計(jì)算機(jī)行業(yè)2024年投資策略分析報(bào)告：迎接支付AI應(yīng)用年

迎接支付煥新天，期待AI應(yīng)用年——計(jì)算機(jī)行業(yè)2024年度投資策略2023年11月8日證券研究報(bào)告核心要點(diǎn)市場回顧：計(jì)算機(jī)板塊2023年前三季度業(yè)績有所承壓，估值具備彈性。截至2023年11月3日，計(jì)算機(jī)指數(shù)PE（TTM，剔除負(fù)值）39.6倍，比過去十年25%分位數(shù)低14%，估值具有彈性。2023年前三季度，計(jì)算機(jī)板塊實(shí)現(xiàn)營收5082億元，同比下降1.9%；實(shí)現(xiàn)歸母凈利潤73億元，同比下降14.5%。2024年度建議布局以下四條景氣主線：主線一：第三方支付，長期景氣拐點(diǎn)，進(jìn)入收獲期。隨著第三方支付收單費(fèi)率重回上漲周期，疫后復(fù)蘇線下交易流水提升，以及行業(yè)監(jiān)管措施的階段性收尾，第三方支付板塊迎來三大行業(yè)拐點(diǎn)共振。主線二：AI，大級別的科技革命。2022年11月，ChatGPT正式上線，開啟“AI的iphone時(shí)刻”。隨著GPT系列模型的大熱，海外科技巨頭不斷加速其基礎(chǔ)模型研發(fā)工作，國內(nèi)基礎(chǔ)模型廠商也在奮力追趕。11月1日起，Microsoft

365Copilot正式向企業(yè)客戶提供商用服務(wù)，期待AGI真正的大潮逐步到來。主線三：信創(chuàng)，二階深化，關(guān)注行業(yè)信創(chuàng)及鄉(xiāng)鎮(zhèn)下沉。信創(chuàng)后續(xù)深化的市場空間數(shù)倍于已完成的第一階段的市場空間。近期麒麟軟件獨(dú)家中標(biāo)中國郵政集團(tuán)、中交集團(tuán)各60000套操作系統(tǒng)項(xiàng)目，中信銀行發(fā)布65億元《通用基礎(chǔ)設(shè)施集成商入圍采購項(xiàng)目》招標(biāo)公告，涉及服務(wù)器等，信創(chuàng)集中招標(biāo)已拉開帷幕。期待金融信創(chuàng)的繼續(xù)深化，以及運(yùn)營商、交通、能源等行業(yè)的陸續(xù)跟進(jìn)。主線四：數(shù)據(jù)要素，加速建設(shè)期。國家工信安全中心數(shù)據(jù)顯示，2021年我國數(shù)據(jù)要素市場規(guī)模達(dá)815億元，預(yù)計(jì)“十四五”期間市場規(guī)模復(fù)合增速將超過25%，整體進(jìn)入群體性突破的快速發(fā)展階段。數(shù)據(jù)要素產(chǎn)業(yè)鏈可劃分為供給、流通、應(yīng)用三大環(huán)節(jié)，主要參與者包括數(shù)據(jù)供應(yīng)商、需求方及監(jiān)管方，市場參與主體豐富，產(chǎn)業(yè)變革良機(jī)已至。1核心要點(diǎn)投資建議：1，第三方支付，板塊迎來三大行業(yè)拐點(diǎn)共振：建議關(guān)注新國都、新大陸、拉卡拉、移卡。2，AI，中期維度建議從三大層面持續(xù)關(guān)注AI行情演繹：（1）算力層，重點(diǎn)關(guān)注光模塊產(chǎn)業(yè)鏈以及其他算力相關(guān)廠商神州數(shù)碼、創(chuàng)業(yè)黑馬等；（2）應(yīng)用層，隨著《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》出臺(tái)、正式實(shí)施，商業(yè)化產(chǎn)品應(yīng)用落地加速，建議關(guān)注金山辦公及其他卡位核心的應(yīng)用軟件，以及未來行業(yè)邊界打開、有板塊性價(jià)值重估機(jī)會(huì)的游戲板塊；（3）基礎(chǔ)層，期待率先接近GPT-4并拉開差距的公司出現(xiàn)，建議關(guān)注科大訊飛、三六零等。3，信創(chuàng)，產(chǎn)業(yè)快速推進(jìn)，建議關(guān)注三條投資主線：（1）基礎(chǔ)硬件，建議關(guān)注神州數(shù)碼（鯤鵬服務(wù)器）；（2）基礎(chǔ)軟件，建議關(guān)注中國軟件（國產(chǎn)操作系統(tǒng)）、麒麟信安（國產(chǎn)操作系統(tǒng)）、太極股份（數(shù)據(jù)庫）、海量數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)庫）；（3）應(yīng)用軟件，金融IT建議關(guān)注頂點(diǎn)軟件；通用軟件建議關(guān)注金山辦公等。4，數(shù)據(jù)要素：（1）數(shù)據(jù)流通，建議關(guān)注人民網(wǎng)（確權(quán)）、浙數(shù)文化（交易）、廣電運(yùn)通（交易）等；（2）數(shù)據(jù)供給，建議關(guān)注博思軟件（政府?dāng)?shù)據(jù)源）、三維天地（數(shù)據(jù)管理）等；（3）數(shù)據(jù)安全：建議關(guān)注吉大正元、信安世紀(jì)等。風(fēng)險(xiǎn)分析：IT投資不達(dá)預(yù)期的風(fēng)險(xiǎn)，AI、信創(chuàng)等相關(guān)產(chǎn)業(yè)進(jìn)展不達(dá)預(yù)期的風(fēng)險(xiǎn)。2目

錄1、市場回顧：業(yè)績承壓，估值有彈性2、第三方支付：長期景氣拐點(diǎn)3、AI：大級別的科技革命4、信創(chuàng)：二階深化，關(guān)注行業(yè)信創(chuàng)及鄉(xiāng)鎮(zhèn)下沉5、數(shù)據(jù)要素：加速建設(shè)期6、投資建議7、風(fēng)險(xiǎn)分析31、市場回顧：業(yè)績承壓，估值有彈性1.1、估值：仍具彈性，比過去十年25%分位數(shù)低14%1.2、風(fēng)格轉(zhuǎn)移：中小市值漲幅較高，AI概念股活躍1.3、配置略低：2023Q3公募基金低配0.22pcts1.4、2023年前三季度計(jì)算機(jī)板塊業(yè)績有所承壓41.1、估值：仍具彈性，比過去十年25%分位數(shù)低14%2023年年初至今（2023年1月1日-2023年11月3日，下同），計(jì)算機(jī)板塊上漲8%，同期創(chuàng)業(yè)板指數(shù)下跌16%，滬深300指數(shù)下跌7%，計(jì)算機(jī)板塊漲幅在所有中信一級行業(yè)中位列第5。2022年計(jì)算機(jī)指數(shù)下跌25%，同期創(chuàng)業(yè)板指數(shù)下跌29%，滬深300指數(shù)下跌22%，計(jì)算機(jī)板塊漲幅在所有中信一級行業(yè)中位列第28。圖1：2023年年初至今計(jì)算機(jī)板塊上漲8.4%（截至2023.11.3）資料：WIND，光大證券研究所51.1、估值：仍具彈性，比過去十年25%分位數(shù)低14%圖2：2023年年初至今計(jì)算機(jī)板塊漲幅位列所有中信一級行業(yè)中第5名（2023年1月1日-2023年11月3日）資料：WIND，光大證券研究所61.1、估值：仍具彈性，比過去十年25%分位數(shù)低14%圖3：2022年計(jì)算機(jī)板塊漲幅位列所有中信一級行業(yè)中第28名（2022.1.1-2022.12.31

）資料：WIND，光大證券研究所71.1、估值：仍具彈性，比過去十年25%分位數(shù)低14%圖4：當(dāng)前剔除負(fù)值后計(jì)算機(jī)指數(shù)（中信）PE-TTM為39.6倍（2013年9月27日-2023年11月3日）200174.7（2015.6.3，過去十年最高點(diǎn)）18016014012010080截至2023年11月3日，計(jì)算機(jī)指數(shù)PE（TTM，剔除負(fù)值）39.6倍，比過去十年中位數(shù)水平（50.9倍）低22%，比過去十年25%分位數(shù)（45.9倍）低14%。計(jì)算機(jī)指數(shù)PS-TTM為2.4倍，比過去十年的中位數(shù)水平（3.4倍）低29%，比過去十年25%分位數(shù)（2.8倍）低16%，估值具有相當(dāng)大的彈性。60.8（75%分位數(shù)）50.9（中位數(shù)）604045.9（25%分位數(shù)）2034.3（2022.4.26，過去十年最低點(diǎn)）039.6（當(dāng)前值）市盈率PE（TTM，剔除負(fù)值）市盈率PE(中位數(shù))市盈率PE(25%分位數(shù))市盈率PE(75%分位數(shù))圖5：當(dāng)前計(jì)算機(jī)指數(shù)（中信）PS-TTM為2.4倍（2013年9月27日-2023年11月3日）1412.0（2015.6.3，過去十年最高點(diǎn)）1210864.3（75%分位數(shù)）3.4（中位數(shù)）42.8（25%分位數(shù)）2.4（當(dāng)前值）21.8（2022.4.26，過去十年最低點(diǎn)）02013-09-272014-09-272015-09-272016-09-272017-09-272018-09-272019-09-272020-09-272021-09-272022-09-272023-09-27市銷率PS（TTM）市銷率PS(中位數(shù))市銷率PS(25%分位數(shù))市銷率PS(75%分位數(shù))資料：Wind，光大證券研究所81.2、風(fēng)格轉(zhuǎn)移：中小市值漲幅較高，AI概念股活躍表1：計(jì)算機(jī)板塊中2023年年初至今漲幅前五個(gè)股（2023年1月1日-11月3日）2023年年初至今漲幅前五個(gè)股2023年年初至今（2023年1月1日-2023年11月3日）漲幅前五的個(gè)股分別為萬興科技

