2024年海外科技行业2025年年度策略：全球巨头持续加码，受益于AI算力及应用大发展

来源：长城证券
发布时间：2024/12/10
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海外科技行业2025年年度策略：全球巨头持续加码，受益于AI算力及应用大发展。美股指数强势上涨，AI科技产业链维持高景气。截至12月5日，2024年纳斯达克指数上涨33.65%，标普500指数上涨28.33%。2024年美股指数整体仍然呈现增长较为强劲的趋势，英伟达、微软、谷歌、苹果、特斯拉、Meta和Amazon年初至12月5日收盘日涨跌幅分别为201.32%、17.94%、26.20%、30.90%、44.08%、77.24%及45.51%。自2023年进入AI发展及投资大浪潮以来，纳指汇聚英伟达、微软、谷歌、苹果、特斯拉、Meta和Amazon在内的“美股七姐妹”...

一、美股指数及主要标的走势复盘

纳斯达克指数复盘

2024年初至12月5日纳斯达克指数上涨33.65%，标普500指数上涨28.33%。2024年美股指数整体仍然呈现增长较为强劲的趋势，自 2023年进入AI发展及投资大浪潮以来，纳指汇聚英伟达、微软、谷歌、苹果、特斯拉、Meta和Amazon在内的“美股七姐妹”，伴随生成式AI的快速发展，不断攀高。

11月8日，美联储议息会议决定调降联邦基金利率25bp至4.5%-4.75%区间。9月会议看来，美联储对就业相对乐观，对通胀也仍有掌控。美国经济软着陆仍是基准情形，美联储或还有降息空间，叠加人工智能热潮仍为大势所趋，纳指反弹上升动力充足。

全球头部GPU供应商-NVIDIA 2024年股价走势复盘

英伟达作为全球最大的GPU供应商，在AI强劲需求的带领下，已经逐步成为全球科技行业的核心引领者。 2023至2024年以来，英伟达股价一度攀高，不断创造新的历史高位。2024年6月，公司发布“1拆10”拆股方案后，投资者市场信心不断提升，公司股价上涨至135.58美元。同时，公司依靠数据中心及游戏业务的强势增长，持续刷新业绩表现。FY25Q3财报披露后，公司业绩虽仍表现出近翻倍增长，但股价经历了短暂下跌。在极度高涨的AI预期下，英伟达股价创下历史高点，在2024年6月18日收盘以3.33万亿美元市值超越苹果及微软，成为全球市值第一。

英伟达在全球AI GPU中占据核心地位，FY25Q3财报后其CFO表示，Blackwell计划本季开始出货，未来一年将加快步伐，预计到FY2026需求将超过供应，推理需求不断增加将推动芯片需求持续增长。以微软、谷歌、亚马逊为代表的云厂商仍保持较高的AI投资，英伟达Blackwell等产品将随着云厂商军备竞赛节奏持续释放，推动业绩持续提升。

全球领先云厂商-GOOGLE & MICROSOFT 2024年股价走势复盘

谷歌FY24Q3营收达883亿美元，同比增长15%；谷歌云业务收入增长强劲，由谷歌云平台的人工智能基础设施、生成式人工智能解决方案以及核心GCP产品的增长推动。公司AI产品及平台的推广有效的带动了公司云计算及搜索方面的业务收入，AI相关的资本开支在Q4将保持原有水平的基础上，在2025年预计小幅加码增长，继续巩固AI效应带来的市场动力。

2022年OpenAI推出ChatGPT大模型，直线拉升人工智能发展浪潮。微软的AI布局从投资OpenAI开始初见成效，Microsoft Azure提供OpenAI优先访问权；Copilot持续推动GitHub业务的增长，GitHub的FY2024全年营收已达到20亿美元，其中Copilot占据今年收入增长的40%以上。微软表示截至FY24Q4 GitHub Copilot的业务规模已经超过了收购Github当时的规模，AI持续提振微软软件应用程序的发展。

APPLE & TESLA 2024年股价走势复盘

Apple FY24Q4营收949.3亿美元，同比增长6.07%；净利润为147.36亿美元，同比下降35.81%。iPhone中国区季度销量同比小幅下降，每年的新机换机潮热度较往年有所下降。2024年5-7月苹果股价一路走高，但6月WWDC大会公司公布人工智能“Apple Intelligence”后股价走跌，Choice数据显示，6月10日美股收盘苹果股价跌1.91%。但全球AI热潮仍带动头部玩家稳步上涨。2024年9月苹果推出第一代AI手机iPhone16系列，Counterpoint数据显示，在中国市场，与去年 iPhone 15系列发布前三周的销售相比，iPhone 16系列销量有所增长。市场对AI的追随度仍居高不下，苹果作为手机及PC端的全球领先者，也将在AI浪潮中持续领异标新。

