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1、行 業 研 究 2024.10.28 1 敬 請 關 注 文 后 特 別 聲 明 與 免 責 條 款 計 算 機 行 業 深 度 報 告 AI 應用大航海：4 種變現路徑及定價對比 分析師 張初晨 登記編號：S1220523070001 聯系人 景柄維 行 業 評 級:推 薦 行 業 信 息 上市公司總家數 409 總股本(億股)3,794.57 銷售收入(億元)12,743.51 利潤總額(億元)19.40 行業平均 PE 149.72 平均股價(元)24.86 行 業 相 對 指 數 表 現 數據來源：wind 方正證券研究所 相 關 研 究 高階智駕技術進步&終端滲透率提速，擁抱智駕&機

2、器人的黃金時代2024.10.11 智算中心算力規模及數量增長樂觀，國產方案大項目落地多增2024.07.18 華為歐拉：AI 時代的數字基礎設施全場景操作系統，落地進展樂觀2024.06.12 AI 浪潮之下，液冷投資機會全梳理2024.04.16 人工智能應用由認知到產業滲透階段，各行業對 AI 技術賦能的擁抱態度更加明確。隨 AI 原生或 AI Agent 行業產品落地，對 AI 能力變現路徑，各公司存在差異。歸結為四種商業化路徑：MaaS 按量計費、SaaS 訂閱制計費、解決方案及實施部署、流量變現。大模型大模型性能提升性能提升+降本降本，MaaSMaaS 預計預計 20272027

3、年前成主流商業模式年前成主流商業模式。MaaS 降低中小企業應用門檻，2023 年 MaaS 市場規模約 5%，預計至 2027 年，市場規模占比達 47%。對 MaaS 廠商，上半場為智算基礎設施的比拼，下半場關鍵在規模效應釋放及用戶使用粘性。因此，隨頭部模型廠商將模型能力普惠化，落地推廣也隨之加速，主流 MaaS廠商部分模型降價以培養用戶習慣及生態。國外 OpenAI 向所有用戶免費提供 GPT-4o，并為 Plus 用戶提供高達 5 倍的消息數量限制。國內阿里云 9 月對主力模型再次大幅降價，最大達 85%降幅；百度文心、騰訊混元、商湯等模型也降價或免費贈送 tokens。同時，大廠推出

4、綜合靈活的計費模式，利于落地且提高客戶粘性。百度云采用調用量+促成交易規模雙收費模式，2023 年核心客戶留存達 99%。行業軟件積極探索 AI+垂類落地，助力用戶拓展及留存。AI AI SaaSSaaS 以訂閱制為主，以訂閱制為主，B B 端較端較 C C 端變現更快端變現更快。當前 71.05%的 AI SaaS 采用訂閱制，約 7 成應用仍處免費或試用以積累用戶的階段，約 3 成應用定價非公開。B 端變現模式清晰且更快盈利，C 端空間大、供給激發需求、增長潛力強但模式仍在探索。AI 功能推動訂閱收入占比提升，福昕軟件 2023 年訂閱制收入占比由 22 年 21.2%提升至 35.4%。

5、萬興多種收費模式并舉，匹配產品階段、性質、用戶接受度，2023 年，視頻創意板塊訂閱續約率提升5pct，繪圖創意板塊月活用戶同增 30%，文檔創意板塊付費用戶同增 20%。金山辦公 WPS AI 推動訂閱制、云化轉型，提升用戶粘性。WPS AI 會員和大會員累計年度付費用戶數合計已超百萬，至 2026 年 C 端 AI 邊際收入有望達 18 億元。行業軟件 AI+垂類落地利于用戶拓展及留存，企業級應用當前較大比例仍為非標準化，一定程度的聯合開發，根據投入協商定價。1 1）AI+AI+金融金融：恒生電子憑借交易、運營、賬戶等核心業務領先布局，LightGPT 全方位提升提升用戶體驗及降低人工成本

6、；2 2）AI+AI+網安網安：注重生態聯合，基于數智化新場景，綜合解決方案廠商優勢明顯；3 3）AI+AI+教育教育：科大訊飛憑 AI 開放平臺，“平臺+賽道”戰略助力多賽道、多端落地。4 4）AI+AI+電商電商：焦點科技 AI 麥可聚焦B 端混合制計費，2024 上半年 AI 業務收入較 23 年底提升 78.75%，會員數提升 52.38%。5 5）AI+AI+辦公辦公：金山辦公在 B 端推出 WPS AI 企業版及 WPS AI政務版，并已在金融、互聯網服務、零售消費、高端制造等多個領域開展了企業版共創項目。解決方案及實施部署解決方案及實施部署，頭部廠商，頭部廠商發揮客戶及渠道優勢，

7、由標桿發揮客戶及渠道優勢，由標桿案例案例逐步標逐步標準化準化。企業數智化項目招標市場明顯擴容，2023 年大模型采購 190 起，其中 49%為 B 端需求，10%為 G 端需求，2023Q4 平均項目預算升至 618 萬元。國內 DCS 龍頭中控技術 AI 賦能降本顯著，發布流程工業首款 AI 時序大模型 TPT，打造智能工廠。中軟國際攜手華為，打通 AI 落地應用最用一公里。2024 年 9 月，中軟國際解放號中標華為云 AI 原生應用引擎合作項目，是目前與華為在大模型應用領域形成產品級合作的唯一廠商。方 正 證 券 研 究 所 證 券 研 究 報 告-34%-23%-12%-1%10%2

8、1%23/10/28 24/1/924/3/2224/6/324/8/15 24/10/27計算機滬深300計算機 行業深度報告 2 敬 請 關 注 文 后 特 別 聲 明 與 免 責 條 款 s 把握把握 C C 端長尾及新用戶，流量變現端長尾及新用戶，流量變現，用戶數量為關鍵用戶數量為關鍵。針對 C 端需求推出單點工具，吸引流量積累，然后通過廣告等方式將流量變現，如海外的ASK.AI。預計未來更多廣告投放將轉向 AI 應用，2030 年中國 AIGC 廣告營銷市場規模將達到 1500 億元，相較于 2025 年有 10 倍增長。相關標的：相關標的：（1）按量計費：商湯科技、百度云、阿里云、

9、騰訊云和科大訊飛等；（2）訂閱制/垂類：金山辦公、科大訊飛、福昕軟件、焦點科技、潤達醫療、恒生電子、啟明星辰、衛寧健康、金蝶國際、用友網絡、稅友股份、萬興科技等；（3）解決方案及實施部署：中軟國際、中控技術、神州數碼等。風險提示：風險提示：AI 大模型/應用落地及市場拓展不及預期風險、假設不及預測風險、行業競爭加劇風險。計算機 行業深度報告 3 敬 請 關 注 文 后 特 別 聲 明 與 免 責 條 款 s 正文目錄 1 MaaS 按量計費性能+降本趨勢確定，應用繁榮期將至.6 1.1 大模型的選用取決于性能及成本兩方面權衡.6 1.2 性能提升+降本趨勢顯著，模型下游客戶適配落地更加積極.1

10、1 1.3 提升模型效果，科學和工程缺一不可.13 1.4 大廠更綜合靈活的計費模式產生.14 2 SaaS 訂閱制打通“AI+”垂類產品落地最后一公里.16 2.1 SaaS 以訂閱制為主，B 端較 C 端變現更快.16 2.3 訂閱制優勢在國產軟件出海體現較明顯.20 2.4 行業軟件積極探索 AI+垂類落地，助力用戶拓展及留存.22 3 解決方案及實施部署發揮客戶及渠道優勢，由標桿逐步標準化.28 4 流量變現把握 C 端長尾及新用戶，用戶數量為關鍵.30 5 針對需求長期投入，覆蓋高客單價場景為關鍵.31 計算機 行業深度報告 4 敬 請 關 注 文 后 特 別 聲 明 與 免 責 條

11、 款 s 圖表目錄 圖表 1:AI 大模型發展應用路徑.6 圖表 2:MaaS 產業架構.7 圖表 3:2023 年 AIGC 不同商業模式分布（總市場規模約 170 億人民幣）.7 圖表 4:2027 年 AIGC 不同商業模式分布（總市場規模約 602 億人民幣）.7 圖表 5:國內外主流大模型 Token 定義.8 圖表 6:大模型估計訓練成本.8 圖表 7:大模型預訓練成本.9 圖表 8:OpenAI2024 年收入及成本構成預估.9 圖表 9:大模型推理成本.10 圖表 10:國內外模型應用投入與收益比值均較高.10 圖表 11:高成本使得大模型向頭部廠商收斂.11 圖表 12:通用

12、與專有模型將長期并存.11 圖表 13:國內外大模型 API 價格（元/千 Tokens）.12 圖表 14:國產模型商湯測評結果超 GPT-4 Turbo.12 圖表 15:阿里通義千問模型 9 月再次大幅降價.13 圖表 16:騰訊混元大模型價格下降.13 圖表 17:DeepSeek V2 在同性能下實現低價.14 圖表 18:DeepSeek V2 訓練所需算力僅為 GPT-4 的 1/4.14 圖表 19:OpenAI O1 通過推理實現性能提升.14 圖表 20:OpenAI O1 推理過程大幅增長.14 圖表 21:文心一言 4.0 資源包及 TPM 配額.15 圖表 22:Mo

