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1、本公司具備證券投資咨詢業務資格，請務必閱讀最后一頁免責聲明 證券研究報告 1 金山辦公（688111.SH）跟蹤報告 金山辦公 AI 戰略如何落地？2023 年 10 月 18 日 公司構建了 AIGC+Copilot+Insight 的產品線。公司 AI 技術投入已久，早于 2017 年成立 AI 中臺，將人工智能在公司內部上升至戰略地位。2018 年公司正式確立“多屏、云、AI 和內容”四大戰略。大模型技術浪潮下，公司構建了以“AIGC+Copilot+Insight”為內核的 AI 產品線，其中：AIGC：智能化內容創作。AIGC 通過借助大模型的力量，幫助每一位用戶優化創作流程，提高表

2、達效率和質量。由于數字化不斷滲透各行各業，用戶在更高效的創作和管理方面的需求愈發明顯。在 WPS 中，用戶可以直接使用AIGC 相關功能，進行文章續寫，PPT 生成等任務。避免了從 0 到 1 開始創作，節省了大量搜索資料的時間。AIGC 能夠提供更便捷的生成工具，不再受到模板的限制，更貼近用戶的需求；Copilot：交互方式的變革。1）在文本領域，Copilot 支持語音喚醒，時刻記錄：用戶可通過語音直接喚醒 Copilot，隨時隨地記下靈感，并即時和Copilot 共同創作；2）在表格中，Copilot 理解用戶指令并轉化為公式：在Excel 中只需輸入需求，Copilot 在理解用戶指令

3、的基礎上，智能轉為公式。Insight：提煉非結構化數據，提升知識再利用效率。Insight 可以秒速分析文本，概括文章深意；在 PDF 中，Insight 可以快速提煉重點，依據內容回答問題。在 Insight 的助力下，企業可以更高效地理解、提煉、應用非結構化數據，快速找到所需信息，并將其用于決策管理中，實現效率的再升級。在接入通用模型基礎上，公司自研專業模型，致力于對 WPS AI 能力的提升與完善。公司基于業界開源基座模型進行了小模型的自研，如 7B、13B，其優勢是訓練和推理的速度快，消耗的推理資源少，更易實現幾百毫秒的搜索，閱讀理解效果佳，解決了通用大模型在特定場景的能力仍有欠缺，

4、并且部署、推理以及運維的成本較高，性價比較低的弊端。公司 7B 模型的總語料在 TB 級，中文占比約 65%，訓練效率可達 1600 token/sec/gpu。從訓練效果來看，其在自然語言理解任務上表現優于其他三個業界開源的 6B/7B 模型；公司 13B 模型的總語料約萬億 token，中文占比約 10%，確定了其最優訓練效率下的分布式策略，在數臺 A800 上的訓練利用率高于 65%，效果顯著。投資建議：辦公軟件有望成為 AI 最先兌現業績的領域，公司加快全面融入AI，估值體系有望迎來體系化重構。預計公司 23-25 年實現歸母凈利潤 15.24、22.30、29.51 億元，對應 PE

5、 分別為 105X、71X、54X，看好公司業務前景，維持“推薦”評級。風險提示：技術落地節奏不及預期，行業競爭加劇。盈利預測與財務指標 項目/年度 2022A 2023E 2024E 2025E 營業收入（百萬元）3,885 4,801 6,435 8,595 增長率（%）18.4 23.6 34.0 33.6 歸屬母公司股東凈利潤（百萬元）1,118 1,524 2,230 2,951 增長率（%）7.3 36.4 46.3 32.3 每股收益（元）2.42 3.30 4.83 6.39 PE 143 105 71 54 PB 18.3 16.2 13.8 11.5 資料來源：Wind，民

6、生證券研究院預測；（注：股價為 2023 年 10 月 18 日收盤價）推薦 維持評級 當前價格：345.00 元 分析師 呂偉 執業證書：S0100521110003 電話：021-80508288 郵箱：lvwei_ 分析師 劉雄 執業證書：S0100522090001 電話：021-80508288 郵箱： 相關研究 1.金山辦公（688111.SH）2023 年半年報點評：業績超預期，訂閱業務延續高增長-2023/08/26 2.金山辦公（688111.SH）2023 年一季報點評：訂閱業務保持高增長，激勵計劃綁定核心員工-2023/04/20 3.金山辦公（688111.SH）事件點

