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  • pdf文档 电子行业深度报告:DeepSeek推动模型平权,关注AI终端及算力领域

    本报告的信息均来自已公开信息,关于信息的准确性与完整性,建议投资者谨慎判断,据此入市,风险自担。 请务必阅读末页声明。 电子行业 超配 (维持) 电子行业深度报告 DeepSeek 推动模型平权,关注 AI 终端及算力领域 2025 年 2 月 20 日 罗炜斌 SAC 执业证书编号: S0340521020001 电话:0769-22110619 邮箱: luoweibin@dgzq.com 电话:0769-22119430 邮箱: chenweiguang@dgzq.com.cn 电子行业指数走势 资料来源:东莞证券研究所,Wind 相关报告 投资要点:  DeepSeek推动模型平权,关注AI终端及算力领域。2024年12月,DeepSeek V3 首 个 版 本 上 线 , 在 多 项 评 测 成 绩 超 越 了 Qwen2.5-72B 和 Llama-3.1-405B 等 开 源 即可调用豆包,实现 智能问答、英语陪练、播放音乐等操作。洛图科技预测,2024我国在线 电商平台的AI耳机销量有望突破20万副,同比增长488.7%。AI眼镜: Ray-Ban Meta引起市场广泛关注,接入Llama3大模型后,能够实现智能 问答、通话及发送信息、实时翻译等一系列操作,并且能够通过摄像头 对现实场景进行分析并回答用户提出的问题,出货量已超过200万副, Meta及依视路陆逊梯卡在
    0 积分 | 23 页 | 2.65 MB | 6 月前
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  • pdf文档 电子:DeepSeek-R1加速AI进程,看好AI应用端潜力释放

    月 28 日的日活跃用户数首次超越豆包,随后在 2 月 1 日突破 3000 万大关,成为史上最快达成这一里程碑的应用。  革命性推理能力叠加出色性价比,DeepSeek-R1 模型引发全球关注。 据 DeepSeek 官网数据,DeepSeek-R1 在后训练阶段大规模使用了强化 学习技术,在仅有极少标注数据的情况下,极大提升了模型推理能力, 其在数学、代码、自然语言推理等任务上,性能比肩 提速,服务器产业链受益。DeepSeek 具备开源、低成本和高性能的特 性,各大云厂接入 DeepSeek,有望加速推动大模型走入千行百业,带 动推理需求实现增长,服务器产业链有望受益。建议关注电源、PCB、 铜缆、光模块等环节,例如麦格米特、泰嘉股份、沪电股份、深南电 路、沃尔核材、神宇股份、中际旭创、新易盛等。2)模型接入成本降 低,端侧 AI有望受益。DeepSeek 降低了终端厂商接入 手机、AI 眼镜、AI 玩具等端侧设备迎来因 AI 渗透加速带来的产业 链发展机会,看好端侧 AI 潜力释放,建议关注水晶光电、立讯精密、 歌尔股份等。3)零组件有望受益于端侧 AI 发展。端侧 AI 有望提高 对芯片、通讯模组等的要求,并丰富使用场景,推动量价齐升。建议 关注通信模组、SoC、能源管理、传感器等环节,例如广和通、移远 通信、瑞芯微、恒玄科技、全志科技、圣邦股份、韦尔股份、兆易创
    0 积分 | 4 页 | 269.47 KB | 6 月前
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  • pdf文档 美国研究报告:2025数据中心市场 平衡前所未有的机会与战略风险

