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AI大变局下的确定性机会，国产算力发展提速

推动科技进步起着举足轻重的作用。其中AI算力作为支撑人工智能（AI）任务的基础力量，其对数据处理、模型训练和推断等复杂操作需求较高，成为当前科技领域焦点方向之一。今年以来，全球范围内的AI应用、算力和模型都呈现出快速发展的态势。从OpenAI的Sora、Anthropic的Claude，到马斯克开源的Grok-1，这些前沿技术不断刷新着AI领域的新高度。与此同时，英伟达发布的最新芯片Blackwell更是被誉为“全球最强大的芯片”。作为算力的核心，随着Blackwell芯片的广泛应用，国产AI算力产业链业务有望迎来新的增长点。国内方面，AI模型和应用也在不断创新和突破。从Kimi上下文长度的提升，到阶跃星辰发布的万亿参数大模型预览版，国产AI大模型在逐步迭代和进化的同时，也对算力提出了更高的要求。截至2023年底，全国算力总规模达到230EFLOPS，同比增长27.8%。随着人工智能的快速发展，中商产业研究院分析师预测，2024年我国算力总规模将增长至265EFLOPS。《算力基础设施高质量发展行动计划》提出，到2025年，算力规模超过300EFlops。随着AI应用的不断普及和深入，国内对于AI算力的需求也在持续增长。海量需求之下，或可关注算力及应用投资价值。云计算ETF（159890）跟踪中证云计算与大数据主题指数（简称云计算；代码930851.CSI），该指数主要覆盖50只业务涉及提供云计算服务、大数据服务以及上述服务相关硬件设备的上市公司，比如科大讯飞、中际旭创、新易盛、金山办公、紫光股份、中科曙光、浪潮信息、恒生电子等股。其中，算力约占比50%，应用约占比50%，集合AI产业链算力与应用龙头。从历史业绩表现来看，截至今年5 月底，云计算指数基日以来收益率达224%，区间年化收益10.67%，不仅跑赢了沪深300、中证500等市场宽基指数，同时也跑赢了CS计算机、中证数据等主题指数，高弹性、高波动特征较为突出。

金融界2024-06-06

英伟达持续催化算力产业链，5G通信ETF(515050)逆市收涨1.06%，工业富联涨停

模超70亿元。该ETF光模块、光通信、AI算力、6G概念股权重占比超50%，并覆盖了服务器、PCB、消费电子、存储芯片、工业互联网等多个细分算力方向的龙头标的。其跟踪指数的前十大权重股分别为中际旭创、立讯精密、工业富联、中兴通讯、新易盛、兆易创新、紫光股份、沪电股份、天孚通信、三安光电，前十大权重股合计占比53.89%。场外联接(A类：008086；C类：008087)。信息技术ETF（562560），为投资者提供均衡布局信息技术行业的投资工具，截至4月30日，该ETF科技龙头概念暴露度高达92%，此外，在5G应用、消费电子、核心资产、信创产业、数字经济、华为平台、自主可控等概念上的暴露度也均超过了40%。抢占AI时代先机，把握信息技术红利，且个股集中度不高，能有效降低行业风险敞口和个体风险。以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云2024-06-06

