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神州泰岳涨超12%！云计算50ETF(516630)午盘快速拉升，涨近4%

业链中的算力端、模型端、应用端，涵盖了AI 应用、算力租赁、数据要素等热门领域。AI大模型继续狂飙，商业化AI产品应用落地加速，算力需求或居高不下，AI算力主线迎也来了新一阶段的催化，光模块、算力设备、算力资源租赁等算力层细分板块景气度有望持续上升。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2023-12-01

董事长女儿火了，信雅达一字涨停，这只ETF逆市涨逾1%！

对稳健的一条，全球范围内都在等待高活跃AI应用实现“闭环”，从而驱动从算力到应用渗透的下一轮增长，建议持续跟踪海内外AI应用的商业化落地节奏；此外，数据要素仍在酝酿期，建议关注数据要素领域的政策演进和各环节厂商的商业模式探索。资料显示，金融科技ETF（159851）被动跟踪中证金融科技主题指数，第一大权重行业为计算机，占比约80%，覆盖了数字经济、ChatGPT、信创、金融IT等热门主题。其第二大权重行业为非银金融，占比近14%，成份股主要为互联网券商。数据来源：沪深交易所风险提示：金融科技ETF被动跟踪中证金融科技主题指数，该指数基日为2014.6.30，发布日期为2017.6.22，指数成份股构成根据该指数编制规则适时调整。文中指数成份股仅作展示，个股描述不作为任何形式的投资建议，也不代表管理人旗下任何基金的持仓信息和交易动向。基金管理人评估的本基金风险等级为R3-中风险，适合适当性评级C3以上投资者。任何在本文出现的信息（包括但不限于个股、评论、预测、图表、指标、理论、任何形式的表述等）均只作为参考，投资人须对任何自主决定的投资行为负责。另，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，基金管理人亦不对因使用本文内容所引发的直接或间接损失负任何责任。基金投资有风险，基金的过往业绩并不代表其未来表现，基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成基金业绩表现的保证，基金投资需谨慎。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2023-12-01

