调度。21世纪初开始， 大数据和云计算兴起，机器学习等算法被提出。2010年，物联网、大数据分析、机器学习、深度学习等技术出现；2020年至今 AI 大模型出现并得到迅速发展，以Deepseek为代表的语义大模型出现。 4二、AI大模型的核心技术与特点 （一） 5 AI 大模型的成功是多类技术的积累，但其中最为核心的是自注意力 机制和Google 在2017 年提出的Self-Attention、Transformer 1、需求预测：根据经济发展、人口增长、产业结构变化等因素，Deepseek可以对能源的市场需求进行准确预测。例如， 通过分析城市的人口增长趋势、工业发展规划以及居民生活方式的变化，预测城市未来的电力需求增长情况，为电力企 业的规划和投资提供依据。 2、供应分析：对于能源的供应端， Deepseek可以分析能源生产 企业的产能、设备运行状况、资源储备等信息，预测能源的供应 能力和供应稳定性。例如，在石油和天然气行业，模型可以根据 易商抓住这个机会 进行交易 2、交易对手分析：在能源交易中，了解交易对手的情况对于制定合理的交易策略非常重要。 Deepseek可以通过分析交易对手的历史 交易数据、市场行为和信用状况等信息，为交易商提供交易对手的画像和分析报告，帮助交易商更好地了解交易对手的需求和行为模 式，从而制定更有针对性的交易策略。 3、交易流程优化： Deepseek等AI大模型可以对能源交易的流程进行优化，提

万化工指数上涨 1.45%，跑赢沪深 300 指数 0.26%。标的表现方面，涨价、AI 及机器人方向表现较佳，业绩不佳、产 品价格下行的标的有所承压。估值方面，本周基础化工 PB 历史分位数为 18%，PE 历史分位数为 65%。AI 行业边际变 化，一是市场担心 AI 行业拼算力逻辑有所变化，但本周欧盟追加 500 亿欧元投资缓解了市场担忧；另外一个重要事 件是 DeepSeek 7 天用户破亿，势如 敬请参阅最后一页特别声明 4 一、本周市场回顾 本周布伦特期货结算均价为 75.56 美元/桶，环比上涨 0.42 美元/桶，或 0.56%，波 动范围为 74.74-77 美元/桶。本周 WTI 期货结算均价 71.81 美元/桶，环比上涨 0.11 美元 /桶，或 0.15%，波动范围为 70.74-73.32 美元/桶。 本周基础化工板块跑赢指数（0 来源：Wind、国金证券研究所（PE 为动态） 图表4：A 股全行业 PB 分位数分布情况（按各行业 PB 分位数降序排列） 来源：Wind、国金证券研究所（PB 为动态） 行业周报 敬请参阅最后一页特别声明 6 图表5：化工细分子版块 PE 估值分布情况（按各子版块估值分位数降序排列） 来源：Wind、国金证券研究所（PE 为动态） 图表6：化工细分子版块

三箭" , 全方位勾勒出人工智能蓬勃发展的壮丽画卷, 为新质生产力的茁壮成长 培土施肥。 从企业的实践与探索中, 我们也看到, 与以往的技术革命不同, 此次 AI 带 来的革命是一场全方位的变革。 它并非仅靠单一技术的突破来驱动, 而是技术、 产品与生态的协同共进。在技术层面,深度学习、 机器学习、自然语言处理等前 沿技术不断迭代创新, 为 AI 应用提供了坚实的基础; 在产品方面, 从智能硬件 AI Agent (智能体)等一系列新兴应用场景深度渗透。 其中, "AI Agent" 更是如星火燎原般被广泛应用于各个领域,以 AI 智能体为代表的 AI 应用正 在助力 AI 技术从实验室走向生产环境和商业化, 逐渐渗透至各行各业, 成 为推动企业转型升级与智能化变革的关键力量。2024 年, 互联网大厂纷纷 推出了智能体开发平台, "百模大战" 已经来到了智能体对决阶段。AI 智能 更多干货请关注公众号“管理技术化平台” 2 体的广泛应用,不仅为企业带来了前所未有的效率飞跃, 更开启了企业智 能化发展的新纪元, 引领新一轮的数字底座重构升级。 随着技术创新的不断突破, 以算力和数据要素为代表的数字底座迎来结 构性变革。AI 新型基础设施建设的需求正在增长,依托坚实的智能化基座, 数字技术和实体经济深度融合。智算中心、深度学习平台和大模型等 AI 新 型基础设施建设, 对经济发展和产业升级有明显推动作用

