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都误会了，美股纳斯达克100，本质是全球科技100巨头

美股风向标。有研究预测，到2027年，AI行业带来的收益将从2022年的280亿美元飙升至约4200亿美元。市场人士认为，越来越多的AI应用落地将进一步推动相关企业的盈利前景，并推高股价。理由三、受益于流动性宽松 2024年美联储降息已无悬念，美股市场与金融市场流动性充裕程度呈高度正相关，从传导逻辑来看，主要有两方面：一是利率降低，企业融资和扩张成本更低，从而进一步扩大盈利；二是市场的资金会更佳充裕，这有利于风险资产估值的抬升，特别是成长股。估值抬升+盈利走强，加上受益于AI大周期的催化，因此可能对股价进一步催化。事实上，在美联储转向以来，美股就已经有不俗表现——在此前的凶猛加息过程中，10年期美债收益率大幅攀升，2023年10月底一度登上5%上方，权益资产的吸引力随之下行，纳斯达克100指数在2022年下跌32.97%。而随着美联储转向，10年期美债收益率快速回落，自2023年10月低点以来，纳斯达克100指数强劲上涨超20%，表现优于道指和标普500，并于2024年1月18日创下历史新高。来源：Wind，2023.10.27-2024.1.19 综上，短期来看，目前宏观环境是美联储降息的前期，并且美国经济软着陆预期较强，加上科技股基本面较优、受益于AI浪潮，当前是对美股有着积极作用。从长期来看，纳斯达克100指数代表了全球科技进步发展的方向，随着人类社会的发展，科技是不断进步的。纳斯达克100指数发布近40年以来，代表最先进方向的龙头公司换了一批又一批，但纳斯达克100指数不断吐故纳新。也正是因为如此，该指数自2014年以来涨幅超过380%，并跑赢全球各主要市场指数；在发布以来的近40年间翻了近140倍（指数历史数据不预示未来）。你还觉得这一波反弹了23%的纳斯达克100高吗？来源：Wind，统计区间2014.1.1-2024.1.19。纳斯达克100指数发布于1985年2月1日，指数过往业绩不代表未来表现。【“全球科技龙头风向标”——纳斯达克100ETF（159659）】纳斯达克100ETF（159659）紧密跟踪纳斯达克100指数，高效布局海外优质科技股，今年以来随着AI业绩及降息预期催化，该ETF市场关注度逐步升高。截至昨日，年内以来纳斯达克100ETF（159659）获1.6亿元净申购，最新规模近3亿元，创上市以来新高，年内份额飙升123%，在所有跟踪纳斯达克100指数的ETF中位居第一。昨日（1.23）单日2.26亿元的成交，也强势刷新了上市新高！没有股票账户的用户还可通过场外联接基金（A类：019547，C类：019548）进行投资。。纳斯达克100ETF基金全称：招商纳斯达克100交易型开放式指数证券投资基金(QDII) 风险提示：基金有风险，投资须谨慎。上述观点、看法和思路根据截至当前情况判断做出，今后可能发生改变。对于以上引自证券公司等外部机构的观点或信息，不对该等观点和信息的真实性、完整性和准确性做任何实质性的保证或承诺。纳斯达克100ETF可以投资境外市场。本基金除了需要承担与境内证券投资基金类似的市场波动风险等一般投资风险之外，还面临因投资境外市场所带来的汇率风险等特有风险。基金过往业绩不代表其未来表现，基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成本基金业绩表现的保证。投资者应认真阅读《基金合同》《招募说明书》《产品资料概要》等基金法律文件，全面认识基金产品的风险收益特征，在了解产品情况及听取销售机构适当性意见的基础上，根据自身的风险承受能力、投资期限和投资目标，对基金投资做出独立决策，选择合适的基金产品。纳斯达克100指数近五年表现分别为37.96%(2019)、47.58%(2020)、26.63%(2021)、-32.97%(2022)、53.81%(2023)。纳斯达克100指数由纳斯达克股票市场公司编制和发布。指数编制方将采取一切必要措施以确保指数的准确性，但不对此作任何保证，亦不因指数的任何错误对任何人负责。指数过往业绩不代表其未来表现，亦不构成基金投资收益的保证或任何投资建议。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2024-01-24

