HIMS季度销售收入情况 0% 20% 40% 60% 80% 100% 120% 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 线上销售（百万美元） 批发（百万美元） 线上销售同比（右轴） 0 20 40 60 80 100 120 140 160 0 50 100 150 200 250 订阅用户数量（万人） 商业模式：1）基因测序服务产生数据；2）将数据卖给药企；3）开发AI辅助诊断（to B/C） 2. 与超过3,000家医疗机构合作,积累超240PB的多模态数据（包括25万份DNA+RNA图谱、120万影 像记录等）。 3. 数据经去标识化处理后,向药企提供商业化服务,同时反哺AI模型的迭代优化 2024年公司各业务营收占比 2022-2024年公司细分业务营收（年度） 2023-2024年公司细分业务营收（季度） 资料来源：Bloomberg，Tempus 4Q24季报，国联民生证券研究所 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 0 20 40 60 80 100 120 140 基因组学（百万美元） 数据与服务（百万美元） 基因组学YOY（右轴） 数据与服务YOY（右轴） 0.0 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 2022 2023 2024

109,000 家公司运行着 SAP 软件 (2010 年 12 月 31 日 ) • 提供 25 行业解决方案 • 约 55,765 名员工 (2011 年 12 月 31 日 ) 全球在 120+ 国家有 172,000 用户与 SAP 一起… • 集成应用 SAP 于他们的业务流程 • 提升他们的竞争能力 • 以较低的总体拥有成本（ TCO ）获得更好的投资回报 (ROI) 独一无二的合作伙伴生态经济 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 工厂 上海 (内部 ) 70% 120 供应商 K1 (外部 ) 10% 寄存 0 501/511 收货 © 2011 82 - All rights reserved 93 采购订单数量 100 交货不足误差 10% 交货过量误差 20% 70 80 90 100 110 120 130 140 交货不足 警告 过量交货 错误信息 在容忍范围 内无信息 不足和过量交货 © 2011 82 - All rights reserved 94 无库存物料 成本中心

..................................................................................................120 5.2.1 系统容灾与备份方案.................................................................................. 理赔自动化模块集成计算机视觉和规则引擎，实现材料智能审 核。通过预训练的文档识别模型，可自动提取医疗发票关键字段， 准确率如下表： 字段类型 识别准确率 处理耗时 发票号码 99.2% 120ms 诊疗项目 95.7% 210ms 医保分类 93.4% 180ms 金额合计 98.9% 90ms 风控预警系统采用实时流式计算架构，通过投保人行为特征分 析生成风险评分。部署的 LightGBM 中小型保险公司快速构建服务能力。 3.1.2 多语言支持与个性化应答 在智能客服场景中，多语言支持与个性化应答是提升全球客户 体验的核心能力。通过 DeepSeek 的 NLP 技术，系统可实时识别 客户输入的 120+种语言，并基于上下文生成符合当地文化习惯的 应答。例如，针对东南亚市场，系统会自动采用敬语体系（如泰语 ” 的 ครั�บ/ ” ค�ะ 后缀），而面向中东客户则会避免使用左向排版的图文内 容。响应延迟控制在

800 700 600 500 400 300 200 100 0 2018 2019 2020E 2021E 2022E 2023E 2024E 2025E 140% 120% 100% 80% 60% 40% 20% 0% 全球及中国 AI 芯片市场规模不断扩展， GPU 占比具有绝对 优势 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 图： 2019-2024 生成式人工智能推理工作负载进行优化 的 GPU 以及专用软件，包括 AI 视频、图像生成、大语言模型部署及推荐系统： NVIDIA L4 for AI Video 可以提供比 CPU 高 120 倍的人工智能视频性能，同时能效提高 99% ； NVIDIA L40 for Image Generation 针对图形和支持 AI 的 2D 、视频和 3D 图像生成进行了优化； NVIDIA Center u Gaming u Professional Visualization a Automotive u OEM & Other 160% 140% 120% 100% 80% 60% 40% 20% 0% 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 70% 60% 50%

