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信达证券：给予中兴通讯买入评级

足百度定制化要求，针对百度智能云AI、深度学习的需求，中兴通讯服务器产品采用高密度、模块化、精细化设计，具有高性能、高可靠、易扩展、易管理等优势，在AI、云计算、大数据、NFV等领域具有出色的表现，适用于百度大脑、飞桨深度学习平台。目前，公司服务器产品已规模应用于百度智能云，充分满足百度智能云不同业务场景差异化配置需求、资源分配和上云服务。我们认为此次合作体现了公司在提供AI服务器解决方案的强大实力，公司服务器产品可充分满足AI模型所需的蓬勃算力需求和庞大的数据吞吐量需求。未来，随着国产AI模型持续发展，AI下游应用的落地，模型推理算力需求有望带动公司AI服务器持续放量。　　截至目前，公司最新的R6500G5GPU服务器可支持20张单宽半长GPU加速卡，具备高密度算力、灵活扩展、异构算力、海量存储、稳定可靠等特性，双路最大支持120核，AI性能提升10倍，为数字经济发展提供强大算力支持。在中兴通讯2022年年报解读交流会上，公司表示年底有望推出支持Chatgpt的GPU服务器以及高性能交换机，2023年运营商数据中心交换机营收有望倍增，同时公司是全球领先的ICT解决方案提供商，研发实力强劲，我们看好公司强劲技术研发实力在AI等新应用领域的持续价值变现。　　服务器方面：市场份额快速提升，保持较高增速　　据IDC数据，2022年中国服务器市场规模为273.4亿美元（1888.37亿人民币），同比增长9.1%，中兴通讯2022年服务器收入已达100.08亿元；根据中兴通讯官网，2022年，中兴通讯服务器及存储营业收入百亿元，同比增长近80%；据IDC2022年第四季度中国服务器市场跟踪报告，Top8服务器厂商中，浪潮、戴尔、联想份额均出现下滑，超聚变和中兴则取得明显增长，其中中兴通讯市场份额从3.1%提升至5.3%，位居国内第五。公司在今年新产品发布会上表示将快步实现服务器及储存产品国内前三（按照2022年份额超10%以上）、全球前五的经营愿景。　　谷歌、Meta、百度等深度学习库均已接入中兴Adlik架构，长期需求有望持续释放　　2022年12月28日，公司联合英特尔共同发布《英特尔联手中兴优化深度学习模型推理，实现降本增效》白皮书，本白皮书深入介绍了中兴通讯主导的开源项目Adlik如何与英特尔OpenVINO工具结合。为解决购买专用GPU硬件会大幅增加部署成本，而且应用范围有限，灵活度较低的问题，中兴通讯通过硬件创新和软件层面的深度优化，在部分场景中，如果能够直接使用CPU来进行推理，将有助于降低成本，提升灵活度，白皮书指出通过中兴Adlik可以对AI模型进行自动剪枝、蒸馏，实现模型大小的优化，再通过OpenVINO™的量化工具和推理引擎，对模型实现INT8量化，从而实现模型压缩，以降低模型推理所需的计算资源和内存带宽，提高模型的推理性能。通过使用中兴Adlik+第三代英特尔®至强®可扩展处理器+OpenVINO™工具套件的组合，可使已完成训练的高精度AI模型转换成参数较小、结构简单、精度基本不下降的AI小模型，其性能与大模型接近，模型数据吞吐量更高，从而实现在不增加GPU硬件，大幅减少部署成本的情况下，直接使用CPU服务器即可满足模型的日常推理需求，成功实现降本增效，并使得模型更易部署在算力有限的场景下，比如自动驾驶车端场景。我们认为此解决方案能够实现AI模型推理的降本增效，适用各垂直领域的AI小模型有望加速落地，充分满足不同场景需求。　　Adlik是用于将深度学习模型从训练完成到部署到特定硬件，提供应用服务的端到端工具链，其应用目的是为了将模型从研发产品快速部署到生产应用环境。Adlik可以和多种推理引擎协作，支持多款硬件，提供统一对外推理接口，并提供多种灵活的部署方案。目前谷歌TensorFLOW，Meta PyTorch和百度的PP飞桨深度学习库都已能够接入Adlik架构。随着Meta AI SAM开源图像分割模型的问世，计算机视觉产业或将加速发展。由于SAM中的图像编码器功能必须在PyTorch中实现，并需要GPU才能进行高效推理，我们认为计算机视觉产业的发展有望进一步带动对Meta深度学习库PyTorch以及其他AI互联网企业深度学习库的需求，公司adlik软硬整体架构的需求有望提升。　　测试效果如下图所示，在ImageNet val验证数据集上，ResNet50剪枝模型经过蒸馏后精度略有提升，剪枝模型的吞吐量比原始模型提升了2.74倍。INT8量化后的模型的吞吐量比未量化模型提升了2.96倍。经过Adlik剪枝蒸馏和INT8量化等方法优化后的ResNet50模型，在精度无损失的情况下，吞吐量比原始模型提升了13.82倍，效果显著。　　目标检测YOLOv5m模型优化测试结果如下图所示，在COCO2017验证集上，YOLOv5m经剪枝蒸馏和INT8量化后的模型，精度损失在1%以内。优化后的YOLOv5m模型吞吐量比原始模型提升了3.39倍。　　盈利预测与投资评级　　公司具有软件、硬件、芯片、操作系统等基础能力，将基础能力外溢赋能更多数字经济应用，有望打开公司第二成长曲线。我们预计公司2023-2025年归母净利润分别为101.90亿元、123.35亿元、149.90亿元，对应PE为17.00倍、14.04倍、11.55倍，维持“买入”评级。　　风险因素　　5G建设不及预期、智能汽车发展不及预期、中美贸易摩擦证券之星数据中心根据近三年发布的研报数据计算，兴业证券代小笛研究员团队对该股研究较为深入，近三年预测准确度均值高达95%，其预测2023年度归属净利润为盈利99.85亿，根据现价换算的预测PE为17.33。最新盈利预测明细如下：该股最近90天内共有31家机构给出评级，买入评级24家，增持评级7家；过去90天内机构目标均价为42.38。根据近五年财报数据，证券之星估值分析工具显示，中兴通讯（000063）行业内竞争力的护城河良好，盈利能力一般，营收成长性一般。财务可能有隐忧，须重点关注的财务指标包括：有息资产负债率、应收账款/利润率。该股好公司指标2.5星，好价格指标2.5星，综合指标2.5星。（指标仅供参考，指标范围：0 ~ 5星，最高5星）以上内容由证券之星根据公开信息整理，与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息（包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表）全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等，如存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。

