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鹏华基金精华投资观点摘要：资本市场有望进入新一轮投资周期，未来看好三大投资主线
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将继续聚焦数字经济的主线——数据要素与AI，行业配置集中在传媒、计算机、通信、电子等方向，其中传媒主要投资于游戏等方向；计算机主要投资于AI+办公应用、数据要素、工业软件等方向；通信主要投资于运营商等方向；电子主要投资于AI算力产业链等方向，三季度投资组合将继续保持较高的仓位。张鹏：一以贯之保持泛制造业的核心持仓二季度市场剧烈震荡，结构分化剧烈。同时又有新的线索，一是临近中报季，对业绩好甚至有超预期可能得个股和板块的挖掘逐步加深，二是在算力链和应用端预期挖掘比较充分的情况下，海外公司进展和产业政策，催化拓展出了人形机器人和智能驾驶等泛AI线上的新线索。在产品操作上的核心思路，一以贯之的保持了泛制造业的核心持仓的基础上，一是愿意容纳和学习AI线索等新兴前沿产业的变化，二是结合各类资产价格周期所处的位置进行一定的边际轮动，控制回撤。总体仓位水平保持90%左右未做择时，边际结构上，增加数据要素链条上进展较快的公司的仓位和泛AI线索上的智能驾驶板块的仓位，减仓如算力链等预期比较充分甚至有泡沫化迹象的公司，增仓如出口链等景气趋势向上的标的，减仓复苏节奏明显低于预期的相关板块，增仓新能源等处于相对较低位置的优质公司。整体上，2023年是疫情放开后的第一年，市场对复苏普遍抱有较高预期，与政府保持高质量增长的定力和指向，存在一定的预期差。我们认为，产业结构的优化和产业政策的指向，是强于总量逻辑的投资线索，因此后续的研究和关注重点依然是产业结构的变化，例如智能驾驶、数据要素闭环的推进等，以及部分不依赖于经济强复苏的线索，例如自主可控、新能源新技术以及通胀线等方向。王云鹏：立足制造业，重点挖掘基础化工/机械领域机会在二季度的操作中，我们仍然立足于制造业，重点挖掘了几个细分行业的机会，这些机会主要分布在基础化工/机械中。这些机会总结起来有3个方向：第一是源于国内制造业转型升级的需要，重点在自主可控和进口替代；第二是源于全球供应链的再分配给中国企业带来的份额扩张机遇；第三是源于部分资源国进行工业化尝试给中国企业带来的蛋糕扩大机遇，重点在“一带一路”国家。这些机会的挖掘在5-6月的市场调整中，给组合带来了明显的正向贡献。从投资策略来看，整体上看属于成长股投资。从投资方向来看，任何具备内生扩张能力和持续发展空间的企业都属于潜在的投资标的。从投资方法来看，我们不断完善自下而上成长视角的个股静态挖掘和自上而下周期视角的市场动态匹配。从投资属性来看，我们追求的是逻辑主导的中长期投资收益，尽量避免结果主导的短期投机博弈。市场波谲云诡，但随着投资视野的扩大，我们对于组合的把控能力在逐渐提升，基于产业视角挖掘超额机会的信心也在不断增强。柳黎：深耕投研，坚信估值回归和价值发现的力量二季度市场主线清晰：一方面，年初预期的顺周期复苏遭遇波折，PMI维持在荣枯线以下而政策立足高质量发展、保持定力，因此地产链和消费链表现靠后；另一方面，两大主线AI、中特估逐步向AI聚焦，且更多集中到产业链变化积极的光模块、网络设备等，应用层面走向分化、部分预期透支标的大幅回调。此外，人形机器人、智能驾驶等板块迎来主题型表现，也可以视为对AI应用的延伸。今年市场一波三折，我们的组合表现也是。对真实世界与股票世界之间差异的理解，体现出基金管理人的认知。庆幸的是，在高波动、快速轮动的行情下，相对于持续追逐热点，我们的研究和翻石头工作依然以高强度开展，也已经积累了一批有潜力的新标的，这些标的也将逐步体现在我们的持仓中，我们坚信估值回归和价值发现的力量。朱睿：资本市场有望进入新一轮投资周期我们在2022年度报告中曾经写道：“展望2023年，权益市场有望迎来积极的变化，我们有预感这有可能是新一轮市场周期的起点。所以，我们在心态上更加开放和积极。”因此，在2023年市场开局的阶段，我们布局了较多受益疫后修复的行业和公司。实际过程中，宏观经济和权益市场的修复一波三折，一方面，基本面的复苏需要时间和信心的循序修复，另一方面，在过去几年赚钱不佳、增量资金有限的背景下，权益市场呈现出热点较多、轮动加快、博弈现象加重的特征。在这种背景下，主流权益基金普遍表现不佳。我们的组合表现在上半年也经受了挑战，因此针对宏观环境的变化、市场风格的理解，对持仓结构进行了一定的优化，在汽车零部件上增持和集中了看好的标的，增加了医药、机械等行业内业绩趋势向好的品种，同时在化工等顺周期资产上更加注重自下而上、聚焦个股成长性和细分领域投资机会。站在当前，我们判断上半年相对极致的市场风格有望得到平衡，许多我们长期看好的公司，已经逐渐进入可投资的性价比阶段，我们仍然维持对资本市场有望进入新一轮投资周期的判断。我们将积极的在此过程中，修复业绩曲线，取得让持有人满意的回报。
金融界2023-07-24
从新兴产业发展角度来看AI产业投资价值
