财务表现 - 25Q1营业收入3.64亿元，同比增长1.84% [1] - 25Q1归母净利润-1.02亿元，同比亏损收窄32.14%，扣非后净利润-1.08亿元，同比亏损收窄30.41% [1] - 25Q1毛利率55.73%，同比降低4.76个百分点 [1] - 25Q1三费总和3.57亿元，同比降低4.8%，其中销售费用1.73亿元（同比降4.27%）、研发费用1.33亿元（同比降5.39%）、管理费用0.51亿元（同比降5.95%） [2] 战略与业务进展 - 2024年起优化组织流程并加强回款考核，实现费用控制与资金回笼加速 [2] - 推出风云卫AI安全能力平台，整合多模型与知识库，覆盖安全运营、攻防对抗等场景，推动网络安全智能化 [2] - 发布AI-Scan大模型风险评估产品，覆盖AI全生命周期安全防护技术，包括软件供应链风险管控与数据安全防护 [2] 行业机遇 - 受益于DeepSeek、Qwen3等开源模型推动Agent技术加速落地 [3] - AI+安全领域布局深化，有望抓住Agent应用景气度提升的机遇 [2][3] 盈利预测调整 - 下调25-27年营收预测至25.83/27.92/31.48亿元（原25年预测36.04亿元） [4] - 调整25-27年归母净利润预测至0.07/0.64/1.16亿元（原25年预测3.82亿元） [4] - 维持"买入"评级，基于网安需求恢复与Agent落地潜力 [4]

报告公司投资评级 - 维持“买入”评级 [4][6] 报告的核心观点 - 2024年公司积极实践创新，业绩稳健增长，2025年一季度营收增长但归母净利润和扣非归母净利润仍亏损不过有所收窄 [2] - 中国大陆地区营收增速放缓，中国台湾地区运营效率提升，AI业务营收和净利润同比大幅增长，2025年一季度非中国大陆地区营收增速下滑受汇率影响 [2] - 2024年公司持续加大研发投入，赋能AI Agent应用，完成主流国产化软硬件适配，融合通用大模型能力发展应用，自主训练行业大模型并推出AI一体机 [3] - 公司是领先的数据和智能方案提供商，未来成长空间广阔，预测2025 - 2027年营收和归母净利润增长，维持“买入”评级 [4] 根据相关目录分别进行总结 经营业绩 - 2024年营业收入23.31亿元，同比增长4.62%；归母净利润1.56亿元，同比增长3.59%；扣非归母净利润1.38亿元，同比增长13.18% [2] - 2025年第一季度营业收入4.23亿元，同比增长4.33%；归母净利润 - 833.31万元，扣非归母净利润 - 951.55万元，亏损收窄 [2] 分区域营收 - 2024年中国大陆地区营业收入11.77亿元，同比增长1.92%；非中国大陆地区营业收入11.54亿元，同比增长7.53%，中国台湾地区AI业务营收同比增长135.07%，净利润同比增长57.54% [2] - 2025年第一季度中国大陆地区营业收入1.75亿元，同比增长6.46%；非中国大陆地区营业收入2.49亿元，同比增长2.87%，剔除汇率因素增速为7.08% [2] 研发投入 - 2024年加大鼎捷雅典娜数智原生底座研发投入，实现多端、多模态交互与跨平台使用，推出鼎捷多模态大模型及Agent开发及运行平台，升级功能模块，完成主流国产化软硬件适配 [3] - 基于鼎捷雅典娜底座融合通用大模型能力发展AI Agent应用，自主训练鼎捷行业大模型，推出AI一体机 [3] 盈利预测 - 预测2025 - 2027年营业收入为25.92、28.55、31.14亿元，归母净利润为2.01、2.42、2.80亿元，EPS为0.74、0.89、1.03元/股，对应的PE为49.20、40.96、35.33倍 [4][7]

