今年以來，A 股人工智能闆塊成爲市場主流題材，闆塊内從前期的大模型，到現在的應用端，熱點不斷。從周末消息來看，券商再迎 " 降準 "，預計釋放超百億資金；美國 3 月非農就業數據公布。
而從券商研報熱點來看，3 月非農能否阻止美聯儲 " 踩下刹車 "，成爲市場關注度高的方向，另外關注度較高的還有 AI 安全如何實現。
（一）重磅消息
NO.1 4 月 7 日晚，中國結算宣布，拟正式啓動股票類業務最低結算備付金繳納比例差異化調降工作，将實現股票類業務最低備付繳納比例由 16% 平均降至 15% 左右。中國結算表示，預計需要 2 個月準備時間，正式實施時間将另行通知。從機構此前測算數據看，2022 年從 18% 調低 16% 便有望釋放不低于 200 億元的流動資金，此次從 16% 調低至 15% 也會釋放相當數量的資金規模。
NO.2 美國 3 月非農就業人數增加 23.6 萬人，爲 2020 年 12 月以來最小增幅；預估爲增加 23 萬人，前值爲增加 31.1 萬人。美國 3 月失業率爲 3.5%，爲今年 1 月以來新低；預期 3.60%，前值 3.60%。美聯儲利率掉期顯示，就業數據公布後，美聯儲 5 月加息的幾率超過三分之二。
NO.3 4 月 7 日，國家外彙管理局數據顯示，截至 3 月末，我國外彙儲備規模爲 31838.7 億美元，較 2 月末上升 507 億美元，升幅爲 1.62%；我國黃金儲備爲 6650 萬盎司，環比增加 58 萬盎司，爲連續第五個月增加。
（二）闆塊情緒發酵：
NO.1 據環球網援引法新社 4 月 7 日消息，歐洲飛機制造商空中客車稱，将向中國航空租賃公司 GDAT 出售 50 架 H160 直升機。4 月 6 日，空客公司宣布，與中國簽署了 160 架飛機的批量采購協議，總價值約 200 億美元（約合人民币 1373.42 億元）。此次空中客車公司還與天津保稅區投資有限公司、中國航空工業集團有限公司簽署協議，将在空客天津建設第二條生産線。這條生産線将拓展 A320 系列飛機的總裝能力，爲空客全球到 2026 年實現月産 75 架 A320 系列飛機的總目标貢獻力量。
點評：今年以來，我國航空運輸市場加快恢複，未來還将保持平穩較快增長，發展潛力巨大。爲适應航空運輸市場形勢，國内有關航空公司統籌考慮運力增長、機隊結構、機型需求等批量采購一批空客飛機。未來 20 年，中國航空運輸量年均增長率将達到 5.3%，顯著高于 3.6% 的世界平均水平。從現在到 2041 年，中國的客機及貨機需求數量預計将達到 8420 架，超過全球需求總量的 20% 以上。概念股包括天保基建、圖南股份、安達維爾。
NO.2 據中國船舶報報道，4 月 6 日，中國船舶集團有限公司與法國達飛海運集團在北京正式簽訂合作協議，協議包括建造 2 型 16 艘大型集裝箱船，金額達 210 多億元人民币，創下了中國造船業一次性簽約集裝箱船最大金額的新紀錄。此次訂單包括 12 艘 15000TEU 甲醇雙燃料動力大型集裝箱船和 4 艘 23000TEU 液化天然氣（LNG）雙燃料動力超大型集裝箱船。這也是中國船舶集團首次批量承接甲醇燃料動力箱船訂單。
點評：船舶大周期已然到來，行業龍頭有望率先複蘇。短期來看，2022 年以來，新造船價持續上漲而船用鋼闆價格持續回落，形成利潤剪刀差；長期來看，在國際船舶低碳減排政策驅動 + 舊船替換需求的影響下，船舶行業有望迎來長期的确定性的景氣向上。未來 5 年散貨船 + 油船将迎确定性訂單潮，否則航運的需求缺口将會明顯擴大。行業集中度的持續提升，則進一步強化了在周期上行早期，龍頭搶單的優勢。概念股包括中國船舶、中船漢光、中船科技、久之洋等。
