計(jì)算機(jī)-AI應(yīng)用何時(shí)到來

請仔細(xì)閱讀本報(bào)告末頁聲明證券研究報(bào)告|行業(yè)點(diǎn)評AI應(yīng)用曙光已現(xiàn)，模型準(zhǔn)確度為落地前提。1）生成式AI的發(fā)展為各個(gè)產(chǎn)業(yè)帶來了機(jī)遇，AI應(yīng)用的落地正在持續(xù)進(jìn)行。在C端當(dāng)前AI應(yīng)用的競爭格局并不穩(wěn)定，創(chuàng)意工具為吸引消費(fèi)者的主要AI應(yīng)用類別。在B端，a16z指出企業(yè)對內(nèi)部用例感到興奮，但對外部用例仍然更加謹(jǐn)慎。因?yàn)槠髽I(yè)仍然對生成式AI存在幻覺和安全方面的擔(dān)憂。谷歌Cloud客戶案例指出企業(yè)通過在客戶服務(wù)、員工賦能、代碼創(chuàng)建、數(shù)據(jù)分析、網(wǎng)絡(luò)安全以及創(chuàng)意構(gòu)思和制作六個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域開發(fā)AIAgent來提高生產(chǎn)力。2）回顧C(jī)V領(lǐng)域的發(fā)展，可以發(fā)現(xiàn)模型準(zhǔn)確度的提升是大量視覺應(yīng)用鋪開的基礎(chǔ)。結(jié)合當(dāng)前AI應(yīng)用的落地情況，我們認(rèn)為當(dāng)前C端AI落地領(lǐng)域多為各類創(chuàng)意工具，原因在于此類應(yīng)用對準(zhǔn)確度要求不高，在B端企業(yè)通過AIAgent來提高生產(chǎn)力，對于需要執(zhí)行多步任務(wù)的AIAgent而言，模型的準(zhǔn)確度對最終效果影響更大。因此當(dāng)下雖然AI應(yīng)用在各領(lǐng)域持續(xù)推進(jìn)中，但落地速度以及新場景的開拓均依賴于模型準(zhǔn)確度的提升。智能助理與自動(dòng)駕駛為兩大重要方向。1）在OpenAI的規(guī)劃中，通往AGI的階段可分為五級(jí)，其中第二級(jí)為推理者，擁有人類水平的問題解決能力，第三級(jí)為Agent，可以采取行動(dòng)的系統(tǒng)。2024年9月12日，OpenAI發(fā)布了o1系列模型，它們可以解決比以前的科學(xué)、編碼和數(shù)學(xué)模型更難的問題，對復(fù)雜的推理任務(wù)取得了重大進(jìn)步。我們認(rèn)為這意味著OpenAI已初步達(dá)到了其通向AGI目標(biāo)的第二階段，結(jié)合近期OpenAICEO的對于目標(biāo)3的發(fā)言以及OpenAI和谷歌的部分招聘動(dòng)向，我們認(rèn)為接下來在可執(zhí)行具體操作的Agent領(lǐng)域有望看到產(chǎn)業(yè)新進(jìn)展，各類終端的智能助理將是Agent的重要落地場景。2）9月5日，特斯拉官方賬號(hào)宣布FSD預(yù)計(jì)于明年第一季度正式在中國與歐洲市場推出。特斯拉AI團(tuán)隊(duì)還介紹了近期FSD的迭代改進(jìn)，包括9月推送V12.5.2版本，接管率提升3倍，10月將推送FSD倒車和車位-車位能力，同時(shí)V13版本平均接管率再提升6倍。國內(nèi)2024年8月享界S9首發(fā)華為ADS3.0高階智駕，率先應(yīng)用端到端類人智駕，復(fù)雜路況智能應(yīng)對，升級(jí)了GOD感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)從物體識(shí)別到場景理解。我們認(rèn)為國內(nèi)外自動(dòng)駕駛進(jìn)展持續(xù)加速，是明確產(chǎn)業(yè)方ScalingLaw仍在驗(yàn)證，期待GPT-5突破。