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人工智能ETF(159819)：商业化落地节奏加快，如何看待AI板块

值。综合来看，GPT的重磅更新、国内AI应用的推出等，正推动AI加速向各领域渗透。同时，国内政策端也持续发力，为AI市场空间的释放奠定较好基础。人工智能ETF（代码：159819，联接基金A/C：012733/012734）紧密跟踪中证人工智能主题指数。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2023-12-06

收评：创业板指冲高回落涨0.58%，高位股现炸板潮，东安动力上演“天地板”

土等不同程度上涨。焦点公司解析受益AI应用Pika走红，信雅达连续5日涨停。淮北市国资委有意入主，天汽模一字涨停。出售湖北路桥66%股权获授权主体公司同意，东湖高新涨停。董事长被刑拘，恒润股份连续两日跌停。机构最新解读东方证券表示，一段时间以来，市场板块分化比较明显，一些热门板块有较强的赚钱效应，但市场整体成交仍维持在较低水平，市场涨幅明显的板块均为取得资金共识的题材板块，机构资金风险偏好并未回升，因此大盘蓝筹指标股表现较弱，预计这种市场风格仍会延续下去。在弱势之中，防御板块成为避险品种，如食品股掀起涨停潮，乳业、预制菜、啤酒等板块涨幅居前，尤其年底是消费股表现的好时机，投资者可以适当把握其中的机会。国盛证券认为，当前美国10年国债收益率在10月23日触及高点5.02之后一路震荡下行，全球资本市场迎来持续改善的宏观环境，同时人民币也进入升值通道，但国内经济虽有复苏，但力度不及市场预期，成为当前市场主要矛盾；同时技术面上面对重要阻力位迟迟不能突破，导致指数再次向下探底。因此，展望后市，可重点关注逆势表现的消费、短剧游戏以及前景较为广阔的智能驾驶方向。东北证券分析称，全球视野看，9-10月份A股跌幅小于全球、11月份反弹则远小于全球股市，A股下跌有韧性、上行缺乏弹性的特征依然延续，持续大跌的动能不足；因此，反复轮动、步步为营，观察数日、等待信息面和技术面的共振。方向上，尽管板块风格轮动较快但是短期资金聚焦科技的方向未变；白马股则看中下旬的博弈年末估值切换和风格轮动的概率。

金融界2023-12-06

AI视觉大模型MiracleVision4.0正式发布！人工智能AIETF(515070)午后冲高

交活跃，成交额额已超2500万元。随着AI应用不断落地，人工智能商业化变现能力初现，看好板块中长期配置价值。消息面上，2023年12月5日，美图创造力大会在厦门举行，美图公司发布自研AI视觉大模型Miracle Vision(奇想智能)4.0版本，主打AI设计与AI视频。同时，发布《2023年度AI设计实践报告》。通过聚焦“设计工具”，AI视觉产品应用场景从生活修图延伸至工作提效。中信建投认为，人工智能行业进入到以大模型为代表的快速发展阶段，巨量参数和智能涌现是这一轮人工智能变革的典型特征。从技术前沿来看，AI整体将沿着更高效、更智能、更细分的路径发展，AI在垂直领域的落地和应用将是2024年的主线，我们看好AI在教育、自动驾驶、端侧设备、工业场景的落地。人工智能AIETF(515070)紧密跟踪中证人工智能主题指数，场外联接基金（A类008585/C类008586）；助力投资者一键布局中国机器人与人工智能AI产业；机器人ETF(562500)是全市场规模最大的机器人主题ETF，紧密跟踪中证机器人指数，场外联接(A类：018344；C类：018345)。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2023-12-06

