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1、请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明1DeepSeekDeepSeek十大关键问题解读十大关键问题解读人工智能系列深度人工智能系列深度评级：推荐(维持)证券研究报告2025年02月13日计算机刘熹(证券分析师)S请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明2相对沪深300表现表现1M3M12M计算机30.1%3.3%57.5%沪深3005.0%-4.1%16.5%最近一年走势相关报告计算机行业点评报告：DeepSeek搅动了全球AI的“一池春水”（推荐）*计算机*刘熹2025-02-03美国对华AI限制加剧，自主可控大势所趋AI算力“卖水人”系列（4）（推荐）*计算机*刘熹2025-01-24

2、计算机行业事件点评：我国中部最大智算中心投产，国产算力景气上行（推荐）*计算机*刘熹2025-01-14-23%-7%9%24%40%56%2024/02/19 2024/05/19 2024/08/19 2024/11/19计算机沪深300mXiUpOoMoNmQnQ9PaO7NoMoOtRqNkPoOmOjMrQrN6MoOwPMYpNoPMYqQqO请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明3核心提要核心提要DeepSeekDeepSeek探索出一条探索出一条“算法创新算法创新+有限算力有限算力”的新路径，开源的新路径，开源AIAI时代或已至时代或已至，国产，国产AIAI估值或将重塑。估值

3、或将重塑。uQ1：DeepSeek对于算力的影响？对于算力的影响？Jevons悖论：短期训练侧算力需求或受影响，但DeepSeek推理价格下降吸引更多用户调用模型，带来英伟达H100 GPU的租赁价格提升，故表明算力需求量短期仍呈提升趋势，中长期推理算力需求有望持续增长。uQ2：文本与多模态对算力的需求差别？：文本与多模态对算力的需求差别？多模态模型大规模应用，或将升级算力需求。Sora将大模型训练数据从大规模的文本/图像，发展到视频数据，提升了新的维度，这或将数倍提升算力需求。uQ3：对芯片未来格局的影响？：对芯片未来格局的影响？训练：NV仍具备计算与生态护城河，DeepSeek带来模型训练

4、算力使用效率提升，NV高等级芯片或主要用于探索AGI；推理：推理化、国产化、ASIC化为三大趋势。uQ4：DeepSeek系列模型为何引起轰动？系列模型为何引起轰动？技术与开源：DeepSeek优化模型结构（MLA+MOE、MTP）、模型训练方法（DualPipe）、针对性GPU优化（FP8混合精度等）等内容，降低了训练成本，同时进行开源，各下游企业可以直接通过本地部署或云端调用，降低了调用成本。uQ5：模型未来侧重：模型未来侧重Dense还是还是Sparse（MOE）？）？一个通才（Dense）能够处理多个不同的任务，但一群专家（MoE）能够更高效、更专业地解决多个问题。uQ6：蒸馏模型的定

5、义与发展潜力？：蒸馏模型的定义与发展潜力？蒸馏可以减少原本大参数模型部署的硬件需求高、推理时间长、成本高昂的缺点，更有利于本地部署、推理业务、应用与端侧发展。uQ7：多模态的演进路径？：多模态的演进路径？AI大模型技术和应用逐渐从文本扩展至更多模态。uQ8：DeepSeek发生后对应用侧的影响？发生后对应用侧的影响？DeepSeek在推动降本、强推理等驱动下，有望加速AI应用普及度迎来跨越式提升。uQ9：DeepSeek发布对于端侧的影响？发布对于端侧的影响？DeepSeek决定支持用户进行“模型蒸馏”，已更新线上产品的用户协议，有望加速AI在端侧进程，未来手机、PC、小型设备等端侧或可部署。

