47 7 意大利 38.06 8 18.08 8 19.98 8 日本 32.88 9 16.40 9 16.48 9 西班牙 32.17 10 15.74 10 16.42 10 荷兰 26.81 11 12.03 13 14.78 11 瑞士 26.50 12 12.66 11 13.84 12 韩国 24.80 13 临床医学领域和天文学与天体物理学领域一直是 中国热度指数得分排名相对较低的领域，但整体仍呈 现提升趋势。临床医学领域，2017-2025 年，中国的研 究前沿热度指数排名分别为第 10、13、9、12、1、4、 9、6、4 名，最初四年排名基本在第 10 名上下，2021 年和 2022 年由于新冠相关研究前沿占比较大，中国的 排名短期大幅提升（分别排名第 1 和第 4），2023 年 又回到了 2019 年的水平（排名第 2 2.3 4 5.3 4 3.4 5 加拿大 41.8 5 3.3 10 4.3 6 3.0 11 8.9 7 5.1 5 3.4 3 1.0 17 6.9 10 2.3 5 1.7 9 1.7 9 澳大利亚 40.5 6 3.6 8 4.7 4 5.2 6 6.4 10 3.3 9 1.4 8 0.9 19 7.4 8 0.4 16 1.8

强化算力与电力协同 ，助力数据中心 绿色转型。 行业需求洞察 数字经济 (GDP) ：《数字 中国建设 2025 年行动方 案》 数字产业增加值占 GDP 比 重将超 10% ； GDP 增长贡 献率 66.45% 。 人工智能 (IDC) ： 2024 年 备案大模型超 200 家， 行 业模型占 70% ； 2024 年智 算 AIDC 14 秒 ，满足 训练效率 • 架构支持 3 年内算力翻倍 (≈300 台 GPU 服 务器 ) ，无需重构网络 ，满足“东数西渲 ” 业务量增长的算力弹性需求 • 承接 10 部院线电影、 50 个游戏场景、 100 个建筑可视化项目 ， 数据量 约 1.2PB ， 4K/8K 批量静帧渲 染 ， 46PFLOPS 算力 • 优先部署 GPU 服务器 + 多模态大模型 训练 架构支持弹性 扩展 • 支持软件定义算力 ( 容器化调度 ) ，切入 AI 推理 ( 智慧城市视频分析、工业质检 ) • 指标： MTBF( 平均无故障时间 )>10 万 h ， 业务 7 ×24 小时运行 ，算力利用率≥ 70% 东数西渲 业务 电源与 散热 智算 一期 网络 带宽 核心业务场景需求 协议 传输 成本 可控 A I

2.2 研究前沿的分析及重点研究前沿的遴选和解读 007 背景和方法论 农业科学、植物学 和动物学 1. 热点前沿及重点热点前沿解读 011 1.1 农业科学、植物学和动物学领域 Top10 热点前沿发展态势 011 1.2 重点热点前沿⸺“利用植物根际促生菌缓解植物的盐胁迫” 012 1.3 重点热点前沿⸺“基于深度学习的植物病害检测” 016 2. 新兴前沿及重点新兴前沿解读 1 新兴前沿概述 019 2.2 重点新兴前沿⸺“花青素在食品智能包装膜中的应用” 019 生态与环境科学 1. 热点前沿及重点热点前沿解读 021 1.1 生态与环境科学领域 Top 10 热点前沿发展态势 021 1.2 重点热点前沿⸺“行星边界突破与地球系统风险治理” 022 1.3 重点热点前沿⸺“基于生物质的活性多孔炭吸附剂制备及二氧化碳捕集性能” 026 2. 1 新兴前沿概述 029 2.2 重点新兴前沿⸺“污泥厌氧发酵产挥发性脂肪酸的微生物机制研究” 029 地球科学 1. 热点前沿及重点热点前沿解读 031 1.1 地球科学领域 Top 10 热点前沿发展态势 031 1.2 重点热点前沿⸺“中国陆相页岩油类型与重点地区资源潜力研究” 032 1.3 重点热点前沿⸺“骤旱事件成因与风险研究” 036 2. 新兴前沿及重点新兴前沿解读

.............................................. 10 （一）指数体系构建.......................................................................................... 10 （二）综合算力指数.................................... 省级行政区综合算力指数 Top10..................................................................... 14 图 3 省级行政区综合算力指数 Top10 历年情况.................................................... 14 图 4 省级行政区算力分指数 Top10........... ................................................................................... 20 图 10 省级行政区存力分指数 Top10....................................................................... 21 图 11 省级行政区存力分指数-存力规模

