【国盛计算机】AI算力逻辑闭环

国盛计算机 13小时前

【国盛计算机】AI算力逻辑闭环

本文聚焦AI编程和Agent技术在软件开发领域的快速发展。a16z数据显示，软件开发已成为企业AI应用中采用率最高的领域，代码生成行业预计将迎来高速增长。Anthropic推出Claude 4系列模型，GitHub采用其作为Copilot基础模型，都预示着AI编程能力的提升。同时，Agent技术正在成为新的增长引擎，推动企业AI采用率上升。谷歌、OpenAI和Anthropic等头部大模型公司也在加速发展，带动算力需求激增。国内字节跳动也在积极布局AI编程、Agent与多模态应用，推动AI产业闭环。

💻AI编程已成为现象级应用。a16z报告显示，软件开发是企业AI应用中采用率最高的场景。Innolead预测代码生成行业2024年至2029年复合年增长率将达53%。Anthropic推出的Claude 4系列模型，GitHub采用其作为Copilot基础模型，推动AI编程能力提升。

🚀Agent成为AI新增长引擎。Agent能够自主理解复杂目标、拆解任务、调用工具并执行多步骤流程，驱动各行业加速对AI的采用。美国企业AI采用率持续上升，企业AI预算增长超预期，从试点项目变为核心IT和业务部门预算。

💡头部大模型用量激增，算力需求爆发。谷歌、OpenAI和Anthropic等公司用户量和营收快速增长，对算力提出更高要求。谷歌每月处理的token总量增长50倍，OpenAI付费企业用户突破300万，Anthropic一季度营收翻倍。

🌱国内AI应用与算力需求闭环加速形成。字节跳动重点发力AI编程、Agent与多模态，TRAE月活用户超百万。火山引擎发布PromptPilot、MCP Servers、TRAE、扣子开发平台等产品，构建全链路工具矩阵。豆包App和Seedance 1.0 pro在多模态领域取得进展，推动算力需求增长。

刘高畅/李可夫 2025-06-22 14:53 上海

Coding加速，Agent持续孕育

核心观点

Coding已成为现象级AI应用。1）a16z数据显示AI在企业应用场景中，软件开发已成为采用率最高的杀手级用例，innolead预计从2024年到2029年，代码生成行业的复合年增长率预计将达到53%。斯坦福报告发现，专业开发人员仅占美国劳动力的3.4%，但已经占Claude对话的37%。2） 5月23日Anthropic推出Claude 4系列，基座大模型的编程能力进一步提升， GitHub已经宣布将使用Claude Sonnet 4作为 GitHub Copilot新编码Agent的基础模型。3）海外AI编程龙头Cursor商业化进展迅速，其开发商今年6月完成9亿美元新一轮融资，估值飙升至99亿美元，半年多前的2024年12月估值仅为25亿美元，增长势头迅猛。截至2025年6月Cursor ARR已突破5亿美元大关，相较于4月中旬披露的3亿美元，短短两个月内飙升了60%。

Agent成为新增长引擎，海外B端AI采用率攀升。不同于简单的聊天机器人，Agent能够自主理解复杂目标、拆解任务、调用工具并执行多步骤流程，驱动各行业加速对AI的采用。grinvest发布的数据显示：截至2025 年 5 月美国企业AI采用率为9.2%，高于2024年第四季度的7.4%。三个月来增幅最大的是教育、信息、金融和一般服务行业。a16z的调研显示企业 AI 预算的增长超出了其之前的预期，并从试点项目和创新基金逐渐成为核心 IT 和业务部门预算中的经常性项目，预计未来一年的预算平均增长约75%。企业使用的模型份额中：OpenAI 保持了整体领先地位，而谷歌和 Anthropic 在过去一年中取得了较大进步。

头部大模型高速增长进一步驱动算力需求。1）谷歌每月处理的token总量已超过480T，相比去年同期9.7T增长了50倍；超过700万名开发者正使用Gemini 模型进行开发，同比增加5倍；Gemini的月活已突破4 亿。2 ）OpenAI 首席执行官Sam Altman在TED上发表讲话时透露，全球8 亿至10亿人使用 ChatGPT。 ChatGPT在2025年2月的周活跃用户超过 4 亿。财联社6月5日报道，OpenAI宣布其付费企业用户已突破300万，较2月份报告的200万实现了爆发式增长。OpenAI预计今年的营收将增加两倍以上，达到127亿美元，其去年营收为37亿美元。3）Anthropic今年一季度年化营收达到20亿美元，较上一季度增长了一倍多，年消费超过10万美元的客户数量较去年同期增长了八倍。

