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	2025AI Infra/AI基建/AI基礎設施/AI堆棧報告合集（共8套打包）合集	8份	2025-04-03	人工智能+	738
	2024年Database + AI Infra｜NebulaGraph Meetup 上海站嘉賓演講PPT合集（共6套打包）合集	6份	2025-01-06	AI ? 科技 ? 通信	145
	2025年AI智能體/AI Agent/人工智能代理/AI代理/代理型AI報告合集（共29套打包）合集	29份	2025-05-19	人工智能+	3708
	2024年AI硬件和邊緣AI峰會（AI Hardware & Edge AI Summit）嘉賓演講PPT合集（共28套打包）合集	28份	2025-01-17	AI ? 科技 ? 通信	469
	2024AI硬件和邊緣AI峰會（AI Hardware &ampamp； Edge AI Summit 2024）嘉賓演講PPT合集（共30套打包）合集	30份	2025-05-12	AI ? 科技 ? 通信	53

	微軟 & 3Cloud：2024版AI基礎設施(AI Infra)現狀報告（英文版）（29頁）.pdf	29頁	2025-01-24	國際報告	62
AI摘要	本文主要討論了2024年人工智能基礎設施的現狀。根據微軟委托的調查，大多數公司正在積極提升其人工智能能力，95%的企業計劃在兩年內增加人工智能的使用。然而，人工智能的實施和運營面臨著許多挑戰，如技術復雜性、數據安全和隱私問題、技能差距以及技術進步的加速。文章指出，企業需要優先考慮人工智能基礎設施的性能、安全性和成本，并建議企業應根據自身需求和目標選擇合適的基礎設施能力和平臺（本地、云、混合）。此外，企業還需要克服技能差距，與經驗豐富的解決方案提供商合作，以確保人工智能的安全性、隱私性和合規性。
	Run.ai：2021年人工智能基礎設施（AI Infra）現狀報告（英文版）（15頁）.pdf	15頁	2025-01-24	國際報告	19
AI摘要	根據報告的內容，本文主要調查了211名來自10個國家的數據科學家、AI/機器學習/IT從業者和系統架構師，主要來自擁有超過5000名員工的大型企業，部分企業甚至擁有多達10000名員工。調查主要關注了這些企業在AI技術使用、面臨的挑戰、AI預算以及將AI模型投入生產的信心等方面。主要調查結果如下： 1. 81%的公司在AI工作負載中使用容器和云技術，其中42%的公司已經在使用Kubernetes。 2. 盡管有超過80%的公司沒有完全利用其GPU和AI硬件，但仍有74%的公司計劃在接下來的一年內增加AI基礎設施的支出。 3. 77%的公司表示，不到一半的AI模型能夠投入生產。 4. 盡管有38%的公司每年的AI基礎設施預算超過100萬美元，但只有18%的公司完全有信心他們擁有正確的AI基礎設施堆棧，能夠高效地構建、訓練和及時、預算內地將ML模型投入生產。 5. 數據收集（61%）、基礎設施/計算（42%）和定義業務目標（36%）是AI團隊面臨的前三大挑戰。綜上所述，盡管AI市場具有巨大的潛力，但許多公司在AI基礎設施的設置、數據準備和目標設定等方面仍面臨早期階段的障礙。
	賽迪顧問：2025中國AI Infra平臺市場發展研究報告（25頁）.pdf	25頁	2025-01-01	機構報告	53
	AIIA：2024年AI基礎設施（AI Infra）規?，F狀報告：揭示未來前景、關鍵見解和商業基準（英文版）（22頁）.pdf	22頁	2024-12-27	AI/科技通信	119
AI摘要	本文主要討論了2024年全球AI基礎設施市場的現狀和趨勢。根據調查，96%的公司計劃擴大其AI計算能力，其中40%考慮增加本地計算資源，60%考慮增加云服務。在擴展AI基礎設施時，公司最關心的是計算資源的可用性和成本，以及基礎設施問題。此外，74%的公司對當前的作業調度工具不滿意，并經常面臨資源分配限制。在部署生成式AI時，公司最擔心的是行動過快而錯過重要考慮因素，其次是由于執行能力不足而行動過慢。此外，93%的公司認為，如果實時計算資源可以輕松地由需要的人自我服務，那么其AI團隊的效率將會有顯著提高。
	【上海證券】算力行業深度報告（系列一）：算力供需雙向走強AI催化Infra建設新征程-240906（29頁）.pdf	29頁	2024-09-09	計算機產業	87
AI摘要	本文主要內容概括如下： 1. 算力是實現AI系統所需的硬件計算能力，是AI的“底座”，對GDP、數字化轉型、產業數字化具有顯著拉動作用。 2. 算力產業鏈包括GPU芯片、服務器、IDC廠商、AIGC應用服務提供商等，具有龐大的挖掘價值。 3. 投資建議關注工業富聯、浪潮信息、中科曙光、云賽智聯、大名城、恒為科技等公司。 4. 風險提示包括國內研發技術薄弱、中美貿易變動加劇、AIGC商業落地模式尚未明確。
	ClearML：2024構筑未來：人工智能基礎設施（AI Infra）的關鍵考量因素-市場指南（英文版）（24頁）.pdf	24頁	2025-01-24	國際報告	84
AI摘要	本文主要介紹了AI基礎設施的關鍵組成部分和商業考量。文中提到，AI基礎設施市場預計將從2021年的235億美元增長到2031年的3094億美元，年復合增長率為29.8%。AI基礎設施的四大商業考量包括可擴展性、靈活性、成本管理和合規性及安全性。 AI基礎設施的關鍵組成部分包括數據和存儲、模型開發和訓練、模型、監控和可觀測性、計算資源、互操作性等。數據和存儲部分強調了數據管理、數據源、數據準備、數據攝取、RAG/向量數據庫和數據治理的重要性。模型開發和訓練部分則關注開發環境、實驗管理、編排和模型測試與微調。模型部分涵蓋了機器學習模型、大型語言模型、多模態模型和計算機視覺模型。監控和可觀測性部分則關注可觀測性、監控和模型端點監控。計算資源部分則關注硬件、計算選項、集群管理和資源管理?；ゲ僮餍圆糠謩t關注基礎AI框架和AI推理框架。綜上所述，本文全面介紹了AI基礎設施的關鍵組成部分和商業考量，為企業和IT/AI基礎設施專業人士提供了寶貴的信息和見解。
