证 券 研 究 报 告 股票研究 / [Table_Date] 2025.09.11 AI Agent 和智能金融大数据服务打造新 成长曲线 高伟达(300465) [Table_Industry] 计算机/信息科技 [Table_Invest] 首次覆盖 评级 增持 目标价格(元): 30.69 12M 绝对升幅 67% 80% 241% 相对指数 54% 56% 186% [Table_Report] 相关报告  高伟达首次覆盖 [table_Authors] 姓名 电话 邮箱 登记编号 杨林(分析师) 021-23183969 yanglin2@gtht.com S0880525040027 开发与合作共建相结合的方式，构建领先的金融 AI Agent 智能体应 用服务平台，并有望实现商业模式的创新，以分润型的运营模式代 替项目交付型模式。 战略投资 DACS，迈向 Web3.0 技术服务。公司全资子公司高伟达 信息科技(香港)有限公司已签约参股数字资产清算服务有限公司 （DACS），在业务和客户层面进行深度合作。公司有望成为帮助传 统金融体系接入 Web3.0 和数字人民币世界的重要“桥梁”。 风险提示。AI

• 人工智能教育市场现状与趋势 • 人工智能教育面临的挑战及对策 • 基于英特尔产品与技术，打造 “云 - 边 - 端” 架构人工智能 教育实训环境 基于英特尔优化方案的应用案例 • 联合伟世：“云 - 边 - 端” 协同，采用先进硬件与创新理念 打造高效人工智能教学实训平台 • 五舟科技：高性能硬件助力打造高校人工智能教学平台 优化方案设计、提升推理性能，助力智能课堂行 为分析 取得巨大成就，国家数字教育公共服务体系建设日趋完善， 教育信息化基础设施建设已全面覆盖，数字化教育资源得到 极大丰富，师生网络学习空间已达 6,300 多万个 3，中小学 网络接入率达 99.7%，拥有多媒体教室的中小学校比例达 95.2%，已接受过不同程度信息技术应用能力培训的教师人 数也超过 1,000 万 4，基于网络开展教与学的大环境已经基本 形成。 在信息技术应用规模快速扩展的同时，K12 深入人心。 与此同时，业界对 “人工智能 + 教育” 这一教育信息化新方向 也期许热烈。有数据显示，目前整个 “人工智能 + 教育” 相关 市场规模已达数千亿 5。近年来，相关市场融资总量亦达数百 亿元，涵盖了 K12 阶段教育、职业培训、学前教育等不同的 教育细分领域 6。 1《教育信息化 2.0 行动计划》http://www.moe.gov.cn/srcsite/A16/s33

Megatron-Turing ERNW30Titan 源 1 . 0 书生 (NTERN+) 通 译 干 问 " 温元 " Hunyaan_tr 盘古系列大模型 大模型 企业 微和英伟达 G p r 3 . 5 o p e n A I 华 为 云 紫 东 太 初 文本 、 图片 、语音 、代码等单模态智能生成能力成熟 跨模态内容生成成为主要趋势 在文案编写 解决了知识 过时或不足的问题 。 微软宣布在 WINDOWS 、 OFFICE 等软件中全面无缝提供 A I 助手服务 。 r8 基于场景的多模态交互式设计成为主流 6 月 2 日 英 伟 达 公 司 推 出 一 款 名 为 Neuralangelo 的 AI 模型 ，该模型能够将 视 频片段转化为细节层次丰富 、具备贴 图的 3D 模型。 腾讯使用 AI 速搭建一座 3D 虚拟城市，

