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昆仑万维研究报告:信达证券-昆仑万维-300418-首次覆盖报告:顺势转型,打造人工智能时代的“超级大模型”-240507

股票名称: 昆仑万维 股票代码: 300418分享时间:2024-05-07 16:29:32
研报栏目: 公司调研 研报类型: (PDF) 研报作者: 冯翠婷
研报出处: 信达证券 研报页数: 29 页 推荐评级: 买入(首次)
研报大小: 2,687 KB 分享者: 钟****芸 我要报错
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【研究报告内容摘要】

  凭借超前的战略眼光与坚定的长期投入,以“All in”AGI与AIGC作为长期发展策略。http://www.hibor.com.cn【慧博投研资讯】2023年4月,昆仑万维发布自研千亿级大语言模型「天工大模型」;8月,推出「天工AI搜索」,国内首个融入大模型技术能力的AI搜索产品;9月,在权威推理榜单Benchmark GSM8K测试中,「天工大模型」以80%的正确率脱颖而出,推理能力接近GPT-4;同月,全球知名AI学者颜水成加入昆仑万维,担任天工智能联席CEO及2050全球研究院院长;10月,昆仑万维开源百亿级大语言模型“天工Skywork-13B”系列。http://www.hibor.com.cn(慧博投研资讯)2024年2月6日,昆仑万维又一次升级发布新版MoE大语言模型「天工2.0」及「天工AI」智能助手,这也是国内首个搭载MoE架构并面向全体C端用户免费开放的千亿级参数大语言模型的AI应用。4月17日,昆仑万维「天工3.0」基座大模型和「天工SkyMusic」音乐大模型正式开启公测。
  「天工3.0」拥有4000亿参数,超越了3140亿参数的Grok-1,是目前全球模型参数最大、性能最强的开源MoE模型之一。「天工3.0」的逻辑推理能力、语义理解能力、应对复杂需求能力、内容创作能力全面升级,数学/推理/代码/文创能力提升超过30%,并新增了多轮搜索与综合工具调用、图表绘制、研究模式、增强模式、改图扩图等多项AI能力。强大的模型技术实力赋予「天工3.0」优秀的性能表现。在MMBench等多项权威多模态测评结果中,「天工3.0」超越GPT-4V,全球领先。
  公司已围绕「天工」系列大模型建起AI搜索、AI音乐、AI视频、AI社交、AI游戏等AI业务矩阵。2023年8月,昆仑万维推出国内首款搭载大模型能力的AI搜索产品“天工AI搜索”,该业务亦是公司2024年有望大力投入的板块之一。其具备:信息来源功能、时效性强、可以追问等特点和功能。此外,天工AI搜索可以生成图文并茂的答案,亦可以提供音频答案,有助于增强用户的答案满意度。天工AI搜索-在第三方AI搜索引擎排行榜上排名9-12名浮动,3月访问量143w,增长52%,结合市场环境我们预计天工AI搜索的访问量有望继续增长。
  公司传统业务持续稳健增长,利润表现可观。2023年公司实现营业收入49.2亿元,同比增长3.8%,归母净利润12.6亿元,同比增长9.15%。其中广告、搜索、社交网络-海外、游戏、社交网络-国内分别实现营收16.5/11.4/9.7/5.3/4.8亿元,占收比分别为33.63%/23.25%/19.81%/10.87%/9.70%。Opera:业务涵盖广告、搜索、内容分发、元宇宙等多个领域,旗下产品主要包括Opera系列浏览器、新闻聚合平台Opera News;2023年,Opera发布最新版Opera One浏览器,内置可联网的AI与相应的模块化设计,进一步提升用户体验。Star Group:主营产品StarMaker已经成为拥有包括在线K歌、语音房、直播、休闲游戏等在内的多种在线娱乐场景的综合性音乐社交软件,用户基础广泛,遍布东南亚、中东、欧美、美洲等多个地区。Ark Games:公司旗下集游戏研发、发行、运营于一体的全球移动游戏平台,旗下《圣境之塔》等老游戏持续贡献流水。闲徕互娱:深耕地域棋牌、麻将游戏市场,业务护城河较高,房卡模式持续创收。
  盈利预测与投资评级:公司已于2024年3月公告限制性股票激励草案,为激励AI核心技术人员,拟向激励对象授予6246万股限制性股票,约占总股本5.1409%,每股19.63元锁定员工激励定增价格,业绩考核目标为2024-2026年实现营收不低于55/60/65亿元。考虑到公司积极搭建研发人才梯队,坚定且专注投入AI领域,研发费用有望进一步加大,短期内或暂时对公司归母净利润带来一定的增长压力。我们预计公司2024-2026年营业总收入为55.12/60.29/65.44亿元,同比增长12.1%/9.4%/8.5%,归母净利润为8.53/9.98/10.34亿元,同比增长-32.2%/17.0%/3.6%。根据分部估值市值加总得2024年公司市值为660亿元,对应目标价54.31元,首次覆盖,给予“买入”评级。
  风险因素:行业政策风险,AIGC发展不及预期,模型开发进度不及预期,市场推广效果不达预期。

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