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金融界2023-11-23

金融、展览展示、广电、气象等行业。　　自研芯片提升企业竞争力，股权激励彰显信心　　公司一直以来都格外重视科技研发，在北京、武汉设有2个软硬件研发中心，并在合肥设有芯片研发基地，共获授权专利93项。近年来，受国际形势和汇率波动等因素影响，原材料芯片始终是个不稳定因素。公司于2020年特别公开发行可转换公司债券，募集资金重点投资于研发专业视音频处理ASIC芯片。经过3年的努力，公司自主研发的ASIC芯片已于8月上旬交付晶圆厂流片。一方面，芯片顺利落地后可以有效降低公司的采购成本，保持原材料的稳定性，提高公司产品毛利率；另一方面，该芯片也可投放市场，增加新的收入渠道，提高公司的市场竞争力。此外，自研芯片也更好地满足党政军用户对于国产化自主可控的要求、进一步提高公司产品的市场竞争力。　　2023年5月，公司推出了员工持股计划和股票期权计划方案，其中1）员工持股计划参与对象为董监高技术骨干等不超过199人，股票来源为回购的股票，不超过334.30万股，价格为11.97元/股；2）股票期权授予对象为技术骨干221人，股票来源为定向发行，股票期权数量为324.40万份，行权价格为18.03元/股。两个方案的业绩考核一样，其中2023年业绩考核为以2022年营收或者净利润为基数，2023年营收或净利润增长率不低于50%/或150%，两个条件满足一个即可。2024年业绩考核为2022年营收或者净利润为基数，2024年营收或净利润增长率不低于100%/或200%，两个条件满足一个即可。员工持股和股票期权绑定公司核心员工利益，利于公司长期发展，同时业绩考核高增长彰显出对公司未来发展充满信心。　　盈利预测　　我们看好公司下游需求恢复同时叠加自研芯片后的业绩回升。预测公司2023-2025年净利润分别为0.48、0.93、1.15亿元，EPS分别为0.26、0.50、0.62元，当前股价对应PE分别为91、46、38倍，首次覆盖，给予公司“买入”投资评级。　　风险提示　　宏观经济波动风险、芯片流片不及预期的风险、行业竞争加剧风险、下游需求不及预期风险、员工持股及股权激励效果不及预期、原材料价格波动风险等。证券之星数据中心根据近三年发布的研报数据计算，国泰君安李博伦研究员团队对该股研究较为深入，近三年预测准确度均值为73.67%，其预测2023年度归属净利润为盈利1.45亿，根据现价换算的预测PE为29.9。最新盈利预测明细如下：该股最近90天内共有2家机构给出评级，买入评级2家。以上内容由证券之星根据公开信息整理，由算法生成，与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息（包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表）全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等，如存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。

证券之星2023-11-19

美股收盘：三大股指基本收平科技股及中概股走势分化360数科绩后涨近9%

订单。消息人士称，无论是上一波智能手机自研芯片浪潮，还是下一代AI自研芯片，台积电都是相关供应链的受益者。微软的数据中心预计将在2024年初同时采用Arm CPU和专用AI加速器，这两种处理器都是基于台积电5nm生产工艺制造。纽约商品交易所12月交割的黄金期货价格周五下跌4.30美元，跌幅为0.2%，收于每盎司1983美元。按照最活跃合约计算，本周黄金期货价格累计上涨2.3%。纽约商品交易所12月交割的西德州中质原油（WTI）期货价格上涨2.99美元，涨幅为4.1%，收于每桶75.89美元。

金融界2023-11-18

苹果iPhone以自研芯片取代高通芯片进度进一步延后

苹果公司斥资数十亿美元为iPhone研发调制解调器芯片的计划被进一步推迟，替换高通公司芯片的工作非常复杂，妨碍了公司的进度。知情人士称，继推迟一项到明年推出自研芯片的计划之后，苹果现在可能无法实现到2025年春季之前出货的目标。这意味着，发布将推迟到至少2025年底或2026年初——苹果最近与高通续签了合同，合同期的最后一年即为2026年。这一最新障碍反映了苹果在设计自己的调制解调器方面所面临的艰巨任务。这个组件必须得跟全球数以百计的运营商无缝连接，在各种不同环境和条件下运行。它的性能至少得跟高通的技术一样好。周四上述消息被报道后，高通股价一度上涨1.1%，至130.37美元，扭转了早前的跌势。苹果股价上涨0.9%，至189.71美元。 2018年以来，数以千计的员工参与了这个项目，不过苹果距离解决这个问题仍有数年之遥。其目标是让这款调制解调器下载数据的速度比当前技术更快。但了解该项目的知情人士认为，根据目前的开发情况，这不太可能。

