2023Q1收入同比微降，2023Q1归母净利润显著回升。我们统计了326家板块上市公司（采用中信计算机指数，剔除B股、ST等个股）近期的业绩表现情况。从收入角度看，2022年全年和2023Q1收入同比增速分别为6.9%和-0.7%；从净利润角度看，2022年板块归母净利润降幅较大（同比-33.1%），但2023Q1则出现明显回升（同比+49.0%），我们认为是由于2022年宏观环境影响所致。
22年板块毛利率、净利率水平均有所下滑，23Q1有所回升。从毛利率和净利率角度看，2022年全年板块整体毛利率、净利率较上年均有明显下滑，板块的毛利率、净利率分别下滑1.2pcts、1.7pcts；2023Q1则较22Q1略有回升，毛利率、净利率分别回升0.5pcts、0.6pcts。从费用率角度看，2022年计算机板块的整体销售、管理、研发费用率较上年分别变动-0.0pcts、-0.1pcts、+0.2pcts，变化不明显；2023Q1销售、管理和研发费用率较22Q1分别提升0.5pcts、0.2pcts、0.6pcts。从费用率数据看出，计算机公司在2023年有加大投入，我们认为，费用率的整体提升虽然对短期的利润带来压力，但能够为部分公司未来业绩的提升和改善打下基础。
2022板块经营性现金流表现良好，2023Q1较上年同期有所改善。2022年，板块内公司销售商品、提供劳务收到的现金较上年有所上升，但收现比有所下滑，经营性现金流净额较2021年大幅提升，净现比也显著提升。23Q1板块的整体现金流情况都较2022Q1有所改善，收现比和净现比都有所上升。
2022年，计算机公司人员保持增长。2022年，板块内公司平均职工人数约3846人，同比增长3.10%，2019-2022年CAGR为6.55%，可见近年来计算机公司人员保持着平稳增长。由于计算机公司加速了人员扩张，这也导致期间费用率略有上升。
计算机板块内公司持续加大研发投入。2022年，板块研发支出总规模为1147.64亿元，同比增长10.97%，保持快速增长的态势。2019-2022年，研发支出在5000万以下的公司占比快速减少，由2019年的35.28%下降到2022年19.02%，研发支出在[0.5亿,1亿)、[1亿,2亿)、[2亿,5亿)和5亿以上的公司占比均有所提高。板块内研发支出在1亿以上的公司逐步增加，由2019年的137家增加到2022年的184家，占比则由42.02%上升到56.44%，其中研发支出在5亿以上的公司占比从19年的10.74%上升到22年的14.72%，占比提升迅速。
2023年至今表现突出个股主要集中于AI和数据要素主线。年初至今，计算机板块涨幅前十名分别为万兴科技（+373.50%，AI主线）、金桥信息（+365.57%，AI主线）、中科信息（+225.08%，AI主线）、朗科科技（+205.00%，存储）、亚康股份（+185.00%）、海天瑞声（+176.39%，AI主线）、曙光数创（+173.91%，AI主线）、中远海科（+157.89%，数据要素主线）、拓尔思（+150.81%，AI+数据要素）、福昕软件（+143.64%，AI主线），其中AI主线有6个，数据要素主线有1个，AI+数据要素有1个。可以看到，2023年初以来表现突出的个股主要集中于AI和数据要素主线，我们认为，今年下半年，AI和数字经济将为计算机行业注入强劲动力，共同推动行业上行。
2.1大模型风起云涌，国内企业加速追赶
ChatGPT的诞生带来了全球人工智能大模型的浪潮，全球科技巨头纷纷入局。2022年11月30日，OpenAI正式推出了AI聊天机器人ChatGPT，由于其在各种对话交互处理中的性能表现出色，自上线之后就迅速走红，仅一周就吸引了超过百万用户，更是打破了最快用户破亿应用的纪录。随后，全球的科技巨头纷纷布局大模型，国外谷歌、Meta等巨头加速追赶OpenAI的步伐，国内的各大厂商也开始陆续发布自己的大模型产品。
BERT、GPT等模型技术路线都是基于Transformer的延展。近年来，基于Transformer架构又发展出Bert模式、GPT模式、混合模式三种路径。BERT是谷歌于2018年推出的模型，可以近似理解为根据上下文进行“完形填空”，适合做自然语言理解类任务；而OpenAI同年推出的GPT可以类比于“单字接龙”，适合做自然语言生成类任务；2019年谷歌推出的T5模型则结合了上述两种方法。随着OpenAI的成功，业界逐渐认同GPT的模式在做参数规模很大的模型的时候是更优的，当前多数主流大语言模型也是基于GPT技术路线。
