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西部数据确认HDD与SSD供应短缺并上调产品价格，存储芯片赛道迎新一轮周期增长
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目前正处于新一轮周期的起点阶段。在人工智能技术发展、国产化进程加速、市场需求复苏以及数字经济催生的海量存力需求等因素综合作用下，国内存储产业链上市公司将迎来投资良机。银河证券建议投资者重点关注如下企业：存储芯片设计公司：兆易创新、北京君正、澜起科技、东芯股份、聚辰股份、普然股份、恒烁股份、国科微；存储模组厂商：江波龙、德明利、朗科科技、佰维存储；相关产业链封测厂商：深科技、长电科技、通富微电等。
金融界2024-04-10
大公司动向 | 智己汽车再次回应无力挑战小米的泼天流量、雷军预祝智界S7大卖…
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美元天眼查App显示，近日，北京百川智能技术有限公司成立，注册资本5000万美元，法定代表人、执行董事、经理为王小川。股东信息显示，该公司由BAICHUAN AI (HK) LIMITED全资持股。智己汽车再次回应：无力挑战泼天流量，请小米汽车“口下留情” 4月9日下午4时许，智己汽车再次致函小米汽车，称其并无蓄意抹黑的主观意图，无意也更无力挑战小米汽车的泼天流量。事情源于8日晚间，智己L6汽车发布会上错误标注小米SU7 Max关键参数，致使小米汽车深夜连发三文，要求立即公开正式道歉。奇瑞汽车成立动力电池公司注册资本2亿元天眼查显示，近日，安徽奇达动力电池科技有限公司成立，法定代表人为瞿国峰，注册资本2亿人民币。该公司由奇瑞汽车股份有限公司旗下芜湖奇达动力电池系统有限公司全资持股。蔚来建成2400座换电站蔚来官微宣布，建成2400座换电站，用户累计换电超过4100万次。极氪：目前并无任何官方价格调整 4月9日，极氪法务部官博发布声明称，目前并无任何官方价格调整，部分网络账号发布的“优惠”“降价”为不实信息，并非极氪官方行为。智己L6正式发布预售价格23万元~33万元据上汽集团消息，智己L6正式开启预售，预售价格区间：23万元~33万元。雷军预祝智界S7大卖小米创办人、董事长兼CEO雷军在微博发文称，“未来十年是智能化的十年，中国新能源车行业一起向前。预祝智界S7大卖！” 东航将新开上海往返利雅得直飞航线 4月9日，据上海发布官微消息，中国东方航空介绍，4月27日起，东航新开“上海-利雅得”往返直飞航线。据了解，航线的往返航班号为MU269/270，每周执行3班，目前已开启销售。
金融界2024-04-09
获得风险投资支持的Web3平台旨在利用人工智能创建可持续营销策略
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过战略合作伙伴关系，正在成为一个受人工智能技术保护的真实互动的平台。Web3项目通常会利用链上及社交媒体的任务（如发送信息、关注或点赞）来提高品牌知名度。同时也会使用数字资产来奖励完成这些任务的用户。然而，被称为是"机器人"的自主软件正在扰乱web3的格局，它们会模仿人类的行为并拦截奖励。受到机器人入侵的项目声誉受损，需要花费额外资源来消除系统中的机器人。为了建立可持续的真实互动，营销活动需要借助反机器人系统。人工智能驱动的反机器人系统 Midle是GAMI生态系统中基于Web3的营销平台，利用人工智能（AI）及广泛的网络来集成反机器人技术，以此实现真实互动。作为一个可获取任务的生态系统，Midle通过项目、用户和网红的聚集为Web3营销提供了一种创新的方法。用户可以通过完成任务来收集积分并获得奖励，而品牌则可以通过创建任务和活动提高用户获取率、留存率和参与度。作为Cointelegraph加速器的参与者，Midle的自动化任务系统简化了社交媒体参与和Web3项目的营销工作。当项目在其社交媒体帐户上分享帖子时，Midle的系统可以自动完成转发、点赞和评论等任务。通过Midle正在开发的用户细分功能，Web3项目可创建只有目标用户才能看到的活动，以此来吸引更多利基受众。