Multicoin Capital我们为什么投资 ionet

进行了投资， io.net 是提供 AI 算力租借服务的分布式网络。我们不仅领投了种子轮，还参与了 A 轮融资。io.net 共筹集了 3000 万美元，参投方包括 Multicoin、Hack VC、6th Man Ventures、Modular Capital 以及由天使投资者组成的财团，旨在构建按需、随时可用的 AI 算力需求市场。我第一次见到 io.net 的创始人 Ahmad Shadid ，是在2023 年 4 月 Solana 黑客松活动 Austin Hacker House，立即被他对于 ML （机器学习）的算力基础设施去中心化方面的独特见解所吸引。从那以后，io.net 团队便开始展现强大的执行力。如今，这个网络已经聚合了数以万计的分布式 GPU，并为 AI 企业提供了超过 57,000 小时的计算时间。我们很高兴与他们合作，为未来十年的 AI 复兴助力。一、全球算力短缺 AI 计算需求正以惊人的速度增长；这种需求目前并无法满足。2023 年，为 AI 需求提供算力的数据中心收入超过了 1000 亿美元，但即便在最保守的情况下，对 AI 的需求也超过了芯片供应。在高利率和现金流缺失的时期，能够容纳此类硬件的新数据中心在前期需要大量的投资。问题的核心在于如 NVidia A100 和 H100 等先进芯片的生产受到限制。虽然 GPU 性能不断提升且成本稳步降低，但其制造流程无法提速，这是因为原材料、组件和产能的短缺限制了增长速度。尽管 AI 充满前景广阔，但支持其运行的物理占用空间每天都在增加，这就对空间、电力和尖端设备的需求大幅增加。而 io.net 为我们开辟了一条道路，算力不再会受到这些约束。 io.net 是 DePIN 在现实世界应用的经典案例：通过使用代币激励来结构性降低获取供应侧资源的成本，为最终 GPU 算力需求者降低成本。将分布在全球各地的闲置 GPU 资源汇集到一个共享池中，供 AI 开发者和公司使用。如今，该网络由来自数据中心、矿场和消费级设备的数千个 GPU 提供支持。尽管可以将这些有价值的资源整合起来，但它们并不会自动扩展到分布式网络。在加密货币技术的历史上，已经有过几次构建分布式 GPU 计算网络的尝试，但都因为不满足需求方的需求而失败。在具有不同内存、带宽和存储配置的异构硬件上完成协调和调度算力工作，这是实现分布式 GPU 网络的关键一步。我们相信 io.net 团队拥有当今市场上最实用的解决方案，可以使这种硬件聚合对最终客户有用，并具有经济效益。二、为集群铺平道路在计算机发展历史中，软件框架和设计模式会围绕市场上可用的硬件配置进行自我调整。大多数用于 AI 开发的框架和库都严重依赖于集中式硬件资源，但在过去的十年里，分布式的算力基础设施在实际应用中取得了显著进展。 io.net 利用现有闲置的硬件资源，通过部署定制的网络和编排层来将它们联网，创建一个超可扩展的 GPU 互联网。这个网络利用 Ray、Ludwig、Kubernetes 以及其他各种开源的分布式计算框架，以便机器学习工程和运营团队能够在已有 GPU 网络上扩展其工作负载。 ML 团队能够通过启动算力设备集群来并行化 io.net GPU 上的工作负载，并利用这些库来处理编排、调度、容错和扩展。例如，如果一组动态图形设计师将他们家中的 GPU 贡献给网络，io.net 可以构建一个集群，精心设计，使世界各地的图像模型开发人员可以租用集体计算资源。 BC8.ai，就是一个例子，经过微调的稳定扩散变体模型，而这一模型是完全在 io.net 网络上进行训练。io.net 浏览器显示实时推理以及对网络贡献者的激励。人工智能超级计算机每个图像的生成信息都是记录在链上。所有的费用支付给了 6 个 RTX 4090 集群，这是用于游戏的消费级 GPU。如今，网络上有数以万计的设备，遍布矿场、未充分利用的数据中心和 Render Network 消费者节点。除了创造新的 GPU 供应之外，io.net 还能够在成本上与传统云服务提供商竞争，通常提供更便宜的资源。他们通过将 GPU 协调和运营外包给去中心化协议来实现成本的降低。另一方面，云服务提供商则因为员工开支、硬件维护和数据中心运营成本而对产品进行加价。消费级显卡集群和矿场的成本远低于超大规模计算中心（Hyperscalers）愿意接受的成本，因此存在一种结构性套利，使得 io.net 上的资源定价动态地低于不断上涨的云服务费率。三、构建 GPU 互联网 io.net 具有独特的优势，保持轻资产运营，并将服务任何特定客户的边际成本降低到几乎为零，同时与市场的需求方和供应方直接建立关系，能够服务成千上万需要访问 GPU 以构建有竞争力的 AI 产品，将来每个人都会与之互动。来源：金色财经