13、onshot 按累計充值金額分級限速.15 圖表 23:AI 典型商業模式對比.15 圖表 24:百度 MaaS+BaaS 業務閉環.16 圖表 25:ChatGPT Plus 訂閱制計費.16 圖表 26:文心一言 4.0 會員訂閱計費.16 圖表 27:大模型時代的 TC-PMF 邏輯.17 圖表 28:訂閱制為 AI SaaS 主要收費模式.17 圖表 29:免費或試用版本是大部分 Saas 應用的推廣選擇.18 圖表 30:三分之一的海外 AI 應用定價非公開.18 圖表 31:B 端 AI SaaS 應用收費模式.18 圖表 32:C 端 AI SaaS 應用收費模式.18 圖表 3

14、3:Character.ai 用戶年齡分布.19 圖表 34:Character.ai 較其他聊天應用有量級優勢.19 圖表 35:Kimi 維持同類應用最高訪問量.20 圖表 36:KIMI 創新“打賞”訂閱制.20 圖表 37:萬興訂閱收入占比及訂閱續約率逐年提升.21 圖表 38:福昕訂閱收入及占比逐年提升.21 圖表 39:萬興科技產品收費模式.21 圖表 40:福昕軟件產品 ARR 持續增長.22 圖表 41:福昕軟件渠道收入增長穩定.22 圖表 42:中國人工智能應用場景發展.23 圖表 43:恒生電子收入持續增長穩定.24 圖表 44:恒生電子重視研發投入.24 圖表 45:啟明

15、星辰產品處于市場領導地位.24 計算機 行業深度報告 5 敬 請 關 注 文 后 特 別 聲 明 與 免 責 條 款 s 圖表 46:科大訊飛“平臺+賽道”業務全景圖.26 圖表 47:秘塔 AI 搜索每日 100 次額度.26 圖表 48:AI 麥可混合制計費.27 圖表 49:AI 麥可發布后會員數量持續增長.27 圖表 50:金山辦公嵌入 AI 后 C 端訂閱收入彈性測算.27 圖表 51:平均項目預算逐季遞增.29 圖表 52:大模型招標需求分布.29 圖表 53:中控技術 DCS 產品國內市占率常年第一.29 圖表 54:中控技術 AI 賦能降本.29 圖表 55:中軟國際“模型工廠

16、”架構.30 圖表 56:Ask AI 免費版與付費版.31 圖表 57:中國廣告營銷市場規模統計及預測（百億元）.31 圖表 58:中國 AIGC 廣告營銷業務市場規模預測（億元）.31 圖表 59:AIGC 應用落地時間表.32 圖表 60:高客單價場景列舉.32 圖表 61:AI 模型/應用計費模式一覽.33 計算機 行業深度報告 6 敬 請 關 注 文 后 特 別 聲 明 與 免 責 條 款 s OpenAI 更多將產業對人工智能技術的應用關注由判決式、單向式，向生成式、互動式轉移。諸多企業也意識到技術影響之深，已于 23 年開始加快布局。隨更多 AI 產品及解決方案的推出及成熟，AI

17、 產品能力變現，成為產業及投資者更關注的問題。當前國內外 AI 應用的商業化模式仍在形成的早期，歸結互聯網時代及當下眾多應用，AI 模型應用商業化路徑可以分為四大類：1.1.MaaSMaaS 按量計費按量計費：MaaS，即 Model as a Service，通用或專有模型提供商按照用戶的 tokens 消耗量計算費用，或通過推出單點工具，按文本、圖像或音頻等不同形式的內容量收費，為當前模型類廠商主流商業化路徑。2.2.SaaSSaaS 訂閱計費訂閱計費：SaaS，即 Software as a Service。AI 能力更多推動應用向云化及訂閱制轉變，提升產品總體定價以及客戶粘性。更適用于

18、場景類、專業化的應用，相關廠商的優勢在于更精準的營銷、需求把握及客戶綁定。3.3.解決方案及實施部署解決方案及實施部署：為具有強付費能力的大 B/G 端客戶，根據其對算力、數據的個性化需求提供契合行業領域與業務場景的定制化服務。不同于以往單純項目制，AI 方案對于模型及數據的后續升級維護需求將更多，提升解決方案廠商收入的穩定性和持續性。4.4.流量變現流量變現：主要適用于 C 端用戶群，依靠針對 C 端需求推出單點工具，吸引流量積累，然后通過廣告投放等獲取收入。圖表1:AI 大模型發展應用路徑 資料來源：沙利文，方正證券研究所 1 MaaS 按量計費性能+降本趨勢確定，應用繁榮期將至 1.1

19、大模型的選用取決于性能及成本兩方面權衡 MaaS，即 Model as a Service，提供方多為大型科技或互聯網廠商，降低中小或細分場景類 AI 應用的開發門檻。計費模式主要依據 tokens 的消耗量，少部分按文本、圖像或音頻等不同形式的內容量收費。計算機 行業深度報告 7 敬 請 關 注 文 后 特 別 聲 明 與 免 責 條 款 s 圖表2:MaaS 產業架構 資料來源：沙利文，方正證券研究所 MaaSMaaS 降低降低中小企業中小企業應用門檻，應用門檻，預計預計 20272027 年年前前成成主流商業模式主流商業模式。長期來看，MaaS 為“人工智能+”時代特有的模式，通過為開發

20、者提供集模型聚合、模型開發、模型維護為一體的一站式模型服務，解決傳統 AI 應用開發成本高、部署難等問題，降低 AI 技術應用到千行百業的門檻。由于模型開發的高成本，且追求一定的規模效應，MaaS 主要提供方為資金及技術實力較強的科技或互聯網大廠。據量子位，至 2027 年，MaaS 模式市場規模占比預計從 23 年的 5%提升到47%，成為 AIGC 產業的主流商業模式。圖表3:2023 年 AIGC 不同商業模式分布（總市場規模約170 億人民幣）圖表4:2027 年 AIGC 不同商業模式分布（總市場規模約602 億人民幣）資料來源：量子位，方正證券研究所 資料來源：量子位，方正證券研究

21、所 各廠商對各廠商對 tokentoken 定義定義存存在在差異差異。token 是廠商用來計量大模型輸入、輸出的基本單位，也可以直觀的理解為“字”或“詞”。但各大模型廠商對 token 的定義5%60%10%25%MaaS按產出計費訂閱制定制化（項目制）47%32%8%13%MaaS按產出計費訂閱制定制化（項目制）計算機 行業深度報告 8 敬 請 關 注 文 后 特 別 聲 明 與 免 責 條 款 s 存在一定差異，例如通義千問及千帆對一個 token 的定義為一個漢字，騰訊混元則定義一個 token 等于 1.8 個漢字，國內主流大模型對 token 定義差異在50%-80%。圖表5:國內

22、外主流大模型 Token 定義 模型模型 漢字漢字/Tokens/Tokens 英文字母（單詞）英文字母（單詞）/Tokens/Tokens ChatGPT 1 4 個字母或 0.75 個單詞 通義千問 1 1 個單詞 千帆大模型 1 漢字+其他語種單詞*1.3，由此計算約1/1.3=0.77 個單詞 騰訊混元 1.8 3 個字母 訊飛星火 1.5 0.8 個單詞 Baichuan 53B 1.5 4 個字母或 0.8 個單詞 資料來源：各模型產品文檔，方正證券研究所 由于由于 S Scaling caling L Lawaw，訓練成本訓練成本隨隨參數量參數量擴大擴大非線性上升非線性上升，高，

23、高模型初始投入筑起模型初始投入筑起壁壘壁壘。根據斯坦福2023 人工智能指數報告估算，OpenAI 的 GPT-4 訓練成本約 7800 萬美元，谷歌的 Gemini Ultra 訓練成本達 1.91 億美元。當前階段，提升模型智能程度的最主要因素仍為提升參數數量，訓練成本也將持續增長。據馬斯克猜測，GPT-5 可能需要 30000-50000 個英偉達 H100 芯片進行訓練。圖表6:大模型估計訓練成本 資料來源：斯坦福2023 人工智能指數報告，方正證券研究所 78352034191400000050,000,000100,000,000150,000,000200,000,000250,

24、000,000TransformerBERT-LargeRoBERTa LargeGPT-3 175BMegatron-Turing NLG530BLaMDAPaLM（540B）GPT-4Llama 2 70BGemini Ultra2017201820192020202120222023美元（元）美元（元）計算機 行業深度報告 9 敬 請 關 注 文 后 特 別 聲 明 與 免 責 條 款 s 圖表7:大模型預訓練成本 資料來源：產品二姐公眾號，方正證券研究所 OpenAI2024OpenAI2024 年成本支出預計達年成本支出預計達 8585 億美元，其中服務器租賃成本約億美元，其中服務器

25、租賃成本約 4040 億美元億美元。OpenAI2024 年虧損預計約為 50 億美元，收入中，面向普通用戶的 ChatGPT Plus 訂閱收入約 19 億美元（收入占比 55%）；面向大型企業客戶的 ChatGPT Enterprise 約 7 億美元收入（占比 21%）；API 接口服務約 5 億美元收入（占比15%）；面向中小企業和團隊用戶的 ChatGPT Team 約 3 億美元收入（占比 8%）。OpenAI 仍處于高投入期，后續訂閱收入增長潛力大。圖表8:OpenAI2024 年收入及成本構成預估 資料來源：至頂智庫，方正證券研究所 GPTGPT-4 4 TurboTurbo

26、每千每千 tokenstokens 推理成本約為推理成本約為 0.0070.007 美元。美元。其次，每千 tokens 推理成本=1000(模型參數量2/A100 卡每秒的計算次數)顯卡的租用成本。推理成本僅與模型參數量成正比，以 OpenAI 最新的 GPT4 Turbo 為例，假設 GPT4 Turbo 的參數量是網絡流傳的 8222B，按照上述公式計算，每千個 tokens 推理成本=$0.0071656。計算機 行業深度報告 10 敬 請 關 注 文 后 特 別 聲 明 與 免 責 條 款 s 圖表9:大模型推理成本 資料來源：產品二姐公眾號，方正證券研究所 AIAI 上半場為智算基

