报告公司投资评级 - 首次覆盖，给予“强烈推荐”投资评级 [3][8] 报告的核心观点 - 亚信科技是国内领先的数智化全栈能力提供商，在电信 BOSS 软件市场份额高，客户留存率超 99%，还将电信技术复用至多行业 [8] - 联合阿里、百度等构建行业级 AI 大模型交付体系，2024 年签约订单超 30 个，落地多场景 [8] - 数智运营业务构建差异化优势，2024 年企稳回升，多行业订单同比激增，按效果付费模式成增长新引擎 [8] - 预计 2025 - 2027 年归母净利润分别为 4.53/7.06/8.20 亿元，对应增速 -17%/56%/16%，对应 PE 分别为 17.5X/11.2X/9.7X [8] 各目录总结 公司概况 - **公司业务**：是领先的数智化全栈能力提供商，业务包括传统业务（BSS、其他）和三新业务（OSS、数智运营、垂直行业数字化），各业务有不同营收占比和应用场景 [12][13] - **历史沿革**：1993 年成立 AsiaInfo Holdings，历经发展，2018 年亚信科技香港主板上市，2022 年收购艾瑞咨询，2024 年亚信安全完成控股权收购 [23][24] - **公司治理**：2024 年亚信安全成第一大股东，优化股权架构；2024 年授出购股权激励团队；重视股东回报，2024 年建议派发股息 [25][26] - **财务分析**：2019 - 2024 年营收 CAGR 为 3.04%，2024 年下降 15.8%；各业务收入有不同变化；营业成本 2024 年下降 15.3%；行政、销售、研发费用有相应变化；2024 年经营现金流为负，投资现金流 3.16 亿元，融资现金流 -12.08 亿元，资产负债率 36.75% [33][42][57] BSS 业务 - 客户留存率超 99%，BOSS 市场份额集中，2017 年亚信科技占 50.0%，2023 年占有率约 35.5%排名国内第一 [61][62] - 近年受运营商成本压降等因素冲击，收入承压；通过创新技术减缓业务规模下滑，注智、联合创新与拓展新市场并进 [66][67][69] - 2024 年 AI 大模型相关项目超 100 个，实现多维度客户拓展 [71][73] 三新业务 - **OSS 业务**：2024 年收入约 8.18 亿元，同比微降 1.8%；依托大模型提供前沿方案，聚焦新兴领域，加入 AI - RAN 联盟，在运营商市场多点开花 [75][80][81] - **数智运营业务**：2024 年收入企稳回升，约 11.06 亿元，同比上升 0.4%；多行业订单大幅增长，按结果付费模式占比达 25.4%，同比提升 1.4 个百分点；构建数据 + AI 全栈能力 [83][84][85] - **垂直行业数字化业务**：2024 年收入 6.76 亿元，同比下降 30.0%；聚焦 5G 专网与应用、大模型应用与交付领域 [89] - **5G 专网与应用领域**：在 Omdia 评估中排第 6，2024 年底 5G 专网累计出货核心网 50 套，基站超 2.1 万台，新能源出货量同比增超 60%；领跑能源市场，拓展多元版图 [90][93] - **大模型应用与交付领域**：与阿里云等深度合作，2024 年签约订单超 30 个，服务多行业头部客户 [100] 盈利预测 - 预计 2025 - 2027 年公司归母净利润分别为 4.53/7.06/8.20 亿元，对应增速分别为 -17%/56%/16%，对应 PE 分别为 17.5X/11.2X/9.7X [8]

