报告行业投资评级 - 报告未明确给出行业投资评级 [1][2][3] 核心观点 - 中国企业级大模型市场呈现爆发式增长 2025年上半年日均调用量达101,865亿tokens 较2024年下半年21,999亿tokens增长约363% [8][9][11] - 开源模型快速获得企业认可 调用占比从2024年下半年未明确基数提升至2025年上半年的44.4% 接近闭源模型的55.6% [9][11] - 企业选型从追求单一最强模型转向业务场景适配 注重算力性价比 系统灵活性与安全可控性平衡 [5][6][13] - 开源模型凭借性能与闭源收敛 后训练灵活性及成本优势成为企业实现自主可控的优选路径 [5][13][16] - 闭源模型以商业闭环 黑盒可控 集中优化与高服务稳定性满足高可靠性需求企业 [13][24][26] - 阿里通义系列大模型以17.7%调用占比成为市场首选 字节豆包(14.1%)和DeepSeek(10.3%)分列二三位 [10][11] 中国企业级大模型发展综述 - 大模型形成开源与闭源并行发展的双轨格局 开源模型凭借算力性价比最优 系统集成灵活及透明可验特征成为企业低成本落地与自主可控优选路径 [13] - 闭源模型以商业闭环 黑盒可控 集中优化与高成本壁垒为特征 适合高可靠性需求企业客户 [13] - 开源模型正逐步取代闭源方案成为生态主导力量 2023年全球149个基础模型中开源占比达65.7% [15] - 参数规模轻量化趋势显著降低算力门槛 推动大模型向垂直行业与中小企业场景加速渗透 [16] - 预计超过80%企业将在智能化建设中采用开源大模型 开源生态成为驱动产业普及化与数字化转型核心力量 [16] 中国企业级大模型调用现状及趋势 - 调用量激增驱动因素包括供给端模型与算力扩容(如DeepSeek 通义等开源体系突破) 需求端金融 政务 制造等行业场景化渗透提速 以及生态外溢效应形成的规模扩散 [19] - 产业进入规模化应用驱动新阶段 竞争焦点从模型性能比拼转向算力保障 数据合规 生态整合与行业深度适配 [20] 中国企业级大模型调用行为分析 - 企业选型核心出发点为业务价值 闭源模型胜在省心可靠(稳定性能 成熟生态 技术支持) 开源模型更契合灵活性及自主可控性需求 [24][26][27] - 开源模型选择TOP因素：性能表现更佳 完整掌握模型知识产权 更容易进行定制 最佳实践丰富 [25] - 闭源模型选择TOP因素：性能表现更佳 最佳实践丰富 更新迭代快 品牌知名度 [25]

电子行业市场需求与展望 - 电子行业2025年上半年高景气度持续释放 多家千亿及万亿级市值链主企业实现业绩稳健增长[2] - 工业富联上半年净利润达121.13亿元 同比增长38.61% 精密机构件业务出货量同比增长17%[2] - 立讯精密 胜宏科技 京东方A净利润分别同比增长23.13% 366.89%和42.15%[2] - 行业预测下半年迎来销售旺季 因节假日及消费习惯影响 生产端旺季先于销售端启动[3] - 鹏鼎控股稼动率处于满产状态 京东方A柔性AMOLED出货量下半年有望环比持续提升[3] - 智能型手机高阶化趋势延续 GenAI与折叠装置注入新增长动能 三四季度需求平稳略增[2] 有色金属行业价格走势分析 - 有色金属细分品类价格走势呈现分化 受地缘政治 产能释放及下游需求调整影响[4] - 黄金价格下半年延续高位震荡 美联储降息预期增强支撑金价 贸易协议可能抑制上涨动能[4] - 铜价因美国征收50%进口关税改变流向格局 美国以外市场供应紧张缓解 流动性趋松预期形成支撑[5] - 钴价受刚果(金)出口禁令及库存下降影响维持高位运行 消费电子与新能源汽车需求增长拉动需求[5] - 钼市场保持紧平衡 因无大规模新增产能 矿山品位下降及风电光伏高端制造需求持续[5] - 锂价每吨跌至6万元以下 可能导致产能减产或延期 下半年或出现高波动调整[5] 大消费行业发展趋势 - 大消费细分行业上半年经营业绩普遍向好 受提振消费系列政策支持[7] - 新能源乘用车市场渗透率持续提升 以旧换新政策及国家补贴资金于7月与10月下达[7] - 汽车电动化 智能化及网联化产生协同效应 产业处于升级黄金窗口期[7] - 禽肉价格下半年止跌企稳 因6月养殖户减少补栏 暑期旅游与节日消费拉动需求增长[7] - 海外家电市场呈现发达国家稳中求质与新兴市场持续扩容特征[7] - 发达国家节能智能高端产品受青睐 新兴市场因城镇化与消费升级推动绿色智能家电需求增长[7]

