計(jì)算機(jī)行業(yè)專題報(bào)告：大模型進(jìn)展2.0

證券研究報(bào)告|2024年5月7日大模型進(jìn)展大模型進(jìn)展2.0行業(yè)研究·專題報(bào)告投資評(píng)級(jí)：超配（維持評(píng)級(jí)）請(qǐng)務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容請(qǐng)務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容報(bào)告摘要速成為用戶訪問(wèn)量最高的產(chǎn)品，打破了現(xiàn)有競(jìng)爭(zhēng)格局。Kimi在中文領(lǐng)域?qū)PT-4、Claude等國(guó)際大模型展現(xiàn)出明顯優(yōu)勢(shì)，并通過(guò)不斷的技術(shù)迭次擴(kuò)容。公司在C端致力于將Kimi打造成超級(jí)應(yīng)用，成為AI原生交互的入口；在B端，通過(guò)MoonshotAI開放平臺(tái)提供與OpenAI兼容的API，內(nèi)測(cè)期間已有法GPU的等效算力。Sora模型的發(fā)布標(biāo)志著AI視頻生成領(lǐng)域的新突破，進(jìn)一步推動(dòng)了多模態(tài)大模型的發(fā)展，預(yù)示著未來(lái)對(duì)的限制措施可能促使中國(guó)等國(guó)家的企業(yè)自行購(gòu)買算力卡或租賃國(guó)產(chǎn)AI算力，推動(dòng)國(guó)產(chǎn)AI產(chǎn)業(yè)鏈的革新和發(fā)展。在此背景下，Kimi等國(guó)產(chǎn)大模型的成功，不僅帶動(dòng)了產(chǎn)業(yè)鏈的革新，還為內(nèi)容創(chuàng)作、游戲互動(dòng)、AI陪伴等領(lǐng)域帶來(lái)了新的應(yīng)用場(chǎng)景和創(chuàng)新機(jī)遇。此外，Step系列通用大模型的發(fā)布和Pixverse在AI視頻生成領(lǐng)>投資建議：1）多模態(tài)大模型拉動(dòng)全球算力需求快速增長(zhǎng)，疊加美國(guó)將限制云廠商對(duì)華客戶提供AI云服務(wù)，國(guó)產(chǎn)AI算力迎來(lái)發(fā)展機(jī)會(huì)；2）隨請(qǐng)務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容請(qǐng)務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容大模型群雄并起，Kimi打破競(jìng)爭(zhēng)格局大模型引領(lǐng)全球AI算力需求重估請(qǐng)務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容請(qǐng)務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容月之暗面發(fā)布Kimi，長(zhǎng)文本成為破局關(guān)鍵?月之暗面成為國(guó)產(chǎn)大模型新星。2023年10月處理20萬(wàn)漢字輸入。同時(shí)，利用Long字定制一個(gè)模型的能力，剩余還有大量文字窗口，也足夠日常交互使用。而fine-tune需要構(gòu)造數(shù)據(jù)并訓(xùn)練，度，單位token的成本也更高。公司選擇用Lo>“大海撈針”測(cè)試驗(yàn)證了Kimi長(zhǎng)文本能力。長(zhǎng)文本能力是實(shí)現(xiàn)人類與AI之間無(wú)損理解的基礎(chǔ)，它其中，在文本持續(xù)變長(zhǎng)過(guò)程中，大型是否會(huì)忽略掉部分細(xì)節(jié)內(nèi)容的問(wèn)題一直是“長(zhǎng)文本”能力的關(guān)鍵。