午评：沪指跌0.11%创业板指涨0.67%，北向资金净买入近30亿元，锂电池板块表现抢眼

土等不同程度上涨。焦点公司解析受益AI应用Pika走红，信雅达连续5日涨停。淮北市国资委有意入主，天汽模一字涨停。出售湖北路桥66%股权获授权主体公司同意，东湖高新涨停。董事长被刑拘，恒润股份连续两日跌停。机构最新解读光大证券表示，配置上，具备防御属性且估值优势明显的食品饮料短线可酌情关注；华为链等科技主线大幅杀跌，但中期仍受认可，等待二次上车机会；继续关注受益于稳增长政策加码的金融、消费（商贸、纺服、家电等）、医药（创新药）以及周期（煤炭、钢铁、有色等）等方向。华福证券表示，当前面临年末，投资者总体偏谨慎，指数在整理中寻求市场底部，同时也在积蓄力量，酝酿未来行情。投资者在严控仓位的情况下，更需保持耐心。期待未来稳增长政策继续提振的刺激，同时等待指数震荡中的低吸机会。唯有耐心加理性，逢低配置，严控风险，方能期待收获。中信建投证券分析称，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，维持谨慎乐观态度。建议保持低吸为主，风格方面注意大小盘再平衡。配置上重点关注，一是关注前期超跌的医药生物板块；二是华为产业链的趋势性机会；三是顺应人工智能新兴产业趋势和国内大力发展数字经济政策方向的科技成长赛道；四是全球半导体周期接近见底+自主可控逻辑下，看好半导体产业链机会；五是价格催化、业绩稳中向好且估值偏低的食品饮料。

金融界2023-12-06

科创100ETF基金(588220)最新规模突破52亿，倍受资金青睐！

看好同样具备一定消费属性的传媒、游戏等AI应用端的进一步修复预期。鹏华科创100ETF基金（588220）紧密跟踪上证科创板100指数，交投持续活跃，6日上午截至11：19成交额破4.90亿元，换手率9.37%！科创相关产品科创100ETF基金（588220）。基金有风险，投资需谨慎。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2023-12-06

腾讯降本增效！科技板块业绩或持续上修！恒生科技指数ETF(513180)或受带动

张，未来业绩确定性再次上升。此外，国内AI应用商业化落地稳步推进中，不仅有望给各大科技公司带来第二增长曲线，也有望降低公司自身业务的运营成本。恒生科技指数ETF（513180）标的指数成份股涵盖了多家在港股上市的互联网科技巨头，科技属性较强，未来有望在业绩面、资金面等多方面的共振下低位反攻。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2023-12-06

赛道股走强！科技股回暖，芯片ETF(159995)，消费电子ETF(159732)拉升

AI功能，AI功能成为手机市场新趋势，AI应用有望推动换机需求增长。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2023-12-06

探底回升，大数据50ETF(516000)近日持续获资金关注

23年12月6日，数据要素、AIGC、AI应用概念延续调整，大数据50ETF（516000）持仓股奥飞数据跌超2%，易点天下、税友股份、神州泰岳、启明星辰等股跌幅居前，截至9:43，云计算50ETF(516630)跌0.56%，大数据50ETF（516000）跌0.49%，盘中一度跌近1.5%，近4个交易日，资金流入近600万。 2022年，我国数字产业化规模达到9.2万亿元，产业数字化规模为41万亿元，占数字经济比重分别为18.3%和81.7%。据中航证券预估，短期看，数据基础制度可能催生3000亿-5000亿规模的数据交易市场；中长期，数据资产化催生的相关市场潜在规模可能达到十万亿级。华西证券认为，随着国家对于数据要素的重视程度不断增加，顶层设计有望在年底加速出台。国家数据局挂牌运作后，在进行人才招揽的同时密集调研，公共数据政府指导定价管理办法即将落地，数据要素流通将实质性加速。数据要素政策引导和支撑力度由浅入深，呈现“点到即止-探索试验-落地推行-深化发展”的态势。多地出台数据要素流通交易政策和方案，完善数据资产交易体系框架，提高场内交易活跃度，构建富有活力的数据要素市场。大数据、云计算作为AI算力中必不可少的一部分，有望长期受到相关政策红利的提振，或迎来新的成长机遇。经过前期回调，因概念炒作形成的估值泡沫已基本消化，大数据50ETF（516000），云计算50ETF（516630）配置价值突显。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2023-12-06

