会议要点

1. 聚焦资本开支，布局通信未来

• 电信行业资本开支趋势分析：预计2024年电信运营商资本开支将保持稳定，重点投资于算力网的建设与骨干网优先；已经进入5G资本开支下降阶段，2023年资本开支同比增长约2%，预计2024年和2025年资本支出占比将降至20%以下。

• 5G用户增长与基站建设进展：中国至去年底累计开通5G基站231万个，用户达到5.6亿，全球占比超过60%，110个城市达到千兆建设标准，光网可覆盖超过5亿户家庭。

• OTN骨干网的400G时代：算力需求的高速增长推动OTN进入400G时代，互联网流量快速增长与新带宽应用的出现促使400GOTN成为下一代骨干网的核心技术；电信运营商发布算力网规划，计划400GOTN招标和部署。

2. 三周期叠加催动半导体复苏

• 半导体宏观周期观点：根据数据分析，半导体销售额已于2023年3月出现拐点并连续7个月环比增长，展望未来3.5年增长周期，支撑半导体销售额的上升趋势。

• 行业库存与产品创新周期：2022年四季度至2023年一季度公司经历主动去库存和价格下调，但在2023年二季度后价格稳定并将随新产品发布上涨，预期24年25年销售额增长及毛利率提升。

• 半导体行业整体展望：结合宏观经济周期、库存周期以及产品创新周期分析，对2024年至2025年电子行业复苏周期持乐观预期，预计中芯国际产能利用率将逐年提升。

3. 新阶段投资机遇

• 车路协同赛道具有投资前景：车路协同技术结合了投资与产品供给，对经济有显著拉动作用，特别是在自动驾驶技术和汽车产业方面。

• 技术方向与政策支持双重利好：当前自动驾驶技术发展设置为国家战略层面，重点分为单车智能和车路协同，其中车路协同受到政策推动，相关技术标准与规范正在完善，加快应用成熟。

• 市场空间巨大：2030年中国车路协同市场规模预计可达4960亿，K歌增速达26.64%，高精地图和边缘计算需求强劲，预计2030年可达2834亿。

4. 科技巨头AI模型飞速迭代

• 技术大模型趋势：当前主流技术以Suhm价格为基础不断演进，GoogleJourney大模型在32个基准测试中超过30个取得领先，预示持续技术领先。

• 新架构变革：CMU和普林斯顿大学研究者推出的新架构可能具有突破性，可有效处理长文本，并在多模态上表现出色。

• 市场格局预测：2024年，头部科技公司将在基础大模型领域引领市场，开源模型将使应用更加碎片化，并形成以大厂为中心的生态圈。

5. 投资视角下的应用前景

• 皮卡车型市场表现亮眼，Rui的产品面向C端受关注，荣威面向B端或专业应用场景，具有市场优势。

• AI视频生成技术持续优化，应用前景广阔，将广泛应用于影视、游戏、电商等多个场景。

• AI智能体具有自主环境感知、决策执行能力，是未来应用落地主要方向，包括大模型基于prompt的交互互动等技术。

会议实录

1. 聚焦资本开支，布局通信未来

请保持通线。在本期关于资本开支投资的专题会议中，我们将围绕几个行业展开讨论。首先，在通信领域，今年整体行情仍然不俗，市场非常关注明年电信运营商的资本开支。总的来说，我们得出的结论是，2024年电信运营商的资本开支结构可能倾向于优先发展骨干网络和建设算力网，主要围绕三个小话题展开。

第一，我们预计2024年电信运营商的资本开支将保持平稳，投资重点将倾斜至算力网的建设，并致力于建立自主的AI模型。第二，电信运营商的OTN骨干网将进入400G时代。

首先看整体总量，受5G建设推动，2019年和2020年三大运营商的资本支出(CAPEX)保持较快增长。自2019年5G商用许可证发放以来，运营商投资有所回升，资本开支同比增长均超过10%。我国的5G建设已取得明显成效，据《数字中国发展报告》，截至去年年底，累计开通5G基站231万个，5G用户达到5.6亿，全球占比超过60%，全国110个城市达到千兆城市建设标准，千兆光网家庭覆盖能力超过5亿户。

