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中银证券：给予浪潮信息买入评级
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务器和AI服务器龙头，在数字经济建设及AI应用落地带动的全国算力建设需求高增之下，业绩有望提速。　　估值　　预计2023~2025年归母净利润为25.6/36.5/50.3亿元，EPS为1.74/2.48/3.42元（因AI芯片供给导致交付不及预期，下调16~19%），对应PE分别22/15/11倍。看好后续AI供给改善，H2交付或带动业绩提速，维持买入评级。　　评级面临的主要风险　　宏观经济波动；市场竞争加剧；新产品推广不及预期。证券之星数据中心根据近三年发布的研报数据计算，民生证券吕伟研究员团队对该股研究较为深入，近三年预测准确度均值高达87.97%，其预测2023年度归属净利润为盈利23.12亿，根据现价换算的预测PE为23.5。最新盈利预测明细如下：该股最近90天内共有17家机构给出评级，买入评级13家，增持评级3家，中性评级1家；过去90天内机构目标均价为47.77。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2023-08-29
开源证券：给予恒生电子买入评级
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量进一步提升。公司信创项目正加速推进，AI应用预计9月将陆续开发试用，未来可期。我们维持盈利预测不变，预计2023-2025年的归母净利润为18.08、23.70、31.05亿元，EPS为0.95、1.25、1.63元，当前股价对应PE为35.9、27.4、20.9倍，维持“买入”评级。　　事件：公司发布2023半年报　　2023年上半年，公司实现收入28.27亿元，同比增长18.49%，实现归母净利润4.46亿元，同比扭亏为盈，实现扣非净利润2.65亿元，同比增长142.55%。2023年二季度，公司实现收入16.97亿元，同比增长20.17%，实现归母净利润2.24亿元，同比扭亏为盈，实现扣非净利润1.90亿元，同比增长102.63%。　　降本增效效果持续显现，扣非利润实现高增长　　（1）上半年，公司财富科技、资管科技收入分别为6.61、6.61亿元，同比分别增长11.10%、7.60%；运营与机构科技、风险与平台科技、数据服务、创新业务收入分别为5.33、2.18、1.73、2.44亿元，同比分别增长27.48%、28.07%、27.80%、22.49%；企金、保险核心与金融基础设施收入为2.47亿元，同比增长53.22%。　　（2）上半年，公司综合毛利率为72.00%，同比下滑0.47个百分点；上半年，公司人员总数较2022年底基本持平，销售、管理、研发费用率分别为14.69%、14.16%、41.42%，同比分别下降0.15、0.19、2.22个百分点，公司持续提升人效、控制费用增长，降本增效效果持续显现，扣非利润实现高增长。　　信创推进节奏提速，AI应用未来可期　　信创方面，国家层面高度重视，近期招投标也取得积极进展，公司已通过数据库国产化认证工作，上半年33个主产品信创项目竣工覆盖率达到29%，信创合同覆盖率提升到58%，信创项目加速推进。AI方面，公司6月发布金融行业大模型新品，预计9月将陆续开发试用，AI应用未来可期。同时，公司推出股票期权激励和员工持股计划，有望充分调动员工积极性，助力公司长远发展。　　风险提示：产品推广不及预期；证券IT投入不及预期；政策推进不及预期。证券之星数据中心根据近三年发布的研报数据计算，国金证券王倩雯研究员团队对该股研究较为深入，近三年预测准确度均值高达85.23%，其预测2023年度归属净利润为盈利20.4亿，根据现价换算的预测PE为31.82。最新盈利预测明细如下：该股最近90天内共有19家机构给出评级，买入评级16家，增持评级3家；过去90天内机构目标均价为60.09。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2023-08-28
算力、人工智能板块均高开超6%，智能终端ODM龙头闻泰科技绩后涨停！芯片50ETF(516920)涨2.3%，上一日创新低后强劲反弹！