国外巨头技术领先，国内企业仍在纷纷追赶，闭源模型仍是大趋势。OpenAI于2023年3月发布了GPT-4，成为当前性能最优秀的大语言模型。美国其他科技巨头也相继推出自己的大模型，Meta开源了LLaMA模型并在持续迭代中，为许多科研机构与高校提供了进一步研发的基础；谷歌在2023年5月推出了PaLM2大模型，对边缘侧设备的智能化进行布局。我国企业也纷纷加入大模型的战局，根据《中国人工智能大模型地图研究报告》，我国参数规模达到10亿以上的大模型已经达到79个，其中自然语言处理仍是目前大模型研发最为活跃的重点领域，其次是多模态领域，在计算机视觉和智能语言等领域的大模型还较少。从模型开源角度来看，目前全球的科技巨头中仅有Meta提供的LLaMA模型是开源的，国内厂商大部分都选择了闭源的道路。
2.2应用端创新百花齐放，下半年有望密集落地
AI大模型的能力边界仍在不断拓展。根据红杉中国的报告，目前大模型在文本、代码、图像、视频等领域都取得了不错的应用进展，尤其是在文本生成对话领域已经有了较为成熟的应用，未来大模型将继续拓展在3D建模、游戏、工业软件等领域的进一步应用，AI大模型的能力边界仍在不断拓展。我们认为，能力边界的拓展将使得大模型逐渐走向生态化，通过大模型替代大部分人工成为可能。
大模型开始朝着建立生态的方向发展，微软与OpenAI的合作走在前列。3月23日，OpenAI开放了ChatGPT第三方插件功能，用户可以通过安装第三方插件的方式让ChatGPT能够获取实时的数据信息，这一插件功能被认为是ChatGPT上的“AppStore”，大模型的生态也将基于插件而不断拓展。微软作为OpenAI最大的投资合作方，也成为了“微软+OpenAI”生态中的重要部分。2023年3月，微软相继推出了基于GPT-4的NewBing搜索引擎和Microsoft365Copilot，用大模型的能力把整个协同办公的生态从底层打通。5月，微软又在Build开发者大会上推出了WindowsCopilot，将传统的操作系统交互方式用AI进行了重塑，同时微软还和OpenAI统一了插件标准，ChatGPT上能够使用的第三方插件，在Bing搜索、WindowsCopilot层级都能够使用，“微软+OpenAI”生态的范畴仍将持续拓展。
未来大模型产业将呈现基础层大模型—中间层行业中小模型—应用层个性化服务的结构。我们认为，未来基础的大模型将会逐步统一，形成多个寡头格局，开发者将基于少数大模型进行进一步开发，MaaS（ModelasaService）形式将成为大模型对外落地的主要形式；中间层针对于垂直领域训练中小模型，向下对接大模型能力，向上支撑个性化AI应用；应用层则基于不同的细分场景，实现个性化的应用落地。
我们认为，AI大模型在以下几个领域的应用具有显著的价值：
2.3智能算力成为确定性受益方向
2.3.1人工智能走入大模型时代，智能算力需求极大提升
机器学习进入大模型时代，通用大模型的训练、垂直行业大模型的训练以及推理都需要大量的智能算力做支撑。从2022年底，随着ChatGPT成功带来的新一代AI浪潮，国内外GPT4、文心一言等通用大模型相继发布。这些大模型的训练需要数千亿参数，以及上千GB的高质量数据，大模型的训练迭代将极大地拉动了智能算力的需求。另外，日后随着模型的成熟落地和推广，模型推理所需的智能算力也将逐渐增加，占比不断提高。同时，垂直行业的大模型训练也需要大量的智能算力，基于大模型的多场景应用也不断拓展。在未来，随着AI技术对传统行业赋能作用日益凸显，催生出更大智算需求成为必然。
智能算力规模高速增长，中国智能算力预计2026年突破ZFLOPS量级（1ZFLOPS=1000EFLOPS）。在大模型取得突破、应用场景的广泛开拓与深入发展的背景下，智能算力需求将在未来几年迎来井喷。据IDC数据与预测，2021年中国智能算力规模达到155.2EFLOPS，并在之后的几年始终保持稳健增长态势，预计到2026年将突破进入每秒十万亿亿次浮点计算级别，智能算力实现1,271.4EFLOPS的庞大规模，2021-2026年期间，预计年复合增长率达到52.3%。
2.3.2芯片、服务器、云计算企业有望持续受益