审计标 准。 对于需要快速扩展或临时性审计任务的场景，云服务方案更具 优势。主流云平台对比关键指标如下： 云服务商 推理延迟(ms) 数据出境合规性 审计专用实例价格（$/小时） AWS 120-150 支持数据主权区 4.82 Azure 100-130 通过 GDPR 认证 5.15 阿里云 80-110 中国等保三级 3.78 混合部署模式可作为折中方案，其架构设计如下： 实施注意事项： Pod。关键参数配置如 下： 指标类型 触发阈值 最小实例数 最大实例数 冷却时间 CPU 利用率 70% 3 20 300s 内存利用率 75% 3 20 300s 任务队列长度 500 3 20 120s 缓存策略 构建三级缓存体系减少 DeepSeek 模型调用开销： 1. 本地缓存：采用 Caffeine 存储高频审计规则模板，TTL 设为 24 小时，最大条目 10,000 2. 分布式缓存：通过 别异常交易或科目波动，并生成初步风险评估报告。例如，某会计 师事务所应用智能体后，应收账款周转天数分析耗时从 8 小时缩短 至 15 分钟，且识别出 3 笔人工复核遗漏的异常交易，涉及金额达 120 万元。 以下为智能体在关键审计环节的应用对比： 审计环节 传统人工耗时（小时） 智能体辅助耗时（小时） 准确率提升 科目余额表核对 6 0.5 12% 关联方交易筛查 10 1.2 23%

AI 文件检测 引擎 WISE 语法语义检 测引擎 将大模型用于检 测、情报等领域 威胁情报智能研 判和生成 深 信 服 基于机器学习的 恶意文件检测 特色与优势 （落地使用客户 120+ ） • 投入早、投入大： 2022 年 12 月底开始训练、 518 发 布； > 五百张 A100/A800 显卡集群； 400 人专职硕博 团队 • 安全领域大数据：公司体量 多元化布局，网络安全新质生产力爆发 不限于对话聊天，利用大模型实质性提升未知威胁检测、钓鱼检测、安全运营处置等专业网安场景效果 安全 GPT 已累计在 120 多家企 业 真实环境测试和应用，帮助 金 融、能源、政府机关等行 业用 户提升安全人员实际分 析水平 和处置效率。 正在研发 待发布 防火墙 脱虚向实，成熟交付体系 深信服安全 GPT 已完成市场探索验证，迈向标准化成熟的产品交付阶段，并累计上线客户 120+ 家！ 某顶尖制造企业 几万资产的保护现在 1 个人就足够了，安全 GPT 的 分析过程一目了然的， 不用去海量告警里面翻查 各 种告警日志 ，也不用给其他排班做值守了。深

面具备深度融合的可行性，为构建统一架构、弹性调度、低时延、绿 色高效的新型网络形态提供了坚实基础。 最初的 ZR 相干光通信主要解决数据中心间光互连的问题，为数 据中心之间的以太网业务信号在 80 公里到 120 公里这样的场景中提 供了支持相干收发以及 DWDM 功能的光互连能力。为了实现数据中 心在多供应商互联互通方面的需求，光互联论坛（OIF）经过 2016 年到 2020 年 4 年时间的研究与标准制定，发布了最初的 ROADM。 第 3 阶段相干技术：频谱效率逐步提高（约 20%）， MSA （多 源协议）插件中可互操作的 PCS（物理编码子层）， 提高密度和每 比特成本，在可插拔外形尺寸中引入性能优化设计，以 120-136+ Gbaud 速率和 150GHz 信道网格运行。主要标准 800LR、800ZR、 Open ROADM。 第 4 阶段相干技术：OIF（光互联网论坛）上启动的 1600ZR 与 模块实现的具体封装形式，仅要求使 用可插拔光模块封装。根据市场的实际需求和发展，QSFP-DD 成为 400ZR 最常见的光模块封装形式。 （2）400G ZR+技术 典型的 ZR 光模块应用于 80 公里到 120 公里的相对短距的以太 网互联场景。对于更长距离的场景，400G ZR+光模块和光接口也逐 步进入了市场。 400G ZR+在业务映射和帧结构与开销方面与 400ZR 保持了一致。 为了满足

