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大数据板块信心提振，大数据ETF（159739）涨近2%

将有望回升。从整体行业看，通信硬件端，AI应用带来算力资源需求快速增长，通信基础设施迎来发展机遇，从细分赛道看，ICT设备商受益于AI带来产品升级迭代以及需求提升，带来新增长动能；光模块向800G升级，受益于新产品需求快速增长；光纤光缆作为流量管道有望受益撑大，需求提升，有望持续实现量价齐升；应用端则在未来AI应用于更多垂直领域当中，带来新的应用模式创新和发展机遇。看好大数据板块的投资者可以一键打包大数据ETF（159739）。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2023-06-12

走出惯性悲观，“吃饭”要积极，继续拥抱确定性，十大券商策略来了...

、用户数量爆发、商业模式变革等线索寻找AI应用端优质企业；3）“一利五率”下财务质量优秀的国央企，关注运营商。　　行情概况：国内市场震荡，海外市场涨多跌少。6月5日至6月9日，海外指数涨幅前三为恒生科技、日经225、恒指。国内市场方面，各宽基指数涨跌互现，价值优于成长。行业方面，通信、计算机、银行分别上涨2.95％、2.82％、2.66％。主题方面，光模块、自贸区领涨。　　估值：宽基指数估值小幅下降，传媒、社服、计算机估值上升，美容护理连续两周降幅较大；新兴产业方面，虚拟人、智能穿戴估值上升幅度较大。　　市场情绪：传媒、房地产、社会服务热度上升，公用事业、计算机热度下降。　　资金：融资卖出33亿，北上资金流入17.29亿。银行、家电、非银净流入领先，电子净流出超25亿。　　风险提示：海外地缘冲突尚未缓解、欧美推行逆全球化对供应链和产业链造成压力。　　国海证券：经济与市场如何破局？　　1、回顾历史，在经济下行压力加大的政策空窗期，市场悲观情绪容易发酵，典型的市场悲观预期加大的年份分别是2012、2016、2018以及2022年，同当前来看存在一定的借鉴意义。　　2、 2012和2016年与当前市场的悲观预期较为类似，市场对于国内中长期增长较为悲观，有效需求不足是核心矛盾。经济与市场破局的关键在于货币财政政策的全面发力以及地产调控态度的明显转向。　　3、 2018与2022年同样面临着经济下行加大的压力，但突发事件导致的内忧外患的特征更为明显，2018年是贸易摩擦，2022年是俄乌冲突以及美联储超预期紧缩，经济与市场的破局关键主要在于政策针对性发力以及外部风险因素的缓释。　　4、当前而言，有效需求不足的背景下经济与市场破局的关键在于货币与财政的逆周期调节工具充分发力，近期官媒释放乐观信号的力度在不断增强，对于市场情绪的改善起到了推动作用，6-7月政策发力窗口期打开，或将一定程度扭转经济悲观预期，成为经济与市场破局的关键。　　5、配置方面延续此前判断，短期建议关注业绩确定性较强及安全边际较高的板块，例如消费板块中的中药、白色家电，盈利水平改善的电力央国企，以及TMT中业绩确定性较强的算力方向；中期来看，补跌接近尾声、产业催化剂和海外映射愈发明确的TMT仍是市场的主攻方向。　　风险提示：经济复苏不及预期，海外通胀超预期，美国流动性危机升级，地缘政治扰动加剧，中国市场与国际市场不可完全对比，政策推进速度不及预期等。　　