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重塑计算界限：去中心化算力的现状与展望

当时间来到2022年11月30日，由 OpenAI 研发的 ChatGPT 同样是展示了 AI 领域划时代的意义，用户惊叹于 ChatGPT 带来的全新体验，能如同真人一般，基于上下文完成用户提出的各种要求。而在今年9月推出的新版本中，加入了语音、图像等多模态特征的生成式AI又将用户体验带到了更新的阶段。但与之对应的是GPT4有超过万亿级的参数参与模型预训练以及后续微调。这是 AI 领域对算力需求最大的两个部分。在预训练阶段，通过学习大量的文本来掌握语言模式、语法和关联上下文。使其能够理解语言规律，从而根据输入生成连贯且上下文相关的文本。预训练之后，再对GPT4进行微调，以便于更好地适应特定类型的内容或风格，提升特定需求场景的性能和专业化。由于 GPT 采用的 Transformer 架构，引入自注意力机制（Self-attention），这种机制使得模型能在处理输入的序列时，同时关注序列中不同部分之间的关系，因而对算力需求急剧增长，特别是在处理长序列是需要大量并行计算和存储大量注意力分数，因而也需要大量的内存和高速的数据传输能力。目前主流的同架构LLM对于高性能GPU的需求巨大，这也表明AI大模型领域投入成本巨大。根据相关 SemiAnalysis 的推测估计GPT4一次模型训练成本高达6300万美金。而为实现良好的交互体验，GPT4 在日常运营中亦需要投入大量的算力来维持其日常运营。算力硬件分类这里我们要来理解一下目前主要的算力硬件类型，CPU、GPU、FPGA、ASIC 分别能处理怎样算力需求场景。 • 从CPU和GPU的架构示意图上，GPU包含更多核心，它们使得GPU可同时处理多个计算任务，并行计算的处理能力更强，适用于处理大量计算任务，因此在机器学习和深度学习领域得到了广泛的应用。而CPU的核心数量较少，适合处理更集中地处理单个复杂计算或序列任务，但在处理并行计算任务时不如GPU高效。在渲染任务和神经网络计算任务中，通常需要处理大量重复计算和并行计算，因此GPU比CPU在这个方面会更高效且适用。 • FPGA（Field Programmable Gate Array）现场可编程逻辑门阵列，是作为专用集成电路（ASIC）领域中的一种半定制电路。由大量小型处理单元组成的阵列，FPGA可以理解为可编程的数字逻辑电路集成芯片。目前的运用主要集中在硬件加速，其他任务仍然在CPU上完成，让FPGA和CPU协同工作。 • ASIC（Application Specific Integrated Circuit）专用集成电路，是指应特定用户要求和特定电子系统的需要而设计的集成电路。ASIC在批量生产时与通用集成电路相比具有体积更小、功耗更低、可靠性提高、性能提高、保密性增强、成本降低等优点。因而在比特币挖矿的固有场景下，只需要执行特定的计算任务，ASIC则是最契合的。Google 也推出了针对机器学习专门设计的 TPU（Tensor Processing Unit）作为ASIC的一种，但目前主要通过Google Cloud提供算力租用服务。 • ASIC 和 FPGA 相比，ASIC 是专用集成电路，一旦设计完成后集成电路即固定。而FPGA是在阵列内集成大量数字电路基本门电路和存储器，开发人员可以通过烧写FPGA配置来定义电路，并且这种烧写是可更换的。但就当下的AI领域的更新速度，定制化或半定制化的芯片，无法及时通过调整重新配置来执行不同的任务或适应新算法。因而，GPU 的普遍的适应性和灵活性，使其在 AI 领域大放异彩。各大 GPU 厂商就 AI 领域也对 GPU 在 AI 领域的适配做了相关优化。以 Nvidia 为例，推出了专为深度学习设计的 Tesla 系列和 Ampere 架构 GPU，这些硬件包含针对机器学习和深度学习计算优化的硬件单元（Tensor Cores），这使得GPU能够以更高的效率和更低的能耗执行神经网络的前向和反向传播。此外也提供了广泛的工具和库来支持AI开发，如 CUDA（Compute Unified Device Architecture）来帮助开发人员利用GPU进行通用并行计算。去中心化算力去中心化算力是指通过分布式计算资源提供处理能力的方式。这种去中心化的方法通常结合区块链技术或类似的分布式账本技术，将闲置的计算资源汇集并分发给需要的用户，以实现资源共享、交易和管理。产生背景 • 强劲的算力硬件需求。创作者经济的繁荣，使得数字媒体处理方向进入全民创作的时代，激增的视效渲染需求，出现专门渲染外包工作室、云渲染平台等形式，但这样方式也需要本身投入大量的资金用于前期算力硬件采购。 • 算力硬件来源单一。AI 领域发展更加剧了算力硬件的需求，全球以 Nvidia 为龙头的 GPU 制造企业在这场AI算力竞赛中，赚得盆满钵满。其供货能力甚至成为能掣肘某一行业发展的关键要素，Nvidia的市值也于今年首次突破一万亿美元。 • 算力提供仍主要依赖中心化云平台。而目前真正受益于高性能计算需求激增的是以 AWS 为代表的中心化云厂商，它们推出了 GPU 云算力服务，以目前AWS p4d.24xlarge 为例，租用一台这样的专精于 ML 方向的 HPC 服务器，包含8块 Nvidia A100 40GB GPUs，每小时花费在 32.8 美元，其毛利率据估计可达61%。这也使得其他云巨头纷纷竞相参与，囤积硬件以其在行业发展初期尽可能占据有利。 • 政治、人为干预等因素导致行业发展不平衡。不平衡我们不难看出GPU的所有权和集中度更向资金和技术充裕组织和国家倾斜，且与高性能计算集群呈现依仗关系。