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核心观点
今年以来AI引领TMT大放异彩，程序CHATGPT，是AI大模型里程碑式的胜利。
3、板块：2013年创业板引领，2023年将是科创板引领
板块维度，2013年的创业板和2023年的科创板具备相似性。对创业板和科创板归一化处理后，早期指数走势呈现强相似度。
创业板自2009年10月推出，消化三年估值后，创业板牛市自2012年12月启动，2013年涨幅超80%。科创板自2019年6月推出，消化三年估值后，科创板牛市自2022年5月启动，个股率先展开有序上涨，2023年以来指数开始表现。详见2022年6月《再论科创板：小荷初露尖尖角》。
“历史会重演，但不会简单重复”。这种表观现象的背后，内核在于产业分布的鲜明时代感，也即2013年创业板映射了互联网崛起而2023年科创板映射了数字经济崛起，与此同时，次新属性又强化了两者估值水平和基金持仓变动的规律性。
具体来看，类似于创业板，科创板牛市的底层逻辑在于是一批上市约三年左右的次新。从次新股维度，A股存在一个明显规律，无论是2013年至2015年牛市，还是2019年至2021年牛股，次新股往往是牛股沃土。原因在于，次新股具备鲜明的时代感，每个阶段的次新股往往是彼时产业转型的缩影。从上市时间维度，结合我们在《远端次新，被忽视的金矿》的分析，新股上市后2-3年往往以消化估值为主，消化近三年估值后微观层面将迎来大非解禁和IPO募投项目投产等催化。
反映到表观数据，2023年科创板与2013年创业板在估值变动、基金持仓、指数走势等高度相似，且盈利表现较创业板更优。
4、节奏：低估值和低持仓，政策产业盈利共振驱动上涨
近期数字经济产业链的持续上涨，看似突兀，实则有其合理性。一方面，就进攻基础而言，TMT经历了持续调整后，估值水平和基金持仓处在历史低位。另一方面，就进攻催化而言，2023年数字经济迎来政策催化、产业浪潮、盈利反转的三重催化。
我们认为，本轮TMT不是阶段主题，而是大切换的初期。十年一轮回，AI将引领TMT大切换，科创板是引领板块。
5、线索：数字经济纵深演绎，重视数据要素和人工智能
数字经济重点关注AI和数据两大领域。其中，AI关注芯片算力、深度学习框架、深度学习大模型、应用和通信等，相关个股梳理见报告。
风险提示：AI相关领域产业进 展低于预期；美国的银行业流动性风险超预期。
正文
1、十年一轮回，2023年AI将引领TMT大切换
自本轮新繁荣牛市底部以来，大势维度我们在重要拐点都鲜明提示，2022年10月30日《把握反弹窗口》，2022年12月25日《牛市开端：底部右侧，坚定看多》，春节提示波动率放大，2023年3月6日《势已起，港股进击仍在途》，2023年3月19日《新一轮上涨开启》。
今年以来，AI引领TMT大放异彩，计算机、通信、传媒涨幅超30%，站在当前如何理解本轮TMT行情，仅仅是阶段性主题还是大切换的初期，本篇报告将借助2013年对比从市场、产业、板块和节奏对本轮TMT行情进行分析。
我们认为，十年一轮回，AI引领TMT大切换，科创板将是引领性板块。
2、市场：大势层面牛市初期，风格层面新兴成长占优
就市场特征而言，当前和2013年的大势和风格具备相似性，一则大势维度新一轮短周期主导下都处在牛市初期，二则风格维度弱复苏背景下成长占优。
就大势而言，A股在库存周期主导下存在规律性的3至4年牛熊周期，虽然市场运行的方向由经济主导，但市场底通常领先经济底，而市场底往往出现在剩余流动性（M2增速-名义GDP增速）由负转正期间。
回顾2013年，剩余流动性于2012Q1由负转正，以创业板为引领性指数，市场自2012年1月进入筑底期，并于2012年12月结束筑底转折向上。换言之，2013年是新一轮牛市的开端。
展望2023年，剩余流动性于2022Q1由负转正，以科创板为引领性指数，市场自2022年4月进入筑底期，并于2022年12月结束筑底转折向上。换言之，2023年是新一轮牛市的开端。