国内AI应用与算力需求闭环持续孕育。以字节为例，AI Coding、Agent与多模态是其重点发力方向。1）6月11日，火山引擎 Force 原动力大会在北京举行，AI Coding为重要内容，会上透露目前字节AI编程产品TRAE月活用户超过 100 万。2）火山引擎大会聚焦 Agent 开发新范式，升级发布了 PromptPilot、MCP Servers、TRAE、扣子开发平台等产品，以及多款开源项目，构建起覆盖大模型开发全链路的工具矩阵，提供从 Prompt 优化到 Agent 落地的一站式解决方案。3）多模态方面：5月豆包App实时通话功能升级，支持视频聊天问答。6月豆包视频生成模型 Seedance 1.0 pro 发布，在电商、游戏和影视等重要的实用场景，显示出强大的性能，生成一条5秒的1080P 视频只需3.67元性价比极高。4）AI产业进展进一步强化了算力需求：豆包大模型目前日均tokens使用量超过16.4万亿，较去年5月首次发布时增长137倍。IDC数据显示，AI算力是驱动市场变革的核心力量，阿里云和百度智能云则在2025年一季度营收增速达到了近三年来的最高点。

建议关注：

算力：寒武纪、海光信息、阿里巴巴、奥飞数据、协创数据、有方科技、沪电股份、新易盛、胜宏科技、中际旭创、云赛智联、潍柴重机、科华数据、海南华铁、利通电子、大位科技、玉柴国际、亿田智能、宏景科技、弘信电子、圣阳股份、润建股份、深信服、神州数码、深桑达、品高股份、金山云、南都电源、云天励飞、优刻得、云从科技、浪潮信息、中科曙光、太极股份、首都在线、杭钢股份、数据港、南兴股份。

Agent：阿里巴巴、腾讯控股、金山办公、泛微网络、金蝶国际、鼎捷数智、拓尔思、朗新集团、用友网络、宇信科技、京北方、中科金财、麦迪科技、致远互联、金桥信息、汉得信息、软通动力、上海钢联、新致软件、同花顺、信雅达、萤石网络、润达医疗、中科金财、恒生电子、星环科技、卫宁健康、创业慧康、光云科技、科大讯飞、万兴科技、海天瑞声、创业黑马、迈富时、小商品城、金证股份、顶点软件、朗新集团、晶泰控股、佳发教育、嘉和美康、新大陆、新开普等。

自动驾驶：江淮汽车、赛力斯、小鹏汽车、理想汽车、禾赛、地平线、世运电路等。

军工AI：能科科技、品高股份、普天科技、海格通信等。

风险提示：AI技术迭代不及预期风险；经济下行超预期风险；行业竞争加剧风险。

报告正文

Coding已成为现象级AI应用

海外投资机构a16z于6月10日发布报告《How 100 Enterprise CIOs Are Building and Buying Gen AI in 2025》，调查了15个行业的100位首席信息官，研究AI在企业端的进展。据a16z，软件开发已成为杀手级用例，其他用例紧随其后：虽然已经看到人工智能用例在各个领域逐渐被采用，尤其是内部企业搜索、数据分析和客户支持，但软件开发的采用发生了重大变化，a16z报告显示一家高增长 SaaS 公司的首席技术官报告称，目前他们近 90% 的代码都是通过 Cursor 和 Claude Code 由 AI 生成的，而 12 个月前使用 GitHub Copilot 时，这一比例仅为 10-15%。

图表1：按行业分类的AI采用率2024-2025变化

资料来源：a16z，国盛证券研究所

外媒innolead在6月9日的报道也指出，编码和软件开发支持已成为生成式 AI 最突出且增长最快的用例之一。从2024年到2029年，代码生成行业的复合年增长率预计将达到53%的惊人增长。斯坦福大学发布的《2025 年人工智能指数报告》发现，专业开发人员仅占美国劳动力的 3.4%，但已经占Anthropic 的 Claude 对话的37%。值得关注的是许多开发人员都认为Claude暂时比 Gemini或ChatGPT或其他公司更具优势。

