【计算机】行业2023年5月份投资策略暨财报总结：2022行业业绩承压，AI应用+算力双轮发力_20页_2mb

计算机行业2023年5月投资策略暨财报总结

核心内容概述

2022年计算机行业整体业绩承压，受宏观环境影响，板块营收同比增长6.5%，但归母净利润同比下滑39.2%。主要原因是销售和研发费用大幅增加，分别增长11.8%和17.5%。2023年第一季度，板块营收同比增长5%，归母净利润同比增长104.2%，盈利能力显著改善。AI技术的推动是行业复苏的重要催化剂，板块估值和公募基金配置比例均有所提升。

主要观点

• 业绩表现：2022年计算机板块营收增长受限，利润下滑严重；2023年Q1业绩显著改善，净利润高增。
• AI催化：AI技术在应用端和算力端持续发力，推动行业增长。
• 投资建议：维持“超配”评级，重点关注AI+应用赛道。
• 风险提示：经济恢复不及预期、AI商业化落地不及预期、中美贸易摩擦加剧。

关键信息

2023年Q1业绩亮点

• 营收：2,328.5亿元，同比增长5%。
• 归母净利润：50.2亿元，同比增长104.2%。
• 毛利率：26.39%，同比提升1.14PCT。
• 净利率：2.25%，同比提升1.10PCT。
• 机构配置：公募基金配置比例达6.99%，环比提升3.24PCT。

AI技术推动行业发展

• 应用端：微软、Meta等海外巨头积极布局AI，国内公司如科大讯飞、金山办公、三六零等也在AI赋能产品，推动B、C端应用。
• 算力端：GPT5后NLP大模型逐步收敛，ASIC技术将大有可为，头部厂商积极切入该领域。

重点公司盈利预测

行业板块表现

云计算板块

• 营收：2022年11,394.6亿元，同比增长6.5%。
• 净利润：2022年291.1亿元，同比下滑39.2%。
• 2023Q1营收：2,328.5亿元，同比增长5%。
• 2023Q1净利润：50.2亿元，同比增长104.2%。
• 代表公司：金山办公、广联达等，表现较为稳健。

信创板块

• 营收：2023年Q1整体表现不一，部分公司如神州数码、纳思达增长显著。
• 净利润：多数公司表现承压，但部分细分赛道如密码行业表现良好。
• 发展趋势：信创从党政走向行业，成为计算机公司主要方向。

网络安全板块

• 营收：整体承压，但部分公司如电科网安、三未信安表现较好。
• 净利润：多数公司出现下滑，但密码行业和数据安全方向表现突出。
• 未来展望：随着数据安全和信创发展，板块有望回暖。

金融IT板块

• 营收：2022年整体表现较好，但部分公司如长亮科技、宇信科技出现亏损。
• 净利润：证券IT受宏观环境影响较大，但银行IT仍保持较高利润。
• 发展趋势：随着金融信创推进，板块仍有望增长。

医疗IT板块

• 营收：整体承压，但部分公司如嘉和美康表现良好。
• 净利润：多数公司出现下滑，但长期需求刚性，有望恢复。
• 未来展望：国家政策支持和经济复苏将推动板块回暖。

工业软件板块

• 营收：2022年多数公司保持增长，部分公司如中望软件、霍莱沃表现突出。
• 净利润：整体保持正增长，智能制造趋势明显。
• 未来展望：经济复苏和国产化替代将推动板块增长。

汽车智能化板块

• 营收：2022年整体增长，但部分公司如锐明技术、道通科技表现不佳。
• 净利润：多数公司保持增长，但受宏观环境影响较大。
• 未来展望：经济复苏后有望回暖。

重点公司与机构配置

• 机构重仓持股金额前十：金山办公、海康威视、恒生电子、科大讯飞、广联达、纳思达、深信服、同花顺、宝信软件、中科创达。
• 机构加仓前十：三六零、海康威视、大华股份、商汤-W、科大讯飞、中科曙光、紫光股份、创业慧康、卫宁健康、二三四五。
• 机构减仓前十：金蝶国际、纳思达、电科网安、用友网络、网宿科技、广联达、远光软件、中国软件国际、赛意信息、中科创达。

图表目录

• 图1：计算机板块营收及增速（亿元）
• 图2：计算机板块归母净利润及增速（亿元）
• 图3：计算机板块单季度营收及增速（亿元）
• 图4：计算机板块单季度归母净利润及增速（亿元）
• 图5：计算机板块销售毛利率逐季变化情况
• 图6：计算机板块销售净利润逐季变化情况
• 图7：2022年计算机板块净利润增速分布
• 图8：2023Q1计算机板块归母净利润增速分布
• 图9：计算机板块估值高于历史中枢
• 图10：2019Q1-2023Q1基金重仓持有计算机比例
• 图11：微软积极拥抱AI
• 图12：Sam通用分割模型
• 图13：NVIDIA推理平台
• 图14：科大讯飞AI学习机批改学生作业后生成批改报告
• 图15：科大讯飞将在医疗、教育等行业率先落地
• 图16：WPSAI率先嵌入轻文档
• 图17：WPSAI向AIGC、阅读理解和问答、人机交互迈进
• 图18：算力、数据、参数量三者均变大的时候模型效果才会越来越好

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