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中国建设双主线机遇，建议关注AI算力、AI应用、数据要素三大领域。AI算力方面，建议关注AI服务器、AI芯片领域相关公司；AI应用方面，办公、教育、金融是落地进度相对较快的场景，建议关注海外AI典型应用在国内的映射；数据要素方面，建议关注地方数据运营的参与厂商，以及各垂直场景的IT龙头。一键布局“科技之矛”，首选芯片50ETF（516920）！芯片50ETF（516920）8月25日完成扩位简称变更，其跟踪的中证芯片产业指数包含芯片板块50只龙头股，综合覆盖设备材料、晶圆代工、设计、封测等芯片全产业链环节，前十大权重股包括中芯国际、韦尔股份、北方华创、兆易创新、紫光国微、中微公司、长电科技、卓胜微、三安光电、澜起科技，前十大权重股合计占比超50%。数据来源：中证指数公司风险提示：基金有风险，投资需谨慎。投资人应当阅读《基金合同》《招募说明书》《产品资料概要》等法律文件，了解基金的风险收益特征，特别是特有风险，并根据自身投资目的、投资经验、资产状况等判断是否和自身风险承受能力相适应。基金管理人承诺以诚实信用、谨慎尽责的原则管理和运用基金资产，但不保证基金一定盈利或本金不受损失。芯片50ETF（516920）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。文中提及个股仅为指数成份股客观展示列举，本文出现信息只作为参考，投资人须对任何自主决定的投资行为负责。本文中的任何观点、分析及预测不构成对阅读者任何形式的投资建议。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中证芯片产业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。风险提示：界面有连云呈现的所有信息仅作为参考，不构成投资建议，一切投资操作信息不能作为投资依据。投资有风险，入市需谨慎!
有连云2023-08-28
天风证券：给予梦网科技增持评级
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长系公司业绩增长的主要引擎。　　布局AI应用领域，结合自身优势赋能业务发展　　公司作为5G富媒体消息业务的头部企业，基于NLP，结合云识图、语音识别等技术，以chatbot为载体，打造了一站式、智能化的5G消息便捷服务，具备完整技术能力，拥有自主知识产权，已经有结合企业客户需求和个人用户交互习惯的智能机器人应用场景落地。在chatbot机器人方面，与国外火热的ChatGPT相对仅仅是技术实现方案差异，公司也同步研究模块化的集成方式，可实现客户已有机器人业务快速导入，实现资源共享。公司AIM消息为客户提供了强大的千人千面、千人千迹展示和追踪能力，客户可通过自身数据挖掘，实现个性化场景营销和服务，是客户在服务营销领域天然的AI应用入口；同时，梦网打造推出了客户侧的私有化数据和AI平台，客户可基于该平台，快速对接其内部应用，实现数据挖掘，客户画像，精准分发的一揽子业务升级。目前公司已与华为云盘古大模型签署业务合作框架协议，公司结合盘古大模型打造“AI+5G消息”，进一步发掘消息服务场景结合的潜力，为客户打造智能化消息服务解决方案。　　5G消息行业发展持续推进，公司竞争优势显著未来可期　　7月19日，工信部公开征求对《关于加强端网协同助力5G消息规模发展的通知》（征求意见稿）的意见。其中指出，手机生产企业按照5G消息相关行业标准及进网检测规范，完成计划上市的5G手机系统设计和功能升级。在过渡期结束之后，手机生产企业新申请进网许可的5G手机需支持5G消息，并随附提供相关进网检测报告。对于在过渡期结束之前已申请进网的5G手机型号产品，鼓励有条件的手机生产企业通过产品系统升级等方式实现5G消息功能支持。公司云通信服务业务在技术优势、客户资源、运营商渠道等方面形成了核心竞争优势。早在2018年，梦网便开始布局视频短信，梦网是业内最早上线视频短信商用运营的公司之一。在行业解决方案方面，经过近五年的深耕公司形成了规模化模版积累，视频短信已经覆盖银行、证券、基金、汽车、美妆、服饰、餐饮、影视、旅游、航空、游戏等多类型行业应用场景；在客户资源方面，公司一直坚守以客户为中心的理念，二十年来公司已经完成了金融、互联网、政务公共事业以及消费品等新兴重要行业和客户的市场布局，并与行业大客户建立并保持密切的合作关系；在终端厂商合作方面，公司近年来陆续与华为、小米、oppo、vivo、三星、魅族、中兴等国内外知名的终端厂商建立了合作关系，为终端原生基础消息服务升级积累了良好的优势。