AI芯片需求上涨，AI推理芯片份额提升，国产替代在即。
AI需要多元异构算力提供支持，拉动AI芯片需求。人工智能算法需要从海量的图像、语音、视频等非结构化数据中挖掘信息。大模型的训练、场景化的微调以及推理应用场景，都需要算力支撑，而以CPU为主的通用计算能力已经无法满足多场景的AI需求。因此以CPU+AI芯片（GPU、FPGA、ASIC）提供的异构算力将成为智能计算的主流方案。
中国AI芯片市场将保持高速增长，AI推理芯片份额有望持续提升。据艾瑞咨询，2022年中国的AI芯片市场规模约385亿元，其中AI训练芯片以及AI推理芯片的占比分别为47.2%和52.8%。到2027年，中国的AI芯片市场规模预计将达到2164亿元，中国AI训练芯片与推理芯片的比例将分别达到23.7%与76.3%，其中推理芯片占比随着AI模型的优化落地将不断提高。
英伟达占据80%的中国AI芯片市场，国产化AI芯片占比有望提升，海光、寒武纪等或将持续受益。目前，英伟达凭借其AI芯片的超高性能，占中国加速卡市场的80%以上。海光信息、寒武纪等巨头坚持迭代升级，其产品性能日益提升，有望获得更多市场份额，实现国产替代。相比于AI训练芯片，推理芯片的性能要求以及精度要求较低，部分国产AI芯片凭借其良好性能以及性价比能够满足推理端的需求，我国AI芯片国产化占比有望提升。
AI计算需求提升有望持续拉动AI服务器需求，浪潮信息、中科曙光等AI服务器龙头有望持续受益，拓维信息、四川长虹等基于华为“鲲鹏+昇腾”的AI服务器生产商，也有望受益。
中国加速服务器市场有望快速增长，预计2026年市场规模超一百亿美金。据IDC,2021年，中国加速服务器市场规模达到53.9亿美元，同比增长68.6%。其中，GPU服务器仍然占据主导地位，市场份额近90%。与此同时，NPU、ASIC和FPGA等非GPU加速服务器以43.8%的增速实现了11.6%的市场份额，达到6.3亿美元。另外，IDC预测，到2026年，中国加速计算服务器市场将达到103.4亿美元。
相比于AI芯片，AI服务器的技术壁垒较低，浪潮信息、中科曙光等中国服务器厂商占领了AI服务器绝大部分市场，有望持续受益于智能算力需求提升。其中，浪潮信息的AI服务器在世界市场和中国市场均蝉联第一位，是AI服务器行业的顶尖巨头。而中科曙光是高性能计算的龙头，响应国家号召建设曙光5A级智算中心，覆盖全算力精度，赋能人工智能应用场景落地。拓维信息和四川长虹则是华为的亲密合作伙伴，依托“昇腾+鲲鹏”打造AI服务器。
众多厂商积极布局“云上”AI算力
英伟达发布DGX云服务，提供云上算力。近日，“军火商”英伟达发布了DGX云服务，提供专用的NVIDIADGXAI超级计算集群，并且搭配了AI软件，使客户可以通过网络浏览器访问AI超算。每个DGX云实例由八个A100、或是H10080GTensorCoreGPU支持。目前，该服务已经与Azure、GoogleGCP、以及OracleOCI开展合作。
随着AI算法的计算需求不断增加，将有越来越多的企业使用云计算平台来满足其计算需求，中立云计算厂商有望持续受益。云计算厂商可以为企业提供灵活的计算资源，帮助企业更好地管理其计算需求，提高其计算效率和灵活性，减少部署和管理本地计算基础设施的复杂性。除了华为云等国内外云计算巨头，优刻得、深桑达旗下中国电子云等第三方中立厂商也在积极参与AI云服务，有望持续受益于AI算力需求的提升。一方面，这些厂商可以作为客户除云大厂外的第二选择。另外，这些厂商具有中立方的身份优势，不会和下游客户产生竞争，更容易获得客户信任。
3.1数字经济政策频繁落地，成为我国发展重心
3.1.1全球步入数字经济时代，数据成为产业发展新引擎
信息时代到来，数字经济展现出日益显著的推动作用。随着信息通信技术、大数据技术、人工智能技术的发展，我们进入了数字经济时代。经过多年发展，数字经济规模占我国GDP比重持续提升，进入高速发展阶段。数字经济规模由2008年的4.8万亿增长到2022年的50.2万亿，2015-2022年CAGR达到15.2%；数字经济规模占GDP比重不断提升，2022年数字经济占GDP比重达到41.5%，较2015年增长14.5pct。
3.1.2我国政策频繁出台，大力推动数字中国建设
