纪要涉及的行业和公司 行业：科技、煤炭、化工、人造太阳、人工智能、机器人 公司：DeepSeek、Azure Peak、OpenAI 纪要提到的核心观点和论据 市场整体情况 - 市场延续分化状态，今日沪深两市量能接近但不到1.3万亿，处于近期较低水平，需关注缩量是否跌破全市场换手率1.5%的门槛值，若多日换手率持续低于1.5%，要留意板块轮动和分化行情[1][2] - 市场经历多轮放量缩量后可能面临挑战，1月触底后市场有缩量或放量状态，12月开始持续放量，换手率高于1.5% [1][2] - 3月市场风格偏分化，4月有“四月决断”，需关注四月机会 [2] 科技板块 - 科技股成为当前市场重要卖出方向，1月中旬至3月中旬有短暂拉升，部分热点领域涨幅超50%，之后有回落，需寻找大级别买入结构决定是否追逐 [3][4] - DeepSeek模型升级，参数从6700多亿提升到6800多亿，编程能力接近Azure Peak旗舰模型，且免费开源，展现出国产大模型实力进步，基于其建立的产业链体系有稳固基础，但科技股行情未明显改善 [6][7][8] - 科技股持续回落，三四月份尤其是4月中下旬批量公司发布财报，无业绩支撑的高位板块面临考验，需关注基本面和技术面转折点 [9] 煤炭板块 - 煤炭板块今日走强，创近段时间新高，2月底3月初见底跌破1900点后迎来震荡，目前有主动拉升迹象，若不能快速拉升摆脱长线中枢牵制，可能陷入震荡行情，最佳介入时机或已过去 [14][15][16] - 煤炭价格受坑口煤价抬升、进口变数等因素影响，走势反映了已知和未知信息，需关注走势变化 [17][18] 化工板块 - 化学原料、太白粉、华阳病丸等周期板块表现强势，产品价格变动受供需形势影响，太白粉下游用于颜料、染料、涂料等领域，华阳病丸是化工细分领域 [19][20] 人造太阳领域 - 国内在可控核聚变和人造太阳领域相对领先，参与国际共同打造项目并提供设备，该领域有广阔发展前景 [21] 人工智能领域 - DeepSeek模型在国内大模型市场处于领先地位，网页端浏览量断崖式领先，好用且开源，围绕其形成了产业链，对券商、医药、政务等行业产生显著影响 [32][34] - OpenAI的GPT正往GPT - 5过渡，GPT - 4.5是非四维链模型，DeepSeek在深度思考和复杂逻辑思考方面实力更强，GPT - 5预计综合多种模型，微软预期五月底发布，OpenAI创始人认可DeepSeek实力，且GPT - 5可能免费提供给用户 [33][34] 机器人领域 - 马斯克的Optimus今年计划实现约5000台产量，明年目标产量提升十倍至5万台，后续可能年产量达几十万台，国内语书、幽闭讯、正晴、志源等厂商也在推出产品，机器人加速进入量产阶段 [35] 其他重要但是可能被忽略的内容 - 市场主线不清晰，处于酝酿过程，进入上行周期第二轮缩量阶段时，市场分化走弱可能成为重要特征，主线机会缺失 [22] - 明天将有光大新机遇专场直播，聚焦一季度行情特征和二季度市场机遇，还会推出文章前瞻四月行情 [24][36] - 复杂线段分解在缠论中是要点内容，需聚焦特征序列分析，处理包含关系，出现顶分型或底分型才意味着前一线段被破坏 [28][29][30]

纪要涉及的行业和公司 - 行业：教育行业（校园领域） - 公司：政研社会（证源） 纪要提到的核心观点和论据 公司AI大模型校园应用实践 - 2023年6 - 7月启动AI大模型行业应用探索研发，2023年底为兰州大学全校管理和服务领域AI大模型应用研发上线，2024年3月15日在其生产环境上线，与学校专有APT及一站式服务大厅深度结合，是国内985高校首个此类应用 [2] - 目前正在为浙江省一所高校做全面方案落地 [3] 高校对AI大模型应用的需求和顾虑 - 接触的一百余家高校信息化群管及分管领导中，超98%希望在校内本地部署大模型，不愿接入公有云大模型，因重视学校数据安全和科研保护 [4] - 