政策驱动与顶层设计 - 中国“十五五”规划建议提出全面实施“人工智能+”行动，旨在全方位赋能千行百业，政策驱动下人工智能将进一步渗透各个领域，为经济增长注入强劲动力 [1] - 顶层设计正催生一系列机遇，推动中国数字化进程从“上云”的资源迁移转向“用算”的价值创造 [1] - 在此背景下，各厂商正围绕操作系统、大模型和智能体、AI终端和应用等核心能力，加速构筑新一代AI原生体系 [1] AI终端市场展望 - 政策文件明确，到2027年新一代智能终端、智能体等应用普及率超过70%，智能经济核心产业规模快速增长；到2030年普及率超过90%，智能经济成为经济发展的重要增长极；到2035年全面步入智能经济和智能社会发展新阶段 [3] - IDC认为，2026年终端IT设备市场将呈现“存量替换 + 增量创新”的双重爆发 [3] - AI终端成为撬动经济转型的关键生产力工具，实现从消费场景到产业体系的深度贯通，构筑支撑经济转型与社会提质的关键数字底座 [3] 算力发展趋势与商业模式 - 业界会更多采用按座席、按调用计费的商业模式，通过按需使用、灵活付费的“算力即服务”，更省心省力地用上高性能计算资源 [3] - 一体化算力网的构建为“用算”提供了基础支撑，跨域调度与异构算力融合交付会成为常态 [3] - 未来成功将属于那些能实现“算力即服务”、构建“SLA+绿色KPI”运营体系的企业 [4] 绿色计算与能效要求 - 绿色ICT成为企业转型的重要标尺，液冷、能效平台与绿电将成为大型项目的标配 [4] - 项目都需要经过严格的能效门槛审核，对PUE（用电效率）和WUE（用水效率）审核有具体规定 [4] - 企业的KPI体系必须重塑，把PUE、WUE、单位算力碳强度等绿色指标纳入KPI考核，是企业必须提前布局的方向 [4] 场景工程与价值实现 - 企业需要从零散试点升级为端对端的场景落地，例如制造业企业应把质检、排产、维保、能管等环节打包成组合包并运维 [5] - 最终用良率、周转、能耗等业务KPI验收成效，从而进一步实现降本增效 [5] - 企业应先把合规、风险、SLA、能效等层面的治理做成产品化能力，确保合规，再在算力与数据要素两大底座上，按端到端场景工程规模复制，实现指标闭环，以帮助实现从“上云”到“用算”的过渡 [5] 数据治理与人才挑战 - AI生成数据的泛滥让数据治理难度倍增，不过政策框架与产业支撑正逐步完善，国内很多安全厂商和AI厂商也在强化数据规范与安全性 [5] - IDC将通过AI驱动的数据分析平台，提供可信、可执行的技术洞察，为企业数智化转型赋能 [5] - 未来复合型AI人才需兼具“深度”与“宽度”，“深度”代表要真正懂业务，对所在行业、流程有可落地的深入场景认知；“宽度”代表要真正懂用AI工具，并把数据、模型与智能体、工程与治理贯通起来，按KPI闭环 [5]

公司战略合作与布局 - 中公教育与新希纪元联合主办以“共筑AI教育新基座”为主题的闭门研讨会，会议重点探讨“教育云算力重构”与“AI人才培养” [1] - 公司已于今年10月与合作伙伴共同成立合资子公司新希纪元，重点布局算力平台与AI人才生态 [1] - 英伟达高管参会并分享全球算力技术趋势，提出“算力即服务”可能成为教育AI普及的关键路径，为公司的算力布局提供技术背书 [1] - 双方合作倾向于技术生态共建，公司可能通过联合行业伙伴共同构建基于全球AI算力巨头技术的教育算力平台 [1] 业务转型与增长潜力 - 布局AI算力有助于公司突破传统业务天花板，若算力平台能成功商业化，公司的估值体系有望重构 [1] - 新希纪元作为独立运营的AI业务载体，需依托公司现有渠道资源与教学内容优势，并建立符合技术服务和平台运营需求的商业模式 [2] - 若能在未来1—2年内实现标杆案例的规模化验证并形成可持续的营收模式，新业务有望成为公司超越周期波动的新增长引擎 [2] 行业发展趋势 - 教育AI基础设施的构建是一个需要技术、内容、市场多轮驱动的系统性工程 [2] - “算力即服务”被提出可能成为教育AI普及的关键路径 [1]

市场扩张和中标情况 - 迈越科技全资附属南宁迈越2025年10月28日中标北部湾投资集团算力中心项目[3] - 项目为边缘算力上云工程设计等一体化采购，估计合约总值8789万元[3] 业务与策略 - 集团提供综合信息技术解决方案，旨在成算力即服务领先供应商[4] - 南宁迈越将提供硬件、软件及算力即服务解决方案[4] - 中标是集团实施人工智能策略关键一步[4] 合约情况 - 集团尚未就中标签订正式合约，实际金额可能有差异[4]

