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任何时段都会重要；第五，区块链技术会在生成式AI时代使用在版权保护上，这项技术有可能会被大幅使用。

证券之星2024-03-22

布推出第三代骁龙7+移动平台，将终端侧生成式AI引入骁龙7系。该移动平台支持广泛的AI模型，其中包括Baichuan-7B、Gemini Nano、Llama 2和智谱ChatGLM等大语言模型。一加、真我realme和夏普将率先采用第三代骁龙7+移动平台，搭载该平台的商用终端预计将在未来几个月内推出。

金融界2024-03-21

高通推出第三代骁龙7+移动平台，支持广泛的AI模型

布推出第三代骁龙7+移动平台，将终端侧生成式AI引入骁龙7系。该移动平台支持广泛的AI模型，其中包括Baichuan-7B、Gemini Nano、Llama 2和智谱ChatGLM等大语言模型。一加、真我realme和夏普将率先采用第三代骁龙7+移动平台，搭载该平台的商用终端预计将在未来几个月内推出。

金融界2024-03-21

移卡(09923.HK)公布年度业绩经调整EBITDA增长160.6% 到店电商服务毛利率升至80.3%

快速反馈复杂问题，提供定制化建议。以上生成式AI技术的应用大幅减少了90%内容制作成本，提升了70%内容生成效率，并将用户客服自助化率提升至30%，让商户和消费者在移卡生态享受更流畅及定制化的交互体验。展望未来，移卡将进一步聚焦前沿科技在各条业务线和基础设施中的运用，公司坚信生成式AI技术将持续在降本增效及探索新的商业模式上发挥重要作用。展望未来，针对国内市场，公司将提升各业务的商业化能力，保持高质量发展。与此同时，公司将大力拓展海外市场，提升当地支付基础设施的普及和升级，加速公司产品和服务的本地化，让跨境和境外本地化场景的商户及消费者都能使用公司便捷及稳定的综合数字化服务。公司正积极拓展与境外银行、国际卡组织、当地企业的合作，以实现海外市场的进一步增长。

格隆汇2024-03-21

容知日新(688768.SH)：在工业设备智能化运维的研究和探索方面广泛运用了人工神经网络技术

工神经网络技术，比如MROGPT背后的生成式AI算法和设备故障智能诊断背后的深度学习AI算法。

格隆汇2024-03-21

AI需求井喷，美光暴涨18%，半导体稳了！

最快、容量最高的 HBM 记忆体，推动生成式 AI 创新，是英伟达AI GPU必备零件！管理层预计2024年HBM3E产品将带来数亿美元的收入，预计从三季度开始将为美光DRAM业务以及整体毛利率带来正面贡献。美光科技CEO Sanjay Mehrotra表示，美光今年HBM产能已销售一空、2025年绝大多数产能已被预订。另外预期2024年DRAM、NAND产业供给都将低于需求！超级景气周期的来临将给美光的业绩插上腾飞的翅膀，公司预计三季度营收在66亿美元左右，同比暴增75.9%，预计2025财年将创出历史新高！毛利率方面将继续提升，达到25.5%，该水平仍低于上一轮半导体景气周期时47%的水平。管理层称AI将改变商业和生活的方方面面，而美光正处于多年增长的早期阶段！除了AI服务器，AI手机也大有可为，与普通手机相比，AI 手机的DRAM含量将增加50% 至 100%，目前全球已发布的2款AI手机，如三星 Galaxy S24 和荣耀 Magic 6 Pro都采用了美光的产品。一轮史无前例的景气周期降临到美光的头上，而从估值上看，美光的市净率仍低于上一轮牛市，考虑到HBM3E的盈利能力和增速更强，美光的估值仍有上行空间：美光的财报一般领先其他半导体公司1个月，超预期的业绩也带动了半导体板块上行，昨日盘后，台积电上涨2.38%、阿斯麦上涨1.45%、应用材料上涨2.2%... $美光科技(MU)$

老虎证券2024-03-21

英伟达--AI的“风口”,GTC发布“地表最强”B200芯片!后续股价能否破1000?