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第一阶段和第二阶段。我们注意到，现在AI行业基本已经属于第二阶段的前期。2016年alphago 战胜围棋高手时尚处于第一阶段，到了2022年底ChatGPT发布，成为史上用户数最快过亿的产品，名副其实成为AI行业爆款产品。而今天微软office 365的提价，AI的商业价值已经体现。因此，我们认为当下AI行业或已经进入新兴产业发展的第二阶段。二、复盘历史上的新兴产业在第二个行业演绎阶段中，一个特别重要的投资逻辑就是渗透率。本文第二部分中，我们将从数据的角度复盘历史上的消费电子、新能车和光伏产业，来验证该规律结合阶段划分来进行投资是否有效。在复盘之前，我们先来定义什么是渗透率？渗透率是指品类小a的新增量在全品类大A新增量中的占比，代表了新兴产业在传统行中的市场渗透率水平。通常，渗透率可用出货量、装机量、发电量等指标来衡量。渗透率指标的优点是容易理解，容易帮助投资者把握大趋势。它不仅给出了买点，同时还给出了卖点，比如市场渗透率较低的时候就是我们介入的好时机。当渗透率接近天花板的时候就是一个潜在的卖点。但是在使用渗透率指标的时候也存在一些难点，主要包括：第一，如何量化新兴产业的渗透率？毕竟在新兴产业的发展初期，用什么来代表行业的渗透率也还处于探索的过程。第二，如何找到决定渗透率提升的本质因素？只有找到背后的驱动因素后，我们才能通过跟踪该因素的发展变化而对行业走势做出判断。第三，渗透率的天花板是多少？以上这些都是在研究新兴产业中需要关注的一些问题。接下来我们将梳理三个我们比较熟悉的新兴产业的发展历史，包括智能手机，新能车和光伏，从复盘中来观察渗透率的变化，并探索它对投资有怎样的指引。首先，我们来明确每个行业内的渗透率概念及当下表现。第一个是智能手机，该行业的渗透率通常用智能手机的出货量除以全部手机的出货量来度量，该指标在2015年的时候就已经超过了90%。第二个是新能源汽车，该行业的渗透率等于新能车的销量除以全部汽车的销量。根据乘联会的最新数据，我国的新能源车渗透率在6月份便已超过30%，远未到达天花板。第三个是光伏，其渗透率常用光伏的新增装机容量在所有发电设备新增装机容量中的占比来衡量。这个数据在2023年的5月份也达到了57%的水平。（数据来源：乘联会，wind）其次，我们来梳理各行业渗透率变化与股价变动之间的关系。第一，智能手机渗透率的变化和苹果股价呈现正相关关系。在2003年，全球智能手机的渗透率大概只有2%。但到了2017年，全球的智能手机的渗透率便已经超过10%，达到了11%的水平。与此同时，从2003年底到2007年底，苹果股价涨了16.5倍。苹果于2007年推出了首代iPhone，尽管2008年全球金融危机时股价也出现了明显的下跌，但此后随着智能手机渗透率的快速提升，苹果的股价也继续快速上涨。从2008年底到2012年底，苹果股价上涨5.3倍。截至2012年底，全球智能手机渗透率已经达到42%，2013年进一步达到了56%的水平，处于比较高的位置。如果将其对应于四个阶段划分，2007年之前智能手机行业基本上处于新兴产业发展的第一阶段，2008年至2012年可以对应第二阶段。我们也可以看出这两个阶段的回报都比较丰厚。此外需要注意的是，在渗透率增长的大趋势中，股价并不是一直持续上涨的，期间也回收其他因素干扰而出现回调。比如在第二轮渗透率快速提升的过程中，出现过两次比较大的回调，时间跨度大概是一个月，幅度大约10%。（数据来源：IDC，wind）第二，新能源汽车和行业的渗透率和中证新能源汽车产业指数之间呈现正相关关系。特斯拉于2008年发布了首款车型，之后也是受到了各种争议和质疑。2017年，特斯拉推出了Model 3，同时实现了大规模生产和普及化，其总销量于2018年10月突破10万辆大关。从2019年底开始，我国新能车的渗透率出现快速的上涨，从2019年的6%左右，上涨到2022年底的32%。从2019年底到2021年11月，新能车指数涨了2.4倍，龙头公司宁德时代期间上涨了630%。同样的在上涨过程中我们也可以看到期间有一些回调，期间两次比较大的回调，回调时间大约1~2个月，回调幅度大概是15%~30%，比如说2020年2月到3月，回调一个月，幅度31%。2021年1月到3月，回调1个半月，回调幅度16%。（数据来源：wind）第三，再来研究光伏行业的情况。对于新能车或消费电子来说，渗透率和股价涨跌的相关性非常强，基本是同步上涨的。但我们可以发现，光伏指数的上涨领先于渗透率的快速提升。光伏新增装机快速增长的时间跨度是从2021年2月到2022年2月，对应数据从20%增长到46%，但是股价从2020年3月就开始上涨了。2020年3月到2021年8月期间，光伏指数（中证光伏产业指数）涨了2.6倍。这个时间段相较渗透率的快速提升区间要早半年左右。同样，在指数上涨的过程中也存在一些回调，比如2020年的2月到3月回调一个多月，幅度达22%；2021年2-3月份回调22%左右，时间跨度约一个月。复盘了上述3个产业之后，我们看可以总结出以下几点结论：第一，渗透率指标在新兴产业中的投资的作用比较明显。新兴产业在渗透率快速上升阶段的投资回报率非常丰厚。但要注意的是，上涨的过程往往不是一蹴而就的，存在一定回调，幅度大约20%~30，回调时间大约是1~2个月。第二，不同行业的渗透率、驱动因素和天花板差异较大。其中，智能手机的渗透率天花板是最高的，几乎可以达到100%。但新能车和光伏行业受限于一些基础设施配套，比如充电桩、光伏消纳等，导致其天花板相对较低。这也是为什么今年以来，新能车和光伏下调较多的一个非常重要的原因，这也导致市场对渗透率的提升有所担忧。第三，市场行为是在不断的进化的。如果从时间顺序来看，智能手机是这三个中发展最早的新兴产业，其次是新能车，最后是光伏。通过对他们三者复盘的横向对比，可以看出市场渗透率快速增长所需要的时间越来越短。智能手机快速增长的时间大约有4年，新能车大约2年，光伏则只有1.5年。此外，从时间线角度纵向分析可以发现，智能手机和新能车的渗透率发展基本和股价变化同步，但是光伏市场则出现明显领先，这是因为有一定炒预期的行为存在。三、如何看待当前AI的投资价值在总结了上述规律之后，我们来类比分析AI产业的运行情况。该行业目前可能处于新兴产业发展的第二阶段初期。等二个阶段主要依赖于产品本身，且一个重要的衡量指标是渗透率。那么对于AI行业来说，选什么指标来度量其渗透率会比较合适呢？我们总结了三个值得参考的渗透率指标。第一个是AI产业规模占国内生产总值的比例。