【报告导读】
1. 计算机板块复盘全年行业回顾。
2. 2025年板块有望迎来分子+分母端“戴维斯双击”，进一步推升估值中枢。
3. AI Agent的崛起正重塑AI产业链并带来投资新机遇。
4.央国企有望迎来价值重估，产业链并购重组趋势加速。
核心观点
计算机板块复盘全年行业回顾：年初至今，计算机指数跑赢沪深300，呈现高弹性的特点，回顾行业整体业绩，行业前三季度营收增速同比改善，归母净利润同比大幅增长，但行业前三季度毛利率同比下滑。9月底政策重磅出台，板块迎来大幅反弹，反弹幅度大于沪深300，在11月中旬出现高点并维持震荡。分子板块来看，年初至今，金融IT表现一骑绝尘，涨幅达到75.11%，其次是云计算（33.43%）、医疗IT（27.20%）、国防IT（23.73%）。
2025年板块有望迎来分子+分母端“戴维斯双击”，进一步推升估值中枢。伴随美联储开启降息周期，“924”一揽子政策出台，国内货币持续宽松情况下，财政政策持续加码，12月中央经济工作会议明确提出了“以科技创新引领新质生产力发展，建设现代化产业体系”的目标。我们认为，计算机行业大部分企业G端收入占比较高，本次是近年来支持化债力度最大的措施，地方政府债务风险缓解有助于为数字基建等基础设施提供充裕资金支持，有望增加行业信息化订单，带动行业现金流边际改善，叠加美联储降息周期下，“分子端”与“分母端”共振，有望进一步抬升行业整体估值中枢。
AI Agent的崛起正重塑AI产业链并带来投资新机遇。我们认为，AI Agent将是通往通用人工智能时代的必经之路，大模型快速迭代升级推动AI Agent能力提升，长期来看AI Agent关键在于推理能力，未来AI Agent广泛渗透时，对于推理算力的需求将是指数级爆发增长。
央国企有望迎来价值重估，产业链并购重组趋势加速。一方面，在全球产业链重构的背景下，央国企的逆周期调节作用将有效减轻外部冲击对产业链的影响，其长期发展的稳定性相对更高，使得预测未来现金流更为可靠，从而提高分子端的自由现金流量。另一方面，信创产业旨在破解核心技术领域的“卡脖子”难题，近年来信创产业政策密集催化，央国企发挥的作用使其在产业链中更加稳固。
投资建议
我们认为，在行业下游需求边际改善叠加美联储降息下，行业估值有望抬升，AI agent加速繁荣，信创产业链加速发展。
风险提示
宏观经济增长不及预期风险、供应链风险、政策推进不及预期风险、技术发展不及预期。
正文
一、行情回顾
（一）2024年行情与估值回顾
年初至今，计算机指数跑赢沪深300，呈现高弹性的特点，金融IT表现亮眼。2024年，计算机行业与沪深300在走势上呈现趋同的趋势。在1-3月的下跌反弹中，计算机指数呈现深V走势。三月底达到阶段高点后，呈现阶段下跌走势，此阶段计算机大幅跑输沪深300。9月底，在政策刺激预期下，计算机指数出现大幅反弹，反弹幅度大于沪深300，在11月中旬出现高点。分子板块来看，年初至今，金融IT表现一骑绝尘，涨幅达到75.11%，其次是云计算（33.43%）、医疗IT（27.20%）、国防IT（23.73%）、智慧交运（22.56%）。
计算机行业指数过去10年PE（TTM）均值为95.47倍；PS（TTM）均值为3.76倍。截至12月12日，当前计算机行业指数估值PE处于历史十年均值略偏高位置，指数PE（TTM）值为124.49倍；PS（TTM）值为2.64倍，低于均值。
（二）全球及国内政策及大事回顾
1. 政策回顾
2.全球AI行业大事回顾
（三）前三季度财务复盘
1.行业前三季度营收增速同比改善，归母净利润同比大幅增长
2024前三季度，行业营收同比增长5.91%，且增速同比小幅改善（去年Q3增速5.00%)；归母净利润同比大幅增长80.12%（去年Q3增速12.99%)；前三季度经营活动产生的现金流量净额依然为负，行业整体ROE（摊薄）1.60%。
2.行业前三季度毛利率同比下滑，净利率亏幅显著扩大
2024前三季度，行业内公司平均毛利率39.22%（同比-1.22pct），净利率-7.66%（同比-3.90pct）。
3.行业前三季度资产负债率显著上升，应收账款周转率降幅收窄
2024前三季度，资产负债率达43.45%，同比增长2.71pct；前三季度应收账款周转率为2.32次，同比下滑-1.09%，同比降幅收窄。
二、计算机行业2025年投资策略
（一）AI Agent（AI代理）崛起，带来产业链重塑及投资新机遇
1.AI代理市场空间测算