加密与AI的碰撞：机遇、代表性项目及未来

如今最流行、最被广泛认可的面向消费者的AI应用，在过去的一年里，它已成功斩获科技行业的关注——今天，就让就我们来解释一下此项技术的底层概念，以及面对所有的用户需求，它为何能够表现得如此出色。支持ChatGPT和其他面向消费者的聊天模型的核心技术就是众所周知的大语言模型（LLM：Large Language Model）。这些复杂的AI技术本质上是深度学习技术/算法和超大数据集的结合，它们共同创造了一个能够预测和总结信息的人工智能模型。人类和LLM之间的交互是通过自然语言处理的，大多数LLM都是专门使用自然语言处理（NLP）构建的。首先，用户要求聊天机器人用自然语言回答某类问题，然后，聊天机器人利用其底层技术、训练数据和功能尽可能地为用户提供答案。 LLM是基于transformer模型创建的。Transformer是一种擅长预测文本及学习词语背后上下文的神经网络。使用transformer模型的LLM擅长NLP，能够很好地处理人类日常任务，比如解决数学问题、生成代码模板、甚至是写简报或进行文本校对。正因如此，像ChatGPT、微软Bing AI和Claude这样的聊天机器人才能取得巨大的成功，几乎凭一己之力引发了一场人工智能革命。虽然许多人认为人工智能系统最终可能会获得比人类更强大的能力和智慧，但几乎没有证据能够表明这种情况将很快发生。无论如何，这些模型与人类工作流程相结合带来的种种可能性以及极具前景的现有功能足以表明，无论我们喜欢与否，人工智能都将继续走下去。不过，你可能很想知道这些模型如何能够与加密技术和区块链的无需许可特性相结合，那额，就让我们来解释一下潜在的融合趋势，探讨研究这两种具颠覆力量的技术形式。 3、加密技术如何助力AI应用的发展？加密行业每天都会现身在新闻、大型媒体及其他社交媒体平台上。2008年，中本聪撰写了一份白皮书，而这份白皮书已经成为了一个1.5万亿美元的市场，惹得世界上最大的金融机构们纷纷批准或拒绝比特币现货ETF申请。向业外人士描述区块链技术的内在好处通常很难，主要是因为大多数第一世界国家的金融业非常发达，与用户的交互非常顺畅。在如美国这样的发达国家之外，要解释和展示金融交易无需许可账户的力量则要容易得多，这在很大程度上是由于这些地方腐败的金融机构和政府，不幸的是，它们仍然掌握着世界各地的政治经济命脉。全世界各国货币都在定期贬值，世界上绝大多数人口仍然无法获取银行基础设施。加密技术是一种为没有银行账户的人提供银行服务的方式，这种技术为个人提供了成为自己的金融操作监管者的机会，无论是在冷钱包中持有加密货币，还是利用加密生态中众多可用的去中心化金融应用。无需许可金融的前景难以描述，但每天上演的革命性变化却不容低估。区块链固有的透明度、安全性和去中心化特性可以极大地促进人工智能数据的存储、共享和使用方式。AI和区块链技术的融合有望通过为AI交易和决策提供不可篡改的账本来增强AI系统的信任度，减少对操纵或滥用数据的担忧。加密技术可以促进AI发展（反之亦然）的一个关键方面在于数据管理和安全领域。AI系统需要大量数据进行学习和改进。借助区块链技术，这些数据可以在不同的平台和利益相关者之间安全透明地共享。这不仅确保了数据的完整性，还为AI协同研究和开发开辟了新途径，打破了通常阻碍创新的数据孤岛。人工智能和区块链的结合可能催生合法的去中心化自治组织（DAO）。这些DAO由智能合约管理，由AI算法提供支持，可以独立运行和决策，并在没有人为干预的情况下执行交易。历来，加密DAO的管理并不理想，因为人类的情感和对金钱的渴望往往盖过了DAO的最初目的。实施AI系统可以通过自动化流程和减少对中介的需求来彻底改变各行各业，在提高效率的同时降低成本。另一个大有前景的领域是使用区块链作为生成和共享AI数据的激励手段。通过代币化过程，个人和组织可以因向AI模型贡献有价值的数据而获得奖励，从而建立一个更具协作性和包容性的AI生态。去中心化金融（DeFi）也是人工智能潜在的巨大贡献者，有望创造出可以被称为去中心化人工智能（DeAI）的事物。