民生证券：“吃饭”要积极　　去库行为正在临近拐点。年初以来，复苏预期的强化和落空驱动了二级市场的大起大落，产业层面参与者也在用库存行为表达观点：放开之后，企业对于强复苏有较大的期待，上游积极补库生产并提价，产成品库存PMI创下19年以来的新高，出厂价格阶段性见顶；然而复苏之路不是平坦的，需求的不及预期导致库存大量堆积在上游，为缓解库存压力，制造商不得不主动降价，商品价格回落。产业层面的库存行为变化，一定程度上强化了经济的趋势，而这一趋势造成了二级市场投资者更极致的悲观预期。但一切似乎正在改变，上游主动去库或已接近尾声，补库意愿回升。当前部分商品的开工率显著反弹，且高于历史水平。6月南华工业品及能化指数均经历了不同程度的反弹。同样的，海外去库情绪亦有所降温，对中国价格下行压力正在缓解。美国本轮去库周期从上游制造商开始，主因企业对于经济回落的预期较为充分。近期企业预期有所转变，中小企业对于实际销售好转预期快速反弹，补库计划见底企稳。此外，每一轮美国从中国进口金额同比上行领先于去库周期见底，当前进口金额已有抬升的趋势。5月30日以来，欧洲天然气价格已经企稳反弹，这意味着欧洲从去年底以来的能源侧库存去化已经结束，这对于中国从出口制成品的数量压制和进口能源价格上的压制临近尾声，“价格下行压力”开始缓解。　　海外环境重回顺风期，强势美元压制结束。当前美联储已经接近货币政策紧缩阶段性的尾声，债务上限的达成也抵消了信用快速紧缩的担忧。一方面，由于美国债务上限的达成，国库券的发行可能会制约6月的加息，而6-7月的其中一次加息25bp当下都会被解读成加息尾声的标志，直至后期通胀重新反弹时可能才会有新的担忧。此外，前期市场对于日央行结束YCC的担忧也在本周五得到缓解，日本继续实施其收益率曲线控制的货币政策。　　市场博弈的焦点可能错了。市场认为未来的组合是经济失速VS政策强刺激。但我们认为，经济因为海内外库存行为的变化，周期性的底部已经出现，美元的压制期本身也阶段性告一段落，而国内政策本身已处于友好面。而实际情况可能是：没有力挽狂澜，但也在缓慢复苏。民生策略团队从去年以来不断提示经济面对的债务周期的中长期问题，但是当下长期问题的担忧喧嚣尘上，我们反而提示市场应该关注短期积极的变化，就如同我们在去年10月底一样。当下股票市场股权风险溢价定价合理，但是股息率溢价历史低位，说明市场定价对于股票长期增长的预期依然乐观，但却对红利资产维持股息的能力悲观。结合当下实际经济增速放缓，红利股、价值股成为较佳选择，也成为我们寻找最优板块的基石。　　底部开始进攻，先仓位后结构。第一，资源股的两大压制因素（美元强势、需求担忧）边际上都在缓解，油、铜、黄金正重回舞台，煤炭板块在今年主要时间不是我们的首推品种，但是当下我们认为其反转概率大幅增加。第二，更新上期的弹性交易的短期组合：胜率思路：基本面向上但被错杀，受长钱与短钱资金同时青睐的行业：新能源车、风电、制冷、智能家居、白电、旅游、公路及保险。赔率思路：景气度下行但未来可能出现反转、市场悲观情绪压制下估值已极度便宜、且受交易盘青睐的行业，包括半导体设备、快递、煤炭、水泥、房地产、航运。第三，红利+中特估：四大行、炼厂、电力、建筑和港口。我们还是提示投资者，“吃饭行情”已开始，结构上的分歧次之，仓位是最重要的。　　风险提示：国内补库不及预期；海外超预期衰退；海外货币政策超预期收紧。

