国海研究 | 从Tokens角度跟踪AI应用落地进展/液冷深度/辅助驾驶深度—晨听海之声0915

（来源：国海证券研究）

深度报告·4篇:

国海计算机·刘熹团队 | 从Tokens角度跟踪AI应用落地进展——计算机行业大模型及AI应用专题

国海计算机·刘熹团队 | 湘财股份(600095)深度报告：金融科技催化数智基因，融合大智慧开启互联网征程

国海化工·李永磊&董伯骏团队| 液冷行业深度报告：数据中心带动液冷需求增长，关注上游核心冷媒材料——系列报告之一

国海汽车·戴畅团队 | 汽车行业专题报告：VLA和世界模型-通往高阶智能驾驶之路——辅助驾驶系列报告二

计算机：从Tokens角度跟踪AI应用落地进展——计算机行业大模型及AI应用专题

报告作者：刘熹

报告发布日期：2025年9月15日

报告摘要：本报告主要解决：1）tokens调用量概念界定、2）tokens调用量应用端拆解、3）tokens调用量展望三方面问题。

Tokens：模型定价的主要单位，与收入同步高增

Tokens 是大语言模型用来切割自然语言文本的基本单位，本质反映大语言模型计算量。在推理过程中，token是计算的基本单位，模型对每个token的处理都需要消耗计算资源，处理的token数量越多，计算量会呈平方级增长。

OpenAI、Anthropic、字节跳动等基模厂商的主流商业模式包括C端订阅/付费/间接和B端行业客户/API调用。同时，tokens是模型变现中的最小单位，厂商主要围绕tokens定价。

模型厂商以tokens为主要定价单位的底层逻辑是算力投入，模型调用时的tokens消耗量与相应算力投入存在强关联性。

模型厂商营收正与其tokens调用量呈现显著同步的高增趋势，特别是对于OpenAI、Anthropic，因为其商业模式为典型的C端订阅/付费和B端行业客户/API调用，收入与tokens调用量关系紧密。

Tokens调用量应用端拆解：B+C双端

今年来，受C端AI原生应用/AI功能等用户基础扩张及B端行业客户加速渗透驱动，Google、字节跳动、OpenAI等海内外头部模型厂商日均Tokens调用量持续增长。

拆解来看：

C端驱动：包括原C端产品内部的附加AI功能、聊天助手、新兴应用（图像、视频、陪伴、办公、教育赛道）；

B端驱动：包括行业企业客户、直接API调用。

展望：技术迭代解锁应用需求，算力投入加大模型厂预期乐观

大模型的技术迭代方向为推理增强+多模态+Agent化+长上下文，这样的技术迭代趋势将增强AI在更复杂、更具备“生产力”的关键场景下的实用性、准确性，使得AI应用加速落地，并且带来存量场景和增量场景的tokens增长空间。

存量：“推理增强”将模型的一次性回答拆解为多步并进行多次调用；“多模态”需增加对图片、语音、视频等的编码解码；“Agent化”会在模型生成的过程中引入工具链；“长上下文”使得大型文档/项目可被全量处理而无需截断。

增量：大量原本因“不准、不全、不落地”而被搁置的需求有望被解锁。当准确率、可控性跨过可行性线后，用户特别是B端企业（有生产力场景需求）或将从观望转为批量采购。

使用成本侧，模型厂进行了算力成本优化、多价格策略的尝试以压降大模型使用成本，企业/个人模型调用ROI得以提高。

2025年及以后，模型厂算力投入仍在加码并有望成为支撑千亿美元营收预期的核心。

投资建议：大模型技术迭代不断加速，B/C双端大量新应用场景将被解锁；国内AI应用公司成长主线明确，业绩提速在即；维持对AI应用方向“推荐”评级。

风险提示：宏观经济影响下游需求、人工智能产业发展不及预期、技术突破放缓、商业化进度不及预期、市场竞争加剧、中美博弈加剧、相关公司业绩不及预期。

计算机：湘财股份(600095)深度报告：金融科技催化数智基因，融合大智慧开启互联网征程

报告作者：刘熹

报告发布日期：2025年9月14日

报告摘要：本篇深度报告解决了以下核心问题：1、证券、实体等业务近来表现 2、金融科技如何对传统证券业务赋能 3、与大智慧融合的背景下，公司的发展路径。

老牌券商持续探索数智金融新动能，衢州、浙江国资委入股优化股权结构

湘财证券是互联网基因浓厚的老牌券商，2020年借壳哈高科实现曲线上市。湘财股份目前形成以证券板块为主体，实业板块和投资板块相辅的业务格局。衢州、浙江国资委入股后，公司具有“民营+国资混合持股”的股权结构，有望完善“国有背景+市场化机制”的治理优势。

