通信行业市场分析.docx

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1、通信行业市场分析数字经济重要性进一步凸显，有望成为GDP新增长极数字经济：以数据为要素、网络为载体的新经济形态数字经济是以数字化的知识和信息作为关键生产要素，以数字技术为核心驱动力量，以现代信息网络为重要载体，通过数字技术与实体经济深度融合，不断提高经济社会的数字化、网络化、智能化水平，加速重构经济发展与治理模式的新型经济形态。数字经济构成：1.数字产业化，即信息通信产业，具体包括电子信息制造业、电信业、软件和信息技术服务业、互联网行业等；2.产业数字化，即传统产业应用数字技术所带来的产出增加和效率提升部分,包括但不限于工业互联网、智能制造、车联网、平台经济等融合型新产业新模式新业态；3.数字

2、化治理，包括但不限于多元治理，以“数字技术+治理”为典型特征的技管结合，以及数字化公共服务等；4.数据价值化，包括但不限于数据采集、数据标准、数据确权、数据标注、数据定价、数据交易、数据流转、数据保护等。数字经济产业结构：根据国家统计局数字经济及其核心产业统计分类，数字经济产业包括数字产品制造业、数字产品服务业、数字技术应用业、数字要素驱动业、数字化效率提升业等5个大类，其中前四者为数字产业化部分，是数字经济核心产业、数字经济发展的基础,第五类为产业数字化部分，指应用数字技术和数据资源为传统产业带来的产出增加和效率提升，是数字技术与实体经济的融合。数字经济成为国民经济的“稳定器”和“加速器力重

3、要性凸显全球范围内，数字经济为经济发展提供了重要支撑。根据中国信通院2023年全球数字经济白皮书披露，2023年，测算的47个主要经济体数字经济规模为38.1万亿美元，占GDP比重为45.0%,同比提升1个百分点，数字经济在国民经济中的地位稳步提升。在增速方面，2023年，47个主要经济体数字经济同比名义增长15.6%,高于同期GDP名义增速2.5个百分点，有效支撑全球经济发展。在结构方面，产业数字化依然是全球数字经济发展的主导力量。数字技术加速向传统产业渗透，2023年，全球47个主要经济体数字产业化规模为5.7万亿美元，占数字经济比重为15%,占GDP比重为6.8%,产业数字化规模为32.

4、4万亿美元，占数字经济比重为85%,占GDP比重较上年提升1个百分点，约为38.2%。在产业渗透方面，全球产业数字经济持续渗透。受行业属性等因素影响，从全球看，数字技术在传统产业的应用率先在第三产业爆发、数字化效果最显著，在第二产业的应用效果有待持续释放，在第一产业的应用仍受到自然条件、土地资源等因素限制。国家对数字经济发展高度重视,政策引导数字经济成为安全可控增长极政策层对中国数字经济发展高度重视:2023年12月，国务院印发“十四五”数字经济发展规划，对推动中国数字经济健康发展做出规划和部署；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，组建国家数据局，由国

5、家发改委管理。回顾近年数字经济整体布局和相关政策文件侧重点，我们认为，中国数字经济发展具有两大焦点：1.提高安全可控水平。加快关键核心技术攻关，强化关键产品自给保障能力，提高自主可控水平。以国产软硬件为基础，构建更安全可控的数字化底座。产业端表现为党政和重点行业信创、国产密码建设快速推进。2.提高治理化水平。提升社会服务数字化普惠水平，普惠数字基础设施广泛融入生产生活，对政务服务、公共服务、民生保障、社会治理的支撑作用进一步凸显，例如建设数字政府、数字乡村等。国家云构建数字经济基础，运营商扮演重要角色国家云结构：云底座+上层应用构成数字经济重要基础设施国家云是数字经济重要基础设施，为数据要素流