根据中国通信院的数据，在2022年底，我国人工智能核心产业规模达5080亿元，在国内生产总值中所占比例约0.4%，处于非常低的位置。而根据PWC的预测，2030年人工智能产业占国内生产总值的比例大约达到26.1%。第二个方法是沿用AIGC的渗透率，即用AI生产的内容，包括网文、图片、音频、视频等占原本这个市场的比例。根据头豹研究院的测算，2021年底AIGC的渗透率还不到1%，规模也只有10亿元左右。预计未来5年中，文本和图像领域由AI参与完成的比例能够达到25%。预计到2026年，市场的规模能达到700亿，年化增速超过100%。第三个是AI技能的渗透率，即我们每个人使用AI的比例。斯坦福人工智能指数的相关报告中统计了领英会员在简历中提及AI使用的比率，根据2015~2021年的数据，其中中国用户的使用比例大概是1.56%。该指标相对前两个指标来说，数据更好跟踪，相关统计更多，且第三个指标是我们日常生活中比较直观能感受到的，比如目前我们周围使用AI的人数相对还是比较少的。综合上述三个指标来看，在2021到2022年，AI行业的渗透率都很低，不到2%，未来还有很大的发展空间。探讨完渗透率的选取之后，我们可以思考一下AI行业渗透率提升的本质。其实归根结底，AI行业渗透率提升的本质是降本增效。以ChatGPT为代表的AI人工智能的出现，标志着人类生产效率出现了第二次脑力效率的飞跃。下图中展示的就是人类各种生产效率提升的历史过程。此外，随着多模态和场景的发展，AI逐渐融入千行百业之中。例如，医疗场景、零售、工业、银行和投资领域以及自动驾驶领域等。最近智能汽车、人形机器人等概念也比较热门，我们可以看到越来多的行业应用正在不断涌现。而这也是AI渗透率提升的一个非常重要的原因。（参考资料：甲子光年智库）四、AI行业后市展望站在当前时点，我们来探讨一下对于AI后市的观点和看法。当下，AI行业可能属于新兴产业发展的第二阶段，这个阶段是投资回报率最高的阶段之一，市场所给的估值也会较高。从渗透率角度来看，当前AI行业的渗透率还处于很低的位置，2022年底，我国人工智能核心产业规模在国内生产总值中所占比例约0.4%，而根据PWC的预测，2030年人工智能产业占国内生产总值的比例大约达到26.1%。未来发展空间巨大。此外，对于AI板块近期的回调，我们认为这是非常正常的现象。从历史上的几个新兴产业来看，在上涨的过程中总会有相应的回调。AI板块在4月上旬大约回调一个半月，幅度约20%；6月下旬以来的回调，幅度约15%，时间尚未到一个月。下图是AI指数和新能车指数的叠加走势图，可以发现这两个产业的走势非常相近。新能源车在2019年之前也经历了一波大跌，此后才开启了一波放量。而AI在2020年10月份之前也经历了一波非常大的下杀，随后则逐步进入了估值修复及上涨的过程。（数据来源：wind）在渗透率提升的大逻辑下，AI从产业有可能会复制新能车产业的发展路径。我们非常看好AI行业的长期投资价值，近期的回调反而给投资者提供了很好的布局机会。平安AI人工智能ETF（512930）是业内首只人工智能主题ETF，紧密跟踪中证人工智能主题指数，成立于2019年，管理费率0.15%，是同类产品中费率最低的。中证人工智能主题指数是一个更侧重于AI产业链上中游的指数，目前中小市值成分股偏多，市场弹性大，未来业绩预期向好。欢迎大家关注！风险提示：界面有连云呈现的所有信息仅作为参考，不构成投资建议，一切投资操作信息不能作为投资依据。投资有风险，入市需谨慎!
有连云2023-07-19
生成式 AI 是炒作还是变革？
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Jenny Grimberg 与多个 AI 行业专业人士进行了深度对话，包括 AI 风投公司 Conviction 创始人 Sarah Guo、纽约大学教授、初创公司 Robust.AI 首席执行官兼创始人 Gary Marcus、高盛软件和互联网分析师 Kash Rangan 和 Eric Sheridan，试图回答以上问题。除此以外，他们还探讨了 AI 领域当下最具吸引力的投资机会，以及投资者最应关注的风险。 AI 的革命性变化生成式 AI 与传统 AI 技术最根本的区别在于前者通过理解自然语言创建内容，而后者依赖的是编程语言，按照高盛软件分析师 Kash Rangan 的说法，这是生成式 AI 技术的关键变革特征。第一，它能够以文本、图像、视频、音频和代码的形式生成新内容，而传统的 AI 系统训练计算机对人类行为、商业结果等进行预测。第二，它允许人类用自己的自然语言与计算机进行沟通交流，这是以前从未有过的；传统上，计算机使用编程语言提示。 Guo 进一步解释说，在软件 1.0 时代人类需要编写代码来执行特定任务，软件 2.0 时代，则通过「艰苦」地收集数据来训练神经网络，现在人类迎来了软件 3.0 时代：基础模型可以通过开源或 API 使用，具有自然语言能力、推理能力，并具备关于世界的常识。在这种模式下，公司不需要收集几乎同样多的培训数据，使技术变得更有用、更容易访问、以及更便宜。自 ChatGPT 去年爆火出圈以来，许多人已经感受到生成式 AI 技术的强大。分析师认为，生成式 AI 可能会重塑社会生产的运作方式，为全球经济增添新的增长引擎。Guo 表示，生成式 AI 的变革潜力已经开始转化为现实。任何 AI 投资公司现在都可以投资这些模型，增强业务或进行转型。 Rangan 估计，在某些情况下，开发人员通过使用生成式 AI 工具，将生产力提高了 15-20%。而伴随着 AI 的普及，Guo 预计，未来更多领域，特别是法律、数据分析、图片、语音和视频生成等传统服务业，将越来越多地由 AI 提供服务。