6、uQ10：北美增加：北美增加Capex的用意，以及对的用意，以及对deepseek的看法？的看法？北美CSP厂商增加资本开支至服务器与数据中心，继续发展模型预训练与推理侧，重视deepseek技术与发展。请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明4投资建议与相关公司投资建议与相关公司u投资建议投资建议DeepSeek探索出一条“算法创新+有限算力”的新路径，开源AI时代或已至，国产AI估值或将重塑，维持计算机行业“推荐”评级。u1）AI应用：2G：中科曙光、科大讯飞、中国软件、太极股份、中科星图、国投智能、云从科技2B：金蝶国际、用友网络、卫宁健康、广联达、石基信息、明源云、新开普、泛微网络、同

7、花顺2C：金山办公、三六零、万兴科技、福昕软件、合合信息u2）算力：云：海光信息、寒武纪、浪潮信息、中科曙光、华勤技术、紫光股份、中国电信、优刻得、云赛智联、光环新网、中国软件国际、神州数码边：网宿科技、顺网科技、中科创达、深信服端：软通动力、乐鑫科技、移远通信u风险提示：宏观经济影响下游需求、大模型产业发展不及预期、市场竞争加剧、中美博弈加剧、相关公司业绩不及预期，各公司并不具备完全可比性，对标的相关资料和数据仅供参考。请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明5一一、DeepSeekDeepSeek十大关键问题解答十大关键问题解答请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明6 AI的演进路径中，

8、推理成本不断下降，计算效率持续提高是长期趋势。的演进路径中，推理成本不断下降，计算效率持续提高是长期趋势。例如：据Semianalysis，算法进步的速度约为每年4次；Anthropic CEO Dario甚至认为，这一进步速度可能达到10倍。Jevons 悖论悖论：技术进步提高了资源使用效率，效率提高降低了资源使用成本，成本下降刺激了资源需求的增长，需求增长可能超过效率提升带来的节约，最终导致资源总消耗增加。我们认为，短期训练侧算力需求或受影响，但我们认为，短期训练侧算力需求或受影响，但DeepSeek推理价格下降吸引更多用户调用模型，带来英伟达推理价格下降吸引更多用户调用模型，带来英伟达H

9、100 GPU的租赁价格的租赁价格提升，故表明算力需求量短期仍呈提升趋势提升，故表明算力需求量短期仍呈提升趋势，中长期推理算力需求有望持续增长。，中长期推理算力需求有望持续增长。Q1：DeepSeek对于算力的影响？对于算力的影响？Jevons悖论悖论资料来源：Semianalysis，新浪网表：大模型成本持续下降，效率提升表：大模型成本持续下降，效率提升表：表：V3/R1V3/R1发布后，发布后，AWSAWS多地多地H100 GPUH100 GPU价格上涨，价格上涨，H200H200也更难获取也更难获取请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明7Q2：文本与多模态对算力的需求差别？：文本与多模

10、态对算力的需求差别？多模态大模型是一种基于深度学习的机器学习模型，多模态大模型是一种基于深度学习的机器学习模型，类似于人脑能够同时处理文本、声音、图像等不同类型的信息，多模态模型能够处理和整合多模态模型能够处理和整合“图像图像+文本文本”、“视频视频+音频音频”、“语音语音+文字文字”等多种模态的数据和信息，等多种模态的数据和信息，利用不同模态之间的互补和协同，来提高模型的全面感知和泛化能力，使其能够应对更多复杂的任务和场景，以实现更好的性能表现。与传统的单模态模型相比，多模态对算力供给提出了更高的要求。与传统的单模态模型相比，多模态对算力供给提出了更高的要求。急剧飙升的算法复杂度及工程难度、

11、模型迭代下动辄千亿规模的参数量和远高于单模态模型的大量图片、文本和视频数据集，不仅需要消耗大量计算资源，对算力的速度、精度、性能等方面的要求也水涨船高。基础计算基础计算4 4 倍计算倍计算32 32 倍计算倍计算资料来源：机器之心公众号，国海证券研究所图：图：sorasora表示训练计算量增加，视频质量显著提高表示训练计算量增加，视频质量显著提高图：多模态模型推理所需算力较高图：多模态模型推理所需算力较高请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明8Q3：对芯片未来格局的影响？：对芯片未来格局的影响？NV仍具备计算与生态护城河。仍具备计算与生态护城河。我们认为，DeepSeek的成果使用低精度计算

