市场整体表现 - A股主要指数集体走强 沪指涨0.83%收报3853.64点 深证成指涨1.80%收报13356.14点 创业板指涨2.28%收报3185.57点 科创50指数涨3.49%收报1456.47点 [3] - 沪深两市成交额23268亿元 较昨日缩量1676亿元 [3] - 个股呈现大面积上涨态势 上涨个股达4294家 下跌个股仅847家 股票中位数涨幅1.27% [4] - 主力资金净流入120亿元 北向资金大单净流入132亿元 [4] 板块表现分析 - 电子化学板块（光刻机概念）上涨5.50% 半导体板块上涨4.39% 光伏、能源金属及电池板块涨幅在2.6%-3%之间 [5] - 房地产板块异动 张江高科连续涨停 带动上海临港和深振业涨停 但异动源于科技投资概念而非地产主业 [6] - 银行股出现分化 午后仅工商银行护盘 其他多数银行股回落 最终板块涨跌各半 [8] - 券商股下午1:45在中信证券带动下直线拉升 板块涨幅约1.15% [8] 核心驱动因素 - 光刻机概念成为市场焦点 催化因素为上海微电子发布最新样机数据 张江高科连续涨停 [5] - 阿里巴巴云栖大会推出重大公告 发布最新大模型 宣布与英伟达合作 股价涨幅超9% 带动恒生指数上涨1.37% [6][7] - 台积电涨价传闻 硅片价格上涨趋势 高盛将中芯国际估值上调14% 共同催生科技股行情 [7][8] - 市场上午由科技强势股领涨反弹 午后演变为微盘股补涨叠加指标股护盘格局 [6][8] 资金与交易特征 - 开盘大幅低开 上证指数低开0.45% 深成指低开0.67% 创业板指低开0.79% [4] - 开盘初期下跌个股达3880家 上涨个股仅975家 涨停股仅10家 跌停股6家 [4] - 上午10:40后市场逆转 光刻机、芯片及半导体板块率先发力 [5] - 成交量缩量主要集中在上午 午后成交量与昨日基本持平 [4]

"人工智能等技术深刻改变人类生产生活方式，带来前所未有的发展机遇，也带来前所未有的风险挑 战。"在网络安全技术高峰论坛上，中央网信办相关负责人指出，要构建包容审慎、双向同享的网络安 全技术治理体系。 本届网络安全技术高峰论坛上发布的《人工智能安全治理框架》2.0版引人关注。国家计算机网络应急 技术处理协调中心副主任刘博介绍，该治理框架进一步阐述人工智能安全治理理念和五大原则，细化安 全风险分类，并提供了30个技术应对措施和40个治理模式，增加基于应用场景和智能化水平安全风险分 级原则等专题内容，促进形成安全可信、可控的技术研发生态，助力国际安全治理合作。 9月15日至21日，以"网络安全为人民，网络安全靠人民——以高水平安全守护高质量发展"为主题的 2025年国家网络安全宣传周举行。其间，大会开幕式、网络安全技术高峰论坛等多项活动在云南省昆明 市举办。 近年来，新型网络技术快速迭代，网络安全方面需要新的技术支撑，量子科技、云计算等就是其中代 表。阿里云相关负责人表示，当前，云计算平台持续强化自身安全能力建设，云上客户可通过安全检测 和免费安全工具，主动管理云上应用安全。 在网络安全产业链协同论坛上，安恒信息首 ...

9月15日至21日，以"网络安全为人民，网络安全靠人民——以高水平安全守护高质量发展"为主题的 2025年国家网络安全宣传周举行。其间，大会开幕式、网络安全技术高峰论坛等多项活动在云南省昆明 市举办。 （文章来源：人民日报） 近年来，新型网络技术快速迭代，网络安全方面需要新的技术支撑，量子科技、云计算等就是其中代 表。阿里云相关负责人表示，当前，云计算平台持续强化自身安全能力建设，云上客户可通过安全检测 和免费安全工具，主动管理云上应用安全。 本届网络安全技术高峰论坛上发布的《人工智能安全治理框架》2.0版引人关注。国家计算机网络应急 技术处理协调中心副主任刘博介绍，该治理框架进一步阐述人工智能安全治理理念和五大原则，细化安 全风险分类，并提供了30个技术应对措施和40个治理模式，增加基于应用场景和智能化水平安全风险分 级原则等专题内容，促进形成安全可信、可控的技术研发生态，助力国际安全治理合作。 9月13日，中老铁路"云岭网安"网络安全主题列车从昆明南站出发。车厢内，LED屏滚动播放网络安全 宣传内容。 在昆明，一系列丰富多彩的活动，让更多群众了解了网络安全的重要性：在五华区南屏街广场，"网络 急救大闯关" ...