LM）方面展现出卓越的能力，实现了实时生成式AI的构建和运行，而且在成本和能耗上相比前一代产品有了惊人的25倍降低。这一创新预示着英伟达在AI计算领域的领先地位将得到进一步巩固。此次，英伟达还发布了GB200 NVL72，整合英伟达在数据中心硬件方案中GPU、DPU、NVLink等技术的最新成果，构成驱动大语言模型背后的引擎。除了硬件系统，英伟达也利用生成式AI构建了一系列元宇宙、工业数字孪生、机器人训练软件体系。在本年度GTC上，英伟达发布人形机器人通用基础模型Project GR00T，旨在进一步推动其在机器人和具身智能方面的突破。在会上，黄仁勋展示了多个由GR00T驱动的人形机器人如何完成各种任务，包括来自Agility Robotics、Apptronik、傅利叶智能(Fourier Intelligence) 和宇树科技(Unitree Robotics) 的机器人产品。 GR00T驱动的机器人将能够理解自然语言，并通过观察人类行为来模仿动作。其能快速学习协调各种技能，具备更好的灵活性，以适应现实世界并与之互动。英伟达还开发了一种新型机器人大脑计算芯片Jetson Thor，能够执行复杂的任务并使用Transformer引擎处理多个传感器。据介绍，Jetson Thor是一个全新的计算平台，能够执行复杂的任务并安全、自然地与人和机器交互，具有针对性能、功耗和尺寸优化的模块化架构。该SoC包括一个带有transformer engine的下一代GPU，其采用英伟达Blackwell架构，可提供每秒800万亿次8位浮点运算 AI 性能，以运行GR00T等多模态生成式AI模型。凭借集成的功能安全处理器、高性能CPU集群和100GB以太网带宽，大大简化了设计和集成工作。黄仁勋感叹道：“开发通用人形机器人基础模型是当今AI领域中最令人兴奋的课题之一。世界各地的机器人技术领导者正在汇集各种赋能技术，致力于在人工通用机器人领域实现突破。” 关于英伟达的传奇故事在短短15个月内市值增长6倍，超过2万亿美元，成为继苹果和微软之后的全球第三大科技公司，英伟达有理由受到更多的关注，尤其在AI时代，作为全球“最红”的企业，英伟达的任何“风吹草动”也将成为科技圈的焦点。所以，值得我们深思，到底是什么奠定了英伟达的基石？当AI浪潮席卷而来时，他为何能够脱颖而出？又是如何展现出更强大的统治力的？首先，是什么造就了英伟达？其实这个问题不难，我们可以从英伟达的创始人黄仁勋身上找到答案。 1984~1992年，黄仁勋从斯坦福毕业后分别加入了美国微设备巨头ADM和芯片公司LSI Logic，分别担任了图形处理硬件的开发工作和硬件销售工作，并在后期成为了LSI的董事。 1993年，黄仁勋发现了3D图形加速处理器领域的空白，与好友一同创立了英伟达。但推出的NV1、NV2等产品却反响平平，这也导致英伟达一度处于倒闭的危险境地。 1999年，黄仁勋将重心从原先的游戏市场转换至PC市场，并推出了世界上第一款革命性产品——GPU（图形处理器）。它最大特点在于其剥离出了CPU（中央处理器）的框架，成为了一个独立进行计算的硬件。 21世纪初，FSP（第一人称射击游戏）类游戏盛行，使得玩家对设备图像处理的要求大幅提高，GPU的出现极大改善了PC端玩家的游戏体验，这也使得英伟达很快就和微软达成了合作，微软的PC和Xbox系列游戏机的显卡需求让英伟达在市场站稳了脚跟，并逐渐奠基了英伟达在显卡领域的龙头位置。但黄仁勋很快就发现，英伟达对微软存在高度的依赖，微软的生态布局让英伟达不得不围绕微软的框架来设计产品，且微软还能够获得更可观的利润，这也使得黄仁勋意识到生态的重要性。这也就引出了英伟达日后强大的软件生态和服务市场的关键——CUDA架构（是一套编程语言，其次是一套高性能编译系统，还是基于CUDA语言的一系列高性能函数库）强大的生态建设为英伟达带来了高度的用户粘性，其他的硬件厂商若想和英伟达竞争，那么只有2个选择：一是选择重建一套软件生态体系，但这将会付出巨大的成本并面临英伟达高度用户粘性的风险；二是兼容CUDA，但这也就必须跟随着英伟达的产品路线。当其他巨头反应过来时，英伟达已经筑成了深不见底的护城河。其他的竞争者短期内难以对英伟达“硬件+软件”生态构成威胁。