阿里大事件！AI的基础设施超越过去十年的总和（云计算、算力）

阿里云收入增速及利润率持续改善

24Q3实现收入317亿元，YoY+13%，重回双位数增长，收入增速连续5个季度环比提升（24Q3为7%），其中对外云业务收入YoY+11%。增长主要由公共云拉动，双位数增长，其中AI相关产品收入连续6个季度实现三位数同比增长。云业务调整后EBITA利润率为10%，环比提升1pct，连续3个季度环比提升。

阿里Capex大增

24Q3资本性支出318亿元，历史峰值（FY25H1为296亿元，FY24为321亿元）。

阿里巴巴高管称，未来三年，集团在云和AI的基础设施投入预期将超越过去10年的总和，将大幅提升AI基础模型的研发投入，确保技术先进性和行业领先地位，并推动AI原生应用的发展。

阿里巴巴的Capex预期为154.6亿人民币，但实际支出达到了313.7亿人民币。

反映了阿里巴巴在数据中心、云计算以及AI等领域加大了投资力度，尤其是在AI领域的投入显著增加。我们最近调研产业情况，25年预测阿里capex1200亿 ，可能最后到1500亿，完全超出市场1080亿的预期。

伊戈尔是阿里数据中心移相变压器的唯一指定供应商，双方在数据中心基础设施领域有深度合作。

伊戈尔通过与阿里云的合作，受益于阿里云在数据中心建设的快速发展，尤其是在AIDC（人工智能数据中心）建设需求高涨的背景下，伊戈尔的相关产品如中压直流供电系统等有望进一步提升其在数据中心电源领域的市场份额。

阿里巴巴24Q4财报：连电商都反转了，整一个底部双击！

先说最重要的云：收入317亿元，同比+13%，环比+7%！主要由公共云业务收入双位数增长带动，其中AI相关产品收入三位数增长；但经调EBITA利润率9.9%，比一致预期还高一个点，符合我们此前预测AI云拉动利润率上行。

再说电商，在这个财报以前买阿里，你知道你买的是电商最黑暗的时刻，市场没有任何预期，竞争仍然焦灼。但在本季度财报，我们看到阿里淘天的商业化收入CMR同比增长9%，大幅超出我们此前预测5%，说明公司自24年以来提出的电商策略，投入费用补贴构建用户生态，逐步后期通过全站推广告工具转化商业化收入有看到曙光！本季度88VIP会员数超4900万，环比增加300万人，同比双位数增长。

回购方面，12月季度回购13亿美元共1500万股ADs，考虑员工持股激励发行的股份后，流通股净减少0.6%，目前仍有207亿美元回购额度，有效期至2027年3月。持续践行股东回报计划，减少股本为阿里的长期战略。

Capex：预期为154.6亿人民币，但实际支出达到了313.7亿人民币。反映了阿里巴巴在数据中心、云计算以及AI等领域加大了投资力度，尤其是在AI领域的投入显著增加。我们最近调研产业情况，25年预测阿里capex1200亿 ，可能最后到1500亿，完全超出市场1080亿的预期。阿里拉开了巨头上修资本开支的冲锋号，后续腾讯、快手、美团等均有较大跟进可能。

AIDC景气度投资主线：

1、行业需求确定性高增：①deepseek等拉动推理测需求，国内大模型开启具备竞赛。国内字节、阿里、腾讯等互联网企业上调资本开支，#训练+推理双重叠加拉动IDC行业中长期高成长；②阿里、腾讯的IDC需求从自建向第三方转移，近期陆续给第三方下达了订单。

2、租金价格将触底反弹（股价暂未反应）：①随着训练、尤其是推理需求的抬升，字节等多家互联网厂商需求集中在一线及周边的大体量IDC项目；受限于能耗、电力等审批及机房建设速度，新增供给极其有限，供需格局显著改善。②deepseek等带动公有云、私有云的部署需求，新增一线及周边的零售机房需求，北美IDC租金价格已上涨20%-30%。

3、从去年世纪互联的字节大单，到近期万国数据的阿里大单，这次 IDC 和几年前新基建完全不一样，是有真实需求，且在能耗严控、前几年扩张放缓基础上，量价还有较大想象空间。近期产业链跟踪科华数据数据中心产品（UPS、HVDC、液冷、微模块等） 订单暴增，即是验证。IDC板块后续行情将逐步从炒标签到订单落地演绎，后续继续延着订单和资源储备找标的。