全球AI大模型竞争格局 - 全球大模型竞争初步形成由OpenAI、Anthropic、谷歌及特斯拉主导的格局 [1] - 中国企业中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] 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 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] - 国内互联网大厂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] 重点公司投资关注方向 - 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] - 腾讯控股长期优选 [2]

景林资产二季度美股持仓概况 - 截至二季度末持有28家美股公司股票 总市值28.74亿美元 [1] - 前十大重仓股占持仓主要部分 包括META、网易、满帮集团等 [3] - 持仓组合显示对中国资产保持重仓 同时新增英伟达和NEBIUS GROUP [1][4] 前十大重仓股变动 - 英伟达新进入前十大 持股市值9960万美元 持股数量63万股 [4][5] - NEBIUS GROUP首次进入前十 持股市值7062万美元 持股128万股 [4][7] - META保持第一大重仓股 持股市值7.32亿美元 持股99万股 [4] - 网易为第二大重仓股 持股市值4.69亿美元 持股349万股 [4] 重点加仓操作 - 大幅加仓满帮集团280万股 总持股达2879万股 市值3.4亿美元 [4] - 新建仓英伟达63万股 此前一季度曾清仓3.78万股 [5] - 增持奇富科技60.6万股 总持股达330万股 [4] 减仓与清仓操作 - 清仓苹果、辉瑞制药、传奇生物及中通快递 [1] - 减仓拼多多142万股 持股降至322万股 [4] - 大幅减持台积电和禾赛科技超90% [9] - 减持富途控股37万股 新东方6.8万股 [4] 行业配置调整 - 减持医疗健康板块 清仓再生元、辉瑞和传奇生物 [9] - 对部分科技股持谨慎态度 减仓台积电、禾赛科技等 [9] - 加仓AI相关标的 包括英伟达和云计算平台NEBIUS GROUP [5][7] 对中国资产的观点 - 认为中国资产估值修复进入中场阶段 需挖掘新公司 [1] - 关注新兴领域如悦己新消费、出海创新药、硬科技创新 [11] - 看好具备"四个垄断"特征的企业 包括技术垄断和品牌垄断等 [11] - 当前宏观环境下更关注政策面变化 特别是刺激消费政策 [11]

一方面，顺势而为，促进中小企业数字化智能化转型。例如可考虑出台中小企业上云补贴，至于补 贴的方式是发放到平台还是发放到中小企业，可以进一步研究。还要理顺激励机制，形成平台与中小企 业相互激发的创新生态系统。 另一方面，鼓励基于平台的数据开发和数据交易。要健全平台经济常态化监管制度，精准审慎使用 反垄断和监管政策工具，克服平台可能滥用市场支配地位的问题，反对平台经济领域的不正当竞争行 为，为平台内的中小经营者提供公平竞争环境。 (本文来源：经济日报 作者：中国社会科学院经济研究所研究员、博士生导师 杜创) 中小企业联系千家万户，是推动创新、促进就业、改善民生的重要力量。数据显示，目前我国已累 计培育科技和创新型中小企业超60万家，专精特新中小企业超14万家，专精特新"小巨人"企业1.46万 家。同时，中小企业的数字化转型进一步深化，呈现出平台化、智能化的发展趋势。如何看待这一现 象？应分别从中小企业和平台这两个视角加以分析。 对中小企业来讲，全方位基于第三方数字平台开展业务，包括销售、研发、管理控制等，特别是接 入大模型平台和云计算平台，有利于优化内部流程，提高质量控制能力和生产效率。在销售层面，近3 年也呈现 ...

中小企业发展现状 - 中国累计培育科技和创新型中小企业超60万家 专精特新中小企业超14万家 专精特新"小巨人"企业1.46万家[1] - 中小企业数字化转型呈现平台化 智能化发展趋势[1] 平台化智能化对中小企业的积极影响 - 基于第三方数字平台开展业务可优化内部流程 提高质量控制能力和生产效率[1] - 近3年更多中小企业借助TikTok Temu等跨境电商平台开展国际贸易[1] - 平台提供公共基础设施降低创业成本 人工智能算法优化生产流程降低次品率和单位生产成本[2] - 平台生成的全方位数据可协助外部投资者和贷款机构判断企业融资风险 解决融资难问题[2] 数字平台算法演进 - 底层算法从智能推荐向生成式人工智能深化 智能推荐实现千人千面精准广告投放[1] - 生成式人工智能算法可深入生产流程和产品创新领域 大幅提高效率[1] 平台化潜在问题 - 平台可能滥用市场支配地位 通过自我优待和有偏推荐限制公平竞争[2] - 平台可能要求经营者作出排他选择 不利于平台内中小经营者[2] 政策支持方向 - 考虑出台中小企业上云补贴政策 研究补贴发放方式[2] - 需要理顺激励机制 形成平台与中小企业相互激发的创新生态系统[2] - 鼓励基于平台的数据开发和数据交易 健全平台经济常态化监管制度[3] - 精准审慎使用反垄断和监管工具 反对不正当竞争行为 提供公平竞争环境[3]