图表2：Claude使用数据中的职业代表性与美国劳动力分布

资料来源：innolead，国盛证券研究所

生成式AI 编码为何如此有效？Innolead总结原因有三：

1、代码本质上更加结构化，为 LLM 训练提供了更受约束的数据空间。

2、代码生成系统的输出可以立即测试；代码要么有效，要么无效。 3、代码质量有明确的评估基准（好、更好、最好），可以更轻松地进行微调和模型改进，包括人为微调和自动微调。同时，GitHub等代码社区海量的高质量代码库，也为模型训练提供了丰富的数据。基座大模型的编程能力持续提升是AI编程工具落地加速的核心动力：

2025年5月23日，Anthropic推出Claude 4系列模型：Claude Opus 4 和 Claude Sonnet 4，Anthropic称Claude Opus 4 是世界上最好的编码模型，在复杂、长时间运行的任务和Agent 工作流程上具有持续的性能。Claude Sonnet 4 是 Claude Sonnet 3.7 的重大升级，提供卓越的编码和推理，同时更精确地响应指示。

Claude Opus 4是Anthropic最强大的模型，在SWE-bench （72.5%）和 Terminal-bench （43.2%）上领先。它可以在需要集中精力和数千个步骤的长时间运行任务上提供持续的性能，并且能够连续工作数小时，性能大大优于所有Sonnet 模型，并显著扩展了 AI 代理可以完成的工作。

图表3：Claude 4 模型在 SWE-bench Verified 上领先，SWE-bench Verified 是实际软件工程任务的性能基准

资料来源：Anthropic官网，国盛证券研究所

海外AI编程龙头Cursor商业化成果显著，估值飙升。

据新浪新闻，AI编程助手开发商Anysphere凭借Cursor产品强势崛起，Cursor以独特的“氛围编程”（Vibe Coding）体验引领风潮，通过智能预测、自然语言交互和深度集成显著提升开发效率，已吸引超3万家企业客户。Anysphere展现出的强劲商业化能力。截至2025年6月，其ARR已突破5亿美元大关，相较于4月中旬披露的3亿美元，短短两个月内飙升了60%，印证了市场对AI编程工具的爆发性需求。Anysphere于今年6月完成9亿美元新一轮融资，公司估值飙升至99亿美元，正式跻身全球顶级AI独角兽阵营。本轮融资由老股东Thrive Capital领投，a16z、Accel等知名机构跟投。值得注意的是，这已是该公司近一年内的第三次融资，半年多前的2024年12月，其完成100万美元融资时估值仅为25亿美元，增长势头迅猛。OpenAI等公司今年初曾提出收购要约，但被Anysphere拒绝。随后，OpenAI以约30亿美元收购了竞品Windsurf。a16z的报告也指出Cursor这类原生AI应用的受欢迎程度超越现有企业，相比于那些将AI融入现有解决方案的现有企业，从零开始围绕AI构建的公司能够提供从根本上更优质的产品和更卓越的成果。这种差距在当今的软件开发中尤为明显。一家公共安全公司的首席信息官指出，随着编码变得更加Agent化，第一代和第二代人工智能编码工具的功能差异十分明显。这种转变也体现在用户满意度数据中：采用了 Cursor的用户，对 GitHub Copilot 等上一代工具的满意度明显较低。

图表4：Cursor的用户净推荐值（NPS）高于GitHub Copilot

资料来源：a16z，国盛证券研究所

图表5：达到1亿美元ARR所用时间：Cursor耗时短于众多其他应用

资料来源：a16z，国盛证券研究所

Agent成为AI新增长引擎，海外B端AI采用率攀升

随着大模型能力不断进化，Agent已成为AI产业全新的增长引擎，不同于简单的聊天机器人，Agent能够自主理解复杂目标、拆解任务、调用工具并执行多步骤流程，驱动各行业加速对AI的采用，助推大模型的用量进入新一轮增长。海外B端AI采用率快速上升海外投资机构grinvest于6月8日发布的数据显示：截至2025年5月美国企业AI采用率为9.2%，即美国企业在产品和服务生产中使用人工智能的比例，高于2024 年第四季度的7.4%。

图表6：美国企业人工智能采用率

资料来源：grinvest，国盛证券研究所

a16z的报告也显示企业AI预算的增长超出了其之前的预期，并从试点项目和创新基金逐渐成为核心IT和业务部门预算中的经常性项目。 企业领导者预计未来一年的预算平均增长约75%。支出增长的部分原因是企业发现了更多相关的内部用例，并提高了员工的采用率。除此之外，a16z开始看到更多面向客户的用例，这些用例有可能推动支出呈指数级增长。一家大型科技公司表示：“到目前为止，我们主要关注内部用例，但今年我们将专注于面向客户的新一代人工智能，这方面的支出将大幅增加。”