12、、模型侧发展MOE架构、使用PTX层，这些会带来预训练算力使用效率的提升，但是这些技术仍与NV生态紧密联系，NV护城河仍在。模型训练算力使用效率提升，模型训练算力使用效率提升，NV高等级芯片或主要用于探索高等级芯片或主要用于探索AGI。根据DeepSeek-V3 Technical Report，模型的训练过程仅使用2048块H800，这表明使用A100、H800等相对低端的芯片可以实现类似OpenAI o1类似性能。这可能会影响英伟达2025年以后，B200 等最先进GPU的普及，Blackwell/Rubin 等最先进的 GPU 的用途，初期可能会被局限在探索下一代大模型（探索AGI）上。

13、图：图：英伟达英伟达PTXPTX是专门为其是专门为其GPUGPU设计的中间指令集架构设计的中间指令集架构资料来源：新智元公众号，IDC，国海证券研究所图：图：2024H12024H1，中国人工智能芯片市场份额，中国人工智能芯片市场份额请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明9Q3：对芯片未来格局的影响？：对芯片未来格局的影响？推理芯片百花齐放。推理芯片百花齐放。国产化：国产化：我们认为，考虑到目前中美半导体博弈加剧，DeepSeek积极适配昇腾、海光等国产芯片，国产化推理算力需求有望持续增长。ASIC/LPU/单芯片等：单芯片等：ASIC芯片在性能、能效以及成本上优于标准GPU等芯片，更加契合

14、AI推理场景的需求。据TrendForce预估，2024年北美CSPs业者（如AWS、Meta等）持续扩大自研ASIC，以及中国的阿里巴巴、百度、华为等积极扩大自主ASIC 方案，促ASIC服务器占整体AI服务器的比重在2024年将升至26%，而主流搭载GPU的AI服务器占比则约71%。图：图：DeepSeek R1&V3DeepSeek R1&V3推理适配推理适配昇昇腾云腾云表：表：20242024年搭载年搭载ASICASIC芯片芯片AIAI服务器出货占比将逾服务器出货占比将逾2.52.5成成公司公司20222022202320232024E2024ENVIDIANVIDIA67.6%65.

15、5%63.6%AMDAMD（包括（包括XilinxXilinx）5.7%7.3%8.1%IntelIntel（包括（包括AlteraAltera）3.1%3.0%2.9%OthersOthers23.6%24.1%25.3%全部全部100%100%100%资料来源：Trendforce，华为云公众号，国海证券研究所请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明10资料来源：DeepSeek-R1:Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning，DeepSeek-V3 Technical Report，国海证券

16、研究所MoE架构模型核心创新1、多头潜在注意力（MLA）：减少KVCache2、混合专家架构（DeepSeekMoE）：细粒度专家分割，共享专家隔离，辅助损失优化的专家负载平衡策略。3、多 Token 预测目标（MTP）4、DualPipe算法。5、支持 FP8 混合精度训练。DeepSeek V3DeepSeek V3以V3作为基础模型，纯强化学习替代有监督微调核心创新1、强化学习RL算法：GRPO框架2、自我演化与AhaMoment：模型通过 RL 自动学习复杂的推理行为，在推理任务上显现突破性的性能提升。DeepSeek R1 DeepSeek R1 ZeroZero以V3作为基础模型，

