证券研究报告·行业深度报告·电子 东吴证券研究所 1 / 28 请务必阅读正文之后的免责声明部分 电子行业深度报告 AI 系列深度：AI+降本增效拓宽应用，硬件 端落地场景丰富 2023 年 07 月 12 日 证券分析师 张良卫 执业证书：S0600516070001 021-60199793 zhanglw@dwzq -1% 2% 5% 8% 11% 2022/7/12 2022/11/10 2023/3/11 2023/7/10 电子 沪深300 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 2 / 28 内容目录 1. ChatGPT 快速迭代，OpenAI 模型演进，下游应用百花齐放 ........................... oPmPqQqRwOtQoOmPsRoRoP8OaOaQtRrRpNmPjMnNtMfQoPpN8OmNrNxNpNzRwMrRqP 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 3 / 28 图表目录 图 1： GPT-4 和 GPT-3.5 的考试表现 .....................................

陈伟光 SAC 执业证书编号： S0340520060001 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 极大提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩 OpenAI o1 正式版。 图 1：DeepSeek R1 性能比肩 OpenAI o1 数据来源：DeepSeek公众号，东莞证券研究所 同时，DeepSeek-R1 蒸馏了 6 个小模型，其中 32B 和 70B 模型在多项能力上实现了对标 OpenAI o1 mini 的效果。通过将 R1 模型知识蒸馏到轻量化模型中，不仅能够提升轻量 化模型的性能，同时也会降低成本，有助于进一步加快端侧 AI 的发展。 图 2：DeepSeek R1 蒸馏 6 个小模型 电子行业深度报告 5 请务必阅读末页声明。 数据来源：DeepSeek公众号，东莞证券研究所 价格方面，R1 API 服务定价为每百万输入 tokens 1 元（缓存命中）/4 元（缓存未命中）， 每百万输出 tokens 16 元，相较于 OpenAI o1 每百万输入 tokens

zhanliuyang@guosen.com.cn S0980522100003 联系人：李书颖 0755-81982362 lishuying@guosen.com.cn 市场走势 资料来源：Wind、国信证券经济研究所整理 相关研究报告 《电子行业周报-AI+开启半导体新周期》 ——2023-05-29 《复盘英伟达的 AI 发展之路》 ——2023-05-29 《电子行业周报-半导体周期拐点临近，国产化进程提速》 622.40 0.94 1.35 53.28 37.20 000810.SZ 创维数字 买入 15.74 181.04 0.94 1.35 16.74 11.69 资料来源：Wind、国信证券经济研究所预测 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 2 内容目录 百亿参数大模型具备涌现能力，训练数据需等比例提升 ............................. 低成本的方法来训练，以适应不同领域的任务。AI 2.0 的巨大跃迁之处在于，它 克服了前者单领域、多模型的限制。 图1：AI2.0 时代的特征是通过超级海量数据无需标注训练一个大模型 资料来源：创新工场，国信证券经济研究所整理 以大语言模型（Large Language Model，LLM）为例，语言模型已经存在了几十年， 从最基本的 N-gram 模型（语言由简单的向量表示），到更复杂的 RNN 模型、LSTM 神经网络，再到

成立不到两年颠覆开源大模型格局，性能对标海 外 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 DeepSeek Coder 发布 ， 目 前仍是开源代码模型标 杆。 资料来源： DeepSeek 官网，国信证券经济研究所整理 DeepSeek-V2.5-1210 发布， V2 系列收官；联网搜索上 线 官网。 DeepSeek Coder V2 发布， 成 为 全 球 最 强 代 码 开 源 模 型。 DeepSeek 模型已成为全球现象级大模 型 图：微软宣布支持访问 DeepSeek-R1 模型 图：英伟达宣布支持访问 DeepSeek-R1 模型 资料来源：各公司官网，国信证券经济研究所整理 l 2024 年 12 月 26 日，全新系列模型 DeepSeek-V3 首个版本上线并同步开源。 DeepSeek-V3 为自研 MoE 模型，共有 671B 参数，每个 token 激活 具有更优的模型性能 / 价格比例 图： DeepSeek-V3 等模型多项评测成绩对比 资料来源： DeepSeek 官网，国信证券经济研究所 整理 资料来源： DeepSeek 官网，国信证券经济研究所 整理 资料来源： DeepSeek 官网，国信证券经济研究所 整理 l 2025 年 1 月 20 日， DeepSeek-R1 正式发布，并同步开源模型权重，性能对齐 OpenAI-o1 正式版。

模型参数呈现指数级增长 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 图：简单任务中不同参数模型上下文学习性能 资料来源： IDC ，国信证券经济研究所整理 资料来源： Cisco Global Cloud Index ，国信证券经济研究所整理 图：模型参数规模大幅上涨带来算力需求提升 图： 2021-2026 年全球数据总量及预测 图： 2016-2021 年全球数据中心负载任务量及预 年全球数据中心负载任务量及预 测 资料来源：《 Language 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 2019 2020 2021E 600 500 400 300 200 100 0 250 200 150 100 50 0 资料来源：英伟达官网，国信证券经济研究所整理 负载任务量（万个） YoY 数据总量（ ZB ） YoY 表：国内外科技企业发语言模型发布情况 公司 产品 ( 拟 ) 发布日期 阶段 链接 OpenAl