涉及的行业或公司 * 微软公司 其安全业务部门 [2][3][5] * 网络安全行业 [3][17][60] 核心观点和论据 **当前网络安全环境面临的三大挑战** * 威胁态势达到前所未有的水平 密码攻击从去年的每秒4000次增至今年每秒7000次 即每天6亿次攻击 [11][12] * 攻击者入侵组织平均仅需72分钟或更少时间 [12] * 追踪的威胁行为体数量从去年的300个激增至1500个 增长5倍 [13] * 网络犯罪已成为一个年产值92万亿美元的地下经济 [13] * 数据风险和内部风险增加 20%的数据泄露由内部人员造成 [14] * 超过80%的领导者担忧数据安全 尤其是在AI成为主流的背景下 [15] * 行业复杂性高 组织平均使用40多种安全工具 安全人才缺口巨大 有超过470万个职位空缺 [16] * 监管环境复杂 每年有100多项AI相关法规出台 每天有超过250项监管更新 [16] **微软的安全差异化优势** * 拥有强大的信号处理能力 每日处理84万亿个安全信号 五年前仅为8万亿 增长10倍 [20] * 拥有行业最大最深的威胁情报 追踪1500个威胁行为体 [21] * 提供最全面的端到端安全产品组合 涵盖6大产品家族 集成50多个类别 [6][7][22][23] * 在19个安全类别中拥有最佳产品 是行业内在最多类别中处于领先地位的唯一厂商 [23] * 处于GenAI安全领域前沿 安全副驾驶（Security Copilot）已被超过1000家客户使用 可将平均响应时间缩短30% [24] **人工智能（AI）对安全的影响与应对** * AI被威胁行为体用于提升攻击速度、规模和复杂性 包括进行社会工程学钓鱼、密码破解和侦察 [29][30] * AI引入了新的攻击面 如提示词（prompts）、LLM模型和AI相关数据 [31] * 必须保护整个AI技术栈 从模型、AI技术栈本身到内置的内容安全 [32] * 必须使用AI来对抗AI 以跟上攻击的步伐 [33][34] **微软的合作生态与战略举措** * 秉持“安全是一项团队运动”的理念 与生态系统合作 [36] * 其Sentinel平台拥有350个连接器 [37] * 已发布首批11个安全代理（Agents） 其中6个来自微软 5个来自合作伙伴（如Tanium One Trust Aviatrix） [39][40] * “安全未来倡议”（Secure Future Initiative）是公司的头等优先事项 基于零信任原则（明确验证、最小权限、假设失陷） [44][45] * 这是一项工程和文化转型 有34000名工程师参与 员工薪酬与安全绩效挂钩 CEO每两周审查一次进展 [45][46] **安全运营中心（SOC）与身份安全的演进** * 微软正在推动SOC市场的变革 率先将XDR和SIEM（Sentinel）融合 [50][51] * Sentinel业务规模达10亿美元 整个安全业务收入超过200亿美元 [53] * 身份安全是战略核心 是零信任的起点 在无边界和AI代理时代愈发重要 [55][56][58] * 已推出代理身份（Agent ID）来管理和追踪自主AI代理 [58] **安全的市场前景与价值** * 市场趋势是整合（Consolidation）、简化和GenAI [59][60] * 安全、治理、隐私和可观测性正在融合 [60] * 安全是所有组织的顶级优先事项 是最具防御性的支出 直接关系到股东价值 [65] * 没有安全就没有信任 也就没有微软 [63][64] * 75%的安全产品与Copilot相关联 [68] * Defender保护着200万个应用程序 Purview数据安全对AI世界至关重要 [68] 其他重要内容 * 微软安全业务拥有近150万客户 [11] * 生成式AI安全解决方案Security Copilot既可集成到各产品中 也可独立使用 [8] * 安全未来倡议包含六大工程支柱 从网络保护到身份、工程系统、租户和生产系统 加速响应和修复 持续监控和检测威胁 [45] * 对AI安全的关注包括使用AI进行安全防御（Security for AI）和保护AI系统本身（AI for Security） [17]