17、结合冷启动数据的多阶段训练核心创新1、冷启动数据引入：提高了模型的可读性和训练初期的稳定性。2、推理导向的强化学习：通过多轮 RL，优化模型在数学、编程等密集任务表现。3、监督微调与拒绝采样：使用RL检查点生成额外的推理和非推理任务数据。4、全场景强化学习：在最终阶段结合多种奖励信号，提升模型有用和安全性。DeepSeek R1DeepSeek R1Q4：DeepSeek系列模型为何引起轰动？系列模型为何引起轰动？技术与开源技术与开源 模型的优势点：模型的优势点：我们认为，DeepSeek优化模型结构（MLA+MOE）、模型训练方法（DualPipe）、针对性GPU优化（FP8混合精度等）等内

18、容，降低了训练成本，同时进行开源，各下游企业可以直接通过本地部署或云端调用，降低了调用成本。DeepSeek的轰动性：的轰动性：1）快速的技术突破：）快速的技术突破：2024年9月OpenAI发布o1模型，但是2025年1月deepseek就推出类比OpenAI o1的DeepSeek R1，这改变海外对于国内模型能力与迭代速度的认知。2）开源：）开源：DeepSeek R1模型实现了开源，采用MIT协议，一定程度打破高级闭源模型的封闭生态。开源免费调用有助于先行占据市场份额，成为规则制定者，率先拓展生态粘性。请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明11Q5：模型未来侧重：模型未来侧重Dens

19、e还是还是Sparse（MOE）？）？MoE是大模型架构的一种，其核心工作设计思路是“术业有专攻”，即将任务分门别类，然后分给多个“专家”进行解决。与MoE相对应的概念是稠密（Dense）模型，可以理解为它是一个“通才”模型。一个通才能够处理多个不同的任务，但一群专家能够更高效、更专业地解决多个问题。图图：传统大模型传统大模型 vs MoE vs MoE架构架构资料来源：昆仑万维集团公众号，国海证券研究所图图：moemoe模型的优势模型的优势应用应用具体内容具体内容计算效率与传统的Dense模型相比，MoE能够在远少于前者所需的计算资源下进行有效的预训练，计算效率更高、速度更快，进而使得模型规

20、模得到显著扩大，获得更好的AI性能。AI响应速度由于MoE在模型推理过程中能够根据输入数据的不同，动态地选择不同的专家网络进行计算，这种稀疏激活的特性能够让模型拥有更高的推理计算效率，从而让用户获得更快的AI响应速度。复杂任务由于MoE架构中集成了多个专家模型，每个专家模型都能针对不同的数据分布和构建模式进行搭建，从而显著提升大模型在各个细分领域的专业能力，使得MoE在处理复杂任务时性能显著变好。灵活针对不同的专家模型，AI研究人员能够针对特定任务或领域的优化策略，并通过增加专家模型数量、调整专家模型的权重配比等方式，构建更为灵活、多样、可扩展的大模型。请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明

21、12Q6：蒸馏模型的定义与发展潜力？：蒸馏模型的定义与发展潜力？模型蒸馏作为一种更有效利用先进大语言模型能力的方法，引起了越来越多的关注。模型蒸馏作为一种更有效利用先进大语言模型能力的方法，引起了越来越多的关注。通过将知识从更大更强的 LLM 迁移到更小的模型中，数据蒸馏成为了一个显著的后发优势，能够以更少的人工标注和更少的计算资源与探索来实现 SOTA 性能。李飞飞s1-32B模型：据每日经济新闻报道，2月6日，李飞飞团队以不到50美元的云计算费用，成功训练出了一个名为s1-32B的人工智能推理模型。其方法是用从谷歌模型中提炼出来的1000个样本，然后对阿里通义千问（Qwen）模型进行微调而

22、成。图图：蒸馏程度比较方式蒸馏程度比较方式图图：DeepSeekDeepSeek蒸馏模型蒸馏模型资料来源：机器之心公众号，DeepSeek-R1:Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明13Q7：多模态的演进路径？：多模态的演进路径？AI大模型技术和应用逐渐从文本扩展至更多模态。大模型技术和应用逐渐从文本扩展至更多模态。多模态大一统模型的理念最早由谷歌提出，Gemini 便是这一理念的代表之作。其核心设计在于运用 Transformer 架构，将文本、图像、

