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1、Copyright Uzabase,Inc.1【特輯】DeepSeek：中國新一代 AI 的影響與未來展望Sample Report2025/02/11 本報告專注于解讀近期發生的可能對行業趨勢、業內企業、行業投資者產生顯著影響的事件，如政策發布、行業峰會、專業展會、技術革新、尖端產品發布等。通過對重大事件進行及時、深入的分析評論，我們期望能夠幫助您洞察市場動態、產品創新和業務商機。重點導讀重點導讀2025 年 Q1，中國 AI 企業 DeepSeek 憑借顛覆性技術突破與開源戰略，引發全球 AI 競爭格局劇變。以 557 萬美元超低成本實現媲美 GPT-4 的性能，訓練效率較傳統模型提升 4

2、5 倍，直接沖擊以往依賴“算力堆砌”的商業模式。這一突破導致美股芯片巨頭 Nvidia 單日市值蒸發 5890 億美元，倒逼 AI 行業Copyright Uzabase,Inc.2從“堆算力”轉向“提效率”。DeepSeek 的開源戰略進一步打破技術壁壘，MIT 許可證下代碼全球擴散，吸引 AMD 等廠商合作，推動硬件生態多元化。對中國而言，DeepSeek 標志著中美 AI 競爭轉折點：技術封鎖被突破，對日本，利用此次機遇，結合自身優勢，可在中美博弈中構建“第三極”角色。這場變革揭示技術民主化趨勢開放與合作將成為重塑全球 AI 規則的核心動力，中國從“跟隨者”邁向“規則制定者”，而日本可借

3、勢挖掘本土優勢，共同定義 AI 未來。目錄目錄1.DeepSeek 事件梳理圖表 1.1 DeepSeek 關鍵事件時間軸(1)技術突破與市場沖擊（2025 年 1 月）(2)開源戰略的全球擴散引發競爭格局變化（2025 年 2 月初）2.背景概要(1)DeepSeek 為什么會誕生？(2)深度求索是誰？3.DeepSeek 開源對中國的影響：中美 AI 競爭轉折點(1)影響 1：重構技術壁壘，從“算力”指向“效率”圖表 3.1 DeepSeek（包含 R1、R1 32B、V3）和 OpenAI 性能測試對比圖表 3.2 DeepSeek 與谷歌（Gemini）、OpenAI、Claude 參

4、數規模以及基準測試結果對比圖表 3.3 DeepSeek 與谷歌（Gemini）、OpenAI、Claude 實際能力對比圖表 3.4 DeepSeek-V3 和 Qwen2.5 72B、Llama3.1 405B、Claude-3.5 以及 OpenAI-4o 在不同測試中的得分對照表(2)影響 2：顛覆產業鏈盈利結構，低成本鑄就新價格壁壘圖表 3.5 DeepSeek 與谷歌（Gemini）、OpenAI、Claude 開發成本對比圖表 3.6 DeepSeek 與谷歌（Gemini）、OpenAI、Claude 實際使用成本對比（包含 API 調用和本地部署）Copyright Uzab

5、ase,Inc.3(3)影響 3：技術封鎖的突破和上游國產化產業鏈的協同帶動4.DeepSeek 開源對日本的影響：AI 競爭的新機遇(1)硬件適配(2)本地化應用(3)聯合研發與地緣政治的雙贏局面5.結語問題 1：還會有更多的 DeepSeek 嗎？問題 2：DeepSeek 未來值得作為行業標桿，還是會成為顛覆者？總結 1：對中國的產業影響總結 2：對日本的戰略啟示1.1.DeepSeekDeepSeek 事件梳理事件梳理圖表 1.1 DeepSeek 關鍵事件時間軸Copyright Uzabase,Inc.4出處：SPEEDA 整理發布注：圖中 K 線為 Nvidia(NASDAQ:N

6、VDA)60 分鐘 K 線圖(GMT+8)節點事件歸納和分析節點事件歸納和分析(1)(1)技術突破與市場沖擊（技術突破與市場沖擊（20252025 年年 1 1 月）月）2025 年 1 月 28 日：DeepSeek 發布兩款大模型 DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1，宣布訓練成本僅557 萬美元，性能對標 GPT-4 o1 和 Llama 405B，引發全球關注。同日，美國股市開盤暴跌，Nvidia 的股價單日下跌 17%，市值蒸發 5890 億美元；AMD、博通等芯片廠商股價同步下滑，電力供應商聯合能源跌幅達 21%。Nvidia 回應：稱“DeepSeek 的成功驗證了