这样一来可以让人工智能技术的使用更加民主化，个人和小型实体也可以获取以前只有大公司才能使用的AI工具和服务。加密货币和人工智能的融合不仅有可能改变金融领域，也有可能改变我们数字生活的方方面面。通过将这两种技术的优势相结合，我们可以期待这样一个人工智能的未来：AI不仅更易访问，而且更加安全和透明，也可能更加高效。说到这里，就让我们来分析一下当前AI行业的表现。 4、打破人工智能的不透明藩篱将加密技术对金融体系的改革比作对AI系统生产的智能革命，我们可以得出一些高度相关的相似之处，并为两者的结合提供依据。如今，人工智能公司，如OpenAI、Google Deepmind、Anthropic及许多其他公司，都在进行各自的研究和运营。 5、加密和人工智能领域的当前机遇现在我们已经了解了AI和加密协同效应的有关基础知识，下面我们可以更详细地研究一下该领域的一些领先项目。虽然其中的大多数仍在积极努力地启动引导他们的网络、获取忠诚用户群及更广泛的来自加密社区的关注，但他们都奔走在行业的最前沿，是这个快速增长行业的优秀代表。（1）Bittensor：去中心化人工智能模型网络 Bittensor是迄今为止Crypto & AI生态中最受欢迎也是最完善的项目。Bittensor是一个去中心化网络，旨在通过为众多分散的商品市场或“子网”创建一个平台，统一使用一个单一的代币系统，让人工智能领域更加民主化。它的使命是通过采用独特的激励机制和先进的子网架构，打造一个与OpenAI等AI领域的大型超级企业相媲美的网络。Bittensor系统可以视为是一台由区块链驱动的机器，可以有效地将AI功能带到链上。该网络由两个关键参与者管理:矿工和验证者。矿工向网络提交预训练的人工智能模型，并因其贡献而获得奖励，而验证者则确保模型输出的有效性和准确性。这种设置创造了一个竞争环境，激励矿工不断改进他们的模型，以获得更好的性能和更高的TAO(网络的原生代币)回报。用户通过向验证者发送查询来与网络进行交互，验证者然后将这些查询分发给矿工。验证器对这些矿工的输出进行排序，并将排名最高的响应返回给用户。 Bittensor的模型开发方法是独一无二的。与许多人工智能实验室或研究机构不同，Bittensor由于训练模型的成本高且复杂并没有这么做。该网络依赖于去中心化训练机制。验证者（Validator）的任务是使用特定的数据集评估矿工生成的模型，并根据某些标准（如准确性和损失函数）对各模型打分。这种去中心化评估方式确保了模型性能得以持续改进。 Bittensor架构包括Yuma共识机制，这是一种工作量证明（PoW）和权益证明（PoS）的独特混合机制，它将资源分配到网络的子网中。子网是一个个独立的经济市场，每个市场都专注于不同的人工智能任务，如文本预测或图像生成，并且可以根据其功能选择加入或退出Yuma共识。 Bittensor是人工智能去中心化的重要一步，它提供了一个平台，可以以去中心化的方式开发、评估和改进各种人工智能模型。其独特的结构不仅激励了高质量人工智能模型的创建，还使人工智能技术的使用更加民主化，有望改变各个领域的AI开发和使用方式。（2）Akash：开源超级云 Akash网络是一个创新的开源超级云平台，旨在安全有效地进行计算资源买卖。它的愿景是为用户提供部署自己的云基础设施以及购买和出售未使用的云资源的能力。这种灵活性不仅使云资源的使用更加民主化，还为需要扩展操作的用户提供了具成本效益的解决方案。 Akash系统的核心是一种逆向拍卖机制，用户可以根据自己的计算需求提交出价，供应商之间可以竞争提供服务，这通常会致使价格明显低于传统云系统。该系统的底层支撑是成熟可靠的Kubernetes和Cosmos等技术，确保平台安全可靠地托管应用程序。Akash的社区驱动方法确保其用户在网络的发展和治理中拥有发言权，使其成为真正的以用户为中心的公共服务。 Akash的基础设施是使用一种简单易用的、基于YAML的SDL来定义的，它允许用户跨多个领域和供应商创建复杂的部署。