2024年計算機行業Q2前瞻策略：關注新質生產力與新型基礎設施1.AI：算力與應用齊頭并進，國產生態加速崛起1.1AI算力：需求與政策雙向驅動，國產算力日益成熟需求拉動：生成式AI催生算力需求，海量數據+模型迭代+用戶量級提升下算力擴容需求明確。生成式AI的浪潮興起，海內外大模型百花齊放，在訓練端，大模型訓練所需算力每3-4個月增長1倍，增速遠超18-24個月增長1倍的摩爾定律；在推理端，各大廠商推出的模型數量和參數量增長，疊加用戶使用頻率提升和模型滲透進千行百業，模型的推理算力需求持續增長。據灼識咨詢，預計2030年全球算力規模達到56ZFlops，智能算力2021-2030年年均復合增長率將超65%；據前瞻產業研究院測算，預計2022-2024年中國人工智能芯片市場規模復合增長率達46.05%。政策驅動：政策層推動基礎算力建設，AI算力部署乘東風。我國對智算產業發展重視程度較高，圍繞智算中心、人工智能、大模型陸續出臺相關政策，2022年2月，國家布局八大國家樞紐節點和10大數據中心集群，協調區域平衡化發展。根據《中國算力發展指數白皮書（2023年）》，截至2023年6月，全國已投運、在建的智算中心分別達25個、20+個；廣東、四川、重慶、浙江、上海、成都、北京陸續發布關于促進智算中心建設的相關政策。國產芯片崛起：華為和中科院兩大算力生態日漸成熟。在海外高性能算力芯片供應受限的背景下，國產算力芯片奮起直追，性能表現優異、生態逐漸搭建完善，連續斬獲訂單，獲得客戶認可。2024年3月22日，上海市通信管理局等11個部門聯合印發《上海市智能算力基礎設施高質量發展“算力浦江”智算行動實施方案（2024-2025年）》表示，2025年上海市市新建智算中心國產算力芯片使用占比超50%。華為生態：華為昇騰芯片是華為公司發布的兩款人工智能處理器，包括昇騰910和昇騰310處理器，在硬件性能領先，軟件對標CUDA，成為智算中心建設主導力量的重要角色。1）據中國基金報消息，2023年11月百度為200臺服務器訂購了1600片昇騰910BAI芯片，截至2023年10月華為已向百度交付了超過60%的訂單。2）據科大訊飛，華為昇騰910B能力已經基本做到對標英偉達A100的能力。中科院生態：海光信息的GPGPU產品計算性能強大、能效比較高，在雙精度、單精度、半精度、整型計算方面表現均較為優異，并能兼容“類CUDA”環境。1）深算一號產品性能達到國際上同類型高端產品的水平；2）2023年三季度發布的深算二號，實現了在大數據、人工智能、商業計算等領域的商用，該產品具有全精度浮點數據和各種常見整型數據計算能力，性能相對于深算一號性能提升100%以上。海外大廠堅決投入算力。根據TheInformation報道，微軟和OpenAI正計劃建設一個名為星際之門（Stargate）的特殊數據中心，微軟高層計劃最快在2028年啟動該項目，會配備數百萬專用的服務器芯片，項目的成本預計高達1150億美元。OpenAI將在明年初發布下一次重大升級。從微軟大幅的Capex投入可以看出，大廠對于AI的投入目前依舊十分堅決。根據“黃氏定律”，GPU的性能每年會翻1倍以上，同時性價比會不斷提升。黃仁勛在GTC答記者問曾提到，B200的售價在3~4萬美金，而性能則是H100的5倍。1.2AI應用：新模型破圈引爆流量，場景應用多點開花1）LLM國產大模型新玩家持續入局，應用層落地有望加速。Kimi是月之暗面（MoonshotAI）于2023年10月推出的一款智能助手，主要應用場景為專業學術論文的翻譯和理解、輔助分析法律問題、快速理解API開發文檔等，是全球首個支持輸入20萬漢字的智能助手產品，目前已啟動200萬字無損上下文內測。從模型對比層面上，第三方測評顯示kimi整體能力在國內前三，kimi的上下文長度領先國內外所有模型，最新版本支持200萬漢字上下文，且能夠直接超多文件上傳。另一方面，kimi在工程化能力方面有表現優異，推理成本顯著低于同行，相比通義32k上下文千億模型的API，公司支持128k上下文的API定價僅為其一半。