报告行业投资评级 - 继续看好计算机板块，推荐标的为华大九天、达梦数据、金山办公、新大陆、通行宝、金蝶国际、合合信息；相关标的为日联科技 [5] 报告的核心观点 - 百度、华为同日宣布开源推动大模型技术普及，市场监管总局发布7项国家标准规范数字化服务，中国互联网协会立项推荐算法管理标准，多维度助力计算机行业生态升级与合规发展，国内AI发展落地有望持续加速 [5] 根据相关目录分别进行总结 科技巨头开源推动大模型技术普及 - 6月30日百度、华为宣布开源，百度开源文心大模型4.5系列的10款模型，实现预训练权重和推理代码的完全开源；华为宣布开源盘古70亿参数的稠密模型等，还将于7月30日开源仓颉编程语言核心组件，降低大模型研发与应用门槛，推动大模型技术普及，重塑行业生态格局 [5] 国家标准推动计算机行业规范化发展 - 市场监管总局批准发布人工智能等7项新兴产业国家标准和数据中心等5项国家标准，推动计算机行业规范化发展，加速技术迭代升级，提升企业竞争力，促进数字经济与计算机产业深度融合 [5] 推荐算法管理标准立项提速合规建设 - 7月2日中国互联网协会发布公告，《互联网平台企业推荐算法管理规范》等2项团体标准立项，规定了对互联网平台企业的推荐算法管理要求，推动平台算法治理从技术合规迈向价值合规 [5] 推荐标的盈利预测 | 可比公司 | 收盘价（元） | 总市值（亿元） | 2024A EPS | 2025E EPS | 2026E EPS | 2024A PE | 2025E PE | 2026E PE | 评级 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | 华大九天 | 115.16 | 625.25 | 0.1618 | 0.43 | 0.57 | 711.60 | 267.81 | 202.04 | 优于大市 | | 达梦数据 | 215.65 | 244.20 | 4.6345 | 4.32 | 5.36 | 46.53 | 49.92 | 40.23 | 优于大市 | | 金山办公 | 270.60 | 1,253.36 | 3.1660 | 4.23 | 5.44 | 85.47 | 63.97 | 49.74 | 优于大市 | | 新大陆 | 31.81 | 328.30 | 0.9730 | 1.30 | 1.52 | 32.69 | 24.47 | 20.93 | 优于大市 | | 通行宝 | 16.45 | 95.46 | 0.4891 | 0.58 | 0.79 | 33.63 | 28.36 | 20.82 | 优于大市 | | 金蝶国际 | 15.38 | 545.91 | -0.0402 | 0.03 | 0.08 | -382.45 | 512.67 | 192.25 | 优于大市 | | 合合信息 | 154.78 | 216.69 | 3.5368 | 4.86 | 5.97 | 43.76 | 31.85 | 25.93 | 优于大市 | [6]

开源战略转变 - 百度开源文心大模型4.5系列10款模型，包括47B、3B MoE模型和0.3B稠密型模型，实现预训练权重和推理代码完全开源 [1] - 华为开源盘古70亿参数稠密模型、盘古Pro MoE 720亿参数模型及昇腾模型推理技术 [1] - 百度从闭源转向开源，李彦宏此前认为闭源模型更适合商业化竞争，但受DeepSeek等开源模型冲击后调整策略 [4] - 华为内部曾对开源存在争议，最终选择开源以展示昇腾算力能力并消除外界质疑 [5] 技术性能与优势 - 文心4.5系列采用多模态异构模型结构，提升多模态理解能力，在视觉常识、推理等评测中优于OpenAI o1 [5][6] - 文心4.5-21B-A3B-Base文本模型效果与同量级Qwen3相当 [6] - 盘古Pro MoE 720亿参数模型通过动态激活专家网络设计实现"以小打大"，性能接近千亿级模型 [6] - 华为70亿参数稠密模型适合智能客服等场景，720亿参数MoE模型适合复杂任务 [6] 行业竞争格局 - 阿里已开源200多款模型，通义千问Qwen衍生模型超13万，全球下载量超3亿，HuggingFace占比超30% [7] - 腾讯混元开源Hunyuan-A13B MoE模型和3D生成模型 [1] - 开源成为推动AI技术进步的重要力量，DeepSeek和阿里已验证其有效性 [1] 商业价值与生态建设 - 开源可降低开发者门槛，推动AI在千行百业的应用，同时通过云服务、API等实现商业闭环 [10] - 百度华为开源意味着模型成本已大幅降低，李彦宏称大模型推理成本年降90% [10] - 华为开源旨在推动昇腾生态战略，加速AI行业应用 [10] - 阿里云CTO认为开源社区是AI产业创新的重要驱动力 [9] 挑战与未来方向 - 开源可能导致二次开发产品与公司内部业务竞争，需持续技术优化保持优势 [11] - To B项目成功关键仍是产品能力、交付能力和客户需求理解，开源非决定性因素 [12] - 百度聚焦应用落地，华为通过开源追赶英伟达CUDA生态 [11] - 行业对英伟达依赖或转向多元化选择，涉及训练和推理全链条能力重构 [11]

行业趋势 - AI行业进入应用为王时代，开源成为推动技术进步和产业发展的重要力量 [1][2] - 开源趋势已明确，从去年讨论开闭源路线之争到今年多家公司用事实说明开源的价值 [1] - 开源模型竞赛激烈，阿里通义团队已开源200多款模型，保持高度投入 [6] 公司战略 - 百度战略转变：从李彦宏坚持闭源到全面开源文心大模型4.5系列，包含10款模型如47B/3B MoE模型和0.3B稠密模型 [1][3] - 华为战略转变：从内部权衡到加入开源大军，开源盘古70B稠密模型和720B MoE模型 [1][3] - 开源背后动机：百度聚焦应用未来，华为旨在追赶英伟达CUDA生态 [8] 技术细节 - 百度文心4.5系列创新多模态异构模型结构，在多个基准测试中达到SOTA水平，优于OpenAI o1 [4] - 华为盘古Pro MoE 720B模型通过动态激活专家网络实现"以小打大"，性能媲美千亿级模型 [6] - 阿里通义千问Qwen衍生模型突破13万，全球下载量超3亿，HuggingFace占比超30% [6] 商业考量 - 开源目标：通过提供算力服务、企业级解决方案和API接口实现商业闭环 [7] - 成本优势：大模型推理成本每年递减90%，公司已将成本降到足够低水平 [7] - 竞争挑战：开源可能导致二次开发产品与公司内部业务竞争 [8] 市场影响 - 开源加速AI在千行百业应用，推动产业创新 [7] - 业界对英伟达依赖或转向多元化选择，延伸至训练场景全链条能力重构 [8] - To B项目成败关键仍是产品能力、交付能力和客户需求理解，但开源力量不可忽视 [9]