证券之星2023-04-23

热点题材AIGC概念是什么？热门概念股有哪些

中的“自然语言处理”、“机器学习”、“深度学习”等技术，对大量的语言数据进行分析、学习和模拟，从而实现对自然语言的理解和生成。 AIGC技术是一种新型的人工智能技术，将会在新闻媒体、广告营销、电子商务、教育培训等多个领域产生重要影响。AIGC的核心意义在于降本增效。但是，AIGC技术也存在知识产权风险、信息安全风险和技术挑战等问题，需要企业和政府共同合作，加强监管和管理。结合过去三年研发投入和本周市场表现，小编为大家筛选了十大概念股。如下图所示：其中中科信息、浪潮信息、蓝色光标市场关注度较高，下面为大家简单评论这三只个股。中科信息：在垂直领域应用大模型的代表。公司近期接受投资者调研时表示，公司是国内少数几家能够为烟草农、工、商业全产业链提供信息化整体解决方案的供应商。公司的优势体现在对行业垂直知识与数据的掌握与应用，能够开发落地于行业应用的模型。浪潮信息：公司除了是服务器龙头外，其在数据中心散热方向的布局也值得关注。不论是计算中心还是边缘计算，散热都是一个硬需求，2022年，浪潮信息将“All in 液冷”纳入公司发展战略，并提供液冷数据中心全生命周期整体解决方案。因此其未来业绩迈向高增长有较高的确定性。其股价近来持续大涨的很大原因也是市场给予了其在散热方面的业绩预期。蓝色光标：公司很好的把握了市场喜好，给予市场想象空间。蓝色光标近期发布新的战略：即All in AI。此外，有媒体报道蓝色光标华东区总部运营采购部近日下发邮件，宣布无期限全面停止创意设计、方案撰写、文案撰写、短期雇员四类相关外包支出。这体现了AI的降本增效意义。

