中信证券：AI生态持续扩张 头部厂商竞争有望提升产业链环节价值

智通财经APP获悉，中信证券发布研报称，随着豆包成为国内AI大模型爆款，充分展示了其在AI算力基础设施投入以及掌握高质量数据可转化为AI大模型优质生态的能力。展望2025年，预计豆包AI的生态扩张将引发新一轮巨头的技术投资周期。豆包用户数持续高增长，已远远领先于其它大模型厂商，基于豆包AI的应用生态将有望加速，一方面，将催化公司对AI训练及推理算力基础设施投资，另一方面，豆包AI的快速增长将刺激其它巨头厂商加大对AI基础设施投资。受益于国内AI训练及推理需求拉动基础设施建设，该行认为国内AIDC供应链有望迎来较大的投资机会，技术升级也有望提升产业链环节价值量。因此，该行建议关注两条投资主线：国内AIDC产业链组合以及头部厂商AI应用生态链组合。

中信证券主要观点如下：

豆包用户数大幅领先，豆包应用生态加速发展。

量子位智库数据表明，截至2024年11月底，豆包2024年累计用户数超1.6亿人，单日活跃用户数近900万人，全球AI应用排名第二、国内居首。豆包快速崛起离不开字节跳动在算力上的大力投入。据英国金融时报披露，字节跳动2024年采购了约23万片英伟达(Nvidia)芯片，仅次于微软排名全球第二。豆包后发制胜的另一重要原因是优秀的流量整合能力。短期而言，豆包通过流量快速获得市场领先地位;中期而言，硬件和算力保证了产品体验不会因用户激增而下降;长期而言，则通过算法迭代与业务增长形成正反馈，进一步增强竞争壁垒。目前，字节跳动基于模型层已成功广泛布局，在对话、助手、虚拟社交、图像、视频、智能体、办公、社区、音乐、编程、教育、电商、硬件等全领域几乎都有布局，其中在对话/助手、教育、图像、智能体领域均已拥有全球顶流产品，其中不乏豆包、即梦这类国内的爆款产品，也有Coze、CapCut、Gauth这种出海成功的产品。

生态扩张对模型训练和推理需求增大，预计字节跳动AI算力将持续投入。

在模型层，豆包大模型对于视频生成、多模态以及特化的口型同步、TTS也都有布局，其AI应用调用量表现亮眼。2024年12月18日，火山引擎CEO谭待在火山引擎Force原动力大会表示，豆包大模型日均tokens使用量超过4万亿，自发布以来七个月增长超过33倍;2024年9月字节跳动火山引擎智能算法负责人吴迪曾在2024年火山引擎AI创新巡展上表示，2027年豆包每天Token消耗量预计超过100万亿，是原来的100倍以上。随着豆包生态加速扩张，该行认为研发+应用制造将带动训练需求，应用推广将带动推理需求，公司有望持续加大其在AI算力的投入，该行中性假设下，2026年豆包MAU为1亿人，则该行预计2026年等效需要81万颗英伟达H20，对应市场空间为854亿元。

“豆包效应”扩散，头部厂商或开启“军备竞赛”。

AI大模型具有强网络效应和规模效应，头部AI应用或复现互联网行业赢家通吃格局。字节跳动一枝独秀有望刺激催化大厂加大对AI基础建设投资。该行测算，截至24Q3北美头部CSP已将资本开支/营业收入比率提升至15%以上，而2023年国内头部互联网厂商资本开支仍低于10%。随着字节跳动推出爆款豆包AI大模型，可参考OpenAI推出ChatGPT后，北美头部CSP开始跟随微软提升资本开支/营业收入比率，国内算力“军备竞赛”有望于2025年开启。该行认为，国内头部互联网厂商以及头部智能手机厂商仍有较大的AI算力投入空间，该行乐观预计2025年投入规模接近500亿美元。

从IDC到AIDC，技术升级提升产业链业绩弹性。

AIDC相较于IDC，更加注重AI模型的训练和推理，对于数据并行处理能力以及内存要求较高，因此算力类型需选择xPU芯片，并对连接方式、散热模式等领域提出全新。另外，超大型AIDC对电力供应、灾备、故障恢复、利用率等方面提出更高要求。综合来看，技术路线改变对供应商选择以及产业链价值量占比出现较大变化。具体而言，该行认为随着国内算力基础设施建设加速，国内供应链在AIDC、xPU、备用电源、服务器电源、高速连接方案、液冷系统等环节有望有更大的业务机会，围绕国产算力需求提升产品价值量以及订单规模，并在2025年迎来较大的成长空间。

头部厂商发力AI应用生态将成为重要催化，关注端侧AI落地进展。

2024年5月以来，国内大模型厂商集体宣布降低调取模型API的价格，直接利好AI应用。该行认为，头部厂商寻找硬件落地为大方向，头部厂商既可以自己下场做硬件，也可以对外开放其生态构建硬件产业链(此类更为普遍)。“豆包效应”有望成为AI应用生态链标杆，该行认为其他头部厂商也将加速构建其AI应用生态链，布局包括智能可穿戴设备、AI手机与PC、AIoT、智能汽车、机器人在内的应用生态链，从而把握赋能千行百业的历史机遇。因此，该行预计AI应用生态将直接拉动相关供应链企业业绩，并推动头部大模型厂商核心供应链公司进入新赛道，打开成长空间。

风险因素：

AI技术发展不及预期;国内新型基础建设不及预期;流量增长不及预期;云厂商、运营商资本开支不及预期;高速连接新方案技术研发进度不及预期;地缘政治风险;国内相关企业液冷技术进展不及预期;液冷行业竞争加剧;服务器电源国产替代进度不及预期;供电系统方案变更风险。