4、20年因为疫情居家办公生活需求和大厂资本开支扩建，数据港等标的走过一大波景气度行情，核心是需求景气度二阶导不断超预期向上，并得到各纬度验证，使市场对未来需求、上架率、利润率预期不断上调，短期业绩和估值上修的戴维斯双击，23年开始的光模块行情同样如此（公司指引调整与海外不断加单）。另外，我们是基建大国，aidc就是AI时代的房地产，是ai时代发展的基石。

5、24q3是国内互联网厂商资本开支刚开始加速的二阶导拐点，这波的叙事是ai推理侧的放量，持续性会比20年当时更有信任度，目前IDC处于行业底部，小荷才露尖尖角的时候是景气度投资的最佳买点。

6、A股中阿里最相关的是润建股份和数据港。全球最低估的，且深度绑定阿里云的中国数据中心是新意网集团。

数据中心专家交流要点：

- 需求端：国内市场，25-26年数据中心总能耗预计新增3-4GW，未来5年预计新增10GW以上；全球市场25-26年预计新增6-7GW，未来5年预计新增30GW以上。6年CAGR在10-15%，国内市场略高于海外。其中AIDC占比显著提升，预计从2024年的20%提高到2030年的50%。

- 价值量占比：①IT硬件（60%）：其中服务器占70%，网络设备10%，存储设备10%，其他10%；②配套基建（30%）：配电系统合计70%，温控系统18%，其他12%；③土建（10%）。

- 价值量提升环节：温控＞柴发＞配电；AIDC大型化趋势下，液冷渗透率预计持续提升、价值量提升最为显著；柴发备电机组需求跟随功耗增长，供需偏紧刺激25年招标继续涨价，同比约+20%。

柴发产业链：

今年产能缺口约2000台，以阿里、字节为代表的头部云厂商资本开支超预期加剧了供需矛盾，全年缺口有望上修到3000台左右量级。这意味着即使玉柴和潍柴的产能在今年全部投放也无法填补该缺口，产品价格有望进一步超预期上涨。此前柴发招标价格已同比上涨了15%-20%，价格弹性加大。板块行情演绎存在三个阶段：（1）阿里、腾讯等头部云厂商资本开支的超预期上调驱动景气上行；（2）招标和订单落地的持续催化；（3）设备企业业利润率提升兑现业绩。当前仍处于板块行情演绎的第一阶段，柴发产业链作为今年为数不多具备清晰的涨价逻辑+产业趋势明确的行业，我们再次强调需高度重视。

光模块：

阿里光模块2月底招标，预计需求2-3倍于2024年，超预期。核心供应商：华工科技（预计一供，公司份额约20-30%，24年为其400G单模最大供应商）、光迅科技、中际旭创、海光芯创（非上市）、海信宽带（非上市）.全产业链研究

DeepSeek对算力影响有多大？

交流内容：

训练成本变化

整体趋势：训练成本显著降低。与OpenAI的GPT系列、LlaMA等模型相比，在各团队均需经历多轮尝试的情况下，DeepSeek的训练成本大幅下降。

单点分析：DeepSeek V3的完整训练成本确实有所降低，但实际成本并非如想象中的550万美元那样低。因为V3经过多轮训练和尝试，其预训练成本并不像论文中描述的那样低。

行业影响

国内情况

发展现状：

国内存在两种情况：一方面，国内“六小虎”（智谱AI、百川智能、零一万物、月之暗面、Minimax、阶跃星辰）和互联网巨头等算力消耗大户，大多在跟随LlaMA和千问的技术路线，很少真正走自主研发道路。其主要模型参数量大多与国外开源模型和Qwen对标，如7B、13B、70B等。

另一方面，幻方DeepSeek-V3拥有671B个参数，这一参数规模在国外是独一无二的，没有其他类似规模的模型。

后续影响：

互联网大厂和“六小虎”可能会跟随DeepSeek的技术路线，包括复现其模型参数量等。如果完全按照DeepSeek的路线，虽然模型参数量很大，但对算力的需求确实没有之前那么高，不再像之前那样需要大规模的万卡才能训练出大模型。

但行业完全跟随这一路线存在难度。互联网大厂在这方面的能力相对较弱，原因在于组织架构的差异。例如，字节跳动做豆包的团队和负责豆包部署及算力优化的团队是分开的；而幻方由于规模小、架构扁平，主要集中在北京和杭州两个基地。因此，尽管算力消耗有所降低，但要完全跟随DeepSeek的技术路线或其优化方案是很难的，除非模型与DeepSeek完全一致。