证券之星2023-04-21

台积电2023Q1业绩电话会分析师问答

署光刻解决方案，如逆光刻技术、更广泛的深度学习等等。因为这个，我们与我们的客户和我们的供应商打交道。我们希望这将使我们在成本改进和竞争中获得一些优势。 Charles Shi 也许我想从你在文件中披露的一项开始。在您的资产负债表上，您有一个项目叫做设备正在安装和施工中。我认为，截至 2022 年第四季度末，这个数字创下了历史新高，超过 400 亿美元，这意味着有 400 亿美元的投资。你投入了资金，但你还没有收获这笔投资。但是没有产生任何收入。但现在我认为你说你正在收紧 2023 年的资本支出，但你重申了 320 亿美元至 360 亿美元的资本支出。这似乎是在 400 亿美元的基础上增加的。预计今年会有更多投资。所以我的问题真的是关于这个。您是否期望在 2024 年及以后有更高的增量收入机会来证明 400 亿美元以上，也许是另外 320 亿美元的投资？或者是你投入资金、投入投资到收获投资之间的周期时间，产生的收入比平时长一点？所以希望你能澄清这一点。 Wendell Huang 去年底在建的400亿资产主要来自2个节点，一个N3节点和N5节点。N3 节点，那是因为我们正在增加 N3 节点。而 N5，我们继续增加我们的容量。这两个加在一起，你会看到去年年底在建的一个更大的资产。据我所见，这个数字将在未来几年逐渐下降。 Charles Shi 也许这个问题的另一部分是因为你正在处理 320 亿美元到 360 亿美元，我很难调和这个数字是如何下降的，至少在接下来的一年左右的时间里，在接下来的 12 个月里地平线。我该如何调和呢？或者你是否期望明年会有可观的收入台积电的增量收入？ Wendell Huang 正如我们所说，现在谈论明年还为时过早。但我们也表示，如果我们继续看到那里未来的增长机会，我们将继续投资。 Charles Shi 关于 CHIPS 法案。我听说您对另一位分析师的问题提供了一些帮助。但是你能量化美国 CHIPS 法案的潜在好处吗？制造业激励措施，据我所知，包括赠款和投资税收抵免？我知道这与我们未来的建模有点相关。也许如果可以的话，我能问一下你们的一位美国同行似乎更倾向于投资税收抵免而不是赠款。他们似乎只想要投资税收抵免，而不是赠款。台积电对这两个不同的融资机会有何想法？ Wendell Huang 查尔斯，正如我所说，我们正在处理申请，因此我们无法透露任何细节。我现在不会分享更多信息。 (这份记录可能不是100％的准确率，并且可能包含拼写错误和其他不准确的。提供此记录，没有任何形式的明示或暗示的保证。表达的记录任何意见并不反映老虎的意见)

