腾讯“混元”大模型：低成本可落地的万亿大模型。其完整覆盖了CV、NLP和多模态能力，万亿参数模型HunYuan-NLP-1T在多个权威榜单登顶。腾讯团队在MoE模型结构、热启动和课程学习、注意力权重复用、路由算法等方面研究优化，大幅降低了万亿大模型的训练成本。该模型用千亿模型热启动，最快仅用256卡在一天内即可完成万亿参数大模型的训练，整体训练成本仅为冷启动训练万亿模型的1/8。
　　腾讯大模型的四重技术特色，实现大模型低成本快速训练：1）采用MoE结构，节约训练成本。通过提升FFN数量，模型的性能持续提升；通过引入路由，在训练过程中只激活部分FFN的参数参与计算，从而节约训练成本。2）热启动和课程学习，在有限的资源内训练收敛。首先在小规模的模型上训练收敛，然后将小模型的知识迁移到大模型，逐步增加模型的规模。3）注意力权重复用，降低训练复杂度。在模型计算过程中以一定概率复用注意力权重，使得Attention Weights总时间复杂度降低50%，大模型预训练提速约20%。4）词向量路由机制，保证路由稳定性。引入词向量路由机制，将路由和SA层进行解耦，保证相同的词分配到相同的FFN提取特征，提高了路由稳定性的同时加速了模型收敛。
　　底层太极平台，实现更高效的模型训练、行业落地。腾讯开发了：1）太极AngelPTM预训练加速组件，192张卡就可以训练万亿模型。2）太极-HCFToolKit压缩和分布式推理组件，使得HunYuan-NLP 1T大模型推理只需96张A100卡。3）星脉高性能网络，实现了AI大模型通信性能的10倍提升，模型训练成本降低30%~60%。
　　云智融合，“混元”拓展腾讯AI应用生态。AI在腾讯的定位是加速器，一方面进一步改善现有业务、提高内容生产效率、加速商业化，另一方面拓展新业务、新方向。腾讯将在AI开发、大数据、物联网平台之上进一步构建消费互联网和产业互联网等发展生态。
　　腾讯消费互联网生态中，AI主要与自身产品融合，包括腾讯广告、QQ、微信搜索、游戏等泛娱乐和社交业务：1）社交方面：通过AI增强用户的使用体验、或将成为潜在新入口。2）广告方面：腾讯已打造以混元AI大模型为技术底座的广告多媒体AI技术矩阵。3）内容创作方面：混元大模型已应用于内容智能创作助手。4）数字人方面：AI技术驱动数字人由形似走向神似，数字人产业发展或将进入新阶段。5）游戏方面，通过“绝艺”+“绝悟”发展通用竞技AI，AIGC技术赋能游戏的开发创作。
　　产业互联网生态中，AI将与各大企业的业务结合，为企业赋能。1）金融行业：云智融合加速行业智能化转型。2）工业制造方面：人工智能贯穿工业制造全生命周期，工业AI生态发展前景广阔。3）融合媒体方面：公司推出腾讯云智媒体AI中台。
　　建议关注腾讯系持股或与腾讯有重要合作标的：
　　互联网传媒领域：核心标的腾讯控股。游戏相关——世纪华通、完美世界、三七互娱、巨人网络、掌趣科技、电魂网络。版权相关——华策影视、新媒股份、博纳影业、中文在线、平治信息；港股及其他相关——阅文集团、哔哩哔哩、快手、创梦天地、祖龙娱乐、腾讯音乐。
　　计算机领域：金山办公（与腾讯在文档领域合作）、泛微网络（腾讯持股）、四维图新（腾讯持股）、博思软件（腾讯持股）、长亮科技（腾讯持股）、超图软件（与腾讯地图战略合作）。
　　风险提示：大模型技术中美仍存在差异，部分技术尚处于实验室阶段，存在落地风险。