金融界2023-06-12

没有AI的Web3没有灵魂 ZKML如何重塑AI与区块链的关系

伟达CEO黄仁勋在发布财报时提到了有关AI应用的广阔前景，称计算机行业正在同时经历两个转变——加速计算和生成式AI，企业竞相将生成式AI应用到各个产品、服务和业务流程中，全球万亿美元规模的已安装数据中心将从通用计算转变到加速计算。当前，几乎所有头部美元基金与机构都紧盯着AIGC赛道，通过积极建立选投坐标快速构建筛选体系，唯恐错过了通往时代的列车。相关数据显示, 2023 年一季度全球AIGC行业融资总额达38.11 亿元，融资次数共计17 次。一个风口的兴起往往代表着另一风口的衰落。人们逐渐对WEB3提出各种各样的质疑：“资本都去看AI了，Web3监管收严、叙事不行了”，“AI比Web3看起来靠谱，也更容易出独角兽。” 自人类历史的黎明以来，集体故事一直在定义我们的文化，并丰富我们对世界的理解，叙事的重要性不言而喻。如今，人工智能的叙事正逐渐深入人心，甚至渗透到了Web3领域。有业内人士开始提出“没有AI的Web3是没有灵魂的”，有超过半数的Web3公司已经开始转向AI。那么，AI+Web3将如何融合？近期，源自零知识证明和机器学习的新兴结合体ZKML叙事走热，它将如何协同人工智能和Web3，建立一个可信任的、去中心化的未来？一、AI需要Web3，反之亦然 CoinDesk的首席内容官迈克尔-凯西(Michael Casey)说：“将加密货币和人工智能视为不相关的技术是一个错误。它们是相辅相成的，彼此都在改进对方。” Web3、加密货币和区块链解决了自互联网开始以来一直存在的社会挑战，即在去中心化的环境中如何保持有价值的信息安全。它们通过采用分布式记录和激励机制的新系统来处理人类对信息的信任问题。这些系统帮助由不信任的陌生人组成的社区集体维护开放的数据记录，使他们能够在没有中间人的情况下分发和分享有价值或敏感的信息。当前，我们正迅速迈向全面人工智能时代，而这一时代所带来的挑战是十分艰巨的。这些挑战涵盖了多个方面，从保护大型语言模型（LLMs）输入的版权，到避免其输出中出现错误的偏见，再到我们目前无法准确区分真实内容和由人工智能创造的虚假信息所带来的“说谎者红利”。要确保人类不受人工智能的负面影响，没有简单的解决方法可言。任何解决方案都不能依赖于过时的20 世纪监管和技术框架来解决这些问题。我们迫切需要一个去中心化的治理系统，以应对在这个新时代如何生产、验证和分享信息的挑战。无论目前的Web3是否能提供所需的解决方案，区块链技术确实在解决这些问题方面发挥了一定的作用。不可篡改的账本使我们能够追踪图像和其他内容的来源，从而防止深度伪造。这种技术也可以用于验证机器学习人工智能产品数据集的完整性。加密货币提供了一种无边界的数字支付方式，可用于向全球为人工智能培训做出贡献的人们提供报酬，如Bittensor等项目正在努力建立代币化的区块链-政府社区，以激励人工智能开发者构建对人类友好的模型。与此相反，私营公司拥有的人工智能系统通常将股东利益置于用户权益之上。在这些想法能够实现并规模化之前，我们还有很长的路要走。我们将需要整合一系列其他技术，例如零知识证明（ZK）、同态加密、安全计算、数字身份和去中心化凭证（DID）、物联网等。此外，我们还需要解决隐私保护、惩罚不良行为、鼓励以人为本的创新智能以及多方立法监管等诸多挑战。二、ZKML如何架起AI和区块链的桥梁近期，源自零知识证明和机器学习的新兴结合体ZKML被广泛讨论。目前，机器学习（ML）的部署变得越来越复杂。很多企业主要依赖于亚马逊、谷歌、微软等服务提供商来部署复杂的机器学习模型。然而，这些服务变得越来越难以审计和理解。作为AI服务的消费者，我们如何相信这些模型所提供预测的有效性呢？ ZKML作为人工智能和区块链之间的桥梁，解决了AI模型和输入的隐私保护问题，同时确保了推理过程的可验证性。它提供了一种解决方案，使得可以在验证私有数据时使用公共模型，或在验证私有模型时使用公共数据。通过添加机器学习功能，智能合约能够变得更加自主和动态，使其能够根据实时链上数据而不是静态规则进行处理。这样一来，智能合约将更具灵活性，能够适应更多场景，甚至是那些在最初创建合约时可能没有预料到的场景。当前，机器学习算法在区块链上广泛采用的困难之一是其高昂的计算成本。由于百万级别的浮点运算无法直接在以太坊虚拟机（EVM）上执行，因此在链上运行这些模型成为一个挑战。另外，机器学习模型的信任问题也是一个障碍，因为模型的参数和输入数据集通常是私有的，而模型的算法和运行过程又如同一个不透明的“黑匣子”，这可能引发模型拥有者和模型使用者之间的信任问题。