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AI制药：开启医药产业的价值新变革

较晚，但发展速度不容小觑。2020 年中国 AI 制药市场规模为 8163 万元，而预计到 2025 年，市场规模将达到 7.74 亿元，年复合增长率达到 56.8%，增速远超全球平均水平。越来越多的企业开始涉足 AI 制药领域，既有晶泰科技、英矽智能等专注于 AI 制药的初创企业，也有恒瑞医药、石药集团等传统药企通过战略合作、股权投资等方式积极拥抱 AI 技术，加速创新药物研发进程。截至 2024 年 1 月，中国已经有超过 10 家 AI 药物研发企业管线进入临床阶段，进入临床阶段的 AI 药物研发管线数量达 34 条，其中自研是最主要的研发模式，占比 85% 。这些数据充分表明，AI 制药在中国市场正处于快速发展的上升期，未来前景十分广阔。 AI 制药的独特价值降本增效，突破传统困境传统药物研发就像一场漫长而艰辛的马拉松，从最初的靶点发现，到药物筛选、临床试验，再到最终上市，每一个环节都充满了挑战，耗时久且成本高昂。据统计，传统制药研发一款新药平均需要 10 - 15 年的时间，投入成本高达 10 - 20 亿美元。而且在这个过程中，大量的资源被投入到临床试验前的研究以及临床试验中，然而最终能够成功上市的药物却寥寥无几，平均成功率仅在 10% - 15% 左右，这意味着大部分的投入都可能付诸东流。 AI 制药的出现，为这一困境带来了转机。AI 技术凭借其强大的数据分析和处理能力，能够在药物研发的各个环节发挥重要作用，实现降本增效。在靶点发现阶段，AI 可以通过对海量生物医学数据的挖掘和分析，快速准确地识别与疾病相关的潜在靶点，大大缩短了靶点发现的时间。以往传统方法可能需要数年时间才能确定一个潜在靶点，而 AI 技术的应用则有可能将这个时间缩短至几个月甚至更短。在药物筛选环节，AI 制药同样展现出了巨大的优势。传统的药物筛选方法通常是通过实验对大量的化合物进行逐一测试，这种方式不仅效率低下，而且成本高昂。而 AI 技术可以通过构建机器学习模型，对虚拟化合物库进行快速筛选，预测化合物与靶点的结合亲和力，从而快速找到具有潜在活性的药物分子。这种虚拟筛选技术能够在短时间内对数十亿个化合物进行评估，大大提高了筛选效率，同时也降低了实验成本。例如，Atomwise 公司利用其开发的 AtomNet 技术，通过深度卷积神经网络来预测小分子与蛋白质的结合亲和力，能够在短时间内从海量的化合物中筛选出有潜力的药物候选分子，大大加速了先导化合物的发现过程。再看临床试验阶段，AI 可以通过对患者数据的分析，帮助研究人员更好地设计临床试验方案，选择合适的患者群体，优化给药剂量和疗程等，从而提高临床试验的成功率，减少不必要的资源浪费。通过 AI 技术的辅助，临床试验的周期有望缩短，成本也能够得到有效控制。据相关研究表明，AI 技术的应用可以使药物早期发现所需时间缩短至原来的三分之一，成本节省至原来的二百分之一。一些 AI 制药公司已经取得了显著的成果，如英国的 Exscientia 公司开发的药物 DSP - 1181，作为全球第一个由 AI 设计的分子进入临床试验阶段，大大缩短了研发周期，展示了 AI 制药在降本增效方面的巨大潜力。精准医疗，开启个性化诊疗新时代精准医疗是当今医学发展的重要方向，它强调根据患者的个体差异，如基因、生理特征、生活方式等，制定个性化的治疗方案，以提高治疗效果，减少不良反应。AI 制药在精准医疗中扮演着至关重要的角色，为实现个性化诊疗提供了有力的支持。在疾病诊断方面，AI 技术可以通过对患者的医学影像、基因数据、临床症状等多源信息的分析，实现疾病的早期精准诊断。以医学影像分析为例，AI 算法能够快速准确地识别影像中的病变特征，辅助医生进行疾病诊断，提高诊断的准确性和效率。对于一些早期难以察觉的疾病，如癌症，AI 技术可以通过对影像数据的深度学习，发现细微的病变迹象，为患者争取早期治疗的机会。例如，谷歌旗下的 DeepMind 公司开发的 AI 系统，能够对眼部疾病进行精准诊断，其诊断准确率与专业眼科医生相当。在药物治疗方面，AI 制药可以根据患者的基因信息和生理特征，预测患者对不同药物的反应和疗效，从而为患者量身定制最适合的药物治疗方案。不同患者的基因组成和生理状态存在差异，对药物的代谢和反应也各不相同，传统的 “一刀切” 式的治疗方法往往无法满足每个患者的需求。而 AI 技术可以通过分析大量的患者数据，建立药物反应预测模型，为医生提供个性化的用药建议。例如，通过对患者的基因数据进行分析，AI 可以预测患者是否会对某种药物产生不良反应，从而避免患者使用不适合的药物，提高治疗的安全性和有效性。 