即使在其他平台上照搬CUDA写好的代码，也依旧要面对长时间的调试和各种不确定性，因此竞争者们也不得不向英伟达妥协，使得CUDA生态越发的成熟。这也可能是黄仁勋能够自豪说出，AMD等对手就算是免费，也无法击败英伟达的底气。黄仁勋长远的战略目光和英伟达的“硬件+软件”生态，造就了现今的英伟达。那为什么是英伟达？小编认为却是： • 黄仁勋在AI领域的长期布局 • 英伟达过硬的产品力 • 黄仁勋坚实的产业“朋友圈” 首先，黄仁勋在AI领域的成功不是一蹴而就的。早在2012年英伟达就已开始利用GPU进行加速深度学习计算，为后续AI的研究和应用提供了可靠的硬件支持。 2015年起，英伟达大幅发力AI领域，一方面推出的NVIDIA GeForce GTX TITAN X是市面上可用于训练深度神经网络最强处理器，进而成为第一代深度学习开发者的标配；另一方面，黄仁勋还开始接触各种互联网公司，并推荐将深度学习融入算法、搜索、图像识别等领域的应用研究。 2016年，黄仁勋代表英伟达向当时仍“名不见经传”的OpenAI捐赠了全球首款面向高性能 AI 应用的超级计算系统DGX-1，为日后OpenAI的一鸣惊人埋下了伏笔。其次，英伟达过硬的产品力是其在AI领域站稳脚跟的关键。在2018 年推出了NVLink技术。 NVLink 是加速系统中 GPU 和 CPU 处理器的高速互连技术，首次亮相便被用于连接两台超级计算机——Summit和Sierra的GPU和CPU。通过NVLink，用户可以轻松地将模块化的NVIDIA DGX系统扩展成一个性能高达1EXAFLOP（一百万万亿次）的 SuperPOD（AI 数据中心基础设施平台），进而解决了GPU间传输速度的瓶颈，解决了1+1<2的难题。然后，黄仁勋在产业中的“朋友圈”。台积电(TSM)创始人张忠谋曾给予了英伟达很大的支持，这也使得张忠谋与黄仁勋之间保持着密切的联络，并保证了英伟达的芯片生产的需求。超威电脑（SMCI）创始人梁见后与黄仁勋是非常要好的朋友，一方面超微电脑往往会优先购买英伟达的GPU，进而获得市场竞争力；另一方面，超威电脑也会帮助英伟达生产可组合的英伟达GPU服务器，并对英伟达的技术创新给予充分支持。而这些也不失为英伟达成功的一部分。那到底是英伟达成就了AI，还是AI成就了英伟达？在英伟达股价突破900美元/股之后，市场上的分歧就开始出现了。一部分人认为英伟达已被高估，存在泡沫；另一部分人认为，英伟达远不止如此，并给出了1000美元/股的预期。且不论双方的观点对错，不妨先从双方的观点根源进行分析。空方主要认为英伟达的明星效应以及苹果、微软和谷歌等头部公司在AI领域表现平平，且AI在商业模式、盈利能力等方面均存在不确定性。而多头方则认为，AI时代才刚刚开启，且应用层面还没有大规模出现，未来仍将会有大量的AI公司和产业出现，英伟达还有大量的盈利空间。因此，投资者对英伟达后续走势产生了疑虑。那么回到英伟达本身，是AI的迭代限制了英伟达的发展吗？英伟达股价能否破1000？如果你是其中一员，你是看涨还是看跌？其实不然，反而是英伟达的技术迭代决定了AI的发展进程。就如同智能手机硬件的发展决定了App应用层面的爆发一样，当GPU的性能和经济性达到一定的临界点时，必然会引发AI在应用层面的爆炸式增长。就在本周二，美股收高，标普500指数创收盘历史新高。英伟达(NVDA)早盘一度下跌约3.9%，但随后在黄仁勋于GTC大会投资者活动上的讲话提振下，股价强势逆转，最终收涨1.07%。英伟达股价的强势反转不仅为自身带来了积极的市场反响，同时也为众多与之关联的人工智能股票提供了有力的支撑，使得这些股票的损失得以显著减少，甚至实现了由负转正。小编认为我们可以选择一个比较具有可信度的券商进行投资，像嘉信理财是全球知名的投资券商，开户嘉信理财就可以得到一个同名的银行账户，可以通过入金数字货币（USDT）到多资产钱包BiyaPay，然后出金法币到嘉信证券进行投资美股。还可以在平台上搜索其代码，进行购买。同时投资者可以根据自己的投资策略，定期监控股票价格，并在合适的时机买入或卖出股票。综上，英伟达仍拥有光明的未来。因此，你若要问英伟达是什么，简单来说，就是吹起AI的那片“风口”吧！来源：金色财经