研究报告全文：行业及产传媒业2023年04月03日腾讯大模型高效训练与快速应用行业研的典范究行看好AIGC系列之十一业点评相关研究腾讯混元大模型低成本可落地的万亿大模型其完整覆盖了CVNLP和多模态能微软GDC中国行之后如何看待被低力万亿参数模型HunYuan-NLP-1T在多个权威榜单登顶腾讯团队在MoE模型结构证估的AI游戏2023年4月2日热启动和课程学习注意力权重复用路由算法等方面研究优化大幅降低了万亿大模型券AI第一轮普涨后如何继续布局-互联的训练成本该模型用千亿模型热启动最快仅用256卡在一天内即可完成万亿参数大模研网传媒周报20230327-20230401型的训练整体训练成本仅为冷启动训练万亿模型的18究2023年4月1日报腾讯大模型的四重技术特色实现大模型低成本快速训练1采用MoE结构节约训练告成本通过提升FFN数量模型的性能持续提升通过引入路由在训练过程中只激活部证券分析师分FFN的参数参与计算从而节约训练成本2热启动和课程学习在有限的资源内训林起贤A0230519060002练收敛首先在小规模的模型上训练收敛然后将小模型的知识迁移到大模型逐步增加linqxswsresearchcom夏嘉励A0230522090001模型的规模3注意力权重复用降低训练复杂度在模型计算过程中以一定概率复用xiajlswsresearchcom注意力权重使得AttentionWeights总时间复杂度降低50大模型预训练提速约20袁伟嘉A02305190800134词向量路由机制保证路由稳定性引入词向量路由机制将路由和SA层进行解耦yuanwjswsresearchcom施鑫展A0230519080002保证相同的词分配到相同的FFN提取特征提高了路由稳定性的同时加速了模型收敛shixzswsresearchcom底层太极平台实现更高效的模型训练行业落地腾讯开发了1太极AngelPTM预洪依真A0230519060003hongyzswsresearchcom训练加速组件192张卡就可以训练万亿模型2太极-HCFToolKit压缩和分布式推理李国盛A0230521080003组件使得HunYuan-NLP1T大模型推理只需96张A100卡3星脉高性能网络实ligsswsresearchcom宁柯瑜A0230520070005现了AI大模型通信性能的10倍提升模型训练成本降低3060ningkyswsresearchcom云智融合混元拓展腾讯AI应用生态AI在腾讯的定位是加速器一方面进一步改善刘洋A0230513050006liuyang2swsresearchcom现有业务提高内容生产效率加速商业化另一方面拓展新业务新方向腾讯将在AI联系人开发大数据物联网平台之上进一步构建消费互联网和产业互联网等发展生态施鑫展腾讯消费互联网生态中AI主要与自身产品融合包括腾讯广告QQ微信搜索游戏862123297818shixzswsresearchcom等泛娱乐和社交业务1社交方面通过AI增强用户的使用体验或将成为潜在新入口2广告方面腾讯已打造以混元AI大模型为技术底座的广告多媒体AI技术矩阵3内容创作方面混元大模型已应用于内容智能创作助手4数字人方面AI技术驱动数字人由形似走向神似数字人产业发展或将进入新阶段5游戏方面通过绝艺绝悟发展通用竞技AIAIGC技术赋能游戏的开发创作产业互联网生态中AI将与各大企业的业务结合为企业赋能1金融行业云智融合加速行业智能化转型2工业制造方面人工智能贯穿工业制造全生命周期工业AI生态发展前景广阔3融合媒体方面公司推出腾讯云智媒体AI中台建议关注腾讯系持股或与腾讯有重要合作标的互联网传媒领域核心标的腾讯控股游戏相关世纪华通完美世界三七互娱巨人网络掌趣科技电魂网络版权相关华策影视新媒股份博纳影业中文在线平治信息港股及其他相关阅文集团哔哩哔哩快手创梦天地祖龙娱乐腾讯音乐计算机领域金山办公与腾讯在文档领域合作泛微网络腾讯持股四维图新腾讯持股博思软件腾讯持股长亮科技腾讯持股超图软件与腾讯地图战略合作风险提示大模型技术中美仍存在差异部分技术尚处于实验室阶段存在落地风险请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明行业点评1腾讯混元低成本可落地的万亿大模型腾讯混元HunYuan大模型于2022年4月首次对外披露研发进展其完整覆盖了CV计算机视觉NLP自然语言理解和多模态能力万亿参数预训练模型HunYuan-NLP-1T在最权威的中文自然语言理解榜单CLUE总榜分类榜和阅读理解榜登顶跨模态大模型HunYuantvr在MSR-VTTMSVDLSMDCDiDeMo和ActivityNet五大跨模态视频检索数据集榜单中先后取得第一名实现了该领域的大满贯此外CV大模型HunYuan-vcr在该领域国际权威榜单VCR中登顶两个单项成绩和总成绩均位列第一体现了HunYuan大模型强大的技术实力图1腾讯HunYuan大模型全景图资料来源量子位申万宏源研究图2HunYuan-NLP1T排名CLUE11总排行榜第一资料来源量子位申万宏源研究请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明第2页共17页简单金融成就梦想行业点评11四重技术特色实现大模型低成本快速训练18成本1天时间完成万亿参数大模型的训练HunYuan-NLP1T是业界首个可在工业界海量业务场景直接落地应用的万亿NLP大模型腾讯团队在MoE模型结构热启动和课程学习注意力权重复用路由算法等方面研究优化大幅降低了万亿大模型的训练成本该模型用千亿模型热启动最快仅用256卡在一天内即可完成万亿参数大模型的训练整体训练成本仅为直接冷启动训练万亿模型的18具体而言腾讯大模型有以下技术特色1采用MoE结构节约训练成本大模型的训练可以分为Dense稠密模型和MoE模型类前者在训练过程中所有FFNFeed-ForwardNetwork专家模块和SASelfAttention层的参数都是激活的所以训练成本偏高后者通过引入路由在训练过程中只激活部分FFN的参数参与计算从而节约训练成本混元大模型采用MoE结构主要考虑在于较多研究显示相同的资源和计算量前提下MoE模型效果优于稠密模型通过提升FFN数量计算量没有增加模型的性能持续提升且对于相同规模的大模型MoE模型的训练和推理效率更高对资源的消耗更小图3腾讯采用的MoE结构只激活部分FFN参数参与计算显著降低成本资料来源量子位申万宏源研究2热启动和课程学习在有限的资源内训练收敛一般而言万亿参数的模型需约7000亿tokens数据很难在有限资源约束内实现训练收敛腾讯团队借鉴了课程学习的思路首先在小规模的模型上训练收敛然后将小模型的知识迁移到大模型逐步增加模型的规模具体而言先训练只有一个FFN的Dense模型然后通过扩展FFN数量把模型规模提升到千亿万亿直至收敛腾讯团队在千亿模型的基础上扩展万亿模型只需训练约1天256卡即可在下游任务效果上超过千亿模型约10请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明第3页共17页简单金融成就梦想行业点评图4借鉴课程学习思路加速模型收敛资料来源量子位申万宏源研究3注意力权重复用降低训练复杂度Transformer模型的SA层需计算AttentionWeights注意力权重该权重和序列长度成平方级关系因此计算复杂度很高腾讯在模型计算过程中以一定概率复用注意力权重当概率p设置为50模型效果无损使得AttentionWeights总时间复杂度降低50大模型预训练提速约20左右图5腾讯采用注意力权重复制预训练提速约20资料来源量子位申万宏源研究4词向量路由机制保证路由稳定性目前普通的路由方法依赖模型中SA层的输出随着SA层对信息的加工路由的稳定性受到影响为此腾讯团队引入词向量路由机制将路由和SA层进行解耦保证相同的词分配到相同的FFN提取特征提高了路由稳定性的同时加速了模型收敛请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明第4页共17页简单金融成就梦想行业点评图6引入词向量路由机制保证路由的稳定性资料来源量子位申万宏源研究12太极平台高速网络更高效的模型训练底座1太极AngelPTM实现192张卡训练万亿模型通常而言模型参数越多训练所需存储空间显著增加如万亿模型仅模型状态需要17000多G显存仅仅依靠显存严重束缚着模型参数的扩大为了降低显存的压力同时扩大模型参数腾讯基于Zero-Infinity的理念开发了太极AngelPTM预训练加速组件该组件引入了显存内存