国内利率债市场方面，5 月以来关键经济数据全面走弱，市场对后续经济恢复动能存疑，叠加资金面宽松，债市整体情绪较好，各期限利率债收益率整体下行。具体来看，截至 5 月 24 日收盘：
信用债市场方面，本月全部信用债跟随利率债大幅下行，其中 6M 信用债下行幅度最大，6MAAA 城投月初以来下行 22bp，短端表现好的主要原因是资金面相对宽松；信用利差方面，由于利率债下行速度较快，信用利差被动走阔，1 年期、3 年期 AAA 城投分别被动走阔了 9bp、6bp；从机构行为看，本次信用债行情主要由基金 / 理财等交易盘主导，主要受益于理财规模回升，理财持续小规模拉长久期和增配二永。
权益和转债市场方面，截止 5 月 24 日收盘，5 月份权益市场整体下跌，其中 wind 全 A 下跌 3.1%，沪深 300 下跌 4.2%，上证指数下跌 3.57%，创业板指下跌 3.4%，中证转债下跌 1.33%。分行业看，中游制造和共用环保相关板块表现较好，电力设备、公用事业、环保、汽车等行业上涨 1%-2%，TMT 和房建相关板块表现较差，传媒、建筑、商贸零售、房地产等行业表现较差，整体下跌 8%-10%。
海外市场方面，5 月美国债务上限问题扰动资本市场情绪，欧美主要国家整体以下跌为主，债券收益率也出现上行，6 月到期的美债收益率上行幅度最大，已经超过 6%。具体来看，截至 5 月 24 日收盘，法国 CAC40 下跌 3.18%，英国富时 100 下跌 3.09%，德国 DAX 指数当月下跌 0.5%，标普 500 下跌 1.30%；亚洲方面，韩国综指上涨 2.64%，日经 225 涨幅达到 6.33%，恒生指数当月下跌 3.91%。债券市场方面，英国 10Y 国债收益率当月上行 32BP，收于 4.06%；德国和法国的 10Y 国债收益率上行 11BP 和 15BP，分别收于 2.46% 和 3.05%；美国 10Y 国债收益率上行 29P，收于 3.73%。
从经济基本面来看，短期经济恢复动能偏弱的情况或将持续，但市场对此已有较充分的定价，所以接下来债市若要突破向下可能需要以下触发剂：一是央行进一步实施货币宽松政策，意外降息或让隔夜利率长期维持在低位；二是经济数据进一步走弱；三是出现国企或城投的违约危机。逐一来看，虽然目前降息概率较低，但银行信贷投放放缓以及央行有意维持偏宽松的货币政策环境，因此，或可适当关注隔夜低位运行对短端品种的利好机会；经济虽然恢复偏慢，但转向衰退的可能性较小；经济恢复势头偏弱，势必将对弱资质区域和负债高的企业造成压力，虽然目前政策以稳为主，但是也需要关注突发性风险事件。以上三点需要进一步跟踪关注可能会出现左侧机会的信号。总的来看，随着债市又进入平淡期，波段机会较难把握，建议调整持仓配置，挖掘曲线凸点。
信用债市场方面，资金面平稳、理财规模回升、信用债供给不足，预计债市资产不充裕态势将持续。可以通过票息策略、担保策略等增厚收益。具体看，城投持续看好非网红区域的短久期弱资质品种，重点推荐： ( 1 ) 强省弱平台； ( 2 ) 中部区域优先介入省会的区县级平台； ( 3 ) 弱区域最核心的平台。产业推荐票息吸引力高的化工、钢铁、国企地产，另外中小券商近期一级新面高估值较多，可重点关注。
权益市场方面，展望后市，5 月以来陆续披露的经济数据多数不及预期，偏弱的高频数据也显示随着疫情后积压需求逐步释放完毕，经济动能出现了边际走弱的迹象，经济复苏预期重新修正，TMT 和中特估主题行情也告一段落，市场需要重塑预期，权益近期或将维持震荡行情。结构方面，当前从基本面角度较难找到主线，但可关注从悲观预期达到极致触底反转的行业以及一些主题性的结构机会。例如：悲观预期反转，新能源可能会有表现；基本面补库存有一定短期改善，对比其他行业性价比较高；白酒预期调整，市场已经有了对白酒行业长期人口消费结构变化的担忧，整体估值已经到了比较便宜的位置。
主题性机会可以关注：一是半导体，主要可以挖掘国产替代空间大的设备方向；二是中特估，高分红高股息中特估资产随着债券收益率往下，资金没有去处，结合外交一带一路的催化仍具有性价比。
以 ChatGPT 为代表的生成式 AI 算法取得突破，一个属于人工智能的大时代即将到来，这里为大家梳理一下 AI 驱动下可能带来的投资机会。
ChatGPT 是基于 GPT 架构开发的对话 AI 模型，参数量与训练数据量的提升带来性能的飞跃。ChatGPT 采用大模型算法，巨大的数据量要求大规模算力等 AI 基础设施支持。ChatGPT 基于 transformer 模型改进训练算法，一方面采用大量数据信息分析训练，模型参数高达 1750 亿，另一方面要求海量数据下并行计算的能力，需要消耗巨大的算力才能支持这种大模型的训练和内容生产。下面我们来分析一下巨大的算力需求能带来哪些方面的投资机会。