AI 制药还可以助力开发个性化的药物。通过对患者个体的疾病特征和生物学信息的深入了解，利用 AI 技术设计和开发针对特定患者群体甚至个体的药物，实现真正意义上的精准治疗。这种个性化药物的研发，将有望提高药物的疗效，减少药物的副作用，为患者带来更好的治疗体验。随着 AI 技术和基因测序技术的不断发展，精准医疗的应用前景将更加广阔，AI 制药也将在其中发挥越来越重要的作用，为患者提供更加精准、高效的医疗服务。技术创新，推动医药行业变革 AI 制药作为一种新兴的技术领域，在药物研发的各个环节都带来了创新性的应用，深刻地影响着医药行业的发展模式，推动着整个行业的变革与升级。在靶点发现环节，AI 技术打破了传统的基于经验和假设的研究模式。传统靶点发现主要依赖于科研人员对疾病生物学机制的理解和实验室研究，过程繁琐且效率低下。而 AI 可以通过对多组学数据，如基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学数据的整合分析，挖掘出潜在的药物靶点。例如，英矽智能的 Pharma.AI 平台，通过分析大量的生物医学文献和临床数据，成功识别出多个新的药物靶点，加速了从靶点发现到临床验证的过程。AI 还能够通过对疾病相关信号通路的分析，预测新的靶点，为新药研发提供更多的可能性。这种数据驱动的靶点发现方式，不仅提高了靶点发现的效率和准确性，还能够发现一些传统方法难以发现的新型靶点，为药物研发开辟新的方向。药物筛选是新药研发的关键环节，AI 技术的应用使得药物筛选从传统的实验筛选向虚拟筛选转变。传统的高通量实验筛选方法虽然能够对大量化合物进行测试，但成本高、周期长，且容易受到实验条件的限制。AI 虚拟筛选则利用计算机模拟和机器学习算法，在虚拟环境中对化合物库进行筛选，预测化合物与靶点的相互作用和活性。这种方法可以在短时间内对数十亿个化合物进行评估，大大提高了筛选的速度和效率。同时，AI 还可以根据筛选结果对化合物进行优化设计，提高化合物的活性和选择性。例如，薛定谔公司（Schrödinger）利用其基于物理模型的 AI 技术，在药物分子设计和优化方面取得了显著成果，帮助制药企业更快地找到具有潜力的药物候选分子。临床试验设计是新药研发中确保药物安全性和有效性的重要步骤，AI 为临床试验设计带来了新的思路和方法。AI 可以通过对历史临床试验数据、患者特征数据和疾病模型的分析，优化临床试验的设计方案，包括确定合适的患者群体、选择最佳的试验终点、优化给药方案等。这样可以提高临床试验的成功率，减少不必要的试验次数和患者暴露，降低研发成本和风险。AI 还可以实时监测临床试验过程中的数据，及时发现潜在的问题并进行调整，确保试验的顺利进行。例如，Tempus 公司利用 AI 技术对肿瘤患者的临床数据和基因数据进行分析，为肿瘤药物临床试验提供精准的患者分层和入组建议，提高了临床试验的效率和质量。 AI 制药还促进了药物研发与其他领域的交叉融合，如与基因编辑技术、纳米技术等的结合。AI 与基因编辑技术的结合，可以实现对基因的精准编辑和调控，为治疗遗传性疾病提供新的手段；AI 与纳米技术的结合，可以设计和开发新型的纳米药物载体，提高药物的递送效率和靶向性。这些交叉融合的创新应用，将进一步拓展药物研发的边界，推动医药行业向更高水平发展。挑战与风险并存尽管 AI 制药展现出巨大的潜力和价值，但作为一个新兴领域，它在发展过程中也面临着诸多挑战与风险。技术层面，AI 制药涉及多学科的深度融合，技术壁垒较高。AI 技术在药物研发中的应用仍处于不断探索和完善的阶段，目前还存在一些技术难题尚未完全攻克。例如，AI 模型的可解释性问题，许多深度学习模型被视为 “黑箱”，难以解释其决策过程和预测结果，这在对安全性和有效性要求极高的医药领域，可能会引发监管和信任方面的担忧。AI 模型的准确性和稳定性也有待进一步提高，药物研发过程中数据的复杂性和多样性，以及生物系统的高度复杂性，都对 AI 模型的性能提出了严峻的挑战。如何提高 AI 模型对复杂生物数据的理解和处理能力，使其能够更准确地预测药物的活性、毒性和药代动力学等性质，是当前需要解决的关键技术问题。数据是 AI 制药的核心驱动力之一，但数据相关的问题也不容忽视。药物研发涉及大量的生物医学数据，包括基因组学、蛋白质组学、临床数据等，这些数据来源广泛、格式多样，且往往存在数据质量不高、数据标注不准确、数据缺失等问题。如何有效地整合和管理这些多源异构数据，提高数据的质量和可用性，是 AI 制药面临的一大挑战。数据的隐私和安全问题也至关重要，医药数据包含患者的敏感信息，一旦泄露，将对患者的隐私和权益造成严重损害。