主讲人介绍:


 

王婷

上银基金权益投研部研究员

本硕毕业于南京大学经济学院国民经济学专业,擅长判断科技产业发展趋势并把握细分领域投资机会,目前主要覆盖传媒、计算机等行业。

 

一、市场概况(10.9-10.13)


上周,上证和沪深300指数分别下跌0.72%、0.71%,创业板指数下跌0.36%。排名靠前的行业有电子、汽车、医药生物、计算机和通信,分别上涨4.9%、3.38%、2%、0.65%、0.49%。排名靠后的行业有社服、建筑装饰、零售、建筑材料和传媒,分别下跌5.23%、4.42%、4.22%、3.93%、3.48%。从成交量来看,全部A股五日平滑成交量已从5月初的高点回落,低于去年10月底的市场成交量。从整体估值看,多数指数估值水平回到历史低位,全部A股PE处于2005年以来33%分位。从大类资产比价指标看,股市情绪已明显较弱,当前A股风险溢价率和股债收益比接近去年10月底的水平。


二、热点聚焦

六部门发文促算力基础设施高质量发展

工业和信息化部、中央网信办、教育部、国家卫生健康委、中国人民银行、国务院国资委等六部门近日联合印发《算力基础设施高质量发展行动计划》。

《行动计划》提出到2025年的行动目标:

1. 计算力方面:算力规模超过300 EFLOPS,其中智能算力占比达到35%(100EFLOPS,相当于500万张A100,150万张H100,A100 FP32 20TFLOPS,H100是A100三倍),东西部算力平衡协调发展。

2. 运载力方面:国家枢纽节点数据中心集群间基本实现不高于理论时延1.5倍的直连网络传输,重点应用场所光传送网(OTN)覆盖率达到80%。国家枢纽节点内重点算力基础设施间时延不高于5ms,加快400G/800G高速光传输网络部署。

3. 存储力方面:存储总量超过1800EB(截至2022年底,我国数据存储量达724.5EB,同比增长21.1%,全球占比达14.4%),先进存储容量占比达到30%以上,重点行业核心数据、重要数据灾备覆盖率达到100%。

4. 应用赋能方面:打造一批算力新业务、新模式、新业态,工业、金融等领域算力渗透率显著提升。每个重点领域打造30个以上应用标杆。

我们总结出来算力网建设过程中需要关注的点以及可能出现的形态:

1) 监测体系的建立,发展计划出来后要求监测计算机的上架率也就是使用率,包括网间的传输质量。说明现阶段国家开始关注现有算力是否真的被使用,而不是一味建设,最后使用效率很低。

2) 强调算力+:+后面的行业主要以传统行业为主,例如能源、教育、金融、交通等。 同时将安全稳定拔到较高的位置。

3) 关于调度平台,预计会出现一个国家级层面的一级调度平台,省市或者区域枢纽的二级平台,以及市县级的三级平台等,类似算力互联网的概念。

4) 在算力网的建设中,运营商将扮演非常重要的角色,主要作为网络服务商以及资源的服务商角色。此外,数据中心厂商或拥有云服务的部分互联网企业也可以参与算力互联网的建设。


以上我们可以看出,算力建设已经逐步走向规范化、有序化,从国家层面来看,算力网的建设对于国家的科技信息化进程至关重要。我们看好算力公司的发展潜力和投资机会,尤其是智能算力占比较高的公司。


三、每周关注

如何看AI+教育板块的投资机会?

根据我们对AI应用访问量数据的持续跟踪,我们发现AI教育应用的访问量和访问时长环比都有较大幅度的提升,多个知名APP访问量都有超过100%的增长。预计主要原因是9月开学后教育工作者以及学生产品的使用需求在提升,说明了AI教育产品确实有实际效用,或多或少提升了教学和学习效率。

我们认为AI对于教育行业的改变主要体现在两个方面:

1、 提升教育信息化渗透率。简单来讲,AI技术使得人机交互能力得到大幅提升,随着多模态大模型的升级,这种更深层次的交互能力还会逐步提升。以后的学习软件不断迭代之后,最后达到的效果是能够针对每个学生积累的数据,形成适合每个学生的学习方案。

2、 科技类培训班报名人数增长。AI技术和应用的推广和普及,会直接带来一个现象,就是科技类培训班报班人次的增长,比如青少年人工智能编程培训课等。

教育行业长时间内都处于相对底部的位置,但还有一些教育公司屹立不倒。我们认为围绕以上两个方向,可以关注自身基本面逐步修复且AI技术带来切实的正向改变的公司。

 

四、每周一图


1924年的初代学习机


资料来源:National Museum of American History & Smithsonian Institution官网,中金公司研究部


秋季学期以来,我们观察到学习机的需求迎来快速增长。一方面,我国学习机需求一直很旺盛;另一方面,AI技术的应用使得学习机个性化内容分发效果更好,学习机的需求再次被激发。

最早的学习机可以追溯到1924年,美国一所大学的老师发明了一种用于学生自学的机械教学工具。学习机由于将大众教学变得逐渐个性化,能够做到因材施教而得到广泛普及,尤其是在中国。

国内学习机的普及从上世纪九十年代开始,经历了三个阶段。

第一个阶段:1990-2005年,主要以卡带式学习机和便携式电子词典为代表。

第二个阶段:2005-2020年,点读机出现,各类学习机品牌涌现并占领家长心智。

第三个阶段:2021年至今,大语言模型等人工智能技术快速发展,作业批改、错题练习、AI练口语等多形态多内容开始出现,部分AI学习机的功能性得到大幅提升,真正做到千人千面的学习方案。

我们认为,AI技术与教育的结合是非常适配的,人工智能大模型的发展基础是高质量数据的训练。教育领域具备庞大的数据积累,为垂直大模型的发展提供强支撑。此外,学生家长对于载有好的学习软件的学习机购买意愿非常强烈。我们判断随着学习软件功能性的不断升级,学习机以往的硬件收费模式有望向SaaS软件订阅的付费模式转变。掌握学习数据或学生触达率较高的公司有望受益。

$上银慧享利30天滚动持有中短债发(OTCFUND|015942)$$上银慧享利30天滚动持有中短债发(OTCFUND|015943)$$上银慧佳盈债券(OTCFUND|005666)$

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