2024年以来，特斯拉在中国市场多次进行降价活动，FY24Q3业绩会上，马斯克表示Tesla计划2025年上半年开始推出更实惠的车型，加上激励措施，电动汽车的价格将“低于3万美元，这是一个关键门槛”。同时，今年9月特斯拉官方账号宣布，预计2025年Q1在中国和欧洲推出FSD系统，但有待监管部门批准。马斯克的AI版图从特斯拉FSD到机器人，再逐步扩展至大模型xAI，从硬件到软件，或将致力于打造全资助体系的人工智能生态系统。

二、大模型方兴未艾，应用端市场广阔

人工智能经历低谷与繁荣后迎来爆发增长阶段

据艾瑞咨询显示，人工智能技术的发展历程可分为三个阶段： 1. 推理期：20世纪50年代到70年代初，人们认为如果能赋予机器逻辑推理能力，机器就能具有智能。 2. 知识期：20世纪70年代，人们意识到人类之所以能够判断、决策，除了推理能力外，还需要知识，大量专家系统在此时诞生。随着研究向前进展，专家发现人类知识无穷无尽，且有些知识本身难以总结后交给计算机，于是一些学者诞生了将知识学习能力赋予计算机本身的想法。 3. 机器学习期：20世纪80年代，机器学习直正成为一个独立的学科领域、相关技术层出不穷，深度学习模型以及 AlphaGo增强学习的雏形-感知器-均在这个阶段得以发明。随后由于早期的系统效果的不理想，美国、英国相继缩减经费支持，人工智能进入低谷。80年代初期，人工智能逐渐成为产业，但又由于5代计算机的失败再一次进入低谷。2010年至今相继在语音识别、计算机视觉领域取得重大进展，围绕语音、图像等人工智能技术的创业大量涌现，从量变实现质变。

全球AI市场快速升温，新AI应用不断涌现

经过2023年的爆发式增长，2024年AI应用市场更加成熟。得益于头部应用的强势增长，2024年1-8月全球AI应用收入同比激增51%至20亿美元，据SensorTower数据显示，预计2024年全年收入将达到33亿美元。AI应用广泛被全球各地用户下载使用，但收入主要来源于北美市场。北美市场贡献了47%的全球AI应用总收入，是AI应用盈利最高的市场。

2023年是全球AI+Chatbot应用爆发的一年，下载量相比2022年增长超过14倍，接近6亿次。2024年1-8月， AI+Chatbot应用下载量突破6.3亿次，超出2023年全年水平。2024年前8个月，全球AI+Chatbot应用内购收入接近5.8亿美元，已经超过2023年全年的1.5倍之多。据Statista，AI市场覆盖了众多行业，从供应链、市场营销、产品制造、研究、分析等都是在某种程度上将人工智能融入其业务结构的领域，聊天机器人、图像生成AI和移动应用程序都是未来几年AI发展的主要趋势。

AI逐步向多模态转变

随着海外科技巨头大模型的不断发展迭代，大模型逐步向多模态发展。多模态模型是一种机器学习模型，能够处理来自不同模态的信息，包括图片、视频和文本。据36氪研究院数据，相比单模态，多模态大模型在输入输出端的优势明显：不同模态的输入数据具有互补性，多元训练数据输入有助于通用大模型能力的快速扩展，多模态数据输入使用门槛更低和数据损耗更少，同时也能够大幅提升使用者的应用体验；多模态数据的输出则省去了多模型的整合，更容易实现商业落地。

现阶段，基于Transformer结构的预训练模型是多模态大模型的主流训练方式。如谷歌的GEMINI，就是在不同的模态上进行预训练，利用额外的多模态数据进行微调以提升其有效性。我们认为，一方面，随着深度学习、计算机视觉等技术的不断成熟，AIGC的生成质量、速度和效率等方面能力将进一步提升；另一方面，多模态大模型将与如自然语言处理技术、虚拟现实、增强现实、数字孪生等更丰富的技术融合，拓展如自动驾驶、药品研发、安防等更多应用场景的同时，为用户提供更丰富的解决方案，满足越来越多用户需求。如在自动驾驶领域，AIGC技术可创造更多合成数据，弥补真实数据不足的缺陷，加速仿真场景的搭建，提升仿真测试效率。

三、AI技术推动智能汽车、机器人等产业发展

自动驾驶逐阶布局，带动高算力芯片需求

自动驾驶系统以L1、L2（辅助驾驶）为主，L3开始逐渐渗透，部分公司开始布局L4，L5，随着功能进阶，高算力芯片，自动驾驶域控制器需求将提升。

FSD V13即将发布，自动驾驶ChatGPT时刻来临

根据TeslaNorth，3月12日特斯拉在北美地区全面推送FSD V12.3版本，该版本被马斯克描述为可以成为“V13”的重大版本更新，据特斯拉自动驾驶软件总监Ashok Elluswamy称，这是第一个使用端到端神经网络的FSD版本，即从原始摄像视频和车辆运动学直接控制并驱动车辆。截至4月5日，特斯拉宣布其FSD累计里程超过10亿英里。