(+187%，AI概念，當(dāng)前市值116億元)、金橋信息(+170%，AI概念，當(dāng)前市值73億元)、中科信息（+166%，AI概念，當(dāng)前市值87億元）、朗科科技（23年年初至今漲市值(億元)2023/11/3證券代碼證券簡稱萬興科技上漲原因跌幅300624.SZ603918.SH300678.SZ300042.SZ603496.SH186.68%169.90%166.41%158.34%148.66%115.91AIAI金橋信息中科信息朗科科技恒為科技73.1286.6962.7786.17AI存儲(chǔ)芯片概念+158%，存儲(chǔ)芯片，當(dāng)前市值63億元）、恒為科技表2：計(jì)算機(jī)板塊中2022年漲幅前五個(gè)股（2022年1月1日-12月31日）(+149%，概念，當(dāng)前市值86億元)。市值(億元)2023/11/3證券代碼002866.SZ證券簡稱傳藝科技2022年漲跌幅266.63%59.32600734.SH301153.SZ003005.SZ003029.SZST實(shí)達(dá)183.34%103.11%83.66%68.95%79.29119.3046.23中科江南競業(yè)達(dá)吉大正元40.585資料：Wind，光大證券研究所1.2、風(fēng)格轉(zhuǎn)移：中小市值漲幅較高，AI概念股活躍圖6：2023年年初至今（2023年11月3日）中小市值計(jì)算機(jī)公司股價(jià)表現(xiàn)較好我們統(tǒng)計(jì)了近三年計(jì)算機(jī)公司漲跌幅和市值的關(guān)系，2023年年初至今（2023年11月3日）中小市值計(jì)算機(jī)公司股價(jià)表現(xiàn)較好，市值處在1至100億、100-200億和200億以上的計(jì)算機(jī)公司的年內(nèi)平均漲幅分別為20%、19%、15%。資料：wind，光大證券研究所注1：2021、2022和2023年的公司市值分別為2021/12/31、2022/12/31和2023/11/3的收盤市值注2：上述縱坐標(biāo)為市值區(qū)間內(nèi)的所有計(jì)算機(jī)公司的漲跌幅均值51.2、風(fēng)格轉(zhuǎn)移：中小市值漲幅較高，AI概念股活躍從個(gè)股漲跌幅區(qū)間來看，2023年年初至今（2023年1月1日-2023年11月3日）漲幅為正的個(gè)股比例為72%，明顯高于2022年的24%。圖7：2023年年初至今（2023年11月3日）個(gè)股整體表現(xiàn)優(yōu)于2022及2021年資料：wind，光大證券研究所注：上述縱坐標(biāo)為處在各個(gè)漲跌幅區(qū)間的計(jì)算機(jī)公司數(shù)量占當(dāng)年度全部計(jì)算機(jī)公司的數(shù)量的比例（計(jì)算過程已剔除當(dāng)年未上市和新上市公司）51.3、配置略低：2023Q3公募基金低配0.22pcts2023年Q3公募基金對計(jì)算機(jī)板塊的配置比例為4.49%，相比行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)比例的4.71%低配0.22

pcts。圖8：2023年Q3公募基金計(jì)算機(jī)持倉低配0.22個(gè)百分點(diǎn)16%14%12%10%8%4.71%4.49%6%4%2%0%計(jì)算機(jī)(中信)基金持倉市值/基金股票市值：Wind，光大證券研究所計(jì)算機(jī)流通A股/全部A股比例資料61.4、2023年前三季度計(jì)算機(jī)板塊業(yè)績有所承壓從wind中信行業(yè)分類計(jì)算機(jī)板塊中，剔除部分計(jì)算機(jī)相關(guān)業(yè)務(wù)占比不到50%的公司，最后共選取328家公司作為統(tǒng)計(jì)樣本。2023年三季度計(jì)算機(jī)板塊總體營收同比下降1.9%，歸母凈利潤同比下降14.5%。2023年前三季度，計(jì)算機(jī)板塊實(shí)現(xiàn)營收5082億元，同比下降1.9%；實(shí)現(xiàn)歸母凈利潤73億元，同比下降14.5%。圖9：2019

-2023年前三季度整體營收（億元）及增速圖10：2019

-2023年前三季度整體歸母凈利潤（億元）及增速資料：wind，光大證券研究所整理資料：wind，光大證券研究所整理注：已剔除部分計(jì)算機(jī)相關(guān)業(yè)務(wù)占比不到50%的公司，同圖1071.4.1、分市值：2023年前三季度中等市值公司業(yè)績表現(xiàn)較優(yōu)分市值看，2023年前三季度，中等市值公司業(yè)績表現(xiàn)較優(yōu)。2023年前三季度，市值500億及以上/200-500億/100-200億/50-100億/50億以下公司總體營收同比增速分別為+5%/-4%/-4%/+5%/-3%，市值500億及以上/200-500億/100-200億/50-100億公司歸母凈利潤增速分別為-4%/-44%/+49%/-25%，市值50億以下公司2023年前三季度利潤依然承壓，合計(jì)為-14億元，較上年同期（-11億元）虧損幅度擴(kuò)大。表3：計(jì)算機(jī)板塊各市值區(qū)間2021-2023年前三季度業(yè)績情況21Q1-330322

Q1-334923

Q1-336721

Q1-3

22

Q1-323

Q1-3235003924YOY30%1,91542%95815%2,15412%9895%48%50-40%36-4%20200-500YOY2,061-4%946163%53-27%22-44%33100-200YOY18%8753%-4%93953%33-58%1549%1150-100YOY89825%7683%5%-11%18-55%-11-25%-1450789768YOY12%4,82028%3%-3%5,082-2%-62%19218%-164%85NA5,1807%73YOY-56%-15%資料：wind，光大證券研究所整理14注：公司市值截取至2023年11月02日，已剔除部分計(jì)算機(jī)相關(guān)業(yè)務(wù)占比不到50%的公司1.4.2、分板塊：2023年前三季度數(shù)字產(chǎn)業(yè)、第三方支付表現(xiàn)亮眼營收方面，2023年前三季度數(shù)字產(chǎn)業(yè)及汽車IT收入增速較快。2023Q1-3，數(shù)字產(chǎn)業(yè)、汽車IT、第三方支付、金融IT、網(wǎng)絡(luò)安全及信創(chuàng)板塊營收實(shí)現(xiàn)正增長，營收同比增速分別為13%、7%、4%、4%、4%、0.4%。歸母凈利潤方面，數(shù)字產(chǎn)業(yè)、第三方支付及AI板塊表現(xiàn)亮眼，分別實(shí)現(xiàn)138%、82%、22%同比增長，此外，網(wǎng)絡(luò)安全板塊虧損收窄，醫(yī)療IT板塊轉(zhuǎn)虧，數(shù)字政府板塊虧損幅度擴(kuò)大，其余板塊為負(fù)增長。表4：計(jì)算機(jī)分板塊2021年、2022年及2023年前三季度營收和利潤增速營業(yè)收入（億元）營收同比增速歸母凈利潤（億元）歸母凈利潤同比增速板塊名稱21A22A23

Q1-3

21A22A23Q1-3

21A22A23

Q1-3

21A22A23

Q1-3AI1217124785211%3%-5%913921-11%-58%22%第三方支付信創(chuàng)179171132162515099318%13%13%27%14%29%10%43%9%-5%-1%1%4%2068862542396-184855182972022-351019935%10%2%轉(zhuǎn)虧82%23232277122230223011380.4%-5%13%4%-30%-36%-30%-32%-83%-6%數(shù)字政府?dāng)?shù)字產(chǎn)業(yè)金融IT虧損擴(kuò)大138%-5%13%6%6%5375703823018332%8%汽車IT432419-3%-1%28%5%7%12%醫(yī)療IT127125-2%-8%-5%4%-602009%