27、礎設施的比拼，下半場關鍵在規模上半場為智算基礎設施的比拼，下半場關鍵在規模效應效應釋放釋放及用戶及用戶使用使用粘粘性性。由于上述測算并未考慮人力成本，因此實際需要售出的 tokens 或訂閱用戶的數量將更高。據紅杉資本估計，2023 年 AI 行業在模型訓練芯片的花費約為500 億美元，但僅獲得了 30 億美元的收入，模型能力變現為 AI 革命下半場的重要方面。與互聯網類似，當用戶數量突破一定閾值后，收益與成本的比值將呈指數增長。因此，AIAI 應用應用行業天花板相較其他領域更高，會誕生新的巨頭公行業天花板相較其他領域更高，會誕生新的巨頭公司，但需要等待突破閾值司，但需要等待突破閾值。圖表10

28、:國內外模型應用投入與收益比值均較高 資料來源：量子位，方正證券研究所$50.00$3.00 0102030405060在英偉達芯片上的支出AI大模型收入金額（十億美元）計算機 行業深度報告 11 敬 請 關 注 文 后 特 別 聲 明 與 免 責 條 款 s 圖表11:高成本使得大模型向頭部廠商收斂 資料來源：通信世界總第925期國內外大模型產業如何發展？，方正證券研究所 行業行業專有模型專有模型將與通用大模型并存將與通用大模型并存。兩類模型的選擇的差異主要在數據、行業理解、多樣場景、及對創新和靈活性的要求。專業領域的數據由于隱私、安全及商業競爭的原則，不能進行流通，需要在域內進行存儲及訓練

29、，特別是在醫療、金融、能源等領域，因此，擁有專有數據資源及行業理解的專有模型廠商預計不會受到通用大模型的擠壓。同時，通用模型更大程度允許開發者在此基礎上進行創新，快速適應新任務或領域，而專有模型則提供了在特定領域深入挖掘和優化的機會。頭部通用模型廠商在企業級 AI 服務方面，致力于提供便捷、拆裝即用的功能，通用到行業專有模型仍需要大量專有數據訓練和調參。圖表12:通用與專有模型將長期并存 資料來源：騰訊研究院，方正證券研究所 1.2 性能提升+降本趨勢顯著，模型下游客戶適配落地更加積極 橫向看，中外橫向看，中外大模型大模型均呈現均呈現性能追趕性能追趕+價格降低價格降低趨勢趨勢。目前國內主流大模

30、型加速追趕國外領先模型性能，商湯 SenseChat-5 性能超越 GPT-4Turbo。同時，模型計算機 行業深度報告 12 敬 請 關 注 文 后 特 別 聲 明 與 免 責 條 款 s 廠商產品矩陣中，中低端性價比模型不斷推出，API 調用單價下探至 0.1 元/千tokens 左右。阿里云 GPT-4 級模型 Qwen-Long 降價 97%至 0.0005 元/千tokens，且支持千萬 tokens 超長文本輸入，騰訊混元大模型也展開了降價。Open AI、谷歌、阿里云、百度云和騰訊云等國內外頭部廠商相繼跟進降價主要源于：1 1）算力硬件回歸正常市場價格，用戶使用云服務成本降低；2

31、 2）模型基礎能力已經具備，更看重生態以及應用的豐富程度；3 3）搶占市場，獲取更大規模用戶攤薄成本。圖表13:國內外大模型 API 價格（元/千 Tokens）圖表14:國產模型商湯測評結果超 GPT-4 Turbo 資料來源：各公司官網，方正證券研究所 資料來源：SuperCLUE，方正證券研究所 注：美元兌人民幣匯率按 7.1 換算 降價是降價是規模規?；茝V的化推廣的前提選擇前提選擇，0 0 元購元購旨在培養習慣和生態旨在培養習慣和生態。1 1）阿里云阿里云：繼 5 月首次大幅降價后，阿里云百煉平臺上的三款通義千問主力模型再次降價。Qwen-Turbo 價格直降 85%，低至百萬 to

32、kens 0.3 元，Qwen-Plus 和 Qwen-Max 分別再降價 80%和 50%。2 2）百度文心大模型百度文心大模型的兩款主力模型 ENIRESpeed、ENIRELite 從 2024 年 5 月起全面免費。3 3）騰訊騰訊混元混元-lite 模型，API 輸入輸出總長度計劃從目前的 4k 升級到 256k，價格從 0.008 元/千 tokens 調整為全面免費。standard API 輸入價格從 0.01 元/千 tokens 降至 0.0045 元/千 tokens，下降 55%，API 輸出價格從 0.01 元/千 tokens 降至 0.005 元/千tokens，

33、下降 50%。新上線的混元-standard-256k，具備處理超過 38 萬字符的超長文本能力，API 輸入價格下調至 0.015 元/千 tokens，下降 87.5%，API 輸出價格下降至 0.06 元/千 tokens，下降 50%。最高配置萬億參數模型混元-pro，API 輸入價格從 0.1 元/千 tokens 降至 0.03 元/千 tokens，降幅達70。4 4）商湯）商湯“日日新 SenseNova”新注冊企業用戶贈送 5000 萬 Token 包。大廠大模型平臺開發工具更完善，偏向于對 B 端賦能，降價有利于行業推廣及場景覆蓋。0.11 0.21 0.15 0.10.1

34、20.060.10.030.0020.0060.0120.10.0050.000.050.100.150.200.25GPT-4oGPT-4 TurboGemini 1.5 ProSenseChat-5ERNIE-4.0-8KMoonshot-v1-128KGLM-4Spark3.5 MaxQwen-Long通義千問-Turbo通義千問-Plushunyuan-prohunyuan-standard輸入輸出80.0379.1373.32 72.58 72.45 72.12 71.970.4269.43020406080100總分計算邏輯推理代碼計算機 行業深度報告 13 敬 請 關 注 文 后

35、 特 別 聲 明 與 免 責 條 款 s 圖表15:阿里通義千問模型 9 月再次大幅降價 模型模型 輸入價格（元輸入價格（元/千千 tokenstokens）輸出價格（元輸出價格（元/千千 tokenstokens）降價前降價前 5 5 月月 9 9 月月 降價前降價前 5 5 月月 9 9 月月 Qwen-Turbo 0.008 0.002 0.0003 0.008 0.006 0.0006 Qwen-Plus 0.02 0.004 0.0008 0.02 0.012 0.002 Qwen-Long 0.02 0.0005-0.02 0.002-Qwen-Max 0.12 0.04 0.02

36、 0.12 0.12 0.06 資料來源：澎湃新聞，方正證券研究所 圖表16:騰訊混元大模型價格下降 模型模型 輸入價格（元輸入價格（元/千千tokenstokens）降幅降幅 輸出價格（元輸出價格（元/千千tokenstokens）降幅降幅 降價前降價前 降價后降價后 降價前降價前 降價后降價后 混元-lite 0.08 0-100%100%0.08 0-100%100%混元-Standard 0.01 0.0045-55%55%0.01 0.005-50%50%混元-Standard-256k 0.12 0.015-88%88%0.12 0.06-50%50%混元-pro 0.1 0.03

37、-70%70%0.1 0.1 0%0%資料來源：澎湃新聞，方正證券研究所 1.3 提升模型效果，科學和工程缺一不可 DeepSeekDeepSeek 通過架構創新，達到推理降本。通過架構創新，達到推理降本。國產模型 DeepSeek v2 API 輸入價格為 1 元/百萬 tokens，輸出價格為 2 元/百萬 tokens，能力逼近第一梯隊閉源大模型，將推理成本降到了 Llama3 70B 的 1/7、GPT-4 Turbo 的 1/70。隨后智譜AI 也發布了相同價格的 GLM-3 Turbo。DeepSeek v2 以 MoE 架構實現訓練所需計算成本大幅降低，在 8.1 萬億個 tok

38、en 的訓練參數量下，訓練所需算力僅為Llama3 70B 的 1/5、GPT-4 的 1/20，且性能上沒有很大差距。計算機 行業深度報告 14 敬 請 關 注 文 后 特 別 聲 明 與 免 責 條 款 s 圖表17:DeepSeek V2 在同性能下實現低價 圖表18:DeepSeek V2 訓練浮點運算量僅為 GPT-4 的 1/4 資料來源：SemiAnalysis，方正證券研究所 資料來源：SemiAnalysis，方正證券研究所 OpenAI O1OpenAI O1 思維鏈思維鏈為為 MaaSMaaS 廠商提升廠商提升模型模型性能天花板性能天花板。OpenAI O1 發布前，部分

39、產業專家擔憂 Scaling 的有效，模型錯誤率可能有一個無法消除的下限，而不是可以接近于 0，即模型規模增加對模型能力帶來的影響是有天花板的。思維鏈讓 AI 模型懂得了分步驟思考，這部分能力的提升并不依賴模型的訓練過程，而是依賴于推理過程（Inference）。思維鏈將傳統的 Training-Time Scaling 模式轉化成 Inference-Time Scaling，為 MaaS 廠商提升模型性能提供了新的思路。圖表19:OpenAI O1 通過推理實現性能提升 圖表20:OpenAI O1 推理過程大幅增長 資料來源：騰訊新聞，方正證券研究所 資料來源：騰訊新聞，方正證券研究所

