2022年末OpenAI公司发布ChatGPT3.5时，被称为人工智能的iPhone时刻，拉开了AI应用0-1的序幕。今年1月Deepseek引发市场高度关注，凭借着开源、低成本、高性能等优势，或意味着AI应用走向了1-100的加速期。细观22年底以来AI浪潮的发展历程，可以发现这或与10-15年移动互联浪潮较为相似，遵循着从硬件设备-软件内容-场景应用的传导规律。本篇报告回顾移动互联浪潮的演绎过程和股市表现，并展望AI浪潮后续如何演绎。
1.回顾10-15年：果链之后是应用场景的广谱上涨
2010-15年的移动互联浪潮中，通信基础设施建设的完善和爆款产品的出现拉开了智能手机取代功能机的序幕，后续内容产业开始蓬勃发展，传统行业纷纷出现“拥抱”互联网的浪潮。
映射到股市表现，A股股市行情也从硬件设备开始、逐渐向软件内容传导并扩散至场景应用。
移动互联浪潮初期A股硬件端演绎美股映射。
在2010年前后开启的移动互联浪潮，本质上是受通信技术迭代与消费电子创新共振驱动。
从通信技术迭代维度看，第三代移动通信技术（3G）成熟及基础设施建设逐渐完善，为移动互联革命提供了通信网络基础。2009年我国3G正式开始商用，3G基站建设开始提速，09年共完成3G基站建设32.5万个，建设规模超过十多年来累计规模的一半，当年移动通信基站设备产量同比增长102%。从终端产品创新维度看，苹果公司于2010年发布了划时代的产品iPhone 4，其采用Retina显示屏，搭载iOS 4系统，重新定义了智能终端的人机交互范式，拉开了智能手机取代功能机的序幕。
映射到股市上，微观财务数据印证了产业趋势，行情沿苹果产业链传导，以各类硬件设备为主题的投资机会开始出现。
作为产业引领者的苹果公司，其股价在2009-2010年间实现爆发式增长，2009年全年涨幅达147%，2010年达53%，根据搜狐援引中国新闻网，苹果大涨背后是iPhone 4上市3天170万部的销售纪录及2010年近4000万部的出货量历史性突破。这一技术和产品端的创新突破通过全球供应链体系向A股市场传导，带动众多A股公司股价大涨，2010年电子行业全年涨幅为39%、苹果指数为161%、歌尔股份为198%，同期万得全A下跌7%。股价的背后是基本面的映射，2010年苹果手机热销带动A股苹果产业链业绩大增，苹果指数成分股全年归母净利润同比增速达97.4%。
不过中国企业在智能手机价值链中处于偏低端环节。
根据TechSir 援引iiMedia Research 的数据，2012年我国智能手机市场中海外品牌占据主导，三星（市占率24%，下同）、诺基亚（16%）和苹果（13%）市占率位列前三。当时苹果产业链中的中国大陆企业缺乏CPU、GPU芯片等核心零部件的生产能力，以生产连接器、显示屏非核心零部件为主，这意味着中国大陆的企业处于利润较低的环节。
浪潮加速期我国内容和应用端百花齐放。
2013-2015年移动互联网浪潮走向爆发期， 4G商用+智能机平价趋势推动智能手机渗透率快速提升。
首先，2013年底工信部正式向三大运营商发放4G牌照，标志着移动互联网正式从3G的图片时代进入4G的视频时代，4G的高速、低延迟等特性使得移动互联网用户能够更加流畅地使用视频、社交、支付等应用。其次，移动流量资费下降和国产智能手机价格下探加速了智能手机的渗透趋势。根据人民网援引工信部、中国信息通信研究院的数据，2012-2015年移动流量平均资费年均下降17%。根据ZDC的数据，随着中低端国产智能机进入市场，我国智能手机价格明显下降，智能手机销售均价由11年的2321元降至13年的1773元。4G网络的全面商用，以及智能手机的性能和性价比不断提升，推动智能手机渗透率快速提升，13年、14年中国智能手机渗透率分别达75%、85%。
中国庞大的用户基础和多样化的应用场景使得移动互联网的内容和应用领域迎来了百花齐放的格局。
随着智能手机渗透率逐渐提升，中国移动端网民规模和上网时间也大幅增加。根据人民网及中国网信网，15年中国手机网民规模达到6.2亿人，网民人均周上网时长从12年的20.5小时提升至15年的26.2小时。在此背景下，移动互联网的内容和应用领域呈现出多样化的发展态势，社交媒体、即时通讯、电子商务、在线支付、游戏等应用迅速崛起，满足了用户日益增长的多元化需求。例如14、15年中国移动游戏销售收入分别达400、724亿元，同比增速为191%、81%。
映射到股市上，国内企业在内容和应用领域优势更加明显，这些板块股价表现相较10-12年间的硬件板块而言弹性更大。