-201%

轉(zhuǎn)虧智能制造云計(jì)算6658506867732145347286445173011-3232%3%21%-5%-14%10873541138370-59%網(wǎng)絡(luò)安全15%5%-19%-40%虧損收窄資料：wind，光大證券研究所整理152、第三方支付：長期景氣拐點(diǎn)2.1、第三方支付機(jī)構(gòu)是服務(wù)于B端的核心角色2.2、費(fèi)率：有望迎來新一輪提價(jià)周期，并且空間仍然巨大2.3、流水：受益于疫后復(fù)蘇，線下收單交易規(guī)模有望逐步回暖2.4、監(jiān)管：階段性收尾，

落地將開啟新景象162.1、第三方支付機(jī)構(gòu)是服務(wù)于B端的核心角色我國第三方支付行業(yè)的參與者主要包括監(jiān)管部門、商業(yè)銀行、清算機(jī)構(gòu)、第三方支付機(jī)構(gòu)和支付外包服務(wù)商。1、監(jiān)管部門：中國人民銀行對整個(gè)支付行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈進(jìn)行業(yè)務(wù)監(jiān)管。2、服務(wù)商：包括商業(yè)銀行、第三方支付機(jī)構(gòu)和清算機(jī)構(gòu)。3、收單外包服務(wù)商：主要側(cè)重小B類型客戶收款與經(jīng)營數(shù)字化等全鏈條服務(wù)。圖11：中國第三方支付產(chǎn)業(yè)圖譜示意圖料：艾瑞咨詢，光大證券研究所172.2、費(fèi)率：有望迎來新一輪提價(jià)周期，并且空間仍然巨大2.2.1、“96費(fèi)改”落地七年，行業(yè)分潤比例趨于穩(wěn)定圖13：線下刷卡收單分潤邏輯（標(biāo)準(zhǔn)費(fèi)率）圖12：第三方支付行業(yè)利潤分配圖譜商戶側(cè)收單機(jī)構(gòu)收取費(fèi)率&分潤比例收單機(jī)構(gòu)最后收入掃碼支付占20%，10萬億元收0.38%，380億元微信/支付寶0.19-0.2%清算機(jī)構(gòu)<

0.005%0.1%--0.2%100-200億元前端成本約0.2%圖14：線下條碼收單分潤邏輯（標(biāo)準(zhǔn)費(fèi)率）2022年消費(fèi)者線下收單市場規(guī)模約50萬億元前端成本<

0.5%刷卡支付占80%，40萬億元收0.6%，2400億元發(fā)卡銀行<

0.45%清算機(jī)構(gòu)<

0.0325%0.1%--0.2%400-800億元資料：艾瑞咨詢，光大證券研究所整理18資料：艾瑞咨詢，光大證券研究所2.2、費(fèi)率：有望迎來新一輪提價(jià)周期，并且空間仍然巨大2.2.2、

我國線下收單費(fèi)率低，提升空間可觀目前國內(nèi)主要第三方支付機(jī)構(gòu)takerate約0.10%-0.12%，其中移卡2022的takerate較2021年明顯上升。2022年，移卡、新國都、拉卡拉、新大陸take

rate分別為0.123%、0.113%、0.101%、0.094%，其中移卡take

rate較2021年增加0.016個(gè)百分點(diǎn)。與美國相比，我國第三方支付機(jī)構(gòu)的收單費(fèi)率有較大提升空間。四方清算模式下，產(chǎn)業(yè)鏈所有成員的收入均為商戶支付的費(fèi)率，從分潤比例的大小來看，銀行>收單機(jī)構(gòu)>清算機(jī)構(gòu)。在美國，每筆銀行卡交易的費(fèi)率約2.3%-3.0%，其中收單方分潤比例約0.7-0.9%。在中國，每筆銀行卡交易的費(fèi)率約0.6%，僅為美國收單費(fèi)率的四分之一左右，收單方分潤比例約0.1-0.2%，僅為美國五分之一左右，有較大提升空間。表5：部分第三方支付機(jī)構(gòu)takerate：因?yàn)橐咔檠a(bǔ)貼，持續(xù)收窄表6：中美線下支付各相關(guān)方分潤比例差異相關(guān)方中國美國ta

ke

rate拉卡拉新大陸新國都移卡20160

.115

%趨勢2019趨勢20220

.10

1%商戶刷卡手續(xù)費(fèi)發(fā)卡行服務(wù)費(fèi)0.6%約2.3%-3.0%1.5%-2.0%0.134%0.152%0.149%0.139%0.35%-0.45%0.065%清算網(wǎng)絡(luò)服務(wù)費(fèi)收單機(jī)構(gòu)服務(wù)費(fèi)0.12%-0.13%0.7%-0.9%0.072%0.094%0

.113

%0.123%0.1%-0.2%資料：中國人民銀行，CardFellow，光大證券研究所注：刷卡費(fèi)率=商戶支付的手續(xù)費(fèi)/交易流水0.129%資料：各公司公告，光大證券研究所測算注：移卡0.129%為2017年數(shù)據(jù)192.3、流水：受益于疫后復(fù)蘇，線下收單交易規(guī)模有望逐步回暖根據(jù)艾瑞咨詢數(shù)據(jù)，我國線下收單交易流水在2019年突破60萬億元，2020年受到疫情影響，線下收單交易流水下降至61萬億元，同比下降5%。圖15：2020年以前我國線下收單交易規(guī)?？傮w穩(wěn)步增長資料：艾瑞咨詢，光大證券研究所202.3、流水：受益于疫后復(fù)蘇，線下收單交易規(guī)模有望逐步回暖根據(jù)我們測算，2022年中國線下收單交易規(guī)模約51萬億元。根據(jù)中國支付清算協(xié)會(huì)的數(shù)據(jù)，2021年商業(yè)銀行線上+線下收單規(guī)模約48萬億元，占國內(nèi)整個(gè)收單規(guī)模（線上+線下）的比重為36%，非銀行支付機(jī)構(gòu)約85萬億元，占比為64%；2022年非銀行支付機(jī)構(gòu)線上+線下收單規(guī)模約41萬億元，假設(shè)其占國內(nèi)整個(gè)收單規(guī)模（線上+線下）的比重為70%（非銀行支付機(jī)構(gòu)收單占比持續(xù)提升），則2022年商業(yè)銀行收單規(guī)模約18萬億元；假設(shè)商業(yè)銀行收單中，線上和線下占比情況與非銀行支付機(jī)構(gòu)類似，線下收單占比86%，則2022年商業(yè)銀行線下收單交易規(guī)模約15萬億元，另外，根據(jù)中國支付清算協(xié)會(huì)數(shù)據(jù)，2022年非銀行支付機(jī)構(gòu)線下收單交易規(guī)模為36萬億元，測算得2022年中國線下收單交易規(guī)模約51萬億元。表7：根據(jù)我們測算，2022年中國線下收單交易規(guī)模約51萬億元單位萬億元萬億元%%萬億元%%萬億元%202076.8039.512021114.5747.8821%36%6.4721%14%41.4121%86%202251.0717.72-63%30%2.40-63%14%中國線下收單交易規(guī)模商業(yè)銀行同比增速占比44%5.34線上線下同比增速占比14%34.1715.32-63%86%同比增速占比%86%非銀行支付機(jī)構(gòu)同比增速萬億元%%萬億元%%萬億元%%49.3084.6172%64%11.4472%14%73.1772%86%41.34-51%70%5.59-13%14%35.75-15%86%占比56%6.67資料：中國支付清算協(xié)會(huì)，光大線上線下證券研究所測算同比增速占比注：藍(lán)色字體為中國支付清算協(xié)會(huì)數(shù)據(jù)，紅色字體為假設(shè)數(shù)，黑色字體為計(jì)算所得的數(shù)14%42.63同比增速占比86%212.3、流水：受益于疫后復(fù)蘇，線下收單交易規(guī)模有望逐步回暖在非銀行支付機(jī)構(gòu)線下收單市場中，拉卡拉占比12.6%，嘉聯(lián)支付、國通星驛、移卡占比分別為7.2%/6.6%/6.2%。根據(jù)中國支付清算協(xié)會(huì)數(shù)據(jù)，2022年非銀行支付機(jī)構(gòu)線下收單交易規(guī)模約36萬億元，2022年拉卡拉、嘉聯(lián)支付（新國都）、國通星驛（新大陸）、移卡線下收單交易流水規(guī)模分別為4.52、2.58、2.35、2.23萬億元。圖16：2022年非銀行支付機(jī)構(gòu)線下收單市場份額（按交易流水）12.6%拉卡拉7.2%6.6%6.2%嘉聯(lián)支付國通星驛移卡67.3%其他資料：中國支付清算協(xié)會(huì)，拉卡拉、新大陸、新國都、移卡2022年年報(bào)，光大證券研究所測算222.4、監(jiān)管：階段性收尾，

落地將開啟新景象2.4.1、第三方支付行業(yè)監(jiān)管政策密集出臺(tái)（1）反洗錢監(jiān)管趨嚴(yán)。（2）發(fā)展監(jiān)管科技。（3）強(qiáng)化綜合監(jiān)管，強(qiáng)調(diào)市場公平競爭秩序。表8：支付行業(yè)監(jiān)管政策的發(fā)展時(shí)間發(fā)行單位文件名稱具體內(nèi)容《非銀行支付機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)專項(xiàng)整治工作實(shí)施方案》2016年4月