经纪业务为主要收入来源，金融科技驱动业务发展

湘财证券资产规模及ROE总体呈现攀升态势，2024年末总资产规模超过350亿元，且2024年期间ROE达2.56%。经纪业务、自营投资业务、信用交易业务为湘财证券的主要收入来源。1）经纪业务：公司的优势业务，金融科技赋能打造财务管理特色。根据2021年中证协数据，湘财证券总资产排名第60名，而经纪业务收入排名为第43名。2024年经纪业务营收规模7.70亿元，同比+13.41%；毛利率20.34%，同比+9.05pct。2）自营投资业务：以固定收益产品投资为基础，收入高速复苏。2023-2024年，自营投资业务收入同比增速同比+1552.25%/+22.62%。3）信用交易业务：收入跌幅收窄，融出资金规模持续攀升。2024年信用交易业务收入4.09亿元；融出金额为72.72亿元，同比+12.60%。湘财证券计划有效扩大客户保证金规模，拓展融资客户群体。

拟合并大智慧，实现湘财证券齐全资质与大智慧流量有机融合

大智慧是国内领先的互联网金融信息服务提供商，以互联网为平台，以软件终端为载体，打造了集资讯、服务、交易为一体的一站式、智能化互联网金融信息服务系统。大智慧营收规模和毛利率水平保持稳定，2022-2024年营收总收入为7.80/7.77/7.71亿元，毛利率均值为60%。根据易观千帆公众号数据，2024年9月大智慧月活人数1136.96万人，截至2024年末大智慧在第三方证券类APP月活排名中排行前三（据大智慧公司公告）。大智慧拥有广泛的用户基础，有助于湘财证券客户规模提升，此外在产品体系和AI等技术方面有望实现优势互补协同，以提升综合金融服务能力。

他山之石：东方财富为湘财证券提供路径参考

东方财富的主营业务包括证券业务、金融电子商务服务业务、金融数据服务业务等。2024年东方财富营收规模为116.04亿元，同比+4.72%。东方财富以“东方财富网”为核心构建互联网财富管理生态圈，通过客户资源优势，支持经纪、信用业务增长。同时东方财富自研“妙想”金融大模型，深化“AI+金融”战略布局。

盈利预测及投资建议

湘财证券是国内的零售特色型券商，湘财股份若合并大智慧之后，有望发挥AI+流量+牌照的协同效应，打开新的增长极。基于审慎性原则，暂不考虑拟合并事项影响，我们预计2025-2027年公司营收分别为27.51/31.31/35.21亿元，归母净利润分别为4.09/5.32/6.53亿元，EPS分别为0.14/0.19/0.23元，当前股价对应PE 80.58/62.06/50.54x，首次覆盖，给予“增持”评级。

风险提示：资本市场景气度下滑、吸收合并大智慧进展不及预期、行业竞争加剧、政策监管收紧风险、金融科技研发及推广不及预期风险、“互联网+金融”路线发展不及预期。

化工：液冷行业深度报告：数据中心带动液冷需求增长，关注上游核心冷媒材料——系列报告之一

报告作者：李永磊/董伯骏/仲逸涵

报告发布日期：2025年9月15日

报告摘要：本篇报告主要分析了以下问题：1）数据中心液冷技术发展背景；2）当前数据中心冷却液分类，冷板式及浸没式的应用场景及优缺点；3）冷板式、浸没式两种方案使用冷媒的区别及合成方法、技术前沿。

AI数据中心需求增长，数据中心液冷受两大因素推动。据Semianalysis，2024年全球AI智算中心装机容量为7GW，预计至2028年有望进一步增长。数据中心液冷受两大因素推动：1）高散热：进一步多核化提升性能的空间有限，增加功率成为重要选择，随着芯片功率密度提升，高散热诉求扩大，风冷已经不能满足当下散热需求；2）高耗电：数据中心为高耗电行业，冷却系统约占数据中心总能耗的40%，因此制冷耗电是影响PUE值的关键。

冷却介质的选择：目前冷板式液冷和浸没式液冷为数据中心两大主流液冷方案。

1）冷板式：根据冷却介质在冷却构成中是否发生汽化，可以将冷板式进一步分为单相和相变两类，其中单相冷板式冷却介质主要为去离子水，相变冷板式主要以氟化物为主（包括制冷剂）。传统单相冷板式液冷通常只覆盖CPU、GPU等个别高功耗芯片。随着芯片功耗加大，业内已经开始布局相变式液冷技术。与单相间接式液体冷却相比，双相间接式液体冷却温度梯度小，传热速率更快。重点推荐：昊华科技、巨化股份、三美股份。