因此，在数据的收集、存储、传输和使用过程中，需要建立严格的数据安全保护机制，确保数据的安全性和合规性。法规政策方面，AI 制药作为新兴领域，相关的法规政策还不够完善。目前，各国的药品监管机构对于 AI 在药物研发中的应用，尚未形成统一的监管标准和指南。这使得 AI 制药企业在研发过程中面临一定的不确定性，不知道其研发成果是否能够符合监管要求，从而增加了研发的风险和成本。如何在保障患者安全和药品质量的前提下，制定出合理、科学的 AI 制药监管政策，为 AI 制药的发展提供明确的指导和规范，是政府和监管部门需要解决的重要问题。临床试验阶段是 AI 制药面临的重要挑战之一。虽然 AI 在临床前研究阶段展现出了巨大的优势，但在临床试验中，AI 的应用还相对有限。临床试验的复杂性和严格性要求药物必须经过充分的人体试验验证，以确保其安全性和有效性。AI 设计的药物在临床试验中可能面临更多的不确定性，如何设计合理的临床试验方案，充分验证 AI 药物的疗效和安全性，是 AI 制药走向成功的关键一步。临床试验的成本高昂、周期长，也对 AI 制药企业的资金和资源提出了巨大的挑战。 AI 制药领域的人才短缺也是制约其发展的因素之一。AI 制药需要既懂 AI 技术又懂医药知识的跨学科复合型人才，然而目前这类人才相对匮乏。人才的培养需要较长的时间和较高的成本，如何加强相关学科的教育和培训，培养出更多适应 AI 制药发展需求的专业人才，是行业发展面临的重要任务。投资价值与前景展望从投资的角度来看，AI 制药无疑具有巨大的潜力，吸引着众多投资者的目光。其投资价值主要体现在以下几个方面。 AI 制药能够显著降低研发成本，提高研发效率，这意味着在相同的投入下，企业有望获得更多的研发成果，从而增加产品的市场竞争力，提升企业的盈利能力。一旦 AI 设计的药物成功上市，凭借其独特的优势，有望在市场上获得较高的定价和市场份额，为企业带来丰厚的回报。随着人们对健康的关注度不断提高，对创新药物的需求也日益增长。AI 制药作为创新药物研发的重要手段，能够更快地推出满足市场需求的新药，市场前景广阔。特别是在肿瘤、神经退行性疾病、罕见病等领域，AI 制药有望开发出更有效的治疗药物，满足患者未被满足的医疗需求，市场潜力巨大。 AI 制药领域的技术创新层出不穷，不断推动着行业的发展。投资 AI 制药企业，不仅能够分享行业增长带来的红利，还能受益于技术创新带来的超额收益。随着 AI 技术的不断进步和应用，AI 制药企业有望在技术创新的驱动下，实现快速发展，为投资者带来丰厚的回报。从市场表现来看，AI 制药企业也受到了资本市场的青睐。近年来，AI 制药领域的融资活动频繁，吸引了大量的资金涌入。据统计，2022 年全球 AI + 药物研发相关融资总事件达 144 起，总金额为 62.02 亿美元。越来越多的 AI 制药企业选择上市，通过资本市场进一步扩大规模，提升竞争力。如美国的 Recursion Pharmaceuticals、英国的 BenevolentAI 等 AI 制药企业在上市后，股价表现良好，为投资者带来了可观的收益。展望未来，AI 制药有望在多个方面取得更大的突破和发展。随着技术的不断进步，AI 模型的性能将不断提升，能够更准确地预测药物的活性、毒性和药代动力学等性质，进一步提高药物研发的成功率。AI 与其他新兴技术，如基因编辑、纳米技术、量子计算等的融合将更加深入，为药物研发带来更多的创新思路和方法。随着 AI 制药技术的成熟和应用，将会有越来越多的 AI 设计的药物进入市场，改变医药市场的格局。AI 制药还将推动医药行业的数字化转型，实现从药物研发、生产到销售的全流程数字化管理，提高行业的运营效率和管理水平。对于投资者而言，AI 制药领域虽然充满机遇，但也需要谨慎评估风险。在投资时，可以关注以下几个方向。一是技术领先的初创企业，这些企业通常在 AI 算法和药物研发领域具有独特的技术优势和创新能力，有可能成为行业的引领者，但同时也伴随着较高的风险。二是积极布局 AI 制药的传统药企，这些企业拥有丰富的研发经验、完善的产业链和庞大的市场渠道，通过与 AI 技术的结合，有望实现转型升级，提升市场竞争力。三是提供 AI 制药基础设施的科技公司，如云计算平台、数据库、GPU 芯片等供应商，随着 AI 制药行业的发展，对这些基础设施的需求也将不断增加，相关企业将受益于行业的发展。 AI 制药作为医药行业的新兴领域，具有巨大的投资价值和广阔的发展前景。虽然在发展过程中面临着诸多挑战和风险，但随着技术的不断进步、政策的逐步完善以及市场的不断成熟，AI 制药有望为医药行业带来革命性的变化，为投资者创造丰厚的回报，同时也将为全球患者带来更多的治疗希望，推动人类健康事业的发展。

