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1、 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 证券研究报告|行业策略 2023 年 07 月 16 日 海外海外市场市场 颠覆之间颠覆之间：AI 时代的时代的 4 个猜想个猜想2023 年中期策略年中期策略 人工智能全面发展，算力层、模型层、应用层人工智能全面发展，算力层、模型层、应用层快速迭代快速迭代。全球各大科技巨头纷纷布局 AI 大模型，模型迭代迅速、算力建设和应用落地也在加码。展望将来，我们对算力层、模型层、应用层提出 4 个猜想。我们猜想，AI模型能力将成为基础设施，模型和 MaaS 层或不存在绝对护城河。而产业链两头的算力层和应用层有望迎来爆发和变革，价值链或呈“U 型分布”

2、。猜想猜想 1：算力算力竞赛竞赛加码，格局尚加码，格局尚难难稳定稳定。大量 AI 模型的涌现带动了上游的算力需求。信通院报告预测，2030 年全球算力规模有望达 56ZFLOPS，2022-2030 年复合增长率达 65%。以 AI 芯片为例，英伟达率先卡位软硬件，并积极绑定下游需求；AMD、Google、Intel 等纷纷挑战其软硬件产品性能及生态，跑步争夺市场地位。猜想猜想 2：若模型同质化，则若模型同质化，则 MaaS 不稀缺不稀缺。面对“百模大战”，我们倾向于认为，多数模型本身可能并不存在绝对的护城河。而基于这些模型的MaaS 平台，如 AWS、Salesforce、火山方舟等，也在积

3、极采用多模型的开放合作模式。我们倾向于认为，MaaS 作为基础设施、未来并不稀缺。MaaS 的竞争将来或成为对算力资源、运营精细度、价格等因素的竞争。猜想猜想 3：B 端应用：端应用：SaaS 服务迎来服务迎来 AI 魔法加持魔法加持。AI 有望为各类 SaaS 公司赋予全新的能力、助力 SaaS 赛道迎来“奇点时刻”。1）办公赛道，以微软为例，微软推出 Microsoft 365 Copilot，嵌入 Office 等以及商务沟通环节，优化办公软件功能，提高办公效率，提升用户体验。2）CRM 赛道，以 Salesforce 为例，AI 有望在销售服务、数据分析、营销商务、内部通讯、开发代码等

4、方面赋能，实现效率和体验的提升。3）设计赛道，以 Adobe为例，AI 能力嵌入后有望支持内容创作者使用文字生成图像、音频、插图、视频和 3D 图像等，大幅降低设计门槛、提升设计效率。猜想猜想 4：C 端应用：端应用：搜索引擎搜索引擎等等中心化入口或被削弱中心化入口或被削弱，终端终端场景望场景望承接新承接新流量入口流量入口。我们认为，生成式 AI 在应用端的持续迭代，将对线上线下业态的流量入口产生颠覆型重塑。其中，搜索引擎这一中心化入口或被削弱。而各类终端场景文旅、餐饮、零售、金融、教育、车载座舱等平台则有望受益于大语言和多模态模型对内容运营能力的加持，从而将各类终端场景的“内容+服务”一站式

5、打通，实现经营闭环。投资建议投资建议：AI 产业产业价值链或呈“价值链或呈“U 型分布”型分布”，算力端及应用端迎来，算力端及应用端迎来奇点奇点。1）算力层，建议关注英伟达（NVDA.O）、AMD（AMD.O）等，以及国内对标企业。2）模型及 MaaS 层，建议关注微软（MSFT.O）、谷歌（GOOGL.O）、META（META.O）及国内对标企业。3）应用层：建议关注 to B 端 Oracle（ORCL.N）、Adobe（ADBE.O）、Salesforce（CRM.N）等，以及 to C 端 Unity（U.N）、Booking（BKNG.O）、Tesla（TSLA.O）及国内对标企业。

6、风险提示风险提示：算力需求不及预期，大模型迭代不及预期，B 端及 C 端应用落地不及预期，行业政策监管超预期。增持增持（维持维持）行业行业走势走势 作者作者 分析师分析师 夏君夏君 执业证书编号：S0680519100004 邮箱： 分析师分析师 朱若菲朱若菲 执业证书编号：S0680522030003 邮箱： 研究助理研究助理 刘玲刘玲 执业证书编号：S0680122080029 邮箱： 相关研究相关研究 1、海外市场：抖音本地生活：再造一个美团到店 2023-02-17 2、海外市场：你好 2023：港股重点赛道七大猜想2022-12-31 3、海外市场：“双 11”大促落幕，扎根实体经济

7、，直播引领增长2022-11-13 -40%-30%-20%-10%0%10%20%30%40%50%---042023-06纳斯达克指数恒生指数 2023 年 07 月 16 日 P.2 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 内容目录内容目录 一、一、算力的竞赛算力的竞赛.5 1.1 猜想 1：算力竞赛加码，格局尚难稳定.5 1.1.1 需求端：AI 拉动成长，算力需求空间广阔.5 1.1.2 供给端：算力竞赛激烈角逐.6 二、二、大模型：百模大战，大模型：百模大战，MaaS 何解何解.11 2.1 猜想

8、2：若模型同质化，则 MaaS 不稀缺.12 2.1.1 大模型：从基模型到行业模型，百模大战开启.12 2.1.2 MaaS：若模型同质化，MaaS 壁垒何在？.14 三、三、应用：从应用：从 B 端到端到 C 端，奇点时刻端，奇点时刻.16 3.1 猜想 3：B 端 SaaS：让企业级应用拥有魔法.16 3.1.1 办公：以微软为例，AI 融入 office 产品大幅提升办公效率.16 3.1.2 CRM：以 Salesforce 为例，提升 CRM 产品效率及企业信任.18 3.1.3 设计：以 Adobe 为例，为设计创造更多可能.22 3.2 猜想 4：C 端流量入口：搜索引擎或式微

9、，流量入口回归场景.24 3.2.1 搜索引擎式微：中心化流量入口的削弱.24 3.2.2 场景为王：从服务到终端，得场景者得天下.26 四、四、相关公司相关公司.28 4.1 英伟达（NVDA.O）：GPU 龙头，受益于 AI 模型兴起.28 4.2 超威半导体（AMD.O）：推出 Instinct MI300 芯片，提供算力新供给.30 4.3 微软（MSFT.O）：绑定 OpenAI，引领 AI 浪潮.31 4.4 谷歌（GOOGL.O）：把握 Alpha，bet on AI！.33 4.5 Meta（META.O）：全球社交媒体巨头，致力于 AI 开源模型.35 4.6 Oracle（

10、ORCL.N）：全球数据库龙头，全面拥抱 AI 服务.37 4.7 Salesforce（CRM.N）：全球 CRM SaaS 龙头，探索 AI+CRM 服务.38 4.8 Adobe（ADBE.O）：“三朵云”产品矩阵协同发展，产品 AI 化有望贡献增量.40 4.9 Unity（U.N）：全球游戏引擎巨头，探索 AI 工具赋能游戏开发.41 4.10 Booking（BKNG.O）：发布 AI 行程规划功能，AI+文旅望带来业务增量.42 4.11 特斯拉（TSLA.O）：AI 算法持续迭代，智能化体验或将升级.43 风险提示风险提示.45 VXcVlVjWjZbYCXcVgV8O9R6M

11、oMqQtRpMlOpPsNeRpOsN8OpPqQuOnMmMuOmRrQ 2023 年 07 月 16 日 P.3 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 图表目录图表目录 图表 1：国内外人工智能模型快速迭代.5 图表 2：历代 GPT 系列的参数量和预训练数据量.6 图表 3：英伟达部分 GPU 产品情况梳理.7 图表 4：英伟达 H100 大幅降低了模型训练时间.7 图表 5：英伟达近期投资 AI 公司情况.8 图表 6：英伟达和 AMD 软件生态对比.9 图表 7：历代 TPU 参数和性能.9 图表 8：英特尔的 Gaudi2 在 4 个模型训练中的性能表现超过 A100

12、.10 图表 9：微软 AzureOpenAI 服务可用的模型系列.11 图表 10：微软 AzureOpenAI 收费模式.11 图表 11：大模型时代下未来的云计算架构 IaaS-MaaS-SaaS：MaaS 需求望显著增加.12 图表 12：MaaS 服务及变现.12 图表 13：主要公司大模型布局：国际.13 图表 14：主要公司大模型布局：国内.13 图表 15：国际 MaaS 服务模式：巨头+独角兽绑定与挣脱.14 图表 16：国内 MaaS 服务模式探索：自研 vs 平台或许可以并存.15 图表 17：Copilot 集成到 Microsoft 365 的两种应用.16 图表 1

13、8：案例：使用 Copilot 自动生成 Word 文稿.17 图表 19：案例：使用 Copilot 在 Business Chat 中实现跨应用业务流程安排问答.17 图表 20：Salesforce AI Cloud 九大 GPT 模型/服务.18 图表 21：案例：Salesforce Sales GPT 自动生成销售电子邮件.19 图表 22：案例：Salesforce Slack GPT 自动生成信息摘要.19 图表 23：Salesforce AI Cloud 路线图.20 图表 24：Salesforce AI Cloud 建立在 Einstein GPT Trust Laye

14、r 之上.21 图表 25：案例：使用 Adobe Firefly 生成图像、修改场景.22 图表 26：案例：使用 Adobe Firefly 生成变体.22 图表 27：全球公有云 SaaS 市场规模（亿美元）.23 图表 28：全球公有云 SaaS 市场份额：2021.23 图表 29：全球搜索引擎市占率：谷歌市占率 90%以上（2023 年 6 月）.24 图表 30：全球搜索引擎市占率：2022-2023，谷歌领先趋势并无改变.24 图表 31：搜索广告份额持续下降：中国.25 图表 32：搜索广告份额持续下降：全球.25 图表 33：腾讯云行业大模型：文旅行业客服场景演示.26 图

15、表 34：车端梅赛德斯奔驰：将 chatGPT 引入车机系统.27 图表 35：车端理想汽车：车机系统引入自研 mindGPT.27 图表 36：理想汽车：大语言模型带来对话交互能力的跃迁.27 图表 37：理想汽车：内容和服务消费在座舱第三空间完成.27 图表 38：英伟达财务数据（百万美元）.29 图表 39：超微半导体财务数据（百万美元）.30 图表 40：微软财务数据（百万美元）.32 图表 41：谷歌（Alphabet）财务数据（百万美元）.34 图表 42：Meta 财务数据（百万美元）.36 图表 43：Oracle 财务数据（百万美元）.37 2023 年 07 月 16 日

16、P.4 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 图表 44：Salesforce 财务数据（百万美元）.39 图表 45：Adobe 财务数据（百万美元）.40 图表 46：Unity 财务数据（百万美元）.41 图表 47：Booking 财务数据（百万美元）.42 图表 48：特斯拉财务数据（百万美元）.44 2023 年 07 月 16 日 P.5 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 全球各大科技巨头纷纷布局 AI 大模型，且模型迭代迅速。此外，算力建设和应用落地也在加码。展望将来，我们对 AI 算力层、模型层、应用层提出 4 个猜想，试图对后续的赛道动态窥得些许

17、线索。一、一、算力的竞赛算力的竞赛 1.1 猜想猜想 1：算力竞赛加码：算力竞赛加码，格局尚难稳定，格局尚难稳定 1.1.1 需求端：需求端：AI 拉动成长，算力需求空间广阔拉动成长，算力需求空间广阔 2022 到 2023，全球 AI 布局加速，大量人工智能模型涌现。2022 年 11 月，OpenAI 发布聊天机器人 ChatGPT，将生成式 AI 的燎原战火带入公众视野。2023 年 2 月，Meta AI 在其官网公开发布了 LLaMA 大型语言模型。2023 年 5 月，Google 发布新一代大语言模型 PaLM 2。与此同时，中国科技企业也按下了 AI 领域的快进键。百度于 20

18、23 年 3 月发布文心大模型。此后，商汤、阿里云、科大讯飞、华为等陆续发布各自的大模型。图表 1：国内外人工智能模型快速迭代 资料来源：至顶智库，各公司官网，国盛证券研究所 大量人工智能模型的推出和迭代大幅带动了上游的算力需求。一方面，全球人工智能模型数量的增长对上游算力需求的拉动十分显著。另一方面，单个模型的持续迭代过程中，其算力需求较以往亦有大幅增长。2023 年 07 月 16 日 P.6 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 以 GPT 系列预训练过程为例，历代 GPT 参数量呈现指数级增长，未来其算力需求有望大幅增长。训练一次 1750 亿参数的 GPT-3 模型需要的

19、算力约为 3640 PFlop/s-day（即假如每秒计算一千万亿次，需要计算 3640 天），约合 3.14E23 FLOPs。但这算力消耗速度很快被新一代模型刷新。GPT-4 不仅支持文本输入，还支持图像输入，文字输入限制提升至 2.5 万单词，所需计算规模大幅提升。图表 2：历代 GPT 系列的参数量和预训练数据量 模型模型 发布时间发布时间 参数量参数量 预训练数据量预训练数据量 GPT 2018 年 6 月 1.17 亿 约 5GB GPT-2 2019 年 2 月 15 亿 40GB GPT-3 2020 年 5 月 1750 亿 45TB GPT-3.5 2022 年 11 月-