1）基于ScalingLaw的思到性能更強(qiáng)的模型，同時(shí)冪律關(guān)系在數(shù)學(xué)上也意味著性能的提升邊際后訓(xùn)練階段的強(qiáng)化學(xué)習(xí)以及推理時(shí)的思維鏈來提升模型的性能，隨著 目前業(yè)界其他公司尚未公布更大規(guī)模的模型。o1探索出了在后訓(xùn)練和推理階段能優(yōu)化部分任務(wù)的準(zhǔn)確度的方案，這令我們更期待未來的GPT-5系列模型能否通過擴(kuò)大模型規(guī)模帶來性能突破，若GPT-的準(zhǔn)確度大幅上升，則可以樂觀預(yù)期AI應(yīng)用的創(chuàng)新將迎來全面爆發(fā)。行業(yè)走勢10% 0%-10%-20%-30%-40%2023-102024-022024-062024-09作者相關(guān)研究P.2請仔細(xì)閱讀本報(bào)告末頁聲明 1）算力側(cè)：寒武紀(jì)、中科曙光、海光信息、云賽智聯(lián)、軟通動(dòng)力、中際旭創(chuàng)、新易盛、浪潮信息、工業(yè)富聯(lián)、神州數(shù)碼、協(xié)創(chuàng)數(shù)據(jù)、弘信電子、高新發(fā)展等。2）端側(cè)AI：立訊精密、東山精密、傳音控股、鵬鼎控股、中科創(chuàng)達(dá)、漫3）自動(dòng)駕駛：華為智車：江淮汽車、賽力斯、長安汽車、北汽藍(lán)谷等；國內(nèi)自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)鏈：德賽西威、萬馬科技、中科創(chuàng)達(dá)、經(jīng)緯恒潤、海天瑞聲、金溢科技、萬集科技、千方科技、鴻泉物聯(lián)等；特斯拉產(chǎn)業(yè)鏈：特斯拉、世運(yùn)電路、三花智控、拓普集團(tuán)等。風(fēng)險(xiǎn)提示：AI技術(shù)迭代不及預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)；經(jīng)濟(jì)下行超預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)；行業(yè)競爭加P.3請仔細(xì)閱讀本報(bào)告末頁聲明 4模型準(zhǔn)確度是應(yīng)用落地前提 7 9OpenAIo1模型推理能力大幅提升， 9 13 16 23圖表1：a16z于2024年8月21日發(fā)布的AIWeb產(chǎn)品和AI移動(dòng)應(yīng)用top50榜單 5圖表2：企業(yè)將LLM應(yīng)用于不同場景的意愿 6圖表3：谷歌提到的六個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域的AIAgent 7 8 9圖表6：OpenAICEO發(fā)文稱“在目標(biāo)3上表現(xiàn)出色” 10圖表7：OpenAI正在招聘multiagent團(tuán)隊(duì)成員 11圖表8：谷歌Deepmind正在招聘multiagent團(tuán)隊(duì)成員 12 13圖表10：特斯拉AI團(tuán)隊(duì)發(fā)布路線圖 14圖表11：HUAWEIADS3.0實(shí)現(xiàn)端到端類人智駕 15 16 17 18 19 20 21圖表18：同一問題上o1-preview和o1-mini的回答速度比GPT-4o慢 21圖表19：OpenAI各版本模型API價(jià)格 22P.4請仔細(xì)閱讀本報(bào)告末頁聲明 競爭格局并不穩(wěn)定，a16z每六個(gè)月對訪問量靠前的AIWeb產(chǎn)品和P.5請仔細(xì)閱讀本報(bào)告末頁聲明 圖表1：a16z于2024年8月21日發(fā)布的AIWeb產(chǎn)品和AI移動(dòng)應(yīng)用top50榜單資料來源：a16z官網(wǎng)，國盛證券研究所在面向B端的AI應(yīng)用上，2024年3月21日a16z發(fā)布的報(bào)告《16ChangestotheWayEnterprisesAreBuildingandBuyingGenerativeAI》中指出：企業(yè)對內(nèi)部用例感到興奮，但對外部用例仍然更加謹(jǐn)慎。