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（报告出品方/作者：方正证券，张初晨）
1复盘与展望：H1走势分化，H2聚焦三大主线，兼顾底部赛道
1.1数字经济战略之下，计算机基本面中长期有支撑
软件行业营收及利润增速持续优于GDP增速，数字化加速或将持续筑牢计算机行业α。Q1国内生产总值亿元，按不变价格计算，同比增长4.5%。与此同时，软件行业发展态势持续向好。根据Wind统计，年5月，软件产业实现收入亿元，同比增长19.21%，行业整体发展明显优于宏观。但受Q4高基数影响，1~5月整体增速有所回调。伴随宏观复苏与政企IT资本开支意愿增强，行业增速有望持续回升。
Q1营收短期承压，利润端改善明显。受宏观修复时滞及确收后延影响，23Q1营收延续前期下探趋势，但利润端目前已实现大幅修正，23Q1同比增速达.9%，较22Q4提升.12pct。我们认为，伴随后续营收逐步确认及板块内AI、数据要素、信创三大主线的共振发力，Q3部分领域招投标边际改善叠加Q4低基数，行业整体业绩或将逐季走高。
1.2板块上半年涨幅排名第三，细分板块分化明显
计算机板块上涨27.6%（截止年6月30日），位列申万一级板块第3名。受前期AI等利好因素催化，上半年板块估值持续提升。截止年6月30日，计算机板块年上半年涨幅达27.6%，位列申万一级行业第3名。
行情演绎分化，人工智能、大数据表现亮眼。依托大模型迭代催化及数据需求扩张，AI、数据要素等处于产业快速发展期的板块持续受益。截止6月30日,人工智能指数、大数据涨幅分别达到46.74%、35.28%。我们认为，两大细分行业仍然处于发展早期，下半年伴随相关产品的商用化推进，板块仍然具备持续景气基础。而具备顺周期属性的领域增速相对平缓（基于板块内相对性，实际增幅仍显著优于大盘）。截止6月30日，工业软件（EDA）指数、网络安全指数涨幅分别为19.40%、21.00%。我们认为，后续伴随宏观持续复苏、信创常态化推进，产业有望实现边际提速。
1.3机构超配延续，板块估值仍处于合理区间
计算机重仓占比显著提升明显，超额配置有望延续。Q2-Q1，机构重仓股中计算机占比分别为2.69%、3.08%、4.27%、8.16%，超配比例分别为0.62%、-0.27%、0.47%和3.2%，机构配置比例持续提升。按配置结构来看，top10重仓股合计持股市值.99亿元，占板块整体持仓规模比重为59.75%（较上季度下降3.79pct），集中度有所降低；按23Q1TOP10重仓股所属行业来看，持仓多集中于AI应用、云计算及垂直行业信息化龙头企业，金山办公、科大讯飞、同花顺等企业排名提升显著。其中，金山办公是国内领先的办公软件和服务提供商，旗下WPSAI产品已逐步落地，未来具备对标微软officeCopilot能力；科大讯飞为我国领先的智能语音技术企业，拥有垂直类模型“星火大模型”，目前已于教育、医疗、工业等领域实现落地应用；同花顺是国内互联网金融信息服务龙头企业，是国内最早布局AI的公司，其核心AI产品i问财是财经领域内成熟度较高的交互类智能问答系统；恒生电子是我国领先的券商交易系统服务商，目前已发布垂直类金融行业大模型LightGPT。未来依托大模型，公司有望进一步提升其产品力。
估值角度仍处于合理区间，截至年7月5日，计算机（申万）市盈率TTM约为70.46倍，对应近十年来81.29%分位点，考虑Q4收入及利润确认节奏影响，数字经济、人工智能及信创需求等持续推动计算机行业需求，估值消化具备基础，较之历史水平仍处于合理区间。
2人工智能：模型监管框架渐近，算力为基，应用加速
2.1此轮生成式AI技术将产生巨大的劳动生产率和经济价值
本轮生成式AI技术的最大影响在于，将会把创造和知识工作的边际成本降至零，以产生巨大的劳动生产率和经济价值。正如互联网实现了信息的零成本传播、复制，未来AIGC的关键影响在于，将实现低成本甚至零成本的自动化内容生产，这一内容生产的范式转变，将升级甚至重塑内容生产供给，进而给依赖于内容生产供给的行业和领域带来巨大影响。
AI正朝着效率和品质更高、成本更低的方向发展。从社交媒体到游戏、从广告到建筑、从编码到平面设计、从产品设计到法律、从营销到销售等各个需要人类知识创造的行业都可能被AIGC所影响和变革。数字经济和人工智能发展所需的海量数据也能通过AIGC技术生成、合成出来，即合成数据。未来，人类的某些创造性的工作可能会被生成性AI完全取代，也有一些创造性工作会加速进入人机协同时代，人类与AIGC技术共同创造比过去单纯人的创造之下更高效、更优质。
2.2大模型驱动算力需求，训练、推理需求超万张A
AI大模型驱动AI算力需求增长，大算力是数字经济时代的核心生产力。AI算力是数字化创新的源动力，人工智能已在国家经济建设、科技实力提升、推动生产力发展等方面呈现出举足轻重的作用，为国家创造力的发展带来实质性推进，为企业带来切实的创新成效，加速驱动新业态的形成，随着AI大模型的开发和应用，其有望驱动AI加速卡和AI服务器等硬件需求的增长。
以GPT3.0为例，大模型的训练阶段A芯片需求量超00张。GPT3.0参数量约亿，使用超过45TB的文本数据，影响大模型训练算力需求主要因素：单芯片算力、模型参数量、训练数据量，若考虑单芯片算力利用率可能常为1/3左右，预计GPT-3模型训练一次需要或超3万颗A芯片。
影响大模型推理算力需求主要因素：月活人数、单人次访问次数、平均提问Token数、模型本身参数等。推理端算力需求长期维度有望远超训练阶段算力消耗，主要系用户使用峰谷差异、算力利用率、推理端单芯片算力通常较训练端较小等因素影响所致，随着H/H产品投入使用以及用户要求提高，以A作为推理用芯片，则在假设情形下，A需求或超3万张。
2.3DGXH释放单卡性能，光模块、交换机受益确定
根据华经产业研究院数据，年AI服务器采购量中，北美四大云端供应商Microsoft、Google、Meta、AWS合计占比约66%，而中国近年来AI建设浪潮持续升温，字节跳动年采购占比达6.2%，腾讯、阿里巴巴、百度紧接其后，分别约为2.3%、1.5%与1.5%。海外云巨头对AI服务器的需求更大，但随着国内AI大模型的开发及应用拉动更多AI服务器需求，我国AI服务器市场空间有望进一步提升。
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