圖：Kimi“大海撈針”實(shí)驗(yàn)表現(xiàn)圖：GPT-4Turbo“大海撈針”實(shí)驗(yàn)表現(xiàn)請(qǐng)務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容請(qǐng)務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容聯(lián)合技術(shù)及服務(wù)壁壘，Kimi有望重塑競(jìng)爭(zhēng)格局?Kimi通過(guò)以下幾個(gè)核心策略實(shí)現(xiàn)了區(qū)別于市場(chǎng)的獨(dú)特定位和快速增長(zhǎng)：>用戶體驗(yàn)中心化：Kimi把用戶體驗(yàn)作為產(chǎn)品開發(fā)和優(yōu)化的核心，通過(guò)細(xì)致了解用戶需求，提供流暢、直觀的使用體驗(yàn)，提升用戶滿意度和忠誠(chéng)度;>數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的優(yōu)化：利用用戶行為數(shù)據(jù)，Kimi采用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法持續(xù)迭代產(chǎn)品功能，快速適應(yīng)市場(chǎng)變化，保持技術(shù)和服務(wù)的領(lǐng)先優(yōu)勢(shì);>創(chuàng)新的分享機(jī)制：引入分享功能增強(qiáng)用戶互動(dòng)，同時(shí)利用用戶生成的數(shù)據(jù)和反饋優(yōu)化模型，形成正向的數(shù)據(jù)循環(huán)，提高模型性能和用戶體驗(yàn)。>專注核心功能優(yōu)化：專注于提升核心功能如視頻高清化等，滿足用戶特定需求，通過(guò)AI技術(shù)與用戶體驗(yàn)的結(jié)合，打造差異化競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。>避免過(guò)度擴(kuò)張：Kimi選擇專注于現(xiàn)有產(chǎn)品的持續(xù)優(yōu)化，避免過(guò)度擴(kuò)張產(chǎn)品線以確保產(chǎn)品和服務(wù)的高質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。?國(guó)產(chǎn)大模型在算力受限的背景下能表現(xiàn)如此優(yōu)秀，主要是因?yàn)镵imi實(shí)現(xiàn)了AI產(chǎn)品發(fā)展中三個(gè)關(guān)鍵的scaling要素：模型、人才和用戶。>模型Scaling：Kimi通過(guò)持續(xù)優(yōu)化其A1模型，不斷增強(qiáng)模型的處理能力和應(yīng)用范圍，成功地提升了產(chǎn)品的核心競(jìng)爭(zhēng)力。這種模型的scaling不僅涉及到算法的改進(jìn)和優(yōu)化，還包括對(duì)大數(shù)據(jù)的處理能力和學(xué)習(xí)效率的提升，確保模型能夠處理更復(fù)雜的任務(wù)，滿足更廣泛的用戶需求。>人才Scaling：注重人才的招聘和培養(yǎng)，擴(kuò)展人才密度，這對(duì)快速推出產(chǎn)品至關(guān)重要。>用戶Scaling：Kimi選擇專注于c端市場(chǎng)，致力于開發(fā)能夠覆蓋廣大用戶需求的通用產(chǎn)品，而不是局限于某個(gè)B端的垂直領(lǐng)域。這種策略使Kimi能夠吸引到足夠大的用戶規(guī)模，通過(guò)規(guī)?；挠脩舴答佭M(jìn)一步優(yōu)化產(chǎn)品，形成了良好的用戶增長(zhǎng)和產(chǎn)品改進(jìn)的正向循環(huán)。圖：Kimi可以兩分鐘讀完500份簡(jiǎn)歷，篩選員工圖：Kimi可以讀取英偉達(dá)報(bào)告，并分析財(cái)報(bào)歷史請(qǐng)務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容請(qǐng)務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容Kimi打破競(jìng)爭(zhēng)格局，帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展?Kimi優(yōu)秀的性能可以帶動(dòng)多個(gè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。全書總結(jié)、劇本評(píng)估等高質(zhì)量服務(wù)，這樣不僅大幅提升了內(nèi)容制作的效率，?這一變化為AI在娛樂(lè)教育、專業(yè)服務(wù)等領(lǐng)域的深入應(yīng)用開辟了新的可能性。Kimi的發(fā)展吸引了多練和行業(yè)應(yīng)用等多個(gè)環(huán)節(jié)。