去年，随着5G资本开支占营收比例开始下降，这部分投资在总资本开支中的占比也同步下降了。例如，中国移动在2021年和2022年的5G资本开支占比分别为62%和52%。据预估，到了2023年底，三大运营商的资本开支同比增长约为2%，基本保持稳定。

根据去年的年报和今年4月份三大公司业绩说明会上的指引，预计2022年和2023年运营商总计资本开支约3591亿元，同比增长约0.4%。今年上半年，三大公司的资本开支同比均下降5%，投资继续递减。中国移动、中国联通、中国电信的开销初值分别为814亿元、276亿元和416亿元，同比降幅分别为11.5%、2.9%和0.2%。很显然，中国移动董事长杨杰在今年上半年业绩说明会上也给出了明确指引，预计2023年5G网络资本开支约为830亿元，同比下降13.5%。

整体上，5G投资的高峰已经过去，预计明年运营商的资本开支将保持稳定。首先，随着5G移动网的建设逐步完善，继续大规模投入的可能性和必要性不高。同时，5G专网及面向企业的业务发展增长缓慢，而且规模不大。另一方面，如杨董事长所指引，2024年至2025年资本开支占营收比将降至20%以下。我们的统计数据显示，去年中国移动、中国电信和中国联通的开销与收入比例分别为19.8%、19.5%和20.9%，与杨董事长的指引相符。因此，预计未来两年资本开支将保持一定的稳定性。

从结构上来看，投资方向的一方面倾斜于算力网的建设和产业数字化的转型。今年半年报显示，转型、算力、AI人工智能，已成运营商发展的新关键要素。中国移动董事长杨杰在2023年的世界互联网大会上也明确指出，数据算力的增长以及人工智能的应用对公司来说非常重要。目标是未来三年，生产环节使用AI大模型的企业比例从目前的不足5%提高至超过80%。

以中国移动、中国电信和中国联通为例，在算力或产业数字化的资本开支上，今年的投资分别为452亿元、380亿元和149亿元，同比增长分别为35%、40%和20%。对中国移动而言，计划增加算力和能力投入，推进4G、5G和未来可能的6G技术方面的算力网络部署，计划未来两年增加超过24万台服务器，较上一年增加6万台，同时IDC基站新增超过4万家。中国电信上半年新增计算能力为1.8亿FLOPS，达到4.7亿FLOPS，同比增长62%，通用算力同比增长19%。上半年中国移动已投产约80.4万台服务器，净增加超过9.1万台。在大模型方面，三家公司都在开发和训练各自的AI大模型平台。

第二个讨论点是电信运营商的OTN骨干网进入400G时代。由于算力需求持续高速增长，400G的OTN建设是必然趋势。一方面，互联网流量的快速增长和新兴带宽应用的出现推动了更高的算力需求。另一方面，在东部数据中心向西部算力中心转移的大背景下，东西向流量迅速增加。无论是高算力需求还是对大带宽、低时延和广连接的要求均使得OTN成为满足这些需求的理想选择。从性能优化角度看，400G的OTN具有更高的系统带宽和较低的功耗及误码率。与100G的网络设备相比，系统带宽提升了4倍，能耗降低了超过10%，误码率降低了10%。今年10月，工业和信息化部联合六个部门发布了算力基础设施高质量发展行动计划，明确提出加快400G及800G光传输网络的研发和部署。

在微观层面，运营商已经发布了400GOTN网络的规划，比如中国移动在其九州算力网络总体规划中指出，将根据需求在算力节点部署400GOTN，并推动所有算力枢纽节点全面升级。今年10月，中国移动开启了骨干网400G技术试验网设备的集中招标，总价位约为363亿元。未来，中国联通和中国电信也将继续400GOTN的招标和规划，落实到具体实践。