国外情况

发展现状：国外一直以来都走独立自主的技术路线。无论是马斯克旗下xAI团队的Grok、OpenAI、Claude，还是Meta、谷歌的Gemini，每一家的模型参数量都不相同，没有像国内那样出现大量7B、13B等参数量相似的模型。

后续影响：如果国外团队继续走独立自主的技术路线，那么其优化方案和硬件等与DeepSeek会有所不同。DeepSeek是通过自身的特殊优化才将硬件算力消耗降低到很低的水平，因此对于走独立技术路线的团队，不一定能够达到如此大的优化效果。

优化方式

独特架构：DeepSeek最重要的特点是其独立的新MoE（Mixture of Experts，混合专家）架构，采用小模型、多专家的模式。而之前大家大多选择的是大模型、小专家的MoE路线。

独特优化方式：DeepSeek针对这一技术路线，在编译器中间表示层面对算子框架进行了深度融合优化，从而有效提升了算力利用率。但其他团队在这方面的投入相对较少，大多只是跟随业界进展。因此，真正的中间件优化需要与算法联合优化，而不是在算法确定后再去优化中间件。

算力需求前景

训练算力：算力需求骤降的可能性不大。随着DeepSeek后续的加快迭代，本质上对训练的算力需求仍然很大。幻方本身不缺算力卡，大家都在抢卡以尽可能拥有更多算力，进行更多探索和尝试。

推理侧算力需求：从用户角度看，DeepSeek R1这种自推理模型的需求在增长。DeepSeek所有专家合起来真正激活的参数量是35B，这意味着其推理方案有大量冗余算力，可用于处理大量用户的服务请求。一方面，幻方用300多卡进行推理，虽然看起来数量不少，但另一方面，其也做好了准备，以承载大量日活，从而摊薄算力成本，因此对训练服务器的需求也在增长。这里的推理算力与以往有所不同，更多是面向训练服务器的推理算力，而非推理卡的推理算力。

Post-Training算力需求：OpenAI和DeepSeek验证了这一技术路线的可行性，业界会跟随这条路线，从而导致Post-Training算力需求上涨。

目前整个行业基本沿着这三条曲线快速演进。

AGI发展

在参考了当前主流技术路线后，大家通往AGI的路径可能会变得更加清晰和简洁。然而，需要关注的一个关键因素是OpenAI的技术动态。如果OpenAI的新技术路线出现停滞，那么整个行业通往AGI的方向也可能会受到影响。毕竟，目前国内外的AI发展大多是由OpenAI引领，其他团队大多是在跟随其步伐。在这种情况下，DeepSeek或许能够为大家提供一个更快捷的参考路径，帮助大家更高效地模仿或跟随OpenAI的步伐。

幻方在多模态的表现

从整体来看，幻方在多模态领域的发展相对滞后，面临着诸多技术瓶颈需要突破，比如数据规模、模型规模以及数据策略等方面。其近期发布的三个多模态模型的效果也较为一般，表现并不突出。不过，这并不妨碍幻方未来基于MoE架构探索多模态技术的可能性。目前整个行业在多模态领域大多基于密集的Transformer架构，而基于MoE架构的多模态应用在业界尚无先例。在过去半年中，幻方在多模态技术路线上显得有些摇摆不定，尚未找到一条清晰且有效的训练路径。因此，幻方在多模态领域既有潜力，也面临挑战，目前大家更多地关注到了它积极的一面。

国产算力影响

近期，国产算力呈现出激增的态势，但未来预计会逐渐趋于稳定增长。在短期内，由于春节期间等特殊时期，大量用户（包括一些之前从未接触过AI的人）开始使用AI技术，导致推理算力的大量消耗。然而，从长期来看，算力需求必然会回归理性状态，只有真正有需求的用户才会持续使用。目前，国内厂商对国产算力的支持更多是出于热点效应，而非可持续发展的考虑，主要体现在价格和资源方面。后续国产算力卡的发展仍将取决于产品的竞争力。目前国产算力卡的崛起在很大程度上依赖于国家政策或地缘政治的保护。实际上，在DeepSeek出圈之前，国产算力卡就已经存在并能够使用，只是与英伟达相比仍存在一定差距。

