专栏名称: 计算机司令部
安信计算机:严谨研究 真诚服务。
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人工智能半月刊第171期(2025.05.14)

计算机司令部  · 公众号  ·  · 2025-05-14 20:24

正文

请到「今天看啥」查看全文




纳米深度研究智能体迅速开始分析问题,搜索资料,生成数据可视化图表,并撰写研究报告,回答耗时 10 2.40 秒,消耗 196,200 tokens ,最后给出相关研究报告的网页、 PDF word 可供下载,共生产 16241 个字符。



报告里不仅分析了京东和美团的竞争策略,还预测了行业格局的变化,像提到京东短期内可能抢占高线城市 10%-15% 的份额,美团市场份额会从 70% 降至 60% 左右。


小红书浏览机器人:


指令:撰写一篇三日游苏州的旅游攻略,图文并茂



很快,一份详细的攻略就出来了。第一天安排去拙政园感受古典园林之美,中午在平江路品尝赤豆糊小圆子、酱排骨等美食,下午去耦园乘船听船娘唱小调;第二天打卡苏州博物馆,再去双塔市集吃创意苏帮菜,晚上欣赏七里山塘的夜景;第三天清晨去西园寺祈福,中午骑行到独墅湖教堂拍照。每一处景点、美食都介绍得明明白白,就像有个当地的朋友在给我规划行程一样。


logo 设计大师:

指令:设计一个书店 logo ,名称为:停及,关键形状:爱心,风格年轻潮流


它很快就给出了设计,虽说没展示具体图案,但从描述来看,应该是紧扣要求的。要是对生成结果不满意,还能随时更换描述重新生成,相当灵活。



个股分析师:

指令:宠物经济下, A 股帮我分析出两家值得投资的相关上市公司,内容包括产品业务分析、财务分析、战略分析。


它迅速列出中宠股份和乖宝宠物的各项业务占比、市场分布等信息,虽然没完成全部分析,但这初步的数据展示已经能看出它在金融分析方面的潜力了。



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指令:帮我检索国内外学者有关于交叉上市的学术前沿文章,并生成文献综述,后附上文章的原文链接,至少二十篇文献。


它不仅完成了任务,还生成了网页版本的报告,梳理了交叉上市领域的研究成果,文献计量分析、研究方法统计都有。



AI 海报:

指令:生成酸性风格的草地音乐节海报


28 秒就搞定,还给出了查看链接。



Firecrawl 智能爬取工具:

指令:帮我爬取最近五日微博热搜热度最高的五个词条(附带数据),并简要概括事件

拥有爬取、搜索、渲染等能力。官方 399 美金 / 月,现在免费使用,能爬取微博热搜数据,虽然爬取过程有点小波折,但最后还是成功概括了部分热搜事件。



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指令:《围城》小说的分享网页



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指令:海贼王大合影


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体验下来, 360 纳米智能体给我的感觉就是功能强大、应用场景广泛。它能满足不同人群在工作、学习、生活等多方面的需求,无论是做研究、写文案,还是规划旅行、设计 logo ,都能提供不错的帮助。


不过呢,也有一些小不足,像个股分析师在复杂分析上还不够完善, Firecrawl 智能爬取工具受网站限制较多。但总体来说,瑕不掩瑜,它为我们的生活和工作带来了极大的便利,大大提高了效率。期待它后续能不断优化升级,解锁更多新功能,给我们带来更棒的体验!大家也快去官网体验一下!


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免责声明:基于公开资料和信息整理和产品实测,测试结果仅供参考,任何情况下不代表民生证券意见;或有翻译错误及信息滞后、更新不及时不全面的风险;任何情况下,不构成投资建议。


1 本周观点

1.1 24年报及25年一季报总览:25Q1拐点已现


2024年计算机板块整体收入/利润增速放缓,2025年第一季度收入增速降幅收窄,利润端呈现显著拐点。以中位数测算:


1)2024年,计算机板块整体实现营业收入12614.80亿元,同比下滑1.65%;计算机板块实现归母净利润294.24亿元,同比下滑9.39%;计算机板块实现扣非净利润186.45亿元,同比下滑4.48%。


2)2025年第一季度,计算机板块整体实现营业收入2862.17亿元,同比上升2.56%;计算机板块实现归母净利润58.79亿元,同比上升6.05%;计算机板块实现扣非净利润32.35亿元,同比上升6.67%。