NO.3 2022 年 3 月 31 日，人民銀行宣布浙江省承辦亞運會的 6 市納入數字人民币試點範圍。在試點啓動一周年之際，3 月 30 日，人民銀行杭州中心支行召開數字人民币試點工作會議，總結回顧試點工作進展和成效，部署下階段重點工作任務。數字人民币試點納入數字政府建設重大改革，全省辦稅服務大廳、線上電子稅務局、财政公共支付平台完成升級，支持數字人民币使用。試點地區地鐵軌道交通、公交車，省人民醫院、省婦保、省中醫院等 50 餘家大型醫院應用場景落地。
點評：數字人民币試點工作在拉動居民消費、促進共同富裕、提升營商環境、助力降本提效等方面取得了顯著成效，截至 3 月 30 日，浙江省數字人民币錢包開立數量達到 2650 萬，支持受理數字人民币商戶數量 157 萬個，交易筆數 7542 萬筆，交易金額 1548 億元，核心指标在全國試點地區處在前列。試點地區累計開展 47 次數字人民币促消費活動，發放數字人民币紅包 2.26 億元。帶動數字人民币消費金額 70 億元，有效降低商戶交易成本，促進消費複蘇。概念股包括新國都、科藍軟件、天喻信息等。
（三）頂級券商最新研判
東吳證券：3 月非農能否阻止美聯儲 " 踩下刹車 "？
歐美銀行業危機後，美國接連不斷公布的經濟數據 " 紛紛投降 "。當前隻有三月非農數據仍在負隅頑抗。此前市場再度開始交易衰退，定價年内降息 75bp 的邏輯。但是從當前就業市場來看，市場此時需要重新評估 5 月是否會停止加息。年内陷入衰退風險有限，下半年降息概率較低。
那麽 3 月非農具體表現如何？從總量上看勞動力市場仍具備韌性。雖然新增非農就業略超預期，但爲 2020 年 12 月以來的最小增幅，美國勞動力市場有降溫迹象。但結合失業率及薪資水平來看，就業增長韌性十足。
從職位空缺數據來看，除建築業外，3 月整體用工需求回落。服務業就業韌性凸顯，休閑住宿業仍是職位空缺最多的行業，預計還将對非農就業形成支撐。勞動參與率改善基本見頂，後續繼續回升空間有限。當前美國黃金年齡段人口勞動參與率已回升至疫情前水平。随着美國春假結束等季節性因素，勞動力參與率的提升已基本見頂。
就業市場确實初顯降溫信号，信貸緊縮抵消更多加息需求，但年内降息難以兌現。美國緊俏的就業市場放緩程度遠遠不夠。非農數據支撐利率 "Higher for longer"。美聯儲官員對抗通脹的态度堅決，且不認爲經濟衰退是必然結果。美國經濟在年内僅是溫和收縮，滑入衰退的風險有限。因此下半年開啓降息進程的可能性低，市場定價年内降息過于激進。
國盛證券：市場深度分化，量能持續突破可期
近期盤面仍是深度分化行情，如指數雖收漲，但個股一如既往的跌多漲少局面。買對了是牛市，買錯了是熊市，分化背景下，這種每天超 3000 家下跌的情形或在未來成爲常态。因此，大盤是否突破 3342 前高壓力意義并不大，重要的是量能能否持續維持在萬億之上，量能維持高位意味着才有局部的活躍行情，帶來賺錢效應。
資金方面，2023 年 4 月 6 日人民銀行以利率招标方式開展了 80 億元、7 天期逆回購操作，中标利率爲 2.00%。鑒于當日有 4390 億元 7 天期逆回購到期，實現淨回籠 4310 億元。此前央行已運用多種工具，滿足金融機構資金需求，短期市場資金面回歸寬松格局。
随着降準實施，央行适當降低公開市場操作力度，可避免短期内流動性過剩，保持跨季流動性平穩；4 月 6 日，陸股通休市。縱觀近一月統計數據，北向資金淨買入 225.26 億元，大幅湧入資金或代表北向資金看好 A 股資産。
主升态勢進一步強化，但在分化市場環境中，看盤的關鍵并非錨定是否突破 3342 點前高壓力，而是需錨定能量是否能持續上萬億級别，量能的變動才是行情向縱深發展條件。未來關注點上，人工智能仍是市場最強主線，但算力層與應用層出現分化。大語言模型的快速叠代将催生大量算力需求，算力仍可用趨勢跟随策略。
同時，國際黃金期貨主力合約接近曆史最高水平，從避險屬性來看，出于對歐美銀行信用風險及流動性風險的擔憂，投資者的避險情緒有所升溫，黃金配置價值凸顯。另外，當前年報、一季報将陸續集中發布，股價的漲幅與業績的增速、年報與市場預期将形成預期差，可布局業績超預期個股。
