参数在十亿级以上发展并受限于优质数据集的增速是 AI 发展的必然趋势。 大模型增长挑战芯片算力和内存，无法实现完整端侧部署。大模型训练和推 理的三大瓶颈是算力、显存和通信，根据我们的测算，算力方面 GPT-3 训练 所需算力为 121528 TFLOPS，若 30 天内完成，需要 1558 颗 A100。内存角度， GPT-3 训练至少需要 3.2T 内存，至少 44 张 A100，推理任务则主要受显存限 制，需要 4 至 36%，价格在 1000 美金以上的占比 13%，即旗舰机型占比较低，随着 AI 大模 型在边缘端落地，有望推动新一轮换机潮。 以大语言模型为核心，以语言为接口，控制多 AI 模型系统，构建“贾维斯” 式智能管家。我们认为大语言模型不仅可以实现对话、创意，未来也有望作 为众多复杂 AI 模型的控制中心，同时也是接受用户指令的交互窗口，实现 《钢铁侠》电影中“贾维斯”式综合智能管家。23 年 5 月，Google 0 时代，基础大模型参数指数级增长 李开复提出本次由 GPT-4、ChatGPT 引发的 AI 新机遇与之前有所不同，属于 AI 2.0 时代。AI 1.0 时代具体指的是以 CNN（卷积神经网络）为核心，机器视觉和自然 语言处理快速发展的时期，暴涨的数据量伴随搜集、清洗、标注整个过程的成本 增加，且单一领域的数据集和模型形成孤岛，每个领域和应用的优化都是割裂的， 难以形成“通用”。 AI 2.0

重要业务领域中可靠的信息技术手段。IBM在中国拥有六大行业部门，近5000位研发人员， 1000多位咨询顾问，2000多位销售，3000多技术专家，5000多人的服务团队，近3000多家直接 面向客户的经销商，为本地的客户提供从咨询到产品、从技术到解决方案的全方位服务。 今天全世界有50%的人口生活在城市中，IBM坚信这标志着人类整体上在步入崭新的“城市 文明”阶段。随着城市的数量和城市人口的不断增多，城市被赋予了前所未有的经济、政治、 和技术的权力，从而使城市发展在世界中心舞台起到主导作用。对于中国来说，城市的发展 更关系到中国城市化和经济成长大局，关系到中国的现代化目标能否顺利实现，意义格外 重大。为此，IBM提出了“智慧的城市”愿景，希望为世界和中国的城市发展贡献自己的力量。 IBM经过研究认为，城市由关系到城市主要功能的不同类型的网络、基础设施和环境六个 核心系统组成：组织（人）、业务/政务、交通、通讯、水和能源。这些系统不是零散的，而是以 “物联网”与互联网系统完全连接和融合，将数据整合为城市核心系统的运行全图， 提供智慧的基础设施。 激励创新 鼓励政府、企业和个人在智慧基础设施之上进行科技和业务的创新应用， 为城市提供源源不断的发展动力。 协同运作 基于智慧的基础设施，城市里的各个关键系统和参与者进行和谐高效地协作， 达成城市运行的最佳状态。 IBM提出“智慧的城市”愿景之后，正在

中国欧盟商会版权所有。未经中国欧盟商会的书面许可，任何个人或单位不可复制印刷本建议书的部分或全部。 本书信息以2024年12月至2025年3月数据为基础。 本书所含信息仅供参考，任何事实或情景均不作为商业或法律建议。如未经正规咨询，读者请勿以本为行动依据。 中国欧盟商会对本书所含信息的准确性与完整性不承担任何法律责任。 封面：©张烨，中国欧盟商会保留所有权 目 录 关于中国欧盟商会 . 作为一个在会员指导下开展工作的机构，中国欧盟商会致力于： • 为欧盟企业争取更好的市场准入条件和公平竞争环境； • 改善中国所有行业的市场环境； • 促进会员企业与利益相关方之间的沟通交流； • 为会员企业提供在华经营相关的具体信息；以及 • 为会员企业提供最新的中国经济趋势和立法情况。 原则 • 我们是一家在会员指导下开展工作的、独立的非营利性机构； • 我们为欧盟企业争取权益； • 我们在中国大陆范围内作为独立的网络化机构运作； 出代价并可能遭到全球更广泛反击的《中国制造 2025》式的政策，还是采取更具针对性且可持续的方式以实现技术自力更生，从而最大程度降低负面的 外部影响。面对全球贸易体系面临的前所未有的挑战，后者为中国提供了一个机会，向欧盟等可靠的合作 伙伴表明，中国致力于促进长期、互利的贸易关系，并确保其商业环境提供投资者所需的稳定性和可预见 性。 彦辞 中国欧盟商会主席 1 Baldwin,