這些合作促進(jìn)了AI技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用，圖：接入MoonshotAI開放平臺(tái)內(nèi)測(cè)的應(yīng)用請(qǐng)務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容請(qǐng)務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容Sora開創(chuàng)AI視頻生成新紀(jì)元?OpenAI發(fā)布Sora大模型，通過(guò)Patches和ScalingTransformers革間上也在空間上被壓縮的潛在格式。Sora模型正是在這個(gè)壓縮后的潛在空間中接受訓(xùn)練，從而能夠生Patches便成了Transformer模型的輸入單位。這種方法使得Sora模型能夠處Transformers是指一系列旨在提高Transformer模型規(guī)模和效率的技術(shù)和方法，以便處理更大的數(shù)據(jù)集、更復(fù)雜的任行，同時(shí)提高性能。在使用固定的初始條件(種子)和輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行視頻樣本的訓(xùn)練過(guò)程中，OpenAl展示了通過(guò)增加訓(xùn)練過(guò)程中的(例如，使用更多的計(jì)算資源或進(jìn)行更多次的訓(xùn)練迭代)可以顯著提高生成的視頻樣本的質(zhì)圖：Sora根據(jù)提示詞生成視頻圖：Sora根據(jù)提示詞生成視頻請(qǐng)務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容請(qǐng)務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容Sora核心優(yōu)勢(shì)：強(qiáng)大的語(yǔ)言理解能力和一致性?Sora核心優(yōu)勢(shì)在于強(qiáng)大的語(yǔ)言理解能力和一致性。一步驟不僅提升了視頻與文字之間的匹配度，還極大改善了視頻的整體品質(zhì)。此外，通過(guò)GPT將簡(jiǎn)短的用戶指令prompt轉(zhuǎn)化為詳盡的描述，Sora能夠精確地按照用戶的需求創(chuàng)造視頻，顯著讓Sora成為一個(gè)應(yīng)用廣泛的編輯工具，能夠輕松完成包括制作無(wú)縫循環(huán)視頻、將靜止圖片變?yōu)樯鷦?dòng)動(dòng)畫，以及對(duì)視頻進(jìn)行前后時(shí)間軸>靈活的視頻擴(kuò)展技術(shù)：Sora使用了基于Transformer架構(gòu)的擴(kuò)散模型，可處內(nèi)容。Sora能利用如SDEdit這樣的技術(shù)，在沒(méi)有任何預(yù)設(shè)樣本的情況下，改變視頻中的風(fēng)格或背景環(huán)境。這意味著用戶可以更自由地定制他們的視頻內(nèi)容，不僅限于內(nèi)容的創(chuàng)建，還包括對(duì)視頻風(fēng)格和環(huán)境的個(gè)性化調(diào)整，增強(qiáng)了視頻編容創(chuàng)作前，Sora能夠迅速制作出低分辨率的視頻原型頻制作變得更加靈活和高效，可以根據(jù)不同的顯示設(shè)備和內(nèi)容需求>場(chǎng)景和物體的一致性和連續(xù)性：Sora能制作出視角多的問(wèn)題。傳統(tǒng)模型在追蹤視野外物體時(shí)常常遇到困難，但Sora通過(guò)同時(shí)預(yù)測(cè)多幀內(nèi)容，可以保證即使主體暫時(shí)消失在畫面中也不會(huì)影請(qǐng)務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容請(qǐng)務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容OpenAI新一代模型能力有望大幅提升?SamAltman透露新一代大模型相關(guān)進(jìn)展，模型能力大幅提升。2024年1月，OpenAI首席執(zhí)行官SamAltman先后受邀參加了《UnconfuseMe》、達(dá)沃斯經(jīng)濟(jì)論壇，透露新一代大模型相關(guān)進(jìn)展：1）大模型進(jìn)展：目前Op其認(rèn)為至少在未來(lái)5-10年內(nèi)，AI大模型技術(shù)將處于一個(gè)非常陡峭的成長(zhǎng)曲線上。2）新一代大模型架構(gòu)和能力SamAltman認(rèn)為如果GPT-4解決了新一代大模型中解決。