①定价主力正从个人投资者向机构投资者切换,美国二次通胀预期和人民币汇率变化影响市场,预计12月重要会议将凝聚共识。 ②市场正站在年度级别马拉松行情的起跑线上,短期可用低估值顺周期品种过渡,待信号明确后增配绩优成长和内需消费。
中信证券指出,缘于生成式AI技术的发展,用户对隐私、安全等因素的不断关注,叠加模型蒸馏等技术推动AI推理侧单位算力成本不断下移等,边缘AI有望进入快速发展通道。综合考虑算力消耗、硬件体积、应用场景、电池功耗等因素,我们认为PC有望成为边缘端优先落地的智能硬件之一,并遵从硬件先行、软件应用跟随丰富的基本逻辑。我们判断,考虑到算法层面持续迭代、AI PC硬件栈改造的相对低难度,以及整机厂商对于新品创新的热情等,未来12-18个月AI PC渗透率有望持续提升,乐观情形下可能突破双位数。建议关注整机、处理器、DRAM、先进制程等相应环节的产业投资机会。
边缘AI:具有客观必然性,AI PC料将率先落地。
2023年以来,以大语言模型(LLM)为代表的生成式人工智能,在全球范围内引发了热潮。OpenAI、微软、谷歌等国际企业不断加码,美股企业在对外公告中提及生成式AI的次数亦不断增加,展示出产业界对生成式AI的重视。2023年以来,云端训练芯片供应商股价表现靓丽。而模型蒸馏等技术推动AI推理侧单位成本不断下降,为边缘端AI的普及提供可能,亦带动了市场对边缘端AI的预期。综合考虑算力约束、硬件体积、应用场景、功耗等因素,我们认为AI PC有望成为此轮边缘AI优先落地的场景。在本篇报告中,我们以AI PC为例,主要聚焦于边缘AI的产业发展趋势,以及分析产业链中的技术进步等。
AI PC:硬件先行,应用亦有望不断丰富。
1)技术层面,考虑到AI模型需要在本地运行,AI PC在核心处理器、内存等领域需要较大的升级。其中,在核心处理器方面,我们看到产业链相关公司有望在2023年底、2024年量产推出核心处理器产品,做到处理数十亿到一百多亿参数的模型。内存方面,伴随着数据处理量的增多,AI PC DRAM容量需要相应增加,同时规格也逐渐向DDR4/DDR5方向升级。
2)目前在应用领域仍未出现现象级应用,但科技领域这种典型的鸡、蛋问题,并不值得担忧。Gen AI在2C领域应用较为有限,目前主要是一些偏娱乐、非严肃内容生成等场景,用户粘性相对较低。Gen AI在2B端落地是一个渐进过程,Bloomberg数据显示,43%的企业预计将于2024年开始在Gen AI领域进行调研和投入,Gen AI在2B端的落地循序渐进。
产业展望:关注PC整机、处理器、DRAM等。
1)整机层面:考虑到目前PC的换机周期普遍为5-6年,2017-2018年售卖的PC已进入换机周期。叠加Windows10停止更新,以及AI PC的加持,我们认为2024年全球PC可能实现高个位数增长。
2)核心处理器:我们看到产业链相关公司纷纷计划在2024年量产推出核心处理器,可做到处理数十亿到一百多亿参数的模型。在此过程中,芯片的面积、性能、ASP等预计均有一定程度提升,利好相关产业链公司。
3)DDR5市占率快速提升:Omida预测,2023年PC领域DDR5的市占率将快速提升至12%。未来伴随着英特尔和AMD先后发布Meteor Lake、锐龙7000系列PC处理器,再加上工作负载和带宽需求的增加,Omida预计DDR5在PC市场领域中的市占率将稳步提升,2024年PC领域DDR5的市占率将提升至27%。
4)先进制程持续向前迭代,台积电、英特尔、三星等公司均计划于2024-2025年量产2nm制程。
风险因素:
通胀数据粘性导致美联储货币政策转向预期不断重置风险;美债市场流动性、财政扩张风险;地缘政治冲突导致全球经济走弱、技术自由流动受限风险;针对科技巨头的政策监管持续收紧风险;AI领域技术进步不及预期风险;AI领域政策监管超预期风险;市场竞争加剧风险;宏观经济波动导致欧美企业IT支出不及预期风险。
投资策略:
生成式AI带来的技术创新,驱动了云端训练领域、数据中心网络架构领域等公司股价的优异表现。伴随着蒸馏模型等技术的迭代,AI模型的成本有望逐渐下降,带来资本市场对边缘端AI的乐观预期。我们认为,在AI PC领域,目前产业的发展趋势是硬件先行,现象级应用仍未落地。未来伴随着AI PC成本的下探,应用丰富度的提升,未来12-18个月AI PC渗透率有望持续提升。同时,考虑到换机需求、Windows10停止更新,以及AI PC加持,2024年全球PC有望迎来高个位数的增长。我们建议关注企业经营层面改善带来的机会。