该特性与领先的容器编排系统Kubernetes相结合，不仅保证了部署的灵活性，还保证了应用程序托管的安全性和可靠性。此外，Akash提供持久存储解决方案，即使在重新启动后也能确保数据存留，这对于管理大型数据集的应用程序来说特别有好处。总的来说，Akash网络作为一个去中心化的云平台脱颖而出，针对当前云服务供应商的垄断性问题提供了独特的解决方案。其利用了全球数百万数据中心中未充分利用的资源，这种模式不仅降低了成本，还提高了云原生应用程序的速度和效率。由于不需要重写专有语言，也不受供应商的限制，Akash为各种云应用程序提供了一个通用平台。（3）Render：计算访问扩展平台 Render网络是一个区块链平台，旨在解决媒体生产中日益增长的计算需求，特别是在增强现实、虚拟现实和AI增强媒体等领域。它利用未使用的GPU周期将需要计算能力的内容创建者与拥有可用GPU资源的供应商连接起来。这种利用区块链技术的去中心化方法，确保了安全有效地处理基于GPU的任务，例如AI驱动的内容创建和优化。 Render网络的核心服务是其与人工智能的集成，这在内容创建和流程优化方面都起着至关重要的作用。该网络支持人工智能相关任务，使艺术家能够使用AI工具来生成资产并增强数字艺术品。这种集成允许创建超高分辨率的3D世界和优化的渲染过程，如AI去噪。此外，Render网络对人工智能的使用还扩展至大型艺术收藏管理和渲染工作流程优化，从而拓展了创作过程的可能性。 Render网络生态作为GPU资源市场，为艺术家、工程师和节点运营商等各方利益相关者提供服务。它使计算能力的使用更加民主化，使个人创作者和大型工作室能够负担得起复杂的渲染项目。该生态系统内交易使用RNDR代币进行，创造了一个以渲染服务为中心的充满活力的经济。随着人工智能继续重塑数字内容创作，Render网络将成为促进数字媒体领域新型创意表达和技术创新的关键参与者。（4）Gensyn：去中心化计算平台 Gensyn是一个AI结合加密货币的项目，专注于攻破最先进的人工智能系统固有的计算挑战和资源限制。该项目旨在克服由构建基础模型所需的巨大资源需求而导致的AI发展障碍。Gensyn采用的方法是创建一个去中心化的区块链协议，以有效利用全局计算资源。 Gensyn的诞生背景突出了人工智能系统日益增加的计算复杂性，超过了可用计算供应。例如，训练像OpenAI GPT-4这样的大模型需要大量的资源，这给所有相关方造成了巨大障碍。这一动态催生了对能够有效利用所有可用计算资源的系统的需求，以应对当前解决方案的局限性，当前的解决方案要么过于昂贵，要么不足以胜任大规模人工智能任务。 Gensyn旨在通过创建一个去中心化协议来解决这个问题，该协议以一种经济高效的方式连接和验证链下深度学习任务。该协议面临着几大挑战，包括任务验证、市场动态、事前评估、隐私问题以及对深度学习模型高效并行化的需求。该协议旨在建立一个无需信任的计算网络，为提供参与激励，并提供一种方法来验证计算任务是否按承诺执行。 Gensyn协议是用于深度学习计算的第一层无需信任协议，奖励参与者贡献计算时间及执行ML任务。它使用了多种技术来验证完成的任务，包括概率学习证明、基于图形的pinpoint协议和Truebit类型的激励游戏。该系统涉及了各方参与者，如提交者（Submitter）、求解者（Solver）、验证者（Verifier）和告密者（Whistleblower），各参与者在计算过程中都有特定角色。在实践中，Gensyn协议从任务提交到合约仲裁和结算包含了若干阶段。该协议旨在为机器学习（ML）计算创建一个透明的低成本市场，实现可扩展性和效率。该协议还为拥有强大GPU的矿工提供了一个机会，可以将他们的硬件用于机器学习计算，与主流供应商相比，成本可能更低。这种方法不仅解决了人工智能领域的计算挑战，还使人工智能资源的获取更加民主化。（5）Fetch：人工智能经济开源平台 Fetch.ai的时间比前面提到的一些项目的时间还要长，其网站上提供各种各样的服务。