校园领导普遍想接入满血版DeepSeek，但不希望接公有云版 [7] 算力成本及优化方案 - 为六千人左右高校应用，平均一号逻辑算力节点成本20 - 30万，四万余人高校算力成本可控制在一百万以内，低于一台H1一体机成本 [6] - 通过本地优化，让用户在本地部署非满血版Deep - Seeker，从行业应用角度看，能接近满血版应用效果，且可在有限算力基础上运行 [8] 公司与华为的合作 - 2024年3月14 - 15日在华为2024中国合作伙伴大会上联合发布智能智慧华为智慧效应联合方案 - 2024年4月12日在华为浙江合作伙伴大会上获华为最佳决定方案合作奖 - 2024年5月29日联合召开AI智能高效应用创新系列研讨会 - 2024年6月28日证源的AI大模型、装采及与底层大模型的试配平台获华为深层技术认证证书 - 春节后将DeepSync帧流RTX的32bit版本在华为深层一体机上进行本地试配并供客户试用 [9][10] 公司未来发展模式 - 全面实施证源产品加AI模式，将现有智慧交易应用用AI大模型能力赋能，为客户服务升级 [11] - 与华为联合推出高校行业内开箱使用的AI行业应用一体机，解决学校本地化部署、信息安全、算力等问题 [12] AI一体机市场情况 - 英伟达H20系列（8块H20 141G显存显卡）一体机市场报价成本130 - 150万/台，单开节点支持6000人左右用户顺畅服务，但采购货紧俏，多为期货 [14][15] - 采用英伟达A10档次系列显卡，一套逻辑节点成本至少20余万，服务六千人成本可降至20 - 30万，优化适配后在行业应用上能逼近满血版效果 [17][18] AI大模型行业应用能力等级划分 - 第一级：核心是问答 - 第二级：业务智能导弹，不仅问答，还能唤起校园特定应用并自动填写信息，可概括为“问半” - 第三级：问数，能查询学校业务系统数据并组合成表格或图片呈现 - 第四级：类似领导学生的大秘书，具备推理和创造性劳动能力 - 第五级：绝对知识，能做方案推演和角色分析 [20][21][25] - 证源目前能做到第三级，正在探索第四、五、六级 [29] 教育市场AI大模型应用市场空间 - 全国约3113所高校，接触的高校基本有AI大模型应用需求，以30个高校3亿预算估算，平均一所高校约100万，且随着DeepSeek出现和政策推动，市场空间增大 [34][35] - 高校因财政投入需见效果，下单谨慎，会考察应用用户案例 [36] 产品落地提效降本情况 - 高校领导希望产品实现降本增效，降本包括AI换人、能耗管理分析；增效包括提升服务满意度和运转效率 [38] - 虽暂无数据支撑，但从电信角度看降本是肯定的，如通过物联网、AI结合实现教室灯光自动关闭，产品已在高校试炼应用，准备全行推广 [39][40] 公司未来转型升级方向 - 商业模式从项目选项向数字化服务运营转型升级 - 产品模式从单一应用向平台化、一体化、数字化转型升级 - 发展模式从自我发展向生态协同发展转型升级 - 内部考评从单项向多为基地共创共享转型升级 - 目标是成为全国数字后勤第一品牌和校园数字化服务第一品牌 [50] 其他重要但是可能被忽略的内容 - 公司回款受审批流程、手续影响，节奏拖慢，但整体回款风险未增加，回款不及预期影响公司利润 [49] - 学校信息化建设投资以自身预算为主，去年下半年到今年年初有部分增量，学校对信息化建设投入需求强烈，运营商有参与兴趣，国有银行投资谨慎，商业银行政策灵活 [47][48]