    数据中心电力需求预计到2030年将增长至少160% ,主要由人工智能工作负载驱动。许多成熟市场已 经达到或接近容量,迫使租户将电力可用性和可扩 展性置于传统市场偏好之上。尽管需要大量资本投 资,二级和三级市场仍吸引了越来越多的关注。 数据中心行业在2024年经历了前所未有的变革, 这是由超大规模运营商的历史性吸纳率和人工智能 (AI)的快速发展所推动的。各大市场的空置率下 降至历史最低水平,加剧了对空间和电力的竞争, 并要 型所 需的资源强度先前的假设。这一进展凸显了技术迅速 发展和竞争优势迅速消减的现状。DeepSeek的出现 可能导致高性能计算资源需求增加,因为企业在不断 发展的AI领域中寻求保持竞争力。我们将继续关注这 些进展,并在我们的中期报告中提供更新。 迫切保障可靠能源来源并加快开发时间表的需求 达到了前所未有的高度。据高盛公司报告, 数据中心电力需求预计 到2030年将增长至少16 0%,主要受人工智能工 资金的两倍。 这笔资本被分配到私有高净值资产,如未交易的BR EITs和公开交易的SREITs,以及面临定价差和资本 成本问题的机构基金。随着投资者将租金增长置于 优先位置,数据中心成为2025年的一项关键关注点 。MSCI报告称,2024年的总销售量达到4204亿美 元,较2023年增长9%,预计这一趋势将继续,因 为资金将从其他资产类别流向数据中心。 11 贷款机构的活动也有所增加,受到该行业强劲基本
    0 积分 | 53 页 | 6.67 MB | 5 月前
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  • pdf文档 中国推理算力市场追踪报告,2025H1-沙利文

    使用新数据推理出各种结论。  推理芯片的目标是在已经训练好 的模型上执行任务,推理芯片不 需要进行复杂的学习过程,其设 计重点是在保持高效计算的同时, 尽可能减少功耗。  因此,推理芯片比较关注低延时、 低功耗。可配置使用优化的推理 硬件,高效能的服务器和网络设 备如GPU、NPU或FPGA,这些硬件 能够高效执行模型推理任务,以 确保快速响应时间和稳定的服务。 但不一定需要与训练时相同的硬 中国:云服务系列 算力需求重心从训练转向推理 关键发现 2025年年初,Deepseek-V3的低成本训练为推理芯片和推理算力市场注入了一剂强心 针,市场不再追求简单的算力规模的扩展,而是开始关注AI在特定业务场景下的实际 应用表现,各地算力中心的资源利用率呈现出显著提升的良好态势。 模型训练与推理 中国人工智能算力负载预测,2024-2028E 35% 33% 31% 28% 27% 据,以多元化的调研方法,挖掘定量数据背后的逻辑,分析定性内容背后的观点, 客观和真实地阐述行业的现状,前瞻性地预测行业未来的发展趋势,在研究院的 每一份研究报告中,完整地呈现行业的过去,现在和未来。  研究院密切关注行业发展最新动向,报告内容及数据会随着行业发展、技术革新、 竞争格局变化、政策法规颁布、市场调研深入,保持不断更新与优化。  研究院秉承匠心研究,砥砺前行的宗旨,从战略的角度分析行业,从执行的层面
    10 积分 | 12 页 | 1.12 MB | 39 分钟前
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  • ppt文档 AI 金融大模型的两条技术路线【AI金融新纪元】系列报告(二)

    ,筹建人工智能事业部 ,重点推进金融垂直大模型研发应用。 投资建议:我们预计 2024 年金融垂类模型产品落地较多,建议关注具备 AI 模型技术领先优势、较大金融交易数据基础、较好应用场景入口、积 极 推进 AI 模型构建的金融科技企业,推荐【东方财富】、【同花顺】,建议关注【恒生电子】。 风险提示:监管环境趋严抑制行业创新;行业竞争加剧;权益市场大幅波动。 国内外金融垂类模型发展进程 金融大模型始于 2023 年 3 月 BloombergGPT ,通过应用金融大模型,金融效率将得到大幅提升。彭博推出了为金融领域量身定 BloombergGPT 模型,吸引了行业关注,大模型有了新的发展方向。金融行业沉淀了大量高质量数据。各金融平台的用户数以亿计,各种用 户画像数据、 交易数据浩如烟海。利用大模型对上述数据的分析处理,可大幅提高金融效率。比如, 金融机构可以预测用户行为偏好,更高效、准确评 大模型将迎来前所未有的蓬勃发展,形成一番百花齐放的景象。而具备 AI 模型技术领先优势、较大金融交 易数据基础、较好应用场景入口、积极推进 AI 模型构建的金融科技企业将持续受益。 我们推荐【东方财富】、【同花顺】、建议关注【恒生电子】三家具有科技基因,且已有金融垂类模型产品发布的头部公司。 图表:个股盈利预测与估值 代码 公司 总市值 (亿元) 收盘价 (元) 营业收入(亿元) 归母净利润(亿元) EPS
    10 积分 | 26 页 | 1.36 MB | 39 分钟前
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  • ppt文档 金融与AI融合持续深化【AI金融新纪元】系列报告(四)-东吴证券

