因此，大模型 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 8 表2： 大语言模型的计算 .................................................................... 9 表3： 大预言模型算力测算 ................................................................. 10 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 证券研究报告 图12：算力计算公式 图13：近年推出的大预言模型有效算力比率 资料来源：NVIDIA，国信证券经济研究所整理 资料来源：NVIDIA，国信证券经济研究所整理 表3：大预言模型算力测算 A100 PCle H100 PCle 训练阶段算力需求测算 Tensor Float 32(TF32) 156TFLOPS 756TFLOPS 有效算力 78TFLOPS 378TFLOPS GPT-3 训练所需运算次数

CUDA 文档，国信证券经济研究所整 理 资料来源：英伟达 CUDA 文档，国信证券经济研究所整 理 资料来源： CSDN ，国信证券经济研究所整 理 l 《 AI 大语言模型的原理、演进及算力测算》 l 训练阶段：考虑采用精度为 32 位的单精度浮点数数据进行训练和推理。 以 A100 PC le 芯片为例（ H100 PC le 芯片同理）， GPT-3 训练所需 运算次 数为：样本 105.95 亿美元 53.2 亿美元 AI 服务器相关 DGX A100 H100 单个服务器对应 GPU 数量 8 8 所需服务器数量 8.8 万台 1.8 万台 表：训练阶段算力需求测算过程及结论 GPU 相关 A100 PCl H100 PCl Tensor Float 32(TF32) 156TFLOPS 756TFLOPS 有效算力 78TFLOPS 378TFLOPS H100 单个服务器对应 GPU 数量 8 8 所需服务器数量 195 台 40 台 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 AI 大语言模型对于 GPU 算力需求测算（以 GPT-3 为 例） 表：推理阶段算力需求测算过程及结论 资料来源：英伟达官网，国信证券经济研究所整理及预测 资料来源：英伟达官网，国信证券经济研究所整理及预测 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 二、英伟达的

03 注：1. 数据来源：基于两化融合公共服务平台数据测算。两化融合达成度是指在两化融合深度融合进程中， 达到有效融合级别的企业比例。若企业能够综合运用信息技术，以工业互联网为基础支撑，基本实现业务 流程集成与交互，形成可满足特定需求的数据服务，则认为达到两化融合有效融合级别。 2.数据来源：基于两化融合公共服务平台数据测算。十大重点工业行业分别为钢铁、有色、石化、化 工、建材、机 5个百分点，在全国重点行业中位居第二1，见图1-1，仅次于电子行业。 图1-1 我国重点行业两化融合达成度 图1-2 我国汽车行业数字化转型关键指标情况 04 注：1. 数据来源：基于两化融合公共服务平台数据测算。 3.大型整车制造企业数字化转型水平整体上高于零部件制造企业 两化融合公共服务平台数据显示1，2025年，汽车整车制造企业中达到创新突破 阶段的企业比例为19.3%，是汽车零部件及配件制造企业该指标的近两倍，见图1-3。 为汽车营销/服务业务场景提供服务时运用新技术的能力 为汽车企业的出海提供数据采集、分析和营销业务应用的能力 第四章 汽车行业数字化转型 服务商发展情况分析 注：由于本次参与调研的服务商大多数为行业知名服务商， 本章节数据测算结果较汽车行业服务商整体水平可能偏高。 34 2025年8月初，我们共面向36家汽车行业典型服务商发放了调研问卷，截至8月 16日，共回收研、产、供、销、服各领域有效问卷93份。本次参与问卷调查的服务商

采用客户画像分层机制，差异化生成分析内容：  保守型客户：重点推送国债收益率变动、货币基金七日年化对 比  进取型客户：附带技术面分析（如 RSI 超买信号）的行业轮动 建议  企业客户：增加外汇对冲方案测算（使用蒙特卡洛模拟压力测 试） 4. 闭环反馈机制 每次推送后记录客户交互行为（点击率、停留时长），通过强 化学习优化推送时机。实验数据显示，在美股交易时段（北京 时间 21:00-4:00）推送的打开率比非交易时段高 人信息保护法》动态合规），并定期评估客户满意度以避免技术替 代引发的品牌风险。 9.1 开发与部署成本 开发与部署成本是银行客户经理智能体应用方案实施的关键考 量因素，需从技术投入、人力资源、基础设施及运维四个维度进行 精细化测算。以下为具体成本构成分析： 1. 技术研发成本  大模型定制开发：基于 DeepSeek 基础模型进行垂直领域微 调，需支付 API 调用费用及定制训练成本。按 10 万次/日的交 互量估算，年化 采用渐进式替代策略，优先部署标准化业务场景（如产品查 询、账单答疑）  与 DeepSeek 签订长期合作协议可获得 15%-20%的 API 用量 折扣  复用银行现有 OCR、语音识别等基础设施降低集成成本 注：以上测算基于中型商业银行（零售客户 500 万+）的典型 场景，实际成本需根据具体业务规模及技术栈选型调整，误差范围 ±15%。 9.1.1 技术投入 在技术投入方面，部署基于 DeepSeek 的银行客户经理智能体

