Flash | 更多一手调研纪要和海外投行报告加V：shuinu9870 更多资料加入知识星球：水木调研纪要 关注公众号：水木纪要 04 Nov 2024 05:26:49 ET │ 12 pages SK Hynix (000660.KS) SK AI Summit Review: Evolving into AI Infra Solution Provider through Global Partnerships CITI'S TAKE On Nov 4th, SK Group Chairman, Taewon Chey, hosted SK AI summit conference. Chey highlighted SK group's future strategy on AI infra solutions encompassing semiconductor, data center, energy, materials, and AI services. He emphasized global partnerships centered on AI memory and AI data c ...

一、涉及行业 计算机板块中的软件板块[1][29] 二、核心观点及论据 （一）软件板块近期行情表现及原因 1. **近期行情表现** - 自9月以来软件板块涨幅迅猛，宽基从9月开始到现在涨幅可能在25 - 30%，但软件板块在9月初到现在涨幅在70 - 75%，在各类行业板块里排名前一、二位[3][30]。 - 9月30日单日涨幅明显，成分股里有28只68830股票，涨幅可达20%（最大20%），当日涨幅达14%[3][31]。 - 9月29、30日出现巨幅上涨行情，10月8日回来成交一度放大到2万亿、3万亿，而在9月份之前8月份左右，50只成分股日均成交在百亿上下，现在每天成交可能在大几百亿甚至上千亿，放大了5 - 10倍[4][31][32]。 2. **行情原因** - **政策因素**：从20号左右开始有很多政策陆续落地，包括金融类、财政类政策发力[3][31]。 - **市场情绪与估值因素**：9月底市场估值到很低位置，之前市场如2018年因贸易战比较平淡跌了一整年，到2018年底各行业性价比高，现在市场情绪回升，软件板块前期跌幅较大，有较大的回升空间[8][36]。 （二）软件板块不同时期行情驱动因素对比 1. **2014 - 2015年行情** - **政策背景**：大众创新、万众创业[6][33]。 - **技术背景**：互联网 +，智能手机开始普及，移动互联网需求兴起，当时最火的是互联网 + 金融，造就了一批牛股[6][33]。 2. **2019年行情** - **主题**：云计算 + 国产替代[6][34]。 - **云计算情况**：2013年美国开始云计算，中国主要互联网公司2017 - 2018年开始堆硬件，2019年中国软件行业SaaS化开始，主要大公司云收入占比从10%左右开始提升，2019 - 2020年云计算渗透率从10%到30%，上市公司营收占比快速提升，收入增速和业绩表现良好，加上国产替代需求背景[7][34][35]。 3. **2023年行情** - **驱动因素**：政策方面有顺周期的地产金融、财政相关政策；技术方面有AI落地；同时有估值处于低位的因素[8][35]。 （三）软件板块的卡脖子问题 1. **狭义卡脖子** - 从狭义来看，基础软硬件的卡脖子如操作系统、数据库等方面，中国软件在基础软硬件和基础应用方面至少都有，像办公软件有些已经比较好用，有些还处于能用的状态，并且在突破卡脖子方面已经有进展[14][15][41][42]。 2. **广义卡脖子** - 广义的卡脖子在工业软件等领域，这些领域偏B端，与工业制造下游有关，需要计算机、物理、数学能力结合，中国与海外存在差距，但国内也有很多点状优秀产品陆续出现，现在不能简单说被卡脖子，只是成熟度有区别[16][43]。 （四）AI领域国内外差异及软件板块与AI结合情况 1. **AI硬件方面** - 国内AI硬件有机会追赶海外，从去年到现在国内很多互联网公司、AI芯片公司、传统巨头已经做出优秀产品[21][48]。 