這是因?yàn)槠髽I(yè)仍然對生成式AI存在兩個(gè)主要擔(dān)憂：幻覺和安全方面的潛在問題，以及部署生成式AI的公關(guān)問題，尤其是在敏感的消費(fèi)者領(lǐng)域（例如醫(yī)療保健和金融服務(wù)）。過去一年最受歡迎的案例要么專注于內(nèi)部生產(chǎn)力，要么在到達(dá)客戶之前先通過人工傳遞——例如編程copilot、客戶支持和營銷。企業(yè)將文本摘要和知識(shí)管理（例如內(nèi)部聊天機(jī)器人）等完全內(nèi)部用例推向生產(chǎn)的速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于敏感的人機(jī)交互用例P.6請仔細(xì)閱讀本報(bào)告末頁聲明 （例如合同審查）或面向客戶的用例（例如外部聊天機(jī)器人或推薦算法）。例如據(jù)福布斯2024年2月報(bào)道，加拿大航空公司在一場小額索賠訴訟中敗訴，乘客聲稱聊天機(jī)器人在幻覺中給出了與航空公司政策不一致的答案，導(dǎo)致其對航空公司票價(jià)的規(guī)定產(chǎn)生了誤解。加拿大小額索賠法庭的法庭裁定這名乘客的說法正確，并判給乘客812.02美元的賠償金和訴訟費(fèi)，為避免類似情況，企業(yè)在面向外部的AI應(yīng)用上較為謹(jǐn)慎。圖表2：企業(yè)將LLM應(yīng)用于不同場景的意愿資料來源：a16z官網(wǎng)，國盛證券研究所投入生產(chǎn)的案例。文章提到在短短幾個(gè)月內(nèi)，組織已從AI幫助回答問題，發(fā)展到出預(yù)測，再到生成式AIAgent。AIAgent的獨(dú)特之處在于它們可以采取行動(dòng)標(biāo)，無論是引導(dǎo)購物者找到合適的鞋子，幫助員工尋找合適的健康福利，還是在輪班期間支持護(hù)理人員更順暢地交接患者。在與客戶合作的過程中，谷歌不斷聽到他們的團(tuán)隊(duì)越來越專注于提高生產(chǎn)力、實(shí)現(xiàn)流程自動(dòng)化和現(xiàn)代化客戶體驗(yàn)。這些目標(biāo)現(xiàn)在通過在六安全以及創(chuàng)意構(gòu)思和制作。P.7請仔細(xì)閱讀本報(bào)告末頁聲明 圖表3：谷歌提到的六個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域的AIAgent資料來源：谷歌官網(wǎng)，國盛證券研究所表現(xiàn)，在ImageNet2012分類數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)了4.94%的top5錯(cuò)誤率，而人類的錯(cuò)誤率2014年商湯推出自主研發(fā)的DeepID系列人臉識(shí)別算法準(zhǔn)確率達(dá)到98.52%，超過P.8請仔細(xì)閱讀本報(bào)告末頁聲明 圖表4：商湯科技公司創(chuàng)立歷程，以人臉識(shí)別算法突破工業(yè)化應(yīng)用紅線為開始資料來源：商湯科技官網(wǎng)，國盛證券研究所結(jié)合CV算法的發(fā)展歷程以及當(dāng)前AI應(yīng)用的落地情況。我們認(rèn)為當(dāng)前C端AI落地領(lǐng)域多為各類創(chuàng)意工具，原因在于此類應(yīng)用對準(zhǔn)確度要求不高，AI生成結(jié)果不符合用戶需求并不會(huì)帶來太大損失，重復(fù)生成的效率比人工高就有足夠應(yīng)用價(jià)值。