老虎证券2023-04-21

ChatGPT AI对数据存储的需求与DMC的未来的机会

缺的参与者。 ChatGPT是一个基于深度学习的自然语言处理模型，它的训练和部署需要大量的参数和数据。这些参数和数据通常非常大，无法在单个计算机或服务器上存储和处理。为了解决这个问题，OpenAI使用了分布式存储技术来存储和处理ChatGPT的参数和数据。具体来说，ChatGPT使用了一种名为“参数服务器”的分布式存储架构。在这个架构中，参数数据被分散存储在多个节点或服务器上，并且可以通过网络进行交互和同步。这使得ChatGPT可以利用多台计算机或服务器进行并行计算，从而加快模型的训练和推理速度。总之，分布式存储技术是ChatGPT的关键组成部分之一，去中心化存储也可以促使帮助ChatGPT处理大规模的语言模型参数和数据，并提高模型的性能和可扩展性。存储需求规模的不断扩大，高效数据访问能力的需求，存储技术的创新和发展，数据安全和隐私保护的挑战，随着AI应用场景的不断扩展，涉及到的数据量也在不断增加。因此，数据安全和隐私保护成为了AI应用面临的挑战之一。存储行业需要提供更安全、更可靠的存储方案，确保用户的数据不会被泄露或遭受攻击。此外，存储行业也需要在存储设备的设计和实现中加强数据加密、身份验证和权限管理等安全措施，以保障用户数据的安全和隐私。可持续发展的考虑：随着AI应用场景的不断扩展，存储行业的能耗和碳排放量也在不断增加。因此，可持续发展成为了存储行业需要考虑的问题之一。未来，存储行业需要采用更加节能和环保的技术，提高存储设备的能效和环保性能，从而实现可持续发展。数据存储与管理：在AI的发展过程中，数据是非常重要的资源。Datamall Chain可以为企业提供灵活、安全、可靠的数据存储和管理方案，帮助企业有效地处理和管理大量的数据。同时，Datamall Chain的分布式存储方案可以提高数据的可用性和可靠性，避免了数据单点故障的问题。数据安全：随着AI技术的发展，用户面临的数据安全风险越来越高。Datamall Chain可以为之提供完整的数据安全保障措施，包括数据加密、数据备份、数据恢复等方案，保证数据的安全性和完整性。数据质量和一致性：在AI领域中，数据质量和一致性对于数据分析和模型训练等方面至关重要。Datamall Chain可以提供数据治理和数据质量控制服务，确保数据的质量和一致性，从而提高数据的可用性和可信度。数据挖掘和分析：AI技术的核心是数据挖掘和分析。Datamall Chain可以为用户提供高效、准确的数据挖掘和分析服务，帮助他们发现数据背后的价值和趋势，提高决策的准确性和效率。综上所述，Datamall Chain在AI发展角度下的存储板块价值是非常显著的，可以为当下发展提供全方位的数据存储、管理、安全、质量、挖掘和分析服务，帮助企业更好地利用数据，推动AI技术的发展和应用。来源：金色财经