中共中央、国务院发布数字中国建设纲领，构筑国家竞争新优势、推进全面建设社会主义现代化国家。2023年2月27日，中共中央、国务院印发《数字中国建设整体布局规划》（简称《规划》）。《规划》提出了数字建设的布局要按照“2522”框架进行推进，即夯实“两大基础”——数字基础设施和数据资源体系，推进数字技术与经济、政治、文化、社会、生态文明建设“五位一体”深度融合，强化数字技术创新体系和数字安全屏障“两大能力”，优化数字化发展国内国际“两个环境”。另外，《规划》为我国数字建设提出两大目标：到2025年，数字中国建设取得重要进展，在数字基础设施、数据资源、政务数字化等方面取得积极进展；到2035年，我国数字化发展水平进入世界前列，体系建设布局完善，各领域发展协调充分，支撑我国全面建设社会主义国家。
3.1.3数据要素以及数字基建是数字中国两大底座，是上层应用百花齐放的基础
3.2数据要素顶层设计已定，各领域实践探索正在展开
3.2.1重磅政策持续发布，有望迎来数据要素元年
2022年12月19日，中共中央、国务院印发《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（以下简称“数据二十条”）。政策旨在充分激活数据要素潜能，将数字经济做强做优做大，为经济发展增加新动能，为国家竞争构筑新优势。“数据二十条”主要从总体要求、数据产权、流通交易、收益分配、安全治理及保障措施六个方面提出二十条意见，指导数据要素市场发展，
2023年2月27日，中共中央印发《数字中国建设整体布局规划》。其中提出数字建设的布局要按照“2522”框架进行推进，夯实“两大基础”——数字基础设施和数据资源体系，推进数字技术与经济、政治、文化、社会、生态文明建设“五位一体”深度融合，强化数字技术创新体系和数字安全屏障“两大能力”，优化数字化发展国内国际“两个环境”。
2023年3月，中央组建数据局。中共中央、国务院印发《党和国家机构改革方案》，文件中提出，将中央网信办与国家发改委部分职责合并，组建国家数据局，由国家发改委管理，负责协调推进数据基础制度建设，统筹数据资源整合共享和开发利用，统筹推进数字中国、数字经济、数字社会规划与建设。
3.2.3数据资源持有方、公共数据运营方、数据加工服务方有望持续受益
根据数据的价值释放过程，我们总结出有三方主体将持续受益于数据要素化进程的不断推进。三方主体分别为：拥有大量数据的数据资源持有方、具有可靠国资背景的公共数据运营方和数据要素全产业链中的技术服务提供商：
公共数据运营方：国资背景赋予可靠背书。国资背景的数据运营商打造可信政务数据平台，政府掌握了大量高价值的数据和信息，在保障安全的同时亟待开发利用。近年来，国家高度重视数据要素市场发展，这些沉睡的政务数据将通过打造安全可信数据运营平台的方式被唤醒。政务数据价值大，但敏感程度较高。具有国资背景、可靠可信、且具有一定技术实力的企业将成为运营政务数据，打造政务信息化平台的最佳选择。
技术服务提供商：全面赋能数据要素产业链。数据要素产业链较长，在数据采集、存储、标注、运营、处理分析、交易等各个环节都需要先进技术进行支持。如何利用技术进行数据价值挖掘、保护隐私、建立互信，都是数据要素市场发展的关键问题。众多技术实力出众的企业将在数据采集存储、数据加工分析、打造数据运营平台、打造数据交易平台等方面展开业务，如建立隐私计算平台、进行数据标注、施行数据清理等。这些企业将在数据要素的发展进程中持续受益。
3.3算力网络成为数字基建重要方向，算力中心建设与算力调度交易成为趋势
3.3.1算力将成为水电一样的普惠资源，全国一体化算力网络建设势在必行
3.3.2确定性网络、算力调度、算网安全三大技术难点亟待攻克
构建确定性网络、算力调度与安全成为算网建设中亟待攻克的难点。首先，由于传统的尽力而为网络架构会导致数据传输的稳定性不足，都带来带宽时高时低、时延时短等问题，只能满足网络时效性较低的场景需求，例如数据备份、AI训练等冷数据处理。而目前，智能驾驶、远程医疗、智能农业、工业控制等新兴业务催生时延为1-10ms的端到端需求，因此急切呼唤着可提供“准时、准确”数据传输服务质量的新一代网络，即确定性网络。此外，目前算网建设在全网的感知和调度上还有一定的困难。一方面，不同业务对算力精度、带宽、延迟等关键能力有差异化需求。另一方面，数据中心等算力提供方所在的区域、算力成本、能够提供的资源类型均不相同。因此如何将适合的计算资源分配给需求方成为关键。最后，算网终端的泛在接入导致的攻击暴露面增加、算网全网安全的高效闭环管控复杂度提升、因数据交易新商业引入的端到端数据安全风险和管理复杂度双提升等等都增大了算网被破坏的风险。
