AI产业链全景系列1，全球Top100公司有哪些？

AI产业链全景系列1：全球Top100公司有哪些？ |报告要点 DeepSeek带动的新一轮AI浪潮仍在演绎，我们从本报告开始进行产业链全景梳理。作为开篇，本篇报告首先梳理DeepSeek叙事的时间线，其次厘清AI产业链最新格局，并在最后精选100家产业链Top参与者，涵盖中国及海外公司，囊括上市与非上市核心企业，来进行动态跟踪，供投资者参考。 |分析师及联系人 陆豪SAC：S0590523070001 AI产业链全景系列1：全球Top100公司有哪些？ 相关报告 ➢产业线索：DeepSeek爆款应用上线引发热议 1、《冰雪经济：新的万亿综合经济体系》2025.02.10 DeepSeek由知名私募巨头幻方量化孕育而生，旗下发布的大模型DeepSeek-V3和推理模型DeepSeek-R1有较高的性价比和出色的模型性能，在1月15日上架应用商店后引发国内外热议。同其余模型对比，DeepSeek模型有较高的性价比。价格方面，DeepSeek-R1的输入API价格和输出API价格均显著低于OpenAI-o1系列模型。性能方面，DeepSeek超越彼时开源大模型，对标顶尖大模型GPT-4o等。 ➢产业特征：AI产业链“纵深长”、“赋能广” AI产业链自上而下可分为基础层、技术层、应用层。上游主要包括算力、算据、算法，终端需求增长有望带动芯片、云计算、大数据等多个独立产业链发展。中游主要为各类AI模型和相关技术。下游以行业应用（软件）和端侧AI产品（硬件）为主。存在专有数据，且有降本增效需求的行业，均是被AI大模型赋能的潜在对象，DeepSeek带来的模型平权或将加速赋能进程，推动垂类模型发展。 ➢上游：短期“算力竞赛”降温，中长期算力需求仍有支撑 短期来看，DeepSeek低成本开发或对算力依赖路径形成挑战。现金流充裕、已有较大算力开支的企业或将保持，同时重视算法层面的优化和创新，形成“两手都要抓”的态势。但可能会大幅减少“堆算力”为出发点的潜在中游企业。长期来看，类似“杰文斯悖论”的场景可能发生，即算法升级后AI大模型开发成本降低、性能不弱，更多下游企业可能参与进垂类模型开发中。同时，大模型使用价格大幅下降可能使更多企业搭载模型。二者均可能推动上游算力端需求总量的提升。 ➢中游：中美垄断顶尖大模型，小模型赛道方兴未艾 我们从多模态模型、开源模型、长文本模型、小模型等多个类型进行对比，排名靠前的AI模型被中美垄断。其中，国内在开源模型排名中地位相对领先，DeepSeek系列模型和阿里千问系列模型表现突出。展望未来，小模型普遍性能仍有较大上升空间，未来竞争或更为激烈。一方面，随着端侧AI的发展，对算力需求低、部署难度低的小模型更适配端侧产品。另一方面，小模型可通过大模型蒸馏而来，对于算法的要求提高，对于算力的需求下降，更有利于算力受限的企业加入其中。 ➢下游：短期重视金融领域，中长期重视医疗领域 技术成熟度来看，短期金融、教育、文娱传媒、办公和营销等领域能够实现快速场景落地，推动智能化转型。长期大模型有望为医疗、科研等领域带来变革，促进高质量发展。变现能力来看，金融、传媒、医疗等领域大模型市场潜力和场景商业落地价值较高。布局热度来看，金融、医疗、教育等领域布局垂类模型的企业相对较多，热度相对较高。综合来看，短期重视AI+金融，中长期持续跟踪AI+医疗。 ➢投资落地：精选AI产业链Top 100公司，尽览AI投资全景 依照本文中划分的AI产业链，我们选取其中核心环节，挑选了国内外、上市与非上市的100家产业链相关公司，其中A股上市公司50家，非A股公司50家。我们将100家公司基本信息与AI领域进展列在附录中，供投资者参考。 扫码查看更多 风险提示：短期主题行情波动较大；AI大模型发展不及预期；公司业绩不及预期 正文目录 1.DeepSeek为何引发全球热议？........................................41.1产业线索：爆款应用上线引发热议..............................41.2性能对比：降本开源对标一流模型..............................42.AI产业链有哪些特点？..............................................52.1AI产业链如何划分？..........................................52.2上中下游有何关注要点？......................................83.精选AI产业链全球Top 100公司，尽览AI投资全景....................144.附录：国联民生Al产业链100家精选公司名单.........................195.风险提示.........................................................24 图表目录 图表1：DeepSeek发展历程来看，经历了公司成立、技术积累、爆款上线三个阶段......................................................................4图表2：DeepSeek-V3模型性能/价格比显著优于其余大模型.................5图表3：DeepSeek-R1 