这使得以美国为代表的芯片半导体制造强国，也在对AI芯片出口方面实施更为严苛的限制，以削弱其他国家在通用人工智能领域的研究能力。 • 算力资源分配过于集中。 AI 领域的发展主动权掌握在少数巨型公司手中，目前以 OpenAI 为代表的巨头，有微软的加持，背后是微软Azure 提供的丰富算力资源，这使得 OpenAI 每次新产品的发布，都是对当下 AI 行业的重塑和整合，让其余团队在大模型领域难以望其项背。那么在面对高昂的硬件成本、地域限制、产业发展不均衡的情况，是否有其他解决方案？去中心化算力平台则应运而生，平台的目的是创建一个开放、透明且自我调节的市场来更有效地利用全球计算资源。适应性分析 1. 去中心化算力供给侧目前高昂的硬件价格和供给侧的人为控制，都给去中心化算力网络的建设提供了土壤。 • 从去中心化算力的组成方式来看，多样的算力提供方小到个人PC、小型物联网设备大到数据中心、IDC等，大量累积的算力可提供更灵活和可扩展的计算解决方案，从而帮助更多的AI开发者和组织更有效地利用有限的资源。都可以通过个人或组织的闲置算力，来实现去中心化算力共享，但这些的算力的可用性、稳定性，受本身用户的使用限制或分享上限的限制。 • 有可能的潜在优质算力来源，则是以太坊转 PoS 后，直接由相关矿场转型提供的算力资源。以美国领先的 GPU 集成式算力提供商 Coreweave 为例，前身是北美以太坊最大的矿场，基于已构建的完备基础设施。此外，退役的以太坊矿机，其中也包含了大量的闲置 GPU，据悉此前以太坊挖矿时代巅峰在网工作的 GPU 约2700万张，盘活这些 GPU 也能进一步成为去中心化算力网络重要的算力来源。 2. 去中心化算力需求侧 • 从技术实现来看，去中心化算力资源在图形渲染类，视频转码类，这种计算复杂程度不高的任务，结合区块链技术和web3的经济体系能在确保信息数据安全传递情况下，为网络参与者带来了切实的收益激励，积累了有效的商业模式和客群。而 AI 领域则涉及大量的并行计算，节点间的通信、同步等环节，对网络环境等方面有非常高的要求，因而目前应用也都集中于微调、推理、AIGC 等更偏应用层。 • 从商业逻辑来看，单纯算力买卖的市场是缺乏想象力的，行业只能卷供应链、定价策略，但这些又恰好是中心化云服务的优势。因而，市场上限较低也缺乏更多想象空间，所以也能看到原本做单纯图形渲染的网络在寻求 AI 转型，如 Render Network 与2023 Q1 也推出了原生集成Stability AI 工具集，用户可以的该项功能引入Stable Diffusion作业，业务也不再局限于渲染作业而向 AI 领域扩展。 • 从主要客群来看，很显然大B端客户会更倾向于中心化集成式云服务，他们通常有充足的预算，他们通常是从事底层大模型的开发，需要更高效的算力聚合形式；因而，去中心化算力更多的是服务于中小型开发团队或个人，从事多是模型微调，或应用层开发，对算力的提供形式没有太高的要求。他们对价格更敏感，去中心化算力的能从根本上减轻初始成本的投入，因而整体的使用成本也更低，以 Gensyn 此前测算的成本来看，将算力换算成V100 提供的等值算力，Gensyn 价格仅为0.4美元每小时，相比AWS 同类型的算力需要2美元每小时，能下降80%。虽然这部分生意并不在目前行业中占开销大头，但伴随 AI 类应用的使用场景持续延展，未来的市场规模不容小觑。 • 从提供的服务来看，可以发现目前的项目更像是去中心化云平台的概念，提供的是一整套从开发、部署、上线、分发、交易全流程的管理，这样的好处在于吸引开发者，可以利用相关工具组件来简化开发部署，提升效率；同时能吸引用户来平台使用这些完整的应用产品，形成基于自身算力网络的生态护城河。但这同时也对项目运营提出了更高的要求。如何吸引优秀开发者和用户并实现留存显得尤为重要。不同领域的应用 1. 数字媒体处理 Render Network 一个基于区块链的全球渲染平台，其目标是为创作者数字创意提供帮助。它允许创作者按需将 GPU 渲染工作扩展到全球 GPU 节点，提供了以一种更为高速且便宜的渲染工作能力，在创作者确认过渲染结果后，再由区块链网络向节点发送代币奖励。相比传统的视觉效果实现方法，在本地建立渲染基础设施或在购置的云服务中增加相应的GPU开支，这都需要高昂的前期投入。自2017年创立以来，Render Network 用户在网络上渲染了超过1600万帧和近50万个场景。从Render Network 2023 Q2 发布数据也能表明，渲染帧数作业和活跃节点数都呈增长的趋势。此外，Render Network 与2023 Q1 也推出了原生集成Stability AI 工具集，用户可以的该项功能引入Stable Diffusion作业，业务也不再局限于渲染作业而向AI领域扩展。 Livepeer 则是通过网络参与者贡献自己的GPU算力和带宽，为创作者提供实时视频转码服务。广播者可以通过将视频发送至Livepeer，完成各类视频转码，并向各类端侧用户分发，进而实现视频内容的传播。同时，可以便捷地通过法币形式支付，获得视频转码、传输、存储等服务。在Livepeer 网络中，任何人都允许贡献个人计算机资源（CPU、GPU 和带宽）以进行转码和分发视频来赚取费用。原生代币（LPT）则代表了网络参与者在网络中的权益，通过质押代币的数量，决定节点在网络中的权重，从而影响其获得转码任务的机会。同时，LPT也起到了引导节点安全、可靠、快速地完成分派的任务。 2. AI领域的扩展在目前AI领域的生态系统中，主要参与者大致可以划分成：从需求方入手，在产业的不同阶段，对算力的诉求是有明显区别的。