3）通往AGI之路：大模型能力提升不在于解決具體的問(wèn)題，而是廣泛圖：SamAltman透露GPT-5相關(guān)進(jìn)展請(qǐng)務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容請(qǐng)務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容PixVerse定位全球視頻多模態(tài)應(yīng)用，引領(lǐng)AI創(chuàng)新潮流?愛詩(shī)科技有限公司成立于2023年，是一家迅速崛起的A?To創(chuàng)作者和To消費(fèi)者的雙重策略，目標(biāo)在2024年底做到大規(guī)模的C端應(yīng)用落地。公司認(rèn)為AI視頻生成產(chǎn)品的第一階段是To創(chuàng)作者，理解創(chuàng)作者動(dòng)機(jī)；第二階段將直面消費(fèi)者。公司希望打通ToC市場(chǎng)?訪問(wèn)量快速增長(zhǎng)，PixVerse成國(guó)產(chǎn)AI視頻之光。目前PixVerse已初步搭建了穩(wěn)定的創(chuàng)作者生態(tài)，并根據(jù)用戶反饋進(jìn)行模型迭代，在未來(lái)有望成為現(xiàn)象級(jí)、端到端的AlNative圖：Pixverse視頻生成界面圖：Pixverse日訪問(wèn)量請(qǐng)務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容請(qǐng)務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容大模型群雄并起，Kimi打破競(jìng)爭(zhēng)格局大模型引領(lǐng)全球AI算力需求重估請(qǐng)務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容請(qǐng)務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容Kimi火爆拉動(dòng)算力需求增長(zhǎng)足10萬(wàn)日活用戶推理需求，需要1481張A1圖：Kimi推理算力測(cè)算請(qǐng)務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容請(qǐng)務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容Meta算力需求超預(yù)期，算力卡采購(gòu)數(shù)量大幅增長(zhǎng)?Meta將于24年底擁有接近60萬(wàn)顆H100GPU的等效算力。2024年1月19日，圖：扎克伯格介紹Meta在AI領(lǐng)域的最新進(jìn)展和規(guī)劃?24年Meta算力卡采購(gòu)數(shù)量同比大幅增長(zhǎng)，算力需求超預(yù)期。根據(jù)Omdia主要用于AI云業(yè)務(wù)的建設(shè)以及自研AI大模型的訓(xùn)練需要。根據(jù)扎克伯格公圖：3年全年Meta采購(gòu)15萬(wàn)顆H100GPU）； 請(qǐng)務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容請(qǐng)務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容Model#ofParametersModel#ofParametersbillions)AcceleratorChipsModelFLOPSUtilizationGPT-3175BV10021.3%Gopher280B4096TPUv332.5%Megatron-TuringNLG530B2240A10030.2%PaLM540B6144TPUv446.2%?大模型訓(xùn)練算力測(cè)算：訓(xùn)練過(guò)程可分前向傳播（ForwardPass）和反向傳播（BackwardPass）。）；算出所有權(quán)重的梯度后，使用優(yōu)化算法更新權(quán)重，達(dá)到減?。?，），），?大模型推理算力測(cè)算：推理過(guò)程主要包括分詞（Tokenize）、嵌入（Embedding）、位置編碼（PositionalEncoding）、Transformer層、Softmax。