统一存储视角最优化的利用内存和显存进行模型状态的Cache在充分利用CPU和GPU进行计算的同时最大化的利用带宽进行数据传输和NCCL通信最大化提升整个系统的吞吐在太极机器学习平台1T内存单卡40G显存硬件环境下太极AngelPTM单机最大可容纳55B模型192张卡就可以训练万亿模型相比Zero-Infinity太极AngelPTM训练速度有2倍提升节省40训练资源太极机器学习平台是腾讯自主研发的一站式机器学习生态服务平台为AI工程师打造从数据预处理模型训练模型评估到模型服务的全流程高效开发工具为大模型的训练提供了有力保障图7太极AngelPTM预训练加速组件实现训练效率大幅提升资料来源量子位申万宏源研究请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明第5页共17页简单金融成就梦想行业点评2星脉高性能网络模型训练成本降低3060大模型训练过程中大规模长时间的GPU集群训练任务对网络平台的极致高性能与高可用提出巨大挑战为此腾讯打造了星脉高性能网络采用16T超带宽服务器接入流量亲和性网络架构自研高性能通信库TCCL构建了16TETHRDMA网络实现了AI大模型通信性能的10倍提升通信时延降低40单集群规模达到2K最大规模32K基于全自研网络硬件平台网络建设成本降低30模型训练成本降低3060图8腾讯星脉高性能计算网络资料来源腾讯云申万宏源研究13太极-HCFToolKit加速行业落地与复用大模型的核心优势之一是快速行业复用先训练大模型后蒸馏小模型比直接训练小模型效果更好预训练大模型将更多的资源数据和成本转移到上游将经过海量数据训练的大模型提供给各个行业应用在业务应用过程中只需要进行少量的标注数据微调即可以压缩成在在线业务中实际使用的小模型图9大模型的核心优势之一是快速的行业复用资料来源量子位申万宏源研究请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明第6页共17页简单金融成就梦想行业点评太极-HCFToolKit能加速行业落地与复用太极-HCFToolKit是大模型压缩和分布式推理组件包含了从模型蒸馏压缩量化到模型加速的完整能力太极-HCFdistributed为大模型分布式推理组件使得HunYuan-NLP1T大模型推理只需96张A1004G卡太极SNIP为大模型压缩组件从蒸馏框架和压缩加速算法两方面实现了迭代更快效果更好成本更低的大模型压缩图10太极-HCFToolKit加速大模型落地资料来源量子位申万宏源研究2云智融合混元拓展腾讯AI应用生态腾讯在消费互联网产业互联网领域共同构建AI应用生态AI在腾讯的定位是加速器一方面进一步改善现有业务提高内容生产效率加速商业化另一方面拓展新业务新方向腾讯云与智慧产业事业群CEO汤道生指出AI驱动全真互联深入产业是下一代互联网的三大趋势AI将代替人成为互联网实现万物互联的驱动者AI有望成为互联网下一阶段发展的内在动力腾讯将在AI开发大数据物联网平台之上进一步构建消费互联网和产业互联网等发展生态1在腾讯消费互联网生态中AI主要与自身产品融合包括腾讯广告QQ微信搜索游戏等泛娱乐和社交业务加速实现AI在腾讯自身产品的商业化应用2在产业互联网生态中AI将与产业端各大企业的业务结合根据产业业务发展需求与特点为企业量身定制AI应用通过人工智能为企业的生产经营活动赋能请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明第7页共17页简单金融成就梦想行业点评图11腾讯ABCI云智融合架构资料来源腾讯研究院腾讯云申万宏源研究混元大模型低成本高性能特性凸显为腾讯的AI发展战略奠基根据前文混元大模型是国内领先的低成本可落地的NLP万亿大模型在训练特性上用千亿模型进行热启动最快仅用256卡在一天内即可完成万亿参数大模型HunYuan-NLP1T的训练整体训练成本仅为直接冷启动训练万亿模型的18此外混元大模型已在各类权威