Future3 Campus访谈丨资本是如何看待AI+Web3的？

的壁垒是AI本身的应用以及工程师如何将AI应用到具体场景中。工程师如果能熟练地进行模型微调，通常能够获得良好的效果。对于那些提升效率的项目来说，市场壁垒主要在于数据源。不仅仅是链上数据，还包括项目方如何处理和解析这些数据。例如之前提到的项目，它们能够通过AI算法快速检索重要数据。然而，工程师进行模型微调的效果是有限的，真正的持续优势在于数据源的质量和其持续优化的能力。这也是为什么一些数据分析公司能够在市场中脱颖而出的原因，他们不仅提供数据源，还包括数据处理和分析的能力，区别往往在于团队的技术能力和人才。这些因素直接关系到AI结合应用的最终效果，另外，我也关注那些能让AI变得更好的Web3技术项目，因为AI市场非常庞大。如果Web3技术能够增强AI的能力，那么应用场景将会非常广泛。这就是ZKML项目受到热捧的原因。但是，我注意到Web3项目往往容易被夸大或贬低其价值。像ZKML这样的项目，尽管备受关注，但它们的投资回报并不像人们期待的那样迅速，退出机制也并不清晰，因为它们发行代币的难度较大。因此，尽管这些项目富有创意并具有潜在价值，但是否值得现在投资，以及它们最终能带来多少回报，是投资者需要仔细考量的。 Matrix Partners-子熹：我们投资了一个结合AI和Web3的公司，它是一个数据标注公司，叫Questlab。他们使用区块链技术提供数据标注的众包服务。数据标注原本是一个直营或者是分包的行业，很难做到知识领域的全覆盖。就传统的数据标注来说，一般分为三个类型：直营、分包和众包。但实际上做众包的人比较少。这三种模式的公司在选择数据标注服务时需要考虑的因素有：价格是否便宜、标注的质量是否高、效率如何。还有一个就是能否覆盖他们所在的行业。如果你只是做一些通用模型的语言或图片的标注，其实很简单，就是识别英文字或图片。再难一点，比如需要区分猫、狗、月亮、婴儿车等，这也不是很难。但如果你需要做的是更专业的标注，比如语音机器人社区需要的标注，那就复杂多了。他们可能需要标注各种方言和多种语言，包括中文方言，英文方言、以及各种小众地区的语言等，很少有传统的工作室愿意做这样的工作。一个更复杂的例子是法律加AI公司，需要标注大量的法律知识来训练各种模型，要找到既懂法律又能进行专业标注的人非常难，需要同时懂得各国法律，还要了解各种专业法律领域，如合同法、租赁法、民法、刑法等。市场上几乎没有一家数据标注公司能够提供如此专业的服务。法律是专业的，金融、生物、医疗、教育等也是如此。所以，这些领域的标注工作一般只能由内部团队来完成，他们使用众包的方法，这样就能解决知识专业覆盖的问题。我们认为，利用区块链进行众包是一个很好的方向，就像YGG在Gamefi领域做的事一样。这是我们认为是一个有前景的方向。另外，我们觉得在开源模型社区里面，也会有一些很好的机会。比如Polychain投的一个项目是一个类似于web3 的hugging face，用来解决模型内容创造者经济的问题。其他的AI和Web3的结合，我觉得ToC方向如果能结合一些token的玩法，提高整个社群的粘性、日活和情感，我们觉得这是可行的。这也方便投资人来变现，但是市场规模如何也不是很确定。这就是我对AI和Web3的一些看法。我觉得如果纯ToB的业务，没必要用Web3，就用Web2的方式做就挺好的。 Qiming Venture Partners-唐弈：目前我们投的有一些数据项目正在通过链上数据在安全场景中进行工作。我认为一些AI基本的模式识别或特征发现工作都有涉及，并且效果还可以。然而，更高级的工作，如将大量活动数据输入模型并识别多种信息，目前仍在尝试阶段，效果尚需验证。除了安全领域外，许多其他领域也存在类似情况。最近的一个例子是我们投的NFTGo，它是一个基于大数据分析去做NFT的定价，具有一定的准确性，并计划将其用于价格Oracle等用途。虽然这一体系听起来很有趣，但在产品中以及用户接受程度方面，仍需要进行验证。