目前同花顺、东方财富、恒生电子、幻方量化所推出的大模型正在火热内测中。 同花顺和东方财富各自推出的大模型都具备实时性较强且能对 内容精准溯源的优势， 同时， 同花顺、东方财富、恒生电子所推出的大模型都实现了海量中文 tokens 的加持 ，金融领域数据覆盖面广。此外， 各类模型还拥有其突出优势。 4. 在金融科技支持政策陆续出台、海外金融垂类模型加速落地的背景下 ，我们认为金融垂类模型将成为金融科技领域未来的发展重点。我们认为， ，推荐【东方财富】、【同花顺】 ，建 议关注【恒生电子】。 5. 风险提示： 1 ）监管环境趋严抑制行业创新； 2 ）行业竞争加剧； 3 ）权益市场大幅波动。 发布机构 金融垂类模型 共同优势 突出优势 同花顺 问财 HithinkGPT 、 AIFinD 实时性较强，且 能精准溯源 金融领域数据覆 盖面广 模型训练创新优化 东方财富 妙想金融大模型 高品质金融数据供给 恒生电子 AiFinD ： PC 端、手机端双边发力，打造多场景应用 AI 功能 集合 数据来源：同花顺投资助手，同花顺 iFinD ，东吴证券研究 所 图表：同花顺 AI 产品介 绍 8 Ai FinD 优势： 1 ）金融数据覆盖面广。 同花顺利用自身过去十几年的数据积累以及 市场上公开的金融数据 ，预训练金融语料达到万亿级 tokens ， 同时 拥有一套自动化的流程 ，用于数据获取、清洗以及数据质量的验证，

AI 与金融的结合主要有两条技术路径：①通用模型 + 金融语料训练金融大模型 ，②金融垂类大模型。 1 ）双方优劣具有相对性。通用大模 型 优势：泛用性强、灵活性和利用率高、可迁移性强。劣势：特定领域深度较浅、模型复杂、训练时间长；金融垂类模型优势：领域专业性、针 对 性的解决方案、高精度和合规性。劣势：适应性限制、更新和维护复杂度、数据利用率低。 2 ）通用大模型通过金融语料训练超越金融垂类模 现突出；东方财富、 同花顺加大 AI 研发技术投入 ，筹建人工智能事业部 ，重点推进金融垂直大模型研发应用。 投资建议：我们预计 2024 年金融垂类模型产品落地较多，建议关注具备 AI 模型技术领先优势、较大金融交易数据基础、较好应用场景入口、积 极 推进 AI 模型构建的金融科技企业，推荐【东方财富】、【同花顺】，建议关注【恒生电子】。 风险提示：监管环境趋严抑制行业创新；行业竞争加剧；权益市场大幅波动。 1. 通用+金融VS金融垂类哪方更强 通用 + 金融 VS 金融垂类哪方更强 通用语言大模型 金融垂类大模型 优势 泛用性强 由于在多样化的数据集上进行了训练，通用模 型能够处理各种话题和领域的问题 领域专业性 在金融领域具有专业的理解能力，更精熟于金 融术语和概念 灵活性和利用率高 大量数据训练提高了模型的准确率，并可以应

2 公司深度分析/盛视科技 东地区是公司在海外的第一块根据地，通过了解当地行业情况，发挥 公司在人工智能、大数据、物联网、云计算等技术领域的优势，在区 域行业内建立起品牌影响力和号召力，为进一步开拓海外市场奠定基 础。 投资建议： 盛视科技作为国内智慧口岸的先行者和领军者，凭借多年的经验积 累、完善的产品服务和整体解决方案能力，结合公司在手订单的表现， 1）引领国内口岸信息化建设潮流：随着香港回归祖国，人员通关需求和货物贸易激增，公 司敏锐察觉市场需求并首创了旅客自助查验系统、车辆一站式查验系统等多款通关产品，开 创了口岸旅客及车辆查验的先河。 2）夯实智慧口岸龙头优势：公司于 2010 年提出建设“智慧口岸”理念。2013 年，公司设立 武汉研发中心，拥有软硬件研发及人工智能算法研究团队。公司坚持高研发投入，以科技驱 动发展，在智慧口岸领域获得较高的品牌知名度。 发布的《“十四五”口岸发展规划》中指出要推进部门信息化升级和口岸数字化转型，充分利 用云计算、大数据、人工智能、区块链等先进技术进一步优化口岸服务、提升口岸效能。公 司秉承国家“对外高水平开放”的发展战略，持续发挥智慧口岸优势，并不断向“AI+行业”多领 域拓展。 1）智慧口岸：公司专业提供智慧口岸查验系统整体解决方案及其智能产品，包括航空口岸、 陆路口岸、水运口岸，业务涵盖边检和海关（含原检验检疫）等出入境旅客、货物及交通运