    营销、智能投顾等获得助推, 东方财富、同花顺和华泰证 券在该阶段大放异彩。 随着人工智能、大数据、区块链 等技术的快速发展, AI 金融技术 持续完善。 2023 年 ChatGPT 引发 广泛关注,大模型与金融的结合赋 能财富管理及金融科技行业。 2023 年 3 月彭博发布金融大模型 BloombergGPT ,开启金融 AI 大 模型的数字金融新时代。东方财富、 同花顺、恒生电子引领金融科技 投资建议:在金融科技政策利好、海外垂类模型落地背景下,金融垂类模型成发展重点,我们推荐【同花顺】、【东方财富】、【恒生 电子】,建议关注【顶点软件】、【金证股份】、【长亮科技】、【新致软件】;金融科技弹性小票,我们推荐【九方智投控股】、【指南针】 ,建议 关注【财富趋势】。 风险提示:监管环境趋严抑制行业创新;行业竞争加剧;权益市场大幅波动;技术风险;金融风险传导。 核心要点 3 融交易数据基础、较好应用场景入口、较成熟 AI 技术运用经验的 AI 金融企业将受益明显,推荐【同花顺】、【东方财富】、 【恒生电子】 ,建 议 关注【顶点软件】、【金证股份】、【长亮科技】、【新致软件】 ;同时金融科技弹性小票也是我们看好的方向,我们推荐【九方智投控 股】、 【指南针】 ,建议关注【财富趋势】。 6. 投资建 议 33 代码 公司 总市值 (亿元) 收盘价 (元 /CNY ) 营业收入(亿元)
    10 积分 | 38 页 | 1.08 MB | 39 分钟前
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  • pdf文档 服饰时尚行业数字化转型白皮书-百胜软件&Thoughtworks

    异 化设计、数字化营销和可持续实践应对快速变化的 需求,同时关注年轻群体与新兴市场的增长机会。 1)消费观念趋于理性,追求性价比与品质:据2023年天猫 服饰行业秋冬趋势白皮书分析,消费者更注重“物有所值”, 将“性价比” “品质” “颜值”作为核心购买因素。购买时倾向 于选择多功能、高性能的单品(如一衣多穿),同时关注保 暖、品质与格调的结合。价格不再是唯一决策因素,穿着体 验和优质服务逐渐成为溢价的关键。 数字 化体验。品牌需通过创新设计、精准分层运营和科技赋能,在快速变化的市场中抓住机遇,应对挑战。消费者者行为变化产 生的影响主要体现在以下几个方面: 多元化与包容性驱动的消费选择:消费者越来越关注品牌的多元化和包容性,例如大码服装、多肤色模特展示等设计,这 促使品牌调整产品线以迎合不同身材、文化和性别需求。同时,消费者更倾向于支持价值观契合的品牌,追求产品背后的 情感共鸣而非单纯外观。 “城市运动风” 等趋势流行,反映消费者对日常穿着舒适度的重视。同时, 服饰需兼顾场景适应性(如通勤与休闲结合)和轻运动 属性。 4)可持续消费意识增强:超60%年轻消费者优先选择环 保品牌,76%关注可持续购物。二手时尚市场与快时尚并 存,消费者通过购买行为支持环保理念。 5)内容与社交驱动购买决策:通过短视频种草,穿搭内容 结合音乐、场景等元素,通过抖音等平台快速传播,唤醒消 费需求。
    10 积分 | 39 页 | 14.97 MB | 6 月前
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  • pdf文档 智慧的城市在中国

