报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 报告对多个行业和品种进行分析，给出投资建议，如股指期货关注均线支撑止盈或备兑，国债期货关注税期资金面债市或反弹，黑色短期震荡观望或期现正套等[12][13][16]。 根据相关目录分别总结 宏观资讯 - 国务院常务会议研究做强国内大循环政策及规范新能源汽车产业竞争秩序[8] - 第三届中国国际供应链促进博览会开幕，强调保障全球产业链供应链稳定[8] - 英伟达黄仁勋称中国开源AI推动全球进步，AI下一波浪潮是机器人系统[8] - 7月1 - 13日全国乘用车零售和新能源零售数据及渗透率情况[9] - 特朗普谈及鲍威尔及贸易协议、关税等相关情况[9] - 美国6月PPI环比持平，同比上升2.3% [9] - 美联储褐皮书显示经济活动略有增加，前景中性至略微悲观[10] - 美国对巴西启动301调查[10] 宏观金融 股指期货 - 策略为关注均线支撑，考虑逐步止盈或采取备兑策略[12] - 科技类题材股票冲高回落，宽基指数回升，市场或有阶段性利多兑现止盈需求[12] 国债期货 - 策略为关注税期资金面，债市或反弹[13] - 逆回购加码呵护税期资金面，上半年GDP 5.3%，经济走势外贸带动工业增加值回升，债市或修正定价[13] 黑色 螺矿 - 市场波动因二季度经济数据好，市场认为无需刺激政策致黑色市场弱势[15] - 后期宏观政策预期转暖但以稳为主，供需下游需求季节性转弱，供应端钢厂利润有差异，铁水产量或维持高位[15] - 估值上原料成本上升，钢材盘面估值有望提升，短期震荡，建议观望或期现正套[15][16] 煤焦 - 短期受政策预期影响上涨反弹，中期受粗钢减产及宏观政策影响期价维持弱势[16] - 钢厂高炉复产基本到位，铁水或见顶回落，焦煤供给宽松，焦炭供需基本平衡[16] 铁合金 - 7月双硅供应缺口缩窄，盘面给套利利润，主产区开工有增量预期，供需结构转弱，成本端硅铁维稳锰硅承压，建议持有双硅空单[17] 纯碱玻璃 - 纯碱玻璃震荡偏弱，远月回落明显，盘面随整体氛围波动[18] - 纯碱供应增加，短期压力缓解但长期过剩，可逢高试空；玻璃关注盘面企稳对现货情绪影响，低位多头可持有[18][19] 有色和新材料 铝和氧化铝 - 铝因谈判无果、关税落地、减产扩大、消费疲软建议逢高做空，旺季可逢低做多；氧化铝短期可做多修复贴水，过剩压力上升后可布局空单[21] 沪锌 - 社会库存增加，库存拐点或至，加工费走高炼厂复产加快，需求支撑弱，锌价震荡走弱[22] 碳酸锂 - 矿端扰动情绪降温但预期博弈反复，短期宽幅震荡，基本面未变累库持续，价格有回调可能[23] 工业硅多晶硅 - 工业硅因大厂减产和多晶硅政策预期震荡偏强，整体过剩矛盾缓和但不具备持续上涨驱动[24] - 多晶硅受反内卷信号影响，短期无法以过剩矛盾定价，后续关注政策对终端需求影响，基本面或重回累库[26] 农产品 棉花 - 现实开机动力不足和库存低使棉价震荡反弹，可多九空一，关注宏观和供需形势变化[27] 白糖 - 国产糖库存低但加工糖增加、进口成本下降，糖价短期震荡，国际糖市预期供给过剩[28][29] 鸡蛋 - 鸡蛋进入季节性上涨但中秋供应压力大，08和09合约估值偏高，建议反弹做空，关注空09多01反套[30] 苹果 - 轻仓正套为主，旧季苹果受多种因素影响价格下跌，新季苹果套袋争议不大，关注生长状态和早熟苹果表现[31] 玉米 - 盘面震荡，保持观望，政策提振价格但小麦替代和进口缓解供应紧张，关注超跌后估值修复机会[32] 红枣 - 轻仓布局空单，关注产区动态，市场到货少，好货价强，消费淡季需求未凸显[33][34] 生猪 - 现货阴跌，近月合约单边偏空操作，头部企业有增量出栏预期，社会猪源出栏增加，需求淡季，价格有调整需求[35] 能源化工 原油 - 供给端OPEC+恢复供给但增量不足，需求端旺季有不确定性，长期经济转弱，大概率供大于求，可逢高试空[37] 燃料油 - 油价关注顶部交易，燃料油基本面从偏紧到宽松，裂解利润走弱，库存累库，需求受船运和原油分流影响[38] 塑料 - 短期商品情绪转差，聚烯烃供应压力大需求弱，可持有看跌期权或偏空配置[39] 橡胶 - 供应压力和远月需求减弱预期仍在，短期受情绪影响震荡偏强，可回调短多，关注相关因素变化[40] 甲醇 - 港口累库，价格预计偏弱震荡，局势缓和现货流动性紧张缓解，可反弹后偏空配置或配看跌期权[41] 烧碱 - 烧碱期货09合约预计震荡偏弱，液氯走弱支撑盘面延缓下行，关注价格和库存变化[42] 沥青 - 跟随油价且强于油价，自身基本面平稳，炼厂日产回归正常，华东梅雨季节[43] 聚酯产业链 - 可逢高试空，PX震荡，PTA供需偏弱，MEG震荡整理，短纤跟随原料，瓶片加工费有望修复[44] 纸浆 - 09预期震荡，基本面无明显好转，关注港口去库和现货成交，现货持稳成交弱[45] 原木 - 后续进口预期稳定偏弱，09合约预期震荡，现货持稳，到港和出库均弱，库存震荡整理[46] 尿素 - 市场传言影响情绪，现货价格回调，基本面弱但出口配额可能增加不宜追空，可逢低买入[47]