投资者提问：

Q:DeepSeek方法对训练要求没那么大，这是短期存在还是长期影响？

A:是长期的。过去遵循scaling law，堆砌算力、数据和模型参数量提升效果，但算力成本高且资源紧张。现在通过对算力做极致性能优化，如采用各种中间件优化手段，提升了算力利用率，减少对算力的需求。同时，数据要精细化清洗和微调，训练策略更复杂，分多阶段实现用更少算力达到较好效果。未来很多厂商可能会加入更多手段提升模型效果。若OpenAI 发展停滞，大家通过优化可接近GPT4等模型水平，但目前OpenAI速度未变慢，大家仍需持续购入算力用于模型训练。虽然对算力需求总量未减少，但对大小需求可能改变，会有更多千卡出现，因为以前训练大模型需上万张卡，成本高，现在千卡就能做预训练，会刺激相关需求，大厂因战略需求仍会购买万卡。

Q:在大方面，是算力总量增加但对大小需求降低吗？A:会有更多千卡出现。以前科研机构和高校想做大模型但负担不起万卡，现在换方表明千卡可做预训练，会激发更多千卡需求，大厂因战略需求仍会购买万卡。

Q:怎么看ASIC在这波技术变革中的变化？A:长期来看，ASIC占比仍较小。现在AI用的GPU多为GPGPU，架构与传统用于图像渲染的GPU不同。而ASIC专门用于MPU，未出现MPU成为主流替代GPU的迹象，GPU需求仍在激增且不断改进架构。ASIC无法完全代替GPGPU，性价比也没想象中低，可能作为长期替代方案或备份，后续可能发展形成CPU与GPGPU并行的的时代，ASIC作为国产替代或第二选择。

Q:有人认为DeepSeek降低AI成本，可部署在更多端侧，增加推理需求，能利用国产低性能芯片和闲置算力中心，这个观点正确吗？A:不对。DeepSeek模型穿梭量特别大，需要高速互联带宽，廉价推理芯片无法使用，需用最好的训练服务器做推理，以前的推理卡跑不起来相关模型。小规模大模型起来，才能利用那些小算力、冗余算力和低性能推理卡。目前来看，即使是蒸馏出来的模型，对国产卡性价比也不高，用户更倾向部署R1模型，对部署其他效果打折的模型需求不强烈。纪要私享圈

华为云CloudPond，支持 DeepSeek全系列本地部署与优化！（云计算产业链图谱）

AI云计算产业

云计算公司：

受益标的：中国移动、中国电信、中国联通、阿里巴巴 - W、腾讯控股等。

二、云计算 IaaS 之 AIDC：    

（1）【阿里相关 AIDC 机房】推荐标的：宝信软件、润泽科技；受益标的：光环新网、万国数据、世纪互联、奥飞数据、润建股份、浙大网新、杭钢股份等；

（2）【腾讯相关 AIDC 机房】推荐标的：宝信软件、润泽科技；受益标的：光环新网、万国数据、世纪互联、科华数据、奥飞数据等；

（3）【字节相关 AIDC 机房】推荐标的：润泽科技、宝信软件；受益标的：世纪互联、宝信软件、光环新网、大位科技、东方国信等；

（4）【AIDC 机房重点标的】受益标的：新意网集团、云赛智联、网宿科技、电科数字、首都在线等；

（5）【AIDC 上游之液冷】推荐标的：英维克；受益标的：申菱环境、同飞股份、网宿科技、科华数据、高澜股份、申菱环境、依米康、飞荣达等；

（6）【AIDC 上游之柴油发电机】受益标的：科泰电源、潍柴重机等；

（7）【AIDC 上游之变压器】受益标的：金盘科技等。

三、云计算 IaaS 之 IT & 网络设备：

（1）【AI 芯片】受益标的：中兴通讯、寒武纪、海光信息等；    

（2）【服务器】推荐标的：紫光股份、中兴通讯；受益标的：浪潮信息、华勤技术、烽火通信等；

（3）【服务器电源】受益标的：欧陆通、麦格米特等；

（4）【铜连接】受益标的：博创科技、瑞可达、华丰科技、意华股份、沃尔核材、鼎通科技、神宇股份等；

（5）【交换机及芯片】推荐标的：紫光股份、中兴通讯、盛科通信；受益标的：锐捷网络等；

（6）【光通信 & CPO】推荐标的：中际旭创、新易盛、天孚通信、中天科技、亨通光电；受益标的：太辰光、长飞光纤、华工科技、光迅科技、长光华芯、源杰科技、仕佳光子等；