高盛 TMT 行业分析师 Peter Callahan 指出，散户认为生成式 AI 技术具备平台转型的所有要素，有可能全方位改变企业和消费者的体验。另外，高盛高级全球经济学家 Joseph Briggs 表示，这种变革潜力可能会对宏观经济产生深远影响。他估计，美国和其他发达经济体普及生成式 AI 技术后，能够在未来 10 年内将年劳动生产率增速提高约 1.5 个百分点，全球 GDP 最终将提高 7%。高盛美国股票策略师 Ryan Hammond 和 David Kostin 认为，美股也将从中受益，中长期内预计出现更为广泛的反弹，标普 500 指数的公允价值将比现在高出大约 9%。人工智能还远远不够智能，警惕过度炒作长期看来，AI 技术的变革性是毋庸置疑的，但鉴于当前这项技术的发展进度，市场对它的炒作是不是太过分了？ Marcus 的答案为「是」，因为「目前的人工智能还远远不够智能」。他指出，当前 AI 所谓的神经网络的功能与人脑的神经网络完全不同。AI 虽然可以进行「自反性」统计分析，但几乎没有成熟的推理能力。这些机器可以学习，但很大程度上围绕着单词的统计和对提示的正确反应，而非抽象概念。并且，它们不像人类那样拥有「内部模型」以让它们理解周围的世界。 Marcus 向投资者发出警告：要警惕 AI 能还没有很多人想象的那么神奇。我不会说现在投资 AI 为时过早；一些投资于那些拥有聪明的创始团队、对产品市场适应性有很好理解的公司可能会成功，但也会有很多失败者。 Marcus 说，通用人工智能（AGI）可能最终会实现，但人类距离这个目标还很遥远，而且任何投资都不可能改变这一点。此外，投资者还可以从历史中学习一些经验。高盛市场策略师 Dominic Wilson 和 Vickie Chang 曾提到，在过去创新主导的生产力繁荣时期，例如，电力（1919-1929）、个人电脑和互联网（1996-2005）普及之后，股价和估值飙升形成泡沫，最终走向破裂。 Guo 则认为，即使在今天，私募市场某些领域仍存在定价错误。虽然投资者对这些领域有更深入的了解，但仍然普遍采用相同的投资方法。她警告称，错误地判断变革发生的时机是投资中常见的陷阱。作为一名早期投资者，她不太关注估值，而是选择她认为有意义的市场、产品和企业。高盛互联网分析师 Eric Sherida 的看法稍有不同。他认为绝大多数表现出色的 AI 概念股的交易价格，相对于公认会计原则每股收益 (GAAP EPS) 的倍数，仍较为合理。 Rangan 也认为，AI 可能并非处于炒作周期中，因为本次浪潮是由科技巨头主导的，而非初创企业：这一技术周期并不是由（AI）新贵主导的，不太可能出现虎头蛇尾式的失败结局或需要耗费很长时间才能开始。 20 世纪 90 年代初（计算机）从大型机向分布式系统的转变，以及 21 世纪初从分布式向云计算的转变，所花的时间比许多人预期的要长，均因为大型老牌公司是反对的关键声音。正如 Rangan 所说，国外 ChatGPT 背后公司 OpenAI 有微软支持，谷歌推出了 Bard，投资 Anthropic 等 AI 初创公司，Meta 推出 LLaMA，国内百度、阿里等巨头也发布了自己的模型，全球 AI 竞赛正在如火如荼的进行中。「铁镐和铁铲」质疑炒作的声音不绝于耳，AI 当下还有哪些最引人注目的投资机会？按照 Rangan 和 Sheridan 的说法，机会不仅仅在于开发基础 AI 模型的大型科技公司，而且在于「铁镐和铁铲」 (Picks and Shovels) 企业。「铁镐和铁铲」是投资界传奇人物彼得·林奇偏好的投资策略之一，即投资于间接受益于某一热潮的公司。 Rangan 和 Sheridan 认为，在当前的 AI 潮中，半导体公司、云计算超大规模公司和基础设施公司等服务于该领域的公司都可以在当前的「构建」阶段获得有利地位。 Guo 有类似看法，但也看到了整个堆栈的机会，并且对应用层最为兴奋。许多投资者对这一层不确定，认为所有的价值都在模型训练本身，但在让非确定性模型在生产用例中发挥作用方面，需要大量的创造力和工作。目前初创公司和现有 APP 公司都将在许多领域利用这些功能...我们很兴奋。来源：金色财经
金色财经2023-07-14
均胜电子加码软件创新业务，子公司与Elektrobit签约合作
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、信息系统集成服务、AI应用软件开发、AI行业应用系统集成服务、智能控制系统集成、云计算装备技术服务、5G通信技术服务等。目前，均联智及已推出五大产品及服务解决方案，包括AUTOSAR基础软件产品及解决方案，ICT信息通讯技术产品及解决方案，人机交互HMI-3D交互服务及解决方案，智能化用户运营服务及解决方案以及全球软件工程服务等。此次签约合作的Elektrobit，致力于为汽车行业提供嵌入式互联软件产品和服务。据介绍，Elektrobit拥有35年为汽车行业服务的经验，为超过6亿辆汽车的逾50亿台设备提供支持。均联智及CEO陆海涛表示：“AUTOSAR、中间件、开发工具等软件业务创新对新电子电气架构演进和智能驾驶形态升级日益重要，此次公司与Elektrobit合作，是均胜电子在新业务创新上继近期发布首款自动驾驶域控制器后的又一重要布局。未来，公司将基于Elektrobit的AUTOSAR专业知识和技术，继续与合作伙伴发力‘软件定义汽车’和推进行业数字化转型，并持续强化智能化业务的‘软硬一体’协同优势。” Elektrobit中国区总经理邹露君表示：“我们很高兴与均联智及合作，共同满足中国对AUTOSAR解决方案不断增长的需求。这次合作将有助于客户构建可靠高效的底层软件，并加速开发具有先进功能的新一代汽车，加快产品的上市步伐，同时降低总体成本，以促使他们在竞争中脱颖而出。”
证券之星2023-07-13
