AI驱动云计算市场增长 - 云计算市场增速显著回升 2024年下半年中国公有云市场增速达17.7% 为近两年最高点 全球云基础设施服务支出连续四个季度保持超20%同比增速 [2] - AI成为云计算核心驱动力 客户交流焦点全面转向AI和大模型 云计算话题关注度相对下降 [1] - 互联网云厂商通过GPU算力和大模型投入抢占AI云市场先机 [2] 企业级AI应用加速渗透 - 企业决策流程因AI普及加速 从传统技术评估转为主动推动技术应用 [5] - 中国企业级大模型日均消耗量达10.2万亿tokens [5] - B2C企业、互联网行业、现代服务业和文档密集型行业AI应用进展最快 [6] 云厂商财务表现与投入 - 腾讯企业服务收入增速加快 金融科技及企业服务收入同比增长10% [5] - 阿里云收入同比增长26% AI相关收入连续8季度三位数增长 [5] - 百度AI云业务营收首次超过100亿元 [5] - 头部云厂商启动大规模基础设施投入 腾讯三个季度资本开支达831亿元 阿里云宣布三年3800亿元投入计划 [8] AI技术应用场景拓展 - 智能体(Agent)成为重要发展方向 阿里云多个团队推进容器产品和AI平台PAI的智能体应用 [6] - 具身智能被视为关键算力消耗场景 未来机器人算力消耗可能远超人类 [6] - 腾讯超40%新增代码由AI自动生成 C端AI应用元宝DAU位列国内前三 ima MAU半年增长80倍 [7] 行业挑战与商业模式探索 - AI幻觉问题制约商用落地 部分场景幻觉率难以降至1%以下 [9] - B2B领域因低幻觉容忍度应用进展较慢 生产制造等关键业务存在应用障碍 [9] - 云厂商AI业务仍处投入期 尚未实现利润覆盖 商业模式可持续性待解 [10] 市场竞争格局变化 - 2024年中国公有云市场百度智能云与阿里云份额并列第一 腾讯云和华为云紧随其后 [11] - AI引发价格竞争新态势 token价格持续下降 部分厂商提供半价迁移优惠 [11] - 价格战策略更复杂 涉及芯片供应链等多因素 仅少数资源充足厂商采取激进策略 [11] - 腾讯优先保障内部算力使用 未参与GPU算力价格竞争 注重长期竞争优势 [12]

公司声明与风险警示 - 公司发布声明指出有不法分子冒充公司或员工 通过伪造工牌和营业执照等材料 在多个平台以算力租赁和股权融资名义实施诈骗 [1][4] - 公司强调从未要求用户向个人账户或非官方账户付款 任何私下转账要求均属诈骗行为 [2][5] - 公司明确任何冒用名义开展算力租赁或融资的行为均属违法 将依法追究法律责任 [2][5] - 公司提醒用户通过官方渠道获取信息 目前官方网页和App产品均为免费服务 [3] 科研突破与行业认可 - 公司研发的DeepSeek-R1推理模型研究论文登上国际权威期刊Nature封面 这是中国大模型研究首次获此成就 [7][8] - 该研究由团队共同完成 梁文锋担任通讯作者 首次公开仅靠强化学习就能激发大模型推理能力的重要成果 [7] - Nature社论评价该研究打破主流大模型未经独立同行评审的空白 标志着中国AI技术获国际科学界最高认可 [8] - 该研究是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的主流大语言模型研究成果 [8]

公司技术进展 - 公司已完成GPT-5模型的接入工作 [1] - 公司将继续密切关注国内外大模型的最新发展动态 [1]

全球AI大模型竞争格局 - 全球大模型竞争格局初步形成 由OpenAI Anthropic 谷歌及特斯拉主导 [1] - 中国企业DeepSeek及阿里通义千问跻身第一梯队 [1] - 根据GPQA测试结果 前25名主要由OpenAI Anthropic 微软 谷歌 Meta旗下大模型构成 中国企业占比较低 [1] - DeepSeek-V3/R1于2024年12月/2025年1月发布后代表中国/开源大模型对齐SOTA [1] - 阿里Qwen-3表现进入第一梯队 [1] 科技厂商资本投入与算力需求 - 头部科技厂商大力投入大模型训练 并通过推理使模型适用于自身业务 [2] - 训练+推理共同提振自用算力需求 [2] - 云厂商在自有云计算平台上提供大模型API MaaS商业模式带动外供算力放量 [2] - 微软/谷歌/Meta/亚马逊资本开支密度于2Q2025达到34.8%/23.3%/35.8%/18.7% [2] - 2Q2025百度/阿里/腾讯资本开支分别同比+10.2%/+162.7%/+319.1%至23/318/366亿元 [2] - 国内大厂加速AI投入开启时点晚于海外一年左右 CapEx占收入比重相比海外巨头差距仍较大 [2] 投资标的关注方向 - 美团估值回调后具备修复空间 [2] - 金蝶国际云业务持续高增 订阅化转型带来可持续ARR增长 AI+ERP有望打开新一轮增长曲线 [2] - 联想集团有望走出慢牛趋势 AI PC产品周期开启 数据中心业务受益AI算力需求提升 [2] - 腾讯控股被列为长期优选标的 [2]

行业趋势 - 大模型马太效应日益显著 未来市场中实际应用的通用大模型或将高度集中 [1] - 行业将推动算法平权与算力平权两大趋势 大中小机构在算法与算力上的差距将逐步缩小 [1] 核心竞争力 - 金融机构在投资决策和市场研判等核心业务上的成果差距 将取决于取数、用数、算数环节的能力 [1] - 金融机构的核心竞争力将转向数据能力 [1] 战略方向 - 机构应聚焦获取通用大模型本身不覆盖的稀缺数据 [1] - 机构需深度挖掘与高效利用自身内部数据 [1] - 对于规模相近且业务模式易同质化的机构 内部数据挖掘利用能力将成为竞争胜负手 [1]

