公司股东结构 - 截至2026年1月30日，朗新科技的股东总户数为45,264户 [1]

公司对AI趋势的看法与战略定位 - 公司密切关注AI应用的最新动态 并认为从长期趋势上看 AI能帮助人类从繁琐、重复性工作中解放部分精力已是趋势 [1] 公司在政企行业的AI产品与能力 - 在政企行业 公司已推出AI平台“女娲GPT” 该平台具备智能问答、智能问数、智能审核、AI业务流、MCP和智能编排等能力 [1] - 为保障在政企严谨场景中的安全应用 公司AI团队将持续结合本体技术、多智能体协同技术 以实现更高自动化、更安全、概念更统一的AI应用 [1] 公司AI业务的目标与价值主张 - 公司致力于通过其AI平台为政企客户逐渐赋能 以提升客户的业务效率 [1]

核心观点 报告认为，2026年2月，全球市场需关注海外新因子对A股市场的再平衡影响[1] 国际市场方面，美债利率下行空间有限，美股需谨慎关注财报指引，日股上行空间有限，黄金趋势仍在但波动加大，油价短期或有反弹但中长期供过于求[2] 国内市场方面，A股市场或进入轮动巩固期，宽基指数预计维持震荡，结构上建议关注存储芯片、AI应用、机器人、商业航天等产业趋势板块，以及估值合理的化工和低位基建相关商品[2] 国际市场 - **美国经济数据**：12月非农就业和失业率变化不大，劳动力参与率为62.4%，环比小幅回落0.1%[6] 12月CPI同比2.7%，核心CPI同比2.6%，低于预期的2.7%，核心商品CPI环比增速为0%，前值为0.2%[6] - **美国货币政策**：1月FOMC会议维持政策利率在3.5%至3.75%不变[11] 特朗普提名立场偏鹰的沃什担任美联储主席，其政策倾向可能是“降息+缩表+监管改革”，这可能有利于大型银行[2][13] - **地缘政治**：特朗普针对格陵兰岛的关税威胁暴露了欧洲内部分裂[14] 美国在伊朗的动作短期可能对油价形成干扰[2][14] - **日本市场**：日本首相高市早苗为2月8日的大选宣布减税增支计划，引发市场对财政可持续性的担忧，导致日债遭抛售[15] 美日利差和日元汇率走势分化加剧，日本当局干预汇率的意愿抬升，预计日元很难再有大幅贬值空间，日股短期向上空间有限[24] - **美债展望**：美债利率向下空间有限，短端利率在窄幅震荡后可能反弹，10年期等长端利率在日债风波缓和后可能回落并进入新的震荡阶段[2][24] - **美股展望**：2月需重点关注美股财报指引，纳斯达克指数呈现高位滞涨特征，需警惕如微软等公司资本开支与业绩回报不匹配引发的ROI担忧，而如Meta等公司若显示AI投入提升生产率则可能提振市场[2][24] 在降息预期不强的背景下，中小盘指数机会不多，对美股整体需维持谨慎[2][24] - **黄金展望**：金价仍处于日线级别主升浪，但月末波动加大，后续需关注美日对日元汇率的干预（日本干预可能抛售美债，影响美元信用并推升金价）以及地缘局势[2][29] 全球央行2025年净购金规模同比有所回落，可能影响中长期价格支撑[29] - **原油展望**：伊朗局势推动油价反弹，原油相关标的短期可能有表现[2][29] 但中长期市场供过于求格局将持续，IEA预测2026年全球原油供应日均将增长250万桶至1.087亿桶[29] 若伊朗局势缓和，油价可能再度趋弱[2][29] 国内市场 - **宏观经济**：2025年全年GDP为140万亿元，同比增长5%[31] 12月出口强劲，但固定资产投资和社零走弱[31] 1月因春节错位，经济数据对市场影响可能不直接，需更多关注上市公司业绩预告[2][31] - **金融数据**：2025年12月M2同比增速回升至8.5%，M1同比增速降至3.8%，M1与M2增速裂口收窄，资金活跃度较前期有所下降[33] 新增社融约2.21万亿元，同比少增约0.65万亿元[33] - **A股市场表现**：1月A股市场呈现再平衡特征，有色金属、石油石化、基础化工、建筑材料等传统价值板块表现靠前，电子、计算机等科技板块维持相对强势，消费板块偏弱[2][35] 风格再平衡的原因包括国际局势推升能源价格、化工等行业进入落后产能清退阶段，以及监管遏制题材炒作导致热门赛道降温[35] - **相关板块估值**：截至1月30日，基础化工、石油石化的十年PE估值分位分别为72.2%、66.4%[36] - **A股市场展望**：2月A股市场或进入年前的轮动巩固期，交易活跃度可能降低，M1与M2增速裂口与两融余额走势分化显示资金活跃度下降，但存量资金或仍充裕，预计宽基指数维持震荡[2][42] - **A股结构建议**：存储芯片、AI应用、机器人、商业航天等板块的产业趋势仍在，建议保持关注，年前博弈波段机会为主[2][42] 化工相关板块建议关注估值仍位于合理区间的标的[2][42] 商品方面，关注两会预期可能带动的基建相关板块，部分相关商品价格处于低位，可能有阶段性机会[2][42] - **港股展望**：恒生科技下游需求还有待企稳，向上逻辑不坚实，建议以观望为主[2][42]