    努力地为他们的居民去提供健康的,愉快的,安全的生活环境。它们同时努力地去吸引商业 从而帮助它自己在全球竞争中更加繁荣,同时也能以一种可持续性发展的方式提供一个 充分、高效的基础设施。为了实现所制定的目标,城市必须关注城市运行中所依靠的系统,从而 使它们更充分并且有效地工作,也就是更加智能。 • 智能的城市可以使它们的系统具备有效的运行方式,具备系统内部间相互关联性和具备系统 的智能化 不断发展的 视角来审视今天的IT产业,促使我们更加关注 一个人从出生到结束在地球上的一切活动,以及与自然和社会的和谐共处,我们的技术因而将 变得更加有“生命感”。 而且,在IBM的研发体系中,我们一直都很强调的一点,在倡导共建“智慧的地球”的今天就显得 特别重要,那就是开放与合作。所有“智慧的城市”的研究课题,我们都需要找到对的合作伙伴。 关于“智慧的城市”关注的这些课题,在国内高校、研究结构以及政府相关部门,很多都已经存在。 这后面饱含着政府和企业,很多部门的无数辛苦。 民以食为天。中国近年来接连出现的食品安全事件,引起了社会各界的广泛关注。从修改食品 卫生法到现在着手制订食品安全法,表面上看只是“卫生”与“安全”两字之差,但却折射出 最高立法机关对食品安全监管制度的深层次思考,表明我国政府对人民健康的高度重视, 也彰显了关注民生、以人为本的立法理念。 食品安全问题,监控是诉求,标准是起点 食品安全问题可以分为两块,第一
    0 积分 | 89 页 | 5.09 MB | 5 月前
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  • ppt文档 数字服务与数字运营的市场现状报告

    面试技巧 人员履历 合规档案 质量档案 效能档案 工作效率 学习经历 兴趣爱好 软件使用 员工数字化档案 常态化人员关怀 定期查阅员工的工作记录 定期了解员工职位变动 关注员工晋升情况 , 新岗位适应情 况 离职三星以上优秀员工 , 定期 联系 主动进行回巢追踪 声通关认证 绩效得分排名前 30% 绩效得分排名前 20% 绩效得分排名 前 20% 绩效得分排 名前 安排组长巡场并定位话务突增原因 ,反馈相应团队; 3. 观察各技能线排队情况 ,根据线上人力需求 ,灵活调控技 能线; 2. 若为就餐时段 ,增加就餐时间批次; 4. 严格控制后续各时段病事年假; 5. 关注通话时长 ,启动分流专线 ,加快线上流速; 6. 了解当日后续各时段短信发送量 ,提前做好人力安排。 大数据思路: • 实时话务数据及来电原因监控 • 微信移动终端数据展示 应用场景: 服务品质 效率管理 培训学习 收入价值 综合评 分 案例: 数字化绩效管理平 台 比员工更了解自己 用大数据关注员工的点滴成长 数字化风控管理 异常行为侦测 · 服务质量 60%+ ( 考核权 重 ) · 一票否决营销及催收 等指标 · 一通电话解决指 标 · 首问负责指标 案例: 金融行业数智化险管控管
    60 积分 | 48 页 | 12.97 MB | 5 月前
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  • ppt文档 电子AI+系列专题:DeepSeek重塑开源大模型生态,AI应用爆发持续推升算力需求

    结构化训练范式三个维度。 DeepSeek-R1 采用分阶段强化学习架构演进,包括冷启动阶段、面向推理的强化学习、拒绝采样 与监督式微调、全场景强化学习等。 l AI 应用爆发在即,算力需求持续攀升,关注 ASIC 及服务器产业链。 Scaling Law 与“涌现”能力是大模型训练遵循的重要法则,随着 ChatGPT 引领全球 AI 浪潮, 国内外科技公司纷纷发布 AI 大模型,截至 24 年 AI 应用爆发持续推升算力 需求 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 Deep Seek 发展突 飞猛进 ,领跑开源大模型技术 与生态 A I 应用爆发在 即 ,算力 需求持续攀升 , 关注 AS IC 及服务器产 业链 风险提示 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 02 01 03 目录 DeepSeek 发展突飞猛进,领跑开源大模型技术与生 态 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 DeepSee k -V3 最大 思维链 长度 最大 输 出长 度 上下文 长度 0.5 元 64K 模 型 8 元 2 元 8K - AI 应用爆发在即,算力需求持续攀升,关注 ASIC 及服务器产业 链 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 l Scaling Law :模型效果随模型规模指数增加而线性提高。据 OpenAI 发布的论文《 Scaling laws
    0 积分 | 38 页 | 1.95 MB | 6 月前
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