涉及的行业与公司 * 行业：中国人工智能（AI）与计算芯片行业、全球AI芯片设计、半导体设备[1][2][3][4] * 公司：阿里巴巴（Alibaba）、百度（Baidu）、科大讯飞（iFlytek）、地平线（Horizon Robotics）、北方华创（NAURA）、中微公司（AMEC）、华为（Huawei）、寒武纪（Cambricon）[1][4][7][9][14][15] * 全球科技巨头：谷歌（Google）、亚马逊（Amazon）、Meta、微软（Microsoft）[2][6] 核心观点与论据 中国AI计算本土化进程加速 * 尽管进口AI芯片存在不确定性，但国内计算能力仍在发展，主要受国家政策支持及大型科技公司/本土供应商对研发投入的承诺驱动[1] * 国内GPU厂商与互联网公司的持续研发投入推动芯片性能快速提升，尽管与顶尖水平仍有差距[1][3] * 通过超级节点（如阿里巴巴的Panjiu 128卡超级节点、华为的CloudMatrix 384）进行系统级扩展，提升单个机架的GPU数量，部分抵消了单个国产GPU的性能差距，提供更高的机架级计算能力[1] * 这种设计使国产芯片能够支持更复杂的推理场景（如长上下文和多模态模型），并有望长期支持训练工作负载[1] * AI模型开发者（如DeepSeek）正优化算法以适应国产GPU，例如采用本土团队开发的GPU内核编程语言TileLang，更好地适配华为昇腾和寒武纪等本土计算生态[1] 全球及中国科技巨头加速自研AI芯片 * 主要互联网公司加速内部ASIC开发，以优化内部工作负载并提升性价比[2] * 谷歌是自研AI芯片的早期先驱（2016年TPU v1），已迭代多代，从推理扩展到训练，当前TPU v7 Ironwood支持大规模模型部署[2][6] * 亚马逊推出Trainium用于训练和推理，Meta（MTIA）和微软（Maia）也开发了定制AI芯片[2][6] * 百度已开发三代昆仑芯片，最新昆仑P800支持其模型并实现了30,000卡集群[2][7][8] * 阿里巴巴也开始部署自研芯片用于AI训练工作负载[2][10][11] 国产AI芯片进展与挑战 * 硬件性能：前沿国产GPU的计算能力现已匹配英伟达安培架构（如A800），下一代目标瞄准霍珀架构（如H800），但仍落后于英伟达2024年发布的最新Blackwell系列一代[3][13] * 软件生态：部分国产芯片厂商已构建自有软件栈或通过翻译工具增加CUDA兼容性，提高了工程师的迁移效率，但不同生态系统间的碎片化意味着模型通常需要重新编译和优化，限制了可扩展性[3] * 供应链能力：除了芯片设计质量，中国在先进制程工艺和高带宽内存生产方面的能力仍处于早期阶段[3] 具体公司进展与订单 * 百度：第三代昆仑P800芯片与百舸平台紧密协作，在模型适配、网络和算子优化方面具有优势，展示了30,000卡P800集群和64卡超级节点机架[7][8] 昆仑芯片获得中国移动电信AI项目价值超过10亿元人民币的芯片订单[8] * 阿里巴巴：其半导体部门T-Head通过收购和整合，建立了全栈芯片组合，包括含光800 AI芯片等[9][10] 最新AI芯片PPU据报道在关键硬件规格上接近英伟达A800，具备96GB内存和700GB/s芯片间带宽[10] 发布了Panjiu超级节点（128 AI芯片/机架）和灵骏AI集群[11] 与中国联通等合作，在青海西宁投资3.9亿美元建设数据中心，使用阿里巴巴等中国公司的芯片[12] 投资观点与风险提示 * 看好阿里巴巴和百度，因其自研芯片的持续进展可能加强其在AI价值链中的定位和持续的AI投资[4] * 强调科大讯飞的独特定位，因其在将国产硬件与其大语言模型开发对齐方面取得领先进展[4] * 在科技公司中，偏好地平线（边缘AI）、北方华创和中微公司（中国半导体设备厂商）[4] * 行业风险包括：竞争格局演变和竞争加剧、技术及用户需求快速变化、货币化不确定性、流量获取和内容及品牌推广成本上升、IT系统维护、国际市场扩张、市场情绪不利变化、监管变化[16] * 投资中国半导体行业风险较高，包括快速的技术变革、日益激烈的竞争、宏观经济周期暴露、财务结果难以预测、估值挑战以及政治风险（如政府政策和供应链限制）[17] 其他重要内容 * 报告包含了英伟达与阿里巴巴、百度、寒武纪等中国厂商的AI芯片技术规格详细对比[13][14] * 报告列出了华为昇腾芯片的未来路线图（Ascend 910C 至 970），显示了其性能提升计划[15] * 报告附有全球及中国云服务提供商AI ASIC发展路线图[6]