	人工智能基礎設施聯盟（AIIA）：2022年人工智能基礎設施(AI Infra)調查報告（英文版）（100頁）.pdf	100頁	2025-01-24	國際報告	21
AI摘要	本文主要介紹了人工智能（AI）和機器學習（ML）基礎設施的現狀和未來趨勢。文章首先介紹了構建AI/ML平臺的三大方法：自建、端到端解決方案和最佳組合。然后，文章詳細討論了AI/ML基礎設施的藍圖和景觀，包括編排、管道和計算引擎。文章還探討了實驗管道和數據工程管道，以及Kubernetes、Spark和Ray等計算引擎。最后，文章對未來的發展趨勢進行了預測，包括模型部署和服務、AI監督、訓練、數據版本、標簽和特征存儲等。
	喬治梅森大學&amp史汀生中心：2023全球人工智能基礎設施（AI Infra）報告（英文版）（49頁）.pdf	49頁	2023-09-04	AI/科技通信	61
AI摘要	本文主要內容為2023年全球人工智能基礎設施報告，由喬治·梅森大學的AI策略團隊和Stimson中心共同發布。報告通過分析54個國家的AI政策，揭示了不同國家在人工智能發展策略上的差異和相似之處。主要觀點包括： 1. 報告指出，雖然美國和中國在人工智能領域占據領先地位，但其他國家也在積極發展各自的AI戰略，展現出不同的目標和路徑。 2. 報告提出了“AI衣柜”的概念，用以描述各國在制定國家AI戰略時所選擇的相似元素。這些元素包括人才發展、數據治理、國際合作等。 3. 報告發現，不同國家的AI戰略可以分為幾個集群，如歐盟、東亞、拉丁美洲和英國影響集群。這些集群可能會影響國家間的AI相關商業互動和地緣政治關系。 4. 報告強調了人工智能在提高人類決策質量、理解未來影響、促進跨領域合作等方面的潛在價值，并呼吁關注人工智能在提高社會信任方面的作用。 5. 報告認為，人工智能的成功不僅取決于技術進步，還需要跨學科團隊的合作，以及對人類本性的深入理解。
	【西部證券】2025年計算機行業年度策略：從Infra到AgentAI創新的無盡前沿-241218（45頁）.pdf	45頁	2024-12-20	計算機產業	60
AI摘要	本文主要內容為2024年計算機行業回顧和2025年展望。2024年，計算機行業股價變動與整體市場趨勢保持一致，營收保持增長，但利潤端同比大幅下滑。AI方面，基礎大模型性能提升，交互型多模態大模型有望帶來應用爆發的起點，多元應用場景對AI提出更高要求，端側AI逐步在手機、眼鏡、汽車、機器人等落地。2025年展望，以AI為核心的科技創新，大模型降本趨勢顯著，算力芯片在推理側將呈現更多產業機遇，端側AI新產品將呈現更多元發展趨勢，國產化本土產業鏈將更為重要。具體關注方向包括智能終端、AI在B端的應用、高速推理和國產化。
	【招商證券】星環科技-公司研究報告-從Data Infra到AIInfra大模型部署的“賣鏟人”-250308（22頁）.pdf	22頁	2025-03-10	公司研究	54
AI摘要	本文主要內容為對星環科技的深度分析報告，主要觀點如下： 1. 星環科技以大數據技術起家，AI數據工程基因純粹，業務定位由數字基礎設施提供商延伸至AI基礎設施企業，將深度受益于企業私有化部署大模型的浪潮。 2. 星環科技推出的知識平臺TKH，包括知識存儲與服務、語料開發與知識構建、大模型基礎服務、AI應用等幾個重要部分，助力企業快速建立行業大模型。 3. 星環科技在私有化部署場景中具有獨特的競爭力，其優勢主要體現在AI數據工程能力、深耕金融與政府行業客戶基礎以及第三方MaaS廠商的兼容性和適配性優勢。 4. 預計公司24-26年收入為3.71/5.23/6.93億元，上調至“強烈推薦”投資評級。
	【申萬宏源】傳媒行業GenAI系列之五十：國內云價值重估AI游戲、AI社區、AI醫療、AI教育仍有低估-250216（21頁）.pdf	21頁	2025-02-17	文化傳媒	63
AI摘要	本文主要內容為證券研究報告，對國內云價值重估，AI游戲、AI社區、AI醫療、AI教育等產業進行點評。文中提到，港股互聯網和A股傳媒本輪行情是在低估值、基本面改善背景下疊加國產AI價值重估，看好持續性。文中還提到，騰訊掌握了應用場景+數據+云，AI軍備競賽中后發優勢。此外，文中還分析了AI游戲、AI社區、AI醫療、AI教育等產業的發展前景，并給出了相關公司的估值情況。
	【國泰君安】AI手機行業深度報告：AI手機AI產業革命的決定性力量-240329（43頁）.pdf	43頁	2024-04-07	AI產業	200
AI摘要	本文主要內容為AI手機行業深度報告，核心數據包括：2024年全球AI手機出貨量預計達1.7億部，2027年預計達5.22億部；三星AI手機Galaxy S24系列預購、銷售數據創新高；蘋果A17 Pro芯片算力可達35TOPS。關鍵點包括：AI手機有望成為AI產業革命中應用層的顛覆性切入點；手機廠商享受量、價、利紅利，大模型廠商商業變現加速，硬件廠商受益于產品迭代及供需格局；技術上，端側部署大模型在內存和算力端均具備可行性；AI手機有望驅動新一波換機潮，帶動產業鏈獲益。
	【平安證券】AI行業系列深度報告（五）~AI手機：AI發展重心逐步向端側轉移蘋果有望開啟AI手機換機浪潮-240823（29頁）.pdf	29頁	2024-08-26	AI產業	116
AI摘要	本文主要內容為AI手機的發展趨勢和投資建議。文章指出，隨著生成式AI技術的快速發展，AI處理的重心正在向手機、PC等終端載體轉移，預計2024年將成為AI手機元年，出貨量呈現指數級增長。2024年全球AI手機出貨量預計將達到2.34億臺，2027年有望增長至8.27億臺。AI手機的核心硬件升級主要集中在SoC和存儲，相較于傳統智能手機，SoC和存儲是AI手機實現流暢運行AI應用的主要硬件升級方向。蘋果在WWDC會議上推出Apple Intelligence，結合蘋果自研芯片以及強大的閉環生態，iPhone16系列新品有望率先成為市場和消費者認可的AI手機產品。根據IDC數據，2027年全球AI手機出貨將由2024年的2.34億臺增長至8.27億臺，2023-2027年CAGR達100.7%，AI手機有望成為繼5G之后新一輪手機換機拐點，相關產業鏈公司有望持續受益。