例如，游戏项目可以针对对Web3游戏感兴趣的用户，开展专项宣传活动。建立伙伴关系，加强Web3活动 Midle为扩展其生态系统，与刚刚筹集了3700万美元的Taiko Labs进行了合作。Web3营销平台在被整合到Taiko Katla测试网络后，推出了一项针对链上任务的50万Midle积分活动。除了与Taiko建立合作伙伴关系外，Midle还获得了BNB Chain, Nibiru Chain, 和 Plena Finance等区块链网络的资助。随着Nibiru Chain在主网上的推出，Midle针对Nibiru的专项活动也将拉开帷幕。 Castrum Capital是一家专注于Web3计划的风险投资（VC）公司，作为初始投资者并主导了本轮融资，对Midle的筹款工作提供了支持。 Web3不断发展并结构化除了获得投资和资助外，Midle还宣布该平台将于今年推出实用代币。Midle还开发了人性的证明功能，作为附加层，使反机器人活动更加安全。Midle团队表示：“在Web3营销领域，对于专注于企业、具有可衡量和可持续性平台的需求正在与日俱增”，在谈到未来时，他们还说： “为了不被淘汰出局，所有Web3公司都开始向更具企业性的结构发展。” 同时充满希望地补充道：“伴随着ETF和机构投资者加入生态系统，在Web3的各个领域扎根的更多专业化企业项目及公司将格外地引人注目。” 在Web3环境中，类似于Midle的平台除了解决常见的机器人干预问题外，还通过提供自动化营销流程，促进企业向去中心化生态系统的过渡。这类配备了人工智能的平台的发展将实现更可衡量和可持续的营销活动，也将有助于Web3计划的长期成功。来源：金色财经
金色财经2024-04-09
南芯科技(688484.SH)：股东拟询价转让1.28%股份
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）、江苏紫米电子技术有限公司、上海摩勤智能技术有限公司；出让方拟转让股份的总数为5,421,111股，占南芯科技总股本的比例为1.28%。本次询价转让为非公开转让，不会通过集中竞价交易方式进行。受让方通过询价转让受让的股份，在受让后6个月内不得转让。
格隆汇2024-04-09
去中心化国际竞猜平台「云玩体育」获得a16z 2000万美金的投资
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打破传统边界，将体育融入人们的生活。在智能技术、虚拟现实和区块链等前沿技术的支持下，融入体育的社交、文化和经济价值，通过数字科技的创新，打造一个全新的数字体育生态。让用户可以参与虚拟球场互动、体验智能健身科技，深度感受科技与体育的融合之美。让用户不再是观众，而是足球世界的参与者、决策者、创造者，能够们一起创造属于数字足球的未来！ 1）在生态发展方面「云玩体育」将进行数字足球投资、生态社区共建、球迷参与决策、球星经济模型、虚拟球场交互等多元化生态发展与布局，致力于打破传统足球观赛的界限，创造一个更加丰富、有趣且参与度极高的体验。 ●数字足球投资：「云玩体育」不仅是一个观赛平台，更是一个数字足球投资的创新场所。用户可以通过平台代币参与球队决策、支持球星、进行足球投注，享受多样化的投资体验。 ●生态社区共建：「云玩体育」鼓励用户积极参与社区建设，分享看法、提出建议，并与其他足球爱好者共同建立一个充满活力的数字足球社区。 ●球迷参与决策：「云玩体育」通过平台代币，球迷将有机会参与球队决策，从更衣室氛围到替补出场，实现球迷对球队的直接影响，让每一位球迷成为球队的一部分。 ●球星经济模型：「云玩体育」引入了球星经济模型，使用户能够通过支持喜爱的球星，分享球星收益，成为球星成功的一部分，推动球星在平台上的影响力。 ●虚拟球场交互：「云玩体育」利用平台代币创建虚拟球场，球迷可使用代币购买虚拟门票、访问虚拟看台，与其他球迷互动，共同享受比赛氛围，促进社交和社区建设。 2）在用户间的互动与合作方面「云玩体育」通过联合投注、合作创作、联合挑战、数字足球知识分享、虚拟球队联赛等用户间的互动与合作机制打破传统观众模式，将用户从单一观众转变为社区中的积极参与者，共同构建数字足球生态的独特魅力。 