行业与公司 * 行业聚焦于中国互联网与人工智能（AI）服务领域[1] * 公司分析覆盖了阿里巴巴、腾讯、百度、字节跳动、快手、美团、金山办公、北森等中国主要科技企业[124][115][130][136][140][143][146][150] 核心观点与论据 全球AI模型竞争格局 * 推理模型主导全球最先进的SOTA模型[11] * 中国贡献了全球前10大SOTA模型中的一半 成为美国的主要竞争对手[11] * 中国AI模型战略偏向“开源” 而世界其他地区更偏向“专有”[11] * 在模型性价比象限中 阿里巴巴的Qwen3和深度求索的DeepSeek R1位于“高分数、低成本”的吸引力象限[20] * 中国在多模态模型领域展现出强大竞争力 在文本生成图像、文本生成视频等多个排行榜上名列前茅[26][27][28][29][137][138] 中国AI的竞争优势与基础设施 * AI数据中心（AIDC）的电力需求预计将从2023年占全国总需求的1% 增长至2027年的5%[32] * 中国云AI总潜在市场（TAM）预计将在2027年达到480亿美元[58] * 政策大力支持AI发展[37][38] * 中国GPU自给率预计将从2023年的24%大幅提升至2027年的82%[56][58] * 2024年中国AI云市场份额为 百度云24.6% 阿里云24.6% 腾讯云19.2% 华为云19%[64][65] AI应用与用户增长 * 2C AI原生应用日活跃用户（DAU）和月活跃用户（MAU）增长迅速 例如腾讯的Yuanbao、阿里的Quark、深度求索的Doubao等[77][78] * 超级应用（如微信、支付宝、百度、淘宝等）已广泛集成多种AI功能 涵盖搜索、视觉识别、内容生成、电商助手等[80][81] * 微信拥有11亿月活跃用户（MAU） 日均会话44.6次 用户日均使用时长99.4分钟 其生态系统覆盖多样化生活场景 是AI智能体的先驱[84] * 2B AI应用已在多个行业落地早期用例 包括广告与内容、金融、医疗、能源、零售、办公等[90] * 摩根士丹利CIO调查显示 41%的中国企业计划在未来12个月内部署首个GenAI项目[98] 企业分析与投资回报 * 私有AI玩家的估值与年度经常性收入（ARR）比率差异巨大 中位数约为23倍[111][112][113] * 腾讯被认为拥有最高的2C变现潜力和高投资回报率（ROI）的AI[115] * 阿里巴巴被誉为中国最佳AI赋能者[124] * 百度的核心广告业务正面临AI搜索转型带来的压力[130] * 字节跳动和快手是领先的多模态AI玩家[136][140] * AI业务的盈利时间框架和盈利能力因领域而异 云和广告技术（Ad Tech）较早实现货币化且毛利率较高 而基础模型则较晚且毛利率较低[104] 其他重要内容 * 美国出口管制影响了高端AI GPU对华的供应 但中国本土AI GPU（如华为昇腾、寒武纪等）正在快速发展[51][52][53][54] * 中国各半导体细分领域的自给率均在稳步提升[56] * 摩根士丹利持有或与报告覆盖的多数公司存在投资银行业务等关系[165][166][167][168][169]