然而，通过ZKML技术，我们可以克服这些问题。ZKML允许任何人在链下运行一个模型，并生成一个简洁且可验证的证明，证明该模型确实产生了特定的结果。这个证明可以在链上发布，并由智能合约进行验证。这意味着模型使用者可以验证模型的结果，而无需了解模型的具体参数和运行细节，从而解决了信任问题。通过上述图表，我们可以看到ZKML技术兼具计算完整性、启发式优化和隐私保护等特点。这种技术在Web3领域有着广泛的应用前景，并且正在快速发展。越来越多的团队和个人加入了这个领域，推动着各种潜力巨大的ZKML项目的开发。三、ZKML项目分析以下是一些潜力ZKML项目。 1 、Worldcoin Worldcoin正在应用ZKML，试图建立一个保护隐私的人格证明协议。World ID 用户将能够在他们的移动设备的加密存储中自我保管其生物特征（如虹膜），下载用于生成 IrisCode 的 ML 模型并在本地创建零知识证明，接收的智能合约可以证明其 IrisCode 已成功创建。然后，可用于执行有用的操作，如成员资格认证和投票。他们目前使用具有安全enclave的可信运行环境来验证摄像头签名的虹膜扫描，但他们最终的目标是使用ZKP来证明神经网络对加密级别安全保障的正确推理，并且保证ML模型的输出不会泄露用户的个人数据。 2 、Modulus Labs Modulus Labs是ZKML领域中最多样化的项目之一，致力于相关研究的同时也在积极构建链上AI应用范例，Modulus Labs通过RockyBot（链上交易机器人）和Leela vs. the World（一种国际象棋游戏，所有人与经验证的Leela国际象棋引擎实例对决）展示了zkML的用例。该团队还涉足研究领域，撰写了The Cost of Intelligence（智能的成本）一文，对不同大小模型的各种验证系统的速度和效率进行了基准测试。 3 、Giza Giza是一种可以以一种完全无需信任的方法在链上部署AI模型的协议。它使用的技术栈包括用于机器学习模型的ONNX格式，用于将这些模型转换为Cairo程序格式的Giza Transpiler，用于以可验证和确定性的方式执行模型的ONNX Cairo Runtime，以及用于部署和执行链上模型的Giza Model智能合约。Giza总体上属于机器学习模型到证明的链上编译器，为链上AI的发展提供一个替代路径。 4 、Zkaptcha Zkaptcha 专注于 Web3 中的机器人问题，为智能合约提供captcha（验证码）服务，保护智能合约免受机器人攻击，使用零知识证明来创建抗女巫攻击的智能合约。目前，该项目使终端用户通过完成captcha验证码来产生一个人类工作的证明，captcha由链上验证者验证，并通过几行代码由智能合约访问。未来，Zkaptcha 将继承 zkML，推出类似于现有的 Web 2 验证码服务，甚至可以分析鼠标运动等行为，以确定用户是否为真人。目前看来，zkML赛道还处于初级阶段，但我们有理由相信会 zkML 的力量可以给 crypto 带来更好的前景和发展，也期待该领域能出现更多样的产品，zk 技术和 crypto 为 ML 的运行提供安全可信的环境，而未来除了产品的创新之外，还可能会催生 crypto 商业模式的创新，因为在这个狂野和无政府的 Web 3 世界中，去中心化、crypto 技术和信任才是最最基础的设施。结语在日益复杂和不确定的数字世界中建立信任，一直是人工智能和Web3所面临的核心挑战。然而，将人工智能与Web3相融合却为建立一个信任、安全的去中心化未来带来了巨大希望。对于开发者、技术专家、政策制定者和整个社会而言，共同塑造人工智能和Web3的未来至关重要，我们或许可以创造出一个超乎想象的智能互联网时代。 Reference https://worldcoin.org/blog/engineering/intro-to-zkml#motivation-and-current-efforts-in-zkml https://github.com/worldcoin/awesome-zkml https://www.coindesk.com/consensus-magazine/2023/05/19/why-web3-and-the-ai-internet-belong-together/ 版权声明：如需转载欢迎加小助理微信沟通，未经允许转载、洗稿、我方将保留追究法律责任的权利。免责声明：市场有风险，投资需谨慎。请读者在考虑本文中的任何意见、观点或结论时严格遵守所在地法律法规，以上内容不构成任何投资建议。来源：金色财经