公司基于通信和终端服务领域积累的核心技术，与华为、小米、OPPO、VIVO达成合作，支持8亿终端覆盖和线上运营，形成了与众多上下游企业的探索和布局。　　盈利预测与投资建议：　　公司作为国内领先云通信服务商，不仅在企业短信领域做大做强，同时也紧跟5G网络建设脚步，布局5G消息，云通信业务涵盖众多领域。随着5G消息的规模化推进，梦网依托强大的技术研发能力和服务能力，能够快速将客户需求进行转化升级，有助于中长期市场拓展。预计公司23-25年归母净利润为2.05/3.42/5.59亿元，维持“增持”评级。　　风险提示：5G消息发展不及预期、运营商政策变动风险、市场竞争加剧、商誉减值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，华创证券耿琛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%，其预测2023年度归属净利润为盈利2.15亿，根据现价换算的预测PE为53.21。最新盈利预测明细如下：该股最近90天内共有3家机构给出评级，买入评级2家，增持评级1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2023-08-27
三安光电尾盘跳水触及跌停，寒武纪跌超6%，芯片50ETF(516920)跌超2%创去年10月以来新低！
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中国建设双主线机遇，建议关注AI算力、AI应用、数据要素三大领域。AI算力方面，建议关注AI服务器、AI芯片领域相关公司；AI应用方面，办公、教育、金融是落地进度相对较快的场景，建议关注海外AI典型应用在国内的映射；数据要素方面，建议关注地方数据运营的参与厂商，以及各垂直场景的IT龙头。（来源：上海证券《计算机行业周观点：关注人工智能和数据要素产业的建设推进》）一键布局“科技之矛”，首选芯片50ETF（516920）！芯片50ETF（516920）8月25日完成扩位简称变更，其跟踪的中证芯片产业指数包含芯片板块50只龙头股，综合覆盖设备材料、晶圆代工、设计、封测等芯片全产业链环节，前十大权重股包括中芯国际、韦尔股份、北方华创、兆易创新、紫光国微、中微公司、长电科技、卓胜微、三安光电、澜起科技，前十大权重股合计占比近50%。数据来源：中证指数公司风险提示：基金有风险，投资需谨慎。投资人应当阅读《基金合同》《招募说明书》《产品资料概要》等法律文件，了解基金的风险收益特征，特别是特有风险，并根据自身投资目的、投资经验、资产状况等判断是否和自身风险承受能力相适应。基金管理人承诺以诚实信用、谨慎尽责的原则管理和运用基金资产，但不保证基金一定盈利或本金不受损失。芯片50ETF（516920）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。文中提及个股仅为指数成份股客观展示列举，本文出现信息只作为参考，投资人须对任何自主决定的投资行为负责。本文中的任何观点、分析及预测不构成对阅读者任何形式的投资建议。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中证芯片产业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。风险提示：界面有连云呈现的所有信息仅作为参考，不构成投资建议，一切投资操作信息不能作为投资依据。投资有风险，入市需谨慎!
有连云2023-08-25
跌超3%！云计算50ETF(516630)，大数据50ETF(516000)大幅下挫！
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投资主线。一方面，未来会有围绕大模型等AI应用的迭代，包括国内大模型和相关应用的发展。另一方面，当下海外一些科技巨头，针对AI的布局也在进一步深入。政策扶持数字经济力度不减，叠加AI大势所趋，云计算、大数据等板块在AI产业链中处于“卖水人”角色，应用场景明确，产业增长逻辑扎实，长期景气度向好。今日两大板块陷入深度调整，或为倒车接人良机？看好大数据、云计算赛道的用户，不妨定投云计算50ETF（516630）、大数据50ETF（516000），静候市场上涨。风险提示：界面有连云呈现的所有信息仅作为参考，不构成投资建议，一切投资操作信息不能作为投资依据。投资有风险，入市需谨慎!