Fetch核心上是一个人工智能（AI）和加密货币相结合的创新项目，旨在彻底改变经济活动和流程的执行方式。Fetch服务基于它的AI智能体，它被设计成模块化的构建块，可以被编程执行特定的任务。这些智能体能够自主连接、搜索和交易，从而创造动态市场，改变传统的经济活动格局。 Fetch的一项关键服务就是能够使传统产品与AI相结合。这是通过将它们的API与Fetch.ai智能体集成来实现的，集成过程很快，并且不需要更改底层业务应用程序。AI智能体可以与网络中的其他智能体相结合，为新的用例和商业模式开辟了可能性。此外，这些智能体还具有代表用户进行谈判和交易的能力，这让它们能够通过部署盈利。另外，这些智能体还可以从机器学习模型中提供推论（inference），允许用户将他们的见解变现并强化他们的机器学习模型。 Fetch还引入了Agentverse，这是一种简化AI智能体部署的无代码管理服务。就像传统的无代码平台（Replit）越来越受欢迎，以及Github Copilot这样的服务让普通大众都能写代码一样，Fetch正在以自己独特的方式进一步推动web3开发的民主化。通过Agentverse，用户可以毫不费力地启动他们的第一个智能体，这大大降低了使用先进人工智能技术的准入门槛。就人工智能引擎和智能体服务而言，Fetch利用大语言模型（LLM）来发现并将任务执行发送给适当的AI智能体。该系统不仅可以将AI应用和服务货币化，还可以作为构建、上市、分析、托管等智能体服务的综合平台。该平台通过搜索、发现和分析等功能增强了效用。智能体可以在Agentverse中注册，以便易于在Fetch.ai平台上被识别发现，Fetch.ai平台采用了一种基于LLM的针对性搜索机制。分析工具可用于提高智能体语义描述符的有效性，从而增强其可发现性。此外，Fetch.ai为离线智能体集成了一个物联网网关，使它们能够收集消息并在重新连接时批量处理这些消息。最后，Fetch.ai为管理智能体提供托管服务，除了托管服务之外，还提供了Agentverse的所有功能。该平台还引入了一个开源的智能体寻址和命名网络，利用了Fetch.ai的Web3网络。这就意味着一种新的Web DNS寻址方法，将区块链技术集成到系统中。总的来说，Fetch.ai提供了一个人工智能和区块链技术相结合的多功能平台，为AI智能体开发、机器学习模型货币化以及数字经济突破性的搜索和发现方法提供了工具。AI智能体和区块链技术的结合为以去中心化的高效方式自动化及优化各流程铺平了道路。 6、AI和加密行业的下一步是什么？人工智能和区块链技术的无缝融合代表了这两个领域的关键进步。这种结合不仅仅是两种尖端技术的融合，更是一种变革性的协同作用，重新定义了数字创新和去中心化的边界。这种结合的潜在应用（正如在Fetch.ai、Bittensor、Akash Network、Render Network和Gensyn等项目所探讨的），展示了将AI的计算能力与区块链安全透明的框架相结合具有巨大的可能性和优势。当我们展望未来时，很明显，人工智能和区块链的融合将在塑造各行各业上发挥关键作用。从增强数据安全性和完整性到创建去中心化自治组织新模式等等，这种融合有望带来更高效透明、更可访问的技术。特别是在去中心化金融领域，去中心化人工智能（DeAI）的出现可以使人工智能技术的使用更加民主化，打破传统上大公司垄断的障碍。这有望催生一个更具包容性的数字经济，在这样的未来经济中，个人和小型实体也可以享用以前遥不可及的人工智能工具和服务。另外，AI和加密技术的集成也可以解决这两个领域中一些最紧迫的挑战。在人工智能领域，数据孤岛和训练大模型所需的巨大计算资源等问题可以通过区块链的去中心化数据管理和计算能力共享来缓解。在区块链领域，人工智能可以提高效率，自动化决策过程，并改善安全机制。开发人员、研究人员和利益相关者持续探索和利用人工智能和区块链之间的协同作用是至关重要的。这样一来，他们不仅能够促进这些独立领域的发展，还将推动整个数字领域的创新，最终让全社会受益。来源：金色财经