图表7：a16z调研的企业平均在大模型的支出

资料来源：a16z，国盛证券研究所

企业使用的模型份额中：OpenAI 保持了整体领先地位，而谷歌和 Anthropic 在过去一年中取得了较大进步。市场份额因企业规模而异，在规模较大的企业中，开源采用率更高，而本地部署仍然是主要考虑因素:1)企业广泛使用OpenAI 的一系列模型。GPT-4o 是部署到生产环境中最多的模型，而随着推理模型越来越多地融入到生产用例中，OpenAI o3 也引起了人们的极大兴趣。OpenAI 的非前沿模型的采用率远高于其他供应商，67% 的 OpenAI 用户已在生产环境中部署了非前沿模型，而谷歌和 Anthropic 的这一比例仅为 41%，Anthropic 仅为 27%。2）谷歌的崛起在大型企业中更为显著，因为它们通常与谷歌云平台 (GCP) 保持着合作关系，并且可以利用大型市值公司的品牌信任。Gemini 模型长期以来一直标榜其拥有一流的上下文窗口，但 Gemini 2.5 的整体性能使其真正跻身前沿模型之列。谷歌的性价比也已显而易见，以智能程度相当的模型为例，Gemini 2.5 Flash的成本为每百万个token 26 美分，而 GPT-4.1 mini 的成本为 70 美分。3）Anthropic 在技术最前沿的公司（尤其是软件公司和初创公司）中的采用率最高。他们的模型在某些用例（尤其是代码）中表现出色，并为增长最快的AI 编码应用提供了支持。4）与小型企业相比，大型企业对 Llama 和 Mistral 等开源模型的采用率往往更高。这通常是由于企业出于数据安全性和合规性的考虑，以及针对特定企业用例进行微调的能力，更倾向于本地解决方案。5）像xAI这样的较新的模型提供商正在引起人们的浓厚兴趣并进行早期测试。

图表8：按公司规模分类的不同模型采用率

资料来源：a16z，国盛证券研究所

大模型用量快速增长，算力需求激增谷歌token用量同比增长50倍：据5月21日谷歌发布的Google I/O大会新闻稿，全世界正以前所未有的速度，积极回应并导入AI 应用。以下为几个关键数据与指标：

1）谷歌的产品和API 每月处理的词元（token）总量已超过480T，相比去年同期9.7T，足足成长了50倍。

2) 超过700 万名开发者正使用Gemini 模型进行开发，比去年同期增加了5 倍；在Vertex AI 上的Gemini 使用量也成长了40 倍。

3） Gemini 应用程序的每月活跃使用人数已突破4 亿。谷歌观察到强劲的成长动能和使用者参与度，尤其是在2.5 系列模型上。在Gemini 应用程式中使用2.5 Pro 的使用者，其使用量更增加了45%。

图表9：谷歌每月处理的token总量

资料来源：谷歌官网，国盛证券研究所

OpenAI 用户基数巨大，商业化进程迅猛：据2025年5月DIGITALSILK报道：OpenAI 首席执行官Sam Altman在TED上发表讲话时透露，全球约 10% 或 8 亿至 10 亿人使用 ChatGPT。 ChatGPT 在2025年2月的周活跃用户超过 4 亿。Sam Altman还在 X 上发帖称，2024 年至 2025 年期间，每日 ChatGPT 用户数量翻了两番付费企业用户快速增长，财联社6月5日报道，OpenAI宣布其付费企业用户已突破300万，较2月份报告的200万实现了爆发式增长，这300万用户包括ChatGPT企业版、ChatGPT团队版和ChatGPT教育版的客户。得益于强大的用户基础和商业化产品的成功，OpenAI的收入预测也水涨船高。据新浪科技，OpenAI预计今年的营收将增加两倍以上，达到127亿美元，其去年营收为37亿美元。此外，OpenAI预计收入将继续快速增长，明年将增长一倍以上，达到294亿美元。

Anthropic收入跨越式增长：据5月16日CNBC报道Anthropic于3月份完成了最新一轮融资，估值达到615亿美元，Anthropic确认第一季度年化营收达到20亿美元，较上一季度的10亿美元增长了一倍多，其营收主管最近在接受CNBC采访时表示，Anthropic年消费超过10万美元的客户数量较去年同期增长了八倍。

