ScalingLaw理論表明，AI模型的性能與其參數(shù)量、數(shù)據(jù)量和計(jì)算量成正比，三者的同步提升能帶來(lái)顯著性能提升。
DeepSeek通過(guò)優(yōu)化模型性能和降低成本，推動(dòng)了AI技術(shù)在中小企業(yè)、醫(yī)療、金融等傳統(tǒng)行業(yè)的應(yīng)用，進(jìn)而刺激了算力需求的增長(zhǎng)。
DeepSeek與華為昇騰、海光等國(guó)產(chǎn)芯片廠商積極合作，推動(dòng)國(guó)產(chǎn)芯片的適配與發(fā)展，進(jìn)一步增強(qiáng)國(guó)產(chǎn)算力的自主可控性。
DeepSeek通過(guò)蒸餾技術(shù)和算法優(yōu)化，顯著降低了模型的存儲(chǔ)需求和計(jì)算量，使得AI模型能夠在智能終端（如手機(jī)、耳機(jī)等）上進(jìn)行高效推理。
國(guó)內(nèi)多個(gè)手機(jī)廠商已接入DeepSeek的AI模型，智能穿戴設(shè)備（如AI耳機(jī)）也成為了端側(cè)AI應(yīng)用的重要場(chǎng)景。
DeepSeek-R1作為中國(guó)在開(kāi)源AI領(lǐng)域的突破，具備高性能、低成本、開(kāi)源三大優(yōu)勢(shì)，其全球化影響力和迅速增長(zhǎng)的用戶基礎(chǔ)為未來(lái)市場(chǎng)增長(zhǎng)奠定了基礎(chǔ)。
自動(dòng)化編程插件支持VSCode中多模式編程、文件操作、命令行集成及多模型API調(diào)用，能夠自動(dòng)讀取文件、安裝依賴、運(yùn)行代碼并修復(fù)錯(cuò)誤。
通過(guò)大語(yǔ)言模型，投資決策中的主觀因素可以被轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)化的、可以量化的變量，幫助投資者在編寫(xiě)投資模型時(shí)進(jìn)行更高效的量化分析。
模型能夠自動(dòng)從分析師報(bào)告中提取出市場(chǎng)趨勢(shì)、產(chǎn)業(yè)鏈信息及企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，為量化投資模型提供有價(jià)值的輸入數(shù)據(jù)。
模型可通過(guò)情感分析等技術(shù)幫助投研人員從新聞、社交媒體、報(bào)告等文本中提取出相關(guān)情緒和觀點(diǎn)，進(jìn)一步優(yōu)化量化投資模型對(duì)市場(chǎng)動(dòng)向的理解。
通過(guò)ChatGPTTask和Operator等智能體，投研人員可以自動(dòng)執(zhí)行如定期獲取信息、自動(dòng)化瀏覽網(wǎng)頁(yè)等任務(wù)。
這些智能體能夠替代人類完成許多重復(fù)性、機(jī)械性的工作，從而讓投研人員有更多的時(shí)間專注于價(jià)值創(chuàng)造性工作。
通過(guò)構(gòu)建知識(shí)庫(kù)，投研人員可以便捷地從歷史數(shù)據(jù)和報(bào)告中提取信息，甚至通過(guò)直接提問(wèn)獲得相關(guān)答案。
對(duì)于不希望投入過(guò)多硬件和運(yùn)維成本的投研機(jī)構(gòu)，可以選擇大模型API服務(wù)，如OpenRouter、火山引擎、阿里云等平臺(tái)提供的API。
使用Ollama等工具進(jìn)行本地化部署，簡(jiǎn)化了大模型的安裝和運(yùn)行流程，同時(shí)保障了數(shù)據(jù)隱私和安全性。
大模型雖具備強(qiáng)大的信息處理能力，但依賴模型的決策可能導(dǎo)致過(guò)度依賴自動(dòng)化分析，忽視了人類專業(yè)判斷的作用，可能造成風(fēng)險(xiǎn)管理不足。
模型的輸出受訓(xùn)練數(shù)據(jù)的影響，若訓(xùn)練數(shù)據(jù)存在偏差，可能導(dǎo)致模型輸出有偏誤，影響投資決策的質(zhì)量。
在投研過(guò)程中，尤其是涉及到敏感數(shù)據(jù)時(shí)，模型的使用可能面臨合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)，尤其是在數(shù)據(jù)隱私和信息安全的監(jiān)管環(huán)境下。
根據(jù)機(jī)器之心微信公眾號(hào)的報(bào)道，豆包團(tuán)隊(duì)在發(fā)布前已經(jīng)對(duì)其背后的實(shí)時(shí)語(yǔ)音大模型進(jìn)行了嚴(yán)格評(píng)測(cè)，涵蓋了擬人度、情商、通話穩(wěn)定性、對(duì)話流暢度等多個(gè)維度。
在測(cè)試結(jié)果中，豆包的實(shí)時(shí)語(yǔ)音大模型表現(xiàn)相當(dāng)出色，評(píng)分為4.36（滿分5分），而與之對(duì)比的GPT-4o僅為3.18分。