市中区重点产业发展规划 - 市中区明确了人工智能、新能源装备、空天信息、高端软件、汽车（新能源汽车）五个主导产业作为今后重点发展方向 [1] 人工智能产业 - 以构建"高算力、大模型、强应用"人工智能创新体系为目标，推动产业创新发展和规模壮大 [2] - 强化算网一体支撑，加快中科(济南)超级云计算中心等智算项目建设，构建一体化算力供给体系 [2] - 支持人工智能企业开展大模型算法创新、核心技术攻关和大模型数据训练 [2] - 发挥商汤科技人工智能场景创新中心等创新平台作用，赋能企业技术升级和应用创新 [2] - 依托山东未来云谷、望岳智谷、"AI+"大厦等优质载体资源，打造二环南路人工智能产业带 [2] 新能源装备产业 - 围绕济南市"五能两新"新能源装备产业体系，推动产业向智能化、高端化发展 [3] - 支持山东电力设备公司、西门子能源变压器公司等骨干企业扩能提质 [3] - 高标准推进电力战新产业园建设，谋划打造新型电力产业园 [3] - 支持山东省高端电力装备创新中心等产业创新平台提升产业应用研究能力 [3] - 推动山东大学能源互联网产业技术研究院创新发展 [3] 空天信息产业 - 围绕低空经济和商业航天，以场景应用为牵引加快产业培育壮大 [4] - 实施"场景拓展""能级跃升""基础设施建设"和"产业生态优化"四大行动 [4] - 推进"一园两谷多点"空天信息特色产业园区建设 [4] - 加快未来云谷低空起降场、思极空天技术创新中心等重点项目建设 [4] - 推进"飞服网""航线网""基础网""智联网"四张网建设 [4] 高端软件产业 - 实施软件"名园""名企""名品"培育行动，推动产业向高端化、智能化、规模化发展 [5] - 依托三大运营商、国网山东电力、商汤科技等龙头企业，大力发展新兴软件 [5][6] - 支持山东未来网络研究院等科创平台加强高端软件关键核心技术研发 [6] - 鼓励东玺技术、国科数控等创新型企业开展工业软件研发和推广应用 [6] - 推动政务、金融、医疗、教育、制造等领域应用场景开放 [6] 汽车产业 - 突出"智能制造"主攻方向，依托党家片区汽车产业基础拓展产业链条 [7] - 谋划建设新能源汽车产业园，加速新能源汽车产业聚集 [7] - 围绕新能源车整车制造和关键零部件等细分领域加大项目引进和培育 [7] - 推动山东中海州专用车产业园等项目加快建设 [7] - 支持新能源车联网、物联网技术检测中心建设 [7]

算力定义与构成 - 算力不仅包含计算能力，还涉及配套的网络运载和数据存储能力 [1] - 算力发挥作用需要硬件（服务器、芯片、存储设备）、软件（操作系统、云计算平台、AI框架）和网络连接三方面协同 [1] 中国算力现状 - 截至2024年底中国算力总规模达280EFLOPS（每秒百亿亿次浮点运算） [1] - 算力市场存在"过剩"与"短缺"并存的结构性失衡问题 [1]

公司战略定位 - 公司将自身定位为通往AI魔法世界的"9¾站台"，致力于成为AGI时代的基础设施提供商[1] - 核心业务聚焦在基础设施建设的"脏活、苦活和累活"，通过钢铁、水泥、电力等实体资源构建AI算力底座[1] - 提出从传统IDC服务商升级为"智群体智能世界节点"，参与AI生态共建而非仅提供基础支持[2] 技术演进路径 - 提出"云粒演算"概念，整合云计算底座与粒计算技术，推动计算架构升级[3] - 强调对AI智算基础设施进行重新封装，将硬件、软件、GPU资源转化为标准化可交付单元[3] - 计划采用RDMA协议替代TCP/IP协议，实现100G级计算主线直连数据中心[4] 工程创新方向 - 以"精品工程"为短期目标，最终打造具备文化传承价值的"作品级"基础设施[2] - 2025年重点推进项目落地，通过持续迭代提升性能价格比和文化内涵[4] - 类比电力发展史，强调标准化接口（如"插座"）对AI基础设施普及的关键作用[3] 群体智能布局 - 提出五阶段演进路线：从开源大模型私有化部署→智能体自治系统→客户侧MoA内联网→三链分布式网络→群体智能1[5] - 推动超大规模基座模型与群体智能互补，形成中心算力与边缘节点协同的生态化发展[2] - 借鉴多智能体系统的"社交学习+自适应学习"机制，构建更高水平的群体智能系统[2] 行业趋势判断 - 行业正从单体智能向协同化人工智能新范式转型，需要共创共建群体智能[1] - 基础设施需支持AI原住民需求，包括AI for Science等前沿应用场景[4] - 先进封装技术将成为整合异构计算资源的关键突破口[3]