以底层模型开发为例，在预训练环节为确保训练结果的有效对并行计算、存储、通信等方面要求都非常高，这就需要通过大型的算力集群来完成相关的任务。当下主要算力供给主要还是依赖自建机房、中心化的云服务平台来集中提供。而在后续模型微调、实时推理和应用开发等环节则对并行计算、节点间通信的要求没有那么高，这恰恰是去中心化算力能一展拳脚的部分。纵观此前已颇具的声量的项目， Akash Nework 在去中心化算力方向做了一些尝试： Akash Network 结合不同的技术组件，让用户可以在去中心化的云环境中高效、灵活地部署和管理应用程序。用户可以利用 Docker 容器技术打包应用，然后通过 Kubernetes 在 Akash 提供的云资源上通过 CloudMOS 进行部署和扩展。Akash 采用“反向拍卖”的方式，这使得价格比传统云服务更低。 Akash Network 在今年8月也发布将推出了主网第6次升级，将对 GPU 的支持纳入其云服务中，未来向更多 AI 团队提供算力供给。 Gensyn.ai，今年颇受行业瞩目的项目由 a16z 领投完成了4300万美元A轮融资，就目前公布项目公布的文档来看，该项目是一个主网基于波卡网络的 L1 PoS 协议，聚焦于深度学习，它旨在通过创建一个全球性的超级计算集群网络来推动机器学习的边界。这个网络连接了从拥有算力富余的数据中心到潜在可贡献个人 GPU 的 PC，定制的 ASIC 和 SoC 等多种设备。为解决的目前去中心化算力中存在的一些问题，Gensyn 借鉴了学术界的一些理论研究新成果： 1. 采用概率学习证明，即使用基于梯度的优化过程的元数据来构建相关任务执行的证明，来加快验证过程； 2. 图形基准协议（Graph-based Pinpoint Protocol），GPP作为一个桥梁，连接了DNN（Deep Neural Network）的离线执行与区块链上的智能合约框架，解决了跨硬件设备间容易发生的不一致性，并确保了验证的一贯性。 3. 与 Truebit 类似的激励方式，通过质押和惩罚相结合的方式，建立一个能让经济理性参与者能诚实地执行分派的任务。该机制采用了密码学和博弈论方法。这个验证系统对于维持大型模型训练计算的完整性和可靠性。但值得注意的是以上内容更多的是解决任务完成验证层面，而非在项目文档中作为主要亮点讲述的关于去中心化算力来实现模型训练方面的功能，特别是关于并行计算和分布式硬件间通信、同步等问题的优化。当前受网络延迟（Latency）和带宽（Bandwidth）的影响，频繁的节点间通信会使得迭代时间和通信成本都发生增长，这不仅不会带来实际的优化，相反会降低训练效率。Gensyn 在模型训练中处理节点通信和并行计算的方法可能涉及复杂的协调协议，以管理计算的分布式性质。然而，如果没有更详细的技术信息或对他们具体方法的更深入了解，Gensyn通过其网络实现大型模型训练的确切机制需要等项目上线才能真正揭晓。我们还关注到 Edge Matrix Computing (EMC) protocol 它通过区块链技术将算力运用至 AI、渲染、科研、AI电商接入等类型的场景，通过弹性计算把任务分发到不同的算力节点。这种方法不仅提高了算力的使用效率，还确保了数据传输的安全性。同时，它提供了一个算力市场，用户可以访问和交换计算资源。方便开发者部署，更快地触达用户。结合 Web3 的经济形式，也能使算力提供方在根据用户的实际使用情况获取真实收益和协议方补贴，AI开发者也获得更低的推理和渲染成本。以下是其主要组成部分和功能的概述：预期还将推出了基于 GPU 的 RWA 类产品，此项的关键在于将原本在机房固定住的硬件盘活，以 RWA 的形式分割流通，获得额外的资金流动性，高质量 GPU 能作为 RWA 底层资产的原因在于，算力可以算得上 AI 领域的硬通货，目前有明显的供需矛盾，且该矛盾并不能在短期内解决，因而 GPU 的价格相对比较稳定。此外，通过部署 IDC 机房实现算力集群也是 EMC protocol 会重点布局的部分，这不仅能让 GPU 在统一环境下的运转，更高效地处理相关大型算力消耗的任务，如模型的预训练，由此来匹配专业用户的需求。同时，IDC 机房也能集中托管和运行大量的 GPU，确保同类型高质量硬件的技术规格，方便将其打包作为 RWA 产品推向市场，开启DeFi 新思路。近年学界在边缘计算领域也有新的技术理论发展和应用实践。边缘计算作为云计算的一种补充和优化，一部分的人工智能正在加快速度从云端走向边缘，进入到越来越小的物联网设备中。而这些物联网设备往往体积很小，为此轻量机器学习受到青睐，以满足功耗、延时以及精度等问题。 Network3 是通过构建了一个专门的AI Layer2，通过AI 模型算法优化和压缩，联邦学习，边缘计算和隐私计算，为全球范围内的AI开发者提供服务，帮助他们快速、便捷、高效地训练或者验证模型。它通过利用大量智能物联网硬件设备，可聚焦小模型，来做相应的算力供给，且通过构建TEE（Trusted Execution Environment）能让用户仅通过上传模型梯度，来完成相关训练，确保用户相关数据隐私安全。综上 • 伴随 AI 等领域的发展，许多行业会从底层逻辑上实现巨大变革，算力会上升到更重要的地位，与之关联的各个方面也都会引起行业的广泛探索，去中心化算力网络有其自身优势，可答复降低中心化风险，同时也能作为中心化算力的一种补足。 • 且本身 AI 领域的团队也处于一个分岔口上，是否利用已训练好的大模型构建自身产品，还是参与到训练各自地域内的大模型，这样的选择也多是辩证的。因而去中心化算力能满足不同的业务需求，这样的发展趋势是喜闻乐见的，且伴随技术的更新和算法的迭代，势必在关键领域也会有所突破。 • 至不惧，而徐徐图之。来源：金色财经