TEW3-A04 t 2017 ail in F TT : STATULA DH X IAT '40. 及 我们扎根中国粮食优势产区 TITE 商務促進会 117 科技招聘 ll 000 Microsouris Nistal (Essingan) Nicological P SH RCKET E 电 T 泰国商务部常务副次长艾卡阐·斯达瓦拉澜也在开幕式上表示，2025年是充满挑战的一年，全球地缘政治、宏观经济正处于复杂多变的关键节点，而这一态 势或将保持一段时间。而链博会的召开可让各界高度重视供应链的连接，成为各国各界合作的桥梁。 艾卡阐·斯达瓦拉澜还指出，为了应对挑战，故各国需要强化贸易互联互通， 确保市场和投资的开放，以此来确保供应链的安全，防止对国际贸易的扰乱。 同时，要强化供应链的灵活性，推动多样化的技术和创新解决方案。各国也要落实可持续的供应链管理，还要互学互鉴。 7月16日，第三届中国国际供应链促进博览会在中国北京开幕。图/ic 7月16日，第三届中国国际供应链促进博览会（简称"链博会"）在中国北京开幕。各国首脑、商业界人士齐聚链博会开幕式，共话全球产业链、供应链的未 来发展。 多位与会人士指出， ...

企业软件支出趋势 - 2025年全球企业软件支出增长预期小幅下调至9.9%，但AI应用软件支出仍为最优先级 [1][7] - 2026年软件支出增速预期为10.8%，AI相关支出占比预计达31.6%，显著高于2025年的27.7% [14][8] - 云基础设施AI软件类别位列企业AI预算支出榜首，占比60% [23][25] AI软件类投资热点 - 企业AI支出重心从CRM等前台应用转向后台运营(58%)和云基础设施AI(60%) [23] - 后台AI应用聚焦财务、HR、供应链等内部职能，Workday、SAP等ERP厂商深度整合生成式AI [26] - 70%企业将AI用于提升运营效率，60%用于创造新营收，仅4%企业无AI战略 [18] 市场表现与业绩驱动 - Palantir股价自4月低点暴涨65%，年内涨幅70%，跑赢标普500(1%) [3] - 英伟达和博通自4月低点分别上涨50%和60%，创历史新高 [3] - Anthropic年化营收从2024年12月的10亿美元跃升至30亿美元，验证企业级AI需求爆发 [5][6] 技术革新与需求增长 - DeepSeek-R1开源模型推动低成本AI训练/推理，加速生成式AI和AI代理普及 [2][20] - 云基础设施AI需求激增带动AWS、Azure等平台及AI算力硬件(GPU/ASIC)需求 [25] - AI代理可自动化重复任务、优化决策流程，显著提升跨部门经营效率 [20]