财报预期 - 公司将于周三公布2025财年第二季度财报 [1] - 27个数据点中85%呈现积极信号 较上一季度的50%显著提升 [1] - 分析师重申"跑赢大盘"评级 目标价位260美元 [1] 业绩指引 - 公司预计本季度产品收入增长25% 较上季26%略有减速 [2] - 仅需超额完成2%即可实现增长加速 上一季度超额幅度达5% [2] 行业机遇 - 所属市场规模将从2024年1700亿美元增长至2029年3550亿美元 实现规模翻倍 [4] - 总可寻址市场足够容纳Snowflake与竞争对手Databricks共同发展 [4] 技术应用现状 - ChatGPT和Microsoft Copilot等工具获得广泛采用 [3] - 但95%的应用案例未能实现可衡量的损益影响 [3] - 主要源于多数生成式AI系统缺乏持续学习能力 [3] 市场表现 - 公司股价现报194.50美元 日内交易持平 [4]

核心观点 - 戴尔科技2026年第二季度业绩预期强劲 营收预计达292亿美元 调整后每股收益2.30美元 接近指引上限[1][2][9] - 人工智能服务器需求激增推动基础设施解决方案事业部(ISG)收入增长 服务器积压订单达144亿美元[3] - 传统服务器更新周期与商用PC销售改善形成增长动力[6][7][11] 财务预期与业绩 - 2026年第二季度营收预期292亿美元(共识预期291.92亿美元) 调整后每股收益2.30美元(共识2.29美元)[2] - 过去90天内分析师13次上调每股收益预期 仅3次下调[1] - 2026财年全年营收预期1130.88亿美元 调整后每股收益9.49美元[9] - 2028财年营收预期1172.76亿美元 调整后每股收益11.61美元[9] 业务板块表现 基础设施解决方案事业部(ISG) - 2026年第一季度ISG收入同比增长12% 服务器和网络部门收入增长16%[3] - 人工智能优化服务器出货量18亿美元 新增订单121亿美元 积压订单总额144亿美元[3] - 二级云服务提供商和企业客户为主要需求驱动力量[3] - 2026年第二季度人工智能服务器出货量预期约70亿美元[3] - PowerEdge服务器采用定制化设计缩短客户采购时间[4] - 传统服务器业务实现两位数增长[4] 客户端解决方案事业部(CSG) - 2026年第一季度商业销售额抵消消费者销售额19%下降 部门收入同比增长5%[7] - 推出搭载Nvidia GB10工作站的Dell Pro Max AI PC[7] - 支持Intel Core Ultra及AMD Ryzen处理器[7] 行业与市场环境 - Gartner预测2025年数据中心系统支出增长23.2%至4055亿美元[8][9] - 设备支出预计增长10.4%至8102亿美元[8][9] - AMD 2025年第二季度CPU销售强劲 预示服务器与设备需求增长[7] - Windows 11更新推动PC销售改善预期[11] 运营与财务状况 - 库存周转天数从33天增至36天 库存环比增长10%[10] - 现金及等价物77亿美元 总负债288亿美元[10] - 净负债/aEBITDA杠杆率1.87倍 自2025年第二季度持续改善[10][11] - 2025年3月新增42亿美元负债用于一般业务融资[10] - 公司利用GenAI技术优化运营成本[9] 增长驱动因素 - 人工智能服务器需求持续爆发[3][6][11] - 传统服务器更新周期(14代及以上旧服务器替换需求)[4][6] - 存储销售改善与经济环境好转[6][9] - 企业GenAI与代理AI应用推动设备更新[11]

涉及的行业和公司 * 公司为美图公司 Meitu Inc 股票代码 1357 HK 属于大中华区IT服务与软件行业[1][6][106] * 行业为大中华区IT服务与软件行业 涵盖照片 视频和设计 PVD 以及广告业务[6][13][106] 核心观点和论据 **财务表现与估值** * 目标价上调9%至15 70港元 原为14 40港元 上调主因管理层将2025年正常化净利润指引提高了约11%以及汇率假设变动[1][3][48] * 基于DCF估值法 关键假设包括10 9%的WACC 11 8%的股权成本 2 0%无风险利率 1 5贝塔值 6 5%风险溢价 4 0%债务成本 