NVL 加速计算卡， 以支持 ChatGPT 类大型语言模型推理。与适用于 GPT-3 处理的 HGX A100 相比，配备四对 H100 与双 GPU NVLink 的标准服 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； Models are Few-Shot Learners 》，国信证券经济研究所整 理 23% 22% 22% 21% 21% 20% 20% 19% 30% 25% 20% 15% 10% 5% 0% 2021 2022E 2023E 2024E 2025E 2026E 2016 2017 2018 2019 2020 2021E com/THUDM/ChatGLM-6B 阿里巴巴 通义千问 4 月 7 日 企业用户内测 https://tongyi.aliyun.com/ 360 360 智脑 4 月 10 日 企业用户内测 http://www.360dmodel.com/ 商汤科技 日日新 4 月 10 日 即将邀请内测 https://www.sensecore.cn/ 昆仑万维 天工 3.5 4 月 17 日 即将邀请内测 http://tiangong

FI （财务） ,QM( 质 检 ) 等部门。并同 SAP 其他模块（ SD PP CO) 等有密切联系。 MM 基本功能 © 2011 82 - All rights reserved 10 库存管理 发票核对 发票 ? A B 仓库管理 收货 销售和分销 内部和外部记帐 ( 成本和会计 ) 交货 转储 物料需求计划 外部获取 采购 内部获取 生产 主数据 2% 折扣 4% 最终采购订单 : 4500006398 信息记录 报价单 10 20 30 手动 框架协议 10 20 30 采购订单 10 20 30 信息记录产生方式 © 2011 82 - All rights reserved 45 货源清单是物料的采购源范围，即采购某种物料时可能向哪几个供应商 (external) 10% 10 Vendor B (external) 10% 15 Plant Atlanta (internal) 70% 120 Vendor K1 (external) 10% Consignment 0 物料 H0122345 工厂 1000 期间 01.01. - 12.31. 到此为止 : 供应商 A (外部 ) 10% 10 供应商 B (外部 ) 10% 15

医药契合度并不高，仅有零星公司股价有表现（润达医疗等）。 2023年一季度的市场环境较好，主线比较多，包括中药、国企改 革等，市场风险偏好较高。医疗AI概念更多是TMT外溢和整体市 场大环境。 2023年6月到10月 英伟达前期涨幅过大，之 后横盘震荡，但逻辑依旧 是算力 国内投资者预期下修，AI大幅回调。 医药股的表现跟AI关系不大，更多是围绕自身的产业逻辑，如反 腐等。 2023年11月-12月 上旬 始第二轮股价周期，算力逻辑进一步强化，也带动 了国内算力产业链的再一次上涨 本轮医药AI并未有明显的股价联动，这期间AI的逻辑一直在算力， 但算力跟医药的基本面并没有太大的关系。 2024年9月-10月 A股市场反弹 9月-10月市场大幅反弹，带动AI产业链的进一步上 涨。 医疗AI也随着行情有所上涨，但力度较弱，弱于很多医药板块中 由内在基本面驱动的主线，比如CRO、消费医疗等。 2024年12月至今 从算力到应用端的切换 其院外（OOH）软件服务，在院外护理领域建立了全面的解决方案。2024财年公司SaaS收入5.84亿美元，收入占比12.5%。 瑞思迈收入构成（财年，百万美元） 瑞思迈数字管理平台 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40% 45% 0 500 1,000 1,500 2,000 2,500 3,000 2019 2020 2021 2022

......7 图9： 静态内存 ............................................................................ 8 图10： 动态内存 ........................................................................... 8 图11： 模型大小与设备内存的增长示意图 ........................................................... 10 图13： 近年推出的大预言模型有效算力比率 .................................................. 10 图14： 边缘计算的应用场景 ............................................ ............... 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 5 百亿参数大模型具备涌现能力，训练数据需等 比例提升 大模型的参数下限：AI2.0 时代，基础大模型参数指数级增长 李开复提出本次由

2.2 AI 2.2.3 2.2.4 AI 2.3 AI 2.4 AI AI 3.1 3.2 3.3 AI 3.4 AI 3.5 AI 7 8 10 11 12 13 14 15 16 17 19 20 21 22 23 5 1.0 3.0 1.1 1.0 20 -20 1.2 1.0 3.0 1.0 2.0 3.0 AI Wi-Fi 4G AI AI GPU NPU Wi-Fi 5G AI AI AI AI AI AI AI AI 10 2.1 AI AI AI AI AI AI AI AI+ AI AI AI 1 AI OPPO Limitless Plaud.AI Folotoy 3 AI AI+ 2 AI AI AI [1]. 2025-2025-01-02.pdf 2024-12 19 3.1 + [1] [1] ◼ ◼ ◼ ◼ [1]. 2023-10-20 [2]. 2025-2025-01-02.pdf 2024-12, ABeam Consulting 20 3.2 TO B TO C Lv1-Lv5 Lv1 Lv5 [2]