就风格而言，2000年以来风格运行的核心特征是“不切则已，一切数年”，原因在于主导风格的核心在于产业趋势，产业趋势往往是5-7年的大级别趋势。
复盘2000年以来历史，2002年至2007年重工业主导下价值股占优，2008年至2015年智能手机硬件和应用主导下成长股占优，2016年至2020年表现最为突出，而后4月起，在传媒板块整体快速上行的背景下，影视院线内龙头个股累计涨幅加速扩大；三则，就游戏来看，行业内龙头个股在2013年4月附近开启第一波快速上涨，而后多在重大重组复牌后开启第二波快速上涨，典型如游族网络、掌趣科技；四则，就广告营销来看，其前期上涨表现相对弱于游戏和影视院线，快速上涨阶段在6月前后才逐渐清晰化。
展望2023年，数据和AI引领的数字经济同样迎来政策和产业的共振。
一方面，政策维度，数字经济催化剂密集。2022年国务院印发《“十四五”数字经济发展规划》和《关于加强数字政府建设的指导意见》，2023年2月中共中央、国务院印发《数字中国建设整体布局规划》，2023年3月在十四届全国人大一次会议中通过了包含“组建国家数据局”，“推进数字中国、数字经济、数字社会规划和建设”等内容的《国务院机构改革方案》。
另一方面，产业维度，OpenAI于2022年11月30日推出人工智能聊天机器人程序ChatGPT，是AI大模型里程碑式的胜利，带来了AI 的“iPhone 时刻”。
具体来看，ChatGPT一经推出就受到资本和市场的热捧。一则，根据Sensor Tower统计，在推出短短两个月后，ChatGPT月活跃用户即达1亿，成功击败Tik Tok（9个月）成为历史上用户增长最快的消费级应用；二则，资本市场上，年初以来AIGC指数已累计上涨56%，海天瑞声（+225%）、万兴科技（162%）、鸿博股份（159%）、三六零（157%）、拓尔思（145%）等个股涨幅更是超过100%。
4、 板块：2013年创业板引领，2023年将是科创板引领
科创板是我们战略重视并推荐的板块，代表成果有《科创宝典》和《科创板牛市》系列。2022年12我们发布新繁荣牛市系列第一篇《科创的黄金时代》，重点提示2023年科创板的战略性机会。
除了大势、风格、产业维度的共性，在引领性板块上，2013年的创业板和2023年的科创板同样具备相似性。
创业板自2009年10月推出，消化三年估值后，创业板牛市自2012年12月启动，2013年涨幅超80%。
科创板自2019年6月推出，消化三年估值后，我们认为科创板牛市自2022年4月启动，自2022年4月以来个股已展开有序上涨，今年以来指数开始表现。详见2022年《再论科创板：小荷初露尖尖角》。
就驱动逻辑来看，类似于创业板，主导科创板牛市的底层逻辑在于是一批上市约三年左右的次新。从次新股维度，A股存在一个明显规律，无论是2013年至2015年牛市，还是2019年至2021年牛股，次新股往往是牛股沃土。我们认为原因在于，次新股具备鲜明的时代感，每个阶段的次新股往往是彼时产业转型的缩影。从上市时间维度，结合我们在《远端次新，被忽视的金矿》中的分析，新股上市后的2-3年往往以消化估值为主，消化近三年估值后微观层面将迎来大非解禁和IPO募投项目投产等催化。
因此，反映到表观数据上，当前科创板与2013年创业板在估值变动、基金持仓、指数走势等维度高度相似，且科创板盈利表现更优。
4.1 产业维度
2013年创业板映射了彼时互联网产业崛起，当前的科创板映射了数字经济的崛起。
针对科创板，产业分布集中于新一代信息技术产业（40%）、生物产业（21%）、高端装备制造产业（16%）内，与当前发展数字经济、先进制造业的大背景高度呼应。
4.2 估值维度
由于次新股属性，科创板和创业板初期的估值变动具备相似性。
创业板自2009年10月推出，于2011年集中消化估值，并于2012月12月PE-TTM降至27倍，板块估值见底，而后迎来了长达近三年的牛市行情。
