品的布局。字節已經成為目前擁有最全生成式AI模型、最多AI應用的技術公司之一。模型端，字節豆包大模型家族已包括了通用大語言、語音合成和識別、圖片及視頻等不同模態的生成式AI模型。當前暫時缺少可交互式的多模態大模型，但可以預期，字節未來大概率也將推出這類模型，以進依托豆包大模型的能力，結合字節產品所能觸達的業務場景，字節的AI應用已經覆蓋聊天交流、圖像與設計、社交娛樂、視頻創作與編輯、教育、智能體開發與應用、辦公及生產力、音樂等各個領域。并且，其核心應用均有國內及對應的海外發行版同時，以智能體耳機、智能玩偶、臺燈為切入點，通過與生態伙伴的合作，字節在AI硬件端業已開始了布局。語言模型豆包通用模型Pro豆包通用模型lite語音模型Seed-ASR（語音識別）Seed-TTS（語音生成）豆包文生圖豆包圖生圖SeedEdit視頻模型SeaweedPixeldance音樂模型Seed-Music具身智能模型GR-1GR-2智能體耳機OlaFriend智能臺燈大力智能學習燈智能玩偶顯眼包智能助手豆包CiCi工具集社交教育圖片/視頻生成視頻剪輯數字人抖音電商內容生智能體開發平臺扣子Coze編程助手模型分享社區音樂生成GauthDreamina豆包愛學即夢AITikTokAI網紅軟件應用抖音AI分身爐米LumiAnyDoor海綿音樂MarsCodeCapCutPicPic貓箱星繪-----資料來源：火山引擎官網、雷峰網、電科技、機器之心、多知微信公眾號、第一財經雜志、極客公園、西部證券研發中心請務必仔細閱讀報告尾部的投資評級說明和聲明18資料來源：北京智源人工智能研究院，AI產品榜，第一財經，西部證券研發中心請務必仔細閱讀報告尾部的投資評級說明和聲明19可精調，具備理解、生成、邏輯等綜合能力，適作、分類等各類場景。根據北京智源人工智能研資料來源：多知微信公眾號，財聯社微信公眾號，西部證券研發中心請務必仔細閱讀報告尾部的投資評級說明和聲明20等。“顯眼包”并非字節對外直接售賣的產品，而是今年中秋節作為字節公司內部的伴手禮。這個藍白配色形似小山的毛絨玩具的大模型AI機芯Magicbox（其中搭載了樂鑫科技的產品esptool而Magicbox可以搭載并呈現豆包大模型和扣子專業版的能力。玩具配置比較簡單，能一問一答進行互動，但不支持一次性的多輪對話，也不支持自動喚醒。盡管功能相對單一以預期，如若未來疊加視覺能力，AI玩偶將會帶來更強的交互沉浸感，進而給予用戶更大的情感價值，也將具備更大的圖：字節AI陪伴玩偶“顯眼包”資料來源：Oladance官網，中科藍訊微信公眾號，科創板日報，西部證券研發中心請務必仔細閱讀報告尾部的投資評級說明和聲明21Friend的硬件部分由字節于今年上半年收購的Oladance完成。Oladance是一家開放式穿戴立體聲）專利技術，主打無感佩戴、不入耳、音響級音效等特點。而AI應用端，耳機與豆包大模型深度融合，同時接入Se技術，只需通過語音命令即可喚醒豆包，并調用手機上的豆包APP進行交流而無需額外操作手機，適用于運動、出游、會議、資的耳機產品。融入了豆包AI功能后，FIILGSLinks可以提供 基于成本、能耗、可靠性和時延、隱私和安全、個性化服務等考慮，端云融合的AI才是AI的未來，高通認為終端側AI能力是賦能混合AI并讓生成式AI實現全球規模化擴展的關鍵。高通曾發布白皮書稱混合AI是AI的未來。只有云和終端都能承擔AI處理的任務，才能實現AI的規模化擴展并發揮其最大潛能。我們認為，未來AI處理將以終端為中心，必要時向云端分求助；而在以云為中心的場景下，終端將根據自身能力，在可能的情況下從云端分擔部分AI工作負載。蘋果發布AppleIntelligence，基于“端側模型+私有云計算+第三方大模型”三層架構，有望驅動手機銷量進一步增長。