产品发布 - 公司发布AI头部总成、全域控制器、电池包、无线充电系统等机器人部件新品 [1] 技术规格 - 机器人全域控制器基于英伟达JETSON THOR芯片 [1] - 产品搭载阿里通义大模型 [1] - 支持车规级接口和协议 [1]

在最新一期《自然》封面上，首次出现了来自中国AI科技公司DeepSeek的大模型R1。此前，全球的科技公司中仅有拿下过诺贝尔奖的DeepMind的 AlphaFold获此殊荣。 人工智能工具已经在其他科学领域展现出潜力，例如极端天气预报。自2022年底ChatGPT推出以来，生成式AI的迅猛发展在医学领域也掀起热潮。从药物 设计到医学影像，AI企业正在加速与临床应用的融合。随着中国大模型更多技术细节的披露，未来也有望推动大模型在医学领域的落地，AI医学的 DeepSeek时刻即将到来。 从药物设计到医学影像，AI企业正在加速与临床应用的融合。 "人工智能的吸引力在于它可以快速浏览分子数据库，将化合物与靶点相匹配。"一位制药领域专家对第一财经记者表示，"但这只是药物发现的第一步，还 有很多问题目前尚无法用人工智能来预测，例如药物的毒副作用。" 上述专家表示，在纸面上看起来不错的药物在临床试验中仍然有90%的失败率。"AI制药最终走向现实，其过程堪比自动驾驶汽车上路，除了解决技术算法 上的核心难题之外，还面临复杂的生物学问题以及最终走向应用时所面临的监管问题。"他说道，"这是因为人类对于自身的生物学问题仍然知之甚 ...

（原标题：恒生聚源吴震操谈AI爆款攻略：数据决定未来，三大场景落地指南） 21世纪经济报道 实习生 张长荣 记者 崔文静 北京报道 在金融科技加速渗透的行业背景下，机构竞争的 重心正悄然生变。 如今，从底层技术架构的数字化重构，到前端业务场景的智能化升级，金融科技已从"可选项"变为行 业"必答题"——大模型、云计算等技术的规模化应用，不仅降低了中小机构的技术准入门槛，更让行业 整体的技术底座逐步趋同。 "未来大中小机构在算法与算力上的差距必将逐步缩小，金融机构的核心竞争力也将随之转向数据。"恒 生聚源总经理吴震操判断，对于规模相近、业务模式易同质化的机构，内外部数据的挖掘利用能力将成 为竞争胜负手。 第二，对结果进行溯源验证。目前主流商业大模型平台通常会提供来源链接、参考文献或相关图表，用 户应主动核查来源的发布时间及可靠性，以评估信息的时效性和可信度。 第三，可借助智能体平台自定义工具。目前不少智能体平台开放自定义功能，用户可根据自己的投资习 惯和分析方法搭建专属智能体。 21世纪：面对机器逐渐替代部分基础岗位的趋势，我们应如何建立"人机协同"的工作模式？需要掌握哪 些关键技能才能与机器深度合作而非被替代？ ...

中国大模型，首登Nature封面。 9月17日，在最新一期的国际权威期刊Nature（自然）中，DeepSeek-R1推理模型研究论文登上了封面。 该论文由DeepSeek团队共同完成，梁文锋担任通讯作者，首次公开了仅靠强化学习就能激发大模型推 理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Nature封面，也是全球首个经过完整同行评审并 发表于权威期刊的主流大语言模型研究，标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认可。 Nature在其社论中评价道："几乎所有主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被 DeepSeek打破。" 中国AI大模型的"Nature时刻" 自大模型浪潮席卷全球以来，技术发布、性能榜单层出不穷，但始终缺乏一个权威的"科学认证"机制。 OpenAI、谷歌等巨头虽屡有突破，但其核心技术多以技术报告形式发布，未经独立同行评审。 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。DeepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预 印本平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今，历经半年，8位外部专家参与了同行评审， DeepSeek-R1推理模型研究论文终 ...

陈白丨文 一家老牌科技巨头年过八十的掌门人，最近超越了埃隆·马斯克成为全球首富。他掌舵的这家 公司是甲骨文（Oracle）。 在本轮AI浪潮中，这并不算一家前沿的公司。但就在上周，这家公司股价一度暴涨42%。不仅如此，甲 骨文还拿下了OpenAI、xAI、Meta、英伟达等巨头的长期订单。最近甚至有消息传出，作为TikTok长期 的数据托管商，未来甲骨文可能有望成为接管TikTok的主体之一。 一系列重磅利好消息，让这家老牌数据存储巨头站上了AI的风口浪尖。那么问题也随之而来：同样都 是老牌科技巨头，为什么有的"大象"转身困难，甲骨文却能穿越新周期？这能带来什么启示？ 成功的首要原因是技术路线的正确选择。当亚马逊AWS、微软Azure和谷歌云在公有云市场杀成红海 时，作为后来者的甲骨文并没有选择模仿，而是全力押注"第二代云基础设施"（OCI）。这种架构设 计，要求极高的集群计算能力和极低的网络延迟，恰好与大模型训练和推理所需的算力环境不谋而合。 当AI浪潮袭来，算力成为最稀缺的资源时，甲骨文押对了技术路线。其他云厂商固然可以通过改造升 级来适应AI负载，但OCI浑然天成的原生架构优势，使其在性价比和能效上获得 ...