二零二四年二月二十三日 证券研究报告 当前 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。 平均水平国内外差距较小 ， 中文上国内表现更优。 1 ） 国外通用 GPT4-Turbo 遥遥领 先。 OpenAI 震撼发布 GPT4-Turbo ，开启新一代人工智能模型的大门； 谷歌将在谷歌云上部署 Claude ，并于推出自研的大模型 LaMDA 的聊 天机器人 Bard ； AWS 推出自有基础模型 Titan 和 AIGC 服务 Bedrock ，以及 AI 编程助手 Amazon ，以此推动金融领域的开源发展。 2 ） 国内金融垂类模型百花齐放。奇富科技率先宣布推出自研的金融行业 通用大模 型“奇富 GPT” ；度小满推出国内首个千亿级中文金融大模型“轩辕” ；腾讯云公布腾讯云金融行业大模型 ， TI-OCR 大模型帮助银行解决 日常业务问 题；恒生电子进一步升级金融大模型 LightGPT ，并发布多款光子系列大模型应用产品 ；蚂蚁集团公布蚂蚁金融大模型 ，在多项金融

规划》 整合各类政府信息平台、信息系统和数据中心资 源 2017 《“互联网+政务服务” 技术体系建设指南》 按照标准化、集约化原则......建设互联网政务服 务门户；利用政务云平台资源，推动政务服务平 台集约化建设 2018 《政府网站集约化试点工 作方案》（已失效） 针对政府网站建设分散、数据不通、使用不便等 突出问题，建设基于统一信息资源库的政务网站 家级总体性、纲领性文件，是我国未来一段时期内数字政府建设的顶 层设计和总体方案”[1]。该文件共 10 次提及“集约”一词，将“整体 协同”作为基本原则之一，明确提出要整合构建结构合理、智能集约 的平台支撑体系，强化政务云、网络及共性应用的统筹建设与共享， 全面提升数字政府集约化建设水平。[2]后者的最新修订版由中共中央、 国务院于 2025 年 5 月发布，文件以厉行节约、反对浪费为总体要求， 对机关运行管理、 （二）集约化建设是数字政府转型升级步入新阶段的 重要路径 “十四五”期间，我国数字政府建设进入“快车道”，逐步从“基 础建设”的初级阶段迈向“提质增效”的转型升级阶段。各地区各部 门普遍完成了政务服务平台、政务云、网络体系、移动端服务等基础 性任务，政务信息化建设由“有没有”转向“好不好”。据中国信通 院统计，全国 31 个省（区、市）和新疆生产建设兵团均已出台数字 化相关政策规划，成立了数字化转型领导小组，以及专门的政务服务

主，缺乏产业协同、创新引领、资源优化配置等方面的战略性规划，使得 园区面临着资源浪费、产业附加值低、创新能力不足等多方面的挑战。而 数字化转型则成为园区突破当前发展困境、实现产业升级的必由之路。通 过大数据、云计算、物联网、人工智能等技术，园区能够在资源配置、产 业链协同、服务优化等方面实现全面提升，推动新型工业化发展。 国家高度重视数字园区建设，逐渐形成体系化的政策支撑。《制造 业数字化转型行动方案》明确提出，到 规上企业的数字化转型覆盖率较高，转型进程较为成熟，但中小企业在数 字化转型方面仍面临较大挑战，整体覆盖率显著偏低。根据《专精特新中 小企业数字化转型研究报告（2024 年）》的数据，全国中小微企业的上 云率仅约为 30%，数字化转型的整体水平依然处于较为初级的阶段，转型 深度和广度亟待提升。 为应对当前园区内中小企业数字化转型滞后现状，推动产业规模化 转型需通过多层次、多方主体的协同作用加以实现。园区内链主企业作为 新体系，实验室不仅能推动科研成果在园区内的快速孵化与产业化落地， 还能为中小企业提供共享实验条件和开放研发资源，降低创新门槛，缩短 研发周期。例如，苏州高新区联合国家第三代半导体技术创新中心，构建 了“产学研用”一体化创新平台，推动第三代半导体器件在智能制造与新 能源装备领域的应用转化，已促成数十项核心技术成果实现产业化，带动 园区上下游企业的转型升级。上海张江科学城依托合成生物学国家实验室， 建立了

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智能创作、文生图等企业的基本办公需求，是大模型时代生产力工具的主要 支点。我们认为 2025 年 AI PC 渗透率有望大幅提升。 风险提示：AI 及技术落地不及预期；硬件产品销售不及预期，服务业务用 户增速放缓。本研报中涉及到未上市公司或未覆盖个股内容，均系对其客观 公开信息的整理，并不代表本研究团队对该公司、该股票的推荐或覆盖。 (29) (20) (12) (3) 6 ............................................................................... 17 大模型应用#4：大模型是推动云计算发展的 “锚” .......................................................................................... 字节跳动：豆包大模型赋能内部业务，对话助手“豆包”用户数量居前 ......................................................... 34 商汤：“云、边、端”全栈大模型，5.0 版本对标 GPT-4 turbo ....................................................................