金色财经2024-03-21

Outlier Ventures发表DePIN投资主题一分钟速览

的决策和管理。 3、隐私和安全——自从生成式AI在全球数十亿用户中传播以来，对数据和服务的隐私和安全的担忧急剧增加，导致更多的用户探索替代解决方案。 4、数据生成——在AI和开源运动的推动下，跨网络节点的数据生成有所增加。 5、实用代币——代币经济学为 DePIN 背后的激励结构奠定了基础。经过几个周期后，我们相信创建实用代币结构的专业知识已经足够成熟，足以让许多 DePIN 成功启动。如需参看报告“DePIN and The Platform Economy”全文，链接：https://outlierventures.io/wp-content/uploads/2024/03/DePIN-OV-Thesis.pdf 来源：金色财经

金色财经2024-03-21

大模型蒙眼狂奔，AI训练又“捅娄子”，谷歌遭重罚2.7亿美元！

完善虚假信息对策等情况设置罚则。随着生成式 AI 的爆火，目前中国、美国、欧盟等多国都在探索对 AI 的监管。由此也可以看出，汹涌澎湃的的AI浪潮里，欧盟的AI立法还只是一个起点。

格隆汇2024-03-21

FOMC今年降息三次预期不变，美股应声全线上涨，低费率的纳指100ETF(159660)涨1.55%强势两连阳！

亿参数级的大型语言模型上构建和运行实时生成式AI，而且成本和能耗比前代改善了25倍。这一突破将极大拓宽AI的应用场景，成本的降低会让受算力制约的AI获得更好的普及。关键词二：新芯片-B200/GB200 英伟达表示，基于Blackwell的处理器，B200为人工智能公司提供了巨大的性能升级，其AI性能为每秒20千万亿次浮点运算，而此前最强的H100为每秒4千万亿次浮点运算，约是其5倍。该系统可以部署一个27万亿参数的模型。而目前据称OpenAI的GPT-4使用了约1.76万亿个参数来训练系统。关键词三：新软件-NIM推理微服务 NIM提供了最快、性能最高的AI生产容器，用于部署多种模型，以及来自Google等开放模型。算力提升和配套能力的升级，有望促进生成式AI和AI应用层的繁荣。图片来源：Wind 切回到美股，纳指7姐妹悉数大涨，隔夜英伟达股价再涨超1%重回900美元上方，美股其他科技巨头中，特斯拉因为提价消息提振涨2.53%，脸书涨近2%，苹果涨1.47%，亚马逊、谷歌均涨超1%，微软涨近1%，一键布局全球AI巨头的纳指100ETF（159660）今日高开高走再涨1.55%，强势两连阳，最新溢价达1.67%，最新申购上限缩紧至3000万份！图片来源：雪球福利提示：纳指100ETF管理费0.5%/年，明显低于市场主流费率，更低的费率，更好的持有体验！同时，纳指100ETF也有对应的联接基金（A类：018966；C类：018967），且汇添富基金信心自购超1000万元！目前已在全网上线，偏好场外申购、定投的投资者可密切关注这一纳指100场外投资工具，全网主流基金销售平台均有售，这一7X24小时纳指100场外布局利器也值得关注！【千亿美元级机构大举加仓纳斯达克科技巨头】加拿大管理规模最大的养老金投资机构——加拿大养老金计划投资委员会（CPPIB）向美国SEC提交13F文件，披露了其2023年四季度的美股持仓数据，大举买入微软、苹果、博通等科技股。