综上所述，我们预计明年电信运营商的资本开支将总体保持平稳。但从结构上讲，投资将倾向于算力网建设和400GOTN骨干网。这是我们的结论。感谢各位的关注，我是国联证券的通信首席孙树明。接下来请我们的电子研究助理刘欢宇老师与我们分享电子行业在三个趋势叠加下的第二次腾飞情况。

谢谢您。请问各位能否听清？ 清楚，刘老师，请继续。谢谢您的发言。

2. 三周期叠加催动半导体复苏

我们电子组的主要报告是半导体行业在2024年有望得到三个因素叠加的助力。我们分三个角度讨论这个问题：经济周期、库存周期和创新周期。首先，从宏观角度看，全球和中国的半导体销售额数据表明，半导体销售额在今年3月份出现拐点并连续七个月环比增长。这个数据显示半导体行业存在四年的周期性，我们预计自2023年3月起，未来能维持3.5年的增长周期。因此，从宏观层面上，经济周期支持半导体销售额的增长，这是一个宏观数据支持的观点。

在调研了一些主要从事芯片设计的公司，包括海光、龙兴中科以及与边缘计算和消费电子紧密相关的公司如全智科技和乐兴恒轩后发现，二季度以后他们的销售额都在增长，尽管价格尚未上升。去年四季度至今年一季度，这些公司在产品设计上经历了降价过程。这关系到库存周期，即在2022年第四季度，他们处于主动去库存状态，导致价格下降。

但从一季度转入二季度，价格已经稳定，并且有望在2023年和2024年随着新产品的推出而提升。新产品推出通常伴随着价格上涨，因为设计公司会以更高价格销售新产品，从而提升毛利率。综合宏观和微观角度，销量的增长伴随着宏观经济的增长，而库存周期也在从底部逐渐回升。2023年一季度的库存达到顶点后开始逐渐下降。

有反馈显示2023年二季度某些公司的库存已经见底，三季度实际上库存增加，原因是国外市场为应对黑五和圣诞节的销售旺季而提前备货。有些公司可能在三季度库存见底后，进入了补库存阶段。因此，库存周期也是推动整个行业景气度上升的因素。

在创新周期方面，例如提到的寒武纪和海光，我们10月25日至上周组织了调研。这些公司即将推出新产品，如今年的新CPU和明年的新GPU，无论是大芯片公司还是小芯片公司，如边缘计算芯片企业，都预计在未来两年内推出新产品。新产品价格通常高于旧产品，市场需求也更加看好。

整体看来，我们认为从半导体的宏观经济周期、库存周期和创新周期综合来看，电子行业在2024年到2025年有复苏的预期。以发plus公司为例，我们调研了中芯国际，在公司领导10月11日的法师会上，原本预测半导体行业呈现U型复苏，并指出2023年第一季度将达到底部，随后走强。然而，公司领导明确表示，行情可能呈现W型而非U型。这导致对复苏预期的质疑。进一步的调研表明，公司领导认为目前正处于触底上升阶段，但2024年的情况可能并不像大家预期的那样乐观，尽管整体趋势向好，在底部还需磨练一段时间。

我们预计今年2023年整个中芯国际的耗材率水平在70%以上，2024年可能达到80%以上，2025年则超过85%。产能利用率在提高，同时也在进行扩张。例如，在2023年一季度中芯国际的产能利用率为68%，但到了二季度增长至78%，三季度略降至77%。产能利用率下降并非减产，而是由于新增了12英寸产能。同时，预计在2024年和2025年，中芯国际的产能还将继续扩张，每年增加10万片8英寸晶圆的产能。

领导提到的"W型复苏"可能导致市场对于预期过度悲观。然而，从上游的经济周期、销售数据、库存数据到创新周期，以及我们代工环节的验证数据，都支持未来电子行业的乐观展望。我们预测2024年和2025年半导体将是值得关注的行业，市场估值也将得到销售额数据的验证。因此，我们为电子板块提供了一个指引：三期叠加，有助于电子行业的二次复苏。感谢大家聆听我的发言，若有领导对这些内容感兴趣想要进一步探讨，欢迎私下联系我们。