金色财经2023-04-20

链游的 AI 革命（一）AI 不是一个新命题

，辛顿创造了一种描述神经网络的方式——深度学习出现了。作为 AI 的一个子领域，深度学习在 2000 年代开始迅速崛起，并带动了人工智能突飞猛进的十年，一批批才华横溢的计算机科学家和大小公司纷纷入场： 2010 年，DeepMind 成立；2011 年，吴恩达等人创立“谷歌大脑”；2013 年，扎克伯格和发明了卷积神经网络（CNN）的杨立昆成立了 Facebook 人工智能实验室，该实验室也在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了一系列重要突破；2014 年，谷歌收购 DeepMind；2015 年，AlphaGo 击败了欧洲冠军樊麾，初显身手；2015 年，今天全球最瞩目的明星公司 OpenAI 成立了；2016 年，AlphaGo 击败了世界冠军李世石；2017 年，AlphaGo 击败了柯洁，从此再无敌手；同年陆奇加入百度，百度作为中国的 AI 领导者，在自然语言处理、自动驾驶等领域具有重要地位。英伟达推出渐进式生成网络，可以生成照片级的人脸，“深度造假”开始出现在互联网上。英伟达这个公司后续会不断出现在我们这个系列的长文中，真的是华人之光，一个公司通过显卡芯片技术横跨了游戏，AI 和加密三大行业。这里要帮百度多说几句（分文未收，本人一向非常厌恶百度系产品的使用体验），早在 2012 年人工智能这一波复兴刚开始不久，百度就意识到了深度学习的重要性。为了把神经网络之父辛顿招进公司，几家第一梯队的公司加入了竞价，发起对辛顿团队的人才收购。辛顿为此特意注册了一家初创小公司 DNNresearch，公司的全部资产便是辛顿、他的两个学生，以及几篇深度学习的论文和研究成果。参与本次竞拍的四家公司是硅谷巨头谷歌、微软、刚成立两年的 DeepMind、以及……中国公司百度。百度率先给出了一千万美元的报价，但很快价格就来到了两千万美元，资金不足的初创公司 DeepMind 不得不退出竞拍，而信仰不足的微软随后也退出了竞拍，只剩下谷歌和百度持续在掰手腕儿，双方都非常坚决要把辛顿拿下。于是价格从两千万，到三千万，到四千万，眼看势必还要继续去五千万和更高的价码，百度也从一开始负责竞拍的研究员换成了公司高管，从北京直接连线接入拍板。但最后辛顿主动停止了拍卖，选择用较低的价格直接出售给谷歌——早已功成名就的大佬，把合适的研究环境看得比钱更重要一些。而当时替百度参与竞拍的研究员余凯，惊奇的发现原来财富可以来的这么快和舒服！李彦宏再帅也阻挡不了余凯的梦想了！于是他创办了自己的芯片和自动驾驶公司，就是地平线。截止 2022 年末，地平线的估值为 50 亿美元，累计融资 34 亿美元，这是一个屌丝抓住信息机遇实现自由的典型案例。而辛顿的其中一个学生伊尔亚・苏茨克维后来也应马斯克的邀请离开了谷歌，联合成立了 OpenAI。那是谷歌在人工智能领域最春风得意的一段时间。其实直到 18 年，谷歌都是人工智能领域绝对的领头羊，招来了辛顿、收购了 DeepMind、发展自家的谷歌大脑 Google Brain，将自己置于 AI 领域的研究和应用前沿。业界其他人员和公司大多也都追寻着谷歌的研究道路，谷歌发布的 Transformer 架构也为 OpenAI 提供了巨人的肩膀——今天广为人知的 GPT 的 T 便指的是这个架构。但此后 OpenAI 慢慢来到了历史舞台的中央。2019 年，OpenAI 发布了 GPT-2 ，没有把辛顿收入旗下的微软这次没有错过机会，向 OpenAI 投资 10 亿美元。GPT-2 以后的 OpenAI 终于在不同于谷歌领导的道路上走通了属于自己的大模型之路，而后便开启了狂暴的开挂模式： 2020 年，GPT-3 ；2022 年，GPT-3.5 ，仅用十几天做出来的 ChatGPT 在年末席卷了全球，开启新一轮 AI 热潮；2023 年，其他公司还在苦苦追赶 ChatGPT 之际，又直接砸出了 GPT-4 。至此，再无敌手，打通了任督二脉的 OpenAI 以强悍的先发优势和极快的迭代速度和所有同行拉开了代际差。未完待续。感觉这个系列要成为瓜田实验室创立以来最长的系列长文了，各位看官当做八卦故事慢慢欣赏哈～本系列由 W Labs “AI 链游研究小组”集体创作，感谢小组成员瓜哥、嘉然、包包、Brian、小飞、华哥的努力付出！欢迎转载，原创不易，泪求注明”瓜田实验室 W Labs”出品瓜田实验室 Website：http://www.wlabsdao.com/ 瓜田实验室 Discord：https://discord.gg/wggdao 瓜田实验室推特：https://Twitter.com/GuaTianGuaTian 瓜田实验室深度研究长文 Mirror：https://mirror.xyz/iamwgg.eth 瓜田实验室 Medium：https://guatianwgg.medium.com/ 来源：金色财经

金色财经2023-04-20

旗舰VR新品全面开售将加入眼动追踪和面部追踪技术

或摄像头获得的数据终需通过计算机视觉、深度学习等算法被设备理解，甚至Meta已经实现了完全基于AI的下半身追踪和裸手识别。近期ChatGPT、StableDiffusion等AIGC多模态大模型的出现，则极大的降低了3D内容的制作门槛，提高制作效率，AI的发展将推动VR/MR设备进入成熟快车道。另外，苹果首款MR设备有望于WWDC23发布，可能成为目前全球最贵、性能最强的MR一体机。　　五矿证券指出，随着用户对元宇宙接受度提高，同时技术升级、成本下降将促进VR/AR出货量进一步提升，带动行业驶入快车道，相关主流技术方案厂商有望迈入高速成长期。建议关注：三利谱、京东方A、歌尔股份。

