人工智能：从遥不可及到投资主线（中）

作者：图图、Ryan、小鲨鱼

今天是我们人工智能系列的第二章节，主讲的是构成AI运算体系的大脑和四肢。在昨天那篇文章中，拓维信息 今天以非常强势的姿态水下拉到涨停单日获利15%


最为可惜的是今天这篇中段涉及到边缘计算的南凌科技已经提前启动了，两天暴拉40%+，因为文章精耕细作的缘故痛失一块大肉，不然推荐了拓维和南凌的初稿本周一就已经交到我手上了，昨天才刚改完。也侧面验证了Ryan和小鲨鱼这两位研究团队成员在细分领域找龙头的敏感性

文章肯定还是要保质保量出品，不可能甩两个代码就急急忙忙扔出来，有违我们的初衷，但整体从写到改的进度会加快，之前两三周出一篇精品原创研报，后续如果遇到新热点，应该会在一周之内全速开动挖机写出来，比如这两天愈发升温的苹果 MR头显将带来的变革，预计下周也会出篇长文来系统性介绍

AI也好，MR头显也好，都是人类未来崭新的生活方式，我们的目标就是走在黑科技的最前沿，从价值洼地中淘金

存储——人工智能的大脑

存储在人工智能的发展中同样也起到了至关重要的作用。它的作用就如同是人工智能大脑的记忆单元，储存着AI的经验和知识。没有足够的存储空间，AI就无法进行复杂的计算和学，就像人没有记忆一样，将无法吸收新知识、形成经验和做出决策。

首先，AI需要大量的数据才能进行训练和学，而这些数据需要储存在某个地方。而这些存储数据能够让AI能够触及得到，从而发挥其学和预测能力。其次，训练好的AI模型也需要存储。这些模型可以非常庞大，尤其是当我们讨论深度学网络时。例如，一个大型的神经网络可能需要数百GB甚至数TB的存储空间。

随着AI的快速发展，存储需求也在不断增长。不仅需要更大的存储空间，也需要更高的存储速度和更低的延迟，以便快速读写大量数据。

5月21日，网络安全审查办公室对美光公司在华销售的产品进行了审查，并指出该公司产品存在严重的网络安全问题隐患。鉴于此，我国关键信息基础设施运营者被要求停止采购美光公司的产品。与此同时，国内主导存储芯片市场的长江存储也正式宣布对闪存产品进行3-5%的涨价。对美光的限制进口以及存储芯片的涨价，能够相信国内对存储芯片国产化替代有着不错的进展，起码有着自给自足的能力。美光事件也有望促进存储芯片本土化趋势的加速发展。

之前我们曾经在半导体专题中数次科普了德明利 和佰维存储 ，并且这两家公司自分享后至今都有着显著的涨幅。如果您对这两家公司感兴趣，可以回顾之前的专题进行详细了解，点击星球精华里面的文章，在半导体专栏里有。此外，还有其他优秀的存储公司值得关注——

北京君正（300223）

公司主要产品线包括微处理器芯片、智能视频芯片、存储芯片、模拟与互联芯片。根据公司2022年Q4财报的数据，存储芯片占据公司营业收入的74.92%，营业收入为40.55亿。


财务报表显示，近两年的净利润在2020年之后有着飞跃式增长。


在人工智能的驱动下，对君正的业绩预期也有所提高。目前存储的几家除了长江没上市，德明利和佰维存储已经涨到相对高位，所以不进行太多的专题科普，怕有的人脑子一热就去高位拿筹码了。很多好票也需要在低位的时候择机进入才能讲利润最大化。

边缘计算——人工智能的快……快递站？

边缘计算不是新东西了，我们在2018年甚至更早就已经开始在做相关标的，但是这玩意儿比较前沿，之前科普得比较少，今天既然要系统介绍人工智能全体系就把它顺带放进来。

这是一种计算模式，它将数据处理任务从中心化的数据中心或云迁移到离数据源更近的地方，如物联网(IoT)设备或本地数据中心，即"边缘"。通过在数据产生的地方进行计算，边缘计算可以减少数据传输的延迟时间，提高应用的响应速度，同时减少对网络带宽的需求。

大家住的地方有快鸟驿站或者其他收快递的集散点吧？边缘计算差不多就这个意思，由配送公司投送到快递站点，辐射周边几个小区，这样大家收发快递就便捷不少，也省去了快递员挨家挨户敲门询问的工作量

在人工智能的发展中，边缘计算的重要性正在日益增大。随着人工智能应用的快速发展，例如自动驾驶、智能制造、物联网设备等，产生了大量的数据。这些数据需要快速处理和响应，但是将所有数据传输到云端进行处理会消耗大量的时间和带宽，这是不可接受的。因此，越来越多的数据处理任务需要在边缘完成，这就是边缘计算的价值所在。

这种快速响应的能力尤其重要。比如在自动驾驶汽车中，汽车需要能够立即响应周围环境的变化，例如突然出现的行人或其他车辆。如果所有的数据都需要发送到云端进行处理，那么响应速度可能就会太慢，无法满足实时性的需求。但是，如果汽车能够在本地（也就是"边缘"）进行数据处理，那么它就能够实现快速响应，从而确保行驶的安全。