中国AI Agent市场空间广阔，B端、C端大有可为。2023年中国AI Agent市场规模为554亿元，预计至2028年将达8520亿元，其年均复合增长率为72.7%。AI Agent于2023年被业内正式引入并重新定义，随着人工智能技术的迅速发展，垂直领域的AI Agent正逐渐成为科技行业的新宠，垂直领域的AI代理市场规模可能达到SaaS的十倍，创造超过3000亿美元的独角兽企业。AI Agent市场规模包括To C端和To B端的应用价值：1）在B端场景下，AI Agent将对SaaS应用进行全面重构，与传统知识库结构化管理模式相比，AI Agent的向量数据库能自动学习和理解文档，实现更加高效知识管理；2）在C端场景下，AI Agent作为生成式AI的商业化应用，可以广泛应用于电商、教育、旅游、酒店以及客服等行业，带来传统行业的升级转型。
2.AI代理繁荣标志大模型从“训练”向“推理”演进
我们正经历AI应用的三个阶段。2023年5月24日微软Copilot助手的出现标志着人工智能技术在办公自动化进入新时代，也是生产力工具的新里程碑。大模型能力持续增强以及RAG等技术的成熟，赋予了AI Agent更接近人类的思维能力，AI Agent的能力得到了质的飞跃。Agent在消费者和企业层面地位渐升，AI发展将迎来新阶段——消费者和企业AI Agent时代。
（1）聊天机器人/Chatbot时代（2023-2024）：这一阶段主要以实验和针对特定场景的应用为主，在应用层的突破性成果较少。除了 ChatGPT 和 Meta AI（两者的月活跃用户均超过2亿）之外，几乎没有大规模的成功案例。不过，像 Gemini 和 Claude 等技术正在展现潜力。
（2）消费者和企业AI Agent时代（2025-2026）：预计这一阶段，AI将具备在有限人工干预下完成完整任务的能力，消费者AI助手和企业智能代理将成为主流。此外，语音交互和多模态AI技术也可能广泛融入各种产品中，类似谷歌的NotebookLM的突破性成功。
（3）AI员工和消费级机器人时代（2027-2028）：到这一阶段，数字员工和消费级机器人预计将全面参与到社会和企业的运作中。
AI Agent技术的关键在于推理，Capex逐渐转向经营性性质。传统训练任务的Capex是研发型投入，而近期OpenAI发布的GPT-o1所采用的推理模型，是被设计用来处理长时间的思考和多步骤的复杂任务，为用户的决策提供支持，GPT-o1在推理过程中的成本被描述为数百万甚至数十亿级别的提升，这预示着未来AI Agent广泛渗透时，对于推理算力的需求将是指数级爆发增长，推理的Capex的日常经营性质越发明显。AI Agent推理和规划的能力由LLM来实现，推理和规划赋能Agent学习能力，可以积累知识和经验，并且Agent可以对过往的数据和动作进行反思总结，从错误中吸取经验，并为接下来的行动进行纠正，从而适应环境、更有效地执行任务并成功达成目标。
AI Agent推理算力估算结论：根据巴克莱银行报告，AI应用的推理计算需求将在2025年超越训练需求，并可能在2026年达到训练需求的4.5倍。若仅计算AI Agent推理算力的话，消费者AI Agent产品对推理计算量贡献高增量，预计2026年消费者Agent产品仅7%的渗透率将占到消费者总计算需求的42%。企业级AI应用的推理计算需求爆增，但AI Agent产品贡献相对较小；2024年、2025年、2026年企业级AI应用的推理算力需求增速分别达到50倍、15倍、2倍，而预计2026年企业Agent所需的推理计算量仅占行业推理总量的约1%。
消费者AI Agent推理算力估算过程：消费者AI Agent产品对推理计算量贡献高增量的原因在于，企业AI往往服务于高度具体的任务场景，消费者AI Agent不仅可能需要某种基于“思维链”的推理模式，还可能需要比企业AI更广泛的知识覆盖范围。消费者可能会在一次查询中同时询问Agent天气状况、周末计划以及完成餐厅预订。这种广泛的用例范围可能需要参数量更大的模型，从而增加每次查询的计算强度。
根据巴克莱银行报告，到2026年，消费者AI的日活跃用户将达到10亿，其中绝大多数运行在云端上。截至2024年第三季度，预估每天使用AI产品的消费者不到10亿，其中最主要的两款产品是ChatGPT和Meta AI。随着消费者AI Agent的逐步成型，预计到明年，月活跃用户将突破10亿，并在2026年实现日活跃用户超10亿。
假设Agent时代的到来可能显著增加每位日活用户的查询量。目前，苹果表示Siri用户平均每天查询约1.5次，而谷歌用户的平均日查询量为3次。随着Agent的推广，我们预计查询量将翻倍，并最终在2026年达到每位日活用户每天10次的水平。