API输入与输出价格大幅低于OpenAI..................5图表4：DeepSeek-V3模型性能超越开源模型..............................5图表5：DeepSeek-R1模型性能同OpenAI-o1接近..........................5图表6：AI产业链可分为上游基础层、中游技术层、下游应用层.............7图表7：AI产业链条内相互作用影响，下游既可直接拉动上游需求，也可“反哺”中游模型..............................................................8图表8：美股科技巨头企业2025年资本支出预期仍高.......................9图表9：模型效率、成本优化有望使AI领域出现杰文斯悖论.................9图表10：AI大模型（当前Transformers架构）对于算力的长期需求量较高...9图表11：各维度下全球AI模型排名.....................................11图表12：下游各行业垂类大模型应用潜力................................12图表13：金融行业AI赋能细分场景潜力.................................13图表14：医疗行业AI赋能细分场景潜力.................................13图表15：下游各行业AI模型潜在赋能领域...............................14图表16：国联民生AI产业链精选100家公司.............................16图表17：国联民生AI50指数走势.......................................17图表18：国联民生AI50指数市场与相关概念指数对比.....................17图表19：国联民生AI50指数超额收益情况...............................17图表20：国联民生AI50指数前20大成份股..............................17图表21：国内外AI模型环节主要公司...................................18图表22：附录——国联民生AI产业链精选100家公司（1-20家）..........19图表23：附录——国联民生AI产业链精选100家公司（21-40家）.........20图表24：附录——国联民生AI产业链精选100家公司（41-60家）.........21图表25：附录——国联民生AI产业链精选100家公司（61-80家）.........22图表26：附录——国联民生AI产业链精选100家公司（81-100家）........23 1.DeepSeek为何引发全球热议？ 1.1产业线索：爆款应用上线引发热议 DeepSeek工程创新实现“弯道超车”，降本开源引发全球热议。DeepSeek由知名私募巨头幻方量化孕育而生，旗下发布的大模型DeepSeek-V3和推理模型DeepSeek-R1有较高的性价比和出色的模型性能，在1月15日上架应用商店后引发国内外热议。从本次事件演绎脉络来看，主要分为三个阶段。第一阶段是2023年5月至7月，DeepSeek由知名私募巨头幻方量化孕育而生，专注于开发先进的大语言模型（LLM）和相关技术。第二阶段是技术积累，2023年11月至2024年6月，DeepSeek先后发布代码模型Coder和通用大模型V系列。第三阶段是爆款上线和舆论发酵阶段，DeepSeek发布V3和R1两款模型，并上线手机版应用，下载量在157个国家登顶，同时是DAU增长最快的App。从本次事件演绎的特点来看，DeepSeek舆论发酵来自于爆款应用的扩散。一方面，DeepSeek多项技术在早期模型技术报告中已有体现，已引发大模型圈内热议，但并未“扩圈”。另一方面，DeepSeek-V2及V2.5版本均已展现出出色的模型性能和较高的性价比，后续讨论热度较高的V3版本也早在2024年末发布，但并未引发国内外热议，直到后续上架App版本后才被充分讨论。 1.2性能对比：降本开源对标一流模型 DeepSeek引发热议的主要原因来自于较高的性价比。价格方面，DeepSeek-R1的输 入API价格和输出API价格均显著低于OpenAI-o1系列模型。具有竞争力的价格来源于算法优化、创新带来的降本，主要包括混合专家模型（MoE）、多头潜在注意力（MLA）、FP8低精度训练、强化学习训练（RL）等。性能方面，从英文、代码、数学等多个维度综合评估，DeepSeek超越以Llama为首的同时期开源大模型，与闭源模型OpenAI的大模型GPT-4o系列和推理模型o1系列接近。 资料来源：DeepSeek官网，国联民生证券研究所 资料来源：DeepSeek官网，国联民生证券研究所 资料来源：DeepSeek官网，国联民生证券研究所 资料来源：DeepSeek官网，国联民生证券研究所 2.AI产业链有哪些特点？ 2.1AI产业链如何划分？ AI产业链自上而下可分为基础层、技术层、应用层。上游基础层来看，基于中科院 院士郭光灿提出的人工智能三要素（算力、算据、算法），我们进一步将产业链细分为算力基础、算据（数据）资源、算法框架。算力中的环节主要包括由AI芯片为核心的服务器和数据中心，算据主要包括数据的采集、处理、分析，算法主要包括形成大模型的底层训练代码和相关辅助软件。中游技术层来看，主要为各类AI模型和相关技术，我们从模型功能区分为大语言模型（LLM）、视觉大模型（CV）和多模态大模型。值得注意的是，模型区分的方式繁多，且存在交集，此处的区分方式更有助于产业链环节的展示。下游应用层来看，我们将其区分为两大类，分别为行业应用（软件）和端侧AI产品（硬件）。行业应用主要包括电商、医疗、金融等行业，端侧AI主要包括AI眼镜、机器人、AI玩具等。 AI产业链具有“纵深长”、“赋能广”的特点。一方面，往上游看AI产业链有“纵深长”的特点。AI上游环节中包含以AI芯片为核心的AI服务器，算力需求的提升可能带动集成电路产业链中的多数环节，半导体设备、设计、制造、封测均可视作AI产业链的延伸。同时