2）浸没式：浸没式冷却液主要分为合成油和氟化液两大类。①合成油：合成油主要包括碳氢合成油和有机硅油。碳氢合成油中，α烯烃（PAO）基础油具有良好的低温性能（倾点和粘性）、低挥发和较高的热稳定性。重点推荐：卫星化学。硅油耐高温、具备良好的绝缘性，但早期其流动性不足，可能造成局部过热风险，当前硅油综合性能逐步优化，FOM1（冷却液综合性能）满足数据中心冷却要求。重点推荐：有机硅油改性聚醚生产商：皇马科技；建议关注：润禾材料；②氟化液：氟化液由于化学稳定性高、介电常数低、流动性好，是数据中心浸没式冷却的理想冷媒之一，氟化液主要包括全氟烃、全氟烯烃、全氟胺、全氟聚醚等。重点推荐：新宙邦、巨化股份、华谊集团、永和股份；建议关注：八亿时空（及建议关注未上市公司：浙江诺亚、天津长芦）。

散热组件：重点推荐：德邦科技。

行业评级：数据中心带动液冷需求增长，关注上游核心冷媒材料，首次覆盖，给予“推荐”评级。

风险提示：数据中心装机量不及预期风险、政策风险、重点关注公司业绩不及预期风险、产品价格大幅波动风险、新增产能建设不及预期风险、数据统计测算与实际情况存在一定偏差风险。

汽车：汽车行业专题报告：VLA和世界模型-通往高阶智能驾驶之路——辅助驾驶系列报告二

报告作者：戴畅/陈飞宇

报告发布日期：2025年9月14日

报告摘要：本篇报告解决了以下核心问题：1、VLA和世界模型是什么及特点？2、目前辅助驾驶产业玩家的路径差异性？3、 辅助驾驶能力提升过程中的技术趋势和核心关注点是什么？

一、VLA模型（Vision-Language-Action）

定义：VLA是一种端到端多模态人工智能架构，通过融合视觉输入（图像/视频）和自然语言指令，直接生成可执行的物理动作，实现从感知、理解到控制的闭环。

特点：多模态融合-结合视觉语义与语言指令，增强场景理解与交互能力；语义推理与泛化-支持复杂场景的语义推理和长尾问题处理。

产业玩家：理想汽车-自研Mind VLA模型，具备空间理解、思维、沟通与记忆、行为能力四大功能，基于Thor-U/Orin-X平台量产部署，支持语言控制驾驶，于2025年9月OTA全量推送至AD MAX车主；小鹏汽车：采用“VLA+OL”云端基模，通过蒸馏技术部署车端轻量化XVLA模型，于2025年9月OTA推送至G7 Ultra；元戎启行-DeepRoute IO 2.0于2025年8月发布，搭载自研的VLA模型，已达成5个定点，首批量产车将进入市场。

二、世界模型（World Model）

定义：以视觉与运动数据为基础，通过生成式建模预测环境动态与行为后果，强化辅助驾驶系统在仿真和交互中的可靠性。

特点：难例场景构建：通过生成式技术增强高密度 corner case 的覆盖；时空预测能力-对环境变化和车辆运动进行高精度预测。

产业玩家：华为-乾崑ADS 4.0采用WEWA架构，构建难例场景库，提升泛化能力；蔚来-NWM模型支持多模态输入输出与自然语言交互，强化场景理解与控制；Momenta-R6飞轮大模型采用双模型架构，融合长短期记忆与真实数据闭环。

三、比较与结论：VLA与世界模型在技术上并非同级或对立关系。我们将发展路径分为两派，实质上是产业玩家在实现端到端能力之后，在能力优化侧重点上出现了分化。

通往高阶智驾的互补路径：VLA 侧重语义融合与交互控制，通过语言增强可解释性与用户协同；世界模型侧重环境预测与仿真可靠性，通过生成技术提升安全冗余。

技术融合趋势明显：双方均在向对方领域渗透：VLA 引入强化学习与仿真优化动作生成，世界模型扩展语言交互与多模态理解。

数据与安全为核心壁垒：数据飞轮效应成为竞争关键-头部车企凭借高活跃用户积累海量里程数据，通过RLHF驱动模型高效迭代；安全性能量化用户体验：当前第一梯队MPA（平均事故里程）已达人类驾驶安全水平的6倍以上，MPI（平均接管里程）持续优化。

行业评级与投资建议：多模态VLA模型引入长序思维能力，世界模型提供仿真与强化训练环境，有效数据闭环+安全能力提升（MPA&MPI），共同构筑智能驾驶长期壁垒。考虑到L3辅助驾驶商用标准落地在即，多款L3级架构车型陆续上市，场景切割的阶段性功能实现，并向全场景覆盖的最终愿景发力，维持辅助驾驶行业“推荐”评级。智驾能力成为车企估值分化关键因素，短期关注数据规模大、算法迭代快的车企：理想汽车、小鹏汽车、蔚来汽车、鸿蒙智行合作车企，辅助驾驶解决方案供应商Momenta、元戎启行等。

风险提示：辅助驾驶政策法规推进不及预期；数据安全与隐私保护监管趋严；车企销量与技术搭载不及预期；行业竞争加剧导致技术研发投入承压；技术可靠性与长尾场景安全问题导致的信任与合规风险。

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