另一方面，此類任務(wù)通常生成結(jié)果過程不需要AI自主進(jìn)行多步任務(wù)規(guī)劃，因此整體成功率更高。在B端，由于涉及到真實(shí)的生產(chǎn)環(huán)境，企業(yè)內(nèi)部應(yīng)用AI的進(jìn)度也對于模型的準(zhǔn)確度依賴程度更高。同時(shí)谷歌也提到企業(yè)正在通過在客戶服務(wù)、員工賦能、代碼創(chuàng)建、數(shù)據(jù)分析等關(guān)鍵領(lǐng)域開發(fā)的AIAgent來提高生產(chǎn)力、實(shí)現(xiàn)流程自動(dòng)化和現(xiàn)代化客戶體驗(yàn)。而對于需要執(zhí)行多步任務(wù)的AIAgent而言，模型的準(zhǔn)確度對最終效果影響更大。浙江大學(xué)一篇探討人工智能體的論文《人工智能的前沿—智能體（Agent）理論及其哲理》中將Agent定義為：一個(gè)運(yùn)行于動(dòng)態(tài)環(huán)境中的、具有較高自治能力的實(shí)體（即自治體，可以是系統(tǒng)、機(jī)器，也可以是一個(gè)計(jì)算機(jī)軟件程序等等）。其根本目標(biāo)是接受另一個(gè)實(shí)體（即主體，可以是用戶、計(jì)算機(jī)程序、系統(tǒng)或機(jī)器等）的委托并為之提供幫助或服務(wù)，能夠在目標(biāo)任務(wù)的驅(qū)動(dòng)下主動(dòng)采取包括學(xué)習(xí)、通訊、社交等各種手段感知、適應(yīng)其外在環(huán)境的動(dòng)態(tài)變化，并作出適當(dāng)?shù)姆磻?yīng)。OpenAI安全系統(tǒng)負(fù)責(zé)人LilianWeng的文章《LLMPoweredAutonomousAgents》中提到當(dāng)下AIAgent的三大核心組件包括規(guī)劃、記憶、工具使用。對于需要進(jìn)行長任務(wù)規(guī)劃，過程還涉及調(diào)用工具的AIAgent而言，如果一個(gè)需要進(jìn)行三步推理的任務(wù)，假設(shè)每一步推理的準(zhǔn)確率為0.8，則最終成功完成任務(wù)的概率將只有0.8^3=0.512。因此當(dāng)下雖然AI應(yīng)用在各領(lǐng)域持續(xù)推進(jìn)中，但落地速度以及新場景的開拓均依賴于模型準(zhǔn)確度的提升。P.9請仔細(xì)閱讀本報(bào)告末頁聲明 OpenAIo1模型推理能力大幅提升，Agent或?yàn)橄乱浑A段目標(biāo)考后再做出反應(yīng)。它們可以推理復(fù)雜的任務(wù)，解決比以前的科學(xué)通過訓(xùn)練，它們學(xué)會(huì)完善自己的思維過程，嘗試不同的策略，并認(rèn)識(shí)到自己的錯(cuò)誤。作圖表5：o1在具有挑戰(zhàn)性的推理基準(zhǔn)上大大優(yōu)于GPT-4o。實(shí)線表示pass@1準(zhǔn)確率，陰影區(qū)域表示64個(gè)樣本的多數(shù)投票（共識(shí)）表現(xiàn)。資料來源：OpenAI官網(wǎng)，國盛證券研究所P.10請仔細(xì)閱讀本報(bào)告末頁聲明 圖表6：OpenAICEO發(fā)文稱“在目標(biāo)3上表現(xiàn)出色”資料來源：X平臺(tái)，國盛證券研究所P.11請仔細(xì)閱讀本報(bào)告末頁聲明 圖表7：OpenAI正在招聘multiagent團(tuán)隊(duì)成員資料來源：X平臺(tái)，openai官網(wǎng)，國盛證券研究所P.12請仔細(xì)閱讀本報(bào)告末頁聲明 圖表8：谷歌Deepmind正在招聘multiagent團(tuán)隊(duì)成員資料來源：X平臺(tái)，谷歌官網(wǎng)，國盛證券研究所將會(huì)是一大重要產(chǎn)業(yè)方向，各類終端的智能助理將是落地場景。