金融界02-16 13:32

路透：中国的AI行业正加速发展，领先企业之间竞争激烈

工智能（AI）服务。此举再次引发市场对中国AI行业的关注，尤其是在DeepSeek快速崛起之后。周四（2月13日），以下是路透社整理的值得关注的中国主要AI服务及其开发商： 1. 逗宝（Doubao）——字节跳动（ByteDance）由字节跳动（ByteDance）开发，是中国最受欢迎的大语言模型（LLM）聊天机器人。最新模型Doubao-1.5-pro于2024年1月发布，在部分指标上超越OpenAI的GPT-4。巴克莱银行报告指出，字节跳动的LLM在市场上最具成本优势，价格比DeepSeek更便宜，Doubao-1.5的定价仅为GPT-4的3%-4%。采用专家混合架构，与DeepSeek等中国AI模型类似。 2. 千问（Qwen）——阿里巴巴（Alibaba）阿里巴巴的旗舰大语言模型（LLM）和聊天机器人。 2023年3月发布，全球基准测试排名名列前茅。 2024年1月发布Qwen 2.5-Max，声称其功能超越知名AI模型DeepSeek-V3。阿里巴巴是开源（Open-Source）AI的坚定支持者，2023年9月宣布将多个AI模型开源。 3. 文心一言（Ernie）——百度（Baidu, BIDU.O）由百度开发，是中国最早推出的ChatGPT竞品之一。 2024年推出文心4.0（Ernie 4.0），百度称其与GPT-4性能相当。 2024年2月14日，百度宣布文心4.5（Ernie 4.5）将于6月30日开源，显示出竞争加剧下的战略转变。 4. 昆仑（Hunyuan）——腾讯（Tencent, 0700.HK）由腾讯开发，旗舰模型昆仑（Hunyuan）于2023年9月发布，聊天机器人元宝（Yuanbao）于2024年5月上线。依托微信等腾讯生态，腾讯在消费级AI应用方面具有天然优势。多模态能力突出，支持文本、图像和视频生成。提供开源模型，并支持开源AI开发。 5. GLM——智谱AI（Zhipu AI）智谱AI（Zhipu AI）开发的GLM系列，最新版本GLM4在部分指标上超越GPT-4。清华大学实验室孵化，获阿里巴巴、腾讯及中关村科创基金支持。 2024年1月，美国商务部将智谱AI列入出口管制清单。 6. Kimi——月之暗面（Moonshot AI）由月之暗面开发，获得阿里巴巴、腾讯及红杉资本投资。 Kimi以超长上下文处理技术闻名，支持200万输入token（单次查询）。 2024年1月20日，在DeepSeek发布R1模型前两天，月之暗面推出Kimi 1.5推理模型。 7. MiniMax——MiniMax AI MiniMax是中国专家混合（MoE）架构的先驱之一，2024年1月开源MiniMax-01。 2021年12月成立，比OpenAI的ChatGPT推出时间更早。投资方：阿里巴巴、红杉资本、高榕资本及IDG资本。在LLM之外，MiniMax还推出了社交类AI应用（如Takie、星野Xingye）。 8. 01.AI 采用开源策略，与DeepSeek类似，并采用MoE架构。成本效益显著，推理成本比GPT-4低1/40，为业内最低水平。创始人李开复（前Google中国总裁）。 2024年1月，01.AI宣布与阿里巴巴成立联合实验室，推进LLM技术研发。投资方：阿里巴巴、创新工场。 9. 百川智能（Baichuan AI） 2023年4月，由前搜狗高管团队创立，王小川（Wang Xiaochuan）（前搜狗CEO）担任创始人兼CEO。 2023年6月，百川成为中国首个推出开源LLM的企业，在开源AI领域领先。随着苹果与阿里巴巴的合作以及DeepSeek的快速崛起，中国AI行业正迎来新一轮发展机遇和竞争格局的变化。