榜单中登顶性能领先于竞争对手当前混元已经在微信QQ游戏腾讯广告腾讯云等产品中实现落地有力支持了旗下产品的业务发展随着混元逐渐发展成熟并与旗下产品进一步融合其商业化潜力将进一步显现21AI大模型助力自有业务场景降本增效社交方面传统社交工具焕发新生完整的应用生态为AI应用提供土壤微信和QQ为公司两大社交工具AI或将从两个方面与社交工具结合1社交工具可以通过AI增强用户的使用体验增加内生功能并提升服务质量例如QQ即应用AI推出了小世界二次元风格生成功能丰富社交用户的使用体验此外QQ和微信可以每个用户配备了一对一的智能助理可以更好地实现与用户的沟通提升社交工具对用户的服务质量2社交工具或将成为AI应用入口并为AI应用开发者提供内容生成平台目前微信已经形成了较为完整的应用生态可以有效支持AI应用的落地微信能够凭借巨额流量成为连接AI应用和用户的门户其次微信小程序可以为开发者提供生成式AI功能将小程序平台打造为开放式AI开发平台为创新AI应用的开发提供土壤请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明第8页共17页简单金融成就梦想行业点评图12QQ推出小世界二次元风格生成功能资料来源腾讯研究院腾讯云申万宏源研究图13微信生态将为AI应用提供土壤资料来源易观数科零一裂变申万宏源研究广告方面腾讯已打造以混元AI大模型为技术底座的广告多媒体AI技术矩阵在混元大模型的基础上腾讯广告团队构建了适用于广告场景的多模态内容理解多模态文案生成跨模态检索三类大模型有力支持广告内容理解智能创作智能审核等功能的实现混元大模型在广告业务上的广泛应用能够满足广告链路中各大环节对多媒体AI技术的不同需求提升广告系统的智能化水平进一步降低广告的制作成本提升广告制作效率优化广告的审核流程推动广告业务的降本增效以巨阙广告内容理解业务的精排大请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明第9页共17页简单金融成就梦想行业点评模型为例该模型的全流量上线可以根据用户兴趣更精准地定向投放广告提升广告主的投放回报相比百亿规模小模型算法精排大模型已累计给广告主带来15的GMV提升图14混元AI大模型驱动腾讯广告业务效率提升资料来源腾讯云开发者公众号申万宏源研究内容创作方面混元大模型已应用于内容智能创作助手2022年12月公司的文字内容智能创作助手文涌Efiidit推出20版本新增风格化AI续写现代文与文言文互译等实用功能进一步增强了产品的辅助创作性能同时新版本的部分功能的实现使用了混元大模型作为底层预训练模型更高性能的AI大模型将为文涌的功能拓展提供有力支持此外2023年3月公司推出具备智影数字人文本配音文章转视频等功能的腾讯智影软件进一步将智能创作助手业务从文字创作拓展至视频创作未来混元大模型将更广泛地应用于内容创作领域推动AIGC技术在更为广泛的商业化应用中落地图15混元大模型应用于文涌20文字内容智能创作助手资料来源腾讯AI实验室文涌官网申万宏源研究请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明第10页共17页简单金融成就梦想行业点评图16公司推出腾讯智影视频内容智能创作助手资料来源腾讯智影官网申万宏源研究数字人方面AI技术驱动数字人由形似走向神似数字人产业发展或将进入新阶段虚拟数字人已经在淘宝抖音都直播营销平台上广泛使用并在文旅等领域发挥着重要作用当前数字人的交互能力仍然偏弱导致数字人直播产业仍然受到较大限制在交互能力上数字人主要依靠NLPCV技术实现文本驱动以及肢体动作协调而混元大模型集CVNLP和多模态理解能力于一体强大的性能能够推动数字人在多模态交互中向神似人不断靠拢随着混元模型的应用以及未来不断训练升级数字人的生成将以更低成本实现使用门槛进一步降低当前腾讯智影已经推出数字人定制业务或将推动数字人的商业化应用的普及打破数字人产业的发展瓶颈图17腾讯AI技术应用于数字