涉及的行业或公司 * 百度公司及其核心业务，包括广告、AI云、Apollo Robotaxi、昆仑芯片、爱奇艺等[1][2][18] * 中国互联网、人工智能、云计算、自动驾驶和芯片行业[1][2][18] 核心观点和论据 投资评级与估值 * 维持对百度的买入评级，12个月目标价BIDU为154美元，9888 HK为150港元，对应28 4%和28 6%的上涨空间[1][2] * 目标价基于18倍2026年预期市盈率，但认为集团市盈率未完全反映云和Robotaxi业务因目前利润率较薄的价值，净现金及长期投资仍占市值的60%以上[1][2] * 牛市、基准、熊市情形下股价潜在涨幅分别为76%、28%、-20%[1] * 当前估值为14倍远期市盈率或6倍剔除净现金的市盈率，风险回报具有吸引力[1] 第三季度业绩预期与关键焦点 * 预计第三季度运营利润将同比大幅下降70%，主要因广告业务运营杠杆恶化（同比-22%）及AI相关投资增加[21] * 市场已基本消化第三季度利润同比显著下降的预期，焦点将转向第四季度及2026年的云和AI业务环比趋势[1] * 预计第三季度将是集团销售额下降的低点和利润率的底部，非广告收入将继续保持25%以上的同比增长[1] * 云业务增长可能从上半年的34%放缓至下半年的20%左右，波动主要源于项目制收入确认，而基于GPU的订阅收入应保持稳健（第二季度同比增长50%）[2] * 其他收入（包括Apollo Robotaxi和昆仑芯片外部销售）应保持高位，并进一步促进收入多元化[21] 各业务板块分析与展望 **AI云业务** * 预计云业务增长在项目制收入平滑后，可持续达到25%以上，未来两年实现10%的EBITA利润率[2][34] * 百度拥有全栈AI云能力（从自研芯片到SaaS应用），GPU和订阅制云业务增长更快，在第二季度占企业云收入的50%以上[27][33] * 昆仑芯片P800版本支持从10K GPU集群扩展到30,000 GPU集群，并获得中国移动十亿人民币级别的订单[46] * 百度文库、百度网盘等AI软件拥有1 8亿月活跃AI功能用户，其用户留存率和估值倍数可能被市场低估[27][33] **Apollo Robotaxi** * 第二季度车队规模超过1千辆，并加速向2025年底的2 5千辆目标迈进，在国内领先，规模可比Waymo[40] * 第二季度乘车次数环比增长57%，在武汉等高密度城市已实现单位经济效益盈亏平衡，平均每公里ASP为1 5-2元人民币[40] * 对Apollo的估值为80亿美元或每股23美元，基于2031年预期EV/NOPAT的18倍并以13%折现至2026年[28][40] **广告业务** * 传统搜索广告继续面临用户参与度和使用时长压力，AI搜索内容占65%以上但目前增量货币化潜力有限[19] * 然而，AI代理和数字人计划正在形成规模，目前已占广告收入的15%，并呈现快速增长渗透，新广告形式出现有望使搜索下滑在未来几个季度逐步缓和[19] **资产价值释放潜力** * 潜在价值释放包括：1）巨额净现金储备和长期投资；2）通过潜在的香港主要上市和南向通纳入吸引更多元化投资者和资金流；3）昆仑芯片等关键子公司资产的价值释放[18][45] * 净现金储备为220亿美元（每股64美元），长期投资为60亿美元（每股17美元）[28][42] * 近期的自由现金流压力源于与AI和芯片采购相关的资本支出大幅增加，但这也会为百度的内部使用和外部客户带来正回报[44] 其他重要内容 近期催化剂与关键风险 * 近期关键事件包括：11月13日的百度世界大会、11月中旬左右的第三季度财报、潜在的香港主要上市和2026年南向通纳入、子公司资产价值释放的更新[20] * 主要风险包括：AI云竞争和芯片供应制约增长前景、国内Robotaxi车队扩张慢于预期、搜索广告进一步显著下滑导致集团利润率和运营现金流恶化[22] 财务数据与预测 * 预计2025年总收入为1293 22亿人民币（同比下降2 9%），2026年恢复至1375 28亿人民币（同比增长6 3%）[5][12] * 预计2025年EBITDA为249 45亿人民币（同比下降23 5%），2026年恢复至306 71亿人民币（同比增长23 0%）[5][12] * 预计2025年每股收益为51 25元人民币（同比下降33 6%），2026年恢复至63 00元人民币（同比增长22 9%）[5][12] * 预计AI云和其他业务（包括Apollo、小度、昆仑等）对总收入的贡献将从2024年的36%提升至2027年的53%[25][26] 用户参与度趋势 * 百度应用的月活跃用户自2025年1月以来同比上升，但日活跃用户和总使用时长同比呈下降趋势[51]