7、 Nvidia 芯片的有效性”，強調推理階段仍需大量 GPU 支持。僅限僅限 SpeedaSpeeda 用戶用戶 該該部分內容可在部分內容可在 SpeedaSpeeda 平臺上平臺上 的完整報告中查閱的完整報告中查閱 Copyright Uzabase,Inc.5(2)(2)開源戰略的全球擴散引發競爭格局變化（開源戰略的全球擴散引發競爭格局變化（20252025 年年 2 2 月初）月初）2025 年 2 月 4 日，DeepSeek 正式開源其代碼及模型權重，并采用 MIT 許可證，允許商業修改。開源模型發布后迅速登頂蘋果應用商店下載榜，覆蓋 160 多個國家。同日，AMD 宣布支持 Dee

8、pSeek 模型訓練，并將 DeepSeek-V3 模型集成至其 Instinct MI300X GPU。分析師洞察：分析師洞察：此前，由于 OpenAI 與 Nvidia 的深度綁定，AMD 等廠商在 AI 競爭中難以突破技術聯盟的壁壘。而此次 AMD 主動支持 DeepSeek，不僅直接向 Nvidia 等競爭對手發起挑戰，也有望推動硬件性能的進一步提升，為 AI 開發者提供更多選擇。這一變化無疑對 Nvidia 構成壓力，后續 Nvidia 股票的價格走勢驗證了這一論斷的準確性。補充：關于補充：關于“DeepSeekDeepSeek 利用利用 PTXPTX 編寫代碼繞過編寫代碼繞過 Cu

9、daCuda 生態生態”分析師認為這個說法并不準確。PTX 仍然是 Nvidia GPU 的專有技術，運行在 Nvidia 硬件上，并依賴Nvidia 的驅動程序和運行時環境。因此，DeepSeek 使用 PTX 編寫代碼，實際上是在 CUDA 生態內進行更底層的優化，而非繞過 CUDA 生態。但不排除未來 DeepSeek 采用異構計算支持，適配 ROCm（AMD）等其他計算框架的可能性。2.2.背景概要背景概要(1)(1)DeepSeekDeepSeek 為什么會誕生？為什么會誕生？關于 DeepSeek 誕生的原因，我們認為可以從以下幾個方面進行解釋：-內生需求驅動：DeepSeek 的

10、誕生源于人工智能在實際場景中的高效應用需求，尤其是在復雜數據分析、智能決策、自動化任務處理等方面。當前，AI 技術的發展已經進入應用深化階段，企業和組織需要更高效、低成本、易部署的 AI 解決方案，以降低使用門檻并提升實際落地價值。DeepSeek 作為開源大模型，在數據效率、訓練方法和推理優化上進行了針對性設計，以滿足這一趨勢。-行業痛點推動：DeepSeek 的出現針對企業級用戶在金融、醫療、教育等關鍵行業的智能化痛點。這些行業在數據安全、隱私保護、算力成本、本地化部署等方面有著更高的要求。特別是在芯片受限、數據出境受阻的環境下，企業對高效、可控、可私有化部署的大模型需求日益增加，而 De

11、epSeek 在模型壓縮、本地化部署、算力優化方面的特性，使其在這些場景中具備較強競爭力。-技術范式的轉變：DeepSeek 還承載著打破美國 AI 領域“唯算力論”主導地位的使命。傳統 AI 訓練范式強調巨量算力（如 OpenAI 依賴的大規模 GPU 集群），但 DeepSeek 選擇了優化算法、提升數據效率的路徑，試圖通過更優的訓練策略以及更高效的數據利用率來減少算力依賴。這種范式的轉變，既是對 AI 技術發展方向的探索，也是在 國際技術競爭環境下對封鎖壓力的一種應對策略。Copyright Uzabase,Inc.6-團隊創新和中國式 AI 業務環境：這次 DeepSeek 的成功展示