人构建图18典型数字人的效果资料来源腾讯研究院申万宏源研究资料来源腾讯研究院申万宏源研究请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明第11页共17页简单金融成就梦想行业点评游戏方面通过绝艺绝悟发展通用竞技AI公司2016年开始进行游戏AI方向探索腾讯AILab先后发布了绝艺棋牌类AI和绝悟多智能体游戏AI2017年3月游戏围棋AI绝艺夺得世界冠军2019年的8月王者荣耀AI绝悟达到了职业电竞的水平更多智能体更强策略博弈以及更复杂交互环境是绝艺绝悟AI探索解决的方向致力于最终发展成为通用的竞技AI此外腾讯将平台算力等资源开放出来搭建了开悟平台图19腾讯竞技游戏AI布局资料来源腾讯AILab申万宏源研究AIGC技术赋能游戏的开发创作通常优质游戏的制作需要耗费大量的时间和人力成本精美的游戏画面须依靠大量美术工作者绘制完成根据腾讯AILab在GDC2023的演示公司已经将AIGC技术应用于难度更高的3D游戏内容制作开发团队提出了自研的3D虚拟场景自动生成解决方案并运用该方案从零制作一座3D虚拟城市能够实现多样化建筑外观生成室内映射生成等能力进一步帮助游戏开发者实现更低成本的游戏内容制作提升3D虚拟场景的生产效率并缩短游戏开发周期混元大模型的低成本特性或将推动AIGC技术在游戏开发领域的商业化应用进一步实现AIGC技术对游戏研发到运营的全链路覆盖图20AIGC技术助力虚拟城市游戏开发图21AI室内映射生成功能优化建筑效果资料来源腾讯AI实验室申万宏源研究资料来源腾讯AI实验室申万宏源研究请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明第12页共17页简单金融成就梦想行业点评22云上赋智腾讯云协同AI共塑产业互联生态AI产业化陆续落地云计算与AI将共同塑造产业互联网生态腾讯集团云与智慧产业事业群CEO汤道生提出AI与云融合对云的增长空间和发展模式都将产生重大影响随着AI在产业端的应用逐渐落地云智融合已经成为未来发展趋势将塑造产业互联网生态根据产业特性发展各具特点的新模式和新业态推动各行业的高质量发展金融行业云智融合加速行业智能化转型当前云计算和AI已经在智能营销智能风控智能识别和智能理财等场景作出重要贡献机器学习知识图谱等AI技术广泛应用于银行系统中低成本高效的AI大模型具备更好的经济效益能够协助完成重复性低附加值的工作以降低人力成本以及协助提升评估审核等方面的效率以智能风控场景为例银行可开展风控联合建模依托海量数据深度挖掘客户异常行为并对借款人的资金流量预测和贷后风险评估提升风控能力图22AI技术协助银行系统实现智能风控资料来源腾讯研究院腾讯云申万宏源研究工业制造方面人工智能贯穿工业制造全生命周期工业AI生态发展前景广阔工业AI能够在研发设计生产制造产品营销和售后服务四个制造业环节提供支持在制造业降本增效上展现出较大的潜力公司优先选择切入3C行业工业外观质检领域此前已推出腾慧飞瞳AI质检仪在富驰高科的精密复杂零部件质检业务中腾讯提供的工业AI质检的效率是人工的10倍产线人力投入可减少95在10多台AI质检仪持续满载生产的情况下项目可以每年为富驰节省人力成本数干万元混元大模型或将进一步降低AI在工业领域的应用成本推动AI向研发设计售后服务等领域全面渗透实现制造业全环节的降本增效请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明第13页共17页简单金融成就梦想行业点评图23公司工业AI推动制造业各环节降本增效资料来源腾讯研究院腾讯云申万宏源研究融合媒体方面公司推出腾讯云智媒体AI中台2019年中央广播电视总台与腾讯云落地了央视频5G新媒体平台此后共同打造了基于腾讯云智媒体AI中台的央视总台人工智能能力开放平台腾讯云智媒体AI中台为传媒行业量身打造能够全面优化媒资生产管理消费各环节并针对传媒行业的全业务流程推出了智能标签智能编目智能拆条人脸集