1.2 2024年报分析:业绩整体承压,AI板块相对亮眼


计算机板块2024年收入增长分化。 以中位数测算:


2024年,计算机板块整体实现营业收入12614.80亿元,同比下滑1.65%;计算机板块实现归母净利润294.24亿元,同比下滑9.39%;计算机板块实现扣非净利润186.45亿元,同比下滑4.48%。



2024年,在收入增速集体承压的情况下,仍有部分公司取得超过40%的收入同比增速,其中收入增速排名靠前的公司业务多数围绕AI主线,如亚信安全(收购亚信科技)、云天励飞-U、浪潮信息等。



从中位数看,计算机板块收入及利润端增速均小于全部A股。 由于上市公司业绩增速非正态分布,中位数较整体均值更能反映大部分企业业绩增速水平。2024年:


计算机板块总收入增速中位数为-1.65%,全部A股总收入增速中位数为1.51%,创业板总收入增速中位数为2.30%,中小综指总收入增速中位数为0.70%;


计算机板块归母净利润增速中位数为-9.39%,全部A股归母净利润增速中位数为-2.44%,创业板归母净利润增速中位数为-9.14%,中小综指归母净利润增速中位数为-2.00%;


计算机板块扣非净利润增速中位数为-4.88%,全部A股扣非净利润增速中位数为-0.25%,创业板扣非净利润增速中位数为-4.79%,中小综指扣非净利润增速中位数为2.89%。

从分布结构上,2024年:


1)静态来看,收入增速在-30%-0%这一区间内分布最为集中,其中141家公司的收入增速在此区间内,占比46%;归母净利润增速在低于-30%这一区间内分布最为集中,124家公司的归母净利润增速在此区间内,占比40%;扣非净利润在低于-30%这一区间内分布最为集中,118家公司的扣非净利润增速在此区间,占比38%;


2)动态来看,收入增速在-50%-100%区间数量有所上升,绝对值上增加3家;归母净利润和在50%-100%区间数量有所上升,绝对值上增加9家;扣非归母净利润增速在50%-100%区间数量有所上升,绝对值上增加16家。





对2024年收入增速分布进行分析:


收入增速超过100%的公司数量2023/2024年保持不变,都为1家;

收入增速处于50%至100%区间的公司数量由2023年的5家上升到2024年的8家;

收入增速处于30%至50%区间的公司数量由2023年的19家下降到2024年的16家;

收入增速处于0%至30%区间的公司数量由2023年的155家下降到2024年的118家;

收入增速处于-30%至0%区间的公司数量由2023年的100家上升到2024年的141家;

收入增速处于低于-30%区间的公司数量由2023年的29家下降到2024年的23家。


对2024年归母净利润增速分布的变化进行分析:


归母净利润增速超过100%的公司数量由2023年的45家下降到2024年的34家;

归母净利润增速处于50%至100%区间的公司数量由2023年的22家上升到2024年的31家;

归母净利润增速处于30%至50%区间的公司数量由2023年的26家下降到2024年的18家;

归母净利润增速处于0%至30%区间的公司数量由2023年的64家下降到2024年的52家;

归母净利润增速处于-30%至0%区间的公司数量由2023年的35家上升到2024年的48家;

归母净利润增速处于低于-30%区间的公司数量由2023年的115家上升到2024年的124家。


对2024年扣非净利润增速分布的变化进行分析:


扣非净利润增速超过100%的的公司数量由2023年的40家下降到2024年的29家;

扣非净利润增速处于50%至100%区间的公司数量由2023年的25家上升到2024年的41家;

扣非净利润增速处于30%至50%区间的公司数量由2023年的28家下降到2024年的23家;

扣非净利润增速处于0%至30%区间的公司数量由2023年的54家下降到2024年的53家;

扣非净利润增速处于-30%至0%区间的公司数量由2023年的42家上升到2024年的43家;

扣非净利润增速处于低于-30%区间的公司数量2023/2024年保持不变,都为118家。




2024年,计算机行业净利率持续承压。 2024年,计算机板块毛利率(整体法)为37.12%,同比下降1.72pct;净利率(整体法)为-16.58%,同比下降2.56pct;扣非净利率(整体法)为-31.38%,同比下降11.44pct。另外,板块整体销售费用率为13.72%,同比上升0.07pct;管理费用率为13.53%,同比上升1.62pct;研发费用率为18.46%,同比下降1.68pct。