2. **大模型方面** - 中国AI应用端能力不弱，上一轮AI（AlphaGo时代）延伸出视觉和语音方向，中国很多公司围绕这两个领域做小模型。现在AGI（通用人工智能）概念下，大模型从参数小到参数大，智能化水平提高。 - 在文字能力方面，国内与海外差距已经很小（如Kimi等大模型对话工具能力很强），目前国内在追赶多模态能力（如输入文稿生成逼真视频的能力），海外大模型在推理、多模态等领域领先，但国内也可追赶，并且大模型细分应用方向很广[22][23][50]。 3. **软件与AI结合情况** - 软件领域70%权重在应用软件领域，15%左右与人工智能强结合，前十大成分股涵盖做教育AI领先的公司、可与Microsoft业务对标做办公软件的公司、金融IT公司、信息安全公司等，软件与AI结合后有更多成长概念[26][53]。 （五）软件板块业绩展望 1. **过去业绩不佳原因** - 从收入端看，需求受大环境影响；从成本端看，大头是人员成本，2020 - 2021年企业家过度自信大规模招人，2022 - 2023年收入没跟上导致业绩平淡[57][58]。 2. **未来业绩展望** - 2023 - 2024年连续几个季度收入增速达到高个位数水平，成本端从去年下半年到现在很多大公司在做人员优化，2024年前三季度薪酬成本增速放缓，2024年往后可能出现收入增速快于薪酬增速的正剪刀差，并且由于过去低基数效应，未来盈利表现可能相对乐观[58][59]。 （六）资金配置与华为产业链对软件板块的影响 1. **资金配置情况** - 当前配置计算机板块整体资金中，按照前十大基金动态统计，二季度和三季度处于相对低的状态，是过去十年以来比例上的低点，如果未来业绩修复预期改善，资金重新回归板块配置是有可能的[60]。 2. **华为产业链影响** - 在不同历史阶段投资主线不同，2019 - 2020年是寻找计算机或科技行业的茅台（相对成熟的白马股），2023 - 2024年是寻找巨头相关公司。华为是中国的巨头，华为产业链有硬件、消费终端（鸿蒙业务）、华为车等与软件相关的重要方向，华为云与大模型是基础能力，其大模型做B端产业化更快，能力嵌入到车端、手机端、硬件来帮助应用方向，软件板块中有很多公司与华为生态紧密结合，华为对国产化替代有类似领头羊的作用，辐射到硬件软件各产业链[61][62][63][64]。 （七）软件出海前景 1. **早期情况** - 全世界真正有软件行业的主要是美国和中国，印度是外包不算真正软件行业。中国最早出海的是嵌入式软件，如带有AI能力的摄像头等，将硬件和软件打包卖给海外，相关公司海外收入占比上升[66][67]。 2. **后续优势** - 中国人勤奋且制造能力强，符合新兴国家对软件开箱即用的要求，并且中国人做互联网相关产品的产品设计能力很强，从巨头外移到A股上市公司做小功能点的能力也很强[67]。 三、其他重要内容 1. **159590软件50ETF相关情况** - 159590软件50ETF上市第一天，产品建仓时间刚好在行情爆发阶段，其目标是跟踪软件指数，完全复制指数里的50只股票，当板块有弹性时，ETF仓位贴近甚至接近100%，是投资者把握软件板块整体走势的高效工具[26][27][54]。 2. **信创采购情况** - 国家从党政体系开始要求做国产软件和硬件替换，2018年初的2 + 8 + N要求到2027年做党政和八大行业领域100%的过程替代，信创采购在2024 - 2025年两年预期增速最高，这会给计算机或软件领域公司带来相对明确的收入落地预期[18][45]。