央行等14部委2016年10月

國務(wù)院加大對客戶備付金問題的專項(xiàng)整治和整改監(jiān)督力度。嚴(yán)格支付機(jī)構(gòu)市場準(zhǔn)入和監(jiān)管，加大違規(guī)處罰?！痘ヂ?lián)網(wǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)專項(xiàng)整治工作實(shí)施方集中力量對P2P網(wǎng)絡(luò)借貸、股權(quán)眾籌、互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)、第三方支付、通過互聯(lián)網(wǎng)開展資產(chǎn)管理及跨界從事金融業(yè)務(wù)、互聯(lián)網(wǎng)案》

金融領(lǐng)域廣告等重點(diǎn)領(lǐng)域進(jìn)行整治與監(jiān)管。建立健全互聯(lián)網(wǎng)金融監(jiān)管長效機(jī)制。安全技術(shù)操作規(guī)范政策2017年12月

中國人民銀行2018年8月

中國人民銀行2019年9月

中國人民銀行2021年3月

全國人大2021年12月

國務(wù)院《關(guān)于加強(qiáng)條碼支付安全管理的通知》強(qiáng)化條碼支付技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)規(guī)范，推進(jìn)條碼支付受理終端注冊管理?！毒酆现Ц栋踩夹g(shù)規(guī)范（征求意見稿對聚合支付系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)、安全技術(shù)、安全管理、風(fēng)險(xiǎn)控制等提出更高監(jiān)管要求。）》運(yùn)用金融科技提升跨市場、跨業(yè)態(tài)、跨區(qū)域金融風(fēng)險(xiǎn)的識別、預(yù)警和處置能力，加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)管控和金融信息保護(hù)，做好新技術(shù)應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)防范?！督鹑诳萍?FinTech)發(fā)展規(guī)劃》《十四五規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》要求進(jìn)一步發(fā)展、健全現(xiàn)代支付和收入監(jiān)測體系、增強(qiáng)金融普惠性、發(fā)展金融科技。與支付行業(yè)的數(shù)字化升級貼合，提出跨境支付、智能支付、供應(yīng)鏈金融等與支付相關(guān)的規(guī)劃。發(fā)展監(jiān)管科技、彌合數(shù)字鴻溝、金融科技創(chuàng)新進(jìn)一步加強(qiáng)?！丁笆奈濉睌?shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》數(shù)字化與金融科技發(fā)展、監(jiān)管政策《金融科技發(fā)展規(guī)劃（2022-2025年）》2022年1月

人民銀行中國人民銀行會(huì)、市場2022年2月

監(jiān)管總局、銀保監(jiān)會(huì)、

《金融標(biāo)準(zhǔn)化“十四五”發(fā)展規(guī)劃》跨境支付、銀行卡終端、監(jiān)管科技、征信等一系列產(chǎn)業(yè)相關(guān)走向標(biāo)準(zhǔn)化。加強(qiáng)標(biāo)準(zhǔn)對金融監(jiān)管的支持，加強(qiáng)產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈金融標(biāo)準(zhǔn)保障，標(biāo)準(zhǔn)化支撐金融產(chǎn)品和服務(wù)創(chuàng)新。證監(jiān)會(huì)央行、公安部、國家監(jiān)2022年1月

察委、“兩高”“兩會(huì)《打擊治理洗錢違法犯罪三年行動(dòng)計(jì)劃(2022—2024年)》強(qiáng)化洗錢類型分析和反洗錢調(diào)查協(xié)查、增強(qiáng)反洗錢義務(wù)機(jī)構(gòu)洗錢風(fēng)險(xiǎn)防控能力、監(jiān)管落實(shí)工作。反洗錢相關(guān)政策法規(guī)”等九部門央行會(huì)、銀保監(jiān)會(huì)、證

《金融機(jī)構(gòu)客戶盡職調(diào)查和客戶身份資2022年1月2022年1月強(qiáng)調(diào)支付機(jī)構(gòu)在提供較大額支付處理等環(huán)節(jié)，必須開展客戶盡職調(diào)查。監(jiān)會(huì)料及交易記錄保存管理辦法》反壟斷監(jiān)管政策中國人民銀行等有關(guān)部

《非銀行支付機(jī)構(gòu)條例（征求意見稿）《條例》第五十五條及第五十六條強(qiáng)化反壟斷監(jiān)管措施，維護(hù)公平的市場競爭秩序，保護(hù)市場參與主體的合法權(quán)益。門》23資料：中國政府網(wǎng)，全國金融標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會(huì)，中國電子銀行網(wǎng)，光大證券研究所2.4、監(jiān)管：階段性收尾，

落地將開啟新景象2.4.2、

收單牌照縮緊、資金追繳，加劇行業(yè)寡頭化趨勢第三方支付牌照數(shù)量持續(xù)收縮，行業(yè)集中度有望提高。根據(jù)pos圈支付網(wǎng)數(shù)據(jù)，截至2023年1月，具有銀行卡收單資質(zhì)的牌照且在有效期內(nèi)的僅剩51家，業(yè)務(wù)覆蓋全國的有28家，業(yè)務(wù)覆蓋范圍有限制的23家。第三方支付行業(yè)集中度有望進(jìn)一步提高。圖17：2011-2023Q1第三方支付牌照發(fā)放和注銷情況

（截至2023年2月10日）資料：中國人民銀行，光大證券研究所243、AI：大級別的科技革命3.1、基礎(chǔ)模型：ChatGPT開啟AI領(lǐng)域“iPhone時(shí)刻”3.2、算力：AI時(shí)代算力需求快速增長3.3、應(yīng)用：大規(guī)模落地正在臨近253.1、基礎(chǔ)模型：ChatGPT開啟AI領(lǐng)域“iPhone時(shí)刻”以“實(shí)現(xiàn)安全的通用人工智能(AGI)”為宗旨，OpenAI在人工智能領(lǐng)域不斷取得重要突破2022年11月，ChatGPT正式上線，其優(yōu)秀的文字生成能力、智能“涌現(xiàn)”的表現(xiàn)，引發(fā)行業(yè)熱議。ChatGPT是一個(gè)基于自然語言模型的人工智能對話產(chǎn)品，可以生成代碼、故事、詩歌等。圖18：OpenAI的重要時(shí)間點(diǎn)圖19：ChatGPT功能介紹資料：ChatGPT官網(wǎng)，光大證券研究所資料：OpenAI官網(wǎng)，光大證券研究所263.1、基礎(chǔ)模型：ChatGPT開啟AI領(lǐng)域“iPhone時(shí)刻”1）性能：ChatGPT

在許多對話式

AI

任務(wù)上都達(dá)到了人類水平的準(zhǔn)確度。2）訓(xùn)練數(shù)據(jù)：ChatGPT

在來自互聯(lián)網(wǎng)的超過

45

TB

文本數(shù)據(jù)的語料庫上進(jìn)行訓(xùn)練。這個(gè)龐大的數(shù)據(jù)集用于教授模型自然語言中的模式和關(guān)系，并建立對單詞和短語的上下文和含義的豐富理解。3）模型大?。篏PT-3是世界上最大的語言模型之一，擁有1750億個(gè)參數(shù)。表9：ChatGPT部分職業(yè)測試成績考試內(nèi)容沃頓商學(xué)院MBA期末考試注冊會(huì)計(jì)師成績UpennCPAB-57.6%50.3%Bar法律SAT美國大學(xué)入學(xué)測試職業(yè)能力考試智商測試1020分（超過48%人類考生）三級工程師（年薪18萬美元）83分（低于平均）GoogleIQTVocabulary詞匯測試151分（平均99分）資料：光大證券研究所整理273.1、基礎(chǔ)模型：ChatGPT開啟AI領(lǐng)域“iPhone時(shí)刻”2023年3月16日，GPT-4的發(fā)布使OpenAI在AI競賽中再次處于領(lǐng)先地位：1）規(guī)模和速度大幅提升。2）支持更多語種。3）增強(qiáng)了文本理解能力，生成質(zhì)量也大幅提升。4）實(shí)現(xiàn)多模態(tài)分析功能圖21：語言模型發(fā)展歷程5）更加自然、流暢的對話以及情感分析能力。圖20：ChatGPT訓(xùn)練數(shù)據(jù)于45TB各類文本數(shù)據(jù)資料：，光大證券研究所資料：OpenAI

論文，光大證券研究所283.1.1、國內(nèi)外科技廠商紛紛入局基礎(chǔ)模型人工智能“基礎(chǔ)模型”路線成為主流。因?yàn)槠渥吭降男屎托阅?，基礎(chǔ)模型成為業(yè)界重點(diǎn)投入的方向，Open