有连云2023-08-25
AllianceDAO：AI与Web3的互利共赢
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众多 DeFi 协议的性能。目前，将 AI 应用于 DeFi 领域的主要难题之一是在链上实施 AI 的成本较高。尽管可以在链下实现 AI 模型，但之前无法验证模型的执行情况。然而，通过诸如 Modulus 和 ChainML 等项目，链下执行的验证正逐渐变为现实。这些项目允许在链外执行机器学习模型，同时限制链上的成本开销。在 Modulus的情况下，链上的费用仅用于验证模型的零知识证明（ZKP）。而在 ChainML 的案例中，链上的成本是用于向去中心化 AI 执行网络支付预言机费用。以下是一些可能从 AI 集成中受益的DeFi使用案例： AMM 流动性配置：例如，更新 Uniswap V3 的流动性范围。通过整合人工智能，协议可以更加智能地调整流动性范围，从而提高 AMM（自动做市商）的效率和收益。清算保护与债务头寸：结合链上和链下数据，可以实现更有效的清算保护策略，保护债务头寸不受市场波动影响。复杂的 DeFi 结构化产品：设计金库机制时，可以依赖金融人工智能模型而不是固定策略。这样的策略可能包括由人工智能管理的交易、贷款或期权，从而提高产品的智能性和灵活性。先进的链上信用评分机制：考虑不同区块链上不同钱包的情况，整合人工智能可以帮助构建更精确和全面的信用评分系统，从而更好地评估风险和机会。通过利用这些 AI 集成的案例，DeFi 领域可以更好地适应不断变化的市场需求，提高效率，降低风险，并为用户创造更多价值。同时，随着链下验证技术的不断发展，AI 在 DeFi 中的应用前景也将进一步拓展。 Web3 技术能够帮助提升 AI 模型的能力虽然现有 AI 模型已经展现出巨大的潜力，但在数据隐私、特有模型执行的公平性以及虚假内容的创建和传播方面仍然面临挑战。在这些领域，Web3技术的独特优势可能发挥重要作用。 1. 为 ML 训练创建专有数据集 Web3 可以协助 AI 的领域之一是协作创建用于机器学习 (ML) 训练的专有数据集，即用于数据集创建的 PoPW 网络。海量数据集对于准确的 ML 模型至关重要，但如何获取这些数据，如何创建这些数据集可能会成为瓶颈，特别是在需要私有数据的用例中，比如使用 ML 进行医学诊断，围绕患者数据的隐私问题构成了重大障碍，因为训练这些模型需要访问医疗记录。然而，出于隐私考虑，患者可能不愿分享他们的医疗记录。为了解决这个问题，患者可以对他们的医疗记录进行可验证的匿名化处理，以保护他们的隐私，同时仍然可以在机器学习训练中使用这些记录。然而，匿名处理后的数据的真实性可能令人担忧，因为虚假数据可能会极大地影响模型性能。这时，零知识证明（ZKP）可以用来验证匿名处理后的数据的真实性。患者可以生成ZKP，以证明匿名记录确实是原始记录的副本，即使在删除个人身份信息（PII）后也是如此。这种方法既保护了隐私，又确保了数据的可信度。 2. 对私有数据运行推理当前，大型语言模型（LLM）存在一个重要问题，即如何处理私有数据。举例来说，当用户与ChatGPT进行交互时，OpenAI会收集用户的私有数据，并将其用于模型的训练，从而引发敏感信息的泄露。近期的案例中，有员工在使用ChatGPT辅助办公时不小心泄露了涉密数据，这使得这个问题更加突出。零知识（ZK）技术有望解决机器学习模型在处理私人数据时出现的问题。在这里，我们将探讨两种场景：开源模型和专有模型。对于开源模型，用户可以下载模型并在本地私有数据上运行。举例来说，Worldcoin的“World ID”升级计划（“ZKML”）需要处理用户的生物特征数据，如虹膜扫描，以创建每个用户的独特标识符（IrisCode）。在这种情况下，用户可以在保护其生物特征数据隐私的情况下下载IrisCode生成的机器学习模型，并在本地运行。通过创建零知识证明（ZKP），用户可以证明他们已经成功生成了 IrisCode ，从而保证了推理的真实性，同时保护了数据隐私。重要的是，高效的ZK证明机制（如Modulus Labs开发的机制）在训练机器学习模型时具有关键作用。另一种情况是，当用于推理的机器学习模型是专有的时，情况会稍微复杂。因为在本地进行推理可能不是一个选项。然而，零知识证明可以通过两种可能的方式来帮助解决问题。第一种方法是在将匿名化数据发送到机器学习模型之前，使用 ZKP 对用户数据进行匿名化处理，正如前面在数据集创建案例中所讨论的。