报告公司投资评级 - 维持“买入”评级 [4][6] 报告的核心观点 - 2024年公司积极实践创新，业绩稳健增长，2025年一季度营收增长但归母净利润和扣非归母净利润仍亏损不过有所收窄 [2] - 中国大陆地区营收增速放缓，中国台湾地区运营效率提升，AI业务营收和净利润同比大幅增长，2025年一季度非中国大陆地区营收增速下滑受汇率影响 [2] - 2024年公司持续加大研发投入，赋能AI Agent应用，完成主流国产化软硬件适配，发展多种AI应用并推出AI一体机 [3] - 公司是领先的数据和智能方案提供商，未来成长空间广阔，预测2025 - 2027年营收和归母净利润增长，维持“买入”评级 [4] 各部分总结 经营业绩 - 2024年实现营业收入23.31亿元，同比增长4.62%；归母净利润1.56亿元，同比增长3.59%；扣非归母净利润1.38亿元，同比增长13.18% [2] - 2025年第一季度实现营业收入4.23亿元，同比增长4.33%；归母净利润 - 833.31万元，扣非归母净利润 - 951.55万元，亏损收窄 [2] 区域营收 - 2024年中国大陆地区营业收入11.77亿元，同比增长1.92%；非中国大陆地区营业收入11.54亿元，同比增长7.53%，中国台湾地区AI业务营收同比增长135.07%，净利润同比增长57.54% [2] - 2025年第一季度中国大陆地区营业收入1.75亿元，同比增长6.46%；非中国大陆地区营业收入2.49亿元，同比增长2.87%，剔除汇率因素增速为7.08% [2] 研发投入 - 2024年加大鼎捷雅典娜数智原生底座研发投入，实现多端、多模态交互与跨平台使用，推出鼎捷多模态大模型及Agent开发及运行平台，升级功能模块，完成主流国产化软硬件适配 [3] - 基于鼎捷雅典娜底座融合通用大模型能力发展AI Agent应用，自主训练鼎捷行业大模型，推出AI一体机 [3] 盈利预测 - 预测2025 - 2027年营业收入为25.92、28.55、31.14亿元，归母净利润为2.01、2.42、2.80亿元，EPS为0.74、0.89、1.03元/股，对应的PE为49.20、40.96、35.33倍 [4][7] 财务数据 - 资产负债表、利润表、现金流量表等展示了2023 - 2027E年公司的各项财务指标，包括流动资产、现金、应收账款、营业收入、营业成本等 [8] - 主要财务比率涵盖成长能力、获利能力、偿债能力、营运能力等方面，如营业收入增长率、毛利率、净利率、资产负债率等 [8]

中美AI叙事差异 - 中国AI叙事聚焦于DS开源带来的LLM平权及小模型端侧、边缘侧应用落地 呈现全面开花态势 算力需求以H20和国产Asic为主 大厂持续加大数据中心投入 [1] - 北美AI叙事坚持通往AGI的技术路线 持续推出多模态高阶模型和万亿参数大模型 高端NV显卡供不应求 [2][3] 算力需求分化 - 中国场景下 H20和910c芯片可满足LLM chatbot及端侧AI推理需求 异构芯片如fpga+risc-v也能支持简单AI端侧推理 [4] - 北美高端NV芯片在以下场景不可替代： - GPT-4o类文生图及多模态应用 需高显存+大带宽 单次交互可能消耗500 TFlops [5][6][8] - 千亿/万亿参数大模型训练 NV高阶芯片的互联优势显著 [7] - AI医疗生物科技等科学计算 如AlphaFold3预测分子相互作用 手术机器人需超低延时 [7] - 高阶Agent应用 需支持高并发(如AI游戏数百万NPC交互)、超长上下文记忆(数万token)、多模态处理 [8] 商业化落地差异 - 中国AI应用商业化更快 如会议纪要AI月赚数千万 腾讯接入DS模型获得2000万DAU 成本效益显著 [3][8] - 北美CSP仍在探索多模态等高阶应用 成果周期较长 但若GPT-4o等突破性应用出现 将引发高端NV卡抢购潮 [9][10] 技术变量 - DS的AI infra能力是核心变数 若V4版本实现多模态且低耗能 可能颠覆NV高端芯片逻辑 [7][10] - 视频类企业(如字节跳动)对高端NV卡需求更强 因AI视频生成需500+TFlops和48G显存 [6]