金色财经2023-11-28

比尔·盖茨：生成式AI已达极限下一个突破是可解释AI

ndelsblatt，比尔·盖茨表示，OpenAI内部包括奥特曼在内的很多人都相信GPT-5将明显优于GPT-4。但他认为，有很多理由相信，当前生成式人工智能已经达到极限。下一个突破盖茨认为是可解释AI，但预计要到下一个十年（2030-2039）才能实现。

金融界2023-11-28

特斯拉投资者：我心目中的年度最佳CEO不是马斯克

该公司已成为一家顶级云计算公司。随着OpenAI的人工智能聊天工具ChatGPT的兴起，纳德拉也迅速采取行动，加深了微软与该公司的联系，今年早些时候向OpenAI投资了100亿美元。在最近OpenAI的“政变”风波中，纳德拉力挺该公司联合创始人萨姆·奥特曼，在他和其他OpenAI投资者的支持下，奥特曼最终得以重返这家人工智能公司，并发帖对纳德拉表示感谢，承诺要与微软建立“牢固的”合作伙伴关系。

金融界2023-11-28

OpenAI的宫斗给微软敲醒警钟

OpenAI的宫斗剧终于大结局了。而作为男主山姆最强靠山的微软，却应该警醒！毕竟OpenAI再厉害，那也不是他微软一个人的OpenAI。董事会的改变，可能会让OpenAI朝着更加商业化的道路行走，而微软，或许是长期的伙伴，也或许可能只是一个短暂的过客。作者：Stone Fox Capital 虽然Open的宫斗事件表明了，微软是山姆·阿尔特曼的重要合作伙伴，但事实证明，微软还需要获得其他人工智能资源。在宫斗剧中场，微软聘请了这位AI领军人，股价飙升至历史最高水平，但山姆很快又戏剧性地回到了OpenAI，并重组了董事会。来源：Finviz OpenAI的宫斗在11月17日，OpenAI CEO 山姆·阿尔特曼被董事会解雇，理由是他对董事会不坦诚。而山姆自己可能也没有想到，自己会因为AI失业。来源：网络话说回来，微软拥有OpenAI 49%的股份，似乎对此举并不满意，所以，微软火速聘请山姆和其他想要离开的员工。之后，在至少90%的员工威胁要离开OpenAI之后，微软等经济力量得以通过新的董事会谈判，让山姆重新担任OpenAI首席执行官。这场闹剧持续了6天，而且，ChatGPT还出现了崩溃的迹象。有趣的是，首席科学家也参与了这次试图罢黜山姆的行动，而此前的首席科学家在未能将他挤出后离开了OpenAI。这位前首席科学家和其他研究人员于2021年成立了竞争对手Anthropic。谷歌母公司Alphabet最近向Anthropic投资20亿美元，以资助由对Sam Altman领导不满的OpenAI员工组成的竞争对手。这家人工智能初创公司甚至将使用来自谷歌的TPU，而亚马逊据称已向这家人工智能公司投资了高达40亿美元。以下是Anthropic的创始成员： Dario Amodei - 首席执行官，前OpenAI研究副总裁 Jack Clark - 前OpenAI政策总监和传播总监 Tom Brown - OpenAI技术人员 Sam McCandlish - OpenAI研究领导随着山姆和Greg Brockman重新掌管OpenAI，投资者需要注意新的董事会指导该组织。Bret Taylor、Larry Summers和Adam D'Angelo是一个更强大的董事会，尽管他们不太可能像前任董事会那样肩负人工智能公共安全的核心使命。来源：OpenAI 一个被释放的山姆，没有为公共安全和造福全人类而构建的董事会，实际上可能会进一步发展生成型人工智能领导力。由乔治城安全和新兴技术中心的海伦·托纳和OpenAI首席科学家Ilya Sutskever领导的董事会成员，他们可能不会因为安全原因而减缓AI的发展。最终，显然有数百名客户联系了Anthropic、谷歌云和人工智能初创公司Cohere，寻求替代的人工智能服务。此外，微软显然在与OpenAI的竞争中遇到了问题，因为山姆可能会进一步转向商业化机会，而不像之前的结构那样努力束缚这些行动，因此在签约客户方面受到的影响更大。微软肯定会从OpenAI价值高达900亿美元的大笔投资中受益，但该公司也没有完全控制这项技术。OpenAI产生的所有价值并不会全部流入微软，除非它成为这家科技巨头的收入。陡峭的价值飙升尽管微软全速推进Copilot和其他人工智能产品，但企业对购买新的人工智能软件工具仍然采取谨慎态度。这家科技巨头仅对第二财季的收入进行了指导，预计为606亿美元，增长15%。虽然由于人工智能，微软有巨大的增长机会，但其股价现在已经超过了实际的潜力。该公司已经创造了2400亿美元的年收入，预计未来几年将有1000亿美元的人工智能增长，这是一个巨大的推动，但考虑到微软的相对规模，这并不是一个巨大的提高。该股目前市值接近3万亿美元，24财年（截至6月）的营收为2430亿美元。预计营收仅会以15%的速度增长，而股价接近销售额的12倍。事实上，该公司2028财年的营收为4050亿美元，市盈率为7倍，这表明该公司股价在未来5年内可能不会反弹。其他所有科技巨头的股价现在都比微软低得多，Alphabet和Meta的预期市盈率只有6倍。数据来源：YCharts 在接下来的几周和几个月里，该股肯定会走得更高。许多分析师给出了400美元以上的目标价。奇怪的是，目前普遍的目标价只有406美元，只有7.6%的上涨空间，而微软在53个评级中有35个评级是强烈买入。来源：Seeking Alpha 实际上，大多数分析师已经完全看好该股票，从目前的水平来看，提供的额外上涨空间有限。投资者更像是将400美元视为退出点，而不是进入点。结论 OpenAI的戏剧性事件可能不会损害人工智能业务，但这一戏剧性事件肯定会促使企业研究其他人工智能来源。与科技同行相比，微软的估值已经处于溢价和过高水平。投资者应该利用任何进一步向共识目标价格上涨的机会，在高点退出该股，并意识到这不是未来几年人工智能大幅上涨的起点。 $微软(MSFT)$