23、音频等多种模态的数据进行统一处理，实现对不同模态信息的理解与生成。图图：国内主要厂商的多模态布局国内主要厂商的多模态布局图图：多多模型模型结构模型模型结构资料来源：搜狐，华制智能，甲子光年公众号请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明14Q8：DeepSeek发生后对应用侧的影响？发生后对应用侧的影响？核心观点核心观点：DeepSeekDeepSeek在推动降本在推动降本、强推理等层面驱动下强推理等层面驱动下，有望加速有望加速AIAI应用普及度迎来跨越式提升应用普及度迎来跨越式提升。云端算力是新的卖铲子公司。云端算力是新的卖铲子公司。我们认为，无论是开源还是闭源模型，计算资源都很重要，如果云厂

24、商基于计算资源打造上层服务或产品，那么计算资源的价值就有可能提升，这意味着更多的Capex流向硬件领域，软件也有望受益。模型厂商：模型厂商：DeepSeek R1模型能力对标OpenAI o1,且开源，对于闭源模型厂商等或造成一定冲击，但其也可在此基础上训练。应用侧：应用侧：我们认为，C端用户数据基础好、生态和产品力强、与AI结合度好的公司，B端行业市占率高、用户基数大、积累较多用户数据和产品案例的厂商，且具备AI结合能力的公司有望受益。图图：全球生成式全球生成式AIAI市场市场规模规模204.8360.6627.210351569215476%74%65%52%37%0%10%20%30%4

25、0%50%60%70%80%05001000150020002500202320242025E2026E2027E2028E全球生成式AI市场规模（亿美元）yoy资料来源：中国工业互联网研究院，艾瑞咨询，国海证券研究所（注：美元和人民币汇率按1：7计算）图图：大模型降本趋势大模型降本趋势明确明确请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明15Q9：DeepSeek发布对于端侧的影响？发布对于端侧的影响？DeepSeekDeepSeek产品协议明确可产品协议明确可“模型蒸馏模型蒸馏”，有望加速，有望加速AIAI端侧落地。端侧落地。DeepSeek决定支持用户进行“模型蒸馏”，已更新线上产品的用户协议

26、，有望加速AI在端侧进程，未来手机、PC、小型设备等端侧或可部署。我们认为，除AI眼镜和AI手机外，机器人、电子狗、AR/VR设备后期有望迎来快速成长，大模型在端侧的应用发展之后，会进一步带动AI算力硬件的需求。图图：全球端侧全球端侧AIAI市场市场规模规模图图：端侧端侧AIAI产业链产业链图谱图谱资料来源：On-Device Language Models:A Comprehensive ReviewJiajun Xu，智研咨询请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明16Q10：北美增加：北美增加Capex的用意，以及对的用意，以及对deepseek的看法？的看法？公司公司20242024年

27、及未来互联网大厂资本开支预期情况年及未来互联网大厂资本开支预期情况MicrosoftMicrosoft2024Q4（FY2025Q2），含融资租赁资本支出226亿美元，一半以上的云和 AI 相关支出用于长期资产。预计预计20252025财年的第三季度和财年的第三季度和第四季度的季度支出将与第二季度的支出保持相似水平第四季度的季度支出将与第二季度的支出保持相似水平。Alphabet Alphabet （谷歌）（谷歌）2024Q4公司资本开支达到143亿美元，主要是技术基础设施的投资。公司预公司预计计20252025年将投资约年将投资约750750亿美元的资本支出，其中约亿美元的资本支出，其中约1