AFM代表AppleFoundationModel，端側模型AFM-on-device參數量約30億；更大的基于服務器的模型為AFM-server，可以高效、準確和負責地執行專門的任務。此外，AppleIntelligence會根據不同地區的需求接入不同的外部第三方模型，用戶可以選擇是否共享信息。資料來源：高通《混合AI是AI的未來》白皮書、機器之心微信公眾號、西部證券研發中心請仔細閱讀尾部的免責聲明23資料來源：Rokid微信公眾號，Ray-Ban官網，站酷，Aha車庫，虎嗅，VR陀螺，西部證券研發中心請仔細閱讀尾部的免責聲明24和處理來自不同傳感器的數據，使設備在更少的硬件組件下實現更多的功能。另一方面，大模型將幫助眼鏡產品實現更高效簡潔的人機交互進而提升用戶接受度：多模態大模型可以理解語音、圖像等多種輸入方式，用戶僅需通過語音、眼動、開啟攝像頭等方式即可實現人機交互。因此，在后續產品功能升級迭代的過程中，模型訓練升級將承擔用戶對新功能的學習成本，進科技巨頭積極布局，2025年有望成為AI眼鏡爆發元年。根據VR陀螺數據，（含海外），涉及產品數量預計超過50+。展望2025年，更多科技巨頭將涌入眼鏡賽道。根據wellsennXR預測，從2025年開始，AI智能眼鏡將在傳統眼鏡銷量保持穩定增長的大背景下快速向傳統眼鏡滲透；2029年，AI智能眼鏡年銷售量有望達到5500萬資料來源：36氪微信公眾號、智駕網微信公眾號、西部證券研發中心請仔細閱讀尾部的免責聲明尤其國內路況極為復雜且車輛眾多，如果自動駕駛車輛行駛到高精地圖之外的區域、遇到規則之外的道路障礙物，可能就會束手無策，陷入困境。從2021年開始，特斯拉開始重構底層系統代碼，將Transformer架構引入了感知領域，將攝像頭的2D圖像轉化為3D圖景，也稱鳥瞰圖BEV。隨后，特斯拉持續用AI神經網絡重塑規劃控制模塊，端到端模型方案雛形漸成。特斯拉于2023年發布端到端自動駕駛系統FSDv12，并于2024年初在一定范圍內推送FSDv12。今年9月，特斯拉宣布，FSD將于2025年Q1在中國和從目前國內車企的發力重點來看，端到端也已成為主流自動駕駛技術路線。華為、小鵬、小馬智行、Momenta、極佳科技、地平線等都在積極跟進，紛紛推出了面向量產的端到端自動駕駛資料來源：ErgoLab公眾號、佐思汽研、西部證券研發中心大模型賦能座艙場景升級，人機交互界面迭代升級進行時，智能座艙進階4.0時代。相較于智能座艙3.0時代的生態構成，4.0時代不僅是芯片算力的比拼，還新增了數據、算法等新元素的比拼；中間層除了操作系統的比拼外，也誕生了大模型、AIAgents以及模型服務等新的元素的比拼。2023年12月，理想汽車開始批量推送OTA5.0，多模態認知大模型MindGPT首次上車，賦能理想同學擁有類似于ChatGPT、Midjourney等生成式AI的能力，拉開了智能座艙的AI競爭序幕。2024年4月，蔚來自研的AI大模型NOMIGPT正式上線，可以實現視覺（圖像）、聽覺（聲音）、觸覺（車身傳感器信息）等維度的感知能力，具備包括語音、視覺和文本等多種形式的交互能力。5月，小鵬汽車首發全域大語言模型，將AI大語言模型的推理能力融合到用車的全場景中，實現了自研XPGT大模型、阿里通義大模型以及智譜AI通過多模態技術提供導航指引、播放音樂、調節AlAgent可以作為智能助手，幫助駕駛員和乘客處理工作任務，如日程安教育場景提供24小時在線教育資源，幫助駕駛員和乘客在旅途中學習新知識，并通提供適合兒童的教育內容和娛樂活動，如講故事、播放兒歌等，提供個性化的電影推薦，并通過識別語音指令控制調節車內氛圍提供個性化的音樂推薦，并根據歌詞內容提供實時壁紙生成，還資料來源：新智元微信公眾號、科創板日報、西部證券研發中心請仔細閱讀尾部的免責聲明27語音進行推理。。