而在「一聽(tīng)就知道是AI與否」的評(píng)測(cè)中，豆包的模型表現(xiàn)優(yōu)于GPT-4o，僅2%的反饋認(rèn)為豆包的語(yǔ)音過(guò)于AI化，而GPT-4o則有超過(guò)30%的反饋顯示其語(yǔ)音顯得過(guò)于人工化。
豆包在實(shí)時(shí)語(yǔ)音大模型領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)，尤其是在情緒理解和情感表達(dá)方面，將成為其吸引用戶并擴(kuò)大市場(chǎng)份額的重要因素。
隨著語(yǔ)音交互技術(shù)的普及，豆包可能會(huì)在智能助手、客戶服務(wù)、教育及醫(yī)療等多個(gè)行業(yè)中獲得廣泛應(yīng)用。
豆包通過(guò)不斷迭代語(yǔ)音技術(shù)，可能會(huì)引領(lǐng)語(yǔ)音助手、智能客服等領(lǐng)域的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，并帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展。
與其他企業(yè)（如Google、亞馬遜、微軟等）相比，豆包的定位可能會(huì)更注重情感化和擬人化的語(yǔ)音交互體驗(yàn)，這使其在細(xì)分市場(chǎng)中具有差異化競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。
豆包對(duì)經(jīng)銷商的控制能力有限，若經(jīng)銷商未按公司的政策要求進(jìn)行銷售或發(fā)生違約，可能會(huì)影響豆包的產(chǎn)品銷售和品牌形象。
三花智控自1984年成立以來(lái)，專注于熱管理領(lǐng)域，通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新與全球化布局，逐漸發(fā)展成為全球領(lǐng)先的熱管理技術(shù)提供商。
最初聚焦家電領(lǐng)域，后來(lái)擴(kuò)展至汽車零部件，尤其在電子膨脹閥、電磁閥、四通閥等產(chǎn)品線取得顯著市場(chǎng)份額。
在家電領(lǐng)域，公司在多個(gè)關(guān)鍵產(chǎn)品（如四通換向閥、電子膨脹閥、微通道換熱器、電磁閥等）市場(chǎng)份額全球領(lǐng)先，分別占有59%、58%、43%、37%和53%的市場(chǎng)份額。
特斯拉計(jì)劃在2025年量產(chǎn)數(shù)千臺(tái)人形機(jī)器人，預(yù)計(jì)到2026年產(chǎn)量將擴(kuò)展至5-10萬(wàn)臺(tái)，2027年進(jìn)一步放大至50-100萬(wàn)臺(tái)。
機(jī)器人執(zhí)行器的總成價(jià)值大約為10-20萬(wàn)元，大規(guī)模量產(chǎn)后預(yù)計(jì)可降至5萬(wàn)元，隨著量產(chǎn)的放大，利潤(rùn)空間將大幅增加。
盡管2024年面臨歐美電動(dòng)車銷量低迷的挑戰(zhàn)，但公司汽車零部件業(yè)務(wù)預(yù)計(jì)將在2025年恢復(fù)20%左右的增長(zhǎng)，特別是中國(guó)的新興車企（如理想、華為、小米等）強(qiáng)勁的銷量支撐下，預(yù)計(jì)汽車零部件板塊增速將恢復(fù)至20%。
2024年，受益于家電行業(yè)政策的推動(dòng)（如國(guó)補(bǔ)、以舊換新等），預(yù)計(jì)家電業(yè)務(wù)將實(shí)現(xiàn)5-10%的增長(zhǎng)，貢獻(xiàn)約15億元的利潤(rùn)。
根據(jù)公司未來(lái)幾年的發(fā)展預(yù)期，預(yù)計(jì)2024-2026年歸母凈利潤(rùn)分別為31.6億元、38.1億元和46.2億元，增速分別為+8%、+21%、+21%。
在民營(yíng)企業(yè)座談會(huì)上，政府強(qiáng)調(diào)加強(qiáng)自主創(chuàng)新，多家科技型企業(yè)的代表發(fā)言，進(jìn)一步體現(xiàn)了對(duì)科技創(chuàng)新的高度重視。
國(guó)資委發(fā)布了關(guān)于“AI+”專項(xiàng)行動(dòng)的實(shí)施要點(diǎn)，表明未來(lái)科技創(chuàng)新將繼續(xù)得到政策支持，市場(chǎng)的信心也隨之增強(qiáng)。
由于政策紅利的持續(xù)釋放以及產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的不斷深化，AI和國(guó)產(chǎn)化龍頭公司仍是未來(lái)配置的主線。
阿里計(jì)劃未來(lái)三年在云和AI基礎(chǔ)設(shè)施方面的投入將超過(guò)過(guò)去十年的總和，這彰顯了其在AI領(lǐng)域的決心和戰(zhàn)略布局。
推理算力是指AI模型推理階段所需要的計(jì)算資源，隨著AI應(yīng)用的不斷擴(kuò)展，推理算力的需求預(yù)計(jì)將在短期內(nèi)快速增長(zhǎng)，尤其是大模型的推理需求將成為算力行業(yè)的重要驅(qū)動(dòng)力。