（7）【CDN】推荐标的：网宿科技等。全产业链研究

宇树机器人十大核心概念股

宇树科技机器人算法完成升级，可实现流畅的舞蹈表演；Meta计划大举投资AI驱动的人形机器人，已与宇树科技、Figure AI等进行讨论。

1、中大力德：作为宇树机器人的核心供应商，其为宇树机器人提供的行星减速器等产品，是人形机器人的关键模组核心零部件。其高效稳定的动力传输，极大地提升了机器人的工作效率和响应速度，为宇树机器人在各种复杂任务中的出色表现奠定了坚实基础。

2、长盛轴承：正与宇树科技等多个机器人主机厂及相关供应商展开合作研发，并为宇树科技提供样品。这些产品在宇树机器人的机械传动系统中发挥着关键作用，能够有效保障机器人在运动过程中的稳定性和可靠性。

3、雷赛智能：为宇树机器狗提供多种电机产品，包括伺服电机、步进电机和无框力矩电机等。这些电机产品对于机器狗关节运动的精准性和灵活性起着至关重要的作用。这些电机产品的协同工作，使得宇树机器狗在各种场景下都能展现出出色的运动性能。

4、北特科技：宇树机器人的零部件供应商，为其提供高精度的丝杠与轴承产品等。北特科技在丝杠、轴承相关零部件制造方面拥有深厚技术积累，能够为宇树机器人提供高精度的丝杠与轴承产品，保障机器人关节的灵活转动与精准定位。

5、贝斯特：是宇树机器人的供应商，为其提供高精度丝杠和精密加工的金属零部件。通过其全资子公司宇华精机为宇树机器人提供高精度丝杠副和导轨副等产品，助力机器狗实现高效稳定的运动控制，确保机器狗在行走、跳跃等动作时的准确性和稳定性。

6、鸣志电器：为宇树机器人提供的运动控制系统，具备高精度、高响应速度的特点。这一系统能够对机器人的各种运动指令做出快速、准确的响应，实现对机器人关节运动的精确控制，使得宇树机器人能够完成各种复杂的动作。

7、奥比中光：其为宇树机器人提供的 3D 视觉相机及相关技术，赋予了机器人强大的环境感知能力。这使得宇树机器人在面对复杂环境时，能够迅速做出智能决策，进行精准的自主导航，轻松避开障碍物，高效完成各种任务。

8、金发科技：在改性塑料和高分子材料领域拥有深厚的技术底蕴和丰富的产品线。其为宇树机器人提供的优质材料，具有高强度、轻量化、耐磨损等特点，能够满足机器人在各种复杂环境下的使用需求。

9、江苏雷利：为宇树机器狗提供动力传输、行星执行器等关键产品。江苏雷利的动力传输系统能够高效地将电机的动力传递到机器人的各个关节，确保机器人在运动过程中拥有充足的动力支持。在复杂的地形环境下，江苏雷利的产品能够保证机器狗的动力输出和运动控制，使其顺利完成各种任务。

10、汉威科技：是宇树机器人的传感器技术供应商，子公司能斯达为宇树科技提供柔性触觉传感器等产品，为宇树机器人提供 “触觉” 能力，使人形机器人在与外界互动时能更精准地感知力度、温度等信息。

这波AI哪些方向更强【国盛计算机】

以往，大模型推理成本较高，限制了用户扩张。1）以Salesforce为例，其AI定价策略原本为按月付费，例如2023年Sales GPT价格为50美元/用户/月，这个价格还包括一定数量的Einstein GPT积分；与Sales GPT类似，Service GPT 将包含在Service Cloud Einstein中，价格同样为50美元/用户/月。2）而在2024年，Salesforce引入了基于使用量的定价模式，在Agentforce平台上，每次对话需要2美元。3）我们认为，伴随使用量的快速提升，用户tokens的推理成本也将快速提高，按月付费的模式或无法为IT企业创造合理的利润，定价一方面可向按量方式转变，另一方面也可大幅提高AI应用售价。在AI带来的效果尚且无法清晰量化的现在，这都将限制用户的扩张速度。

