FX168财经网_全球视野外汇黄金加密货币NFT资讯网

算力服务市场掀起“涨价潮” 数字经济ETF（560800）微跌0.31%

影响下，重点关注国产AI算力相关企业。大模型和AI应用可继续关注落地应用。大模型端重点关注多模态大模型的迭代。应用端重点关注AI Agent爆发带来的投资机遇。2024年有望成为AI大模型行业应用商业化落地元年，优先看好AI+办公、AI+教育行业应用的规模化落地进度。做多数字中国，分享数字经济长期成长红利。中证数字经济主题指数(931582)为目前市场上唯一涵盖数字经济领域的主题指数，指数囊括了数字经济产业的核心标的，两大权重行业为计算机和电子，既顺应了高质量发展的目标，也体现了自主可控主要产业链的发展潜力，鹏扬数字经济ETF(560800)为市场首只、规模最大、流动性佳跟踪该指数的场内基金；场外投资者可关注鹏扬中证数字经济ETF联接基金(015787.OF/015788.OF)。本处所列示信息仅用于沟通交流之目的，仅供参考，不构成对任何个股的投资建议，也不代表本公司对任何股票做出的判断或倾向。投资有风险，基金投资需谨慎。

证券之星2023-11-17

先进封装概念大涨华海诚科20CM涨停

推理卡，已适配并可承载 SAMCV 大模型、Llama2 等百亿级大模型运算，可广泛应用于 AIoT 边缘视频、移动机器人等场景。

金融界2023-11-17

兴森科技领涨近4%，智能消费ETF(515920)溢价频现

日开发者大会，OPPO正式推出自主训练大模型AndesGPT，且自研ColorOS全球月活用户已经突破6亿。目前，荣耀、华为、小米、vivo均已在大模型领域投入了大量资源，其在研发和布局上路线不同，形成了各自的生态系统。中信证券表示，从产业发展趋势上看，我们看好AI落地手机为用户带来更为智能的交互体验，后续各终端手机品牌有望持续升级AI应用体验，促进智能手机往智能2.0时代升级。信达证券表示，消费电子潜力足具，终端需求改善亦利好存储、光学等上游。双十一数据亮眼，京东双11开售首日10分钟下单用户数、成交订单量同比增长均超4倍。安卓智能手机、PC等重要下游已连续多季调整，当前需求拐点已现，补库需求上升，相关出货数据及产业链厂商财报已有验证。估值层面，消费电子PE相对年初有所回暖，但仍处在近十年较低区间。当前低库存+低估值+需求拐点+AI&华为等多重催化，右侧机遇已现，消费电子投资潜力足具，边际改善有望持续向上游扩展。本条资讯来源界面有连云，内容与数据仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略提供为有连云。