7、評：WPS AI 重磅發布，辦公龍頭跑步進入 AI 時代-2023/04/18 4.金山辦公（688111.SH）2022 年一季報點評：SaaS 訂閱業務表現亮眼，龍頭長期成長性仍可期-2022/04/29 5.金山辦公（688111）2021 年年報點評：收入增速超四成，合同負債高增彰顯成長潛力-2022/03/24 金山辦公(688111)/計算機 本公司具備證券投資咨詢業務資格，請務必閱讀最后一頁免責聲明 證券研究報告 2 目錄 1 金山 AI 布局由來已久，前期技術積累深厚.3 2 公司明確 AIGC+Copilot+Insight 的產品體系.4 2.1 AIGC：智能化進行內容創

8、作.5 2.2 Copilot：交互范式的革命.6 2.3 Insight：提煉非結構化數據，提升知識再利用效率.7 3 研發行業模型，致力于 WPS AI 能力的提升和完善.9 4 投資建議.11 5 風險提示.12 插圖目錄.14 表格目錄.14 2WhUmWjWaXkWtPqMnQbR9R9PoMpPtRpMeRoPoOeRoPwPbRmNnNMYnPoQNZrMsP金山辦公(688111)/計算機 本公司具備證券投資咨詢業務資格，請務必閱讀最后一頁免責聲明 證券研究報告 3 1 金山 AI 布局由來已久，前期技術積累深厚 金山辦公布局 AI 由來已久。公司于 2017 年成立 AI 中

9、臺，將人工智能在公司內部上升至戰略地位。同年 5 月，老將姚冬重回金山，牽頭組建了金山辦公的AI 算法、工程和產品團隊，負責算法改進、推動工程落地、人才梯隊建設工作。2018 年，金山正式確立“多屏、云、AI 和內容”四大戰略。AI 戰略的主要內容便是通過 AI 能力開發創新性功能，并以 AI 輔助辦公來提高辦公效率。截至 2022 年11 月 ChatGpt 推出時，金山辦公的 AI 團隊已有百人規模，劃分為基礎設施、平臺、產品和應用、基礎算法等小組，開發近 100 項 AI 辦公能力，涵蓋全文翻譯、文檔校對、智能寫作、PPT 美化、數據分析等，落地超過 18 項 AI 應用，并斬獲5 項國

10、際 AI 技術大獎。圖1：金山 AI 前期布局歷程 資料來源：SDCon 等，民生證券研究院 金山前期 AI 技術已取得突出成績，部分技術領域能力躋身國內第一梯隊。截至 2021 年 7 月，公司自主研發的 OCR 和機器翻譯技術智能校對月校對字數超 70億；智能生成的內容占據整體內容資源比例為 33.6%，智能美化功能 MAU 數量超百萬；AI 中臺還打造了基于分布式訓練的 AI 訓練平臺，包含了訓練數據處理、訓練調度、服務監控告警、鏈路追蹤等一站式平臺，達到了國內第一梯隊的水平。金山辦公(688111)/計算機 本公司具備證券投資咨詢業務資格，請務必閱讀最后一頁免責聲明 證券研究報告 4

11、2 公司明確 AIGC+Copilot+Insight 的產品體系 大模型范式革命之后，金山辦公全力投入，推出一系列 AI 應用。公司在 2023年初定下以“AIGC+Copilot+Insight”構成公司 AI 產品線。2023 年 3 月底接入文心一言大模型開啟測試；4 月 18 日公司正式官宣“WPS AI”，并將其首次嵌入在輕文檔產品中。5 月 16 日，公司進一步將“WPS AI”嵌入到其他辦公產品，包括文字、表格、演示、PDF 四大組件；5 月 23 日，金山憑借在政企及個人用戶辦公領域開展 LLM 應用入選首批北京通用人工智能產業創新伙伴計劃成員名單；5月 31 日公司正式發布

12、“WPS 365”；7 月 6 日，金山宣布 WPS 開啟申請體驗，并于 7 月 27 日海外版正式開啟公測。在 9 月金山辦公技術開放日會議上，公司展現了金山 WPS AI 獨特的技術路徑。自研小模型降低了推理成本與時間，增加用戶體驗感；服務器管理模型平衡了訓練與推理的時間分配，提升算力應用效率；AI網關的統一管理，解決了不同大模型的接入與調用問題，體現金山在 AI 與辦公軟件領域多年的積累與理解。圖2：年初以來，金山辦公 AI 布局歷程回顧 資料來源：金山辦公微信公眾號等，民生證券研究院 WPS AI 助力傳統辦公軟件，大幅提升辦公效率，降低用戶使用門檻。WPS AI 在輕文檔、文字、演示