纪要涉及的行业或公司 国信证券 纪要提到的核心观点和论据 - **AI赋能资产配置框架优化** - **优化效果**：通过DiskTik的静态学习、动态纠偏及样本外推理应用，对2025年宏观数据、股债权重及股票风格进行外推，简单等权重打分胜率不到四成，AI赋能优化后胜率提高到六成以上，证明AI提高了资产配置精准度[2] - **优化方法**：将国信过去十年构建的资产配置框架优中选优浓缩为五个框架，结合短中长周期布局；用大模型学习，设置权重优化路径，结合历史数据和文本资料让模型学习确定资产配置权重，解决沟通成本问题；结合股债实际走势与宏观周期匹配，通过动态优化缩小权重分配与资产真实定价差距[2][21][25] - **短中长周期资产配置研究** - **短周期**：以3 - 5年为周期属性，决定资产特别是风险资产，涉及库存、信贷、美利址中等指标；国信团队的五个框架各有所长，结合价格指标可将经济周期分为四个阶段，界定资产配置意义；复盘发现经济复苏过热时成长、消费、顺周期传统板块亮眼，经济震荡磨底时低物质偏红利、公共事业板块表现好；截止今年年初经济处于震荡磨底向回暖复苏阶段[3][5][8] - **中周期**：周期为6 - 8年，最长不超过10年，衡量资产变化幅度；ERP指标受海外流动性和调仓影响，过去一年进行了优化改良，突破两个标准差后胜率和赔率偏高；可在股债、股票内部风格行业市值规模、中外A股和美股、债券中美利差及期限信用利差、大宗商品间进行比价，聚焦资产配置力度[3][11][13] - **长周期**：平均50年左右，如康波周期，对贵金属和科技进步带来的采量潮配置机会有指导意义；产业周期10年甚至更长期，科技技术初步成果时可赚取弹性[3][13] - **宏观模型关注点变化** - **信用指标**：20年之后，受供应链瓶颈、贸易摩擦、疫情、乌克兰危机等影响，企业增收不盈利，从货币信用模型开始关注企业信心指数；23年关注居民中长期贷款，24年以来关注海外流动性，美债利率融入ERP计算和货币金融模型，信用关注点推移到财政脉冲[17][18][19] - **市场挖掘**：不是宏观模型失效，而是市场挖掘宏观模型对资产配置的不同结构性因子，对流动性和信用指标要求逐渐走高[19] - **DeepSeek应用展示** - **资产配置模型权重确定**：通过一系列步骤，包括读取清洗数据、整理语料、输入底层数据、写指令、迭代训练等，实现DeepSeek与支配模型互动，最终给出五个模型的权重[38] - **宏观指标预测**：整理摄容历史数据和国信预测思路框架作为语料投喂给DeepSeek，学习后的AI预测2025年各月摄容规模及存量同比增速，一月份预测结果与现实数据相差无几[38] - **股价走势研判**：让DeepSeek在历史数据中挖掘短周期打分指标、宏观经济指标与股票价格或收益率的映射关系，对价值和成长两类风格股票在2025年的走势进行推演[38] 其他重要但是可能被忽略的内容 - **模型权重分配**：25年外推显示早期关注信贷股权周期，财政货币框架权重大幅提高，三次基数时五个框架比重相对均匀[30][31] - **周期连续性**：经济周期不再单纯按衰退 - 复苏 - 过热 - 支撑次序进行，可能在两个或三个周期反复横调，但改良版本的AI长周期能使周期韵律分配更均匀，减少噪声，对资产配置重要[32][33] - **优化效果对比**：用等权框架和优化后框架对五个资产模型打分，优化后在控制风险和增厚收益方面有更好表现，且进行了6个月左右动态调整学习[34] - **未来优化方向**：尝试用re模型进行更细致优化，输入文字结合意图分析、主题聚焦、细节增强，使其更干净整洁，便于模型理解信息和框架[35] - **2025年周期定位和资产配置建议**：2月底监测提示2025年周期定位在震荡和复苏间切换，资产中股票胜率较高，风格上成长稍好于价值[41]