6、通提供基础云环境。2023年6月，国务院关于加强数字政府建设的指导意见中指出：依托全国一体化政务大数据体系，统筹整合现有政务云资源，构建全国一体化政务云平台体系，实现政务云资源统筹建设、互联互通、集约共享。国务院各部门政务云纳入全国一体化政务云平台体系统筹管理。各地区按照省级统筹原则开展政务云建设，集约提供政务云服务。2023年7月，国资委召开中央企业深化专业化整合工作推进会提及，中国电信将引入多家中央企业战略投资者打造“国家云”公司（参与方包括中国电子、中国电科、中国诚通和中国国新等央企，中国电信天翼云于2023年2月完成相应股权变更），“国家云”概念首次被提及。2023年7月，在数字中国建

7、设峰会云生态大会上，中国首个“国资监管云服务”宣布正式上线，背后由中国电信牵头，联合中国电科、中国电子等多家央企共同完成。国家云实现：政府和国企等运营主体+运营商技术支持，重视安全可控我们认为，“数字XX-运营商”体系是国家云实现路径，“数字XX”平台公司是各省建设运营主体，运营商提供技术支持。政务云：根据国务院关于加强数字政府建设的指导意见要求，各地区按照省级统筹原则开展政务云建设，集约提供政务云服务。采用管运分离建设模式，借助科技企业力量推进数字政府建设、运营已经成为政府的普遍选择。多省国资背景“数字XX”平台公司负责政务云建设与运营，运营商作为核心网络与云服务商深度参与其中。以广东省为例

8、，数字广东公司作为广东省数字政府建设运营中心，由中国电子、粤科金融、腾讯、中国联通、中国电信、中国移动共同投资成立。行业云（央国企云、金融云）：从2023年开始，北京、天津、深圳、四川、甘肃等多地开始推进央国企云建设。“主导企业建设+主导企业运营”，并由国资委直接控股或间接控股的企业负责建设及运营工作,是多地国资委推动央国企云建设时选择的路径之一。AIGC应用快速落地带来云业务发展新机遇AIGC：孕育数字经济新业态的关键技术AIGC(Artificia1Inte11igenceGeneratedContent,人工智能生成内容)是通过人工智能算法对数据或媒体进行生产、操控和修改的统称，是继专业

9、生成内容(PGC)和用户生成内容(UGC)之后自动生成内容的新型生产方式。AIGC的兴起源于深度学习技术的突破和日益增长的数字内容供给需求。一方面，深度学习技术驱动A1GC可用性不断增强；另一方面，海量需求牵引AIGC应用落地。A1GC有望成为数字内容创新的新引擎，为数字经济发展注入全新动能。A1GC不仅能以低边际成本、高效率的方式进行信息挖掘、复刻编辑等基础性机械劳动，还能创新内容生产的流程和范式,提升内容生产的创造力。同时，AIGC能够通过支持数字内容与其他产业的多维互动、融合渗透从而孕育数字经济的新业态新模式，打造经济发展新增长点。大模型拓展A1应用可能边界近年，随着机器学习研究的不断深

10、入，大规模并行化计算和迁移学习理论逐步形成，结合硬件层面算力和适配性的提升，大模型应运而生。较过往的场景化A1应用，大模型性能明显增强，实现了可执行任务的多样性，极大拓展了A1应用可能边界。前期理论研究和算法突破奠定大模型基础。ThrUn等人证明A1模型可以实现迁移学习(transferIearning),即将从特定任务的模式识别能力用于另一项任务。此外,异步优化算法(asynchronousa1gorithm)的完善，大幅提高了系统利用率，使得实证中模型优化速度明显提升。TranSfOrmer模型开启大模型时代。2017年提出的TranSfOrmer模型完全基于多注意力机制3,该结构更易并行

11、化和进行多任务学习，模型训练时间也明显更少。该模型迅速成为深度学习主流模型框架，衍生的自回归系列架构、自编码系列架构等在生成性任务和自然语言理解上大放异彩。ChatGPT等大模型的成功，意味着A1模型的通用性实现了突破，显著降低了研发成本，满足了当前日益碎片化、多样化的AI解决方案需求。大模型具有以下几点主要优势：1.大模型可以提供具有通用性的预训练方案；2.大模型具备自监督学习功能，降低了模型训练成本;3.大模型有望进一步突破A1模型结构精度局限。大模型为应用端提供了“预训练大模型+下游任务微调/少样本学习”的低成本解决方案，自监督学习让模型训练不再依赖昂贵的人工标注数据集，A1应用有望从“