例如借助Apple用戶可以說“從我的閱讀列表中調(diào)出那篇關(guān)于蟬的文章”，或“將周六燒烤的照片發(fā)送P.13請仔細(xì)閱讀本報(bào)告末頁聲明 圖表9：借助AppleIntelligence,Siri可以在應(yīng)用程序中和跨應(yīng)用程序執(zhí)行數(shù)百個(gè)新操作資料來源：蘋果官網(wǎng)，國盛證券研究所自動(dòng)駕駛）系統(tǒng)預(yù)計(jì)于明年第一季度正式在中國與歐洲市場推出。據(jù)華爾街見聞，特斯有望加速全行業(yè)技術(shù)進(jìn)步。P.14請仔細(xì)閱讀本報(bào)告末頁聲明 圖表10：特斯拉AI團(tuán)隊(duì)發(fā)布路線圖資料來源：X平臺(tái)，國盛證券研究所架構(gòu)，全場景全天候智能硬件感知系統(tǒng)，全向防碰撞3.0超全感知、超快響應(yīng)、超前驗(yàn)證三大能力升級(jí)。前向主動(dòng)安全場景再升級(jí)，側(cè)向主動(dòng)安全輔助避險(xiǎn)，后向主動(dòng)安全倒讓駕駛更安全。享界S9首發(fā)車位到車位智駕，支持車位啟動(dòng)等，全場景貫通。泊車能力再升級(jí)，全新支持障礙物挪開既停，遠(yuǎn)程一鍵泊入泊出。泊車代駕正式商用。P.15請仔細(xì)閱讀本報(bào)告末頁聲明 圖表11：HUAWEIADS3.0實(shí)現(xiàn)端到端類人智駕資料來源：新京報(bào)，國盛證券研究所“第四界”的更多信息：命名定為MAEXTRO尊界，與江淮聯(lián)合國內(nèi)外自動(dòng)駕駛進(jìn)展均持續(xù)加速，是明確產(chǎn)業(yè)方向。P.16請仔細(xì)閱讀本報(bào)告末頁聲明 能，必須同時(shí)擴(kuò)大這三個(gè)因素。當(dāng)不受其他兩個(gè)因素圖表12：o1性能隨著訓(xùn)練時(shí)間和測試時(shí)間計(jì)算而平穩(wěn)提升。資料來源：《ScalingLawsforNeuralLanguageModels》KaplanJ,McCandlishS,HenighanT,etal.，國盛證券研究所——Llama2基于2Ttoken數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，包括7B/13B/70B三個(gè)參數(shù)規(guī)模的版本。——Llama3.1405B的訓(xùn)練數(shù)據(jù)量依然為超過15Ttoken。由于參數(shù)規(guī)模的擴(kuò)大，P.17請仔細(xì)閱讀本報(bào)告末頁聲明 圖表13：Llama2在部分評測基準(zhǔn)上的得分資料來源：Meta官網(wǎng)，國盛證券研究所P.18請仔細(xì)閱讀本報(bào)告末頁聲明 圖表14：Llama3在部分評測基準(zhǔn)上的得分資料來源：Meta官網(wǎng)，國盛證券研究所長才能帶來模型性能的線性提升。除了算力成本，規(guī)模帶來了兩個(gè)具體挑戰(zhàn)。的指標(biāo)，直接轉(zhuǎn)化為端到端的訓(xùn)練速度。為數(shù)據(jù)白皮書》，高質(zhì)量數(shù)據(jù)是大模型技術(shù)發(fā)展的主要瓶頸之一，可供大模型學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)類型較多，但能夠進(jìn)一步拓展大模型知識(shí)邊界、推動(dòng)大模型推理、泛化等關(guān)鍵能力提升的數(shù)據(jù)更多偏向于視頻、圖片等多模態(tài)數(shù)據(jù)，以及特定行業(yè)中的領(lǐng)域知識(shí)數(shù)據(jù)。此類數(shù)據(jù)主要來自于人類的創(chuàng)造、制作和經(jīng)驗(yàn)積累，其規(guī)模、類型和質(zhì)量因客觀條件的不同存在較大異。