埃尔瓦02-14 23:39

港股周报：涨疯了，港股大牛市回来了！

epSeek颠覆了AI叙事逻辑，原以为中国AI只能跟随美国的魔咒被打破，海内外资金重估科技股投资逻辑，国际投行瑞银更是喊出：DeepSeek驱动的中国股市上涨才完成一小半！ AI科技股方面，阿里巴巴勇立潮头，此前不仅发布了Qwen 2.5-Max AI模型，性能媲美DeepSeek-V3，而且在本周，马云再度现身杭州阿里园区，市场传言阿里将为中国iPhone开发AI功能。这则传言在本周四下午得到证实，阿里巴巴联合创始人、董事局主席蔡崇信在阿联酋迪拜举办的World Governments Summit 2025峰会上确认了阿里将与苹果合作的消息。蔡崇信说，苹果在中国需要一个本地化的合作伙伴，为他们的手机服务。苹果一直非常挑剔，他们与中国的多家公司进行了交谈，“最终选择与我们做生意。我们非常幸运，也非常荣幸能够与苹果这样的伟大公司做生意。” 阿里与苹果合作的消息引爆了股价，盘中一度大涨9%，但很快冲高回落，周四收盘仅上涨2.55%，恒生指数也出现大跳水，从大涨近3%到翻绿。当投资者为周五的走势捏了一把汗时，谁能想到，阿里巴巴再度大涨6.34%，股价创三年以来新高！有阿里巴巴打头阵，彻底点燃了投资者做多科技股的热情，百度、快手、美团、腾讯纷纷大涨，AI医疗、自动驾驶芯片纷纷跟进，恒生指数逼近去年国庆假期高点！除了阿里巴巴外，比亚迪本周召开发布会，宣布全系车型搭载“天神之眼”高阶智驾，10万以下车型也在其中，彻底点燃股价及自动驾驶产业链，比亚迪本周股价创出历史新高！与此同时，春节期间上映的动漫电影《哪吒》，票房节节走高，今日已突破102亿大关，刷新了中国乃至全球影史的票房纪录，成为首部进入全球影史票房榜前20的亚洲电影。哪吒的成功刺激了国人文化自信，相关概念股大涨，泡泡玛特创历史新高，产业升级成为投资者关注的焦点！除了科技股外，地产行业也传来重磅利好，一是万科大股东深铁集团拟向万科提供借款，借款金额为28亿元；二是据彭博报道，中国政府将向万科提供帮助，化解债务危机；三是近期，各地土拍高溢价再现，土地市场回暖，上海、深圳等一线城市房地产交易额大幅增长！房地产是中国支柱产业，企稳意义十分重大，银行股本周集体创下历史新高！总的来说，DeepSeek的出现，不仅打破了美国的AI封锁，亦让投资者重估了中国资产，港股大牛市回来了！板块方面，本周医疗保健和信息技术板块领涨：南下资金本周净流入218亿港币：下周，阿里巴巴、网易等公司将发布财报，或将对行情有较大影响。本周港股大事件： 1. 比亚迪召开发布会，宣布全系车型搭载“天神之眼”高阶智驾； 2. 三大运营商全面接入DeepSeek，中国移动、中国电信股价齐创历史新高； 3. 深铁集团拟向万科提供借款，借款金额为28亿元； 4. 华尔街亿万富豪投资者大卫·泰珀（David Tepper）全面增持中概股和中国股票ETF； 5. 京东杀入外卖赛道，启动“品质堂食餐饮商家”招募，全年免佣金； 6. 香港总商会提议放宽“南向通”合资格投资者的门槛； 7. 《哪吒2》票房突破100亿，盲盒大面积断货； 8. 1月新能源乘用车零售销量74.4万辆，同比增长10.5%； 9. 马云新年再度现身杭州阿里园区，阿里将为中国iPhone开发AI功能； 10. 宁德时代新能源科技股份有限公司向港交所提交上市申请； 11. 中芯国际发布2024年第四季度业绩快报，超预期； 12. 古茗上市首日破发； 13. 香港计划放宽对中国内地公司的上市规则； 14. 比亚迪股价创历史新高； 15. 美国1月CPI同比上涨3%，高于前值2.9%。本周老虎用户热门交易个股： Top2：阿里巴巴，本周马云再度现身杭州阿里园区，此后，阿里巴巴联合创始人、董事局主席蔡崇信星期四确认，将与苹果合作为中国iPhone开发AI功能，股价大涨，创3年来新高，并带领互联网公司走强； Top3：中芯国际，本周中芯国际发布四季报，营业收入为159.17亿元，同比增长31%，预计一季度营收环比增长6%-8%，毛利率预计在19%-21%之间，超市场预期，但因预计业内下半年将现降价抢订单，股价表现不佳； Top4：美团，本周京东宣布京东外卖上线，并启动“品质堂食餐饮商家”招募，2025年5月1日前入驻的商家，全年免佣金，引发外卖竞争加剧担忧，美团股价一度大跌，但随着阿里股价暴涨，投资者对互联网公司追捧，美团股价收复失地； Top6：古茗，本周古茗登陆港股，暗盘大涨，但上市首日依然破发，下跌6.44%，未能打破奶茶股上市首日破发的厄运； Top10：阿里健康，本周AI医疗概念股受到投资者追捧，加上阿里巴巴股价大涨，阿里健康暴涨。下周值得关注的大事件： 1. 下周，百度、阿里巴巴、哔哩哔哩、网易等公司将发布财报： $阿里巴巴-W(09988)$ $网易-S(09999)$ $百度集团-SW(09888)$ $腾讯控股(00700)$ $小米集团-W(01810)$