老虎证券2023-11-27

美股科技公司业绩进入上行期，美股ETF延续修复

AIGC交互体验，大厂寻求差异化赛道，OpenAI文生图模型DALL E·3性能强大，植入ChatGPT和BingAI搜索，展望谷歌Gemini等多模态大模型提升用户交互体验，促进AIGC应用产品形态和功能的创新，提升用户付费意愿。 B端与C端AIGC应用双管齐下，微软和谷歌在AI+办公、AI+搜索生成领域同台竞技，Meta、亚马逊、Snap推出AIGC工具落地广告、电商和社交平台。 AIGC+生态系统趋势初步显现，形成AI时代的流量护城河。微软逐步建立以操作系统Copilot为核心的AI生态壁垒，AIGC的价值不局限于业绩增量，而是作为全新的流量入口，提高微软产品矩阵的用户粘性。谷歌将Bard和DuetAI与20余款应用产品有机结合，形成强大的集成能力，Pixel 8新机内置Google AI基础模型，搭载系统内置AI功能。三、投资建议及后续展望：受益于有利的经营周期、宏观经济韧性，加息周期接近尾声，叠加生成式 AI带来的技术创新驱动等，我们对美股科技和生物科技板块继续维持看好。未来12~18个月，受益于半导体行业库存水平见顶回落及下游需求逐步复苏、欧美企业IT支出企稳回升、科技巨头不断优化自身运营效率等支撑，美股科技板块有望处于相对确定的业绩上行周期，生成式AI 亦将逐步带来业绩增量贡献。相关产品： 1、纳斯达克ETF(513300)及其联接基金(A类：015299，C类：015300，A类美元现汇：015518)：纳斯达克被广大投资者誉为全球创新科技的风向标，其涨幅较大的公司也大部分集中在科技创新领域，包括人工智能、半导体芯片、新能源等。纳斯达克ETF(513300)跟踪纳斯达克100指数，优选市值前100的非金融公司，重仓众多科技龙头如英伟达、特斯拉、苹果，为投资者提供了一键直达全球科技先锋的便捷通道。 2、标普ETF(159655)及其联接基金(A类：018064，C类：018065，A类美元现汇：018066)：跟踪的标准普尔500指数(代码：SPX.GI)成份股选自标普全市场指数，被广泛认为是衡量美国大盘股市场的代表性指数，该指数的成份股囊括了美国500家优秀上市公司。行业分布均衡，其中信息技术占比达到40.9%，可选消费与医疗保健分别占比12.7%与11.4%，金融、工业、日常消费等均有一定占比，跟踪上市企业总市值超40万亿美元。数据来源：Wind，光大证券，华泰证券，华夏基金，截至2023.11.22，以上个股不作投资推荐。以上产品风险等级为R4(中高风险)，本基金为股票基金，其预期风险和预期收益高于混合基金、债券基金与货币市场基金。基金主要投资于标的指数成份股及备选成份股,在股票基金中属于较高风险、较高收益的产品。本基金为境外证券投资的基金，主要投资于美国证券市场中具有良好流动性的金融工具。除了需要承担与境内证券投资基金类似的市场波动风险等一般投资风险之外，本基金还面临汇率风险、美国市场风险等境外证券市场投资所面临的特别投资风险。跨境ETF实行T+0回转交易机制资金运作周期缩短，可能带来短期波动风险。本基金为ETF基金，投资者投资于本基金面临跟踪误差控制未达约定目标、指数编制机构停止服务、成份券停牌等潜在风险、标的指数回报与股票市场平均回报偏离的风险、标的指数波动的风险、基金投资组合回报与标的指数回报偏离的风险、标的指数变更的风险、基金份额二级市场交易价格折溢价的风险、申购赎回清单差错风险、参考IOPV决策和IOPV计算错误的风险、退市风险、投资者申购赎回失败的风险、基金份额赎回对价的变现风险、衍生品投资风险等。对于ETF联接基金，基金资产主要投资于目标ETF，在多数情况下将维持较高的目标ETF投资比例，基金净值可能会随目标ETF的净值波动而波动，目标ETF的相关风险可能直接或间接成为ETF联接基金的风险。ETF联接基金的特定风险还包括：跟踪偏离风险、与目标ETF业绩差异风险、指数编制机构停止服务风险、标的指数变更的风险、成份券停牌或违约的风险等。本资料不作为任何法律文件，观点仅供参考，资料中的所有信息或所表达意见不构成投资、法律、会计或税务的最终操作建议，我公司不就资料中的内容对最终操作建议做出任何担保。在任何情况下，本公司不对任何人因使用本资料中的任何内容所引致的任何损失负任何责任。市场有风险，入市需谨慎。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2023-11-27

