（一）重磅消息 10月11日，工信部、商务部、市场监管总局等七部门联合印发《深入推动服务型制造创新发展实施方案（2025—2028年）》（以下简称《实施方案》）。《实施方案》提出，到2028年，服务型制造在制造业高质量发展中的作用进一步增强，完成20项标准制定，打造50个领军品牌，建设100个创新发展高地。其中提到，加强新型信息基础设施建设，深化“5G+工业互联网”融合应用，按需布局算力基础设施，提升工业数据要素供给，推动人工智能技术与服务型制造融合创新，提升网络和数据安全保障能力。 （二）券商最新研判 中国银河：如何看待特朗普威胁卷土重来？ 1、中美博弈再度升级？虽然5月12日中美日内瓦联合声明之后，中美贸易摩擦总体上呈现趋缓迹象，但9月份以来美国在部分领域对中国再度施压。9月12日，美国商务部将复旦微电子等23家中国企业列入实体清单，收紧半导体、AI领域技术出口。9月份，对中国电动汽车、太阳能电池、家具、重卡等领域加征25%～100%的关税。 2、轮船和稀土是中美博弈的核心议题。轮船之所以成为中美博弈的核心，是因为它不仅承载全球贸易运输，还直接关联造船业和军事潜力。稀土是当今世界最为重要的战略资源之一，美国高科技产业和军事工业对稀土依赖极高，中国的稀土出口管控直接影响其相关产业链的稳定运行。因此稀土成为中美博弈中的另一个核心议题。 3、中国银河认为，特朗普还是会回到谈判桌前寻求解决方案。一方面特朗普宣布关税11月1日起生效，考虑到11月上旬将迎来第二个90天关税暂缓期满，以及10月底的APEC会议，关税的生效日期已经为谈判留出时间窗口。因此，提高100%关税的可能性极低，但不排除11月之后中美双方总关税水平边际上升的可能性。 4、如何看待中美后续博弈？百年未有之大变局下，中美博弈强度将呈现出螺旋式上升的复杂态势。美国试图通过“蚕食阵地”的方式在不严重自伤的前提下遏制中国发展。面对美方的单边行动，我国展现出更加坚定的反制姿态：从推动铁矿石贸易的人民币计价，到创新性地扩大稀土管制范围，再到对英伟达、高通等美企发起反垄断调查，都清晰传递出我国立场。 5、展望未来，2026年中期选举之前或将成为特朗普转嫁内部压力的重要节点。此次博弈升级符合4月政治局会议有关“国际经贸斗争”的中长期形势判断，以自身的确定性应对外部的不确定性依然是中国宏观政策的主线。短期视角，强化“底线思维”，“攻守兼备”不轻易亮出全部底牌。中长期视角，对经济布局进行调整优化，做强国内大循环，全方位扩大内需，尤其增强消费对经济发展的基础性作用。 6、市场影响几何？A股或现小幅波动，向上趋势不变，伴随市场风格切换。短期不确定性的上升将降低市场对中国资产的风险偏好，但仍然看好后续中国市场投资机会。其一，中国产业链、供应链韧性强，对于经济基本面的实际影响有限；其二，中国逆周期政策仍具有较大空间，增量储备政策将根据形势变化及时推出；其三，二季度以来，中国版“平准基金”已起到了良好的稳市作用，未来如果股票市场波动较大，稳市机制将再次发挥重要作用。进入四季度，不确定性的上升也将推动市场风格再次发生变化，主题上，反内卷、国家安全、扩大内需等方向可以关注。 华安证券：坚守or切换？ 1、近期强势行业大跌，主要是累涨过高背景下，集中遭遇事件冲击，获利资金集中兑现所致。锂电池和人造石墨负极材料相关物项被实施出口管制，市场担心影响出口景气持续性。受此影响，前期涨幅较高的部分电池股以及相关能源金属标的大跌。 展开全文 2、市场中长期上涨根基未改变，后续有望回归理性上涨。本轮行情上涨以来，核心驱动在于“决策层对资本市场的重视程度空前提高、资产荒背景下股市赚钱效应显现引导微观流动性持续流入、市场热点层出不穷”。目前来看，这些核心因素均未改变，本轮行情中长期继续上涨的支撑根基仍然坚强而有力。 3、后续市场有望回归理性上涨。一方面，近期的措施如将高市盈率标的两融折算率调0，主要目的在于抑制杠杆资金追涨行为，引导资金行为更加理性。另一方面，10月市场仍然存在较多积极因素，一是10月20日-23日召开四中全会，将形成“十五五”规划纲要建议，有望提振市场风险偏好，同时点燃主题机会热情；二是10月底美联储议息会议大概率继续降息，有助A股宏观、微观和外资流动性改善。 4、短期市场结构可能偏向“高切低”或“补涨”，但中长期维度坚守新一轮成长产业景气趋势方向和业绩硬支撑领域更加重要。券商调降高静态市盈率标的产生的影响可能在于两方面：一是前期强势大涨行业降温后，弱势板块有望迎来短期“高切低”或“补涨”，但通常这种“高切低”缺乏主线性和持续性，轮动也将较快。二是短期强势方向降温不代表彻底冷却，反而会在中长期维度使得强势主线地位更加理性稳固、行稳致远。 5、综合考虑，预计短期市场整体震荡、行业轮动较快，中长期市场上涨趋势延续。建议中长期维度继续重视以下两条最重要主线。中长期维度核心主线是新一轮成长产业景气周期确立，AI算力基建核心地位明确、应用端承接扩散优势明显，具体可关注泛TMT、算力、应用、军工等。 6、第二条主线是景气硬支撑领域，主要包括电力设备、有色金属、机械设备等。其中电力设备受益风电出口高景气、海外储能需求高增、固态电池突破性进展以及数据中心建设对电源设备量质改善。有色金属中稀土永磁在中美关系变化中进可攻退可守，中报业绩亮眼。黄金在于全球不确定性趋势性增加，美联储重启降息带动实际利率新一轮下行，价格新高不断。 （三）券商行业掘金 东吴证券：AI芯片快速发展，看好国产算力带动后道测试&先进封装设备需求 1、AI芯片快速发展，带来封测设备新需求。测试机：SoC芯片作为硬件设备的“大脑”，承担着AI运算控制等核心功能，这使得芯片设计和制造的复杂性大幅增加，先进存储芯片为AI算力芯片提供高带宽的数据存储和传输支持，其容量和带宽的不断提升也进一步增加了芯片的复杂性，因此SoC芯片和先进存储芯片的复杂性提升共同推动了对高性能测试机需求的显著增长；封装设备：HBM显存的高带宽突破了加速卡的显存容量限制；2.5D和3D封装技术需要先进的封装设备的支撑，进一步推动了对先进封装设备的需求增长。 