a.联合投注：鼓励用户组成联合投注小组，共同参与比赛投注。通过合作投注，不仅能提高投注成功率，还能分享投注心得，促使小组成员更深入地了解数字足球赛事。 b.合作创作：「云玩体育」鼓励用户之间进行数字足球创作的合作。无论是共同创作一部数字足球故事，还是联手打造独特的数字足球艺术，这种合作能够激发创作灵感，同时也为用户提供合作共赢的机会。 c.联合挑战：定期推出联合挑战活动，要求用户组成团队，共同完成挑战目标。这不仅考验团队协作能力，还为用户提供了共同努力取得胜利的机会。 d.数字足球知识分享：在社区建设中，鼓励用户分享数字足球领域的知识和经验。通过合作分享，用户能够共同提升数字足球领域的认知水平，建立更加深厚的社区文化。 e.虚拟球队联赛：创建虚拟球队联赛，让用户组建自己的虚拟球队，并与其他球队进行比赛。这种合作模式既增加了社区的趣味性，也促使用户更紧密地协作。 3）在运作机制方面「云玩体育」通过平台代币YWT作为连接一切的纽带，平台、球迷、玩家、创作者、球星等共同参与创造的多元化体验空间连接在一起，并给予相应的权益。在这个独特的生态中，通过参与平台活动、投注比赛、创作数字足球艺术，用户将不仅仅获得YWT，更能感受到生态系统为他们带来的丰富权益。而对于VIP3及以上等级的会员而言，他们更有机会选择将动态收益的30%以YWT的形式收入囊中，享受生态中数字资产的增值。球迷投票系统的引入使得用户不再只是球场上的观众，而是球队决策的参与者。通过投票，他们可以影响球队的决策，共同创造属于球队的辉煌。同时，NFT球星卡牌的发行将数字足球推向了新的高度，用户可以通过YWT拥有独特的球星数字资产，参与到球星经济的精彩世界。目前，YWT才上线不久，还正处于低价位阶段，随着OTC资产管理系统的上线，威信资本、a16z等资本的加持，各大生态的不断发展，YWT的增值空间将不可估量。据悉，在众多资本和合作机构的支持下，「云玩体育」正在与各大主流交易平台进行洽谈，YWT将陆续上线火币、Gate.io，okex，币安，Coinbase等各大主流交易平台，将带来全新的上涨趋势，并为数字体育带来全新的变革。因此，请尽快参与「云玩体育」并获得YWT，一起共享云玩体育带来的全新数字体育盛宴！来源：金色财经
金色财经2024-04-09
北方铜业(000737.SZ)：未将人工智能技术用于矿产资源勘查
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7.SZ)提问，“请问贵公司有无将人工智能技术用于矿产资源勘查？”，公司回复称，公司未将人工智能技术用于矿产资源勘查。
格隆汇2024-04-09
AI爆发，芯片强受益获持续关注
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），即人工智能生成内容，指的是利用人工智能技术如GAN和大型预训练模型等，通过已有数据找出规律，并以适当的泛化能力生成相关内容，通俗来说就是不需要人的辅助，AI能自行创作文本、图像、音乐、视频等各种内容，实现了从分析到创造的飞越。图：ChatGPT开启AIGC奇点那，AIGC是怎样实现的呢？说到底，AIGC的本质是内容与场景，其发展需要AI技术、后端基础设施以及算法、算力和数据三要素的结合。我们以ChatGPT的迭代为例，从GPT到GPT-3，三要素的进化如下：图：三要素逐步成熟，推动行业进入爆发期算法方面，GPT-3引入了"人工标注数据+强化学习"的方法进行训练，相较于之前的版本，更加精细和智能化。模型参数量从GPT的1.17亿增加到GPT-3的1750亿，这使得模型更加庞大和复杂，能够处理更加复杂和丰富的语言任务。数据方面，GPT-3的预训练数据量大幅增加，从GPT的5GB增加到GPT-3的45TB。这意味着GPT-3可以更好地学习和理解大规模的语言数据，提高了模型的语言表达能力和语境理解能力。算力方面，GPT-3的训练成本非常高，单次训练成本甚至达到了数百万美元以上。它在微软云计算AzureAI超算基础设施上进行训练，总计算力消耗约3640PFs-days。这种庞大的算力支持了GPT-3的训练和推理能力，使其具备了更高的性能和更广泛的应用场景。