关联交易与合作背景 - 公司于2023年10月至12月向深博信息累计采购5536 80万元的NVIDIA芯片 [1] - 深博信息为公司副总经理配偶实际控制的企业 具备天然的信任基础与协同便利 [1] - 深博信息为NVIDIA Elite NPN精英级别合作伙伴 在全球芯片紧缺背景下优先获得高端芯片资源 [1] - 2023年受国际政治波动及AI大模型爆发影响 NVIDIA高端芯片全球紧缺 普通渠道面临交货周期长与配额有限问题 [1] 算力战略布局 - 2023年国内"东数西算"等算力网络建设加速 公司敏锐捕捉AI算力作为数字经济基础设施的核心价值 [2] - 算力已深度渗透智慧城市 智能制造等领域 公司需AI能力注入现有业务体系以形成协同闭环 [2] - 2023年全球AI芯片市场规模同比增长超80% 供需矛盾突出 [2] - 公司通过深博信息获取NVIDIA芯片 快速搭建算力硬件基石 契合国家战略并抢占市场先机 [2] 资源整合与竞争优势 - 公司通过关联资源整合在芯片短缺背景下占据优势 深博信息还拥有浪潮 深信服等多品牌高级别代理资质 [2] - 公司展现"战略预判+资源整合"能力 形成多元化供应链体系 硬件获取更具灵活性 [2] - 合作夯实算力基础设施 为模型训练 算法优化奠定基础 可提供"算力+算法+应用"一体化服务 [3] - 通过与NVIDIA紧密联系 公司持续对接高端硬件资源与技术支持 为长期发展储备动能 [3] 行业趋势与未来影响 - 全球AI竞争加剧背景下 公司巩固业务优势并在算力赛道抢占先发位置 [3] - AI算力需求持续爆发 "资源+战略"双重优势将推动公司在数字经济浪潮中领跑 [3]

互联网泡沫与AI热潮的相似性 - 上世纪90年代末互联网泡沫时期，流量等同于收入，添加".com"即可吸引投资，许多初创公司缺乏商业模式却获得巨额融资 [2] - 当前AI热潮中，"AI驱动"成为新的".com"，初创公司普遍依赖OpenAI等基础模型，缺乏核心技术 [7] - 两次热潮均出现大量同质化产品，商业模式脆弱，最终导致市场回调 [6][7][57] 套壳产品的本质与风险 - 多数AI工具仅是OpenAI API的包装，成本仅为直接调用API的1/15（60美元 vs 4美元） [9] - 典型套壳产品流程：输入→硬编码提示词→API调用→格式化输出，无后端系统或知识产权 [10][24] - 行业形成脆弱闭环：套壳产品依赖OpenAI技术，OpenAI依赖套壳产品获取API收入 [15][18] 关键企业生态位分析 OpenAI - 掌握核心模型技术但缺乏用户触达，90%以上套壳产品依赖其API [13][22] - 商业模式风险：套壳产品倒闭将导致API收入骤减，尤其免费用户消耗算力却不产生收益 [16][19] 英伟达 - 垄断AI硬件层，90%模型训练和70-80%推理依赖其GPU [38] - 控制全产业链：从芯片到CUDA框架，成为不可替代的基础设施 [39][40] 微软 - 通过Azure掌控OpenAI运行环境，每个API调用均经过其云计算平台 [42][43] - 将GPT-4嵌入Office等产品，形成应用层垄断 [44][45] 典型案例研究 - Jasper：融资超1亿后受ChatGPT冲击，估值缩水并转型企业服务 [31] - Copy.ai：年收入1000万但零技术壁垒，用户切换成本极低 [32] - Writesonic：通过多模型动态调配降低成本，展现运营效率优势 [35] 系统性风险 - 硬件断供风险：英伟达供应链问题将导致全行业停滞 [47][52] - 监管风险：基础模型可能面临政策限制 [53] - 范式革命风险：新架构可能颠覆现有GPU依赖模式 [54] 行业本质规律 - 基础设施层（英伟达/微软）最终掌控最大价值，应用层多数公司将被淘汰 [62][65] - 可持续企业需回答彼得·蒂尔七问，当前套壳产品均不符合标准 [67][68] - 历史重复：如同互联网泡沫，最终存活的是提供核心工具的公司而非概念炒作方 [57][69]