另一种方法是在将预处理输出发送到机器学习模型之前，对私有数据进行本地预处理。在这种情况下，预处理步骤隐藏了用户的私有数据，使其无法重构。用户可以生成 ZKP 来证明预处理步骤的正确执行，而模型的其他专有部分可以在模型所有者的服务器上远程执行。这些示例用例可能包括能够分析患者医疗记录以进行潜在诊断的 AI 医生，以及评估客户私人财务信息以进行金融风险评估的算法。通过 ZK 技术，Web3可以提供更高的数据隐私保护，使得 AI 在处理私有数据时更加安全可靠，同时也为隐私敏感领域的 AI 应用提供了新的可能性。 3. 保证内容真实性，打击深度伪造内容这类骗局 ChatGPT 的出现可能使人们忽略了一些专注于生成图片、音频和视频的生成式人工智能模型。然而，这些模型目前已经能够生成逼真的深度伪造内容。例如，最近流行的 AI 生成的写真照片，以及模仿 Drake 新歌的 AI 生成版本，这些内容已经在社交媒体上广泛传播。由于人们天生倾向于相信所见所听，这些深度伪造内容可能构成潜在的骗局危险。虽然一些初创公司试图使用 Web2 技术来解决这个问题，但数字签名等 Web3 技术可能更有效地解决这个问题。在 Web3 中，用户之间的交易由用户的私钥签名以证明其有效性。类似地，文本、图片、音频和视频内容也可以通过创作者的私钥进行数字签名，以证明其真实性。任何人都可以通过与创作者的公开地址进行签名验证，这个公开地址可以在创作者的网站或社交媒体账户上找到。Web3网络已经建立了所有必要的基础设施来满足这种内容验证的需求。一些投资者已经将他们的社交媒体配置文件，如 Twitter，或去中心化社交媒体平台，如 Lens Protocol 和Mirror，与加密的公开地址相关联，以增加内容验证的可信度。例如，美国头部投资机构 USV 的合伙人 Fred Wilson 讨论了将内容与公共加密密钥相关联如何在打击虚假信息方面起到作用。尽管这个概念看起来很简单，但要改善身份验证过程的用户体验还需要很多工作。例如，内容的数字签名过程需要自动化，以便为创作者提供无缝、流畅的体验。另一个挑战是如何在不需要重新签名的情况下生成已签名数据的子集，例如音频或视频片段。目前，许多项目都在努力解决这些问题，并且 Web3 在解决这些问题方面具有独特的优势。通过数字签名等技术， Web3 有望在保护内容真实性和打击深度伪造内容等方面发挥关键作用，从而提高用户的信任和网络环境的可信度。 4. 专有模型的信任最小化 Web3 技术还可以在专有机器学习（ML）模型作为服务提供时，实现最大程度地减少对服务提供商的信任。用户可能希望验证他们所付费购买的服务，或获得关于ML模型公平执行的保证，即相同的模型用于所有用户。零知识证明（ZKP）可以用于提供这些保证。在这个架构中， ML 模型的创建者生成一个代表 ML 模型的 ZK 电路。然后，在需要的时候，使用该电路为用户的推理生成零知识证明。这些证明可以发送给用户进行验证，也可以发布到负责处理用户验证任务的公共链上。如果 ML 模型是私有的，独立的第三方可以验证所使用的 ZK 电路是否代表该模型。在模型的执行结果具有高风险的情况下，这种信任最小化的方法尤其有用。以下是一些具体的用例：医疗诊断的机器学习应用在这种情况下，患者将自己的医疗数据提交给 ML 模型进行潜在的诊断。患者需要确保目标机器学习模型没有滥用他们的数据。推理过程可以生成一个零知识证明，用于证明 ML 模型的正确执行。贷款信用评估 ZKP可以确保银行和金融机构在评估信用价值时考虑了申请人提交的所有财务信息。此外，通过证明所有用户使用相同的模型，ZKP可以证明公平性。保险理赔处理当前的保险理赔处理是手动和主观的。然而，ML 模型可以更公平地评估保险单和索赔细节。与 ZKP 相结合，这些索赔处理 ML 模型可以被证明考虑了所有保单和索赔细节，并且同一模型用于处理同一保单下的所有索赔。通过利用零知识证明等技术，Web3 有望为专有 ML 模型的信任问题提供创新的解决方案。这不仅有助于提高用户对模型执行的信任，还能够促进更加公平和透明的交易过程。 5. 解决模型创建的集中化问题创建和训练 LLM（大型语言模型）是一个耗时且昂贵的过程，需要特定领域的专业知识、专用的计算基础设施以及数百万美元的计算成本。这些特征可能会导致强大的集中实体，例如 OpenAI ，它们可以通过控制对其模型的访问来对其用户行使重大权力。考虑到这些集中化风险，关于 Web3 如何促进。创建不同方面的去中心化的重要讨论正在进行中。一些 Web3 倡导者提出了将去中心化计算作为与集中式参与者竞争的一种方法。