3.3.4计算、网络与安全三大投资主线或将持续受益
在算力网络建设过程中，我们总结出三条投资主线：计算、网络、安全。第一类是基础计算设施提供商，这类主体助力建设数据中心等算网基础设施，为后续在其构建算力调度与网络建设提供坚实的物理底座。第二类是网络建设方，这类主体致力于打通构建确定性网络、算力调度等亟待解决的难点堵点，通过构建低时延、可靠的网络来支持多种场景下的算力需求。最后是在网络安全、数据安全领域实力雄厚的公司，面对算网终端的泛在接入导致的攻击暴露面增加这一问题，这类主体凭借其之前深耕安全领域的技术积累，为数据在算网中安全输送提供安全保障，从而在保障隐私安全不被侵犯的前提下实现算力与数据的流动。
4.1大模型与应用投资标的
金山办公：WPSAI有望打开公司成长空间与天花板
大模型+办公应用落地核心厂商。我们认为，办公软件具备用户数庞大、效率提升迫切的特点，将大模型的能力与办公软件结合，有望成为大模型应用的。公司是全球领先的办公软件产品及服务提供商，截止23Q1，月度活跃设备数5.89亿、其中PC版月活设备2.52亿。公司正，4月18日WPSAI首次亮相轻文档，5月16日则将大语言模型能力嵌入表格、文字、演示、PDF四大组件，比如表格海外版可以通过提问即可进行数据理解与分析、自动生成公式等功能，大大提高产品易用度。我们认为，随着公司WPSAI产品功能的不断强化与完善，用户体验和效率提升方面的效果将更加明显，在商用之后有望持续提升用户规模，并能够提升产品ARPU值。
科大讯飞：星火认知大模型赋能行业
科大讯飞星火大模型发布，率先落地四大领域。5月6日，科大讯飞正式发布了星火认知大模型。公司与中科院、长三角人工智能产业链联盟共同建立了通用认知智能大模型的评测体系，包括文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理、数学能力、编程能力、多模态能力七大维度以及481个细分任务类型。发布会展示了星火大模型的七大核心能力，整体表现优秀，其中在多模态方面星火大模型已可支持语音、图像的交互和虚拟人视频的生成。公司发布了星火大模型在教育、办公、汽车和数字员工四大领域的落地产品：教育方面，大模型与讯飞学习机结合，实现中英文作文智能批改、口语实时对话；在办公领域，星火大模型可以实现智能整理文稿、快速生成会议纪要、录音一键成稿等功能；在汽车行业，星火大模型让汽车人机交互的体验进一步提升；数字员工领域，虚拟人结合星火大模型，全面提升智能交互能力。6月9日，公司将星火大模型升级至V1.5版本，将开放式知识问答、逻辑推理和数学、多轮对话三大能力升级，并推出星火APP、星火语伴APP、讯飞听见智慧屏、羚羊工业互联网平台等C端/B端新品。未来，公司还计划将于8月15日与10月24日对星火大模型进行两次升级。
中科创达：魔方Rubik大模型升级全线业务
SmarttoIntelligent战略稳步推进，全线业务拥抱AI大模型。2023年公司将大模型领域研发作为公司战略，旨在将全线业务进行智能化升级。4月26日，公司宣布与亚马逊云科技在大语言模型应用领域展开合作；5月，公司旗下的高级智能座舱HMI工具产品Kanzi成功融合大模型能力，使产品在保持既有优势的同时,极大地提升了HMI的设计能力与开发效率；5月18日，公司正式发布魔方Rubik大模型，基础模型系列Rubik基础平台（RubikFoundationFamily）全面覆盖了从边缘端（RubikEdge）、语言大模型（RubikLanguage）、多模态（RubikMulti-Modal）、机器人（RubikRobot）等大模型系列。在应用产品方面，Rubik应用产品全家桶（RubikProductFamily）全面覆盖了包括汽车大模型（RubikAuto）、终端大模型（RubikDevice）、行业大模型（RubikEnterprise）、开发套件大模型（RubikStudio）等一系列大模型产品组合。
朗新科技：通义千问首批合作伙伴，与阿里云共建电力大模型