AI、谷歌、臉書、微軟等紛紛推出超基礎(chǔ)模型。表10：領(lǐng)頭公司預(yù)訓(xùn)練模型公司預(yù)訓(xùn)練模型應(yīng)用語言理解與生成對話系統(tǒng)參數(shù)量領(lǐng)域BERT4810億NLPNLPNLPLaMDAPaLM語言理解與生成、推理5400億谷歌微軟、代碼生成ImagenParti語言理解與生成語言理解與生成視覺識別語言理解與生成語言模型100種語言互譯多面手的智能體語言理解與生成代碼生成語言理解與生成、推理1750億等110億200億6.4億170億1750億150億12億多模態(tài)多模態(tài)CVNLPNLPNLP多模態(tài)NLPNLPNLPFlorenceTuring-NLGOPT-175BM2M-100GatoGopherAlphaCodeGPT3FacebookDeep

Mind2800億414億CLIP&DALL-E圖像生成、跨模態(tài)檢索120億多模態(tài)Open

AICodexChatGPT代碼生成120億NLPNLP語言理解與生成、推理等Megatron-Turing

NLG語言理解與生成、推理5300億NLPNvidiaStability

AIStable

diffusion語言理解與圖像生成多模態(tài)資料：騰訊研究院，光大證券研究所293.1.1、國內(nèi)外科技廠商紛紛入局基礎(chǔ)模型隨著GPT系列模型的大熱，海外科技巨頭不斷加速其基礎(chǔ)模型研發(fā)工作，國內(nèi)基礎(chǔ)模型廠商也在奮力追趕。繼百度發(fā)布國內(nèi)第一個(gè)對話類產(chǎn)品文心一言后，三六零、、騰訊、商湯、阿里、昆侖萬維、科大訊飛等科技公司也陸續(xù)發(fā)布了其基于自研基礎(chǔ)模型開發(fā)的應(yīng)用產(chǎn)品或戰(zhàn)略布局。表11：國內(nèi)已公開發(fā)布自研基礎(chǔ)模型部分匯總研發(fā)人

研發(fā)費(fèi)用/公司模型名稱發(fā)布時(shí)間參數(shù)規(guī)模模型架構(gòu)研發(fā)費(fèi)用算力儲(chǔ)備現(xiàn)金儲(chǔ)備場景入口員研發(fā)人員A800和H800共5萬枚（23年底）百度三六零文心2023.03.16

2600億2023.03.29

千億Encoder-DecoderDecoder233.15億元33.14億元2.4w

98.8w1940億智能搜索、百度生態(tài)智能搜索、數(shù)字助理、辦公、智能營銷等智腦盤古4k92.0w4000枚高性能GPU238億工業(yè)行業(yè)應(yīng)用（醫(yī)療、金融、氣象、礦山等）2023.04.08

2000億2023.04.10

千億Encoder-Decoder1615億元40.14億元554.65億元6.90億元11w3k141.7w115.8w184.9w54.5w昇騰芯片1473億80億商湯科技

日日新阿里

通義-AI大裝置共有2.7萬枚GPU6000枚H800及其他共一萬枚（23年底）2023.04.11

10萬億2023.04.17

雙千億Encoder-Decoder3w1k5967億智能居家、阿里生態(tài)智能搜索、游戲昆侖萬維

天工科大訊飛

星火--計(jì)劃采購4400萬美金硬件設(shè)備

13億教育、醫(yī)療、人機(jī)交互、辦公、翻譯2023.05.06-31.11億元9k33.5w昇騰AI硬件合作32億騰訊混元2023.06.19

萬億Encoder-Decoder-614億元4.5w

135.3w上萬枚高性能GPU1533億游戲、社交A100、H100共1.6萬枚加A800、H800其他共8.6萬枚（23年

2200億字節(jié)火山引擎2023.06.28----短視頻、AIGC底）智譜AIGLM-130B

2022.082022.10.30千億------昇騰AI、火山引擎硬件合作5億內(nèi)容生成、輔助編程MiniMax

Glow-Decoder100火山引擎硬件合作20億APP虛擬聊天資料：Wind，各公司官網(wǎng)，光大證券研究所303.1.2、MaaS模式應(yīng)運(yùn)而生MaaS應(yīng)運(yùn)而生，AI商業(yè)化加速。MaaS（Model

as

a

Service），模型即服務(wù)，在該商業(yè)模式下，有能力的大公司提供預(yù)訓(xùn)練模型，使得垂直行業(yè)的小公司能夠構(gòu)建和部署

AI

模型，而無需投資構(gòu)建和維護(hù)自己的模型所需的基礎(chǔ)設(shè)施、硬件和專業(yè)知識。圖22：各垂類行業(yè)公司借助基礎(chǔ)模型API接口實(shí)現(xiàn)各種場景下的應(yīng)用落地資料：騰訊研究院，光大證券研究所313.1.2、MaaS模式應(yīng)運(yùn)而生商業(yè)化途徑可分為三類，即C端訂閱（SaaS）、B端企業(yè)訂閱（MaaS）以及生態(tài)合作以O(shè)penAI為例，針對C端用戶，其自主開發(fā)訓(xùn)練了ChatGPT產(chǎn)品并逐步從免費(fèi)試用轉(zhuǎn)為付費(fèi)，并定價(jià)20美元/月，實(shí)現(xiàn)了C端訂閱的穩(wěn)定收入；針對B端則主要采取API的形式向開發(fā)者提供有償?shù)腉PT-3/GPT-4等模型的使用權(quán)限，按照TOKEN（1000tokens=750words）使用量收費(fèi)，每1000

請求token收費(fèi)0.03美元，每1000個(gè)完成響應(yīng)token收費(fèi)0.06美元。同時(shí)，與微軟的深度合作也將持續(xù)為OpenAI帶來受益。由于行業(yè)數(shù)據(jù)的可得性限制，通用模型無法對于全領(lǐng)域都有完備數(shù)據(jù)。與之對應(yīng)，垂類模型主要關(guān)注特定的領(lǐng)域或場景，對行業(yè)數(shù)據(jù)在深度和質(zhì)量上要求上升，如教育、醫(yī)療、金融、旅游等方面。同時(shí)，垂類模型可以利用已有的通用AI基礎(chǔ)模型為基礎(chǔ)，通過調(diào)整指令、接入專業(yè)知識來滿足自身領(lǐng)域場景的需要。圖23：C端訂閱+B端有償API調(diào)用+與微軟商業(yè)合作構(gòu)成OpenAI三大商業(yè)模式表12：垂類模型依托通用模型更好地實(shí)現(xiàn)行業(yè)落地垂類模型通用模型一般比通用模型低一個(gè)數(shù)量級算力層面要求高參數(shù)量，如十億參數(shù)、百億參數(shù)需要足夠豐富的數(shù)據(jù)才能夠幫助模型訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)數(shù)據(jù)層面

需要獲得行業(yè)內(nèi)的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)專業(yè)程度資料專業(yè)知識深度和質(zhì)量高受行業(yè)數(shù)據(jù)可得性限制專業(yè)性相對較低：CSDN，光大證券研究所32資料：FourWeekMBA，光大證券研究所3.2、算力：AI時(shí)代算力需求快速增長?

隨著數(shù)字時(shí)代到來，計(jì)算場景愈加豐富，人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)飛速發(fā)展、數(shù)據(jù)高速增長，在中國乃至全球范圍內(nèi)算力需求也隨之提高到了前所未有的高度。?