40、1.4 大廠更綜合靈活的計費模式產生 需求多樣，更需求多樣，更靈活計費靈活計費模式模式亦在不斷探索亦在不斷探索。國內大模型廠商為提升客單價在按量計費的基礎上持續創新，推出靈活計費模式。百度文心一言 4.0 推出了Tokens 資源包收費形式，最高 10.2 萬元可購買 10 億 Tokens，優惠單價低至0.102 元/千 Tokens，適合需求量大的 B 端開發者用戶。還有的實施限速分級計費模式，如文心一言 4.0 中用戶可根據所需 TPM 和 RPM 速率需求購買相應數量的 TPM 配額（按月付），且在突增峰值流量時購買額外的 TPM 配額包（按小時付），靈活滿足用戶的使用速率需求。Moo

41、nshot 則根據累計充值金額分級限速，滿足不同用戶需求的同時，預計提升客單價。Deepseek V2Llama 3 8BMixtral 822BGemini 1.5 ProGPT-4 Turbo0102030405060708090100050100150200250HumanEval得分輸出價格（美元/百萬tokens）Deepseek V2Llama 3 8BLlama 3 70BMixtral 87BMixtral 822BDatabricks DBRXClaude 3 SonnetGemini 1.5 ProMistral LargeGPT-4 TurboClaude 3 OpusG

42、PT-4Llama 3 8BMixtral 822BDeepseek V2Llama 3 70BGPT-401020304050607080901100HumanEval得分訓練浮點運算量（5.E+23）Mixtral 87BLlama 3 8BMixtral 822BDatabricks DBRXDeepseek V2Llama 3 70B計算機 行業深度報告 15 敬 請 關 注 文 后 特 別 聲 明 與 免 責 條 款 s 圖表21:文心一言 4.0 資源包及 TPM 配額 圖表22:Moonshot 按累計充值金額分級限速 模型模型 TokenToken 量量（千）（千）總價總價（元

43、）（元）單價（元單價（元/千千 tokenstokens）ERNIE-4.0-8K 1500 180 0.1200 3000 360 0.1200 6000 720 0.1200 10000 1140 0.1140 50000 5520 0.1104 100000 10800 0.1080 500000 52800 0.1056 1000000 102000 0.1020 TPM 配額（1000TPM，33RPM）預付（元/月）后付（元/小時）ERNIE-4.0-8K 27000 55 累計充值金累計充值金額（元）額（元）并發并發 RPMRPM TPMTPM TPDTPD 0 1 3 3200

44、0 1500000 50 50 200 128000 10000000 100 100 500 128000 20000000 500 200 5000 384000 無限制 5000 400 5000 768000 無限制 20000 1000 10000 2000000 無限制 資料來源：百度文心一言產品文檔，方正證券研究所 資料來源：Moonshot 產品文檔，方正證券研究所 百度百度云采用調用量云采用調用量+促成交易規模雙收費模式，促成交易規模雙收費模式，客戶留存客戶留存較高較高。百度云創憑借獨特的 MaaS+BaaS 模式，疊加 AI 技術賦能，實現端到端業務閉環，維持較高且穩定的毛

45、利率水平。此外，得益于該模式在技術和業務能力上的雙重高進入門檻，其客戶粘性較高，2023 年 MaaS 核心客戶留存率高達 99%。2023 年智能云營收達 84 億，AI 云收入占比增長 8%，后續預計維持較好增長。百度云這種商業模式適用于綜合云能力較強，同時下游企業資源豐富的廠商，例如華為、阿里等。圖表23:AI 典型商業模式對比 商業模式商業模式 毛利率毛利率 客單價客單價 競爭壁壘競爭壁壘 可規?；梢幠；?項目制 低 中 低 低 訂閱制 高 低 中 高 MaaS 高 中 高 高 BaaS 中 高 高 高 資料來源：愛分析，方正證券研究所 計算機 行業深度報告 16 敬 請 關 注 文

46、 后 特 別 聲 明 與 免 責 條 款 s 圖表24:百度 MaaS+BaaS 業務閉環 資料來源：愛分析，方正證券研究所 2 SaaS 訂閱制打通“AI+”垂類產品落地最后一公里 SaaS，即 Software as a Service，通?；谟嗛喼?。目前主要有兩種應用方式，一種是 AI 原生應用，如秘塔搜索、快手可靈、文心一言等，另一種則是在原應用基礎上疊加大模型能力，對 AI 功能額外計費或提高總體訂閱價格，如Microsoft 365 Copilot、WPS AI 等。圖表25:ChatGPT Plus 訂閱制計費 圖表26:文心一言 4.0 會員訂閱計費 資料來源：ChatGPT

47、 官網，方正證券研究所 資料來源：文心一言官網，方正證券研究所 2.1 SaaS 以訂閱制為主，B 端較 C 端變現更快 SaaS 企業關鍵考量：產品價值優先 or 生意閉環優先？計算機 行業深度報告 17 敬 請 關 注 文 后 特 別 聲 明 與 免 責 條 款 s 尋找尋找 AIAI 時代時代 TCTC-PMFPMF。2023 年 9 月開始，零一萬物聚焦生產力、社交賽道于海外應用展開探索，已有 4 款產品陸續上線。目前零一萬物海外應用總用戶接近千萬，營收 2024 年預期過億人民幣。PMF（product market fit）即產品市場契合度,找到市場并且用戶需求強勁，是移動互聯網時

48、代企業決定是否進入快速擴展階段的基礎。在 AI 快速發展的時代，由于更高的模型訓練和推理成本，以及技術能力上限更高，企業需要同時考慮技術迭代、成本與 PMF 的關系。圖表27:大模型時代的 TC-PMF 邏輯 資料來源：零一萬物發布會，方正證券研究所 有有 71.05%71.05%的的 AI AI SaaSSaaS 采用采用訂閱制訂閱制。選取國外福布斯 AI 50 榜單和紅杉發布的創意生成式 AI 應用全景圖中的頭部 40 家 AI 應用，71%的 AI 應用采用訂閱制收費模式，這可能與用戶接受度、實施難度、價值量化和盈利目標有關。對于 AI 原生應用來說，訂閱制可以歸納客戶使用習慣及需求，從

49、而針對性開發。對于 C端多樣化的需求，訂閱制更加靈活，從核心的幾項功能入手，逐步培養用戶使用習慣。圖表28:訂閱制為 AI SaaS 主要收費模式 資料來源：Growth Unhinged，方正證券研究所 約約 7 7 成應用仍處成應用仍處免費或試用免費或試用以以積累用戶的階段積累用戶的階段，約約 3 3 成應用定價非公開成應用定價非公開。免費版本和試用是 AI 應用吸引用戶并促進應用落地的有效手段。約 50%的 AI 應用提供免費版本，另有約 20%的應用提供免費試用。免費版本通常功能有限，但足以讓用戶體驗產品核心價值。免費試用期則允許用戶在一定時間內免費使用完整71.05%26.32%2.

50、63%訂閱制混合制按量計費計算機 行業深度報告 18 敬 請 關 注 文 后 特 別 聲 明 與 免 責 條 款 s 功能，以便做出購買決策。面向個人和專業用戶的面向個人和專業用戶的 AI AI 應用傾向于公開定價，應用傾向于公開定價，而企業級應用而企業級應用當前較大比例仍為非標準化當前較大比例仍為非標準化，一定程度的聯合開發，并依據資源一定程度的聯合開發，并依據資源投入的不同來協商定價投入的不同來協商定價。但隨著 AI 應用市場的成熟和產品規?；涞?，企業級應用的定價信息可能會逐漸變得更加透明。圖表29:免費或試用版本是大部分 Saas 應用的推廣選擇 圖表30:三分之一的海外 AI 應用定

51、價非公開 資料來源：Growth Unhinged，方正證券研究所 資料來源：Growth Unhinged，方正證券研究所 B B 端變現模式清晰端變現模式清晰且且更快盈利，更快盈利，C C 端端空間大、空間大、增長增長潛力強潛力強但模式待探索但模式待探索。B 端及C 端 AI SaaS 應用有會員訂閱制、按需付費和一次性付費三種收費模式。B 端產品看，根據量子位統計，有 50%的應用選擇會員訂閱制收費，30%應用為按需付費，以及 13%的應用采用會員訂閱制，僅有約 7%的 B 端應用當前為免費使用。因為 B 端用戶需求明確，產品滿足企業降本增效需求就有望形成付費，與 C 端相比，指標更易量

52、化。C 端產品的個性化需求相對更多，場景包括智能助手、情感陪伴、圖像視頻等。因此，相較于 B 端 AI SaaS 應用，C 端仍有 43%的應用處于免費使用的階段，同時，29%為訂閱制收費，12%為一次性付費，16%采用按需付費的模式。C C 端更大程度上為端更大程度上為供給激發需求，對產品本身體驗要求較高，強供給激發需求，對產品本身體驗要求較高，強調易用性調易用性。圖表31:B 端 AI SaaS 應用收費模式 圖表32:C 端 AI SaaS 應用收費模式 資料來源：量子位，方正證券研究所 資料來源：量子位，方正證券研究所 C Character.aiharacter.ai 等頭部場景功能

53、型應用憑借客群定位、用戶積累、個性化需求滿等頭部場景功能型應用憑借客群定位、用戶積累、個性化需求滿足，獲得較好的流量及變現足，獲得較好的流量及變現。AI 陪伴類應用 Character.AI 定位年輕用戶的情感陪伴需求，有 57%用戶年齡為 18-24 歲。除客群定位外，Character.ai 成功的47.37%15.79%2.63%31.58%0%10%20%30%40%50%完全免費免費-試用免費-用量限制無免費64.10%35.90%公開定價非公開定價30%13%50%7%按需付費一次性付費會員訂閱制當前免費16%12%29%43%按需付費一次性付費會員訂閱制當前免費計算機 行業深度報

