2022A/E 2023E 重点公司代码 股票名称 投资评级 请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明 3 资料来源： Wind 资讯，国海证券研究所（未评级标的采用 wind 一致预期，中国化学、东华科技、中国石油、中国石化、万华化学、森麒麟、华大智造、中 控 技术、容知日新、川仪股份 2022 年数据为真实值，其余为预测值） 重点关注公司及盈利预测 核心提要 人工智能未来有望赋能化工“研发 容知日新（机械） 。 投资建议： AI 赋能化工产业，助力化工行业转型升级。 综合考虑 AI 对化工行业的赋能和带动效应， 维持基础化工行业“推荐” 评级。 风险提示：重点关注公司业绩不及预期；宏观经济大幅下滑；项目进展不达预期风险；行业政策大幅变动风险；行业竞争加剧风险。 请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明 4 目录 AI 提升研发效率 AI 优化化工设计和建设 AI 赋能化工生产运营 2022-2024 盈利预期 ，预计公司 2022-2024 年归母净利分别为 5.52 、 8.27 和 10.80 亿 元 ，对应的 PE 为 63 、 42 和 32 倍 ，考虑到公司合成生物学技术优势 ，维持公司“买入”评级。 风险提示：项目投产不达预期风险 、 产品价格下滑风险 、 产品需求下滑风险 、 工厂安全环保生产风险 、 原材料价格波动的风险 、 汇率 波动风 险 、 销售未达预期风险等 。

，迅速聚集了大量的用户， 日均发帖 量超过 100 万条 ，是全国最重要的、最火热的财经论坛之一。依托强大 的股吧社区 ，实现了将社区流量向产品销售规模的转化 ，初步具备了“用 户 + 其他金融产品拓展 + 外延预期”的业务形态。 2007 年 ，东方财富网 日均访问用户超 2000 万， 日均页面浏览量超 2.5 亿 ，远高于行业竞争者 ，用户数量以及粘性优势明显。 在 2004 年到 2010 年期间， 金融信息服务、券商导流业务。 2023 年同花顺增值电信服务、广告及互联网业务推广服务、软件销售及维护服务、基金销售及其他交易 手续费服务占比分别为 43% 、 38% 、 12% 和 7% 。我们预期 ，在 AI 逐步导入现有应用 ，公司 iFinD （增值电信业务） 、券商导流业 务（广告及互联网业务推广服务）、爱基金（基金销售业务）收入将受益增长。 图表：同花顺主要产品 赋 能 同花顺 资料来源：同花顺官网， Wind ，东吴证券研究 我们预计 ，金融行业有了 AI 相关产品的赋能 ， 市场活跃度将稳定提升 ，基于该项市场环境假设 ，我们对同花顺的各项存量业务终局状态增长空间预期如下： 增值电信业务： 同花顺是国内金融信息服务商龙头 ， 用户规模庞大 ， 我们预计 AI 功能嵌入原有产品将提升同花顺 B 端及 C 端产品用户规模 ， 且实现用户粘性、 活跃度的优化 ，并促成注册用户转化为付费用户。

本文旨在探讨如何将 DeepSeek 技术引入资产配置规划中，以 提升投资组合的优化效果和风险管理能力。本文将详细介绍 DeepSeek 技术在资产配置中的具体应用方案，包括技术原理、实 施步骤、以及预期效益。文章结构如下：首先，概述资产配置的基 本概念及其在现代投资中的重要性；其次，分析传统资产配置方法 的局限性；接着，引入 DeepSeek 技术，详细阐述其在资产配置中 的创新应用；然后，通过实际案例和数据展示 动态调整策略是资产配置规划中不可或缺的一部分。市场环 境、经济周期以及投资者个人情况的变化，都会影响资产配置的合 理性。因此，定期对投资组合进行再平衡至关重要。例如，当某一 资产类别的表现超出预期比例时，需要减持该资产，增持表现较弱 的资产，以维持既定的风险收益目标。 以下是一个简单的资产配置示例，适用于稳健型投资者： pie title 资产配置比例 "股票" : 险。资产配置的目的是在长期内实现稳定的投资回报，而不是追求 短期的高收益。 为了更直观地展示资产配置的效果，我们可以通过一个简单的 表格来比较不同资产配置方案的风险和预期收益： 资产类别 配置比例 预期年化收益 风险等级 股票 60% 10% 高 资产类别 配置比例 预期年化收益 风险等级 债券 30% 5% 中 现金及等价物 10% 2% 低 在实际操作中，资产配置需要根据投资者的具体情况进行动态 调整