大模型+機器人是AI重要落地場景，大模型的泛化能力為通用人形機器人的發展帶來曙光。大模型憑借其龐大的知識庫和強大的理解能力所帶來的泛化能力，賦予了人形機器人更高的通用性，使其能夠滿足不同場景下的多樣化任務需求；同時大模型的輔助編程等功能還能有完成復雜任務。PC互聯網時代，搜索引擎為主要入口。在移動互聯網時代，社交平臺、短視頻等成為“超級APP”，形成多樣化內入口，由此用戶內容獲取鏈路變短。與搜索引擎不同，在呈現質量上，大模型可更好理解用戶意圖，為用戶提供更具個性化、更有針對性的互聯網內容；在供給方式上，傳統搜索引擎要求用戶自行拆解任務、提煉關鍵詞、篩選并整合信息，而大模型通過多模態交互可代勞上述工作，理解復雜的用戶意圖，簡化用戶思考流程，降低用戶使用門檻。而移動互聯網時代誕生的一系列超級App間彼此互不相通，如果想要完成一個多場景的連貫式操作會非常困難；而未來大資料來源：MenloVentures《2024年：企業中的生成式AI發展現狀》，西部證券研發中心請仔細閱讀尾部的免責聲明29AI只有和業務場景結合才能發揮出多重價值，我們看好大模型企業級的應用以及對ToBSaaS廠商的賦能。美國知名VC機構MenloVentures對600名企業IT決策者進行調查，并發布報告《2024年：企業中的生成式AI發展現狀》。報告顯示，今年企業在生成式AI上的支出高增500%，從2023年的23億美元增至138億美元，這表明企業正在從實驗轉向大規模采用，將AI嵌入其業務戰略的核心。雖然基礎模型仍然是支出的大頭，但是應用層太投入的增長更快，企業今年在生成式AI應用層投入了46億美元，比去年報告的6億美元增長了近8倍。盡管生成式AI應用處于早期，但部分用例已經通過提高生產力或運營效率帶來了切實的投資回報率：Codecopilots、聊天機器人、企業搜索和檢索、數據提取和轉換、會議摘要等。資料來源：烏鴉智能說微信公眾號，西部證券研發中心YC近兩年投資的AI初創企業中從事toB業務的占比高達80%以上，其中AI自動化應用占比較低，該市場還有較大潛力待挖掘，Agent大有可為。Scaler前數據科學與機器學習總監、LinkedIn最暢銷課程作者HarshitTyagi詳細分析了硅谷創投風向標YC（YCombinator）近兩年投資的417家AI初創公司的數據，包括公司業務、落地行業等信息。在417家AI初創公司里，有約338家公司是toB服務的，占比高達81.1％，而從事toC業務的公司占比只有不到20%。從AI產業鏈分布看，位于基礎設施層的公司數量為62家，占比14.9%，而處于應用層的公司則高達355家，占比達到85.1%。從AI定位來看，雖然AI在部分場景已經開始了自動化應用，但在更多場景里，AI仍然只是扮演著人類助手的角色；在417家AI初創公司里，只有129家公司的業務與AI自動化有關，占比30.9%，場景包括自動點餐、自動發票管理等等，而AI智能助手的公司高達288家，占比近70%，包括醫療診斷助手、審計員助手等等。AlinfrastructureAlinfrastructureAlAlApplications85%AlAl輔助用戶Al自動化資料來源：36氪Pro微信公眾號、西部證券研發中心智譜發布第一個產品化的智能體Agent，可以做到讓AI通過語音直接操縱硬件設備，還能跨不同App全局操作。11月29日，智譜AI的OpenDay上，智譜發布Agent產品并演示了AI在接收發紅包指令后，調用微信、打開發開紅包功能、成功發布群紅包的全過程。智譜Agent包括手機版AutoGLM與電腦版GLM-PC，內測階段覆蓋部分多個常用應用。其中AutoGLM支持包括微信、抖音、小紅書、微博等社交平臺，美團、餓了么、等美食平臺，淘寶、京東、拼多多等購物平臺、高德和百度地圖等出行平臺，以及12306、去哪兒、攜程等旅游訂票平臺。