Kimi破圈后，流量呈現迅速上升趨勢，目前kimi的網頁訪問量已經超越文心一言，成為國產訪問量最高的AI模型。Kimi的破圈效應帶動其他大模型廠商迅速更近，通義千問和文心一言也陸續開放超長上下文版本，其中通義千問目前已經支持1000萬漢字上下文輸入，后續預計更多模型會把長文本作為標配。文檔類數據較多（非結構數據少）、長文本解析需求強的場景是相對更容易落地。參考kimi官方給出case，200萬上下文比較好的應用場景包括英偉達財報、德州撲克教程和診療手冊，可以看出長文本AI在金融、教育和醫療領域的落地相對更加容易，這些場景的共性是涉及到長文本的環節比較多，并且相對而言結構化數據比較少，對于向量數據庫的需求度相對偏低。除此之外，法律也是一個值得關注的方向。目前在美國一級市場，AI+法律是一個非常熱門的話題。根據ThomsonReuters的研究，接近一半的BigLaw在高層制定了AI轉型策略，58%的法律專業人士對于AI提高生產力表示樂觀；38%的人認為AI可以為更高級別的任務騰出時間。LLM能力的提升，使得法律AI在合同管理、訴訟預測、法律研究等80%的工作中效果會更好。法律研究為例，NLP主要依賴搜索關鍵詞和初步分析為主，比如確定某句話對應的具體法律條款，但是LLM可以啟用對話式的搜索方式，可以對研究內容進行總結提煉，回答細節問題。LLM的生成能力使得AI能夠在法律領域執行更復雜的任務，從“提取”到“生成”，如自動起草法律合同和為法官提供判決建議。具備平臺型能力的應用公司受益于長上下文。我們認為不同于C端可能出現的AINative應用，B端應用廠商掌握更加完整的解決方案（行業knowhow），模型更多的作為底座和賦能存在，很難完全替代應用廠商的存在。例如金山辦公同時接入了minimax、文心一言、智譜、通義千問和訊飛星火，微軟同時投資了OpenAI和Mistral，都體現出平臺化的B端應用廠商目前依舊具備模型的選擇權。類似于kimi的超長上下文模型實際上提供的是單點能力上的突破，在超長上下文領域做出了特色。對于具備平臺化解決方案的應用廠商而言，kimi提供的是長文本領域能力的補全，提升的是平臺化應用廠商解決方案的延展性，這一類廠商也是我們關注且推薦的。2）多模態Sora的出現為文生視頻在應用端落地帶來了曙光。2月16日，OpenAI發布了首個文生視頻模型Sora。Sora可以直接輸出長達60秒的視頻，并且包含高度細致的背景、復雜的多角度鏡頭，以及富有情感的多個角色。相比以往的文生視頻模型，Sora最大的顛覆性在于能夠更大程度的還原真實物理世界，并且將文生視頻的長度從4s拉長到1min。從Sora近期的進展，我們可以看到多模態AI的應用逐步從一開始的“好玩”逐步向“好用”靠攏。3月25日，Sora在blog上放出了由7個藝術家生成的作品，這些作品是獲得Sora訪問權限的電影制作人、藝術家、廣告公司和音樂家制作完成的：“氣球人”短片：shykids是一家多媒體制作公司，他們利用Sora制作了一部關于氣球人的勵志短片AirHead。導演WalterWoodman認為Sora最驚艷的是能夠創造完全超現實事物，認為這是抽象表現主義的新時代。PaulTrillo：PaulTrillo是一位藝術家、作家和導演，他的作品贏得了《滾石》和《紐約客》等媒體的高度贊譽。PaulTrillo生成的短片采用了快鏡頭的方式，以金屬人的視角探索世界。Paul提到與Sora合作讓他不再受時間、資金或他人許可的限制，我能夠自由地探索和嘗試，以大膽和創新的方式進行創作。NikKleverov：NativeForeign是一家獲得過艾美獎提名的創意機構，聯合創始人NikKleverov通過Sora為他們的品牌合作伙伴進行概念可視化并快速迭代創意。NikKleverov認為通過Sora，創意的敘述不再受預算的嚴格限制。AugustKamp：AugustKamp是音樂家、研究員、創意活動家和多學科藝術家，制作了人類與外星人的第三類接觸視頻。