全球AI重要趋势 - 开发Agent简单但做好难，底层模型、框架、工具生态正在成熟，OpenAI、Anthropic等公司提供了模型API，调用浏览器、文件、搜索等组件已经有开源标准 [5] - Anthropic推出的Model Context Protocol（MCP）正在被更多公司接纳，规范了Agent如何与外部工具对接，OpenAI也已加入 [5] - 大模型自身局限：幻觉严重、逻辑跳跃、长文本处理能力不足、模型训练数据不够新鲜等，仍需要RAG（检索增强生成）等技术兜底 [7] - 系统设计难：难以精确引导模型行为，执行复杂任务容易陷入死循环；任务链越长，误差累积越多 [7] - 持续测试模型如何使用工具，观察模型犯的错误，然后不断迭代改进 [7] Agent开发与模型优化 - OpenAI的Deep Research用强化学习的方式在o3的基础训练一个新模型，让它具备搜索的能力，而不是调用外部的工具、增加提示词或者编排任务 [8] - 目前大多数Agent产品都是工作流（Workflows）产品，它在垂直场景有价值，但要实现重大突破，必须重新设计模型 [8] - 基础模型迭代仍是Agent性能提升的重要影响因素，基础模型迭代的速度持续放缓，一方面来自于预训练Scaling Laws边际效应递减 [9] - 大模型的发展，会推动垂直头部应用厂商升级，而非颠覆垂直应用的市场格局 [9] - 与互联网与移动互联网时期一样，大模型推动的智能应用时代，正在从通用技术的发展向应用能力提升过渡 [9] 大模型成为流量入口 - OpenAI CEO山姆·阿尔特曼设想了一个OpenAI成为互联网世界入口的未来：用户用OpenAI账户，能带着使用额度、定制模型等，自由使用任何集成了OpenAI模型API的第三方服务 [10] - Adobe Analytics分析了美国电商零售网站超万亿次访问后发现：近四成人正在使用大模型辅助购物，过半人计划今年这么做 [11] - 许多电商或本地生活应用的核心收入都是站内的推荐广告，如果访问这些网站的是AI，而不是人，这些广告系统还能起效吗 [11] - 沃尔玛美国业务的首席技术官哈里·瓦苏德夫提出应对策略：开发自己的Agent与其他的Agent互动，推荐产品或提供更多商品信息 [11] 算力投资与英伟达 - 3月，算力投资的分歧持续，英伟达股价持续波动：月初10天下降13%，随后反弹，然后又跌了下来 [12] - 参数更小的模型性能提升，Google开源的270亿参数模型Gemma 3模型，在Chatbot Arena上得分超过老版DeepSeek-V3 [12] - 2024年9月以来，大模型应用带来的流量每两个月翻一番；去年末两个月，这类流量同比增长1200% [13] - 英伟达CEO黄仁勋讲了关于推理的新故事：能够推理的AI，将问题一步步分解，可能以几种不同的方式接近并选择最佳答案，生成的Token数量轻松达到百倍以上 [16] - 2026年将推出的Vera Rubin架构芯片，会在B系列基础上再次大幅提升——消耗相同的电，可以生成更多Token [16] 投融资风向 - 3月宣布的大额并购交易超过前三月总和，6起金额超过1亿美元的交易公开，另有多起仍在谈判中 [19] - 英伟达3.2亿美元收购合成数据公司Gretel、正在洽谈数亿美元收购阿里前副总裁贾扬清创办的AI推理服务公司Lepton AI [19] - 3月，融资超过5000万美元的AI公司达31家，比上月增加8家 [21] - 基础模型方向，头部公司融资惊人：OpenAI又融资400亿美元，累计融资额达到586亿美元，最新估值超过3000亿美元；Anthropic又融资35亿美元，累计融资额达到180亿美元，估值达到615亿美元 [21] - 人形机器人创业公司迎来融资高潮，单月出现7笔大额融资，创近年新高 [21] 大模型内部机制研究 - Anthropic发布两篇论文，尝试用"AI显微镜"技术追踪模型内部运作机制，研究自研的大模型Claude如何识别指令、组织语言、执行推理 [22] - Claude具备多语言能力，依赖一个共享的跨语言抽象机制，在不同语言中提问"小的反义词"时，Claude激活的是相同的"小"与"相反"概念 [24] - Claude在写诗时并非逐字生成到末尾才凑韵，而是提前规划，具备语言规划能力和灵活性，能够根据目标调整生成策略 [24] - Claude并非靠死记硬背或模拟标准算法，而是用并行路径完成计算：一条估算总和，另一条精确确定末位数字，最终合成答案 [24] - 大语言模型天生会有"幻觉"，即使不知道答案也必须输出下一个词，Claude训练中学会在不确定准确答案时默认拒答 [24]