这其中，算力是当下市场更关注的主线，毕竟要实现AI的终极目标——AGI（Artificial General Intelligence，即通用人工智能），算力是必由之路。产业链的众多玩家也正在持续增加算力投入，以提升人工智能大模型的性能。尤其是，在以往，算力基础设施需求主要来源于数据中心、超算中心以及各大互联网公司的云计算中心，需求量和ChatGPT相比几乎是九牛一毛，且以往的应用场景主要是推理端像图像识别、语音识别等，而大模型的爆发导致训练的应用场景越来越多，对训练算力的需求会大幅增长，增长幅度能达到10倍甚至100倍。据IDC预测，2022年全球人工智能市场规模将达到1017亿美元，2025年将超过2000亿美元。人工智能非常依赖于相关基础设施，包括计算、存储和网络等，随着人工智能向多场景化、规模化、融合化等高应用阶段发展，数据体量呈现出急剧增长态势，算法模型的参数量也呈指数级增加，以加速计算为核心的算力中心规模将不断扩大，对算力提出了更高的要求。图：AI带来海量算力需求据IDC预测，到2022年，中国的智能算力规模将达到268.0EFLOPS，超过通用算力规模。预计到2026年，智能算力规模将进入ZFLOPS级别，达到1,271.4EFLOPS。在2021-2026年期间，中国的智能算力规模年复合增长率预计将达到52.3%，而同期通用算力规模的年复合增长率为18.5%。根据《IDC中国服务器市场季度跟踪报告》及CPU双精度（FP64）运算能力数据，测算了中国通用算力规模。2021年中国通用算力规模达47.7EFLOPS，预计到2026年通用算力规模将达到111.3EFLOPS。2021-2026年期间，预计中国智能算力规模年复合增长率达52.3%，同期通用算力规模年复合增长率为18.5% 图：算力规模及预测（数据来源IDC）无芯片，不AI 那么，这样强大的算力，是什么在支撑？答案是芯片。准确说，AI芯片是AI算力的核心。有说法称，对标ChatGPT，做好一个大模型的最低门槛就是1万块A100的芯片。前面说到，随着人工智能应用场景和数据规模的扩大，算法模型的复杂度呈指数级增长，特别是深度学习成为主流，需要更快的计算速度。虽然CPU可以执行AI算法，但由于内部逻辑多，对于AI算法来说效率不高。因此，出现了专门的AI芯片，它们设计用于高效并行计算，加速AI计算过程，并提高性价比。广义而言，AI 芯片指的是专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的模块，除了以 GPU、FPGA、ASIC 为代表的 AI 加速芯片，还有比较前沿性的研究，例如：类脑芯片、可重构通用 AI 芯片等。狭义的 AI 芯片指的是针对人工智能算法做了特殊加速设计的芯片。图：AI芯片技术架构这里面，GPU是AI芯片主力军，因为它拥有卓越的高性能计算能力和通用性，适用于处理复杂算法和通用型人工智能平台。而随着人工智能技术、平台和终端的不断成熟，随着视觉、语音、深度学习的算法在FPGA以及ASIC芯片上的不断优化，此两者也有望逐步占有更多的市场份额。图：主要AI芯片的功能特性比较（资料来源：IDC）图：中国AI芯片市场规模占比（数据来源IDC）根据VMR数据，全球和中国的GPU市场规模预计将继续快速增长。2021年全球GPU市场规模达到334.7亿美元，预计到2030年将增至4773.7亿美元，年复合增长率达34.4%。2020年中国GPU市场规模为47.39亿美元，预计到2027年将增至345.57亿美元，年复合增长率为32.8%。这表明GPU在人工智能领域的需求将继续扩大，并将成为市场的重要推动力量。寻找中国版英伟达，期待国产替代空间对于AI在下一轮科技革命中的地位，各国已经形成共识，都在纷纷抢滩。从中美对比来说，竞争优势的争夺就主要涉及前面提到的算法、大数据资源和算力三方面。在算法设计方面，双方没有明显差距，主要依赖设计团队的智慧和灵感；在大数据资源方面，中国占据着绝对优势，双方在大数据分析技术上相近。然而，决定人工智能产品的关键要素还包括“算力"，计算能力是计算机的核心能力，这也是中美两国长期竞争超级计算机领域的原因之一。