（四）券商行業掘金
東方證券：AI 新時代即将來臨，協同辦公領域打開新入口
據艾瑞咨詢統計，2021 年我國協同辦公市場規模達到 519 億元。近年來随着疫情的影響以及企業對 SaaS 服務模式接受度的提升，以 SaaS 模式提供服務的企業協同産品的市場規模的增速高于傳統本地部署模式，正在成爲市場的主流，行業前景廣闊。
除了核心的工作流引擎外，爲了支撐模塊化的靈活 OA 産品，OA 系統逐漸朝着功能引擎組件化方式發展，以滿足不同的協同辦公場景需求，比如工作流引擎、内容引擎、門戶引擎、組織引擎、建模引擎等。一般來說，企業内部的各種應用、數據、知識、組織架構等信息都不對外公開，而 OA 系統在滿足企業各種協同辦公需求的同時，也在不斷沉澱和積累企業的數據，形成了 " 護城河 "。在人工智能大模型賦能千行百業的浪潮中，OA 廠商憑借其對企業數據的沉澱與積累，在各種 B 端應用軟件中将更具優勢。
工作流引擎是支撐工作流運轉的基礎，幾乎所有涉及到業務流轉、多人按流程完成工作的場景背後都可以通過工作流引擎作爲支撐。OA 作爲企業員工協同辦公的共同平台，工作流引擎是其核心支撐，是連接并打通其它各個應用模塊、連接所有組織人員與事務、實現協同的關鍵所在。
投資建議與投資标的方面，随着人工智能大模型技術的快速發展與叠代，OA 等 B 端通用應用軟件有望迎來加速增長。建議關注緻遠互聯、泛微網絡、金山辦公等公司。
國盛證券：真正的 AI 安全如何實現？
OpenAI 發文介紹 AI 安全方法。4 月 5 日，OpenAI 在官網發布《OurapproachtoAIsafety》，介紹其在 AI 安全方面做的努力。主要内容包括：嚴格的安全評估，GPT-4 完成訓練後，OpenAI 花了 6 個多月來使其在公開發布之前更安全；從實際使用中學習并改進安全措施；保護兒童，設置年齡限制以及且禁止生成仇恨、騷擾、暴力或成人内容等；尊重隐私，數據隻用于訓練；提高事實準确性，GPT-4 産生事實内容的可能性比 GPT-3.5 高 40%，但還要繼續降低錯誤可能性；AI 安全需要持續的研究和參與，AI 安全性的提高和能力提高應該齊頭并進，并且還需要所有利益相關方廣泛的辯論、實驗和參與。
AI 技術供應商需自律肩負安全責任。借鑒 OpenAI 的做法，廠商可以通過下列途徑來保障 AI 安全性：首先要保障數據隐私，包括訓練數據來源應公開合法，使用下遊應用提供的數據做微調時應協定數據使用範圍。通過人類反饋強化學習等手段讓 AI 與人類價值觀對齊，遵循人類意圖。還可以向用戶提供内容審查工具如 OpenAI 的 moderationendpoint 等，幫助用戶判斷内容是否違規。
外部政策監管持續跟進。安全問題不能僅靠 AI 廠商自律解決，還需要外部力量監督。全球 AI 監管處于探索階段，歐盟、英國、美國相關法律法規與指導意見逐步推進，2022 年 9 月，中國國家網信辦也修訂網安法，對嚴重的違法行爲按照上限 5000 萬元，或者上一年度營業額 5% 罰款。人工智能趨勢不可逆轉，與科學技術的高速發展相比，現有法律和倫理仍處于不斷起步探索的階段。
技術手段反制 AI 濫用，保障數據隐私。監管與審核需要安全技術保障：AIGC 的發展可能帶來大量惡意生成的虛假信息，需要類似換臉甄别的技術來鑒别圖像等信息是否由 AI 生成；在數據隐私方面，隐私計算可以在不暴露數據的情況下進行計算和分析，以實現數據隐私的保護。我們認爲，在人工智能帶來巨大想象空間的同時，安全問題值得進一步關注，看好大模型及 AI 安全行業的發展潛力。
大模型建議關注 360、科大訊飛、雲從科技、昆侖萬維；外部審核方面有電科網安、人民網、安恒信息、奇安信、深信服、美亞柏科、啓明星辰、格爾軟件。
每日經濟新聞