接下来请江心老师谈一下自动驾驶的新政策以及车路协同发展的加速。

3. 新阶段投资机遇

各位主持人，大家下午好。我是国联证券计算机研究员姜青山。在本期专题会议中，我将向各位领导汇报车路协同相关的投资机会。刚刚结束的中央政治局会议明确提出了要扩大内需，其中车路协同领域既具有投资潜力，又能够创造产品供给及需求。众所周知，自动驾驶技术是目前AI领域中最先实现大规模商业应用的技术之一。汽车产业对社会至关重要，能有效拉动GDP，是一个关键产业。新技术应用在促进经济增长、交通效率和安全性提升，以及强化国际市场竞争力方面，均显示出自动驾驶技术受到空前重视，目前已提升至国家战略层面。

当前自动驾驶技术主要有两个发展方向：单车智能和车路协同自动驾驶。过去，这两项技术常被严格区分，但研究表明，它们可以相互结合。单车智能主要依赖车辆自身的视觉、雷达、传感器和计算单元等进行感知决策和控制。车路协同则在此基础上，通过车联网将人、车、路、云等交通元素有效连接，提升自动驾驶车辆的环境感知、计算决策和控制执行能力，加速了自动驾驶应用的成熟。

目前，单车智能正处于从L2向L3过渡的阶段，但遭遇技术瓶颈和法规限制的障碍，因此无论是在政策还是技术层面，更多倾向于发展车路协同。单车智能在环境感知方面存在缺陷，比如光照遮挡和传感器污染等都可能导致感知障碍。难以解读其他交通参与者的驾驶意图，如变道、转弯加速等。而车路协同通过车与车、车与路的协作，极大地拓宽了单车的感知范畴，提高了感知的准确性和实时性。

在计算决策层面，单车智能靠自身的多核异构分布式计算平台处理数据，识别目标并决策。但面临算力功耗和成本之间的矛盾，随着竞争日趋激烈，成本考量日益重要。而车路协同基于云平台，不仅可以提供感知结果，还能利用云计算和边缘计算能力下发结果，节省车辆算力，并从更全局的角度出发，提供最优决策。

在控制执行方面，单车智能仅依赖计算结果指令，而车路协同分散了控制执行，创新了应用模式，例如远程遥控驾驶和协同驾驶。在封闭区域如矿山、港口等，车路协同已经可以实现L4级别的自动驾驶；在停车场也可实现准L4级别应用。车路协同在政策层面迎来新的助推。从2023年9月14日至10月8日，交通部发布新的技术指南，强调完善公路基础设施，使之更适应自动驾驶车辆，设定了明确的建设目标和方案。

我们预计车路协同的自动驾驶未来会经历三个发展阶段。第一个阶段是信息交互协同，主要通过车载的OBU以及路侧的ICU，通过5G网络实现车与车之间的通信。第二阶段将进入协同感知阶段，L3和L4级别自动驾驶有望在此阶段实现。第三阶段是协同决策控制，在某些特定场景下可以实现全面的车路协同感知。中国拥有全球领先的5G基础设施和开放的技术环境，具备先行实现车路协同解决方案的条件。因此，我们认为这是当前中国路线的最优解。

从市场空间来看，据亿欧智库预测，到2030年中国车路协同市场有望达到4960亿元，年复合增长率约为26.64%。前瞻研究院预测，到2030年中国高速公路里程将达615万公里，汽车保有量将达3.8亿辆，届时路测单元渗透率有望达到30%，汽车搭载高精地图的渗透率超过5%。据此预测，ICU、OBU以及高精地图、边缘计算等IT设施的需求在2026年将超过1200亿，在2030年将达到2834亿。