	【德邦證券】電子行業AI PC：觸手可及的個人AI助理2024 AI ON蝶變開啟在即-240426（15頁）.pdf	15頁	2024-04-30	AI產業	52
AI摘要	本文主要內容為關于AI PC（人工智能個人電腦）的研究報告。AI PC是集成了AI處理器、具備自然語言交互和個人大模型等特征的個人智能助理。報告首先介紹了AI PC的發展歷程，從最初的視頻會議和智能助手功能，到未來的個人AI助理。接著，報告詳細分析了AI PC的硬件基礎，包括NPU、CPU和GPU的異構計算。報告還指出，2024年將是AI PC發展的關鍵年份，預計AI PC在中國的滲透率將從2023年的8.1%上升到54.7%。此外，報告還分析了AI PC產業鏈，包括整機代工、散熱、零部件和IC設計等環節，并給出了投資建議。最后，報告提醒了AI PC發展的風險，包括PC需求不及預期、產品升級進程不及預期和技術路線變更風險。
	Altair：2023年Frictionless AI全球AI應用調研報告（67頁）.pdf	67頁	2023-07-30	AI產業	225
AI摘要	根據Altair 2023Frictionless AI無摩擦人工智能技術應用調研報告，全文主要內容概括如下： 1. 調研顯示，全球范圍內，組織在數據和人工智能策略方面遇到的摩擦非常普遍，無論行業如何。這些摩擦源于組織、技術和財務三個關鍵領域。 2. 亞太地區的受訪者最有可能認為自己在數字化轉型戰略方面是領先者。 3. 亞太地區的受訪者最有可能表示他們的組織正在努力建立數據戰略、擴大企業級數據和人工智能戰略，并試點首個使用案例。 4. 亞太地區的受訪者也最有可能表示他們相信他們的組織將在未來一年內或更早開始實施大規模的人工智能項目。 5. 來自印度的受訪者經歷了不成比例的數據和人工智能失敗，并且更有可能認為他們的組織使數據和人工智能過程變得比必要性更加困難。 6. 調查結果還顯示，組織和地理因素在組織對待數據和人工智能策略以及其中存在的摩擦時發揮了作用。 7. Altair RapidMiner可以幫助組織克服在數據之旅中遇到的最具挑戰性的障礙，實現數據目標。
	可靈AI：2024年AI影像創作者手冊（44頁）.pdf	44頁	2024-12-31	AI產業	312
AI摘要	本文主要介紹了AI影像創作的相關內容，包括發展歷史、原理、創作工具的基礎功能、創作流程、問題和驚喜以及未來發展。AI影像創作工具通過提示詞工程優化生成結果，包括主體、運動、場景、鏡頭語言、光影和氛圍等元素。創作流程中，工作流管理器的重要性被強調，需要多個AI工具協同工作以實現預期效果。多模態AI、T?V、I?V、V?V等技術也被提及。同時，文章還討論了AI影像創作中的問題，如大模型幻覺、墊圖、風格化、轉繪、深度圖、抽卡/Roll圖、煉丹、角色一致性、鏡頭控制、局部重繪、超分、Wav?lip、崩壞/崩了/鬼畜、PPT動畫、油膩、手搓、肝片、水片、平A、以賽代練等。最后，文章對一些AI影像創作工具如Midjourney、Stable Diffusion、ComfyUI、Suno、Flux和Hugging Face進行了評價。
	【華創證券】傳媒行業科技公司AI布局系列深度報告II：阿里巴巴全力進軍AI以云撬動AI全生態以AI重構業務護城河-250322（47頁）.pdf	47頁	2025-03-24	文化傳媒	48
AI摘要	根據報告的內容，本文主要概括了以下幾個關鍵點： 1. 阿巴巴在2014年就開始探索AI技術，2017年成立研究院，2018年探索云+AI+IoT模式，2023年確立以用為先、AI驅動為戰略。 2. 阿巴巴在AI技術研發方面，建立了完整的AI產業鏈，包括AI算法、芯片、應用等。2025年，阿巴巴宣布未來5年將投入3800億元用于AI基礎設施建設。 3. 阿巴巴在AI應用方面，To B業務方面，為云業務提供AI技術支持，To C業務方面，推出了夸克等AI應用。 4. 阿巴巴在AI商業落地方面，通過投資、合作等方式，與多家企業共同推動AI技術在多個行業的應用。 5. 阿巴巴在AI技術研發和應用方面，取得了顯著的成果，如在語言模型、數學模型、音頻模型等方面處于行業領先地位。 6. 阿巴巴在AI技術研發和應用方面，不斷探索新的商業模式和技術創新，以推動AI技術的發展和應用。
	【民生證券】AI醫療行業動態報告：百花齊放世界AI大會看AI+醫藥-230723（16頁）.pdf	16頁	2023-07-25	智慧醫療	64
AI摘要	本文主要內容為AI醫療行業動態報告，引用文章中核心數據，分條列出關鍵點如下： 1. 世界AI大會（WAIC）上，AI醫療占據重要位置，展示和探討了醫療醫藥領域結合AI在應用落地上的前沿動態和想象空間。 2. 微軟推出LLaVA-Med模型，首個實現有效的訓練生物醫學領域多模態對話式人工智能模型，可以回答生物醫學圖像的開放式研究問題。 3. AI醫療正在構建診療新生態，從AI+設備、AI+臨床全流程、AI+關鍵臨床決策、AI+全生命周期健康管理多管齊下，從醫療需求出發結合AI促進應用端精準落地。 4. AI賦能創新藥研發，促進新藥研發降本增效。使用ML、DL及生成式AI及其他AI技術，藥企可以減少藥物發現及開發所需的時間和資源，同時提高臨床試驗的成功率。 5. 投資建議：全球人工智能大會火熱召開的背后透露出國內AI正走向高景氣度，醫療行業+AI是對醫療待解決需求的挖掘和供給問題的解決，通用大模型向醫療專用大模型的升級有望徹底改變醫療全生命周期的存在形態，從降本增效和技術能力提升兩種路線上實質性滿足醫療需求，通過AI設備、AI診斷、AI決策、AI個性化醫療等應用場景落地；長期來看，藥物發現領域，AI也在逐漸賦能新藥研發。
	騰訊 AI Lab：42個 AI 與機器人大問題(105頁).pdf	105頁	2020-07-31	機器人	443
	Marketing AI Institute：2024年AI營銷現狀報告（英文版）（35頁）.pdf	35頁	2024-10-10	傳媒與營銷	49