54、告 19 敬 請 關 注 文 后 特 別 聲 明 與 免 責 條 款 s 原因可以總體歸納為 4 點：1 1）個性化反饋及深度交互）個性化反饋及深度交互：擁有領先的互動反饋機制，通過提供與 AI 角色的深度個性化交互，滿足了用戶對于新型互動體驗的需求；2 2）社區屬性提升）社區屬性提升粘性粘性：建立社區，提供多人聊天模式，社交屬性有利于提升用戶粘性；3 3）通過技術優化控制成本）通過技術優化控制成本：Pre-trained 模型擁有高效的 LLM 推理算法，推理成本遠遠低于 ChatGPT，并且使用了 8 位整型來做計算，比平時大家用 16 或 32 位浮點數，效率有 4 倍2 倍的提升；4

55、4）端到端工程棧）端到端工程棧：模型能力和對長尾角色的覆蓋決定用戶的聊天體驗，Character.ai 有對硬件、模型、infra、用戶反饋等經行全棧優化，形成數據和技術壁壘。Character.ai 目前有訂閱服務及廣告兩種變現方式，預計將在 2024 創收超過 1600 萬美元。圖表33:Character.ai 用戶年齡分布 圖表34:Character.ai 較其他聊天應用有量級優勢 資料來源：Similarweb，方正證券研究所 資料來源：Similarweb，方正證券研究所 KIMIKIMI 創新“打賞”訂閱制，開辟探索訂閱制新路徑。創新“打賞”訂閱制，開辟探索訂閱制新路徑。202

56、4 年以來，KIMI 以超長文本處理能力迅速走紅，自 3 月 18 日宣布最長可處理 200 萬字后，3 月訪問量環比增長達 321.58%，4 月訪問量持續增長突破 2000 萬大關。AI 類的產品尤其是生成類 AI 的產品的成本構成大部分都是對于算力的消耗，用戶使用的越多，公司需要付出的成本也就越多。因此目前較多生成類 AI 應用的付費方式為包月制加使用使用次數限制。隨著 KIMI 訪問量迅速飆升，其也開啟了 C 端付費模式，但其創新地以“打賞”形式呈現，給予打賞用戶高峰期優先使用權。從用戶視角看，“打賞”訂閱制使用戶和產品之間不再是簡單的交易關系，而是用戶對產品高度的認可情感，無形中極大

57、提升了用戶粘性。其次，“打賞”訂閱制更能激勵研發設計團隊的被認可感，持續優化產品性能和用戶體驗。另外，KIMI 的訂閱制使用的是不規則的天數，很好地避免了與傳統付費包月訂閱制的類比，進一步增強用戶付費意愿。56.66%22.71%11.30%4.64%2.73%1.95%18-2425-3435-4445-5455-6465+01,0002,0003,0004,0005,0006,0007,0008,000050100150200250 x 10000 x 10000Poly.aiPiCharacter.ai（右軸）計算機 行業深度報告 20 敬 請 關 注 文 后 特 別 聲 明 與 免 責

58、 條 款 s 圖表35:Kimi 維持同類應用最高訪問量 資料來源：AI 產品榜，方正證券研究所 圖表36:KIMI 創新“打賞”訂閱制 應用應用 價格（元）價格（元）權限（天）權限（天）單價（元單價（元/天）天）KIMI 5.2 4 1.30 9.9 8 1.24 28.8 23 1.25 49.9 40 1.25 99 93 1.06 399 365 1.09 文心一言 49.9 30 1.66 588.8 365 1.61 資料來源：KIMI 官網，文心一言官網，方正證券研究所 2.3 訂閱制優勢在國產軟件出海體現較明顯 國內應用在海外已較大程度推進由授權向訂閱制的轉型國內應用在海外已較

59、大程度推進由授權向訂閱制的轉型。軟件 AI 能力的疊加有利于推動收費模式由授權制向訂閱制的轉化，主要由于 AI 能力需要不斷升級迭代，對于算力需求較高的推理任務更傾向于在云端進行。萬興科技、福昕軟件等海外業務較扎實的企業，基于海外基礎模型疊加自主精調，對產品進行明顯的升級。AI 功能推動訂閱收入占比提升，福昕軟件 2023 年訂閱制收入占比由22 年 21.2%提升至 35.4%。147 30512612004107.60%321.58%60.20%0%100%200%300%400%05001,0001,5002,0002,5002024年1月2024年2月2024年3月2024年4月訪問量

60、（萬）環比（%）計算機 行業深度報告 21 敬 請 關 注 文 后 特 別 聲 明 與 免 責 條 款 s 圖表37:萬興訂閱收入占比及訂閱續約率逐年提升 圖表38:福昕訂閱收入（萬元）及占比逐年提升 資料來源：Wind，方正證券研究所 資料來源：Wind，方正證券研究所 萬興萬興多種收費模式并舉，匹配產品階段、性質、用戶接受度多種收費模式并舉，匹配產品階段、性質、用戶接受度。萬興科技產品矩陣可分為視頻創意、繪圖創意、文檔創意和實用工具四類。近兩年公司主要推進視頻創意類產品，2023 其收入占比達到 65%。AI 對產品的加持下，2023 年，視頻創意板塊訂閱續約率提升 5pct，繪圖創意板塊

61、月活用戶同增 30%，文檔創意板塊付費用戶同增 20%，實用工具板塊穩定增長。核心產品中，萬興 PDF 免費每月 5 千個 tokens，或 80 美元年會員為每月 5 萬個 tokens，之后或支持按照tokens 用量收費；萬興喵影則采用會員制收費，價格為 69 美元/年。圖表39:萬興科技產品收費模式 產品名稱產品名稱 AIGC AIGC 應用模式應用模式 收費模式收費模式 萬興喵影 2023.2 海外版接入OpenAI 服務,可融入文生圖、智能剪輯功能 會員制，69 美元/年 萬興愛畫 22 年新產品，文生圖，圖生圖，特色簡筆畫 按次購買，5 元 10 次，12 元 30次、20 元

62、100 次 萬興 PDF 22 年新產品，支持單一文檔校對、改寫、解釋、總結等，未來可拓展至多文檔 免費每月 5 千個 tokens，或 80 美元/年會員每月 5 萬個 tokens；之后或支持按照 tokens 用量收費 億圖圖示&腦圖 現已支持 AIGC 文字和思維導圖生成 腦圖 59 美元/年，圖文 99 美元/年 萬興播爆 可根據關鍵詞生成數字人宣傳視頻 包月、包季、包年分別以168/468/1998 元折前定價 資料來源：萬興科技公眾號，方正證券研究所 AIAI 功能功能嵌入嵌入推動推動福昕訂閱福昕訂閱增長增長，攜手戴爾開拓，攜手戴爾開拓 AIAIPCPC 應用應用。2022 年

63、7 月起，福昕軟件確立了訂閱優先和渠道優先的雙轉型增長戰略，重點加強訂閱模式下的全球業務開拓及渠道體系建設。2024Q1 公司訂閱收入達 0.74 億元，同比增長73.30%，占總收入 44.07%。2024Q1 公司年度經常收入（ARR）凈增長 0.31 億元，同比增長 41%，總 ARR 達 2.81 億元，較 2023 年末增長 13.09%。2024Q1 公司渠道收入達 0.63 億元，同比增長 49.01%，占總收入 37.44%，雙轉型持續深化推進。另外，公司于 2024 年 1 月與 Dell 簽署軟件代理協議，為其用戶提供集成 AI 能力的 Foxit PDF Editor，A

64、IPC 端側應用預計用戶粘性更高。46%60%64%65%38%49%60%65%00.10.20.30.40.50.60.72020202120222023訂閱收入占比訂閱續約率14.0%15.1%21.2%35.4%0%10%20%30%40%05,00010,00015,00020,00025,0002020202120222023訂閱業務收入訂閱業務占比計算機 行業深度報告 22 敬 請 關 注 文 后 特 別 聲 明 與 免 責 條 款 s 圖表40:福昕軟件產品 ARR 持續增長 圖表41:福昕軟件渠道收入增長穩定 資料來源：WIND，方正證券研究所 資料來源：WIND，方正證券研

65、究所 2.4 行業軟件積極探索 AI+垂類落地，助力用戶拓展及留存 大模型降本增效提速，數據、客戶、生態優勢更加明顯大模型降本增效提速，數據、客戶、生態優勢更加明顯。通過把大模型能力和應用需求結合，結合場景或業務數據，可加速生成式人工智能向行業領域的滲透。知識管理、對話式應用、銷售和營銷、代碼生成等是企業應用生成式人工智能的主要領域。從業務職能場景來說，基于一個模型（或多個模型），結合企業數據微調，有效提升特定業務部門或職能部門（營銷、銷售、采購等）的業務能力；從生產力場景來說，通過具體工作任務設計，如生成文案、圖片、視頻等內容，有助于提高人效。從行業應用看，金融、交通、制造、電信、醫療等均具