金色财经2024-06-06

反超苹果！英伟达市值首次突破3万美元，AI人工智能ETF(512930)高开涨近1%

AI浪潮。在此背景下，可以预见产业链对AI算力的需求或将进一步扩张。关注人工智能，AI应用发展以及娱乐消费、线上购物的投资者，可借道线上消费ETF平安(159793)、AI人工智能ETF(512930)把握投资机遇。线上消费ETF平安(159793)紧密跟踪中证沪港深线上消费主题指数，中证沪港深线上消费主题指数从内地与香港市场中选取50只主营业务涉及线上购物、快递物流、影视娱乐、网络游戏、视频直播、在线教育以及远程医疗等领域的上市公司证券作为指数样本，以反映内地与香港市场线上消费主题上市公司证券的整体表现。数据显示，截至2024年5月31日，中证沪港深线上消费主题指数(931481)前十大权重股分别为美团-W(03690)、腾讯控股(00700)、快手-W(01024)、顺丰控股(002352)、科大讯飞(002230)、京东健康(06618)、昆仑万维(300418)、哔哩哔哩-W(09626)、圆通速递(600233)、金山软件(03888)，前十大权重股合计占比59.67%。 AI人工智能ETF(512930)紧密跟踪中证人工智能主题指数，中证人工智能主题指数选取50只业务涉及为人工智能提供基础资源、技术以及应用支持的上市公司证券作为指数样本，以反映人工智能主题上市公司证券的整体表现。数据显示，截至2024年5月31日，中证人工智能主题指数(930713)前十大权重股分别为海康威视(002415)、中际旭创(300308)、科大讯飞(002230)、韦尔股份(603501)、新易盛(300502)、金山办公(688111)、紫光股份(000938)、澜起科技(688008)、中科曙光(603019)、浪潮信息(000977)，前十大权重股合计占比51.54%。以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云2024-06-06

投资AI新浪潮：英伟达Rubin平台激发机器学习市场潜能

bin平台搭载HBM4内存技术，预示着AI算力的又一次飞跃。与此同时，我国人工智能产业亦蓄势待发，机器学习作为AI的核心技术，正驱动着智能化的浪潮。本文将探讨AI算力如何促进机器学习的发展，并以数据支撑这一论点，展望我国机器学习产业的广阔前景。一、AI算力的跨越式发展英伟达在COMPUTEX2024大会上的宣言，不仅是技术的突破，更是AI算力革命的号角。Rubin平台预计将在2026年正式上市，集成HBM4内存，预示着更高效的数据处理能力和更强大的计算性能。据估计，相较于上一代产品，Rubin GPU的性能提升将超过2.5倍，而Rubin Ultra GPU预计在2027年发布，将进一步提升AI算力的天花板。二、我国机器学习产业的蓬勃发展根据工业和信息化部的数据，截至2023年底，我国在用数据中心机架总规模超过810万标准机架，算力总规模达每秒230百亿亿次浮点运算，其中智能算力规模增速超过70%。这一数据的强劲增长，不仅彰显了我国在AI算力方面的深厚积累，更为机器学习技术的快速发展提供了坚实的基础。三、机器学习赋能传统产业，推动智能化升级机器学习技术正在成为传统产业智能化升级的新引擎。以制造业为例，通过优化生产流程和提高效率，机器学习算法助力制造业实现智能化，降低成本。蒙牛集团的"AI驱动的双飞轮"战略，就是机器学习技术在传统产业中应用的典范。四、加强关键技术研发，夯实人工智能发展基础面对我国人工智能产业的快速发展，加强机器学习等关键技术的研发投入显得尤为重要。核心技术的突破，产业标准的完善，人才培养的加速，以及数据开放共享与用户隐私保护的平衡，都是推动机器学习和人工智能健康可持续发展的关键。五、AI算力与机器学习的协同效应 AI算力的提升与机器学习技术的发展相辅相成。更强的算力意味着机器学习模型可以更加复杂，处理更大规模的数据集，实现更精准的预测和决策。随着英伟达Rubin平台的即将到来，以及我国智能算力规模的不断扩大，我们有理由相信，机器学习将迎来更广阔的应用空间。在AI算力的革命性跃迁与我国机器学习产业的蓬勃兴起中，投资者面临着前所未有的增长机遇。英伟达Rubin平台的问世预示着数据处理与计算性能的指数级提升，为机器学习技术的进步注入了强大动力，也为资本市场带来了显著的投资价值。投资者需密切跟踪AI硬件创新与机器学习应用的最新动态，评估并把握由此引发的投资窗口。从半导体研发到AI算法优化，从数据服务到智能系统集成，整个产业链均蕴含着丰富的投资潜力。随着智能化转型的加速，具备核心竞争力的高科技企业将成为资本市场的新焦点。然而，高科技领域的投资本质上伴随着高风险。技术迭代速度、市场竞争格局、地缘政治因素以及产业化进程的不确定性均可能对投资成效造成影响。此外，高科技项目的固有复杂性要求投资者进行精准的风险评估与管理。因此，投资者在追求高收益的同时，应采取多元化与长期化的投资策略，实施专业的风险分散与对冲措施。审慎的资产配置，结合对行业趋势的深刻理解，将有助于在最大化投资回报的同时，有效控制投资组合风险。AI算力的跨越式发展与机器学习产业的快速成长，不仅为经济发展注入了新动能，也为金融投资领域带来了新的增长极。投资者应积极把握这一历史性机遇，同时保持专业审慎，以期在智能化浪潮中获得可观的投资回报。

