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中国能源资产运营行业研究报告

能源资产运营是指对能源相关资产进行系统化管理与优化配置,以实现资产价值最大化和运营效率提升的全过程。具体来说,能源资产涵盖了从能源的生产、传输、储存到最终消费的各个环节,既包括实物资产,也包括无形资产。

  • 2026-04-02
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AI浪潮驱动海外燃机需求井喷:国产两机赛道有望估值重塑

AI算力缺电驱动燃机景气上行,利好军工“两机”产业链配套企业。燃气轮机作为技术成熟、功率覆盖广、启动迅速且运行稳定的动力装备,长期在电力系统的基荷与调峰中扮演关键角色。当前,全球正经历由AI算力爆发引发的深刻变革,AI大模型参数量与计算量呈指数级增长,驱动数据中心迈入“吉瓦级”时代,其高能耗、高功率密度及高动态负载的特性,对美国等地区的现有电网构成巨大挑战。在美国电网扩容缓慢、输电设施建设周期漫长的背景下,燃机凭借其部署灵活、供电可靠的突出优势,成为中短期内解决AI数据中心“缺电焦虑”的最优解。值得注意的是,燃气轮机与航空发动机(简称“两机”)

  • 2026-04-02
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北美光纤:北美AIDC需求释放,扩产极慢导致供需紧平衡

近年来全球光纤光缆市场处于低谷周期,2025年起需求复苏,CRU预计2026年全球需求总量将达5.77亿芯公里,同比增长5%,其中北美需求占比超过25%,同比增速+17%;Anves预计生成式A驱动的数据中心所需光纤数量是传统数据中心网络的10倍以上,CRU预计A有望推动数据中心内部与DC两大场景下的光纤光筑需求;从2024年占比不到5%、提升至2027年的35%;按应用方向划分,面向A应用的光筑需求在2024年将同比增长138%,并预计在2025年增长77%;到2029年五年复合年增长率将达到26%,远超非ALI应用我们]预计,向外扩展(Scale-Out,数据中心内部的连接、時城扩展(Scale-AC1oss,数据中心之间连接的DC网络将是短期内主要需求来源,预计2027年起向上扩展(Scale-Up,服务器内部的连接将因CPO.0I0滲透率的提升而带来增量需求;康宁预计到2030年,Scale-Across规模将达到10亿美元、Scale-Up将为公司带来40亿~60亿美元的全新增量市场:

  • 2026-04-01
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2025年IPO数据报告

核心发现 共170家具有VC/PE 背景的中企实现上市,VC/PE机构IPO渗透率为57.82%。红杉中国参投16家企业,上市数量第一。 电子信息行业账面退出回报近两千亿,港交所主板账面退出回报最高。294家中企在全球市场IPO,IPO数量及募资金额止跌回升,港交所主板IPO数量与募资金额双居首位。

  • 2026-04-01
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新型储能行业产业发展现状及趋势:暨CNESA+DataLink+2025年度储能数据发布

CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月

  • 2026-03-31
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《中国半导体激光设备白皮书》

先进制程扩产叠加国产化替代风口,半导体激光设备大有可为 1.半导体激光设备概述 激光凭借高能量密度、非接触加工以及对材料适应性强等优势,被广泛应用于消费电子、汽车制造、新能源和半导体产业链等领域。随着半导体制造和封装工艺的发展,激光设备在半导体行业中发挥越来越重要的作用。

  • 2026-03-30
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华创证券_算力芯片行业深度研究报告:算力革命叠浪起,国产+GPU+奋楫笃行

GPU并行计算能力适用于AI训推需求,大模型发展催化GPU需求。GPU不仅仅负责图形处理,也能执行通用计算任务。其核心由大量简单的计算单元构成,这些单元被组织成强大的计算阵列,能够同时对海量数据执行相同的简单操作,因此相比CPU更擅长处理并行计算任务。当前主流的AI计算加速芯片主要有四种技术架构,相较于ASIC和FPGA,GPU在通用计算性能和开发友好性上更具优势,也比仍处探索阶段的NPU更为成熟,因而成为大模型训练和推理的主力。近年来,人工智能取得突破性进展,多模态大模型不断涌现。大语言模型的进化遵循ScalingLaw法则,其能力提升高度依赖海量算力供给。未来,随着AI大模型向多模态、强推理、数据合成等方向演进,算力将继续作为核心驱动力,推动模型能力不断突破,加速AI应用的广泛落地

  • 2026-03-30
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中文大模型基准测评2025年9月报告

1.海外模型保持头部优势,国内模型继续追赶。 在本次9月通用测评中,海外模型占据了榜单前6,其中GPT-5(high)以69.37分遥遥领先,o4-mini(high) (65.91分) 、 Claude-Sonnet-4.5-Reasoning (65.62分) Claude-Opus-4.1-Reasoning(64.87分)、Gemini-2.5-Pro (64.68分)等紧随其后。国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking、 Doubao-Seed-1.6-thinking-250715分别62.62分和60.96分并列国内第一。 2.国内开源模型优势显著。 国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking (62.62分)、openPangu-Ultra-MoE-718B(58.87分)和Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507(57.73分)分别位于开源模型榜单前三,大幅度领先海外开源最好模型gpt-oss-120b(53.05分)。 3.国内模型更具性价比,海外模型推理效率更高。 国内模型的API价格大多数处于0-10元/百万Tokens,平均API价格为3.88元/百万Tokens,而海外模型的API价格比较分散,从2-200元/百万Tokens不等,海外模型平均API价格为20.46元/百万Tokens,是国内模型API价格的5倍以上。国内推理模型平均每题的推理耗时为101.07秒,而海外推理模型仅有41.60秒,海外推理模型的推理效率远高于国内推理模型。

  • 2026-03-30
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