具体来看，根据13F报告，截至2023年底，CPPIB共持有1085只证券，持仓市值约792亿美元，环比上季度增加约108亿美元（+15.78%）；四季度CPPIB主要买入微软、苹果、博通及亚马逊等科技股，其中对微软增持了4.81亿美元（+64%），增持苹果4.58亿美元（129.21%），增持博通2.87亿美元（+254.27%），增持T-Mobile US1.92亿美元（51.04%）。此外，富达（FMR）、北方信托（Northern Trust）、摩根大通（JPMorgan Chase）、富国银行（Wells Fargo）、富兰克林资源公司（Franklin Resources）等千亿美元级别机构13F持仓，都将微软、苹果、英伟达、Alphabet等股票作为重点头寸。富达管理与研究（FMR）披露的去年四季度13F持仓报告显示，该机构四季度末股票持仓总市值为11825.78亿美元。按市值比例排名的前五大重仓股分别为微软（6.96%）、苹果（4.88%）、英伟达（4.37%）、亚马逊（4.06%）、谷歌-A（2.68%）。富兰克林资源公司披露的去年四季度13F持仓报告显示，该机构四季度末股票持仓总市值为2010.67亿美元，季度环比增加6.00%。按市值比例排名的前5大重仓股分别为微软（4.74%）、亚马逊（2.5%）、苹果（2.09%）、英伟达（1.96%）、谷歌-A（1.61%）。从资产配置角度来看，投资全球科技巨头一定程度上可以帮助国内投资者有效分散风险；短期在海外降息预期的背景下，美科技股行情值得期待。纳指100ETF（159660）及联接A（018966）、联接C（018967）是一键布局美科技股的有效工具。纳指100ETF（159660）跟踪纳斯达克100指数，在人工智能的时代浪潮之下，目前全世界AI领域布局和积淀最领先、最深厚的科技巨头仍然集中在纳斯达克，比如苹果、微软、谷歌、英伟达、Meta等等，这些AI巨头无一例外都是纳斯达克100指数的前十大权重股，纳斯达克100指数前十大权重占比超45.5%，龙头属性集中。纳指100ETF（159660）管理费0.5%/年，明显低于市场主流的费率结构，费率优势明显，省到就是赚到。（风险提示：以上指数成份股仅作展示，不代表任何形式的个股推荐！）风险提示：基金有风险，投资需谨慎。本资料仅为宣传材料，不作为任何法律文件。基金的过往业绩不预示未来表现，基金管理人管理的其他基金业绩并不构成基金业绩表现的保证。基金管理人依照恪尽职守、诚实信用、谨慎勤勉的原则管理和运用基金财产，但不保证投资于本基金一定盈利，也不保证最低收益。投资人应当仔细阅读《基金合同》、《招募说明书》及《产品资料概要》等法律文件以详细了解产品信息。纳指100ETF属于中等风险等级（R3）产品，适合经客户风险等级测评后结果为平衡型（C3）及以上的投资者。标的指数并不能完全代表整个股票市场。标的指数成份股的平均回报率与整个股票市场的平均回报率可能存在偏离。请投资者关注指数化投资的风险以及集中投资于纳斯达克100指数成份股的持有风险，请关注部分指数成份股权重较大、集中度较高的风险，请关注指数化投资的风险、ETF运作风险、投资特定品种的特有风险、参与转融通证券出借业务的风险等。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2024-03-21

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