金融界2024-06-05

震撼AI合作！鸿海联手英伟达，2026年落成「先进AI算力中心」

周二6月4日，全球最大AI伺服器制造商鸿海在台北国际电脑展COMPUTEX 2024现场宣布，将携手英伟达Nvidia以超级芯片GB200伺服器为核心，在高雄建置先进算力中心，预计2026年完工。鸿海表示，这座算力中心的合作将驱动集团智能制造、智能EV和智能城市三大平台。作为英伟达在AI伺服器最大的供应商，也是最重要的合作伙伴，鸿海与英伟达也将持续深化在AI、电动车、智能工厂、机器人和智能城市等多领域合作，为产业作出更多贡献。当前，台北国际电脑展正迎来高潮。「AI芯片之王」英伟达CEO黄仁勋亲自参观鸿海旗下鸿佰科技展望并与鸿海董事长刘扬伟相见甚欢，两人一同听取展区主管介绍双方最新合作的GB200 NVL72、MGX和HGX等产品。黄仁勋表示，鸿海与英伟达在各项产品开发上紧密合作，尤其是Blackwell系列芯片就是双方合作成果的证明；鸿海有非常优异的垂直整合能力，是Nvidia「在GB200最重要的合作伙伴。」鸿海刘扬伟现场宣布，鸿海将于英伟达在高雄软件园区建置先进算力中心，总共64柜、4608颗GPU。黄仁勋称，随着全球对AI需求爆炸性增长，已经步入了算力科技的新时代。鸿

投资慧眼2024-06-05

“偏心”xAI？马斯克回应芯片分配：给了特斯拉也只能“在仓库吃灰”

多家公司，对特斯拉的关注不够。此次对AI算力的分配，可能会推迟自动驾驶汽车和人形机器人所需的超级计算机的开发，影响到特斯拉的基本面。在最新的贴文中，马斯克似乎对此安排做出说明。他称，特斯拉没有地方来启动英伟达的芯片，所以它们只能放在仓库里。Giga Texas的南部扩建工程即将完工，这将容纳5万张H100用于FSD训练。特斯拉算力支出巨大周二，马斯克透露，特斯拉今年可能会花费30亿-40亿美元向英伟达采购芯片。他表示，今年，特斯拉与AI相关的资本支出将达到100亿美元，其中约有一半是内部支出，主要是特斯拉设计的AI推理计算机、汽车中的传感器，以及Dojo。对于构建AI训练超级集群，英伟达的硬件约占成本的2/3。他目前预计，今年将花费30亿-40亿美元采购英伟达的硬件。另据马斯克粗略估计，当特斯拉车队达到1亿辆汽车时，汽车中AI硬件的峰值功耗将约为100GW，训练功耗可能小于5GW。以目前的标准来看，5GW的AI训练计算量是巨大的，但也仅占特斯拉AI总计算量的5%左右。在4月23日的财报电话会议上，马斯克曾表示，特斯拉目前有3.5万的H100芯片，他预计到年底芯片数量将达到约8.5万。特斯拉还预计，接下来几年的资本支出将在80亿-100亿美元。