1. 服务器：AI 服务器作为算力基础设备，有望受益于算力需求的持续增长。截至 2022 年为止，预估搭载 GPGPU ( GeneralPurposeGPU ) 的 AI 服务器年出货量占整体服务器比重近 1%，预估在 ChatBot 相关应用加持下，有望再度推动 AI 相关领域的发展，预估出货量年增长可达 8%；2022-2026 年复合增长率将达 10.8%。AI 服务器是异构服务器，可以根据应用范围采用不同的组合方式，如 CPU+GPU、CPU+TPU、CPU+ 其他加速卡等。IDC 预计，中国 AI 服务器 2021 年的市场规模为 57 亿美元，同比增长 61.6%，到 2025 年市场规模将增长到 109 亿美元，CAGR 为 17.5%。2022 年 AI 服务器采购占比以北美四大云端企业合计占 66.2% 为最，而中国近年来随着国产化力道加剧，AI 建设浪潮随之增温，全球服务器市场中白牌厂商和主要品牌商份额占比较高。根据 IDC 数据，2022 年四季度全球服务器市场份额构成中，ODM 厂商占比超过 28.2%，品牌厂商中占比超过 5% 的有 5 家，国内服务器品牌商在全球市场和国际厂商占比差距相对较小。在 AI 服务器市场，目前国内 AI 服务器的能力在全球市场处于前列位置。
2. 算力芯片：算力芯片是服务器的核心构成，当前 GPU 芯片的 AI 需求爆发及国产替代提速都能带来相关公司投资机会。以一台通用服务器为例，服务器主要由主板、内存、芯片组、磁盘、网卡、显卡、电源、主机箱等硬件设备组成；其中芯片组、内部存储和外部存储是组成核心部件。主板或芯片组占比最高，大约占成本 50% 以上，内存 ( 内部存储 + 外部存储 ) 占比约为 20%。此外，根据 Wind 及芯语的数据，AI 服务器相较于高性能服务器、基础服务器在芯片组 ( CPU+GPU ) 的价格往往更高，AI 服务器 ( 训练 ) 芯片组的成本占比高达 83%，AI 服务器 ( 推理 ) 芯片组占比为 50%，远远高于通用服务器芯片组的占比。竞争格局上，海外巨头引领全球 GPU 市场，国内企业加速追赶海外巨头。在独立显卡市场中，国际芯片龙头企业得益于技术优势和需求场景的拓展，占据绝对领先的市场份额。当前国内 GPU 市场仍由外商主导，近年来，受政策、资本和需求的三重共振，国产 GPU 赛道景气，国内企业加速追赶海外大厂。考虑到未来 AI 服务器的价值量构成中，GPU 等大算力芯片将占据绝对大头，同时国产化率仍然很低，布局 GPU 和 CPU 等核心算力芯片的公司发展空间广阔。
3. 存储：除了 GPU 等算力芯片，服务器存储主要搭配 CPU/GPU 等，随着数据量呈指数级增长，以及 AI/ML 训练等高级工作负载的快速增长，AI 服务器将持续催生存储需求提升。AI 服务器的 DRAM 容量大约是通用服务器的 8 倍，NAND 容量大约是通用服务器的 3 倍，AI 服务器的 DDR5 渗透率有望逐步提升，HBM 等新型存储芯片目前也已在主流 AI-GPU 上搭载。当前服务器存储份额主要集中于海外大厂，国内潜在空间巨大。
4. 光模块：除了 GPU 等算力硬件需求强劲，网络端也催生了更大带宽需求。无论是训练侧还是推理侧，对光模块的需求都非常强劲，AI 需求爆发有望推动光模块行业边际好转。根据 Yole 数据，2027 年全球光模块市场空间将达到 247 亿美元，数通领域为主要增长引擎。2021 年全球光模块市场空间约 102 亿美元，2027 年将增至 247 亿美元，年均复合增速达 16%。其中数通市场受到 AIGC、云计算等驱动需求增长更快，市场规模将从 2021 年的 59 亿美元增至 2027 年的 168 亿美元，2021-2027 年 CAGR 为 19%。中国企业在光模块领域目前具备较高的市场份额和国际竞争力，有望率先受益于 AIGC 需求提升迎来业绩释放。
5. 热管理：高算力需求提升的背景下，单台服务器功率将大幅提升，如 DGXA100640GB 的系统功率将达 6.5kw，由此带来新的服务器热管理需求空间。目前传统风冷散热方面一般可支持数据中心单机柜密度在 10kw 以下，而未来 AI 集群算力功率密度将达到 20-50kW/ 柜，风冷方案将不足以满足新的散热需求，液冷散热方案凭借更好的冷却效果，渗透率有望得到持续提升。在国内数据中心持续扩张背景下，热管理市场有望快速发展，国内在这方面有前瞻布局的厂商也会迎来机会。
总之，AI 对数据和算力的需求呈指数级增长，算力所带动的服务器、算力芯片、存储、光模块及热管理需求空间大，相关企业值得我们重点关注。
