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在大模型的底层技术与算力需求方面，我们认为：
1、算力需求没有天花板。
当前大模型的主要算力需求来自于文字训练，未来从文字到图像再到视频，从训练到推理，从云端到边缘端，算力需求的持续高增长是确定性非常强的。
2、GPU芯片的市场格局或将发生变化，在微软等巨头的强力支持下，AMD较为薄弱的软件生态有望取得长足进步，AMD将对NVIDIA形成强有力的挑战。
3、芯片是中美竞争的重点鸿沟。
两国达到一个数量级的算力储备既是目前亟待解决的瓶颈，也是未来确定的投资机遇。尤其是在边缘侧推理算力，既是被低估的远超训练算力的市场，也给了中国展现制造业优势的机会。
在AI行业应用方面，我们认为：
在美国，AI技术的应用已经非常普遍，例如客服咨询、艺术创作、会议记录、写文章、数据分析等众多行业。但需要注意的是，目前大模型的应用应该定位在“副驾驶员”，需要一定的容错率而非确定性的决策工作。此外，以微软为代表的海外大模型应用目前进入中国仍存在较大难度，这些难度不仅仅是在数据安全与合规政策的要求方面，大模型与算力资源的本地化部署方面也面临诸多挑战。
在大模型与垂直模型发展趋势方面，我们认为：
1、中国可能是以Meta为代表的开源大模型的最大受益者。
2、我们对于国内大模型追赶全球领先水平的进度应该保持信心，在已经给定了技术路线方向与开源大模型基础上去追赶，实际上节省了从头开始的试错成本。尤其是对大模型通用性要求并不高的垂直行业龙头，借助开源大模型可以迅速搭建垂直大模型，加快垂直领域的应用落地。
3、大模型部署在边缘侧与移动端是一个必然的趋势，尤其在近期谷歌发布移动端大模型和ChatGPT在苹果手机上的App正式上线之后，这一趋势逐步被市场认知，大模型是非标准化的各类AIoT终端等待已久的统一操作系统。
为什么最悲观时刻唯有我们坚定看好AI新一轮行情？
最关键两点：1、政策法规逐步明确；2、算力业绩落地
五一节回来，在市场对AI调整最悲观时刻，我们多篇报告与三地路演持续强调AI调整尾声，聚焦AI真正落地的龙头公司，以金山办公、科大讯飞、同花顺、中科创达、360为代表的AI真正落地“五虎上将”全面领涨AI新一轮行情。我们坚定的信心来自两个方面：
第一，AI模型政策法规逐步明确
4月11日，国内就已经公开发布《生成式人工智能服务管理方法》征求意见稿，在产业发展早期获得政策如此重视几乎是空前的，而目前已经过了近2个月的征求意见时间，定稿落地值得期待。
与此同时，4月底最高层在中央政治局会议和中央财经委会议连续强调重视人工智能等新科技革命浪潮，顶层政策对发展AI重视空前罕见，而近期很多信号也显示政策标准的制定落地节奏也在加快：
根据中新网今日报道，信通院正在联合编制“纸鸢”开放人工智能模型许可证，下一步将发布《纸鸢开放人工智能模型许可证(征求意见稿)》，北京政府正式印发《北京市加快建设具有全球影响力的人工智能创新策源地实施方案(2023-2025年)》。
虽然具体时间不可测，但近期政策法规加速落地的催化信号明确，顶层政策方向态度非常确定的，这是AI大模型走向普罗大众的拐点，也是AI行情将进入新阶段的重要基础。
第二，算力业绩落地让市场认知AI新需求的确定性
英伟达与台积电联袂大涨，预示此次AI行情已从预期走向新需求真正落地且获得全球资本市场的认可，而作为最为确定的算力侧率先兑现业绩，下一演绎方向将着重于产品侧落地，AI行情将集中于【浪潮信息】等二季度算力业绩确定性高的标的与真正AI产品落地数据可跟踪的计算机龙头企，这也是持续推荐民生计算机“AI五虎”的原因：中科创达：魔方Rubik大模型与机器人和更加广泛的智能硬件产品进行融合，可部署大模型的边缘AI一体机已经落地。