企业级AI Agent推理算力估算过程：从2025年开始，企业AI将显著转向AI Agent查询。根据巴克莱银行报告，目前微软在全球（不包括中国）约有12亿个软件应用许可证。在2023-2024年，Copilots在企业领域的突破有限，主要集中在代码编写和呼叫中心助手上。2024年，企业和专业消费者用例中使用Copilots协作助手的数量将超过2000万个（GitHub Copilot是第一个成功案例，此外还有企业版本的ChatGPT和Claude），预计到2026年这一数字将增长到5000万。我们假设每个使用Copilots协作助手的日活用户每天进行约10次查询，每次查询约300个标记。企业软件中的12亿个软件应用许可证可以进一步细分为单个应用“任务”。比如，一个Office 365的个人用户许可证包括Excel、PowerPoint、Word等——我们估计有大约70亿个“任务”可以由AI Agent执行，且这些任务在某些情况下可能比传统企业软件或甚至人类执行得更好。
3.AI Agent商业价值与发展趋势
企业服务AI Agent旨在企业系统之上的新应用程序层（包括应用程序、记录系统、数据仓库以及非结构化文档）进行访问、解释和处理内容，同时保证公司的安全和访问策略。AI Agent企业服务助力数据服务、销售服务等多板块应用效率，需求前景广阔。企业服务Agent可确保业务线控制权掌握在特定岗位的员工手中，使其能够灵活地适应不断变化的需求，而无需持续依赖开发人员或IT部门。
例如，Salesforce提供的Agent类应用程序（包括Sales Cloud、Service Cloud、Marketing Cloud、Commerce Cloud 和 Industries）被分解为精细操作，可使Salesforce的Agentforce代理具有跨各种主题的丰富功能。Agentforce Agent可以通过多种方式组合和编排这些操作，从而在整个企业中为用户提供无缝和统一的体验。此外，开发人员可以通过由代码、API、Salesforce 流或提示模板提供支持的自定义操作来扩展标准Agentforce Agent的功能。
Agentforce提供以下基本功能：
访问公司数据：操作为Agent提供客户和企业数据的访问权限。在允许任何Agent访问数据时，Agent不会向未经授权的用户披露数据。Agentforce Agent对数据的访问由权限和共享模型控制。无论从何处访问数据，相同的权限和共享模型都适用传统应用程序或代理。
外部系统集成及自定义操作：Agent能够执行操作并与外部系统集成。标准Agentforce操作内置可作用于销售、服务、营销、商业等行业。此外，开发人员可以使用代码、API、流程和提示模板构建可作用于Salesforce或外部系统的自定义操作。
行业垂类应用：分行业具体来看，AI Agent垂直应用在多个领域都展现出了巨大的商业潜力和应用前景，包括电商、教育、智能客服等。
I．电商领域
1）个性化推荐系统：AI Agent能够根据用户的购物历史、浏览行为和偏好，提供个性化的产品推荐，从而提高用户满意度和销售额。
2）智能客服与支持：通过自然语言处理和机器学习技术，AI Agent可以自动回答用户的咨询，处理订单问题和退货请求，提高客户服务效率。
3）语音助手与购物体验：AI Agent集成到智能音箱和手机应用中，用户通过语音命令进行购物，提升购物便捷性。
4）内容生成与营销：帮助企业生成吸引人的产品描述、营销文案和社交媒体内容，提高营销效果。
5）库存管理和需求预测：利用大数据分析和机器学习预测产品需求，优化库存水平。
II. 教育领域
1）个性化学习平台：根据学生的学习进度、兴趣和能力提供个性化的学习资源和辅导。
2）智能辅导和答疑：提供7*24的在线答疑服务，帮助学生解决学习中遇到的问题。
3）自适应测评系统：自动批改作业和考试，提供即时反馈，生成个性化的学习报告和建议。
III. 客服领域
1）自动化客户服务：通过自然语言处理和机器学习技术，自动处理客户咨询，提高响应速度和准确性。
2）多渠道集成：整合电话、邮件、社交媒体等多种沟通渠道，提供一致的服务体验。
4.Agent与模型生态的未来
AI agent模型通过实现自然语言与硬件的交互，解决端侧AI痛点。端侧AI之前的痛点之一是无法通过用户指令调用操作界面并实现用户目标。最新的agent智能体模型比如Claude 3.5 Sonnet、智谱AutoGLM以及OpenAI即将发布的“Operator”可以解决这一难题。从此意义上来说，AI agent也加速了通往AGI之路。