FX168财经日报：黄金多头爆发！金价攻克2000美元大关投资者正以一年来最快的速度抛售美元

ya Nadella在2019年决定与OpenAI合作，这个决定成为科技行业最成功的合作之一，为微软在蓬勃发展的生成式人工智能市场中赢得了巨大的先机。本月早些时候，Satya Nadella在这家人工智能初创公司的开发者日上台时，突显了他与 OpenAI 首席执行官Sam Altman的密切关系，也突显了他个人对这一联盟的重视。 OpenAI“闹剧”暴露投资微软潜在威胁首席执行官Satya Nadella早有后手准备？ 7.Point72资产管理公司分析师Sophia Drossos表示，随着今年美国经济放缓，投资者应该做好应对动荡的准备。曾担任美联储首席交易员的经济学家兼策略师的Sophia Drossos表示：“我们可能会经历一段波动时期，因为我们预计美国国内生产总值将大幅放缓，这可能引发一些衰退担忧。” 她说，随着长期较高的利率抑制支出，经济增长将放缓，美国消费者也将退缩。Point72预计经济不会出现衰退，并于本月将美股第4季度增长预测上调至1.5%。根据Bloomberg的调查，这比经济学家平均预期的0.7%更为乐观。截至9月份的美国国内生产总值增长了4.9%。前美联储首席交易员发出警告：随着美国经济增长放缓市场将陷入动荡 8.加拿大消费者在近期大肆挥霍，尽管高利率限制了家庭预算，但支出却出人意料地复苏。上周五，加拿大统计局公布的数据显示，加拿大9月零售销售月率录得0.6%，远超市场预期0%。9个细分行业中有4个行业的销售额出现增长，汽车和零部件经销商的销售额增幅最大，9月份增长1.5%。不包括汽车在内的零售销售增长0.2%，而预期为下降0.1%。虽然整体数据大幅反弹，但报告中的细节显示出消费仍稍显疲软。不包括加油站和汽车经销商在内的核心零售额9月份下降了0.3%。下滑的主要原因是体育用品、业余爱好和乐器零售商以及啤酒、葡萄酒和烈性酒商店的销售额下降，表明消费者削减了一些非必需品的购买。出人意料！加拿大消费者大肆挥霍，零售销售月率增长0.6% 9.在冲击2000美元心理关口后，黄金多头是准备发起致命一击还是准备认输？随着美国市场从本周开始一切将恢复正常。鉴于一长串的高风险事件，11月的最后一周注定会是多事之秋。本月，黄金多头和空头一直在互相攻击，从而将贵金属困在一个区间内。 “多事之秋”！11月的最后一周：黄金多头将带来致命一击？市场概述因人们对美联储已经完成加息、明年开始降息的预期越来越高，美元指数上周五下跌，该指数连续二周下跌。追踪美元兑六种主要货币的ICE美元指数上周五下跌0.34%，至103.41。继前周下跌1.9%后，美元指数上周再下挫0.4%，有望创下一年来最糟单月表现。荷兰合作银行(Rabobank)资深外汇策略师Jane Foley表示，经济数据已经提供大量美国出现衰退的证据。受美元走软推动，上周五金价突破2000美元/盎司。Blue Line Futures首席市场策略师Philip Steible说，美元指数上周随疲软的经济数据走弱，这应能促使美联储政策转向，对2024年金价带来顺风。美股上周五收盘涨跌互现，三大股指上周均连续录得第四周上升。上周四是美国的感恩节假期，金融市场普遍休市。美股上周五提前三小时收盘。由于投资者等待本周的OPEC+会议，国际油价上周五收低，连续第五周收低。石油输出国组织及其盟友(即OPEC+)上周三将原定于周日举行的会议推迟至11月30日，令当日原油价格下挫，布伦特原油跌破80美元/桶，上周五交易油价依然承压。IG分析师Tony Sycamore表示：“现在最有可能的结果似乎是延长现有削减计划。” 汇市欧元：欧元/美元上周五上涨，收报1.0937，涨幅0.32%。技术面上，汇价上行的初步阻力位于1.0947，进一步阻力位于1.0952，关键阻力位于1.0975；汇价下行的初步支撑位于1.0883，进一步支撑位于1.0860，更关键支撑位于1.0837。英镑：英镑/美元上周五上涨，收报1.2603，涨幅0.55%。技术面上，汇价上行的初步阻力位于1.2638，进一步阻力位于1.2671，关键阻力位于1.2728；汇价下行的初步支撑位于1.2494，进一步支撑位于1.2455，更关键支撑位于1.2420。日元：美元/日元上周五收跌，收报149.42，跌幅0.07%。技术面上，汇价上行的初步阻力位于149.88，进一步阻力位150.18，关键阻力位于150.68；汇价下行的初步支撑位于149.08，进一步支撑位于148.58，更关键支撑位于148.28。股市道指上周五(11月24日)收市上升117.12点，涨幅为0.33%，报35390.15点；纳指下跌15.00点，跌幅为0.11%，报14250.85点；标普500指数上升2.72点，涨幅为0.06%，报4559.34点。美股三大股指均实现连续第四周上升。上周道指累计攀升1.27%，自4月以来首次录得连续第四周上升。标普500指数上升1%，纳指上升0.89%。美股连续上升的背景是美国国债收益率本周触及数月低点。投资者看到通胀正在降温的迹象，押注美联储已完成加息，导致美债收益率下滑。上周五，欧洲股市收高，泛欧斯托克600指数在本周最后一个交易日小幅上涨。泛欧斯托克600指数收市上涨1.51，涨幅0.33%，报459.98点；德国DAX30指数收盘上涨35.92点，涨幅0.22%，报16030.65点；英国富时100指数收盘上涨8.03点，涨幅0.11%，报7491.61点；法国CAC40指数收盘上涨14.87点，涨幅0.20%，报7292.80点；欧洲斯托克50指数收盘上涨11.63点，涨幅0.27%，报4372.95点；西班牙IBEX35指数收盘上涨32.85点，涨幅0.33%，报9938.35点；意大利富时MIB指数收盘上涨191.29点，涨幅0.65%，报29427.00点。泛欧斯托克600指数各板块涨跌互现。化工股上涨约0.9%，科技股下跌0.1%。中国市场方面，11月24日A股收市，沪指跌20.89点，跌幅0.68%，报3040.97点；深证成指跌93.50点，跌幅0.94%，报9839.52点；创业板指跌23.41点，跌幅1.19%，报1937.94点。商品市场现货黄金上周五收市上升9.88美元，涨幅0.49%，收报2002.48美元/盎司。COMEX 12月黄金期货收涨0.49%，收报2003.00美元/盎司。现货白银上周五收市上升2.75%，报24.322美元/盎司。COMEX 12月白银期货收涨2.45%，收报24.341美元/盎司。现货铂金上周五上升1.79%，报933.30美元/盎司；现货钯金上升2.33%，报1071.46美元/盎司。铂金期货上升1.59%，报936.9美元/盎司。钯金期货上升2.25%，报1084.00美元/盎司。 1月交割的西德州中质原油(WTI)期货价格下跌1.56美元/桶，即2%，收报75.54美元/桶。1月交割的布伦特原油期货价格下跌84美分或1%，报80.48美元/桶。周一(11月27日)关注重点（北京时间）： 19:00英国11月CBI零售销售预期指数 21:00美国10月营建许可总数修正值(千户) 22:00欧洲央行行长拉加德在欧洲议会发表讲话 23:00美国10月新屋销售(年化月率) 23:30美国11月达拉斯联储制造业指数更多重要事件请点击此处

