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山西证券：给予阳光电源买入评级
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及预期；市场竞争加剧等风险。证券之星数据中心根据近三年发布的研报数据计算，长城证券于夕朦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79.51%，其预测2024年度归属净利润为盈利104.24亿，根据现价换算的预测PE为15.11。最新盈利预测明细如下：该股最近90天内共有39家机构给出评级，买入评级29家，增持评级10家；过去90天内机构目标均价为100.89。以上内容为证券之星据公开信息整理，由智能算法生成，不构成投资建议。
证券之星2024-09-09
华源证券：给予申能股份买入评级
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：煤价波动、新能源电价政策。证券之星数据中心根据近三年发布的研报数据计算，光大证券殷中枢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79.37%，其预测2024年度归属净利润为盈利38.62亿，根据现价换算的预测PE为9.56。最新盈利预测明细如下：该股最近90天内共有9家机构给出评级，买入评级7家，增持评级2家；过去90天内机构目标均价为10.01。以上内容为证券之星据公开信息整理，由智能算法生成，不构成投资建议。
证券之星2024-09-09
华鑫证券：给予金海通增持评级
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险，下游需求不及预期的风险。证券之星数据中心根据近三年发布的研报数据计算，上海证券马永正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78.86%，其预测2024年度归属净利润为盈利1.3亿，根据现价换算的预测PE为27.51。最新盈利预测明细如下：该股最近90天内共有5家机构给出评级，买入评级3家，增持评级2家。以上内容为证券之星据公开信息整理，由智能算法生成，不构成投资建议。
证券之星2024-09-09
华福证券：给予煌上煌持有评级
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拓张不及预期；食品安全问题。证券之星数据中心根据近三年发布的研报数据计算，方正证券王泽华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79.53%，其预测2024年度归属净利润为盈利4800万，根据现价换算的预测PE为70.78。最新盈利预测明细如下：该股最近90天内共有5家机构给出评级，买入评级3家，增持评级2家。以上内容为证券之星据公开信息整理，由智能算法生成，不构成投资建议。
证券之星2024-09-09
天风证券：给予普冉股份买入评级
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人员流失，周期复苏不及预期。证券之星数据中心根据近三年发布的研报数据计算，华鑫证券毛正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75.48%，其预测2024年度归属净利润为盈利2.98亿，根据现价换算的预测PE为21.72。最新盈利预测明细如下：该股最近90天内共有11家机构给出评级，买入评级6家，增持评级5家；过去90天内机构目标均价为94.8。以上内容为证券之星据公开信息整理，由智能算法生成，不构成投资建议。
证券之星2024-09-09
报告,到2030年人工智能模型可扩大10000倍
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0倍，即大约6千兆瓦。这相当于目前所有数据中心耗电量的30%。能提供这么多电力的发电厂很少，而且大多数发电厂可能都签订了长期合同。但这是假设一个发电站就能为一个数据中心供电。 Epoch认为，企业将寻找可以通过当地电网从多个发电厂供电的地区。考虑到计划中的公用事业增长，走这条路虽然吃紧，但还是有可能的。为了更好地打破瓶颈，公司可以在多个数据中心之间分配训练。在这种情况下，它们会在多个地理位置独立的数据中心之间分批传输训练数据，从而降低任何一个数据中心的电力需求。这种策略需要快速、高带宽的光纤连接，在技术上是可行的，谷歌双子座超级计算机的训练运行就是一个早期的例子。总而言之，Epoch提出了从1千兆瓦（本地电源）到45千兆瓦（分布式电源）的各种可能性。公司利用的电力越多，可训练的模型就越大。在电力有限的情况下，可以使用比GPT-4高出约10000倍的计算能力来训练模型。 02.芯片：能否满足计算需求？所有这些电力都用于运行人工智能芯片。其中一些芯片向客户提供完整的人工智能模型；一些则训练下一批模型。Epoch仔细研究了后者。人工智能实验室使用图形处理器（GPU）训练新模型，而英伟达是GPU领域的佼佼者。台积电（TSMC）生产这些芯片，并将它们与高带宽内存夹在一起。预测必须考虑到所有这三个步骤。根据Epoch的说法，GPU生产可能还有剩余产能，但内存和封装可能会阻碍发展。这考虑到预计的行业产能增长，他们认为2030年可能会有2000万到4亿个AI芯片用于AI训练。