10%债务权重以及3%的永续增长率[27][48] * 当前股价10 56港元 意味着较目标价有49%的上涨空间[6] * 预计2026-29年每股收益复合年增长率 CAGR 为33% 2026年预期市盈率 P/E 为35 5倍 与全球SaaS同行36倍的平均水平相当 但每股收益增长率高于同行平均水平[3] * 看涨情形目标价为20 60港元 看跌情形为5 40港元[30][39][48] **财务预测与指引** * 预计总收入2025E为4021百万人民币 2026E为5120百万人民币 2027E为6771百万人民币[6][24] * 预计正常化净利润2025E为952百万人民币 2026E为1257百万人民币 2027E为1840百万人民币[6][24] * 预计毛利率维持在较高水平 2025E为75 2% 2026E为75 3% 2027E为75 2%[26] * 销售与营销 S&M 费用将维持在照片 视频和设计 PVD 及广告业务收入的16%左右[13] * 研发 R&D 费用在未来三年每年增长约15% 占收入比例预计从2025E的24 0%降至2027E的19 0%[13][26] **产品战略与增长驱动** * 目标在未来三年 2025-28年 将总付费比率提升至8-10% 2024年该比例为4 7% 意味着订阅收入可能翻倍[9][40] * RoboNeo作为独立AI智能体 定位于生产力应用 面向非专业市场 其货币化及与其他应用的整合是关键事件[9][12][14] * 国内休闲业务被视为近期的收入贡献者 且是无需更多投资的成熟领域[13] * 海外休闲业务被视为近期月活跃用户 MAU 增长的主要贡献者 尤其是在美国和欧盟市场 公司正在重建相关产品 美国现有休闲产品的付费比率约为50%[9][13] * 海外生产力业务预计将成为长期增长贡献者 因为其总可寻址市场 TAM 远大于国内和休闲市场[13] **合作伙伴关系与整合** * 与阿里巴巴的合作包括AI试穿 AI Try-on 功能将于2025年下半年推出 以及从2025年9月起在阿里巴巴商家门户TTG上集成DesignKit功能[9][21] * RoboNeo将从2025年9月开始整合到美图的其他应用中 预计将显著加强其推荐机制 若成功可能为2026年收入增长做出显著贡献[14] 其他重要内容 **风险因素** * 上行风险包括因AI采用和海外市场份额增长导致付费用户渗透率加速提升 高于预期的每付费用户平均收益 ARPPU 以及高于预期的运营杠杆[45] * 下行风险包括付费用户增长慢于预期 AI研发费用高于预期 以及来自互联网超大规模企业的竞争加剧[45] **业务细分策略** * 亚洲海外版美图秀秀和BeautyCam处于订阅生命周期早期 预计其付费比率增长将遵循中国模式[13] * 美国及欧洲市场以Airbrush和BeautyPlus为主 公司已调整策略 在关注付费用户的同时重新聚焦MAU增长[13] * 国内生产力业务专注于付费比率和ARPPU提升 而非MAU 开拍 Kaipai 将扩展至服务更多垂直用户 DesignKit将利用与阿里巴巴的合作提升ARPPU[13] * 海外生产力产品Vmake势头良好 除电商外 还将瞄准线下夫妻店用户群[13] **市场对比与定位** * 与全球SaaS同行相比 美图2026年预期市盈率为35 5倍 与同行平均的36倍一致 但其每股收益增长率高于平均水平[3] * 报告认为该股估值显著低于主要同行万兴科技 Wondershare[33]