老虎证券02-14 17:33

概念掘金 | Deepseek+华为引爆AI革命！万亿市场爆发

合，不仅是一次技术合作，更是一场宣告：中国AI的黄金十年已然开启。企业决策者需要思考的不再是“是否拥抱AI”，而是“以多快的速度重构业务”。正如硅基流动创始人所言：“DeepSeek是星星之火，而2025年，我们将见证燎原之势。” 华为算力产业链迎新风口上海证券认为，IT企业与DeepSeek的深入合作嵌套将对模型推广&云服务体验产生显著正向助推，同时DeepSeek所带来的开源策略的广泛应用改变了闭源巨头的商业模式，传统开发者协作方式出现转变，AI模型迭代有望加速进行。和众汇富指出，在技术创新上，华为有望持续突破，如进一步优化昇腾芯片性能，提升算力效率，降低能耗；在软件层面，加强昇腾 AI 软件栈与各类大模型的适配，让模型训练和推理更加高效、稳定。市场规模方面，随着 AI应用在各行业的深度渗透，对算力的需求将持续井喷。据权威机构预测，未来几年全球算力市场规模将保持高速增长，华为算力产业链作为重要参与者，有望在其中分得一杯羹，其市场份额有望不断扩大。机构预判，2025年国产AI芯片市场规模将破千亿，昇腾产业链核心供应商业绩或迎3-5倍增长。附：华为算力产业链梳理此外，华为算力产业链还包括以下重点企业及其合作内容

格隆汇02-14 16:23

DeepSeek行情再起，拓维信息涨停，软件50ETF(159590)涨近3%，盘中价格打平上市以来新高！行情能否持续？基金经理火速发声

大模型公司和互联网公司，逻辑上应该得到中国AI资产重估的机会，DeepSeek反映了中国AI大模型在技术创新、推理应用方面相比于美国公司被明显低估。 Q2：对软件应用行业的影响? 马磊：模型成本下降，质量提升，有望加速带有任务规划属性Agent类应用加速发展。DeepSeek带来AI技术平权，对于应用二三线公司是利好。模型侧的加速变化，最直接的变化，会带动Agent厂商快速迭代产品，关注国内软件公司在Agent方面的进展，特别是国内互联网大厂Agent能力更强，产业链公司跟着受益。招商证券则表示，DeepSeek的出现，对于整个AI发展开辟了新的道路，很多对于AI持观望态度的公司一定会快速发力和追赶，整个AI应用的发展相信会迎来宛如移动互联网时代的“百舸争流，滔滔不绝”。天风证券表示，随着DeepSeek加速AI大时代，海外头部互联网企业持续加大AI投入，以及国内AI随着字节效应拉动，中长期趋势逐步明朗，我们积极看好25年或成为国内AI基础设施竞赛元年以及应用开花结果之年。建议持续关注AI产业动态及AI应用的投资机会。硬件为基，软件为核。软件50ETF（159590）紧跟中证全指软件指数，一键布局AI软件全产业链。指数精选50只成分股，对于基础软件、应用软件、软件服务覆盖全面：约67%权重为应用软件，15%以上为AI相关领域，信息安全占10%，其余约7%为信息技术和基础软件。风险提示：任何在本文出现的信息，包括但不限于个股、评论、预测、图表、指标、理论、任何形式的表述等均只作为参考，投资人须对任何自主决定的投资行为负责。另，本文中的任何观点、分析及预测不构成对阅读者任何形式的投资建议，本公司亦不对因使用本文内容所引发的直接或间接损失负任何责任。软件50ETF属于中等风险等级（R3）产品，适合经客户风险等级测评后结果为平衡型（C3）及以上的投资者。标的指数并不能完全代表整个股票市场。标的指数成份股的平均回报率与整个股票市场的平均回报率可能存在偏离。基金投资有风险，基金的过往业绩并不代表其未来表现，投资需谨慎。请投资者关注指数化投资的风险以及集中投资于中证信息技术应用创新产业指数成份股的持有风险，请关注部分指数成份股权重较大、集中度较高的风险，请关注指数化投资的风险、ETF运作风险、投资特定品种的特有风险等。以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云02-14 14:12

