等，赋能各类智能终端。举例来看，1、AI 的赋能有望提升 XR 交 互体验和内容生态繁荣，XR 产业有望迎来新发展阶段。2、手机需求放 缓，AIGC 赋能智能手机或将成为刺激换机的重要动力。3、AIoT 融合 在未来数年内不断突破数据处理和智能学习的界限，通过边缘 AI 赋能， 智能机顶盒、智能音响、智能耳机等智能终端产品有望形成软硬件一体 的智能语音交互助理载体。 ◼ AI+提升生产效率， B 端应用场景发展潜力逐渐释放。随着技术和应用 、质量高、 单位成本低的内容，在生产力上具有革命性的增长。在应用方面，按场景分类 AIGC 已 经较为成熟地应用于文本和代码撰写、图像识别和生成，在影视、传媒、电商、C 端娱 乐领域规模应用，未来将逐步拓展到视频和游戏等其他领域，为各个行业和领域的创新 和发展提供更多可能性。 请务必阅读正文之后的免责声明部分 东吴证券研究所 行业深度报告 7 / 28 图5：AIGC 的边缘设备，如 AI 边缘计算盒子、物联网设备等，而不仅仅依赖于远程的云服务器。边缘计算在成本、时 延、隐私上具有天然优势，也可以作为桥梁，预处理海量复杂需求，并将其导向大模型。 人工智能的未来既需要终端侧 AI，也需要云端 AI。在终端侧运行 AI 应用可提升成本效 益、增强隐私性、个性化并降低时延；与仅在 CPU 或 GPU 上进行 AI 工作负载处理比 较，骁龙平台集成专用的高通

，实现智能客服、智能投顾、智能风险等多场景应用 ，通过大模型多样、便捷、高效的特点提升原有客户粘性、提高获客能力并吸引客 流量 ，推动公司 C 端、 B 端存量业务增长 ，金融大模型的继续推出和不断完善还有望在未来衍生出金融创新业务。 2 前言：金融大模型争相竞逐，百模大战如火如荼 3. 目前同花顺、东方财富、恒生电子、幻方量化所推出的大模型正在火热内测中。 同花顺和东方财富各自推出的大模型都具备实时性较强且能对 tokens 的加持 ，金融领域数据覆盖面广。此外， 各类模型还拥有其突出优势。 4. 在金融科技支持政策陆续出台、海外金融垂类模型加速落地的背景下 ，我们认为金融垂类模型将成为金融科技领域未来的发展重点。我们认为， 具备较大金融交易数据基础、较好应用场景入口、较成熟 AI 技术运用经验的金融科技企业将受益明显 ，推荐【东方财富】、【同花顺】 ，建 议关注【恒生电子】。 5. 风险提示： ，东吴证券研究所 4. 幻方量化 DeepSeek LLM 67Bt ：数学能力表现突出，指令跟随、编程能力遥遥领 先 图表：幻方量化 DeepSeek 功能模 块 16 国内 AI 模型产品概况及未来设想 国内 AI 大模型迎来爆发式增长，技术和应用不断发展 ，但与国外顶尖 AI 大模型尚有差距。 自 2022 年 OpenAI 发布 ChatGPT 以来， 国 内迅速形 成大模型共识

大模型 AI的趋势所有人都不怀疑，在IPC硬件的价格竞争愈演愈烈的时候，增值服务盈利方式就变得至关重要，尤其是做海外市场，硬 件高毛利的时代也已经一去不复返，而市场投入却不断增加，在海外市场4G产品未来是一个趋势，但目前占比还不算高，而云 存虽然说海外市场云存转化率比国内要高，但也就10%左右，在硬件毛利下降时候，谁能承载新的利润点？从Ring的产品规划来 看，我们可以看到的就是AI。 黑光 并不好，也不买单，风险极高甚至产品退货。不过现在 随着4G资费下降、模组成本下降，行业头部厂商能够去做终身免流量，头部厂商亦在推动4G终身免流量费，4G产品越来越正规 化，也促进4G产品需求的提升。未来4G产品有望超过WiFi产品。 出海 2023年我们就分析出海时行业重要的选择，而2024年在出海的环境上也有了不小变化，政治环境和市场竞争都给厂商们带来不 小的影响。出海的市场选择会更加细分，也会更加本土化。 世界物联网解决方案展 5 月 13-15 日（西班牙·巴塞罗那） 参展联系：18676385933 19 3.1 低功耗产品探讨 1. 做好低功耗 IPC 产品需要具备什么条件？ 2. AOV 产品的未来如何？ 3. 如何看待 4G 低功耗产品市场需求快速增长？ 4. 用户使用 4G 低功耗与 WiFi 低功耗产品体验有无差别？ 5. 低功耗与黑光是不是好的结合？ 低功耗是个综合性技术，决定