據(jù)中國信息通信研究院，2022年全球計(jì)算設(shè)備算力總規(guī)模達(dá)到906

EFlops,

增速為47%；預(yù)計(jì)未來五年全球算力規(guī)模將以超過50%的速度增長，到2025年全球計(jì)算設(shè)備算力總規(guī)模將超過3

ZFlops，到2030年將超過20

ZFlops。圖24：2022年全球計(jì)算設(shè)備算力總規(guī)模達(dá)到906

EFlops，同比增速為47%資料：中國信息通信研究院，光大證券研究所333.2、算力：AI時(shí)代算力需求快速增長基礎(chǔ)模型算力成本主要分為訓(xùn)練和推理兩個(gè)階段。??基礎(chǔ)模型的訓(xùn)練需要大算力支撐，AI訓(xùn)練服務(wù)器方面，單個(gè)大語言模型訓(xùn)練驅(qū)動(dòng)AI訓(xùn)練服務(wù)器市場約2億美元需求。據(jù)英偉達(dá)測算，要完成一次10000億參數(shù)大語言模型的訓(xùn)練，使用4096顆A100GPU約需4周時(shí)間，使用4096顆H100GPU約需1周時(shí)間。按每臺(tái)服務(wù)器配備8顆H100GPU計(jì)算，則完成一次萬億參數(shù)的大語言模型訓(xùn)練需約500臺(tái)服務(wù)器，配備8個(gè)H100GPU的服務(wù)器價(jià)格約為40萬美元，則單個(gè)大語言模型訓(xùn)練驅(qū)動(dòng)AI訓(xùn)練服務(wù)器約2億美元需求。圖25：英偉達(dá)H100/A100對比資料：英偉達(dá)官網(wǎng)，光大證券研究所343.2、算力：AI時(shí)代算力需求快速增長基礎(chǔ)模型算力成本主要分為訓(xùn)練和推理兩個(gè)階段?；A(chǔ)模型推理算力需求遠(yuǎn)高于訓(xùn)練，AI推理服務(wù)器方面，單個(gè)AI應(yīng)用如ChatGPT在初期便可帶動(dòng)推理服務(wù)器需求達(dá)45億美元。表13：AI推理服務(wù)器需求圖26：英偉達(dá)T4性能表參數(shù)1個(gè)token算力需求結(jié)果單位20,000600億FLOPSTOKEN億FLOPS%每人每次提問50字每人每次使用的實(shí)際算力需求（考慮利用率前)FLOPS利用率12,000,00021.3每人每次使用的實(shí)際算力需求（考慮利用率后)訪問人數(shù)5.63PetaFLOPS人/日25,000,00010提問次數(shù)次/日每天算力需求1,408,450,70416,30281,50865PetaFLOPSPetaFLOPSPetaFLOPSTetaFLOPS臺(tái)假設(shè)一天內(nèi)平均分?jǐn)?，則每秒算力需求考慮峰值，假定訪問峰值是一天均值的5倍單個(gè)T4GPU可提供算力需求推理服務(wù)器臺(tái)數(shù)（8GPU）售價(jià)156,74529,00045美元H100推理服務(wù)器市場億美元資料：英偉達(dá)官網(wǎng)，光大證券研究所35資料：中國信息通信研究院，光大證券研究所3.3、應(yīng)用：大規(guī)模落地正在臨近GPT基礎(chǔ)模型應(yīng)用的工程化落地需要時(shí)間，應(yīng)用規(guī)?；涞卣谂R近，AGI真正的大潮仍未到來。?根據(jù)中國信息通信研究院資料顯示，AGI以其多樣性、可控性、組合性的特征，有望幫助企業(yè)提高內(nèi)容生產(chǎn)的效率，以及為其提供更加豐富多元、動(dòng)態(tài)且可交互的內(nèi)容，或?qū)⒙氏仍趥髅健㈦娚?、影視、娛樂等?shù)字化程度高、內(nèi)容需求豐富的行業(yè)取得重大創(chuàng)新發(fā)展。?

Gartner將生成式AI列為最有商業(yè)前景的人工智能技術(shù)。根據(jù)其發(fā)布的2022年人工智能技術(shù)成熟度曲線，預(yù)計(jì)生成式AI

2到5年內(nèi)將進(jìn)入生產(chǎn)成熟期，發(fā)展?jié)摿εc應(yīng)用空間巨大。圖27：AGI應(yīng)用視圖圖28：生成式AI處于“期望膨脹期”，預(yù)計(jì)2-5年內(nèi)將進(jìn)入生產(chǎn)成熟期資料：Gartner，光大證券研究所36資料：中國信息通信研究院，光大證券研究所3.3、應(yīng)用：大規(guī)模落地正在臨近長期來看，AIGC可大幅提高生產(chǎn)效率。?

例如，通過AI生成代碼，編程時(shí)間將縮短一半以上。通過AI生成圖像，制作中等篇幅的單張作品所花費(fèi)的時(shí)間將從5小時(shí)降低至1分鐘，花費(fèi)也將從150美元降低至0.08美元。圖29：通過AIGC生成圖像可顯著降本增效資料：《ARK’s

BIGIDEAS

2023》，光大證券研究所374、信創(chuàng)：二階深化，關(guān)注行業(yè)信創(chuàng)及鄉(xiāng)鎮(zhèn)下沉4.1、黨政信創(chuàng)啟動(dòng)最早，八大行業(yè)中金融正在率先接力4.2、信創(chuàng)二階深化，數(shù)倍于第一階段的市場容量4.3、行業(yè)信創(chuàng)帷幕已開，采購需求標(biāo)準(zhǔn)或出臺(tái)384.1、黨政信創(chuàng)啟動(dòng)最早，八大行業(yè)中金融正在率先接力（1）金融信創(chuàng)：2020年和2021年分別完成兩期試點(diǎn)，2021年開始金融信創(chuàng)進(jìn)程加快金融信創(chuàng)實(shí)驗(yàn)室平臺(tái)搭建完整，信創(chuàng)生態(tài)不斷完善，有近200家二期試點(diǎn)單位，試點(diǎn)范圍由大型銀行、證券、保險(xiǎn)等機(jī)構(gòu)向中小型金融機(jī)構(gòu)滲透，要求OA、郵件全部替換。（2）電信信創(chuàng)：自2020年以來，三大電信運(yùn)營商服務(wù)器集采項(xiàng)目向國產(chǎn)化服務(wù)器傾斜，實(shí)施各類信創(chuàng)項(xiàng)目，標(biāo)志著電信行業(yè)信創(chuàng)的全面提速，目標(biāo)是5年內(nèi)實(shí)現(xiàn)完全國產(chǎn)化替換。表14：金融信創(chuàng)發(fā)展歷程及試點(diǎn)情況表15：電信信創(chuàng)發(fā)展歷程及試點(diǎn)情況時(shí)間事件時(shí)間事件浪潮發(fā)布了我國首套大型主機(jī)系統(tǒng)天梭K1，使我國成為繼美日之后全球第三個(gè)掌握新一代大型主機(jī)技術(shù)的國家。2013年1月中國聯(lián)通信息技術(shù)應(yīng)用創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室成立，并在廣東、浙江、青海、湖南、貴州、吉林、黑龍江7省建立信創(chuàng)攻關(guān)分基地。2020年初2013年12月2014年9月2014年10月2016年銀監(jiān)會(huì)強(qiáng)調(diào)銀行業(yè)的自主可控。銀監(jiān)會(huì)發(fā)布39號文，提出到2019年，安全可控信息技術(shù)在銀行業(yè)總體達(dá)到75%左右使用率。郵儲(chǔ)銀行自主可控核心去IOE完成，為銀行業(yè)第一個(gè)成功實(shí)現(xiàn)的中大型自主可控案例。浙江金華移動(dòng)信創(chuàng)配適基地暨信創(chuàng)示范營業(yè)廳正式建成啟用，作為全國通信行業(yè)首家采用國產(chǎn)自主可控技術(shù)的營業(yè)廳。2021年6月2021年6月2021年6月百信銀行成為國內(nèi)第一家整體去IOE的云上銀行。中國電信上海信創(chuàng)基地揭牌。2018年6月央行明確指出推進(jìn)核心領(lǐng)域自主可控在金融業(yè)的應(yīng)用。中國移動(dòng)宣布擬成立生態(tài)實(shí)驗(yàn)室，推動(dòng)辦公系統(tǒng)在國產(chǎn)技術(shù)環(huán)境中的遷移適配，開展一般業(yè)務(wù)系統(tǒng)及部分關(guān)鍵業(yè)務(wù)系統(tǒng)測試。已有標(biāo)桿性的信創(chuàng)改造案例成功。央行科技司發(fā)布《金融科技發(fā)展規(guī)劃》，實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定創(chuàng)興、自主可控，防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)作為金融IT基礎(chǔ)設(shè)施的關(guān)鍵目標(biāo)。2019年8月2020年8月金融行業(yè)信創(chuàng)一期試點(diǎn)啟動(dòng)，試點(diǎn)機(jī)構(gòu)47家，以頭部銀行保險(xiǎn)券商、一行兩會(huì)和交易所為主。由中國移動(dòng)和中國電子旗下長城軟件、麒麟軟件、中國長城、飛騰等多家單位共同打造的中國移動(dòng)溫州分公司網(wǎng)信示范營業(yè)廳正式投入運(yùn)營，為全國電信行業(yè)內(nèi)首個(gè)基于PKS體系打造的網(wǎng)信示范營業(yè)廳。2021年11月2020年11月2021年5月金融信創(chuàng)生態(tài)實(shí)驗(yàn)室成立。金融行業(yè)二期試點(diǎn)啟動(dòng)，試點(diǎn)機(jī)構(gòu)198家，要求OA、郵件全部替換。資料：各政府機(jī)構(gòu)網(wǎng)站，光大證券研究所整理資料：各政府機(jī)構(gòu)網(wǎng)站，光大證券研究所整理394.1、黨政信創(chuàng)啟動(dòng)最早，八大行業(yè)中金融正在率先接力黨政信創(chuàng)替換的主題主要是電子公文、電子政務(wù)、PC等輕量級軟硬件，行業(yè)信創(chuàng)替換的主題主要是綜合辦公和管理系統(tǒng)、生產(chǎn)系統(tǒng)，涉及的產(chǎn)品和服務(wù)包括數(shù)據(jù)庫、操作系統(tǒng)、服務(wù)器等重量級核心軟硬件，實(shí)施周期較長，難度較大。表16：黨政信創(chuàng)和行業(yè)信創(chuàng)的差異黨政行業(yè)第一階段電子公文第二階段電子政務(wù)第一階段綜合辦公和管理系統(tǒng)第二階段生產(chǎn)系統(tǒng)替換主題資料：中國電科，光大證券研究所404.2、信創(chuàng)二階深化，數(shù)倍于第一階段的市場容量信創(chuàng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈包括基礎(chǔ)硬件、基礎(chǔ)軟件、應(yīng)用軟件等。表17：信創(chuàng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)分類產(chǎn)品整機(jī)（PC/服務(wù)器）基礎(chǔ)硬件芯片（含CPU、GPU）存儲(chǔ)操作系統(tǒng)基礎(chǔ)軟件應(yīng)用軟件中間件數(shù)據(jù)庫辦公軟件-流版簽軟件辦公軟件-OA云服務(wù)云服務(wù)安全服務(wù)外設(shè)設(shè)備信息安全產(chǎn)品打印機(jī)、掃描儀等資料：光大證券研究所整理414.2、信創(chuàng)二階深化，數(shù)倍于第一階段的市場容量在PC和服務(wù)器整機(jī)端，黨政和行業(yè)信創(chuàng)市場規(guī)模超4800億元。表18：信創(chuàng)市場空間測算（僅PC和服務(wù)器）PC服務(wù)器規(guī)模（億元