纳斯达克100ETF(159659)昨日强势吸金超7600万元，规模创上市新高，年内份额激增123%位居同类第一！

美股风向标。有研究预测，到2027年，AI行业带来的收益将从2022年的280亿美元飙升至约4200亿美元。财富增强集团（Wealth Enhancement Group）高级投资组合经理Ayako Yoshioka管理着约7亿美元的资金，过去五年内持续增持科技股。在他看来，减持风险仍然大于增持，因为越来越多的AI应用落地将进一步推动英伟达等相关企业的盈利前景，并推高股价。【“全球科技龙头风向标”——纳斯达克100ETF（159659）】作为美国市场代表性市场指数之一，纳斯达克指数又被称作“美国科技指数”的代表，纳斯达克100指数以纳斯达克指数为基础并加以精华提炼，选取其中100家非金融公司作为成分股，在市值加权的基础上按相应的指数编制规则计算出来的、反映纳斯达克整体市场或者美国高科技走势的指数。纳斯达克100ETF（159659）紧密跟踪纳斯达克100指数，高效布局海外优质科技股，并设有场外联接基金（A类：019547，C类：019548），可供场外投资者选择。风险提示：基金有风险，投资须谨慎。上述观点、看法和思路根据截至当前情况判断做出，今后可能发生改变。对于以上引自证券公司等外部机构的观点或信息，不对该等观点和信息的真实性、完整性和准确性做任何实质性的保证或承诺。纳斯达克100ETF可以投资境外市场。本基金除了需要承担与境内证券投资基金类似的市场波动风险等一般投资风险之外，还面临因投资境外市场所带来的汇率风险等特有风险。基金过往业绩不代表其未来表现，基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成本基金业绩表现的保证。投资者应认真阅读《基金合同》《招募说明书》《产品资料概要》等基金法律文件，全面认识基金产品的风险收益特征，在了解产品情况及听取销售机构适当性意见的基础上，根据自身的风险承受能力、投资期限和投资目标，对基金投资做出独立决策，选择合适的基金产品。纳斯达克100指数近五年表现分别为37.96%(2019)、47.58%(2020)、26.63%(2021)、-32.97%(2022)、53.81%(2023)。纳斯达克100指数由纳斯达克股票市场公司编制和发布。指数编制方将采取一切必要措施以确保指数的准确性，但不对此作任何保证，亦不因指数的任何错误对任何人负责。指数过往业绩不代表其未来表现，亦不构成基金投资收益的保证或任何投资建议。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2024-01-24