纪要涉及的行业和公司 - **行业**：科技行业（涵盖半导体、消费电子、互联网、人工智能等细分领域）、汽车行业、光学行业 - **公司**：英伟达、Meta、腾讯、Palantir、小米、苹果、台积电、苏联国际、联想、圣羽光学、中兴国际 纪要提到的核心观点和论据 1. **AI 相关领域投资机会** - **核心观点**：AI 发展带动设备股、应用平台、企业级软件等板块受益，中国有望在更短时间重复美国历程，算力领域确定性高 [1][2] - **论据**：英伟达最高涨了十倍左右，Meta 凭借 30 亿用户通过 AI 转换实现较快收入增速，2B 企业 Palantir 涨幅达 1223%；过去两年美股四家 CSP 加苹果资本开支从 1600 亿美金涨到 3100 亿美金，预计 2025 年资本开支比 2023 年增长 77% [1][2][3] 2. **中美 AI 投资差异** - **核心观点**：中美在 AI 系统投资上有不同策略，中国硬件创新和软硬结合速度可能更快 [2][6] - **论据**：DXC 采用更机器性的开源策略，BPT 允许各类公司自由使用模型并部署在自己云数据中心；中国小米等硬件创新能力强，小米股价创历史新高 [6][2] 3. **公司业务发展与业绩表现** - **核心观点**：多家公司在不同业务领域有良好表现和发展前景 [14][17][20][24] - **论据**：苏联国际收入增速保持健康增长，四季度小数目中心利率上升；预计中国互联网业务有 99.99%的表现，推动公司业务和利润强劲增长；联想在 AI PC、服务器等硬件产品进展良好，全球 PC 销售领先优势扩大到 500%；圣羽光学在智能手机、汽车业务、DNA 运营设置等方面有看点，预计 2026 年业绩回归 45 亿元以上 [14][17][20][24][25] 4. **公司估值与投资建议** - **核心观点**：部分公司具有投资价值，给出目标价和市值预期 [19][23][26] - **论据**：小米目标市值 13000 亿人民币，老业务 2025 年利润 375 亿元，估值 9000 - 9500 亿人民币，汽车业务对应 2026 年估值 3500 - 4000 亿人民币；积极推荐受益于 AI 的标的；圣羽光学目前位置仍有配置价值，建议关注 [19][23][26] 其他重要但是可能被忽略的内容 1. BTC 可降低大模型推理服务器成本，国家企业带头在大模型各平台部署 [5] 2. DPC 服务下载后可部署，但目前相关企业较少，长期有软件企业发展空间 [8] 3. 全球科技硬件产业分布，美国在云机站、半导体设备等领域强，中国在消费电子品牌、电子元件、新能源领域强 [9] 4. 政策推动中资设计公司回流，提升 7 纳米产材利用率和定价能力 [14] 5. 联想小新 AI PC 产品内存普遍 32G，配备高端模型，有多种应用场景，但收入率需调剂 [20][21] 6. 圣羽光学在车载模组特别是巴达万项目的 ADAS 模组上可能有灵敏成长机位 [25]

纪要涉及的行业或者公司 未提及具体公司，主要涉及金融行业，聚焦于货币政策分析 纪要提到的核心观点和论据 - **核心观点** - 利用DeepSeek辅助判断货币政策取向，通过定性和定量分析，结合货币政策结构性解读，能更精准分析货币政策[1][5] - DeepSeek在文本理解和分析上有优势，但需结合人类经验和专业知识，半自动模式是较优选择[3][27][39] - DeepSeek的引入可提高货币政策分析效率，节省人力物力成本[22][38] - **论据** - **定性分析**：传统机器学习依赖关键词和特定情绪，DeepSeek能把握整体风格和用词微小变化，适合判断货币政策立场[2][3] - **定量分析**：半自动模型给定AI分析框架，结合历史文本判断当前文本并打分，效果较好；国信货币政策力度指数由五个价格指标和五个数量指标构成，经加权叠加形成[3][7][9] - **文本选择**：选择季度货币政策委员会例会文本分析，因其精炼、结构明确、时间频率固定，但内容凝练、细节少，后续会纳入其他政策文本[10][11] - **DeepSeek优势**：能对文本进行情感语义分析、倾向性分析和打分分析，将文字转成定量判断；学习情感分析可规避简单语音和文本情感测试的不准确性，以更低成本训练更多词条，给出更准确效果[17][23] - **不同模式效果**：全自动模式准确性尚可但有方向性误判，前瞻性有一定意义；辅助人工模式可减少重复性劳动，提高工作效率；半自动模式结合人类分析师框架和AI优势，是最优选择[27][37][39] 