财务表现 - 2025年第一季度总营收3327万美元，同比增长12.1%，增速较上一季度的3.6%显著提升 [2] - 连续两个季度实现GAAP盈利，第一季度净利润41万美元，利润额稳步增长 [2] - 截至2025年3月31日，现金储备达3.88亿美元，为高潜力领域布局提供支持 [2] 对话式AI战略布局 - 3月发布对话式AI引擎产品，开发者兴趣强烈，应用场景覆盖AI陪伴玩具、口语陪练、智能助手等 [2] - 预计对话式AI技术将渗透更多场景，推动长期收入增长 [3] - 对话式AI引擎支持全球主流大模型厂商，开发门槛低，仅需2行代码、15分钟即可完成升级 [6] - 定价策略优惠，成本为0.098元/分钟 [6] 技术优势与产品创新 - 语音对话延迟中位数低至650ms，智能打断响应时间340ms，模拟真人对话节奏 [8] - "选择性注意力锁定"功能可屏蔽95%环境噪声，80%丢包率下仍能稳定对话 [9] - 对话式AI开发套件基于博通集成AI芯片BK7258，实现端侧音频处理与超低延时响应 [9] - 硬件设计图与软件开发工具箱全面开源，1小时跑通Demo，1天完成产品原型 [11] 应用场景与客户案例 - 活跃客户数量达1994个，同比增长5.2% [4] - 教育领域：精灵学伴、豆神AI教师实现低延时自然对话，提升学习体验 [15] - 智能硬件领域：珞博Robopoet、集贤科技AI玩具、LOOKTECH AI助手等优化交互实时性 [17] - 跨语言场景：莲偶「会译蛋」支持多语言同声传译，毫秒级响应 [17]

业绩总结 - 2025年第一季度总收入为3330万美元，同比增长12.1%[39] - Agora部门收入为1860万美元，同比增长7.0%[42] - Shengwang部门收入为1055万人民币，约合148万美元，同比下降8.0%[43] - 2025年第一季度的毛利为2260万美元，毛利率为68.0%[50] - 2025年第一季度的净亏损为370万美元，净亏损率为1.2%[57] - 2025年第一季度的运营费用为1400万美元，占总收入的41.9%[53] 用户数据 - 截至2025年3月31日，活跃客户数为1994个，同比增长12.8%[34] - 2025年第一季度的美元基础净留存率为96%[46] 现金流与回购 - 截至2025年3月31日，公司现金及现金等价物总额为438百万美元[60] - 截至2025年3月31日，公司已回购3300万ADS，回购金额约为1.164亿美元，占200百万美元回购计划的58%[63] - Agora, Inc. 拥有超过4美元的现金每股，且实施稳健的股票回购计划[87] 市场表现与技术 - Agora, Inc. 在全球范围内的实时音视频SDK安装的独特应用数量截至2024年9月30日超过6000个[80] - Agora, Inc. 自2024年第四季度以来实现GAAP盈利，并承诺在2025年实现全年GAAP盈利[87] - Agora, Inc. 被OpenAI推荐为提供音频基础设施能力的公司[85] - Agora, Inc. 在美国、中国及其他地区的收入实现平衡，展现出全球化的业务布局[87] - Agora, Inc. 是全球RTE技术的无可争议的领导者，受到技术客户和合作伙伴的广泛认可[87] - Agora, Inc. 提供的Conversational AI Engine具备超低延迟和噪声抑制等功能[82] - Agora, Inc. 在全球拥有超过200个共同定位的数据中心[76] - Agora, Inc. 的实时互动平台作为服务（RTE-PaaS）为软件开发者提供云服务[73] - Agora, Inc. 的核心产品包括实时语音通话、视频通话和实时语音转文本等功能[73]

纷享销客AI战略与ShareAI平台 - 纷享销客举办2025城市客户生态会深圳站，吸引300+高科技、快消、制造、企业服务等行业CIO及生态合作伙伴，探讨AI与CRM融合的企业增长新范式[1] - 公司完成从连接型CRM向智能型CRM的战略跃迁，发布首个企业级智能CRM平台ShareAI，构建全业务场景智能化销售赋能平台[3] - ShareAI平台基于CRM数据、权限与场景深度融合，与原有PaaS平台在界面、逻辑、流程等实现深度协同，成为企业级AI平台底座[4] - 平台支持深度定义场景、选择模型、编排Agent业务流程，形成从基础模型接入到场景落地的完整链路[5] 企业级AI核心能力 - 企业级AI需满足全业务化、确定性、平台化、安全性四大维度，提升整体营销组织能力下限而非仅上限[3] - ShareAI采用嵌入式AI与对话式AI结合模式，通过预设提问模板等设计降低用户个体差异影响[7] - 平台四维智慧：企业级AI实现与CRM业务无缝融合 行业型AI融合行业知识与最佳实践 赋能型AI全场景深度赋能 可信赖AI强化数据安全[8] - 通过行业智慧+AI、领域智慧+AI、企业智慧+AI、员工智慧+AI四层架构赋能企业经营全环节[9] AI在营销服场景应用 - 营销获客环节AI优化文案吸引力、构建线索画像、分析跟进适合度，提升线索转化率[11] - 客户管理环节AI补充商机赢单前关键信息，构建动态客户画像并提供实时销售指导[12] - 商机管理环节AI设计问题清单、生成应答话术、评估商机阶段，形成完整赋能闭环[12] - 合同订单环节AI实现智能产品推荐、合同风险识别及履约执行风险管理[12] - 销售教练环节基于"感知-思考-行动-反思"循环，对销售人员业务进行检查和改进建议[13] 行业实践案例 - 艾比森通过纷享销客平台实现营销-销售-服务一体化数字化，构建知识库并开发AI+LED创新应用如智能试衣等[14] - 华大智造IT部门推动全业务可视化与关键指标监控，聚焦海量重复复杂场景实现AI与核心业务深度融合[17] - 专家建议企业应避免AI工具化思维，遵循"点-线-面"路径从单点突破到智能闭环体系构建[19]