12、了中國年輕一代開發者在激進創新方面的表現，他們突破了傳統范式，并積極擁抱開源生態。這種態度背后，源自中國 AI 行業的激烈競爭，促成了高效且務實的創業文化。這種文化要求開發團隊深入了解實際業務環境和痛點，并基于此制定開發路徑和最終呈現結果。在這樣的環境下，中國的年輕團隊更擅長采用“小步快跑”的方式，通過快速試錯來驗證技術路線，從而實現更敏捷的開發，這種研發環境與當代年輕團隊的開發心態高度契合。同時，充足的資本也為中國 AI 開發者提供了更多試錯的機會，極大地提升了他們的快速迭代能力。再加上上文提到的行業內部需求的推動，外部封鎖壓力的加大，內外力相結合，最終催生了 DeepSeek。(2)(2)

13、深度求索是誰？深度求索是誰？首先我們需要明確深度求索和幻方量化的關系。-深度求索是 DeepSeek 的開發團隊，是由幻方量化核心團隊孵化，深度求索是幻方量化的子公司，也是幻方量化在人工智能領域的戰略延伸。-深度求索的技術直接服務于幻方量化的量化投資業務，通過大模型高效分析市場多模態數據，提取交易信號，并優化交易策略。然后關于團隊的組成和背景信息如下：-該團隊由全球頂尖的人工智能專家、工程師和行業研究者組成，核心成員擁有清華大學、麻省理工學院、卡內基梅隆大學等世界一流高校的學術背景，并在谷歌、微軟、Meta 等科技巨頭擁有多年研發經驗。-團隊非常年輕，平均年齡不到 30 歲。-團隊跨學科融合了

14、自然語言處理、深度學習、大數據分析等領域的深厚積累，專注于探索 AI 技術的創新邊界與應用落地。最后是重點核心成員簡介：梁文鋒和羅福莉。梁文鋒（梁文鋒（CEOCEO）17 歲考入浙江大學，畢業后先后創立了杭州雅克比投資管理有限公司和杭州幻方科技有限公司，2023 年創辦了 DeepSeek，專注于大模型研發，致力于以低成本、高性能技術挑戰國際巨頭的市場地位。羅福莉（天才少女）羅福莉（天才少女）羅福莉是深度求索團隊中的“天才少女”，保研北大，“一年發表 8 篇頂會論文”，碩士畢業后通過阿里最高級別校招進入達摩院，后跳槽到 DeepSeek。3.3.DeepSeekDeepSeek 開源對中國的影

15、響：中美開源對中國的影響：中美 AIAI 競爭轉折點競爭轉折點 僅限僅限 SpeedaSpeeda 用戶用戶 該該部分內容可在部分內容可在 SpeedaSpeeda 平臺上平臺上 的完整報告中查閱的完整報告中查閱 Copyright Uzabase,Inc.7圖表 3.1 DeepSeek（包含 R1、R1 32B、V3）和 OpenAI 性能測試對比出處：SPEEDA 整理發布圖表 3.2 DeepSeek 與谷歌（Gemini）、OpenAI、Claude 參數規模以及基準測試結果對比出處：SPEEDA 整理發布注：基準測試受評測集和版本迭代影響較大，數學（GSM8K）、代碼（HumanE

16、val）和綜合知識（MMLU）為常見評測指標圖表 3.3 DeepSeek 與谷歌（Gemini）、OpenAI、Claude 實際能力對比Copyright Uzabase,Inc.8出處：SPEEDA 整理發布圖表 3.4 DeepSeek-V3 和 Qwen2.5 72B、Llama3.1 405B、Claude-3.5 以及 OpenAI-4o 在不同測試中的得分對照表出處：SPEEDA 整理發布(2)(2)影響影響 2 2：顛覆產業鏈盈利結構，低成本鑄就新價格壁壘：顛覆產業鏈盈利結構，低成本鑄就新價格壁壘DeepSeek 近期發表了一系列技術文獻，詳細披露了其模型的訓練方法與應用技術

17、。研究顯示，DeepSeek-V3 的訓練成本僅為 557 萬美元，這一數字遠低于 OpenAI 動輒十億美元的研發投入，標志著 AI 領域“輕資產化”的重要轉折。DeepSeek 的低成本（見圖表 3.5）策略不僅體現在訓練環節，其API 調用費用也極具競爭力，僅為 1 元人民幣/100 萬輸入 tokens，顯著低于行業平均水平。這種成本優勢直接傳導至用戶端，推動了 AI 服務的普及，同時也對 OpenAI 的商業模式構成了挑戰（見圖表3.6）。隨著越來越多的用戶轉向 DeepSeek，OpenAI 的市場地位或將受到沖擊，其盈利能力和預期估值Copyright Uzabase,Inc.9