金色财经2023-12-01

广发证券：看好传媒互联网24年投资机会重点关注“高质量发展”及“结构性机会”

”有望推动业绩稳健发展以及增量创收。“AI应用落地”以及“数据要素”不仅有望带动板块估值抬升，也有望对板块个股形成实质收入以及业绩贡献。

金融界2023-11-30

人工智能计算大会开幕，人工智能AIETF(515070)盘中翻红

围绕AI主线展开，算力叠加国产化先行，AI应用紧随其后，终端加速迭代。数据、算法、算力是人工智能AI的三驾马车，AI产业链驱动科技产业发展成为最核心的投资主线。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。人形机器人将成为“具身智能”的最佳载体，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2023-11-30

AI+Crypto的市场空间如何？4个代表性项目激发用户想象

学习和组合，从而创造更加强大和多功能的AI应用。 Bittensor的核心理念是破解AI领域中算法和模型孤立的局面。通过其平台，不同的AI模型可以相互配合，实现功能的组合，类似于乐高积木拼接。例如，擅长图像处理的AI模型可以与擅长文字处理的模型结合，为不同任务服务。 Bittensor利用区块链技术和挖矿激励机制来协调AI模型的协作。它采用Polkadot的平行链设计，并拥有自己的代币$TAO来激励网络中的参与者。在这个网络中，存在矿工、验证者、提名人和用户等不同角色，共同推动AI模型的发展和应用。 Bittensor的代币经济模型也是其重要组成部分。TAO代币是通过公平启动（没有预挖代币）发行的，其供应量为2100万，具有类似比特币的减半周期。这种经济模型意味着TAO的发行和分配更加公平，没有过度依赖VC轮或私募轮的常见模式。尽管Bittensor的理念和技术框架具有吸引力，但实际操作中的AI模型对接、验证节点的中心化问题以及模型好坏的评判等都是需要克服的挑战。此外，尽管市场对AI领域的兴趣高涨，但TAO作为一种新型的加密代币，其长期价值和稳定性仍需观察。 Fetch.AI：区块链+AI+物联网技术的去中心化大模型 Fetch.AI是一个深度融合区块链和人工智能技术的先锋项目，目标是建立一个去中心化的智能经济体，通过AI、区块链和物联网技术的结合，为企业和消费者提供新的经济交互方式。Fetch.AI的应用场景涵盖了物流、供应链、金融、能源和医疗等多个领域。 Fetch.AI的核心架构有两项：基于区块链的分布式账本Fetch.AI主链，用于记录交易和智能合约，确保交易安全可靠；具备AI能力的智能合约Fetch.AI 智能代理，能自主执行任务、协调资源，并与其他智能代理交互，实现自动化和智能化的经济交互。 Fetch.AI的创新之处在于其自治经济代理架构（AEA），这是一个分布式的智能代理网络，结合了AI和区块链技术，实现了智能化、自主化和去中心化的经济交互。AEA代理具备自主决策、自主协作和自主学习的能力，代表独立实体，在网络中自由交互。 Fetch.AI的一个关键特点是其群体学习机制。这一机制通过数据共享、模型训练、模型选择和模型集成，鼓励代理共享数据和模型，从而提升整个系统的性能。这种集体学习原理使得Fetch.AI网络中的代理能够更智能、高效地交互和协作。尽管Fetch.AI的技术架构具有创新性和潜力，但它面临一些挑战，包括对计算能力和数据资源的高需求以及技术复杂性。未来，随着技术的发展，Fetch.AI可能会进一步整合AI和区块链技术，提升性能和效率，扩展更多应用场景。 SingularityNET：以解决人类能够执行的任何智力任务为目标 SingularityNET是一个以通用人工智能（AGI）为核心的去中心化AI平台，旨在创造一个不依赖任何中央实体的、去中心化、民主、包容的AI生态系统。它由通用人工智能领域的权威专家Ben Goertzel博士创立，并以解决人类能够执行的任何智力任务为目标。SingularityNET的核心技术架构包括： AGIX代币：SingularityNET发行的代币AGIX用于交易管理和去中心化社群治理，支持区块链网络的运营。 AI Marketplace：SingularityNET提供了一个AI市场，目前拥有75个项目，用户可以轻松地寻找、评估和试用平台上注册的服务。大多数服务提供有限数量的免费API调用，方便用户将AI服务整合到自己的应用程序中。 DeepFunding机制：通过其DeepFunding平台，SingularityNET允许创作者在平台上提案并通过社群投票获得资金，开发多元的人工智能服务网络。例如，通用句法分析器和AI算法的风险意识评估等项目已获得资助。创建一个去中心化、民主、包容的AGI生态系统面临诸多挑战，包括技术整合、网络治理、以及用户和开发者的广泛参与。尽管如此，SingularityNET在AI和区块链领域的创新和潜力值得关注和探索。 AI+Crypto是Web3的大未来，新的惊喜已经在路上 AI和区块链等前沿技术的结合不仅带来了无限的可能性和潜在用例，而且促使我们以新的方式重新审视与技术的互动以及处理传统问题的方法。然而，目前AI加密货币项目尚未大规模应用，这表明尽管这些项目具有潜力，但它们在当前的创新水平上并非绝对必需。尽管如此，新兴技术需要时间来发展和成熟。未来，随着AI技术和加密货币的持续发展，我们可以期待出现更多创新用例，这将惠及整个生态系统的各个利益相关方。AI和加密货币结合将为Web3用户带来什么新奇和惊喜，这是一个值得期待的问题。让我们拭目以待，见证这一领域的未来发展。来源：金色财经