科创板自2019年6月推出，并于2020年7月至2022年4月集中消化估值，2022年4月底科创板PE-TTM降至31倍，与创业板见底时估值基本接近，估值见底后科创板于2022年4月开始转折向上。
4.3 盈利维度
从创业板和科创板推出后的盈利情况来看，科创板整体相对于创业板表现更优。
就创业板而言，其归母净利润增速自第一年（2009年）起持续下滑，直至第四年才触底回升。
就科创板而言，其归母净利润增速在上市第一年（2019年）至第四年期间持续提升。同时，根据Wind一致盈利预测，截至3月22日，2023年科创板整体归母净利增速预计为64%，2024年预计为39%，延续高位增长。
4.4 持仓维度
以基金重仓股为测算口径，在创业板成立的前三年，板块基金配置比例一直处于较低的水平，2010年至2012年期间基金配置比例持续低于5%，与现阶段研究所《ChatGPT研究框架——AIGC算力时代系列报告》，AIGC领域细分机会在于芯片算力、深度学习框架、深度学习大模型、应用和通信。
【芯片算力】AIGC拉动芯片产业量价齐升。①量端，AIGC带来的全新场景+原场景流量大幅提高；②价端，对高端芯片的需求将拉动芯片均价。看好国内GPU、CPU、FPGA、AI芯片及光模块产业链 。
相关公司：海光信息、景嘉微、龙芯中科、中国长城、安路科技、复旦微电、紫光国微、寒武纪、澜起科技、德科立、天孚通信、中际旭创。
【深度学习框架】深度学习框架是人工智能算法的底层开发工具，是人工智能时代的操作系统，当前深度学习框架发展趋势是趋于大模型训练，对深度学习框架的分布式训练能力提出了要求，国产深度学习框架迎来发展机遇。
相关公司：百度、海天瑞声、商汤科技、微软、谷歌、Meta。
【深度学习大模型】ChatGPT是基于Open AI公司开发的InstructGPT模型的对话系统，GPT系列模型源自2017年诞生的Transformer模型，此后大模型数量激增，参数量进入千亿时代，国内百度也发布了ERNIE系列模型并有望运用于即将发布的文心一言对话系统，未来国内厂商有望在模型算法领域持续发力。
相关公司：百度、科大讯飞、商汤科技、谷歌、微软。
【应用】ChatGPT火爆全球的背后，可以窥见伴随人工智能技术的发展，数字内容的生产方式向着更加高效迈进。ChatGPT及AIGC未来有望在包括游戏、广告营销、影视、媒体、互联网、娱乐等各领域应用，优化内容生产的效率与创意，加速数实融合与、阅文集团、捷成股份、视觉中国、风语筑、中文在线、三七互娱、吉比特、天娱数科。
【通信】AIGC类产品未来有望成为5G时代新的流量入口，率先受益的有望是AIGC带来的底层基础算力爆发式增长。
相关公司：包括算力调度（运营商）、算力供给（运营商、奥飞数据、数据港）、算力设备（浪潮信息、联想集团、紫光股份、中兴通讯、锐捷网络、天孚通信、光库科技、中际旭创、新易盛）、算力散热（英维克、高澜股份）。
6.2 重视数据
在数据产业链相关政策的推动下，数据要素正式开启产业化大时代。
近期，国务院机构改革方案推出，拟 组建国家数据局，负责协调推进数据基础制度建设，统筹数据资源整合共享和开发利用，统筹推进数字中国、数字经济、数字社会规划和建设等。
同时，中共中央、国务院印发《数字中国建设整体布局规划》，重点落实了建设节奏、布局框架、落实机制，将数字基础设施和数据资源列为数字中国建设两大基础，重点建设内容围绕信创和数字经济两条主线展开。
此外，杭州、深圳、新疆维吾尔自治区、苏州市、厦门经济特区、贵州省等陆续发布并实施了数据治理相关条例，各项政策的出台为数据要素的发展提供有力的法治规范和制度支持，培育了良好的外部环境。
结合行业，相关公司有山大地纬、易华录、深桑达A、云赛智联等。
参考浙商证券研究所《数据要素行业周报：政策发力布局顶层设计，数据要素市场受益持续走高》。
7、风险提示
1、 AI相关领域产业进展低于预期；
2、 美国的银行业流动性风险超预期。