虽然该领域的大多数产品都有中国国产 替代品，但这些替代品在价格和质量方面 往往偏低。鉴于医疗产品的安全性历经数 十年方可建立，因此可以预见，外国企业 的产品未来大概率仍将在声誉方面保持显 著优势。 技术领先 技术领先 技术领先 技术领先 对外依赖 对外依赖 对外依赖 2025》计划有何关联。虽然据称此次收购通过私人融资进行，但鉴于该收购项目不在美的白色家电的核心业务范畴之内，再加上美的在《中国制造 2025》计划公布后仅一年 就发起收购要约，这敲响了警钟。由于担心欧洲可能放弃其核心技术优势，以及单一市场可能受到国家主导的投资造成的市场扭曲的影响，欧洲内部也开始更加广泛地质疑 投资筛选机制的不足。Kullik, J 和 Wrage, C，《库卡之后——德国从中国收购中吸取的教训》，中欧中国观察，2022 计划出台前能源企 业获补贴最多的情况有所不同。 38,39&40 此外，《中国制造 2025》相关领域的中国企业还受益于广泛的政策 支持，包括有利的政策及监管待遇，这使其在与外国同行的竞争中占据优势。受国家主导的产业政策影响 的投资者也发挥了作用。中国庞大的市场规模和潜力在一些《中国制造 2025》所涉领域营造出了类似硅谷 的投资环境，资本注入的动力是寻找下一个大赢家。 41 然而，这种资源分配并非基于“纯粹”的市场力量，

衣制造主要集中在欧美地区。欧洲是当时成衣制造的核心区域，英国和法国等尤为突出。英国凭借悠久的纺织业历史，在成衣制 造方面具备技术优势和产业基础；法国以高级定制服装闻名，主要面向中高端市场。与此同时，美国的成衣制造业也逐渐发展起 来，主要集中于东北部地区，利用当地的劳动力和资源优势进行生产。 第二阶段：快速发展阶段（20世纪中叶-20世纪末） 成衣制造在全球范围内呈现出规模快速增长的态势。二战结束后 命中掌握话语权。 中国服装产业的发展历程可以分为四个阶段： 第一阶段：代工生产阶段（1950年代-20世纪末） ·OEM阶段：新中国成立后，中国服装产业以代工生产（OEM）为主，依托劳动力成本优势承接国际订单，成为全球纺织服装供应 链的重要一环。 ·ODM阶段：随着技术积累，部分企业从单纯代工转向设计制造（ODM），开始参与产品设计环节，但仍以出口导向为主。 第二阶段：高速发展阶段（2001年-2010年代） 中国服饰时尚行业发展历程 图：中国服饰时尚行业发展历程 （资料来源：民生证券《针织制造全球领航者，卓越品质铸就行业标杆》） 还大量出口。欧洲成衣制造企业通过技术创新和产业升级，继续在高端市场保持优势。此与此同时，日本在政府扶持下迅速崛起， 通过引入先进的技术和设备，显著提升了生产效率和产品质量，成衣出口大幅增加，在全球成衣制造业中的占比逐渐提高，成为 亚洲重要的成衣生产国。 第三阶段：全球化加速阶段（21世纪初-至今）

并要求在土地、开发和基础设施方面进行重大投资 。 投资者渴望参与到该行业的发展，但成功需要不只 是可用的资本。在基础设施需求、确保电力资源和 及时果断的承诺方面具有关键作用。在风险极高的 环境中，上市时间的长短已成为关键竞争优势。 未来几年将考验行业的适应能力，因为技术进步、 能源限制和不断变化的需求模式继续塑造着这一领 域的格局。 当我们在编译这份报告时，中国宣布推出的颠覆性人 工智能模型——DeepSeek——引入了一个可能对数 练能力以及提高的多语言水平，这些都使其区别于现 有的AI模型。值得注意的是，这些改进在更高的效率 以及更低成本下实现，挑战了关于开发前沿AI模型所 需的资源强度先前的假设。这一进展凸显了技术迅速 发展和竞争优势迅速消减的现状。DeepSeek的出现 可能导致高性能计算资源需求增加，因为企业在不断 发展的AI领域中寻求保持竞争力。我们将继续关注这 些进展，并在我们的中期报告中提供更新。 迫切保障可靠能源来源并加快开发时间表的需求 绿色大街数据中心2025年年度行业展望 7 美国数据中心2024国内合作伙伴 来源：高力国际美国研究 收购 融资与信贷 合资企业 公司 蓝鹰 & IPI 数字桥梁 & Yondr 优势 & 富国银行 Equinix和 新加坡政府投资公司计划扩大业务 xScale 对齐数据 中心与 Blackstone 信贷 塞伯罗斯 资本 管理 & Prime 数据中心 数据库 & 14

