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《哪咤2》不仅在国内市场表现强劲，票房预测数次上调，还扩展到海外市场，如澳大利亚、美国和加拿大等地区，预计会成为中国文化“出海”的又一标杆。

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《哪咤2》已经展现出强大的IP授权商业化空间，涵盖官方授权周边（如泡泡玛特联名盲盒、卡游等）和联名合作（如与荣耀、蒙牛等品牌推出联名产品）。

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结合全球顶尖动画IP的变现模式，预计《哪咤2》相关衍生品收入可达到100-150亿元，整体IP商业价值有望达到300-350亿元。

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中国国漫IP商业化潜力巨大，依托规模化生产、独特叙事风格以及技术自主，动漫行业的内容质量不断提升，带动了衍生品和零售业务的爆发。

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阅文集团收购腾讯动漫后，旗下拥有多个知名国漫IP，如《斗罗大陆》、《斗破苍穹》等，具备强大的内容优势。

2、《Deepseek引爆通信产业新机遇》摘要

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DeepSeek-V3支持FP8混合精度训练，并通过全面优化训练框架，减少GPU内存使用，解决了跨节点MoE训练中的通信瓶颈，从而加速了训练过程。

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DeepSeek-V3采用了多头潜在注意力（MLA）机制和DeepSeek MoE架构，这不仅提升了推理速度，还显著提高了显存利用率，在保证性能的同时大幅优化训练和推理效率。

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DeepSeek大幅降低的推理成本为各行业的企业智能化需求提供了推动力，尤其是垂直领域的AI小模型（AIAgent）的开发成本大幅降低，推动了这些领域的快速发展。

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DeepSeek的模型知识蒸馏和压缩技术使得小模型能够继承大模型的能力，同时保持轻量化特性，适应快速发展的小型应用场景。

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数据实时性要求和低延迟的高带宽网络对垂类AIagent提出了新挑战，推动了对网络通信基础设施的需求增长，特别是在交换机、边缘计算设备和5G切片等领域。

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尽管DeepSeek模型降低了单次训练任务的算力需求，但轻量化的模型促进了分布式训练和边缘计算的普及，这可能改变数据中心和计算架构的需求，推动机架内光模块和短距光模块的需求增长。

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由于分布式架构的推动，800G光模块的需求可能进一步增长，特别是在需要低延迟、高带宽的分布式计算环境中。

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光模块的核心价值在于提高能效比、压缩空间和降低成本，即使算力需求下降，这些需求依然推动光模块的渗透率提升。

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边缘计算和5G切片的需求将促进相关基础设施的扩展，推动新型光模块和通信技术的应用，满足高效训练与推理的网络需求。

3、《DeepSeek带来互联网新格局》摘要

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DeepSeek的创新在于其引入了强化学习方法，在后训练阶段对已有的强大模型进行训练，从而显著提升模型的推理能力，且成本相对较低。

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如论文《AI capabilities can be significantly improved without expensive retraining》所提到，后训练阶段的开发成本远低于预训练阶段，且微调成本通常不到原始训练的1%，却能显著提升模型能力。

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这为大多数企业提供了更加高效、低成本的路径，尤其对于AI的“后发者”而言，强化学习成为性价比更高的选择。

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推理模型的引入使得AI大模型在处理复杂任务方面获得了更强的能力，远超非推理模型在情感聊天等领域的优势。

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推理模型不仅可以提升产品能力，还开始具备作为“效率工具”的潜力，进一步推动了个人AI助理的雏形。

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虽然一些厂商为AI的“后发者”，但通过拥有自己的业务生态系统，厂商能够利用AI赋能提升业务场景的体验，这不仅促进了AI技术的普及，还推动了业务领域的数字化转型。

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DeepSeek-R1表明，推理模式不局限于大模型，还可以被精炼并应用到小型模型中，提升小型模型的效果。

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随着DeepSeek的创新推动，2025年大模型能力将显著提升，AI行业的竞争也从技术之争转向了生态之争和应用之争。

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推荐关注具备生态优势的企业，如腾讯（00700.HK）、阿里巴巴-W（09988.HK）、小米集团-W（01810.HK）等，它们在AI技术和应用生态建设方面将占据重要地位。

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ServiceNow（NOW.N）、Salesforce（CRM），这些公司在推动AI赋能和应用层面的创新方面具有强大的竞争力，特别是在智能化企业应用上。