AI摘要	根據《2024年營銷人工智能報告》的內容，可以概括出以下關鍵點： 1. 人工智能（AI）的采用和理解正在上升。99%的受訪者表示他們正在使用AI，36%的受訪者表示AI已經融入他們的日常工作流程。 2. 大多數營銷團隊現在正在試點和擴大AI的使用。51%的受訪者表示他們的營銷團隊要么正在試點，要么正在擴大AI的使用。 3. 節省時間是使用AI的首要目標。當被問及他們的組織希望通過AI實現的目標時，80%的受訪者表示希望減少重復性、數據驅動任務所花費的時間。 4. 缺乏AI教育和培訓仍然是采用AI的最大障礙。67%的受訪者表示缺乏教育和培訓是他們在營銷中采用AI的最大障礙。 5. 只有34%的公司擁有生成式AI政策。當被問及他們的組織是否擁有生成式AI政策時，34%的受訪者表示他們有。 6. 大多數公司缺乏AI委員會和AI路線圖。當被問及他們的組織是否有一個AI委員會時，只有29%的受訪者表示他們有一個。 7. 近一半的受訪者認為AI將在未來三年內消除比創造更多的職位。47%的受訪者表示AI將在未來三年內消除比創造更多的職位。 8. 整體上，人們對AI的影響持積極態度，但許多人對AI的近期負面影響表示擔憂。68%的受訪者表示他們對AI的影響持積極態度。
	CBINSIGHTS：AI制藥行業專題報告：打開AI制藥黑匣子CBInsights深度剖析AI制藥領域商業機會（29頁）.pdf	29頁	2021-03-16	生物醫藥	464
AI摘要	本文主要介紹了AI制藥領域的商業機會，包括資本市場熱度、技術確定性探討、AI技術賦能生物醫藥、生物制藥企業與AI企業的合作、AI制藥初創企業的商業化探索以及AI制藥行業重點公司介紹。資本市場對AI制藥領域的關注度持續上升，2020年，AI制藥領域在資本市場獲得了很高的關注度，共有11家AI制藥公司完成了1億美元以上的融資。美國是AI制藥領域融資交易的主要地區，中國緊隨其后。技術確定性探討方面，AI制藥行業是人工智能技術和生物制藥領域的深度交叉，需要信息技術人才與生物制藥人才的協同創新。AI制藥驗證的鏈條相對較長，因此在未來建立高通量高效的實驗評價體系對AI制藥企業來說尤為重要。 AI技術賦能生物醫藥方面，AI技術已經在多個環節找到了適合自己的應用場景，并發揮出巨大潛力。例如在根據海量文獻篩選靶點、專利追蹤、批量性質預測等方面，藥企便可以通過使用人工智能相關技術降低大量制藥成本。生物制藥企業與AI企業的合作方面，許多大型藥企開始在這一領域積極布局。例如默沙東和葛蘭素史克與AI平臺的合作為最早也最為頻繁。 AI制藥初創企業的商業化探索方面，AI制藥企業正逐步探索自己的商業化之路。和大型藥企合作，基于業績付費是目前AI制藥公司主要的盈利模式。 AI制藥行業重點公司介紹方面，文章介紹了Schrodinger、Insilico Medicine、BenevolentAI、Atomwise、Exscientia、OWKIN、晶泰科技、云深智藥、星藥科技、普瑞基準等公司的發展歷程、核心技術、業務布局和融資情況。
	Google：SAIF(Secure AI Framework)安全AI框架（2023）（英文版）（12頁）.pdf	12頁	2023-06-13	AI/科技通信	62
AI摘要	本文主要介紹了如何實施安全人工智能框架（SAIF），以保護人工智能系統免受威脅。主要內容包括： 1. 理解AI的使用場景，包括業務問題、所需數據等，以確定實施SAIF所需的政策、協議和控制措施。 2. 組建跨職能團隊，包括業務使用案例所有者、安全、云工程、風險和審計團隊、隱私、法律、數據科學團隊、開發團隊和負責任的AI和倫理專家，以確保安全、隱私、風險和合規性考慮從一開始就包含在內。 3. 了解AI的基礎知識，包括AI模型開發周期、模型方法論的設計和邏輯等，以便非技術利益相關者能夠準確地捕捉和評估風險和控制措施。 4. 應用SAIF的六個核心元素，包括擴展強大的安全基礎到AI生態系統、將AI納入組織的威脅模型、自動化防御以跟上現有和新的威脅、確保組織內一致的安全性、調整控制以調整緩解措施并加快AI部署的反饋循環、將AI系統風險置于周圍業務流程的背景下。 5. 建立模型風險管理框架，組建了解AI相關風險的團隊，建立AI模型的清單及其風險概況，實施數據隱私、網絡風險和第三方風險政策、協議和控制措施，進行風險評估，以識別和評估與AI使用相關的風險，并實施安全控制措施以減輕這些風險。
	InfoQ：2025年DeepSeek：AI 賽道的超級引擎｜AI前線特刊（159頁）.pdf	159頁	2025-03-14	AI產業	345
AI摘要	本文主要介紹了DeepSeek的崛起、技術路線、組織文化、開源策略、人才爭奪戰、RAG技術前沿以及DeepSeek模型的應用與突破。 DeepSeek通過長期主義和開源理念，不斷進行技術創新，如混合專家語言模型（MoE）、強化學習訓練等，實現了在代碼、數學和推理領域的突破。其R1模型通過純強化學習訓練，實現了強大的推理能力，超越了之前的版本。 DeepSeek的崛起引發了全球對AI技術的關注，其開源策略和低成本的訓練方式，使得更多企業能夠參與到AI技術的研究和應用中。同時，DeepSeek通過高薪吸引人才，在全球范圍內展開了激烈的人才爭奪戰。在RAG技術方面，DeepSeek通過提供更多的思考空間，提升了模型的推理和生成能力。其模型蒸餾技術，將大型模型的知識遷移到小型模型中，使得小型模型能夠表現出接近大型模型的性能。總的來說，DeepSeek的崛起，不僅推動了AI技術的發展，也為全球AI技術的研究和應用提供了新的方向和機遇。
	阿里云：2025年AI應用&AI Agent開發新范式（78頁）.pdf	78頁	2025-04-11	AI產業	843
AI摘要	本文主要介紹了AI應用開發新范式，包括AI Agent架構和發展趨勢、云原生API網關、MCP網關、SAE托管Dify、FC快速構建MCP Server等內容。文章詳細闡述了AI Agent架構的演變，從單一用途的Agent到多用途的Agent，再到通用Agent和多Agent，以及如何通過提示詞和工具來提高AI的智能水平。同時，文章還介紹了云原生API網關在AI應用架構中的核心作用，包括作為流量網關、AI網關和MCP網關，以及如何通過API網關實現對AI應用的統一管理和調度。此外，文章還探討了SAE托管Dify和FC快速構建MCP Server的優勢，以及如何通過這些技術實現AI應用的高效開發和部署?？偟膩碚f，本文全面介紹了AI應用開發新范式的各個方面，旨在幫助讀者更好地理解和應用這些技術。
