20230612_国泰君安证券_计算机行业证券研究报告：政策、需求双轮驱动AI算力前景广阔_53页.pdf
Table_MainInfo Table_Title 2023.06.12 AI()()()010-83939797 010-83939837 0755-23976516 S0880519080009 S0880519080007 S0880520020004 AI AI AI Table_Summary AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI 1 GDP 3.5 1.8 AI 1+N 2023 AI AI IDC 2021 AI 156.3 2026 347.1 2021 AI 59.2 2026 123.4 2021 AI AI AI GPU AI AI ASIC AI AI Table_Invest Table_subIndustry Table_DocReport 2023.05.28 AI 2023.05.26 MR iPhone 2023.05.18 AI 2023.05.16 4 2023.05.04 Table_industryInf o 2 of 53 1.AI.3 2.4 3.GPU AI.8 3.1.AI AI.8 3.2.AI GPU.13 4.AI.18 4.1.AI.18 4.2.AI.21 4.2.1.AI.22 4.2.2.AIGC AI 25 4.2.3.27 4.2.4.28 5.AI.29 5.1.AI.29 5.2.AI.31 5.3.34 5.3.1.CUDA.34 5.3.2.AI.36 5.4.37 5.4.1.DGX Cloud.37 5.4.2.Jetson.39 5.5.AMD.40 6.AI.41 6.1.AIGC AI AI.41 6.2.AI.44 6.2.1.AI.44 6.2.2.AI BA T.48 7.51 8.51 3 of 53 1.AI IDC 2021 84.5 ZB 2026 221.2 ZB 2021 2026 21.22%1%AI AI 2018 6 GPT-1 1.17 2019 2 GPT-2 15 2020 5 GPT-3 1750 PFLOPS-day PD 2022-2023 GPT-3 3640 PD 2021-2022 15 GDP 15 1 GDP 3.5 1.8 2021 2025 40 60 1 GDP 1.5 3 4 of 53 1 2021-2022 2.1+N AI 图 2：我 国各 类人 工智 能政 策内 涵可 大致 分为 五个 维度 2017 2020 2025 2030 5 of 53 图 3：中 国人 工智 能产 业“三步 走”战略（单 位：万亿 元）1+N 1+N 1 N 图 4：1+N 2015 2025 2016 3 2016 2017 10 2020 7 2023 0.150.41 15100246810122020 2025 2030 2020 2025 2030 6 of 53 2021 9 47 图 5：AI 2018-2020 2021 图 6：2015-2016+2017-2019 7 of 53 2020-AIGC 图 7：我国 ChatGPT AIGC 2023 5 30,(2023-2025)2025 3000,10%,1,21,图 8：北京 市 提出 若 干 发展 通 用人 工智 能的措施，具 有重 要指 导意 义 2023 5 31,8 of 53(2023-2024)1000,2022 2023 5 25,2027,1.5 AI 1 2000 1000 2023 300 20 2023-300/2025 500 100 2025/1000 2023 500 10 2023/3-4 2024 500/2023 1000 1000 2023 1500 1000 2025 AI 3.GPU AI 3.1.AI AI AI AI AI GPU AI AI AI AI AI 2 AI GPU AI 9 of 53 AI AI AI AI AI IDC AI AI AI AI AI IDC AI AI AI AI AI AI 9 AI AI AI 10 of 53 ChatGPT AI AI AI AI IDC 2014-2020 IT 230GB 1231GB 5 42.2%AI 10 IDC OpenAI GPT-3 1750 ChatGPT 3640PF-days 78 30 500P AI 11 IJCNN 58Zettabytes175Zettabytes2010 2015 2020 2025 E 11 of 53 AI AI AI AI 12 Statista 13 PrecedenceResearch 14 IDC 02004006008002015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 