Anthropic于10月23日发布了Claude 3.5的重大更新，最引人注目的就是Claude 3.5 Sonnet模型。Claude 3.5 Sonnet模型的升级，得益于Anthropic推出的API，它允许Claude感知并与计算机界面进行交互，开发者可以通过集成这一API，将用户的指令翻译成计算机可以执行的指令，使得AI可以模拟人类与计算机的交互方式，包括移动光标、点击屏幕以及通过虚拟键盘输入信息。
智谱推出的AutoGLM首次通过了手机和页面操作的公测，它基于强大任务规划和执行机制，通过自然语言更好地完成与硬件的交互，能理解屏幕信息、规划任务、自我判断调整操作，如调节亮度模式、规划路线等。同时在线强化学习系统加入自适应学习策略，解决训练任务和反馈信号问题，使AutoGLM不断进化，贴近人类需求。
OpenAI 计划于 2025 年 1 月，以研究预览和开发工具的形式，推出名为“Operator”的自动化 AI 智能体，可以独立控制计算机并执行各种任务。Operator利用了深度学习和自然语言处理（NLP）技术，使其能够理解用户意图并生成相应的操作命令。并且Operator强调其多模态性，意味着它能够处理文本、图像等多种信息类型，从而在执行任务时进行更为灵活的适配。例如，在网上预订机票时，用户可以通过简单的对话指令，Operator会自动从各大航空公司获取实时数据并提供选项，大大简化了用户的操作流程。
在此趋势下，AI agent模型有望推动APP生态逐渐向模型生态或端侧生态转变，并与硬件争夺流量入口。在互联网时代，C端用户通过自发向APP输入指令来实现功能；而在AI agent时代，C端用户可以向模型输入指令来实现功能，并且获得模型的双向反馈，模型通过自然语言更好地完成与硬件的交互。这改变了流量入口的分配，AI agent模型将取代APP的地位，并与硬件争夺流量入口。
微软、百度、小米等多家科技公司已在旗舰产品中融入大模型，促使应用生态调整接口。
头部科技公司均在悄然发力C端市场，推出了自研AI agent，并在新旗舰产品中融入大模型，促使应用生态调整接口，逐步形成模型生态。
生态应用统一接口条件下，AI手机、AI PC、AI眼镜等端侧AI能够解决用户痛点，迎来巨大发展机遇。AI手机硬件升级提速，2024年行业创新重点聚焦端侧AI应用。华为鸿蒙通过软硬芯云整合构建了鸿蒙原生智能架构，使AI与操作系统深度融合，用户可通过全局拖拽方式直接处理文字、图片、文档，实现摘要、润色、提取表格等功能；OPPO在Find X7系列中率先集成了端侧AIGC消除、AI通话摘要功能；vivo推出了从10亿到1750亿参数的不同规模端侧模型，构建起较为完整的AI能力矩阵；小米14 Ultra搭载首个AI大模型计算摄影平台AISP，通过整合CPU、GPU、NPU和ISP将AIGC技术应用于数码变焦的实时处理。
AI agent对手机界面的操作是一个复杂任务，而这一难题正通过AI与端侧结合得以实现。端云结合的方式使得手机既能使用端侧模型，也能利用云端模型，使用agent方式完成操作，以平衡性能、参数和能耗等不足。华为AI助手小艺搭载盘古大模型，现已具备23类TOP场景的记忆感知能力，任务成功率达90%，已实现与300多个重点服务的无缝对接。
AI PC智慧加速，带来革命性突破。英特尔酷睿Ultra处理器搭载英特尔vPro平台的AI PC在生产力、安全性、可管理性、稳定性多个层面实现了跃升。AI性能最高可提升2.2倍，生产力提升47%，在专业应用中的性能提升甚至可以达到12倍，其具有AI Chatbot、AI PC助理、AI Office助手、AI本地知识库、AI图像视频处理、AI PC管理等功能。英特尔将NPU引入桌面端，提供最高13 TOPS的AI算力，平台总体算力最高可达36 TOPS。并且集成了WiFi6E、Bluetooth 5.3，并支持WiFi7和Bluetooth 5.4。在有线连接上，首次集成了Thunderbolt 4接口。
联想Yoga Pro 9i和Yoga 9i二合一搭载最新的英特尔酷睿Ultra处理器和联想AI芯片，配备Yoga Creator Zone生成式AI软件，可将基于文本的描述或草图转换为图像；Aura系列由联想与英特尔合作打造，以“至轻、至强、至AI”为特性，内嵌“天禧个人智能体系统”，具备自然交互和感知，意图理解和任务规划等功能。
AI眼镜搭载大模型，功能渐全，迎来发展新机遇。Gyges Labs自研的DigiWindow技术基于视网膜投影原理，创造了全球最轻、小的近眼显示光学方案，使得智能眼镜实现真正的可全天候佩戴。这款AI眼镜不仅体积小、重量轻，还能降低功耗，并实现对于近远视的完全视光学兼容。Gyges Labs将协同式AI融入技术中，为可穿戴硬件设备赋予了感知与交互能力，从而进一步拓展了其商业化价值。Gyges Labs的AI眼镜实现了双向同步翻译功能，并且接入多个大模型，如通义千问、百度文心一言等，提供物体识别、文字翻译、数学题解答等多任务处理能力。此外，用户可以在不干扰视线的情况下，接收和发送信息；此款AI眼镜还能够根据用户的需求和环境，智能地提供信息提示，比如日程提醒、天气信息等。