2、后道测试：AI测试要求提升，预估2025年半导体测试设备市场空间有望突破138亿美元，SoC与存储测试机分别合计达48亿美元/24亿美元。SoC测试机：AI/HPC芯片的高集成度、高稳定性要求以及先进制程特性，导致测试量与测试时间显著增加，从而推动了对SoC测试机的需求增加。存储测试机：HBM测试包括晶圆级测试和KGSD测试，晶圆级测试增加了逻辑芯片测试，KGSD测试替代了常规的封装级测试，HBM高集成度、内嵌式I/O及裸片堆叠封装的技术特征，大幅提升了存储测试工艺的复杂度和难度。 3、测试机的核心壁垒在于测试板卡和芯片：主控芯片多采取ASIC架构以保证测试速度，而ASIC架构芯片的开发需要极大的成本和漫长的迭代时间，800Mbps以上的高端机型需要用到自己研发的ASIC芯片。2024年全球半导体测试机市场基本由爱德万和泰瑞达垄断，合计份额约90%。后道封装：HBM等先进封装快速发展，关注国产封装设备商。先进与传统封装最大区别在于芯片与外部电连接方式，先进封装省略引线，采取传输速度更快的凸块、中间层等，传统&先进封装所需设备有一定重合但工艺要求有所变化，设备增量主要在于前道图形化设备。 4、投资建议：关注国内AI芯片带来的封测设备端投资机会。测试设备：国产AI芯片制造采用更大的引脚和电流，测试难度显著提升，关注国产算力带来的国产测试机突破，相关标的为华峰测控、长川科技；封装设备：国产AI芯片采用CoWoS先进封装，中国在封测环节具备较强全球竞争力，国内先进封装有望进入起量元年，关注国产封装设备新机遇，相关标的为晶盛机电、华海清科、盛美上海、芯源微、拓荆科技等。 天风证券：AI存储革命已至，“以存代算”开启存储新纪元 1、AI推理成价值核心，HBM瓶颈凸显产业痛点。当前，AI推理已成为衡量大模型商业化价值的关键标尺，为突破算力瓶颈与“存储墙”制约，“以存代算”作为一种颠覆性技术范式应运而生。该技术通过将AI推理过程中的矢量数据昂贵的DRAM和HBM显存迁移至大容量、高性价比的SSD介质，实现存储层从内存向SSD的战略扩展，而非简单替代。其核心价值在于显著降低首Token时延、提升推理吞吐量，并大幅优化端到端的推理成本，为AI大规模落地提供可行路径。 2、“以存代算”硬件突破：在“以存代算”技术范式下，SSD不再是单纯的数据存储载体，而是深度参与AI推理的核心组件，其需承接从HBM、DRAM卸载的KV Cache，因此被赋予大容量、高吞吐、低延迟的新要求，以缓解对高成本HBM的依赖。同时，SSD主控芯片通过先进算法优化数据寻址调度，支撑AI推理中数据高效流转。 4、“以存代算”企业布局：“以存代算”的核心实践已获产业龙头积极布局。华为UCM作为“以存代算”产品化关键载体，构建智能分级缓存，数据可根据记忆热度在HBM、DRAM、SSD等存储介质中实现按需流动；国际层面，铠侠、美光、Solidigm等巨头正积极推动AI SSD的技术迭代与产品创新。QLC+PCIe/NVMe+CXL有望构筑下一代AI SSD基座，推动SSD从单纯存储介质，升级为AI推理“长期记忆”载体。 5、投资建议：AI存储革命已至，“以存代算”催生核心机遇，显著节省算力消耗加速AI推理，带动SSD需求增速高于传统曲线。建议关注：存储模组厂商：江波龙、德明利、佰维存储、朗科科技、联芸科技、万润科技等；存储芯片：兆易创新、普冉股份、北京君正、东芯股份、恒烁股份、澜起科技、聚辰股份等；存储分销与封测：香农芯创、深科技、太极实业、中电港等。 每日经济新闻返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

中国大模型，首登Nature封面。 9月17日，在最新😍一期的国际权威期刊Nature（自然）中，DeepSeek-😊R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队😅共同完成，梁文锋担任通讯作者，首次公开了仅靠强化学习就能激发👏大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na💯ture封面，也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的🙄主流大语言模型研究，标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🎉可。 Nature在其社论中评价道：“几乎所有主流的大🤔模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被DeepSeek😆打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😆自大模型浪潮席卷全球以来，技术发布、性能榜单层出不穷，但始终😘缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡😅有突破，但其核心技术多以技术报告形式发布，未经独立同行评审。🚀 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D🥳eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本⭐平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今😀，历经半年，8位外部专家参与了同行评审，DeepSeek-R🙄1推理模型研究论文终获发表，完成了从预印本到Nature封面🙄的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能，更对数据来源、训练方❤️法、安全性等提出严格质询，这一过程是AI模型迈向更高的透明度😀和可重复性的可喜一步。 