66、有豐富的應用場景，AI 技術賦能路徑清晰。1.391.601.862.132.502.813.250%20%40%60%80%100%01234年度經常收入（億元，左軸）YoY（%，右軸）1.30 1.70 2.08 1.30 0%10%20%30%40%50%0.00.51.01.52.02.52021202220232024H1渠道收入（億元，左軸）YoY（%，右軸）計算機 行業深度報告 23 敬 請 關 注 文 后 特 別 聲 明 與 免 責 條 款 s 圖表42:中國人工智能應用場景發展 資料來源：IDC，方正研究所 AI+AI+金融：金融：龍頭優勢將更加明顯龍頭優勢將更加明顯，AIA

67、I 提升用戶體驗及降低人工成本提升用戶體驗及降低人工成本。恒生電子產品布局完整，目前已經在交易、運營、賬戶等核心業務領域做到了領先。在AI 浪潮下，公司提高數據服務的質量和范圍，應用 AI 技術把數據服務導入更多應用場景，讓更多業務能夠以 SaaS 模式提供服務。截至 2023 年底，公司 O45產品成熟度進一步提高，落地頭部基金和資管公司項目；UF3.0 新簽 2 家戰略客戶，并完成在 2 家頭部券商項目竣工，內存交易版本完成客戶上線，所有主產品已經完成信創適配，助力 70 多家金融機構實現核心業務系統自主創新升級。公司持續加大研發投入，優化技術研發體系。公司 2023 年的研發費用投入總計

68、26.61 億元人民幣，占營業收入的 36.55%。2023 年公司產品技術人員為 9535人，占公司總人數比為 72.3%。2024 年 4 月 11 日，國家互聯網信息辦公室發布第五批境內深度合成服務算法備案信息，恒生 LightGPT 金融領域文本生成類算法以及子公司恒生聚源應用于金融資訊信息對話生成場景的 Gil-GPT 大模型算法通過備案。計算機 行業深度報告 24 敬 請 關 注 文 后 特 別 聲 明 與 免 責 條 款 s 圖表43:恒生電子收入持續增長穩定 圖表44:恒生電子重視研發投入 資料來源：WIND，方正證券研究所 資料來源：WIND，方正證券研究所 AI+AI+網安

69、：網安：注重生態聯合，注重生態聯合，基于數智化新場景，基于數智化新場景，綜合解決方案廠商優勢明顯。綜合解決方案廠商優勢明顯。網安龍頭啟明星辰與中國移動戰略協同，2023 年，雙方開啟聯合安全運營模式，探索共建一體化安全運營中心，將啟明星辰的安全服務能力與中國移動公有云、行業云、邊緣云、IDC、專線等業務相結合，將千行百業客戶所需要的各類復雜安全能力，以基礎設施化、服務化和運營化的模式輸出，實現安全能力的“一點接入、即取即用、按需計費”。同時，公司產品矩陣齊全，場景化解決方案豐富，19 類產品連續多年保持市場占有率第一，16 類產品處于市場領導者/市場第一陣營。啟明星辰加強核心技術產品化快速落地

70、，擴展了供給側技術能力，新產品營收取得快速增長：身份信任類產品、5G+工業互聯網安全檢測產品收入增速均超過 200%；數據安全管理平臺、網絡安全靶場、全流量檢測、信創防火墻、EDR（終端威脅檢測與響應）均實現 50%以上的增速。立足于長期深耕的政企行業客戶，公司積極開拓個人/家庭新客戶群體，其中移動云電腦用戶數300 萬，青松守護用戶數 5 萬，用戶數量初具規模。圖表45:啟明星辰產品處于市場領導地位 類別類別 產品產品 排名排名 數據安全 數據安全 2015 年至今中國市場占有率持續第一 數據庫安全審計與防護 2014 年至今中國市場占有率持續第一 運維安全審計 2016 年至今中國市場占有

71、率持續第一 2021 年入圍 Gartner 亞太特權管理魔力象限 數據安全基礎設施管理平臺 獲IDC TechScape：中國數據安全技術發展路線圖，2022數據安全 基礎設施管理平臺推薦廠商 位居IDC MarketScape：中國數據安全管理平臺 2023 廠商評估中國 數據安全管理平臺領導者陣營 數據安全服務 獲IDC Perspective：中國數據安全服務市場洞察，2022數據安全 服務推薦廠商 零信任 零信任網絡訪問解決方案 獲IDC MarketScape：中國零信任網絡訪問解決方案，2022 年廠商評 估中國零信任網絡訪問解決方案廠商領導者 安全運營 托管安全服務 2019

72、年起市場占有率持續第一 26.6632.6338.7241.7354.9765.0272.810%10%20%30%40%0204060802017 2018 2019 2020 2021 2022 2023收入（億元，左軸）YoY（%，右軸）43.05%40.29%35.85%38.92%36.08%36.55%0.00%10.00%20.00%30.00%40.00%50.00%201820192020202120222023計算機 行業深度報告 25 敬 請 關 注 文 后 特 別 聲 明 與 免 責 條 款 s 駐場托管安全服務 IDC中國托管安全服務（駐場、遠程、云托管）市場份額，2

73、022市 場占有率排名第一 物聯網安全 視頻物聯安全 2021 年至今中國市場占有率持續第一 視頻物聯邊界安全 2021 年至今中國市場占有率持續第一 工業互聯網安全 工業防火墻 2018 年至今中國市場占有率持續第一 工控 IDS 2019 年至今中國市場占有率持續第一 工控網閘 2019 年至今中國市場占有率持續第一 工控安全管理平臺 2022 年至今中國市場占有率第一 工業互聯網安全 2021 年至今中國市場占有率持續第一 應用安全 硬件 Web 應用防火墻 2017 年入圍 Gartner WAF 魔力象限 2018 年至今大中華區及中國區市場排名第一 2017 年國內首家入圍 Gar

74、tner SIEM 魔力象限并連續多次入圍 基礎安全 日志審計 2019 年至今中國市場占有率持續第一 脆弱性掃描 2017 年至今中國市場占有率持續第一 安全網關 2007 年至今中國市場占有率持續第一 自 2016 年起連續多次入圍 Gartner UTM 魔力象限 網閘 2013 年至今中國市場占有率持續第一 IDS/IPS 2002 年至今中國市場占有率持續第一 自 2016 年起連續多次入圍 Gartner IDPS 魔力象限 網絡安全硬件 2022 至今中國市場占有率第一 資料來源：WIND，方正證券研究所 AI+AI+教育：科大訊飛憑教育：科大訊飛憑 AIAI 開放平臺開放平臺，

75、“平臺，“平臺+賽道”賽道”推動行業及端側推動行業及端側落地。落地?？拼笥嶏w基于訊飛開放平臺開放 647 項 AI 能力與大模型技術能力，截至 2023 年底，訊飛開放平臺新增 167.6 萬開發者團隊，同比增長 229%，其中大模型開發者超 35 萬；并吸引 2.7 萬助手開發者、開發 4.9 萬助手應用；面向企業，公司正與 10 萬余家企業客戶用星火創新應用體驗，加速行業賦能步伐。教育方面，G 端有“因材施教”已累計在超過 55 個市、區（縣）級應用，有效輔助師生減負增效，已產生可以用統計數據證明的應用成效；B 端訊飛課后服務業務已覆蓋超 300 區縣、12,000 余所學校；C 端科大訊

76、飛 AI 學習機自上市以來獲得用戶及行業的高度認可，用戶凈推薦值 NPS 持續保持行業第一。醫療方面，截止 2024年 1 月 19 日，智醫助理累計覆蓋全國 30 多個省份 400 多個區縣并常態化應用，已提供人工智能輔助診斷建議超過 7.4 億條、電子病歷標準化建議超過 2.8億條，并糾正超過 130 萬例診斷案例。辦公方面，訊飛聽見 SaaS 服務生態用戶破億，覆蓋用戶破 6500 萬，付費用戶數同比增長 28.5%，訊飛同傳 SaaS 版實現全球同傳鏈接分享，會議場次同比增長 502%。在海外業務拓展上，Deepting 雙端正式上線歐盟及英國，開啟海外 SaaS 產品運營推廣；訊飛同

77、傳多語種系統累計服務海外會務服務 100 余場，并參加日本 AI EXPO 等多項國際展會，智慧簡報系統在十四屆全國人大一次會議正式使用，期間共覆蓋 34 個代表團，實現機計算機 行業深度報告 26 敬 請 關 注 文 后 特 別 聲 明 與 免 責 條 款 s 器記錄 837 小時,語音轉寫 1554 萬字發言，準確率高達 96.28%。除此之外，科大訊飛在運營商、智慧汽車與智慧金融等賽道均有落地。圖表46:科大訊飛“平臺+賽道”業務全景圖 資料來源：WIND，方正證券研究所 AI+AI+搜索：搜索：找準特色找準特色，AIAI 創造差異化創造差異化。秘塔 AI 搜索以新穎的腦圖生成+學術搜索

78、走紅，被稱為中國版 Perplexity。目前秘塔 AI 賬戶顯示“免費版”，但秘塔另一款應用秘塔寫作貓采用訂閱制+提供 API 接口按量計費，月訂閱價格 24/48元分別對應 AI 寫作每月 1/3 萬字，預計秘塔 AI 后續也會通過訂閱+API 接口模式計費，或通過裝載 AIPC 等方式開辟 AI 應用商業化落地新路徑。據Gartner，生成式人工智能技術（GenAI）已經對傳統搜索引擎構成嚴重威脅，傳統搜索引擎的市場份額將被 GenAI 等技術奪走，預測到 2026 年傳統搜索引擎搜索量可能減少 25%。圖表47:秘塔 AI 搜索每日 100 次額度 資料來源：秘塔 AI 官網，方正證券

