🔍 心票分类与逻辑

➤ 基础算力层：硬件生态构建者

• GPU/芯片：寒武纪（AI推理芯片）、海光信息（产替代）3；昇腾合作伙伴如拓维信息（服务器集群）3。
• 光模块：中际旭创（800G光模块龙头）、新易盛（业绩预增300%10）。
• 服务器：工业富联（代工份额超40%）、浪潮信息（液冷技术）39。

➤ 模型与应用层：场景化落地先锋

• 多模态AI：科大讯飞（教育+医疗）、当虹科技（视频生成）3。
• 垂直工具链：福昕软件（AI文档处理）、润和软件（金融科技）57。
• 算力租赁：鸿博份（英伟达合作）、云赛智联（上海智算平台）59。

🛠️ 解决方：如何筛选优质标的？

1. 技术壁垒：优先选择研发投入占比＞15%、专利数行业前三的企业，如中科曙光（液冷专利超200项）9。
2. 场景渗透率：医疗（依图科技）、金融（恒生电子）等需求领域15。
3. 红利：产替代加速下，昇腾系（神州数码）及资云（中软件）更具安全边际35。

📱 使用说明与工具推荐

✨ 数据获取工具

• 同花顺iFinD：输入“AI算力”概念板块，实时跟踪成分动态5。
• Wind终端：使用“WIND-ASR”筛选大模型营收占比＞30%的企业。

⚙️ 模型部署教程（以本地推理为例）

1. 环境配置

   bash
   conda create -n ai_stock python=3.9 
   p install torch==1.12.1+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html  

2. 模型加载

   python
   from transformers import AutoModelForCausalLM 
   model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("DeepSeek-V3",  trust_remote_code=True)[11]()。

3. 行业数据推理
   输入财报文本，生成ROE预测与风险提示4。

💬 评论精选

1. @科技猎手：
   “昇腾链的拓维信息被低估了！万卡集群落地后至少翻倍！”
2. @量化小王子：
   “本地部署教程实用，但中小企业用算力租赁更划算，鸿博的性更大！”
3. @AI人Lina：
   “医疗AI标的缺失，建议补充医渡科技的影像分析场景！”

『算力大模型AI应用票』全景解析与实战指南

🌟 概要

在人工智能浪潮中，算力大模型AI应用已成为技术突破与商业落地的心驱动力。本文聚焦算力大模型产业链中的票机遇，从基础算力硬件到垂直场景应用展开分析，覆盖GPU芯片、服务器、光模块等心环节36，并梳理科大讯飞、中科曙光等10余家龙头企业布局15。结合DeepSeek-V3等开源模型引发的算力需求210，为者提供选逻辑、使用工具及实操指南，助您把握AI产业红利。

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