18、也可能面臨長期壓力。作為美國技術方面的頭部代表和 AI 布局的重要棋子，Nvidia 和 OpenAI 的困境在宏觀層面具有更深層的含義：中美 AI 競爭中的轉折點。圖表 3.5 DeepSeek 與谷歌（Gemini）、OpenAI、Claude 開發成本對比出處：SPEEDA 整理發布注 1：成本差異關鍵點在于模型架構（Moe vs 稠密模型）、數據清洗效率、硬件利用率（谷歌 TPU 成本低于 GPU）注 2：DeepSeek 優勢：通過稀疏激活和領域數據篩選降低算力需求，適合垂直場景部署。圖表 3.6 DeepSeek 與谷歌（Gemini）、OpenAI、Claude 實際使用成本對比

19、（包含API 調用和本地部署）出處：SPEEDA 整理發布(3)(3)影響影響 3 3：技術封鎖的突破和上游國產化產業鏈的協同帶動：技術封鎖的突破和上游國產化產業鏈的協同帶動在更加宏觀的層面，這次 DeepSeek 的發布標志著中國在 AI 核心技術領域取得重大突破，同時也意味著美國技術封鎖的失效。面對 GPU 供應受限的挑戰，DeepSeek 通過算法優化實現了技術突破，展現了中國在 AI 領域的自主創新能力.這一突破將不僅推動了國產芯片（如昇騰）的發展，還會帶動 HBM（高帶寬內存）產業鏈的完善，為中國構建完整的 AI 技術生態奠定基礎。更重要的是，DeepSeek 的成功證明了中國在核心

20、技術研發上具備與國際頂尖水平競爭的實力，為全球 AI 技術發展注入了新的活力。我們對以上的觀點進行總結：DeepSeek 的開源不僅極大降低 AI 訓練成本（1/45 算力實現 OpenAI 同等性能），更打破了算力壁壘，將競爭從硬件資源轉向算法效率。其低成本策略重塑 AI 商業模式，沖擊 OpenAI 盈利能力，并推動國產芯片及 AI 生態協同發展。這一突破標志著美國技術封鎖的失效，使中國 AI 產業在全球競爭中具備Copyright Uzabase,Inc.10更大主動權，成為中美 AI 競爭的關鍵轉折點。那么對于日本的影響又是怎樣的呢？我們在下文展開分析。4.4.DeepSeekDeep

21、Seek 開源對日本的影響：開源對日本的影響：AIAI 競爭的新機遇競爭的新機遇DeepSeek 的開源使得日本具備了參與國際 AI 競爭的條件和機遇，而就合作切入點而言，我們認為主要有三條路徑，分別是硬件適配、本地化應用和聯合研發。(1)(1)硬件適配硬件適配日本半導體企業如索尼和瑞薩電子在圖像傳感器、低功耗芯片設計及嵌入式系統領域具有深厚積累。索尼的 CMOS 圖像傳感器技術可為 AI 手機提供高效的視覺數據處理能力，與 DeepSeek 模型的結合，可為AI 手機提供更智能的攝影功能；而瑞薩電子的 R-Car 系列芯片則擅長在低功耗環境下實現高性能計算，這與 DeepSeek 模型的輕量

22、化部署需求高度契合，另外瑞薩電子的芯片解決方案則可推動機器人和 IoT設備的智能化升級，或針對機器人場景，開發低功耗、高能效的 SoC（系統級芯片），集成專用 AI 加速單元，以提升模型推理速度并降低能耗。綜上，通過優化硬件與算法的協同，這些企業可以進一步提升DeepSeek 模型在端側設備上的推理效率，并參與到豐富的下游生態圈中。(2)(2)本地化應用本地化應用DeepSeek 在日本市場所具備的優勢展現在兩個方面：-本地化部署帶來的數據隱私方面的優勢本地化部署帶來的數據隱私方面的優勢DeepSeek 在數據隱私方面具有顯著優勢，其本地化部署模式完美契合日本對數據安全的嚴苛要求，為醫療、金融