2024年,计算机行业盈利质量有所提升。 2024年前三季度,计算机板块上市公司应收账款与营业收入的比重为28.18%,较去年上升0.14pct;应付账款与营业收入的比重为16.32%,较去年上升0.39pct;存货与营业收入的比重为18.15%,较去年下降0.54pct;经营性现金流净额/营业收入为2.60%,较去年上升2.86pct,行业整体盈利质量有所提升。


我们按照上市公司主营业务所处行业将计算机行业公司分类为28个细分板块。


2024年板块业绩分化加剧,智慧矿山、IT外包、人工智能营收增速抢眼,车联网、智能汽车、视频与安防归母净利润增速位列前茅,车联网、轨交IT扣非净利润增速位于前列。


年报收入增速中位数在10%以上的的细分行业为:智慧矿山、IT外包、人工智能,增速分别为12.05%、11.22%、11.16%;


年报收入增速中位数在-10%以下的之间的的细分行业为:军工IT、医疗IT、建筑软件、数字创作,增速分别为-10.69%、-12.05%、-14.64%、-24.38%;


年报归母净利润增速中位数在20%以上的细分行业依次为:车联网、智能汽车、视频与安防,增速分别为59.69%、23.15%、23.07%;


年报归母净利润增速中位数在-30%以下的细分行业依次为:IT分销、网络安全、企业级服务、医疗IT、数字创作,增速分别为-35.77%、-45.07%、-66.14%、-75.45%、-984.74%。


年报扣非净利润增速中位数在40%以上的细分行业依次为:车联网、轨交IT,增速分别为47.42%、43.13%;


年报扣非净利润增速在-30%以下的细分行业依次为网络安全、医疗IT、能源IT、数字创作,增速分别为-41.65%、-60.64%、-82.13%、-1572.21%。





1.3 投资建议


计算机行业因经济后周期属性受宏观环境影响,2024年收入/利润持续承压,但AI相关公司业绩表现亮眼;2025Q1利润端出现向上拐点,收入增速降幅收窄,建议持续关注AI相关板块。


摘要

DB for AI:AI Agent推动软件形态变革,数据库具有不可替代的重要地位,赋能AI发展。 1)AI Agent有望通过直接与终端互动,在一定程度上替代中间应用层软件: 在传统软件架构中,应用程序充当用户与数据库之间的“中间商”。用户通过应用操作,请求经前端发至后端,后端查询数据库、执行逻辑后,再将结果返回前端。而在AI驱动的新模式下,智能Agent能够直接与数据库进行交互,实现数据的创建、读取等功能,进而可能代替中间应用层。


2)软件形态变革大趋势下,数据库具有不可替代的重要地位: 第一,承载数据,做好数据来源的“源头关”治理。AI时代,AI训练的来源是数据,精确、可靠的高质量数据是做好AI训练的关键,数据库则是承载高质量数据的载体。 第二,向量数据库、RAG等产品和技术直接赋能AI发展,缓解大模型推理的“幻觉”等问题,数据库成为AI时代不可替代的“必需品”: RAG技术通过检索外部知识库,为模型提供具体事实和数据支持,提高 AI 回答的准确性和可靠性,避免大模型推理的“幻觉”;RAG技术可以将知识库作为外部附件管理私有数据,敏感内容不用直接输入大模型进行训练,降低了数据泄漏风险;RAG技术允许从外部数据源实时检索信息,能获取最新知识,进而提升AI训练和推理的效率。


3)OpenAI通过整合Rockset的专家团队,增强了自身在实时分析和RAG领域的实力;OceanBase宣布进入AI时代,OceanBase 4.3.3 GA版本在关系型数据库的基础上,新增了向量检索能力等多种功能,加速RAG、智能推荐、多模态搜索等场景的落地;海量数据打造向量数据库,面向企业级AI应用落地的高性能集中式向量数据库,融合了关系型数据库的稳定性与高效的向量数据处理能力,支持结构化数据与高维向量的原生协同管理。