这个观点认为，去中心化计算可以是一种更便宜的替代方案。然而，我们的观点是，这可能不是与集中式参与者竞争的最佳角度。去中心化计算的缺点在于，由于不同异构计算设备之间的通信开销， ML 训练可能会慢10到100倍。一种方法是通过去中心化计算来分散模型创建的成本和资源。虽然有人认为去中心化计算可能成为替代集中式实体的更便宜方案，但通信开销问题可能会限制其效率。这意味着在涉及大规模计算任务时，去中心化计算可能导致训练速度减缓。因此，在寻求解决模型创建集中化问题时，需要仔细权衡去中心化计算的利弊。另一种方法是采用 Proof of Private Work（PoPW）的方式来创建独特而具有竞争力的 ML 模型。这个方法的优势在于它可以通过将数据集和计算任务分散到网络的不同节点来实现去中心化。这些节点可以为模型训练做出贡献，同时维护各自的数据隐私。Together 和 Bittensor 等项目正在朝这个方向发展，试图通过 PoPW 网络来实现模型创建的去中心化。人工智能代理的支付和执行轨道人工智能代理的支付和执行轨道在最近的几周中引起了极大的关注。使用LLM（大型语言模型）来执行特定任务并实现目标的趋势不断上升，这一潮流起源于BabyAGI的概念，并迅速扩散至高级版本，包括AutoGPT等。这引发了一个重要的预测，即在未来，人工智能代理将在某些任务中表现出色并变得更加专业。如果出现了专门的市场，人工智能代理就有能力搜索、雇用和支付其他人工智能代理的费用，从而协同完成重要项目。在这一进程中，Web3 网络为人工智能代理提供了理想的环境。特别是在支付方面，人工智能代理可以配置加密货币钱包，用于接收付款并向其他代理付款，实现任务分工和合作。除此之外，人工智能代理还可以无需许可地委托资源，将其插入加密网络。例如，如果一个人工智能代理需要存储数据，他们可以创建一个Filecoin钱包，支付去中心化存储网络IPFS上的存储费用。另外，人工智能代理还可以委托去中心化计算网络（如Akash）的计算资源，以执行特定任务，甚至扩展其执行范围。防止AI侵犯隐私然而，在这一发展过程中，隐私和数据保护问题变得尤为重要。鉴于训练高性能机器学习模型需要大量数据，因此可以安全地假设任何公共数据都会进入机器学习模型，这些模型可以使用这些数据来预测个人的行为。特别是在金融领域，建立机器学习模型可能导致用户财务隐私受到侵犯。为了解决这个问题，一些隐私保护技术如 zCash、Aztec支付，以及Penumbra和Aleo等私人DeFi协议可以用来确保用户的隐私得到保护。这些技术可以在保护用户数据的同时进行交易和数据分析，从而实现金融交易和机器学习模型开发的平衡。结论我们相信 Web3 和 AI 在文化和技术上是相互兼容的。与 Web2 中对机器人的抵触情绪不同，Web3 凭借其无需许可的可编程性质，为人工智能的蓬勃发展创造了机会。从更宏观的角度来看，如果将区块链视为一个网络，那么人工智能有望在这个网络的边缘发挥主导作用。这一观点适用于各种消费应用程序，从社交媒体到游戏。迄今为止，Web3 网络的边缘主要由人类组成。人类会发起并签署交易，或者通过预先设定的策略让机器人代表他们采取行动。随着时间的推移，我们可以预见网络边缘会出现越来越多的人工智能助理。这些 AI 助理将通过智能合约与人类以及彼此互动。我们相信这些互动将带来全新的消费者和用户体验，可能会引发创新的应用场景。 Web3 的无需许可特性赋予了人工智能更大的自由度，可以更紧密地与区块链和分布式网络集成。这有望促进创新、扩展应用领域，并为用户创造更富有个性化和智能化的体验。同时，需要密切关注隐私、安全和伦理问题，以确保人工智能的发展不会给用户带来负面影响，而是真正实现技术与文化的和谐共存。来源：金色财经
金色财经2023-08-24
国海富兰克林基金：AI生态或催生15万亿市场
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的ChatGPT和国内类似产品的推出，AI应用端百花齐放，在教育、游戏、医疗、机器人等多领域均打开了新局面，尤其是随着法律、数据分析、插图、语音和视频生成等传统服务市场越来越多地使用人工智能，AI将逐渐扩大在各行各业中的影响程度，高盛预计人工智能软件的潜在市场规模将达到约1,500亿美元。国海富兰克林基金分析称，下游应用对AI模型需求强劲，大模型训练已成为趋势，海外巨头云服务收入持续增长，这也将持续利好上游算力产业链。风险提示：界面有连云呈现的所有信息仅作为参考，不构成投资建议，一切投资操作信息不能作为投资依据。投资有风险，入市需谨慎!