朗新科技与阿里云共同探索应用AIGC构建电力行业大模型，推动大模型在电力行业落地应用。朗新科技是行业领先的能源科技企业，2016年与阿里云签署战略合作协议，双方围绕能源数字化、能源互联网、数字城市、产业互联网等领域进行多维度、多层面的合作。4月26日，2023阿里云合作伙伴大会发布了“通义千问伙伴计划”，朗新科技成为七家首批通义千问伙伴之一，将与阿里云共同探索应用AIGC构建电力行业大模型，推动大模型在电力行业落地应用，探索以AI重塑新一代电力营销系统，在市场化交易、需求侧响应等领域率先通过“千问”训练和孵化电力行业垂直大模型，促进清洁能源替代，助力新型电力系统发展和“源网荷储”智能化变革。
税友股份：国内财税AI领军企业
泛微网络：专注协同管理软件领域
致远互联：数智化协同运营平台及云服务领导厂商
致远互联成立于2002年，是中国数智化协同运营平台及云服务领导厂商。公司始终专注于企业级协同管理软件领域，为客户提供协同管理软件产品、解决方案、协同管理平台及云服务，集协同管理产品的设计、研发、销售及服务为一体，为客户提供协同办公应用、协同业务管理和协同运营管理等核心功能，提升管理效率，助力企业的数字化转型。
公司创造性提出COP产品，从协同办公向协同运营进化。2020年，公司正式发布了协同运营平台（COP，collaborateoperationplatform）产品，集技术支撑平台、运营创新平台和生态合作平台于一体，推动协同办公（OA）向协同运营（COP）转变。公司在产品层面抽象出六大核心运营能力，即组织架构、业务定制、流程引擎BPM、连接集成、数据分析决策、移动协作，以此塑造COP全入口、全组织、全移动、全流程、全数据、全连接的六大特性。在满足传统OA协同办公能力的同时，将企业全域和全端的运营都在平台上进行了协同，重塑了企业业务延展的边界范围，提升组织运营整体效率与核心竞争力。
汉得信息：企业数字化综合服务商
汉得信息具备企业数字化转型全面服务能力。作为中国市场上颇具规模的数字化综合服务商，汉得信息具备全面的企业数字化服务能力，聚焦“产业数字化”、“财务数字化”、“泛ERP”和“ITO”四大核心业务，同时持续打磨自主技术平台+自主应用产品+全面实施服务/运维能力体系，正不断加快从实施服务商向“自主软件+实施服务”的企业数字化综合供应商转型的迈进脚步。
新致软件：打造行业知识图谱平台，赋能保险等行业应用
新致软件主要为保险、金融以及汽车等行业客户提供定制化解决方案与软件开发服务，2022年公司发布知识图谱平台“新致新知”，将企业内部异构数据转化为知识，打造行业知识图谱平台，助力下游行业智能化转型。公司已经发布了智能培训机器人TalkAI，可与企业学习平台对接，根据销售、客服等不同员工角色设计不同知识点，打造“人机对练+实时知道+多维评分”的一站式培训平台。我们估计，公司后续还将基于企业场景，推出更多的大模型赋能产品。
4.2算力领域是最重要投资方向
海光信息：国产高性能CPU和GPGPU领军企业
海光信息专注于研发、设计和销售高端处理器（CPU以及GPGPU），持续技术创新、产品迭代。海光信息的主要产品为应用于服务器和工作站等设备中的通用处理器（CPU）和协处理器（DCU,即GPGPU）。海光处理器性能出众，同时软硬件生态丰富、工具链完整、应用迁移成本低。海光CPU与DCU虽脱胎于AMD，但经过多年独立自主研发迭代，已经实现自主可控、安全可靠，是国产芯片之光。海光CPU的四代产品中，海光一号和海光二号均实现了商业化应用，海光三号已亮相发布会，海光四号处于研发阶段。目前，海光DCU部分硬件性能与英伟达的A100、AMD的MI100相近。
中科曙光：高性能计算龙头
中科曙光是中国信息产业与高性能计算领域领军企业。中科曙光成立于2006年，背靠中国科学院计算所。作为中国核心信息基础设施领军企业，中科曙光专注于高性能计算领域，基于公司多年积累的高端计算优势，积极布局智能计算、云计算、大数据等领域，主要业务涉及高端计算机、存储产品、云计算服务、网络安全产品等。中科曙光拥有国际领先的5大智能制造生产基地、7大研发中心，在全国50多个城市部署了城市云计算中心，充分发挥高端计算优势，大力发展人工智能、云计算、大数据等先进计算业务。
寒武纪：国产AI芯片先行者