金色财经2023-06-11

没有AI的Web3没有灵魂 ZKML如何重塑AI与区块链的关系

伟达CEO黄仁勋在发布财报时提到了有关AI应用的广阔前景，称计算机行业正在同时经历两个转变——加速计算和生成式AI，企业竞相将生成式AI应用到各个产品、服务和业务流程中，全球万亿美元规模的已安装数据中心将从通用计算转变到加速计算。当前，几乎所有头部美元基金与机构都紧盯着AIGC赛道，通过积极建立选投坐标快速构建筛选体系，唯恐错过了通往时代的列车。相关数据显示,2023年一季度全球AIGC行业融资总额达38.11亿元，融资次数共计17次。一个风口的兴起往往代表着另一风口的衰落。人们逐渐对WEB3提出各种各样的质疑：“资本都去看AI了，Web3监管收严、叙事不行了”，“AI比Web3看起来靠谱，也更容易出独角兽。” 自人类历史的黎明以来，集体故事一直在定义我们的文化，并丰富我们对世界的理解，叙事的重要性不言而喻。如今，人工智能的叙事正逐渐深入人心，甚至渗透到了Web3领域。有业内人士开始提出“没有AI的Web3是没有灵魂的”，有超过半数的Web3公司已经开始转向AI。那么，AI+Web3将如何融合？近期，源自零知识证明和机器学习的新兴结合体ZKML叙事走热，它将如何协同人工智能和Web3，建立一个可信任的、去中心化的未来？一、AI需要Web3，反之亦然 CoinDesk的首席内容官迈克尔-凯西(Michael Casey)说：“将加密货币和人工智能视为不相关的技术是一个错误。它们是相辅相成的，彼此都在改进对方。” Web3、加密货币和区块链解决了自互联网开始以来一直存在的社会挑战，即在去中心化的环境中如何保持有价值的信息安全。它们通过采用分布式记录和激励机制的新系统来处理人类对信息的信任问题。这些系统帮助由不信任的陌生人组成的社区集体维护开放的数据记录，使他们能够在没有中间人的情况下分发和分享有价值或敏感的信息。当前，我们正迅速迈向全面人工智能时代，而这一时代所带来的挑战是十分艰巨的。这些挑战涵盖了多个方面，从保护大型语言模型（LLMs）输入的版权，到避免其输出中出现错误的偏见，再到我们目前无法准确区分真实内容和由人工智能创造的虚假信息所带来的“说谎者红利”。要确保人类不受人工智能的负面影响，没有简单的解决方法可言。任何解决方案都不能依赖于过时的20世纪监管和技术框架来解决这些问题。我们迫切需要一个去中心化的治理系统，以应对在这个新时代如何生产、验证和分享信息的挑战。无论目前的Web3是否能提供所需的解决方案，区块链技术确实在解决这些问题方面发挥了一定的作用。不可篡改的账本使我们能够追踪图像和其他内容的来源，从而防止深度伪造。这种技术也可以用于验证机器学习人工智能产品数据集的完整性。加密货币提供了一种无边界的数字支付方式，可用于向全球为人工智能培训做出贡献的人们提供报酬，如Bittensor等项目正在努力建立代币化的区块链-政府社区，以激励人工智能开发者构建对人类友好的模型。与此相反，私营公司拥有的人工智能系统通常将股东利益置于用户权益之上。在这些想法能够实现并规模化之前，我们还有很长的路要走。我们将需要整合一系列其他技术，例如零知识证明（ZK）、同态加密、安全计算、数字身份和去中心化凭证（DID）、物联网等。此外，我们还需要解决隐私保护、惩罚不良行为、鼓励以人为本的创新智能以及多方立法监管等诸多挑战。二、ZKML如何架起AI和区块链的桥梁近期，源自零知识证明和机器学习的新兴结合体ZKML被广泛讨论。目前，机器学习（ML）的部署变得越来越复杂。很多企业主要依赖于亚马逊、谷歌、微软等服务提供商来部署复杂的机器学习模型。然而，这些服务变得越来越难以审计和理解。作为AI服务的消费者，我们如何相信这些模型所提供预测的有效性呢？ ZKML作为人工智能和区块链之间的桥梁，解决了AI模型和输入的隐私保护问题，同时确保了推理过程的可验证性。它提供了一种解决方案，使得可以在验证私有数据时使用公共模型，或在验证私有模型时使用公共数据。通过添加机器学习功能，智能合约能够变得更加自主和动态，使其能够根据实时链上数据而不是静态规则进行处理。这样一来，智能合约将更具灵活性，能够适应更多场景，甚至是那些在最初创建合约时可能没有预料到的场景。当前，机器学习算法在区块链上广泛采用的困难之一是其高昂的计算成本。由于百万级别的浮点运算无法直接在以太坊虚拟机（EVM）上执行，因此在链上运行这些模型成为一个挑战。