其中一些将用于现有模型，而人工智能实验室只能购买其中的一小部分。范围如此之大，说明模型存在很大的不确定性。但考虑到预期的芯片容量，他们认为一个模型可以在比GPT-4高出约5万倍的计算能力上进行训练。 03.数据：人工智能的在线教育众所周知，人工智能对数据的渴求和即将到来的稀缺性是一个制约因素。有人预测，到2026年，高质量的公开数据流将枯竭。但Epoch认为，至少在2030年之前，数据稀缺不会阻碍模型的发展。他们写道，按照目前的增长速度，人工智能实验室将在五年内耗尽高质量的文本数据，版权诉讼也可能影响供应。 Epoch认为这给他们的模型增加了不确定性。但即使法院做出有利于版权持有者的判决，像VoxMedia、《时代》、《大西洋月刊》等公司所采取的复杂的执法和许可协议也意味着对供应的影响将是有限的。但至关重要的是，现在的模型在训练中不仅仅使用文本。例如，谷歌的Gemini就是通过图像、音频和视频数据进行训练的。非文本数据可以通过字幕和脚本的方式增加文本数据的供应。非文本数据还可以扩展模型的能力，比如识别冰箱食物的图片并推荐晚餐。更推测性的是，它甚至可能导致迁移学习，即在多种数据类型上训练出来的模型优于仅在一种数据类型上训练出来的模型。 Epoch称，还有证据表明，合成数据可以进一步扩大数据量，但具体有多少还不清楚。 DeepMind长期以来一直在其强化学习算法中使用合成数据，Meta公司也使用了一些合成数据来训练其最新的人工智能模型。但是，在不降低模型质量的前提下，使用多少合成数据可能会有硬性限制。而且，合成数据的生成还需要更昂贵的计算能力。不过总的来说，包括文本、非文本和合成数据在内，Epoch估计有足够的数据来训练人工智能模型，其计算能力是GPT-4的8万倍。 04.延迟：规模越大，速度越慢最后一个限制因素与即将推出的算法的规模有关。算法越大，数据穿越其人工神经元网络所需的时间就越长。这可能意味着训练新算法所需的时间变得不切实际。这一点有些技术性。简而言之，Epoch考察了未来模型的潜在规模、并行处理的训练数据批次规模，以及在人工智能数据中心服务器内部和服务器之间处理数据所需的时间。这样就能估算出训练一个一定规模的模型需要多长时间。主要启示以目前的设置来训练人工智能模型终究会遇到天花板，但不会持续太久。据Epoch估计，按照目前的做法，我们可以用比GPT-4高出100万倍的计算能力来训练人工智能模型。 05.扩展规模：10000倍我们会注意到，在每种限制条件下，可能的人工智能模型的规模都会变大，也就是说，芯片的上限比功率高，数据的上限比芯片高，以此类推。但是，如果我们把所有限制因素放在一起考虑，那么模型只能在遇到第一个瓶颈时才有可能实现。在这种情况下，瓶颈就是功率。即便如此，技术上还是可以实现大幅扩展。 Epoch认为：“如果综合考虑，这些人工智能瓶颈意味着到本十年末，训练运行高达2e29FLOP是可行的。” 这将代表着相对于当前模型的大约10,000倍的扩展，意味着历史上的扩展趋势可以不间断地持续到2030年。虽然所有这些都表明持续扩展在技术上是可能的，但这也做出了一个基本假设：人工智能投资将按需要增长，以资助扩展，并且扩展将继续产生令人印象深刻的进步，更重要的是，有用的进步。目前，各种迹象表明，科技公司将继续投入历史性的巨额现金。在人工智能的推动下，新设备和不动产等方面的支出已经跃升至多年来从未见过的水平。 Alphabet首席执行官Sundar Pichai在上一季度的财报电话会议上表示：“经历这样的曲线时，投资不足的风险要远远大于投资过度的风险。” 但支出还需要进一步增长。Anthropic公司首席执行官Dario Amodei估计，今天训练的模型成本可能高达10亿美元，明年的模型成本可能接近100亿美元，此后几年每个模型的成本可能达到1000亿美元。这是一个令人眼花缭乱的数字，但企业可能愿意为此付出代价。据报道，微软已经为其Stargate人工智能超级计算机投入了这么多资金，该项目是微软与OpenAI的合作项目，将于2028年推出。不言而喻，投资数百亿或数千亿美元的意愿并不能保证。毕竟这一数字超过许多国家的GDP和科技巨头目前年收入的一大部分。随着人工智能的光芒逐渐褪去，人工智能能否持续增长可能会变成一个“你最近为我做了什么”的问题。投资者已经在检查底线。如今，投资金额与回报金额相比相形见绌。为了证明加大投入是合理的，企业必须证明其规模不断扩大，能够生产出更多更强大的人工智能模型。这意味着即将推出的模型面临着越来越大的压力，必须超越渐进式的改进。如果收益下降，或者有足够多的人不愿意为人工智能产品买单，情况可能会发生变化。此外，一些评论家认为，大型语言和多模态模型可能只是个昂贵的死胡同。而且，总有可能出现突破，就像这一轮的突破一样，表明我们可以用更少的资源完成更多的任务。我们的大脑只需一个灯泡的能量就能持续学习，而不需要互联网那样庞大的数据量。 Epoch称，尽管如此，如果目前的方法“能将相当一部分经济任务自动化”，其经济回报可能高达数万亿美元，足以证明花费的合理性。许多业内人士都愿意下这个赌注。但究竟结果如何，目前还不得而知。原文来源于： 1.https://singularityhub.com/2024/08/29/ai-models-scaled-up-10000x-are-possible-by-2030-report-says/ 中文内容由元宇宙之心（MetaverseHub）团队编译，如需转载请联系我们。来源：金色财经
金色财经2024-09-09
天风证券：给予中无人机增持评级