	【東北證券】AI眼鏡行業深度：AI眼鏡行業端側AI賦能持續深化終端產品有望起量爆發-250211（31頁）.pdf	31頁	2025-02-13	AI產業	148
AI摘要	本文主要內容為AI眼鏡行業深度報告摘要，核心數據包括：2024年AI眼鏡銷量僅152萬臺，全球近視眼鏡+太陽眼鏡銷量預計將達到15億副；2025年AI眼鏡有望成為起量元年，預計2029年全球出貨量將有望破億。關鍵點包括： 1. AI眼鏡成為端側AI落地的絕佳載體，新奇體驗引發關注，Ray-Ban Meta火爆出圈。 2. 用戶更關注拍攝功能，未來配備攝像頭或成主流。 3. 科技企業紛紛布局，2025年或成為起量元年，供給的大幅增加有望讓AI眼鏡的平均價格繼續下探。 4. 芯片有望國產替代降本，電池擴容加續航是確定趨勢。 5. 投資建議關注AI眼鏡SoC、存儲、電池、光學、配鏡及鏡片、ODM/OEM以及品牌等產業鏈核心環節。
	【中泰證券】電子行業AI系列之蘋果WWDC 2024：蘋果開啟AI新紀元引入個人化AI系統Apple Intelligence-240611（22頁）.pdf	22頁	2024-06-12	AI產業	56
AI摘要	根據報告的內容，本文主要概括了蘋果公司在2024年WWDC大會上發布的AI系列產品，包括全新的個人化AI系統Apple Intelligence、操作系統更新以及相關硬件產品。 1. Apple Intelligence：蘋果推出了全新的個人化AI系統Apple Intelligence，包括更強大的Siri、Writing Tools、郵件智能回復、通知整理等功能，以及支持Genmoji/圖像生成、AI修圖、草圖精美化等。Apple Intelligence將于2024年夏季推出美國英語版試用，秋季Beta版上線（免費），其他功能&語言將在2025年推出，硬件支持iPhone 15 Pro、M1芯片的iPad和Mac以及后續機型。 2. 操作系統更新：包括MR的visionOS 2更新，iOS 18更新，AirPods和Apple TV更新，watchOS更新，iPadOS更新以及macOS更新。 3. 投資建議：建議關注蘋果AI終端升級進展，關注果鏈核心標的，如立訊精密，鵬鼎控股，工業富聯，水晶光電，歌爾股份，長盈精密，長電科技，賽騰股份，創世紀等。 4. 風險提示：終端需求不及預期，蘋果AI發展不及預期，研究報告使用的公開資料可能存在信息滯后或更新不及時的風險。
	無界AI：AIGC之AI繪畫行業發展研究報告2023（182頁）.pdf	182頁	2023-07-28	AI產業	807
AI摘要	本文主要內容概括如下： 1. 介紹了人工智能生成內容（AIGC）的概念，以及其在內容創作、娛樂、設計等領域的應用。 2. 詳細闡述了AIGC的發展歷程，從早期的Disco Diffusion到后來的Midjourney、Stable Diffusion等，AI繪畫質量不斷提升，應用場景日益豐富。 3. 分析了AIGC對各行業的影響，如影視制作、廣告傳媒、游戲、室內設計等，指出AIGC正在成為賦能產業的重要工具。 4. 探討了AIGC帶來的新職業，如AI繪畫師、模型訓練師等，以及AIGC對就業市場的潛在影響。 5. 引用數據指出，AIGC預計將在未來十年內為全球經濟貢獻15.7萬億美元，對商業格局產生深遠影響。 6. 提出從AIGC到AIGS再到AIGX的發展趨勢，預測未來AI將在更多領域發揮重要作用，甚至可能帶來一種“行星級”文明的涌現。
	Moveworks：2024年AI智能體（AI Agents）終極指南（英文版）（21頁）.pdf	21頁	2024-12-24	AI/科技通信	215
AI摘要	本文主要介紹了AI代理和代理自動化引擎的概念，以及它們如何改變企業自動化和效率。主要內容包括： 1. AI代理是未來自動化的新趨勢，它們能夠理解自然語言，制定行動計劃，并執行任務，從而提高企業效率。 2. 代理自動化引擎，如Moveworks的Agentic Automation Engine，能夠幫助開發者構建強大的AI代理，這些代理能夠理解模糊的指令，并將其轉化為更精確的操作。 3. 代理自動化引擎的核心是推理引擎，它能夠理解用戶的目標，制定實現目標的計劃，執行功能調用，評估執行的成功，并迭代計劃，直到成功實現原始目標。 4. Moveworks的推理引擎能夠理解用戶的需求，制定行動計劃，并執行計劃，從而為企業提供高效的自動化解決方案。 5. 代理自動化代表了自動化的新范式，它利用AI代理的先進推理能力，使企業能夠實現前所未有的效率和準確性。總的來說，本文介紹了AI代理和代理自動化引擎的概念，以及它們如何通過理解自然語言和制定行動計劃來提高企業的自動化和效率。
	高通：2023混合AI是AI的未來白皮書-第一部分：終端側AI和混合Al開啟生成式AI的未來（英文版）（17頁）.pdf	17頁	2024-10-22	AI/科技通信	60
AI摘要	本文主要討論了混合人工智能（AI）在生成AI未來中的重要性?；旌螦I是指設備與云的協同工作，根據適當的情況分配AI計算，以提供增強的體驗和高效的資源利用?；旌螦I的主要動機是成本節約，例如，生成AI基礎的搜索成本預計將比傳統搜索方法增加10倍。此外，混合AI還提供了性能、個性化、隱私和安全的好處?；旌螦I架構可以根據模型和查詢復雜性等因素具有不同的卸載選項。例如，如果模型大小、提示和生成長度小于某個閾值并提供可接受的準確性，則可以在設備上完全運行推理。隨著生成AI模型的快速發展，混合AI將成為實現其潛力的關鍵。
	深圳市福田區小學數學AI教研團隊：2025年AI可以這樣用-小學數學AI教學應用手冊（32頁）.pdf 最新	32頁	2025-05-08	教育	63
	【方正證券】電子行業專題報告：AI專題AI巨輪滾滾向前-240218（65頁）.pdf	65頁	2024-02-21	AI產業	98