根据电话会议记录,我总结如下: 1. 行业或公司 - 软件行业,包括上市公司和行业动态 - 重点关注云计算、AI、软件行业的发展趋势 2. 核心观点和论据 软件行业发展趋势: [1] 软件是新一代技术的底座,云计算和AI是软件行业的关键技术突破点。 [2] 政策支持软件产业价值提升,要夯实上游技术软件实力,提升中游工业软件和平台软件,优化下游服务产品供给。 [3] 中国云计算市场规模快速增长,公有云市场占比超过70%,未来将持续增长。 [4] 中国IT支出占GDP比重仍有提升空间,公有云渗透率快于全球平均水平。 [5] 公有云厂商正在向PaaS业务拓展,传统IT厂商也在向云计算转型,独立云服务厂商也在寻求转型机会。 [6] PaaS和SaaS将成为软件行业规模增长的主要动力。 软件公司业绩和估值: [15] 软件公司收入增速有所放缓,但收入结构更加健康。 [20-27] 从毛利率、收入增长、客户资源等指标分析,高毛利率、高技术壁垒、垂直行业龙头公司估值较高,而低毛利、依赖销售的公司估值较低。 [28-30] 不同毛利率区间公司的估值特点分析。 3. 其他重要内容 [18-19] 新创产业发展路径和市场规模,政策支持力度。 [31] 未来软件行业发展趋势,AI对行业的影响,行业估值处于历史低位有上调空间。

行业和公司概述: 1. 该电话会议纪要涉及的是上市公司Thundersoft (300496.SZ),主要从事人工智能和智能驾驶领域的软件开发。[1][2] 核心观点和论据: 1. 2024年第4季度,Thundersoft的收入增长预计将放缓至9%同比增长,主要受到智能手机和物联网业务增长放缓以及创新业务仍处于早期阶段的影响。[2] 2. 2024年第3季度,Thundersoft的收入同比下降7%,毛利率为35.8%,低于预期,主要由于新AI项目成本上升。受此影响,第3季度营业利润和净利润分别下降62%和70%。[3][4] 3. Thundersoft正在开发大语言模型(LLM)和AI代理,应用于企业和边缘设备(PC、智能手机、机器人等),同时也在开发集成车载操作系统,以捕捉新的市场需求。[5][6][9] 4. 管理层表示,汽车软件业务仍将保持增长,但智能手机软件和物联网业务的复苏还需要一定时间。公司已经开始在多个场景(机器人、物联网设备、汽车等)部署AI/LLM,并预计未来将贡献收入。[5] 其他重要内容: 1. 分析师下调了2024-2026年的盈利预测,主要由于智能手机和物联网软件业务收入下降,以及AI项目投入增加导致营业费用上升。但随着AI项目逐步产生收益,预计2025-2026年的净利润率将有所回升,分别达到7.9%和8.7%。[10] 2. 分析师维持中性评级,给予Thundersoft 12个月目标价59元,较当前股价上涨0.3%。目标价基于2025年预期市盈率49倍,该估值水平与公司历史平均水平相当。[11][15] 3. 分析师认为Thundersoft面临的主要风险包括:汽车数字化进程强于/弱于预期,软件许可费增长强于/弱于预期,以及与竞争对手的竞争更加激烈/温和于预期。[15]

行业和公司概述 - 半导体行业,包括上游的设备和材料、中游的设计、制造和分测,以及下游的终端应用[1][2][3][4][5][6][7][8] - 半导体行业是一个周期性成长的行业,历史上每个周期持续4年,上行2年下行2年[15][16] - 近期半导体行业经历了两波上涨行情: 1. 政策转向后,被动资金流入带动科创50指数和半导体板块上涨[5][6] 2. 并购重组事件带动了第二波上涨[4][5] 核心观点和论据 1. 半导体行业国产化率提升是大趋势,得益于政策支持和中美贸易摩擦[10][11][12][13] - 2014年成立的国家大基金推动了国内半导体企业的发展 - 中美贸易摩擦后,国内龙头企业迅速成长,国产化率大幅提升 - 大基金二期和三期的投资重点转向上游设备和材料,推动了这些领域的突破 2. 半导体行业受益于AI等新兴应用的带动[19][20][21] - AI带动了服务器和智能手机等终端产品的升级换代,对芯片需求大增 - 苹果、三星等消费电子巨头纷纷推出支持AI功能的新产品 3. 美国大选结果对半导体行业的影响有限[22][23][24] - 无论谁当选,国产替代趋势不会改变,只是制裁力度的松紧会有所不同 - 制裁可能会加快国内上游设备和材料的国产化进程 其他重要内容 1. 