Summary of the Conference Call Transcript Company and Industry Involved - **Company**: Microsoft Corp. (MSFT) - **Industry**: Data Centre Equipment Core Points and Arguments 1. **Microsoft's Capex and Capacity Intentions**: Further clarification is needed from Microsoft regarding its capital expenditure (capex) and broader capacity intentions, as the current situation appears to be Microsoft-specific rather than indicative of a broader industry trend [2][3][8] 2. **Impact of Lease Cancellations**: Microsoft has cancelled leases for two data centres totaling a few hundred megawatts and opted not to convert statements of qualification into leases for up to 1 gigawatt of capacity, reallocating some projects from international to domestic [3][8] 3. **Microsoft's Market Share**: Microsoft accounts for approximately 4% of global data centre capacity and about 8% of planned future additions, indicating a significant role in the data centre market [4][9] 4. **Capex/Sales Ratio**: Microsoft has a high capex/sales ratio of around 23%, second only to Meta at 28%, suggesting aggressive investment in infrastructure [4][9] 5. **Current Market Reaction**: The current share price reaction of Schneider Electric, which has seen a 4% decline, is viewed as a potential buying opportunity rather than a sign of a fundamental shift in the market [2][8] 6. **Demand Trends**: Initial assessments indicate that there are no signs of demand slowdown in the data centre sector, with capacity utilization data reaching new all-time highs [8][9] 7. **Future Capacity Plans**: Microsoft is expected to maintain its ambitious data centre buildout plans, with projections indicating it will account for a significant share of future capacity additions [4][9] Other Important but Possibly Overlooked Content 1. **Competitive Landscape**: The competitive pressure from cloud-native leaders like Amazon and Google poses risks to Microsoft's growth, particularly in the context of its legacy businesses transitioning to cloud-centric models [24] 2. **Regulatory Risks**: Microsoft faces legal and regulatory risks due to its dominant position in the PC operating systems and productivity applications market, which could impact its investment strategies [24] 3. **Analyst Ratings**: Microsoft currently holds a "Buy" rating with a price target of $480, reflecting positive sentiment among analysts despite the recent lease cancellations [38][49] This summary encapsulates the key insights from the conference call, focusing on Microsoft's strategic positioning within the data centre equipment industry and the implications of its recent decisions.

券商股近期异动频频。 券商中国记者注意到，对于上市券商的关注，除了一些合并传闻的扰动，机构投资者对长江证券、长城 证券等上市券商以及券商概念股——指南针等，也展开了新一轮调研，券商布局DeepSeek的进展、业 务赋能等问题成为关注的热点话题。 以长江证券为代表，该公司表示，为适应大模型时代新的AI应用赋能模式，该公司研发了"长江灵曦"大 模型平台，该平台以私有化AI算力池为基座，本地部署了多款国内开源大模型，包括满血版DeepSeek R1和V3等。基于"长江灵曦"大模型平台，已经落地了覆盖营销、运营、投研、投行、办公、研发等业 务场景的智能应用服务。未来，该公司将持续推进长江灵曦平台建设，深化大模型与业务场景的融合创 新，不断提升公司经营效率和用户体验。 调研被问及DeepSeek部署 券商中国记者统计，今年2月以来，合计有指南针、国元证券、长江证券、长城证券等接受机构调研。 其中，国元证券被调研2次。 国元证券表示，未来，公司计划将大模型技术拓展至智能投研、智能投顾、智能客服、量化交易算法优 化等领域，为投资决策、客户服务等提供支持。坚信AI潜力无限，将持续加大研发投入，推进数字化 转型，提升金融科技核 ...

证券时报网讯，2月26日下午，建信基金多元资产投资部副总经理、建信社会责任基金经理李登虎在证 券时报社主办的"发现科技之美・AI技术变革与投资机遇"投资沙龙上表示，DeepSeek技术变革驱动推理 成本下降，终端AI应用迎来发展机遇。 DeepSeek推动国内应用软件多点开花，预计AI+向各个行业扩展的态势会持续，在ERP和OA之后的 AI+医疗就是典型例子，后续诸如能源电力、金融、教育、办公、工业软件等领域包括智能驾驶等值得 关注。 在硬件领域，他认为AI应用加速落地带来算力需求增加，AI算力需求增加有望增强上游国产芯片替代 能力，加速信创产业国产化，促进半导体国产化下游扩产动力充足。 受益AI算力需求加速增长，上游资本开支加速扩张，算力基建持续受益。 ...