有连云2023-11-17

为什么成长板块的估值上升空间大？

atGPT出炉，性能大提升；国内第二批大模型通过备案落地，产业趋势进一步兑现，竞争加速。AI产业链的景气度最终回归到上游算力芯片的供需失衡，近期我国高算力芯片科研成果频现，半导体国产替代空间广阔。科创100ETF（588190）前两大权重行业正是医药和电子，整体布局科创板中小市值个股，科技成长风格显著，在当前市场环境下估值向上弹性高，值得重点关注。一、为什么成长板块的估值上升空间大？大家日常做投资的时候，常常将估值（市盈率PE、市现率PB等）作为判断某个板块、个股“贵”和“便宜”的衡量标准。但在科技成长属性的板块中，估值指标常常“失效”，让很多投资者朋友们高呼“太贵了”、“市盈率突破历史新高了”、“不能看估值了”。那么，出现这种现象的原因是什么？估值指标是否真的“没用”？成长股什么时候会连续“拔估值”？本文为大家一一解答。（一）经典估值模型之自由现金流折现模型：自由现金流折现模型（Discounted Cash Flow Model， DCF）是最经典的估值模型之一。在永续经营假设（公司永远存在）之下，个股股价=未来自由现金流 /（折现率-永续增长率），整体思路就是把一家公司未来能赚到的自由现金流考虑时间价值折现到当前时点，成为公司当前的估值。公式中的折现率是无风险利率和风险溢价之和。无风险利率常以十年期国债利率作为基准，主要受经济预期和流动性的影响，如美国的十年期国债利率被称为“全球资产定价之锚”。风险溢价则是根据公司实现分子自由现金流概率的大小给予的补偿——行业基本面如果差、公司质地一般，则给的风险溢价“补偿”更高，折现率更高，估值就更小。这个模型可以适用于大部分有永续增长预期的上市公司，如和人的日常消费需求相关的行业就符合这一标准，比如人活着就要吃饭、看病，因此食品饮料、医药就尤其适用于这一模型。（二）经典估值模型之未来市值折现模型：未来市值折现模型（Future Market value Discounted Model， FMvD）是另一个较为常见的模型。基本思路就是针对远景空间较大行业里的个股，把行业市场空间、公司市场份额、假设净利率先计算一个合理的某一年的收入和利润，再给予这个时刻合理的市盈率估值，得到未来某一年的市值后，折现到现在。个股股价 = 未来第n年市值 / (1+折现率)的n次方。折现率仍然为无风险利率和风险溢价之和，无风险利率仍然以十年期国债利率为基准，风险溢价则与未来市值实现的确定性负相关，给未来画的“饼”如果真能实现、吃到嘴里，那么风险溢价补偿就更低，从而拉升了整体估值。这个模型可以适用于科技领域的很多行业，如半导体、新能源、创新药、计算机、互联网等等。因此，对这些行业来说，当期业绩的高低对估值影响较小，如果出现了新的催化，无论是新技术的突破或是产业趋势的兑现，都会使实现未来市值这块“饼”的概率提升，需要支付的风险溢价补偿随之降低，估值迅速上行。成长板块估值指标“失效”的原因：在上述两大模型中，尤其是适用于科技赛道的FMvD模型，分母的折现率都是至关重要的变量。在两大情形下，折现率可能下行从而提振估值：（一）流动性宽松。货币环境宽松，流动性较好，折现率的重要组成基础无风险利率下行，拔高估值。据招商证券梳理，当超额流动性处于高位、十年期国债利率低于3.5%，说明流动性环境很好，成长风格往往相对于价值风格占优，科创100ETF（588190）配置价值凸显。图：超额流动性和十年期国债利率对成长价值风格影响（信息来源：招商证券）（二）新技术迭代出现。正如近期大家看到的先进制程芯片之于半导体、钙钛矿电池之于光伏、减肥药之于创新药、AI大模型之于计算机、6G通信之于互联网，只要热点催化出现，预期提前演绎，当期的基本面业绩重要性似乎就没那么高了，估值水平大幅抬升。整体来看，A股没有个股做空机制，股价由边际增量资金决定，如果边际增量投资者使用上述两种经典估值模型，在新技术、新产业趋势催化出现时，成长股的估值上升空间是很大的。因此对于科技成长赛道的投资者而言，关注行业热点事件、做好事件解读，对理解成长股向上动能是有较大帮助的。结合当前市场流动性环境及热点催化，具有高成长性的科创100ETF（588190）具有阶段性配置价值。二、创新药：阿尔兹海默新药接力减肥药？长寿时代背景下治慢病需求突出：前期减肥药的突破带来的创新药板块关注度大提升，究其原因，还是因为我国将逐渐步入长寿社会，庞大的老龄化人口对我国的医药产业提出了更高的要求。据21世纪报报道，到2025年，我国65岁及以上老龄人口将达到2.1亿，约占总人数的15%；到2050年，我国65岁及以上老龄人口将接近3.8亿，占总人口比例为27.9%。长寿社会背景下，慢病市场患者人群广阔。阿尔兹海默症治疗需求突出：阿尔兹海默症（Alzheimer’s Disease，以下简称AD）是发生于老年和老年前期以进行性认知功能障碍和行为损害为临床特征的中枢神经系统退行性病变。在全球老龄化背景下，全球AD治疗长期需求突出，据《World Alzheimer Report 2023》，全球痴呆患者约5500万人，2050年预计可达到1.39亿人。国内方面，据《The China Alzheimer Report 2022》数据，目前我国60岁以上痴呆症患者约为1507万人，其中AD患者占比高达65%。据苏州大学公共尾声学院预测，至2030年，我国AD患者人数将突破2000万人，2050年将突破3000万人。图：我国分年龄段阿尔兹海默症患病率（信息来源：华创证券）阿尔兹海默治疗领域迎来重大突破：2023年，AD治疗领域迎来重大突破，某海外创新药企开发的Lecanemab药获得FDA加速批准，是20年以来首个获得FDA完全批准的AD新药。此外，另一家药企开发的Donanemab也成功达到了临床III期的终点，获批可期。此外，该药企近期透露Donanemab不仅能够减缓患者认知功能障碍，还可能预防该病症的发作，引发了资本市场的关注。