AI摘要	本文主要內容為電子行業專題報告，重點關注AI芯片、HBM、服務器、交換機、PCB、光模塊等領域的最新動態和發展趨勢。報告指出，AI芯片領域，英偉達、AMD等公司持續進行新品迭代，國產廠商如華為、寒武紀等也在快速發展；HBM市場由SK海力士、三星、美光主導，HBM4預計將于2026年問世；服務器市場，超微電腦、浪潮信息等公司表現突出；交換機市場，CISCO、ARISTA等公司占據領先地位；PCB領域，滬電股份、生益科技等公司表現優異；光模塊市場，Coherent、Lumentum等公司業績向好。報告還指出，AI芯片、HBM、服務器、交換機、PCB、光模塊等領域的市場規模和增長潛力巨大，是電子行業的重要發展方向。
	【華創證券】AI PC行業深度研究報告：AI PC革新端側AI交互體驗PC行業有望量價齊升-231206（27頁）.pdf	27頁	2023-12-07	AI產業	50
AI摘要	本文主要內容為AI PC行業深度研究報告，主要分為四個部分： 1. 聯想首推AI PC，2024年9月有望上市。聯想展示了聯想首款AI PC、大模型壓縮技術、人工智能雙胞胎（AI Twin）等一系列人工智能創新科技成果。 2. 從Smart PC到AI PC，AIGC驅動PC智能化新發展。AIGC的迅速發展可有效解決Smart PC的成本壓力問題，助力Smart PC向AI PC轉化。 3. 隱私保護與低延遲催生AIPC需求，軟硬件持續迭代為產品落地創造條件。終端AI比云更安全，且時間延遲較低。多家廠商加速研發AI PC，2024有望迎來PC重大發展機遇。 4. 庫存周期見底，行業有望迎來修復。全球PC行業在經過疫情紅利期高速增長后，全球PC出貨量自2021年四季度開始連續多個季度下降，經歷近兩年的出貨下跌。據IDC數據，全球2023年三季度PC出貨量0.68億臺，環比增長10.71%，同比下滑7.6%。雖與去年同期相比仍呈下跌趨勢，但跌幅明顯收窄。綜上所述，AI PC行業正在快速發展，聯想等廠商正在加速研發AI PC，預計2024年將迎來AI PC大規模出貨，同時全球PC行業庫存周期見底，行業有望迎來修復。
	【招商證券】商業行業AI+系列報告六：AI+旅游AI在手說走就走-230407（21頁）.pdf	21頁	2023-04-10	AI產業	124
AI摘要	本文主要探討了AI技術在旅游行業中的應用及其影響。文章首先回顧了旅游行業的發展歷程，指出每一輪技術迭代都會推動旅游服務的內容及形式創新。接著，文章分析了AI技術在旅游行業中的具體應用，包括實現降本增效、提升用戶體驗、優化搜索引擎等。文章還提到了攜程集團、同程旅行和眾信旅游等公司在AI技術方面的布局和進展。最后，文章指出AI技術的發展有望引領旅游相關行業的新一輪革命，并建議關注涉及AI布局的旅游服務供應商公司。
	【山西證券】邊緣AI行業深度：邊緣AI硬件引領硬件創新時代-240418（37頁）.pdf	37頁	2024-04-19	AI產業	76
AI摘要	本文主要分析了邊緣人工智能（AI）行業的發展趨勢和投資機會。邊緣AI是指在物理設備上本地處理AI算法，相對于傳統云AI，邊緣AI在算力性價比和效率上有明顯優化。文章指出，邊緣AI的四大優勢為算力節省、低延時、隱私定制和交互簡潔。邊緣AI的應用場景包括消費電子、PC辦公和智能汽車等。文章還分析了主流芯片廠商在AI PC芯片和AI手機芯片領域的競爭格局。例如，高通、蘋果、英特爾和AMD等公司推出了支持邊緣AI的高性能芯片。此外，文章還提到了聯想、戴爾、惠普等PC廠商也在積極布局AI PC市場。在投資機會方面，文章推薦關注PC及消費電子產業鏈公司，如華勤技術、春秋電子和思泉新材；以及邊緣端芯片設計公司，如晶晨股份、瑞芯微和全志科技。同時，文章也提示了AI產業發展進度、下游消費電子景氣度以及供應鏈貿易摩擦等風險。
	【東北證券】軍工AI行業深度報告：AI改變未來戰爭重塑軍工新生態-250511.pdf 最新	53頁	2025-05-12	軍工行業	83
AI摘要	本文主要內容為： 1. AI技術在軍事領域的應用日益凸顯，全球軍事智能化趨勢明顯。俄烏沖突被稱為"人工智能實戰元年"，AI系統對戰場態勢的實時解析能力改寫了傳統戰爭的勝負邏輯。 2. 各國圍繞算法優勢、裝備智能化、作戰形態創新展開激烈競爭，推動軍工體系向數據驅動和自主決策方向加速重構。 3. AI通過情報分析高效化、決策智能化、無人裝備自主化、仿真訓練實戰化、裝備研制維護數字化等核心路徑賦能軍工產業，顯著提升作戰效率和裝備性能。 4. 文章列舉了多個AI在軍工領域的應用案例，如無人機、智能彈藥、電子戰等，并預測2025年全領域訂單將迎來爆發，尤其是AI賦能的智能化裝備。 5. 文章還介紹了美國AI軍工科技巨頭Palantir和Anduril的發展歷程和產品體系，以及我國在軍工AI的布局和支持手段。
	【長城證券】AI行業專題：回顧歷史看未來AI板塊發展方向-230331（28頁）.pdf	28頁	2023-04-07	AI產業	69
AI摘要	根據報告的內容，本文主要概括了以下幾點： 1. 回顧了2016年和2018-2020年AI行情的發展歷程，指出上一輪AI行情以海外技術創新及新產品、新技術帶來的新商業模式為驅動力，推動中國人工智能政策出臺，進而持續加快中國人工智能行業的技術創新與場景驗證速度。 2. 分析了本輪AI行情，目前以海外新一代模型技術為主驅動力，暫未上升至國家政策端。中國互聯網大廠在過去已針對部分應用場景進行了持續驗證測試，新一代海外技術帶來的商業化落地可能性促使國內大廠開始相繼推出各自最新研發模型技術。 3. 提出了未來關注點，隨著海外事件的持續催化，國內對AI行業政策端的進一步規范及支持，以及國內廠商技術研發進展加快及新商業化落地方式的推出，有望帶動新一波持續性人工智能熱潮。 4. 建議關注產業端變化及相關支持、監管等政策出臺，以及AIGC多模態交互在辦公、酒店出行、教育、金融等行業的垂直落地應用。 5. 風險提示包括技術革新與成果轉化不及預期、國家政策落地不及預期、規?；瘧貌患邦A期、項目招投標不及預期、宏觀經濟環境惡化等。
	Marketing AI Institute：2024年AI內容營銷藍圖報告（英文版）（26頁）.pdf	26頁	2024-10-09	AI/科技通信	46