另外，机器学习模型的信任问题也是一个障碍，因为模型的参数和输入数据集通常是私有的，而模型的算法和运行过程又如同一个不透明的“黑匣子”，这可能引发模型拥有者和模型使用者之间的信任问题。然而，通过ZKML技术，我们可以克服这些问题。ZKML允许任何人在链下运行一个模型，并生成一个简洁且可验证的证明，证明该模型确实产生了特定的结果。这个证明可以在链上发布，并由智能合约进行验证。这意味着模型使用者可以验证模型的结果，而无需了解模型的具体参数和运行细节，从而解决了信任问题。通过上述图表，我们可以看到ZKML技术兼具计算完整性、启发式优化和隐私保护等特点。这种技术在Web3领域有着广泛的应用前景，并且正在快速发展。越来越多的团队和个人加入了这个领域，推动着各种潜力巨大的ZKML项目的开发。三、ZKML项目分析以下是一些潜力ZKML项目。 1、Worldcoin Worldcoin正在应用ZKML，试图建立一个保护隐私的人格证明协议。World ID 用户将能够在他们的移动设备的加密存储中自我保管其生物特征（如虹膜），下载用于生成 IrisCode 的 ML 模型并在本地创建零知识证明，接收的智能合约可以证明其 IrisCode 已成功创建。然后，可用于执行有用的操作，如成员资格认证和投票。他们目前使用具有安全enclave的可信运行环境来验证摄像头签名的虹膜扫描，但他们最终的目标是使用ZKP来证明神经网络对加密级别安全保障的正确推理，并且保证ML模型的输出不会泄露用户的个人数据。 2、Modulus Labs Modulus Labs是ZKML领域中最多样化的项目之一，致力于相关研究的同时也在积极构建链上AI应用范例，Modulus Labs通过RockyBot（链上交易机器人）和Leela vs. the World（一种国际象棋游戏，所有人与经验证的Leela国际象棋引擎实例对决）展示了zkML的用例。该团队还涉足研究领域，撰写了The Cost of Intelligence（智能的成本）一文，对不同大小模型的各种验证系统的速度和效率进行了基准测试。 3、Giza Giza是一种可以以一种完全无需信任的方法在链上部署AI模型的协议。它使用的技术栈包括用于机器学习模型的ONNX格式，用于将这些模型转换为Cairo程序格式的Giza Transpiler，用于以可验证和确定性的方式执行模型的ONNX Cairo Runtime，以及用于部署和执行链上模型的Giza Model智能合约。Giza总体上属于机器学习模型到证明的链上编译器，为链上AI的发展提供一个替代路径。 4、Zkaptcha Zkaptcha 专注于 Web3 中的机器人问题，为智能合约提供captcha（验证码）服务，保护智能合约免受机器人攻击，使用零知识证明来创建抗女巫攻击的智能合约。目前，该项目使终端用户通过完成captcha验证码来产生一个人类工作的证明，captcha由链上验证者验证，并通过几行代码由智能合约访问。未来，Zkaptcha 将继承 zkML，推出类似于现有的 Web 2 验证码服务，甚至可以分析鼠标运动等行为，以确定用户是否为真人。目前看来，zkML赛道还处于初级阶段，但我们有理由相信会 zkML 的力量可以给 crypto 带来更好的前景和发展，也期待该领域能出现更多样的产品，zk 技术和 crypto 为 ML 的运行提供安全可信的环境，而未来除了产品的创新之外，还可能会催生 crypto 商业模式的创新，因为在这个狂野和无政府的 Web 3 世界中，去中心化、crypto 技术和信任才是最最基础的设施。结语在日益复杂和不确定的数字世界中建立信任，一直是人工智能和Web3所面临的核心挑战。然而，将人工智能与Web3相融合却为建立一个信任、安全的去中心化未来带来了巨大希望。对于开发者、技术专家、政策制定者和整个社会而言，共同塑造人工智能和Web3的未来至关重要，我们或许可以创造出一个超乎想象的智能互联网时代。 Reference https://worldcoin.org/blog/engineering/intro-to-zkml#motivation-and-current-efforts-in-zkml https://github.com/worldcoin/awesome-zkml https://www.coindesk.com/consensus-magazine/2023/05/19/why-web3-and-the-ai-internet-belong-together/ 来源：金色财经

