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独角兽智库发展至今，历时7年，积累了大量资源，也和上述顶尖投研资源形成了利益共同体，并经过今年近一年的产品测试，小范围会员服务近一年。
近三个月共计推出5只标的，分别涨幅三超新材+133%（推荐不到一个月涨幅）、美格智能+45%（三个月涨幅）、福瑞股份翻倍（半年涨幅）、XX光电+24%（一个月涨幅）、XX科技+42%（5天涨幅）8月25日提示风险并建议空仓。
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在春节假期复工前，我们就非常明确会是今年计算机预期差最大的主线观点，也是全市场首篇明确此观点的报告。到了现在大概过了近一个月的时间，大家已经看到整个行情的扩展，我们的预测已经得到了验证。一周前我们不断强调投资转向算力与场景，上周二时我们也是全市场唯一明确提示浪潮信息，到今天公司已经是全市场的关注的焦点。
大家最关注的是的算力和到底如何量化浪潮信息的受益程度。的总算力消耗约为-days。至少需要7-8个算力500P的数据中心（投资预计超过200亿）才能支撑的运行。从数据中心的整个成本构成来看，一半左右的成本需要专门投入到服务器领域，体量约在一两百亿之间。另外需要关注 是持续升级的，算力消耗呈几何倍增加。GPT、GPT-2和GPT-3（当前开放的版本为GPT-3.5）的参数量从1.17亿增加到1750亿，预训练数据量从5GB增加到45TB，其中GPT-3训练单次的成本就高达460万美元。
所以从一方面说明了整个的算力投入，是一个几乎只有巨头或者大国的科技巨头才能做的事。第二个可以看到会成为大国科技巨头的必争之地，因为没有哪一个重要的国家和科技巨头会把这么一个战略级的入口拱手让人。最近我们也做了相对的产业研究，关于国内的各大互联网巨头，如BAT字节、三六零等。原来最大的问题是过去两年国内互联网的资本开支比较收缩，导致浪潮信息的估值在启动的时候也只在一个底部。现在不同，现在所有的科技巨头都看到了机会，美国的也不是传统的科技巨头最先做出来的，是open AI这个专门为了通用人工智能成立的实验室做的，所以核心在于原来商业化的公司没有想到往这个方向去猛烈的投入和迭代，没有想到会出现这么一个令人震惊的产品。
所以认为它不是技术上的突破，而更愿意称它为是一个通用工程领域的重要拐点。因为是通用工程的产品所以资本市场的感知和长远落地的速度非常快，另一个方面就是科技巨头看到了会出现这个成果，他们反应的速度也很快。所以在我们产业研究中，一线的国内巨头公司今年大概率会加强在AI算力领域的投资。
从标的层面，大家应该都会同意英伟达处于所有AI芯片整个源头，是最受益的一个领域，可惜英伟达不是在国内的上市的公司，所以我们选择投资标的有两个思路：第一个，在全球的巨头的资本扩张的情况下，我们有哪一个数据中心底层产业链是在全球占据比较高的份额的，这里面像通信的光模块最近大家已经挖掘了，这个是相当于是整个英伟达AI算力的一条产业链。第二个就是国内的在使用英伟拉GPU来做AI服务器的，在GPU和AI芯片的下游，而且这个行业份额非常的集中。大家都知道浪潮信息，它整个的服务器在国内是当之无愧的第一，全球第二，它整个服务器的份额占据全中国大概接近一半的份额，但它AI的服务器占据了整个BAT为代表的互联网市场的绝大部分的份额，它的份额的程度是超过所有的剩余的参与者的总和的。而且在BAT可能份额会更高，甚至会达到八九十。所以基本上，一旦互联网巨头开始不计代价往AI的领域、算力领域投资，浪潮信息将是首要的受益者。
过去两年，因为大家对互联网资本开支的担心，使它成为了一个低估值，最低只有15倍的一个公司。新的资本开启的周期，它的估值向上弹性，包括资本链业绩最先出现的速度，可能都会是chat GPT产业里面非常快的。这也是为什么我们从上周市场还没有声音的时候，周二开始非常旗帜鲜明的开始强推浪潮信息。
另外一个大家比较关注的几个方向，第一个是大家希望量化一下对它的弹性，一次版本升级从数据训练量就上了3个数量级。从GB到TB的一个规模，后面可能还会迭代到GPT 4，这是一个指数级增大的算力需求。以目前的版本去算，一个互联网巨头或科技巨头想要从0开始支撑区别的应用，国内有能力往领域去做的估计不少于6家。BAT字节，京东、360，包括讯飞等等这个里面。浪潮在各类服务器的份额作为龙头地位，将充分受益此类催化。对于估值到今天还只有20倍左右的浪潮信息来说，整个估值体系包括业绩弹性都是相当大的。
第二个市场比较关注的一点是关于上游的AI芯片的美国对我们的制裁或者限制。这里我们注意三点。第一点，AI GPU的芯片，它是一个通用的芯片，包括A100以上，现在被限制住，但实际上越通用的芯片是越难被限制的。第二个就是AI芯片的上游。现在绝不是GPU一家独大，它是一个多分类的。以浪潮的AI服务器为例，它根据客户的需求，包括了GPU、FPGA，包括寒武帝这Asi c专用的AI的芯片，可选择的范围会非常的多。实际上就规避了单一的芯片，尤其单一芯片里面高算率的供应链的一些影响。