主持人：AI技术具有军民两用性，您认为我们该如何应对伦理困境？ 施密特：美国军方已有某项指令，确保系统受控，当前的中美竞争将定义这一领域。 首先，当前美国政府的对等报复性145%关税政策， 对全球供应链影响深远。 文章节选翻译自埃里克·施密特4月的TED访谈内容。 01 AI时代大国之间的较量 博雅小学堂 给孩子受益终生的人文底色 谷歌前CEO兼董事长埃里克·施密特指出，DeepSeek的开源AI技术将引发全球范围内的快速扩散，带来"指数级跃迁"般的爆发式增长。 在我们行业，尽管听起来平淡无奇，但那些来自中国的包装材料和零部件——比如计算机里的小型封装盒、胶黏剂等——实则至关重要。 若中国切断这些供应，将是重大打击。与此同时，我们正试图阻止中国获得最先进芯片，这已引发他们的强烈不满。 基辛格博士（美国前国务卿、外交家）曾委托克雷格与我同中方开展"双轨对话"，目前相关磋商仍在进行，他们最关注的首要议题正是这一问题。 事实上，看看DeepSeek的案例就明白了——他们通过提升算法效率，成功绕过了技术封锁。 由于中国坚持开源开放（如公开模型权重），我们反而能立即吸收他们的创新成果，并将其融入美国的技术体系。 因此， ...

川金丝猴是我国一级保护野生动物，在《世界自然保护联盟（IUCN）濒危物种红色名录》中的等级为 濒危。它们浑身覆盖着金灿灿的长毛，堪称金丝猴家族中的"美猴王"。而陕西周至国家级自然保护区是 中国川金丝猴种群数量最多、分布最集中的地区。 作为灵长类动物，川金丝猴具有典型的社会系统，能维持社群稳定，适应环境变化。"川金丝猴具有独 特的四层式社会结构，家庭、分队、群组、社群，跟人类很相似。"西北大学生命科学学院教授李保国 说，他团队的研究，系统性解开了灵长类动物社会演化之谜。 李保国回忆起40年前，他第一次去秦岭采集标本时的情景。那时，他偶然看到川金丝猴在森林里跳跃， 它们机灵可爱的模样深深印在了他的脑海里。 川金丝猴生性胆小怕人，世代都生活在树上。为了更好地观察它们的习性，李保国决定通过食物"引猴 下树"，实现对川金丝猴的近距离观察。后来，西北大学生命与科学学院教授郭松涛研制出"猴脸识 别"技术，能够精准识别每一只猴子的外貌特征，为野生川金丝猴建立了详细的身份档案。如今，该项 技术再次取得突破，川金丝猴的肢体动作、行为习惯等都可以成为个体识别的依据。 5月的秦岭腹地，绿意爬满枝头。午后时分，在陕西周至国家级自然保护 ...

数字人产业发展现状 - 2025年日本大阪世博会中国馆采用科大讯飞打造的"AI孙悟空"，精通中、日、英三种语言，复刻经典动画形象[1] - 数字人技术作为AI、元宇宙关键连接点，正从"可用"向"好用"升级[1] - 截至2024年，中国数字人相关企业达114.4万家，2024年前5个月新增注册17.4万余家[2] 数字人技术演进 - 发展经历三阶段：真人驱动→程序驱动→AI驱动，AI驱动阶段实现高拟真度交互与思维[4] - 科大讯飞2023年发布超拟人数字人，基于多模扩散生成大模型实现实时动作生成[5] - 腾讯智影支持形象/声音克隆，阿里巴巴EchoMimic可赋予静态图像语音表情[6] 数字人应用场景分类 - 形成三大类：媒介数字人（场景占比50%）、服务数字人（30%）、行业数字人（20%）[3] - 媒介数字人案例：央视"AI主持人"与真人同台，交互流畅度达真假难辨水平[3] - 服务数字人应用于政务/电商/金融，行业数字人渗透医疗/教育/企业管理[3] 技术突破与行业趋势 - 科大讯飞研发动作表征抽取技术，提升数字人视频生成效率30%以上[7] - 生成式AI降低制作门槛，用户可通过单张照片+语音生成个性化数字人[7] - 行业专家认为数字人将成为AI创新入口和下一代互联网交互界面[6] 商业化发展方向 - 当前存在同质化问题，个性化定制成为未来重点[7] - 数字分身概念兴起，未来或协助处理工作与生活事务[8]