金色财经2023-06-10

胜宏科技：公司深耕核心客户核心产品，不断优化和升级PCB产品的核心技术

胜宏科技董秘：尊敬的投资者，您好！随着AI应用场景的逐渐落地，将带动网络、计算技术进入新一轮高速创新期，并推动数据中心高质量发展，服务器类产品的更新换代，相关的路由器、数据存储、AI加速计算服务器产品也有望迎来高速成长，对高阶HDI、高频高速PCB产品出现强劲需求，对PCB行业发展产生积极正向影响。谢谢关注。投资者：请问贵公司，公司是AMD的主要供应商不？AMD扩产，贵公司能享受到订单增加不？胜宏科技董秘：尊敬的投资者，您好！公司专业从事高密度印制线路板的研发、生产和销售，主要产品有高端多层板、HDI 板等。产品最终广泛应用于亚马逊、微软、思科、Facebook、谷歌、三星、英特尔、英伟达、AMD等国内外众多知名品牌。公司产品应用于AI服务器、GPU卡、自动驾驶、新能源、新型智能终端产品等下游。谢谢关注。投资者：董秘您好：对于PCB这一块；公司在这个行业实力如何；市场占比高吗？有哪些是公司的主要对手包括国际胜宏科技董秘：尊敬的投资者，您好！公司历经十余载深耕与发展，具备丰富的行业经验和深厚的技术积累，系中国印制电路行业协会（CPCA）的副理事长单位，系行业标准的制定单位之一；公司连续多年入围全球著名PCB市场调研机构N.T.InformationLtd发布的全球印制电路板制造百强企业排名榜，是国家高新技术企业、广东省创新型企业，拥有省、市、区三级工程技术研发中心，省、市级企业技术中心，科研实力雄厚。谢谢关注。投资者：公司是否有算力PCB料号正在通过验证，目前进展如何，预期什么节奏胜宏科技董秘：尊敬的投资者，您好！公司深耕核心客户核心产品，不断优化和升级PCB产品的核心技术，持续稳步推进产品在客户端的认证工作。谢谢关注。投资者：尊敬的董秘你好，请问一下，现在公司供的AI服务器单台PCB价值量总计是多少人民币啊？胜宏科技董秘：尊敬的投资者，您好！相关商业信息不便透露，感谢理解！投资者：尊敬的董秘，AMD宣布将于6月13日举办活动，展示下一代数据中心和AI技术，请问贵公司与AMD在什么方面有合作？胜宏科技董秘：尊敬的投资者，您好！公司专业从事高密度印制线路板的研发、生产和销售，主要产品有高端多层板、HDI 板等。产品最终广泛应用于亚马逊、微软、思科、Facebook、谷歌、三星、英特尔、英伟达、AMD等国内外众多知名品牌。公司产品应用于AI服务器、GPU卡、自动驾驶、新能源、新型智能终端产品等下游。谢谢关注。胜宏科技2023一季报显示，公司主营收入17.58亿元，同比下降13.35%；归母净利润1.25亿元，同比下降38.16%；扣非净利润1.14亿元，同比下降40.83%；负债率51.67%，投资收益1091.69万元，财务费用5207.99万元，毛利率20.11%。该股最近90天内共有6家机构给出评级，买入评级4家，增持评级2家；过去90天内机构目标均价为24.17。近3个月融资净流入6.83亿，融资余额增加；融券净流入5754.74万，融券余额增加。根据近五年财报数据，证券之星估值分析工具显示，胜宏科技（300476）行业内竞争力的护城河良好，盈利能力良好，营收成长性一般。财务可能有隐忧，须重点关注的财务指标包括：货币资金/总资产率、有息资产负债率、应收账款/利润率。该股好公司指标2.5星，好价格指标3星，综合指标2.5星。（指标仅供参考，指标范围：0 ~ 5星，最高5星）胜宏科技（300476）主营业务：主要从事新型电子器件(印制电路板)的研究开发、生产和销售。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2023-06-09