应对日常复杂场景：根据海外路测反馈来看，V12面对环岛通行、停车场绕行、单行道窄路会车、通用及异形障碍物避障等场景都可以顺利处理，并比V11新增了掉头、靠边停车、泊入车位等功能，基本覆盖了日常大多数使用场景。交互方面更加拟人：V12在驾驶决策以及速度控制上更加顺滑，比如对骑行人/路边双闪车/前方左转车等情况，V12在绕行的时机与幅度、是否减速让行以及减速的具体程度等细节上，更加流畅自然。L4能力初步显现： V12展现出可以短暂脱离导航地图的指引，基于纯视觉信息，根据实际的行车情况进行决策控制。

马斯克举办Robotaxi Day，自动驾驶商业化加速落地

2024 年 10 月 11 日，马斯克举办Robotaxi Day的演示活动，Robotaxi终亮相。创新点：无人驾驶出租车被命名为Cybercab没有方向盘或踏板，设计充满未来感，车门像蝴蝶翅膀一样向上打开，车舱很小，只能容纳两名乘客。值得注意的是，这辆车完全没有插头，通过感应充电无线充电。而且依旧采用纯视觉的 FSD方案，并没有使用任何激光雷达；生产时间：特斯拉计划明年在德克萨斯州和加利福尼亚州推出全自动驾驶汽车， Cybercab 将于 2026 年投产，最晚可能要到2027 年。但是用户可以提前用Tesla现有车型体验到无人驾驶出租车。同时，马斯克表示FSD 驾驶水平比人类高得多，安全水平可超人类驾驶十倍左右。目前特斯拉有数百万辆车在接受训练，通过收集不同数据进行优化，以实现更高安全性。这套解决方案基于 AI 和计算视觉，无需昂贵设备，生产成本低。马斯克对 FSD 产品推出时间线乐观，明年在德州和加州希望推出完全无人监督的 FSD，2026 年或 2027 年之前 Model 3 和 Model Y 将实现无人监督的 FSD。在 Cybercab 的发展路线上，未来所有车都会有不错的 FSD 能力。马斯克表示，如果支持完全自动驾驶，可以将汽车的使用率提高5倍甚至10倍。

全球机器人市场规模庞大，持续看好产业链相关板块投资机会

根据中国电子学会数据显示，2022年全球机器人市场规模预计达到513亿美元，2017至2022年的年均增长率达到14%。预计到2024年，全球机器人市场规模将有望突破650亿美元。据乐睛智库，人型机器人产业的发展可能会基于现有的成熟工业机器人产业链。在关键组件方面，人型机器人与现有机器人在构成上非常相似，主要由驱动系统（包括伺服系统和减速器）、控制系统（控制器）和各种传感器组成。其中，减速器的成本占比最高，可达40%的毛利率。其次是伺服系统和控制器，毛利率分别为35%和25%。从传感器方面来看，与环境感知和导航有关的自动驾驶传感器，如激光雷达，在未来可能有较大潜力受益。

四、AI向端侧持续变革，加速各使用场景落地

混合AI对生成式AI规模化扩展至关重要，AI端侧为发展的下一阶段

终端侧AI能力是赋能混合AI并让生成式AI实现全球规模化扩展的关键。在生成式AI出现之前，AI处理便持续向边缘转移，越来越多的AI推理工作负载在PC、手机、可穿戴设备、学习机、办公本、音箱及各种智能配件等其他边缘终端上运行。混合AI指终端和云端协同工作，在适当的场景和时间下分配AI计算的工作负载，以提供更好的体验，并高效利用资源。在一些场景下，计算将主要以终端为中心，在必要时向云端分流任务。由于AI推理的规模远高于AI训练，推理成本将随着日活用户数量及其使用频率的增加而增加，因此在云端进行推理的成本极高，混合AI有效解决了这个问题，能够在全球范围带来成本、能耗、性能、隐私、安全和个性化等优势。

AI PC：云端+本地端协作，丰富PC使用场景

2015年，厂商开始积极探索智能PC的使用场景，主要从应用场景出发，如：人机交互，包括语音智能唤醒、免接触式场景和开盖开机等功能。然而受限于成本和算力，推进速度较为缓慢。例如，为了实现PC端智能化的自然语言交流（NLP），单在硬件成本上至少需要额外付出约2.7美元来满足精确的语音录入与处理功能，大大增加了厂商的成本压力。随着AIGC的迅速发展，新的解决方案逐渐显现：云端+本地端协作，利用云端的大数据处理能力丰富本地端的PC 使用场景，依托于云端算力来提升本地性能平衡，大大助力智能PC向AI PC的方向进一步转化，提供更多的应用场景。同时操作系统、软件生态系统、应用等的搭建与支持也不断提高，AI技术也将会在更多的领域得到应用和发展。