会员

tqttier2023-11-27

谨防北交所过度炒作！岁末年初行情即将到来？迎来动力切换窗口？看十大券商周策略...

且在前期热点主题方向上存在扰动事件，如OpenAi公司近期管理层混乱等，配置方向上可能出现阶段性的切换行情，前期滞涨行业有望迎来补涨契机。此外，对于一些中长期的方向，也可坚定持有。具体地，建议关注三条主线。（1）经济边际改善+流动性整体宽松背景下，同时当前时点具备补涨契机的金融风格，其中银行、非银（保险、券商）有望出现阶段性行情。（2）成长风格中有中长期配置价值以及超跌滞涨的行业：①估值有充足修复空间的通信，以及同时具备产业周期复苏预期的电子；②超跌、估值低廉预计有所修复的电力设备。（3）价格催化、业绩稳中向好且估值偏低的食品饮料，以及盈利、估值底部共振修复的医药生物。中金公司：A股继续关注结构性配置机遇中金策略发表研报指出，10月底以来的市场反弹得益于投资者风险偏好改善背景下的估值回稳，建议关注以下几个方面的变化：1）逆周期调节政策仍在加码过程中；2）前期美元指数、美债利率给A股市场带来的影响有所缓解；3）A股估值仍处于历史较极端水平，未来有较大修复空间。展望后市，虽然近期A股市场在前期持续反弹后短期有所波动，但我们认为当前资产价格依然隐含投资者较为谨慎的预期，对后续市场表现不必悲观。配置上，风险偏好的回升有望驱动A股小盘风格继续占优，但需要关注大小盘风格的估值分化程度，历史经验显示较大的估值分化也或带来短期的风格再平衡。行业层面建议关注半导体产业链、智能汽车产业链的投资机会，以及受益于企业出海、利率环境缓和的创新药等。申万宏源：岁末年初行情迎来动力切换窗口岁末年初行情的演绎符合我们的预期，目前来到了动力切换的窗口：中美经贸关系改善事件性交易时点已过，美联储加息结束交易的短期演绎也已趋于充分。后续行情的看点将是美联储经济回落进一步确认/国内稳增长持续催化/国内金融改革加码。目前岁末年初行情演绎的节奏，基本与我们之前的推演一致。首先，中美经贸关系改善预期关键催化已过，进入实际变化验证期。我们提示，观察美国企业在华重大投资项目落地，以及关键行业投资准入放开的情况。中美经贸关系改善看似事件性交易，但如果改善实际兑现，那么美联储加息可能就真的结束了(关税下行，或者来自中国的进口占比企稳回升，带动通胀预期下行)，所以，“美联储加息结束交易”(股市反弹，美债收益率下行，大宗商品价格高位震荡，黄金投资机会增加)构成资产配置层面的重大变化，可以持续更长时间。如果后续美国经济确认回落，那么毫无疑问，美联储加息结束交易，还有演绎空间。但现阶段，美国通胀风险未完全排除，美联储表态仍可能反复。这个时候还是需要考虑短期性价比。我们提示两个问题：第一，美国联邦利率期货隐含的后续加息预期几乎消失，乐观预期再发酵的空间已经有限了。第二，国内对美债收益率下行，驱动小盘成长占优的一致预期正在形成。而创业板相对沪深300的性价比已经不高，且相对赚钱效应已经开始收缩。所以，岁末年初行情的核心驱动力又迎来了转换窗口。我们依然提示，后续行情依然有纵深，主要看点可能是美联储经济回落进一步确认/国内稳增长持续催化/国内金融改革加码。海通证券：历史规律显示每年通常有岁末年初行情，本轮尚未结束核心结论：①本轮上涨行情走得较为纠结，主因宏观信号不一致，经济数据喜忧参半，资金存量格局延续，外资仍在流出。②当前A股估值仍在底部，海内外积极因素正在出现，历史规律显示每年通常有岁末年初行情，本轮尚未结束。③历史上年底结构再平衡概率较大，这次既要重视可能再平衡的大金融及医药，又要重视政策和技术双轮驱动的科技。华福策略：人民币汇率强势反弹对国内资本市场带来利好本周人民币汇率继续走强，美元兑离岸人民币由7.22降至7.15附近，11月以来累计下调超1900基点、跌幅超2%。人民币汇率近期走强，一方面源于美元持续走弱，由11月初的106以上降至103附近，另一方面受益于国内经济预期提振及APEC会议后中美关系阶段性缓和。往后看，尽管短期可能略有波动，但美元走弱的大趋势不变，叠加稳增长政策落地下国内经济预期有望持续提升，对应人民币汇率后续趋稳，对国内资本市场构成利好。华西证券：资本市场投资端改革重点在于引入中长期资金，权益市场有望演绎震荡向上的行情又到岁末时，宽信用中需积极引入增量资金。美联储最新会议纪要重申谨慎基调，但市场已几乎排除美联储继续加息的可能，本轮十年期美债利率从5%快速下行至4.4%附近，在当前位置进一步大幅下行面临一定阻力。与此同时，国内地产金融政策加快放松使得市场宽信用预期升温，岁末之际，重要会议的政策定调将成主线。预计后续稳增长仍会加码发力，积极财政将成为宽信用的主要抓手，货币政策保持相对宽松，资本市场投资端改革重点在于引入中长期资金，权益市场有望演绎震荡向上的行情。中原策略：未来股指总体预计将维持蓄势震荡格局当前上证综指与创业板指数的平均市盈率分别为12.23倍、34.20倍，处于近三年中位数以下水平，市场估值依然处于较低区域，适合中长期布局。两市周五成交量8306亿元，处于近三年日均成交量中位数区域下方。国内需求呈现改善势头，进口出现超预期增长，虽然物价依然较低，主要是因为受到猪肉价格高基数因素影响，预计未来物价将逐步回升。中汽协数据显示，10月汽车销量同比增长13.8%，汽车产销量继9月后再创当月历史同期新高。央行行长表示下一阶段货币政策将更加注重跨周期和逆周期调节。中美关系释放积极信号，高层会面有望带来双边关系改善。未来股指总体预计将维持蓄势震荡格局，同时仍需密切关注政策面、资金面以及外部因素的变化情况。我们建议投资者短线关注汽车、医药以及计算机设备等行业的投资机会。中信建投：消费电子行业或迎复苏关注新技术变化中信建投证券近日研报表示，在消费电子行业资本开支经历了3年的下行周期后，该团队判断2024年行业景气度有望回暖。2023Q3以来，随着苹果、华为等品牌推出新品，全球智能手机出货量跌幅已收窄至1%，2024年手机市场有望迎来新一轮复苏，设备企业在2024H1的新接订单值得期待；此外，钛材(机床刀具、3D打印两大方向)、XR、OLED、机器视觉有望带来结构性机会。东莞证券：市场或在震荡整理中维持上行格局，需谨防投机情绪过热，过度炒作北交所股票风险本周大盘冲高回落，北证50逆势大涨。从市场环境来看，欧美央行依然保持谨慎，人民币汇率强劲回升；政策方面，近期稳地产政策频发，融资和需求端有望渐进恢复；资金面方面，本周央行逆回购操作有所放量，积极呵护月末流动性。往后看，资金面或延续“紧平衡”状态，考虑到货币宽松仍是大方向，叠加政府债发行继续推进，我们预计年内依然存在降准空间。从技术面来看，本周指数冲高回落，北向资金流出呈现边际好转，多空博弈仍较为激烈。随着中国经济基本面渐进企稳，叠加政策呵护明显、中美关系阶段性缓和等因素，外资机构普遍看好中国经济增长前景，并竞相唱多A股。此外，考虑到近期人民币汇率出现明显反弹，且A股估值仍有较大吸引力，外资入场意愿有望得到修复。随着情绪面的改善和做多力量的持续积累，市场或在震荡整理中维持上行格局。关注两市量能变化以及北向资金流向。最后，需谨防投机情绪过热，过度炒作北交所股票风险。国金证券：本轮A股反弹行情尚未结束展望12月A股上涨动力大概率仍将维持“单一”的受美债利率下行影响，且美债利率早在11月已较大程度释放了下行压力，因此，对于年末推升A股的动力或边际减弱。当然，市场仍旧期待年底政策预期，倘若“宽货币”、“宽财政”等预期兑现，市场上涨动力或将有所增加。综上，我们认为本轮A股反弹行情尚未结束，但短期内上涨动力或环比减弱，维持谨慎乐观的态度，建议不追高，而敢于逢低介入。