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 技术发展不及预期，市场需求不及预期，行业竞争加 剧风险。 [Table_Finance] 财务摘要(百万元) 2023A 2024A 2025E 2026E 2027E 营业总收入 1,404 1 2025-2027 年公司系统集成业务收入增速分别为 40%/0%/0%。 3）创新业务：公司积极推进与蚂蚁合作，聚焦银行信贷场景，探索金融 AI Agent 落地，并有望实现分润型的商业模式创新，预期该业务规模将加速增 长，为公司打造第二成长曲线，我们假设 2025-2027 年公司创新业务收入分 别为 2.10/5.88/10.58 亿元，并考虑分润模式带来的业务毛利率的提升，假设 2025-2027 67 0.07 0.10 0.25 359 254 102 数据来源：Wind，国泰海通证券研究 注：股价为 2025/9/10 收盘价，可比公司 EPS 预测值来自 Wind 一致预期，高伟达 EPS 预测值来自国泰海通证券研究。 2）PS 估值 我们预测公司 2025-2026 年营业收入分别为 15.42/20.12 亿元，SPS 分别为 3.47/4.53 元

智算如何引领新型电力系统 扫码了解更多 AI 改变能源 智算如何引领新型电力系统 扫码了解更多 1 前言 2 第一章：文献综述与方法论 4 ● 美国的算力增长预期，分歧重点在市场 5 ● 中国算力增长预期，不确定性主要在技术 5 第二章：测算方法与结果 7 ● 中国智能算力每年增长 70% 7 ● 乐观情景下国产芯片有望突破 8 ● 2030 年中国智算年用电最高 用电量；再根据算力增长、芯片能效（单位时间内完成的计算量与消耗的电能 之间的比率）提升，以及数据中心能效 (PUE，数据中心总能耗与关键 IT 设备能 耗的比率，数字越小越接近 1，能效越高 ) 提升的预期，来推测未来一段时间内 智能数据中心的用电量增长情况。 智能算力的提供者及主要使用者，如科技企业、电信企业、政府、以及日益数 字化的许多行业，都提出了 100% 使用绿色电力、实现碳中和的目标和路线图。 这些研究报告，对于人工智能技术最发达、电力市场化程度最高的美国研究比较 充分，为关于中国的研究提供了基准性的参考，但忽视了中国所面临的芯片系统 技术的挑战及能源电力市场的差异性。这些报告对美国智能算力增长和电力需求 的预期并不一致，而中国面临的首要问题是如何克服芯片能效提升的瓶颈。 第一章： 来源：Hugging Face，未尽研究，环球零碳 说明：对数轴。每进行 1000 次查寻，完成每种推理任务平均消耗的电能。

8 月 AI 改变能源 智算如何引领新型电力系统 AI 改变能源 智算如何引领新型电力系统 1 前言 2 第一章：文献综述与方法论 4 ● 美国的算力增长预期，分歧重点在市场 5 ● 中国算力增长预期，不确定性主要在技术 5 第二章：测算方法与结果 7 ● 中国智能算力每年增长 70% 7 ● 乐观情景下国产芯片有望突破 8 ● 2030 年中国智算年用电最高 用电量；再根据算力增长、芯片能效（单位时间内完成的计算量与消耗的电能 之间的比率）提升，以及数据中心能效 (PUE，数据中心总能耗与关键 IT 设备 能耗的比率，数字越小越接近 1，能效越高 ) 提升的预期，来推测未来一段时间 内智能数据中心的用电量增长情况。 智能算力的提供者及主要使用者，如科技企业、电信企业、政府、以及日益数 字化的许多行业，都提出了 100% 使用绿色电力、实现碳中和的目标和路线图。 这些研究报告，对于人工智能技术最发达、电力市场化程度最高的美国研究比较 充分，为关于中国的研究提供了基准性的参考，但忽视了中国所面临的芯片系统 技术的挑战及能源电力市场的差异性。这些报告对美国智能算力增长和电力需求 的预期并不一致，而中国面临的首要问题是如何克服芯片能效提升的瓶颈。 第一章： AI 改变能源 智算如何引领新型电力系统 来源：Hugging Face，未尽研究，环球零碳 说明：对数轴。每进行 1000

时代》（2024.10.25）中对于配网建设， 储能平价和风电发展的看好，我们认为数据中心建设将加速国内能源转型和 提升新能源有效需求，绿色电源和数据中心耦合将成为趋势。 风险提示：AI 应用落地不及预期，供应链风险。 (12) (0) 12 23 35 Feb-24 Jun-24 Oct-24 Feb-25 (%) 工业 能源 沪深300 ....................................................................... 19 图表 29： 数据中心核心设备市场规模及增速预期 2024E-2026E ............................................................................. 19 图表 30： 电量 2024/25/26 年分别 365/530/633 亿度，拉动全国用电量 0.4/0.5/0.6pct，占全国电力需求比重达到 3.4%/3.6%/4.0%。若推理需求加速带来算力规模增长超预期，则有可能对电力负荷和 用电量形成进一步拉动。 图表2： 国内主要云厂商数据中心资本开支统计 资料来源：华泰研究预测 AI 数据中心有望促进我国新能源消纳 与美国情况不