企业AI应用现状 - 95%企业AI试点项目失败 特指昂贵定制化企业级解决方案[1][13] - 90%员工频繁使用个人AI工具如ChatGPT和Claude办公 形成"影子AI经济"[7][9] - 40%公司订阅大模型服务 但员工使用AI频率是企业采纳率的2倍多[7][9] 消费级与企业级工具对比 - 企业级AI工具因死板 无法学习 脱离实际工作流被员工抛弃[7][12] - 消费级AI工具凭借灵活性 适应性和即时性获得成功[7][16] - 通用AI工具如ChatGPT投入生产成功率达40% 企业级工具仅5%[16] 行业应用差异 - 仅科技和媒体行业因AI发生颠覆性结构变革[23][25] - 医疗 金融 制造等七大主要行业AI应用进展缓慢[23][25] - 能源材料行业接近零采纳 医疗能源领域高管未来5年无裁员计划[25][26] 生产力提升表现 - 后台自动化项目每年可节省200万-1000万美元客服和文档处理成本[28] - AI替代30%外包创意费用 效率提升未改变团队结构和预算[28] - 最高回报来自无人关注的后台自动化而非营销应用[7][27] 企业实施策略建议 - 与供应商合作项目67%成功部署 内部自建仅33%成功[22] - 企业应停止自建AI 转向购买并与供应商深度合作[7][22] - 需向90%已掌握AI使用方法的员工学习[7][32] 宏观经济影响 - AI可为标普500公司年省9200亿美元成本 相当于总薪酬41%[34] - 潜在市值增长13-16万亿美元 相当于当前总市值近1/4[35] - 日常消费品分销与零售业受冲击最大 生产力提升超2026年预测收益100%[37] 技术实施特点 - 企业级AI缺乏学习能力 无法保存反馈和适应上下文[13][16] - 70%员工在处理快速任务时选择AI 90%员工对高风险工作更信任人类[18] - AI智能体倾向于重新分配任务 人形机器人构成直接替代风险[39]

行业认可与排名 - 被Everest Group评为2025年定制应用开发服务PEAK Matrix评估的领导者[1][4] - 该评估基于对31家领先技术提供商的全面评估 包括案例研究 服务提供商互动 客户参考检查和应用服务市场持续分析[4] 技术能力与创新 - 利用GenAI平台为软件工程师提供强大 受治理且安全的AI驱动资产和服务 包括编码助手以加速软件开发 简化复杂性和降低运营成本[1][2] - 通过智能自动化和数据驱动系统使客户应用开发速度提升25% 应用测试速度加快40%[3] - 管理全球超过20,000个应用程序并转换超过20亿行代码[3] 客户基础与市场覆盖 - 为70多个国家的2,000家客户提供服务 涵盖运输 零售 电信和能源等行业[3] - 作为全球企业的可信定制应用服务合作伙伴 帮助客户利用最新数字平台实现弹性提升 新产品推出和进入新市场[5] 核心优势与专业能力 - 在效率 生产力和识别招募顶级人才方面表现突出 并保持高交付标准[2] - 拥有强大的内部能力和一致的交付性能 通过AI平台利用GenAI驱动自动化显著提高生产力和效率[4] - 具备深厚的行业专业知识和AI驱动创新 为客户提供可衡量的成果[3]

活动基本信息 - FactSet将于2025年11月4日在香港美利酒店举办亚太买方论坛 活动主题为"可能性的脉动" 活动语言为英语 需通过报名参与[2][5] - 活动包含主题演讲 专家座谈及交流环节 具体议程包括上午08:30报到 09:00开场致辞 09:10主题演讲 09:50专家座谈 10:30茶歇 10:45主题演讲 11:25专家座谈 12:05午餐交流[7] 活动核心议题 - 探讨企业未来发展之路 涵盖从程式化创新到投资组合生命周期的突破 分析领先企业保持领先和应对变化的方法[4] - 主题演讲"FactSet AI：推动创新与洞察"由人工智能与机器学习部门主管Ryan Roser主讲[7][8] - 专家座谈"利用GenAI提高投资组合工作效率"由Ryan Roser主持[7] - 主题演讲"程式化解决方案如何塑造买方工作流程的未来"由量化解决方案高级总监Jonas Svallin主讲[7][10] - 专家座谈"构建未来：市场数据基础设施的趋势与转型"由Brian Herte主持[7] 演讲者阵容 - 开场致辞由FactSet香港及北亚区销售总监Stephen Hung担任[7][8] - 人工智能相关议题由FactSet人工智能与机器学习部门主管Ryan Roser负责[7][8] - 量化解决方案相关议题由FactSet量化解决方案高级总监Jonas Svallin负责[7][10]