其他重要但是可能被忽略的内容 - **使用DeepSeek的准备工作**：包括介绍使用准备、货币政策分析框架，说明与DeepSeek沟通话术的重要性，以及定量分析中使用的国信货币政策力度指数的背景、原理和构成[2][6][7] - **参数设置**：使用API接口调用DeepSeek时，Model参数选择V3模型兼顾质量和效率，Temperature参数设定为0.3使输出稳定结论，top b参数影响回答多样性[18][19][20] - **案例分析**：以2025年一季度例会为例，DeepSeek判断总体基调更宽松，政策工具和战略量及与前表述相差不大，利率管理更宽松，外汇市场量差不大；全自动模式下结果与真实货币政策力度指数大体方向一致，但有短期背离；半自动模式可让AI连续记忆学习，构建函数对应式结合政策文本和指数[21][29][33]

文章核心观点 中国云厂商寄希望于「AI+云」模式改变行业格局，虽营收增长但面临挑战，2025年受DeepSeek影响有新变化和趋势，竞争聚焦规模效应和AI infra能力，是一场长跑 [3][20] 分组1：「DeepSeek效应」的AB面 - DeepSeek带动传统行业和中小企业咨询热，云厂商被其流量送上风口 [4] - DeepSeek推理算力需求外溢，带动大模型云端调用需求，云厂商可推服务拉动营收，适配产品迭代和交叉售卖，自研芯片有消纳入口 [6] - DeepSeek和阿里通义推动大模型开源开放，2024年年中至12月中国公有云大模型调用量从日均963亿Tokens飙升至9522亿Tokens，2025年实现飞跃式增长 [7] - DeepSeek引发MaaS商业模式讨论和价格战，引发市场对云厂商「亏损」担忧 [9] - DeepSeek冲击大厂模型定价模式，倒逼云厂商MaaS服务走向差异化 [10] - DeepSeek是云厂商试金石，一季度B端大模型存在「泡沫」 [11] 分组2：对「AI云」的两种态度 - 云厂商对「AI云」理解分野，「AI+云」做AI生意，「云+AI」做算力生意 [13] - 华为云是典型「云+AI」，聚焦「算力底座」，发布CloudMatrix 384超节点 [13][14] - 腾讯云和百度智能云崇尚「AI+云」，转变角色，打造AI原生云产品 [17] - 阿里云两者都要，未来三年投入超3800亿元建设云和AI硬件基础设施，构建「开源模型+云服务」闭环，优化PaaS层技术产品 [17] 分组3：后DeepSeek时代，中国云厂商开卷两大能力 - 云厂商核心竞争力是「产品+服务+资源」，后DeepSeek时代比拼更强规模效应和AI infra能力 [18] - 腾讯云、阿里云等互联网云厂商有AI初创公司客户和应用场景，可提升资源利用率，摊薄成本 [18] - AI Agent成趋势，各大云厂商拥抱MCP，火山引擎推Data Agent，阿里云预告AI Agent Store业务愿景 [20] - 云厂商发力AI infra，互联网云积累能力，头部云厂商与AI infra企业合作 [20]

文章核心观点 韩国个人信息保护委员会加强对进军韩国市场的中国企业个人信息保护措施监管，多数企业修改相关政策，仅DeepSeek未采取措施 [2][3] 分组1：已修改政策企业情况 - 阿里巴巴6日修改全球速卖通用户协议中韩国用户个人信息使用条款部分内容，细化保护措施并公开政策负责人和联系电话，修改重在详细解释条款以便韩用户理解，反映韩个人信息委员会大部分纠正要求 [2] - 比亚迪本月初更改用户个人信息处理方针，新增“个人信息安全措施”和“信息共享情况”等内容 [2] - 跨境电商平台Temu和扫地机器人品牌“石头科技”分别于本月4日和上月完成修改韩国用户个人信息保护方针 [2] 分组2：未修改政策企业情况 - DeepSeek因过度收集用户信息被暂停在韩下载服务，仍未采取纠正措施，虽发来涉争议的个人信息政策相关资料，但尚未完成整改 [2][3]