寒武纪始终深耕芯片研发，不断推陈出新、实现技术进步。寒武纪自成立之初便开始了对AI芯片领域的探索创新，并在2016年年底成功研发出全球首款AI手机芯片——寒武纪1A。2017年，这款芯片被搭载于华为的高端系统级芯片麒麟970，应用于Mate10手机，可以在功耗极低的前提下，涵盖人脸识别、语音识别、图像增强等多种功能。此后，寒武纪又陆续推出了多款AI芯片产品，包括云端训练芯片MLU100、边缘推理芯片MLU270、车载推理芯片MLU290等。这些产品都具有高性能、低功耗、高集成度等特点，在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域都有着优异的表现。
浪潮信息：全球AI服务器第一大厂商
浪潮电子信息产业股份有限公司是浪潮集团有限公司旗下三家上市公司之一，是全球领先的IT基础架构产品、方案及服务提供商。公司主要从事服务器等云计算基础设施产品的研发、生产和销售，业务覆盖计算、存储、网络三大关键领域，提供包括云计算、大数据、人工智能、边缘计算等全方位数字化解决方案。公司以“智慧计算”为战略，构建开放融合的计算生态，为客户构建满足多样化场景的智慧计算平台，全面赋能传统产业的数字化、智能化转型与变革，重视算力基础设施的建设和发展，为中国数字经济发展提供充足的算力支持。根据IDC数据，2021年浪潮信息的AI服务器在世界市场和中国市场均蝉联第一位，是AI服务器行业的顶尖巨头。
拓维信息：华为“鲲鹏昇腾”战略合作伙伴
拓维信息是中国领先的软硬一体化产品及解决方案提供商，依托华为“昇腾+鲲鹏”技术架构，积极构建AI智算解决方案。公司业务覆盖政企数字化、智能计算、鸿蒙生态，布局全国31省、海外10+国家，聚焦数字政府、运营商等重点领域和行业，服务超过1500家政企客户，提供全栈国产数字化解决方案和一站式全生命周期的综合服务。在AI智算催生大量算力需求的背景下，拓维信息与华为联合探索算力生态建设可能，其子公司湘江鲲鹏先后发布基于鲲鹏处理器和昇腾处理器的数十款兆瀚AI产品，包括AI推理、AI训练、AI小站、AI集群、智能边缘等。同时，作为华为“昇腾智造”及“昇腾智行”双领域解决方案合作伙伴，拓维信息积极探索落地场景，研发出基于昇腾的AI稽核、质检等解决方案，助力解决经济产业发展中的痛点堵点。
四川长虹：参股华鲲振宇提供澎湃算力
立足华为技术底座，助力长虹转型升级，华鲲振宇参与数据设施新基建。2020年6月，四川长虹为实现计算产业的战略化转型升级，联手各大资方建立华鲲振宇，并由华为提供技术底座，全面负责基于“鲲鹏+昇腾”处理器的“天宫”自主品牌系列产品的生产销售全流程服务。华鲲振宇积极参与包含江西、福建、成都、济南在内的多省市智算中心建设，公司研发的“天宫”昇腾AI全栈基础软硬件平台为中心提供核心基础设施。华鲲振宇近期推出了基于鲲鹏+昇腾技术架构研发的AI训练服务器AT800Model9000，在ChatGPT高速发展催生巨额算力需求下，可以有效填补当前算力不足的供给缺口。
4.3数据要素是长期投资方向
远光软件：专注于核心数据产品及服务，数据治理能力完善
公司在数据中台、模型服务、智慧物联及数字孪生方面加大研发投入，不断完善和拓展大数据产品体系。公司旗下大数据品牌为“远光数聚”，专注于核心数据产品及服务的研发，为能源、政府、电力、工业等行业、部门提供定制化的一站式智能数据解决方案，有效助力企业转型，帮助其高效，快速发展。主要有四大产品：大数据智能开发平台EDT、智能物联平台AIoT、企业数字化创新应用平台Realinsight和资金智能监控产品Cashinsight。大数据智能开发平台EDT，为企业提供数据中台一站式解决方案。在数据治理方面，完善数据资产管理、多维建模、数据开发、数据质量、数据安全、数据服务等能力域，并在国家电投、金川集团、酒钢集团的数据类项目中得到应用；在模型服务方面，模型即服务商业模式进一步完善，沉淀百余个算法模型，在上海、四川、湖南、辽宁等地为国网客户提供业务预测类模型服务。
航天宏图：空天地一体化时空大数据资源持有方
上海钢联：大宗商品产业数据服务龙头
安科瑞：稀缺的企业微电网能效管理系统解决方案供应商
安科瑞专注于从事中低压企业微电网能效管理系统，为用户提供智能电力运维、能效分析、电气安全等多方面解决方案。公司成立于2003年，集研发、生产、销售及服务于一体，解决方案涵盖电力、环保、新能源、消防等多个领域。目前公司已有1.4万套系统解决方案在全国各地运行，具备了从云平台软件到终端元器件的一站式服务能力，形成了“云-边-端”的能源互联网生态体系，持续保障用户高效和安全用能。在电力市场化改革深化背景下，工商业企业对能耗管控的意愿有望提升。随着全国统一的电力市场体系建设逐步推进，预计未来电力分时价格将加剧分化，工商业企业都将成为电力交易市场的参与主体。对于高能耗的企业，更是亟需提高能效，做好能耗监测与负荷控制，提高清洁能源的使用率，才能在电力市场中降低用电成本，保证自身的良好发展。我们认为，以企业微电网能效管理系统为核心业务的安科瑞将有望迎来快速发展。