合规审核模块：自动检测输出内容是否符合《商业银行互联网 贷款管理暂行办法》 业务应用层通过 API 网关对外提供服务，主要接口性能指标如 下： 接口类型 QPS 平均延迟 SLA 智能投顾 500 120ms 99.99% 反欺诈审核 120 0 80ms 99.95% 客户服务 800 200ms 99.9% 交互层实现全渠道统一接入，支持自然语言、语音、图像多模 态交互。在手机银行场景中，采用渐进式渲染技术将响应时间压缩 算法数字证书，确保接入方身份真实 性； 3. 数据加密传输：使用 SM4-CBC 模式对敏感字段进行端到端 加密； 4. 流量控制：设置动态阈值限流策略，单日查询量不超过预 授信额度的 120%。 典型征信数据字段处理逻辑如下： 数据类别 字段示例 处理方式 存储周期 信贷记录 未结清贷款笔数 脱敏后全量存储 5 年 查询记录 最近 1 月机构查询次数 实时计算指标 1 年 98%） - 模型响应数据采用 Protocol Buffers 二进制编码，体积比 JSON 减少 45% - 建立组件级缓存策略，K 线图等高频访问数据 TTL 设置为 120 秒 安全防护层面，集成 FIDO2 生物认证模块，所有用户输入均 经 过OWASP ZAP 渗透测试。对于敏感操作如大额理财建议，强制触发 双因素认证（短信验证码+ 硬件 Key），并在界面明确标注模型决策

YoY 2020 2021 2022 2023 2024 10% 9% 8% 7% 6% 5% 4% 3% 2% 1% 0% 160 140 120 100 80 60 40 20 0 2023 2024 2025 2026 2027 2028 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 0 0 0 0 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4 4 160 140 120 100 80 60 40 20 0 mm 资 本 开 支 （ 亿 美 元 ） YoY 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 资料来源： 140 250% 120 200% 100

系统相比，DeepSeek 可同步解析医疗影像、手写单据等非结构化数据。某三甲医院的 CT 影像识别测试表明： 技术方案 肺结节识别准确率 假阳性率 报告生成速度 传统 CV 算法 83% 12% 120 秒/例 专科 AI 模型 91% 8% 90 秒/例 DeepSeek 多模 态 95% 5% 40 秒/例 动态风控能力 相较于静态知识图谱，DeepSeek 的实时推理机 制可应对欺诈模式变异。当检测到同一 品牌件/原厂件价格区间 周更新 风险控制机制 建立三重校验规则确保模型输出可靠性： - 阈值 拦截：当模型置信度<85% 时自动转人工 - 逻辑校验：医疗费用索 赔超过该病种历史最高值的 120% 触发预警 - 交叉验证：将定损结 果与第三方评估工具（如 Mitchell）进行比对 运维监控体系 部署以下监控指标确保系统稳定性： 成本效益分析 以年处理 100 万件理赔案例的保险公司为例： 加密处理后再参与模型运 算。 数据质量控制是预处理的关键环节，需建立自动化校验规则： 缺失值检测（如保单号为空则触发告警）、逻辑冲突检查（如车辆 维修费超过实际现金价值）、异常值过滤（如年龄>120 岁的客户 记录）。对于图像数据，需通过 OpenCV 库进行分辨率提升和反光 消除，确保医疗票据的印章和手写文字可识别。所有数据在进入模 型前需完成以下标准化流程：时间字段统一转换为 UTC