"爽文大女主"出三招 悄悄推出两款模型，即引发硅谷与华尔街的剧烈震荡，让OpenAI接连推出竞争产品并免费开放搜索， 谷歌一股脑儿发布"满血版全家桶"，国内大厂的旗舰模型也开始免费开放。 深有"天上掉馅饼"之感的万千普通用户，倒是想给DeepSeek送锦旗了，不过，大家也想知道，凭一己之 力就把曾经高不可攀的全球最顶级大模型的价格打下来了，究竟用了什么招？ ——"乱"拳打伤老师傅。从架构到工程，从算法到部署，DeepSeek悟透的是"四两拨千斤"的中国武术古 训，不理会"参数规模决定论"，反倒是秀出了数据质量优化与算法架构创新的乘数效应，在看似不可能 的壁垒中突围。 ——拆掉半壁卫城墙。一般来说，大模型开发者用了英伟达的GPU，也就得用他家的运算平台CUDA搞 研发。毕竟CUDA已经封装好一些函数，后来者使用时直接调用接口搞加工就行，这样的低门槛当然方 便资源有限的开发者，但是，这也意味着深度研发执行效率的折扣。 以小博大、逆袭吊打，曾是修仙爽文、微短剧里让人上头却略显荒诞的剧情，而今，DeepSeek(深度求 索)让它在真实世界里发生了。 火爆全球超过一个月，DeepSeek掀起的风暴还在持续，随之而来的还 ...

机构指出，DeepSeek有望推进"智驾平权"加速。借助DeepSeek模型及其算法优化技术，车端算力需求有 望下降，从而降低车端智驾芯片部署成本。此外，DeepSeek也为提升算力利用率打开了思路，有望推 进云端大模型训练成本下降，将进一步推进中阶智驾下放。 核心逻辑 1.尊界S800技术发布会，L3级自动驾驶的商业化推进。L3级自动驾驶的商业化推进亦为鸿蒙智行在 2025年的重中之重。华为ADS目前已经实现全国都能开、有位就能停、端到端类人智驾，为L3级自动 驾驶的到来做好准备。尊界S800传感器方面搭载4颗激光雷达，3颗分布式毫米波雷达，11颗摄像头， 12颗超声波雷达，2颗角毫米波雷达，利好华为相关智驾产业链发展。 2.理想智驾硬件升级，全系标配激光雷达。理想汽车今年所有新车的智能驾驶系统将标配激光雷达传感 器，涵盖增程改款车型、纯电系列车型。配置升级后，理想的ADPro车型将新增激光雷达。ADPro车型 的智驾芯片平台也有明显升级，部分车型采用单颗地平线J6M平台，算法仍由供应商轻舟负责。智能驾 驶之战正在激化，车企们在追求百万辆级规模的智驾平权时，也在追击更高的L3级自动驾驶技术。 3.中阶智驾有 ...

DeepSeek的创新突破以及开源策略，不仅吹响了AI平权的号角，更带来了国产算力产业链的"正反馈循 环"。 今年以来，深度求索（DeepSeek）概念指数大幅飙升，算力产业链方向涨势尤为迅猛，包括算力租赁 （IDC)、云计算、AI算力等指数春节后均飙涨逾40%。 早在1月27日，DeepSeek在苹果美国区和中国区应用商店免费APP下载榜登顶，影响力大增，引发投资 者对人工智能行业格局变化的关注。 DeepSeek的创新突破以及开源策略，不仅吹响了AI平权的号角，更带来了国产算力产业链的"正反馈循 环"——算力效率提升推动应用场景爆发，应用需求反哺算力迭代，形成双向赋能的产业生态，进而带 来国产算力产业链的价值重估。 DeepSeek改变算力格局 市场对DeepSeek影响算力产业链存在两种观点：一是DeepSeek带来新范式，削弱了对海量数据和前沿 GPU芯片的依赖，导致先前大量围绕数据和算力构建的产业和理论假设瞬间坍塌；二是DeepSeek降低 生态算力成本，吸引更多玩家，扩大算力需求，反而利好先进算力。 目前，市场在一定程度上对第二种逻辑达成了共识。不过，即便如此，DeepSeek的创新也不可避免地 ...