在投资建议方面，我们建议关注V2X、激光雷达、视频监控、安全加密、高精地图、算力网络及云平台设计等细分板块。目前已有智能交通运营商的角色出现，这经常是运营商和地方政府、投资平台及高速公路拥有者合作成立的合资公司，有助于商业模式闭环。未来，车路协同有望在2024年成为全国标准并不断扩大其试点工作。以上是我的汇报内容。下面请胡老师谈论AI应用的落地问题。

4. 科技巨头AI模型飞速迭代

我们在基础大模型领域再展开讨论，技术大模型可以从两个维度去讲。首先是当前主流的架构，它是国内外所有的厂商都基于Sum价格持续演进的结果。其次是全新架构的推进，这可能会引发新一轮技术变革。我们先来看看基于目前所有主流架构的情况。这些架构自2017年以来发展迅速，目前大家都在基于这些成熟架构进行发展。像OpenAIGPT和淘宝，他们在多模态长文本知识库存方面都领先业界。今天我们想重点介绍一下Journey，谷歌在此领域的重要进展也是值得关注的。

上周谷歌发布了它的全新原生模态大模型，专门在推理编程等多个方面展现领先水平，并推出了三个版本。尤其是应对端侧运行难度较高的版本，例如多任务的Pro版本和R版本，针对不同场景。尽管媒体上有对宣传视频的质疑，谷歌的Journey在大语言模型上广泛测试的32个基准中，有30项测试性能超过搜查结果。Journey的能力非常强悍，这是我们现在的主要观点。

在海外测试中，我们看到有知名博主，在Journey的帮助下，仅用三周时间就完成了一款飞机的设计制造，并且试飞结果非常好。博主指出，若无Journey的帮助，他将需要一年的时间完成这项工作。我们认为谷歌的基础能力已经非常强大，目前基于Transformer的模型正在演进。到2024年年初，预计谷歌基于Bard版本的模型能力将进一步增强，专业性和深度会有大幅提升。

国内大模型也在持续升级迭代，比如百度和阿里，它们都在其模型版本上持续迭代。举例来说，百度的WenxinYiyin已经升级到4.0版本，其理解生成逻辑方面有显著提升。我们预测到2024年，基于OpenAI'sGPT-5模型的能力也会进一步增强。

除了主流架构外，还有基于全新架构的模型，因为目前的Transformer架构存在计算量随序列长度平方级增长的问题，特别是在处理多模态数据时。近期CMU和普林斯顿大学的研究者推出的新架构能够在语言建模方面匹敌Transformer架构，并且可以实现线性扩展和提升5倍的吞吐量。Member架构可能引发新一轮技术变革，许多科研团队和机构正进行相关研究，我们应保持关注。

接下来谈谈市场格局方面，我们认为大模型的市场将由头部科技巨头引领，同时这些公司也会聚焦一些细分市场场景。而处于这些场景中的公司可能会形成两派：一派主要通过大场景扩展，另一派是以创业公司为主，它们通常基于大厂的开源模型或自行研发模型。基础大模型仍以大厂为主导，而细分模型更加多样化。未来几个以大厂为中心的生态圈将形成，并可能产生新的A卷Agent，这将是跨平台基础模型应用的可选项。

针对抖音的技术大模型进展，我们对明年的发展持乐观态度。抖音在算力和数据两方面均具有竞争优势，尤其是在小视频数据的积累和算力资源方面。多模态的竞争力也将更加凸显。其他包括阿里、百度在内的各大厂商以及一些创业公司，都会围绕开源模型开发文本类应用。

总之，基础大模型仍在升级演进，同时也有全新的架构不断突破，这是业内的一个振奋消息。这些新架构和大模型升级将推动应用的落地。至于2024年，我们认为AI应用的落地和商业化是关键点。这包括教育、金融和医疗等多个场景。尽管目前主要应用还是在C端或B端，但长期将逐渐延伸到对准确性和专业性要求更高的场景。