01002003004005006007000%5%10%15%20%25%30%35%40%45%50%010002000300040005000600070002017 2018 2019 2020 2021 2022 E2023 E2024 E 12 of 53 AI AI AI RAID NAS AI UPS 15 AI 13 of 53 AI AI 70%AI 15%30%15%20%5%15%16 3.2.AI GPU AI AI AI AI AI AI 70%20%10%14 of 53 AI CPU GPU TPU AI AI 3 AI AI AI AI AI CPU GPU TPU FLOPS GPU AI GPU AI AI AI AI AI HDD SSD AI RAM ECC Error-Correcting Code AI 15 of 53 AI NIC AI AI 17 AI AI CPU GPU CPU GPU TPU RAM AI HDD SSD RAID NIC AI AI CPU 16 of 53 AI CPU 9.8%GPU 72.8%8.7%8.7%AI CPU 10%GPU 50%10%5%25%AI Nvidia DGX H100 GPU 86.66%CPU 2.31%3.49%1.54%4.85%1.15%4 Nvidia DGX H100 BOM()CPU$5,200 Dual Intel Xeon Platinum 8480C Processors 112 Cores total,2.00 GHz(Base),3.80 GHz(Max Boost)GPU$195,000 8GPU+4 NVSwitch Baseboard$7,860 2TB$3,456 OS:2x 1.92TB NVMe M.2$10,908 4x OSFP ports serving 8x single-port NVIDIA ConnectX-7 VPI Up to 400Gb/s InfiniBand/Ethernet 2x dual-port QSFP112 NVIDIA ConnectX-7 VPI Up to 400Gb/s InfiniBand/Ethernet$563 Height:14.0in(356mm)Width:19.0in(482.2mm)Length:35.3in(897.1mm)$360 Host baseboard management controller(BMC)with RJ45$463 5 30 C(41 86 F)$1,200 10.2kw$225,010 5 AI BOM AI Dell EMC PowerEdge C4140 AI HPE Apollo 6500 Gen10 Plus AI NVIDIA EGX A100 CPU 3-11 9.87%3-11 1.06%1.5-3 7.32%GPU 13.2-132 43.42%264 93.35%10 48.78%3.6 11.84%4.8 1.70%8 3.90%4-6 1.32%8-12 0.28%2-6 0.98%2-6 0.66%2-6 0.07%3 14.63%10 32.89%10 3.54%5 24.39%32.8-265.6 100%283.8-403.8 100%19.5-26.5 100%17 of 53 18 AI IDC AI AI Nvidia DGX H100 1,485 0.553%AI AI AI AI AI 60%70%GPU AI AI GPU 30%60%GPU AI CPU CPU AI AI 8.09%56.33%20.65%11.27%3.66%CPUGPU内存存储其他 18 of 53 4.AI 4.1.AI AI IDC 2021 AI 156.3 39.06%AI 2020 2018 2021 25.01%IDC 2026 AI 347.1 2021 2026 17.30%AI 2021 15.25%2026 21.69%AI 19 AI 20 AI IDC IDC AI GPT ChatGPT Microsoft 365 Copilot AI IDC 2022 AI 8.2 2026 109.9 2022 2026 91.34%AI 6.15%AI 2022 4.21%2026 31.66%AI 0.00%10.00%20.00%30.00%40.00%50.00%0100200300400全球AI 服务器市场规模（亿美元）同比0%5%10%15%20%25%2021 2022E 2023E 2024E 2025E 2026E全球AI 服务器占整体服务器市场规模比例 19 of 53 21 AI 22 AI IDC IDC AI AI AI AI IDC 2021 AI 57.33%2024 2026 53.01%图 23：AI IDC AI AI AI AI AI AI IDC 2021 2026 AI 8.2%0%100%200%300%0501001502022E 2023E 2024E 2025E 2026E全球生成式AI 服务器市场规模（亿美元）同比0%10%20%30%40%2022E 