我们在哪些领域看到了人工智能机器人的技术进步？ 近年来，机器⼈技术在稳健和坚固平台的可⽤性⽅⾯以及在能⼒⽅⾯都取得了快 速进展。像波⼠顿动⼒的Spot和ANYbotics的ANYmal这样的机器⼈已经发展成 为可靠、多功能的⼯具，现在⼴泛⽤于在具有挑战性的环境中进⾏检查、监视和 搜救。⽀持这种转变的控制、规划和机器学习⽅法的技术进步现在越来越多地被 应⽤到新⼀代⼈形机器⼈平台上。 Ingmar Posner ⼼的发展。我是⼀位技术爱好者，我相信机器⼈技术，机器学习和⼈⼯智能等技 术有望帮助我们解决当今⼀些最紧迫的挑战。然⽽，这项技术被⽤于对社会有害 的⽬的，如信息误导和战争，仍然是⼀个重⼤关切。要将这⼀最新技术⾰命转变 为我们所有⼈的成功，需要技术开发⼈员、⽴法者和整个社会共同努⼒。 © 2024 花旗集团 本报告来源于三个皮匠报告站（www.sgpjbg.com）,由用户Id:349461下载,文档Id:402623 1.基础模型 强化学习是机器学习的⼀个领域，允许AI模型学习如何做出决策，通常是在新的和动态 的环境中。 2017年由Google引⼊的“transformer”架构的出现，“ 为AI领域带来了⾰命性的变⾰，并且有望为机器⼈技术做出相同的贡献。它代表了AI 系统设计和训练⽅式的根本变⾰。 transformer 不依赖于带标签的数据集，可以从⾮结构化和⽆标签的数据中学习，使其更 加多功能且强⼤。

球组织中的成员。 版权所有，不得转载。 智慧银行：以人工智能驱动转型并创造价值 2 目录 引言 阶段二：融合 概要 阶段三：演进 调研结论 为迎接人工智能奠定基础 简介 主要考虑因素 阶段一：赋能 打造智慧银行 毕马威：以经验与诚信为您的人工智能转型保驾护航 03 04 05 08 11 15 22 28 32 37 40 © 2025 毕马威华振会计师事务所（特殊普通合伙） 抱人工智能，将其视为可持续发展的驱动因素之一。银 行可以通过将人工智能融入从营销和客户服务到欺诈防 范和风险管理的各项职能当中，构建以客户为中心的创 新解决方案，从而既能增强盈利能力，又能提高客户忠 诚度。本报告提供的措施建议和真知灼见，能够有助银 行消除转型障碍，扩大人工智能应用规模，为在竞争和 智能化程度与日俱增的未来取得成功奠定基础。 本报告总结了针对人工智能（AI）给银行业带来的价值 进行大量研究的结果，旨在为从刚开始试点到希望在内 对于银行而言，人工智能不仅是一项技术投 资，也将成为重新定义战略、运营和文化的 催化剂。为充分挖掘人工智能的潜力，银行 必须以开放的心态拥抱变革，并将人工智能 融入成为推动以客户为中心实现可持续发展 的一大核心因素。 Francisco Uría 全球银行业与资本市场主管合伙人 毕马威国际 调研结论 阶段二 阶段三 主要考虑因素 为迎接人工智能奠定基础 为您的人工智能转型保驾护航 简介 概要 引言 引言 打造智慧银行