AugustKamp認為原本她的視野一直受到想象力與手段不一致的限制。Sora能夠直觀地構建和迭代電影視覺效果，開辟了全新的藝術道路。JosephineMiller：倫敦OraarStudio的聯合創始人兼創意總監，專門從事3D視覺、增強現實和數字時尚設計。她通過Sora創建了人魚視頻，并評價Sora高質量、快速概念化的能力不僅重塑了創作過程，而且還幫助她在講故事方面不斷進步。DonAllenStevensonIII：多學科創作者、演講者和顧問，與主要科技和娛樂公司在XR、AR和AI應用方面進行合作。DonAllenIII制作了各種怪異生物，如飛行的豬和有魚尾巴的貓等。他認為Sora最大的優勢是不受常規物理規律或傳統思維方式的限制，技術不再限制創意，開啟了即時可視化和快速原型設計的新世界。AlexReben：過去十年一直在創作探索AI中人性幽默和荒誕的作品。Alex一直在創作AI生成圖像的雕塑作品，并手動將這些AI創作轉化為現實世界中具體化的3D模型。Alex正在探索Sora在攝影測量領域于雕塑中的潛在應用，對于將視頻轉換為3D模型很感興趣。Sora的算力消耗或會超出GPT-4。根據FactorialFund的MatthiasPlappert的研究，Sora的訓練對算力規模的要求巨大，推測需要在4200-10500張H100上訓練1個月；推理環節，預估每張H100每小時最多能生成5分鐘左右時長的視頻。假設遠期TikTok上已經有50%的視頻由AI生成、YouTube上15%的視頻由AI生成，考慮到硬件使用效率和使用方式，估算在峰值需求下推理環節需要約72萬張H100。MatthiasPlappert主要是通過Sora和DiT的對比進行估算，核心假設如下：DiT計算量：在0.4張H100上訓練了一個月。視頻計算量：24幀/秒，壓縮比率為8倍（和DiT一致），意味著Sora每個視頻的計算量是圖片的180倍（60s*24幀/8倍）。參數量：預計參數量是200億，是DiT的30倍。訓練語料集：DiT的4~10倍左右，其中一半是視頻（被壓縮至180幀）推理端核心假設如下：DiT計算量：每一步推理使用524×10^9FLOPS，DiT生成一張圖片會經過250步的diffusion，即總共是131×10^12FLOPS根據MatthiasPlappert的計算方法，雖然Sora的參數量遠不如GPT-4，但由于視頻模態的特殊性，Sora這類diffusion-based模型的推理成本要比LLM高出好幾個量級，體現出多模態AI對于算力消耗會遠超LLM。國內多模態應用追趕速度快，期待國產模型的“Sora時刻”。2024年3月23日，階躍星辰發布Step系列通用大模型。產品包括Step-1千億參數語言大模型、Step-1V千億參數多模態大模型，以及Step-2萬億參數MoE語言大模型的預覽版，提供API接口給部分合作伙伴試用。字節在AI視頻領域有多項布局。字節跳動研究院在今年2月初發布了論文"Boximator:GeneratingRichandControllableMotionsforVideoSynthesis"。與Gen-2、Pika1.0等模型不同的是，Boximator可以通過文本精準控制生成視頻中人物或物體的動作。字節在3月19日開放了AI視頻工具Dreamina的內測，根據第三方測評可以看出，Dreamina在AI視頻的生成能力上超越Runway和Pika。在多模態應用領域，創意軟件類應用和營銷類應用值得關注。1）創意軟件應用領域，本身Midjourney和Sora等應用更多的在于將創意轉化為現實，而創意軟件則是將其封裝成產品的容器。以Adobe為例，公司將Firefly和內容供應鏈GenStudio結合，可以實現計劃-生成-分發-分析的全流程。2）營銷領域，meta推出了Advantage+方法，帶動Advantage+購物廣告系列的每次購買轉化成本降低了12%。