浙商证券：给予科大讯飞买入评级
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工智能战略，大模型持续迭代不断丰富公司AI+行业应用生态　　6月9日，星火认知大模型V1.5正式发布，大模型在开放式知识问答、多轮对话、逻辑和数学能力三大综合能力实现迭代，并且进一步拓宽行业应用，在教育、办公、医疗和工业领域的应用落地均取得重大进展。公司计划于8月15日发布星火认知大模型迭代成果，预计届时大模型将在代码能力维度实现重大突破，随着讯飞星火大模型持续迭代进步，未来有望进一步赋能公司各业务场景，打开B端及C端成长空间。　　公司大模型技术坚持自主创新，实现核心技术底座自主可控　　科大讯飞率先布局自主可控，打造我国通用智能新底座，为未来人工智能的规模化推广夯实了可持续发展的基本面。公司与华为昇腾等强强联合，合力打造完全基于国产算力基础的认知大模型。目前，面向重点行业可私有化部署的自主可控行业大模型，已经与众多行业头部客户达成合作意向。　　盈利预测与估值　　我们预计2023-2025年公司营收为244.37/319.20/418.17亿元，同比增长29.84%、30.62%和31.01%，归母净利润分别达到21.13/30.12/40.26亿元，同比增长276.58%、42.51%和33.66%，对应EPS为0.91/1.30/1.73元。维持“买入”评级。　　风险提示　　市场竞争加剧带来的风险；订单增长或落地确收不及预期带来的风险；AIGC相关技术实现和商业化推广不及预期带来的风险；证券之星数据中心根据近三年发布的研报数据计算，华创证券邓怡研究员团队对该股研究较为深入，近三年预测准确度均值为79.4%，其预测2023年度归属净利润为盈利17.76亿，根据现价换算的预测PE为86.19。最新盈利预测明细如下：该股最近90天内共有35家机构给出评级，买入评级29家，增持评级6家；过去90天内机构目标均价为78.62。根据近五年财报数据，证券之星估值分析工具显示，科大讯飞（002230）行业内竞争力的护城河优秀，盈利能力一般，营收成长性良好。财务可能有隐忧，须重点关注的财务指标包括：应收账款/利润率、应收账款/利润率近3年增幅。该股好公司指标3星，好价格指标1.5星，综合指标2星。（指标仅供参考，指标范围：0 ~ 5星，最高5星）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2023-07-11
猎聘AIGC就业趋势大数据：平均年薪超40万，人才需求是三年前同期的5.6倍，35岁不再是招聘红线？
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工具属性重构知识创作类内容的工作流，为AI行业带来全新的可能性和商业模式，对于内容制作的降本提效为规模化生产构建市场增量。AIGC将会赋能千行百业，目前对媒体、广告、影视、游戏、电商、教育、金融、医疗等行业帮助较大。在猎聘AI技术负责人莫瑜看来，由于AIGC的技术助攻，将会有越来越多的小规模企业诞生；而职场中会出现更多数字员工，承接更细化的分工，提升组织的专业度和稳定性，从而进一步推动业务探索和迭代效率的提升，这使得以往需要更大规模协作才能实现的业务，现在小团队或单兵作战就能胜任。 AIGC招人门槛分析 1、要求3-5年经验的职位占比超36%， 5-10年经验的人才需求同比超70% 从近一年AIGC新发职位对工作经验的要求分布来看，3-5年工作经验的职位最多，占比36.23%；其次是5-10年工作经验，占比23.29%。AIGC对5-10年的人才需求增长最快，近一年同比增长70.75%；3-5年经验的AIGC人才需求增速位居第二，同比增长57.61%。可见，AIGC招聘方更青睐有一定工作经验的从业者。 2、AIGC对高学历人才更为渴求，博士人才需求同比增长超100% 近一年，AIGC和AI新发职位对本科人才需求占比为70.80%、70.43%。在对高学历需求方面，AIGC明显高于AI，前者对硕博的需求占比合计21.56%；后者为14.24%。AIGC对博士人才更为渴求，其需求在各学历中增长最快，近一年同比增长108.11%。总体而言，AIGC的学历门槛比AI更高。 3、AIGC企业感兴趣的人才分析 1）AIGC企业最有好感的职能：算法工程师在近一年AIGC相关企业主动沟通的人才三级职能分布TOP10中，算法工程师以10.83%的占比领先；产品经理位居第二，占比3.37%。自然语言处理(NLP)、智能网联工程师排名第三、第四，占比为2.38%、2.16%。可见，算法工程师最受AIGC企业青睐。 2）AIGC企业对科技大厂人才最有兴趣，触达的人数中以华为背景的居首从近一年AIGC企业主动沟通的人才来源公司分布TOP5来看，华为位居第一。位居第二至第五是百度、腾讯、字节跳动、美团。华为公开宣布的使命是“构建万物互联的智能世界”，这注定了华为拥有较多的数字化、人工智能、5G相关人才，这些都是AIGC需要的重点人才。百度、腾讯、字节跳动、美团近年均布局了AIGC相关业务，因而他们培养的人才较受AIGC企业的欢迎。 4、进入AIGC需要的硬技术和软能力据李志飞介绍，进入AIGC需要具备的硬性技能包括：熟悉机器学习和深度学习的基本原理和算法；了解自然语言处理的基本概念和技术，包括文本分析、文本生成等；具备良好的数据处理和数据分析能力，包括数据清洗、特征工程等；具备良好的编程能力，熟练使用Python、Java、C++等编程语言，以及良好的软件工程能力，包括版本控制、代码规范、测试和调试等；在软性素质方面，需要创新思维，不断探索新的技术和应用；同时需要解决问题、沟通和团队协作的能力。 AIGC人才储备分析 1、近一年AIGC领域25岁以下人才同比增长最多，超60% 近一年AIGC整体人才同比增长为19.53%。