据Evaluate Vantage估计，至2028年Lecanemab和Donanemab销售额将分别达到30亿和19亿美元，商业价值可观。除上述单抗类药物，处于成熟临床III期的还有很多口服小分子AD药物，相较静脉注射更为便利，若能获得临床成功，AD创新药板块空间将进一步打开。创新药板块减肥药、阿尔兹海默药相继迎来突破，未来还有非酒精性脂肪肝、失眠、脱发等偏消费属性的慢性病领域亟待突破，人口老龄化背景下市场规模可观，创新药赛道估值大幅提振，未来弹性可期。科创100ETF（588190）中第一大权重行业为医药，可以一键捕捉创新药板块的复苏行情。三、AI：史上最强ChatGPT发布 11月7日，ChatGPT创始公司OpenAI在美国旧金山举办首届开发者大会，发布了128K上下文的GPT-4 Turbo，被成为“史上最强”AI大模型。GPT-4 Turbo有何新特性？（1）超长上下文理解。相较于标准版GPT4，GPT4Turbo最大升级之一是能够理解更长的上下文对话长度。具体来说，标准版GPT4最大能支持大约6000个单词的上下文长度，GPT4Turbo可以支持相当于一本标准大小的300页纸质书当期所含有的文本量。（2）知识库更新。标准GPT4的现实世界知识截止日期是2021年9月，而GPT4Turbo的知识库更新到了2023年4月。（3）多模态API。文生图模型、具有视觉输入能力模型、新的声音合成模型均已进入GPT4Turbo的API。（4）更低成本。OpenAI提供了开发者价格优惠，相较标准版GPT4，GPT-4Turbo输入成本降低了2/3，输出成本降低了一半。（信息来源：开发者大会、西南证券）除海外大模型技术突破外，国内产业映射也在加速。11月4日，国内第二批共11个AI大模型正式通过《生成式人工智能服务管理暂行办法》备案，向全社会开放，当期国内已有超过20个AI大模型通过备案，竞争迭代有望加速。整体中游大模型的催化频出指示AI产业链的高度景气，最终回归到上游算力芯片的供需失衡格局上，近期算力租赁、光通信等概念的火热也反映了这一点。在流动性宽松、技术迭代催化频出的市场环境下，对应的科技成长赛道估值在边际增量资金的推动下，估值上行动能极为充沛。当前医药赛道阿尔兹海默海外龙头研发出新，有望接力减肥药成为创新药新题材，人口老龄化背景下其他慢性病包括非酒精性脂肪肝、失眠等治疗手段也亟待突破，板块估值天花板持续抬升。电子赛道，AI大产业链海外“史上最强”ChatGPT出炉，性能大提升；国内第二批大模型通过备案落地，产业趋势进一步兑现，竞争加速。AI产业链的景气度最终回归到上游算力芯片的供需失衡，近期我国高算力芯片科研成果频现，半导体国产替代空间广阔。科创100ETF（588190）前两大权重行业正是医药和电子，整体布局科创板中小市值个股，科技成长风格显著，在当前市场环境下估值向上弹性高，值得重点关注。风险提示尊敬的投资者：投资有风险，投资需谨慎。公开募集证券投资基金（以下简称“基金”）是一种长期投资工具，其主要功能是分散投资，降低投资单一证券所带来的个别风险。基金不同于银行储蓄等能够提供固定收益预期的金融工具，当您购买基金产品时，既可能按持有份额分享基金投资所产生的收益，也可能承担基金投资所带来的损失。您在做出投资决策之前，请仔细阅读基金合同、基金招募说明书和基金产品资料概要等产品法律文件和本风险揭示书，充分认识基金的风险收益特征和产品特性，认真考虑基金存在的各项风险因素，并根据自身的投资目的、投资期限、投资经验、资产状况等因素充分考虑自身的风险承受能力，在了解产品情况及销售适当性意见的基础上，理性判断并谨慎做出投资决策。根据有关法律法规，银华基金管理股份有限公司做出如下风险揭示：一、依据投资对象的不同，基金分为股票基金、混合基金、债券基金、货币市场基金、基金中基金、商品基金等不同类型，您投资不同类型的基金将获得不同的收益预期，也将承担不同程度的风险。一般来说，基金的收益预期越高，您承担的风险也越大。二、基金在投资运作过程中可能面临各种风险，既包括市场风险，也包括基金自身的管理风险、技术风险和合规风险等。巨额赎回风险是开放式基金所特有的一种风险，即当单个开放日基金的净赎回申请超过基金总份额的一定比例（开放式基金为百分之十，定期开放基金为百分之二十，中国证监会规定的特殊产品除外）时，您将可能无法及时赎回申请的全部基金份额，或您赎回的款项可能延缓支付。三、您应当充分了解基金定期定额投资和零存整取等储蓄方式的区别。定期定额投资是引导投资者进行长期投资、平均投资成本的一种简单易行的投资方式，但并不能规避基金投资所固有的风险，不能保证投资者获得收益，也不是替代储蓄的等效理财方式。四、特殊类型产品风险揭示：请投资者关注标的指数波动的风险以及ETF（交易型开放式基金）投资的特有风险。五、基金管理人承诺以诚实信用、勤勉尽责的原则管理和运用基金资产，但不保证基金一定盈利，也不保证最低收益。基金的过往业绩及其净值高低并不预示其未来业绩表现，基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成对基金业绩表现的保证。银华基金管理股份有限公司提醒您基金投资的“买者自负”原则，在做出投资决策后，基金运营状况与基金净值变化引致的投资风险，由您自行负担。基金管理人、基金托管人、基金销售机构及相关机构不对基金投资收益做出任何承诺或保证。六、以上基金由银华基金依照有关法律法规及约定申请募集，并经中国证券监督管理委员会（以下简称“中国证监会”）许可注册。基金的基金合同、基金招募说明书和基金产品资料概要已通过中国证监会基金电子披露网站【http://eid.csrc.gov.cn/fund/】和基金管理人网站【www.yhfund.com.cn】进行了公开披露。中国证监会对基金的注册，并不表明其对基金的投资价值、市场前景和收益作出实质性判断或保证，也不表明投资于基金没有风险。