半导体行业各环节的景气度和国产化进度不尽相同[7][8][9] - 上游设备和材料的国产化进度较快,下游应用的国产替代空间较大 - 不同环节的业绩和估值表现可能存在差异 2. A股半导体股价表现与海外市场存在一定差异[14][15][16][17] - 海外市场更加成熟,股价更能提前反映行业周期变化 - A股由于投资者结构和市场成熟度较低,股价表现通常滞后于行业基本面 投资建议 1. 采取左侧和右侧并重的投资策略[28][29][30] - 在估值较低但长期成长确定性高的个股进行左侧投资 - 在业绩改善明显的个股进行右侧投资 2. 对于已参与投资的投资者[31][32] - 可以在调整过程中继续加仓 - 相信行业长期向好的趋势,保持耐心 3. 对于尚未参与的投资者[32] - 可以把握行情调整时机,适当参与 - 关注业绩持续超预期的优质个股

行业和公司概要: 1. 本次电话会议纪要涉及以下行业和公司: - 科技行业:包括苹果公司、智普AR等公司 - 有色金属行业:包括铜、金、铝等工业金属和贵金属 核心观点和论据: 1. 苹果公司正在大力推进人工智能技术,推出了Apple Intelligence系统,具有自然语言理解、跨应用数据分析等功能,将大幅提升用户体验。[1][2][3][4][5][6][7] 2. 苹果公司的人工智能技术将逐步推广至全球,目前已在美国上线,未来将陆续支持英语、中文等其他语言。[6][7] 3. 人工智能手机正在快速发展,预计未来市占率将达到54%。国内手机厂商如小米、OPPO等也在积极布局人工智能手机。[38][39] 4. 公募基金正在积极布局有色金属行业,重点持有铜、金、铝等工业金属和贵金属相关个股,总市值达到972亿元。[39][40] 其他重要内容: 1. 市场整体表现较弱,受到多方面因素影响,包括特朗普选举、美联储政策等。[1][2][3] 2. 部分行业如农业、贵金属等表现相对强势,与市场对未来政策变动的预期有关。[2] 3. 市场成交量持续活跃,连续多日成交额超过2万亿元,反映市场人气旺盛。[8][9] 4. 个股层面,并购重组等事件驱动的个股表现强势。[7][8]

根据电话会议记录,可以总结以下关键要点: 1. 行业或公司: - 上市公司、行业研究 - 重点关注AI Agent技术在软件、互联网、手机等行业的应用和发展 2. 核心观点和论据: - AI Agent是软件行业未来的发展方向,可以提供自动化的结果,而不仅仅是过程 [1] - AI Agent在C端(如手机、耳机)的应用正在快速发展,主要体现在两个方面: 1) 人机交互方式的改变,语音交互占比提升 [2][3] 2) 信息连接的深度和速率提升,大幅提高效率 [3] - AI Agent的发展带来了两大机会: 1) AI硬件新入口,如手机、耳机等,利好芯片、终端等相关公司 [4][6] 2) 推理算力需求的大幅提升,利好云端算力服务公司 [4][5] - 数据处理和标注在AI Agent落地中也很重要,海天瑞生在这方面有优势 [5][6] 3. 其他重要内容: - 模型能力的提升,如Accord 3.5、智普GNIM等,是AI Agent应用爆发的关键 [8] - 端测技术的进步,如AutoGLM,可以大幅降低AI Agent的成本和提高准确率 [9][10][11][12][13][14] - 端测+AI Agent正在成为一个重要的产业趋势,可能带来巨大的算力需求 [18][19][20][21][22][23][24] - 未来会有更多科技巨头加入AI Agent硬件入口的争夺 [16][17] 总的来说,电话会议重点关注了AI Agent技术在软件、互联网、手机等行业的应用和发展,分析了其带来的两大投资机会,并对相关技术进展和产业趋势做了深入解读。