2023E 2024E 2025E 2026E全球生成式AI 服务器占整体AI 服务器市场规模比例0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%2020 2021 2022E 2023E 2024E 2025E 2026E训练型服务器市场占比 推理型服务器市场占比 20 of 53 19.8%26.1%2026 AI 56.6%20%6 AI 2021 2022E 2023E 2024E 2025E 2026E 2021-2026 CAGR 55 63 74 79 80 81 8.2%80 104 135 158 179 196 19.8%22 29 39 50 59 69 26.1%156 195 248 286 318 347 17.3%IDC AI AI AI AI AI GPGPU FPGA ASIC AI AI CPU AI IDC 2021 AI AI 91 2026 245 22%AI 9.3%7 AI AI AI 2021 2022E 2023E 2024E 2025E 2026E 2021-2026 CAGR 91 121 162 195 222 245 22.0%65 74 85 91 96 102 9.3%156 195 248 286 318 347 17.3%IDC AI AI IDC FP16 AI 2021 AI 155.2 EFLOPS 2022 268.0 EFLOPS 72.7%2026 1271.4 EFLOPS 2021 2026 AI 52.3%FP64 2021 47.7 EFLOPS 2026 111.3 EFLOPS 2021 2026 18.5%21 of 53 24 AI 25 IDC IDC AI AI IDC 2021 AI 59.2 68.2%2018 2021 52.14%2 AI 2018 21.01%2021 37.88%3 AI IDC AI 2026 123.4 2021 2026 15.82%26 AI 27 AI 3 IDC IDC 4.2.AI AI 2021 IDC 2021 AI AI+AI 2021 AI 68.3%2020 14.6%17.8%67.6%3.3%4.0%57.2%4.6%5.2%37.9%9.4%4.2%0%50%100%150%02004006008001000120014002019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026中国AI 算力规模（EFLOPSFP16）同比0%5%10%15%20%25%30%35%0204060801001202019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026中国通用算力规模（EFLOPSFP64）同比0.00%10.00%20.00%30.00%40.00%50.00%60.00%70.00%80.00%020406080100120140中国AI 服务器市场规模（亿美元）同比0%10%20%30%40%中国AI 服务器市场规模占全球市场比 22 of 53 16.4%15.7%9.8%8.9%IBM 6.4%4.2%AI 2021 20.9%AI 5.8%4.0%2.9%4 6 7 28 AI 29 2021 AI IDC IDC AI IDC 2021 AI 61.6%52.4%50%AI 419.0%300.3%285.9%7.8%7.9%6.8%37.1%7.7%8 AI 2021 2021 61.6%52.4%300.3%7.9%419.0%7.8%-37.1%7.7%285.9%6.8%83.8%17.4%IDC 4.2.1.AI AI 10 AI 0.0%10.0%20.0%30.0%40.0%50.0%其他新华三华为IBM联想惠普戴尔浪潮信息2021 2020浪潮信息,20.9%戴尔,13.0%惠普,9.2%联想,5.8%IBM,4.1%新华三,4.0%华为,2.9%其他,40.1%23 of 53 AI AI AI AI AI NF5688 NVLink AI 8 A800 HGX 2 AI 5 PFLOPS x86+CUDA NLP/CV/NMT/DLRM NF5488 HGX 2 64 AMD AI AI NF5468 AMD NF5448 4 Ampere GPU 2 AMD CPU AI NE3412 AI AI 30 NF5688 AI MLPerf AI MLPerf AI AI AI BERT DLRM RNN-T ResNet 3D U-Net RetinaNet Mask R-CNN MiniGo 2021 AI 44 54.32%2022 49 62.03%2022 32 29 AI 24 of 53 9 2021 MLPerf 44 54.32%17 16 11 44 54.32%14 3 17 20.99%11 11 13.58%2 3 5 6.17%2 2 