美股迭创新高，纳斯达克100ETF(159659)昨日强势吸金4228万元，年内份额劲增65%高居同类第一！

美股风向标。有研究预测，到2027年，AI行业带来的收益将从2022年的280亿美元飙升至约4200亿美元。财富增强集团（Wealth Enhancement Group）高级投资组合经理Ayako Yoshioka管理着约7亿美元的资金，过去五年内持续增持科技股。在他看来，减持风险仍然大于增持，因为越来越多的AI应用落地将进一步推动英伟达等相关企业的盈利前景，并推高股价。【“全球科技龙头风向标”——纳斯达克100ETF（159659）】作为美国市场代表性市场指数之一，纳斯达克指数又被称作“美国科技指数”的代表，纳斯达克100指数以纳斯达克指数为基础并加以精华提炼，选取其中100家非金融公司作为成分股，在市值加权的基础上按相应的指数编制规则计算出来的、反映纳斯达克整体市场或者美国高科技走势的指数。纳斯达克100ETF（159659）紧密跟踪纳斯达克100指数，高效布局海外优质科技股，并设有场外联接基金（A类：019547，C类：019548），可供场外投资者选择。风险提示：基金有风险，投资须谨慎。上述观点、看法和思路根据截至当前情况判断做出，今后可能发生改变。对于以上引自证券公司等外部机构的观点或信息，不对该等观点和信息的真实性、完整性和准确性做任何实质性的保证或承诺。纳斯达克100ETF可以投资境外市场。本基金除了需要承担与境内证券投资基金类似的市场波动风险等一般投资风险之外，还面临因投资境外市场所带来的汇率风险等特有风险。基金过往业绩不代表其未来表现，基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成本基金业绩表现的保证。投资者应认真阅读《基金合同》《招募说明书》《产品资料概要》等基金法律文件，全面认识基金产品的风险收益特征，在了解产品情况及听取销售机构适当性意见的基础上，根据自身的风险承受能力、投资期限和投资目标，对基金投资做出独立决策，选择合适的基金产品。纳斯达克100指数近五年表现分别为37.96%(2019)、47.58%(2020)、26.63%(2021)、-32.97%(2022)、53.81%(2023)。纳斯达克100指数由纳斯达克股票市场公司编制和发布。指数编制方将采取一切必要措施以确保指数的准确性，但不对此作任何保证，亦不因指数的任何错误对任何人负责。指数过往业绩不代表其未来表现，亦不构成基金投资收益的保证或任何投资建议。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2024-01-23

首都在线：主要客户的海外业务都有了复苏迹象

台短期出现资源闲置所致，2023年随着AI行业爆发，公司前期采购的GPU芯片已经消化完成。最近，公司洞察到主要客户的海外业务都有了复苏迹象，包括游戏行业和跨境电商等行业。同时，公司海外云平台资源的利用率也在不断提高，后续将会带来持续的业绩释放。

金融界2024-01-22

OpenAI首席执行官拟募集百亿级美元建立AI芯片工厂网络以满足需求

造和维护晶圆厂的成本远超OpenAI在AI行业的很多同行所喜欢的方式。建设最先进的单个制造工厂可能需要数百亿美元，而建立一个此类工厂的网络将需要几年时间。知情人士此前曾向彭博表示，单单是与G42的谈判就聚焦于募集80亿至100亿美元，不过尚不清楚此项谈判的现状。了解Altman想法的知情人士称，Altman认为，业内现在就需要采取行动，以确保在本世纪末能有足够的供应。英特尔、台积电和三星电子领导芯片制造市场，有可能成为OpenAI的合作伙伴。 11月份被免职前，Altman一直致力于这个芯片项目。回归之后，他重启了这一行动。两位知情人士称，Altman已试探过微软对这个计划的想法，微软对此有意。 OpenAI、G42、英特尔、微软、软银和台积电不予置评。记者未能立即联系到三星置评。

金融界2024-01-20

国产游戏出海透视：连续四年创收超千亿元

技对芯片产业的贡献率为18.65%，对AI行业科技进步贡献率为31.37%，对云计算产业的科技进步贡献率为51.08%。” 游戏行业高质量发展离不开有效的行业监管和游戏企业的合规经营，尤其是要防止青少年沉迷游戏。另一方面游戏行业可持续发展不仅能创造经济效益，同时也能助力提升中国“硬科技”在全球市场的竞争力。【读财报】是由新华财经与面包财经共同打造的一档以上市公司财报解读为主要内容的栏目。新华财经是新华社承建的国家金融信息平台，内容全面覆盖全球股市、汇市和债市等金融市场，提供权威、专业、全面的金融信息服务。免责声明：本文仅供信息分享，不构成对任何人的任何投资建议。版权声明：本作品版权归面包财经所有，未经授权不得转载、摘编或利用其它方式使用本作品。