而Deepseek的高性能+低成本，将显著带动tokens价格下降，推动AI应用的收费下降、用户扩张、回报率提升，AI应用加速点来临。

通用软件为企业管理的核心IT系统，将成为AI应用的主要载体。1）成体量的通用软件一般为企业内部的核心IT系统，能为企业的经营流程带来明显的管理效益，才得以收获高粘性的客户、以及较强的付费意愿。2）这类通用软件，一般串联了企业内外部事项的核心流程，覆盖行政、财务、采购、销售、库存、人事、客户关系、市场销售、文档资产等多方面，将成为AI应用升级的主要载体。

1、CRM-客户关系管理

Agentforce2.0已推出，覆盖销售、客户支持、市场分析等多个领域。2024年12月17日，全球科技巨头Salesforce正式推出其全新平台——Agentforce 2.0。首席执行官马克·贝尼奥夫在发布会上宣布，Salesforce计划招聘2000名销售人员，以加速推广这一重大人工智能平台，并预计于2025年2月正式向全球企业提供服务。

2、ERP：企业资源计划

HR SaaS、AI+财务管理等方向逐步落地。1）HR SaaS可用于多类场景，具体包括假勤月报异常分析、智能人才发现推理搜索类场景等。2）AI+财务管理空间较大、任务也相对复杂，包括全面预算、风险控制、成本控制、财务流程自动化等各方面。

3、OA：协同办公自动化

OA为日常工作的高频入口，市场、合同、客服、项目等数智化管理场景众多。1）OA为一般员工使用公司系统的高频入口，伴随移动化、云化发展，OA逐步向广义协同办公平台演进。包括流程审批、文档管理、沟通协作、日程管理、移动办公等功能。2）以泛微数智大脑Xiaoe.AI为例，其具备智能问答及AI搜索、智能摘要及内容解析、智能内容撰写及校对、AI图像识别及数据生成转化、AI智能数据分析及意图识别、智能流程引擎及自动化处理助手、业务与数据处理的RPA自动化引擎等多种功能。

4、文档办公平台

文档为工作知识的核心载体，AIGC创作从可用向好用演进。以WPS AI为例，其在2024年7月发布全新2.0版本，在个人办公方面发布AI写作/阅读/数据/设计助手；在企业端正式发布面向企业的智能文档库，支持智能问答与创作；在政务版方面针对垂类场景继续优化，包括政务AI写作/问答等。

5、数据终端

大数据已成为工作决策的基础支撑，针对金融、大宗等高频数据场景，AI有望深度赋能。1）同花顺“问财”为金融助手的代表产品，可提供智能体、选股票、诊股票、看大势、学投资等等一系列能力。2）对于上海钢联，其“小钢”数字智能助手1.6版本在“我的钢铁网”网站、APP、钢联数据终端等多渠道上线，通过与智能助手交互对话的方式，“小钢”数字智能助手能为客户提供查价格、读资讯、写报告、问百科、找商机等内容服务，此外还具备了市场分析、多模态生成和智能客服等功能，并辅助文章阅读，为用户提供AI摘要，生成的内容每天都服务在大宗商品行业各个领域。

云服务：阿里巴巴、神州数码、优刻得、金山云、云赛智联、弘信电子、深信服、青云科技、品高股份、中科曙光、首都在线、杭钢股份、数据港、南兴股份、华策影视、顺网科技、恒为科技、网宿科技、浪潮信息等。

企业服务：金山办公、萤石网络、汉得信息、用友网络、鼎捷数智、焦点科技、泛微网络、致远互联、海天瑞声、新致软件、云天励飞、同花顺、润达医疗、星环科技、协创数据、光云科技，科大讯飞、万兴科技、创业黑马、恒生电子、上海钢联、迈富时、小商品城、金证股份、卫宁健康、创业慧康、朗新集团、晶泰控股、佳发教育、嘉和美康、金桥信息、新大陆等。

国产算力：寒武纪、中科曙光、神州数码、海光信息、云天励飞、软通动力、弘信电子、拓息等。

杭州科技公司：杭钢股份、每日互动、安恒信息、同花顺、恒生电子等。

互联网大厂AI链：寒武纪、蜂助手、恒玄科技、雷神科技、天键股份、润欣科技、实丰文化、乐鑫科技、萤石网络中芯国际、孩子王、润泽科技、欧陆通、华懋科技、浪潮信息、中兴通讯、中科曙光、中科创达、兆易创新、国光电器、法本信息、新致软件、亚康股份、申菱环境、兆龙互连等。

泛AI智驾/机器人：江淮汽车、世运电路、三花智控、北特科技。

军工AI：品高股份、能科科技、海格通信、振芯科技、道通科技。