稳步提升。为实现新阶段的发展目标，优化升级数字基础设施、充分发挥数据要素作 用、大力推进产业数字化转型、加快数字产业化等成为重要路径，其中包括结合应 用、产业等发展需求优化数据中心建设布局，全面加快金 融等服务业数字化转型的具体要求。 2022 年 2 月，“东数西算”工程正式启动，通过构建数据中心、云计算、大数据一体化 的新型算力网络体系，推动数据中心合理布局、供需平衡、绿色集约和互联互通，对于 市场虽然在一定程度上受到了疫情的冲击，但新基建政策的推出，为数据中心产业提 供了强大的发展动力，推动了众多新增项目落地建设。总体上，2020 年中国数据中心 产业保持了快速的发展势头。 从需求端来看，包括公有云在内的互联网行业需求是拉动中国 IDC 业务保持持续 快速增长的核心驱动力；疫情期间，数据流量大幅增加，推动传统行业数字化转型， 以及 5G、AI、工业互联网等新一代信息技术的试点应用落地，产业互联网需求逐步进 43.3%。 云计算的高速发展，致使数据中心的需求量和上架率都大幅提升，机柜租金也稳中 有升。云服务发展促使很多中小企业都摆脱了原有的自建机房的模式，尤其是中小型 互联网企业，更多的互联网应用、更多的企业信息化建设都搬迁到云上面，这也就带 动了整个数据中心产业的发展。 受互联网经济快速发展，以及人工智能、大数据、云计算等国家政策引导，数字 化、智能化建设投资持续高涨因素的影响，在云计算、下一代无线网络、大数据、物

传统IT服务 零售云服务 资料来源：弗若斯特沙利文 助力零售赢在数字时代 Empower Retailers to Thrive in the Digital Age �� 数字化转型在零售行业的演变历程反映了技术演进与商业模式创新的深度融合， 其主要分为三个阶段：早期以IT技术为核心的线下经营管理阶段，中期以ERP及 通用SaaS驱动的整合管理阶段，以及当前以零售云服务为载体的全渠道智能化管 方式，为 中小型零售商提供了轻量级的数字化解决方案。当前的零售云服务时代，技术架 构进一步向分布式、平台化升级，依托大数据、AI及物联网技术构建了全渠道的协 同中枢，不仅实现商品库存、订单追踪、会员信息等核心数据的实时同步，更通过 智能分析优化供应链集采、选品策略等，同时整合第三方生态资源形成开放平台， 支持电子签章、税务云等衍生场景。这一进程从单点工具到系统集成，再向生态化 服务演进 得益于技术驱动，移动支付的普及和消费场景的多样驱动着亚洲零售数字化行业 市场呈现出强劲的增长态势，市场规模从����年的���亿元增长至����年的��� 亿元，年复合增长率高达��.�%。随着云计算、物联网等基础设施完善，以及政策 对数字化转型的支持，亚洲零售业将进一步向数据方向持续升级，形成全链路数 字化生态。未来几年，亚洲零售数字化行业市场规模预计将在����年达���亿元， ����至����年年复合增长率高达��

所有支持调研考察活动和参与报告编制的单位及个人致以诚挚谢意！ 3 全球重点区域算力竞争态势分析报告（2025年） 中国通信工业协会数据中心委员会 北京科智咨询有限公司 宁夏东数西算产融研究院 克拉玛依市云计算产业园区管理委员会 西安交通大学西安市数据中心节能与低碳 技术重点实验室 广州尚航信息科技股份有限公司 兰洋（宁波）科技有限公司 中电系统建设工程有限公司 中国移动通信集团设计院有限公司 基础设施，实现对海量信息的高速计 算、存储与传输。伴随人工智能、大数据、量子计算等技术的飞速发展，算力的内涵已 从单一设备的处理速度，拓展为涵盖通用计算、图形处理、AI训练推理、高性能计算及 云边协同的多元化、智能化综合能力体系。这一演变使算力超越了纯粹的技术范畴，跃 升为驱动数字经济发展的关键新型生产力，成为支撑现代社会高效运转的基石。 算力发展历程是人类技术革新与产业升级的集中体现，从原始计算工具的萌芽到完 索。随着电子技术突破与算力形态革新，算力从工具属性向技术能力跨越，为产业形成 积累核心条件。电子计算机的诞生，CPU、晶体管等关键部件实现规模化生产等，社会 开始形成以硬件制造为核心的初步产业环节。21世纪初至2020年左右，云计算、大数据 技术的突破推动算力从分散供给向规模化产业转型，完整产业生态逐步形成。当前，算 力产业处于发展成熟期，进入规模化、规范化、生态化发展阶段，成为国家核心竞争力 的重要体现。算力架构向异

电子 AI+ 系列专题报告 Deep Seek 重 塑 开 源 大 模 型 生 态 ， A I 应 用 爆 发 持 续 推 升 算 力 需 求 证券分析师：胡剑 证券分析师：胡慧 证券分析师：叶子 证券分析师：张大为 证券分析师：詹浏洋 021-60893306 021-60871321 0755-81982153 021-61761072 010-88005307 hujian1@guosen 个市场下载次数最多的移动应用程序排行榜 上名列前茅。国外大型科技公司如微软、 英伟达、亚马逊等已先后上线部署支持用户访问 DeepSeek-R1 模型。 2 月 1 日，华为云官方发布消息，硅基流动和华为 云团队联合首发并上线基于华为云昇腾云服务 的 DeepSeekR1/V3 推理服务。 l DeepSeek 通过 MLA 和 DeepSeekMoE 实现高效的推理和低成本训练，构建 DualPipe 大模型训练中得到广泛运用的同时，为了满足 CSP 客户更高 性能和更好功能的需求， 定制化芯片 ASIC 的需求持续提升，牧本钟摆从标准化逐渐摆向定制化。与之相应的算力基础设施持续建设和升级，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