推理主要計(jì)算量在1.12e14FLOPs，若使用單張A100GPU進(jìn)行推理，假設(shè)芯片利用率為46.2%，則表：芯片利用率情況圖：公開模型的算力數(shù)據(jù)請(qǐng)務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容請(qǐng)務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容圖像模態(tài)拉動(dòng)AI算力需求增長(zhǎng)），進(jìn)行預(yù)期，進(jìn)而不斷計(jì)算預(yù)測(cè)的Patches和真實(shí)的Pat），），入圖片的分辨率P，P)是2D塊的大小，在《BEIT:BERT圖片分割成16*16大小的2D小塊，即單一圖片相當(dāng)于（224*224）/(16*16)=196個(gè)Tokens。而在純文本訓(xùn)練素材中，（Pablo等著，2022年）》披露數(shù)據(jù)，2022年全球圖片數(shù)量在5e10-2e11個(gè)，我們?nèi)≈虚g值（即1e11個(gè)），選取常用圖片分辨率（1024×768），則單張圖片對(duì)應(yīng)（1024*768）/(16*16)=3072個(gè)Tokens，則全部圖片對(duì)應(yīng)3.072e14需求：以英偉達(dá)H100為例，在FP16精假設(shè)全球有5家廠商使用圖片素材進(jìn)行自研大模型訓(xùn)練，則需要194.45萬(wàn)請(qǐng)務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容請(qǐng)務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容視頻模態(tài)拉動(dòng)AI算力需求增長(zhǎng)?視頻訓(xùn)練數(shù)據(jù)大幅提升訓(xùn)練Token量。以字節(jié)跳動(dòng)最新提出《M模型是一個(gè)多階段端到端視頻生成模型，具體可分為）：）；）：），）；）：）；），圖：MagicVideo-V2模型結(jié)構(gòu)資料來(lái)源：Wang等著-《MagicVideo-V2:Multi-StageHigh-AestheticVideoGeneration》-arXiv（2024）-p2國(guó)信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理請(qǐng)務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容請(qǐng)務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容視頻模態(tài)拉動(dòng)AI算力需求增長(zhǎng)?Image-to-Video模塊需），），月，即完成對(duì)視頻數(shù)據(jù)的訓(xùn)練需使用156.98萬(wàn)張H10）；圖：對(duì)視頻素材劃分3DPatchPartition請(qǐng)務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容請(qǐng)務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容美國(guó)限制對(duì)華云服務(wù)，看好國(guó)產(chǎn)算力需求提升?美國(guó)將限制云廠商對(duì)華客戶提供AI云服務(wù)。美國(guó)商務(wù)部部長(zhǎng)力。根據(jù)2024年1月29日美國(guó)BIS部門發(fā)IaaS產(chǎn)品的IaaS廠商確認(rèn)其外國(guó)客戶身份，遵?國(guó)內(nèi)領(lǐng)先大模型廠商影響有限，看好國(guó)產(chǎn)算力需求提升。國(guó)商AI算力進(jìn)行自研AI大模型訓(xùn)練；同時(shí)，部分AI應(yīng)用廠商亦會(huì)租賃海外云廠商AI算圖：美國(guó)BIS文件請(qǐng)務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容請(qǐng)務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容第一，宏觀經(jīng)濟(jì)下行風(fēng)險(xiǎn)。若宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)，產(chǎn)業(yè)變革及新請(qǐng)務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容請(qǐng)務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容國(guó)信證券投資評(píng)級(jí)投資評(píng)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)類別級(jí)別說(shuō)明報(bào)告中投資建議所涉及的評(píng)級(jí)（如有）分為股票評(píng)級(jí)和行業(yè)評(píng)級(jí)（另有說(shuō)明的除外）。