文章核心观点 - 欧洲人工智能相关股票价格出现大幅下跌 此次下跌主要受到美国科技公司英伟达和甲骨文相关市场担忧情绪的影响 [1] 市场表现 - 道琼斯欧洲人工智能股票指数出现暴跌 [1] 影响因素 - 市场对英伟达公司存在相关担忧 [1] - 市场对甲骨文公司存在相关担忧 [1]

公司融资计划 - 甲骨文计划于2026年筹集450亿至500亿美元资金，用于建设更多云基础设施能力 [2][6] - 融资将采用股权和债务组合方式，凸显其人工智能驱动的扩张规模 [2][6] - 约一半资金（约225亿至250亿美元）将来自股权挂钩证券和普通股，其中包括强制可转换优先证券和一项高达200亿美元的新市价发行计划 [2][6] - 其余资金将通过计划于2026年初发行的高级无担保债券筹集 [2][7] 市场反应与法律纠纷 - 融资计划公布后，甲骨文股价在盘前交易中下跌4.7% [2][6] - 债券持有人在1月份起诉甲骨文公司，指控其隐瞒了大量额外借贷的需求 [2][7] - 公司的信用违约掉期成本在12月份飙升至五年新高 [2][7] - 截至新闻发布时，甲骨文公司股价今年累计下跌15.5% [3][8]