并要求在土地、开发和基础设施方面进行重大投资 。 投资者渴望参与到该行业的发展，但成功需要不只 是可用的资本。在基础设施需求、确保电力资源和 及时果断的承诺方面具有关键作用。在风险极高的 环境中，上市时间的长短已成为关键竞争优势。 未来几年将考验行业的适应能力，因为技术进步、 能源限制和不断变化的需求模式继续塑造着这一领 域的格局。 当我们在编译这份报告时，中国宣布推出的颠覆性人 工智能模型——DeepSeek——引入了一个可能对数 Ca pital最近宣布了一项新的ASX上市数字基础设施REI T，企业价值为43亿美元，包括澳大利亚和美国在内 的资产。这种资金模式和参与者动态变化的发展预 示着数据中心行业的韧性和其在人工智能驱动未来 中的战略重要性。以下是一个关于更传统合作伙伴 关系的详细图表。 随着新玩家寻求利用激增的AI需求，预计将出现更 多样化的融资模式。成功将取决于运营商如何有效 地利用合作来平衡对巨大规模的需求与创新融资。 资。 根据Synergy Research Group的数据，数据中心 交易在 2024年达到570亿美元，另有290亿美元待定—— 是2023年记录的260亿美元的超过一倍。黑石集团 预测，未来五年该行业在生成式AI投资方面将达到 2万亿美元，其中一半支出集中在美国。 投资活动：具有显著资本需求的吸引人行 业 2 绿色大街数据中心2025年年度行业展望 7

赋能提升用户各场景使用体验和服务能力， 未来或创造新的场景以挖掘客户全生命周期需求，进一步巩固流量优势并提高客户转化率。 东方财富加大 AI 研发技术投入，筹建人工智能事业部，重点推进金融垂直大模型研发应用。 8 月 11 日，东方财富公告称公司将整合业务及研发力量，组建人 工智能事业部。公司具备广泛的 AI 应用场景，且沉淀了大量有效金融数据，有望通过此次组织架构调整提升 AI 技术能力，未来将在 AI+ 金融领域实现更大突破。 HithinkGPT 大模 型 20 投资建议 伴随着金融大模型应用的不断深化和拓展，当下金融大模型已经不局限于文本生成和虚拟客服等领域，而是开始广泛应用于金融资讯发 布、产品介绍内容创作等。展望未来，随着更多的金融大模型陆续落地，将采用更加精细化处理行业细分场景， 同时孕育出新的应用场景， 为传统业务注入新活力，也为金融领域带来新的业务机会。这将全面提升金融服务的效能，推动金融业务生态的全面重塑，为金融行业持 基准介于 5% 与 15% 之间； 中性：预期未来 6 个月个股涨跌幅相对基准介于 -5% 与 5% 之间； 减持：预期未来 6 个月个股涨跌幅相对基准介于 -15% 与 -5% 之间； 卖出：预期未来 6 个月个股涨跌幅相对基准在 -15% 以下。 行业投资评级： 增持： 预期未来 6 个月内，行业指数相对强于基准 5% 以上； 中性： 预期未来 6 个月内，行业指数相对基准 -5% 与

新质生产力 2023 2024 科技基础条件“自主保障” 该术语于2023年9月提出，指的是“因科学 技术不断突破而涌现出来的新生产力，其将在 智能信息时代推动可能带来颠覆性技术进步的 战略性未来和新兴产业”。 10&11“新质生产力” 本质上是对《中国制造 2025》目标的重新定 义，将应用于更广泛的产业，表明了中国有意 继续实施战略性产业政策。 2024年，三中全会《决定》除了强调持续 明确提出，中国需降低对全球经济的依存度， 强化自身内生发展、自力更生的能力。规划中 着重阐述的 “双循环” 发展格局便是有力例 证。其概述了中国计划挖掘其巨大国内市场的 未开发潜力，在智能制造以及对未来经济发展 起决定性作用的关键技术领域，逐步成长为全 球领军者。 9 2015 2021 《中国制造 2025》 《中国制造2025》出台时确定了10个战略 领域作为发展重点。它在很大程度上被视为重 生物医药及高性能医 疗器械 虽然该领域的大多数产品都有中国国产 替代品，但这些替代品在价格和质量方面 往往偏低。鉴于医疗产品的安全性历经数 十年方可建立，因此可以预见，外国企业 的产品未来大概率仍将在声誉方面保持显 著优势。 技术领先 技术领先 技术领先 技术领先 对外依赖 对外依赖

经验反哺 技术支持 n 与基础大模型相比，金融行业大模型结合金融 业务场景特征与数据资源，在专业度、业务模 型输出能力、场景适配度与成本把控等方面优 势较为明显。 n 随着行业大模型的不断涌现，未来将有更多的 金融业务板块与细分场景被模型能力覆盖。 ... ... 通用算法 行业算法 场景模板 ... ... 通用大模型 ，帮助公司做出精准决策。泰 康资产利用 AI 大模型打造了一套涵盖近 40 个应用的系统 ，涉及投资研究、投资管理、交易、风控、法律合规等业务场景的专用 AI 应用。虽 然目前精算环节的落地仍处于初期试点阶段 ，但未来具备广阔的应用拓展空间。部分英美保险机构及研究机构已经开始应用大语言模型优 化精算流程 ，提升风险评估、产品定价与市场预测的准确性。 所属集团 所属企业 客服 / 企业平台 上线时间 中国平安 金融行业不断向前发展。我们认为金融 AI 相关产品将逐步进入收费阶段，成为行业新增量。 在金融科技支持政策陆续出台、海外金融垂类模型加速落地的背景下，我们认为金融垂类模型将成为金融 AI 领域未来的发展重点。具备较大金 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】