2.47%2 2 2.47%MLPerf 10 2022 MLPerf 49 62.03%28 18 3 49 62.03%7 7 8.86%1 3 4 5.06%3 1 2 6 7.59%KRAI 5 5 6.33%2 2 2.53%2 2 2.53%1 1 1.27%1 1 1.27%1 1 1.27%1 1 1.27%MLPerf AI AI AI AIStation GPU AI AI AutoML AI TensorFlow Pytorch AI resnet50 GPU 90%resnet50 70 AIStation 72%AI 25 of 53 31 AIStation 32 AIStation GPU 90%33 AI AI 4.2.2.AIGC AI AIGC x86 GPU AI AIGC AI IDC 2021 AI 419%AI AI H800 26 of 53 AI UniServer R5000 AI AI R5500 GPU CPU R5500 G5 A800 GPU AI CPU 2 GPU HGX A800 8-GPU 8 A800 GPU 6 NVSWITCH 400GB/s AI 20 R5500 G6 H800 GPU AI CPU 2 2 96 AMD GPU HGX H800 8-GPU 3.4 AI 34 R5500 35 R5500 8 A800 H800 GPU AI AI 4096 AI AI AI 36 AI AI AI AI AI AI 27 of 53 AI AI AI-Native AI 37 AI AI 4.2.3.HPC HPC+XMachine GPU FPGA AI AI AI 38 28 of 53 AI 39 AI 4.2.4.昇 昇 2021 3 AI AI 8 TOPSINT8 AI 256-1024 PFLOPSFP16 2022 9 2022 11 2022 29 of 53 图 40：昇+2022 12 IT 1.83 2022 6 1.04 2.96 2022 2 2022 44%0.63 600 PFLOPS 2000 PFLOPS 2026 274 PFLOPS 11 AI 2022.12 1.83 2026 274P 2022.06 1.04 200P 2025 1000P 2022.06 2.96 400P 1000P 2022 AI 2022.02 0.63 44%Wind 5.AI 5.1.AI GPU 1999 30 of 53 GPU GeForce 256 GPU PC Sega Xbox PS3 T&L(Transform and Lighting)T&L 3D 3D 3D 3D GPU AI AI GPU GPU GPU GPU AI 41 GPU AI 2022(GPU)GPU AI GPU SoC 31 of 53 图 42：Wind 5.2.AI 2012 Kepler GPUDirect CPU/System Memory GPU GPU 2016 Pascal DP unit NVLink GPU 160GB/s 2017 Volta Deep Learning Tensor Core 2020 Ampere FP32 RT Cores/Tensor Core Turing Tensor Core Turing GPU 2022 Hopper FP8 Tensor Core AI Transformer Hopper FP8 Tensor Core NLP 9 AI 30 AI 12 Fermi Kepler Maxwell Pascal V olta Turing Ampere Hopper 2010 2012 2014 2016 2017 2018 2020 2022 16 个 SM，每个 SM 包括 32 Cuda Cores，共计 512 Cuda Core 15 个 SMX，每个 SMX 包括 192 个单精度+64 个双精度 Cuda Core 16 个 SM，每个 SM 包括 4个处理块，每个处理块包括32 个 Cuda Core+8LD/ST Unit+8SFU GP100 有 60个 SM，每个SM 包括 64 个Cuda Cores 和32 个 DP Core 80 个 SM，每个 SM 里面有32 个 FP64、64 个 INT32、64 个 FP32、8个 Tensor core 72 个 SM，SM全新设计，每个 SM 里面包括 64 个INT32、64 个FP32、8 个Tensor core 108 个 SM，每个 SM 里面包括64 个FP32、64 个 INT32、32 个 FP64、4个 Tensor core 132 个 SM，每个 SM 包括128 个 FP32、64 个 INT32、64 个 FP64、4个 Tensor core/首个完整GPU 计算架构，支持与共游戏性能大幅提升，首次支持 GPU Direct相比 Kepler 的每组 SM193个单元减少到NVLink 一代，双向互联带宽160GB/s，NVLink 