国内大模型与国外的主要差距也体现在算力层面，没有算力基础，后面算法等发展都无法进行。在AI芯片领域，国外的芯片巨头占据了大部分市场份额，有着明显的先发优势，比如英伟达、AMD、英特尔的营收几乎代表整个GPU行业收入。而国内的AI芯片产业起步较晚，与世界先进水平存在较大差距，国内AI芯片市场也较为分散，集中度较低，发展空间巨大。图：AI芯片产业图谱图：AI的核心驱动与英伟达的三重壁垒资料来源：长江证券不过，国内一批新兴力量正在崛起，竞争梯队越发丰富。从国内AI芯片厂商格局来看，以大算力或者高性能计算芯片为代表，一梯队，有成熟产品、批量出货的企业，主要包括寒武纪、华为海思、百度昆仑芯、燧原科技，这四家有2-3代更多的产品，技术能力、软件能力都有一定积累；二梯队，主要包括以AI芯片起家的壁仞科技、天数智心、摩尔线程、沐曦等。壁仞科技去年发布的产品规格很高，但主要还停留在纸面数据，实测数据、实际性能方面业界和第三方评测机构评价没有那么高，软件层面从使用角度来讲也还有很大的成长空间。其他几家也陆续有产品推出，但技术能力还停留在推理层面，不像一梯队企业有更成熟的产品经验；三梯队，如海光、景嘉微等。技术能力还有待市场的认可和验证。图：国内AI厂商成立时间表（来源甲子光年）从产品来说，目前国内已经批量生产的产品大多都是A100的上一代，如昆仑芯三代、思远590、燧思3.0等，不过，各公司正在研发更新一代产品，缩小国内外差距。天弘基金指出，向后看，基于国家政策的大力支持，以及自主可控的迫切需求，中国厂商有望迎来更大的国产升级机遇。而如果国内产品能够替代英伟达的算力产品，将会是非常大的机会。数据中心建设方面也需要服务器，会带动国内提供大型服务器的厂商，比如浪潮信息、中科曙光等，以及光模块、调节芯片和散热技术，需求都会受益于大模型浪潮。相信随着国内企业的持续投入和创新，以及政府的支持，中国在人工智能领域的发展势头仍然很强，有望逐步缩小与国外竞争对手的差距。 AI的一切才刚刚开始，其带来的潜在生产力提升和劳动力供应的增加等结果不可低估。而从当下的投资时点来看，2024年半导体芯片板块投资或许可以关注三条主逻辑：一是周期底部，景气复苏；二是人工智能推动超级创新周期，AI芯片迎来发展机遇；三是国产升级研发成果正在逐步落地，突破性产品发布。关注相关投资机会的投资者，可以通过芯片产业ETF（159310）进行布局，覆盖芯片领域高研发投入、高技术壁垒的50家优质成长型企业，把握芯片板块的持续增长机遇。4月8日开始，芯片ETF（159310）正在火热发售中，中信、中信建投、华泰、光大等渠道均可购买。风险提示：观点仅供参考，不构成投资建议。文中所提及企业客观列示，不作为推介。市场有风险，投资需谨慎。指数基金存在跟踪误差。基金过往业绩不代表未来表现，购买前请仔细阅读《基金合同》和《招募说明书》。我国基金运作时间较短，不能反映证券市场发展的所有阶段。以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。
有连云2024-04-09
王小川百川智能成立技术公司注册资本5000万美元
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天眼查App显示，近日，北京百川智能技术有限公司成立，注册资本5000万美元，法定代表人、执行董事、经理为王小川，监事为茹立云，公司经营范围含计算机系统服务，软件开发，计算机软硬件及辅助设备零售、批发等。股东信息显示，该公司由BAICHUAN AI LIMITED全资持股。
金融界2024-04-09
AI爆发，芯片崛起！