面包财经2024-01-19

人工智能ETF(159819)：首个大模型智能投顾产品推出，国产“爆款”AI应用正在路上

有一定差距，从中期视角反应国内投资者对AI行业发展潜力或有低估，同时，AI引领新一轮科技浪潮的趋势已经确立，市场空间广阔，或值得各位投资者加大重视。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，一键配置算力芯片、AI大模型、AI应用等细分产业中核心龙头公司。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2024-01-15

IOST AI LABS ｜「 AI 视界」市场冷静期到来 AI 该如何脱虚向实

前言近年来，全球 AI 行业正持续引吭高歌，其相关应用场景已然从基础硬件扩展到了软件、服务及平台等综合性交互体系，并迅速在工业、农业、商业等领域的多个赛道深度赋能传统经济的数字化、智能化创新升级。作为新一轮产业变革的数字引擎及核心驱动力，AI 正进一步释放历次科技革命及产业革新所储藏的巨大能量，多维重构生产、分配、交互等关键市场活动环节，并逐步刺激、催生着新技术、新产品、新业态、新模式。目前， AI 正加速与各行各业融合落地，颠覆性创新助力传统行业的转型升级、提质增效，引领着全球未来产业科技浪潮。然而，据分析公司 Similarweb 的数据显示，截至 2023 年 8 月，ChatGPT 全球桌面和移动网站访问量下降了 3.2%，至 14.3 亿次。此外，一级市场 AI 领域的投资情况也逐渐降温，CB Insights 数据显示，2023 年的第二季度，全球 AI 领域投资总额环比暴减 38%。可谓市场冷静期已然到来，AI 该如何脱虚向实，再启新篇？纵论全球 AI 现状宏观向上交互融合 · 技术共创 AI 技术的发展演进已不再是单一升级，竖式探索，而是逐渐开始与区块链、5G、XR 等新兴数字技术交互融合发展、多点突破。截至今日，AI 在大数据处理、图像处理、语音识别、机器翻译等诸多领域都取得了里程碑式进展（无论是精度还是效率都得到了显著提高），并通过与多元化数字技术的深层次融合，不断提升技术、产品创新密度、丰富生态体验。 · 多维应用首先，人类与 AI 之间并不是单纯的替代关系。其次，人与 AI 的交互合作，可进一步促进市场运作效率，拓建更完善的社会生态，并持续为企业的数字化、智能化转型升级提供关键增长动力。目前，AI 的实际应用落地场景已非常广泛 —— 涵盖了娱乐、金融、医疗、教育、交通等多个领域。 · 产链协创 AI 产业链主要包括技术提供商、应用开发商、服务提供商等板块。深论之，技术提供商主要提供 AI 算法及技术平台；应用开发商是基于技术提供商的平台来开发具体应用；服务提供商则专注于提供基于 AI 技术的系列产品及服务。目前全球 AI 产业链的各大环节之间相互协作，联动创新，正共同致力于推动 AI 产业的健康可持续化创新发展。 · 投资热潮全球 AI 行业的市场投资热潮正持续高涨，其相关投资数额与投资机构数量在长期范围内都保持着持续增长态势，其中所涉及的投资领域更是涵盖了 AI 技术创新应用的各大赛道 —— 包括语音识别、自然语言处理、图像处理、人机交互等。可预见的是，未来 AI 行业的投资热潮将继续保持高位，全球市场将呈现范围性突破，多点式开花的局面。 · 政策支持目前，世界各国政府都在深度布局 AI 数创生态建设，不断加强对 AI 产业的政策支持，其中包括税收优惠、融资信投、人才引进等诸多方面。