2.0，Tensor Core 1.0 满 足深 度Tensor Core 2.0，RT Core 1.0 Tensor Core 3.0，RT Core 2.0，NVLink Tensor Core 4.0，NVLink 4.0，结构稀疏15005 90671544903 455营收（百万美元，2022）数据中心 游戏 专业可视化 自动驾驶 OEM 和其他 32 of 53 享存储结合纯Cache 层次的GPU 架构，支持 ECC 的GPU 架构 技术 了每组 128个，但是每个SM 单元有更多逻辑控制电路 P100 有 56 个SM HBM 学习和 AI 运算 3.0，结构稀疏性，MIG 1.0 性，MIG 2.0 40/28nm 28nm 28nm 16nm 12nm 12nm 7nm 4nm Quadro 7000 K80、K40M M5000 M4000 P100 GTX 1080 P6000 V100 T4 A100 H100 CSDN shuaifeng.zhang Volta Ampere Hopper V100 A100 H100 V100 A100 15.7TFLOPS 19.5TFLOPS 7.8TFLOPS 9.7TFLOPS GPU 2023 5 V100 1 A800 1.2 A100 1.5 H100 3.65 A800 A100 NVLink 600GB/s 400GB/s 图 43：相比 A100 和 V100，H100 33 of 53 AI OpenAI ChatGPT OpenAI 2020 Language Models are Few-Shot Learners 1746 GPT-3 3640 PFlop-day A100 FP16 156TFLOPS floating point operations per second 1TFLOPS=1012 FLOPS,1PFLOPS=1024TFLOPS 2 Semianalysis Dylan Patel OpenAI 3617 HGX A100 8 GPU A100 GPU 1 chatGPT Business Insider 4 1 GPU Azure OpenAI 28.5 CPU 1 GPU 5 26000 H100 AI AI 5 29 10 79 4 5 29 CEO COMPUTEX 2023 GH200 Grace Hopper NVIDIA NVLink Switch System 256 GH200 NVIDIA DGX GH200 GH200 NVIDIA NVLink-C2C Arm NVIDIA Grace CPU NVIDIA H100 Tensor Core GPU CPU GPU CPU GPU PCIe PCIe Gen5 GPU CPU 7 5 DGX GH200 600GB Hopper GPU 34 of 53 图 44：英伟 达发 布 GH200 超级芯片 5.3.5.3.1.CUDA CUDA 2006 11 9 CUDA-X C GPU CUDA 图 45：CUDA 是英 伟达 软件 生态 的 核心 CUDA CUDA Compute Unified Device Architecture CUDA ISA GPU GPU CUDA 35 of 53 GPU API GPU CUDA CUDA-X CUDA CUDA-X AI CUDA-X HPC AI HPC 13 CUDA docker K8S NGC CUDA OpenCL OpenGL API CUDA API Driver API Runtime API Libraries API Fortran C/C+Python GDB Nsight Memcheck CUDA API API CUFFT CUDA CUDA API CUDA API OpenGL Direct3D 图 46：CUDA 软件 体系 包括 三部 分 CUDA host device CUDA host device host CPU device GPU GPU CPU C GPU 36 of 53 图 47：CUDA 程序 结构 中引 入了 host 和 device CSDN 5.3.2.AI AI 2023 5 29 AI NVIDIA ACE(NVIDIA Avatar Cloud Engine(ACE)for Games)AI NPC ACE(ACE for Games)AI NVIDIA ACE(NVIDIA ACE for Games)NVIDIA Omniverse ACE(ACE for Games)AI NVIDIA NeMo LLM:LLM NeMo Guardrails NVIDIA Riva:ASR NVIDIA Omniverse Audio2Face:Audio2Face 5 Omniverse Connector MetaHuman 37 of 53 48 NVIDIA ACE AI 5.4.5.4.1.DGX Cloud 2023 GTC