智譜CEO張鵬表示：“AutoGLM相當于在人與應用之間添加一個執行的調度層，很大程度上改變），資料來源：創業邦微信公眾號、MenloVentures《2024年：企業中的生成式AI發展現狀》，西部證券研發中心請仔細閱讀尾部的免責聲明32在YCS24項目中，AIAgent創業項目占比達36%。S24中，以面向客群來看，2B企業達到了96家，占比超過半數。在產品形態來看，AIAgent以61家（36%）的絕對優勢占據數量第一，排在在基礎設施（25家，15%）、數據分析（17家，10%）等前面。醫療、金融、銷售分別是AIAgent落地最多的三個領域，物流、餐飲、公安等領域也有落地。根據MarketsandMarkets預測，未來，全球AIAgent市場規模將實現大幅增長，從2024年的51億美元增至2030年的471億美元，CAGR高達44.8%，遠超過全球AI總產的應用場景和技術鏈條將繼續發生變化。根據MenloVentures數據，企業AI設計模式中，RAG（檢索增強生成）增勢迅猛，Agent異軍突起。RAG目前占主導地位，采用率為51%；而微調只有9%；AIAgent占比從0上升至12%。未來，大模型需要更復雜的任務，這些任務超出了當前專注于內容生成和知識檢索的系統的能力。Agent有復雜推理能力、可以執行多步驟操作，我們認為AIAgent有望與企業應用深使用AIAgent進行各種支付，包括電子商務、消費者服務在谷歌搜索中提供AI回應，對視頻、博客、文檔進行總結。為抵押貸款方構建AI語音和短信代理，幫助貸方收取付款。資料來源：Salesforce咨詢微信公眾號，西部證券研發中心助手。無論是內置功能還是自定義選項，Agentforce都支持靈活擴展，滿足不同業務場景需求。AgentforceServiceAgent則是面向客戶在2025財年第三季度，Salesforce營收94.4億美元，同比增長8%，公司的GAAP營業利潤率達到了20.0%，AI帶來了較為顯著的運營效率提升，同時，公司在單周內就簽下了超過200個Agen資料來源：iFinD，西部證券研發中心資料來源：騰訊研究院微信公眾號，西部證券研發中心AI的智能表現受限于單次推理速度，目前最先進的GPU仍然無法滿足大模型實時交互的需求。基于Transformer架構的大語言模型在推理過程中采用自回歸的序列生成方式，即每個詞的生成都依賴于之前生成的詞，這種順序依賴性使得計算過程難以實現真正的并行化。盡管GPU可以通過批處理、模型并行等技術來提高效率，但這些方法主要是增加推理吞吐量，即同時響應更多請求、服務更多用戶，而非從根本上解決單次推理的速度和時延問題。內存帶寬限制推理速率。從更深層次來看，大模型推理速度的瓶頸源于底層計算架構的固有限制，主要體現在存算交換帶寬方面，這就是所謂的"存儲墻"問題。在傳統的馮·諾依曼架構中，計算單元和存儲單元是分離的，數據需要在這兩個單元之間不斷移動，這個過程會消耗大量時間和能源。而隨著處理器速度的不斷提升，內存訪問速度便成為了制約系統性能的主要因素。資料來源：InfoQ微信公眾號、半導體產業觀察微信公眾號，西部證券研發中心未來的AI應用場景對推理的要求將越來越高，高速推理將成為算力的核心需求。對推理芯片在高速推理方面性能提升的追求，有望推動?為實現高速推理，英偉達借HBM拉近存算距離。英偉達通過引入高帶寬內存（HBM）技術實現技術采用垂直堆疊的內存芯片設計，配合超寬數據總線和硅中介層，顯著提升了內存帶寬。這使得英偉達的GPU，如A100和H100，能夠?Groq和Cerebras以存算一體技術路徑突破瓶頸。Groq采用獨有的全新芯片設計方案——語言處理單元（LanguageProcessingUnit，簡稱LPU），使用類似超長流水線的一維處理器陣列結構，每個處理單元都配備了本地內存，能就近獲取所需數據，大大減少了模型參數的搬運距離，使得數據可以在處理單元之間高效流動。