引言： IT 电子化→互联网金融→ AI 金融，金融与科技融合持续深 化 互联网金融 — — PC 专业财经频道、财经网址兴起，成为金融业 “ 门面” 数据来源：艾瑞咨询 ，东吴证券研究所 物联网 . . . . . . 数据来源：艾瑞咨询，东吴证券研究所 数据来源：艾瑞咨询，东吴证券研究所 大模型定制解决方案 OCR 训练平台 AOI 训练平台 基 础 大 模 型 金 融 大 模 型 数据来源：艾瑞咨询，东吴证券研究所 产品创新 风险管理 监管科技 智能营销 图：金融大模型落地路径与能力对比 机器学习 大模型训练 数据准备 & 增强 以金融大模型引领的“ AI ＋金融 ”已经开启了全新的金融科技时代。

迁移性上相比金融垂类更有优势，而在专业性、针对性、高精度和合规性上，金融垂类模型更胜一筹；在复杂度问题上，通用语言大模 型在结构上更加复杂，影响模型效率，而金融垂类模型则是在更新维护上具有复杂性。 数据来源：东吴证券研究所整理 1.1. 通用 + 金融 VS 金融垂类：优劣势 对比 图表：通用与金融垂类大模型优劣对比 5 使用金融数据对通用大模型进行训练，数据欠缺，成本过高。金融领域的语料应该充分覆盖各种金融产品、市场情况和业务流程等。但金 好地满足这些合规性需求。 “ 通用模型难以胜任金融领域任务，金融大模型是大模型落地金融行业的必由之路。” —— 度小满 CEO 许东亮 6 数据来源：度小满，东吴证券研究所 1.2. 通用 + 金融 金融垂类：通用金融训练超越金融垂类可能较 小 VS 国内外通用大模型在金融领域应用表现 2023 年 6 月国内 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 一年内发展迅速，平均水平上与国外差距并不明显。此外，国内开源大模型在中文上的表现要优于 国外 开源大模型。 图表： AI 大模型 2023 年关键进展 数据来源：中文语言理解测评基准 CLUE 、东吴证券研究所 2.1. 国内外通用 AI 大模型发展历程：国外领先，国内紧 追 国内外头部模型差距依然明显 GPT4-Turbo 总分 89.79 分遥遥领 先 图表：国内外大模型综合表现 （ 2023

2024 年 1 月 同花顺 问财 HithinkGPT 、 AIFinD 东方财富 妙想金融大模型 数据来源： iFinD ，妙想大模型，发布机构官方微信公众号，发布机构官方网站，东吴证券研究所 前言：金融大模型争相竞逐，百模大战如火如荼 图表：国内金融垂类 AI 模型发布时间 & 发布机 构 图表：头部金融垂类 AI 模型优 势 3 · 6-7. 投资建议&风险提示 1 令获取实时数据和信息 ，并注明来源 ，相较于其他大模型具有更强 的实时性和真实性。 1. AiFinD ： PC 端、手机端双边发力，打造多场景应用 AI 功能 集合 数据来源：同花顺，东吴证券研究所 图表：同花顺 AI 产品介 绍 9 妙想金融大模型是东方财富重磅打造的金融行业大语言模型 ，使用 Decoder-only 的 Transformer 网络结构 ，支持 32K 的上下文长度， ，妙想金融大模型已经覆盖了 7B 、 13B 、 34B 、 66B 及 104B ，分别适配不同 的应用场景，提高模型应用的效费比。 图表：东方财富妙想大模型 数据来源：东方财富妙想，东吴证券研究所

927% 60% 25 逆风 顺风 战略性位置 新建项目难关 竞争性市场 来源：Colliers U.S. 研究所，datacenterHawk 良好的商业环境 基础设施担忧 来源：Colliers U.S. 研究所，datacenterHawk 库存（兆瓦） 市场租金快照 开发趋势 零售 （<500kW交易） 市场增长 自2019年以来 复合年增长率（Com 355% 35% 27 逆风 顺风 附近的竞争性市场 场地选择 税收激励措施 来源：Colliers U.S. 研究所，datacenterHawk 一致增长 基础设施限制 气候与自然资源 来源：Colliers U.S. 研究所，datacenterHawk 市场租金快照 开发趋势 $/kW/mo 包括电力 零售 （<500kW交易） 市场增长 自2019年以来 000 2024 2019 29 逆风 顺风 土地成本上升 缺乏电力 激励措施 气候风险 来源：Colliers U.S. 研究所，datacenterHawk 可靠的基础设施与低成本电力 投资者兴趣升级 来源：Colliers U.S. 研究所，datacenterHawk 库存（兆瓦） 市场租金快照 开发趋势 $/kW/mo 包括电力 零售 （<500kW交易） 市场增长

郑小林 教授 浙江大学人工智能研究所 2025年03月24日 智能金融：AI 驱动的金融变革 浙江大学人工智能教育教学研究中心 中心 智能教育教学研究中心 大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研 浙江大学人工智能教 浙 新一代人工智能 金融智能研究 金融智能应用 新一代AI展望 提 浙江大学人工智能教育教学研 浙江大学人工智能教 浙 攻防对抗 隐私保护 多模态 幻觉问题 可解释性 价值对齐 人工智能 面临的挑战 合规伦理 算法共振 郑小林，浙江大学人工智能研究所，2025.3.16 新一代人工智能面临的挑战 浙江大学人工智能教育教学研究中心 中心 智能教育教学研究中心 大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研 浙江大学人工智能教 浙 致谢 浙江大学软件学院： 朱梦莹 特聘研究员 浙江大学人工智能研究所： 陈超超 特聘研究员 浙江大学计算机学院： 阳梦园 博士生 智能时代 未来已来 浙江大学人工智能教育教学研究中心 中心 智能教育教学研究中心 大学人工智能教育教学研究中心