低空经济成为区域经济新的增长极。 2. 低空技术创新能力不断提升。飞行器飞控系统、动力系统、地面控制系统等核心部件和安全、续航、载重 、 避障、降噪等关键技术实现突破，聚集一批飞行器整机头部企业和关键配套优势企业。攻克一批低空产业及 低空管控关键技术，低空经济产业核心技术和高端产品。在低空制造、飞行监管、服务保障等领域形成一 批 丰台企业参与起草制定的行业标准 、国家标准。 3. 低空管控系统平台形成示范 2. 低空＋ 国土测绘： 推动低空航空测量 、矿产探测 、 国土空间规划 、城乡建设 、土地 、矿产资源执法等领域的技 术 应用。 3. 低空＋社会治理： 充分利用无人机在空地一体化服务中的优势， 在交通 、治安 、应急 、消防 、水务 、林 草、 文物保护等安全巡查以及有关监督检查场景中应用， 提升社会治理 、公共服务和执法保障能力及水平。 4. 低空＋无人机巡查巡边： 实施“数字化 、立体化 低空经济和通用航空业高 质量发展工作方案 发文时间： 2024/6/ 13 文件号： 长政办发 〔 2024 〕 14 号 目标： 结合长治通航基础 、人文历史 、生态环境 、旅游资源等区位优势， 大力发展低空制造产业 、低空服务产业、 低空保障产业， 形成以航空应急救援 、航空制造 、飞机维修改装 、无人机应用 、低空旅游 、航空培训为主 的 低空经济新业态。 主要任务（共 4 项）：

的顶层设计，亦受到国际市场对可持续投资理念日益 增强的影响，同时也离不开上海在资本市场体系、数 字基础设施和制度创新能力方面所具备的综合优势。 一方面，中央“双碳”战略、“金融服务绿色转型” 等政策构建了顶层制度环境，为地方探索ESG发展路 径提供了方向；另一方面，上海凭借其资本市场、信 息基础设施与制度实验平台的综合优势，具备率先布 局ESG生态的现实条件。 在《上海市国民经济和社会发展第十四个五年规划 和���� 的公信力与一致性、非财务信息与财务绩效的联动机制 等方面，仍需制度突破与长期积累。 尽管挑战犹存，但上海具备较强的制度协调能力与 国际对标意识，ESG发展空间广阔。一方面，上海可依 托自贸区与临港新片区政策先行优势，推动ESG实验区 建设，探索披露机制、碳账户制度与绿色标准体系的本 地化样本；另一方面，上海还可联动长三角城市群，建 立跨区域ESG数据信息共享平台和评级互认机制，提升 整体绿色治理的协同性与系统性。随着国际标准体系的 ����）。两地评分相关系数R²=�.���（见图�.��）。 上海企业环境维度评分从����年�.��增至����年 �.��（年均增速��.�%），高于全国水平（����年 �.��）。领先优势逐年扩大，相关系数R²=�.���（见 图�.��）。 上海企业社会维度评分����年达�.����（历史最 高），高于全国水平（����年�.����）。相关系数 R²=�.���（见图�

06 天生禀赋市场机遇 数字服务与数字运营外部市场机遇广 阔、先天具备资源和禀赋优势、市场 体量及需求层次等随着内外循环经济 的发展要素 ，数字业务发展成为全 球 顶尖的数据产业市场。 03 核心动力提升 科技和数字赋能才能进一步引数字服 务与运营的人工智能方向发展 ，不仅 仅具备规模优势 ，科技赋能才是核心 竞争力 中资代替外资 扶植和发展国内经济， 切实落地 回巢追踪 关键岗位人员稳定 工作态度 02 坐席资质认证 管理数字化 人员专业化 业务智能化 顶层设计 人员追踪体 系 就业经历 - - 法规遵守 职业素养 特长优势 基本信息 离 职 入 培 入 职 面 试 培 训 了 解 公 司 认 知 咨 询 上 岗 离 职 回 巢 意 向 & & 公 司 生 活 工 作 人员履历 合规档案 质量档案 效能档案 软件使用 法规遵守 职业素养 基本信息 工作效率 就业经历 工作能力 学习经历 兴趣爱好 团队协作 工作态度 特长优势 人员招募中心 面试记录 成长轨迹 搭建一线坐席数字化档案 业务 平台 数据 平台 旅程 员工 承接 数据智能应用 数据管理中心 员工服务中心 数据分析洞察 私域运营中心

年的 122 亿元增长至 2024 年的 785 亿元，对应 CAGR 达 45.11% 。 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(GPGPU) 计算的 CUDA 平台。 自 2015 年以后，随着 AI 浪潮迅猛推进，公司业务不断多元化， 向数据中心、游戏、移动设备、 汽车电子等市场发展。公司 GPU 产品能够并行计算的性能优势满足深度学习需求，通过对 GPU 架构升级不断推出新产 品，其运算性能得到显著提升，广泛 用于数据中心等计算密集领域。 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 复盘英伟达的 AI 发展之 ASIC 属于为 AI 特定场景定制的芯片。另外， 中央处理器（ CPU ）是 计算机的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元，是计算机的核心组成部件。 lGPU 在训练负载中具有绝对优势。据 IDC 数据， 1H21 中国 AI 芯片市场份额中， GPU 占比高达 91.9% ，依然是实现数据中心加速 的首选。 GPU 通用型较强、适合大规模并行运算，设计和制造工艺成熟，适用于高级复杂算法和通用性人工智能平台。