例如，美国政府提出了「 AI 国家战略」，并加强对 AI 领域的持续性投资和市场政策扶持；中国政府也针对 AI 行业推出了整合发展规划与政策扶持措施，旨在推动 AI 的技术研创、产品开发及场景应用。这些政策支持为 AI 产业的发展提供了有力保障。 · 人才竞争了解 AI 等新兴行业的人都始终保持着一个共识 —— 核心人才竞争异常激烈。长期以来，为了吸引和培养优秀人才，并保持人才生态的可持续性，各国政府、企业和机构都在持续加强核心产业人才的培养、引进与储备，不断加强完善针对于人才培训、扶持及发展等方面的策略规划与资金投入。 · 社会伦理 AI 正不断改写着人类社会的运作模式，其迅猛式发展态势也为整个人类社会带来了诸多问题 —— AI 对人类社会和伦理的影响、 AI 算法的偏见与歧视、AI 大模型训练的高耗能、AI 对假信息和社会舆论的操纵、生成式 AI 在人类创新创造中的角色……在 AI 行业加速奔跑的今天，这些问题值得我们细细思考，而全球各界也都在持续加强对于 AI 伦理问题的研究和探讨，并推动制定相应的行业伦理规范和生态标准。具象深耕六大领域 · 信息处理 AI 理论的迅猛发展为信息处理技术提供了新思路及新方法，促进了智能信息处理的发展与应用 —— AI 正在迅速渗透计算机及其他信息处理终端市场，专注于探索文字、图像、语音等信息的智能化处理、通信及控制等问题。 · 内容交互随着文本生成、图像生成、三维模型生成等一系列应用级人工智能内容生成（AIGC）算法的迭代发展，AI 已初步具备了数字化内容的生产交互能力，并持续突破逻辑推理、常识认知等诸多门槛。目前，全球大量 AI 工程师都正深耕以准确识别物体、声音、文本等内容为目标的技术，旨在为【 AI+】的多维生态拓建提供基础设施支持。 · 数算规改 AI 和机器学习的模型与其所使用的数据质量直接相关，如果数据存在偏见、错误或噪音，模型的输出也可能是不准确或有偏见的。为此，对数据采集、信息存储和算法处理做出相应的规划改革是非常重要的一环，是扩大 AI 应用范围的必要条件。 · 硬件开发随着生成式人工智能（AI）日益发展，硬件创新正成为新的商机，由 AI 驱动的硬件创新也在不断加速。AI 一直在不断改变软件方面的开发形态，新一代硬件也正在积极支持机器学习的发展，以完成更大规模的计算工作。 · 具身智能在人工智能浪潮下，由其所加持的机器人化身具身智能（Embodied Intelligence）吸引了全球的广泛关注，毫无疑问成为了机器人产业的下一个风口。从产业链的角度上看，机器视觉、边缘计算等是具身智能产业的重要基础组成部分，在政策扶持与市场需求双重驱动下，有望带动相关产业的探索和发展，而其中，帮助智能机器人实现任意动作的精确控制更是 AI 行业的重要研究领域。 · 通用 AI 目前对通用 AI 主要有两种理解：通用性的人工智能（General Artificial Intelligence，GAI）指的是能够处理多种任务的人工智能；人工通用智能（Artificial General Intelligence，AGI），也称强人工智能、超级人工智能等，指的是在所有方面都达到和超越人类水平的智能系统。通用 AI 是 AI 发展的终极目标。近年来，大模型通过持续扩大规模，出现了从量变到质变的能力“涌现”现象，在语言理解生成、逻辑推理等方面表现出预料之外的能力，拉开了迈向通用 AI 的序幕，成为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。 