行业和公司概述 行业概述 - 智能体技术在传统制造业和电力系统中应用广泛，通过控制生产流水线提升效率，将工人经验转化为可操作信息 [1] - 智能体在金融体系中更倾向于用于内部开发，提高效率 [1] - 智能体在日常生活和工作场景中应用广泛，如完成日程安排、酒店预订等任务，以及处理日常事务 [2,3] - 多模态能力整合后的智能体能够理解图形界面，并通过大量数据训练捕捉界面按钮功能 [3] 公司概述 - 自今年二季度以来，智能体技术在制造业和医疗器械领域得到较好评价，这两个行业合规要求相对较低，更注重基础建设，更容易接受新技术 [4] - 金融、互联网等行业希望通过引入大模型和智能体概念提升产品影响力与估值 [4] - 多模态能力整合后的大模型能够处理更复杂的数据类型，包括图像、文本及其他数据形式，使其更加灵活，适应更多应用场景 [5] - 制造业与医疗器械领域是当前最积极引入大模型及其相关技术的行业 [6] - 国内在大模型应用方面的接受度和成熟度有所提升，但相较于海外大公司，国内企业的推进速度相对较慢 [7] 关键观点和论据 智能体在传统制造业中的应用 - 通过控制生产流水线提升效率 [1] - 将经验丰富的工人脑中的知识通过文字信息输入到大模型中，实现对生产过程的监测和介入 [2] - 在电力系统中也有类似应用，通过快速提效和内部赋能，将人类知识转化为可操作的信息 [2] - 金融体系如银行和券商更倾向于利用智能体进行内部开发，以提高效率 [2] 智能体在日常生活和工作场景中的应用 - 通过手机端指令完成日程安排、酒店预订等任务 [3] - 处理日常事务，如定位意识等 [3] - 多模态能力整合后的智能体可以理解图形界面，并通过大量数据训练捕捉界面按钮功能 [3] 智能体技术在下游客户中的实际落地情况 - 自今年二季度以来，智能体技术在制造业和医疗器械领域得到较好评价 [4] - 这两个行业合规要求相对较低，更注重基础建设，更容易接受新技术 [4] - 金融、互联网等行业希望通过引入大模型和智能体概念提升产品影响力与估值 [4] - 这些行业主要依靠第三方厂商更新原有 IT 系统，未完全发挥出智能体的潜力 [4] 多模态能力整合后的大模型优势 - 能够处理更复杂的数据类型，包括图像、文本及其他数据形式 [5] - 使大模型更加灵活，可以适应更多应用场景 [5] - 多模态训练需要大量数据支持，但一旦完成训练，其应用范围将显著扩大 [5] 当前行业对引入大模型及其相关技术的积极程度 - 制造业与医疗器械领域是当前最积极引入大模型及其相关技术的行业 [6] - 这两个领域对效率提升有迫切需求，合规要求相对宽松 [6] - 金融、互联网等高科技行业主要目的是提升产品影响力与市场估值 [6] - 这些行业更多依赖第三方厂商进行初步尝试 [6] 国内外在大模型应用落地方面的进展及问题 - 国内在大模型应用方面的接受度和成熟度有所提升，但相较于海外大公司，推进速度相对较慢 [7] - 主要问题包括: 1. 用户接受度和使用习惯问题 [7] 2. 技术与成本问题 [7] 3. 行业投入与变现能力问题 [8] 未来大模型生态与 APP 生态的关系 - 未来可能会倾向于没有 APP 生态，而是形成"模型生态"或"终端设备生态" [8] - 原因包括:人性化需求、接口开放与融合、垂直领域优化等 [8] - 但这并不意味着完全取代当前的 APP 形式，两者可以并行发展 [9] 国内大模型生态与终端生态的现状 - 国内目前并没有形成类似于海外的模型生态，更多的是终端生态 [10] - 缺乏像 OpenAI 或微软这样的大型机构来整合所有的生态系统 [10] - 国内能够实现商业化收费能力的大模型技术公司非常有限 [10] 大模型技术公司的发展模式及与应用厂商的合作 - 大模型技术公司的发展模式主要有两种: 1. 通过 API 或云端私有化交付轻量级服务，面向互联网及民营企业 2. 在复杂领域，通过构建生态系统获取收入 [11] - 大模型技术公司将专注于提供基础设施和核心技术，不会涉足具体应用开发 [11] - 大模型技术公司与应用厂商之间是一种相辅相成、不冲突的合作关系 [11]