金融界2023-11-17

华为“纯血鸿蒙”PC已在谋划中或将脱离Windows建立自有生态

：吉大正元。 2）应用层面，鸿蒙由盘古大模型支持的AI助手小艺通过元服务打造“ChatGPT+Plugin”式生态，建议关注以梦网科技、捷顺科技、超图软件、彩讯股份等为代表的鸿蒙生态合作伙伴； 3）华为手机或全球首发卫星通话功能，进一步拓展卫星互联网在智能手机的应用边界，新型基础设施建设环节和卫星互联网终端应用等环节有望随着相关建设的推进而受益，建议重点关注华力创通、创意信息、铖昌科技、信科移动等； 4）华为昇腾是国产AI芯片的希望，根据科大讯飞董事长公开演讲已经具备比肩英伟达A100算力，建议关注基于华为昇腾的AI一体机龙头企业科大讯飞以及中国长城、拓维信息、神州数码等华为自主算力产业链相关标的； 5）华为问界M7新车已在工信部完成申报并新增HUAWEI ADS 2.0高阶智能驾驶系统，建议关注中科创达、四维图新、均胜电子、德赛西威、经纬恒润等自动驾驶核心标的。

金融界2023-11-17

消费电子行业展开技术竞技，大模型“装进”手机是大势所趋

国内大模型呈现出“千帆竞发”的繁荣景象，手机厂商也纷纷入局。11月16日，OPPO在开发者大会上宣布，自研ColorOS全球月活用户已经突破6亿，OPPO正式推出自主训练大模型AndesGPT。目前，荣耀、华为、小米、vivo均已在大模型领域投入了大量资源，其在研发和布局上路线不同，形成了各自的生态系统。中国通信工业协会副会长、物联网应用分会会长韩举科表示：“手机厂商进入大模型之争，意味着市场各方对大模型手机的探索已经逐步从技术研发阶段进阶到规模应用及产业布局阶段。”