大家晚上好我是天风策略的行业比较组长孙希明很高兴跟大家一起来讨论一下现在比较火热的第七人这个板块 我们先说总体结论,首先我们认为机器人这个板块的行情没有结束,我们是非常看好的,可能短期它在演绎完比较极致的一轮一轮一轮行情后可能会有一些蓄力和调整,但我们不认为这个是行情彻底结束,相反两会的日历效应可能会让机器人板块顺势调整,但是我们 觉得调整完以后反而是大家去入手那些有业绩下半年有订单的这些主线的这个机器人龙头票的一个机会。反过来说,一些有业绩的下半年预期的票,可能这轮回调也不会回调很深。我们是看好两会以后,或者说甚至都不用过完两会,就新一轮的这个主线的这个产业趋势的航行。 具体要选择机器人或者选择一些真正的AI软件方向的这些板块其实我觉得是根据大家的偏好跟思路的如果你是喜欢之前的14到15年传媒互联网行情那你可以去搞软件那如果喜欢这种降本的制造业的这种不断的跟踪景气跟订单的类似于19到21年的新能车或者是半导体的国产梯盖这种逻辑的那我觉得机器人是一个不错的抓手点 我们接下来讲一下机器人现在的一个本质问题 我们觉得是降本现在的问题一方面是降本 另一方面是大家觉得现在本质上我们还不能让机器人伺候我们 我们还要伺候 ...

Investment Rating - The report rates the industry as "Outperform" with specific stock recommendations for Nvidia and Broadcom, indicating a positive outlook for AI hardware and infrastructure demand [4][7]. Core Insights - The report highlights the significant advancements made by DeepSeek in generative AI technology, particularly its V3 model, which achieves capabilities comparable to leading models like GPT-4 at only 1/10th the training cost. This innovation is seen as a response to the constraints on AI hardware procurement due to US-China trade tensions, suggesting a potential increase in demand for computational resources across the industry [4][5]. Summary by Sections Model Innovations - DeepSeek continues to utilize the MoE (Mixture of Experts) architecture, which reduces computational costs by activating only a subset of expert models during training. The V3 model has increased the number of experts to 256, optimizing resource usage [10][11]. - The introduction of FP8 precision training significantly lowers computational resource consumption compared to traditional FP16 methods, enhancing training efficiency [18][19]. - The MTP (Multi-token Prediction) method improves training efficiency by allowing the model to predict multiple tokens simultaneously, thus increasing data utilization and reducing overall training data requirements [24][28]. Hardware Engineering Innovations - The report discusses the importance of hardware engineering innovations in response to the growing demands of large models. The use of distributed parallel strategies, such as Expert Parallel (EP), allows for efficient deployment of expert models across multiple GPUs, minimizing communication overhead [35][38]. - The DualPipe strategy enhances the efficiency of data transmission during training by allowing simultaneous forward and backward computations, thereby reducing idle time for computing devices [44][47]. - The implementation of PTX code facilitates hardware optimization, enabling developers to maximize the efficiency of specific models under given hardware conditions [49][51]. Market Demand and Trends - The report anticipates robust growth in the AI hardware and infrastructure market driven by the "democratization of large models," suggesting that the demand for efficient computational resources will continue to rise [7][8]. - It emphasizes the need for customized chip architectures to support the evolving requirements of MoE models, indicating a shift in design priorities within the semiconductor industry [53].

宏观视点 2025年2月27日 从规模经济看 DeepSeek 对创新发展的启示 DeepSeek的出现有几个没想到，不是大型科技企业和科研院所而是初创企业，不是 实体科技公司而是一家金融领域的公司，不是来自处于领先地位的美国而是在大模 型领域相对落后的中国。这一切纯属偶然吗？只有大机构才能研发AI大模型的背后 是所谓的规模定律，即要素（数据、算力）投入的边际产出下降，模型性能提升需 要不断增加要素投入，带来规模的门槛要求。DeepSeek的破解在于以算法优化（技 术进步）提升算力（要素）的边际产出，一定程度上替代了算力投入。技术进步从 个体来讲似乎有偶然因素，但从宏观来讲是规模经济效应的力量，尤其是外部规模 经济，即上下游协同、共享基础设施和人才池的创新生态，中国在数字基础设施和 人才规模优势方面尤其突出。规模经济效应意味着大模型未来的发展或仍将由大国 主导。就中美之间的互动而言，规模定律隐含后发者有优势，所以美国通过限制算 力出口减缓中国的追赶。这是因为落后者要素投入的边际产出高于领先者，市场机 制激励要素投入从领先者流向落后者，有利于两者差距的缩小，这有点类似经济学 新古典增长模型的逻辑，即规模报酬递减 ...

证券时报网讯，据云南省数据局消息，近日，云南省融资信用服务平台（简称：省"融信服"平台）完成 了DeepSeek人工智能大模型的接入调测工作，正式开放服务，标志着省融信服平台在利用AI技术开展 智能金融服务上迈出了重要一步。 ...