79、研究所 計算機 行業深度報告 27 敬 請 關 注 文 后 特 別 聲 明 與 免 責 條 款 s AI+AI+電商：電商：AIAI 麥可麥可聚焦聚焦 B B 端混合制計費，端混合制計費，滲透率持續增長彰顯潛力。滲透率持續增長彰顯潛力。焦點科技打造 AI 麥可，依托中國制造網 20 余年的數字化外貿推廣經驗，結合 AI 技術在外貿營銷領域的多場景運營模式，為出海企業提供智能化、自動化的解決方案，提升運營效率和數字競爭力。當前 AI 麥可的收費邏輯是向用戶推出標準化套餐，收費為 1980 元/月；以及額外的加油包和體驗包。服務期內每天可消耗 200 電量，另外，除圖片合成、生成買家行為畫像、智能

80、拓客等功能外，其余功能均為使用 1 次消耗 1 個電量。2024H1，中國制造網收費會員數 2.57 萬，同比+5.52%；ARPU 約 2.52 萬元，同比+1.49%。上半年 AI 業務收入 0.11 億元，較 23 年底提升 78.75%；會員數 6095 位，較 23 年底提升 52.38%；ARPU 約1854.12 元，較 23 年底提升 17.31%?？紤]到目前公司 AI 產品僅發布一年有余，新用戶或更傾向于短周期付費，后續伴隨期限結構優化，單客收入或將持續增長。疊加低滲透率（23.68%）下用戶總量的預期提升，未來 AI 業務業績有望進一步提速。圖表48:AI 麥可混合制計費

81、圖表49:AI 麥可發布后會員數量（位）持續增長 收費產品收費產品 收費方案收費方案 服務包 月付 1980 元，服務期內每天可消耗最多 200 電量；半年付 5980 元；年付 9980 元 加油包 100 元可購買 200 個電量，有效期 30 天（下單前需購買 AI 助手麥可月包，且服務在有效期內）體驗包 10 元可購買 10 個電量，有效期 30 天 資料來源：AI 麥可外貿顧問，方正證券研究所 資料來源：焦點科技公司公告，方正證券研究所 AI+AI+辦公：辦公：金山辦公金山辦公 WPS AIWPS AI 推動推動訂閱制訂閱制、云化轉型，提升用戶粘性、云化轉型，提升用戶粘性。金山辦公擁

82、有：1）高度模塊化的產品定位，也就是面向企業的定制服務；2）C 端市場占有率，以及幾十年來養成的用戶習慣。2024H1，公司 WPS Office PC 版月度活躍設備數 2.71 億，同比+7.11%，累計年度付費個人用戶數達到 3815 萬，同比+14.79%，測算 PC 端滲透率約 14.08%，同比+1.77%，滲透率仍呈提升趨勢。公司 C 端訂閱業務 ARPU 約為 76.82 元，同比+8.10%。金山辦公于 2024 年 7 月正式發布 WPS AI 2.0，AI 會員和大會員累計年度付費用戶數合計已超百萬，考慮到目前公司已推出全新會員體系（包含超級會員、AI 會員、以及融合前二

83、者權益的大會員整體業務），在低滲透率背景下（以年度付費個人用戶數為基僅約2.62%），未來客戶數量仍有望提速增長，同時亦有望帶動 C 端業務 ARPU 值持續向上。在 B 端，產品包含 WPS AI 企業版及 WPS AI 政務版兩類，并已在金融、互聯網服務、零售消費、高端制造等多個領域開展了企業版共創項目。公司政企客戶資源豐富，后續企業 AI 用戶付費需求預期樂觀。圖表50:金山辦公嵌入 AI 后 C 端訂閱收入彈性測算 20202020 20212021 20222022 20232023 2024E2024E 2025E2025E 2026E2026E 個人辦公訂閱收入（百萬）（不含 A

84、I）1108.88 1465.3 2050.13 2653.35 3353.69 4264.05 5201.57 YOY 32.14%39.91%29.42%26.39%24.44%21.99%01000200030004000500060007000235002400024500250002550026000中國制造網AI麥可計算機 行業深度報告 28 敬 請 關 注 文 后 特 別 聲 明 與 免 責 條 款 s 個人辦公訂閱收入（百萬）（含AI）1108.88 1465.3 2050.13 2653.35 3607.86 5137.31 7040.08 YOY 32.14%39.91%2

85、9.42%35.97%38.29%37.04%WPS Office PC 版月活（百萬）185 219 242 265 288 309 329 YOY 18.38%10.50%9.50%8.50%7.50%6.50%累計付費個人用戶（百萬）19.62 25.37 29.97 35.49 41.40 46.98 52.67 YOY 29.31%18.13%18.42%16.66%13.47%12.11%ARPU（元）（無 AI 情況下）56.52 57.76 68.41 74.76 81.00 90.76 98.76 付費率 10.61%11.58%12.38%13.39%14.40%15.20

86、%16.00%原有用戶內 AI 付費率 5.00%12.00%20.00%付費人數（百萬）2.07 5.64 10.53 AI 單價（元）100 120 120 平均付費月份 6 8 10 AI 額外付費（元）50 80 100 AIAI 帶來新增收入帶來新增收入（百萬元）（百萬元）1 103.5103.51 451.02 451.02 1053.38 1053.38 AI 帶來新增付費率 0.40%0.80%1.20%付費人數（百萬人）1.15 2.47 3.95 新增含 AI 訂閱 ARPU（元）131 170.76 198.76 AIAI 帶來新增收入帶來新增收入（百萬元）（百萬元）1

87、150.6650.66 422.24 422.24 785.13 785.13 AIAI 帶來新增收入合計帶來新增收入合計（百萬元）（百萬元）2 254.1754.17 873.26 873.26 1838.51 1838.51 綜合綜合 ARPUARPU（元）（元）8 80.80.85 5 93.25 93.25 104.84 104.84 資料來源：公司公告，WPS 淘寶旗艦店，方正證券研究所 注：紅色字體為假設值 3 解決方案及實施部署發揮客戶及渠道優勢，由標桿逐步標準化 定制化服務是大模型廠商為具有強付費能力的大 B/G 端客戶根據其對算力、數據的個性化需求提供服務，由通過標桿項目逐步

88、形成可復制的行業解決方案。企業數智化項目企業數智化項目招標市場招標市場明顯擴容明顯擴容。據百煉智能數據顯示，2023 年全年，招投標市場發起了 190 次大模型采購需求，采購規模達 5.95 億元。7 月起，隨著國內 130 個大模型相繼問世，平均項目預算在 23Q4 增至 617.71 萬元，增速可觀。從需求分布看，B 端的市場規模更大，用戶付費意愿及預算更高，市場崛起速度也相應更快；服務于 G 端的大模型需求雖占比不高，但項目平均預算較高，核心需求主要為城市建設、公共服務、打擊違法犯罪。計算機 行業深度報告 29 敬 請 關 注 文 后 特 別 聲 明 與 免 責 條 款 s 圖表51:平

89、均項目預算逐季遞增 圖表52:大模型招標需求分布 資料來源：百煉智能，方正證券研究所 資料來源：百煉智能，方正證券研究所 國內國內 DCSDCS 龍頭龍頭 AIAI 賦能降本顯著，賦能降本顯著，發布流程工業首款發布流程工業首款 AIAI 時序大模型時序大模型 TPTTPT。中控技術作為國產 DCS 產品龍頭連續十三年蟬聯國內 DCS 市場占有率第一，2023 年市占率高達 37.8%。公司緊跟 AI 時代浪潮，深入搭建內部流程型平臺化組織結構，全面推進公司數字化變革，啟動全域數據治理，打造 AI+數字化驅動的組織流程，實現銷售費用率、管理費用率進一步下降，公司運營效率、治理水平顯著提升。中控技

90、術構建“AI+數據”核心競爭力，并以“AI+安全”“AI+質量”“AI+低碳”“AI+效益”的技術手段與創新成果，加速推動 AI 技術在流程工業領域的應用落地。中控技術發布流程工業首款 AI 時序大模型 TPT，可將模擬與預測能力融于一體，統一多場景的建模過程，以及可在不同裝置和工況間復用。2024 年 6 月，推出首款通用控制系統（UCS）Nyx，特點為軟件定義、云原生、全數字化，深度融合工業 AI 技術。智能問答產品 InPlant ChatBA可提供知識問答、辦公助手、AI 工具、智能問數、智慧軟件五大類產品功能。圖表53:中控技術 DCS 產品國內市占率常年第一 圖表54:中控技術 A

91、I 賦能降本 資料來源：中控技術公司公告，方正證券研究所 資料來源：WIND，方正證券研究所 中軟國際攜手華為，打通中軟國際攜手華為，打通 AIAI 落地應用最用一公里。落地應用最用一公里。中軟國際與華為鴻蒙、云、昇騰、泛 ERP 深度合作，是華為軟硬生態核心企業。中軟國際 JointPilot 靈析平臺依托昇騰 AI、云、算力等，以賦能大模型應用落地為目標，提供“全過程AI 應用一體化平臺”。在體系上，模型工廠基于多形態大模型底座，對接算力中心、模型提供商、政企客戶三類客戶，一方面，簡化模型訓練和智能應用開204.53261.31617.710%50%100%150%020040060080

92、023Q223Q323Q4平均項目預算（左軸，萬元）環比(%,，右軸）49%41%10%B端C端G端18.9%22.1%26.7%33.8%36.7%37.8%17.3%16.4%16.5%15.2%0%10%20%30%40%2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023中控技術市占率第二廠商17.4%15.3%11.8%9.4%9.2%9.2%8.8%6.6%5.7%5.2%0%5%10%15%20%20192020202120222023銷售費用率管理費用率計算機 行業深度報告 30 敬 請 關 注 文 后 特 別 聲 明 與 免 責 條 款 s 發過程，