AI 实现突破发展的关键性瓶颈数据与算法 · 数据隐私和安全问题大规模的数据收集和处理往往会造成对个人隐私和数据安全的侵犯，而一些 AI 应用更是需要大量的个人数据来训练模型，从而引发系列潜在侵犯隐私等问题。 · 算法公正性和透明性源于训练数据中的偏见，以及算法的设计和实现规则，部分 AI 系统可能存在偏见和歧视等问题，这对于用户等利益相关方来说是一个严峻的挑战。伦理与监管 · AI 伦理问题随着 AI 行业的不断发展，一系列关乎社会伦理的问题开始出现，例如：AI 是否会威胁到人类作为主体和尊严的存在？人类是否会被边缘化或取代？这些问题涉及到人类与机器之间的关系，以及人类自身的价值观和意义。 · 标准与监管整体而言，目前全球范围内对于 AI 行业是暂时缺乏统一标准和监管框架的，这直接导致了世界各地 AI 生态发展的差异，并出现较多使用 AI 来谋取不正当利益的行为。人才与落地 · 迫需人才 AI 行业除了极度需要本行业高度专业化的人才之外（包括机器学习专家、数据科学家和工程师），还需要在各个传统领域有着专业知识、商业洞察力和团队合作领导力等具备跨学科技能的人才。随着行业的不断拓展，各领域专业人才的需求亦随之激增，并直接导致了激烈的市场人才竞争。 · 落地困境主要包括商业应用的不确定性和 ROI（投资回报率）两大问题：首先 AI 技术在理论上非常强大，但在实际商业应用中的成功并不总是容易实现；公司可能面临考量投资回报率，以及如何将 AI 技术整合到现有业务流程中的问题。要想排除重难，在市场上推动「AI ➕」产品、服务的应用落地可能还需要若干时间。除以上所重点谈及的三大板块之外，AI 要想实现指数式增长创新，还必须解决成本高昂、交互率低等诸多细微问题。可以说，目前，全球正处于AI 冷静期，经过半年的“稳固”，模式化 AI 不再是能拯救各行各业的“万金油”神药。市场回归冷静，并不一定是坏事，相反，静中思创，「AI+」行业/场景将为我们创造更多新叙事、新未来。脱虚向实 —— 多维深耕、生态共建 AI 本身就具有强大的发展潜力，随着相关技术的不断进步，解决方案的不断成熟，市场可能在不久的未来便会重新活跃起来。对此，正经历全球 AI 市场冷静期的我们，则更应该开拓思维，从市场、生态等多个维度进行深入调研，多维剖析，实时关注领域最新进展。 AI 正逐步从纯粹的理论概念和实验室研究走向了市场实际应用，渗透到现实社会的各个行业与我们的日常生活场景中来。而要想真正的脱虚向实，AI 就必须进一步完成多元化场景拓展与行业共建，在这个过程中，就涉及到技术、生态、政策、人才与落地等多方的协同助力。技术创研 · 模型优化与轻量化要想适应多元化生态场景，就需要不断优化、轻量化 AI 模型，以低门槛、低成本的优势来更好的适应于不同的硬件、环境。 · 自适应学习和迁移学习 AI 系统需要具备自适应学习能力，来保证自身能够在新场景中快速学习并适应，而迁移学习则可以帮助模型在不同任务之间，快速高效地完成信息交互与知识共享。产业协作 · 产学研产业界、学术界和研究机构之间的合作，对于 AI 行业的稳定融创发展颇具意义，通过多方的知识共享和资源交互，可进一步加速 AI 技术在实际场景中的应用落地。 · 联动平台需要多方携手建立开放式创新联动平台，以组织不同领域的公司和机构来共同解决个体多难以面对的诸多问题，从而推动 AI 的跨行业协作应用。政策规范 · 行业规范制定可靠的数据隐私法规和伦理规范，来保障用户的个人隐私及数据安全，从而确保 AI 应用在法律和伦理框架内的稳定、高效运行。 · 激励政策通过制定相应的规划扶持政策、措施，如税收优惠、资金支持等，来刺激 AI 行业的整体正向发展，并鼓励传统企业在多元场景中适度投资并应用 AI 来实现自身的数字化创新升级。