国内AI应用与算力需求闭环持续孕育

国内AI产业也持续进展中，同时驱动算力需求高速增长，以字节跳动为例，AI Coding、Agent与多模态是其重点发力方向。6月11日，火山引擎 Force 原动力大会在北京举行，会上字节表示截至目前，AI编程产品TRAE月活用户超过 100 万。在字节内部，超过 80% 的工程师在使用 TRAE 这样的产品辅助开发。据字节跳动技术副总裁洪定坤的发言，字节做AI Coding的意义包括：

1）技术普惠，AI 让人人都是开发者

编程语言用简洁、优雅的语法和语义规则，定义清晰明确的指令，让计算机完成各种任务。代码是数字世界的基础生产力工具。AI 的出现，则前所未有地降低了大众掌握代码能力的门槛。2）提升研发效率

认真做好开发工具，能够大幅度地提升工作效率。目前在字节跳动内部，有超过 80% 的工程师，在使用 TRAE 这样的产品辅助开发。字节也有相当比例的代码是通过 AI 生成的。

3）追求智能上限

字节做大模型工作最重要的任务之一是追求智能上限。Coding 作为一种高度结构化、逻辑严密的任务，对模型理解复杂的语义结构、逻辑推理、算法设计和精确表达都有很高的要求，能很好地助力模型智能上限的探索。

未来展望：不只是 AI Coding，是 AI Development

据洪定坤发言: Coding 只是软件开发的一个环节，并不是最终的目标。软件开发要写文档、做运维、做调试、发布、还要 Debug，做压力测试。一个典型的软件开发过程中，写代码可能大概占不到 40% 的工作，并且，越复杂的应用，代码工作的占比越少。在他的项目中，用到了 meego 管理需求，飞书多维表格记录问题、内部运维平台上线、trace 系统查 bug，还有代码提交和合并工具等等等等。其实在过程中来回切换上下文，都是非常复杂，也非常耗时间的。随着模型能力的进步，AI是有机会把这些工作统筹起来的。AI 成为调度者，让软件开发 all in one，更大幅度地降低开发的门槛，提升开发效率。

现在，TRAE 也在做一些类似的尝试，比如引入了 Agent 能力，用户可以依据场景选择不同的 Agent 进行工作，并且允许用户自定义 Agent。用户可以自定义工具，然后来去做这种上下文切换，把工作串起来。

Agent也是字节火山引擎大会重点。大会聚焦Agent 开发新范式，升级发布了 PromptPilot、MCP Servers、TRAE、扣子开发平台等产品，以及多款开源项目，构建起覆盖大模型开发全链路的工具矩阵，为开发者提供从 Prompt 优化到 Agent 落地的一站式解决方案，例如PromptPilot：大模型应用的智能“嘴替”：

针对大模型落地中“需求表达模糊、Prompt 调试低效”等痛点，火山引擎分享了面向大模型的智能解决方案： PromptPilot 平台。该平台如同大模型与开发者间的“智能翻译官”，无需专业知识即可通过需求理解、问题生成、输出优化三环节，实现 Prompt 调试效率提升300%。

MCP Servers：AI应用开发的“超级连接器”：

为解决Agent 从概念到落地的链路断层问题，火山引擎推出大模型生态广场 MCP Servers。该平台已经与 AI 原生 IDE TRAE、方舟体验中心、扣子等平台打通，深度集成云服务能力，开发者可通过 MCP 控制火山引擎的云服务组件，便捷地完成计算、网络、存储等环境部署，更快地把一个创意变成一个成熟的产品扣子开发平台：Agent的全生命周期管家：面对Agent 规模化落地难题，扣子开发平台全面升级，成为覆盖 Agent 低代码开发、全代码开发，Agent 调优和 Agent 协作的全生命周期平台。多模态方面，视觉理解和生成领域字节均有重大进展：5月23日，豆包App实时通话功能升级，支持视频聊天问答。本次升级基于视觉推理模型，支持联网搜索，工作、生活和学习遇到问题，随时和豆包视频对话。将豆包app更新到最新版后，打开豆包对话框，选择“打电话”按钮，点击右侧“视频通话”选项，即可开始和豆包视频对话。相比去年底的图片理解功能，此次升级实现了从静态图像到动态视频的跨越。技术团队通过优化模型架构，将平均响应延迟控制在800毫秒以内，使交互过程接近自然对话。