科大讯飞：大模型学习机产品落地率先完成商业闭环，AI进入落地数据可追踪验证的新时代。
金山办公：对标微软Copilot的WPSAI已经正式内测上线并持续迭代升级，进入千家万户指日可待。
同花顺：i问财、AI理财师app、AI客服以及电话机器人、AI医疗等AI产品阵列全面落地。
360：大模型生成式搜索、多轮对话大模型智能助理、大模型浏览器/办公插件、AI安全等已经全面内测上线。
重点推荐三条线：
第一条线，光模块上游光器件环节。推荐：天孚通信，太辰光，腾景科技。
第二条线，整个边缘计算侧的物联网产业链，推荐：移远通信、广和通、映翰通。
第三条线，算力产业链，推荐：紫光股份、中际旭创、新易盛。
第一条线，结合英伟达产业背景来分析，第一从光通信环节来看，一个GPU从原来的对2.5-3个模块变成了对4.5个模块，所以光模块的需求肯定是变多的。第二，算力的需求肯定也是变多的，因为集中的算力走向边缘算力的时候，边缘算力的冗余，一定比集中算力的冗余要大。第三，光通信的上游每一个环节的竞争格局都非常好，以天孚通信为例，50%多的毛利，30%多的净利就是这个水平。所以这个环节，我们就配海外占比大、数据中心占比大、客户结构好的企业，比如天孚通信，海外数据中心占比86%的太辰光，客户结构未来会出现明显变化的腾景科技。
第二条线，高通的边缘侧算力的布局。我们最近跟高通整体上上下下，包括很多客户做了详细的交流，他们一定要切入到算力里边，计算做多了就去做传输，传输做多的去做算力，所以我们看到高通在边缘侧的算力布局，今年的推广力度是最大的，所以带动了物联网模组，物联网模块就是光模块的对应。高通的芯片对应的就是英伟达的芯片，博通的芯片，对应环节特别简单。推荐移远、广和通、映翰通的核心原因就在于，高通在推动整个模块和终端环节的价值量会呈现一个非常明显的提升。至少每个模块或终端的价值量会有百分之四五十以上的价值量的提升。有价之后在解决量，从3月底开始海外的需求出现了明显的环比提升，国内的需求也在变好但不如海外的好。所以，我们这里推荐买高通配比价值量最大或者买海外客户价结构最好的公司，挑选了三个：1)位置最低的移远通信；2)股权结构最好，业绩最确定，同时去年做了客户结构整合，变成了高通第二大的物联网客户的广和通；3)海外景气度在500强的智能企业里面出现明显放量的映翰通。第二条线推荐的主要原因就是高通的边缘侧算力的布局。
第三条线，算力，国内算力也值得关注。1)推荐紫光股份，看昨天英伟达的架构里，与我们相关的就是多用交换机和Cable线来解决传输速率的问题。有线，有交换机，了解网络的企业，国内来看就是紫光股份。惠普的股权并购完，今年的估值20倍，明年来看不到20倍，是我们国内企业it设备里边最好最优质的公司。2)其次建议关注中际旭创和新易盛，这一次的变化，要求这些公司必须在海外扩产，国内在模块这个环节不行，必须在海外。第二过去两年行业需求下行的时候，第二过去两年行业需求下行的时候，这些公司在海外有一些没产能，有一些产能没那么多，所以谁先能把产能扩出来，带来的先发优势甚至不亚于技术侧带来的技术迭代的优势。这个是其中非常重要的一点。
总结一句话，通信板块在这个时间点上不悲观，建议继续加强配置通信整体的板块机会。
第一个，英伟达GH200架构上有诸多更新，如果说英伟达推出H100解决了算力问题，那么推出GH200核心是为了解决速率问题。不管是Chiplet，Serdes，HBM，还是光模块，都是为了解决速率问题。这几个方向的投资，背后的方法论是一致的。
首先是Chiplet，相关标的梳理：通富、长电、甬矽都是chiplet赛道的公司。HBM建议关注雅克科技。
第二个，是AMD，公司将发布Mi300，它是唯一有机会挑战英伟达行业地位的公司。目前来看，诸多龙头公司微软、谷歌都在大力扶持AMD。AMD也给大客户提供了非常多定制化开发。所以AMD的产能订的也相当乐观，公司在台积电Q4的产能环比增长10倍。接近英伟达的一半。