中远海科：数据算法强劲，打造优秀产品“船视宝”
深桑达：中电子旗下数据要素探路者
中国电子旗下网信产业核心企业，为数据要素市场全方位、全周期赋能。深桑达是中国电子旗下的子公司，专注于云计算及存储、数据创新、数字政府与行业数字化服务、高科技产业工程服务四项主业，以安全自主的技术赋能各行业数字化转型、数字经济高质量发展。目前，公司主营业务分为两大块，数字与信息服务与产业服务。公司提早进行数据要素产业布局。2020年，公司作为中国电子数据治理工程指挥部的载体，与清华大学合作，用坚实的工程技术路线功课数据确权、定价、计量和安全难题，初步形成了数据安全、数据要素、数据产业三大工程产品线。目前，公司可以为客户提供数据资产运营管理服务、数据治理咨询服务、数据基础场景运营、数据要素总体方案设计、数据科学分析服务、数据安全与合规咨询服务等全方位服务。
易华录：数据湖遍地开花，探索政务数据运营
数据湖项目遍地开花，易华录从项目建设转向有效运营。公司围绕数据产生、采集、存储、运营、应用及数据安全等方面的数据全周期管理打造了标杆数据平台—数据湖。公司依托超级智能存储技术在全国20个省、自治区、直辖市落地的32个城市数据湖，覆盖了“东数西算”工程8个国家枢纽节点中的京津冀、长三角、成渝、粤港澳、宁夏、贵州6个部分，成为新一代数字经济基础设施和城市数据底座标配，是全国一体化大数据中心协同创新体系的重要组成部分。截至目前，数据湖累计部署蓝光存储规模近3900PB，已建成和规划的机架数超2万架，通过部署的大型行业级蓝光光盘库和光磁电智能存储系统，面向政府、企业、个人提供可规划、可延展、具有时效性、经济性和持续服务能力的本地化存储服务。
每日互动：打造“数据积累-数据治理-数据应用”生态闭环
每日互动构建“数据积累-数据治理-数据应用”服务闭环生态，成长为数智领域的领军者。每日互动成立于2010年，于2019年登陆创业板。公司致力于用数据驱动产业智能化，是专业的数据智能服务商。公司打造了“数据积累-数据治理-数据应用”（Data-Machine-People）的服务生态闭环，将深厚的数据能力与行业知识（Know-How）相结合，为各行业客户（互联网运营、用户增长、品牌营销、金融风控等）以及政府部门提供丰富的数据智能产品、服务与解决方案。
山大地纬：区块链技术赋能数据流通
山大地纬是国内领先的“AI+区块链”科技服务商，正在构建数据要素交付服务业务体系。公司以“AI+区块链”为核心驱动力，赋能智慧政务、智慧医保医疗、智能用电三大领域，面向政府部门、医疗机构、国家电网及下属企业等客户提供行业新兴应用软件开发、技术服务及系统集成等Smart系列解决方案，定位为数据要素交付服务商，积极构建数商生态，全面服务数据要素交易市场。公司是中国最早从事区块链技术研究的企业之一，拥有完全自主可控的“大纬链”技术体系，基于“大纬链”技术，已在多地建设城市链及行业链，并积极探索普惠金融等领域的落地应用，正在构建数据要素交付服务业务体系。
南威软件：数字政务龙头
南威软件是全国政务服务龙头企业，打造融合AI的苍穹大数据平台。公司拥有超百家全资、控股、参股公司，其中包括太极数智、人大金仓、四方伟业、安巽科技、北京友虹等行业标杆企业。公司致力构建“云+数”的中枢能力，结合区块链、物联网、人工智能、安全、信创等技术，形成业务、数据、视频、物联、移动、安全等能力化中枢体系和生态，赋能数字政府创新建设，为各行业应用场景提供支撑服务。公司推进政务数据应用与社会数据的融合、打通，通过数据要素的价值转化和应用，激活政务数据要素潜能，释放数据内在价值，实现行业数据服务模式和数据服务内容创新，政务数据与场景需求的精准匹配，为多行业和跨场景应用提供多样化的数据产品支撑。目前公司政务服务产品和解决方案的案例已覆盖全国30个省份，256个地市，直接服务公务人员超1000万人、企业超500万家、社会公众超3亿人，核心产品得到用户的广泛认可。
铜牛信息：形成“IDC+国资云”全面综合服务能力，积极参与数据要素市场发展