金融界2023-11-17

微软首款5nm自研芯片Maia亮相----能和H100掰手腕

料的消息显示其代号“雅典娜”，用于训练大模型，微软想以此避免对英伟达过度依赖。现在证实了，传言不是空穴来风。今年的AIGC与大模型热潮让H100的需求也水涨船高，目前H100的单价普遍在2.5万到4万美元之间，之前也曾多次提及。这块蛋糕之大肉眼可见，微软绝对不会置之不理。微软CEO纳德拉在发布会上表示，两款芯片Azure Maia和Azure Cobalt CPU明年就会上市。虽然对比亚马逊、谷歌、Meta等巨头，微软是最后一个发布自研芯片的，但一亮相就毫不含糊，这次的Maia 100 GPU对比业内竞品毫不逊色。具体说来，Maia采用的是台积电5nm节点工艺，拥有1050亿个晶体管，并支持微软首次实现的8位以下数据类型，即MX数据类型。在算力方面，Maia在MXInt8格式下的算力可以达到1600 TFLOPS，在MXFP4格式下则为3200 TFLOPS，足够与英伟达的H100和AMD的MI300X掰手腕。Maia在网络IO方面相当优秀，而在显存带宽方面则稍逊一筹。与目前使用第二代Trainium/Inferentia2芯片的亚马逊相比，纸面上的各项指标都堪称碾压式领先。不过Maia是在LLM热潮出现之前就开始设计的，因此显存带宽只有1.6TB/s。虽然比Trainium/Inferentia2高，但明显低于TPUv5，更不用说H100和MI300X了。此外，微软采用了四层HBM工艺，而非是英伟达的六层，甚至AMD的八层。根据一些业内人士分析，微软在设计芯片时加载了大量的SRAM，从而帮助减少所需的显存带宽，但这似乎并不适用于现在的大模型，因此实际效果目前还不好说。 Maia的另一个有趣之处在于微软对网络的处理。就AMD和英伟达而言，它们都有自己专属的Infinity Fabric和NVLink，用于小范围芯片的高速连接（通常为八个）。如果要将数以万计的GPU连接在一起，则需要将以太网/InfiniBand的PCIe网卡外接。对此，微软采取了完全不同的方式：每个芯片都有自己的内置RDMA以太网IO。这样每个芯片的IO总量就达到了4.8Tbps，一举超过了英伟达和AMD。同时为了充分发挥Maia的性能，微软专门打造了名为“Ares”的机架和集群，并首次采用了名为“Sidekick”的全液冷设计。这些机架是为Maia高度定制的，比标准的机架更宽。具体来说，微软在一个机架上搭载了八台服务器，其中每台服务器有四个Maia加速器，也就是共计32个Maia芯片。此外还配备网络交换机，而且Maia机架的功率可以达到约40KW，这比大多数仍只支持约12KW机架的传统数据中心也要大得多。还有点需要说明的是，微软使用的是自己从第三方获得SerDes授权，并直接向台积电提交设计要求，而不是依赖Broadcom或Marvell这样的后端合作伙伴。在发布会进行的同时，OpenAI的CEO奥尔特曼就表示，第一次看到Maia芯片的设计时，自己和同事都感到非常兴奋，而OpenAI也在第一时间就用GPT-3.5 Turbo对Maia进行了测试与改进。而在CPU方面，Cobalt是一款基于Armv9架构的云原生芯片，针对通用工作负载的性能、功率和成本效益进行了优化。具体来说，Cobalt共有128个核心，并支持12条DDR5通道。与微软第一款基于Neoverse N1的Arm CPU相比，基于Neoverse N2的Cobalt 100在性能上提升了40%。与Arm传统的只授权IP的商业模式不同，Neoverse Genesis CSS（计算子系统）平台可以使CPU的开发更快更容易，且成本也更低。就Cobalt而言，微软采用的是两个Genesis计算子系统，并将它们连接成一个CPU。 Arm此前曾表示，有一个芯片项目从启动到完工前后只用了一年多。虽然没有说究竟是谁，不过根据业内人士推测很可能就是微软。可以说，微软在Maia芯片上花费了许多心思。在设计上的独具匠心不仅让Maia具有高性能，还能控制每个内核和每个虚拟机的性能和功耗。目前微软正在Microsoft Teams和SQL Server等工作负载上测试Cobalt，预计明年正式向客户提供用于各种工作负载的虚拟机。事实上很多人都不了解的一点，微软在芯片开发上的历史颇为悠久。二十多年前，微软就和Xbox合作，还为Surface设备共同设计了芯片。