在大模型強(qiáng)大的無監(jiān)督數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)能力面前，大模型的數(shù)據(jù)需求快速經(jīng)歷了從量到質(zhì)的轉(zhuǎn)換，能夠被大模型更直接地利用、可以進(jìn)一步提升大模型關(guān)鍵能力、幫助大模型生成內(nèi)容更符合人類習(xí)慣和要求的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，成為了最為關(guān)鍵的數(shù)據(jù)類型。對于提高此類高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)的供給，現(xiàn)行的主要方案側(cè)重于構(gòu)建更為開放、包容的高質(zhì)量放寬對于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的權(quán)屬保護(hù)規(guī)則等。合成數(shù)據(jù)也為模型供給提供了新的技術(shù)方案。P.19請仔細(xì)閱讀本報(bào)告末頁聲明 o1模型的強(qiáng)大推理能力來自于強(qiáng)化學(xué)習(xí)和思和糾正錯(cuò)誤；學(xué)會(huì)將棘手的步驟分解為更簡單的步驟；學(xué)會(huì)在當(dāng)前方法不起作用時(shí)嘗試o1模型引入了推理token。模型使用這些推圖表15：o1模型引入了推理token。資料來源：OpenAI官網(wǎng)，國盛證券研究所P.20請仔細(xì)閱讀本報(bào)告末頁聲明 圖表16：o1性能隨著訓(xùn)練時(shí)間和測試時(shí)間計(jì)算而平穩(wěn)提升。資料來源：OpenAI官網(wǎng)，國盛證券研究所通過不斷嘗試不同動(dòng)作以獲取最大累積獎(jiǎng)勵(lì)從而學(xué)習(xí)決策的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，設(shè)置合理的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)是強(qiáng)化學(xué)習(xí)的關(guān)鍵。據(jù)阿里研究院公眾號(hào)，代碼、數(shù)學(xué)有比較準(zhǔn)確、快迭代的評判標(biāo)準(zhǔn)，使得模型能夠獲得明確的反饋。數(shù)學(xué)作為形式化邏輯的典范，擁有一套可驗(yàn)證、精準(zhǔn)的符號(hào)系統(tǒng)；而代碼領(lǐng)域相比數(shù)學(xué)還有兩個(gè)獨(dú)特的優(yōu)勢：海量高質(zhì)量數(shù)據(jù)和明確的分工方式。但大語言模型在很多領(lǐng)域的任務(wù)的目標(biāo)是模糊的，也沒有確定的正確標(biāo)準(zhǔn)，因此o1通過在后訓(xùn)練階段的強(qiáng)化學(xué)習(xí)提升能力的方式是否容易泛化到其他不確定。P.21請仔細(xì)閱讀本報(bào)告末頁聲明 圖表17：強(qiáng)化學(xué)習(xí)概念圖資料來源：阿里研究院，國盛證券研究所度比o1-preview快了大約3-5倍，但仍遠(yuǎn)慢于GPT-4o。對于需要快速響應(yīng)的應(yīng)用，o1圖表18：同一問題上o1-preview和o1-mini的回答速度比GPT-4o慢資料來源：OpenAI官網(wǎng)，國盛證券研究所P.22請仔細(xì)閱讀本報(bào)告末頁聲明 o1-preview每百萬token的輸出價(jià)格是60美元，是GPT-4o的四倍。