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随着AI技术在各行业的深入应用，Cloudflare（NET.N）等端侧网络安全厂商的需求也会增加，因其能够提供更安全、更高效的网络支持。

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随着推理能力的提升和AI应用的广泛普及，亚马逊（AMZN.O）、甲骨文（ORCL.N）、世纪互联（VNET.O）等云计算和数据中心厂商将受益于推理需求的增长。

4、《互联网大厂如何受益于DeepSeek-R1“破圈”？》摘要

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DeepSeek-R1在多个基准测试中超越了当前全球领先的推理模型OpenAI-o1，并且在ChatbotArena等榜单上也表现优异，收获了开发人员和用户的高度评价。

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R1结合了多项核心技术的创新，包括GRPO算法、MoE架构、MLA机制、FP8精度和MTP方法等，标志着DeepSeek在强化学习领域的突破，解决了行业在后训练阶段的多项难题，证明了后训练通过强化学习可使千亿参数模型具备推理能力。

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DeepSeek不仅开源了技术，还推出了DeepSeekApp，用户增长非常迅速，7天内达到了1亿人次，这表明其AI推理模型获得了广泛关注和应用。

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阿里巴巴的旗舰模型Qwen2.5-Max在多个应用领域，包括指令理解和代码编写，超越了现有大模型。

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阿里也在数学、编程等领域取得进展，预计将推出更多突破性模型，尤其是从DeepSeek-R1的技术启示中获得的新的推理模型。

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腾讯推出了行业首个一站式3D内容AI创作平台，支持游戏等领域的创作，提升了内容生成的精度和细节。

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快手在文生视频生成领域，美团在移动环境下的AI应用，哔哩哔哩的Index模型等，均在各自领域取得了不小的进展。

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DeepSeek的成功证明了全球市场对高性能AI推理的强烈需求，且已经有多家互联网大厂接入DeepSeek的服务。

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随着AI推理需求的增加，预计大厂云服务的业务能力将得到提升，市场对云服务和AI基础设施的认可度也将逐渐提升，推动云业务估值的上升。

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随着推理模型的成熟，AIAgent（如OpenAI的Agent、腾讯与阿里的AIAgent服务）将更加精准和高效。

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当前AIAgent仍处于早期阶段，但随着推理模型的提升，未来其在服务中的表现将更加优秀，并逐步渗透各类应用场景。

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DeepSeek-R1及其他推理模型的提升，将推动AI广告的自动化渗透，帮助大厂在广告定向投放中实现更精准的用户画像，提升广告点击率，从而促进广告业务收入和利润的增长。

5、《

丝杠进入产能建设期》摘

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此进度提前的量产目标不仅表明Optimus机器人在技术层面的突破，也为相关产业链，特别是机器人制造设备和精密加工领域，带来了巨大的市场需求。

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2024年10月，北特科技投资18.5亿元建设行星滚柱丝杠研发生产基地，并于12月正式通过新剑传动的项目建设用地审批，标志着丝杠产业化进程的加速。

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这一工艺面临较大技术挑战，尤其是在反向式行星滚柱丝杠螺母的加工过程中，由于砂轮磨杆的刚性问题，极易发生颤振，影响加工精度和效率。

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由于国内在高端数控机床领域尚存在技术差距，尤其在数控磨床的核心部件（如主轴、丝杆、线轨等）上存在“卡脖子”问题。

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虽然进口的数控磨床面临较长的交付周期，国产设备已经逐渐赶超，且价格上具有较大优势，能够满足大规模生产的需求。

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随着Optimus等人形机器人进入量产阶段，对精密加工设备的需求将大幅提升，特别是在内外螺纹磨床方面，市场空间非常可观。

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随着Optimus人形机器人量产的推进，相关产业链将迎来巨大的市场机会，特别是在精密加工设备和丝杠制造领域。

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关注具有技术突破和产能扩张潜力的公司，如北特科技、秦川机床等，预计它们将受益于大规模机器人生产需求的增加。

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随着国产数控磨床的技术逐步追赶国际水平，相关设备生产商将可能迎来市场份额的快速增长，特别是在满足大规模机器人生产的需求方面。

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看好专注于机器人及其零部件（如丝杠、精密传动系统）生产的公司，以及有潜力进入机器人领域的企业。