分年龄段来看，30岁以下人才占比从此前的31.64%增加到35.61%，数量较上年增长了31.70%；其中，25岁以下的人才数量上同比增长61.90%，在各年龄段中增长最多；25-30岁的人才数量上较上年增长了27.62%。可见，AIGC的人才中年轻人有明显增多趋势。尽管如此，30-35岁的人才仍然占比最多，为35.77%。 2、AIGC人才学历背景优于AI，硕博占比近45% 在近一年AIGC人才学历分布中，本科占比最多，为48.49%。硕士、博士占比分别为42.20%，2.79%，合计44.99%；而AI人才中本科占比为54.09%；硕博占比合计23.90%（硕士22.32%，博士1.58%），远远低于AIGC。这表明AIGC人才教育背景优于AI。 3、京沪AIGC人才最多，合计近50% 在近一年AIGC人才城市分布TOP10中，北京、上海位居前二，占比为26.01%、23.34%，合计为49.35%。深圳位居第三，占比为11.90%。杭州、广州以5.78%、5.27%的占比位居第四、第五。杭州是互联网重镇，又是好几个互联网大厂的总部，同时还有不少AI相关企业，因而AIGC人才储备相对较多。 4、AIGC人才高学历、资深从业者薪资更高 1）AIGC人才平均年薪超40万，博士平均年薪超75万近一年AIGC人才平均年薪为40.12万元，比AI（27.93万）高12.19万元。AIGC人才的薪资与其学历的高低成正比，大专、本科、硕士、博士学历平均年薪逐级升高，分别为25.11万、35.82万、44.33万、75.86万。 2）AIGC人才满15年经验后薪资迎来大爆发，平均年薪超67万 AIGC人才薪资与从业经验呈水涨船高的态势。5年以下的AIGC人才平均年薪不足26万；5-8年突破30万大关，达到32.77万；10-15年经验的AIGC人才平均年薪逼近50万，为49.03万；15年以上的AIGC人才平均年薪高达67.41万。从这点而言，经验就是财富。 5、AIGC人才来源分析 1）来自互联网行业的人才占比居首，互联网大厂人才比重较高从近一年AIGC人才上份工作所在的二级行业分布TOP10来看，来自互联网行业的人才最多，占比12.67%；计算机软件和整车制造位居第二、第三，占比为9.78%、9.47%。AIGC人才上份工作所在的公司TOP5依次是字节跳动、华为、阿里巴巴、百度、腾讯，与AIGC企业主动沟通的人才公司分布TOP5有四家重合，这进一步印证了具备高科技大厂的从业经历更易进入AIGC领域。 2）上份工作从事产品经理和算法工程师的人最多从近一年AIGC人才上份工作的三级职能分布TOP10来看，产品经理和算法工程师位居前二，占比为6.91%、5.35%。其他职能的占比均小于5%。李志飞指出，AIGC领域中计算机相关学科背景的人才较多。但由于AIGC对人才的需求越来越多元化，除了需要传统的计算机科学和数据科学方面的人才，AIGC还需要具备AI模型优化、自然语言处理、机器人操作系统等方面知识和经验的专业人才。在出门问问对AIGC人才遴选偏好方面，李志飞提到，他们更倾向于既能看得懂论文、能编代码，又愿意做实验，不只是纸上谈兵的人。“除了个人背景，我们更看重个人素质，聪明度、价值观、对事情的执着和热情。” 投递AIGC的人才求职行为分析 1、近一年投递AIGC的人才同比增长超270%，是投递AI人数增速的13倍由于AIGC在全球范围内升温，投递该领域的人才呈激增态势，投递人数增速远超AI。猎聘大数据显示，近一年投递AIGC的人才同比增长274.73%，其增速是同期投递AI人数增速（21.09%）的13倍。 2、投递AIGC领域自然语言处理和产品经理的人最多，占比合计近20% 从近一年AIGC收到投递人数最多的三级职能分布TOP10来看，位居前三的职能为自然语言处理(NLP)、产品经理、算法工程师，占比为9.35%、9.30%、8.15%。值得注意的是，内容运营和新媒体运营也跻身TOP10之列。从显性影响上来看，AIGC对于内容和新媒体的帮助较大，因而相关岗位对求职者而言较有吸引力。 3、求职AIGC的人才所投递的公司：互联网与人工智能公司占据大半江山在近一年投递发布AIGC职位的公司的人数分布TOP10中，互联网大厂占据四席，其中百度、阿里、字节跳动、腾讯分别位居第二、第五、第六、第八。其中，计算机硬件公司鸿合科技位居第一；AI公司商汤科技、聆心智能及AI机构粤港澳大湾区数字经济研究院（福田）位居第三、第七、第十；互联网公司昆仑万维位居第四。制造业公司三一集团位居第九。由此可见，求职者投递AIGC职位的人数集中于互联网和人工智能类公司。在AIGC强大的技术威力面前，不少职场人对如何保住“饭碗”而深深担忧。李志飞指出，AIGC最容易替代的职业有两类，一类是在电脑上即可完成工作闭环，并且工作内容存在大量重复环节的职业，如基础美工/设计；另一类是易于标准化的职业，如采用固定话术的客服、营销文案等。而最不易被取代的是那些需要面对面互动和依靠身体技能的职业，如泥水匠、电工、机械师等手艺人，以及美发师、厨师、医生和护士等服务人员。李志飞建议职场人应有意识地培养AIGC难以取代的技能，比如创新思维、解决复杂问题的能力以及人际交往等技巧。莫瑜认为内容从业者大可不必对AIGC谈虎色变，因为高品质、深度而专业的内容始终是稀缺品。在他看来，容易基于数据优化的工作（如初级翻译）的可替代性较高，而需要与人有强情感交流、精细化工作、强创意类和复杂决策类工作（如心理医生、CEO）的可替代性则较低。 AIGC在淘汰一批旧的职业的同时，也必然带来新的机遇。猎聘高级职场顾问建议职场人不必如临大敌，而是以开放的心态积极拥抱AIGC，利用AIGC加强自己的职业长项，拓展自身能力的宽度，提升个人工作效率和质量；保持终身学习的心态应对外界变化，让自己在任何时代都具有更高的价值和竞争力。