盈利方面，14年计算机、传媒归母净利润增速为24.8%、26.2%，高于同期全部A股的5.8%。股市表现方面，13-15年期间软件开发、游戏、互联网电商最大涨幅达792%、522%、452%，明显高于10-12年间消费电子、元件最大涨幅的293%、242%。虽然在国内企业在硬件端的价值链中处于较低环节，不过在移动互联革命的内容和应用领域中，受益于庞大的用户群体和应用场景的不断迭代创新，国内企业优势更加明显，腾讯、阿里巴巴、京东等优秀企业逐渐成长为全球互联网行业的重要力量。
2. 23-24年：AI浪潮0-1阶段算力已大涨
2022年末现象级产品ChatGPT的诞生，标志着人工智能技术从专用领域向通用场景应用的突破或已迎来重要转折，被誉为是AI领域的iPhone时刻。此后海内外巨头纷纷加大AI算力的资本开支，人工智能浪潮在美股演绎并映射到A股。与10-15年移动互联浪潮初期相似，23-24年在AI应用浪潮0-1的阶段中硬件端业绩确定性更高，股价涨幅也更明显。
22年末ChatGPT突破后国内外科技巨头加码算力开支。
ChatGPT问世意味着生成式AI产业发展迎来突破。
2022年11月，OpenAI发布了基于GPT-3.5架构的对话式人工智能模型ChatGPT，并在23年3月发布了GPT-4，不仅在自然语言处理领域取得了显著成就，还在图像识别、图像生成和图像分割等多个领域展现出巨大的应用潜力。根据新华社报道，人工智能应用ChatGPT在推出仅两个月后月活用户已经突破1亿，成为历史上增长最快的消费应用，拉开了大语言模型和生成式AI产业蓬勃发展的新篇章。在此背景下，Meta、谷歌、腾讯、百度、阿里巴巴等海内外科技巨头纷纷加速布局AI领域，例如23年3月谷歌推出AI聊天机器人Bard对标ChatGPT；百度也推出“文心一言”，旨在打造中国版“ChatGPT”。
算力事关AI发展主导权，科技巨头纷纷加大算力资本开支。
算力是AI大模型发展的重要基础，在Scaling Law驱动下，AI算力需求呈现超摩尔定律增长。根据百度开发者中心及OpenAI，以OpenAI的ChatGPT为例，参数规模从GPT-3的1750亿跃升至GPT-4的1.8万亿。算力事关AI发展主导权，为了构建大规模AI算力集群，全球各大科技巨头纷纷加大AI算力基础设施的资本支出，用于训练和部署尖端的人工智能。并且AI大模型正从单模态向多模态演进，将使用文字、图像、音视频等多种数据进行训练，这进一步驱动了算力需求的爆发。根据TrendForce的数据，23年AI服务器出货量增长38%，24年出货量增长46%。同时根据亿欧智库，预计23-25年我国AI芯片市场规模复合增速达31%。
23年至今算力需求高增下美股AI硬件上涨映射到A股。
AI大模型参数规模呈指数级增长，市场对科技巨头算力资本开支预期积极，全球算力规模将呈现高速增长态势，AI“卖铲人”英伟达深度受益。
根据中国信通院援引的IDC数据，2025年全球算力整体规模将达3300EFlops，20-25年间CAGR达50.4%。根据FY24Q4亚马逊、微软、谷歌、META最新发布的财报，24Q4合计资本开支为710亿美元，同比+69%、环比+21%，资本开支增长势头迅猛。由于22年末以来的AI浪潮中，算力板块的确定性最强，因此英伟达作为全球算力龙头深度受益。23年英伟达AI芯片所在的数据中心业务营收增长137%，占营业收入比重从21年的39%上升到23年的78%，22/10以来（数据截至25/02/25，下同）英伟达股价最大涨幅达1318%。
海外算力龙头大涨带动A股中光模块等算力细分领域上涨。
与09-12年移动互联浪潮初期A股硬件设备演绎美股映射相似，22年末以来的这轮AI浪潮中，国内企业在算力产业链的部分环节中脱颖而出、如光模块的中际旭创。AI算力爆发趋势驱动下光模块业绩逐渐释放，股价也演绎了美股映射。A股光模块板块归母净利累计同比从23Q3的-8%大幅回升至24Q3的101%，22/10以来Wind光模块指数最大涨幅为314%，其中龙头中际旭创达898%。
虽然科技巨头资本开支预期仍对AI算力业绩形成支撑，但相关领域股价涨幅已经非常明显，同时AI应用距离扩张成超级应用仍有较长的路要走，24年10月以来以英伟达为代表的算力板块股价波动进一步加大。
3.展望：AI应用是1-100的星辰大海
25年初国产DeepSeek大模型引发海内外的广泛关注，我们认为类似于13-15年移动互联浪潮走向爆发期，应用和内容端百花齐放，这次DeepSeek的突破或将为AI应用的广泛普及奠定基础，推动全球各行业迈向更加智能化和高效化的未来。我国在AI应用领域有望凭借庞大市场和用户基础为应用创新提供肥沃土壤。
低成本、高性能的DeepSeek加速AI平权进程，AI应用或加速。