13、中賦予 AIGC 功能。在文字應用上，WPS AI 具備進行模版生成和內容編寫優化等功能，讓創作更輕松；WPS AI 在表格與演示中展現Copilot 功能。在 Copilot 的加持下，用戶不再需要費時費力地研究軟件的各種功能和設置，只需要輕松地向 WPS AI 提問或提供指令，就可以立刻獲得個性化的建議和幫助；在 PDF 應用中，Insight 可以快速提煉重點，并根據內容回答問題。在 Insight 的助力下，企業可以更高效地處理非結構化數據，快速找到所需信息，并將其用于各種知識管理和決策支持任務，實現效率的再升級。金山辦公(688111)/計算機 本公司具備證券投資咨詢業務資格，請務必

14、閱讀最后一頁免責聲明 證券研究報告 5 圖3：金山大模型時代 AI 產品發布情況 資料來源：金山辦公微信公眾號，民生證券研究院 2.1 AIGC：智能化進行內容創作 AIGC 通過借助大模型的力量，幫助每一位用戶優化創作流程，提高表達效率和質量。由于數字化不斷滲透各行各業，用戶在更高效的創作和管理方面的需求愈發明顯。在 WPS 中，用戶可以直接使用 AIGC 相關功能，進行文章續寫，PPT 生成等任務。避免了從 0 到 1 開始創作，節省了大量搜索資料的時間。AIGC 能夠提供更便捷的生成工具，不再受到模板的限制，更貼近用戶的需求。1.文章續寫，潤色等可一鍵生成：用戶可以直接在 WPS 文檔編

15、輯環境中，直接進行續寫，潤色。無需通過復雜操作，即可一鍵生成，加快內容優化進程；2.AIGC 讓用戶更加清晰高效的閱讀長文本：過去的長文本報告等通常需要用戶通讀全文，找到核心信息或者篩選出相關部分，對準確度和全面性的要求不斷上升。AIGC 可以通過對合同，會議紀要等閱讀材料在幾秒鐘內生成精煉報告，用戶通過簡單的問答形式即可獲取相關信息，大量節省時間，提高文檔信息篩選的效率；3.AIGC 讓用戶更加清晰高效的閱讀長文本：過去的長文本報告等通常需要用戶通讀全文，找到核心信息或者篩選出相關部分，對準確度和全面性的要求不斷上升。AIGC 可以通過對合同，會議紀要等閱讀材料在幾秒鐘內生成精煉報告，用戶通

16、過簡單的問答形式即可獲取相關信息，大量節省時間，提高文檔信息篩選的效率；4.AIGC 讓 PPT 演示更加簡單：一句主題的描述即可生成完整 PPT，同時提供金山辦公(688111)/計算機 本公司具備證券投資咨詢業務資格，請務必閱讀最后一頁免責聲明 證券研究報告 6 內容潤色和格式美化。相比過往需要用戶全不需要自己重新編輯或者使用有限的模板，現在用戶僅需提供演示主題和要點，AIGC 即可協助生成演示提綱，排版，字體等也可以進行美化，并同步創建配圖，用戶可調整自己所需風格。AIGC 貫穿整個用戶使用 PPT 創作的流程，除了上述功能外，還會根據演示信息生成對應備注，供演講者在演示過程中參考。除此

17、之外，AIGC 還可直接根據用戶提供的 PDF 活 DOC 文檔直接生成 PPT，讓用戶可以根據自己的材料，生成對應的演示文檔，大大優化創作效率。圖4：AIGC 提供一鍵改寫/潤色，加快創作效率 圖5：為長文本生成精煉報告 資料來源：WPS AI 官網，民生證券研究院 資料來源：WPS AI 官網，民生證券研究院 圖6：AIGC 讓演示更加簡單 資料來源：WPS AI 官網，民生證券研究院 2.2 Copilot：交互范式的革命 Copilot 通過簡化操作，極大地降低了辦公軟件應用的門檻。計算機歷史上的2/8 原則表明，用戶一般只會使用軟件 20%的功能。而辦公軟件呈現出不斷升級和發展的趨勢