金融界2023-04-20

AI Economy：引领数字未来的元宇宙之旅

域体现出强大的自动化和智能化能力。通过深度学习、机器视觉、自然语言处理等技术，实现了生产线的自动化管理、无人驾驶的实现、智能物流调度等，提高了生产效率、降低了生产成本，推动了产业升级和经济发展。其次，在消费者服务、金融科技、医疗健康等领域展现了强大的个性化服务能力。通过大数据分析、人工智能算法等技术，能够实现智能客服、智能推荐、智能医疗诊断等，为消费者提供个性化的产品和服务体验，提高了用户满意度和忠诚度。最后，在科技创新、创业创新、产业融合等方面发挥了积极的作用。通过人工智能技术的不断发展和应用，促进了跨界融合、创新合作、创业创新等形式的创新，为新兴产业和新经济的崛起提供了支持，推动了经济增长和社会进步。 AI Economy还将在元宇宙领域产生深远的影响。这个新一代元宇宙应用商城项目将为用户创造更多的虚拟世界、数字资产和互动体验。用户可以在AI Economy上创建自己的虚拟身份，参与各种社交、娱乐、教育、医疗等活动。同时，它还将为开发者提供更多的工具和环境，使他们能够更轻松地在元宇宙中创建丰富的内容和应用，推动元宇宙的进一步发展。全球化布局项目积极吸引全球优秀的开发者、创作者和用户参与项目，建立全球化的社群和用户基础。通过多语言支持、跨链互操作和跨界合作，AI Economy将促进不同国家和地区之间的数字经济合作和共享，推动元宇宙和Web3.0的全球化发展。 AI Economy还将积极探索与其他领域的合作机会，如与其他区块链项目、虚拟现实、人工智能、大数据等技术的融合，以实现技术创新和跨界合作，从而推动整个数字经济生态系统的发展。除了技术创新和全球化布局外，还注重社会责任和可持续发展。未来会持续关注数字资产的合规性和用户权益保护，加强用户数据的隐私保护和安全管理，确保用户在数字经济中的合法权益。同时，还将推动数字经济与实体经济的深度融合，促进数字技术在教育、医疗、环保等领域的应用，推动社会的可持续发展。 AI Economy的愿景是建立一个基于人工智能、元宇宙和Web3.0的数字经济生态系统，构建一个基于人工智能技术的智能经济生态系统，以人工智能为核心引擎，通过深度学习、大数据分析、自然语言处理、机器视觉等技术，实现产业链上的智能化、自动化和个性化，从而推动经济的高效增长和社会的可持续发展。未来将通过技术创新、全球化布局和社会责任，推动数字经济和元宇宙的发展，引领未来数字世界的新潮流。来源：金色财经

金色财经2023-04-18

快克智能：公司机器视觉制程设备将AI深度学习技术、机器学习技术融合到传统视觉算法中

智能回应：“公司机器视觉制程设备将AI深度学习技术、机器学习技术融合到传统视觉算法中，成功解决了传统视觉算法无法解决的复杂场景下的缺陷检测、缺陷分类、模糊字符识别等问题，已广泛应用于消费电子、新能源、汽车电子等精密电子组装和半导体封装领域的AOI检测设备上。” 风险提示：有连云呈现的所有信息仅作为参考，不构成投资建议，一切投资操作信息不能作为投资依据。投资有风险，入市需谨慎!

有连云2023-04-18

上海钢联：目前具备初步AIGC的能力

数据”终端产品中利用知识图谱、NLP和深度学习等AI技术，提供强大的搜索和推荐功能，让用户更为高效地工作。此外，公司目前基于“小模型”开发应用产品，也尝试基于开源的大语言模型和第三方服务，目前具备初步AIGC的能力，实现资讯内容的自动生成或辅助生成，低成本提高公司的内容生产力，并提高编辑人员的工作效率。未来，公司会与相关方加强合作，购买相应技术产品，做私有化部署，并嫁接到运用上，增加用户体验。（来源:界面AI）声明：本条内容由界面AI生成并授权使用，内容仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略支持为有连云。