报告行业投资评级 - 看好丨维持 [7] 报告的核心观点 - 上周计算机板块持续回撤，大幅下跌 2.94%，在长江一级行业中排名第 32 位，两市成交额占比为 7.64%，并购重组题材活跃 [2][4][10] - 本周重点推荐 AI coding 板块的持续机遇，以及垂类场景下具有产品壁垒和数据壁垒的产品型厂商 [2][6] 根据相关目录分别进行总结 上周复盘：计算机板块大幅回调 - 计算机板块上周走势：上周大盘小幅回调，上证综指周五报收 3348.37 点，小幅下跌 0.57%，计算机板块持续回撤，大幅下跌 2.94%，在长江一级行业中排名第 32 位，两市成交额占比为 7.64% [4][10] - 热点板块及个股：上周计算机板块并购重组题材活跃，慧博云通、盛视科技等涨幅居前 [12][13] 上周关键词：鸿蒙 PC、量子科技、网证 - 鸿蒙 PC 正式发布，关注鸿蒙投资机遇：5 月 19 日，搭载 HarmonyOS 5 操作系统的鸿蒙 PC 正式发布，其填补生态空白，全场景战略实现万物互联，电脑生态应用加速适配，满足安全可靠标准，有望改变现有国产桌面操作系统市场格局，建议关注华为鸿蒙 PC 产业链和开源鸿蒙操作系统开发厂商 [15][18][26] - 美股量子标的异动，关注量子科技投资机遇：5 月 22 日，美股量子计算股集体爆发，IonQ 欲成“量子英伟达”，持续与其他企业展开合作，政策端大力支持，建议关注量子科技全产业链，重点关注量子计算及量子通信龙头企业 [27][29][34] - 六部门发布管理办法，关注网证相关投资机会：5 月 23 日，六部门联合公布《国家网络身份认证公共服务管理办法》，加强个人信息安全保护，推动国家网络身份认证公共服务由试点阶段向全面落地发展，有望推动数字经济持续发展，建议关注参与网络身份认证平台建设的企业、在 CTID 及 eID 等相关技术有所积累的企业、网络身份认证涉及的硬件厂商 [35][39][45] 重点推荐：AI Agent - Claude 4 系列模型大幅提升自主编码能力，Agent 走向下一程：美国时间 5 月 23 日，Anthropic 正式发布 Claude 4 系列模型，显著提升了 AI 的工具能力，新一代模型专为编码和代理任务设计，可自主编码长达 7h，发布并全面开放 Claude Code，Agent 进入自主阶段，多合作伙伴认可，Agent 迈入新阶段，推荐关注 AI coding 板块的持续机遇，以及垂类场景下具有产品壁垒和数据壁垒的产品型厂商 [6][47][53]