NVIDIA DGX Cloud DGX Cloud AI Azure Google Cloud NVIDIA DGX Cloud 36999 Nvidia H100 A100 80 GB GPU GPU 640 GB DGX Cloud AI AI Enterprise AI Foundations AI Foundations AI AI Enterprise AI AI AI 38 of 53 图 49：通过 DGX CLOUD，企 业 可以 轻松 构建 AI 能力 DGX Cloud AI Foundations 3 NeMo 80 5300 AI Picasso 3D BioNeMo AI 图 50：DGX CLOUD 可以 提供 生 命科 学 AI 服务 DGX Cloud AI AI DGX DGX CLOUD AI IT 39 of 53 5.4.2.Jetson Jetson Jetson Jetson JetPack SDK SDK Jetson,Jetson AI 100mm AI TOPS Xavier NX 70mm x 45mm AI 21TOPS COMPUTEX 2023 Jetson AGX Orin 15-75W 248 TOPS AI 图 51：2023 Orin Jetson SDK SDK,Jetson Jetson 图 52：Jetson 40 of 53 5.5.AMD GPU AMD 2021 GPU 334.7 2030 4773.7 2021-2030 34.4%GPU 81%AMD 19%图 53：AMD GPU JPR AI AMD GPU AMD CPU GPU APU CPU GPU CPU HBM GPU HBM CPU GPU Infinity PCIe HPC AI 图 54：AMD APU AMD APU MI300 2023 81%19%GPU 全球市占率英伟达 AMD 41 of 53 ISC 2 exaflop El Capitan Frontier AMD Instinct MI300 MI300 APU 13 3D MI300 24 Zen 4 CPU 1 CDNA 3 8 HBM3 128GB 1460 MI300 AMD compute die 5nm CPU GPU 3D 6nm base die ITF World 2023 AMD 30 x25 2025 30 Instinct MI300 图 55：MI300 AMD AMD AMD CUDA Jetson 6.AI 6.1.AIGC AI AI AI AI AI 42 of 53 56 AI AI AI AI AI CPU AI GPU FPGA ASIC NVIDIA GPU FPGA Google TPU GPU FPGA ASIC 57 AI GPU FPGA ASIC GPU GPU GPU AMD GPsU GPU GPU GPU JM7200 JM9 GPU DCU GPGPU DCU CUDA IP 授权 设计 晶圆代工AI 芯片云端/边 缘端 终端训练 推理 智能汽车 智能手机 AIoT 机器人GPU FPGA ASIC/CUDA OpenCL Verilog/VHDL OpenCL HLS/43 of 53 58 GPU CPU+FPGA CPU+FPGA AI FPGA AI AI FPGA 2017 FPGA FPGA FPGA FPGA ASIC ASIC ASIC TPU DPU NPU 2015 TPU AI ASIC 910 BF16 TPUv4 T20 NPU ASIC AI 59 ASIC ASIC AI ASIC ASIC ASIC 公司名称 产品图 公司产品及介绍景嘉微（300474.SZ）景嘉微作为国产GPU 龙头，已成功自主研发了一系列GPU 芯片，包括JM54 系列、JM72 系列、JM92 系列三代GPU 产品。公司于 2014 年成功研发出国内首颗国产高性能、低功耗 GPU 芯片 JM5400，打破了国外产品长期垄断我国 GPU 市场的局面，并不断研发更为先进的JM7200 和 JM9 系列。2022 年 5 月，公司 JM9 系列第二款图形处理芯片成功研发，可以满足地理信息系统、媒体处理、CAD 辅助设计、游戏、虚拟化等高性能显示需求和人工智能计算需求，可广泛应用于用于台式机、笔记本、一体机、服务器、工控机、自助终端等设备。海光信息（688041.SH）海光 DCU 系列产品以基于通用的GPGPU 架构，采用7nm 工艺，兼 容“类C UD A”环境以及国际主流商业计算软件和人工智能软件，软硬件生态丰富。目前海光DCU 系列产品深算一号已经实现商业化应用，于2021 年实现规模化出货，未来将广泛应用于大数据处理、人工智能、商业计算等领域，其产品性能达到了国际上同类型主流高端处理器的水平，具有较强的并行计算能力和较高的能效比，在国内处于领先地位。