AI for DB:AI赋能推动数据库自身升级,推动行业加速发展。 1)智能运维: 涵盖SQL调优、安全管理以及数据库运维等功能,智能运维中心可以实现对数据库系统的实时监控、预测分析和自动化处理。 2)降低数据库操作门槛: 用户可以通过自然语言与计算机系统交互,大语言模型将自然语言转化为对应的SQL语句,辅助海量数据查询。 3)数据库自治模式实现自我管理: 自治数据库利用机器学习技术,自动执行传统上需要数据库管理员手动完成的任务,如调优、保护、备份和更新等。通过机器学习和AI算法,自治数据库能优化查询、自动管理内存和存储,实现自调优。4)达梦数据将人工智能算法融入数据库核心功能,利用AI优化查询引擎,提升复杂SQL查询效率;采用AI驱动的资源调度策略,使数据库在动态负载环境下性能达到最佳。GaussDB 充分利用盘古大模型的优势,构建了涵盖数据库咨询、开发、优化、运维等全生命周期的AI应用体系。


投资建议: AI Agent的发展推动软件形态变革,数据库具有不可替代的重要地位,不仅是承载数据的重要载体,而且能够帮助大模型推理避免“幻觉”、数据更新不及时等问题,有望成为AI时代不可替代的“必需品”。同时,AI赋能数据库自身升级,在智能运维等方面发挥重要作用,推动数据库行业加速发展。建议重点关注达梦数据、太极股份、海量数据、软通动力、创意信息、星环科技、超图软件、拓尔思等公司。


风险提示: 国产数据库产品研发不及预期;技术路线变革带来的不确定性;同业竞争加剧的风险。


1 DB for AI:AI Agent推动软件形态变革,数据库具有不可替代的重要地位

AI Agent推动AI时代软件形态变革,AI Agent有望通过直接与终端互动,在一定程度上替代中间应用层软件。 在传统软件架构中,应用程序充当用户与数据库之间的 “中间商”。用户通过应用操作,请求经前端发至后端,后端查询数据库、执行逻辑后,再将结果返回前端。而在AI驱动的新模式下,智能Agent能够直接与数据库进行交互,实现数据的创建、读取等功能,进而可能代替中间应用层。以飞猪最近推出的“问一问”功能为例,用户只需向AI助手提出需求,“问一问”功能就召唤出机票比价师、酒店顾问、路线规划师等多位AI助手,一键生成旅游攻略,方案中涉及的机票、酒店等商品,用户可以直接一键下单预订。相比于传统模式需要用户手动在不同页面填写各类信息,该模式简化了操作流程,提高了效率。

软件形态变革大趋势下,数据库具有不可替代的重要地位。


第一,承载数据,做好数据来源的“源头关”治理。 AI时代,AI训练的来源是数据,精确、可靠的高质量数据是做好AI训练的关键,数据库则是承载高质量数据的载体。


第二,向量数据库、RAG等产品和技术直接赋能AI发展,缓解大模型推理的“幻觉”等问题,数据库成为AI时代不可替代的“必需品”。 向量数据库通过嵌入方式,将高维度离散数据(如文本、图像、音视频等)映射到低维度连续空间生成稠密向量,更好地捕捉数据潜在关系和语义信息。RAG框架则把信息检索技术和大模型结合,将检索出的文档和提示词提供给大模型,缓解大模型推理的“幻觉”问题,还能实现知识库更新,进而为AI发展提供保障。

相较于原生的大模型,搭配RAG的模型具有多个优势。 RAG框架主要由检索器和生成器两部分构成。检索过程涵盖对数据(如文档)进行切分、嵌入向量并构建索引,随后通过向量检索召回相关结果;生成过程则是借助基于检索结果增强的提示来激活大语言模型,进而生成回答。


这种方式使得RAG在处理复杂查询和生成丰富信息回答方面具备显著优势:第一,提高 AI 回答的准确性和可靠性,避免推理过程中的“幻觉”等问题: RAG技术通过检索外部知识库,为模型提供具体事实和数据支持。当被问到专业领域知识时,RAG会从专业文档、研究报告等可靠来源检索信息,让模型基于这些准确信息作答,大大提高了回答的准确性和可追溯性。 第二,增强数据隐私和安全保护: RAG技术可以将知识库作为外部附件管理私有数据。企业的客户信息、财务数据等敏感内容,不用直接输入大模型进行训练,降低了数据泄漏风险。 第三,提升信息的实时性和适应性: RAG技术允许从外部数据源实时检索信息,能获取最新知识,进而提升AI训练和推理的效率。







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