比例換算（服務(wù)器/PC

總需求量（萬人數(shù)（萬人

保有量（臺(tái)/人規(guī)模（億元

總規(guī)模（億領(lǐng)域總需求量（萬臺(tái)）

單價(jià)（元）單價(jià)（元）））））臺(tái)））元）黨、政信創(chuàng)296014801975922072公務(wù)員事業(yè)編人員行業(yè)信創(chuàng)7203200557385917202240390160150005000360112019503011/151/15481492604030000300001444487801201450415682731421490.7金融業(yè)就業(yè)人員運(yùn)營商就業(yè)人員0.70.7500050001/151/15300003000010070355交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)和郵政業(yè)就業(yè)人員812380550.70.70.756926639500050005000284133191/151/151/153818330000300003000011453839818627電力、煤氣及水的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)就業(yè)人員石油和天然氣開采業(yè)就業(yè)人員數(shù)航空運(yùn)輸業(yè)就業(yè)人員教育就業(yè)人員衛(wèi)生人員就業(yè)人員合計(jì)600.70.70.7425000500050002168647234301/151/151/1533000030000300008309606604803195913481371943912741891372636861457資料：人社部，國家統(tǒng)計(jì)局，東方財(cái)富數(shù)據(jù)，IDC，零壹智庫，《中央行政單位通用辦公設(shè)備家具配置標(biāo)準(zhǔn)》，京東商城，光大證券研究所測算注：藍(lán)色字體為公開資料數(shù)據(jù)，紅色字體為假設(shè)數(shù)，黑色字體為計(jì)算所得數(shù)424.3、行業(yè)信創(chuàng)帷幕已開，采購需求標(biāo)準(zhǔn)或出臺(tái)信創(chuàng)集中招標(biāo)已拉開帷幕。7月27日麒麟軟件宣布獨(dú)家中標(biāo)中國郵政集團(tuán)服務(wù)器操作系統(tǒng)集采項(xiàng)目，超60000套服務(wù)器操作系統(tǒng)。8月3日麒麟軟件官微發(fā)布信息，獨(dú)家中標(biāo)中交集團(tuán)國產(chǎn)桌面操作系統(tǒng)框架采購項(xiàng)目，中標(biāo)數(shù)量為60000套。7月13日中信銀行發(fā)布65億元《通用基礎(chǔ)設(shè)施集成商入圍采購項(xiàng)目》招標(biāo)公告，涉及（ARM芯片/C86芯片）服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備（數(shù)據(jù)中心/非數(shù)據(jù)中心級別交換路由、防火墻、波分設(shè)備）及存儲(chǔ)設(shè)備（集中式ARM高端/分布式ARM對象、中高端存儲(chǔ)光纖交換機(jī)）3大類9小類設(shè)備。65億大單中，包括34億ARM服務(wù)器、10億海光服務(wù)器；14億網(wǎng)絡(luò)設(shè)備；7.2億存儲(chǔ)設(shè)備。圖30：麒麟軟件中標(biāo)中國郵政服務(wù)器操作系統(tǒng)集采項(xiàng)目圖31：麒麟軟件獨(dú)家中標(biāo)中交集團(tuán)國產(chǎn)桌面操作系統(tǒng)框架采購項(xiàng)目資料：麒麟軟件官網(wǎng)微信公眾號，光大證券研究所資料：麒麟軟件官網(wǎng)微信公眾號，光大證券研究所434.3、行業(yè)信創(chuàng)帷幕已開，采購需求標(biāo)準(zhǔn)或出臺(tái)安全可靠測評工作將進(jìn)一步規(guī)范信創(chuàng)產(chǎn)品選型，基礎(chǔ)軟硬件采購需求標(biāo)準(zhǔn)或?qū)⒊雠_(tái)。7月28日中國信息安全測評中心發(fā)布了針對PC和服務(wù)器搭載的CPU、操作系統(tǒng)及數(shù)據(jù)庫等基礎(chǔ)軟硬件產(chǎn)品的《安全可靠測評工作指南》（以下簡稱指南）。根據(jù)指南要求，產(chǎn)品供應(yīng)商可以在每年的1-2月及7-8月進(jìn)行測評申報(bào)，送測廠商應(yīng)為在中國境內(nèi)注冊的實(shí)體，且必須具有送測產(chǎn)品完備的設(shè)計(jì)資料、研發(fā)文檔、代碼數(shù)據(jù)和研發(fā)環(huán)境，擁有送測產(chǎn)品的知識產(chǎn)權(quán)或授權(quán)，具備穩(wěn)定的研發(fā)生產(chǎn)及售后服務(wù)團(tuán)隊(duì)；產(chǎn)品測評通過后將被認(rèn)定為安全可靠產(chǎn)品，有效期三年，測評結(jié)果供各政企客戶自主參考。信創(chuàng)產(chǎn)品測評將有利于信創(chuàng)產(chǎn)品選型進(jìn)一步規(guī)范化。另外，8月7日財(cái)政部會(huì)同工業(yè)和信息化部研究起草并發(fā)布了操作系統(tǒng)和便攜式計(jì)算機(jī)政府采購需求標(biāo)準(zhǔn)（征求意見稿）。實(shí)際上，自8月3日以來，財(cái)政部官網(wǎng)及官微已經(jīng)連續(xù)發(fā)布多項(xiàng)采購需求標(biāo)準(zhǔn)相關(guān)的通知，涉及一體式計(jì)算機(jī)、操作系統(tǒng)、工作站、便攜式計(jì)算機(jī)、臺(tái)式計(jì)算機(jī)、數(shù)據(jù)庫、通用服務(wù)器。針對硬件整機(jī)產(chǎn)品，均要求其搭載的CPU、操作系統(tǒng)等核心部件必須為通過安全可靠測評標(biāo)準(zhǔn)的產(chǎn)品；針對基礎(chǔ)軟件產(chǎn)品，同樣要求其必須為通過安全可靠測評標(biāo)準(zhǔn)的產(chǎn)品，且要求其兼容ARM、LoongArch、MIPS、SW64、x86等多種架構(gòu)的CPU平臺(tái)。系列基礎(chǔ)軟硬件采購需求標(biāo)準(zhǔn)的出臺(tái)，或?qū)⑻岣哒型稑?biāo)效率，為行業(yè)信創(chuàng)標(biāo)準(zhǔn)的制定工作提供借鑒。445、數(shù)據(jù)要素：加速建設(shè)期5.1、政策吹響號角，數(shù)據(jù)要素行業(yè)靜待花開5.2、市場潛力可期，數(shù)據(jù)要素逐具動(dòng)能5.3、持續(xù)完善市場環(huán)節(jié)，生態(tài)格局雛形已現(xiàn)5.4、市場參與主體豐富，產(chǎn)業(yè)變革良機(jī)已至455.1、政策吹響號角，數(shù)據(jù)要素行業(yè)靜待花開2020年4月，中共中央、國務(wù)院印發(fā)《關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場化配置體制機(jī)制的意見》，提出了土地、勞動(dòng)力、資本、技術(shù)、數(shù)據(jù)等五個(gè)要素領(lǐng)域的改革方向，明確了完善要素市場化配置的具體舉措，數(shù)據(jù)要素正式成為了我國的新型生產(chǎn)要素。2022年12月，《關(guān)于構(gòu)建數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度更好發(fā)揮數(shù)據(jù)要素作用的意見》的發(fā)布，標(biāo)志著我國數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度的“四梁八柱”已初步形成。（1）在數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)方面，提出推進(jìn)公共數(shù)據(jù)、企業(yè)數(shù)據(jù)、個(gè)人數(shù)據(jù)分類分級確權(quán)授權(quán)，建立數(shù)據(jù)資源持有權(quán)、數(shù)據(jù)加工使用權(quán)、數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)營權(quán)等分置的產(chǎn)權(quán)運(yùn)行機(jī)制；（2）在流通交易方面，提出完善數(shù)據(jù)全流程合規(guī)和監(jiān)管規(guī)則體系，統(tǒng)籌構(gòu)建規(guī)范高效的數(shù)據(jù)交易場所，培育數(shù)據(jù)要素流通和交易服務(wù)生態(tài)，構(gòu)建數(shù)據(jù)安全合規(guī)有序跨境流通機(jī)制；（3）在收益分配方面，提出健全數(shù)據(jù)要素由市場評價(jià)貢獻(xiàn)、按貢獻(xiàn)決定報(bào)酬機(jī)制，更好發(fā)揮政府在數(shù)據(jù)要素收益分配中的引導(dǎo)調(diào)節(jié)作用；（4）在安全治理方面，提出創(chuàng)新政府?dāng)?shù)據(jù)治理機(jī)制，壓實(shí)企業(yè)的數(shù)據(jù)治理責(zé)任，充分發(fā)揮社會(huì)力量多方參與的協(xié)同治理作用。圖32：數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)制度圖33：收益分配制度資料：中華人民共和國國家發(fā)展和改革委員會(huì)，光大證券研究所資料：中華人民共和國國家發(fā)展和改革委員會(huì)，光大證券研究所465.2、市場潛力可期，數(shù)據(jù)要素逐具動(dòng)能據(jù)中國信息通信研究院及中國網(wǎng)絡(luò)空間研究院統(tǒng)計(jì)，2017年到2021年，我國數(shù)據(jù)產(chǎn)量從2.3ZB增長至6.6ZB，全球占比9.9%，位居世界第二，數(shù)據(jù)要素市場的發(fā)展?jié)摿薮?。國家工信安全中心發(fā)布的《中國數(shù)據(jù)要素市場發(fā)展報(bào)告》顯示，2021年我國數(shù)據(jù)要素市場規(guī)模達(dá)815億元，預(yù)計(jì)“十四五”期間市場規(guī)模復(fù)合增速將超過25%，整體進(jìn)入群體性突破的快速發(fā)展階段，到2025年規(guī)模有望接近2000億元。同時(shí)，數(shù)據(jù)要素對我國經(jīng)濟(jì)正發(fā)揮著越來越大的促進(jìn)作用。根據(jù)近年相關(guān)數(shù)據(jù)估算，數(shù)據(jù)要素對我國GDP增長的貢獻(xiàn)率和貢獻(xiàn)度在2021年分別為14.7%和