20、GPT-4 2023 年 3 月 估计万亿级别-资料来源：稀土掘金，MedSci，36Kr，国盛证券研究所 算力需求提升，意味着芯片、服务器、云厂商和运营商等各个环节的需求增长。根据中国信通院中国算力发展指数白皮书测算，2021 年全球计算设备算力规模超过615EFLOPS（1 个 EFLOPS 代表 1018FLOPS），同比增速高达 44%左右，而后续几年则将迎来算力引爆时代。信通院报告预测，2030 年，全球算力规模有望达 56ZFLOPS，2022-2030 年复合增长率达 65%。这对于 AI 芯片需求的拉动将会非常显著：一方面，从服务器总量上来看，算力需求增长将带动 GPU 服务器

21、出货量增速高升，从而带动训练芯片的需求；另一方面，从服务器结构上来看，相比较普通 GPU 服务器（一般配备单卡或双卡），AI 服务器平均每单位出货所需的 GPU 数量至少翻倍（一般配置 4 块以上 GPU 卡）。因此，我们认为 AI 芯片环节面临巨大的增长机会，因此我们将重点以 AI 芯片为例分析算力板块的机会。1.1.2 供给端：算力竞赛激烈角逐供给端：算力竞赛激烈角逐 从 AI 芯片的市场格局看：GPU 核心供应商包括了 NVIDIA、AMD 等，NVIDIA 目前占据大部分市场。FPGA 供应商主要包括 Intel、赛灵思（AMD）等，其中赛灵思于 2022 年被 AMD 收购。ASIC

22、 市场较为分散，比较知名的供应商例如设计生产 TPU 的谷歌。随着 AI 技术的迭代、算力需求的增长，各家芯片企业亦展开了百舸争流的竞争态势。（1）英伟达：率先卡位，软硬结合构筑护城河）英伟达：率先卡位，软硬结合构筑护城河 在 GPU 市场，英伟达凭借以 H100 为首的高性能 GPU，率先卡位。TrendForce 指出，目前 AI 服务器市场上，英伟达的 GPU 作为主流芯片，市场份额约占 60-70%，预计今年搭载英伟达 A100 和 H100 的 AI 服务器的出货量年增长率将超过 50%。我们认为，英伟达的龙头优势来自其 1）硬件性能、2）软件生态、3）投资及合作版图。2023 年

23、07 月 16 日 P.7 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 图表 3：英伟达部分 GPU 产品情况梳理 产品型号产品型号 H100 SXM H100 PCIe A100 80GB PCIe A100 80GB SXM NVLink 版本版本V100 PCIe 版版本本V100 PCIe 版本版本V100S 发布年份 2022 2020 2017 FP64（TFLOPS）34 26 9.7 9.7 7.8 7 8.2 FP32（TFLOPS）67 51 19.5 19.5 15.7 14 16.4 GPU 显存 80GB 80GB 80GB HBM2 80GB HBM2e 32

24、/16 GB HBM2 32 GB HBM2 GPU 显存带宽 3.35TB/s 2TB/s 1935GB/s 2039GB/s 900GB/s 1134GB/s 最大热设计功耗（TDP）700W 300-350W 300W 400W 300W 250W 互联技术 NVLink：900GB/s PCIe 5.0：128GB/s NVLink：600GB/s PCIe 5.0：128GB/s NVIDIANVLink桥接器 2 块 GPU：600 GB/s PCIe 4.0：64 GB/s NVLink：600 GB/s PCIe 4.0：64 GB/s NVLINK：300 GB/s PCIe

25、：32 GB/s PCIe：32 GB/s 外形规格 SXM PCIe 双插槽风冷式 PCIe 双插槽风冷式或单插槽液冷式 SXM/资料来源：英伟达官网，国盛证券研究所 1）当前英伟达的当前英伟达的 H100 和和 A100 等产品在性能表现上全球领先等产品在性能表现上全球领先。根据 6 月 27 日 MLCommons 公布的最新的 MLPerf 测试结果，由 3584 个 H100 GPU 组成的集群在基于 GPT-3 的大规模训练基准测试中，不到 11 分钟即可完成训练。图表 4：英伟达 H100 大幅降低了模型训练时间 资料来源：Forbes，国盛证券研究所 2）硬件性能之外，硬件性能

26、之外，CUDA 软件生态为英伟达搭起护城河。软件生态为英伟达搭起护城河。英伟达的核心优势并不仅仅在于 GPU 性能，更重要的是与 GPU 相辅相成的 CUDA 生态。2023 年 07 月 16 日 P.8 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 CUDA 生态使得开发者可以使用 C、C+、Fortran、OpenCL、DirectCompute 和其他语言编写的程序在 NVIDIA GPU 进行并行计算，并且仅适用于英伟达的硬件产品，实现软硬件的绑定。这种软硬件的绑定，提高了客户切换软硬件的门槛，从而形成极强的客户粘性。目前主流的深度学习框架基本都使用 CUDA，为英伟达建立了非常

27、强的竞争优势。3）英伟达正通过快速投资英伟达正通过快速投资 AI 模型企业，进一步扩张模型企业，进一步扩张 AI 版图、绑定下游潜在需求。版图、绑定下游潜在需求。2023 年 6 月 9 日，主要做类 ChatGPT 聊天机器人的加拿大 AI 企业 Cohere 宣布完成 2.7亿美元 C 轮融资，估值约 22 亿美元，英伟达、甲骨文、Salesforce 等均参与了该轮融资。6 月 29 日，美国 AI 聊天机器人创业企业 Inflection AI、AI 文生视频创业企业 Runway宣布完成新融资，英伟达亦在这两笔融资的投资方之列。图表 5：英伟达近期投资 AI 公司情况 日期日期 企业

28、企业 国家国家 产品产品 估值估值 融资额融资额 投资方投资方 2023 年 6 月 9 日 Cohere 加拿大 自然语言模型 22 亿美元 2.7 亿美元（C 轮）英伟达、甲骨文、Salesforce 等 2023 年 6 月 29 日 Inflection AI 美国 AI 聊天机器人 40 亿美元 13 亿美元 英伟达、LinkedIn 联合 创 始 人Reid Hoffman、微软联合创始人比尔盖茨、谷 歌 前CEO Eric Schmidt 等 2023 年 6 月 29 日 Runway 美国 AI 文生视频 15 亿美元 1.41 亿美元 英 伟 达、谷 歌、Salesforc

29、e 等 资料来源：芯东西，IT 桔子，国盛证券研究所 （2）AMD：GPU 加速追赶英伟达，加速追赶英伟达，并并快速布局快速布局 FPGA 作为第二大 GPU 厂商，AMD 亦加速提升 GPU 产品性能，缩小与龙头之间的差距。6 月13 日，AMD 对标英伟达的 H100，推出专门面向生成式 AI 的 MI300X。AMD 表示，MI300X的高带宽内存（HBM）密度，最高可达英伟达 H100 的 2.4 倍，高带宽内存带宽最高可达英伟达 H100 的 1.6 倍。相较其他竞品，MI300X 在运行包括 GPT-3、PaLM2 等大模型时，所需要的 GPU 数量更少。总体从硬件来看，AMD 推

30、出的 MI300X 产品在某些性能指标上已经可以和英伟达的产品相媲美。但软件方面，AMD 与英伟达仍存在一定差距。为了兼容英伟达的 CUDA 生态，AMD 推出了 ROCm 生态圈，并实现通过 HIP 去兼容 CUDA，这在一定程度上缓解了 AMD 在 GPU运算环境上落后于 NVIDIA 的局面。但目前，ROCm 无法真正替代 CUDA 产生软件生态上的壁垒。其软件生态的构建、完善及推广应用，仍然需要一定的时间。2023 年 07 月 16 日 P.9 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 图表 6：英伟达和 AMD 软件生态对比 CUDA ROCm 厂商 英伟达 AMD 推出时

31、间 2006 年 2016 年 编程 CUDA使英伟达的GPU能够执行使用C、C+、Fortran、OpenCL、DirectCompute和其他语言编写的程序。支持 HIP（类 CUDA）和 OpenCL 两种 GPU 编程模型。其中 HIP 的编程语法与 CUDA 相似，开发者可以用类似CUDA 的方式为 AMD 的 GPU 产品编程，从而在源代码层面上兼容 CUDA。排他性 仅适用于英伟达硬件。ROCm 支持多种加速器厂商和架构，提供了开放的可移植性和互操作性。资料来源：芯世相，快科技，AMD 官网，IT 之家，英伟达技术博客，国盛证券研究所 此外，FPGA 产品方面，AMD 收购赛灵思

32、后，继续锤炼产品。AMD 在 2020 年开始准备布局 FPGA，在 2022 年以 500 亿美元的价格收购了全球最大的 FPGA 厂商赛灵思，跃升为 FPGA 龙头。2023 年 6 月 27 日，AMD 宣布推出 AMD Versal Premium VP1902 自适应 SoC，容量和连接性大幅提升。（3）谷歌：）谷歌：TPU 不断迭代，不断迭代，TPU v4 性能优秀性能优秀 TPU 持续迭代，性能大幅提升。谷歌自 2015 年发布 TPU v1 以来，不断迭代升级，在TPU v2 时已经可以支持训练。其在 2021 年 Q2 发布的 TPU v4 通过光互连实现可重配置和高可拓展性

33、，采用 7nm 工艺，峰值算力达 275TFLOPS，性能大幅提升。根据谷歌发布的论文TPU v4:An Optically Reconfigurable Supercomputer for Machine Learning with Hardware Support for Embeddings，使用 TPU v4 芯片进行嵌入训练时，相比于使用 TPU v3 芯片，可以获得 2.7 倍的性能提升。图表 7：历代 TPU 参数和性能 TPU v1 TPU v2 TPU v3 TPU v4i TPU v4 发布时间 2015Q2 2017Q3 2018Q4 2020Q1 2021Q2 DNN

34、target 推理 训练和推理 训练和推理 推理 训练和推理 Peak TFLOPS/Chip 92(8b int)46(bf16)123(bf16)138(bf16/8b int)275(bf16/8b int)TDP(Watts)Chip/System 散热设计功耗（W）75/220 280/460 450/660 175/275-Chip Technology 28nm 16nm 16nm 7nm 7nm 资料来源：澎湃，Ten Lessons From Three Generations Shaped Googles TPUv4i，TPU v4:An Optically Reconfi

35、gurable Supercomputer for Machine Learning with Hardware Support for Embeddings，芯智讯，国盛证券研究所 TPU v4 性能不逊于英伟达 A100。与英伟达的 A100 相比，TPUv4 和英伟达 A100 的MLPerf 结果都可扩展到 4000 多片芯片的规模，TPUv4 与 A100 相比亦具有一定的性能优势：MLPerf 基准测试性能：芯片数量规模相似的情况下，对于自然语言处理 BERT 模型，TPUv4 的速度是 A100 的 1.15 倍；对于图像分类模型 ResNet，TPUv4 的速度为 A100 2

36、023 年 07 月 16 日 P.10 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 的 1.67 倍。功耗方面，TPU v4 运行的功率更低。从 MLPerf 基准测试时测量的功率来看，A100平均功率是 TPU v4 的 1.31.9 倍。（4）英特尔：提升）英特尔：提升 FPGA 推新频率，推新频率，Gaudi2 性能强性能强 英特尔今年预计提升 FPGA 推新频率。英特尔早在 2015 年就 167 亿美元的价格收购了当时全球第二 FPGA 厂商的 Altera，并将其并入可编程解决方案事业部。由于今年以来，下游需求旺盛，英特尔加快了产品推新速度，2023 年计划推出 15 款新

37、 FPGA。我们预计，未来 AMD 和英特尔在 FPGA 领域的军备竞赛将再次升级。ASIC 方面，Gaudi2 性能在某些方面亦超越了英伟达的 A100。英特尔 2022 年发布 AI ASIC 芯片 Gaudi 2，性能表现出色。根据 2023 年 6 月 27 日 MLCommons 公布的最新MLPerf 测试结果，英特尔的 Gaudi2（ASIC）在 Bert x8、Bert x64、ResNet x8、Unet x8等 4 个模型训练中的性能表现超过了英伟达的 A100（GPU）。7 月 12 日，浪潮信息联合英特尔发布了新一代 AI 服务器，其支持 8 颗 OAM 高速互联的 G

38、audi2 加速器。图表 8：英特尔的 Gaudi2 在 4 个模型训练中的性能表现超过 A100 资料来源：半导体行业观察，国盛证券研究所 综上我们可以看到，AI 芯片的比赛已经按下“加速键”，所有玩家正跑步争夺市场地位。从赛道角度，算力需求增长不仅有利于上游的芯片，也同样会带动中游的服务器、下游的云计算厂商及运营商等。2023 年 07 月 16 日 P.11 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 二、二、大模型：大模型：百模大战，百模大战，MaaS 何解何解 随着大模型能力的持续迭代、应用端需求的不断增加，模型能力对外输出的需求带来了MaaS（Model-as-a-Seriv