那么，除了美股的AMD之外，其产业链也值得高度重视。跟AMD合作的除了通富微电还有芯原股份，帮助AMD做加速芯片。
第三个，是边缘AI，乐鑫科技是最为重要的标的
公司产品可远程接入ChatGPT，并提供开源代码这件事！现在乐鑫的chatGPT方案已经涌现了非常多的案例。哔哩哔哩，YouTube上面有很多爱好者自行开发的方案。以后任何一个厂商，都可以用乐鑫开源代码，简单快速的开发ChatGPT音箱。公司是AI音箱的卖水人，如果ChatGPT真的成为行业大趋势，乐鑫将是第一个吃螃蟹的。
从板块来看，我们在5月初在位置非常低的时候猛推物联网，很多人没有关注到一点就是海外的需求哦，亚马逊作为美国最大的电子产品电商平台，5月初业绩会指引库存已经回到2019年常态，二季度要补库存，这个非常重要，因为最近调研，整个板块改善最明显的就是物联网，非常多公司环比20-30%多，蓝讯、炬芯、晶晨环比增长都很可观。
结构方面，物联网芯片，海外敞口较高的芯片公司，二季度改善力度更加明显。所以不管从业绩，还是从远期空间，边缘域这边都值得高度重视。
英伟达5月28日宣布为游戏提供定制化AI模型代工服务——AvatarCloudEngine(ACE)forGames，适用于云端和PC上的AI模型开发，开发者可运用这项服务在其软件和游戏中搭建和部署定制化的语音、对话和动画AI模型，适用于游戏的AI工具能力进一步革新。
目前把握AI+游戏投资方向的节奏：
一是现有AI工具在轻度休闲小游戏品类渗透更快，游戏制作及广告投放素材制作降本增效弹性更强；
二是AI创新融合玩法的率先落地有望在轻度休闲小游戏品类，带来更直观的体验变化；
三是AI工具继续革新，工具化渗透提升变革重度游戏研发工业化路径，并且逐步出现玩法跳跃式创新爆发，带来用户数量、时长与ARPU值的全面突破提升。
一、现有AI工具在轻度休闲小游戏品类渗透更快，游戏制作及广告投放素材制作降本增效弹性更强。在跟部分重度游戏研发公司交流中，现有AI工具(如画图工具midjourney，stablediffusion，以及用ChatGPT写故事线和代码)的尝试，内部逐步在推进，但重度游戏开发工序高工业化且复杂，团队组织架构严密，推进中的研发游戏管线管理和节奏把控严格，现有AI工具的渗透有限，更多尝试放在智能NPC结合中。但轻度休闲小游戏因为开放流程短，组织架构简单，并且以清晰玩法为主，现有AI工具已在研发中渗透更高，所以区别于市场认知，AI工具渗透因游戏类型区别存在差异，在轻度休闲小游戏中降本增效弹性更大。
二、AI创新融合玩法的率先落地有望在轻度休闲小游戏品类，带来更直观的体验变化。回顾技术革新史，不论是端转手、全屏手机还是VR，率先出现并且惊艳用户感受的游戏应用类型都是轻度游戏，比如切水果等，所以能够率先落地的AI融合创新玩法的游戏，开始并不一定非常完善重度的类型，而是一个玩法快速让用户真实感受和认知到技术来带的变化，轻度休闲小游戏有望是AI玩法创新率先落地的类型。
三、AI工具继续革新，变革重度游戏研发工业化路径，出现玩法跳跃式创新爆发，带来用户数量、时长与ARPU值的全面突破提升。另一方面，英伟达定制化AI模型代工服务的出现，时长仍然要持续关注AI工具和技术革新带来游戏研发管线的重组，比如AI3D建模和动画工具的突破，以及复杂AIGC能力的提升。AI技术的突破和能力的提升，将逐渐深化产业变革，并且当深度结合的游戏爆款出现，有望突破提升游戏产业的用户数量、用户消费时长和ARPU值，打开行业增长空间。
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