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

顾问专家（排名不分先后）： 中国信息通信研究院云计算与大数据研究所所长 何宝宏 华为数据通信产品线数据中心网络领域总裁 王武伟 参编单位（排名不分先后）： 华为技术有限公司、中国信息通信研究院（云大所） 参编人员（排名不分先后）： 郭亮、王少鹏、王建兵、钱骁、李建高、张白、李军、韩涛、吴圣伟、陈太尚、魏智 杰、耿煜、屈飞园、赵笑可、李久勇、李杰、汪若虚、管紫轩、侯延祥、温华锋、陈龙、 焦雪松、许建、吴洋、胡秀丽、赵科学、张力、李晨飞 Opus通过混合推断模式实现“快速响应”与“深度反 思”的动态平衡。 模型摸高驱动集群规模走向10万卡，代际快速演进： 北美头部互联网客户在智算领域 的投资保持60%增速，例如Meta在2025年持续扩大英伟达H100 GPU集群，规模超35万 卡，网络代际向800GE快速演进；“星际之门”总投资超1150亿美元，2025年底建设超 6 30万卡GB200集群。国内客户也在积极跟进，例如字节2025年在智算领域投资1600亿 2）推理业务快速崛起，并呈现多样化发展，带动网络发展 随着大模型技术逐渐成熟，智算行业正经历从“训练优先”向“推理主导”的战略转型。 这一趋势由两大核心驱动力： 算力结构重构: 2025年中国智能算力规模预计达1037.3 EFLOPS（是通用算力的12 倍），随着模型的成熟以及生成式人工智能应用的不断拓展，推理场景的需求日益增加，推 理服务器的占比将显著提高。IDC数据显示，预计到2028年，推理工作负载占比将达到

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

编写成员 贵州省数据流通交易服务中心 贵州大数据集团 贵州贵旅数网科技有限公司 华为云计算技术有限公司 （排名不分先后） 朱宗尧 徐 昊 张 广 肖 霏 潘伟杰 金 凯 艾晓松 胡琼元 黄籽渝 赵 将 吕 东 宋 雪 胡 鹤 袁 波 吴 越 怡 张志刚 霍战鹏 邝逸鹤 周 岩 王 立 乔丽娜 陈 勇 邴 丽 孙梦龙 陈 玙 杨梦辉 唐如兵 雷鸿伟 郑 辉 张小军 柏 君 孙思东 张鑫洁 唐 文 张 溯 陈吉栋 叶 飞 白文武 何志强 （排名不分先后） 01 P R E Agent、多模态、 具身智能）的范式跃迁。这不仅对于模型架构的设计理念进行了重构，同时也对大模型各阶段的训练语料提出 全新要求。 1942 1956 2022 2025 模拟人脑 神经元素 达特茅斯 会议 chatGPT 发布 openAI O3 发布 Deepseek R1 发布 图 2 大模型技术发展演进阶段 09 公开数 2c 现象级应 首先，对多模态关联的复杂语料需求日益迫切。针对

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