39、ce）服务生态的形成。以微软为例，微软云是 OpenAI 的独家云提供商，微软 Azure OpenAI 可以直接调用 OpenAI 模型，企业可以申请访问包括 GPT-4、ChatGPT、Codex 以及 DALL.E 等模型，根据用量进行商业化收费。图表 9：微软 AzureOpenAI 服务可用的模型系列 模型系列模型系列 说明说明 GPT-4 一组在 GPT-3.5 上改进的模型，可以理解并生成自然语言和代码。GPT-3 可以理解和生成自然语言的模型系列。这包括新的 ChatGPT 模型。DALL-E 一系列可从自然语言生成原始图像的模型。Codex 可以理解和生成代码（包括将自然语言

40、翻译为代码）的模型系列。嵌入 目前提供了三个系列的嵌入模型以实现不同的功能：相似性、文本搜索和代码搜索。基础模型包含：Ada（版本 1）、Ada（版本 2）Babbage、Curie、Davinci。资料来源：微软 Azure 官网，国盛证券研究所 图表 10：微软 AzureOpenAI 收费模式 模型类型模型类型 定价定价 语言模型语言模型 gpt-3.5-turbo$0.002/1000tokens GPT-4 Prompt Completion 8K context$0.03/1000tokens$0.06/1000tokens 32K context$0.06/1000tokens$

41、0.12/1000tokens 嵌入模型嵌入模型 Ada$0.0001/1000tokens 图像模型图像模型 Dall-E$2/100images 资料来源：微软 Azure 官网，国盛证券研究所 微软 OpenAI 相关客户数量不断增长。据微软 23Q3 财报，从 Coursera 和 Grammarly，到梅赛德斯-奔驰和壳牌，微软现在拥有超过 2500 个 AzureOpenAI 服务客户，环比增长10 倍，如 Epic Systems 使用 AzureOpenAI 服务将 AI 与电子病历软件集成。Azure 也支持 OpenAI API，比如 Shopify 和 Snap 等使用

42、API 来整合 OpenAI 的模型。Azure AI 服务在变现层面也实现快速增长。据 23Q2 财报，仅 AzureML（机器学习）的收入连续五个季度增长了 100%以上。2023 年 07 月 16 日 P.12 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 图表 11：大模型时代下未来的云计算架构 IaaS-MaaS-SaaS：MaaS 需求望显著增加 资料来源：清华大学智能产业研究院，国盛证券研究所 我们认为，AI 模型输出的需求将带来 MaaS 业态的持续增长。不论是通用大模型、还是行业模型，其模型能力的输出都会带来 MaaS 服务需求的增加。通用大模型相关：在这个环节，我们认

43、为云计算厂商主要提供算力支持以及 MaaS大模型能力输出服务。变现方式为对企业按用量、或时长收费。垂直行业模型相关：在这个环节，云计算厂商从基础层向中间层延伸，进行行业模型精调等。企业不仅可以加入独有的场景、数据，快速精调生成专属模型；也可根据业务场景需求，按需定制不同参数、规格的模型服务。变现方式为对企业按用量、或时长收费。图表 12：MaaS 服务及变现 云服务类型云服务类型 AI 模型类别模型类别 云厂商提供服务云厂商提供服务 变现对象变现对象 变现方式变现方式 MaaS 通用大模型 算力资源：如算力、存储等 输出通用大模型能力，如 API 调用 toB 按用量付费、按时长付费 MaaS

44、 行业模型 行业模型精调，如 API 调用，等 toB 按用量付费、按时长付费 资料来源：国盛证券研究所整理 2.1 猜想猜想 2：若模型同质化，则若模型同质化，则 MaaS 不稀缺不稀缺 2.1.1 大模型：大模型：从基模型到行业模型，百模大战从基模型到行业模型，百模大战开启开启 随着 OpenAI 等先行者的突围、LLAMA 等模型的开源，当前国内外大模型产品如雨后春笋一般层出不穷。2023 年 07 月 16 日 P.13 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 图表 13：主要公司大模型布局：国际 企业企业 大模型产品大模型产品 估值（亿美元）估值（亿美元）谷歌 大语言模型

45、PaLM 2、聊天机器人 Bard 已上市 亚马逊 大语言模型 Titan 已上市 Meta 开源大语言模型 LLaMA 已上市 OpenAI GPT-4，聊天机器人 ChatGPT，图像生成器 Dall-E 270 Anthropic Claude、Claude Instant 50 Cohere NLP 大模型 20 Hugging Face 开源社区 20 Inflection AI 聊天机器人 Pi 40 Character.ai 基于 LLM 的聊天机器人 10 Stability.ai 开源图像生成模型 Stable Diffusion，大语言模型 StableLM 10 Runw

46、ay 文本生成视频模型 Gen-2 15 Midjourney 文本生成图像模型-资料来源：各公司官网，reuters，the New York Times，techcrunch，CNBC，INSIDER，FORTUNE，国盛证券研究所 科技部新一代人工智能发展研究中心发布的 中国人工智能大模型地图研究报告 显示，截至 5 月末，据不完全统计，国内 10 亿级以上参数的大模型已有 79 个。图表 14：主要公司大模型布局：国内 公司公司 大模型产品大模型产品 大模型参数大模型参数 互联网公司 百度 文心大模型/文心一言 2600 亿 阿里 通义大模型/通义千问 10 万亿（M6）腾讯 混元大模

47、型/行业大模型/混元助手 万亿级 华为 盘古大模型 千亿级 京东 言犀大模型 千亿级 知乎 知海图 Al 大模型(与面壁科技合作)千亿级 昆仑万维 天工大语言模型 千亿级 360 认知型通用大模型“360 智脑”千亿级 网易 玉言预训练大模型-AI 公司 商汤科技 日日新 SenseNova/商量、秒画、如影 1800 亿 科大讯飞 讯飞星火认知大模型 百亿级 出门问问 序列猴子大模型/奇妙文、言之画 几百亿 智谱 Al(清华大学技术成果转化)ChatGLM 62 亿 澜舟科技 孟子 MChat 大模型 千亿 MiniMax 自研多模态大模型/Glow/科研院所 复旦大学邱锡朋教授团队 MOS

48、S 对话式大型语言模型 200 亿 资料来源：相关公司微信公众号，新浪，机器之心，STCN，中国日报，华为云官网，科创板日版，面壁智能官网，360 官网，商汤官网，科大讯飞官网，ChatGLM，经济观察网，国盛证券研究所 关于大模型未来的竞争格局，我们倾向于认为，尽管各家模型企业在算力资源和数据资源上存在差别，但多数模型本身可能并不存在绝对的差异化。正如北京智源人工智能研究院院长黄铁军表示，“大模型发展中没有绝对的壁垒和护城河，有了大模型就像人类多年前学会了发电，后续还会有各种各样的发电手段不断演进迭代”，“大家比拼的是成本和效率，竞争的是应用和生态”。2023 年 07 月 16 日 P.1

49、4 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 2.1.2 MaaS：若模型同质化，若模型同质化，MaaS 壁垒何在？壁垒何在？伴随着大模型的层出不穷，云厂商们提供的 MaaS 服务也在积极开展。国际云服务巨头提供的 MaaS 业务模式，按照合作模型方的数量可以归为两类：接入独家模型：如微软 Azure 绑定 OpenAI，则 AzureOpenAI 所能提供的 MaaS 能力优劣大幅取决于 OpenAI 的模型能力。接入多个模型：如亚马逊 AWS 推出 Amazon Bedrock，通过 API 可访问 AI 21 Labs、Anthropic、Stability AI、Amazon

50、Titan 等不同的模型。再如，Salesforce AI Cloud托管了 AWS、Anthropic、Cohere 等不同合作伙伴的 LLM 模型。当然，从模型厂商如 Anthropic 和 Cohere的角度，模型企业也乐于与多个云服务平台展开非排他的合作。图表 15：国际 MaaS 服务模式：巨头+独角兽绑定与挣脱 公司公司 MaaS 布局布局 接入大模型接入大模型-自研自研 接入大模型接入大模型-第三方第三方 微软 AzureOpenAI/OpenAI（GPT-4、ChatGPT、Codex 以及 DALL.E 等模型）谷歌 PaLM API PaLM 2/亚马逊 AWS Amazo

51、n Bedrock Titan Stability AI、Anthropic 和 AI21Labs 等 Oracle OCI/Cohere Salesforce Salesforce AI Cloud Salesforce 自有 LLM 模型 1）第三方 LLM 模型：来自 AWS、Anthropic、Cohere 等合作伙伴的 LLM 模型 2）接入企业自有模型 资料来源：各公司官网，国盛证券研究所 从国内巨头近期的动作上看，打造开放的、多模型来源的模型商店，也是 MaaS 服务越来越常见的模式。以字节跳动的火山方舟为例，其集成了百川智能、出门问问、复旦大学 MOSS、IDEA 研究院、澜舟

52、科技、MiniMax、智谱 AI 等多家 AI 科技公司及科研院所的大模型，并已展开测试邀请。2023 年 07 月 16 日 P.15 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 图表 16：国内 MaaS 服务模式探索：自研 vs 平台或许可以并存 公司公司 MaaS 布局布局 接入大模型接入大模型-自研自研 接入大模型接入大模型-第三方第三方 字节跳动 火山方舟/百川智能、出门问问、复旦大学 MOSS、IDEA 研究院、澜舟科技、MiniMax、智谱 AI 等多家 AI 科技公司及科研院所的大模型。阿里巴巴 灵积模型服务平台 通义千问 ChatGLM-v2、百川、姜子牙、Dolly

53、 等。魔搭社区 通义大模型系列及企业定制大模型 魔搭社区（900 多个优质 AI 模型）。百度 文心千帆 文心一言大模型 第三方大模型服务。腾讯 腾讯行业大模型精选商店 自研行业大模型，包含金融、传媒、文旅、政务等行业/资料来源：各公司官网，澎湃，雅虎财经，STCN，国盛证券研究所 我们认为，未来的赛道格局中，上游模型企业：有动力接入多个云服务平台，以拓展更多下游客户。比如 Cohere 接入 Oracle 和 Salesforce，再如 Anthropic 接入 Salesforce 和 Amazon AWS，皆是如此。终端应用企业：有动力使用不同的模型，以优化不同的业务及行业场景。基于此，

54、我们认为，未来“多模型”将成为 MaaS 平台的重要合作模式，而 MaaS 平台之间的产品相似性也会越来越高，MaaS 服务将成为基础设施。从长期角度，除了算力等资源外，精细化运营程度、价格等因素可能成为 MaaS 平台的核心竞争力。2023 年 07 月 16 日 P.16 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 三、三、应用应用：从从 B 端到端到 C 端，端，奇点时刻奇点时刻 我们认为，AI 模型能力将来将成为企业在技术层面都会应用的基础能力。而无论是 B 端企业、还是 C 端用户，都有望能以 SaaS 服务和内容服务的形式享受到这些能力带来的便利。3.1 猜想猜想 3：B 端

55、端 SaaS：让让企业级应用拥有魔法企业级应用拥有魔法 3.1.1 办公办公：以微软为例，以微软为例，AI 融入融入 office 产品大幅提升办公效率产品大幅提升办公效率 以微软为例，以微软为例，AI 融入融入 office 产品产品，大幅提升办公效率，大幅提升办公效率。3 月 16 日，微软推出 Microsoft 365 Copilot。Copilot 通过两种方式集成到 Microsoft 365 中：图表 17：Copilot 集成到 Microsoft 365 的两种应用 资料来源：微软 Microsoft 365 Copilot 发布会，国盛证券研究所 1）嵌入 office 应

56、用程序，如 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等:Word 中，Copilot 包括自动生成文稿、生成摘要、添加常见问题解答、美化word 排版等功能。PPT 中，Copilot 可以自动生成 PPT、优化调整、添加备注等。Excel 中，Copilot 可以自动分析数据、创建数据模型、生成可视化图表等。Outlook 中，Copilot 可以实现电子邮件分类筛选、自动生成回复邮件、以及自动生成新邮件等。Teams 中，Copilot 可以总结会议内容、流程跟进、生成纪要，提供关联信息等。2023 年 07 月 16 日 P.17 请仔细阅读本报告末页声明

57、请仔细阅读本报告末页声明 图表 18：案例：使用 Copilot 自动生成 Word 文稿 资料来源：Microsoft 365 Blog，国盛证券研究所 2）引入 Business Chat 商务聊天，适用于处理使用者所有的数据和文档、电子邮件、日历聊天、会议和联系人工作等，实现跨应用业务流程安排、信息总结与问答等。图表 19：案例：使用 Copilot 在 Business Chat 中实现跨应用业务流程安排问答 资料来源：Microsoft 365 Blog，国盛证券研究所 2023 年 07 月 16 日 P.18 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 我们认为我们认为 A

58、I 有望大幅提升办公软件功能，提高办公效率，提升用户体验。有望大幅提升办公软件功能，提高办公效率，提升用户体验。2023 年 6 月4 日，据科技媒体 The Information 报道，包括美国银行、沃尔玛、福特和埃森哲在内的600 多家微软最大的客户预计将试用 Microsoft Office 365 的人工智能功能，其中至少已有 100 家客户已经额外分别为 1000 个订阅账户支付了高达 10 万美元的年费。与经典版本相比，AI 版本的 Office 365 价格至少高出 40%。3.1.2 CRM：以以 Salesforce 为例，为例，提升提升 CRM 产品产品效率及效率及企业信