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)，即人工智能生成内容，指的是利用人工智能技术如GAN和大型预训练模型等，通过已有数据找出规律，并以适当的泛化能力生成相关内容，通俗来说就是不需要人的辅助，AI能自行创作文本、图像、音乐、视频等各种内容，实现了从分析到创造的飞越。图：ChatGPT开启AIGC奇点那，AIGC是怎样实现的呢？说到底，AIGC的本质是内容与场景，其发展需要AI技术、后端基础设施以及算法、算力和数据三要素的结合。我们以ChatGPT的迭代为例，从GPT到GPT-3，三要素的进化如下：图：三要素逐步成熟，推动行业进入爆发期算法方面，GPT-3引入了"人工标注数据+强化学习"的方法进行训练，相较于之前的版本，更加精细和智能化。模型参数量从GPT的1.17亿增加到GPT-3的1750亿，这使得模型更加庞大和复杂，能够处理更加复杂和丰富的语言任务。数据方面，GPT-3的预训练数据量大幅增加，从GPT的5GB增加到GPT-3的45TB。这意味着GPT-3可以更好地学习和理解大规模的语言数据，提高了模型的语言表达能力和语境理解能力。算力方面，GPT-3的训练成本非常高，单次训练成本甚至达到了数百万美元以上。它在微软云计算AzureAI超算基础设施上进行训练，总计算力消耗约3640PFs-days。这种庞大的算力支持了GPT-3的训练和推理能力，使其具备了更高的性能和更广泛的应用场景。这其中，算力是当下市场更关注的主线，毕竟要实现AI的终极目标——AGI(Artificial General Intelligence，即通用人工智能)，算力是必由之路。产业链的众多玩家也正在持续增加算力投入，以提升人工智能大模型的性能。尤其是，在以往，算力基础设施需求主要来源于数据中心、超算中心以及各大互联网公司的云计算中心，需求量和ChatGPT相比几乎是九牛一毛，且以往的应用场景主要是推理端像图像识别、语音识别等，而大模型的爆发导致训练的应用场景越来越多，对训练算力的需求会大幅增长，增长幅度能达到10倍甚至100倍。据IDC预测，2022年全球人工智能市场规模将达到1017亿美元，2025年将超过2000亿美元。人工智能非常依赖于相关基础设施，包括计算、存储和网络等，随着人工智能向多场景化、规模化、融合化等高应用阶段发展，数据体量呈现出急剧增长态势，算法模型的参数量也呈指数级增加，以加速计算为核心的算力中心规模将不断扩大，对算力提出了更高的要求。图：AI带来海量算力需求据IDC预测，到2022年，中国的智能算力规模将达到268.0EFLOPS，超过通用算力规模。预计到2026年，智能算力规模将进入ZFLOPS级别，达到1,271.4EFLOPS。在2021-2026年期间，中国的智能算力规模年复合增长率预计将达到52.3%，而同期通用算力规模的年复合增长率为18.5%。根据《IDC中国服务器市场季度跟踪报告》及CPU双精度(FP64)运算能力数据，测算了中国通用算力规模。2021年中国通用算力规模达47.7EFLOPS，预计到2026年通用算力规模将达到111.3EFLOPS。2021-2026年期间，预计中国智能算力规模年复合增长率达52.3%，同期通用算力规模年复合增长率为18.5% 图：算力规模及预测(数据来源IDC) 无芯片，不AI 那么，这样强大的算力，是什么在支撑？答案是芯片。准确说，AI芯片是AI算力的核心。有说法称，对标ChatGPT，做好一个大模型的最低门槛就是1万块A100的芯片。前面说到，随着人工智能应用场景和数据规模的扩大，算法模型的复杂度呈指数级增长，特别是深度学习成为主流，需要更快的计算速度。虽然CPU可以执行AI算法，但由于内部逻辑多，对于AI算法来说效率不高。因此，出现了专门的AI芯片，它们设计用于高效并行计算，加速AI计算过程，并提高性价比。广义而言，AI 芯片指的是专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的模块，除了以 GPU、FPGA、ASIC 为代表的 AI 加速芯片，还有比较前沿性的研究，例如：类脑芯片、可重构通用 AI 芯片等。狭义的 AI 芯片指的是针对人工智能算法做了特殊加速设计的芯片。图：AI芯片技术架构这里面，GPU是AI芯片主力军，因为它拥有卓越的高性能计算能力和通用性，适用于处理复杂算法和通用型人工智能平台。而随着人工智能技术、平台和终端的不断成熟，随着视觉、语音、深度学习的算法在FPGA以及ASIC芯片上的不断优化，此两者也有望逐步占有更多的市场份额。图：主要AI芯片的功能特性比较(资料来源：IDC) 图：中国AI芯片市场规模占比(数据来源IDC) 根据VMR数据，全球和中国的GPU市场规模预计将继续快速增长。