人才教育 · 交叉培训推动跨学科指导教育，培养具有不同领域专业知识的人才，为 AI 赋能传统行业贮备综合性人才。 · 终身学习培养全民终身学习理念，支持行业相关者不断完善知识储备和技能熟练度，以适应行业的的迅猛发展和多元场景落地需求。且论 AI 未来发展趋势无需赘述，AI 的未来发展必定将涵盖诸多领域，各类赛道，无论是技术的迭代创新，还是产品、服务的改革开发，亦或是应用领域的持续拓建等等，一一讨论，便是过于杂乱，本文便主要从以下三大方向进行整合预测论述：多元技术融创未来的 AI 可能会更加注重自主学习能力的创新 —— 包括自监督学习和增强监督学习，这将使 AI 系统变得更为灵活与高效，从而更好地适应新的环境，以完成更为大规模的复合式任务。而就未来模型而言，它将面对更加复杂多样化的交互场景，更加注重文本、图像和视频等各种形式的信息融合。对此，未来的 AI 模型可能会变得更大、更复杂，并将涉及更大规模的深度学习模型、更快速的计算硬件以及更高效的模型架构。而多模态模型能够处理视觉信息、文本信息、听觉信息等多元化数据，能够对不同表现形式的信息进行融合理解，便是 AI 全面理解真实世界的重要一步。此外，随着硬件技术的不断发展，将 AI 算法融合到边缘设备上，减少对云计算的依赖，提高响应速度，是未来发展的一个重要方向。垂直行业落地未来 AI 将更广泛且深度地赋能各个垂直行业，包括医疗、金融、制造、零售、能源等。这必将涉及到更多系统性、定制化的解决方案，从而催生特定行业的特殊需求。此外，随着技术的发展，AI 将进一步渗透到新兴领域，如量子计算、生物医学、可再生能源等，并持续推动这些领域的创新和进步。生态建设规范随着 AI 技术的不断发展，社会对于伦理和法律问题的关注度不断增加，未来可能会更加强调AI 的道德使用、隐私保护和公平性，各国可能会制定更完善的法律框架来规范 AI 的开发和应用。包括隐私、安全、受限制等在内的一系列伦理和法规问题开始得到解决，并完成相应的法规、方针的制定，但可能需要时间来形成全球性的共识意见，而公众对于 AI 技术的认知和接受度也将随之大幅度提高。目前可预见的这些趋势只是一些可能的方向，实际发展取决于技术进步、社会需求和政策变化等多个因素的综合影响，人工智能领域作为一个高动态、快节奏的迭代创新过程，随时可因骤然出现的需求变化和市场动荡而催生全新的发展趋势和方向。结尾在奔赴 AI 星辰大海的征途中，【IOST AI LABS】已策略开启“ All in AI ”核心战略升级，积极抢抓政策利好及 AI 生态红利期，充分发挥自身在技术融创多链化、生态构建多云化、算力驱动产业化等领域的先天优势。目前，【IOST AI LABS】正携手 AWS、Tencent Cloud 等全球优质生态合作伙伴，通过对话与合作凝聚共识，构建开放、公正、有效的治理机制，持续加强AI、大数据、物联网、数字孪生等数字技术的创新研究，并已推出「NFT service 」、「Blockchain traceability service 」两大 AI 产品，以积极探索并拓展 AI 多领域创新性应用场景。在新产业、新业态、新商业模式经济建设的大背景下，企业对 AI 的需求逐渐升温， AI 产值的成长速度令人瞩目，而随着 AI 在千行百业的加速落地，相关企业必须深度聚焦且持续深耕“数据＋AI”赛道，抢 AI 技术变革带来的机遇，以科技创新塑造发展新动能，主动探索多场景应用价值，助推行业健康高质量发展。来源：金色财经