OpenAI、谷歌、Hubspot等全球头部AI公司的AI Agent新产品即将发布，AI Agent有望成为2025年AI应用的新趋势。全球头部公司的一致布局代表对AI Agent发展前景的认可，Salesforce的股价也因AI Agent产品的推出而跃升至历史高点。Agent将成为AI落地的最佳选择，市场规模和应用场景将持续扩大。
5.投资建议
AI Agent将加速AI在行业垂直领域的应用能力，此外，与硬件设备相结合的端侧将迎来发展。建议投资者关注端侧AI相关具备核心技术优势公司，以及具备垂直领域卡位优势的AI应用类软件公司，建议投资者关注端侧AI相关具备核心技术优势公司，以及具备垂直领域卡位优势的AI应用类软件公司。
（二）数字经济及新型举国体制下，央国企迎价值重估
1.AI浪潮领航数字经济新阶段，发展新质生产力背景下央国企具有新的历史使命
AI技术作为新质生产力的代表，正推动着技术革命性突破、生产要素创新性配置以及产业深度转型升级。这一进程中，央国企承担着新使命，即在《中共中央关于进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定》中提出的“推动国有资本和国有企业做强做优做大，增强核心功能，提高核心竞争力”。近5年来，我国国企营收占GDP的比重从2020年的62.44%提升至2023年的68.01%，显示了其在经济中的重要作用。国有企业比重较高意味着该行业产业链遭受的外部冲击相对较小，保障了产业链上下游非国有企业的生产经营，同时央国企的逆周期调节主要通过稳定行业内非央国企的资金流来发挥关键作用，因此经济下行阶段，央国企具有逆周期调节作用。
2.全球产业链重构的背景下，央国企逆周期投入有望获得价值重估
根据DCF模型，企业价值取决于未来现金流的预期和折现率，在全球产业链重构的背景下，央国企的逆周期调节作用将有效减轻外部冲击对产业链的影响，其长期发展的稳定性相对更高，使得预测未来现金流更为可靠，从而提高分子端的自由现金流量，同时，央国企往往融资成本更低，有助于降低分母端折现率。而永续增长率的提升可以提升企业的整体估值。
央国企研发投入持续增长。根据国务院数据显示，2022年，央企研发投入首次突破1万亿元，2023年央企业科技创新力度明显加大，研发经费投入达到1.1万亿元，已连续两年突破万亿元大关。央企IT企业中，我们选取20家央企计算机行业标的，进行研发支出分析：
l 中国电子科技集团旗下子公司：萤石网络、太极股份、海康威视、电科网安、电科数字、莱斯信息、易华录、绿盟科技；
l 中国电子集团旗下子公司：中国软件、中国长城、深桑达A、华大九天、奇安信；
l 中科院参股公司：中科曙光、海光信息、中科软、中科信息、科大讯飞、曙光数创、中科星图；
根据我们选取的20家央企计算机标的统计，整体研发支出保持增长趋势，虽然近两年增速有所放缓，但研发支出占营收比例在逐年提升；2019年总研发支出153.29亿元，2023年达到310.39亿元，近5年CAGR为19.29%。
3.国产信创生态的价值重估
信创产业旨在破解核心技术领域的“卡脖子”难题。央国企发挥的作用使其在产业链中更加稳固，增强其长期发展的稳定性。信创更强调生态构建，从IT基础设施到应用软件，再到IT安全，央国企通过产业协同和生态构建，能够实现更高效的资源配置和更成熟的产业生态。信创央企并购重组也有助于充分发挥举国体制打造中国高端信息产业基座。
信创产业是信息技术应用创新的统称，产业链涉及基础硬件、基础软件、应用软件、信息安全四大领域。信创行业主要指硬件基础设施、基础软件、应用软件、信息安全等IT产业链核心技术产品进行自主研发创新。其中1）硬件基础设施：芯片、服务器、PC、交换机、路由器等；2）基础软件：操作系统、数据库、中间件、云平台（IaaS、PaaS和低代码平台）等；3）应用软件：办公软件、工业软件、金融IT、政务IT、医疗IT、其他软件等；4）信息安全：硬件安全、软件安全、数据安全、云安全、安全服务类等产品。
信创是应对全球环境变化的战略布局和举措。我国信创发展可以追溯到“863”项目启动，涉及到的具体措施可以分成“替换”和“安全”，既涉及全行业、全系列产品的国产替换，也涉及源头到终端的防护。除了安全之外，发展信创有助于国内企业在数字经济时代完成数字化转型，充分帮助提升研发实力和人才储备；以及有利于拉动经济增长，带动就业，推动产生技术红利取代人口红利，实现可持续性发展。