金融界2023-11-17

阿里云暂停分拆！马云家族信托启动减持；苹果简化iPhone和安卓的信息传递；TikTok冲击美国媒体业

将与iMessage共同存在。” 苹果自研芯片取代高通的进度再次延后苹果斥资数十亿美元为iPhone研发调制解调器芯片的计划被进一步推迟，替换高通芯片的工作非常复杂，妨碍了公司的进度。知情人士称，继推迟一项到明年推出自研芯片的计划之后，苹果现在可能无法实现到2025年春季之前出货的目标。这意味着，发布将推迟到至少2025年底或2026年初。苹果最近与高通续签了合同，合同期的最后一年即为2026年。这一最新障碍反映了苹果在设计自己的调制解调器方面所面临的艰巨任务。越来越多美国成年人在TikTok上获取新闻越来越多的美国成年人表示，他们选择在TikTok上定期获取新闻。与许多其他社交媒体网站对比，TikTok几乎是逆势而行。皮尤研究中心(Pew Research Center)对8842名美国成年人进行的调查显示，Meta旗下Facebook平台仍是最受欢迎的新闻社交媒体平台，30%的美国人表示他们经常通过Facebook浏览新闻，其次是YouTube(26%)、Instagram(16%)，而TikTok占比为14%，排名第四。在短短四年内(2020-2023)，定期从TikTok获取新闻的美国成年人比例增加了近四倍。谷歌推迟发布Gemini AI大模型谷歌将推迟发布Gemini AI大模型。谷歌的代表在今年年初曾告诉一些云客户和商业合作伙伴，他们将在11月获准使用该公司全新的对话式人工智能服务Gemini。但知情人士透露，这一计划可能被推迟至明年第一季度。与此同时，谷歌开发的ChatGPT的竞争对手Bard一直未能成功。 SK集团旗下公司推出最新AI芯片韩国无线运营商SK电信在首尔举办科技峰会SK Tech Summit 2023。SK集团下属的半导体初创公司Sapeon宣布推出了其最新的人工智能芯片X330。X330芯片的计算性能是上一代X220的四倍，能效是其两倍多。Sapeon计划先为主要客户进行测试，并在2024年上半年开始批量生产该芯片。 OpenAI研究ChatGPT对于教育行业的应用前景 OpenAI正在探索如何将其广受欢迎的聊天机器人ChatGPT带入课堂。OpenAI料将在2024年组建一个团队，以研究ChatGPT对于教育行业的应用前景。这项技术有可能颠覆一些行业，也在逐渐成为一种流行的学习和工作工具。在课堂上使用ChatGPT的方法有很多种。对于学生来说，它可以是一个导师，可以为不同的学习风格量身定制内容。对于教师来说，它可以帮助他们编写课程，或者作为一个创造性的课堂助手。 Meta推出基于人工智能的视频编辑工具 Meta推出了两项基于人工智能的视频编辑新功能，可用于在Instagram或Facebook上发布视频。第一个功能名为“Emu Video”，可以根据纯文本、纯图像或组合的文本和图像输入来生成视频。另一款名为“Emu Edit”，用户可以通过文本指令进行自由形式的编辑。亚马逊原型卫星试验成功亚马逊宣布，此前发射的两颗亚马逊原型卫星运行正常，各方面测试都取得了成功，为大规模生产卫星铺平了道路。两颗原型卫星的飞行控制计算机、配电系统、太阳能电池阵列、推进系统和射频通信有效载荷等都取得了令其满意的数据，亚马逊表示将继续测试这些卫星。谷歌云和Spotify扩大合作伙伴关系谷歌云(Google Cloud)和Spotify宣布扩大战略合作伙伴关系，以扩大双方在基础设施、数据分析以及AI/ML技术方面的专业知识。自2016年以来，谷歌云一直是Spotify的首选云提供商，目前该平台每月活跃用户超过5.74亿。在新的合作关系中，Spotify将探索使用谷歌云的人工智能工具来改进Spotify平台。Spotify正在探索大型语言模型(LLMs)，来了解用户最喜欢的口语内容(如播客和有声读物)，以提供新的有趣的推荐，并识别潜在的有害内容。 Spotify在5个国家推出播客广告市场 Spotify将在瑞典和印度等五个新市场推出播客广告市场。Spotify Audience Network于2021年首次推出，目前已在德国和美国等九个国家投入使用，供播客出版商和创作者将其内容货币化。在投资超过10亿美元建立了拥有500万个播客标题和1亿播客听众的播客业务后，Spotify正专注于提高播客形式的广告收入。思科公布令人失望业绩指引全球最大的计算机网络设备制造商思科(Cisco)公布了令人失望的业绩指引，加剧了人们对企业正在控制技术支出的担忧。思科将2024财年营收指引下调至538亿至550亿美元，之前预测最高达580亿美元。思科的报告显示，网络硬件订单的放缓正在影响增长。该公司预计，订单疲软的环境将持续下去。思科首席执行官Chuck Robbins正试图通过深入软件和安全等服务领域，减少公司对一次性设备销售的依赖。但这种转变还不足以缓解企业支出预算下降对思科的影响。全球5G手机出货量预计同比增长4.5% 市场分析机构MIC最报告显示，今年受市况影响，预计全年全球5G手机出货量约为6.6亿台，同比增长4.5%；预计2024年出货可达7.8亿台，增长18.7%。此外，5G手机渗透率预计将从今年的59%增至68%。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