0.83個(gè)百分點(diǎn)，數(shù)據(jù)要素對GDP的貢獻(xiàn)率總體呈上升狀態(tài)。圖34：

2017-2021年我國數(shù)據(jù)產(chǎn)量占全球總量比重不斷提升圖35：2015-2021年數(shù)據(jù)要素對GDP增長貢獻(xiàn)率逐年上升，2021年貢獻(xiàn)率超14.0%資料：中國信息通信研究院，中國網(wǎng)絡(luò)空間研究院，光大證券研究所資料：國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心，光大證券研究所475.3.1、數(shù)據(jù)要素供給：數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的必經(jīng)之路（1）數(shù)據(jù)采集：是數(shù)據(jù)資源化的首要環(huán)節(jié)，根據(jù)數(shù)據(jù)的不同可分為政府?dāng)?shù)據(jù)采集、企業(yè)數(shù)據(jù)采集、個(gè)人數(shù)據(jù)采集三類，根據(jù)采集方式大致分為人工采集、系統(tǒng)日志、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集等三類。（2）數(shù)據(jù)整理：是數(shù)據(jù)資源化的核心環(huán)節(jié)，主要目的是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資源的標(biāo)準(zhǔn)化，以提升數(shù)據(jù)資源的可用性，包括數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)清洗、脫敏脫密、標(biāo)準(zhǔn)化治理等細(xì)分環(huán)節(jié)。圖37：數(shù)據(jù)整理包含標(biāo)注、清洗、脫敏脫密及標(biāo)準(zhǔn)化等細(xì)分環(huán)節(jié)圖36：數(shù)據(jù)采集廣泛、方式多樣，發(fā)展趨勢向好資料：中國信息通信研究院，光大證券研究所資料：中國信息通信研究院，光大證券研究所485.3.1、數(shù)據(jù)要素供給：數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的必經(jīng)之路（3）數(shù)據(jù)聚合：是數(shù)據(jù)資源化的樞紐環(huán)節(jié)，核心功能是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資源的互聯(lián)互通、

開放共享，以增強(qiáng)數(shù)據(jù)資源的規(guī)模效應(yīng)與產(chǎn)業(yè)價(jià)值，包括數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)集合匯聚等細(xì)分環(huán)節(jié)，有數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)平臺(tái)等多種業(yè)務(wù)形態(tài)。（4）數(shù)據(jù)分析：是數(shù)據(jù)資源化的應(yīng)用環(huán)節(jié)，通過對數(shù)據(jù)資源的研究、總結(jié)，最大程度開發(fā)數(shù)據(jù)功能，細(xì)分市場包括商業(yè)智能分析、知識圖譜、邊緣計(jì)算、智能決策等?？傮w來看，我國數(shù)據(jù)要素供給環(huán)節(jié)發(fā)展較為成熟，數(shù)據(jù)要素產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)已基本夯實(shí)。據(jù)國家工信部統(tǒng)計(jì)，2021年我國數(shù)據(jù)采集、整理、聚合、分析的產(chǎn)業(yè)規(guī)模分別為45、160、180、174億元。圖38：數(shù)據(jù)聚合是數(shù)據(jù)資源化的樞紐環(huán)節(jié)，含多種業(yè)務(wù)形態(tài)49資料：中國信息通信研究院，光大證券研究所5.3.2、數(shù)據(jù)要素流通：數(shù)據(jù)生產(chǎn)力落地的重中之重?cái)?shù)據(jù)要素流通是數(shù)據(jù)通過流通交易給使用者或所有者帶來經(jīng)濟(jì)利益的過程，是數(shù)據(jù)的資產(chǎn)化過程。圖39：數(shù)據(jù)資產(chǎn)化框架圖資料：

《數(shù)據(jù)要素流通標(biāo)準(zhǔn)化白皮書》，光大證券研究所505.3.2、數(shù)據(jù)要素流通：數(shù)據(jù)生產(chǎn)力落地的重中之重?cái)?shù)據(jù)要素流通涉及數(shù)據(jù)權(quán)利、數(shù)據(jù)登記、數(shù)據(jù)定價(jià)（收益分配）、數(shù)據(jù)交易、數(shù)據(jù)監(jiān)管（安全合規(guī)）等五個(gè)環(huán)節(jié)，形成數(shù)據(jù)閉環(huán)的價(jià)值體系。對應(yīng)于數(shù)據(jù)要素流通流程，數(shù)據(jù)要素流通制度建設(shè)包括數(shù)據(jù)權(quán)屬制度、數(shù)據(jù)評估制度、數(shù)據(jù)流通制度和數(shù)據(jù)流通監(jiān)度。圖40：數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)性分置制度圖41：數(shù)據(jù)確權(quán)路徑（A→F）資料：中華人民共和國國家發(fā)展和改革委員會(huì)，光大證券研究所資料：華經(jīng)產(chǎn)業(yè)研究院，光大證券研究所515.3.2、數(shù)據(jù)要素流通：數(shù)據(jù)生產(chǎn)力落地的重中之重在國家政策的推動(dòng)鼓勵(lì)下，數(shù)據(jù)產(chǎn)品交易的變現(xiàn)能力隨著數(shù)據(jù)要素地位的確立而有所提升，部分省市和相關(guān)企業(yè)在數(shù)據(jù)定價(jià)、交易標(biāo)準(zhǔn)等方面進(jìn)行了有益的探索，憑借數(shù)據(jù)產(chǎn)品交易類型的日益豐富、交易環(huán)境的不斷優(yōu)化，2019-2021年我國數(shù)據(jù)交易市場規(guī)模呈現(xiàn)快速增長趨勢，2021

年數(shù)據(jù)交易市場規(guī)模達(dá)

463.0

億元，同比增長31.16%。圖42：2019-2021年中國數(shù)據(jù)交易市場規(guī)模呈快速增長趨勢資料：中研普華產(chǎn)業(yè)研究院，光大證券研究所525.3.2、數(shù)據(jù)要素流通：數(shù)據(jù)生產(chǎn)力落地的重中之重?fù)?jù)中國信息通信研究院統(tǒng)計(jì)，截至2022年11月，我國各地先后成立了48家數(shù)據(jù)交易機(jī)構(gòu)，在政策的加持下，數(shù)據(jù)交易所積極消除供需雙方信息差，推動(dòng)形成合理的市場化價(jià)格機(jī)制和可復(fù)制的交易制度和規(guī)則。未來，隨著數(shù)據(jù)要素市場的成熟，地市級數(shù)據(jù)交易平臺(tái)也有希望加入到數(shù)據(jù)交易大市場中。圖43：全國數(shù)據(jù)交易中心（所）建設(shè)歷程資料：中國信息通信研究院，光大證券研究所535.3.3、數(shù)據(jù)要素應(yīng)用：產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的助推器在數(shù)據(jù)要素安全高效流通的基礎(chǔ)上，數(shù)據(jù)價(jià)值得