疊加精確的靜態調度機制，LPU確保每個處理單元的任務被精確安排，最大限度地減少了等待和沖突。LPU能高效處理具有強依賴性的連續操作，且避免了頻繁訪問芯外儲存，從而帶來顯資料來源：芯東西微信公眾號、騰訊研究院微信公眾號，西部證券研發中心請仔細閱讀尾部的免責聲明37?Cerebras的底層技術路線Wafer-ScaleEngine（WSE）更為激進。WSE可以被視為一個巨大的“計算工廠”，其最大特點是其驚人的尺寸，單個芯片幾乎覆蓋了一整塊晶圓的面積。在這個超大芯片上，計算單元和內存單元高度集成，形成了一個密集的網格結構。這種設計使得數據可以在極短的距離內在計算和存儲單元之間傳輸，從根本上降低了數據移動的成本。Cerebras迄今最大芯片WSE-3尺寸是H100GPU的57倍，核心數量（90萬個核心）是H100的52倍，片上內存（44GB）是H100的880倍，內存帶寬（21PB/s）是H100的7000資料來源：頭豹研究所、艾瑞咨詢、西部證券研發中心海外出口管制升級，半導體產業自主可控是大勢所趨，國產化需求迫切，國家扶持力度增強，本土企業創新有望加速。2024年5月24日，“國家大基金三期”成立，注冊資本達3440億元，規模超過一期和二期之和。我們認為未來政府支持力度有望進一步增強，本土半導體產業鏈卡脖子環節有望加速突破。確了至2027年工業軟件及工業操作系統的國產化替換目標——到2027年，完成約200萬套工業軟件和80萬臺套工業操作系統更 617.62578--7.1-8.5121.22817149.360.960.171.956.775.8143.546.568529.857.7658.7559--34.1-64.421.4425475.64,763.4210.434.623250.61,196.2330.0396134.370.321.8水晶光電*21.129328.650.86.054.09583.1100.026.592236.333.9985.71016.21150.327.036.958.7247116.099.420.224.930.12.02.63.767.874239.376.2316.8382.5428.723.228.5金山辦公*314.099.230.245.650.6546.098.8196.56.6--6.37.1-6.4-5.1-4.251.052.433.423.923.724.92.32.631.8135.093.220.824.20.82.9資料來源：iFinD（截至2024年12月18日西部證券注：其中*為已覆蓋標的，部分已覆蓋但盈利預測未更新標的及未覆蓋標的資料來源：iFinD（截至2024年12月18日），西部證券研發中心請仔細閱讀尾部的免責聲明41注：其中*為已覆蓋標的，部分已覆蓋但盈利預測未更新標的及未覆蓋標的73.567742.295.86.17.08.4-0.9-0.10.337.5158.075.96.78.20.92.020.5307.883.67.89.70.42.5409--98.0109.8125.3-9.7-0.23.3金蝶國際9.1327--56.865.776.3-2.1-0.6106.1250---1.7249--31.2-13.1115.564132.26.7219.1經緯恒潤*93.2--46.8-2.23.4454--23.737.0-67.4-11.0-14.464.72972,443.199.852.453.962.04.73.65.391.1393--24.2-12.3-9.1-7.5軟通動力*58.7559217.192.0175.85.3372.828380.480.57.93.050.6430--67.270.379.4-2.32.