59、任企业信任 以 Salesforce 为例，公司深耕 CRM 垂类，提供 AI 相关产品及 AI Cloud 云服务。2023 年 3 月，Salesforce 发布了 Einstein GPT，这是全球第一个 CRM 生成式 AI，采用ChatGPT 开发商 OpenAI 的人工智能技术。Salesforce 加速整合 ChatGPT 模型能力，陆续推出 GPT 产品及 AI Cloud 云服务，提升 CRM 效率：1）GPT 产品方面：5 月 Salesforce 推出对话式人工智能 Slack GPT、以及用于数据分析的生成式人工智能 Tableau（Tableau GPT 与 Tabl

60、eau Pulse）。6月 Salesforce 推出 Marketing GPT 和 Commerce GPT，聚焦营销与商务场景。2）AI Cloud 云服务方面：6 月 Salesforce 宣布推出 AI Cloud 服务，组合售价 36 万美元/年。Salesforce AI Cloud 包含九种 GPT 模型或服务：Sales GPT、Service GPT、Marketing GPT、Commerce GPT、Slack GPT、Tableau GPT、Flow GPT、Apex GPT 以及 Skill Up on AI with Trailhead。图表 20：Salesfo

61、rce AI Cloud 九大 GPT 模型/服务 功能（总结）功能（总结）计划计划试用时间试用时间 计划计划上市时间上市时间 Sales GPT 快速自动制作个性化电子邮件。2023 年 6 月 Service GPT 根据案例数据和客户历史创建服务简报、案例摘要和工作订单。2023 年 6 月 Marketing GPT 利用自然语言提示和人工智能驱动的建议来快速生成受众群体，以增强定位。2023 年 6 月 2023 年 7 月 Commerce GPT 提供定制商务体验，并根据 Data Cloud 统一实时数据自动生成推荐、内容和通信。2023 年 7 月 Slack GPT 用户构

62、建无代码工作流程，嵌入 AI 操作，并在每个步骤中提供简单的提示。辅助写作。生成摘要等。2023 年下半年 Tableau GPT 根据自然语言提示生成可视化效果。2023 年 11 月 Flow GPT 使用自然语言提示创建工作流程。2023 年 10 月 Apex GPT 使用 Apex GPT 直接从 Salesforce 集成开发环境扫描代码漏洞并建议内联代码，从而更快地进行编码。2023 年 6 月 Skill Up on AI with Trailhead 免费在线学习平台。资料来源：Salesforce，国盛证券研究所整理 AI 有望在销售、服务、营销、商务、内部通讯、数据分析、

63、开发代码等环节赋能。Sales GPT 可以实现销售电子邮件的自动生成。Service GPT 可以根据案例数据和客户历史创建服务简报、案例摘要和工作订单。Commerce GPT 可以根据客户数据自动生成商品推荐内容和通信。通过 Slack GPT，用户可以构建无代码工作流程，实现自动生成信息摘要等。通过 Tableau GPT，可以根据自然语言提示生成可视化效果。在开发环节，Apex GPT可以自动生成代码以及提供漏洞修改建议等。2023 年 07 月 16 日 P.19 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 图表 21：案例：Salesforce Sales GPT 自动生成

64、销售电子邮件 资料来源：Salesforce，国盛证券研究所 图表 22：案例：Salesforce Slack GPT 自动生成信息摘要 资料来源：Salesforce，国盛证券研究所 2023 年 07 月 16 日 P.20 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 据 6 月 Salesforce AI Day，在未来 2-3 个月，AI Cloud 有望推出 16 个新产品或功能。图表 23：Salesforce AI Cloud 路线图 产品产品 试点试点时间时间 上市上市时间时间 运用运用模型模型 功能功能 Sales Email Generation with Page

65、 Context|Pilot 2023 年 6 月 2023 年 7 月 Sales GPT 生成个性化且相关的电子邮件。Reply Recommendations|GA-2023 年 6 月 Service GPT 自动生成个性化代理聊天回复。Summarization|GA-2023 年 6 月 Service GPT 自动生成与客户对话的摘要。Knowledge Email Creation|Pilot 2023 年 6 月 2023 年 8 月 Service GPT 根据聊天对话创建知识文章，这意味着该信息来自案例评论，并且可以向其他客服人员和客户开放。Subject Line Ge

66、neration|Pilot 2023 年 6 月 TBC Marketing GPT 快速调整副本和/或细化主题行的基调。Generative Search Answers for Service Agents|Pilot 2023 年 6 月 TBC Service GPT 通过用自然语言询问提示来获得答案。Einstein GPT for Developers v1|Pilot 2023 年 6 月 TBC Code Builder 通过 AI 聊天助手生成代码并针对 Apex 等语言提出问题，提高开发人员的工作效率。Sales Email Generation with Page Co

67、ntext|GA 2023 年 6 月 2023 年 7 月 Sales GPT 生成个性化且相关的电子邮件。Domain-Grounded Reply Recommendations|Pilot 2023 年 7 月 TBC Service GPT 适用于企业，该技术以组织可用的数据为基础。Knowledge Creation v2|Pilot 2023 年 7 月 TBC Service GPT Einstein 询问是否愿意根据聊天对话创建一篇知识文章，这意味着该信息来自案例评论，并且可以向其他客服人员和客户开放。Task Summaries|Pilot 2023 年 7 月 TBC S

68、ervice GPT 自动生成与客户对话摘要。Prod Description|GA 2023 年 7 月 TBC Commerce GPT 通过加速构建多个版本的描述和翻译，建立新网站。自动为商家填写缺失的目录数据，为每个买家量身定制生成的产品描述。Segment Generation|Pilot 2023 年 7 月 TBC Data Cloud 营销人员快速创建受众群体，并改进定位。人工智能驱动的建议提高整体营销活动的参与度。Generative Search Answers for Self Service|Pilot 2023 年 7 月 Knowledge Email Creati

69、on|GA 2023 年 6 月 2023 年 8 月 Service GPT 根据聊天对话创建知识文章，这意味着该信息来自案例评论，并且可以向其他客服人员和客户开放。Insights Summaries|Pilot 2023 年 8 月 TBC Tableau GPT 以自然语言和视觉形式呈现。可以改变处理数据的方式。资料来源：salesforceben，国盛证券研究所 企业企业信任信任方面方面，Einstein GPT 信任层保护企业数据安全，支持多种信任层保护企业数据安全，支持多种 LLM 模型部署模型部署 对于企业来讲，进行大模型训练的痛点之一是担心企业内部数据泄露。Salesforc

70、e AI Cloud 采用新 Einstein GPT Trust Layer，防止 LLM 保留客户的敏感数据，可以解决 B 端企业使用大模型的风险问题，满足企业客户对数据安全性和合规性需求。Salesforce AI Cloud 支持为 LLM 提供部署功能，包括使用第三方 LLM 模型、Salesforce 自有 LLM 模型以及接入企业自有模型，同时帮助公司维护其数据隐私。包括：1）第三方LLM模型：在Salesforce的云基础设施内，托管和服务来自AWS、Anthropic、Cohere 等合作伙伴的 LLM 模型。此外，Salesforce 和 OpenAI 还建立了共享信任合作

71、伙伴关系。2）Salesforce 自有 LLM 模型。3）接入企业自有模型：这些模型，无论是通过 Amazon SageMaker 还是 Google 的Vertex AI，都将通过 Einstein GPT 信任层直接连接到 AI Cloud。客户数据可以保留在客户的信任边界内。2023 年 07 月 16 日 P.21 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 图表 24：Salesforce AI Cloud 建立在 Einstein GPT Trust Layer 之上 资料来源：Salesforce，国盛证券研究所 总的来看，在 AI 布局方面，Salesforce 深耕

72、CRM 领域，对内陆续推出 GPT 产品及 AI Cloud 云服务，对外继续扩大 AI 投资。在企业信任方面，Einstein GPT 信任层（Trust Layer）保护企业数据安全、解决企业参与大模型的痛点，AI Cloud 支持多种 LLM 模型部署。我们认为，AI 嵌入 CRM 环节相关产品应用后，有望在销售服务、数据分析、营销商务、开发代码等方面实现效率和体验的提升，推动付费客户规模扩张、及 ARPU 提升，比如AI Cloud 组合售价 36 万美元/年，实现提价。2023 年 07 月 16 日 P.22 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 3.1.3 设计设计：

73、以以 Adobe 为例为例，为为设计设计创造创造更多可能更多可能 以 Adobe 为例，Adobe 将多项 AI 功能嵌入产品应用中。2023 年 3 月，在设计方面，Adobe 推出图像生成模型 Adobe Firefly，其依靠输入文字信息，可完成图像生成、模型构建、图像编辑以及图形加工等各种任务。4 月，Adobe 将人工智能功能引入 Premiere Pro，包括文本剪辑视频等。6 月，推出 Photoshop 中的生成填充（Generative Fill），将Adobe Firefly 生成 AI 功能直接引入设计工作流程，目前处于测试阶段。我们预计，在设计环节，AI 有望支持内容创

74、作者使用文字生成图像、音频、插图、视频和 3D 图像等，大幅降低设计门槛、提升设计效率。以下图 Adobe Firefly 为例，通过文字“将场景改为冬日”即可实现图像风格的变化，还可以自动生成艺术字变体等。图表 25：案例：使用 Adobe Firefly 生成图像、修改场景 资料来源：Adobe，国盛证券研究所 图表 26：案例：使用 Adobe Firefly 生成变体 资料来源：Adobe，国盛证券研究所 2023 年 07 月 16 日 P.23 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 综上，未来随着 AI 赋能，有望推动 B 端 SaaS 公司实现更快增长。图表 27：全

75、球公有云 SaaS 市场规模（亿美元）图表 28：全球公有云 SaaS 市场份额：2021 资料来源：Gartner，国盛证券研究所 资料来源：IDC，国盛证券研究所 根据 Gartner 预计，2023 年全球公有云 SaaS 支出同比增长 17.9%至 1970 亿美元，2024年将同比增 17.7%至 2323 亿美元。展望未来，AI 为有望为 B 端 SaaS 公司实现更多创新功能，推动更快增长。而 SaaS 环节主要参与者 Microsoft、Salesforce、Oracle 等等都有望受益于这一变革。050002500200202021

76、2022 2023e 2024e全球SaaS市场规模（亿美元）全球SaaS市场规模（亿美元）Salesforce,9.90%Microsoft,10.90%SAP,4.50%Oracle,3.60%Google,3.40%其他,67.80%2023 年 07 月 16 日 P.24 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 3.2 猜想猜想 4：C 端流量入口：端流量入口：搜索搜索引擎引擎或式微，流量入口回归场景或式微，流量入口回归场景 在 C 端应用方面，我们认为，AI 技术的持续迭代，有望大大提升各类终端场景文旅、餐饮、零售、金融、教育等平台的内容运营能力，从而将各类终端场景的内容

77、和服务打通，实现操作闭环。而随着流量入口“去中心化”至终端场景，此前的中心化流量入口，如搜索引擎，也可能面临流量式微的挑战。3.2.1 搜索引擎式微：中心化流量入口的削弱搜索引擎式微：中心化流量入口的削弱 搜索引擎是国内外互联网最早的产品形态之一，也是商业模式角度最好的产品之一。搜索引擎是典型的中心化流量入口。人们通常把搜索引擎作为重要的解决各类问题的入口之一：有问题，去搜索。搜索引擎迭代至今，Google Search 始终是赛道霸主，且为 Google 带来了可观的收入和利润。在 chatGPT 爆火以来，业内频频产生类似的疑问：在搜索引擎赛道，微软是否会借由 Bing 实现对谷歌搜索的弯

78、道超车？图表 29：全球搜索引擎市占率：谷歌市占率 90%以上（2023 年 6 月）图表 30：全球搜索引擎市占率：2022-2023，谷歌领先趋势并无改变 资料来源：statcounter，国盛证券研究所 资料来源：statcounter，国盛证券研究所 事实上，在生成式 AI 爆发这段时间，从 2022 年到现在，Google 始终以 92%左右的市占率领先搜索引擎赛道；如果以月度频次来看，市占率不降反增（从 91.9%至 92.6%）。而微软旗下搜索引擎 Bing 的市占率则在 3%左右上下浮动。我们认为，这背后反映的是谷歌作为多年的搜索引擎巨头，无论是数据积累、信息生态、算法模型、还

79、是用户 UI 设计，其相对竞争优势都足够领先。相较于赛道内市占率的重新分配，我们认为，搜索引擎面临更大的问题在于流量入口的变革。事实上，这一点在近期 AI 大潮来临之前、在移动互联网时期就已体现。从 PC 互联网到移动互联网时代，网民的信息触达方式发生了潜移默化的改变：此前的搜索越来越多被推荐所取代。随之而来，线上广告市场中，搜索广告的份额也逐渐被各类推荐广告所侵蚀。Google,92.6%bing,2.8%Yahoo!,1.1%Baidu,0.8%YANDEX,1.2%DuckDuckGo,0.5%其他,1.0%70%75%80%85%90%95%100%0%1%2%3%4%5%6%7%8%

80、9%10%---------06bingYahoo!Baidu其他Google（右轴）2023 年 07 月 16 日 P.25 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 图表 31：搜索广告份额持续下降：中国 资料来源：Questmobile，国盛证券研究所 注：搜索广告包含在“泛咨询广告”中。从中国市场来看，2022 年，包含搜索广告在内的“泛资讯广告”份

