人工智能 第2页

大模型趋于分化，通用和垂直两条道路。美国模型聚焦通用，国内模型聚焦垂直行业。 通用大模型：参数普遍达上千亿甚至万亿，需要高算力进行模型训练，适用性广，如谷歌“ BERT”、OpenAI“GPT” 等。 垂直大模型：参数普遍几十到上百亿，所需算力小于通用模型，但对数据的专有性要求高，行业客户更易接受，能够看到明显受益。如华为“盘古”大模型。

2024 年以来，全球 AI 市场热度不衰。Open AI 旗下 Sora 的发布，再次拔高了 AI 内容创作的上限。同时，国内人工智能领域也迎来了新的焦点——Kimi，这款 AI 大模型产品凭着高达 200 万字的上下文窗口技术，将国产 AI 大模型“卷”出了新高度。业界普遍预测，2024 年将成为 AI 大模型应用的爆发之年。

一、模型变革，云端融合为趋势。近年来生成式AI步入快速发展期，开源及垂直大模型百花齐放。而今年以来，最大的变革则是端侧模型的兴起，相较云侧模型，端侧模型在时延、隐私、个性化方面具备优势。各大厂商亦纷纷推出AI终端，云端融合成为产业发展的下一趋势。 二、云端变革，GB200解决互联瓶颈。当下AI产业发展和核心矛盾，是日益增长的应用+终端的需求，和算力本身增速瓶颈之间的矛盾。当前全球AI芯片竞争日趋白热化。云厂商为了降低资本开支，纷纷推出自研AI加速卡计划。而GB200 NVL72的推出，显著拉开了英伟达与其竞争对手的差距。英伟达通过架构的创新，解决了GPU之间互联带宽的问题，实现了最多576张卡1.8TB/s的双向互联带宽，显著领先其他竞争对手。Blackwell平台给服务器上游的光模块和PCB都带来了价值量的提升，而GB200的Rack架构的主要价值增量则在铜互连、电源等环节，尤其是铜互连的从零到一，更值得关注。

根据近期产业链跟踪及公司产品出货数据，我们判断 24 年智能手机终端复苏、大像面/潜望式等光学影像升级趋势将驱动公司手机产品出货量、ASP、毛利率同步提升，24H1 手机镜头及摄像模组业务稼动率已回归正常水平，复苏幅度有望超越此前官方指引。中长线来看，我们看好手机海外新客户、车载、XR 领域的成长空间，尤其强调今年重点投入研发的 AR 领域在未来三年的成长弹性。

丝杠：直线运动转换元件，下游助推品类扩充与技术升级。丝杠是基于螺旋传动以实现回转运动与直线运动转换的元件，精度从高到低可分为 C0、C1、C3、C5、C7、C10。凭借高传动效率、高精度、高转速以及高轴向刚度等优点，丝杠广泛应用于数控机床、半导体、精密磨床等工业设备中。丝杠主要有梯形丝杠、滚珠丝杠和行星滚柱丝杠三种类型：

我们认为2023H2-2024H2是汽车智能化投资框架的重要拐点：1）智能化在汽车行业内部从配角逐步走向主角。2）汽车智能化或是AI板块黑马。也即把握汽车智能化投资节奏需要【跳出汽车行业思维定式，站在大AI视角去理解】。2024H2汽车智能化投资仍处于【估值驱动阶段】，【美国科技巨头AI进展+特斯拉/华为/小鹏智能化进展】重大事件是行情核心催化剂，【L3智能化渗透率】是核心验证数据。

AI 的裂变时刻，英伟达 GB200 新产品周期开启。全球 AI 的裂变时刻，产业链日新月异百花齐放。Scaling Law 规模定律下，大模型参数量、数据、算力呈现指数级增长。英伟达的 GPU 产品为算力核心，在 AI加速芯片市场一马当先。服务器 ODM、PCB、网络交换机、存储等产业链核心环节龙头厂商踏浪而行，伴随大客户和终端需求共同成长。北美云厂商 CAPEX 持续上修，训练、推理需求驱动算力持续高增长。英伟达发布全新 Blackwell 架构 GPU，GB200 超级芯片大幅提升性能及能耗表现，开启新一轮产品周期。

智能科技平台型企业，消费电子/汽车电子/AI 业务全面布局。比亚迪电子成立于 1995 年，是全球领先的平台型高端制造企业，下游主要包括传统消费电子、新型智能产品、新能源汽车和数据中心四类。公司早期以消费电子零部件及组装业务起家，主要产品包括消费电子中框、背板、前壳及整体组装等。依托在消费电子领域积累的经验，业务领域成功拓展至新型智能产品、新能源汽车及数据中心。2023 年公司消费电子/汽车业务营收分别为 974.2 亿元/140.96 亿元，同比增长 18.5%/52.17%，主业稳定增长。AI时代公司积极布局数据中心、AMR 机器人等 AI 相关业务，助力公司进入发展新阶段。

AIGC产业持续推进，国内市场AI主题退潮、海外龙头持续超预期。1）AIGC持续迭代，模型层面OpenAI发布GPT-4o，国内应用端Kimi、豆包、秘塔等出圈；2）从市场表现来看，受Sora以及国内Kimi等主题推动，加之市场整体，1~3月AI应用板块反弹显著；4月下以来随着市场整体调整以及产业催化边际减弱，AI板块调整较为明显；3）从海外龙头业绩表现看，英伟达、Meta、谷歌等AI龙头2024年Q1收入利润均超预期，产业趋势仍然值得期待。

英伟达打响算力架构升级战：英伟达Q1业绩超预期，原因是Hopper架构的强势需求，公司给予第二季度乐观指引，Blakcwell出货时间为最大亮点。过去英伟达平均两年架构升级，目的是维持在GPU霸主地位。如今，英伟达GPU架构疯狂加速，黄仁勋宣布下一代AI芯片为Robin架构，以一年为节奏更新产品，用统一架构覆盖整个数据中心产品线，具体来看，2024年，Blackwell芯片现已开始生产；2025年，将推出Blackwell Ultra产品；2026年，将推出Rubin产品2027年，将推出Rubin Ultra产品。

AI 技术已发展至人类能力的高水位，AI4S 有望冲击科学研究的高峰，为现有的生产方式带来进一步的颠覆。AI for Science (AI4S) 将为人类提供新的科学研究工具，填补现有范式难以解决的鸿沟。目前的科学研究严重受到“维度灾难”的制约，尤其在海量数据处理和复杂物理系统中，现有算力条件都因代价过高难以建立高精度的模型。而以机器学习为代表的 AI 技术为系统性解决此类难题打开了窗口，有望引领人类跨越新的高峰。

随着对内容的需求呈爆炸式增长之势，组织需要更加快速地创建更丰富的内容，以便为用户提供及时、个性化的体验。90% 的受访高管和内容专业人员表示，他们需要一种更便捷的方式来访问内容资产，而 75% 的受访者表示在提供一致的跨渠道体验方面仍需改进。但受访者并不清楚要如何实现这些改进。