计算机：模型平权，聚焦高壁垒Agent：TF3D选股框架

　　DS引领模型平权下，各厂商产品能力有望快速提升，而产品长期价值取决于产品壁垒。我们判断AI赋能下行业应用价值分化主要取决于三大壁垒：

　　1、用户：用户量和强用户黏性

　　2、数据：垂直数据和数据飞轮

　　3、场景：具备强付费能力和亟需“深度思考”能力

　　具体如下：

　　1）用户粘性强：数据和商业化基础

　　C/B端刚性流量入口厂商的AI产品落地确定性更高，建议关注付费用户基数×渗透率×ARPU提升潜力的乘数效应。典型案例如金山办公（C端标杆）、同花顺（C端股民流量）与金蝶国际（B端粘性）：截止24年Q3，金山办公MAU达6.18亿，PC和移动版MAU分别为2.77/3.38亿；根据QuestMobile数据，截至2024年Q3同花顺平均MAU达3163.3万（我们测算，覆盖A股超40%活跃股民流量）。金蝶卡位B端，SaaS化转型驱动下，客户续费率90%+（2024H1），累计服务企业、政府组织超740万家，我们认为，ERP场景高频使用特征或奠定AI微调数据闭环基础。

　　2）数据：数据飞轮下垂直模型竞争力

　　大模型通用能力仅解决泛化问题，但专业场景需叠加行业know-how数据。同时，需寻找垂直数据的沉淀周期长，并且可形成数据飞轮。同样以同花顺为例，我们认为，旗下iFind（机构端）与问财（C端）有望形成“数据-产品-用户”的垂直飞轮。iFind拥有3000余项指标的时间序列数据，每日跟踪2000多家上市公司、400个行业信息网站、50个财经媒体的动态情报。C端问财通过自然语言交互，将专业数据转化为散户可理解的投研结论（如“近三年ROE＞15%且研发费用增长＞30%的公司”）。金山办公日均文档处理量超3亿次。金蝶积累超过740万家企业、政府组织相关数据，我们认为，系统业务节点对逻辑流程处理know-how亦为核心资源。

　　3）场景：强付费+深度思考有价值的应用场景

　　场景的强付费能力是基础，比如金融、教育等市场化竞争较为激烈的领域。以R1为代表大模型推理模型路线加速，正从"文科生"向"文理兼备"跃迁，跨模态认知决策有望成为可能。部分行业数据规模庞大且数据格式相对标准，同时行业人士依赖于大量数据进行决策。我们认为，具备这两个因素的行业与R1为代表的大模型推理模型相契合，比如金融、教育、医疗行业等。

　　模型平权，聚焦高壁垒Agent，基于“TF3D选股框架”建议关注：

　　通用型：1）通用办公：金山办公、福昕软件、万兴科技；2）企业SaaS：金蝶国际、汉得信息、鼎捷软件、泛微网络、用友网络、品高股份、致远互联。

　　垂直型：1）金融：同花顺、财富趋势、指南针、恒生电子、顶点软件；2）教育&法律：科大讯飞。

　　风险提示：行业需求不及预期；AI研发投入转化效率不及预期；宏观经济影响。

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天风证券 缪欣君