金色财经2023-11-30

人工智能ETF(159819)：英伟达业绩超预期、WPS AI开启公测，AI产业动态持续更新

度看，海外商业化进程加速推进、国内优质AI应用推出，可能利好板块。人工智能ETF（代码：159819，联接基金A/C：012733/012734）一键打包AI各细分环节龙头公司。英伟达公布三季度财报，显著超预期。英伟达三季度实现收入181.2亿美元，同比增长206%，超出市场一致预期160.9亿美元。毛利率部分，公司Non-GAAP毛利率为75.0%，超过市场预期的72.5%。净利润端，公司Non-GAAP净利润达100.2亿美元，同比增长588%，高于市场一致预期的84.3亿美元。英伟达继续高增的业绩印证AI需求强劲。创始人兼首席执行官黄仁勋表示：“我们的强劲增长反映了广泛的行业平台从通用向加速计算和生成人工智能的转变；生成式人工智能的时代正在起飞。” 重磅办公应用袭来，金山办公WPS AI开启公测。11 月16日消息，金山办公宣布，WPS AI今日起开启公测，面向全体用户陆续开放体验。金山办公日常办公工具均已接入WPS AI，赋能文字、PPT、PDF、表格四大日常办公软件，使用场景覆盖内容生成与分析、幻灯片美化与演讲稿撰写、中英互译与内容提炼、数据表透视与数据演算，覆盖用户需求的各种场景。随着AI 由公测到收费，WPS AI对C端的拉动可期，市场空间有望释放。智能穿戴设备AI Pin发布，有望重构边缘AI设备。Humane发布智能穿戴设备 AI Pin。AI Pin可以固定在衣服上，像无线耳机或智能手表一样随时贴着身体。功能上来看，AI Pin 可以拍照、收发短信、打电话；智能化方面，AI Pin 配备了类似 ChatGPT 的 AI 聊天助手 Ai Mic，其定位为 AI 助理，内置 AI 大模型。AI Pin最大的特点在于其没有电子屏幕，而是以己身为页面，利用激光投影将显示界面投射到手掌上，通过点击、手势和语音命令来控制。类似 AI Pin 这类的 AI 智能终端，有望重构未来的边缘 AI 设备，从而成为大模型落地的重要载体。二者结合，有望构筑人工智能的“iPhone 生态”，促使产业加速落地。综合来看，AI Pin的发布、国内AI应用的推出等，有望加速AI产业落地。同时，海外芯片龙头的业绩也表明生成式AI正加速渗透。产业动态利好催化下，人工智能板块情绪好转，目前人工智能指数点位仍处于相对低位。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2023-11-29

民生证券：给予博创科技买入评级

高速铜缆DAC/ACC的全面布局，同时AI应用场景下短距离互联场景较多，针对短距离互联的有源光缆AOC产品有望迎来重要发展机遇，长芯盛在有源光缆AOC领域技术实力突出，未来有望帮助博创科技实现数通市场的突破。　　投资建议：我们预计公司2023-2025年归母净利润分别为2.51/3.05/3.42亿元，对应PE倍数为32X/26X/23X。公司在立足传统电信领域的同时，持续聚焦推进数通领域的拓展，未来发展动力十足。维持“推荐”评级。　　风险提示：国内外电信领域需求不及预期，竞争加剧价格降幅大，数通业务发展不及预期，收购进展不及预期。证券之星数据中心根据近三年发布的研报数据计算，民生证券马佳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85.92%，其预测2023年度归属净利润为盈利2.51亿，根据现价换算的预测PE为31.56。最新盈利预测明细如下：该股最近90天内共有1家机构给出评级，买入评级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2023-11-29

中国电信10亿成立天翼视联公司含AI应用系统集成业务

天眼查App显示，近日，天翼视联科技有限公司成立，法定代表人为边延风，注册资本10亿人民币，经营范围包括数字视频监控系统制造、安防设备制造、物联网设备制造、智能车载设备制造、电子产品销售、人工智能硬件销售、环境保护监测、人工智能行业应用系统集成服务等。股东信息显示，该公司由中国电信全资持股。

金融界2023-11-29

教育板块持续活跃，教育ETF(513360)逆市飙涨2.10%

上海证券表示：随着AI+办公领域生成式AI应用的迭代成熟，有望进一步提高渗透率，实现相关企业的发展。今年以来，以搭载生成式AI应用的智能学习机为代表的智慧教育赛道发展迅速。相较平板+APP的传统模式，智能学习机更适合教育场景，有望助力生成式AI在教育领域快速实现落地。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2023-11-29

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