28、60160亿亿至至180180亿美元将在第一季度投资亿美元将在第一季度投资MetaMeta2024Q4公司资本支出（包括融资租赁本金支付）为 148 亿美元，主要用于服务器、数据中心和网络基础设施的投资。公司预计公司预计20252025年的资本支出将在年的资本支出将在600-650600-650亿美元之间亿美元之间，以支持的生成以支持的生成 AI AI 工作和核心业务。工作和核心业务。亚马逊亚马逊2024Q4资本开支为278亿美元。预计预计20252025年资本支出约为年资本支出约为10501050亿美元，其中大部分将用于人工智能和数据中心支出亿美元，其中大部分将用于人工智能和数据中心支出。图

29、：图：2022-2024Q2022-2024Q4 4 各厂商资本性开支各厂商资本性开支资料来源：Wind，腾讯网，澎湃新闻，虎啸商业评论，bianews，Trendforce，21经济网，国海证券研究所22%19%15%9%6%9%20%20%17%16%11%6%5%25%MicrosoftGoogleAWSMetaCoreWeaveBBAT其他图：图：2023-20242023-2024年全球年全球CSPCSP对高阶对高阶AIAI服务器需求占比服务器需求占比内圈：2023外圈：2024E0501001502002503002022Q12022Q22022Q32022Q42023Q12023

30、Q22023Q32023Q42024Q12024Q22024Q32024Q4Meta谷歌Alphabet微软亚马逊（亿美元）请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明17二二、投资建议及风险提示投资建议及风险提示请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明182.1 投资建议与相关公司投资建议与相关公司u 投资建议投资建议DeepSeek探索出一条“算法创新+有限算力”的新路径，开源AI时代或已至，国产AI估值或将重塑，维持计算机行业“推荐”评级。u 1）AI应用：2G：中科曙光、科大讯飞、中国软件、太极股份、中科星图、国投智能、云从科技2B：金蝶国际、用友网络、卫宁健康、广联达、石基信息、明源云、

31、新开普、泛微网络、同花顺2C：金山办公、三六零、万兴科技、福昕软件、合合信息u 2）算力：云：海光信息、寒武纪、浪潮信息、中科曙光、华勤技术、紫光股份、中国电信、优刻得、云赛智联、光环新网、中国软件国际、神州数码边：网宿科技、顺网科技、中科创达、深信服端：软通动力、乐鑫科技、移远通信请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明192.2 风险提示风险提示 1）宏观经济影响下游需求：）宏观经济影响下游需求：宏观经济环境下行，将影响客户对信息化基础设施的采购需求；2）大模型产业发展不及预期：）大模型产业发展不及预期：AI行业核心是技术驱动，如果人工智能大语言模型技术进步不及预期，或应用效果不及预期，将

32、导致AI产业发展逻辑受到影响；3）市场竞争加剧：）市场竞争加剧：软件、技术和硬件是成熟且完全竞争的行业，新进入者可能加剧整个行业的竞争态势；4）中美博弈加剧：）中美博弈加剧：国际形势持续不明朗，美国不断通过“实体清单”等方式对中国企业实施打压，若中美紧张形势进一步升级，将可能导致中国半导体供应链或AI技术创新受到影响；5）相关公司业绩不及预期：）相关公司业绩不及预期：市场环境变化、公司治理情况变化、其他非主营业务经营不及预期等原因或将导致相关公司的整体业绩不及预期。6）各公司并不具备完全可比性，对标的相关资料和数据仅供参考。）各公司并不具备完全可比性，对标的相关资料和数据仅供参考。各公司受到行

33、业属性、客户区别、国家地区等影响，不具备完全可比性质。请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明20研究小组介绍研究小组介绍刘熹,本报告中的分析师均具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格并注册为证券分析师，以勤勉的职业态度，独立，客观的出具本报告。本报告清晰准确的反映了分析师本人的研究观点。分析师本人不曾因，不因，也将不会因本报告中的具体推荐意见或观点而直接或间接收取到任何形式的补偿。分析分析师承师承诺诺行业投资评级行业投资评级国海证券投资评级标准国海证券投资评级标准推荐：行业基本面向好，行业指数领先沪深300指数；中性：行业基本面稳定，行业指数跟随沪深300指数；回避：行业基本面向淡，行