6月11日，豆包视频生成模型 Seedance 1.0 pro 在火山引擎 Force 大会亮相。在电商、游戏和影视等重要的实用场景，显示出了更强大的性能。在国际权威的 AI 模型评测平台“Artificial Analysis”的视频生成竞技场中，Seedance 1.0 pro 通过全球用户的盲测对比，在文生视频和图生视频两大核心赛道上超越了业界诸多主流模型，摘得了全球第一的桂冠。Seedance 1.0 pro 不仅能力强，而且性价比极高。在价格上，Seedance 1.0 pro 每千 tokens 1分5厘，相当于每生成一条5秒的1080P 视频只需3.67元。据此换算，如果有1万元预算，可以通过 Seedance 1.0 pro 制作超过2700条5秒的1080P 视频，而通过其轻量版 Seedance 1.0 lite，可以完成9700多条视频。

据华尔街见闻，随着模型能力的持续提升，新的应用场景也不断涌现，对比今年5月和去年12月火山引擎tokens的分布数据可以看到，自深度推理模型发布后：1) AI工具类的tokens消耗增长迅猛，五个月内增长了4.4倍。其中，AI搜索增长了十倍，AI编程增长了8.4倍。

2)另一方面，视觉理解模型成为推动模型tokens增长的又一重要力量。以K12在线教育场景为例，由于视觉理解模型能力的提升，tokens消耗数在五个月内增长了12倍。3) 新出现的线下场景，如智能巡检、视频检索等，也迅速实现日均百亿tokens的突破。

据财联社，IDC报告豆包大模型在中国公有云大模型服务调用量上位居第一，占比达46.4%。在AI相关收入的驱动下，阿里云和百度智能云则在2025年一季度营收增速达到了近三年来的最高点。其中，阿里云营收增速17.7%，是13个季度来的最高点；百度智能云营收增速42%，是12个季度来的最高点。国际市场调研机构IDC数据显示，2024下半年，中国公有云（IaaS基础设施/PaaS平台软件/SaaS应用软件）市场增速17.7%，这是两年来的最高点，IDC分析称，AI算力是驱动市场变革的核心力量。

投资建议

建议关注：

自动驾驶：江淮汽车、赛力斯、小鹏汽车、理想汽车、禾赛、地平线、世运电路等。

军工AI：能科科技、品高股份、普天科技、海格通信等。

风险提示

AI技术迭代不及预期风险：若AI技术迭代不及预期，则对产业链相关公司会造成一定不利影响。

经济下行超预期风险：若宏观经济景气度下行，固定资产投资额放缓，影响企业再投资意愿，从而影响消费者消费意愿和产业链生产意愿，对整个行业将会造成不利影响。

行业竞争加剧风险：若相关企业加快技术迭代和应用布局，整体行业竞争程度加剧，将会对目前行业内企业的增长产生威胁。

具体分析详见2025年6月22日发布的报告《AI算力逻辑闭环》

分析师刘高畅分析师执业编号S0680518090001

特别声明：《证券期货投资者适当性管理办法》于2017年7月1日起正式实施。通过微信形式制作的本资料仅面向国盛证券客户中的专业投资者。请勿对本资料进行任何形式的转发。若您非国盛证券客户中的专业投资者，为保证服务质量、控制投资风险，请取消关注，请勿订阅、接受或使用本资料中的任何信息。因本订阅号难以设置访问权限，若给您造成不便，烦请谅解！感谢您给予的理解和配合。

重要声明：本订阅号是国盛证券计算机团队设立的。本订阅号不是国盛计算机团队研究报告的发布平台。本订阅号所载的信息仅面向专业投资机构，仅供在新媒体背景下研究观点的及时交流。本订阅号所载的信息均摘编自国盛证券研究所已经发布的研究报告或者系对已发布报告的后续解读，若因对报告的摘编而产生歧义，应以报告发布当日的完整内容为准。本资料仅代表报告发布当日的判断，相关的分析意见及推测可在不发出通知的情形下做出更改，读者参考时还须及时跟踪后续最新的研究进展。

本资料不构成对具体证券在具体价位、具体时点、具体市场表现的判断或投资建议，不能够等同于指导具体投资的操作性意见，普通的个人投资者若使用本资料，有可能会因缺乏解读服务而对报告中的关键假设、评级、目标价等内容产生理解上的歧义，进而造成投资损失。因此个人投资者还须寻求专业投资顾问的指导。本资料仅供参考之用，接收人不应单纯依靠本资料的信息而取代自身的独立判断，应自主作出投资决策并自行承担投资风险。