完美世界：公司不对传言发表评论。公司研发业务正常推进

元宇宙应用、5G云游戏？是否能叠加智能AI应用于工业、建筑、影视、教育行业？完美世界董秘：您好，公司以技术为立身之本，不断深化技术积累。多年来，公司积累了强大的游戏引擎研发及应用实力，并结合公司发展战略，不断探索与先进技术结合的更多应用场景及领域。关于公司游戏业务的具体信息，请您关注公司官方新闻，感谢您的关注。投资者：领导你好！我是公司一名小股东，我想问：截至5月31日公司股东人数是多少？完美世界董秘：您好，公司在定期报告中披露截至报告期末的股东人数，具体数据请您以公司指定信息披露媒体刊登的公告为准；对于其他时间的股东人数，股东如有查询需求，可向公司提供身份证复印件、股东账户卡及持股证明资料，经公司核实股东身份后将按照要求提供相关信息。感谢您的关注。投资者：请问公司是否准备将幻塔开发3D版本以应用在苹果MA头显上完美世界董秘：您好，公司会持续关注行业发展动向，并结合公司未来发展战略，在有益于公司业务的发展方向适时布局。关于公司游戏业务的具体信息，请您关注公司官方新闻，感谢您的关注。完美世界2023一季报显示，公司主营收入19.04亿元，同比下降10.55%；归母净利润2.41亿元，同比下降71.28%；扣非净利润2.04亿元，同比下降50.66%；负债率40.06%，投资收益-3074.45万元，财务费用2285.79万元，毛利率65.16%。该股最近90天内共有35家机构给出评级，买入评级30家，增持评级5家；过去90天内机构目标均价为24.08。近3个月融资净流出4955.91万，融资余额减少；融券净流入4820.05万，融券余额增加。根据近五年财报数据，证券之星估值分析工具显示，完美世界（002624）行业内竞争力的护城河良好，盈利能力一般，营收成长性一般。财务健康。该股好公司指标3星，好价格指标2.5星，综合指标2.5星。（指标仅供参考，指标范围：0 ~ 5星，最高5星）完美世界（002624）主营业务：网络游戏的研发、发行和运营;电视剧、电影的制作、发行及衍生业务;综艺娱乐业务;艺人经纪服务及相关服务业务。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2023-06-09

元隆雅图：正在积极探索与AI产业头部公司开展虚拟人等方面的AI应用合作的机会

索与AI产业头部公司开展虚拟人等方面的AI应用合作的机会。公司已在香港设立子公司元隆国际。公司正在积极研究和探索在合规的前提下，以IP为核心，利用公司在NFT数字藏品、数字虚拟人、元宇宙空间运营等方面积累的优势，开展元宇宙创新业务。公司创意设计团队已经在使用ChatGPT及一些AI绘画工具辅助创意设计工作，以拓宽创意思路、提高工作效率。从目前的应用效果来看，AI技术已经在内部工作流程的降本增效、提升客户服务的效果和效率、提高提案成功率等方面，起到了较为明显的积极作用。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2023-06-09

传媒板块今日表现抢眼！传媒ETF（512980）已涨3.71%，昨日实现资金净流入

新技术上：AI+影视看两条逻辑，一方面AI应用于影视制作过程中降本增效，另一方面AI+IP、版权促使跨模态或新玩法打开未来业务空间。其中，降本增效方面，AI赋能影视制作主要在剧本创作、影视拍摄（虚拟制作，3D数字资产等）、后期制作（换脸、剪辑、特效等）等环节，前两个环节目前为初步辅助作用，整体应用难度还较大，关注技术发展。跨模态&新玩法方面，AI技术助力新玩法更易实现，拥有IP及版权的公司有望受益，关注实际落地情况。传统业务上，看供需复苏：2022年由于公共卫生防控影视（电影、电视剧等）制作进度及线下观影受到影响，2023年复苏有望推动供需两端边际变好。关注传媒ETF（512980），场外联接（A类：004752；C类：004753）。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2023-06-09

数字经济ETF（159658）今日已跌1.44%，昨日实现资金净流入

任务。申万宏源证券认为，随着近期全球AI应用进一步落地，海外“卖铲人”英伟达业绩超预期释放，英伟达以及台积电股价开始启动，海外映射强化，A股数字经济第三波行情正在演绎。无论从短期还是中长期视角来看，再次重申数字经济的战略性配置机遇。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2023-06-09

AI概念推动美股“全面开花”！高盛：最佳情境下，标普500指数有望冲上4,884

应对潜在的收益增长。” 高盛表示，预期AI应用将推动标普500指数公允价值增加5％至14％。在最佳情境之下，标普500指数有望冲上4,884点，创下历史新高。 Hammond说：“然而，标准普尔500强公司从AI中获得增量利润的时机和能力尚不确定，因此短期内不太可能被投资者完全定价。” 此外，高盛还强调，诸如更高的公司税率之类的政策回应可能会抵消AI对收益的一些提振，更高的利率可能会影响潜在的增长，股票价格密切跟踪近期的周期性动态，而长期对AI的看涨与近期投资者因衰退风险而看跌形成鲜明对比。高盛报告除了AI产业之外，其他产业的上市公司也会因为AI提升整体劳动生产力而加速营收、获利成长。高盛报告预测未来10年AI应用将使美国劳动生产力成长率增加1.5个百分点。高盛报告预测AI对美国劳动生产力及GDP成长率带来的提振，将使未来20年标普500企业EPS年均复合成长率从4.9％增至5.4％。

Dan19772023-06-08

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