93、提高開發效率，另一方面，又以咨詢選型、數據建設、模型微調、模型評測、AI 應用開發和集成部署幫助客戶解決大模型落地的五大困難，端到端滿足政企客戶“上馬大模型”的需求。20242024 年年 9 9 月，中軟國際解放號中標華為月，中軟國際解放號中標華為云云 AIAI 原生應用引擎合作項目，是目前與華為在大模型應用領域形成產品級合作原生應用引擎合作項目，是目前與華為在大模型應用領域形成產品級合作的唯一廠商的唯一廠商。此外，中軟國際質量和流程 IT 管理體系研發 HR.ai 招聘大模型、Fin.ai 財經問數大模型等應用，通過AI 數字員工實質提升公司生產力。圖表55:中軟國際“模型工廠”架構 資料

94、來源：中軟國際公眾號，方正證券研究所 4 流量變現把握 C 端長尾及新用戶，用戶數量為關鍵 流量變現主要適用于 C 端用戶群，是依靠針對 C 端需求推出單點工具，吸引流量積累，然后通過廣告等方式將流量變現的商業模式。海外海外 Ask AIAsk AI 收入收入一度一度反超反超 ChatGPTChatGPT，廣告，廣告為重要收入為重要收入來源。來源。2023 年 3 月初，一款名為 Ask AI 的競品以免費版（廣告植入）+付費版（無廣告，月訂閱價格19.99 美元）的商業模式，每月實現數百萬美元訂閱+廣告收入。據 Appfigures 的數據顯示，Ask AI 在 2023 年 9 月收入為

95、551 萬美元，高于 ChatGPT。另外，谷歌 2024 年 5 月宣布將為美國地區的 AI 搜索結果中加入購物廣告，相關內容會擁有“廣告”標識。因此，對于 C 端，免費爆款應用可憑借高下載量或使用量吸引廣告商實現流量變現，廣告收入將成為大模型廠商應用端重要收入來源。計算機 行業深度報告 31 敬 請 關 注 文 后 特 別 聲 明 與 免 責 條 款 s 圖表56:Ask AI 免費版與付費版 資料來源：Ask AI 官網，方正證券研究所 更多廣告投放將轉向更多廣告投放將轉向 AIAI 應用應用。據微播易預測，2030 年中國 AIGC 廣告營銷市場規模將達到 1500 億元，相較于 20

96、25 年有 10 倍增長。AIGC 廣告營銷市場增速遠高于總體營銷市場規模增速，表明預計更多廣告資源投放將轉向 AI 相關的應用平臺。圖表57:中國廣告營銷市場規模統計及預測（百億元）圖表58:中國 AIGC 廣告營銷業務市場規模預測（億元）資料來源：搜狐新聞，方正證券研究所 資料來源：微播易，方正證券研究所 5 針對需求長期投入，覆蓋高客單價場景為關鍵 革命性的技術/產品理念在一開始都會顯得高不成低不就，關鍵在于察覺需求，長期投入。AI 技術為計算機軟硬件帶來重新定義的空間，進而帶來用戶價值的變化，技術帶來超額收益的曲線增長與使用成本的下降曲線終會相交。盡管短期 AI 投入仍會一定程度導致計

97、算機公司費用支出增長，保持布局和保持布局和長期長期投入本投入本身就帶來未來增長的巨大彈性身就帶來未來增長的巨大彈性。79.9 86.7 91.4 101.5 104.0 111.6 134.7 050100150201820192020202120222023 2025E5015015000200400600800100012001400160020232025E2030E計算機 行業深度報告 32 敬 請 關 注 文 后 特 別 聲 明 與 免 責 條 款 s 圖表59:AIGC 應用落地時間表 資料來源：畢馬威，方正證券研究所 圖表60:高客單價場景列舉 場景類型場景類型 領域領域 子領域

98、子領域 相關應用相關應用/功能功能 生產力/行業場景 金融 量化/投研 數據挖掘與預測、交易策略優化、資產組合管理 多時間線多維度分析 宏觀經濟分析、風險控制、投資組合表現 IT 代碼生成 自動化代碼編寫、腳本生成、現有代碼修復 驗證 單元測試生成、代碼審查、安全漏洞檢測 系統全局召回 日志分析、錯誤恢復、性能優化 泛 STEM 研究議題聚合 相關文獻推薦、研究方向預測、協作網絡 知識管理 知識庫構建、知識圖譜、經驗積累 內容轉化 科研內容總結、多模態展示、教育內容生成 法律 法律代理與分析 案件分析與策略、合規審查、法律文書生成 制造業/服務業 具身智能解決方案 機器人自動化、質量檢測、生產

99、流程優化 娛樂場景 游戲 智能 NPC 個性化互動、動態情節生成 LLM 驅動的場景和人物系統 自適應場景變化、角色扮演增強 影視/小說等內容消費 視頻生成 劇本到視頻自動轉換、自動化剪輯 網文生成 動態情節生成、角色發展預測 音樂生成 個性化音樂推薦、自動作曲與編曲 生活場景 個人信息蒸餾 郵件篩選、短信分類、社交注意事項提醒、聊天記錄分析 個人生活助手智能體 替用戶買菜 智能采購、推薦最佳配方 辦手續 預約管理、文件準備與提交 計算機 行業深度報告 33 敬 請 關 注 文 后 特 別 聲 明 與 免 責 條 款 s 交話費 周期性提醒、自動支付管理 其他服務 智能家居整合、生活習慣管理

100、資料來源：Founder Park，方正證券研究所 落地商業化路徑多元結合，落地商業化路徑多元結合，AIAI 成為經濟新增長支撐點成為經濟新增長支撐點。目前來看，大模型層落地由于降本趨勢顯著，針對 B 端/C 端開發者采用 MaaS 按量計費，不斷增強用戶粘性，售出足量 tokens 打造規模效應可實現規模盈利。結合針對大 B/G 端通過提供定制化甚至一站式服務模式可獲得額外收入。隨著大模型架構創新推進，疊加算力降本趨勢確定，大量推理需求將被撬動，大模型有望實現全行業商業場景落地。AI 應用廠商針對 B 端/高頻率 C 端采用 SaaS 訂閱制計費，聚焦垂直行業領域，提高 ARPU。另外，隨著

101、 AI 營銷市場規模加速增長，流量變現亦為模型能力轉化的途徑。圖表61:AI 模型/應用計費模式一覽 資料來源：方正證券研究所 計算機 行業深度報告 34 敬 請 關 注 文 后 特 別 聲 明 與 免 責 條 款s分析師聲明分析師聲明 作者具有中國證券業協會授予的證券投資咨詢執業資格，保證報告所采用的數據和信息均來自公開合規渠道，分析邏輯基于作者的職業理解，本報告清晰準確地反映了作者的研究觀點，力求獨立、客觀和公正，結論不受任何第三方的授意或影響。研究報告對所涉及的證券或發行人的評價是分析師本人通過財務分析預測、數量化方法、或行業比較分析所得出的結論，但使用以上信息和分析方法存在局限性。特此

102、聲明。免責聲明免責聲明 本研究報告由方正證券制作及在中國（香港和澳門特別行政區、臺灣省除外）發布。根據證券期貨投資者適當性管理辦法，本報告內容僅供我公司適當性評級為 C3 及以上等級的投資者使用，本公司不會因接收人收到本報告而視其為本公司的當然客戶。若您并非前述等級的投資者，為保證服務質量、控制風險，請勿訂閱本報告中的信息，本資料難以設置訪問權限，若給您造成不便，敬請諒解。在任何情況下，本報告的內容不構成對任何人的投資建議，也沒有考慮到個別客戶特殊的投資目標、財務狀況或需求，方正證券不對任何人因使用本報告所載任何內容所引致的任何損失負任何責任，投資者需自行承擔風險。本報告版權僅為方正證券所有，

103、本公司對本報告保留一切法律權利。未經本公司事先書面授權，任何機構或個人不得以任何形式復制、轉發或公開傳播本報告的全部或部分內容，不得將報告內容作為訴訟、仲裁、傳媒所引用之證明或依據，不得用于營利或用于未經允許的其它用途。如需引用、刊發或轉載本報告，需注明出處且不得進行任何有悖原意的引用、刪節和修改。評級評級說明：說明：類別類別 評級評級 說明說明 公司評級 強烈推薦 分析師預測未來12個月內相對同期基準指數有20%以上的漲幅。推薦 分析師預測未來12個月內相對同期基準指數有10%以上的漲幅。中性 分析師預測未來12個月內相對同期基準指數在-10%和10%之間波動。減持 分析師預測未來12個月內

104、相對同期基準指數有10%以上的跌幅。行業評級 推薦 分析師預測未來12個月內行業表現強于同期基準指數。中性 分析師預測未來12個月內行業表現與同期基準指數持平。減持 分析師預測未來12個月內行業表現弱于同期基準指數?；鶞手笖嫡f明 A股市場以滬深300 指數為基準；香港市場以恒生指數為基準，美股市場以標普500指數為基準。方正證券研究所聯系方式：方正證券研究所聯系方式：北京：西城區展覽館路 48 號新聯寫字樓 6 層 上海：靜安區延平路71號延平大廈2樓 深圳：福田區竹子林紫竹七道光大銀行大廈31層 廣州：天河區興盛路12號樓雋峰苑2期3層方正證券 長沙：天心區湘江中路二段36號華遠國際中心37層 E-mail：