百度核心业绩表现 - 25Q1百度核心总营收255亿元，净利润76亿元，同比增长48% [1] - 智能云营收同比增速达42%，超越谷歌GCP(30%)、微软智能云(21%)、亚马逊AWS(17%)及阿里云(18%) [1] - 萝卜快跑全球出行服务超140万次，同比增长75%，已拓展至迪拜和阿布扎比 [1] 智能云业务增长驱动因素 - 25Q1国内大模型招标项目超500个，总金额24亿元，超2024年前三季度累计金额 [5] - 百度智能云在大模型招标中以19个中标项目、4.5亿元金额居行业第一 [7] - 千帆平台服务超40万客户，央企渗透率超60%，精调4.5万个模型，开发超100万个应用 [9] - 百度MaaS市场份额26%居中国第一，AI大模型解决方案市场份额16%居首 [12] 智能云技术优势与降本路径 - 万卡集群管理能力将大模型训练成本压缩至行业平均1/3 [13] - 文心4.5 Turbo定价为DeepSeek-V3的40%，输入/输出价格较前代降80% [14] - 数据智能平台使百度内部数据生产效率提升6倍，算力成本节省30% [8] - 采用"乐高式"开发平台设计，支持模型蒸馏功能降低企业部署成本 [7] 萝卜快跑无人驾驶进展 - 全球累计服务超1100万次，覆盖15城，部署超1000辆无人车 [16] - 第六代无人车定价20.46万元，为Waymo的1/7，低于特斯拉CyberCab(3万美元) [19] - 与神州租车合作打造全球首个自动驾驶汽车租赁服务 [16] - Apollo ADFM大模型使自动驾驶安全性超人类驾驶员10倍，累计测试里程1.3亿公里 [19] 资本市场反馈 - 桥水基金Q1增持百度股票超10倍至210万股 [2] - Cathie Wood年内6次加仓百度，将其与Waymo、特斯拉并列为全球自动驾驶三强 [2][18] 行业趋势与市场预期 - 全球云业务剩余履约合同金额同比大增：微软3150亿美元(+34%)、亚马逊1890亿美元(+20%)、谷歌924亿美元(+27%) [5][6] - 中国MaaS市场2025年增速超100%，2029年规模预计达90亿元；AI大模型解决方案市场2029年规模预计306亿元 [14]

中国公有云大模型服务市场格局 - 2024年中国公有云大模型调用量达114.2万亿tokens，2024年下半年开始呈现飞跃式增长[1] - 2025年以来云上大模型调用量再次实现飞跃式增长，主要受DeepSeek及Manus类产品影响[1] - 2024年下半年日均调用量从6月的963亿tokens增长至12月的9522亿tokens，半年增长近10倍[6] - 火山引擎以46.4%的市场份额位居第一，百度智能云和阿里云各占19.3%，其他厂商合计15%[4][8] 市场增长驱动因素 - 云厂商大模型能力快速提升：字节豆包大模型推出PixelDance、Seaweed视频生成模型和Doubao-vision视觉理解模型，性能比肩谷歌Gemini2.0与OpenAI GPT-4o[7] - 模型调用降价策略：2024年5月起字节、阿里、百度等厂商下调价格，降低企业使用门槛[7] - 市场集中度提高趋势明显，头部厂商通过降价抢占市场和用户[7] 行业应用与市场前景 - 生成式AI应用扩展到电商、零售、汽车、金融等行业，八成企业计划在未来18个月内引入更多生成式AI[13] - 2024年主流应用场景包括游戏文生图、AINPC、直播数字人等，预计2025年图像、视频类大模型调用量将起量[15] - 手机、汽车、家居、智能眼镜等消费级AI市场成为高潜力赛道[16] - 2024年中国生成式AI基础设施规模达356亿元，软件市场规模约49亿元，2025年预计持续高增长[20] 厂商表现与竞争格局 - 火山引擎在智能终端行业与小米、OPPO等厂商合作创新50+AI应用场景，覆盖超4亿终端设备[16] - 在汽车行业覆盖八成汽车品牌，提供智能汽车云、座舱大模型等服务[16] - 大模型市场格局从1-2个头部模型发展到3-5个第一梯队模型能力对齐，包括豆包大模型、文心一言、通义千问、天工大模型[11] 技术发展趋势 - 当前调用量仍以大语言模型为主，但2024年Q4起语音类模型调用量开始增长[15] - 图像、视频、多模态大模型成熟将带来全新场景，是未来2年应用增长重要驱动力[15] - DeepSeek火爆出圈提升全民大模型认知，带动AI应用发展，云厂商纷纷接入该模型[18] 公有云发展前景 - 业内人士建议"公有云优先"发展理念，避免私有化部署导致资源浪费和信息孤岛[19] - 2025年被视为AI应用爆发元年，公有云或成为AI浪潮下最受益环节[17][20] - 火山引擎凭借全栈AI服务布局，在金融、汽车、智能终端等多个行业快速落地[16]