民营企业的关键角色与发展前景，进一步强调了人工智能产业的战略地位。 2025年初，以DeepSeek为代表的国产开源大模型掀起热潮，其高性能、低成本的特点迅速吸 引了国内外开发者和企业的关注，推动了中国AI生态的开放性和竞争力的进一步提升。这一风潮不 仅加速了模型层的国产化创新，也为中小企业提供了更易获取的 AI 工具，激发了应用层的创新活力， 成为中国AI产业发展的标志性事件。 艾 艾瑞人工智能研究团队延续六年行业研究经验，在第七年聚焦人工智能产业的发展环境、产业 进程及产品动态，深入探讨技术驱动、产业机遇、商业模式及挑战等核心议题，为市场提供前瞻性 数据与深度洞察。 研究方法： 本报告通过业内资深的专家访谈、桌面研究、案例实证研究、行业对比研究、投融资数据统计输出 相应研究成果。 3 摘要 ABSTRACT 2024年，国家高度重视人工智能发展，将其纳入国家战略，各地政府积极推进科研创新与算力 战略，各地政府积极推进科研创新与算力 基础设施建设，并因地制宜出台特色政策。尽管GDP增速放缓，AI技术作为新质生产力，凭借 其在提升效率和推动产业升级方面的优势，展现出广阔发展前景，政府支持也为其提供了强劲 动能。资本市场持续关注AI，投资重点聚焦于语言与多模态模型应用、芯片、算力服务等领域， 基础层与应用层协同发展，不断完善产业生态。社会层面，生成式AI的普及加速了市场教育， 公 众 接 受 度

民营企业的关键角色与发展前景，进一步强调了人工智能产业的战略地位。 2025年初，以DeepSeek为代表的国产开源大模型掀起热潮，其高性能、低成本的特点迅速吸 引了国内外开发者和企业的关注，推动了中国AI生态的开放性和竞争力的进一步提升。这一风潮不 仅加速了模型层的国产化创新，也为中小企业提供了更易获取的 AI 工具，激发了应用层的创新活力， 成为中国AI产业发展的标志性事件。 艾 艾瑞人工智能研究团队延续六年行业研究经验，在第七年聚焦人工智能产业的发展环境、产业 进程及产品动态，深入探讨技术驱动、产业机遇、商业模式及挑战等核心议题，为市场提供前瞻性 数据与深度洞察。 研究方法： 本报告通过业内资深的专家访谈、桌面研究、案例实证研究、行业对比研究、投融资数据统计输出 相应研究成果。 3 摘要 ABSTRACT 2024年，国家高度重视人工智能发展，将其纳入国家战略，各地政府积极推进科研创新与算力 战略，各地政府积极推进科研创新与算力 基础设施建设，并因地制宜出台特色政策。尽管GDP增速放缓，AI技术作为新质生产力，凭借 其在提升效率和推动产业升级方面的优势，展现出广阔发展前景，政府支持也为其提供了强劲 动能。资本市场持续关注AI，投资重点聚焦于语言与多模态模型应用、芯片、算力服务等领域， 基础层与应用层协同发展，不断完善产业生态。社会层面，生成式AI的普及加速了市场教育， 公 众 接 受 度