26 1.5 本项目需求分析 26 2 本项目定位 27 2.1 总体定位 27 2.2 能级定位 27 3 本项目建设规模 28 3.1 测算依据 28 3.2 数据中心需求 29 3.3 配套用房需求 29 四、场址选择 30 1 选址原则 30 2 选址位置及地块情况 30 可提供 10万台服务器的 算力。根据《XX银行算力规划报告》，当前算力规模与结构较为薄弱，为满足快速增长 的业务系统部署需求以及数据中台、生态云、分布式改造等建设需求，按照年均 40%的 增幅测算，预计 2031 年总算力达到 30 万台服务器，与XX银行当前算力部署还有较大差 距，亟需启动新算力节点建设。 本项目新建的贵州算力节点，计划提供 20 万台服务器算力，承接容灾、非实时数 据中心建设在符合国标 A 级标准的 基础上，满足数据中心等级认证国际标准 Uptime Tier III，关键指标参数参考 Uptime Tier IV 的标准。 3 本项目建设规模 3.1 测算依据 根据《数据中心设计规范》GB50174-2017，数据中心的组成应根据系统运行特点 及设备具体要求确定，宜由主机房、辅助区、支持区、行政管理区等功能区组成。 区域 主要建设内容 主机房

表态积极。而国产 终端如雷鸟、闪极等品牌亦积极推出相关产品，渗透率有望快速提升。 据Wellsenn XR预测，2029年销量有望达到5,500万副，渗透率约3.48%。 若按照一副1,500元进行测算，2029年AI眼镜市场规模约为825亿元。  算力需求仍将加大。近期微软、亚马逊、谷歌、Meta披露最新业绩，四 大科技巨头Q4资本开支合计同比大幅增长77%，主要支持云计算、AI等 基础设施 眼镜提供了较大的发展空间，据 Wellsenn XR 预测，AI 眼镜从 2025 年开始将会向传统眼镜快速渗透，预计 2029 年销量有望达到 5,500 万副，渗透率约 3.48%。若按照一副 1,500 元进行测算，2029 年 AI 眼镜市场规模约为 825 亿元。 图 35：全球近视眼镜、太阳眼镜销售量 电子行业深度报告 18 请务必阅读末页声明。 数据来源：《AI智能眼镜白皮书》，东莞证券研究所

分析后的结果。传统安防产业在产品、 技术与应用等多维度实现了更深层次的进化与变革。2、人工智能亦将 更加广泛地应用到智能制造行业中，机器视觉检测是 AI 技术在智能制 造中最好的落脚点之一，AI 图像增强技术、AI 缺陷检测算法等技术的 发展有望提升机器检测效率，从而逐步代替人工目检。 ◼ 投资建议： AI 产业链条长，各环节机遇频现，AI 应用的发展将是推动 产业链上下游共同繁荣的动力，相关标的梳理如下：1、终端品牌：传音 ： AI 图像增强技术等技术可以通过人工智能机器学习算法预处理图片，提升工业相 机拍摄照片或扫描出图像的对比度，降低图像噪点，增强图像边缘等，提升后续进一步 检测的准确度。 AI 缺陷检测算法则可针对消费电子类产品常见的压伤、凹凸、异物等各种缺陷完 成大量模型预训练。在具体项目中调用视觉检测平台时则可通过小样本训练检测技术， 使用 50-100 张图像数据构建适配项目需求的检测参数，具有灵活性的特点，可以快速部

，攻克非 结构化数据解析瓶颈，通过时空对齐技术关联视频流、物联传感及地理信息等多 源数据，实现跨场景算法零样本生成，算法冷启动时间压缩至 1 分钟内，成功应 用于南京防汛防台场景中，推动积水检测算法准确率突破 90%，实现水位视觉特 征协同分析。二是小样本迭代优化引擎，建立动态调优机制，通过少量样本多轮 迭代解决长尾场景响应难题。典型案例中，雨花台区共享单车违停识别算法经几 十个标注样本、3 视频分析系统实时识别周界入侵、异常聚集等风险并联动报警，处置效率提升 60%；在便捷通行方面，AI 人脸识别门禁与无感停车系统显著提升居民归家及 访客体验流畅度达 85%；在设施管理方面，利用物联网传感器和 AI 预测算法对 电梯、供水泵房等进行预见性维护，故障率降低 40%；在应急处置方面，AI 驱 动的应急指挥平台大幅提升资源调配与响应速度达 50%。三是推进数字家庭与 社区平台的数据联通。平台实现了家庭安防报警联动物业、独居老人异常行为预

73%的县（市、区） 保持良好增长势头。未来，仍需在构建数字产业生态、引育 数字创新人才、优化数字营商环境等方面持续发力，为县域 数字经济高质量发展注入强劲新动能。 本报告中数字经济相关数据为测算数据，仅代表我中心 作为科研单位的学术研究成果，供学习参考。由于各种因素 所限，还存在诸多不足，恳请提出宝贵意见和建议。 广西县域数字经济发展评估报告（2025 年） 5

准格尔园区城市政务管理流程 三、信息量分析与预测 （一）计算能力测算 目前准格尔经济开发区内设 11 个部门，共有干部职工 355 人， 常住人口近 7 万人，远景规划 10 万人，园区累计引进企业 96 家。 依据全国已经建成智慧园区的项目经验，所涉及的智慧园区相关系 统内存、CPU 等相应的主机性能经过规划测算如下： 1、系统注册用户数为 2500 人（U1）； 2、忙时集中并发系数为 加起来就得出软件项目的总工作量。该方法适用于立项阶段的工作 量估算。 本项目工作量评估中，将各功能点作为独立的任务，根据各子 任务的行业成熟度及实现复杂度考虑工程师、高级工程师、架构师 配比，在此基础上测算开发、测试时长等，各子任务工作量（人月 数）均以历史同类项目为参考，从而保证累加后的总体工作量的准 确性。 依据本项目的复杂情况和所需工程是配比，月人工费用定为人 均 15000 元。 3、软硬件购置价格