23、等敏感領域的 AI 應用提供了可靠的技術保障。-輕量化部署帶來的跨領域應用優勢輕量化部署帶來的跨領域應用優勢DeepSeek 的蒸餾模型以 1.5B 的最小參數規模實現了高效部署，支持消費級顯卡（如 NVIDIA RTX 40系列顯卡）運行，這種利用 DeepSeek 的模型蒸餾技術，將大模型壓縮為適合端側設備運行的小模型的方法將為機器人行業帶來創新機遇。通過參數調節與優化，該模型可轉化為運動姿態控制方案，為具身智能的發展注入強勁動力。(3)(3)聯合研發與地緣政治的雙贏局面聯合研發與地緣政治的雙贏局面-開源社區有助于建立聯合研發開源社區有助于建立聯合研發開源社區的積極參與為日本開發者提供了基

24、于 DeepSeek 模型開發垂直領域工具的機會。例如，他們可以針對日語自然語言處理進行優化，或開發制造業預測系統，從而顯著降低研發成本。-聯合研發有助于日本擺脫地緣政治的難題聯合研發有助于日本擺脫地緣政治的難題從技術角度看，日本可以通過與 DeepSeek 的合作，減少對單一國家（如美國）技術的依賴，從而在國際科技競爭中獲得更大的自主權。從經濟角度看，DeepSeek 的模型在成本控制方面表現出色，日本企業可Copyright Uzabase,Inc.11以通過合作降低 AI 技術的研發和應用成本，提升市場競爭力。從外交角度看，通過參與國際科技合作，日本可以提升其在全球科技治理中的地位，增強

25、話語權，加上利用上游產業優勢，在中美之間保持一定的中立性，避免被迫選擇立場。綜上，日本可以通過擁抱開源生態，在中美技術博弈中扮演第三極的角色，既避免被迫“選邊站隊”，又能吸引中美兩國的技術資源，逐步打造具有區域影響力的 AI 技術樞紐國家。5.5.結語結語總結之前，我們認為除了前文提供的信息，還有兩個問題可能會引起您的關注，SPEEDA 分析師也就此提供了相關的解答供進一步討論：問題問題 1 1：還會有更多的：還會有更多的 DeepSeekDeepSeek 嗎？嗎？如果問題針對的是具備 DeepSeek 的特征，包括可蒸餾進行小型化部署，強推理等等能力的低成本大模型，那么答案是確定的，但具體實

26、際中的實現方式，我們認為將會分為三步：第一步：現有頭部大模型開始借鑒 DeepSeek-R1 在監督學習中的方法論。例如，Kimi 推出的“長思考”功能，其思維鏈優化策略與 DeepSeek-R1 在復雜推理任務中的方法存在一定相似性。此外，Kimi 在邏輯推理類文本的生成風格上也表現出與 DeepSeek-R1 近似的特征。第二步：資本涌入，尋找具備 AGI（通用人工智能）潛力的孵化標的，重點關注以 DeepSeek 為參考范式的初創團隊。這些團隊可能基于 DeepSeek-R1 的技術思路，利用開源數據集和訓練方法，從代碼層面進行優化與再現，探索更具成本效益的大模型訓練與推理方案，進而催生

27、出更多低成本的自研大模型。第三步：這類大模型的數量可能會迎來快速增長，并推動行業形成兩類演化路徑：-第一類：專注于深度垂直領域的特化型模型，其應用范圍更窄，針對特定行業或任務進行優化，并在低“算力成本”下實現高效部署。-第二類：追求更廣泛的泛用性，同時具備更強的可微調（Fine-tuning）能力，以適應不同企業和應用場景的定制化需求。問題問題 2 2：DeepSeekDeepSeek 未來值得作為行業標桿，還是會成為顛覆者？未來值得作為行業標桿，還是會成為顛覆者？DeepSeek 更可能先成為垂直領域的行業標桿，因其初期目標或聚焦于完善現有場景的解決方案，樹立技術可靠性與商業可行性典范。但隨

28、著其技術迭代與跨領域擴展，若能在核心算法、成本效率或應用模式上實現突破（如通用 AI 能力或開源生態），可能演變為顛覆者，重構行業競爭格局。其定位取決于技術壁壘、生態合作能力及應對市場變化的敏捷性。綜上，DeepSeek 的開源革命不僅重塑了全球 AI 競爭格局，更揭示了技術民主化的未來趨勢。對中國而言，這是一場從“跟隨者”到“規則制定者”的躍遷；對日本而言，則是融入全球生態、挖掘本土優勢的契機。在這場變革中，開放與合作將成為贏家通行的唯一法則。Copyright Uzabase,Inc.12總結總結 1 1：對中國的產業影響：對中國的產業影響芯片自主化加速：芯片自主化加速：DeepSeek