第三个，现在最大的算力的消耗AI的计算跟以往不同，它包括训练和推理。它最大的算力消耗是AI训练芯片。AI训练芯片它本质上不是一个耗损品，不像手机芯片一样卖多少，每年消耗这么多。它本质上是一个后台的工具，它只有在训练的峰值的时候才会消耗到这么大的算力。所以就像你的办公电脑一样，你其实提前存很多并不会消耗，只等你峰值的时候来用它。
所以依据这三个方面，其实大家对上游芯片的AI芯片的影响或者瓶颈的制裁不用太过去担心，而且这个时候往往体现了浪潮的渠道的地位，它已经是英特尔，包括英伟达在国内最大的分销商之一了，所以浪潮的渠道地位反而更加的显著。另外一个，关于AI芯片，AI服务器，还有一点就是AI服务器，如果大家关注浪潮的业绩拆分，包括浪潮的AI服务器的毛利率基本上是传统的互联网服务器的毛利率的两倍。为什么会这么高？是因为AI服务器它本身并不像传统服务器那样，已经是一个非常标准化的CPU，都是一样的操芯。AI估计刚刚说了。第一个上游芯片不同，第二个，它包括了推算、训练和推理不同的需求，底层实际上是没有统一的操作系统的。它的训练的框架有的客户可以自己做，像一些互联网巨头，像浪潮，它自己会提供底层的AI训练和对你的整个底层的类似于超系统的整个深度学习的框架，来提供附加提问。而且浪潮在技术上还做了参数量已经超过了GPT3，在21年就已经推出了叫做源这种大模型系统，所以它本质上也是一个大模型，包含算力大模型的给各个行业。虽然一些科技巨头会自己做，但是它是给各个行业赋能的一个潜在的供应商，本身算力又受到很明确的提升的估值也属于低位的，同时又是潜在的AI的大模型的各个行业赋能者。当前20倍的估值，虽然最近一周推荐之后涨了很多，但是我自己判断才刚刚开始，还有更大的机会。这是我们今天关于浪潮的判断。而按照以往的惯例，互联网的资本开支通常在财报的开始，也就是三四月份会定全年的大概规划，而在近期互联网的动向中，都是要加大在AI上面投入，所以应该在二季度就会看到一些业绩的拐点，或者一些标志性的大订单开始出现，所以像浪潮这种基本上是最大的收益面最先会在chat GPT里面，算力层面确实是业绩最容易出现拐点的一个公司。
另外我们有几个应用层面。第一个就是金山办公，其实就是最直接的，像，它的估值的天花板，但市场还没意识到彻底的会打开。原来靠信创大家会觉得固执，天花比较有限。但是现在我从我们团队对线上办公的了解，一定会开放去引入的能力所以它的弹性也是相当大。
第二个，梦网科技，我们最近推荐的5G消息是整个最佳的落地的窗口。5G消息在两年前刚推出的时候，大家看运营商的白皮书chat bot，它的核心功能并不是去蹭刚出来的chat GPT，一旦引流之后，原来给每个企业发送的短信，实际就变成一个发送的智能的、帮业务客户综合一体的数据。所以它从每个短信1毛钱左右，可以完全升级成SaaS服务，按广告点击业务分成各种商业模式。从巨头的角度，跟这种5G消息的龙头公司去合作，会一下子获得上百万的客户，同时每一个客户它的垂直场景对话的数据同时拥有。所以对技术来说，它也是第一优先的选择。所以像梦网科技这种去年整个的历史的最低点，今年开始整个业绩反转，基本面急剧向上，再加上chat GPT的历史性窗口，我们认为这公司后面可能会弹力相当的大。
第三个方向，我们觉得在一些金融的，代替初级分析师的，像同花顺等，可能会有非常大的潜意做到整个的，这是我们目前在场景里建议可以重点关注的方向。最后再强调一下我们的观点，一定是今年计算机最大的主线，我们是在春节回来前唯一的一个明确的说了今年主线的，在整个市场还没有像现在大家看到的这么全面扩散，引领整个市场的时候，我们依然认为大家可以重点去关注这个方向，我们也会提供更多更好的标的。
《价值投资的时代来临，业绩为王，寻找确定性的投资机会》
大周期上，股市已进入新阶段，2016-2019年的去杠杆周期是这个大周期的确认期间，后面还有5-10年的延展期，直到颠覆性技术出现。
未来5-10年，房地产、疯牛股市等无脑买入的财富增值模式确定已成历史。经济增速会像下楼梯一样逐级下降，受益于利率下降、供给侧改革和龙头效应，好公司股价会像上楼梯一样逐级上涨，大盘指数会分化，包含更多好公司的指数将走出结构性慢牛。
未来5-10年，个人投资者对自己的资金必须要精细化管理。第一，可以精选基金让别人帮忙理财，但是基金筛选对很多人可能比选股还难；第二，投资指数和行业ETF，这需要判断大周期的能力；第三，投资能力圈内的价值成长股。
过去一年感受最多的，是价值成长股的投资策略比前几年溢价率明显高很多，擅长基本面研究的机构大部分都有超过指数的净值收益，这背后的逻辑是股市生态的根本性转变，去杠杆这几年让以庄股为中心的上市公司、机构、大户和散户损失惨重，所以短线大涨大跌的博弈行为大为减少，很多资金转向了长线机构化的投资行为。
独角兽智库发展至今，历时7年，积累了大量资源，也和上述顶尖投研资源形成了利益共同体，并经过今年近一年的产品测试，小范围服务近一年。
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