的长期发展提供可靠的知识保障。 为实现上述目标，项目将分阶段推进，首先进行政务数据的收 集和预处理，然后利用 DeepSeek 模型进行知识抽取和整合，最终 构建一个可扩展、可维护的电子政务知识库。通过本项目，预期能 够显著提升电子政务系统的智能化水平，为公众提供更加便捷、高 效的政务服务。 1.1 电子政务发展现状 近年来，随着信息技术的快速发展和数字化转型的深入推进， 电子政务已成为现代政府治理的重要支撑。据统计，截至 其不仅能够提升政府工作的效率和智能化水平，还能促进政府信息 的开放和透明，推动政府与公众的良性互动。因此，在电子政务的 整体规划中，知识库的建设应被视为一项战略性的任务，并给予充 分的资源和支持。 1.4 项目目标与预期成果 本项目旨在通过集成先进的 deepseek 模型，构建一个高效、 智能的电子政务知识库系统，以提升政府部门的决策效率和服务质 量。具体目标包括： 1. 知识库系统构建：建立一个全面的电子政务知识库，涵盖政策 者做出更加科学、合理的决策。 4. 安全与隐私保护：在系统设计和实施过程中，严格遵守国家信 息安全法律法规，确保数据的安全性和用户隐私的保护。通过 加密技术、访问控制等措施，防止数据泄露和滥用。 预期成果：  完成电子政务知识库的构建，实现信息的自动化管理和高效检 索。  部署智能问答系统，提供 24/7 的在线服务，显著提升响应速 度和准确性。  通过数据分析与预测功能，为政府部门提供强有力的决策支持，

AI 对化工行业的赋 能 和带动效应，维持基础化工行业“推荐 ”评级。 u 风险提示： AI 技术发展和需求增长不及预期、新建项目投产进度不及预期 、新材料技术开发和国产替代不及预期 、原材料价格大幅波动 、行业 竞 争加剧、国际局势动荡、行业政策大幅变动、关注公司业绩增长不及预期等。 请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明 4 重点公司代码 股票名称 2023/4/10 EPS PE 投资评级 未评级 请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明 5 重点关注公司及盈利预测 图表：重点关注公司盈利预测表 资料来源： Wind 资讯，国海证券研究所（未评级公司盈利预测来自 Wind 一致预期。已发 2022 年年报的公司 2022 年数据使用实际 数据） 重点公司代码 股票名称 2023/4/10 EPS PE 投资评级 股价 2021A 2022E 2023E 2021A 2022E 请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明 6 重点关注公司及盈利预测 图表：重点关注公司盈利预测表（续上表） 资料来源： Wind 资讯，国海证券研究所（未评级公司盈利预测来自 Wind 一致预期。已发 2022 年年报的公司 2022 年数据使用实际 数据） 技术层 应用层 AI 新一轮产业链发展浪潮渐起 u 人工智能产业链基本分为基础层、技术层和应用层三个层面。 基础层包括 AI

建立数据安全管理规范，对数据处理人员进行定期培训，提高其数 据安全意识和操作规范性。 在特殊情况下，若需获取涉及国家安全的敏感数据，必须遵循 以下额外步骤： 1. 提交详尽的申请报告，说明数据使用的必要性和预期成果。 2. 经过国家安全部门的专项审批，审批流程可能涉及多级审核。 3. 在数据使用过程中，接受国家安全部门的监督与指导，确保数 据使用符合国家安全法规。 通过以上策略，可以在保障数据安全与合规的前提下，高效获 评估标准制定：为每个子任务制定具体的评估指标，例如准确率、 召回率、F1 值等，以便在微调过程中进行量化评估。 通过以上定义和细化，可以确保模型微调过程具有明确的目标 导向，从而在实际应用中取得预期效果。 3.1.1 政务场景特定的任务类型 在政务场景中，特定任务类型的定义是微调目标设计的核心， 这些任务类型直接决定了模型的最终应用能力和效果。政务场景涉 及多种复杂任务，主要包括政策法规解读、公文写作辅助、政务咨 50TB Ceph 分布式存储  网络: 100GbE InfiniBand 通过上述硬件资源配置，可以有效支持 DeepSeek 政务大模型 的微调训练任务，确保模型在合理的时间内完成训练，并达到预期 的性能指标。 4.1.2 软件框架与依赖库选择 在 DeepSeek 政务大模型的微调过程中，选择适合的软件框架 和依赖库是确保训练效率和模型性能的关键。首先，TensorFlow 和 PyTorch