有连云2023-08-24
科创芯片ETF华安(588290)强势拉升，已涨1.52%，盘中成交额破亿元
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力升级需求，数据中心产业链将持续受益，AI应用的用户体验也将持续改善：相关人士表示，截至目前，全国在用数据中心机架总规模超过760万标准机架，算力总规模达到197EFLOPS，位列全球第二。AI应用热度提升，微软宣布9月21日举办特别活动，预计将展示新款Surface PC以及Windows11中的新AI功能。AI热潮拉动芯片订单，英伟达计划于2023年在全球范围内出货约55万片H100，H100A800 GPU交货中国大陆客户或排到24Q1。风险提示：界面有连云呈现的所有信息仅作为参考，不构成投资建议，一切投资操作信息不能作为投资依据。投资有风险，入市需谨慎!
有连云2023-08-24
AI芯片之王英伟达Q2净利猛增422%，AI芯片需求持续火爆，芯片ETF基金(516920)涨超2%！机构：AI芯片需求有望持续增长！
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力升级需求，数据中心产业链将持续受益，AI应用的用户体验也将持续改善：截至目前，全国在用数据中心机架总规模超过760万标准机架，算力总规模达到197EFLOPS，位列全球第二。AI应用热度提升，微软宣布9月21日举办特别活动，预计将展示新款SurfacePC以及Windows11中的新AI功能。AI热潮拉动芯片订单，英伟达计划于2023年在全球范围内出货约55万片H100，H100A800GPU交货中国大陆客户或排到2024Q1。（来源：东方证券《电子行业周报：AI大模型带动芯片需求，汽车NOA有望批量落地》）【Gartner：2024年AI芯片市场规模将达670亿美元】市调机构Gartner称，用于执行人工智能（AI）工作负载的芯片市场正以每年20%以上的速度增长。市场分析师预计，2023年AI芯片市场规模将达到534亿美元，比2022年增长20.9%，2024年将增长25.6%，达到671亿美元。到2027年，AI芯片营收预计将是2023年市场规模的两倍以上，达到1194亿美元。芯片ETF基金（516920）跟踪中证芯片产业指数，综合覆盖设备材料、晶圆代工、设计、封测等芯片全产业链环节。该指数前十大权重股包括中芯国际、韦尔股份、北方华创、兆易创新、紫光国微、中微公司、长电科技、卓胜微、三安光电、澜起科技，前十大权重股合计占比近50%。数据来源：中证指数公司风险提示：基金有风险，投资需谨慎。投资人应当阅读《基金合同》《招募说明书》《产品资料概要》等法律文件，了解基金的风险收益特征，特别是特有风险，并根据自身投资目的、投资经验、资产状况等判断是否和自身风险承受能力相适应。基金管理人承诺以诚实信用、谨慎尽责的原则管理和运用基金资产，但不保证基金一定盈利或本金不受损失。芯片ETF基金（516920）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。文中提及个股仅为指数成份股客观展示列举，本文出现信息只作为参考，投资人须对任何自主决定的投资行为负责。本文中的任何观点、分析及预测不构成对阅读者任何形式的投资建议。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中证芯片产业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。风险提示：界面有连云呈现的所有信息仅作为参考，不构成投资建议，一切投资操作信息不能作为投资依据。投资有风险，入市需谨慎!
有连云2023-08-24

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