因此，Nature也对Deep⭐Seek的开放模式给予高度评价，在其社论中评价道：“几乎所有😀主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被Deep⭐Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器😡学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😊文的审稿人之一，他强调：“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这🤔种公开分享大部分研发过程的行业规范，我们将很难评估这些系统的🤗潜在风险。” 据了解，DeepSeek本次在Natur🤯e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动，全文64页，🙌不仅首次披露了R1的训练成本，而且透露了更多模型训练的技术细🎉节，包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应，😂提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程，并对R1的安全性进行🤩了全面评估。 其中，在训练成本方面，R1-Zero和R🥳1都使用了512张H800GPU，分别训练了198个小时和8💯0个小时，以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算，R1的😂总训练成本为29.4万美元（约合人民币209万元）。不到30👏万美元的训练成本，与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比，可💯谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏💯”质疑，DeepSeek介绍，其使用的数据全部来自互联网，虽😂然可能包含GPT-4生成的结果，但并非有意而为之，更没有专门😅的蒸馏环节。所谓“蒸馏”，简单理解就是用预先训练好的复杂模型🎉输出的结果，作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时，O💯penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😂来训练自己的开源模型的证据，但拒绝进一步透露其证据的细节。 🤩 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来，D😆eepSeek在全球树立了开源模型的典范，但过去数月，外界对⭐于R2何时发布始终保持高度关注，相关传言一直不断。不过，R2🙄的发布时间一再推迟，外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有😆关。 展开全文 值得注意的是，今年8月21日，D🙌eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1，称其为“迈🎉向Agent（智能体）时代的第一步”。据DeepSeek介绍🤩，V3.1主要包含三大变化：一是采用混合推理架构，一个模型同😆时支持思考模式与非思考模式；二是具有更高的思考效率，能在更短🤩时间内给出答案；三是具有更强的智能体能力，通过后训练优化，新🤯模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R😢1的基座模型为V3，V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路😘上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于，DeepSeek🙌强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc😊ale的参数精度，而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代💯国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推😅理有望更多应用国产AI芯片，助力国产算力生态加速建设。这一表🙌态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指💯出，DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了🤯其训练的有效性，通过降低算力精度，使国产ASIC芯片能在成熟💯制程（12-28nm）上接近先进制程英伟达GPU的算力精度，🥳DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale❤️参数精度，让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式，“软硬协同”😜的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式，未来国产大模型将更多😊拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势，通过软硬件的协同😎换取数量级性能的提升，国产算力芯片将迎来变革。 责编：😉万健祎 校对：王朝全 版权声明 " Typ😁e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创😡内容，未经书面授权，任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关😀行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助😉理，微信ID：SecuritiesTimes " Ty🤔pe="normal"@@-->返回搜狐，查看更多