20251222-华龙证券-计算机行业点评报告_豆包大模型1.8发布_国产AI持续精彩_3页_295kb
报告摘要
豆包大模型1.8发布,国产AI持续精彩总结
核心内容
2025年12月18-19日,火山引擎在Force原动力大会上发布了豆包大模型1.8及视频生成模型Seedance1.5pro。此次发布标志着国产AI技术在模型能力与生态建设方面持续突破,进一步推动AI产业的规模化落地。
主要观点
模型能力显著提升
- 豆包大模型1.8:针对多模态Agent场景进行定向优化,显著提升工具调用、复杂指令遵循及OSAgent能力。
- 评测表现:在通用智能体测评集BrowseComp中得分达67.6,超越GPT-5High(54.9)和Gemini-3-pro(37.8),表明其复杂任务规划与执行能力已进入全球第一梯队。
- Seedance1.5pro:实现音画毫秒级同步、多语言对白精准对齐等突破,显著增强视频生成的实用性与商业化潜力。
Agent基础设施全面升级
- AgentKit平台:提供模块化设计,覆盖Agent开发、部署、运维、调优等各阶段的基础设施与工具。
- 智能会议助手:基于AgentKit开发的“智能会议助手”代码量减少96%,大幅降低开发门槛。
- 创新定价模式:推出“AI节省计划”,通过阶梯定价降低模型调用成本最高47%,推动企业大规模应用。
国产AI生态加速发展
- 规模化落地:截至2025年12月,豆包大模型日均Tokens使用量突破50万亿,位居全球第三。
- 企业应用:超100家企业在火山引擎上累计Tokens使用量超万亿,表明国内AI产业正从技术验证迈向规模化落地。
- 未来关注方向:
- 通用Agent开发平台厂商:其工具链生态将成为黏性壁垒。
- 垂直行业Agent解决方案商:尤其关注在企业服务、内容创作等领域已有成功案例的企业。
- 中小企业用户:受益于降本政策,AI应用渗透率有望快速提升。
关键信息
投资建议
- 行业评级:维持“推荐”评级,认为国内AI生态以大厂为引领,Agent、多模态、低代码等领域成为主要发力点,同时有望带动算力基建持续投入。
- 重点关注公司:
盈利预测与估值
| 股票代码 | 股票简称 | 2025/12/19股价(元) | EPS(2024A) | EPS(2025E) | EPS(2026E) | EPS(2027E) | PE(2024A) | PE(2025E) | PE(2026E) | PE(2027E) | 投资评级 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 000977.SZ | 浪潮信息 | 61.62 | 1.56 | 2.06 | 2.56 | 3.08 | 34.4 | 29.9 | 24.1 | 20.0 | 增持 |
| 002230.SZ | 科大讯飞 | 48.8 | 0.24 | 0.38 | 0.53 | 0.68 | 201.3 | 128.3 | 92.4 | 71.3 | 未评级 |
| 300229.SZ | 拓尔思 | 18.58 | -0.12 | 0.07 | 0.09 | 0.12 | / | 283.2 | 216.8 | 161.0 | 未评级 |
| 300378.SZ | 鼎捷数智 | 41.49 | 0.57 | 0.76 | 0.93 | 1.16 | 46.7 | 54.6 | 44.6 | 35.8 | 增持 |
| 300624.SZ | 万兴科技 | 66.12 | -0.85 | 0.08 | 0.48 | 0.78 | / | 875.8 | 138.5 | 84.7 | 未评级 |
| 300687.SZ | 赛意信息 | 22.05 | 0.34 | 0.34 | 0.60 | 0.71 | 53.0 | 65.6 | 37.1 | 31.1 | 未评级 |
| 688041.SH | 海光信息 | 204.08 | 0.83 | 1.33 | 2.00 | 2.74 | 275.6 | 153.4 | 102.0 | 74.5 | 增持 |
| 688111.SH | 金山办公 | 303.6 | 3.56 | 4.07 | 4.88 | 5.97 | 80.5 | 74.6 | 62.2 | 50.9 | 未评级 |
| 688256.SH | 寒武纪-U | 1,268.00 | -1.08 | 5.05 | 11.00 | 17.19 | / | 251.1 | 115.3 | 73.8 | 增持 |
| 688258.SH | 卓易信息 | 66.13 | 0.27 | 0.67 | 0.94 | 1.20 | 157.3 | 98.7 | 70.4 | 55.1 | 增持 |
风险提示
- 所引用数据资料的误差风险;
- AI投资力度不及预期;
- AI产品竞争加剧;
- 重点关注公司业绩不达预期;
- 政策标准出台速度不及预期。
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