信创央企并购重组将充分发挥举国之力打造中国高端信息产业基座。产业公司并购重组高效推进，未来将有更多央企信创完成重组。2023年11月23日，经报国务院批准，中国电科与中国华录集团实施重组，华录集团成为中国电科的控股子公司，不再作为国务院国资委履行出资人职责的企业。中国电科和华录集团两者在数字经济基础设施、网信与数字经济应用等产业领域具有相关性和协同性。华录集团的主业是数字音视频，电子信息和文化创意，而中国电科拥有电子信息领域相对完备的科技创新体系，在电子装备、网信体系、产业基础、网络安全等领域占据技术主导地位。规模相对较小的华录集团整体并入中国电科，有助于增强电科的核心功能，补全补强电科的信创产业链，从而增强其核心竞争力。对华录集团来说，整合进入中国电科后，也将迎来更快更好的发展。
4.信息技术产业中的央国企以中国电子、中国电科和中科院系为代表
中国电子集团已成功突破高端通用芯片、操作系统等关键核心技术，打造了从基础芯片、操作系统、数据库、整机、应用系统到信息安全的自主安全产业链。集团旗下的计算机行业主要上市公司包括中国软件、中国长城、深桑达A、华大九天、奇安信等。
中电科集团广泛覆盖云计算、安防、网安、行业数字化等多个领域，旗下海康威视在全球视频监控市场中占据领先地位。中电科集团拥有海康威视、太极股份、电科数字、电科网安等19家上市公司，覆盖了军工、电子、通信、网络安全等核心领域。其中，计算机行业的上市公司主要有萤石网络、太极股份、海康威视、电科网安、电科数字、莱斯信息、易华录、绿盟科技。
中科系公司技术优势显著，旗下中科曙光、海光信息、中科软、科大讯飞、曙光数创、中科星图分别在高性能服务器、高端AI芯片、保险IT、通用AI技术、液冷技术及数字地球系统等多个领域占据龙头地位。
5.央国企主要信息技术企业整体业绩迎来拐点，今明两年整体净利润有望快速增长
整体财务数据转好，20家样本公司的平均营收及归母净利润增速在经历2022-2023年下降后均在2024Q3实现企稳回升，同时经营性现金流净额增速提升显著，毛利率整体平稳。历年分红率稳中有升，2023年平均股息率为0.63%。根据wind一致预测，样本公司（剔除中科信息）整体2024年、2025年的预测净利润增速分别达到33.14%、23.96%。
6.投资建议
信息技术央国企普遍分红较低，但集团里有相当一部分公司在各自领域具有龙头地位，在新型举国体制下，央国企并购重组成为趋势，多角度看龙头企业将迎来价值重估。从财务角度看，信息技术央国企整体业绩迎来拐点，今明两年整体净利润有望快速增长。我们建议关注央国企集团里的细分领域龙头企业。
三、 投资建议与盈利预测
（一）财政货币政策双核驱动，行业有望迎来分子+分母端共振
货币政策叠加财政政策，计算机行业有望迎来估值与业绩戴维斯双击。9月24日，一揽子金融政策的出台，旨在稳地产、稳股市、稳经济，包括降准降息、稳地产政策、稳股市政策；11月8日，全国人大常委会办公厅举行新闻发布会，公布10万亿增量财政政策；12月11日中央经济工作会议召开，明确提出了“以科技创新引领新质生产力发展，建设现代化产业体系”的目标。同时，2024年的会议还强调了“开展新技术新产品新场景大规模应用示范行动”和“开展‘人工智能+’行动，培育未来产业”，进一步突出了科技创新的实际应用和未来发展方向。我们认为，计算机行业大部分企业G端收入占比较高，本次是近年来支持化债力度最大的措施，地方政府债务风险缓解有助于为数字基建等基础设施提供充裕资金支持，带动行业现金流边际改善，叠加美联储降息周期下，“分子端”与“分母端”共振，有望进一步抬升行业整体估值中枢水平。
1.分母端
美联储开启降息周期，进一步打开国内货币宽松空间。美联储于2024年9月18日开启降息周期，将联邦基金利率目标区间下调50个基点，降至4.75%—5.00%这也是美联储自2020年3月疫情时期后的首次降息，也标志着货币政策由紧缩周期向宽松周期的转向。反观国内一直处于货币宽松的周期之内，预计仍有降息预期，国内货币政策空间有望进一步打开。
美联储降息周期开启对于市场影响主要体现在流动性上，具体可以表现为短期流动性影响和长期流动性影响：
1）短期影响:
降息使得市场上资金的流动性增加，部分资金会流入股市，短期内可能推动股市上涨。例如，2020年为了应对新冠疫情带来的经济冲击，美联储一个月内降息150BP，随后纳斯达克指数先是下跌，随后不断创出新高。此外，降息政策的出台可能引发市场的短期波动和不确定性，投资者会对经济前景和企业盈利进行重新评估，导致股市短期内的波动加剧。
2）长期影响：