先进封装概念大涨华海诚科20CM涨停

AI 芯片 DeepEdge10。依托自研芯片 DeepEdge10 创新的 D2Dchiplet 架构打造的 X5000 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

苹果iPhone以自研芯片取代高通芯片的进度进一步延后

苹果公司斥资数十亿美元为iPhone研发调制解调器芯片的计划被进一步推迟，替换高通公司芯片的工作非常复杂，妨碍了公司的进度。知情人士称，继推迟一项到明年推出自研芯片的计划之后，苹果现在可能无法实现到2025年春季之前出货的目标。这意味着，发布将推迟到至少2025年底或2026年初——苹果最近与高通续签了合同，合同期的最后一年即为2026年。这一最新障碍反映了苹果在设计自己的调制解调器方面所面临的艰巨任务。这个组件必须得跟全球数以百计的运营商无缝连接，在各种不同环境和条件下运行。它的性能至少得跟高通的技术一样好。

金融界2023-11-17

微软首款5nm自研芯片Maia亮相----能和H100掰手腕

不满足于此，昨晚一场发布会，首款5nm自研芯片Maia正式亮相；同时Bing Chat也更名Copilot，甚至万物皆可Copilot；登录微软账号，就可以在Copilot专属网站上免费使用GPT-4、DALL·E 3。 OpenAI的全新王炸爆款，自定义GPT也被塞进Copilot全家桶，变身为Copilot Studio。全球打工人利器Office，也在Copilot的加持下全面升级。一、微软自研芯片此前的江湖上，关于微软在悄悄自研芯片的传言始终不绝于耳。上个月初爆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

微软推出首款AI自研芯片力求避免供应链瓶颈

于在AI和云计算领域取得优势至关重要。自研芯片可以让公司从硬件中获得性能和价格优势。还可以避免微软过度依赖任何一家供应商，目前业界对英伟达AI芯片的争夺凸显了这一隐患。在微软进军处理器领域之前，该公司在云计算领域的竞争对手也采取了类似举措。亚马逊在2015年收购了一家芯片制造商，并出售基于多种云计算和AI芯片的服务。谷歌在2018年开始让客户使用其AI加速处理器。 Borkar在接受采访时说，对于微软这样规模的公司来说，“重要的是优化和整合”其硬件的每个元素以提供最佳性能，并避免供应链瓶颈。 “实际上，归根结底，是为了给客户提供基础设施方面的选择”

金融界2023-11-16

云天励飞发布14nm Chiplet大模型推理AI芯片

ISC-V核，支持大模型推理部署。依托自研芯片DeepEdge10创新的D2D chiplet架构打造的X5000推理卡，已适配并可承载SAM CV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2023-11-15

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