锦视频超分智能转码老片修复视频智能质检内容安全九大应用此外还能提供智能推理智能训练算法调度可视化编排等能力公司将围绕腾讯云智媒体AI中台构建传媒行业AI生态推动公司AI发展与传媒行业结合图24腾讯云智媒体AI中台应用于广电传媒业务资料来源腾讯研究院腾讯云申万宏源研究请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明第14页共17页简单金融成就梦想行业点评3相关标的建议关注腾讯系持股或与腾讯有重要合作标的1互联网传媒领域腾讯控股AI布局领先社交内容龙头游戏相关世纪华通腾讯为第二大股东游戏发行算力数据中心战略合作完美世界游戏发行合作三七互娱游戏发行合作巨人网络游戏发行合作掌趣科技游戏发行合作腾讯持股电魂网络游戏发行合作版权相关华策影视影视版权丰富新媒股份大屏端内容合作博纳影业影视版权丰富腾讯持股中文在线阅文持股数字版权战略合作平治信息腾讯投资港股及其他相关阅文集团控股子公司在线阅读龙头IP版权丰富哔哩哔哩腾讯持股快手腾讯持股创梦天地腾讯为最大机构股东社区工具Fanbook拥抱AI祖龙娱乐腾讯持股游戏发行合作腾讯音乐控股子公司在线音乐龙头2计算机领域金山办公与腾讯在文档领域合作泛微网络腾讯持股四维图新腾讯持股博思软件腾讯持股长亮科技腾讯持股超图软件与腾讯地图战略合作4风险提示大模型技术中美仍存在差异部分技术尚处于早期实验室阶段存在落地风险请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明第15页共17页简单金融成就梦想行业点评表1估值简表市值亿元股价EPSPE代码公司2023331元股2022E2023E2024E2022E2023E2024E002624完美世界3301702079095111211815002555三七互娱6312845135156176211816002558巨人网络2641318047061072282218603258电魂网络702845082151176351916300133华策影视151793024029034332724300770新媒股份1074618300346387151312001330博纳影业14510580060400531802620300364中文在线1662280-045024030-509675300571平治信息624419210255297211715688111金山办公218247300242350473195135100603039泛微网络1907272086160214854534002405四维图新3221353-002014022-7279961300525博思软件1442345047066090503626300348长亮科技9613170110320451214129300036超图软件1152340-069069094-343425资料来源Wind申万宏源研究各公司EPS为wind一致预期请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明第16页共17页简单金融成就梦想行业点评信息披露证券分析师承诺本报告署名分析师具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格并注册为证券分析师以勤勉的职业态度专业审慎的研究方法使用合法合规的信息独立客观地出具本报告并对本报告的内容和观点负责本人不曾因不因也将不会因本报告中的具体推荐意见或观点而直接或间接收到任何形式的补偿与公司有关的信息披露本公司隶属于申万宏源证券有限公司本公司经中国证券监督管理委员会核准取得证券投资咨询业务许可本公司关联机构在法律许可情况下可能持有或交易本报告提到的投资标的还可能为或争取为这些标的提供投资银行服务本公司在知晓范围内依法合规地履行披露义务客户可通过complianceswsresearchcom索取有关披露资料或登录wwwswsresearchcom信息披露栏目查询从业人员资质情况静默期安排及其他有关的信息披露机构销售团队联系人华东A组陈陶021-33388362chentao1swhysccom华东B组谢文霓18930809211xiewenniswhysccom华北组李丹010-66500631lidan4swhysccom华南组李昇0755-82990609Lisheng5swhysccom股票投资评级说明证券的投资评级以报告日后的6个月内证券相对于市场基准指数的涨跌幅为标准定义如下买入Buy相对强于市场表现20以上增持Outperform相对强于市场表现520中性Neutral相对市场表现在55之间波动减持Underperform相对弱于市场表现5以下行业的投资评级以报告日后的6个月内行业相对于市场基准指数的涨跌幅为标准定义如下看好Overweight行业超越整体市场表现中性Neutral行业与整体市场表现基本持平看淡Underweight行业弱于整体市场表现我们在此提醒您不同证券研究机构采用不同的评级术语及评级标准我们采用的是相对评级体系表示投资的相对比重建议投资者买入或者卖出证券的决定取决于个人的实际情况比如当前的持仓结构以及其他需要考虑的因素投资者应阅读整篇报告以获取比较完整的观点与信息不应仅仅依靠投资评级来推断结论申银万国使用自己的行业分类体系如果您对我们的行业分类有兴趣可以向我们的销售员索取本报告采用的基准指数沪深300指数法律声明本报告仅供上海申银万国证券研究所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客户客户应当认识到有关本报告的短信提示电话推荐等只是研究观点的简要沟通需以本公司httpwwwswsresearchcom网站刊载的完整报告为准本公司并接受客户的后续问询本报告首页列示的联系人除非另有说明仅作为本公司就本报告与客户的联络人承担联络工作不从事任何证券投资咨询服务业务本报告是基于已公开信息撰写但本公司不保证该等信息的准确性或完整性本报告所载的资料工具意见及推测只提供给客户作参考之用并非作为或被视为出售或购买证券或其他投资标的的邀请或向人作出邀请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能会波动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客户应当考虑到本公司可能存在可能影响本报告客观性的利益冲突不应视本报告为作出投资决策的惟一因素客户应自主作出投资决策并自行承担投资风险本公司特别提示本公司不会与任何客户以任何形式分享证券投资收益或分担证券投资损失任何形式的分享证券投资收益或者分担证券投资损失的书面或口头承诺均为无效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本公司未确保本报告充分考虑到个别客户特殊的投资目标财务状况或需要本公司建议客户应考虑本报告的任何意见或建议是否符合其特定状况以及若有必要咨询独立投资顾问在任何情况下本报告中的信息或所表述的意见并不构成对任何人的投资建议在任何情况下本公司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市场有风险投资需谨慎若本报告的接收人非本公司的客户应在基于本报告作出任何投资决定或就本报告要求任何解释前咨询独立投资顾问本报告的版权归本公司所有属于非公开资料本公司对本报告保留一切权利除非另有书面显示否则本报告中的所有材料的版权均属本公司未经本公司事先书面授权本报告的任何部分均不得以任何方式制作任何形式的拷贝复印件或复制品或再次分发给任何其他人或以任何侵犯本公司版权的其他方式使用所有本报告中使用的商标服务标记及标记均为本公司的商标服务标记及标记请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明第17页共17页简单金融成就梦想