金融界2023-07-11
最新meme项目NOVA：向蓝筹大户发放救济金一场人道主义新试验
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tman 预言，未来 10 年，整个 AI 行业的公司能赚到足够多的钱，多到足以从这些钱里拿出一部分来给每个人发放。他保守估计，可以让 2.5 亿人每年免费领 13500 美元。为了让全世界所有人能够平等地拿到这笔钱，Altman 选择使用区块链技术，发一种叫做「世界币」的虚拟币。他认为，每个人加入这个「世界币」系统，然后从这个系统发钱就可以实现全民基本收入。引申到 Web3 中，就是将协议国库平均分给所有持币者。那么，Nova 是如何做的呢？合约为 $NOVA 添加了 9% 的售出税（购买税为 0%），其中，3% 将会自动购买 ETH，并分配给前 30 个蓝筹 NFT 的持有者。在传统世界中，救济金是为有需要的人准备的。而将售出税的 1/3 分配给这些前 30 个蓝筹 NFT 的持有者是 $NOVA 对于当下崩溃的 NFT 世界的一种关怀。而在第一阶段，据官网显示， $NOVA 将发放 10,000ETH 救济蓝筹大户。为了「帮助」那些在最近 Azuki、BAYC 等 NFT 事件中遭受巨大损失的人，$NOVA 最终决定将售出税的利益分配给他们。同时，这看起来又像一种反向的「讽刺」——让那些本不需要得到「救济」的人，也成为「被救济者」，让 $NOVA 成为任何人的经济保障。不得不说得是，NFT 市场将近 2 年的熊市，这帮曾经公认的币圈顶流、大户确实是亏损最为严重的。符合条件的持有者可以定期前往 $NOVA 网站 Claim 救济金。剩余的 6% 中的 3% 将用于团队营销花费，另外 3% 将被添加至流动性池中，以实现流动性的自我增长。同时，$NOVA 在设计中添加了燃烧代币的设计，以实现通货紧缩——$NOVA 代币的初始价格为 $0.000000001，每当 $NOVA 价格翻十倍，系统将会自动销毁 1% 的代币，当前价格为 $0.000000011。简单而言，Nova 正在通过加密货币技术，实现一种社会实验。 NFT 崩盘下的人道主义共识除了在机制上做出了新玩法外，一个好叙事和叙事契机对于 meme 代币而言同样至关重要。 NFT 市场在今年以来一直在走一个下坡路。本质原因在于美国加息导致的场内流动性愈发稀少，愈发 PVP（player versus player 玩家对战玩家）。作为资产端的最末端，在经历漫长的加息周期后，NFT 流动性也在被缓慢稀释，而 Blur 的出现更是加速了这个过程。潮水退去，只有 NFT 集合 Azuki 的价格依然坚挺，甚至不降反升。而支撑 Azuki 社区信心的另一重要因素是将会在 6 月 23 日拉斯维加斯举办的线下派对。在举办前，社区便出现了一些「可能宣布重大消息」的传言。但在 Azuki Elmentals 发布后，其与预期的不符导致大量 Azuki OG 的离开。最终，Azuki 地板价在派对前均价的 16E-17E 跌至了当前的 5E-6E。 Azuki 的崩溃像是扯下了最后一块 NFT 市场的遮羞布。在 Azuki 崩溃后，蓝筹 NFT 普遍下跌。当下，可谓是 NFT 市场的至暗时刻。但是，对于 NFT 这项技术而言，我们无比相信其会在未来得到更加广泛的采用。与其他主打 NFT 维权概念的 meme 代币不同的是，$NOVA 通过 UBI 机制对受到蓝筹 NFT 下跌伤害的持有者开展最大限度的人道主义关怀。这种叙事是持续的，在 NFT 市场低迷时，Nova 可以通过售出税来补贴坚持持有蓝筹 NFT 的人，而在 NFT 市场回暖后，Nova 或许将陪伴更多 NFT 的持有者们再次走上巅峰。为了保证激励公平和透明的分配，Nova 将进行名单核查，旨在每次领取「救济金」的人都是实打实的蓝筹 NFT 持有人，以保证由 $NOVA 交易者产生的费用都落实到真正有需求的人手中。同时，这只是第一步，在 Nova 的叙事中，还将鼓励生态参与者都平等地参与到社区的决策过程中，以促进社区的成长和进步。可以预见的是，可持续的 meme 叙事、UBI 机制和公平透明的社区环境将为 $NOVA 的增长提供坚实的动力。最后 $NOVA 并没有将自身局限成一个以太坊上的 meme 代币——它希望以一种创新社会实验的形式，坚定地站在所有需要救助的人身边，陪他们走出低谷，走向巅峰。更重要的是，Nova 将通过这场社会实验，在加密乌托邦中构建出一个坚实的社区，$NOVA 本身价值完全由该社区决定，社区的共识就是 $NOVA 的价值。 $NOVA 是否能成为新的 meme 之王，成为所有人的经济保障，我们拭目以待。来源：金色财经
金色财经2023-07-11
算力领衔，AI人工智能ETF(512930)涨近1.8%
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用层，AI产业应用端相关产品落地将推动AI+行业新业态的形成，具备广阔的行业发展空间。其次关注AI基础层相关支持产业，随着大模型产品落地，考虑到基础层对于大模型的支撑性作用，相关产品有望迎来爆发式需求。因此，考虑到短期内AI相关产品有望落地商业化，中长期相关政策出台将推动AI产业持续健康规范发展，该板块有望实现业绩持续增长，保持其相对大盘的强势走势。中证人工智能指数在产业链上游算力，中游算法，下游AI+应用均衡布局，对目前仍处于爆发初期的AI板块来说，指数化投资是把握行业爆发的beta行情的极佳工具，建议持续关注AI人工智能ETF(512930)。风险提示：界面有连云呈现的所有信息仅作为参考，不构成投资建议，一切投资操作信息不能作为投资依据。投资有风险，入市需谨慎!
