险资2026年初调研动态与规模 - 2026年初至2月1日，保险公司及保险资管公司合计调研上市公司751次，涉及数百家公司，调研热情高涨 [1] - 截至2025年三季度末，保险公司资金运用余额达37.46万亿元，较二季度末的36.23万亿元增长3.39% [1] - 专业养老险公司调研最积极，头部寿险公司和银行系寿险公司调研也较为频繁 [1] 险资关注的核心投资领域 - 在持续关注以银行股为代表的高股息板块基础上，加强了对人工智能、医药等热门板块的关注 [2] - 调研主要关注银行、计算机、人工智能、生物医药、航天等领域，聚焦行业内高端制造和新质生产力导向的个股 [2] - 具体受调研公司案例如：海天瑞声（AI数据）、熵基科技（生物识别技术）、阿拉丁（新材料） [2] - 银行股尤其是优质城商行、农商行，因其稳定分红提供可预测现金流，仍是险资关注热点，如上海银行、南京银行 [3] 险资投资逻辑与策略趋势 - 保险资金天然追求长期稳健、高分红、低波动的资产，由其负债特性决定 [2] - 当前在坚持核心逻辑基础上，积极适应经济结构转型，进行更具前瞻性布局，对医药、人工智能、航天等领域的关注体现了对“长期价值”理解的深化 [2] - 国泰海通证券研报指出，险资将持续巩固债券“压舱石”地位，并向长期地方债与跨境债延伸；权益配比稳步提升，并通过私募证券基金与举牌等方式加速入市 [3] - 整体呈现“债券更追求性价比、权益配置趋强”的趋势 [3] 权益投资偏好与配置方向 - 高股息板块（如银行、公用事业）仍是权益投资的压舱石 [4] - 新质生产力相关领域（如人工智能、高端制造、新能源、生物医药）有望获得增量配置 [4] - 政策扶持、技术突破及国产替代逻辑强的板块，如半导体、新材料等，也可能吸引险资逐步加仓 [4] - 整体上，险资将更聚焦基本面扎实、符合国家战略方向的优质企业 [4] - 险资建仓节奏审慎，通常等待估值回归合理区间、市场情绪降温后再逐步配置，短期股价波动更多反映市场情绪而非其长期配置意图 [4] 行业面临的挑战与背景 - 保险行业面临在“低利率时期”拓宽投资标的、优化投资结构的挑战 [3] - 随着中长端利率中枢持续下行，寿险业等投资回报率降低，利差损风险加大 [3] - 当前存款利率在“1时代”徘徊，长期资金对稳定收益的渴求变得前所未有的强烈 [3]

核心观点 - 中信证券预计算力板块2025年业绩将持续景气增长，AI应用显现结构性亮点，板块整体盈利有望明显改善 [1] - 展望2026年，算力景气有望持续，AI应用迎来拐点机遇 [1] 收入端 - 预计算力板块2025年收入增长保持高景气，主要驱动力包括CSP大厂资本支出持续兑现、Token需求不断释放 [1] - AI应用显现结构性亮点，表现突出的领域包括AI金融科技、AI医疗、AI数据，通用Agent应用亦韧性增长 [1] - 信创、卫星互联网等领域亦有结构亮眼表现 [1] 利润端 - 预计算力板块2025年利润增速与收入同步高增 [2] - 部分AI应用公司显示出利润的高弹性 [2] - 多数亏损公司普遍亏损收窄或转盈，板块整体盈利能力显著改善 [2] 2026年投资展望 - 国产算力竞争正由单卡算力比拼过渡到超节点等系统级别竞争，超节点系统级能力将成为算力厂商下一阶段竞争的重要要素 [2] - 在各大CSP厂商持续加速资本支出投入、tokens需求持续释放的背景下，算力发展具备高确定性 [2] - AI应用层面，模型能力提升叠加出海新机遇，AI应用拐点已至、价值有望重估 [2] - AI应用正逐步从Chatbot、Coding、搜索、客服等场景走向广泛的多模态、Agent、具身智能等场景 [2] - 国内AI应用公司加速布局海外市场，抢占全球AI应用市场份额，海外业务带来全新商业价值 [2] - 内需来看，政策有望继续加大对于卫星、医疗、消费等内需科技的支持 [2] - 中信证券认为，国产AI拐点已至 [2] 投资策略 - 建议关注四大方向：AI基础设施、AI应用、AI医疗、卫星互联网 [4]

会议基本信息 - 证券代码为300674，证券简称为宇信科技 [1] - 投资者关系活动类别为现场参观、其他（券商策略会、电话会议），时间为2025年5月21 - 22日，形式为线下、线上会议 [2] - 参与机构有中金公司、中邮证券等多家机构，上市公司接待人员包括首席技术官张宁先生等 [2] 银行IT领域AI创新与应用进展 - AI信贷在流程上可节省人力、提高效率和质量、缩短流程时间，风控上可生成分析报告 [2] - AI营销可做智能建模、人群划分、方案设计，在企微营销中有三种服务模式 [2][3] - AI数据可提升客户数据分析能力 [3] - AI监管可搭建系统平台实现数据溯源等功能 [3] - AI知识库可搭建业务场景知识库，回答具体业务问题 [3] - 公司有细分Agent应用，将持续丰富AI产品线 [3] 大模型幻觉控制 - 公司已落地的AI应用中幻觉可控，通过一系列规则限制可应对大模型幻觉问题 [4] AI项目落地难度及应对策略 - 客户系统架构和业务流程难一次性全面替换，公司采取分阶段、模块化实施策略 [5] - 技术快速迭代、产品设计理念需转变、业务与技术人员存在沟通成本带来落地难度，公司培养复合型产品人才平衡需求 [5][6] 公司转型所需能力 - 公司从科技产品解决公司转型AI产品和服务商，需从“IT产品能力输出”到“业务能力输出”，挖掘客户需求 [6] - 需要复合型人才，尤其是偏产品经理人才，为客户设计AI产品和解决方案 [6] 风险提示 - 本次投资者关系活动内容不构成公司实质承诺，投资者应充分认识相关风险 [6]