金融界2023-11-27

科大讯飞：公司将根据战略、资源、计划等情况有序做好产品的宣传推广工作

证券之星2023-11-26

一周财闻：中央金融委员会会议召开；金融监管部门拟扩围房企白名单；奥特曼重返OpenAI；荣耀回应借壳上市传闻

卡，最快也要到本月底或者下个月中旬。 OpenAI：奥特曼重返公司任CEO 美国前财长加入新董事会 OpenAI的“宫斗”最终以奥特曼的回归落幕。11月22日，OpenAI在社交平台X上宣布，已经原则上达成协议，奥特曼重返公司担任CEO。赵长鹏将同意认罪并辞去币安交易所CEO职务根据与美国监管部门达成的和解协议，币安及该公司CEO赵长鹏对有关洗钱和违反制裁规定等数项刑事指控认罪。币安同意支付逾40亿美元罚金，赵长鹏将辞去CEO职务并支付5000万美元罚款。

金融界2023-11-26

顶级交易员表示山寨币两周内上涨 160%以上还有更多上涨空间

开始看好世界币（WLD），这是一个由 OpenAI 创始人 Sam Altman 创立的加密项目。 “因此，在经历了近四个月的圆底之后，WLD 即将迎来最高日收盘价。以 3 亿美元的市值来看，我认为这一趋势更接近其 FDV（完全摊薄估值）。牛市期间以及与[萨姆·奥尔特曼]协会的主要上涨。我长了。” 截至撰写本文时，Worldcoin 的交易价格为 2.40 美元，在过去 24 小时内下跌了 6.2%。来源：金色财经

金色财经2023-11-25

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