策论AI系列（三）：人工智能主题分化存真下的投资线索-20230616-国信证券-39页_6mb
报告摘要
人工智能主题分化存真下的投资线索总结
核心内容
本报告分析了人工智能（AI）产业在国内外的表现与分化趋势，探讨了AI产业链的结构与不同层次企业的投资机会。海外和国内AI市场均经历了从普涨到分化的过程，主要体现在核心企业与普通企业的表现差异上。
主要观点
- 海外市场分化明显：SPX指数涨幅超过12.5%，其中市值占比最高的七家企业（苹果、微软、谷歌、亚马逊、特斯拉、Meta、英伟达）贡献了超过95%的涨幅，尤其是基础层和技术层企业表现优于应用层。
- 国内AIGC概念分化发生在4月之后：A股人工智能行情分为三个阶段，从普涨到分化，再到优质个股赚钱效应小幅下降。
- 企业穿越周期的关键在于产品力与业绩：英伟达和特斯拉作为代表，通过产品迭代和业绩改善实现长期增长。
- “SCIR”框架下的AI产业链分类：从供给端和应用端出发，将AI企业分为Supplier（基础层和技术层）、Combiner（AI作为介入方）、Invoker（调用大模型）、Refiner（垂域小模型演化）四类。
关键信息
海外AI产业链分化
- 基础层：代表企业如NVIDIA、AMD、Intel，涨幅较好，NVIDIA表现最佳。
- 技术层：Meta、Google、Microsoft、Amazon等，Meta表现优于其他企业。
- 应用层：代表企业如BIGBEAR、BuzzFeed、Lemonade等，波动较大，受短期看点影响。
国内AI产业链分化
- A股市场：AIGC概念在4月后开始分化，赚钱效应逐渐减弱。
- 国内大模型进展：如商汤、阿里、科大讯飞等企业，聚焦中文场景，具备较强的算法能力。
- 应用端企业：如Adobe、Salesforce、C3.AI、Dynatrace等，通过AI技术提升产品功能，增强用户体验。
企业案例分析
英伟达
- 从2013年至今，股价涨幅超百倍。
- 主要受益于数据中心和游戏业务的高增长，尤其是2022年以后，数据中心收入成为主要贡献项。
- GPU架构不断迭代，如Pascal、Volta、Turing，推动技术发展与市场需求。
特斯拉
- 近10年股价涨幅超百倍，通过完善S3XY产品矩阵和AI技术提升实现增长。
- 在2022年AI浪潮下，股价反弹，但面临市场竞争和产能压力。
SCIR框架下的投资机会
- Supplier（供给端）：基础层和技术层企业长期受益于AI需求增长，关注算力和算法的供给能力。
- Invoker（调用大模型）：如Adobe、Salesforce等，直接调用大模型提升产品效率。
- Combiner（部分功能AI介入）：如Salesforce、C3.AI等，通过AI优化产品逻辑，提升用户体验。
- Refiner（垂域小模型演化）：如游戏、金融、数据处理等，依赖企业数据和大模型微调，发展周期较长。
分化程度排序
- Refiner > Combiner > Invoker > Supplier
风险提示
- 本文列举的公司和个股仅作为历史复盘，不构成投资推荐。
图表目录摘要
- 图1：SPX指数主要涨幅与7支核心标的分化严重
- 图2：7支核心标的贡献超过SPX涨幅的95%以上
- 图3：SPX、纳指风险溢价水平创新低
- 图4：NDX.GI、SPX.GI的EPS2Y CAGR持续修复
- 图5：Meta持续上修盈利预测
- 图6：美股GICS信息技术行业资产负债率整体偏低
- 图7：4月以来AIGC相对全A超额收益放缓
- 图8：个股视角下4-5月AIGC、人工智能概念赚钱效应转弱
- 图9：人工智能概念股4月以来周频涨跌幅中位数录得一定回撤
- 图10：AI处于分化存真阶段2，自下而上精选赛道+标的
- 图11：人工智能技术架构及海外重点企业
- 图12：从代表公司的表现上看，基础层>技术层>应用层
- 图13：全球数据总量预测
- 图14：全球数据中心负载任务量预测
- 图15：全球AI芯片市场规模预测
- 图16：独立GPU出货量排名
- 图17：LLaMA模型超参数一览
- 图18：SAM模型原理及结构简览
- 图19：DINOv2数据处理管道原理示意
- 图20：Meta发布多模态AI模型ImageBind
- 图21：ImageBind可实现的能力
- 图22：英伟达创新历程
- 图23：英伟达股价变化情况及行业变化复盘
- 图24：英伟达2016-2018年超额回报及2019年跑输行业的主要原因
- 图25：英伟达深度学习产品深入布局各行业
- 图26：英伟达广泛布局人工智能领域
- 图27：英伟达GPU架构演进史
- 图28：2018-2022年Graphic Segment收入
- 图29：FY19-FY23 Graphic Segment营业利润
- 图30：2019年末至2021年末，英伟达主营业务收入持续高增
- 图31：2022年数据中心收入首次超过游戏，成为主要贡献项
- 图32：FY2Q24英伟达业绩指引
- 图33：近10年特斯拉股价涨幅超百倍
- 图34：2012-2015年特斯拉复盘
- 图35：2015年末-2019年末特斯拉基本面复盘
- 图36：2019年末至2021年末特斯拉复盘
- 图37：2022年至今特斯拉复盘
- 图38：AI产业视角下的“SCIR”框架
- 图39：部分大语言、多模态模型训练成本一览
- 图40：2019-2022年大语言和多模态模型参数量对比
- 图41：大语言与多模态大模型时间线和国家隶属关系
- 图42：Duolingo Max Explain My Answer
- 图43：Duolingo Max Roleplay
- 图44：Duolingo与Chegg股价分化
- 图45：Duolingo与Chegg核心内容对比
- 图46：企业用户可在企业版Adobe Express中使用Firefly
- 图47：Adobe Firefly界面
- 图48：Adobe Firefly使用场景一览
- 图49：Adobe年初至今小幅跑赢纳指
- 图50：Adobe营业收入及归母净利润
- 图51：Einstein GPT帮助用户进行商业分析
- 图52：Einstein GPT帮助用户生成代码
- 图53：人工智能产业周期下SCIR的受益区间
- 图54：四类企业营收/营收增速指引
- 图55：四类企业净利润、净利润增速、ROE指引
- 图56：四类企业历史营收一览
- 图57：四类企业历史净利润、ROE一览
基础数据
| 指数/指标 | 值 |
|---|---|
| 中小板/月涨跌幅(%) | 7421.96/1.93 |
| 创业板/月涨跌幅(%) | 2270.06/-1.05 |
| AH股价差指数 | 138.68 |
| A股总/流通市值（万亿元） | 77.35/68.33 |
相关研究报告
- 《策略深度研究·估值跟踪-从市盈率及分化程度看A股近期变化》
- 《策略深度研究-ESG指数和ESG基金的比较分析》
- 《策略深度研究-多视角下的“中特估”投资范式》
- 《产业链ESG系列研究(三)-金融业ESG实践与高质量信息披露》
- 《产业链景气度系列研究(三)——TMT产业景气投资框架》
总结
- AI产业在海外和国内均经历了从普涨到分化的过程，核心企业表现突出。
- 企业穿越周期的关键在于产品力和业绩表现。
- “SCIR”框架为AI产业链提供了清晰的分类和投资逻辑，不同层次企业受益节奏不同。
- Refiner类企业因垂域小模型演化，发展周期较长，需关注企业数据和AI结合的进展。
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