股价表现 - 公司股价自公布截至2025年3月31日的六个月财报后上涨2.8%，同期标普500指数下跌2.5% [1] - 过去一个月股价涨幅达10.5%，远超标普500的4.9%涨幅 [1] 财务业绩 - 每股净收益从上年同期的20.36美元增至40.34美元 [2] - 合并收入同比增长10.2%至3590万美元 [2] - 合并税前利润翻倍至7620万美元，主要受投资收益推动 [2] - 净利润同比飙升98%至5560万美元 [2] 收入驱动因素 - Journal Technologies部门：许可证和维护费增加160万美元，公共服务费增加250万美元 [3] - 传统业务部门：广告收入增加40万美元，其他服务费增加10万美元 [3] - 咨询费减少120万美元部分抵消增长 [3] 部门盈利能力 - Journal Technologies税前利润从40万美元增至50万美元，但运营费用增加270万美元抵消收入增长 [4] - 传统业务税前利润增长30万美元至120万美元，收入仅增加50万美元 [4] 非经营性收入 - 非经营性收入从3510万美元跃升至7450万美元 [5] - 证券未实现净收益达7280万美元，远超上年同期的3450万美元 [5] - 股息和利息收入微降40万美元至240万美元 [5] 投资组合状况 - 截至2025年3月31日，公司持有4.315亿美元可交易证券，未实现税前收益达2.924亿美元 [6] - 针对证券增值计提7690万美元递延税负债 [6] 税务影响 - 所得税准备金总额2060万美元，其中1920万美元来自投资组合未实现收益税 [7] - 有效税率（含未实现收益）为27% [7]

报告行业投资评级 - 看好，维持 [7] 报告的核心观点 - 5月24日开源鸿蒙开发者大会2025在深圳开幕，展示了开源鸿蒙建设进度，在国产化替代加速背景下，开源鸿蒙有望凭借开源属性和鸿蒙生态向各行业渗透，惠及相关产业链，建议关注华为鸿蒙PC产业链和开源鸿蒙操作系统开发厂商 [2][11] 根据相关目录分别进行总结 事件描述 - 5月24日，开源鸿蒙开发者大会2025在深圳开幕，由开源鸿蒙项目群工作委员会主办，华为、润开鸿等多家合作单位提供支持 [2][5] 事件评论 - 版本持续演进，系统能力实现突破，开源鸿蒙版本自开源累计发布8个大版本、建设1100多个开源三方库，本次大会发布5.1 Release版本，在核心模块迭代升级，后续总体性能有望达世界先进水平 [11] - 开源共建生态，代码规模持续提升，产业合作伙伴持续投入生态建设，目前代码规模达1.3亿多行，代码贡献者8600多位，超1100款软硬件产品通过兼容性测评，生态完善有望吸引更多厂商加入 [11] - 推动千行百业规模化商用，开源鸿蒙行业落地有望加速，社区积极孵化“AI + 机器人”技术，不同行业企业可定制化开发，已有38家厂商发布67款商业版系统，覆盖多行业领域，后续或加速渗透 [11] - 开源鸿蒙生态建设持续推进，建议关注鸿蒙投资机遇，大会展示建设进度，在国产化替代加速背景下，开源鸿蒙有望凭借自身优势惠及相关产业链，建议关注华为鸿蒙PC产业链和开源鸿蒙操作系统开发厂商 [11]

协同办公领域AI发展趋势 - AI正颠覆企业协同办公模式，通过大模型技术重塑工作空间、劳动力结构与企业文化，推动办公向智能驱动跃迁 [1][6] - 协同办公呈现五大趋势：AI原生化、智能体重构人机交互、超级助理与数字员工崛起、SaaS化部署普及及安全合规优先 [1][16][17][19][23] - 全球协同应用占比将从2024年7.8%增至2028年8.7%，中国协同办公SaaS化率将从65.4%提升至77.6% [19][20] - 到2030年AI对全球经济累计影响预计达19.9万亿美元，95%工作角色将被重新定义 [12][18] AI在协同办公中的应用场景 - 通用办公场景：在线会议（实时翻译、智能纪要）、文档协作（智能生成、数据分析）、知识管理（智能问答、动态更新） [1][14][16] - 业务场景：HR（智能面试）、研发（代码生成）、法务（合同管理）、财务（预算管控）等提效 [1][28] - 典型案例：腾讯会议AI小助手Pro覆盖会议全流程，腾讯文档实现多品类AI创作，腾讯电子签完成合同全生命周期管理 [1][33] 企业落地AI的痛点与破局策略 - 六大痛点：场景多样、应用割裂、数据分散、体验分散、安全风险、价值衡量 [31][32][33][34][35][36] - 破局核心：以业务流为核心打通工作流，通过场景能力封装（如会议助手）与应用深度优化（垂类模型、数据安全） [42][43] - 部署建议：宏观战略对齐、中观业务融合、微观体验优化，优先选择技术成熟且安全合规的方案 [2][27] 行业实践与成效 - 太古可口可乐、国信证券等企业通过腾讯会议、乐享、电子签工具在会议协同、知识管理、合同审核场景实现效率提升与成本降低 [2] - 数字员工已在金融、零售、医疗行业落地，如银行数字人完成账户开设、贷款审批等流程，节省人力成本并提升风控能力 [18] - 30%企业将安全合规列为IT投入重点领域，数据隐私与合规风险成为AI应用关键考量 [23][25]