特斯拉2026年量产10万台人形机器人，Figure、英伟达推动行业进入“iPhone时刻”

将其应用于智能客服系统，实现降本增效。中国AI技术的突破，为人形机器人本土化“大脑”提供核心支撑。 Figure“去OpenAI化”后的技术突围 2025年2月，Figure宣布终止与OpenAI合作，并预告其机器人将迎来“iPhone时刻”。外界推测，Figure或已构建自主AI系统，未来可能采用混合架构（如自研模型+第三方引擎）实现技术闭环。此举凸显头部企业对核心技术的掌控需求，也预示着行业竞争从硬件向软件与算法延伸。结语机器人产业正处于“0到1”爆发的临界点。特斯拉、Figure等企业的量产计划，叠加英伟达、DeepSeek的技术突破，推动行业进入“硬件规模化+软件开源化”双轮驱动阶段。随着中国供应链在成本与效率上的优势凸显，以及特种场景需求的释放，2025年商业化元年之后，2027年有望迎来一般场景的大规模普及。未来的竞争将聚焦于技术迭代速度与生态整合能力，机器人“iPhone时代”的黄金赛道已然开启。

金融界02-14 11:42

《哪吒2》票房破百亿，光线传媒节后暴涨超200%，中证A500指数ETF(563880)冲击周度K线两连阳，科技浪潮来袭，哪只全市场宽基更具弹性？

的技术突破可能会吸引更多的全球资本关注中国AI领域，推动中国股市的长期增长。” 【中证A500迎来首次调仓，五大优势有望全面提升】 12月13日盘后，中证A500指数ETF（563880）迎来首次调仓，调仓后中证A500指数有望实现“龙头属性更突出、新质生产力含量更高、基本面表现更强，估值性价比更高、长期业绩表现更优”五大优势全面提升！龙头属性更突出，无论是从总市值还是盈利能力来看，预计新纳入的21只个股均强于剔除的成分股。纳入成分股平均市值均为700亿元左右、2024Q3平均净利润为11.87亿元，均高于剔除成分股（200亿元左右、8.37亿元）。新质生产力含量更高，从行业来看，新增成分股数量最多的行业为电子、医药、电力设备与新能源等与“新质生产力”密切相关行业。基本面表现更强，纳入的成分股ROE平均值为6.97%，2024年前三季度归母净利润增速中位数为22%，均高于剔除成分股（5%、-26%）估值性价比更高，纳入的成分股近三年市盈率（TTM）分位数均值为58.23%，远低于剔除成分股。长期业绩表现更优，自2021年以来，纳入的成分股平均收益率持续优于剔除成分股，长短期收益均亮眼。注：统计区间为2021年1月1日-2024年12月6日。样本股过往盈利表现不代表未来，不代表指数表现。数据来源于中证指数官网、Wind。优质核“新”资产获资金汹涌增仓！权威数据显示，中证A500指数ETF（563880)上市以来持续获资金强势布局，上市以来累计“吸金”超77亿元，资金布局新一代宽基旗舰热情持续高涨！基金规模方面，中证A500指数ETF（563880)自上市以来份额持续攀升，当前最新规模已经超98亿元！把握春季躁动行情，高效配置优质中国资产，认准中证A500指数ETF（563880），一键把握市场大BETA投资机遇！公开资料显示，中证A500指数ETF（563880）不仅综合费率为全市场最低档（管理费仅0.15%，托管费仅0.05%），更设置了“可月月评估分红”的盈利分配机制，为投资者提供相对可预期的稳定收益！中证A500指数ETF（563880）已正式纳入融资融券标的，玩法再升级，规模与流动性有望进一步提升！最后，中证A500指数ETF（563880）是全市场唯一含“88”代码的A500类ETF，563880，谐音“我留下发发了”，倒着念更谐音“您发发365”！无证券账户者可关注场外联接基金（A：022469，C：022470）。风险提示:本材料仅为宣传材料，不作为任何法律文件。我国基金运作时间较短，不能反映股市发展的所有阶段。投资有风险，基金管理人承诺以诚实信用、勤勉尽责的原则管理和运用基金资产，但不保证本基金一定盈利，也不保证最低收益。基金管理人管理的其他基金的业绩不构成对本基金业绩表现的保证。投资人应当认真阅读《基金合同》、《招募说明书》和《产品资料概要》等基金法律文件，基金管理人提醒投资人基金投资的"买者自负”原则。本基金属于中等风险等级(R3)产品，适合经客户风险承受等级测评后结果为平衡型(C3)及以上的投资者，客户-产品风险等级匹配规则详见汇添富官网。在代销机构认申购时，应以代销机构的风险评级规则为准。以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云02-14 11:22

