计算机行业深度：为什么要重视人工智能的规模优势

请 仔 细 阅 读 本 报 告 末 页 声 明 证券研究报告 | 行业深度 2021 年 05 月 30 日 计算机 为什么要重视人工智能的规模优势 通用 AI 算法存在较大现实差距。当前 AI 技术以深度学习算法为核心，基于神经网络的主流算法难以实现通用的智能化，细分场景落地时需要结合行业 Know-how、客户需求痛点以及数据，可以产生实质性价值，通用的人工智能从当前来看依然存在较大的现实差距。当前的 AI 是场景化的 AI。 外部互联网数据无法解决行业痛点。AI 所需数据并非外部海量互联网数据所能解决，很多场景甚至没有存量可用的数据，通过深入客户场景、借助算法标注、挖掘，方可获取有价值的结构化数据。同时我们从产业化与工程化的逻辑视角来看，今天企业想要打造出用户满意的 AI 产品，可能购买的通用型‚面粉‛已经不能满足挑剔的用户，企业得学会自己耕种数据的沃土，这就给了卡位细分行业的 AI 公司很好的产业机会。 AI产品逐步从‚可用‛到‚好用‛。AI 在场景的赋能所带来的价值是逐步深入的，需要和客户一起长期打磨，产品逐步从‚可用‛到‚好用‛，在细分赛道有卡位优势、有场景和数据积累的公司有望持续领跑，从而进一步提升规模效应。前述 3大特点充分证明了 AI行业天然具有规模优势。同时，AI 的规模优势带来头部企业长期的竞争优势，细分行业集中度提升。 具有规模优势的行业是牛股诞生的摇篮。我们列举了 IaaS 巨头亚马逊、SaaS巨头 Salesforce、国内 SaaS 领军广联达、全球咖啡巨头星巴克以及国内眼科医疗服务领军爱尔眼科的案例，发现具有规模优势的行业容易产生长期牛股。 投资建议：建议关注海康威视、科大讯飞、中科创达、大华股份、奥普特和石头科技。 风险提示：AI 落地不及预期；贸易摩擦加剧；财政支出不及预期；经济下行超预期。 增持（维持） 行 业走势 作 者分析师 刘 高畅 执业证书编号：S0680518090001 邮箱：liugaochang@gszq.com 分析师 杨 烨 执业证书编号：S0680519060002 邮箱：yangye@gszq.com 相 关研究 1、《计算机：建党百周年与业绩加速期共振，信创产业或迎景气拐点》2021-05-24 2、《 计算机 ：停车行 业迎来 长期发 展加速拐 点》2021-05-23 3、《计算 机：如 何看 待当前 AI 行业 的景气 度》2021-05-16 -32%-16%0%16%32%48%64%2020-062020-092021-012021-05计算机 沪深300 2021 年 05 月 30 日 P.2 请 仔细阅读本报告末页声明 内容目录 1. AI 天然具有规模优势........................................................................................................................................3 2. 具有规模优势的行业是牛股诞生的摇篮..............................................................................................................5 2.1 云计算天然具有规模优势，头部厂商集中度逐年提升....................................................................................5 2.2 消费、服务龙头依托规模优势降低生产成本，树立品牌价值........................................................................ 14 3. 投资建议 ....................................................................................................................................................... 20 风险提示 .............................................................................................................................................................. 20 图表目录 图表 1：AI 顶级国际会议近 5 年引用量排名前十的论文 .............................................................................................3 图表 2：AI、机器学习、深度学习等概念的关系 ........................................................................................................4 图表 3：数据积累和服务的几个阶段.........................................................................................................................4 图表 4：深度学习算法的精度随着数据量的增加而提升 ..............................................................................................5 图表 5：亚马逊的综合毛利率、净利率随着 AWS 业务放量而稳步提升（2013-2020 年）..............................................6 图表 6：AWS 年收入增加 100 亿美元所需要的的时间越来越短（2006 年-2020 年） ....................................................6 图表 7：云基础架构和平台服务魔力象限（2020 年） ................................................................................................7 图表 8：亚马逊为支持 AWS 业务持续增加资本开支（2015-2020 年） ........................................................................7 图表 9：AWS 每年持续创新以匹配规模持续扩张（单位：个，2011-20