文章核心观点 睿兽分析整理当周国内外热门投融资事件，展示国内一级市场投融资概览、大额融资、活跃机构、IPO公司、并购事件及海外大额融资与新增独角兽等情况，助大家了解全球市场动向 [1] 一级市场投融资概览 整体情况 - 本周国内一级市场披露融资事件63个，较上周减少47个，已披露融资金额事件33个，总融资规模42.54亿元，平均融资金额1.29亿元 [3] 行业分布 - 融资事件数量上，人工智能、医疗健康、智能制造领域最活跃，分别为13个、12个、11个 [4] - 已披露金额事件融资规模上，人工智能最高，约15.26亿元，其中「智谱AI」获过10亿D轮融资，该公司由清华技术成果转化，打造大模型及产品矩阵，推出MaaS开放平台 [4] - 医疗健康行业已披露融资总额13.29亿元，「帕母医疗」获近1亿美元C轮融资，该公司依托原创技术打造创新器械平台，核心产品国际首创，获多项专利与认证 [5] 地区分布 - 获投企业主要集中在北京、江苏、上海，分别披露17个、11个、7个 [7] 阶段分布 - 获投企业阶段分布为早期46个、成长期12个、后期5个 [9] 国内一级市场活跃机构 - 德同资本、启明创投、同创伟业各有2个投资事件，在本周创投市场较活跃 [17] 国内IPO公司 - 本周重点监测到3家国内IPO公司，分别位于深圳、香港、上海证券交易所，「汉朔科技」最新市值最高为298.51亿，3家公司均曾获VC/PE或CVC投资 [19] 国内并购事件 - 本周国内披露已完成并购事件7个，较上周减少2个，分布在传统、能源电力、企业服务行业，江西中燃以6.38亿收购新疆火炬20.52%股份，新疆火炬主营燃气销售与安装服务，曾获九鼎投资等投资 [21]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 持续看好AI产业发展空间和投资潜力，本周AI主题市场热度回升，继续推荐AI软件应用，看好国产AI算力产业链大β，维持对人形机器人带动的相关电子产业及港股互联网领域价值重估投资机会的推荐，战略性看多模拟芯片产业，上半年是科技股投资积极做多的良好窗口 [1] 根据相关目录分别进行总结 MaaS带来软件公司重估 - MaaS把模型包进软件，表现形式是应用软件，内核是token，软件公司重估机遇在于模型驱使更新频率变快，使客户愿意为服务付费，现金流更稳定，相关公司包括用友网络、金蝶国际等多家公司 [1] 重视国产AI算力产业链大β - 关注云厂商估值重估、算力租赁和IDC租赁需求改善、设备端交换机等产业链环节新机会，重视渗透率低且加速提升的技术商用趋势，关注CPO等技术，重视端侧AI硬件接入大模型带来的产品升级和场景创新，相关标的包括运营商、AI推理芯片等多类企业 [2] 人形机器人产业 - 产业热度持续高涨，从结构件领域向电子件产业蔓延，电子电气架构与智能驾驶原理相似，产业链多数参与者来自车载领域，具备协同发展潜力，相关标的有峰岹科技等多家公司 [3] 模拟芯片产业 - 战略性看多模拟芯片产业，相关标的除前述提及公司外，还包括圣邦股份等公司 [3] 港股互联网领域 - 大模型技术能力持续迭代发展，开源潮推动模型平权，提高AI应用落地效果且降低成本，持续看好腾讯控股，其有丰富AI应用落地场景 [3] 消费电子面板行业 - 供需格局逐步回暖，涨价信号显现，需求端受国补政策催化，电视面板需求有望增长，供给端产能退出和头部企业份额提升使供需关系优化，面板上游玻璃基板国产化率加快，面板厂成本降低，基板供应商同步收益，建议关注面板行业投资机会，相关标的有TCL科技等公司 [6]