因为即使目前可能能够达到90分或85分的准确性，用户可能需要更高水平，比如98分或95分，因此还需要进一步验证。因此，虽然一些项目正在将数据分析和模式识别等简单AI能力应用于产品中，但是否成为关键因素尚未得到验证。而对于投资意愿方面，我个人不会因为项目有一些AI的噱头就更倾向于投资，因为我认为实际效果和项目是否能实现其目标以及带来好处更为重要。如果一个项目只是在名字或市场营销上有亮点，作为一种营销手段，以吸引更多关注或曝光，我能理解。但在投资决策中，我认为更重要的是实际效果。像一些项目在做ZKML，这个赛道似乎备受瞩目，但是同时也有很大问题，就是它到底用于什么场景。我觉得目前不确定性特别强烈，更多还是很宏大的叙事。从整体行业发展来看，AI + Web3数据这一赛道未来有哪些潜在的机会或发展方向？未来，AI是否有可能彻底升级数据产品，引入新概念？是否会增强用户的付费意愿？ Hashkey Capital-Harper：肯定是有潜在机会的。未来发展方向其实还是落后于web2 的AI，那里的创造力明显更强，web3这边的AI大概率也是web2 AI的映射实现吧。 Matrix Partners-子熹: 我觉得最近的妙鸭相机让大家意识到，其实人们对AI产品还是有付费的意愿的，这不像传统的SaaS产品或游戏，人们期望免费才会使用。用户对AI的付费意愿其实还是挺强的。未来的话我可以提供一点想法。我们在做数据标注流程中有一个关键步骤叫做预标注，就是我们训练一个模型，让模型来进行初级标注。这一步非常有价值，可以节约很多人力成本。我们将原始数据投入预训练的模型进行预标注，然后进行半自动化的数据处理，最终手动进行精确标注。预标注可以显著提高效率，可能原本需要100人的工作，现在可能只需要50到70人。另外预标注方面也涉及到AI和人的协作，通过你的反馈可以不断提高模型的预标注能力，从而减少数据标注团队的人数需求。随着AI和人的协作越来越好，原本100人的团队可能只需要30人。但是，这个过程有一个下限，即使AI协作做得非常好，仍然需要一定数量的人工进行最终的标注和审核。在其他领域由于我不是数据科学家，我没有亲自清洗过数据或使用数据进行SQL查询，所以我不清楚AI在这些领域具体能提供多大的帮助。 Qiming Venture Partners-唐弈：我觉得长期内与Web3和AI是应该有一些交集的。比如从意识形态的角度，Web3的价值体系是可以结合到AI上的，很适合作为bot的账号体系或者说价值转化体系。想象一下，一个机器人拥有自己的账户，可以通过其智能部分赚钱，以及为维护其底层计算能力付费等。这些概念有点科幻，实际应用可能还有很长的路要走。第二个可能的方向验证AI模型的输出是否基于特定类别或特定的模型，或者特定的数据，并且是否可信。这些领域在可信的AI模型中可能有一些用处。从技术角度来看这些非常有趣，但是否有足够的市场需求尚不确定。另外一方面是AI的出现使数据内容生成变得泛滥和廉价。对于数字作品等内容，难以确定其质量和创作者。在这方面，数据内容的确权可能需要一个全新的体系，包括创作者和智能体的角色。但总的来说，这些问题可能仍然有待解决，而故事性的内容可能需要更长的时间来发展。在短期内，我们应该继续关注数据底层的质量，并期待模型能够变得更强大。另外在商业化方面，确实数据产品商业化非常难。但是我认为从商业角度来看，AI可能短期内不是解决数据产品商业化问题的解决方案。商业化需要更多的产品化努力，而不仅仅是数据化能力。因此，这些项目可能需要开发其他产品来实现商业化。来源：金色财经

金色财经2023-12-06

中信证券：Pika文生视频出圈 AIGC产业化有望提速

一步发展为爆款应用，则有望提振市场对于AI应用落地的信心。参考文生图在广告领域的应用，文生视频同样有望推动生产力革命，降低生产成本、创作门槛，促使AIGC技术产业化进程加速。我们认为从能力的角度出发，文生视频有望率先在短视频和动漫两个领域落地。

金融界2023-12-06

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