未來AI帶來的個性化營銷以及多渠道投放的優化，是值得關注的領域。國產大模型新玩家持續入局，應用層落地有望加速。隨著長文本LLM“理解能力”不斷加強，AI在金融、教育、醫療、法律等領域的落地相對更加容易，掌握行業know-how的B端應用廠商目前依舊具備模型的選擇權，例如金山辦公、科大訊飛等廠商。以Sora近期的進展，我們可以看到多模態AI的應用逐步從一開始的“好玩”逐步向“好用”靠攏，創意軟件類應用和營銷類應用值得關注，例如萬興科技等。3）CV與智能駕駛NOA加速普及、價格下行，高階智能滲透率逐步提升。智能駕駛根據自動化程度分為L1-L5級別，其中L3級別是實現自動駕駛的關鍵分水嶺，L3級別駕駛操作和周邊監控都可以由系統自動完成。目前我國處于L2向L3的過渡階段，高階智能駕駛系統的滲透率較低，根據，2022年中國在售新車自動駕駛的L3搭載率僅為9%。隨著硬件降本和技術升級，自動駕駛進入泛化階段，2023年底中國市場在售車型提供NOA標配或選裝超過70款，并且2024年3月31日小鵬G6全系車型降價，車企NOA配置價格限時立減至20萬元以下的價格區間，智駕迎來滲透率快速提升期。Transformer大模型應用落地，助力智駕感知能力提升。軟件方面，智能駕駛系統可分為感知、預測、規劃、控制四個模塊，BEV+Transformer引入CNN、RNN等AI模型，用神經網絡模型代替規則算法，助力智能駕駛感知能力的提升，不僅優化CornerCase的問題，并減少對高精地圖的依賴。基于Transformer模型的多頭注意力Attention機制，有望統一感知與決策模塊，實現端到端的智能駕駛，避免累積錯誤或任務協調不足的問題。目前，國內外領先車企已將BEV+Transformer模型運用于實際智駕中。2.華為產業鏈：純血鴻蒙落地元年，智車合作持續出新2.1鴻蒙：“純血版本”商用在即，應用生態逐漸豐富華為鴻蒙操作系統于2019年8月9日正式發布，可用于手機、PC、耳機、POS機等各類物聯網終端，分為openHarmony（開源鴻蒙，主要用于物聯網，由生態伙伴發布商業發行版本）和Harmony（閉源鴻蒙，主要用于華為自有移動設備，華為銷售商業發行版，生態伙伴做相關軟件開發及適配）。截止2024年1月，鴻蒙生態設備增長至8億，38萬+開發者通過鴻蒙認證。華為對鴻蒙系統的定位是全場景分布式OS，面向IoT產業（1+8+N），通過模塊化耦合，對應不同設備可彈性部署。HarmonyOSNEXT構筑生態閉環。目前的鴻蒙系統已經具備底層框架和跨端運行能力，并且在用戶數量上初具雛形，以手機端為例，截止2023年8月，手機端新一代Harmony4.0操作系統升級設備數量已經超過1億臺，據CounterPointResearch，2023Q4中國智能手機操作系統Harmony市場份額達到16%，隨著華為Mate系列的發布和換機周期的到來，鴻蒙操作系統市占有望進一步提升。發布節點：HarmonyOSNEXT鴻蒙星河版將于24Q4開啟商用。1）2023年8月4日，華為開發者大會發布HarmonyOSNEXT鴻蒙星河版，面向合作企業開放開發者預覽版；2）2024年1月18日，全新的HarmonyOSNEXT鴻蒙星河版開發者預覽面向所有開發者開放申請；3）2024Q4，正式開啟商用。技術：以鴻蒙內核取代傳統內核，僅支持鴻蒙系統應用。HarmonyOSNEXT系統底座全線自研，實現了硬件設備與軟件進程之間核心接口的自主創新，具備原生精致、原生易用、原生流暢、原生安全、原生智能、原生互聯6大極致原生體驗。HarmonyOSNEXT減少冗余代碼，提升系統的流暢度、彈性和安全性，不再兼容安卓OS，也不支持打開APK文件。生態：超200家頭部應用構筑鴻蒙原生應用版圖。華為常務董事、消費者BGCEO余承東在2024年1月18日的“鴻蒙生態千帆啟航”發布會上表示，目前已有超200家頭部應用加速鴻蒙原生開發，包括阿里旗下閑魚、1688、飛豬、餓了么、盒馬、菜鳥、點淘、淘寶特價版、大麥、淘票票、燈塔專業版共11款應用，WPSOffice；在汽車方面，廣汽傳祺、嵐圖汽車、零跑汽車、凱翼汽車也官宣加入鴻蒙生態。