DeepSeek概念股炒作热潮来袭，市场情绪高涨背后潜藏投资风险

，令投资者产生了强烈的预期，认为这将是中国AI行业的重要发展节点。概念股投资风险与市场前景尽管DeepSeek概念股近期呈现强劲涨势，但从可持续性的角度来看，行情的延续性仍然存在很大的不确定性。技术的商业化能力与产业融合程度将直接影响到这些概念股的长期表现。短期内，市场情绪的过热可能导致部分个股估值透支，投资者应谨慎对待短期炒作带来的高波动性。编辑观点 DeepSeek概念股的快速上涨折射出市场对于AI行业未来发展的乐观预期，但这种短期的爆发式上涨更多地受到技术突破与市场情绪的推动，可能存在过度炒作的风险。从长期投资的角度看，技术的持续创新和商业化落地将是这些公司能否维持涨势的关键。因此，投资者应对短期的市场波动保持警惕，避免仅凭概念炒作而盲目跟风。名词解释 DeepSeek：指通过开源模型和低成本策略，降低AI大模型训练和推理成本的技术概念。概念股：指因某种新兴行业、技术或市场前景而受到投资者关注，股价波动较大、充满炒作潜力的股票。高位减持：指公司大股东在股价上涨至较高水平时，出售部分股份的行为。科创类ETF：指投资于科技创新类企业的交易型开放式指数基金。今年相关大事件 2025年2月：国内资本市场掀起DeepSeek概念炒作热潮，多只相关概念股发布股价异常波动公告。 2025年2月：部分DeepSeek概念股大股东高位减持，科创类ETF资金净流出超过八成。专家点评 “DeepSeek概念股的上涨反映了市场对AI行业突破性技术的强烈预期，但投资者需警惕情绪过热带来的短期风险。”——长城证券首席经济学家汪毅, 2025年2月 “虽然DeepSeek技术为AI行业提供了潜在的商业化机会，但技术的产业融合和可持续性仍然是判断其前景的关键。”——华泰证券分析师张杰, 2025年2月来源：今日美股网

今日美股网02-14 00:10

机会来了？！大摩：AI资本支出激增或将推动零售板块增长

降，让小型零售商也能参与竞争。最近，中国AI公司DeepSeek推出的低成本AI引起广泛关注，其技术能力被认为可与硅谷巨头匹敌。这引发市场对大型科技公司AI投资的可持续性产生疑虑，并曾导致科技股市值蒸发超万亿美元。如果DeepSeek等AI创新确实能显著降低AI投入成本，那么：受益的不仅仅是规模较小的零售商，还包括软件行业的公司，这可能会促使投资者关注软件股的投资机会。但古特曼认为，短期内这一趋势仍不会改变：“尽管如此，我们认为短期内不会出现这种情况，目前来看，能够投资AI的零售商仍将扩大其市场优势。”

Linlin02-13 22:18

疯狂“过山车”！港股午后高台跳水，华尔街“DeepSeek共识”：牛市将继续！

epSeek将改变全球AI生态系统。中国AI发展的“圣杯”不一定是“同类最佳”，而是“足够好”以支持中国的大规模AI应用并推动中国的生产力增长和经济增长。 DeepSeek证明了中国的私营部门仍然具有创新能力和竞争力，它也显示了中国在AI领域持续进步的可能性。市场分析认为，随着DeepSeek的爆发，中美科技预期差收敛。华泰证券称，中美科技股估值在过去两年分化显著，AI发展水平或是关键。 DeepSeek具有低成本、高性能优势，引发行业对资本开支、应用场景等讨论，或推动投资者重新评估中国科技企业的技术潜力，进而催化中美科技股价值重估。中金公司分析指出，港股仍以结构性行情为主的体现。至于为何整体指数也反应更强且好于A股，是因为：1）港股的整体盘子相对更小，板块和个股对整体指数拉动效果更强；2）港股的行业结构上，软件公司占比更多。资金面上，长线外资尚未看到明显流入，可能依然以个人与交易资金为主。

格隆汇02-13 16:44

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