市场增长与规模 - 汽车AI芯片全球市场规模预计从2024年的138亿美元增长至2029年的343亿美元，年复合增长率高达20.45% [2] - 市场增长主要受自动驾驶渗透率提升、ADAS系统功能复杂化、智能座舱与多模态人机交互系统需求驱动 [3] - 自动驾驶是主要市场推动力，尤其在L2+及L3级别量产路径逐步明朗的背景下，主机厂将AI能力作为核心卖点 [4] 技术发展趋势 - AI芯片从通用计算向异构架构转型，ASIC与可重构架构（如RISC-V+NPU）成为新趋势，以满足车载场景对低延迟与低功耗的要求 [4] - 芯片供应商正由硬件厂商转向平台提供商，集成感知算法、工具链、数据管理能力，形成闭环生态 [4] - 未来几年单芯片算力有望达到2000TOPS，存算一体架构兴起可支持1000+TOPS/W的超高能效比，打破传统冯・诺依曼架构瓶颈 [6] - 边缘计算与云端协同成为重要趋势，车端AI芯片可实现200ms内实时决策，并与云端形成“数据采集-模型优化-OTA升级”闭环，将L4级自动驾驶模型迭代周期缩短至2周 [7] 市场竞争格局 - 英伟达和高通等跨国巨头占据全球市场较多份额，2023年英伟达Orin芯片累计装车量超过500万辆 [5] - 高通的SA8155P座舱芯片在高端车型中的渗透率达到40% [5] - 北美市场聚焦自动驾驶技术，欧洲市场则积极推进车路协同（C-V2X），带动V2X专用AI芯片需求激增 [7] 商业模式创新 - AI芯片商业模式正从传统“硬件销售”转向“算力即服务”（CaaS） [8] - 特斯拉FSD芯片订阅制用户超数百万，通过订阅方式获取自动驾驶功能 [8] - 英伟达DRIVE AV软件授权收入占比提升，实现了商业模式的多元化 [8] 未来竞争核心与发展方向 - 企业核心竞争力构建需聚焦“算力赛道”，建立“通用算力平台+专用加速模块”的技术路线 [9] - 生态构建是成功关键，需打造“芯片-算法-数据”闭环，通过与车企、零部件供应商、软件开发商紧密合作实现技术快速迭代 [9] - 市场布局需深耕细分场景，满足不同客户需求，通过精准定位提高市场份额和客户满意度 [9] - 汽车AI芯片发展是技术迭代、产业生态与商业模式的重塑，需以场景定义产品，以生态构建壁垒 [10]

算力基础设施发展 - 算力被定义为集信息计算力、网络运载力、数据存储力于一体的新型生产力，是推动城市智慧转型的核心动力[1] - 《算力基础设施高质量发展行动计划》提出重点任务包括提升算力高效运载能力，要求城区重要算力基础设施间时延≤1ms，国家枢纽节点内≤5ms[1] - 浙江省已建成全国唯一的"一中心双直联点"架构，1ms低时延圈基本完成，算力态势监测感知平台完成试点落地[2] 杭州1ms城市算网建设 - 杭州引入400G、OXC、ASON等技术构建1ms全光运力网络，时延圈覆盖人口达2000万（覆盖范围翻倍）[4] - 全省建成160万个10G-PON端口，千兆光纤覆盖超1亿户家庭，50G-PON实现11地市全覆盖，嘉善至长三角枢纽时延压缩至3ms[4] - 中国信通院指出1ms城市算网是赋能科技创新和产业培育的城市体系，本质是用前沿技术重塑城市发展模式[4] 运营商网络建设成果 - 浙江移动建成F5G-A 1ms全光智算专网，覆盖90个区县，算力节点"一跳直达"，OTN下沉提升重点场所通达率[5] - 浙江电信构建"中心+浅边缘+深边缘"架构，实现城市1ms、省内3ms、长三角5ms时延圈，部署算网一体化调度平台[5] - 浙江联通部署3000公里G.654E骨干光缆，建成100G双平面架构，各区县间实现100G直达[6] 算力产业应用案例 - 中国（杭州）算力小镇为全国首个算力产业项目，聚焦集成电路设计、高端软件和智能硬件，形成3000P规模算力池[7] - 浙江水科文化利用毫秒时延算网实现AI视频实时处理，方案已应用于500个文旅场景[7] - 零跑汽车通过1ms算网实现研发中心-工厂-算力中心毫秒级协同，设计迭代周期从60个月缩短至24个月[8][10] 技术发展与行业影响 - OXC、400G/800G光传输技术普及和AI动态调配系统将催生"算力即服务"新经济形态[11] - 1ms城市算网打破算力孤岛，构建自感知、自优化智能系统，成为驱动数字中国的新引擎[11]