25年1月20日DeepSeek正式发布推理大模型DeepSeek-R1，其在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩OpenAI o1正式版。此后，DeepSeek引起全球侧目，根据每日经济新闻官方百家号援引证券时报，英伟达、微软、亚马逊等AI巨头纷纷宣布已接入DeepSeek-R1。此外，根据ZOL，中国的云服务商、手机厂商和应用厂商也纷纷宣布接入DeepSeek-R1。
DeepSeek在算法创新和开源特性等方面的优势，将对AI应用和算力产业格局带来深远的变革与重塑。DeepSeek在算力受限条件下，通过训练策略的创新优化，实现性能提升的同时显著降低成本。从开发成本来看，根据36Kr，DeepSeek-V3训练成本仅为557.6万美元，远低于海外模型。从服务定价来看，DeepSeek-R1 API服务定价为每百万输入tokens 1元（缓存命中）/4元（缓存未命中），每百万输出tokens 16元，在目前主流o1类推理模型中定价最低。对比来看，OpenAI o1每百万输出tokens 438元，是DeepSeek-R1的27倍以上。并且DeepSeek-R1基于MIT协议开源，允许开发者自由使用、修改及商用，官方还开放了大量实用集成案例，推动AI应用发展。
类似2013-15年4G商用+智能机平价趋势推动移动互联浪潮走向爆发期，我们认为DeepSeek低成本、高性能和开源等特性，有望推动AI大模型加速升级迭代，加快AI应用的步伐。
AI浪潮加速期中国应用端空间广阔。
我们认为借鉴10-15年，技术突破后的降本是新技术、新产品大规模商业化应用的必由之路，而在应用领域中国庞大市场和用户基础为应用创新提供肥沃土壤，国内企业大有可为。DeepSeek低成本、高性能和开源等特性，有望推动AI大模型加速升级迭代，加速AI商业化应用的步伐。展望未来，首先是云服务商将受益于开源模型带来的算力和云服务需求增长，之后消费电子、人形机器人、AI医疗、AI娱乐等领域将受益于AI应用的大规模商业化落地。其次，中期维度随着AI大规模商业化应用，算力需求确定性依然较高。
云服务商：
DeepSeek-R1的推出显著降低了技术应用门槛，为中小企业和初创公司提供了公平的技术获取机会，有力推动了AI生态系统的完善。目前华为云、腾讯云、阿里云等云厂商都已官宣接入DeepSeek。作为算力基础设施的提供者，这些云服务商有望从开源模型带来的算力和云服务需求增长中获益。根据iiMedia Research的数据显示，预计2025年中国云计算市场规模将突破4000亿元。
消费电子、人形机器人：
未来人工智能有望渗透到各行各业，涵盖人形机器人、消费电子等众多端侧场景，具备较大的成长空间。以人形机器人为例，随着多模态大模型的快速发展，为人形机器人提供了更强的环境理解、任务规划和自然交互能力，使其在复杂场景下的应用潜力大幅提升。根据中商产业研究院援引Markets and Markets的数据、24-28年全球人形机器人市场规模CAGR增速为50%。此外，以Micro LED+光波导的光显方案为代表的AR眼镜，有望成为AI大模型的极佳载体，根据财联社援引 Wellsenn 预测，2025年全球AI智能眼镜出货量有望达400万副，到2030年出货量将增长至8000万副。详见《策略对话行业：AI浪潮下布局什么方向？-20250212》。
AI医疗、AI娱乐等：
DeepSeek-R1借助蒸馏技术实现了低参数、低成本与高性能的结合，这无疑将推动 AI 在办公、教育、医疗等众多领域的广泛应用。这些经过蒸馏处理的轻量化模型，能够轻松部署于端侧设备，从而提升用户体验和工作效率。此外，这还使得实时本地化处理成为现实，如车载语音助手、工业质检设备等场景的应用，而端侧部署的优势在于减少云端数据传输，直接契合医疗、金融等对数据隐私要求极高的场景需求。根据华经产业研究院数据，2021年中国AI医疗行业市场规模约为95亿元，预计2025年达到385亿元，2020-2025年CAGR达46%。
算力：
DeepSeek创新方法的普及可能引发算力领域的杰文斯悖论：尽管技术进步提升了资源使用效率，降低了成本，但成本的下降反而刺激了需求的增长，导致算力资源的消耗速度不降反升。因此，AI应用的广泛繁荣将进一步推动对算力的更大需求。根据Trendforce，2025、26年全球AI服务器出货量将达189.5、236.9万台，仍将保持高速增长。目前我国在AI算力芯片等领域还有明显短板，根据前瞻经济研究院、Jon Peddie Research，全球GPU芯片基本被英特尔、英伟达和AMD垄断，未来我国需抓住AI产业发展浪潮，重点突破人工智能芯片，提升人工智能算力的规模和实力。
风险提示：
AI技术发展不及预期，AI商业落地不及预期。