格隆汇2024-06-05

Aethir: 破局算力瓶颈构建AI时代去中心化云基础设施

现出爆炸性增长。然而，当前全球范围内的AI算力供应却难以满足这一需求，这将对AI技术的发展和应用产生深远影响。AI算力短缺的问题不仅存在于商业领域，还涉及到安全、医疗健康等重要领域。因此，解决AI算力短缺问题，不仅是科技企业和研究机构的责任，更是全社会共同面临的挑战。正是基于以上的问题，算力租赁（云算力）便成为了解决问题的关键。较少的前期成本、能够上下扩展的能力、区域可用性以及避免自建数据中心的分心，对于大多数初创公司甚至部分大型公司来说都很有吸引力。不同的组织和公司能够按需租用算力，而不必承受购买硬件的投入和维护的沉重负担。目前市场上关于云计算的服务商也五花八门，如亚马逊网络服务（AWS）、微软Azure和谷歌云平台（GCP）都提供GPU实例，但这些国际巨头往往因为处于市场垄断地位而定价高企。虽然也有一些专门针对AI工作负载的新服务商，但是竞争力往往不强。尤其是目前美国等在AI领域处于领先地位的国家为了保护自己的优势，限制顶级芯片出口和算力的供应，导致部分国家和地区的客户既无法购买到足够的GPU，也无法在服务商处获得服务。 Aethir：构建AI时代去中心化云基础设施 Aethir作为新一代的云算力解决方案提供商，采用AI云算力+GPU DePIN的解决方案，来解决现有AI领域算力紧缺的问题。Aethir通过建立一套全新的、分布式的、基于人工智能的云算力网络，为全球范围内的企业和个人提供按需求匹配的高效、可扩展、灵活的算力租用服务。 Aethir可以优化计算密集型领域如AI、ML和云游戏的GPU利用率：一是通过资源池，让所有者将未充分利用的GPU贡献到网络中，形成强大的计算资源集体池，实现GPU全球分发，降低成本，民主化高级计算能力；二是通过去中心化所有权，超越传统所有权结构的限制，实现分布式资源占有，培育公平开放的技术格局，消除新消费者和创业者使用AI的壁垒，为全球互联的数字生态系统做出贡献。简单来说，在目前全球算力短缺、GPU供不应求的情况下，如何利用好闲置的GPU资源是关键。Aethir通过DePin的运作模式，激励用户或节点贡献出自己闲置的GPU算力并实现规模化，为需要的企业提供算力支持，满足对算力的需求。技术架构&代币经济我们都知道，人工智能大模型训练需要使用“整块的高性能算力”，目前的解决策略主要是利用多张GPU配合高性能卡间相互连接构成所需要的算力。然而对比之下，民间的算力往往是零散的，而且网络条件也普遍较为糟糕，这使得怎样让零散的算力高效地服务于AI训练成为了一个难题。在这个环境下，Aethir要满足需求，就需要解决这两个问题：如何保证算力的质量，以及如何解决网络问题。借助于Aethir的自有H100算力集群，以及优秀的架构和代币经济模型，两个问题得到了有效解决。 NVIDIA的H100 GPU是Aethir去中心化云基础设施的核心元素。超过4000张H100 可供AI企业客户按需使用，预计在未来半年内，该平台将再增设数千张NVIDIA H100还会增加部署大量NVIDIA H100。每一块加入到Aethir网络中的H100，都经过了严密的检测和筛查，包括性能参数配置、模型的可使用性、带宽的吞吐量、稳定性等等，以确保其在高速训练和推理任务中的性能表现。而且Aethir的优势不仅仅在于可用H100的数量。传统的云计算服务将GPU资源集中在集中式服务器中心，因此无法有效地将GPU功率传输到远离数据中心的客户端。另一方面，得益于Aethir分布式网络基础设施，可以有效地覆盖全球大多数地区网络边缘的客户。