东南亚各国的成衣制造业也快速发展。它们借助劳动力成本低廉的优势，吸引了大量国际订单，成为全球成衣制造的重要力量。 中国服饰时尚产业的崛起是政策、消费、科技、供应链及文化等多重因素协同作用的结果。未来，产业需继续强化设计创新、 品牌溢价和可持续能力，以应对国际竞争与产业升级挑战。中国服饰时尚产业发展的驱动因素可以从多个维度综合分析： 1)政策支持与战略规划 政策利好行业发展。作为国民经济的 消费者从功能需求转向情感价值，推动个性化、定制化和文化符号的创新。 ·科技赋能：大数据、AR/VR技术应用于设计、生产和零售，智能工厂和数字化供应链提升行业效率。 第四阶段：全球化与可持续发展（未来趋势） ·品牌国际化：政策支持本土品牌出海，如《纺织工业提质升级实施方案》明确培育全球知名品牌的目标，安踏等企业通过并购 扩大国际影响力。 ·可持续时尚：环保材料、循环经济成为行业新方向，响应消费者对绿色消费的需求。 （资料来源：中商产业研究院，天风证券研究所） 6)经济与文化软实力驱动 中国服装市场规模超2万亿元，预计未来5年增速近10%，为产业创新提供了资金和市场基础。传统服饰美学与现代设计 融合，丝绸、植物染色等技术通过国际交流提升文化吸引力。 综上所述，中国服饰时尚产业的崛起是多方面因素共同作用的结果，未来需继续强化设计创新、品牌溢价和可持续能力， 以应对国际竞争与产业升级的挑战。 图：运动时尚服饰市场规模预计至2027E达1101亿元

财年投入约800亿美元用于AI数据中心建设； 亚马逊相关投资计划高达1000亿美元；谷歌预计资本支出约750亿美元；Meta亦将2025 年资本支出预期上调至640–720亿美元；阿里巴巴则宣布未来三年投入3800亿元人民币 用于AI及云基础设施建设，投资规模超过过去十年总和，重点布局算力中心、基础模型 平台及业务AI化转型。这些大规模前瞻性投入，为全球算力产业的长远发展奠定了坚实 基础。 体使命”计划，提供100亿美元补贴吸引美光、塔塔集团等建设封装测试厂，班加罗尔 地区已集聚超过500家芯片设计企业。东南亚地区则借力数字经济的快速增长红利，吸 引了众多头部科技企业布局。 3、未来发展趋势与展望 （1）算力产业规模高速扩张 全球算力产业将在多维度变革中突破万亿美元规模。智能计算浪潮带来的算力结构 性转变，推动需求呈现出阶梯式、爆发式的跃升态势。算力需求实现指数级增长，多模 深度异构 融合架构演进。服务器层面，为解决内存瓶颈和散热挑战，存算一体或近存计算的探索 将深化，而单机柜功率密度持续攀升向一百千瓦甚至更高发展的趋势，则使得液冷技术 包括浸没式液冷和冷板式液冷未来从高端应用场景走向主流普及，成为支撑高密度算力 的必备方案。 （3）应用场景向多元化深入发展 算力与实体经济的融合已从单点试点进入规模化渗透阶段，算力加速从互联网、云 计算等领域拓展至医疗、

我们相信，在政府、智库机构、车企、服务商等各方的共同努力下，汽车行业数字 化转型必将迎来更加广阔的发展机遇。我们愿与各方一道，乘风破浪、并肩前行，共同 推动汽车行业迈向更加智能化、绿色化、高端化的卓越未来！ Ⅲ 【寄 语】 和合共生 美美与共 ——构建汽车行业数字化转型命运共同体 当今世界，数字技术正成为重塑全球产业竞争格局的关键力量。汽车行业作为国民 服务商 的百家之言。本报告既是对当前汽车行业数字化转型服务市场和服务商发展现状的立体 画像，也是对未来汽车行业数字化转型发展演进态势的前瞻预判。我们期待通过这份报 告，为政府相关部门制定汽车行业数字化转型相关政策提供数据支撑，为汽车行业企业 遴选数字化转型伙伴建立评价基准，为服务商明确未来发展方向提供战略参考。 数字化转型没有旁观者，只有同行者。让我们以本次报告为起点，共同绘制汽车行 构建、产业链安全能力提升等方面深化合作、互利共赢，共同打造具有全球竞争力的汽 车行业数字化转型新生态！ 【寄 语】 数智驱动 柔性协同 ——共筑汽车行业未来制造新范式 全球汽车产业正处在加速向数字化、网络化、智能化转型的关键阶段，数字化转 型已从“选择题”变为“必答题”。以数据为驱动、智能为核心、柔性为特征的制造 新范式，正在重塑汽车产业的价值链与竞争力体系。