核心观点 - 潞晨科技宣布暂停DeepSeek API服务，主要原因是成本过高，无法与官方成本竞争 [4][5][9] - DeepSeek公布的理论成本利润率545%是在极端负载条件下实现的，实际运营中需要5倍冗余资源，导致第三方MaaS厂商难以盈利 [6][8] - DeepSeek的开源策略正在打破第三方MaaS厂商的技术壁垒，颠覆行业商业模式 [10] 行业分析 - DeepSeek已接入数百家企业，覆盖多个热门领域和政府机构，行业影响力显著 [10] - 大型云厂商如阿里云、腾讯云因资金和算力资源充足，能够承受短期亏损并通过用户聚集实现变现，而中小MaaS厂商面临生存压力 [10] - DeepSeek的开源代码库导致第三方MaaS厂商技术优势消失，行业竞争格局被重塑 [10] 公司决策 - 潞晨科技创始人尤洋认为DeepSeek的实际训练成本远高于传言，测算满血版DeepSeek R1每月机器成本达4.5亿，亏损4亿 [8] - 尤洋指出DeepSeek产品稳定性存在问题，经常掉线，且训练成本被低估，开发大模型需几十次实验 [7] - 潞晨科技内部解释暂停服务为"业务调整"，但投资人和内部人士均确认核心原因是成本过高 [9] 成本问题 - 第三方MaaS厂商需储备数倍于实际使用量的冗余算力资源以保障服务稳定性，这部分闲置资源构成主要成本 [10] - DeepSeek官方成本持续下降，压缩第三方MaaS厂商盈利空间，使其难以维持服务 [10] - MaaS行业整体处于亏损状态，主要收入来源为定制开发和私有化合作，而非API服务 [9]

报告公司投资评级 - 首次覆盖，给予“推荐”评级 [1] 报告的核心观点 - 行业层面IaaS+PaaS一体或拉动公有云二次增长周期，AI推动下企业对云服务价值理解加深、消费向PaaS倾斜，优秀开源大模型接入云厂商会催生企业对云全栈能力需求 [9] - 公司层面阿里云是国内市占率第一的云服务商，拥有自研一梯队大模型底座和广泛应用场景，是国内“AI+云”发展领航者，具备无法替代生态价值，有望成为中国AI资产估值修复标杆 [10] - 短期阿里估值修复核心围绕云重估，中期估值是否可持续取决于核心主业电商、云业务AI占比等因素，采用SOTP估值法分析，对应FY26年目标市值30558亿人民币，目标价176.66 HKD [5][11] 根据相关目录分别进行总结 历史复盘：十余载耕耘，国内公有云的浮浮沉沉 - 国内云市场格局：云计算增长引擎是公有云，2023年公有云市场规模4562亿元，同比增长40%，占比74%；IaaS规模最大、PaaS增速最快，企业或倾向IaaS+PaaS一体化方案，优秀开源大模型接入将催生云全栈能力需求 [19][20] - 阿里云的发展历程和组织架构演变：经历建设期（2009 - 2014）自研“飞天”奠定技术底座、扩张期（2014 - 2018）消费互联网红利驱动商业化和全球化、调整期（2018 - 2023）外部压力与内部战略转型、AI驱动（2023至今）“AI+公有云优先”重构增长逻辑 [27][28][31] - 阿里云格局稳固，领跑中国公有云、产品及战略能力跻身全球第二：阿里云IaaS和PaaS市占率均领先，后续“云+AI”趋势增强，PaaS收入占比或提升，多维度综合发展的头部厂商议价权更强；全球研究和咨询公司Forrester测评显示，阿里云在国内和全球公有云厂商测评中表现优异 [33][38] 阿里云技术架构剖析：从基础设施、中间层、到应用的全栈能力 - 基础设施层：自研“飞天+CIPU”支撑云技术体系，飞天是国内唯一从零开始完全自研的云操作系统，核心代码自主率达100%；云大厂软硬兼修是客户需求倒逼结果 [51][53] - 中间层：IaaS“飞天”筑基，弹性算力，阿里云IaaS规模保持国内和亚太第一，AI时代IaaS层趋同效应或减弱、头部化更明显；PaaS为开发者和企业提供全生命周期技术支持，是数字时代“开发加速器”；MaaS是大模型能力产品化，阿里云提出该概念且有优势；SaaS采取“被集成”策略，赋能合作伙伴；阿里云已服务全球超500万付费用户，有众多赋能行业案例 [56][61][70] 变量：开源大模型重塑云需求，阿里云恰逢其时 - 短期观测：DeepSeek - R1开源带来大模型“平权”，造成短期算力需求外溢，大模型高访问量推升云端调用需求，带动云厂商营收增长 [76][77][79] - 中长期判断：互联网云将在“云计算+大模型+应用场景”三个维度角逐，PaaS或成核心增长引擎，是AI时代云厂商胜负手；阿里云与开发者社区绑定，大模型竞争是关键，阿里toB/toC端应用场景广泛，是国内“AI+云”发展领航者 [80][84][89] 云重估驱动：阿里云的财务梳理及估值弹性 - 财务梳理：阿里云智能业务过去增速放缓，FY25Q1开始提速，FY25Q3收入同比增速13%，经调整EBITA margin逐季度提升，AI相关产品收入连续6个季度三位数增长，公有云收入双位数增长；资本支出激增，未来三年云和AI基础设施投入或超3800亿元，云+AI资产重估趋势确立 [90][96][99] - 集团营收和盈利预测：预计FY2025 - FY2027阿里巴巴总体营业收入规模为9936/10499 /11492亿元，增速为6%/6%/9%；经调整EBITA为1809/2120/2400亿元，增速为10%/17%/13%；经调整EBITA margin为18%/20%/21% [103] - 估值分析：短期阿里估值修复核心围绕云重估，中期取决于核心主业电商等因素；采用SOTP估值法，对应FY26年目标市值30558亿人民币，当前市值对应FY26 - 27年经调整归母净利润14/12倍PE，目标价176.66 HKD [108][109]

核心观点 - 潞晨科技暂停DeepSeek API服务主要由于成本过高，难以实现盈利 [2][6] - DeepSeek公布的理论成本利润率545%建立在超负荷使用条件下，实际运营需5倍冗余资源 [3] - 中小MaaS厂商面临技术壁垒被打破和商业模式颠覆的挑战 [10] 行业动态 - 国内已有数百家企业接入DeepSeek，覆盖多个热门领域和政府机构 [8] - DeepSeek开源代码库导致第三方MaaS厂商技术优势消失，行业格局重塑 [10] 成本分析 - DeepSeek R1模型每日输出1000亿token时，月机器成本达4.5亿元，亏损4亿元 [5] - 稳定服务需储备数倍于实际使用的冗余算力资源，大幅推高运营成本 [9] - 大型云厂商可通过资金优势承担短期亏损，中小厂商难以跟进 [9] 技术争议 - DeepSeek论文显示的558万美元训练成本仅为单次实验，实际开发需数十次 [4] - 产品稳定性存在问题，经常出现掉线情况 [4] - 第三方厂商难以复现官方宣称的成本效率 [6] 商业模式 - MaaS行业普遍亏损，主要收入来自定制开发和私有化合作 [6] - DeepSeek成本持续降低压缩第三方厂商盈利空间 [9] - 技术开源使中小厂商失去差异化竞争能力 [10]

文章核心观点 - 3月1日DeepSeek传出两则重磅消息，一是首次披露V3/R1推理系统理论成本利润率高达545%，二是潞晨科技宣布暂停DeepSeek API服务，消息揭示其在技术创新与商业模式间的双重挑战 [1] DeepSeek首次披露理论利润率 - 3月1日DeepSeek在知乎开设官方账号并发布技术文章，介绍V3/R1推理系统优化目标是实现更大吞吐量和更低延迟，采用大规模跨节点专家并行（EP）方案提升性能 [3] - DeepSeek通过EP技术增长批量大小、隐藏传输耗时和进行负载均衡优化推理系统性能，解码阶段采用更精细策略实现通信 - 计算重叠 [3] - DeepSeek成本控制突出，V3/R1训练成本仅557.6万美元，不到OpenAI GPT - 4o模型的1/20，推理成本每百万token定价16元，比OpenAI低近70%，理论利润率达545% [4] 潞晨科技暂停DeepSeek API服务 - 3月1日潞晨科技官微宣布一周后停止提供DeepSeek API服务，用户尽快用完余额，未用完全额退款 [6] - 潞晨科技CEO尤洋回应DeepSeek理论成本利润率，争议焦点包括数据参考性问题、MaaS性能与稳定性问题、商业模式可持续性问题 [6] - DeepSeek在AI基础设施依赖英伟达GPU和已有技术，未提出颠覆性算法，技术优势未转化为商业成功 [7]