每个客户端都由最接近的可用H100芯片提供服务，从而消除了延迟问题。除了分布式部署H100保证算力的稳定，Aethir的架构和经济模型保证了零散算力的质量和网络的稳定。 Aethir的架构设计包括了五个基本角色：矿工、开发者、用户、代币持有者和Aethir DAO。最核心的三个部分则是Container容器、Indexer索引器和Checker检查器： Container是Aethir的核心计算单元，负责执行和渲染应用程序，每一个任务被封装在一个独立的Container中，每一个Container作为一个相对隔离的环境来运行用户的任务，避免了任务间互相干扰的情况。如有用到大数据处理或机器学习等计算资源密集型应用，它们可以在Container里顺利执行并最终得出结果。即实现了所要求的高性能算力。 Indexer主要被用于实时匹配并调度用户的任务需求和可用资源。实时匹配和调度是为了保证用户的需求可以在最短的时间内被满足，而存在的容错与冗余设计是为了应对可能的服务故障，可以选择其他备用节点进行任务调度，以防止任务进展被中断。同时，动态资源调整能够根据系统的负载情况，动态将资源分配给不同的任务，以达到优化整体性能的目标。 Checker则负责实时监控和评估Container的性能，它可以实时地监控和评估整个系统的状态，并对可能出现的问题作出及时的反应。如需应对网络攻击等安全事件，在检测到异常行为后，能够及时发出警告并启动防护措施。同样的，在系统性能出现瓶颈或其他问题时，Checker也可以及时发出提醒，以便问题能够被及时解决，保证了服务质量和网络安全。同时，Aethir建立了严格的节点奖惩机制，对符合质量的高标准节点进行奖励，不符合服务质量标准的节点进行经济处罚，保证了整个网络的稳定性和可用性。该机制有效保护了客户权益，提高了节点的服务意识。 Aethir的代币经济以ATH代币为核心，用于云计算服务的交易、平台治理、激励和开发。代币总量为420亿，通过购买GPU计算能力和质押机制，ATH代币促进了生态系统的去中心化管理和增长，同时为新节点运营商和用户提供了一种承诺和经济保障。代币经济模型的关键之处还在于其共识机制（Proof of Rendering），由两个主要组成部分构成：Proof of Rendering Capacity（渲染能力证明）和Proof of Rendering Work（渲染工作证明）。 Proof of Rendering Capacity：此策略为每一个Container进行定向评估，其代币投资（节点质押的ATH代币数量）、算力水平和在线时长被合计考虑，以估算该Container的有效算力。这种机制使得所有节点能够公正地参与到网络中，并鼓励节点运营商去质押更多的ATH代币。 Proof of Rendering Work：当容器在提供算力服务时，Checker会进行工作情况的监督，并将服务具体情况（例如，延迟、分辨率、帧率等）提交至链上。根据工作质量和工作时长来分配Proof of Rendering Work奖励。 Aethir的服务费（Service Fee）以ATH代币支付，价格锚定法币，以此来确保服务费的稳定性。若因Container出现故障导致服务中断，用户将会获得相应的退款，同时发生故障的Container将会被罚款。为了满足不同规模和需求的客户需求，Aethir还设计了零售（Retail）和批发（Wholesale）两种运营模式。批发模式牺牲了一定的灵活性，以提供较低的服务费用、偏向于长期的服务保证和交易结算方便性。