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达预期的风险；主观性风险等。证券之星数据中心根据近三年发布的研报数据计算，浙商证券邱世梁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60.44%，其预测2024年度归属净利润为盈利3.58亿，根据现价换算的预测PE为54.83。最新盈利预测明细如下：该股最近90天内共有6家机构给出评级，买入评级3家，增持评级3家；过去90天内机构目标均价为38.75。以上内容为证券之星据公开信息整理，由智能算法生成，不构成投资建议。
证券之星2024-09-09
西南证券：给予博瑞医药增持评级
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险，国际医药政策变动风险等。证券之星数据中心根据近三年发布的研报数据计算，华西证券崔文亮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64.77%，其预测2024年度归属净利润为盈利2.19亿，根据现价换算的预测PE为48.06。最新盈利预测明细如下：该股最近90天内共有10家机构给出评级，买入评级8家，增持评级2家；过去90天内机构目标均价为30.16。以上内容为证券之星据公开信息整理，由智能算法生成，不构成投资建议。
证券之星2024-09-09
华福证券：给予胜宏科技买入评级
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在研或量产产品。报告期内，公司高端AI数据中心算力产品5阶、6阶HDI以及28层加速卡产品（阶梯金手指）顺利进入量产，1.6T光模块进入小量产，有望为公司持续贡献弹性业绩。　　研发布局不断加码，实现扎实长远发展。公司围绕“CPU、GPU”的技术路线展开技术布局，紧盯人工智能、AI服务器、AI算力卡、AI Phone、AIPC、智能驾驶、新能源汽车、新一代通信技术等行业技术发展前沿，超前研发新产品。2024年上半年，公司累计研发投入1.98亿元，在AI服务器/算力/交换机等产品的技术改造方面，公司完成对高多层精密HDI5.0mm和高多层PCB8.0mm厚板的设备优化与改造，大孔径盲孔填孔能力与超薄芯板能力建制。除此之外，公司开展了针对AI服务器产品下一代传输PCIe华福证券6.0协议与芯片Oak stream平台技术；800G/1.6T光传输在光模块与交换机上单通道112G&224G的传输技术；L3/L4等级自动驾驶技术等，并顺利落地到产品应用。　　海外产能赋能，业务布局全面开花。为实现PCB产业链横向一体化，为客户提供电路板全系列产品及一体化服务，公司快速推进海外基地的收购与建设。1）公司于2023年底完成MFS100%股权收购，切入挠性电路板赛道，填补公司在软板领域的空白。24H1MFS集团营业收入同比增长13%，净利润同比增长104%，其中二季度收入创历史新高，MFS集团的优异表现助力公司业绩实现增长。2）公司于2024年8月发布公告拟收购APCB100%股份，APCB在多层线路板深耕多年，APCB将成为公司泰国生产基地，有利于快速满足客户海外交付需求。3）公司于2024年5月发布公告拟在越南投资建设高精密度印制线路板项目，进一步助力公司持续扩大市场份额。　　盈利预测与投资建议：公司在高密度多层VGA PCB及小间距LED PCB市场已取得全球第一的份额，同时AI多业务条线进展顺利，成长可期。预计公司2024-2026年营业收入分别为112.03/134.77/160.38亿元，归母净利润分别为11.31/15.27/18.37亿元（维持2024年归母净利润前值，2025-2026年前值为14.07/16.06亿元）。我们看好公司充分受益于AI服务器的发展，维持“买入”评级　　风险提示：宏观经济不及预期、市场竞争加剧风险、原材料供应紧张及价格波动风险、汇率变动风险、收购整合风险、AI服务器新品放量进度不及预期风险等。证券之星数据中心根据近三年发布的研报数据计算，方正证券郑震湘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70.85%，其预测2024年度归属净利润为盈利12.16亿，根据现价换算的预测PE为19.25。最新盈利预测明细如下：该股最近90天内共有12家机构给出评级，买入评级9家，增持评级3家；过去90天内机构目标均价为43.6。以上内容为证券之星据公开信息整理，由智能算法生成，不构成投资建议。
证券之星2024-09-09
海通国际：给予杭可科技增持评级，目标价位18.3元
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展不及预期，行业竞争加剧等。证券之星数据中心根据近三年发布的研报数据计算，海通证券赵玥炜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75.26%，其预测2024年度归属净利润为盈利6.5亿，根据现价换算的预测PE为13.94。最新盈利预测明细如下：该股最近90天内共有4家机构给出评级，买入评级4家；过去90天内机构目标均价为20.02。以上内容为证券之星据公开信息整理，由智能算法生成，不构成投资建议。
证券之星2024-09-09

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