2021年全球GPU市场规模达到334.7亿美元，预计到2030年将增至4773.7亿美元，年复合增长率达34.4%。2020年中国GPU市场规模为47.39亿美元，预计到2027年将增至345.57亿美元，年复合增长率为32.8%。这表明GPU在人工智能领域的需求将继续扩大，并将成为市场的重要推动力量。寻找中国版英伟达，期待国产替代空间对于AI在下一轮科技革命中的地位，各国已经形成共识，都在纷纷抢滩。从中美对比来说，竞争优势的争夺就主要涉及前面提到的算法、大数据资源和算力三方面。在算法设计方面，双方没有明显差距，主要依赖设计团队的智慧和灵感；在大数据资源方面，中国占据着绝对优势，双方在大数据分析技术上相近。然而，决定人工智能产品的关键要素还包括“算力"，计算能力是计算机的核心能力，这也是中美两国长期竞争超级计算机领域的原因之一。国内大模型与国外的主要差距也体现在算力层面，没有算力基础，后面算法等发展都无法进行。在AI芯片领域，国外的芯片巨头占据了大部分市场份额，有着明显的先发优势，比如英伟达、AMD、英特尔的营收几乎代表整个GPU行业收入。而国内的AI芯片产业起步较晚，与世界先进水平存在较大差距，国内AI芯片市场也较为分散，集中度较低，发展空间巨大。图：AI芯片产业图谱图：AI的核心驱动与英伟达的三重壁垒资料来源：长江证券不过，国内一批新兴力量正在崛起，竞争梯队越发丰富。从国内AI芯片厂商格局来看，以大算力或者高性能计算芯片为代表，一梯队，有成熟产品、批量出货的企业，主要包括寒武纪、华为海思、百度昆仑芯、燧原科技，这四家有2-3代更多的产品，技术能力、软件能力都有一定积累；二梯队，主要包括以AI芯片起家的壁仞科技、天数智心、摩尔线程、沐曦等。壁仞科技去年发布的产品规格很高，但主要还停留在纸面数据，实测数据、实际性能方面业界和第三方评测机构评价没有那么高，软件层面从使用角度来讲也还有很大的成长空间。其他几家也陆续有产品推出，但技术能力还停留在推理层面，不像一梯队企业有更成熟的产品经验；三梯队，如海光、景嘉微等。技术能力还有待市场的认可和验证。图：国内AI厂商成立时间表(来源甲子光年) 从产品来说，目前国内已经批量生产的产品大多都是A100的上一代，如昆仑芯三代、思远590、燧思3.0等，不过，各公司正在研发更新一代产品，缩小国内外差距。向后看，基于国家政策的大力支持，以及自主可控的迫切需求，中国厂商有望迎来更大的国产替代机遇。而如果国内产品能够替代英伟达的算力产品，将会是非常大的机会。数据中心建设方面也需要服务器，会带动国内提供大型服务器的厂商，比如浪潮信息、中科曙光等，以及光模块、调节芯片和散热技术，需求都会受益于大模型浪潮。相信随着国内企业的持续投入和创新，以及政府的支持，中国在人工智能领域的发展势头仍然很强，有望逐步缩小与国外竞争对手的差距。 AI的一切才刚刚开始，其带来的潜在生产力提升和劳动力供应的增加等结果不可低估。而从当下的投资时点来看，2024年半导体芯片板块投资或许可以关注三条主逻辑：一是周期底部，景气复苏；二是人工智能推动超级创新周期，AI芯片迎来发展机遇；三是国产替代研发成果正在逐步落地，突破性产品发布。关注相关投资机会的投资者，可以通过芯片产业ETF(159310)进行布局，覆盖芯片领域高研发投入、高技术壁垒的50家优质成长型企业，把握芯片板块的持续增长机遇。4月8日开始，芯片ETF(159310)正在火热发售中，中信、中信建投、华泰、光大等渠道均可购买。风险提示：观点仅供参考，不构成投资建议。文中所提及企业客观列示，不作为推介。市场有风险，投资需谨慎。指数基金存在跟踪误差。基金过往业绩不代表未来表现，购买前请仔细阅读《基金合同》和《招募说明书》。我国基金运作时间较短，不能反映证券市场发展的所有阶段。
证券之星2024-04-09
王慧文入股抹香鲸APP开发商
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P开发商，该产品是一款能够让用户与人工智能技术创造的“角色”聊天实时互动的应用。
金融界2024-04-09

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