海外市场主要分为六个赛道：文本、图片、代码、生产力、音频和视频。文本类场景可能是最先落地的领域，且更多是与生产力工具结合的应用，例如办公软件会集成文本类大模型的功能。图片类应用也迅速出现，如数字分身和动态数字分身的应用。代码生成领域也将垂直化。最后，音频和视频将是AI生成领域的"圣杯"，也是最具挑战性的部分。

视频生成目前主要有3种技术路径：Transformer、扩散模型和生成对抗网络。视频是一个包含文字、图片的综合媒体，所以它在所有生成领域中具有最丰富的信息量，也是最大的挑战。目前一些公司像Wrongway、字节跳动和阿里都在基于这些技术开发自己的产品，并且取得了一些进展。

5. 投资视角下的应用前景

首先，皮卡的表现非常抢眼。想回到上周，信雅达公司的股价一度大涨近7个点，这很大程度上得益于其创始人的影响力。实际上，Rui主要是针对C端产品，它之所以能获得市场的关注，是因为它的产品受到了消费者的青睐。相比之下，汪卫的【荣威】是更加令人瞩目的，我们认为这部分原因是他们在这个领域耕耘的时间较长，积累了更多的能力；另一方面，则是其更专注于B端或者是专业的应用场景。

我们观察到【P，应为产品名称，待确认】在市场中起步稍晚，可能在某些领域更偏重于垂直的应用。他们目前的方向似乎是围绕小型场景展开，例如在头像制作或3D动画等方面。而Love（产品或公司名称，上下文不明确）则是更面向设计者，提供了更强大的视频处理能力。我们预计Love将主要服务于C端用户，并且将其应用与多个与ToC相关的场景相结合，而Oneway（可能指代公司或产品）则更倾向于服务于B端，比如设计师或是视频编辑人员，专注于特定的应用。

最近，阿里巴巴推出了自己的『AnywayAnyone』静态角色，并且也推出了类似功能的产品。其实，这些产品的核心技术都很相似，都基于一种叫做different架构扩散模型的底层结构，结合了一些框架和插件来实现动画效果。我们认为这些产品的效果已经相当不错，阿里巴巴也已经开始在其电商应用场景中使用这些技术。随着AI视频生成技术的不断优化，我们认为它在电影、游戏和电商等领域的应用前景非常广阔。

在AI智能体领域，当前最受业界关注的是那些具备自主的环境感知、决策和执行功能的智能体。这些智能体被寄予厚望，有望成为应用落地的主要途径。他们主要基于transformer架构的大模型，通过prompt进行交互，而模型的回答效果直接受到了问题质量的影响。虽然面临的挑战不少——比如刚才提到的技术不完善、内容生成不准确、存在幻觉问题等——但是智能体可以基于目标任务进行主动思考和行动，利用外部工具来规避一些问题，并将用户从日常任务和重复性劳动中解放出来。我们认为这将对人类的工作以及社会软件等多方面产生深远影响。

举例来说，阿里巴巴推出了其AI平台，实质上就是一个开发框架，用户可以基于这个框架和模型，结合外部API，构建自己的产品。电商-淘宝就是一个很好的例子。它是一个AI智能体，主要帮助购物需求不明确的用户进行选择。通过这种技术，淘宝的活跃用户数量每天超过两百万，且转化率有显著提升——从普通入口的2.55%增至通过淘宝问答后的14%。

结合这些进展，我们认为AI政策将是未来两到四年的重点发展领域。鉴于基础模型的升级和技术的持续成熟，AI应用有望实现快速落地。我们建议投资者在营销、游戏、教育等可以快速应用落地的领域进行关注。具体的投资标的方面，我们建议积极布局于这些在应用场景和生态方面较为丰富的公司，如美图、昆仑万维、果麦文化、蓝色光标和分众传媒等。

谢谢大家。希望投资者能线下联系我们，参与路演以进行更深入的交流。这是由国联证券科技团队主办的科技组周度专题策略会议的总结。本期主题聚焦于资本开支。再次表示感谢，下期再会。