1 马静怡探讨AI投资与春季行情。

马静怡介绍了AI产业链的上下游及未来发展趋势，分析了春季躁动行情的成因和投资方向，并探讨了当前是否适合布局他还提到DeepSeek大模型的低成本、高性能和开源特点，认为其可能对全球人工智能行业带来变革此外，他提到港股和A股科技股的近期表现，指出恒生科技指数和恒生互联网指数的涨幅显著。

2 DeepSeek模型推动AI产业发展。

马静怡介绍了DeepSeek大模型的特点和优势DeepSeek作为开源大模型，显著降低了训练成本，仅为OpenAI模型的1/30，推动了人工智能产业的快速发展其高性能和开源模式使得海内外厂商都能便捷接入和部署，性能媲美ChatGPT等模型DeepSeek通过深度学习技术，用较少标注数据提升模型推理能力相比闭源模型，DeepSeek致力于平等推广AI技术，免费开源使用，助力国内大小厂商接入大模型，实现技术平权DeepSeek的推出为中小厂商带来利好，使其能用低性能芯片部署高性能模型此外，DeepSeek在长文本处理技术上取得新进展，解码速度提升11.6倍。

3 长文本处理技术助力投资决策。

马静怡介绍了长文本处理技术的原理和应用，包括动态分层原理和注意力机制，这些技术模拟了人类的阅读习惯，有助于提高金融研报和新闻的阅读效率，从而提升投资决策的效率此外，他还提到AI大模型在医疗领域的应用前景，特别是在病例分析和罕见病诊断方面的潜力最后，他简要讨论了中美AI产业链的异同及中国AI产业链的科技资产态度转变。

4 DeepSeek推动中国科技资产重估。

马静怡介绍了DeepSeek大模型在中国的应用及其对科技资产的影响他指出，DeepSeek通过低成本开源方式解决了算力卡脖子问题，推动了中国科技资产的重估外资对中国科技资产的关注度提升，预计将带来资金流入，推升科技股表现中国在AI产业链上具备完整制造能力和研发突破，未来科技资产有进一步提升空间他还提到AI产业链的上下游环节及其投资机会。

5 AI产业链分为三层。

马静怡介绍了AI产业链的三个层面：基础层、模型层和应用层基础层包括数据和算力基础设施，数据需要获取、标注和清洗，算力则依赖芯片和云计算模型层涉及大模型的训练和推理，应用层涵盖智能驾驶、人形机器人等产品他还提到华安基金的数字经济ETF和科创芯片ETF，建议投资者关注相关标的。

6 大模型推动算力需求增长。

马静怡指出，大模型的推出在短期内可能压制算力需求，但中长期将带动算力需求增长他类比互联网发展，强调大模型对国内芯片产业的利好，促进国产替代此外，云计算和云平台作为热点投资方向，未来将带动算力租赁和AI服务收入增长中间层涵盖算法平台和模型，包括深度学习和行业大模型，未来在金融、医疗、教育等领域有广阔发展前景。

7 DeepSeek大模型应用广泛。

马静怡介绍了DeepSeek大模型的开源状态和低成本优势，强调了其在端侧AI和软件端的应用端侧AI如自动驾驶和人形机器人具有低延迟和高隐私保护的优势软件端方面，DeepSeek大模型已被多家公司部署，微信也接入了该技术，提升了搜索效率华安基金布局了软件ETF和电子50ETF，投资者可关注。

8 华安基金布局多领域ETF。

马静怡介绍了华安基金在消费电子、新能源车、数字经济等领域的ETF布局，强调了政策对人工智能产业的支持，并建议关注科技和消费行业，同时推荐配置A股、港股、美债和黄金等资产。

9 建议低配美股和原油。

马静怡分享了二月份的资产配置建议，包括关注数字经济、港股机会以及配置国开债ETF和黄金ETF他还介绍了华安基金的ETF小程序，提供大类资产配置和行业轮动观点。