行业变革，但对电力行业仍有三个不变的影响 DeepSeek R1 开源模型于 1 月 20 日发布，在更低的成本下实现和 OpenAI o1 相当的数学、代码、自然语言推理能力，不仅推动国内 AI 产业对海外的 快速追赶，也为 AI 相关行业带来较大变化。我们认为 DeepSeek 带来 AI 行业三个变化：成本变革，训练成本和 Token 调用价格不到海外模型的 30%； 技术变革，突破 CUDA 依赖，支持多样化 GPU；生态变革，开源模型，打 相比美国，中国虽然互联网大厂在过去 2 年资本开支有 12%的复合增长，但 仅为美国同行增速的不到三分之二、总量的不到十分之一。根据 IDC 预测 2025-27 年国内人工智能服务器工作负载中超过 70%将用于推理，仅不到 30%为训练，因此即使 DeepSeek 大幅下降训练算力，对国内冲击相对较小。 根据信通院，截止 2022 年末中国算力规模 302EFlops，结合主要云厂资本开 支和芯片出货预测，我们预计 2024-26 根据各厂的芯片和服务器参数，虽然单瓦浮点算力以每代约 1 倍速率提升， 但是同时我们也看到随着效率的提升，服务器和机柜的功率参数以每代 40-60%的比例提升。而 DeepSeek 实现 GPU 白卡互联的能力，为国产芯 片的大规模应用打开了大门，在经济上必然存在较强的优势，但是短期内在 能耗上与英伟达芯片仍然存在差距。因此随着国内数据中心中智算中心的比 例提升，单个数据中心的 MW 数将持续上升，甚至相同算力下可能提升更

塑着各行各业的发展蓝图。在此背景下，算力资源已成为支撑AI技术持续进步不可或缺的基石，而算力中心，作为算力资源的核心承载平台，正迎来 崭新的发展机遇。其中，定制批发业务凭借其高效整合算力资源的能力，为大模型训练提供了稳定、可靠的算力支持，成为推动AI技术革新与应用拓 展的关键力量。 • 鉴于此，本报告将聚焦于算力中心行业定制批发业务的研究，特别是在中国不同地域市场供需关系的深度剖析上，力求提供更为详尽的数据支持与深 或将率先面临供不应求的局面。算 力中心定制批发业务在不同地理区域的供需格局存在一定差异，为行业参与者带来了多元化的市场机遇与挑战。 ➢ 以环京地区为典型，得益于AI训练需求的持续增长，行业下游需求迅速扩张。在各地区中，环京地区有望率先步入供不应求阶段。预计到2025年， 环京地区将率先迎来区域性价格拐点，为算力中心行业的高质量发展注入新动力。 资料来源：灼识咨询 报告研究方法论（1/2） 竞争格局等基本情况，有效把握当前市场的最新动态和发展趋势，为报告奠定了理论基础。 二、模型搭建与测算： • 供需模型搭建：从专业的行业视角出发，我们将一手调研获取的、来自超40家具有代表性的需求厂商与供给服务商的数据，整合融入供需 模型，以此反映当下市场的实际供需格局。同时，我们吸纳从专家访谈中的关键信息，如需求侧的服务器规模及业务增长情况、供给侧的 运营容量及区域布局规划等，为模型的未来预测提供依据。在此基础之上

考察 场景、技术、风控、商业化等方方面面，才能做出决定。 因此，今年的人工智能报告将研究核心放在了“场景”与“产品”之上，尝试通过洞悉医院、 药企、械企多方的供需逻辑，分析先驱者们的实战案例，为 AI 企业下一步的布局、选 品、研发、商业化提供参考建议。 核心观点 1. 伴随 AI 应用的持续扩展与需方对于 AI 认知的不断加深，“提效”取代“政策”成为需方 购置 AI 的主要动力。如今，医疗 术，或能在明年实现规模化落地。 4. 下行经济形势下，医健企业一级市场融资受阻，IPO 延期。医疗 AI 企业需要加速商 业化，在产品形态、市场开拓、伙伴合作等方面实现全面创新，尽快找到扭亏为盈的具 体路径。 目录 第一章：什么构成了医疗 AI 的配置动力？................................................................ 第一章：什么构成了医疗 AI 的配置动力？ 历经十余年的发展，医疗产业对于 AI 的认知已经由最初的质疑转变为接受，甚至连医 生这个群体，都开始拥抱 AI，主动进行个性化 AI 的创造。 然而，认可 AI 与为 AI 付费是有差异的。许多医疗 AI 通过与目标用户合作的方式进入医 疗机构与药械企业，并在试用阶段中获得用户的认可，但他们中大多数最终不会为手中 的 AI 买单。 归根结底，AI 只有满足用