81、额较 2020 年下滑 4%。而从全球数据看，2022 年搜索广告市占率较八年前下滑了 7%。这一变化都反映了背后搜索作为流量入口核心位置的旁落。图表 32：搜索广告份额持续下降：全球 资料来源：emarketer，国盛证券研究所 我们认为，未来，大语言模型及多模态模型的迭代，有望大大增强终端场景中的内容运营能力，从而将解决问题的过程以“内容+服务”的形式留在各类终端场景中，而原有的中心化的流量入口则面临“去中心化”的挑战。届时，拥有各类终端场景比如金融、文旅、传媒、教育等且积极拥抱 AI 技术迭代的企业，有望在此过程中持续受益。47.7%40.7%34.0%38.0%42.0%46.0%50

82、.0%050020002020212022全球搜索广告规模（十亿美元）占整体网络广告的比例 2023 年 07 月 16 日 P.26 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 3.2.2 场景为王场景为王：从：从服务到终端，得场景者得天下服务到终端，得场景者得天下 以旅游场景为例，我们认为 AI 技术的持续迭代，有望赋能旅游餐饮等终端场景类平台的内容运营能力，从而这些平台能够以“内容+服务”的模式来全链条服务用户。腾讯云的文旅行业模型让我们看到了这种可能性。在发布会的演示中，我们看到，在为模型投喂了旅游相关的行业数据、

83、接入旅游企业用户 API 后，腾讯文旅客服场景模型可以给出非常完备的旅游攻略规划，包括：1）完整日程规划；2）交通，含票价+票务购买链接；3）景点，含景点介绍+票价+票务购买链接；4）酒店，含酒店介绍+房价+预订链接。基于此，用户在做旅游规划时，就可以不再检索多个 APP、不再在同一 APP 的不同入口来回跳转，而是可以一站式完成规划+下单。图表 33：腾讯云行业大模型：文旅行业客服场景演示 资料来源：量子位，腾讯云，国盛证券研究所 同样，在车端，座舱域作为人们生活中的“第三空间”，将来也有望在 AI 助力下，通过内容交互能力的提升，来实现“内容+服务”的打通。近期，梅赛德斯奔驰宣布将 cha

84、tGPT 引入车机系统。此后，理想汽车也宣布引入自研的mindGPT。车企对于座舱交互的重视程度日益提升。以理想汽车为例，大语音模型的迭代有望带来对话交互能力的跃迁，使得车机交互从“触控为主”转向“对话为主”。而内容能力的完善，亦有望将出行规划和消费决策在座舱这一第三空间完成。2023 年 07 月 16 日 P.27 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 图表 34：车端梅赛德斯奔驰：将 chatGPT 引入车机系统 图表 35：车端理想汽车：车机系统引入自研 mindGPT 资料来源：第一财经，国盛证券研究所 资料来源：新浪财经，国盛证券研究所 按照理想汽车给出的例子，“当用户

85、想吃火锅，在告诉理想同学后，车机界面就会生成火锅图片供选择，并自动规划出行路线等操作”。我们认为，将来随着 AI 技术推进，座舱作为“第三空间”，有望凭借内容能力的跃迁，实现智能化的快速提升。图表 36：理想汽车：大语言模型带来对话交互能力的跃迁 图表 37：理想汽车：内容和服务消费在座舱第三空间完成 资料来源：理想汽车家庭科技日，腾讯云，国盛证券研究所 资料来源：理想汽车家庭科技日，腾讯云，国盛证券研究所 当然，这样的例子不止体现在 O2O 和车端座舱。我们认为，AI 技术的持续迭代，有望大大提升各类终端场景文旅、餐饮、零售、金融、教育等平台的内容运营能力，从而将各类终端场景的内容和服务打通

86、，实现操作闭环。2023 年 07 月 16 日 P.28 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 四、四、相关公司相关公司 4.1 英伟达（英伟达（NVDA.O）：）：GPU 龙头，受益于龙头，受益于 AI 模型兴起模型兴起 数据中心业务快速增长，数据中心业务快速增长，FY24Q2 收入指引超预期。收入指引超预期。英伟达主要业务分为数据中心、游戏、专业可视化和汽车四大业务。其中，数据中心业务包括 AI、云计算业务和为 AI 和云计算提供算力的底层芯片。受益于 AI 需求增长，数据中心业务占比升至第一。FY2023 英伟达总收入为 270 亿美元、yoy+0.2%，数据中心业务、游戏

87、业务、专业可视化业务、汽车业务分别为 150/91/15/9 亿美元，yoy+41%/-27%/-27%/+60%。2022 财年净利润为 44 亿美元、yoy-55%。FY2024Q1 英伟达总收入为 72 亿美元、yoy-13%，其中数据中心、游戏、专业可视化、汽车业务分别为 42.84/22.4/2.95/2.95 亿美元，yoy+14%/-38%/-53%/+114%。2024Q1 财季净利润为 20.4 亿美元、yoy+26%。展望FY24Q2，公司预计营收为 110 亿美元（2%），毛利率预计进一步提升至 68.6%（50bp），指引大幅超过市场预期。持续持续迭代更新迭代更新的的

88、GPU 龙头，龙头，软件端软件端 CUDA 构筑壁垒构筑壁垒。1）硬件端，英伟达为 GPU 龙头，不断迭代更新。2023 年 3 月，针对算力需求巨大的 ChatGPT，英伟达发布了 NVIDIA H100 NVL，推出四款全新推理 GPUL4 Tensor Core GPU、L40 GPU、H100 NVL GPU、Grace Hopper 超级芯片，分别擅长 AI 视频、图像生成、ChatGPT 等大型语言模型的推理加速、推荐系统和大型语言模型的 AI 数据库。2023 年 5 月，英伟达推出为万亿参数 AI 打造的 NVIDIA DGX GH200，旨在处理用于大规模推荐系统、生成式 A

89、I 和图形分析的 TB 级模型。公司计划下半年大幅增加供应迎接加速计算和生成式 AI 的转变。2）软件端，英伟达早在 2006 年便推出并行计算和编程平台 CUDA，使开发人员可以通过 C、C+、Fortran 等高级语言来调用 CUDA 的 API 进行并行编程，并深度绑定公司自己的GPU 产品，提高了客户切换软硬件的门槛。3）模型端，5 月英伟达宣布为游戏提供定制化 AI 模型代工服务 ACE for Games，利用人工智能提供自然语言交互、使 NPCs 更加智能化。4）生态端，英伟达还通过快速投资 AI 模型企业，进一步扩张 AI 版图、绑定下游潜在需求。投资逻辑：投资逻辑：模型兴起提

90、升对算力需求模型兴起提升对算力需求，英伟达直接受益，英伟达直接受益。英伟达为全球 GPU 龙头、硬件端不断迭代更新，软件端并行计算和编程平台 CUDA 平台构建壁垒。需求端，公司直接受益于科技公司对 AI 模型训练需求的提升。业务端，数据中心业务快速增长，游戏业务和专业可视化业务库存去化进展顺利。关注关注相关标的相关标的：AMD（AMD.O）、Intel（INTC.O）、谷歌（GOOGL.O）；芯片代工企业台积电（2330.TW）、中芯国际（0981.HK）、华虹半导体（01347.HK）等；国产 AI 芯片公司寒武纪（688256.SH）、海光信息（688041.SH）、景嘉微（300474

91、.SZ）、澜起科技（688008.SH）等。风险提示风险提示：AI 发展不及预期、终端需求不及预期、行业竞争加剧、美国管制政策风险。2023 年 07 月 16 日 P.29 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 图表 38：英伟达财务数据（百万美元）FY 2020 FY 2021 FY 2022 FY 1Q22 FY 1Q23 收入收入 16,675 26,914 26,974 8,288 7,192 数据中心 6,696 10,613 15,005 3,750 4284 游戏 7,759 12,462 9,067 3,620 2240 专业可视化 1,053 2,111 1,5

92、44 622 295 汽车 536 566 903 138 295 OEM 及其他 631 1,162 455 158 77 毛利毛利 10,396 17,475 15,356 5,431 4,648 毛利率毛利率 62%65%57%66%65%研发费用率 24%20%27%20%26%销售及行政费用率 12%8%9%7%9%净利润净利润 4,332 9,752 4,368 1,618 2,043 净利率 26%36%16%20%28%资料来源：Wind，公司公告，国盛证券研究所 2023 年 07 月 16 日 P.30 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 4.2 超威半导体（

93、超威半导体（AMD.O）：）：推出推出 Instinct MI300 芯片芯片，提供算力新供给，提供算力新供给 AMD 营收下滑，营收下滑，Q2 指引低于预期。指引低于预期。AMD 主要业务分别为数据中心业务、客户业务、游戏业务、嵌入式业务。其中数据中心业务主要包括包括云计算和大型企业客户的芯片业务，客户业务包括个人电脑和笔记本电脑芯片业务，游戏业务主要为游戏芯片业务，嵌入式业务包括网络和汽车芯片业务。2022 年，AMD 总收入为 236 亿美元、yoy+44%，其中数据中心业务、客户业务、游戏业务、嵌入式业务分别为 60/62/68/46 亿美元，yoy+64%/-10%/21%/1750

94、%。2022 财年净利润为 13.20 亿美元、yoy-58%。2023Q1 AMD 总收入为 53.5 亿美元、yoy-9%，其中数据中心业务、客户业务、游戏业务、嵌入式业务分别为 13/8/18/16 亿美元，yoy+0%/-65%/-6%/+163%。2023Q1 财季净利润为-1.39 亿美元、yoy-117.68%。Q2营收指引中值 53 亿美元，低于分析师预期的 55 亿美元。推出推出 Instinct MI300 系列系列芯片，提供算力新供给芯片，提供算力新供给。1）硬件端，2023 年 6 月，AMD 发布了 Instinct MI300A（APU）、Instinct MI30

95、0X（GPU），预计最快将于今年第 4 季度开始量产。Instinct MI300A 是全球首款面向 HPC、AI 的 APU 加速器，实现了 CPU、GPU的合体。Instinct MI300X 芯片及其 CDNA 架构专为大型语言模型和其他尖端 AI 模型设计，拥有 1530 亿晶体管、192GB HBM3 内存和 5.2TB/s 的存储带宽，其 HBM 密度最高是英伟达 H100 芯片的 2.4 倍、HBM 带宽最高是 H100 的 1.6 倍。2）软件端，AMD 推出ROCm 生态圈，对标英伟达 CUDA，通过 HIP 去兼容 CUDA，这在一定程度上缓解了 AMD在 GPU 运算环境

96、上落后于 NVIDIA 的局面。2023 年 4 月，AMD 宣布 ROCm 即将登陆Windows 操作系统，且计划将 ROCm 支持扩展到消费类显卡、而不仅仅是支持专业级GPU。投资逻辑：投资逻辑：积极布局积极布局 AI，Instinct MI300X 性能优秀。性能优秀。AMD 新推出的 Instinct MI300X芯片，在 HBM 密度和 HBM 带宽方面超过英伟达 AI 芯片 H100，带来算力市场新供给。芯片量产后，AMD 也有望受益于科技公司对 AI 模型训练需求的提升。相关标的：相关标的：国内 AI 芯片公司寒武纪（688256.SH）、海光信息（688041.SH）、景嘉微

97、（300474.SZ）、澜起科技（688008.SH），国产芯片代工华虹半导体（01347.HK）等。风险提示：风险提示：下游需求不及预期、行业竞争加剧、中美关系升级的风险。图表 39：超微半导体财务数据（百万美元）2020 2021 2022 1Q22 1Q23 收入 9763 16434 23601 5887 5353 数据中心 3,694 6,043 1293 1295 客户 6,887 6,201 2124 739 游戏 5,607 6,805 1875 1757 嵌入式 246 4,552 595 1562 毛利 4347 7929 10603 2818 2359 毛利率 45%48

98、%45%48%44%研发费用率 20%17%21%18%26%销售及行政费用率 10%9%10%10%11%净利润 2490 3162 1320 786-139 净利率 26%19%6%13%-3%资料来源：公司公告，国盛证券研究所 2023 年 07 月 16 日 P.31 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 4.3 微软（微软（MSFT.O）：）：绑定绑定 OpenAI，引领，引领 AI 浪潮浪潮 微软主要业务分为生产力和业务流程、智能云、更多个人计算。其中，生产力和业务流程包含 Office 业务、Dynamics 业务、LinkedIn。智能云主要包含服务器产品与云服务（

99、Azure、Windows Server、Visual Studio 等）和企业服务。更多个人计算主要包含Windows 业务、设备（Surface、手机及 PC 配件）、游戏（Xbox）和搜索和新闻广告等产品。2022 财年，微软总收入为 1983 亿美元、yoy+18%，其中生产力和业务流程、智能云、更多个人计算分别为 634/753/597 亿美元，yoy+18%/25%/10%。2022 财年净利润为727 亿美元、yoy+19%。2023Q3 财季，微软总收入为 529 亿美元、yoy+7%，其中产力和业务流程、智能云、更多个人计算分别为 175/221/133 亿美元，yoy+11