18、，多樣和復雜的功能層出不窮，用戶需要花更多時間和經歷學習和掌握這些功能。WPS 推出 Copilot，借助此功能，用戶只需向 WPS AI 提問或發出指令，無需前期投入大量的學習成本，即可立即獲得個性化的建議和幫助。Copilot金山辦公(688111)/計算機 本公司具備證券投資咨詢業務資格，請務必閱讀最后一頁免責聲明 證券研究報告 7 目前很多功能還在開發當中，下面介紹兩個已經投入使用的案例，能夠看到 WPS AI 有效降低了用戶使用原本復雜功能的門檻，廣泛提升工作效率，具體而言：1)在文本領域，Copilot支持語音喚醒，時刻記錄：用戶可通過語音直接喚醒Copilot，隨時隨地記下靈感，

19、并即時和 Copilot 共同創作。無需復雜的軟件工具，解放雙手。緩解了特殊情況下，用戶沒辦法打字出入的情景；2）在表格中，Copilot 理解用戶指令并轉化為公式：在 Excel 中只需輸入需求，Copilot 在理解用戶指令的基礎上，智能轉為公式。降低了不熟悉 Excel 公式的用戶的使用門檻，即使不熟悉公式，也可能夠快速的上手 excel 并產出結果。圖7：Copilot 通過語音即可喚醒 圖8：Copilot 自動將用戶輸入的需求轉化為公式 資料來源：WPS AI 官網，民生證券研究院 資料來源：WPS AI 官網，民生證券研究院 2.3 Insight：提煉非結構化數據，提升知識再利

20、用效率 企業數據可分為兩大類：結構化數據和非結構化數據。結構化數據是能夠用數據或統一的結構加以表示的信息，通常存儲在數據庫中，易于管理和分析；而非結構化數據多存在于文檔、聊天、郵件中，幾乎不可充分利用，由于其復雜性和多樣性，收集、處理和分析非結構化數據一直是企業的一項重大挑戰。隨著數據量的增加及數據類型的變化，傳統的結構化數據已不再是主流，非結構化數據占據數據總量的比例越來越多，如果沒有合適的工具來分析這些海量數據，企業數據的巨大價值都將無法發揮。企業傳統使用的全文檢索技術速度慢、效率低，在海量文檔中使用關鍵字搜索往往會返回大量結果，而結果與用戶需求之間的偏差，導致了信息過載和知識再利用的困難

21、。Insight 能更高效地理解、提煉非結構化數據，提升知識再利用效率。與 AIGC不同，Insight 并非根據公開信息回答問題，而是根據用戶私有的數據，針對文檔進行問答，包括從文檔中提取數據和回答各種知識相關問題。應用在文字中，Insight 可以秒速分析文本，概括文章深意；在 PDF 中，Insight 可以快速提煉重點，依據內容回答問題。在 Insight 的助力下，企業可以更高效地理解、提煉、應用非結構化數據，快速找到所需信息，并將其用于決策管理中，實現效率的再升級。金山辦公(688111)/計算機 本公司具備證券投資咨詢業務資格，請務必閱讀最后一頁免責聲明 證券研究報告 8 圖9：

22、秒速提煉文檔重點 圖10：基于文檔內容進行回答 資料來源：WPS AI 官網，民生證券研究院 資料來源：WPS AI 官網，民生證券研究院 金山辦公(688111)/計算機 本公司具備證券投資咨詢業務資格，請務必閱讀最后一頁免責聲明 證券研究報告 9 3 研發行業模型，致力于 WPS AI 能力的提升和完善 AI 時代的到來，對于金山辦公的底層架構提出了全新的需求，除了具備傳統的算力、數據、算法三要素之外，還需要結合強大的工程能力和應對豐富細分場景的應用能力。為了滿足應用端的細分化場景需求，金山辦公基于開源底座，通過訓練調優自研模型的技術路徑，助力 WPS AI 成為國內率先落地的 AI 辦公

23、應用。金山辦公選擇混合部署模型的戰略，致力于對 WPS AI 能力的提升與完善：通用大模型在特定場景的能力仍有欠缺，并且部署、推理以及運維的成本較高，性價比較低，基于大模型的介入成本考慮，小眾場景需要自研模型補充滿足需求。公司研發團隊基于業界開源基座模型進行了小模型的自研，如 7B、13B，其優勢是訓練和推理的速度快，消耗的推理資源少，更易實現幾百毫秒的搜索，閱讀理解效果佳。公司 7B 模型的總語料在 TB 級，中文占比約 65%，訓練效率可達 1600 token/sec/gpu，從訓練效果來看，它在自然語言理解任務上表現優于其他三個業界開源的 6B/7B 模型；公司 13B 模型的總語料約