金色财经2024-01-11

2023年股基冠军、金鹰基金“绩优科技股猎手”陈颖：身处1到N发展阶段的AI公司更具备投资价值

边缘端或终端上进行一些创新。金融界：AI行业中，您认为哪类公司会走的更远，更具有投资价值？陈颖：在现阶段，我们谈论的AI应用类公司正处于从0到1。在这个阶段，公司或大概率不会产生利润，至少与AI相关的业务不会产生利润，这是基于常识和认知的判断。许多互联网巨头在发展初期也经历了多年的亏损，这是一个普遍现象。在考虑参与这类公司时，不能仅仅关注短期利润。更重要的是，要看公司拥有哪些资源，这些资源对于AI成功应用的可能性有多大，比如用户数据、模型质量、管理层投入等。此外，还需要考虑公司能够与哪些客户进行结合。从0到1的发展阶段可能不会产生业绩，但从1到N的发展阶段，即扩大规模和实现商业化的过程中，大概率可能会出业绩。回顾移动互联网的发展历程，许多公司也是经过几年的烧钱和抢占用户后，才找到了商业模式并完成了闭环。 AI的发展方向与移动互联网类似，但具体细节和关注点可能有所不同。AI更侧重于提高人类的工作效率和生产效率，而不是仅仅在生活娱乐方面寻找用户数。因此，在投资AI应用类公司时，我们需要综合考虑公司的资源、商业模式和市场前景。同时，我们也需要保持警惕，避免盲目跟风和过度炒作。金融界：您对半导体这个赛道怎么看？机器人去年也是成长领域话题度非常高的细分的赛道，您今年会不会有一些布局？陈颖：就这两者而言，我更关注半导体，我觉得疫情对半导体国产化是一个很好的拉动。当供应链出现问题时，很多成熟中下游或会给国内半导体公司一个机会去尝试，这为国内的半导体公司提供了进入供应链体系的机会。一旦进入这个体系，其产品得到验证后，这一过程就可能会不可逆的体现在产业链中了。所以我觉得国内半导体产业链整体可能还是有机会的。至于机器人，坦白说，我没有过多参与这一板块的投资。我认为人形机器人的应用场景目前来看并不清晰，更多的是受到事件驱动的影响。金融界：您怎么看智能汽车的投资逻辑？陈颖：我们在2023年中报和三季报中都明确表示，关注2023下半年汽车和智能驾驶领域的发展。早在2017年，我们就提出了一个观点，智能汽车将会像智能手机取代传统手机一样，取代传统车。当然，这是一个愿景，需要看汽车的电子化率。我们认为，汽车整体的电子化率从五六十年代到现在有了翻天覆地的变化，而智能化不仅体现在能否实现完全自动驾驶，还体现在屏幕智能化、液压控制等方面。就智能化而言，我们可能永远都不能一步进入无人驾驶的阶段，这是我们对汽车智能化的一个认知。单纯观察智能驾舱的话，产业处于稳健发展阶段，比如自动泊车一些辅助的L2或者L3、定速巡航、电子刹车等。近期智能座舱的发展会更快一些，如抬头显、驾驶员状态监控等等。其实十年前，一些汽车品牌上也会有类似的功能，但是会无比难用，因为它们相对是站在一种偏工程化的角度去实现特定的功能，但并不智能。之前在广州车展上（2023年11月17日至26日），我们观察到国内各个品牌的汽车中，微电机的使用越来越广泛，例如门把手、车窗感应器、车灯、座位感应器和后门感应器等，我们认为这些都是智能化的部分。未来，汽车中使用的互联网和IT产品会越来越多，特别是会有更多的零部件逐渐电子化，包括电子手刹、电子转向等。虽然无人驾驶的实现会是一个漫长的过程，但汽车智能化程度的提高是一个不可逆的趋势。我们判断，接下来智能化汽车属性可能会越来越像消费电子。最近已经可以看到，今年购买的车与三年前购买的车在功能上已经有很大的差异。以前一辆车可能开8到10年，但现在很多人可能每两到三年就需要换一辆车，因为新功能不断涌现。这将会引发一种换车热潮，就像20年前传统手机被更新换代一样。这是我们对智能汽车的看法。

金融界2024-01-06

标普500指数4连跌，标普500ETF(513500)溢价交易，苹果市值蒸发1.17亿元！

过对传统产业的改造体现。在2024 年AI 行业有望继续扩大产业规模，更好地实现货币化，沉淀下更多可持续的赢家。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2024-01-05

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