100、%/+26%/-9%。2023Q3 财季净利润为 183 亿美元、yoy+9%。绑定绑定 Open AI，引领，引领 AI 浪潮。浪潮。1）算力层：2023 年 3 月，微软宣布加强和英伟达（NVDA.US）的合作，将 GPU 从此前的 A100 升级到 H100，推出专门针对人工智能开发的全新的 ND H100 v5 虚拟机。2）模型层：2019 年微软和 OpenAl 宣布建立独家合作伙伴关系。2022 年 11 月，OpenAI推出 ChatGPT、引起强烈反响，2023 年 3 月推出多模态大模型 GPT-4、实现全面提升。3）应用层：微软加速整合 ChatGPT 能力到自身产品应用中

101、。如：2023 年 2 月，微软将ChatGPT 能力整合，推出基于 AI 驱动的 Bing 和 Edge 浏览器。3 月，微软宣布推出Microsoft 365 Copilot，全球上线 Azure OpenAI 服务。4 月，开源 Deep Speed Chat，帮助用户训练类 ChatGPT 等大语言模型。5 月，微软发布 Windows Copilot、打造 Win11 人工智能“个人助理”，升级 Bing 搜索和 Edge 浏览器、包括全面开放 Bing Chat。投资逻辑：投资逻辑：AI 有望推动微软办公软件、云计算以及搜索广告的提升。有望推动微软办公软件、云计算以及搜索广告的提升

102、。我们预计，赛道内AI 模型的持续演进、以及 Copilot 等产品应用的进展，有望带来微软三类业务的提升：1）办公软件：未来有望实现微软 office 云产品付费用户和 ARPU 的提升。2）云计算：AI 或将重塑云计算格局，MaaS 服务或将兴起，在大模型上的优先布局、以及自身交互打通的云生态加持下，微软云的市场份额有望持续提升。3）搜索广告：有望实现用户参与度提升，以及广告费率提升。关注关注相关标的：相关标的：国内办公软件公司金山办公（688111.SH）、金山软件（3888.HK）、泛微网络（603039.SH）等；布局大模型的百度集团（9888.HK）、阿里巴巴（9988.HK）、腾

103、讯控股（0700.HK）、商汤（0200.HK）、科大讯飞（002230.SZ）等；搜索引擎公司三六零（601360.SH）等。风险提示：风险提示：AI 发展不及预期风险、商业化进展不及预期风险、政策风险。2023 年 07 月 16 日 P.32 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 图表 40：微软财务数据（百万美元）FY 2020 FY 2021 FY 2022 FY 3Q22 FY 3Q23 收入收入 143,015 168,088 198,270 49,360 52,857 生产力和业务流程 46,398 53,915 63,364 15,789 17,516 智能云 4

104、8,366 60,080 75,251 19,051 22,081 更多个人计算 48,251 54,093 59,655 14,520 13,260 毛利毛利 96,937 115,856 135,620 33,745 36,729 毛利率毛利率 67.8%68.9%68.4%68.4%69.5%费用率 研发费用率 13.5%12.3%12.4%12.8%13.2%销售费用率 13.7%12.0%11.0%11.3%10.9%行政费用率 3.6%3.0%3.0%3.0%3.1%经营利润经营利润 52,959 69,916 83,383 20,364 22,352 生产力和业务流程 18,72

105、4 24,351 29,687 7,184 8,639 智能云 18,324 26,126 32,721 8,281 9,476 更多个人计算 15,911 19,439 20,975 4,899 4,237 经营利润率 37%42%42%41%42%生产力和业务流程 40%45%47%46%49%智能云 38%43%43%43%43%更多个人计算 33%36%35%34%32%净利润净利润 44,281 61,271 72,738 16,728 18,299 净利润率净利润率 31.0%36.5%36.7%33.9%34.6%资料来源：公司公告，国盛证券研究所 2023 年 07 月 16

106、日 P.33 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 4.4 谷歌谷歌（GOOGL.O）：把握）：把握 Alpha，bet on AI！全球科技巨头，立足搜索、不断创新。全球科技巨头，立足搜索、不断创新。Alphabet 为谷歌的母公司，2022 年收入 2828 亿美元（同比+9.8%），可分为谷歌服务/谷歌云/创新业务三大分部，分别占据收入的89.6%/9.3%/0.4%。谷歌服务又可以分为广告业务和谷歌其他：（1）广告业务为公司的现金牛业务，占据公司收入的 79.4%。其中，谷歌搜索和其他广告（AdWords）占据公司整体收入的 57.4%，谷歌联盟（AdSense、AdMob

107、、Google Ad Manager）占据 11.6%，YouTube 广告占据 10.3%；（2）谷歌其他，例如 Google Play、Pixel 手机、YouTube Premium 等，占据公司整体收入的 10.3%。三大分部中，仅有谷歌服务实现正的经营利润，经营利润率 33.8%。但谷歌云业务从 1Q23 起，经营利润扭亏，未来亦有望持续为公司贡献利润。全面夯实，引领全面夯实，引领 AI 发展。发展。通过梳理谷歌在 AI 基础设施、深度学习框架、算法模型等不同层面的技术基础以及响应的应用生态，我们发现谷歌在人工智能领域的优势是扎实且全面的。1）算力基础设施方面，谷歌的 TPU v4

108、使用了光互连，具有高可拓展性、可重配置两大特性，大幅提升了性能，甚至其 MLPerf 基准测试结果及功耗情况较英伟达A100 更佳。2）深度学习框架方面，公司的 TensorFlow 为全球目前最流行的深度学习框架之一，且公司仍在继续开发可以支持 GPU 和云 TPU 加速器、自动微分 Numpy 的 Jax框架。3）算法模型方面，公司推出的 Transformer 成为各种预训练大模型的基础，GPT 中的“T”即代表 Transformer。公司在 Transformer 的基础上，推出了 PaLM2 自然语言模型、ViT 计算机视觉模型、PaLM-E 多模态模型，其中 PaLM 2 的部分

109、测试结果超越了 GPT-4。此外，公司仍在继续开发下一代多模态大模型Gemini。4）应用生态方面：在对话领域，谷歌推出的 Bard 全面对标 ChatGPT。在搜索领域，集成了 AI 功能的搜索可以实现连续多轮对话、实时搜索，搜索上的 Bard 与新必应上面的 ChatGPT 相比各有千秋。在办公领域，对标 Copilot，谷歌将 Duet AI整合进 Workspace 办公套件。投资逻辑：投资逻辑：我们认为搜索引擎市场格局稳定，公司稳居全球第一。通过全面布局 AI，未来公司云服务业务有望全面受益，更多场景端应用的探索也有望为公司带来新的增长引擎。关注相关注相关标的：关标的：国内搜索引擎公

110、司百度（9888.HK）、三六零（601360.SH）等，办公软件相关公司金山软件（3888.HK）、金山办公（688111.SH）等。风险提示风险提示：技术变现或业务发展不及预期的风险、监管风险、行业增长不及预期的风险、盈利能力改善不及预期的风险。2023 年 07 月 16 日 P.34 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 图表 41：谷歌（Alphabet）财务数据（百万美元）2020 2021 2022 1Q22 1Q23 收入收入 182,527 257,637 282,836 68,011 69,787 YoY 12.8%41.2%9.8%23.0%2.6%谷歌搜索整

111、体谷歌搜索整体 168,635 237,529 253,528 61,472 61,961 YoY 11.1%40.9%6.7%20.1%0.8%谷歌云谷歌云 13,059 19,206 26,280 5,821 7,454 YoY 46.4%47.1%36.8%43.8%28.1%创新业务创新业务 657 753 1,068 440 288 YoY-0.3%14.6%41.8%122.2%-34.5%毛利毛利 97,795 146,698 156,633 38,412 39,175 GPM 53.6%56.9%55.4%56.5%56.1%销售费用 17,946 22,912 26,567

112、5,825 6,533 管理费用 11,052 13,510 15,724 3,374 3,759 研发费用 27,573 31,562 39,500 9,119 11,468 销售费用率 9.8%8.9%9.4%8.6%9.4%管理费用率 6.1%5.2%5.6%5.0%5.4%研发费用率 15.1%12.3%14.0%13.4%16.4%经营利润（百万美元）经营利润（百万美元）41,224 78,714 74,842 20,094 17,415 经营利润率 22.6%30.6%26.5%29.5%25.0%归母净利润（百万美元）归母净利润（百万美元）40,269 76,033 59,972

113、 16,436 15,051 归母净利润率 22.1%29.5%21.2%24.2%34.2%资料来源：公司公告，国盛证券研究所 2023 年 07 月 16 日 P.35 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 4.5 Meta（META.O）：全球社交媒体巨头：全球社交媒体巨头，致力于，致力于 AI 开源模型开源模型 Meta 是全球社交媒体巨头，主要业务分为应用程序系列和现实实验室。其中，应用程序系列包含 Facebook、Instagram、WhatsApp 和 Messenger，主要通过广告业务和会员服务等产生收入。现实实验室主要包含 VR 虚拟现实和 AR 增强现实，主

114、要通过消费硬件、软件和内容创收，包含智能眼镜 Meta Quest 2、Meta Quest Pro 和 VR/AR 游戏等 APP。2022 年，Meta 总收入为 1166 亿美元、yoy-1%，其中应用程序系列的广告收入、现实实验室收入分别为 1144/22 亿美元，yoy-1%/-5%。2022 财年净利润为 232 亿美元、yoy-41%。2023Q1，Meta 总收入为 286 亿美元、yoy+3%，其中应用程序系列的广告收入、现实实验室的收入分别为 283/3 亿美元，yoy+4%/-51%。2023Q1 净利润为 57 亿美元、yoy-24%。加强超算和自研芯片布局，致力于模型

115、开源。加强超算和自研芯片布局，致力于模型开源。1）算力层：2023 年 5 月，Meta 公告超级计算机 RSC 已经进入到第二阶段，将包含 1.6万个英伟达 A100 GPU，用于训练 LLaMA 大语言模型及其他技术。此外，5 月 Meta 发布训练和推理加速器芯片MTIA、用于训练和支持人工智能模型的运行，计划2025年推出；Meta 开发芯片 MSVP，以处理特定类型的计算工作负载，主要满足视频点播和实时流媒体处理需求。2）模型层：不同于主流厂商建立大模型并通过 MaaS 开放 API，Meta 选择开源模型路线。2023 年 2 月，Meta 上线开源大语言模型 LLaMA。4 月，

116、发布开源图像分割模型 SAM。5 月，Meta 宣布开源可以横跨 6 种不同模态的全新 AI 模型 ImageBind。6 月，Meta 发布 AI 语音生成模型 VoiceBox，又开源了音乐生成模型 MusicGen。据英国 金融时报，Meta 准备发布其大语言模型 LLaMA 的商用版本。3）应用层，2023 年 2 月 27 日，据 Meta 首席执行官扎克伯格，Meta 正在组建新的产品团队，专注于生成式 AI 技术，未来或将应用于 WhatsApp、Messenger 以及 Instagram等平台。投资逻辑：投资逻辑：广告主业复苏，广告主业复苏，AI 尚待落地尚待落地。业务面看，

117、Meta 广告业务逐步复苏，主要由于来自 TikTok 的竞争有所缓解、Reels 带来新增广告库存以及效果广告表现优秀。目前生成式 AI 尚未对公司业务产生巨大推动，后续相关技术嵌入主要 APP 产品后，有望提升用户规模以及付费率，带来广告收入及会员收入的提升。此外，若 LLaMA 商用版本发布，或将成为 Meta 收入增长新动力。相关标的：相关标的：国内互联网公司腾讯控股（0700.HK）、百度（9888.HK）、阿里巴巴（9988.HK）等。风险提示：风险提示：AI 发展不及预期、广告业务复苏不及预期、监管不确定性。2023 年 07 月 16 日 P.36 请仔细阅读本报告末页声明请仔

118、细阅读本报告末页声明 图表 42：Meta 财务数据（百万美元）2020 2021 2022 1Q22 1Q23 收入收入 85,965 117,929 116,609 27,908 28,645 Family of Apps 84,826 115,655 114,450 27,213 28,306 Reality Labs 1,139 2,274 2,159 695 339 毛利 69,273 95,280 91,360 21,903 22,537 毛利率 81%81%78%78%79%销售费用率 21%21%30%28%33%研发费用率 13%12%13%12%11%行政费用率 8%8%1

119、0%8%10%经营利润经营利润 32,671 46,753 28,944 8,524 7,227 Family of Apps(FoA)39,294 56,946 42,661 11,484 11,219 Reality Labs-6,623-10,193-13,717 -2,960-3,992 净利润净利润 29,146 39,370 23,200 7,465 5,709 净利率 34%33%20%27%20%资料来源：公司公告，国盛证券研究所 2023 年 07 月 16 日 P.37 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 4.6 Oracle（ORCL.N）：全球数据库龙头，

120、全面拥抱）：全球数据库龙头，全面拥抱 AI 服务服务 全球数据库龙头，云服务及许可证业务快速发展。全球数据库龙头，云服务及许可证业务快速发展。Oracle 是全球数据库龙头，主要业务分为云服务和许可支持、云与本地许可证、硬件、服务。其中，云服务和许可支持包含SaaS、PaaS、IaaS 等云计算服务的提供，以及软件更新和产品支持的收入。云与本地许可包含数据库、中间件、应用程序等软件产品的销售。2023 财年，Oracle 总收入为 500 亿美元、yoy+18%，其中云服务和许可支持、云与本地许可证、硬件、服务部分分别为 353/58/33/56 亿美元，yoy+17%/-2%/+3%/75%