AI摘要	本文主要介紹了人工智能在內容營銷中的應用，包括AI的優勢、局限性以及最佳使用方式。文章指出，AI在內容創作、編輯、策略制定等方面具有巨大潛力，能夠提高內容營銷的效率和質量。然而，AI也存在一些局限性，如無法保證內容的準確性、一致性和原創性。因此，文章強調，AI應該與人類內容營銷專家合作，發揮各自的優勢，以實現最佳效果。文章還列舉了一些AI在內容營銷中的具體應用案例，如內容生成、編輯、策略制定等，并提供了關于如何有效利用AI的建議。
	【平安證券】AI行業系列深度報告（二）：HBM高帶寬特性釋放AI硬件性能AI高景氣持續驅動需求高增-240712（34頁）.pdf	34頁	2024-07-15	AI產業	52
AI摘要	本文主要內容為AI系列深度報告（二）HBM：高帶寬特性釋放AI硬件性能，AI高景氣持續驅動需求高增。文章指出，隨著AI大模型如GPT-3對算力的需求日益提升，傳統的內存帶寬及傳輸速率限制了AI硬件及系統的最大性能。相較于傳統DDR內存，HBM具有高帶寬、低功耗、低延時等優勢，已成為當前高性能計算、人工智能等領域的首選內存技術。文章預測，2025年全球HBM位元出貨量和行業產值將分別達到17億GB和199億美元。SK海力士、三星和美光是當前HBM市場的主要供應商，其中SK海力士位居全球市場份額首位。文章還指出，TSV技術是HBM實現芯片垂直堆疊的核心工藝，混合鍵合有望成為未來HBM主流堆疊技術。
	【浙商證券】電子行業端側AI深度跟蹤報告：2024 · AI“下凡”-231107（34頁）.pdf	34頁	2023-11-09	AI產業	51
AI摘要	本文主要內容為2023年11月7日發布的《AI“下凡”行業評級：看好證券研究報告——端側AI深度跟蹤報告》。報告分析了端側AI（人工智能）的發展趨勢和投資機會，主要觀點如下： 1. 端側AI技術蓄勢待發，龍頭先行，科技企業已競相布局。端側AI在智能手機、PC、汽車、XR以及物聯網等終端品類中廣泛應用，具有隱私和安全、低延時、可靠性和低成本等優勢。 2. 2023年，以英偉達為代表的AI芯片、通信網絡和服務器產業鏈相關企業股價漲幅明顯。ChatGPT（對話AI模型）的發布帶動了云側AI產業鏈的爆發。 3. 端側AI落地的軟硬件基礎逐步夯實，軟件層面實現了對大模型的量化、剪枝、蒸餾，硬件層面端側AI芯片性能快速提升。 4. 相關標的及投資建議：重點關注AI+PC（個人電腦）和AI+手機領域的公司，如英特爾、AMD、聯想集團、高通、聯發科等。 5. 風險提示：產業進展不及預期、下游需求不及預期、地緣政治關系惡化等。
	【聯合國教科文組織（UNESCO）】輕工制造行業輕工+AI專題：輕工+AI科技消費全梳理-250312（31頁）.pdf	31頁	2025-03-13	制造業	27
AI摘要	本文主要內容為輕工制造行業與人工智能（AI）技術的融合發展趨勢。文章指出，受益于AI技術迭代與場景創新，AI正加速滲透實體經濟，輕工行業作為典型的傳統制造行業，一方面積極擁抱智能化轉型，另一方面，技術的落地與新應用場景的開拓也在加速AI眼鏡、AI玩具等新興賽道的蓬勃發展。文章詳細梳理了AI+智能家居、AI+智能眼鏡、AI+玩具娛樂、AI+健身健康、AI+機器人與算力等領域的相關企業及其業務布局，并提示了AI技術發展不及預期、國內外需求波動、行業競爭加劇、新業務拓展不及預期、原材料大幅波動等風險。
	【中泰證券】電子行業AI系列之HBM：AI硬件核心需求爆發增長-240326（42頁）.pdf	42頁	2024-04-01	電子行業	55
AI摘要	本文主要介紹了HBM（高帶寬內存）在AI芯片中的應用及其市場需求、制造工藝、設備和材料需求等方面的內容。 1. HBM具有高帶寬、低功耗、面積小的特點，是AI芯片性能發揮的關鍵。2024年HBM市場需求預計達到150億美金，較2023年翻倍。 2. HBM制造工藝包括TSV（硅通孔）、Micro bump（微凸點）和堆疊鍵合等。海力士和三星是HBM市場的主要供應商，美光份額較低。 3. HBM的制造帶來對先進封裝材料和設備的需求，如環氧塑封料、硅微粉、電鍍液和前驅體等材料，以及熱壓鍵合機、大規?；亓骱笝C和混合鍵合機等設備。 4. 投資建議關注海外核心標的如海力士、三星、美光等，以及大陸相關標的如香農芯創、賽騰股份、華海誠科等。
	【平安證券】AI行業系列深度報告（六）：AI智能眼鏡AI技術應用落地新風口25年有望迎來新品密集發布-250113（36頁）.pdf	36頁	2025-01-13	AI產業	87
AI摘要	根據報告的內容，本文主要概括了AI智能眼鏡的發展趨勢和投資建議。文章指出，AI智能眼鏡集成了AI技術，功能聚焦于視、聽領域，更加輕薄且貼近日常生活場景，有望成為AI技術落地的最佳硬件載體。2025年，AI智能眼鏡市場將進入新品密集發布期，全球出貨量有望翻倍增長至400萬副。AI+AR智能眼鏡是AI智能眼鏡的最終理想形態，光學顯示單元是主要價值環節。投資建議關注恒玄科技、中科藍訊、歌爾股份等公司。
	智譜AI：2024智譜AI大模型商業化案例合集（25頁）.pdf	25頁	2024-01-01	其他	44
	【中國移動】通信行業：6G內生AI架構及AI大模型-230731（19頁）.pdf	19頁	2023-08-10	大模型	103
AI摘要	本文主要探討了6G內生AI架構及AI大模型。6G內生AI的驅動力包括產業升級、自動化、數字化、智能化等。6G內生AI架構及關鍵技術包括網絡使能AI大模型、AI大模型賦能網絡等。6G網絡將新增多個邏輯面，提供多維網絡能力，以及平臺化、一體化的服務體系。6G與AI大模型的融合將迎來新機遇，如通用大模型時代、認知智能、計算智能、感知智能、動力智能等。然而，AI大模型在訓練、推理、儲存方面開銷極大，網絡難以支撐。因此，6G內生AI需要為AI大模型的訓練過程提供鏈接、數據服務，為推理過程提供鏈接、計算、模型拆解/分發服務。
	OpenAI：2025美國AI經濟藍圖：打造AI版「美國夢」（英文版）（15頁）.pdf	15頁	2025-01-16	AI/科技通信	104