长期来看，降息能够有效刺激经济增长和提高企业盈利水平，对股市和科技板块都有强刺作用以及积极影响：回顾1995年美联储为实现“软着陆”提前降息，把基础利率从6%降到5.25%，美国经济形势向好，就业市场稳定，随后美股开启了长达十多年的牛市，其中科技板块涨幅表现尤其突出。
复盘历史上美联储降息对整个科技板块的影响，千禧年后我们可以将美联储降息分成五个阶段：
第一阶段（2001.1-2003.6）：发生在2001年互联网泡沫破灭后美联储降息，纳斯达克指数大幅下跌，跌幅超过60%，同期沪深300跌幅6.82%，计算机等科技股表现不佳。
第二阶段（2007.9-2008.12）：发生在次贷危机期间，美联储开始大幅降息，纳斯达克指数一路下跌，沪深300区间跌幅达到63.73%，同期计算机等科技股也呈现下跌趋势。
第三阶段（2019.8-2019.10）：发生在中美贸易摩擦期间，为了防止贸易摩擦引起的经济衰退，美联储降序75个基点，科技板块表现较为强势。
第四阶段（2020.3.3-2020.3.16）：为了应对新冠疫情对经济带来的冲击，美联储不到一个月时间内大幅降息150个基点，纳斯达克指数随后不断创出新高，虽然美联储降息期间A股小幅下跌，但先抑后扬，开启了一轮科技股小牛市。
第五阶段（2024.9-至今）：本次降息是出于一种引导预期和预防式降息，实施货币政策的主要目标是为了实现就业最大化与物价稳定，本次降息开启后，伴随国内出台“9.24”一揽子政策，市场出现了大幅反弹，计算机等科技指数明显跑赢大盘指数。
回顾历次货币宽松阶段，利好科技股估值，相关板块估值中枢水平有望抬升。虽然历次降息科技股表现涨跌不一，但本次美联储降息空间仍然较大，国内货币政策仍有较大空间，计算机等科技板块有望迎来分母端持续改善。
2.分子端
计算机公司G端客户较多，营收占比较大。从营收端来看，计算机公司营收结构中G端政府客户贡献较大，2023年受到公共部门财政支出放缓以及G端业务的主动调整，计算机相关上市公司整体承压。
专项债将支持前瞻性、战略新兴产业基础设施，推动新质生产力发展。财政部表示，将研究扩大专项债使用范围，健全管理机制。扩范围方面，一是将研究完善专项债投向清单管理，增加用作项目资本金领域，二是用好专项债支持收购存量商品房用作保障型住房，三是合理支持前瞻性、战略性新兴产业基础设施，推动新质生产力加快发展。当前全球科技创新高度活跃，新一轮的科技革命和产业创新正在途中，发展新质生产力也是提升我国国际竞争力的重要支撑。战略性新兴产业和未来产业作为形成和发展新质生产力的重点领域，中长线配置价值突出。
货币宽松周期下计算机板块企业融资成本降低，有助于推动技术创新与业务拓展。计算机等科技板块通常在降息周期下表现较为突出，主要在与科技企业往往依赖大量研发资金以及研发投入，货币宽松周期下，显著降低了融资成本，有助于科技类企业加大研发并推动业务发展。
财政政策加码有望改善计算机企业现金流，有望增加信息化、数字化项目订单。一方面地方政府债务风险缓解有助于为数字基建等基础设施提供充裕资金支持，计算机相关上市公司有望加速收回应收账款等，带动行业现金流边际改善；另一方面，本次化债是近年来力度最大的措施，专项债将用于支持国家重大战略实施和重点领域安全能力建设，支持大规模设备更新和消费品以旧换新，推动数字经济高质量发展必然带动地方政府相关数字化等信息产业建设，推动行业订单增长，有望带动计算机行业业绩边际改善。我们认为，新质生产力相关政策以及万亿国债+财政专项预算资金双重驱动下，推动党政及行业数字化及信息化需求增长，将带动计算机板块内公司订单增加，同时改善现金流，分子端有望逐步迎来边际改善，行业或将进入景气度上行周期。
（二）投资逻辑及推荐标的
我们认为，伴随美联储降息，全球流动性好转，近几月政策持续加码：1）“924”一揽子金融政策的出台，旨在稳地产、稳股市、稳经济，包括降准降息、稳地产政策、稳股市政策等这些政策的实施，加之证监会提出进一步支持长期资金入市，鼓励并购重组，即将发布《关于推动中长期资金入市的指导意见》和《关于深化上市公司并购重组市场改革的意见》，预计将进一步提升市场活跃度，增强投资者信心；2）全国人大常委会办公厅举行新闻发布会公布增量财政政策，我国将直接增加地方化债资源10万亿元，以大幅降低地方政府的隐形债务总额；3）中央经济工作会议关于科技领域的表述发生变化，更加注重科技与产业深度融合，明确提出了“以科技创新引领新质生产力发展，建设现代化产业体系”的目标。同时今年的会议还强调了“开展新技术新产品新场景大规模应用示范行动”和“开展‘人工智能+’行动，培育未来产业”，进一步突出了科技创新与应用结合的战略地位。基于上，我们建议积极布局以下细分赛道:
1.AI上游算力基础设施