29、的出現，將會加速芯片國產化的進程。根據最新消息顯示，在基于 DeepSeek 模型的推理任務中，昇騰 910C（N+2 工藝）推理性能逼近 H100 的 60%，而 DeepSeek 對于昇騰處理器的原生支持以及 CUDA 到 CUNN 的無縫轉換，讓華為硬件能夠更好的整合進 AI 工作流程。另外，國產 GPU 企業如沐曦、天數智芯、摩爾線程、海光信息等已完成了與 DeepSeek 模型的國產化適配，綜合這些信息不難看出 DeepSeek 對于芯片國產化進程來說，有著極大的刺激作用。應用生態繁榮：應用生態繁榮：2024 年，全國 13 個省份出臺 AI 專項政策，重點布局教育、醫療等民生場景。

30、例如，廣東提出到 2027年實現超 500 個 AI 應用場景。DeepSeek 為代表的低成本大模型（如 API 調用費用低至 1 元/百萬tokens）將會降低技術應用門檻，推動中小企業和地方政府快速部署 AI 應用，形成“算法（大模型）-硬件（國產芯片）-場景（智慧教育/醫療）”的閉環生態。政務政務 AIAI 化：化：1 月 27 日，DeepSeek 團隊的 CEO 梁文鋒在北京受到總理接見，這一事件可能釋放了國家級戰略信號。長期以來，中國政府在辦公 AI 化方面面臨數據保密的核心挑戰，涉及政府內部敏感信息的 AI 處理需要高度安全的本地化部署，而傳統云端大模型方案存在數據外流風險。D

31、eepSeek 具備私有化部署能力，能夠提供政府專屬 AI 內網平臺的潛力，這意味著未來 DeepSeek 可能會在政府、國企、核心行業領域，承擔國產自主可控 AI 平臺的角色，與國家機構展開深度合作?？偨Y總結 2 2：對日本的戰略啟示：對日本的戰略啟示硬件升級需求：硬件升級需求：DeepSeek 的低成本模型雖然降低了訓練成本，但其廣泛應用將推動 AI 推理任務的需求，從而帶動對半導體芯片（尤其是用于推理任務的 ASIC 芯片）的需求增長。另外，模型蒸餾帶來的小型化 AI 本地部署趨勢將會導致邊緣計算設備（如 AI 眼鏡、耳機等）、AI 家電的發展加速，這些設備需要高性能、低功耗、低成本的半

32、導體芯片。從短期來看，對日本市場產生了一定的負面影響，但從長期來看，它可能通過推動半導體需求的增長和技術創新，為日本半導體行業帶來積極影響?？珙I域創新試驗場：跨領域創新試驗場：日本可結合制造業優勢，在機器人領域探索“AI+工業自動化”，例如通過 DeepSeek 模型優化協作機器人的動態決策能力；同時，針對老齡化社會需求，開發“AI+養老護理”解決方案，如智能健康監測設備和情感交互機器人。Copyright Uzabase,Inc.13 本報告圖表的原始數據及所參照的資料來源已整理至 Excel 文件，如有復制、編輯或查看出處的需求，Speeda 用戶可在報告頁面點擊下載按鈕獲取。該報告的 W

33、ord 版本，Speeda 用戶可點擊報告頁面右上角的下載按鈕生成。關于思必達關于思必達Uzabase 株式會社總部位于日本，核心業務包括 SaaS 數據庫服務 Speeda 和商業媒體平臺NewsPicks。公司成立 16 年，服務企業客戶遍布全球 15 個國家和地區，擁有 1055 名員工，分布于日本、中國、新加坡、美國和斯里蘭卡等地。Uzabase 中國子公司（上海優則倍思信息科技有限公司）總部位于上海，專注于為跨國日資企業以及拓展跨國日資企業以及拓展亞洲市場的中國企業提供戰略研究數據庫（思必達亞洲市場的中國企業提供戰略研究數據庫（思必達 SpeedaSpeeda）和咨詢服務）和咨詢服務。主要客戶涵蓋跨國制造業、貿易公司、咨詢公司及金融機構。更多信息，請前往官網查看：https:/ub-S 企業出海專注于企業出海日本/東南亞的相關活動與報告