24、萬億 token，中文占比約 10%，確定了其最優訓練效率下的分布式策略，在數臺A800上的訓練利用率高于65%。圖11：公司自研 7B 模型介紹 圖12：公司自研 13B 模型介紹 資料來源：2023 年金山辦公技術開放日會議，民生證券研究院 資料來源：2023 年金山辦公技術開放日會議，民生證券研究院 公司使用自研 Database 與開源的 Embedding 模型結合的模式。Embedding 本身相對生產模型來說是一個小模型，其語義相似度明顯優于傳統的基于關鍵詞模式。公司通過自建的模型架構，并收集整理了很多開源的公開語料去做訓練，生成了自研模型。同時公司也在考察試用開源的 Embed

25、ding 模型，結合每一個模型的技術優勢，將它們應用在不同的細分場景中。在深層模型部分，公司目前主要基于 ChatGLM2 和 Bloom 開源模型進行了重訓和微調。在核心能力方面，公司主要解決輸入上下文的窗口長度問題，例如常規的小量級開源模型的窗口長度在 2000 左右，盡管可以通過一些模型參數的配置使得窗口變大，但輸出質量還是會有可察覺的降低。公司通過工程化手段，在增加輸入長度的同時確保輸出質量，過程中可能會因為時間或空間的代價置換影響推理速度，但公司可以結合推理方面的工程優化來有效化解。在領域適配方面，因為金山辦公(688111)/計算機 本公司具備證券投資咨詢業務資格，請務必閱讀最后一

26、頁免責聲明 證券研究報告 10 不同領域的文檔存在顯著差別，公司會做比較多的數據收集和數據標注來針對各個領域進行模型的重訓。在私有數據方面，中小模型比較容易實現私有化部署和進一步的推理優化，公司的自研模型也擁有私有化部署和定制研發的能力。WPS AI 的公式生成功能、非結構化數據搜索功能都是通過自研模型實現的。公式生成在互聯網上的語料并不豐富，公司自己通過數據標注訓練補充完善模型的公式編寫能力。針對一些個性化的細節，例如：識別表格連通域的范圍，區分數據和標題等，對反應速度要求很高，就需要自研小模型幫助實現；而在文檔搜索方面，當文檔數量很大時，將消耗巨大算力，如果用大模型去處理，會需要很長時間，

27、小模型則能在針對性調優后做到快速且優質的閱讀理解，有效解決該問題。未來大模型的速度也將得到提升，但由于目前的業務場景需求和資源約束，使得小模型成為一個很有意義的補充。金山辦公(688111)/計算機 本公司具備證券投資咨詢業務資格，請務必閱讀最后一頁免責聲明 證券研究報告 11 4 投資建議 辦公軟件有望成為 AI 最先兌現業績的領域，公司加快全面融入 AI，估值體系有望迎來體系化重構。預計公司 23-25 年實現歸母凈利潤 15.24、22.30、29.51億元，對應 PE 分別為 105X、71X、54X，看好公司業務前景，維持“推薦”評級。金山辦公(688111)/計算機 本公司具備證券

28、投資咨詢業務資格，請務必閱讀最后一頁免責聲明 證券研究報告 12 5 風險提示 1）技術落地節奏不及預期的風險。ChatGPT 技術還處于規?；茝V的前期，目前技術仍在進步、完善和升級過程中。如果技術進步節奏低于預期，將會對后續市場拓展節奏形成一定的干擾；2）行業競爭加劇的風險。在新的技術變革浪潮下，市場可能存在新的進入者。若公司不能及時開發出適應市場需求的新產品，可能會影響公司在細分市場的領先地位，從而對公司的份額和盈利造成不利影響。金山辦公(688111)/計算機 本公司具備證券投資咨詢業務資格，請務必閱讀最后一頁免責聲明 證券研究報告 13 公司財務報表數據預測匯總 利潤表（百萬元）20