AIGC处于新一轮浪潮发展早期，全球基础大模型持续迭代，从文本到多模态，从通用到垂直，各家AI公司的主流大模型不断进化，正从技术竞赛阶段过渡到应用普及阶段。在GPT-4o的发布会前后，国内外基础大模型厂商第一轮价格战拉开帷幕。伴随大模型价格战进入白热化阶段，推理成本的下降将持续推动 AI 应用加速落地。本轮AI催化全球数字基建新周期。
2.大模型、AI应用、AI代理企业
AI目前在B端降本增效方面已经“初露锋芒”，C端爆款杀手级应用有望陆续推出。近期伴随美股AI软件公司三季度财报的陆续披露，Salesforce、Shopify、Palantir、AppLovin、Innodata等海外AI公司纷纷交出了亮眼的成绩单，营业收入实现了显著增长：AI巨头AppLovin三季度净利润4.34亿美元，同比大增302.75%，Innodata三季报净利润暴增4587.06%，此外Duolingo第三季度实现扭亏，付费订阅用户同比增长60%，充分展示了AI技术在推动业务增长以及降本增效方面的巨大潜力。我们认为，一方面美股核心AI应用公司业绩增长迅猛，进一步强化AI叙事逻辑，目前AI应用实现变现能力主要在数据上游，主要为广告以及提供数据服务领域，短期来看AI应用投资逻辑在于B端“降本增效”，长期来看C端应用将会出现“杀手级”应用，A股AI应用公司建议重点关注：1）B端研发投入较大应用公司：这类公司降本增效潜力巨大，有望迎来利润端边际改善；2）C端如教育、办公、金融等多领域：目前国内AI应用场景较为广泛，在教育、办公、金融将是AI落地的主战场，也是AI落地的最优秀场景，如AI+金融有望受益“技术革新”及“市场扩容”双重利好，货币化能力有望率先验证。AI技术在金融领域的应用越来越广泛，包括智能投顾、风险管理、欺诈检测等，随着技术不断成熟和政策的支持，AI+金融有望成为计算机行业的重要增长点。
3.央国企及信创国产替代产业链
信创产业作为战略性新兴产业，国家不断出台相关政策对行业的发展进行支持。9月黎巴嫩事件再次引发对国产信创供应链安全性问题关注，9月20日，工信部组织编制并发布《工业重点行业领域设备更新和技术改造指南》，针对重点领域，提出加强推动基础软件、工业软件和操作系统的更新换代，预计到2027年完成约200万套工业软件和80万台套工业操作系统的更新换代任务，根据前瞻研究院数据，预计到2029年，中国信创产业市场规模或将达到59054亿元。随着国内外形势的变化，国产软硬件的替代进程有望加速。我们认为，黎巴嫩爆炸事件再次引起对信创供应链及信息化安全的高度重视，随后政策持续发力，推动信创产业国产化加速渗透，而央国企无论在资源整合还是重组等方面具备发展信创产业先天优势，伴随信创迎来关键加速期，未来国产基础软硬件、操作系统、中间件等有望招标加速。
4.数据要素产业链
数据要素是数字经济的核心资源，随着数据市场化建设的完善，数据要素的价值有望充分释放。根据工业和信息化部网络安全产业发展中心预计，到2025年，中国数据要素市场规模将突破2000亿元人民币，五年复合增长率超过25%。政府对于科技创新和信息技术的重视，为计算机行业提供了强有力的政策支持。今年年初1月4日，国家数据局等17部门联合印发《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》，聚焦十二个行业场景化落地，充分发挥数据要素乘数效应，有望推动公共数据授权运营，随着数据要素顶层设计细化完善，有望驱动数据要素基础设施建设加快，赋能行业释放数据要素应用价值，重点关注产业链中1）央企背景数据要素运营商；2）地方国资背景数据运营商；3）数据持有商。
四、 风险提示
（一）宏观经济增长不及预期风险
计算机行业下游客户覆盖全行业，若宏观经济发展不及预期，将影响下游客户收入及资本开支，存在宏观经济增长不及预期造成计算机行业需求羸弱，进而影响带来行业内公司业绩不及预期风险。
（二）供应链风险
计算机行业是高技术行业，上游基础设施等环节需要供应链配合，外部环境变化可能导致供应链风险。
（三）政策推进不及预期风险
计算机板块中细分领域如人工智能、数据要素、信创等受到产业政策影响较大，若政策推进进度缓慢，存在行业内上市公司订单不及预期风险。
（四）技术发展不及预期
计算机行业研发具有一定复杂性，涉及到众多技术环节与学科交叉，人工智能算法研发可能遇到瓶颈，若难以在短时间内取得重大突破，将影响到上下游产业与产品推进进度。
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本文摘自：中国银河证券2024年12月27日发布的研究报告《AI Agent繁荣时代开启，科技内需迎新篇章—— 2025年计算机行业年度策略报告》
分析师：吴砚靖、邹文倩、李璐昕
研究助理：胡天昊