文章核心观点 凌华峰思考如何通过AI技术解决连锁行业实际问题，与深信服合作借助AICP算力平台部署DeepSeek，为多分支连锁行业用户落实四大场景实践效果，实现业务价值 [1][2][12] 连锁行业面临的挑战 - 转型方案难规划，效果和成本难兼顾 [1] - IT基础设施庞大、分支设备多、建设复杂 [1] - 门店分散，管理难度大、运维效率低 [1] - 数据治理、创新应用难度高 [1] 凌华峰与深信服的合作 - 基于技术能力转化为用户业务价值的共识合作 [2] - 通过深信服AICP算力平台部署DeepSeek等大模型并完成异构部署 [2] - 相比Ollama方案部署DeepSeek，AICP算力平台在多实例、并发推理场景中可实现5 - 10倍性能提升 [2] 四大场景实践效果 企业智慧库 - 运用AI技术整合连锁峰品牌知识资产信息构建「AI知识库」 [6] - 融合生成式AI，自动创建知识材料，结合NLP实时解析知识并解答 [6] - 有服务知识库、覆盖75%常见问题场景的智能排障指南、问答机器人 [6] - 多级优化技术优化推理并发性能，提升AI知识库并发 [6] 智能解决方案 - 部署DeepSeek，大模型实时调取用户业务信息结合行业知识图谱生成解决方案建议 [8] - 以门店网络稳定性差影响收银系统为例，提供详细可落地方案及效果判断 [8] - 深信服AICP算力平台保障算力和性能，让方案更高效传递，服务及时抵达 [8] 智能监督体系 - 将DeepSeek与连锁峰品牌内部平台深度融合打造智能监督体系 [10] - 针对业务流程进度识别风险点，对违规行为预警提醒 [10] - 检查采购、审批流程错误，提醒施工、运维违规操作 [10] 故障预测平台 - 部署DeepSeek，将预测系统与设备监控系统集成打造故障预测平台 [12] - 分析设备运行数据和故障历史记录实现设备故障预测 [12] - 预测到故障风险时提前安排维修人员上门，保障门店运营提升效率 [12] 深信服的目标 - 坚持创新，基于一朵云打造AICP算力平台，提供丰富能力和适配承载方案 [14] - 让运用先进技术数字化升级的用户将创新能力应用到实际业务创造价值 [14]

文章核心观点 济南水务集团完成国产大模型DeepSeek - R1本地化部署并启动数字员工上线计划，推动水务服务智能化精准化，迈向“智慧水务”新阶段 [1] 技术升级情况 - 完成国产大模型DeepSeek - R1本地化部署，融入智慧水务系统架构，形成“技术支撑 + 场景应用”双轮驱动模式 [1] - 全面开展知识生态构建，整合供水行业基础数据，构建水务领域专属知识图谱 [1] 创新活动举措 - 组织“青年职工技能比武—AI人工智能应用大赛”，促进AI与全业务链条融合 [2] - 鼓励青年职工探索AI在多方面创新应用，培养AI技术应用能力，储备数字化转型人才 [2] - 挖掘创新解决方案，搭建跨部门协作平台，增强企业凝聚力和创新力 [2] 数字员工规划 - 基于DeepSeek - R1大模型的数字员工将于2025年第二季度登陆智慧水务体系 [3] - 济南水务微网厅将上线服务AI助手，实现全流程知识覆盖，预计减少人工客服重复咨询工作量60%以上 [3] - 服务AI助手具备多模态交互能力，推动服务从“被动响应”向“主动预判”转型 [3] - 服务AI助手能构建百万级用户画像标签体系，实现个性化服务，提升用户体验 [3] 未来发展方向 - 以技术升级为契机，持续深化人工智能与智慧水务融合应用，提供优质高效智能服务 [3]

文章核心观点 OpenAI CEO山姆·奥特曼称DeepSeek未影响GPT增长且将推更好开源模型 [1] 相关总结 OpenAI方面 - OpenAI CEO山姆·奥特曼表示将推出更好的开源模型 [1] 行业竞争情况 - OpenAI CEO山姆·奥特曼称DeepSeek的出现并未影响GPT的增长 [1]