有连云2023-04-17

中国移动市值超茅台成A股一哥，是场乌龙？数字经济、人工智能、“中特估”等加持，中国移动等迎来高光时刻

力方面发挥巨大作用；二是已经有NLP、深度学习、机器视觉等各方面的能力，去年已经有了30多亿元的变现；三是数据方面的优势；四是在运维和客服方面已经实现了AI的广泛运用。” 　　另外，中国移动曾在互动平台表示，公司在人工智能、算力网络、数据要素相关领域已有布局，一是已构筑了算力网络，会在AI算力方面发挥巨大作用；二是公司的能力中台中包括技术中台，已沉淀超300项AI能力；三是公司的能力中台中包括数据中台，汇聚全公司数据，通过脱敏、清洗目前每天沉淀5PB数据；四是公司在AI应用方面已做出尝试，内部已在运维和客服两个领域广泛应用AI功能。　　有了数字经济、人工智能、“中特估”等BUFF的加持，中国移动等电信运营商无疑是已经站在了风口上。　　贵州茅台业绩超预期却难掩白酒颓势　　值得注意的是，贵州茅台在一季报超预期的情况之下保住了自己市值第一的宝座，但是却难掩白酒颓势。　　4月16日，贵州茅台发布公布称， 2023年第一季度公司实现营业总收入391.6亿元左右，同比增长18％左右；实现归属于上市公司股东的净利润205.2亿元左右，同比增长19％左右。　　对于贵州茅台在一季报，一位券商食品饮料行业首席分析师表示业绩超预期。虽然作为贵州茅台业绩还在持续，但是也只是白酒板块的遮羞布而已。　　在刚刚结束的不久的第108届全国糖酒商品交易会，一阵阵寒意从白酒中传来。　　4月9日，在糖酒会的相关论坛上，在酒水行业颇为知名的盛初咨询董事长王朝成放出“重磅观点”：酒业整体将长期进入销量负增长、收入低增长或0增长、利润低增长的内卷时代，并且很可能刚刚开始。　　第一，2023年是行业的分水岭，从场景-量价-集中度看趋势，真正的高端消费在疫情场景中并没有太受影响，次高端库存仍未消化，区域酒借助消费恢复较快。　　高端的恢复没有看到更强的动力，仍然在低位徘徊，一二季度上市公司业绩会出现增速放缓和进一步分化。　　第二，从白酒供需-库存周期看趋势，现在存在三个矛盾：　　一是产区和供需的矛盾，大产区都在扩产能，但销量在下降；　　二是名酒企业都在向下扩展产品线，和地方酒厂会产生矛盾；　　三是名酒企业渠道重心下移，和地方酒企的渠道有矛盾。　　其具体表现是：2022年白酒行业销量为671万吨，而2016年是1305万吨，行业600万吨消失的主要是100块钱以下的价位带，其原因在于城市化，大部分劳动人口从农村转移到城市后，消费习惯变了，导致未来升级空间基数变小；超高端从5万吨上涨到10万吨，次高端（售价在300-800元）的量至少涨了两倍。　　他给出了一组各价格带白酒节前和节后的终端进货量数据。其中：　　2000元以上相关产品下降19%，节后上涨12%；　　800~2000元相关产品下降15%，节后下降7%；　　500~800元高线次高端相关产品节前下降41%，节后下降20%；　　300~600元次高端价格节前下降23%，节后上涨9%；　　100~300元中高端节前下降4%，节后上涨12%；　　100以下中低端节前增长7%，节后增长69%。　　这一组数据信息很大：目前2000元以上的超高端影响不大，但是次高端库存大、压力大、动销不力，区域酒借助消费恢复较快。500~2000元价格带出现下滑，这正是A股众多一二线名酒企业核心产品的主力区间。　　从贵州茅台的业绩中，也从侧面验证了这组数据。以茅台为首的超高端白酒产品影响不大，但是一二线名酒企业核心产品聚集的次高端就不太明朗。　　大佬董承非：未来十年是科技的时代　　值得注意的是，在今年刚开年不久，前公募基金大佬，现睿郡资产管理合伙人、首席研究官董承非就曾给出过预言。　　董承非在2月12日的开年路演中曾旗帜鲜明地说“2011年以前是周期的时代，2021年以前是消费的时代，未来十年是科技的时代，科技会是最牛的资产。” 　　他讲到，消费躺赢市场十几年，上游资产本来有长达十年的牛市，但是2011年是分界点，取而代之的是消费，白酒行业开玩笑说就像二战以后的产油国一样，躺赢全世界。茅台成为资本市场的神话，但未来这种情况还会继续吗？　　董承非说消费品能涨价与之相关的是支付能力，这些年我们支付能力的代表房地产牛了很多年，但是如今房地产以及遇到重大挑战。

金融界2023-04-17

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