生成式AI技术发展 - 生成式AI三大技术路径包括大语言模型(LLMs)、视觉语言模型(VLMs)和扩散模型(Diffusion Models)，其中扩散模型在多模态生成领域取得突破性成果 [6] - 语音生成技术(TTS)在大模型赋能下实现音色、情感、语气、风格、方言控制等方面的技术革新 [7] - 当前技术仍面临幻觉现象、精细控制不足、真实知识整合困难等挑战 [6] 行业应用趋势 - 生成式AI的"组合性"和"协作性"成为数字经济重要特征，开源生态系统大幅降低使用门槛 [11] - AI Agent在DeFi领域已实现无人值守链上应用，Web3与AI结合形成"协作智能+代币化经济"模式 [11] - 语音Agent在商用场景中面临响应速度与幻觉控制等技术瓶颈，需围绕用户场景构建闭环能力 [12] - 企业开始将Agent嵌入工作流，实现"人机共创"效率提升，推动业务流程重构 [14] 商业化与创业方向 - 开源模型释放开发潜力，但需警惕"大模型套壳"创业模式，应建立用户网络效应与商业壁垒 [12] - "超级个体"时代来临，AI Agent可能拥有独立身份、财产与交易能力，形成"Agent社会" [12] - 创业公司应聚焦高质量数据与定制化知识积累，实现差异化竞争 [12] 治理挑战 - AI治理面临私营公司主导开发与政府监管意愿不足的矛盾，国际合作机制尚未形成 [16] - 当前治理框架能解决"无知者"问题但难以约束"冷漠者"，需加强需求端应对策略 [20] - 法律规制应聚焦行为本质而非技术手段，保持技术中立以适应长期发展 [21] - 需关注大语言模型垄断问题，促进语言文化多样性，中文模型发展有助于生态平衡 [21] 社会影响与伦理 - AI应用带来决策让渡、情感替代、人类增强等现象，可能削弱真实人际联系 [23] - 需防止过度依赖AI导致人类思维能力"短路"，应增强创造力而非替代 [23] - 治理机制需兼具适应性与敏捷性，通过价值对齐等内部机制构建安全可靠的AI [23] 未来发展展望 - AI加速迈向通用人工智能(AGI)，"token用量"成为衡量智能化程度的新指标 [25] - "智力即服务"时代来临，需通过跨学科合作前瞻应对技术社会影响 [25] - AI与Web3结合形成新型经济模式，Agent基础设施与生态系统建设成为重点 [11][12]

生成式AI在企业中的应用与挑战 - 生成式AI落地面临数据、系统、流程、基础设施等多方面挑战，企业需将其视为长期工程而非简单解决方案 [1] - 企业正加速将AI能力融入IT自动化和业务流程重塑，Gartner预测企业软件中自主型AI整合比例将从2024年不足1%跃升至2028年33%，同时超15%日常工作决策将由AI智能体完成 [1] 企业级AI发展的核心要素 - 数据是核心生产力，高质量数据为AI应用基础 [2] - 模型需结合企业内部专家知识及业务领域经验，与数据算法融合 [2] - 安全治理、智能助手/系统及AI智能体（本质为具备AI能力的应用）构成企业级AI五大要素 [2] IBM的企业级AI战略与能力 - IBM通过混合云技术创新及智能体、数据、自动化等全栈能力，推动企业级AI规模应用 [3] - 过去三年IBM在自动化领域投资170亿美元，收购HashiCorp补强基础设施自动化，用户案例显示混合环境中使用其工具三年投资回报率达176% [3] - 升级watsonx.data平台整合湖仓一体与数据经纬能力，实现跨数据孤岛、多格式及云环境的数据统一治理与AI应用打通 [3] 企业AI平台需求与IBM定位 - 企业需要灵活、安全且成本效益高的AI平台，深度整合数据与工作流驱动业务增长 [4] - IBM目标为帮助企业快速构建定制化AI能力，确保全生命周期治理与业务目标对齐，使其成为AI技术浪潮的核心参与者 [4]