苹果公司2026财年第一季度财报核心表现 - 公司多项核心财务指标创下历史新高[5] - 服务业务全球收入首次突破300亿美元大关，达到300.13亿美元，同比增长约14%，连续多个季度创下历史新高[5] - 大中华区营收达到255.3亿美元，依靠iPhone17的需求拉动飙升38%，营收占比达17.7%，对全球总营收增长贡献率位居第一[6] - 大中华区实现了有史以来最高的升级用户数量记录，从其他平台转投过来的用户也出现了两位数增长[6] 服务业务的财务特征与驱动因素 - 服务业务毛利率高达惊人的77%左右，远高于公司46%的整体毛利率[9] - 服务收入的强劲增长根植于苹果庞大的活跃设备安装量，公司近期已披露超过25亿台[9] - 大中华区市场的快速增长直接扩充了苹果生态的活跃用户池，为服务收入的持续攀升提供了最直接的动力[9] “苹果税”的盈利贡献与区域差异 - 基于2024财年数据估算，“苹果税”在大中华区总营收中的占比为10%，高于美国的8.8%和欧洲的4.6%[12] - 按比例推算，2025年大中华区“苹果税”收入高达500亿元人民币左右，以77%的毛利率推算，年毛利约385亿元人民币[12] - 中国区App Store的佣金对苹果公司贡献了极其丰厚的利润，在市场上被俗称为“苹果税”[9] 全球监管环境与苹果的应对策略 - 2024年以来，全球多地掀起了对抗“苹果税”的浪潮，美国、欧盟、澳大利亚、日韩等地通过立法或司法判决迫使苹果做出改变，如开放第三方支付并免收或降低佣金[15] - 苹果曾以“系统安全”与“用户隐私”为由强制采用IAP，但2025年澳大利亚监管机构的判决明确指出，没有证据表明苹果的支付方式比其他支付更安全[16] - 2025年11月，苹果推出“App Store Mini App Partner Program”，参与计划的开发者享受15%的收益抽成减免，但该举措小型、定向，并未实质性触及主流App的30%抽成比例或开放第三方支付[16][18] 中国市场的“苹果税”政策现状 - 在全球监管“降税潮”对比下，“苹果税”在中国表现得如同“铁板一块”，抽佣水平维持在最高档，且在开放支付、调降费率等关键环节没有松动迹象[15][16] - 中国市场上的App Store维持着全球最高抽成：开发者需支付高达30%的标准佣金（年收入100万美元以下的中小开发者享受15%的优惠费率），并被严格禁止使用第三方支付或引导用户至外部网页完成交易[19] - 苹果在2024年11月发布的报告中宣称中国区实际平均佣金比例“不到5%”，但多位应用开发者指出该结论具有显著误导性，对于依赖虚拟商品变现的开发者，30%的费率仍是普遍标准[18] 中国消费者与监管层面的动态 - 2025年10月20日，中国55名消费者向市监总局举报苹果公司，指控其具有市场支配地位，存在限定交易、搭售和不公平高价行为[23][24] - 消费者提出了三项改革诉求：开放第三方支付渠道且免佣金、开放苹果App Store以外的iOS应用获取渠道且免佣金、降低中国“苹果税”且必须低于全球其他国家和地区最优惠之比例[25] - 2024年，上海法院已在相关判决中认定苹果在中国iOS应用分发市场“具有市场支配地位”，为后续反垄断诉讼铺平了法理道路[21][27] - 2025年初，中国市场监管总局对苹果App Store反竞争行为启动调查的传闻虽未获官方正式公告，但结合全球监管浪潮，中国市场已不再是监管孤岛[27] “苹果税”对产业的影响 - 以直播打赏或游戏充值为例，用户一笔100元的消费，经苹果IAP系统后被立即扣除30元，最终落入内容创作者或开发公司账户的往往已不足50元[19] - 对于研发成本高的数字内容产业，如此单向的高额抽佣足以吞噬绝大多数利润空间，扼杀创新试错的可能[19] - 反垄断律师指出，苹果在全球主要市场均因监管压力下调税率并开放支付，唯独在中国维持最高税率，这实质是一种“歧视性定价”，变相增加了中国数字企业的全球运营成本，损害了整个产业的国际竞争力[25]

公司股价与交易表现 - 开普云股价今日跌停，成交额达8.61亿元，换手率为6.03% [1] - 盘后龙虎榜数据显示，沪股通专用席位买入4263.05万元并卖出2239.37万元 [1] - 有三家机构专用席位净卖出2.44亿元 [1]

公司大模型接入与应用策略 - 公司目前接入的大模型包括自研的天幕大模型以及各种国内AI大模型 [1] - 公司根据不同模型在2D/3D/真人的图片/视频生成等不同应用场景下的性能表现，选择各个垂直领域最优质的模型配置给用户使用 [1] 公司技术与成本优势 - 基于公司自研天幕大模型的算力成本优势，以及公司大量使用第三方大模型带来的议价能力，公司能够在实现性能最优的同时保证产品的盈利能力 [1] 公司未来产品规划 - 未来上线海外版本时，公司会同步提供海外各种优秀模型 [1] - 此举旨在为用户提供与时俱进的底层技术能力，确保用户最优创作效果和体验 [1]