行业和公司概述 行业概述 - 通信行业,重点关注AI和红利两大领域 [1][2][5] - AI行业处于第二年发展阶段,有望形成类似于移动互联网或半导体的长期大浪潮 [6][7] - 国内AI基础设施建设正在加速,包括GPU集群、光模块、芯片等领域 [7][8][9] - 国内AI应用正在从2B向2C延伸,互联网公司正加大投入 [14][15] - 军工信息化领域,如卫星通信、军工信息化系统等有望迎来业绩改善 [19] - 光通信、数据中心、电力信息化等其他领域也有望保持高增长 [20] 公司概述 - 英伟达作为AI产业龙头,市值创新高,带动整个产业链快速发展 [11][12][13] - 国内AI基础设施公司,如光模块、光芯片、交换机芯片等公司业绩向好 [7][8][9] - 高股息蓝筹股,如运营商、铁塔等,有望受益于资本市场政策支持 [5][21] - 互联网公司加大AI投入,如阿里、腾讯等,有望在2C端推出新应用 [15] 核心观点和论据 市场展望 1. A股进入中期上行周期,政策支持和流动性改善是主要驱动因素 [1][2] 2. 经济复苏可能呈现温和平稳态势,不太会出现大规模刺激 [3] 3. 新三化(智能化、国家安全化、人口老龄化)是未来几年的重点投资方向 [3][4] 4. 居民加速买入ETF也可能成为推动市场上涨的重要力量 [4] AI行业 1. AI行业处于早期发展阶段,未来10年内有望形成长期大浪潮 [6][7] 2. 国内AI基础设施建设正在加速,包括GPU集群、光模块、芯片等领域 [7][8][9] 3. 国内AI应用正在从2B向2C延伸,互联网公司正加大投入 [14][15] 4. 国内AI发展与美国存在一定差距,需要先解决流片等技术瓶颈 [16][17] 红利板块 1. 资本市场政策支持下,国企市值管理和股东回报有望提升 [21] 2. 运营商、铁塔等高股息蓝筹有望受益 [5][21] 其他领域 1. 军工信息化领域,如卫星通信、军工信息化系统等有望业绩改善 [19] 2. 光通信、数据中心、电力信息化等其他领域也有望保持高增长 [20] 其他重要内容 1. 英伟达作为AI产业龙头,市值创新高,带动整个产业链快速发展 [11][12][13] 2. 国内AI基础设施公司,如光模块、光芯片、交换机芯片等公司业绩向好 [7][8][9] 3. 国内AI发展与美国存在一定差距,需要先解决流片等技术瓶颈 [16][17] 4. 国内企业积极布局海外制造基地,如泰国等东南亚国家 [18]

行业和公司概述 - 本次电话会议涉及的行业包括制造业、工业、电力系统、金融(银行、券商)、互联网等行业 [1][2][5][6] - 会议提到了一些具体的公司和产品,包括Siri、GIMS、Salesforce等 [2][8] 核心观点和论据 1. Agent技术在不同行业的应用和发展情况 - 制造业和工业领域:可以用Agent技术控制生产流水线,沉淀和传递人工经验 [1] - 电力系统:也有类似的应用场景 [1] - 金融行业(银行、券商):更依赖Agent技术提升内部效率 [2][6] - 互联网企业:更多对Agent技术有自主研发需求 [1] 2. Agent技术与现有功能的异同 - Agent技术本质上是一种广义的概念,类似于钢铁侠中的贾维斯 [2] - Agent技术可以通过语音交互、捕捉手机界面等方式实现,需要一定的数据训练 [3][4] - 目前Agent技术在文本领域应用较多,在图形理解等方面还需要进一步发展 [3][4] 3. Agent技术在B端和C端的应用现状和挑战 B端: - 制造业和医疗行业较为积极,看重提效 [5] - 金融、互联网等行业也有应用,但主要集中在头部企业 [6][9] - 整体落地路径较慢,主要因变现能力不足、难以量化效果等 [6][9] C端: - 大众对Agent技术了解和接受程度较低,存在一定抵触情绪 [7] - 使用方式不够灵活便捷,需要进一步简化 [7][8] - 手机厂商正在尝试将Agent技术集成到手机中,以缩短普通用户使用路径 [8] 4. 未来Agent技术的发展趋势 - 未来可能向"模型生态"或"终端设备生态"发展,而非单一的应用生态 [11][12][15] - 模型厂商可能会专注于API输出和云端服务,而不会直接做应用 [16][17] - 应用厂商会主动开放接口,与模型厂商合作,提升自身产品能力 [13][14] 其他重要内容 - 国内外在Agent技术发展上存在一定差距,国内市场相对较为平稳 [6] - 大模型技术被认为是继移动互联网之后的又一次重大变革 [11]