2017年左右，微软就开始构建云硬件堆栈。这次发布的新品Maia芯片和Cobalt都是在微软内部构建的，微软对整个云服务器堆栈进行了深入检修，以优化性能，功耗和成本。微软硬件系统负责人Rani Borkar（拉妮·博卡尔）对此表示：“我们正在重新思考AI时代的云基础设施，并从尽可能优化该基础设施的每一层。” 现在可以明确的一点，微软、AMD、Arm、Meta、英特尔、英伟达和高通在内的集团，都在推动大模型时代的数据格式的标准化进程。二、万物皆可Copilot 与两款芯片同步的，微软Copilot也迎来了全新时代。就在发布会现场，纳德拉宣布Bing Chat的普通版和企业版正式更名为Copilot。除了自家的Edge，Copilot还可以兼容Chrome，Safari等，并且很快就上线移动设备。Copilot免费版可以在Bing和Windows中直接访问，还有专门入口https://copilot.microsoft.com/ 今年初，微软还曾多次提到要与谷歌在搜索和AI领域保持竞争。但现在回看，微软显然是醉翁之意不在酒，悄无声息的就把目光投向了ChatGPT。就在OpenAI宣布每周有一亿人使用ChatGPT后，Bing Chat直接改名。这不得不让外界猜想，尽管有价值数十亿美元的合作关系，双方关系也相当好，但微软和OpenAI仍在争夺同一批客户，而Copilot就是微软试图抛给消费者和企业的最佳选择。同时发布会上还发布了一款低代码工具Copilot Studio，允许用户可以在同一网页上进行构建、部署、分析、管理内容。更重量级的是，Copilot Studio与OpenAI的GPTs无缝集成。与之配套的还有一个可供分析的仪表板，允许管理员集中监视使用情况并实时分析，在管理中心内控制访问权限。微软还将Dynamics 365 Guides也集成到了Copilot，将AIGC与混合现实（MR）相结合，帮助一线员工完成复杂的任务。未来的工程师无需搜索大量文档或纸质手册，仅通过自然语言和手势就能查询信息。三、微软：我们和英伟达是互补对于芯片来说，最重要的就是性能。跟英伟达的H100、H200，AMD的MI300X比较，Maia表现如何呢？对此问题，博卡尔没有正面回应，只是重申微软与英伟达、AMD的合作对于自家Azure云业务的未来很重要。需要提前说明的是，微软所做的内存权衡其实是非常不利的，这使得微软很难与英伟达竞争。比如H100的内存带宽是Maia的两倍多，H200是其三倍，而MI300X还要更高。因此，Maia在大模型推理方面的性能劣势明显。就每秒处理更大批的token而言，GPT-4推理的性能大约是H100的1/3。不过这本身并不是一个大问题，因为制造成本与英伟达的巨大利润率弥补了大部分差距。问题是电源和散热仍需要更多成本，而且token到token的延迟更差。在聊天AI和许多协同Copliot工具等对延迟极为敏感的应用中，Maia很难与英伟达和AMD竞争。后两种GPU都可以使用更大的批处理量，同时可接受延迟，因此它们的利用率会更高，性能TCO也比Maia高得多。而在GPT-3.5 Turbo等参数较小的大模型中，情况可能要好一些。但微软不可能只部署针对过去产品的优化硬件。随着时间的推移，GPT-3.5 Turbo迟早要被逐步淘汰。不仅在硬件上强强联合，微软在发布会上还宣布将英伟达AI代工厂服务（Nvidia AI Foundry）引入Azure。此外微软还推出了全链条开发工具Azure AI Studio，它提供了完整周期的工具链，是一个端到端的平台，包括模型的开发、训练、评估、部署、定制等等。来源：金色财经

金色财经2023-11-16

数字政通：发布人和行业大模型

力各地政府客户数字治理体系的建设，推进大模型技术与城市治理场景的深度融合。

金融界2023-11-16

杨元庆：现在都在一窝蜂搞大模型训练，但这并不完全合理

指出，现在做大模型的企业都在一窝蜂的搞大模型训练，但实际上，大模型真正能够产生价值，70%是价值会体现在推理环节，30%的才放到学习训练环节。现在大家都在布局大模型训练并不完全合理，未来很多的机会将会出现在承载大模型推理的边缘端、设备端。

金融界2023-11-16

有道发布2023年第三季度业绩：营收15亿元同比增长9.7%创新高

金融界2023-11-16

24小时热点