29、22A 2023E 2024E 2025E 主要財務指標 2022A 2023E 2024E 2025E 營業總收入 3,885 4,801 6,435 8,595 成長能力（%）營業成本 583 749 1,006 1,358 營業收入增長率 18.44 23.57 34.04 33.57 營業稅金及附加 35 40 49 66 EBIT 增長率 0.13 56.39 50.11 32.12 銷售費用 818 894 1,152 1,544 凈利潤增長率 7.33 36.39 46.32 32.34 管理費用 392 388 480 643 盈利能力（%）研發費用 1,331 1,476 1

30、,824 2,445 毛利率 85.00 80.73 79.05 78.90 EBIT 901 1,409 2,115 2,795 凈利潤率 28.77 39.23 46.45 45.86 財務費用-13-10-15-20 總資產收益率 ROA 9.27 10.79 12.84 13.67 資產減值損失-27 0 0 0 凈資產收益率 ROE 12.81 15.49 19.31 21.39 投資收益 339 233 288 386 償債能力 營業利潤 1,197 1,653 2,419 3,202 流動比率 3.55 3.20 2.89 2.70 營業外收支 2 2 2 2 速動比率 3.18

31、 2.91 2.68 2.54 利潤總額 1,198 1,654 2,420 3,203 現金比率 2.55 2.32 2.10 1.98 所得稅 67 91 133 176 資產負債率（%）27.03 29.54 32.53 34.94 凈利潤 1,131 1,563 2,287 3,027 經營效率 歸屬于母公司凈利潤 1,118 1,524 2,230 2,951 應收賬款周轉天數 42.08 45.00 45.00 45.00 EBITDA 1,031 1,538 2,276 2,989 存貨周轉天數 1.07 1.50 1.50 1.50 總資產周轉率 0.35 0.30 0.30

32、0.33 資產負債表（百萬元）2022A 2023E 2024E 2025E 每股指標（元）貨幣資金 7,015 8,508 10,778 13,936 每股收益 2.42 3.30 4.83 6.39 應收賬款及票據 500 478 731 890 每股凈資產 18.90 21.31 25.01 29.89 預付款項 28 45 60 81 每股經營現金流 3.47 5.10 7.28 9.77 存貨 1 5 3 8 每股股利 0.81 0.95 1.14 1.35 其他流動資產 2,231 2,699 3,306 4,087 估值分析 流動資產合計 9,775 11,735 14,879

33、19,002 PE 143 105 71 54 長期股權投資 444 494 544 594 PB 18.3 16.2 13.8 11.5 固定資產 82 118 131 130 EV/EBITDA 149.10 100.01 67.57 51.46 無形資產 102 165 230 297 股息收益率（%）0.23 0.28 0.33 0.39 非流動資產合計 2,282 2,390 2,492 2,589 資產合計 12,058 14,125 17,371 21,591 短期借款 0 0 0 0 現金流量表（百萬元）2022A 2023E 2024E 2025E 應付賬款及票據 306 3

34、59 758 901 凈利潤 1,131 1,563 2,287 3,027 其他流動負債 2,444 3,304 4,384 6,135 折舊和攤銷 130 129 161 194 流動負債合計 2,750 3,663 5,142 7,036 營運資金變動 607 896 1,206 1,678 長期借款 0 0 0 0 經營活動現金流 1,603 2,353 3,364 4,511 其他長期負債 509 509 509 509 資本開支-176-184-211-239 非流動負債合計 509 509 509 509 投資 4,444-500-650-800 負債合計 3,259 4,173

35、 5,651 7,545 投資活動現金流 4,502-451-573-653 股本 461 462 462 462 股權募資 10 0 0 0 少數股東權益 74 113 170 246 債務募資 0 0 0 0 股東權益合計 8,798 9,952 11,720 14,047 籌資活動現金流-354-410-520-700 負債和股東權益合計 12,058 14,125 17,371 21,591 現金凈流量 5,762 1,492 2,271 3,158 資料來源：公司公告、民生證券研究院預測 金山辦公(688111)/計算機 本公司具備證券投資咨詢業務資格，請務必閱讀最后一頁免責聲明 證