AI摘要	OpenAI的《經濟藍圖》強調了美國在人工智能（AI）領域需要采取行動，以確保AI的潛在利益最大化，同時最小化其潛在危害。文章指出，AI的發展需要芯片、數據、能源和人才，而這些資源將支撐美國的持續領導地位。文章還提到，全球約有1750億美元的資金等待投資于AI項目，如果美國不吸引這些資金，它們可能會流向中國支持的項目。文章建議，美國應建立一個以民主價值觀為基礎的“民主AI”框架，制定清晰的、常識性的規則，以保護公眾，同時幫助創新者蓬勃發展。此外，美國應與盟友和合作伙伴建立AI基礎設施聯盟，以與中國競爭，并加強安全。 OpenAI還強調了美國在AI領域的歷史性機遇，即通過建設足夠的能源和芯片基礎設施，降低計算成本，從而創造數以萬計的熟練貿易工作，提振地方經濟，并現代化美國的能源電網。最后，文章提出了一系列解決方案，包括確保AI能夠從普遍可用的公共信息中學習，同時保護創作者免受未經授權的數字復制的侵害；數字化目前以模擬形式存在的政府數據；以及與盟友和合作伙伴建立AI基礎設施聯盟等。
	高通：2024高通AI白皮書-讓AI觸手可及（76頁）.pdf	76頁	2024-08-15	AI產業	514
AI摘要	高通AI白皮書主要內容概括如下： 1. 混合AI是AI的未來，終端側AI能力是實現混合AI規?；瘮U展的關鍵?；旌螦I架構能夠在云端和邊緣終端之間分配并協調AI工作負載，以實現更強大、高效且高度優化的AI。 2. 高通技術公司作為終端側AI領導者，面向數十億手機、汽車、XR頭顯與眼鏡、PC和物聯網等邊緣終端提供行業領先的硬件和軟件解決方案，對推動混合AI規?；瘮U展獨具優勢。 3. 高通AI引擎是高通終端側AI優勢的核心，它能夠在驍龍平臺和我們其他眾多產品中發揮重要作用。搭載高通AI引擎的產品出貨量已超過20億，賦能極為廣泛的終端品類。 4. 高通技術公司持續進行AI研發投入，推動AI進步，讓感知、推理和行為等核心能力在終端上無處不在。高通AI研究團隊在生成式AI領域具有領導力，能夠在邊緣側終端上低功耗運行生成式AI所需的處理性能。 5. 高通硬件提供行業領先的能效，是移動領域競品的近2倍。高通AI引擎由多個軟硬件組件構成，能在驍龍和高通平臺上實現終端側AI加速。 6. 高通技術公司部署的邊緣側終端規模十分龐大，搭載驍龍和高通平臺的已上市用戶終端數量已達到數十億臺，而且每年有數億臺的新終端還在進入市場。
	【中信建投證券】人工智能行業海內外AI應用全景系列二：Glow、Character.AI打開AI to C想象空間-230401（34頁）.pdf	34頁	2023-04-06	AI產業	106
AI摘要	本文主要介紹了AI聊天應用Glow和Character.AI的發展情況。Glow是由國內人工智能創業公司MiniMax開發的AI聊天應用，上線約4個月后已有約500萬用戶。它基于用戶描述生成個性化對話機器人，提供情感陪伴和滿足虛構情景想象的體驗。Character.AI則由前谷歌員工在美國創立，月訪問量已突破1億，估值達10億美元。它支持生成和識別圖片，支持語音輸入，支持群聊，提供更豐富的虛構人物和更接近真人的溝通體驗。此外，文章還介紹了國內相關公司如中文在線、天下秀、新華網、藍色光標、捷成股份、天娛數科、遙望科技、風雨筑、凡拓數創等在AI聊天應用領域的布局，以及AIGC技術在教育、直播等領域的應用。
	【光大證券】AI醫療行業專題報告：模型平權下的AI醫療大時代梳理海內外AI+醫療投資機會-250221.pdf	20頁	2025-02-24	醫療行業	81
AI摘要	本文主要內容為2025年2月21日發布的AI醫療行業專題研究報告，主要從以下幾個方面進行闡述： 1. 國內外AI醫療概念股普漲，但行情發酵的側重點有所不同。美股AI醫療行情更傾向于健康管理、AI精準醫療、AI數字化臨床實驗領域，而A股和港股相關領域個股投資情緒高漲。 2. 國內外重點醫療公司AI相關布局整理。包括健康管理服務、AI數據分析&智能診斷、AI數字化臨床實驗、AI制藥、AI測序、AI醫療影像等多個產業鏈環節。 3. 國內外重點AI醫療公司投資邏輯分析。包括Tempus AI、Hims & Hers、福瑞股份、泓博醫藥、成都先導、華大智造&聯影醫療等公司的投資邏輯分析。 4. 投資建議。根據商業模式卡位和美股映射，建議關注AI制藥類、AI醫學影像類、AI健康管理類、AI基因組學類、AI檢驗醫學類等幾大核心主線。 5. 風險提示。包括市場競爭加劇風險、研發進度不及預期風險、供應鏈風險等。
	【光大證券】AI行業跟蹤報告之二：ChatGPT開啟AI發展新浪潮算力緊缺和海量應用驅動AI硬件廣闊空間-230215（44頁）.pdf	44頁	2023-02-16	ChatGPT	67
	【光大證券】AI產業前瞻系列報告（三）：從openAIo1看AI產業趨勢：打破AI應用瓶頸算力需求前景如何？-240925（17頁）.pdf	17頁	2024-09-26	AI產業	90
AI摘要	根據報告的內容，本文主要概括了以下幾點： 1. OpenAI最新模型o1在編程、理科競賽等推理密集型任務中性能明顯優于GPT-4o，但在部分自然語言任務中較弱。o1具備全局思維能力，復雜推理補足長尾需求，開拓學術教育等垂類場景。 2. o1在編程上展現出自主規劃和主動思考能力，AI+低代碼/網絡安全領域有望最早受益。o1在網絡安全攻防中表現優秀，能將復雜任務分解成多個子任務，并找到最簡單的解決方法。 3. AI Agent是打破AI應用發展瓶頸的關鍵，o1展現的底層技術走在正確的道路上。強化學習推理和思維鏈是實現自主規劃的AI Agent的關鍵技術。 4. RL范式下推理算力需求大幅上升，但不代表訓練算力需求會停止增長。o1-preview生成相同內容的輸出tokens大約是GPT-4o的5.9倍，其中72%的tokens為推理過程中生成，使用o1-preview的輸出成本約為GPT-4o的36倍。 5. 北美科技公司進入新一輪AI投資周期，資本支出大幅上升可能使公司面臨成本壓力。2024年科技巨頭資本支出/營運現金流預計將達到40%以上。

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