按照華為方面的估算，24年年底將有5000+鴻蒙原生應用啟動開發。2.2智能汽車：智選車型迭代加速，賦能整車伙伴華為入局加速自主品牌車企競爭，為產業技術賦能。用戶及用戶使用時間是消費者業務爭奪的對象，手機和汽車是未來最重要的兩個用戶入口。華為的核心優勢在于ICT技術（計算平臺、自動駕駛、云端算力），產品處于業內領先水平，技術迭代與合作車型增加有望帶動相關上游企業發展。車端計算平臺（MDC）：包含標準化的系列硬件產品、智能駕駛操作系統等，提供48-400+TOPS的彈性算力與豐富的傳感器接口，覆蓋L2+至L5級別自動駕駛的不同應用場景，適合用于不同價位車型。ADS2.0高階智能駕駛系統：硬件上包括27個感知硬件，包括1個遠距高精度激光雷達（減少2顆）、3個毫米波雷達（減少3顆）、2顆800萬像素高感知前視攝像頭、9顆側視、環視、后視攝像頭（減少2個）、12個超聲波雷達。軟件上已實現Transformer-BEV架構，增強道路的拓撲推理網絡，支持無圖場景，2023Q4無圖模式落地45個城市。云端算力：昇騰AI云服務器支持多種主流AI框架，單集群達2000PFlops，30天大模型訓練長穩率達90%，訓練效能可以調優至業界主流GPU的1.1倍。華為預測到2030年，車載算力可達5000+Tops，算力將不再是智能駕駛、智能座艙、XR（AR、VR等）等車載應用的發展瓶頸。鴻蒙座艙：鴻蒙4.0座艙從單人單設備體驗，演進到多人多設備協同體驗。鴻蒙智能座艙支持多屏同享功能，憑借超低的時延，可實現座艙內多屏同步觀影。2023-2025年智選模式合作車型加速上市，單車價值量分布廣泛。從銷售量來看，2023年12月26日，問界M9車型預訂訂單已突破5.4萬臺；2024年3月30日，余承東稱智選模式生產的車型新智界S7開啟大規模交付。從價格帶來看，華為合作車型的價格帶分布逐漸廣闊，遍布低端車型和百萬級車型。在華為自有資金和擅長銷售渠道的加持下，有望帶動整車合作伙伴發展。3.空天互聯網：低空經濟落地可期，低軌衛星組網啟動3.1低空經濟：政策與產業齊頭并進，落地可期低空經濟發展元年，2024年首次寫入《政府工作報告》。低空經濟是國家定義的新質生產力，與通用航空的區別在于產業范疇有所擴大，包含制造、飛行、保障等環節。低空經濟主要以垂直起降型飛機（VTOL）與無人駕駛航空器為載體，廣泛應用于載人、載貨及城市管理等各類產業形態中。2024年3月《政府工作報告》中提出要大力發展新質生產力，并打造低空經濟等戰略性新興產業。2021-2024年期間低空經濟相關政策密集發布，在空管委改革、空域改革、系列政策方面均有布局，無人機運行發布規章性文件，低空經濟即將邁入規范化運行期。目前低空經濟正處于政策和產業共振的節點，落地可期。低空經濟成為多地重點工作，深圳低空經濟進入快車道。24年以來，已經有十多個省份將低空經濟列入今年重點工作，其中，四川、廣東、黑龍江、安徽、江蘇、湖南聚焦推進低空經濟相關產業鏈發展，上海、江西、福建、湖南、浙江、山東推動低空經濟在應用場景的落地。根據深圳發布，深圳作為全國低空經濟發展高地，2023年12月正式向國家有關部委申請創建國家低空經濟產業綜合示范區，率先啟動低空智能融合基礎設施建設，出臺全國首部低空經濟地方法規。低空經濟產值近千億：2023年深圳低空經濟年產值已超過900億元，同比增長20%。飛行規模全國領先：1）關于無人機，2023年深圳新開通無人機航線77條，新建無人機起降點73個，完成載貨無人機飛行量60萬架次，飛行規模全國第一，消費級無人機占全球70%的市場份額，工業級無人機占全球50%的市場份額。2）關于直升機，2023年深圳直升機飛行量超2萬架次。3.2衛星互聯網：技術逐步成熟，組網拉開序幕衛星頻段資源先登先占，政策扶持鼓勵民營企業參與。衛星互聯網是通過衛星通信技術實現的互聯網連接方式，在全