34、业指数落后沪深300指数。股票投资评级股票投资评级买入：相对沪深300 指数涨幅20%以上；增持：相对沪深300 指数涨幅介于10%20%之间；中性：相对沪深300 指数涨幅介于-10%10%之间；卖出：相对沪深300 指数跌幅10%以上。计算机小组介绍计算机小组介绍刘熹，计算机行业首席分析师，上海交通大学硕士，多年计算机行业研究经验，善于把握由技术、政策驱动的科技产业新趋势，主题与价值并重，致力于进行前瞻重磅推荐。请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明21免责声明和风险提示免责声明和风险提示免责声明免责声明本报告的风险等级定级为R3，仅供符合国海证券股份有限公司（简称“本公司”）投资者适当

35、性管理要求的客户（简称“客户”）使用。本公司不会因接收人收到本报告而视其为客户。客户及/或投资者应当认识到有关本报告的短信提示、电话推荐等只是研究观点的简要沟通，需以本公司的完整报告为准，本公司接受客户的后续问询。本公司具有中国证监会许可的证券投资咨询业务资格。本报告中的信息均来源于公开资料及合法获得的相关内部外部报告资料，本公司对这些信息的准确性及完整性不作任何保证，不保证其中的信息已做最新变更，也不保证相关的建议不会发生任何变更。本报告所载的资料、意见及推测仅反映本公司于发布本报告当日的判断，本报告所指的证券或投资标的的价格、价值及投资收入可能会波动。在不同时期，本公司可发出与本报告所载资

36、料、意见及推测不一致的报告。报告中的内容和意见仅供参考，在任何情况下，本报告中所表达的意见并不构成对所述证券买卖的出价和征价。本公司及其本公司员工对使用本报告及其内容所引发的任何直接或间接损失概不负责。本公司或关联机构可能会持有报告中所提到的公司所发行的证券头寸并进行交易，还可能为这些公司提供或争取提供投资银行、财务顾问或者金融产品等服务。本公司在知晓范围内依法合规地履行披露义务。市场有风险，投资需谨慎。投资者不应将本报告为作出投资决策的唯一参考因素，亦不应认为本报告可以取代自己的判断。在决定投资前，如有需要，投资者务必向本公司或其他专业人士咨询并谨慎决策。在任何情况下，本报告中的信息或所表述

37、的意见均不构成对任何人的投资建议。投资者务必注意，其据此做出的任何投资决策与本公司、本公司员工或者关联机构无关。若本公司以外的其他机构（以下简称“该机构”）发送本报告，则由该机构独自为此发送行为负责。通过此途径获得本报告的投资者应自行联系该机构以要求获悉更详细信息。本报告不构成本公司向该机构之客户提供的投资建议。任何形式的分享证券投资收益或者分担证券投资损失的书面或口头承诺均为无效。本公司、本公司员工或者关联机构亦不为该机构之客户因使用本报告或报告所载内容引起的任何损失承担任何责任。风险提示风险提示本报告版权归国海证券所有。未经本公司的明确书面特别授权或协议约定，除法律规定的情况外，任何人不得

38、对本报告的任何内容进行发布、复制、编辑、改编、转载、播放、展示或以其他任何方式非法使用本报告的部分或者全部内容，否则均构成对本公司版权的侵害，本公司有权依法追究其法律责任。郑重声明郑重声明请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明22心怀家国，洞悉四海国海研究深圳国海研究深圳深圳市福田区竹子林四路光大银行大厦28F邮编：518041电话：0755-83706353国海研究上海国海研究上海上海市黄浦区绿地外滩中心C1栋国海证券大厦邮编：200023电话：021-61981300国海研究北京国海研究北京北京市海淀区西直门外大街168号腾达大厦25F邮编：100044电话：010-88576597国海证券研究所计算机研究团队国海证券研究所计算机研究团队