121、。2023 财年净利润为 85 亿美元、yoy+27%。2023Q4 财季，Oracle 总收入为 138 亿美元、yoy+12%，其中云服务和许可支持、云与本地许可证、硬件、服务部分分别为94/22/8.5/15 亿美元，yoy+5%/+67%/+5%/+6%。Oracle 云计算业务（IaaS+SaaS）2023Q4财季营收44亿美元，同比增长54%。2023Q4财季净利润为33亿美元、yoy+4%。具备高性能低成本的具备高性能低成本的 GPU 集群技术，集群技术，合作合作 Cohere 提供原生生成式提供原生生成式 AI 服务服务。1）算力层，甲骨文的云基础设施 OCI 提供最高性能和最

122、低成本的 GPU 集群技术，在运行 AI 工作负载具有独特优势，有望加速大语言模型训练、同时降低成本。2023 年 6 月，甲骨文宣布计划提供带有第 4 代 AMDEPYC 处理器的新 Oracle 云基础设施(OCI)ComputeE5 实例。甲骨文创始人艾利森表示，甲骨文第二代云计算服务平台（Gen2Cloud）已迅速成为执行生成式 AI 工作负载首选，英伟达也使用甲骨文集群作为其 AI 基础设施。2）模型层，甲骨文与领先的企业 AI 平台 Cohere 合作，提供原生生成式 AI 服务。Cohere 将在OCI 上训练、构建和部署其生成式 AI 模型。3）应用层，6 月，甲骨文宣布将在其

123、面向企业的人力资源软件中添加生成式 AI 功能。投资逻辑：投资逻辑：云业务快速增长，云业务快速增长，AI 推动订单量增长。推动订单量增长。甲骨文云业务（IaaS、SaaS）实现快速增长。此外，AI 需求增长有望带来甲骨文云需求增长，据甲骨文创始人艾利森，Mosaic ML、Adept AI、Cohere 等超过 30 家从事大型语言模型 AI 公司签约采购超过 20 亿美元的 Gen 2 Cloud 合同。此外，AI 应用的落地也有望带来产品功能提升。相关标的：相关标的：云厂商金山云（3896.HK）、优刻得（688158.SH）、拓维信息（002261.SZ）、光环新网（300383.SZ）

124、等。管理软件供应商金蝶国际（0268.HK）、用友网络（600588.SH）、广联达（002410.SZ）、泛微网络（603039.SH）等。风险提示：风险提示：AI 发展不及预期、云业务增长不及预期、监管不确定性。图表 43：Oracle 财务数据（百万美元）FY 2021 FY 2022 FY 2023 FY 4Q22 FY 4Q23 收入收入 40,479 42,440 49,954 11,840 13,837 云服务和许可证支持 28,700 30,174 35,307 7,612 9,370 云与本地许可证 5,399 5,878 5,779 2,539 2,152 硬件 3,359

125、 3,183 3,274 856 850 服务 3,021 3,205 5,594 833 1,465 毛利 32,624 33,563 36,390 9,444 10,107 毛利率 81%79%73%80%73%销售费用率 19%19%18%19%17%研发费用率 16%17%17%17%16%行政费用率 3%3%3%3%3%净利润净利润 13,746 6,717 8,503 3,189 3,319 净利率 34%16%17%27%24%资料来源：公司公告，国盛证券研究所 2023 年 07 月 16 日 P.38 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 4.7 Salesfor

126、ce（CRM.N）：全球）：全球 CRM SaaS 龙头，探索龙头，探索 AI+CRM 服务服务 全球全球 CRM SaaS 龙头，基础业务稳健。龙头，基础业务稳健。Salesforce 主要提供客户关系管理 CRM 系统，通过 Customer360 平台通过跨系统、应用程序和设备帮助用户连接客户数据以创建完整的客户视图，将销售、服务、营销、商务和 IT 团队联合起来。Customer 360 平台涵盖销售（Sales Cloud 360）、服务(Service Cloud)、营销(Marketing Cloud)、商务(Commerce Cloud)、协作(Slack)、集成(MuleSo

127、ft)、人工智能(Salesforce Einstein)、分析(Data Cloud,Tableau)、自动化等。2023 财年，Salesforce 总收入为 314 亿美元，yoy+18%，其中专业服务与其他和订阅与支持业务收入分别为 23/290 亿美元，yoy+27%/+18%。2023 财年净利润为 2.1 亿美元，2022 财年为 14.4 亿美元。2024Q1 财季，Salesforce 总收入为 82 亿美元，yoy+11%，其中专业服务与其他和订阅与支持业务收入分别为 6/76 亿美元，yoy+9%/+11%。2024Q1 财季净利润为 2 亿美元，同比增长 611%。深耕

128、深耕 CRM 垂直行业，垂直行业，陆续推出陆续推出 GPT 产品及产品及 AI Cloud 云服务云服务。1）模型端，2023 年 3 月，基于 OpenAI 技术，Salesforce 发布全球第一个 CRM 生成式AI Einstein GPT。2）产品端，Salesforce 加速整合 ChatGPT 模型能力，陆续推出 GPT 产品及 AI Cloud 云服务。GPT 产品方面，5 月 Salesforce 推出对话式 AI Slack GPT、以及用于数据分析的生成式AI Tableau（Tableau GPT与Tableau Pulse），6月Salesforce推出Marketi

129、ngGPT和 CommerceGPT，聚焦营销与商务场景。AI Cloud 云服务方面，6 月 Salesforce 宣布推出 AI Cloud 服务，包含 Sales GPT、Service GPT、Marketing GPT、Commerce GPT、Slack GPT、Tableau GPT、Flow GPT、Apex GPT 等 9 种模型或服务，未来 2-3 个月 AI Cloud 有望推出 16 个新产品或功能，AI Cloud 组合售价或为 36 万美元/年。3）信任方面，AI Cloud 包括全新 Einstein GPT 信任层（Trust Layer）、保护企业数据安全，A

130、I Cloud 支持多种 LLM 模型部署，包括第三方 LLM 模型、Salesforce 自有 LLM 模型及企业自有模型。4）对外投资方面，加强 AI 投资。如将投资于新兴 AIGC 企业的基金规模从 2.5 亿美元增至 5 亿美元，近期宣布进一步投资 Anthropic 和 Cohere 等。投资逻辑：投资逻辑：业务稳健，加速业务稳健，加速 AI 产品布局。产品布局。作为全球 CRM 龙头，Salesforce 整体增长相对稳健。在 AI 方面，Salesforce 深耕 CRM 领域，对内陆续推出 GPT 产品及 AI Cloud 云服务，对外继续扩大 AI 投资。企业信任方面，Ein

131、stein GPT 信任层（Trust Layer）保护企业数据安全、解决企业参与大模型的痛点，AI Cloud 支持多种 LLM 模型部署。AI 嵌入CRM 环节相关产品应用后，有望在数据分析、营销商务、开发代码等方面实现效率和体验的提升，推动付费客户规模扩张、及 ARPU 提升，比如 AI Cloud 组合售价 36 万美元/年，实现提价。相关标的：相关标的：国内管理软件供应商金蝶国际（0268.HK）、用友网络（600588.SH）、广联达（002410.SZ）、宝信软件（600845.SH）、泛微网络（603039.SH）等。风险提示：风险提示：公司业务发展不及预期、行业竞争加剧风险。

132、2023 年 07 月 16 日 P.39 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 图表 44：Salesforce 财务数据（百万美元）FY2021 FY2022 FY2023 FY1Q23 FY1Q24 收入收入 21,252 26,492 31,352 7,411 8,247 订阅与支持 19,976 24,657 29,021 6,856 7,642 专业服务与其他 1,276 1,835 2,331 555 605 毛利 15,814 19,466 22,992 5,366 6,122 毛利率 74%73%73%72%74%研发费用率 17%17%16%18%15%营销费用

133、率 46%45%43%45%38%行政费用率 10%10%8%9%8%净利润净利润 4,072 1,444 208 28 199 净利率 19%5%1%0%2%资料来源：Wind，公司公告，国盛证券研究所 2023 年 07 月 16 日 P.40 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 4.8 Adobe（ADBE.O）：）：“三朵云”产品矩阵协同发展，“三朵云”产品矩阵协同发展，产品产品 AI 化化有望贡有望贡献增量献增量 Adobe 是创意软件龙头公司，主要产品包含图像编辑 Photoshop、Illustrator，视频编辑Premiere Pro，以及 PDF 编辑软件 A

134、crobat 等。Adobe 主要业务分为数字媒体（创意云+文档云）、数字体验（体验云）、出版和广告。2022 财年，Adobe 总收入为 176 亿美元、yoy+12%，其中数字媒体、数字体验、出版和广告业务分别为 128/44/3 亿美元，yoy+11%/+14%/-14%。2022 财年净利润为 48亿美元、yoy-1%。2023Q2 财季，Adobe 总收入为 48 亿美元、yoy+10%，其中数字媒体、数字体验、出版和广告部分分别为 35/12/0.9 亿美元，yoy+10%/+11%/-5%。2023Q2财季净利润为 13 亿美元、yoy+10%。Adobe 将多项将多项 AI 功

135、能嵌入产品应用中。功能嵌入产品应用中。2023 年 3 月，在设计方面，Adobe 推出图像生成模型 Adobe Firefly，其依靠输入文字信息，可实现图像生成、模型构建、图像编辑以及图形加工等。在数字体验方面，Adobe 发布了 Adobe Experience Cloud 的全新生成式 AI Sensei GenAI。4 月，Adobe 将人工智能功能引入 Premiere Pro，包括文本剪辑视频等。6 月，推出 Photoshop 中的生成填充（Generative Fill），将 Adobe Firefly 生成 AI 功能直接引入设计工作流程。版权方面，版权方面，Adobe F

136、irefly 的训练来源主要是自有图库、的训练来源主要是自有图库、授权内容和公开内容，公司承诺将为授权内容和公开内容，公司承诺将为 Adobe Firefly 相关的版权索赔负责相关的版权索赔负责。Adobe 的图像编辑、视频编辑以及文档等产品，未来有望直接受益于 AI 技术应用带来的产品功能提升，推动付费用户以及 ARPU 的提升。投资逻辑：投资逻辑：“三朵云”产品矩阵协同发展，“三朵云”产品矩阵协同发展，AI 有望贡献增量。有望贡献增量。Adobe 创意云、体验云、文档云的“三朵云”产品矩阵协同发展，完善服务。随着公司不断加大 AI 布局，如数字媒体业务推出图像生成模型 Adobe Fir

137、efly，数字体验推出 AI Sensei GenAI 等，Adobe 的核心产品有望直接受益于 AI 技术应用带来的产品功能提升，推动付费用户以及 ARPU 的提升。相关标的：相关标的：国内数字创意产品服务提供商万兴科技（300624.SZ）、影像视觉公司美图公司（1357.HK）、国内 PDF 软件龙头福昕软件（688095.SH）等。风险提示：风险提示：行业竞争加剧风险、AI 监管不确定性风险。图表 45：Adobe 财务数据（百万美元）FY 2020 FY 2021 FY 2022 FY2Q22 FY2Q23 收入收入 12,868 15,785 17,606 4,386 4,816

138、数字媒体 9,233 11,520 12,842 3,200 3,510 数字体验 3,125 3,867 4,422 1,095 1,220 出版及广告 510 398 342 91 86 毛利 11,146 13,920 15,441 3,847 4,244 毛利率 87%88%88%88%88%研发费用率 17%16%17%17%18%营销费用率 28%27%28%28%28%行政费用率 8%7%7%7%7%净利润净利润 5,260 4,822 4,756 1,178 1,295 净利率 41%31%27%27%27%资料来源：Wind，公司公告，国盛证券研究所 2023 年 07 月

139、16 日 P.41 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 4.9 Unity（U.N）：全球游戏引擎巨头，）：全球游戏引擎巨头，探索探索 AI 工具赋能游戏开发工具赋能游戏开发 Unity 是全球领先的实时是全球领先的实时 3D 内容内容创作运营创作运营平台。平台。主要业务分为创造解决方案和增长解决方案，其中创造解决方案包括以 Unity 游戏引擎为核心的订阅解决方案、企业支持、专业服务以及云和托管服务。运营解决方案包括商业化解决方案、用户获取、Supersonic游戏分发等。2022 年，Unity 总收入为 13.9 亿美元、yoy+25%，其中创造解决方案和增长解决方案分别为

140、 7.2/6.75 亿美元，yoy+119%/-5%。2022 年净利润为-9.2 亿美元、上年为-5.3 亿美元。2023Q1，Unity 总收入为 5 亿美元、yoy+56%，其中创造解决方案和增长解决方案的收入分别为 1.9/3.1 亿美元，yoy+61%/+70%。2023Q1 净利润为-2.5 亿美元，上年同期为-1.8 亿美元。探索探索 AI 赋能游戏开发。赋能游戏开发。2023 年 3 月，Unity 发布 AI 引擎 beta 版本，为开发者提供 AI驱动的游戏开发工具。在 2023Q1 财报中，Unity 专门开辟“Gen-AI”专栏，表示 Unity AI 技术应用的核心是