零售模式更加灵活，可以随时根据需求提供服务，无需预定或承诺。 Aethir引入了法币定价机制，允许客户以法币支付算力服务，大大降低了其进入门槛和财务风险，增强了客户粘性和合规性。总的来看，Aethir通过优秀的架构和代币经济模型，从技术架构和制度上具备充分调动高质量零散算力的可能，解决了在当前商业环境下AI需求场景最大的大模型训练需要的高性能算力问题，这使得Aethir在大模型训练场景下，有着极高的商业可用性。在游戏领域的应用在过去的几年里，我们已经见证了AI在游戏领域中的广泛应用，如新手引导和NPC文本生成等。随着科技的发展，未来AI在游戏产业中的应用将更加深入，需要大量的算力进行训练和学习。除了AI算力的共享，云游戏领域则是Aethir另一大擅长的领域。在GPU和存储技术疯狂进化的20年中，随着家用PC设备算力的提升，开发商对游戏的画面和游戏空间的追求也在不断扩大。例如GTA把算力用到了城市生成，极品飞车把算力用到了赛车碰撞和画质的提升，因此也诞生了精美的游戏画面和超大真实的城市，最终结果是动辄几百G的容量和对显卡性能的要求，大量玩家的电脑难以负载。云游戏是指以云计算为基础的游戏方式，在云游戏的运行模式下，所有游戏都在服务器端运行，并将渲染完毕后的游戏画面压缩后通过网络传送给用户。在客户端，用户的游戏设备不需要任何高端处理器和显卡，只需要基本的视频解压能力即可。 Aethir通过其分布式网络，为云游戏领域带来了显著价值，包括提供低成本的高端GPU计算能力，优化游戏体验实现设备的即时访问和低延迟，服务游戏开发商提供新的发布方式和游戏移植服务，扩大玩家基础规模，提高游戏升级效率，提升游戏安全性。生态发展 Aethir与IO.net达成了战略合作伙伴关系，二者联合进行技术研发和对接，打通了Aethir的H100与IO网络之间的连接。这样，Aethir的H100就能自动接入IO网络，为IO网络的客户提供稳定的企业级服务。通过联合的技术研发和对接，Aethir的H100可以自动加入IO网络，为IO的客户提供稳定的企业级服务。Aethir的H100提供者，在获得Aethir奖励的同时，将可以同时获得IO网络的Token奖励。同时，Aethir正在推动集群与边缘计算的融合。简单的说，通过Aethir的边缘计算，客户可以匹配到就近的节点，保证了算力和网络的畅通。 Aethir Edge是专为Aethir边缘计算服务的硬件设备。它将打破远离用户的单一集中化的GPU集群部署方式，将算力部署到边缘。这样远离集中服务器集群的客户也能够享受稳定无缝的GPU云计算服务。 APhone是Aethir推出的一款Web 3.0云电话。它采用了Aethir的分布式云架构，实现了安全、设备无关同时跨越通信服务供应商地理边界的Web3通信体验。作为Aethir网络的一部分，APhone不仅支持无缝的dApp访问，还集成了Web 3.0的应用商店。截至目前，Aphone用户量超过3.6万。总结在当前AI成为重要的技术革新的背景下，AI算力的短缺问题已经成为阻碍行业发展的主要束缚。作为新兴的云计算解决方案提供商的Aethir意在通过建立分布式算力网络来解决这一问题，为全球企业和个人提供高效且可扩展的算力。 Aethir的架构设计和代币经济模型，以及在游戏领域和边缘计算方面的应用，都表明了其在技术架构和商业布局方面具备潜力。Aethir通过激励机制保证网络的稳定性和可用性，为AI和游戏等领域提供了商用水平的解决方案。总体来看，Aethir不论是在项目基本面、技术架构，还是产品与生态上都表现得可圈可点。其代币ATH也即将TGE，值得我们关注。来源：金色财经