旗，舜宇，水晶光电，歌尔。 观点#3：隐私保护需求推动办公用 PC AI 化 23 年 3 月，微软推出面向 Office 的 Microsoft 365 Copilot 以来，以办公助 手为切入点，重塑包括 Word、Excel、Powerpoint 等通用办公软件， 以及 Dynamics 套件等专业软件在内的生产力工具矩阵，向数据协同、功 能联动的方向发展。如何保护自身私域数据的安全是企业导入微软 过去一年，大模型能力的发展速度超出我们预期。以衡量 LLM 的常用的多语言理解均值评 测标准（MMLU）为例，2021 年底全球最先进大模型的 MMLU 5-shot 得分刚达到 60%， 2022 年底超过 70%，而 2023 年底已提升至超过 85%。在语言能力之外，AI 大模型的多模 态能力也快速提升。2023 年初，主流闭源大模型通常为纯文本的 LLM。2023 年至今，闭 源模型的多模态能力具有大幅度提升，目前 解能力，以及根据理解结果控制关节等的执行能力。 终端如何解决大模型痛点：隐私保护（AI PC）。23 年 3 月，微软推出面向 Office 的 Microsoft 365 Copilot 以来，以办公助手为切入点，重塑包括 Word、Excel、Powerpoint 等 通用办公软件，以及 Dynamics 套件等专业软件在内的生产力工具矩阵，向数据协同、 功能联动的方向发展。如何保护自身私域数据的安全是企业导入微软

72 亿，成 为史上用户增长速度最快的消费级应用程序。最新版的 GPT-4 在 ChatGPT 的 GPT-3.5 基 础上主要提升了语言模型方面的能力，并添加了多模态功能，可以接受图像输入并理解 图像内容，可接受的文字输入长度也增加到 3.2 万 token，在不同语言情景和内部对抗性 真实性评估的表现都显著优于 GPT-3.5，在各种专业和学术基准上已经表现出人类水平， 为用户提供变革性的使用体验。 GPT-4 整合到 Office 应用程序，Teams Premium 中接入 Chat GPT 提供人工智能生成章节和字幕实时翻译等 功能；编程领域中，Viva Sales 将利用 ChatGPT 为电子邮件中客户问题生成回复建议， Stripe 使用 GPT-4 扫描商业网站并向客户支持人员提供摘要；软件领域，Duolingo 将 GPT-4 构建到新的语言学习订阅层中，国内百度“文心一言”也正式推出，AI 单位成本低的内容，在生产力上具有革命性的增长。在应用方面，按场景分类 AIGC 已 经较为成熟地应用于文本和代码撰写、图像识别和生成，在影视、传媒、电商、C 端娱 乐领域规模应用，未来将逐步拓展到视频和游戏等其他领域，为各个行业和领域的创新 和发展提供更多可能性。 请务必阅读正文之后的免责声明部分 东吴证券研究所 行业深度报告 7 / 28 图5：AIGC 相关技术场景及成熟度分类

11% 。 AI 芯片中 由于 GPU 通用型强，满足深度学习大量计算 的需求，因此 GPU 在训练负载中具有绝对优势。以 GPT-3 为例，在 32 位的单精度浮点数数据下，训练 阶段所需 GPU 数量为 1558 个，谷歌级应用推理阶段所 需 GPU 数量为 706315 个。 l 英伟达开辟 GPGPU 加速计算格局， GPU 架构演进及产品布局赋能 AI 时代。 英伟达 (NVIDIA) JPR 数据， 4Q22 英伟达独立 GPU 出货量占比 为 82% ， 位居市场第一。公司股价经历 2016-2018 年、 2020-2021 年、 2022 年 9 月以来三轮快速增长；其中 2022 年 9 月至今，受 AI 驱动下针对芯片算力需 求提升，公 司股价呈现大幅度反弹；截至 2023 年 4 月 30 日，公司市值为 6854.00 亿美元。回顾历史， 1999 年，公司发明了图形处理器，定义了 务器的速度最高可达 10 倍。 l 计算与网络事业部收入占比提升，数据中心超过游戏成为收入主要来源。 FY23 ，公司收入为 269.74 亿美元，同比增长 0.22% ，主要由于数据中心及汽车领域收入的高速增长抵消了游戏及专业可视化领域所带来的收入减少； 净 利润为 43.68 亿美元，同比减少 55.21% ，主要由于运营费用同比增长 50% 所致，包括与 Arm 交易相关的 13.5 亿美元收购终止费用。公司业务部门