开源AI的应用现状 - 开源AI技术在企业AI技术栈的七个关键领域实现显著渗透，超过半数受访者在数据、模型和工具三个核心领域利用开源技术[4] - 在模型层面，Meta的Llama系列、Google的Gemma系列、阿里巴巴的Qwen 2.5-Max等开源或部分开源模型性能快速提升，正在追赶甚至超越部分专有模型[5] - 开源技术应用存在结构性差异，模型修改和托管/推理计算领域采用率相对较低，可能与企业更倾向使用内部开发工具包有关[6] - 科技、媒体和电信(TMT)行业开源AI使用率高达70%，印度(77%)和英国(75%)的受访者报告的开源AI模型使用率最高[7] 开源AI的价值驱动因素 - 60%受访者认为开源AI实施成本低于专有方案，46%认为维护成本更低，51%认为相关软件工具成本更低[8] - 绝大多数受访者对使用的开源AI模型表示满意，高性能和易于使用是驱动满意度的首要因素[8] - 81%开发者表示拥有开源工具经验在其领域受到高度重视，66%认为使用开源工具对工作满意度至关重要[9][10] - 48%受访者认为专有工具能更快带来价值，仅33%认为开源工具在这方面表现更好[9] 开源AI的未来发展趋势 - 75%受访者预计其组织将在未来几年增加对开源AI技术的使用[11] - 2024年开源AI领域里程碑事件包括Meta的Llama 3基准测试表现优异，DeepSeek-V3推理速度媲美顶级专有系统[11] - 超过70%受访者在AI技术栈各层面对采用开源或专有技术持开放态度，未来可能形成混合式AI解决方案[11] - 企业正在采取建立"护栏"、第三方评估、加强文档管理和监控等措施应对开源AI风险[14][15] 开源AI的行业影响 - 开源AI正在成为企业构建AI能力、驱动创新、寻求竞争优势的核心组成部分[3] - 开源模式通过降低创新门槛促进技术普及与迭代，打破了传统商业软件的封闭模式[1] - 理解并战略性地运用开源AI已成为企业在智能化时代生存和发展的必修课[3] - 企业需要将开源AI视为整体AI战略不可或缺的一部分，采取务实灵活的混合策略[17]

文章核心观点 - Nvidia股价涨势停滞，投资者对AI计算发展路径和Nvidia技术依赖度持谨慎态度[1] - 分析Nvidia增长驱动因素及未来挑战，包括产品迭代、技术优势及竞争格局[2] Nvidia核心AI芯片产品 - Hopper H100是目前最赚钱的AI芯片，采用集群计算技术，适用于AI神经网络训练[3] - Blackwell系列将取代Hopper，训练性能提升2.5倍，采用双芯片集成设计[3][4] - GB200超级芯片结合双Blackwell GPU与Grace CPU，强化计算能力[3] Nvidia技术优势与市场地位 - 并行计算技术积累始于图形芯片领域，早期布局使其在AI时代占据先机[5][6] - 数据中心GPU市场份额达90%，主导AI训练芯片市场[7] - CUDA编程语言生态绑定行业，形成软硬件协同壁垒[13] 竞争对手动态 - AMD推出Instinct MI350芯片，性能号称提升35倍，但年收入50亿美元远低于Nvidia的1000亿美元[12] - 英特尔因Falcon Shores芯片市场反馈不佳，暂不商业化，落后于Nvidia[13] - 云计算巨头（AWS、Google Cloud、Azure）尝试自研芯片但未撼动Nvidia地位[7][9] AI芯片需求与行业趋势 - 微软、亚马逊、Meta、谷歌计划投入数千亿美元建设AI数据中心[10] - 市场担忧AI数据中心需求短期见顶，微软取消部分数据中心租约[10] - 中国初创公司DeepSeek通过低资源消耗的推理技术取得突破，但Nvidia强调其GPU仍为推理核心[11] 产品迭代与客户策略 - Nvidia通过快速硬件更新和集群系统设计（如H100批量部署方案）保持领先[9] - 美国政府限制高端AI芯片对华出口，影响Nvidia中国市场布局[4][11]