評(píng)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)為報(bào)告發(fā)布日后6到12個(gè)月內(nèi)的相對(duì)市場(chǎng)表現(xiàn)，也即報(bào)告發(fā)布日后的6到12個(gè)月內(nèi)公司股價(jià)（或行業(yè)指數(shù)）相對(duì)同期相關(guān)證券市場(chǎng)代表性指數(shù)的漲跌幅作為基準(zhǔn)。A股市場(chǎng)以滬深300指數(shù)（000300.SH）作為基準(zhǔn)；新三板市場(chǎng)以三板成指（899001.CSI）為基準(zhǔn)；香港市場(chǎng)以恒生指數(shù)(HSI.HI)作為基準(zhǔn)；美國(guó)市場(chǎng)以標(biāo)普500指數(shù)(SPX.GI)或納斯達(dá)克指數(shù)（IXIC.GI）為基準(zhǔn)。股票投資評(píng)級(jí)買入股價(jià)表現(xiàn)優(yōu)于市場(chǎng)代表性指數(shù)20%以上增持股價(jià)表現(xiàn)優(yōu)于市場(chǎng)代表性指數(shù)10%-20%之間股價(jià)表現(xiàn)介于市場(chǎng)代表性指數(shù)±10%之間賣出股價(jià)表現(xiàn)弱于市場(chǎng)代表性指數(shù)10%以上行業(yè)投資評(píng)級(jí)超配行業(yè)指數(shù)表現(xiàn)優(yōu)于市場(chǎng)代表性指數(shù)10%以上行業(yè)指數(shù)表現(xiàn)介于市場(chǎng)代表性指數(shù)±10%之間低配行業(yè)指數(shù)表現(xiàn)弱于市場(chǎng)代表性指數(shù)10%以上分析師承諾作者保證報(bào)告所采用的數(shù)據(jù)均來(lái)自合規(guī)渠道；分析邏輯基于作者的職業(yè)理解，通過(guò)合理判斷并得出結(jié)論，力求獨(dú)立、客觀、公正，結(jié)論不受任何第三方的授意或影響；作者在過(guò)去、現(xiàn)在或未來(lái)未就其研究報(bào)告所提供的具體建議或所表述的意見直接或間接收取任何報(bào)酬，特此聲明。重要聲明本報(bào)告由國(guó)信證券股份有限公司（已具備中國(guó)證監(jiān)會(huì)許可的證券投資咨詢業(yè)務(wù)資格）制作；報(bào)告版權(quán)歸國(guó)信證券股份有限公司（以下簡(jiǎn)稱“我公司”）所有。本報(bào)告僅供我公司客戶使用，本公司不會(huì)因接收人收到本報(bào)告而視其為客戶。未經(jīng)書面許可，任何機(jī)構(gòu)和個(gè)人不得以任何形式使用、復(fù)制或傳播。任何有關(guān)本報(bào)告的摘要或節(jié)選都不代表本報(bào)告正式完整的觀點(diǎn)，一切須以我公司向客戶發(fā)布的本報(bào)告完整版本為準(zhǔn)。本報(bào)告基于已公開的資料或信息撰寫，但我公司不保證該資料及信息的完整性、準(zhǔn)確性。本報(bào)告所載的信息、資料、建議及推測(cè)僅反映我公司于本報(bào)告公開發(fā)布當(dāng)日的判斷，在不同時(shí)期，我公司可能撰寫并發(fā)布與本報(bào)告所載資料、建議及推測(cè)不一致的報(bào)告。我公司不保證本報(bào)告所含信息及資料處于最新狀態(tài)；我公司可能隨時(shí)補(bǔ)充、更新和修訂有關(guān)信息及資料，投資者應(yīng)當(dāng)自行關(guān)注相關(guān)更新和修訂內(nèi)容。我公司或關(guān)聯(lián)機(jī)構(gòu)可能會(huì)持有本報(bào)告中所提到的公司所發(fā)行的證券并進(jìn)行交易，還可能為這些公司提供或爭(zhēng)取提供投資銀行、財(cái)務(wù)顧問(wèn)或金融產(chǎn)品等相關(guān)服務(wù)。本公司的資產(chǎn)管理部門、自營(yíng)部門以及其他投資業(yè)務(wù)部門可能獨(dú)立做出與本報(bào)告中意見或建議不一致的投資決策。本報(bào)告僅供參考之用，不構(gòu)成出售或