36、券研究報告 14 插圖目錄 圖 1：金山 AI 前期布局歷程.3 圖 2：年初以來，金山辦公 AI 布局歷程回顧.4 圖 3：金山大模型時代 AI 產品發布情況.5 圖 4：AIGC 提供一鍵改寫/潤色，加快創作效率.6 圖 5：為長文本生成精煉報告.6 圖 6：AIGC 讓演示更加簡單.6 圖 7：Copilot 通過語音即可喚醒.7 圖 8：Copilot 自動將用戶輸入的需求轉化為公式.7 圖 9：秒速提煉文檔重點.8 圖 10：基于文檔內容進行回答.8 圖 11：公司自研 7B 模型介紹.9 圖 12：公司自研 13B 模型介紹.9 表格目錄 盈利預測與財務指標.1 公司財務報表數據預

37、測匯總.13 金山辦公(688111)/計算機 本公司具備證券投資咨詢業務資格，請務必閱讀最后一頁免責聲明 證券研究報告 15 分析師承諾 本報告署名分析師具有中國證券業協會授予的證券投資咨詢執業資格并登記為注冊分析師，基于認真審慎的工作態度、專業嚴謹的研究方法與分析邏輯得出研究結論，獨立、客觀地出具本報告，并對本報告的內容和觀點負責。本報告清晰準確地反映了研究人員的研究觀點，結論不受任何第三方的授意、影響，研究人員不曾因、不因、也將不會因本報告中的具體推薦意見或觀點而直接或間接收到任何形式的補償。評級說明 投資建議評級標準 評級 說明 以報告發布日后的 12 個月內公司股價（或行業指數）相對

38、同期基準指數的漲跌幅為基準。其中：A 股以滬深 300 指數為基準；新三板以三板成指或三板做市指數為基準；港股以恒生指數為基準；美股以納斯達克綜合指數或標普500 指數為基準。公司評級 推薦 相對基準指數漲幅 15%以上 謹慎推薦 相對基準指數漲幅 5%15%之間 中性 相對基準指數漲幅-5%5%之間 回避 相對基準指數跌幅 5%以上 行業評級 推薦 相對基準指數漲幅 5%以上 中性 相對基準指數漲幅-5%5%之間 回避 相對基準指數跌幅 5%以上 免責聲明 民生證券股份有限公司（以下簡稱“本公司”）具有中國證監會許可的證券投資咨詢業務資格。本報告僅供本公司境內客戶使用。本公司不會因接收人收到

39、本報告而視其為客戶。本報告僅為參考之用，并不構成對客戶的投資建議，不應被視為買賣任何證券、金融工具的要約或要約邀請。本報告所包含的觀點及建議并未考慮個別客戶的特殊狀況、目標或需要，客戶應當充分考慮自身特定狀況，不應單純依靠本報告所載的內容而取代個人的獨立判斷。在任何情況下，本公司不對任何人因使用本報告中的任何內容而導致的任何可能的損失負任何責任。本報告是基于已公開信息撰寫，但本公司不保證該等信息的準確性或完整性。本報告所載的資料、意見及預測僅反映本公司于發布本報告當日的判斷，且預測方法及結果存在一定程度局限性。在不同時期，本公司可發出與本報告所刊載的意見、預測不一致的報告，但本公司沒有義務和責

40、任及時更新本報告所涉及的內容并通知客戶。在法律允許的情況下，本公司及其附屬機構可能持有報告中提及的公司所發行證券的頭寸并進行交易，也可能為這些公司提供或正在爭取提供投資銀行、財務顧問、咨詢服務等相關服務，本公司的員工可能擔任本報告所提及的公司的董事?？蛻魬浞挚紤]可能存在的利益沖突，勿將本報告作為投資決策的唯一參考依據。若本公司以外的金融機構發送本報告，則由該金融機構獨自為此發送行為負責。該機構的客戶應聯系該機構以交易本報告提及的證券或要求獲悉更詳細的信息。本報告不構成本公司向發送本報告金融機構之客戶提供的投資建議。本公司不會因任何機構或個人從其他機構獲得本報告而將其視為本公司客戶。本報告的版權僅歸本公司所有，未經書面許可，任何機構或個人不得以任何形式、任何目的進行翻版、轉載、發表、篡改或引用。所有在本報告中使用的商標、服務標識及標記，除非另有說明，均為本公司的商標、服務標識及標記。本公司版權所有并保留一切權利。民生證券研究院：上海：上海市浦東新區浦明路 8 號財富金融廣場 1 幢 5F；200120 北京：北京市東城區建國門內大街 28 號民生金融中心 A 座 18 層；100005 深圳：廣東省深圳市福田區益田路 6001 號太平金融大廈 32 層 05 單元；518026