12、手工厂”模式走向“流水线”模型。多模态学习时代已至，技术突破推动应用落地展望未来，我们认为，多模态模型将成为通用人工智能实现的关键，并推动AIGC应用加速渗透和算力、通信及存储需求的进一步提升。多模态学习让A1模型能够和人类一样基于多方面信息了解事物和强化认知。模态指的是信息的特定接受方式，是相较媒体更为细粒度的划分。多模态指具有不同结构特征和表现形式的数据，例如同一对象的不同媒体数据或者不同类型传感器获取的同一类媒体数据等。大模型让多模态信号输入和输出成为可能，这将赋予A1应用与人类相似的信息流处理方式，让通用人工智能成为现实。多模态模型应用时代已经到来,将极大推动A1在各行业的渗透与普及。

13、2023年3月1日，微软推出多模态大语言模型KOSMOS-I,实现了多模态的输入输出。3月6日，谷歌发布Pa1M-E模型，参数量最高可达5620亿个，能够基于文本和图像输入完成文本交互、推理、路径规划和过程控制等多重任务。两种模型的应用场景多样性将加速A1相关产品的普及应用。3月15日，OPenA1发布GPT-4模型，模型接受文本和图像输入信息，并进行文本输出，经过微软雷蒙德研究院和独立研究机构ARC测试，GPT-4模型已经具备基于常识概念的理解和推理能力，实现了向通用人工智能(AGI)迈进的一大步，或将成为AG1的一种早期版本。从简单多模态走向复杂多模态应用，需要集成各类模型实现对信息流的嵌

14、入处理。以Pa1M-E为例，其由ViT模型和Pa1M模型融合而成，图像信息通过ViT模型进行嵌入处理后，和文本信息的嵌入序列一同交由Pa1M模型处理并输出，以实现对多模态数据的信息融合和有效处理。随着所用数据模态的多样化，不仅数据输入输出带来更高的通信和数据存储需求，而且应用中也将需要集成更多模型以完成数据的嵌入处理，这将使得模型整体更为庞大，对算力资源的需求进一步提升。积极布局算力网络建设，运营商成为A1时代“卖水人”运营商布局算力网络建设，强化算力感知和调度能力“东数西算”推动运营商进行层次化算力网络布局，三大运营商均已形成区域中心省级资源池一边缘云节点的算力网络体系。结合自身产业数字化业

15、务领域丰富经验，运营商有望在AIGC应用快速落地的背景下保持云业务快速发展趋势，助力中国数字经济发展。具体来看：中国移动构建了“4+N+31+X”数据中心布局，在京津冀、长三角、粤港澳和成渝建设区域中心，在呼和浩特、哈尔滨和贵阳建设跨省中心,并设X个省级中心和业务节点。“N（中心资源）31（省级资源池）X（边缘云节点）”移动云布局持续优化，截至2023年底，中国移动对外可用IDC机架达到46.7万架，净增6万架；云网边协同发展持续加强，多样性算力资源能力规模快速提升，累计投产云服务器超71万台，净增超23万台，算力规模达到8.0EF1OPS,净增2.8EF1OPSo大安全和A1GC背景下，运营

16、商云业务快速发展受益于政策倾斜和行业需求增长，运营商云业务近年保持高速增长,拉动运营商整体业绩提升和数字化转型发展。运营商云业务迎来快速发展。中国电信天翼云、中国移动云和中国联通云近年保持了高速增长：中国移动2023年云收入503亿元，同比增长108%,其中，行业云收入412亿元，同比增长115%；中国电信2023年云收入579亿元，同比增长108%,2023年云业务收入指引为达千亿元；根据中国联通2023年年报和业绩说明会披露，中国联通2023年云业务收入为361亿元，同比增长121%；云业务贡献了运营商主营业务增长中的主要部分，已经成为运营商产业数字化业务中的重要组成部分。传统业务稳定增长夯实整体业绩，派息政策重视股东回报随着相关政策发生转向，运营商传统业务实现稳定增长，夯实整体业绩基本面。相关政策发生转变，从“提速降费”走向高质量发展。2023年，政府工作报告六年来首次未部署