金色财经2024-06-04

英伟达GB200投产，存储芯片掀起涨价潮！AI算力迎来强势复苏

.02%、1.82%。其中，受光模块、AI算力、消费电子、半导体几大权重板块提振，5G通信ETF(515050)实现3连阳，收盘成交额达1.10亿元。持仓股新易盛涨近10%，中际旭创、沪电股份涨超7%，深南电路、工业富联等纷纷跟涨。近期，半导体行业迎来一系列利好因素，此前，国家大基金三期的成立或将带来强大资金支持，进一步提振了市场预期。当前强劲的产能预期和涨价趋势的开启，使得半导体板块有望持续活跃：英伟达再度带来重磅催化：Blackwell芯片已投产 6月2日，英伟达发布重磅消息：创始人兼CEO黄仁勋宣布，英伟达Blackwell芯片现已开始投产。此外，在2024年中国台北国际电脑展上的主题演讲中，黄仁勋预告称，英伟达将在2025年推出BlackwellUltraAI芯片，并将其下一代AI平台命名为Rubin，该平台将采用HBM4内存。随着芯片去库存化进程加速，加之算力需求的持续强劲，全球正在加速购买AI芯片，AI芯片正在以供不应求的趋势快速增长，而英伟达的消息无疑为行业的产能供给打了一针强心剂。存储芯片涨价已成趋势，芯片景气度持续上行受AI热度持续旺盛影响，主流存储芯片厂商纷纷开启了涨价模式。此前，三星和SK海力士等厂商已经上调了DRAM或NANDFlash芯片的价格。市场分析机构最新预估也显示，第二季度DRAM合约价格的季度涨幅将上修至13%至18%；NANDFlash合约价格的季度涨幅则上修至15%至20%。山西证券表示，价格上涨趋势明确，存储进入新一轮上行周期，把握行业周期反转机会。未来随着存储价格持续涨价带来的营业利润率改善，存储龙头厂商有望迎来业绩与估值的戴维斯双击，行业存在较大的反弹空间。以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云2024-06-04

AI算力产业链强势补涨，5G通信ETF(515050)涨超2.1%，成交额超1亿元

速铜连接、半导体设备、国家大基金等多个AI算力概念走强。受权重板块提振，截至收盘，5G通信ETF（515050）强势上涨2.16%，盘中一度涨超3%，实现3连涨，全天成交额达1.10亿元。其持仓股中，光模块三剑客新易盛、中际旭创、天孚通信分别涨9.94%、7.05%、2.85%；存储芯片股兆易创新涨3.68%；此外，沪电股份、工业富联、深南电路等纷纷涨超4%。均衡布局信息技术行业的信息技术ETF（562560）收涨0.90%。多重因素驱动5G通信板块走强：英伟达GB200芯片官宣投产 6月2日，英伟达创始人兼CEO黄仁勋宣布，英伟达Blackwell芯片现已开始投产。并表示将在2025年推出Blackwell Ultra AI芯片，此外，他还透露，下一代AI平台名称为Rubin，该平台将采用HBM4内存，预计将于2026年发布。早在今年3月，英伟达推出基于Blackwell架构的GB200芯片，宣称其是目前“全球最强大的芯片”。随着最新AI算力芯片投产、放量，其所配套的服务器、光模块、交换机有望迎来量价齐升。主流存储芯片厂商开启涨价模式据业内人士表示，从2023年年底开始，半导体存储产业逐步进入上行周期，今年已多次收到上游存储芯片厂提高合约价的通知。有报告显示，存储芯片价格或还将持续上涨，预计今年第二季度DRAM内存新品合约价格将上涨13%至18%。目前来看，历经过去近3年的下行周期后，供需格局改善+AI算力催化，以存储为代表的芯片产业有望进入复苏周期。工业部相关人士再提推动5G产业发展 6月1日，工业部相关人士6月1日在《求是》杂志发表文章《加快发展新质生产力深入推进新型工业化》。其中提到，推动5G、智能网联汽车、新能源、新材料、生物制造、商业航天、低空经济等新兴产业健康有序发展。值得注意的是，相关部门已多次提到以5G-A、算力为代表的新质生产力建设。今年3月，工业部发言人在新闻发布会上再次重点强调新质生产力相关内容，其中提到将适度超前建设5G、算力等基础设施。相关ETF： 5G通信ETF(515050)，是全市场规模最大的5G通信ETF，最新规模超70亿元。该ETF光模块、光通信、AI算力、6G概念股权重占比超50%，并覆盖了服务器、PCB、消费电子、存储芯片、工业互联网等多个细分算力方向的龙头标的。其跟踪指数的前十大权重股分别为中际旭创、立讯精密、工业富联、中兴通讯、新易盛、兆易创新、紫光股份、沪电股份、天孚通信、三安光电，前十大权重股合计占比53.89%。场外联接(A类：008086；C类：008087)。以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云2024-06-03

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