44 of 53 60 FPGA ASIC 6.2.AI AI ASIC GPU FPGA AI ASIC 61 AI 6.2.1.AI AI ASIC 2016 AI 62 AI MLU370-X8 370 45 of 53 AI AI AI AI 290 370 7nm 370 Chiplet AI 270 2 2016 AI CPU GPU 1A AI 970 63 昇 AI 2004 10 Fabless AIoT 46 of 53 64 昇 AI AI 2018 AI AI 910 310 AI 910 V100 TPUv3 V100 125TOPS 310 8W AI AI Atlas 65 昇 310 昇 910 2015 AI AI Intel AI BPU+2017 12 BPU L2 L4 66 BPU 47 of 53 FCW/LDW/JACC 67 CPU+DCU 2014 x86 ARM CPU+DCU CPU DCU DCU GPGPU 7nm CUDA DCU 2021 48 of 53 68 6.2.2.AI BAT AI AMD GPGPU CTO AMD AMD CTO GPU 2018 AMD COO AMD 2.0 AI AI 1.0/2.0 AI T1x/T2x AI i1x/i2x TopsRider TopsInference 2021 2.0 AI 69 T2x AI GCU-CARA()GCU TopsRider TopsRider Topsinference TensorFlow PyTorch ONNX 49 of 53 70 2011 2021 4 Marvell Tesla 22 A 71 1 2 XPU AI 2011 FPGA AI 2018 AI 2020 1 2021 8 2 AI XPU 7nm 1 2-3 FP16 128TFLOPS PaddlePaddle PyTorch TensorFlow ONNX 72 50 of 53 2018 AMD AI AIoT ARM IP RISC-V AIoT 73 AI 800 800 2019 AI 800 TSMC12nm 10 GPU 820 TOPS 800 AI/HGAI TensorFlow Caffe MXNet ONNX AI 74 HGAI 51 of 53 BAT AI RISC-V AI API CUDA AI CUDA AI 7.AI AI AI AI AI AI AI AI AI 8.1 AI 2 AI 3 AI 52 of 53 53 of 53 本公司具有中国证监会核准 的证券投资 咨询 业务资格 分 析 师 声明 作者具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格或相当的专业胜任能力，保证报告所采用的数据均来自合规 渠道，分析逻辑基于作者的职业理解，本报告清晰准确地反映了作者的研究观点，力求独立、客观和公正，结论不受任何第三方的授意或影响，特此声明。免责声明 本报告仅供国泰君安证券股份有限公司（以下简称“本公司”）的客户使用。本公司不会因接收人收到本报告而视其为本公司的当然客户。本报告仅在相关法律许可的情况下发放，并仅为提供信息而发放，概不构成任何广告。本报告的信息来源于已公开的资料，本公司对该等信息的准确性、完整性或可靠性不作任何保证。本报告所载的资料、意见及推测仅反映本公司于发布本报告当日的判断，本报告所指 的证券或投资标的的价格、价值及投资收入可升可跌。过往表现不应作为日后的表现依据。在不同时期，本公司可发出与本报告所载资料、意见及推测不一致的报告。本公司不保证本报告所含信息保持在最新状态。同时，本公司对本报告所含信息可在不发出通知的情形下做出修改，投资者应当自行关注相应的更新或修改。本报告中所指的投资及服务可能不适合个别客户，不构成客户私人咨询建议。在任何情况下，本报告中的信息或所表述的意见均不构成对任何人的投资建议。在任何情况下，本公司、本公司员工或者关联机构不承诺投资者一定获利，不与投资者分享投资收益，也不对任何人因使用本报告中的任何内容所引致的任何损失负任何责任。投资者务必注意，其据此做出的任何投资决策与本公司、本公司员工或者关联机构无关。本公司利用信息隔离墙控制内部一个或多个领域、部门或关联机构之间的信息流动。因此，投资者应注意，在法律许可的情况下，本公司及其所属关联机构可能会持有报告中提到的公司所发行的证券或期权并进行证券或期权交易，也可能为这些公司提供或者争取提供投资银行、财务顾问或者金融产品等相关服务。在法律许可的情况下，本公司的员工可能担任本报告所提到的公司的董事。市场有风险，投资 需谨慎。投资者不应将本报 告 作为作出投资决策的 唯一参考 因素，亦不应认为本报告可以取 代自己的判断。在决定投资前，如有需要，投资者务必向专业人士咨询并谨慎决策。本报告版权仅为本公司所有，未经书面许可，任何机构和个人不得以任何形式翻版、复制、发表或引用。如征得本公司同意进行引用、刊发的，需在允许的范围内使用，并 注明出处为“国泰君安证券研究”，且不得对本报告进行任何有 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