格隆汇2月21日｜人民币兑美元中间价报7.1696，上调16点；上一交易日中间价7.1712，上一交易日官方收盘价7.2616，上日夜盘报收7.2391。

格隆汇2月21日｜网上旅游预订公司Booking公布第四季度业绩，受国际旅游需求强劲的推动，营收同比增长约14%至54.7亿美元，调整后每股盈利为41.55美元，高于分析师预期的36.03美元及51.8亿美元。期内，总预订额同比增长约17%至372亿美元，客房预订夜数增长13%至2.61亿。此外，Booking董事会批准了一项高达200亿美元的额外股票回购计划，拟派发每股9.6美元的现金股息。

格隆汇2月21日｜国家神经疾病医学中心、脑功能与脑疾病全国重点实验室、复旦大学附属华山医院郁金泰团队北京时间2月21日凌晨在国际顶级期刊Science(《科学》)在线发表帕金森病治疗领域重磅研究成果，在全球首次发现了帕金森病全新治疗靶点FAM171A2，并基于该靶点发现了可以延缓病程的候选药物。团队历时5年临床和基础研究发现的全新治疗靶点和候选新药有望从疾病早期对帕金森病进行干预，延缓疾病进展。结合现有的对症治疗手段，将实现病因治疗与症状缓解的双重突破，从而造福数百万帕金森病患者。

格隆汇2月21日｜国泰君安证券研报表示，受益国内AIDC及数据中心建设持续高景气，高端柴油发电机需求高增。数据中心配电系统要求严格，高等级数据中心需强配备用电源，其中柴油发电机为最主流备用电源配置，性能等级要求高。当前数据中心用高功率柴油发电机仍由海外企业主导，发动机为核心零部件。海外厂商业务订单持续高增，但扩产进度较慢，扩产进程普遍受到发动机产业特有的复杂供应链制约。当前高功率柴发已现供不应求，供应链有望开启涨价趋势，全球供应链波动催生国产品牌发展机遇。发动机方面，国产柴油发动机技术突破加速赶超国际水平；发电机组方面，头部OEM企业强化与海外发动机厂商合作保供，亦有望受益供需紧张带来的盈利提升。

格隆汇2月21日｜中信建投研报表示，近期，三大运营商、云厂商、各行业相关软件/应用公司等相继宣布上线或部署DeepSeek，DeepSeek作为开源AI大模型，云厂商或应用厂商可以选择进行本地化或云端部署，预计将进一步拉动对于算力基础设施的需求。随着过去几年云计算业务的稳定增长和2023年开始的国内智算需求迅速爆发，当前能够满足CPU算力要求的有效机房已经得到明显消化，GPU算力的高功率要求将推升新机房订单下放。建议重点关注存量机房上架率高、新业务聚焦GPU算力相关的IDC企业。而在建设环节，IDC单千瓦建设成本中，制冷、柴发、UPS等价值量较大，建议关注相关厂商业务弹性。而随着IDC的建成与上架，相关服务器、交换机以及配套产品环节都会同步受益整体需求的增长。

格隆汇2月21日｜据产业顾问公司JD Power和GlobalData周四发表报告，预计美国2月新车零售量将增长8.1%至101万辆。不过，月内销售额的增长不足以抵消零售商每单位总利润的下降，预计将下降11.8%。数据显示，即使制造商提供折扣且销售量增加，但经销商库存增加和竞争加剧对零售商的盈利能力造成压力。

格隆汇2月21日｜据央视，国际学术期刊《科学》杂志发表了华中农业大学韩文元教授团队题为“Base-modified nucleotides mediate immune signaling in bacteria(碱基修饰核苷酸介导细菌免疫信号通路)”的研究成果。该成果揭示了一种以碱基修饰核苷酸为第二信使的细菌抗噬菌体(病毒)免疫信号通路，称之为“孔明系统”(Kongming)，该机制通过“借用”噬菌体自身成分激活免疫反应，为理解微生物间的生存博弈开辟了新视角。

格隆汇2月21日｜华泰证券研究认为，DeepSeek在V3中使用了相比CUDA更底层的PTX来优化硬件算法，PTX是CUDA编译的中间代码，在CUDA和最终机器码之间起到桥梁作用。而NSA则使用了OpenAl提出的Triton编程语言高效编写GPU代码，Triton的底层可调用CUDA，也可调用其他GPU语言，包括AMD的rocm以及国产算力芯片语言，如寒武纪的思元590芯片和海光信息的深算一号(DCU)内置的HYGON ISA指令集。LLM的训练短期内虽未完全脱离CUDA生态，但DeepSeek NSA的推出使其初步呈现出与CUDA解耦的趋势，并为后续适配更多类型的算力芯片奠定基础。以异腾为代表的国产算力已经很好的适配了DeepSeek-R1等国产模型，并取得了高效推理的效果，华泰证券认为，伴随海外算力的受限，针对国产算力的优化或将有持续进展，值得重视。

格隆汇2月21日｜宇瞳光学在投资者互动平台表示，公司车载光学产品通过下游模组厂商在国内汽车厂商中广泛应用，公司的非球面玻璃镜片供应予民用无人机产业链。

格隆汇2月21日｜国金证券指出，“DeepSeek”即将带来化工变革，破除现有限制瓶颈的方向，将有望最开始明显受益：建议关注合成生物方向，农药创制药赛道等；技术研发的优化或将是智能化落地的主“战场”：比如工程塑料、改性材料、辅材供给等领域；行业领军企业的AI智能化推进速度或将较快，重点建议关注央国企的AI对接节奏；AI智能化的变化为现有化工行业提供了格局变化的契机。