OpenAI与产业链合作推动AI算力提升 [page::0]

• OpenAI与英伟达达成10吉瓦算力合作，与AMD达成6吉瓦合作，推进AI全栈发展。

- 英伟达与富士通合作打造2纳米CPU+GPU融合的AI基础设施，支撑医疗、制造等行业应用。

• 资本端xAI筹资100亿美元，构建百万GPU超级计算机，推动超级AI快速落地。

AI技术创新与生态完善趋势 [page::0]

• OpenAI推出GPT-5-Codex智能体可自主完成复杂任务。

- DeepSeek发布V3.2-Exp模型引入稀疏注意力机制提升模型效率。

• Sora2推动生成-消费-互动闭环，强化实际场景反馈。

金融科技AI应用场景及投资建议 [page::0]

• 重点看好智能投研、智能投顾等证券行业细分垂直模型产品。

- 消费金融领域AI应用覆盖智能客服、营销及风控，提升人效。

• 银行、保险利用大模型提升研发效率和业务质量，资金流动场景增长。

- 支付领域AI赋能商户点餐、营销及数字化服务。

风险及展望 [page::0]

• 技术迭代速度低于预期可能影响行业发展节奏。

- 金融场景AI落地不及预期带来战略风险，需要密切观察技术和应用成熟度。

国泰海通｜非银报告《OpenAI全栈发力，AI生态不断完善》详尽分析

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一、元数据与报告概览

• 报告标题： 《OpenAI全栈发力，AI生态不断完善》

- 发布机构： 国泰海通证券

• 发布日期： 2025年10月8日

- 报告作者： 刘欣琦、孙坤（分析师）

• 报告主题： 人工智能领域，聚焦OpenAI及其生态系统的发展与合作，及其在金融科技等行业的应用前景

核心论点与投资建议摘要：

报告指出，OpenAI与英伟达、AMD等头部硬件厂商纷纷加大算力合作，推动AI全栈生态完善，算力基础设施、核心算法、大模型迭代在互相促进。AI技术及生态已由概念走向全面落地，应用于证券投研、银行信贷、保险代理、小微商户点餐、消费金融风控等多场景，未来市场空间广阔。投资建议看好证券行业智能投研与投顾产品头部企业，消费金融的智能客服及风控场景，银行和保险业务质效提升，以及支付行业的商户服务技术创新。[page::0]

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二、逐节深度解读

2.1 报告导读（引言）

• 关键内容总结：

OpenAI与英伟达、AMD实现10吉瓦与6吉瓦算力合作，推动AI算力基础设施的大幅提升，同时引入了Sora2AI生成机制强化了现实世界反馈，促进AI应用的生态闭环形成。大量资金投入和算力竞争推动AI从技术研发走向实体场景深度渗透。

• 推理与依据：

报告列举OpenAI推出GPT-5-Codex编码智能体，DeepSeek发布自研稀疏注意力机制模型，xAI筹资建设百万GPU超级计算机等事实，证明技术链条和资本链条保障AI技术持续爆发。

• 关键数据点：

- OpenAI与英伟达达成10吉瓦算力合作
- OpenAI与AMD达成6吉瓦合作，并可能获AMD股份
- xAI筹得100亿美元支持GPU超级计算建设
- 易鑫汽车金融业务人效提升70%
这些数据凸显算力是AI发展的核心基石，且技术应用效益显著。[page::0]

2.2 人工智能技术及生态动态

• 技术动态重点： OpenAI推出的GPT-5-Codex能够自主完成复杂工程任务，代表AI向更高级别自动化迈进。另外，DeepSeek开源自研稀疏注意力机制模型，提升模型效率和精细度。Sora2构建“生成-消费-互动”的闭环，强化AI与现实互动。
• 产业合作方面： 英伟达与富士通结合2纳米CPU与GPU打造医疗、制造等领域AI基础设施，阿里云和英伟达合推Physical AI项目，显示AI基础设施的国际和产业联动深化。xAI和OpenAI全算力布局支撑超级AI落地。
• 金融科技领域应用案例：

- 拉卡拉与微信支付深化合作，升级支付功能推动跨境支付融合
- 易鑫智服解决方案提升汽车金融人效70%，显著提升效率
- 九方智投通过认购持牌数字资产公司，布局合规的链上金融业务

这些案例具体体现AI在传统金融场景的融合和提升能力。[page::0]

2.3 风险提示

• 内容：

两大风险为大模型技术迭代速度不及预期，以及大模型在金融领域的实际落地进程未如预期。风险提示表明尽管AI全面看好，但进展可能非线性，需关注技术突破与应用验证。

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三、图表深度解读

报告第一页附带二维码图片引导读者关注国泰海通证券研究公众号，但报告正文未提供具体财务表或图表图形，主要以文字形式详细阐述AI生态及合作动态。因此，当前版本报告重在内容叙述和定性分析，对图表的解读暂无。

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四、估值分析

本报告尚未包含具体的估值分析章节或针对个股的目标价与模型估值，更多侧重于宏观趋势、技术发展和行业应用展望。投资建议主要聚焦在行业赛道及细分场景的推荐方向。

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五、风险因素评估

报告明确提示两大风险：

• 技术迭代风险： 大模型技术更新换代速度低于预期可能导致竞争优势不足，制约企业盈利能力。

- 落地进展风险： 大模型未能在金融场景快速、深度落地，可能削弱相关行业的增长预期。

这两大风险具有明显的行业共性，且直接关系AI产业链的资本回报和市场认可度。报告未针对风险提供显著缓释对策，但强调关注技术和应用突破的重要性。[page::0]

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六、批判性视角与细微差别

• 报告整体对OpenAI及算力合作持积极乐观态度，强调技术突破与大规模资本投入的正面效应，存在一定积极偏向。

- 对AI生态完善的进程推断基于当前主要企业的战略合作和部分应用效果，未来仍受技术和政策变量影响较大，风险提示中虽有提醒，但对潜在挑战的深入剖析较有限。

• 对金融科技的应用推广场景描绘较为宏观，实际落地细节和行业阻力缺少深入探讨。

- 估值部分缺失，未能结合具体公司的财务指标剖析行业龙头的盈利预测及估值合理性，难以精准衡量实际投资回报周期或潜力。

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七、结论性综合

本报告系统详述了OpenAI在算力合作、技术迭代及AI生态建设方面的最新进展，显示出AI已进入全栈发展时代，算力合作成为基础设施关键支撑。技术从单纯模型研发逐渐向“生成-消费-互动”闭环生态转变，推动AI在金融投资研究、消费金融、银行和保险等多个传统金融场景的深度渗透，创造显著效率提升和业务创新空间。

报告的投资建议基于这一趋势，推荐关注智能投研投顾产品头部券商、消费金融智能客服及风控、银行保险依托大模型的增效场景及支付领域的商户营销创新，体现AI技术与金融服务深度融合的价值链升级。

风险提示则提醒投资者警惕技术迭代与实际应用落地的波动和不确定性，反映了行业发展的动态与挑战。尽管报告缺少具体估值分析，但通过对资本投入规模、算力扩容和应用实例的详尽描述，传达了AI生态完善对行业变革的长远推动力。

综上，报告以丰富的事实依据和案例支撑，客观展现了AI和OpenAI生态的全链条发展态势，定位了金融及支付等领域的多维投资机会，为理解AI全栈发展提供了重要视角和参考依据。[page::0, page::1]

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参考内容图片

报告