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AI行业投资交易研究系列之四：从GPT到DeepSeek，美股AI投资复盘

AI行业投资交易研究系列之四：从GPT到DeepSeek，美股AI投资复盘

AI GPT DeepSeek
复盘的质量，取决于对产业链公司的全面梳理、科学分类与准确定位，我们将美股AI板块分为四大类：(A)互联网平台：占据数字世界的“核心地段”，在数据与资金两大生产要素上均具备显著优势，AIDC的源头之水，包括亚马逊、微软、谷歌、META四家公司。（B）AI硬件：链接物理世界与数字世界的桥梁，数据离散在端侧而非集中在云端，资本开支明显更少且需解决软硬融合的问题，以APPLE、Tesla为代表。（C）算力基础设施：AIDC的硬件部分，包括芯片（设计、代工、设备）与其他硬件（服务器、网络、传输、能源设备）两子类，包括英伟达在内的18家公司。（D）AI应用：按商业模式、付费群体细分为C端生产力工具、B端生产力工具、垂直应用、云安全四子类，共计17家公司。在梳理中，我们聚焦业务与AI强相关+市值大于200亿美元的企业，力求绘制美股专业投资者眼中的AI地图。
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2025年DeepSeek实用指南1.0版
SVIP免费

2025年DeepSeek实用指南1.0版

DeepSeek
人工智能无处不在，为我们带来前所未有的机遇与挑战。DeepSeek 作为一款前沿的人工智能工具，凭借其强大的功能和卓越的性能，正在改变我们的学习、工作、生活方式。
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半导体行业专题报告：AI大模型竞赛方兴未艾，OpenAI与DeepSeek引领行业生态重构

半导体行业专题报告：AI大模型竞赛方兴未艾，OpenAI与DeepSeek引领行业生态重构

半导体 AI 大模型 OpenAI DeepSeek
2024年全球AI市场规模有望达到6.16万亿美元，同比增长30.1%，2027年有望扩张至11.64万亿美元，CAGR为23.65%。AI概念于1956年达特茅斯会议首次提出，是一种模拟人类智能的技术，按照智能程度划分，主要分为狭义人工智能、通用人工智能和超级人工智能，目前通用人工智能还处于理论阶段。AI具有算力、算法、数据三大要素，算法决定了AI如何处理数据和解决问题，数据决定了算法是否能得到有效的训练和优化，算力提供了执行算法和处理数据所需的计算资源。从AI产业链看，整体涵盖基础设施层、模型层、平台层、应用层及服务层多个环节，基础设施层主要包括与芯片、计算、存储、网络、软件、连接与通信等多个上游领域，模型层可分为通用大模型、行业大模型等。根据Frost & Sullivan，自2020年起，全球AI市场规模以高于20%的同比增速呈现迅猛增长的态势，从2019年的1.91万亿美元有望扩张至2024年的6.16万亿美元，同比增速逐年上升，整体市场有望在2027年扩张至11.64万亿美元，体现出全球AI行业井喷式的发展速度。
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通信行业专题研究：DeepSeek算力效率提升≠算力通缩，国产算力需求方兴未艾

通信行业专题研究：DeepSeek算力效率提升≠算力通缩，国产算力需求方兴未艾

通信 DeepSeek 算力 国产
DeepSeek 在知乎发布文章《DeepSeek-V3/R1 推理系统概览》，披露其 AI 大模型的理论成本利润率高达 545%，引发业内的热烈讨论。在本篇报告中，我们从以下三个角度：1）DeepSeek 的底层架构优化；2）DeepSeek 的利润率详细拆解；3）DeepSeek 引发的算力需求之争，回应市场关心的问题。此外，当前市场针对算力之争多定性分析，本篇报告也旨在提供较完整的定量分析框架以供参考。
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北大-DeepSeek系列-提示词工程和落地场景

北大-DeepSeek系列-提示词工程和落地场景

DeepSeek
本次讲座为DeepSeek原理和应用系列研讨的讲座之一，聚焦提示词工程与产业实践两大核心模块，延续前序对AIGC底层逻辑的探讨，系统拆解如何通过自然语言交互充分释放DeepSeek潜能。让大家无需具备专业技术背景即可掌握AI提效的核心路径。
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大语言模型在投研中的应用：DeepSeek、QwQ~32B与Manus技术解析、投研场景与量化应用

大语言模型在投研中的应用：DeepSeek、QwQ~32B与Manus技术解析、投研场景与量化应用

大语言模型 DeepSeek QwQ~32B Manus
传统投研面临两大核心瓶颈：非结构化数据处理效率低下与量化模型信号维度单一。 分析师花费大量时间处理财报、新闻、电话会议记录等文本数据，且人工提取关键指标存在一定误差率。 量化策略依赖结构化数据（如价格、财务指标），难以捕捉政策变化、市场情绪等文本隐含信号。
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