并且在之前型版本里，輸出的token數(shù)量和用戶可見的token數(shù)量是一致的，而o1系列模型由于內(nèi)部引入了推理token，輸出token的數(shù)量會(huì)超過可見token的總量。因此從用戶可見圖表19：OpenAI各版本模型API價(jià)格模型版本輸入token價(jià)格輸出token價(jià)格GPT-4o$5.00/1M$15.00/1MGPT-4omini$0.150/1M$0.600/1MOpenAIo1-preview$15.00/1M$60.00/1MOpenAIo1-mini$3.00/1M$12.00/1M資料來源：OpenAI官網(wǎng)，國盛證券研究所在預(yù)訓(xùn)練模型規(guī)模提升的邊際回報(bào)放緩情況下的一種重要技術(shù)范式。各項(xiàng)任務(wù)上的準(zhǔn)確度獲得較大提升，則可以樂觀預(yù)期AI應(yīng)用的P.23請仔細(xì)閱讀本報(bào)告末頁聲明 國內(nèi)自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)鏈：德賽西威、萬馬科技、中科創(chuàng)達(dá)特斯拉產(chǎn)業(yè)鏈：特斯拉、世運(yùn)電路、三花智控、拓普集團(tuán)AI技術(shù)迭代不及預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)：若AI技術(shù)迭代不及預(yù)期，則對產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)公司會(huì)造成一經(jīng)濟(jì)下行超預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)：若宏觀經(jīng)濟(jì)景氣度下行，固定資產(chǎn)投資額放緩，影響企業(yè)再投P.24請仔細(xì)閱讀本報(bào)告末頁聲明免責(zé)聲明國盛證券有限責(zé)任公司（以下簡稱“本公司”）具有中國證監(jiān)會(huì)許可的證券投資咨詢業(yè)務(wù)資格。本報(bào)告僅供本公司的客戶使用。本公司不會(huì)因接收人收到本報(bào)告而視其為客戶。在任何情況下，本公司不對任何人因使用本報(bào)告中的任何內(nèi)容所引致的任何損失負(fù)任何責(zé)任。本報(bào)告的信息均來源于本公司認(rèn)為可信的公開資料，但本公司及其研究人員對該等信息的準(zhǔn)確性及完整性不作任何保證。本報(bào)告中的資料、意見及預(yù)測僅反映本公司于發(fā)布本報(bào)告當(dāng)日的判斷，可能會(huì)隨時(shí)調(diào)整。在不同時(shí)期，本公司可發(fā)出與本報(bào)告所載資料、意見及推測不一致的報(bào)告。本公司不保證本報(bào)告所含信息及資料保持在最新狀態(tài)，對本報(bào)告所含信息可在不發(fā)出通知的情形下做出修改，投資者應(yīng)當(dāng)自行關(guān)注相應(yīng)的更新或修改。本公司力求報(bào)告內(nèi)容客觀、公正，但本報(bào)告所載的資料、工具、意見、信息及推測只提供給客戶作參考之用，不構(gòu)成任何投資、法律、會(huì)計(jì)或稅務(wù)的最終操作建議，本公司不就報(bào)告中的內(nèi)容對最終操作建議做出任何擔(dān)保。本報(bào)告中所指的投資及服務(wù)可能不適合個(gè)別客戶，不構(gòu)成客戶私人咨詢建議。投資者應(yīng)當(dāng)充分考慮自身特定狀況，并完整理解和使用本報(bào)告內(nèi)容，不應(yīng)視本報(bào)告為做出投資決策的唯一因素。投資者應(yīng)注意，在法律許可的情況下，本公司及其本公司的關(guān)聯(lián)機(jī)構(gòu)可能會(huì)持有本報(bào)告中涉及的公司所發(fā)行的證券并進(jìn)行交易，也可能為這些公司