Bandwidth Memory，HBM）是基于 3D堆 栈工艺的高性能 DRAM，其本质是将多个 DDR 芯片堆 叠后和 GPU 一起封装。目前，AI算力增长速度远高于 显存容量和性能的增长速度，以英伟达 A100、H100 为 例，虽然 H100 较 A100 的算力增长了将近 3 倍，但显存 容量没增长，带宽只增长了近 2倍，这对分布式显存调 度提出了更高的要求 ［8］。此外，当前 HBM 和张量并行，其中张量并行的并行度一般和单 GPU 服 务器的卡数量等同，张量并行对卡间实时通信的带宽 和时延带来挑战。当前卡间通信的结构主要有总线 结构（例如昇腾 HNCCS通信方式）和交换结构（例如英 伟达 NvLink通信方式）2种，总线结构因布线复杂和制 程工艺要求较高，带宽和扩展性受限。国产卡较多采 用总线结构，卡间互联带宽远低于国外产品，同时单 机内卡规模数一般不超过8，导致张量并行度受限。 国内外主要 GPU 卡的基本情况如表 2 所示，其中 英伟达 GPU 卡在算力、显存、卡间通信、生态等方面处 于领先地位，AMD 和 Intel 的 GPU 卡在算力上逐步追 赶，但是在生态上仍存在短板；国内则以昇腾 GPU 卡 为主导，其他国产 GPU 卡不仅算力不足，在实际规模 化部署上也缺乏典型案例。 受政策影响，英伟达、Intel等国外芯片厂商的芯片 面临无法在中国出售或者改版而导致性能下降的问

输电机巡大金具类缺陷智能识别 输电线路异线异物智能识别 输电线路山火灾害智能识别 乡村振兴发展动态监测 电力经济分析 检储配集成仓库智能应用场景 自训练大模型 ( 英 伟达版 ) 百度 NLP 大模型 ( EB 大模型 )- api 自训练大模型 ( 华 为版 ) 百度 NLP 大模型 ( 6B 大模型 ) 数据中心远程算力调用等功能；对外 ( 比如其他央企 作 6 月 14 日，由国家发属改革要、国务院国资要指导，南方电网公司主办的全国首次霞盖输电、变电 高校占比 12.87%, 覆盖全国 17 个省市自治区； 90 后队员占比达 89%, 为培养和挖掘新—代人工智能人才创造了 条件。 南方电网公司业务域 AI 赋能情况 ( 生产域 AI 大 赛 ) 中国南方电网 CHINA SoUTHERN POWER GRID 2024 以“充裕瓦特”支撑“规模比特” · 最大送电能力达 5800 万干瓦，“十四五”前三年累计送电 6400 亿干瓦时 · 基于人工智能负荷预测准确性达 98.3%, 辅助电网的安全稳定运行、源荷平 衡 · 索直流配电供给算力 网 ，降低电力、算力网的单位能耗 以“高效瓦特”助力“能效比特” · 支撑南方五省区 2023 年新增新能源超过 4800 万干瓦 · 可再生能源发电利用率达 99.9% 建立数据中心

脱节造成协同效率瓶颈。二是信息不 对称放大中小微企业融资困境，中小微企业普遍面临信用信息穿透难，风险识别与管理成本 高等问题。三是金融普惠性不足与服务可得性受限，对公金融服务门槛较高、末端资金触达 不畅，造成开户、结算与融资需求等受限。四是结算效率与成本问题制约协同深化，资金周 转效率有待提升，跨境协同面临效率与成本挑战。上述难点共同构成了产业链向更高级别数 字化协同跃迁的关键障碍，也产生了对数字金融基础设施的新需求。 资金流不再是封闭信息，而是串联交易全流程的关键节点，为高效协同与精准风控奠定数据 基础。 利用智能合约的可编程规则，将核心企业信用沿着供应链逐级传递、拆分和流转，有效 覆盖传统金融服务难以触达的长尾中小微企业，破解信用传导壁垒。 将支付、交易等行为数据在安全合规前提下转化为新型信用资产，并通过隐私计算等技 术实现“数据可用不可见”，在保护商业机密的同时最大化数据价值，为中小微企业增信、 等支持。 课题组组长： 张健华 金融发展与监管科技研究中心主任 李振华 蚂蚁集团研究院院长 课题组成员： 金融发展与监管科技研究中心：庞鑫、郭晓蓓、郝超凡 蚂蚁集团研究院：唐伟城、张韵、马冬冬、程志云 研究团队