141、“虚实结合”，用户可通过 AI 工具快速生成草稿、并将成果转入确定性编辑工具，Unity 将在今年内推出使用自然语言的 UI 页面，帮助用户在两种工具中切换，以增加开发效率。2023 年 6 月，Unity 中国负责人暴林超提出了构建 Unity 中国版引擎 Copilot-U3D Copilot 的构想。此外，6 月底 Unity 宣布将推出两款新 AI 产品 Unity Muse 和 Unity Sentis，其中 UnityMuse 是内容创建 AI 平台、可加速视频游戏和数字孪生等的创建，Unity Sentis 可以在 Unity 运行时嵌入 AI 模型。投资逻辑：投资逻辑：收入快速

142、增长，收入快速增长，AI 有望提供新动力。有望提供新动力。合并 ironSource 后，Unity 的收入快速增长。引入 AI 工具之后，游戏开发效率有望提升、成本有望降低，同时或将吸引更多开发者参与，推动游戏引擎业务增长。相关标的：相关标的：国内 AI+游戏相关公司腾讯控股（0700.HK）、网易（9999.HK）、心动公司（2400.HK）、中手游（0302.HK）、恺英网络（002517.SZ）、巨人网络（002558.SZ）、三七互娱（002555.SZ）等。风险提示：风险提示：AI 技术发展进度不及预期、商业化存在不确定性、政策监管风险。图表 46：Unity 财务数据（百万美元）

143、2020 2021 2022 1Q22 1Q23 收入 772 1,111 1,391 320 500 创造解决方案 373 507 716 165 187 增长解决方案 400 604 675 156 313 毛利 600 857 949 226 338 毛利率 78%77%68%71%68%研发费用率 52%63%69%69%56%营销费用率 28%31%36%32%43%行政费用率 33%31%27%23%19%净利润-282-533-919 -178-254 净利率-37%-48%-66%-55%-51%资料来源：Wind，公司公告，国盛证券研究所 2023 年 07 月 16 日 P

144、.42 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 4.10 Booking（BKNG.O）：）：发布发布 AI 行程规划功能，行程规划功能，AI+文旅望带来业务文旅望带来业务增量增量 Booking 为全球领先的在线旅游平台，包含六大子品牌 B、Priceline、Agoda、R、KAYAK 和 OpenTable。主要业务包含在线住宿预订、在线旅游预订、广告和其他收入，其中在线住宿预订业务为 Booking 的主要收入来源。2022 年 Booking 总收入为 171 亿美元、yoy+56%，其中代理收入、商户收入、广告和其他收入分别为 90/72/9 亿美元，yoy+35%/95

145、%/49%。2022 年净利润为 31 亿美元、yoy+162%。2023Q1 Booking 总收入为 38 亿美元、yoy+40%，其中代理收入、商户收入、广告和其他收入分别为 18/18/2 亿美元，yoy+23%/+67%/+25%。2023Q1 净利润为 3 亿美元、yoy+138%。发布发布 AI 行程规划功能行程规划功能，部分功能基于，部分功能基于 OpenAI 的的 ChatGPT API。Booking 宣布，从 6月 28 日起将面向 Genius 美国会员推出 AI 旅行规划服务AI Trip Planner 测试版。AI Trip Planner 可以通过问答进行个性化

146、旅行建议、并创建个性化行程。这项新功能基于B 的机器学习模型和 OpenAI 的 ChatGPT API。AI Trip Planner 直接集成到 Booking 应用程序中，提供目的地等相关信息的可视化列表，包含定价信息和更多详细信息链接等。投资逻辑：投资逻辑：AI+文旅望带来业务增量。文旅望带来业务增量。随着旅游业复苏，Booking 业务恢复快速增长。此外，AI 行程规划功能有望大幅提升用户体验，推动用户量及 ARPU 的提升。相关标的：相关标的：国内 OTA 平台携程集团（9961.HK）、美团（3690.HK）、同程旅行（0780.HK）等。风险提示：风险提示：居民消费能力下降风险

147、、竞争风险、AI 应用不及预期风险。图表 47：Booking 财务数据（百万美元）2020 2021 2022 1Q22 1Q23 收入收入 6,796 10,958 17,090 2,695 3,778 代理 4,314 6,663 9,003 1,450 1,782 商户 2,117 3,696 7,193 1,050 1,752 广告和其他 365 599 894 195 244 销售及营销费用率 43%43%46%55%54%行政费用率 37%27%20%28%27%研发费用率 4%4%3%5%4%净利润净利润 59 1,165 3,058-700 266 净利润率 1%11%18%

148、-26%7%资料来源：Wind，公司公告，国盛证券研究所 2023 年 07 月 16 日 P.43 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 4.11 特斯拉特斯拉（TSLA.O）：）：AI 算法持续迭代，智能化体验或将升级算法持续迭代，智能化体验或将升级 智能智能车龙头车龙头，交付量快速增长，交付量快速增长。特斯拉主要业务为智能车销售和租赁、能源及存储、服务及其他等，主要车型包括 Model 3、Model Y、Model S、Model X。2022 年特斯拉总收入为 815 亿美元、yoy+51%，其中汽车、能源及存储、服务及其他收入分别为 715/39/61 亿美元，yoy+

149、51%/+40%/+60%。2022 年净利润为 126 亿美元、yoy+128%。2023Q1 特斯拉总收入为 233 亿美元、yoy+24%，其中汽车、储能发电、服务及其他收入分别为 200/15/18 亿美元，yoy+18%/+148%/+44%。2023Q1 财季净利润为 25 亿美元、yoy-23%。公司 2022 年交付了 131 万台车，指引 2023 年有望交付约 180 万台车。持续迭代持续迭代自动驾驶自动驾驶算法算法、完善座舱体验。、完善座舱体验。1）算力方面，据特斯拉 2023 年投资者日，公司目前在其数据中心拥有 14000 个GPU、30PB 分布式视频缓存。特斯拉

150、7 月将开始投产用于 FSD 训练的超级计算机“Dojo”，用于计算机视觉视频处理和识别。它将用于训练特斯拉的机器学习模型，以改进其全自动驾驶（FSD）高级驾驶辅助系统。Dojo 将拥有超过 exaFLOPS（每秒百亿亿次浮点运算）的计算能力。2）自动驾驶算法方面，特斯拉 FSD 不断迭代升级，比如 2020 年引入BEV+Transfomer 架构，2022 年采用 Occupancy Networks 新算法更直接地打造3D 空间、规划方面采用 Interation Search、矢量地图绘制采用 Lanes Network等。2023 年 4 月特斯拉发布 FSD Beta v11.4，

151、2023 年 6 月 Elon Musk 表示 V12版本将不再是测试（Beta）版。3）座舱智能方面，以 Model Y 智能座舱为例，车辆会全程监控驾驶行为、实时反馈分析；具备智能语音控制、自动调节座椅、智能温度控制等功能；单一大屏配置，可以显示车辆状态、导航、娱乐等信息，简洁而颇具科技感。我们预计，未来 AI相关应用将提升语音控制、车载助手、智能导航、路径规划等应用的用户体验。投资逻辑：投资逻辑：AI+汽车汽车望带来业务增量。望带来业务增量。自动驾驶算法和智能座舱方面实现体验升级，推动车端销量及收入增长。关注相关标的：关注相关标的：造车新势力如理想汽车（2015.HK）、小鹏汽车（986

152、8.HK）、蔚来-SW（9866.HK）、零跑汽车（9863.HK）等，以及相关智能驾驶企业如百度集团（00826.HK）等。风险提示：风险提示：自动驾驶推进速度不及预期、产品价格调整超出预期、原材料价格波动、人形机器人产业化进度不及预期。2023 年 07 月 16 日 P.44 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 图表 48：特斯拉财务数据（百万美元）2020 2021 2022 1Q22 1Q23 收入收入 31,536 53,823 81,462 18,756 23,329 汽车 27,236 47,232 71,462 16,861 19,963 汽车销售 24,604

153、 44,125 67,210 15,514 18,878 汽车积分 1,580 1,465 1,776 679 521 汽车租赁 1,052 1,642 2,476 668 564 储能发电 1,994 2,789 3,909 616 1,529 服务及其他 2,306 3,802 6,091 1,279 1,837 毛利率毛利率 21%25%26%29%19%汽车 26%29%28%33%21%储能发电 1%-5%7%-12%11%服务及其他-16%-3%3%-1%7%研发费用率 5%5%4%5%3%销售及行政费用率 10%8%5%5%5%净利润净利润 862 5,519 12,556 3,

154、280 2,539 净利率净利率 3%10%15%17%11%资料来源：公司公告，国盛证券研究所 2023 年 07 月 16 日 P.45 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 风险提示风险提示 算力需求不及预期。算力需求不及预期。目前算力资源较为稀缺，如果未来算力需求不及预期，那或将对相关算力基础设施供应方产生影响。大模型迭代不及预期大模型迭代不及预期。目前业内各类大模型层出不穷，但后续若 AI 大模型训练发展迭代速度慢于预期，或将影响应用落地效果。B 端及端及 C 端应用落地不及预期端应用落地不及预期。如果大模型最终 B 端、C 端应用落地慢于预期，可能会带来相关公司基于 A

155、I 的业务优化不及预期。AI 行业政策监管超预期。行业政策监管超预期。人工智能将对社会和经济产生深远影响，国内外均在审议出台AI 相关监管法规制度，若政策监管超预期，或将一定程度影响 AI 应用落地效果。2023 年 07 月 16 日 P.46 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 免责声明免责声明 国盛证券有限责任公司（以下简称“本公司”）具有中国证监会许可的证券投资咨询业务资格。本报告仅供本公司的客户使用。本公司不会因接收人收到本报告而视其为客户。在任何情况下，本公司不对任何人因使用本报告中的任何内容所引致的任何损失负任何责任。本报告的信息均来源于本公司认为可信的公开资料，但

156、本公司及其研究人员对该等信息的准确性及完整性不作任何保证。本报告中的资料、意见及预测仅反映本公司于发布本报告当日的判断，可能会随时调整。在不同时期，本公司可发出与本报告所载资料、意见及推测不一致的报告。本公司不保证本报告所含信息及资料保持在最新状态，对本报告所含信息可在不发出通知的情形下做出修改，投资者应当自行关注相应的更新或修改。本公司力求报告内容客观、公正，但本报告所载的资料、工具、意见、信息及推测只提供给客户作参考之用，不构成任何投资、法律、会计或税务的最终操作建议,本公司不就报告中的内容对最终操作建议做出任何担保。本报告中所指的投资及服务可能不适合个别客户，不构成客户私人咨询建议。投资

157、者应当充分考虑自身特定状况，并完整理解和使用本报告内容，不应视本报告为做出投资决策的唯一因素。投资者应注意，在法律许可的情况下，本公司及其本公司的关联机构可能会持有本报告中涉及的公司所发行的证券并进行交易，也可能为这些公司正在提供或争取提供投资银行、财务顾问和金融产品等各种金融服务。本报告版权归“国盛证券有限责任公司”所有。未经事先本公司书面授权，任何机构或个人不得对本报告进行任何形式的发布、复制。任何机构或个人如引用、刊发本报告，需注明出处为“国盛证券研究所”，且不得对本报告进行有悖原意的删节或修改。分析师声明分析师声明 本报告署名分析师在此声明：我们具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业

158、资格或相当的专业胜任能力，本报告所表述的任何观点均精准地反映了我们对标的证券和发行人的个人看法，结论不受任何第三方的授意或影响。我们所得报酬的任何部分无论是在过去、现在及将来均不会与本报告中的具体投资建议或观点有直接或间接联系。投资评级说明投资评级说明 投资建议的评级标准投资建议的评级标准 评级评级 说明说明 评级标准为报告发布日后的 6 个月内公司股价（或行业指数）相对同期基准指数的相对市场表现。其中 A 股市场以沪深 300 指数为基准；新三板市场以三板成指（针对协议转让标的）或三板做市指数（针对做市转让标的）为基准；香港市场以摩根士丹利中国指数为基准，美股市场以标普 500 指数或纳斯达

159、克综合指数为基准。股票评级 买入 相对同期基准指数涨幅在 15%以上 增持 相对同期基准指数涨幅在 5%15%之间 持有 相对同期基准指数涨幅在-5%+5%之间 减持 相对同期基准指数跌幅在 5%以上 行业评级 增持 相对同期基准指数涨幅在 10%以上 中性 相对同期基准指数涨幅在-10%+10%之间 减持 相对同期基准指数跌幅在 10%以上 国盛证券研究所国盛证券研究所 北京北京 上海上海 地址：北京市西城区平安里西大街 26 号楼 3 层 邮编：100032 传真： 邮箱： 地址：上海市浦明路 868 号保利 One56 1 号楼 10 层 邮编：200120 电话： 邮箱： 南昌南昌 深圳深圳 地址：南昌市红谷滩新区凤凰中大道 1115 号北京银行大厦 邮编：330038 传真： 邮箱： 地址：深圳市福田区福华三路 100 号鼎和大厦 24 楼 邮编：518033 邮箱：