英伟达市值与业绩表现 - 英伟达市值达3 45万亿美元 超越微软苹果成为全球市值第一公司 [3] - 杰富瑞预测英伟达利润率将冲至80% 当前毛利率为61% 利润空间因Blackwell芯片量产大幅提升 [3] - Blackwell芯片周产量达7 2万颗 较前代Hopper快一倍多 微软已部署数万个 性能经软件优化提升1 5倍 [3] 英伟达商业模式转型 - 公司从显卡供应商升级为AI基建巨头 提供"硬件+软件+系统"全家桶解决方案 [3] - 微软Azure通过英伟达GB200机架实现单季AI收入增长五倍 体现"算力即服务"模式优势 [3] - 商业模式从一次性硬件销售转向长期软件授权 形成持续收入来源 [3] AI算力行业趋势 - 全球AI算力需求呈基础设施级别增长 类比电力时代发展路径 [4] - 英伟达PEG比率低于0 9 在科技巨头中估值增速落后于业绩增速 显示潜在低估 [4] - Blackwell芯片初期良率仅60% 美国出口限制导致损失500亿中国市场 [4] 中国AI产业链机会 - 浪潮信息 中科曙光等公司为国内大模型提供算力基础设施 液冷技术降低服务器能耗30% [4] - 航锦科技800G光模块价格较海外低20% 具备显著性价比优势 [4] - 寒武纪思元590芯片性能达英伟达H100的70% 价格仅三分之一 国产替代逻辑强化 [4] A股AI投资方向 - AI行情从概念炒作转向业绩兑现 需关注有实际技术与订单的企业 [5] - 富士康供应链企业及与DeepSeek合作的拓尔思等标的具备长期关注价值 [5] - AI渗透率持续提升为中长线投资核心逻辑 [5][6]

公司战略与定位 - 公司以"算力x联接"战略为内核驱动 夯实"云—网—安—算—存—端"全栈业务布局和内生智能 [1] - 公司采用"AI in ALL"与"AI for ALL"双轮驱动策略 为全球客户提供全栈智能化信息通信基础设施和云与智能平台 [1][2] - 公司聚焦行业应用和客户需求 推进算力多元化与联接标准化 打造AI时代和智算中心建设的核心竞争力 [1] 财务表现 - 2024年公司实现营业收入790.24亿元 同比增长2.22% [2] - 2024年ICT基础设施与服务业务收入544.59亿元 同比增长5.73% 占营业收入比重68.91% [2] - 2024年归属于上市公司股东的净利润15.72亿元 [2] - 控股子公司新华三2024年营业收入550.74亿元 同比增长6.04% [2] - 新华三国内政企业务收入442.39亿元 同比增长10.96% [2] - 新华三海外业务收入29.16亿元 同比增长32.44% 其中H3C海外自主渠道业务收入9.59亿元 同比增长69.35% [2] - 2025年第一季度公司营业收入207.90亿元 同比增长22.25% [6] - 新华三2025年第一季度营收152.95亿元 同比增长26.07% [6] 技术研发与创新 - 2024年研发投入51.02亿元 [4] - 研发人员占公司总员工人数40% 在北京等7地设立研发中心 [4] - 专利申请总量超过16,000件 其中90%以上是发明专利 [4] - 掌握磐宁OS等平台与核心底层软件及硬件产品IP [4] - 发布百业灵犀私域大模型系列产品 灵犀使能平台和灵犀Cube一体机 [3] - 在液冷技术研发方面实现突破 优化冷板式和浸没式液冷技术 [9] 产品市场地位 - 中国企业网园区交换机市场份额38.2% 排名第一 [5] - 中国以太网交换机市场份额31.1% 排名第二 [5] - 中国企业网路由器市场份额30.5% 排名第二 [5] - 中国企业级WLAN市场份额28.5% 排名第一 [5] - 中国X86服务器市场份额12.6% 排名第三 [5] - 中国刀片服务器市场份额54.4% 排名第一 [5] - 中国UTM防火墙市场份额21.0% 排名第三 [5] - 中国超融合市场份额17.1% 排名第二 [5] 业务发展举措 - 打造一体化AI赋能平台 包括底层数字基础设施 中层云与智能平台 上层AI"训—推—用"使能平台 [2][3] - 形成"AI+数字政府" "AI+数字医疗" "AI+数字企业"等多个场景应用 [3] - 联合国产CPU GPU等产业生态合作伙伴 形成多层次智算解决方案能力矩阵 [8] - 推出城市治理大模型一体机 内置大模型及高性能国产加速卡 [8] - 在亚洲 欧洲 非洲 拉美等地区设立22个海外分支机构 [7] - 积极推进H股发行 拟发行不超过总股本10%的H股股票 [9] 行业趋势与机遇 - AIGC大潮带来算力需求增长 带动计算存储和网络产品线收入增长 [6] - 2025年互联网大厂资本性投入预计持续增加 各地政府智算中心建设广泛开展 [6] - 企业加快数智化转型 2025年市场需求有望持续释放 [6] - 数字技术与实体经济深度融合 出现更多针对行业特定需求的AI硬件和解决方案 [7] - 公司全面拥抱"算力即服务" 支持万卡集群和多元CPU及GPU的异构算力统一调度 [8]