服务和算法服务的算力基础设施，它融合高性能计算设备、高速网络以及先进的软件系统，为人工智能训练 和推理提供高效、稳定的计算环境。据测算，2023年全球生成式AI市场规模，包括硬件、软件以及服务等， 达675亿美元，到2028年有望增长到5160亿美元，复合年化增长率达50.2%；2023年，中国生成式AI市场 规模为1200亿人民币，到2028年将超过5000亿人民币（图1-1）。 据中国信通院测算，2023年全球计算设备算力 五年，全球算力规模仍将以超过50%速度 增长，至2030年全球算力将超过16ZFlops，智算占比超过90%。2023年，中国通算规模59EFLOPS，未来 至2028年将以17.3%的年增长率达132EFLOPS；同期，中国2023年智算规模为414EFLOPS，未来将高速增 长到2028年1436EFLOPS（图1-2）。全球算力基础设施高速发展，而以支持AI/LLM为目标构建的新型智算 为最终用户提供业务 支持或与模型交互。因此大模型的训练基于更大规模的GPU并行计算，单服务器内部署GPU数量提升至4颗、 8颗甚至更多，并通过纵向扩展的方式实现更多GPU互联形成超节点。当前英伟达超节点Scale Up互联可达 576颗GPU。 趋势洞察 03 趋势洞察 04 智算网络在确保AI训练和推理方面发挥着关键作用。它包括设计良好的后端网络和前端网络架构以满足 AI 严格要

展积极营销，同样适用持牌要求。这一设计阻断了通过离岸架构规避监管的套利路径， 与美国形成显著差异。 2) 高标准准入门槛：香港将稳定币发行机构资质对标银行业标准，明确设置 2500 万港元 最低实缴股本要求。金管局总裁余伟文强调，鉴于稳定币业务的创新性与潜在风险，初 期将采取审慎发放策略，严格控制牌照发放数量。 3) 严格储备机制：香港建对稳定币的储备资产制定了全球最严格的标准之一。要求稳定币 必须 100% 由优质

★★★★ 3- 45kg 华沿机器人 ★★★ ★★ ★★ ★★★★ 3- 50kg 慧灵科技 ★★★★ ★ ★ ★ 1- 20kg 节卡机器人 ★★★★ ★ ★★★ ★★★ 1- 40kg 达明机器人 ★★★ ★ ★★★ ★★★ 4- 30kg 越疆机器人 ★★★★★★★ ★★ ★★ ★★ 0.25- 30kg 非夕科技 ★ ★ / / 4kg、 10kg 思灵机器人 ★ ★ ★ ★ / 珞石机器 人 / ★★★★★★★★★★ ★★ 华沿机器 人 / ★★★★★★★★★★ ★★★ 慧灵科 技 ★★★★ ★★★★★ / 节卡机器 人 / ★★★★★★★★★★★ / 达明机器 人 / ★★★★★★★★★★ / 越疆机器 人 ★★★ ★★★★★★★★★★ / 非夕科 技 / / ★★ 思灵机器 人 / ★★★★ ★ 睿尔曼 / ★★★ ★★ 埃斯顿酷 公司S-series 高性能无框力矩电机、德国的 TQ Robodrive的无框电机以及 Alliedmotion 公司的无框力矩电机 等。国内无框电机代表公司主要有步科股份、大族电机、易尔泰、微精电机、富兴机电、伟创电气、昊志机电、杭州 三相、常州运控、合泰电机、三瑞智能等。 来福谐波、绿的谐波、同川精密等减速器厂商亦开始自研无框电机，旨在打造一体化关节模组产品。随着人形机器 人的兴起，入局无框电机领域的

持。通过对历史数据的学习，系统能够预测未来可能出现的逃税行 为及其趋势，帮助稽查部门提前制定应对策略。例如，某省税务局 在应用 DeepSeek 后，成功预测了一个重点行业的逃税高峰期，并 提前部署了稽查力量，最终查获逃税金额达 5000 万元。 DeepSeek 的用户界面友好且操作简便，使得稽查人员能够快 速上手。系统提供的可视化报告功能，帮助稽查人员直观地理解数 据，提升了决策的科学性和透明度。同时，系统的可扩展性也确保 在税务稽查中 的应用研究》（李明，2021）详细分析了大数据技术在税务稽查 中的具体应用场景及其效果，为 DeepSeek 平台的数据处理提供了 理论依据。其次，《机器学习算法优化与实战》（王伟，2020） 为平台中机器学习算法的优化与实施提供了重要的方法论支持。此 外，《税务稽查风险评估模型研究》（张华，2019）中的风险评 估模型为 DeepSeek 平台的风险评估模块提供了核心算法支撑。