行业技术挑战 - AI漫剧生产领域面临剧本创作准确度与效率、资产生成耗时、创作流程工具碎片化三大技术难点 [1] - 通用大语言模型难以充分理解垂直场景内容并保证剧本连贯性 [1] - 传统创作流程中美术、分镜、资产管理等环节使用不同且不兼容的工具，导致协作效率低 [1] 公司解决方案与成效 - 公司开发了基于垂直领域知识的AIAgent，以辅助编剧提升创作效率，特别是在剧本的结构化拆分方面 [1] - 通过AI自动提取道具并生成基础版提示词，资产生产效率提升50% [1] - 公司提供一站式资产管理和协作方案，帮助各环节流畅对接以提升创作效率 [1] - 通过AI技术介入分镜拆解，可大幅提升传统依赖大量人工、效率低下的分镜制作效率 [1]

上海市“十五五”产业体系发展规划与委员建言 - 上海市政协十四届四次会议收到提案488件，其中涉及经济建设的提案有230件，接近半数 [1] 三大先导产业发展现状与建议 - 2025年上海三大先导产业（集成电路、生物医药、人工智能）制造业产值同比增长9.6% [4] - 其中集成电路制造业产值增长15.1%，人工智能制造业产值增长13.6% [4] - 建议将先导产业优势传导至上下游并带动传统产业转型升级，例如用AI大模型为金融、物流、制造、文创等行业赋能 [3] - 生物医药产业需聚焦创新药械及国际市场拓展，鼓励有志于成为全球性生物医药企业的中国公司在上海聚集，并通过“造船出海”模式将产品卖向全球 [5] - 激发产业活力需金融与资本支持，包括政府引导型、产业引导型、民间资本以及资本市场上市和并购等完整生态链条 [3] - 产业属于资本与人才密集型，上海应发挥人才高地优势，面向世界招揽最优秀的科技创业人才，尤其是AI等领域杰出人才 [3][4] “2+3+6+6”现代化产业体系构建 - 上海“十五五”规划建议构建“2+3+6+6”现代化产业体系，包括推动传统产业数智化、绿色化转型，加快发展三大先导产业，着力打造六大新兴支柱产业集群，聚焦未来制造、未来信息、未来材料、未来能源、未来空间、未来健康等六大重点领域 [4] - 构建现代化产业体系需分层次推进：成熟赛道加快发展壮大、成长性赛道抓紧培育、前沿赛道精准识别加快布局 [6] - 加强金融支持，例如通过设立未来产业基金提供全周期的多元融资服务 [6] - 抓住长三角国际科创中心战略机遇，通过区域协同（如浦东引领、G60、沪宁科创带）打造未来产业集聚区 [6] AI、大数据与区块链产业发展 - AI产业高速发展，体现在语料数据成熟度提升，高质量行业分类数据集不断落地，以及多家GPU企业获资本市场认可并成功上市 [7] - 上海发布《关于人工智能“模塑申城”的实施方案》，聚焦“5+6”关键领域和重点行业推进垂类大模型应用 [7] - 建议行业主管部门或行业协会牵头建立类似英伟达CUDA的通用并行计算架构标准，统一GPU等芯片的软件开发和系统编程标准 [7][8] - 区块链技术可通过数字身份存证和隐私计算确保数据安全，解决AI数据使用中的隐私与合规风险，并通过数字指纹确权与智能合约建立透明可追溯的使用规则与权益分配 [8] - 相关产业机会包括：区块链+隐私计算的数据加工服务、通证化数据交易平台、合规审计工具，以及AI音乐+区块链等应用场景以推动数据要素市场创新 [8]