传感器检测到的数值应在该范 围内，从而保证微电网并入大电网 系统时达到同步运行的标准，从而 减少对微电网的冲击，维持整个微 电网系统的稳定。 智能微电网分布式电源的综合控制策略 仿真算例模型： 智能微电网分布式电源的综合控制策略 微电网在 0-0.8s 联网运行， 0.8s-1.6s 运行孤岛运 行，而 1.6s-2s 重新与配电网连接。分别反映微电网与配 电网

月，是一家致力 于实现 通用人工智能 (AGI) 的创新型科技公司。 2024 年 12 月， DeepSeek-V3 发布，性能对齐海外领军闭源模型。据官方技术论文披露， V3 模型的总训练成本 为 557.6 万美元， 对比 GPT-4o 等模型的训练成本约为 1 亿美元。 2025 年 1 月， DeepSeek-R1 发布，性能对标 OpenAI-o1 正式版。在数学、代码、 自然 语言推理等任务上，性能比肩 建设和升级，促使国内外云服务商 资本开支持续高速增长，带 来 AI 服务器市场规模大幅提升，预计到 26 年全球 AI 服务器出货量将达到 237 万台，对应 2023-2026 年 CAGR 为 26% 。 l 重点推荐组合：中芯国际、翱捷科技、德明利、工业富联、沪电股份、联想集团、国芯科技、澜起科技、芯原股份、龙芯中科、东山精密、景旺电子。 l 风险提示：宏观 AI 应用推广不及预期、 5-72B 、 Meta 的 Llama-3.1-405B 等其他开源 模型，并 逼近 GPT-4o 、 Claude-3.5-Sonnet 等顶尖闭源模型。据官方技术论文披露， V3 模型的总训练成本为 557.6 万美元，对比 GPT-4o 等模型的训练成本 约为 1 亿美元。 l 2025 年 1 月， DeepSeek-R1 发布，性能对标 OpenAI-o1 正式版。 DeepSeek-R1

本报告的风险等级为中高风险。 本报告的信息均来自已公开信息，关于信息的准确性与完整性，建议投资者谨慎判断，据此入市，风险自担。 请务必阅读末页声明。 电子行业 超配 （维持） 电子行业深度报告 DeepSeek 推动模型平权，关注 AI 终端及算力领域 2025 年 2 月 20 日 罗炜斌 SAC 执业证书编号： S0340521020001 电话：0769-22110619 邮箱： luoweibin@dgzq 的发展。 图 2：DeepSeek R1 蒸馏 6 个小模型 电子行业深度报告 5 请务必阅读末页声明。 数据来源：DeepSeek公众号，东莞证券研究所 价格方面，R1 API 服务定价为每百万输入 tokens 1 元（缓存命中）/4 元（缓存未命中）， 每百万输出 tokens 16 元，相较于 OpenAI o1 每百万输入 tokens 55 元（缓存命中）/110 元（缓存未命中）、每百万输出 Thinking，在数据、代码等领域上较前代版本进一步提升。价格方面，o3 mini API 定 价为每百万 tokens 输入 0.55 美元（缓存命中）/1.1 美元（缓存未命中），每百万 tokens 输出 4.4 美元；而 Gemini 2.0 Flash 每百万 tokens 输入为 0.1 美元，每百万 tokens 输出为 0.4 美元，相较于 DeepSeek R1 具备较强竞争力。 电子行业深度报告

·········�� ·····································································�� 消费需求： 以基本生活物资为 主，如粮食、布匹， 选择有限 推动因素： 低生产力水平导致 商品生产分散，缺 乏规模化的供应能 力，且信息闭塞 消费需求： 商品多样化增加， 交易便利度提升， 如超市、百货商店 等零售业态满足日 推动供应链优化，数 字化模块使零售平 台能够把控零售流 程的各个环节，为店 内销售提供管理 第一章 全球零售行业概览 � 全球零售行业概览 �.� 零售行业的定义和分类 �.� 零售行业的演变历程 零售是指向最终消费者销售商品供自己消费的活动，最终消费者包括个人客户、 企业客户和其他一般公众。零售服务是指零售商在零售过程的各个环节为促进商 品流通而提供的增值服务。零售服务包括营销、交易、支付、物流、技术授权和操作 Digital Age �� 电商的发展使得零售行业由传统的实体零售模式，逐渐发展为突破地域限制的电 商零售，到如今的新零售业态。零售行业的发展历程不仅极大提高了消费者购物 的便利性，更加速深化了消费市场与零售商的需求匹配度。随着数字化应用和现 代技术的发展，线上线下一体化的发展模式被全面激活。当前的新零售业态以消 费者体验为核心，通过大数据、AI、物联网等数字化技术实现线上线下一体化、全 渠道融