此外，边缘计算也有助于数据的隐私和安全性。通过在数据源处进行数据处理，可以减少数据的传输，从而减少数据泄露的风险。

移远通信（603236）

移远是英伟达 的合作伙伴，公司通过与英伟达的Jetson AGX Orin平台结合，实现了5G通信+AI边缘计算能力。此外，近期高通 副总裁表示，高通正在从一家通信公司过渡到一家智能边缘计算公司。“随着连接设备和数据流量加速增长，叠加数据中心成本攀升，不可能将所有内容都发送到云端。“这一讯息对于移远也可作为利好。


移远的基本面也算不错，年净利润也高于平均行业水平，从财报里可以明显看出来近几年的利润以倍速逐年上升。

南凌科技（300921）

南凌是VMware大中华区核心合作伙伴。VM是一家全球领先的虚拟化和云计算解决方案提供商。它的核心产品是一系列的虚拟化软件和服务，包括计算、网络和存储虚拟化解决方案。虚拟化是一种技术，可以让一个物理设备，如一个服务器，运行多个独立的虚拟环境，每一个环境看起来都像一个独立的物理设备。这种技术可以提高硬件的利用率，降低成本。

其中，VMware的旗舰产品，vSphere，是一种服务器虚拟化平台。vSphere可以让IT管理员创建和管理虚拟机，这些虚拟机可以在单一或多个物理服务器上运行，从而提高服务器的工作效率。


根据英伟达官网的截图显示，英伟达的AI Enterprise与VMware vSphere虚拟化数据中心紧密结合，实现了AI工作的虚拟化。随着英伟达GPU在人工智能领域的重要性不断增加，为了应对昂贵的硬件成本压力并同时保持GPU的性能，GPU虚拟化成为了关注的焦点，这项技术改变了数据中心环境中图形工作负载的运行方式，为需要进行高性能计算和图形处理的应用程序提供了强大的支持。

随着英伟达与VMware发展的背景下，南凌作为VMware在大中华区的核心合作伙伴，有望获得良好的发展机遇和利益。

光模块——人工智能的交通工具

光模块在人工智能领域主要体现在数据传输和通信方面。人工智能的实现需要大量的数据输入和交互，而光模块则可以提供极高的数据传输速度和带宽，从而满足人工智能的数据需求。

人工智能需要大量的数据进行训练和学。这些数据通常来自于各种来源，例如网络、传感器、数据库等。而在数据中心中，光模块被广泛应用于服务器之间的高速数据传输，帮助实现快速的数据交换和同步，从而提高AI模型训练的效率。

让我们想象一下AI的整个体系是一座繁忙的城市。在这个城市中，数据就如同城市的居民，而光模块，则可以被看作是这个城市的穿梭的交通工具。

在这座人工智能城市中，数据是不断流动的，就像城市的居民一样，他们需要从一个地方移动到另一个地方。例如，数据需要从存储设备传输到处理器进行处理。这就需要一个高速、高效的传输系统，也就是光模块。

中际旭创（300308）

公司是全球领先的光模块解决方案提供商，在2021年获得全球光模块供应商TOP1。


公司作为光模块的龙头企业，近几年的净利润有着显著的提高。公司光模块产品在海外市场占有率处于行业领先地位。根据Lightcounting 最新发布的2022年全球光模块行业排名，公司与友商并列第一。近日，公司表示今年以来，公司已向海外重点客户持续交付与GPU相配套的800G产品。

此外，需要注意的是，在全球算力需求不断增加的背景下，公司的800G光模块有望在未来两到三年成为主要的营收和利润贡献来源。英伟达发布了强大的AI计算平台DGXGH200，其中对800G光模块的需求大幅提高，预计进一步推动800G市场需求的增长。

天孚通信（300394）

天孚是光纤连接戏份市场龙头，主要产品为光无源器件、光有源器件。

公司的业绩呈现稳健上升的趋势，属于基本面不错的企业。公司定位为光器件整体解决方案提供商，光模块是公司下游客户的生产产品。公司的业绩表现受益于光模块订单的激增。据天孚通信于5月31日在一次在线通讯会上表示，公司部分产品线的订单已经非常充实，因此近期需要扩充产能以满足需求。这些因素有助于支撑公司的业绩增长。

新易盛（300502）


公司业务主要涵盖全系列光通信应用的光模块，公司一直致力于高性能光模块的研发、生产和销售，产品服务于数据中心、数据通信、5G无线网络、电信传输、固网接入、智能电网、安防监控等领域的国内外客户。公司自成立以来一直专注技术创新，从而推动光模块向更高速率、更小型封装、更低功耗、更低成本的方向发展。

光模块还有其他标，比如跨界发展被小作文吹得很高得华西股份 ，同样也是面临着产业方向优秀但是业绩不并进上市公司的表里，无法直接用计算机按进PE敲估值等问题。但不管怎么样，光模块已经成为整个数据传输过程中不可或缺的一部分

本文作为承上启下的部分，着重讲了AI全产业链当中的存储、边缘计算以及光模块的意义及相应上市企业。和其他AI票一样，目前都面临着短线估值较高的问题，本来还有个边缘计算尚处低位，但就在我改稿子的这两天，南凌也发了疯的涨，愧对Ryan，本来他周一就挖好的票，因为我改了两天时间，导致没能带读者们吃一波大肉，这个锅我妥妥得背上呀

下篇应该放在周日发，因为涉及到AI落地应用的方面，最生动也最难写，我跟研究团队多打磨两天的稿子。

祝各位看官老爷身体健康，事业顺利，感谢各位的支持。也同样感谢日夜奋战在一线为大家提供研究养料的Ryan和小鲨鱼

散会