有连云2023-07-11
NFT至暗时刻,最“富有”的人成为“被救济者”,剖析最新meme $NOVA 的叙事冲突
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？ Altman预言，未来10年，整个AI行业的公司能赚到足够多的钱，多到足以从这些钱里拿出一部分来给每个人发放。他保守估计，可以让2.5亿人每年免费领13500美元。为了让全世界所有人能够平等地拿到这笔钱，Altman选择使用区块链技术，发一种叫做“世界币”的虚拟币。他认为，每个人加入这个“世界币”系统，然后从这个系统发钱就可以实现全民基本收入。引申到Web3中，就是将协议国库平均分给所有持币者。那么，Nova是如何做的呢？合约为$NOVA添加了9%的售出税（购买税为0%），其中，3%将会自动购买ETH，并分配给前30个蓝筹NFT的持有者。在传统世界中，救济金是为有需要的人准备的。而将售出税的1/3分配给这些前30个蓝筹NFT的持有者是$NOVA对于当下崩溃的NFT世界的一种关怀。而在第一阶段，据官网显示， $NOVA 将发放 10,000ETH 救济蓝筹大户。为了“帮助”那些在最近Azuki、BAYC等NFT事件中遭受巨大损失的人，$NOVA最终决定将售出税的利益分配给他们。同时，这看起来又像一种反向的“讽刺”——让那些本不需要得到“救济”的人，也成为“被救济者”，让$NOVA成为任何人的经济保障。不得不说得是，NFT市场将近2年的熊市，这帮曾经公认的币圈顶流、大户确实是亏损最为严重的。符合条件的持有者可以定期前往$NOVA网站Claim救济金剩余的6%中的3%将用于团队营销花费，另外3%将被添加至流动性池中，以实现流动性的自我增长。同时，$NOVA在设计中添加了燃烧代币的设计，以实现通货紧缩——$NOVA代币的初始价格为$0.000000001，每当$NOVA价格翻十倍，系统将会自动销毁1%的代币。简单而言，Nova正在通过加密货币技术，实现一种数字共产主义的社会实验。就像是在Web3中流行的(3,3)概念，只要维持共识，价格增长和通货紧缩便会组成一个正向飞轮，推动数字共识文明的形式。 NFT崩盘下的人道主义共识除了在机制上做出了新玩法外，一个好叙事和叙事契机对于meme代币而言同样至关重要。 NFT市场在今年以来一直在走一个下坡路。本质原因在于美国加息导致的场内流动性愈发稀少，愈发PVP（player versus player玩家对战玩家）。作为资产端的最末端，在经历漫长的加息周期后，NFT流动性也在被缓慢稀释，而Blur的出现更是加速了这个过程。潮水退去，只有NFT集合Azuki的价格依然坚挺，甚至不降反升。而支撑Azuki社区信心的另一重要因素是将会在6月23日拉斯维加斯举办的线下派对。在举办前，社区便出现了一些「可能宣布重大消息」的传言。但在Azuki Elmentals发布后，其与预期的不符导致大量Azuki OG的离开。最终，Azuki地板价在派对前均价的16E-17E跌至了当前的5E-6E。 Azuki的崩溃像是扯下了最后一块NFT市场的遮羞布。在Azuki崩溃后，蓝筹NFT普遍下跌。当下，可谓是NFT市场的至暗时刻。但是，对于NFT这项技术而言，我们无比相信其会在未来得到更加广泛的采用。与其他主打NFT维权概念的meme代币不同的是，$NOVA通过UBI机制对受到蓝筹NFT下跌伤害的持有者开展最大限度的人道主义关怀。这种叙事是持续的，在NFT市场低迷时，Nova可以通过售出税来补贴坚持持有蓝筹NFT的人，而在NFT市场回暖后，Nova或许将陪伴更多NFT的持有者们再次走上巅峰。为了保证激励公平和透明的分配，Nova将进行名单核查，旨在每次领取「救济金」的人都是实打实的蓝筹NFT持有人，以保证由$NOVA交易者产生的费用都落实到真正有需求的人手中。同时，这只是第一步，在Nova的叙事中，还将鼓励生态参与者都平等地参与到社区的决策过程中，以促进社区的成长和进步。可以预见的是，可持续的meme叙事、UBI机制和公平透明的社区环境将为$NOVA的增长提供坚实的动力。最后 $NOVA并没有将自身局限成一个以太坊上的meme代币——它希望以一种创新社会实验的形式，坚定地站在所有需要救助的人身边，陪他们走出低谷，走向巅峰。更重要的是，Nova将通过这场社会实验，在加密乌托邦中构建出一个坚实的社区，$NOVA本身价值完全由该社区决定，社区的共识就是$NOVA的价值。来源：金色财经
金色财经2023-07-11
WOD：推动AI行业民主化的创新之举,引领AI和区块链新纪元
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全新的领域。这个AI区块链网络通过推动AI行业的民主化，为包容性创新设立了新的标准。 AI行业正面临着一场变革，而WOD网络的出现将为此奠定基础。WOD通过解决高性能GPU和计算资源的获取问题，为对AI训练感兴趣的个人、小企业和团队打开了大门。以WOD代币为动力，这个AI区块链网络确保了AI训练资源的可及性和可负担性，为每个人参与AI革命铺平了道路。 1.全球计算资源的共享：WOD的公链Bp-Flac WOD的公链Bp-Flac是该网络的重要组成部分，采用了混合的PoC（Proof of Contribution）和PoS（Proof of Stake）共识机制。这一独特的公链结构将全球的计算资源汇集在一起，促进计算力的共享和民主化。个人和组织可以通过贡献计算资源参与AI模型的训练和验证，同时获得相应的奖励，实现公平和可信的共识决策。 2. WOD代币的驱动力 WOD代币作为WOD网络的驱动力，具有多重功能。首先，它是参与公链Bp-Flac共识机制的必要条件，持有更多代币的用户拥有更高的权益和影响力。其次，WOD代币用于奖励贡献计算资源的参与者，激励他们积极参与网络的运作。最重要的是，WOD代币为用户提供了参与AI训练和使用网络服务的通用货币，促进了整个生态系统的发展。 3. 高度安全的网络 WOD注重网络的安全性，通过采用零知识证明和加密技术保护用户数据的隐私和安全性。私有链中使用的零知识证明确保用户数据仅在必要时被验证，而公有链通过PoC机制促进了计算资源的共享，同时确保了共识过程的安全性和效率。 4. 区块链和AI的融合 WOD的创新在于将区块链和AI技术的融合，通过智能合约实现透明、可追溯的AI模型认证。每个训练完成的AI模型都将获得一个唯一的区块链标识符，确保其来源和可信度的可验证性。这种融合为解决当前AI行业中数据隐私、信任和模型归属等问题提供了新的解决方案。 5. 一键式低代码或无代码生成dapp的特点 Bp-Flac公链具备一键式低代码或无代码生成dapp的特点，为开发者提供了便捷和高效的工具。开发者无需繁琐的编码过程，通过简单的拖放和配置，即可快速构建和部署去中心化应用程序，进一步降低了参与者的技术门槛，加速应用开发和落地。 WOD不仅仅是一个AI区块链网络，更是解决AI行业问题的解决方案。通过采用混合区块链系统，WOD平衡了公有链和私有链的优势。WOD的私有链采用零知识证明来保护用户数据，其采用由WOD代币保护的权益证明（PoS）共识机制确保数据的隐私和安全。WOD的公有链采用基于证书的权益证明（PoC）共识机制，连接全球的个人，汇聚计算力，实现AI训练的民主化。 WOD网络中有几个关键角色和特点，包括伙伴（companions）、先驱（pioneers）和AI-Manager。WOD网络中的每个角色都为这个AI区块链系统的成功做出了贡献。伙伴们维护私有链的安全性和网络完整性，而先驱们提供了对AI训练至关重要的计算资源。这些先驱们将获得WOD代币作为奖励，进一步促进了WOD网络的发展和壮大。作为一项具有突破性的创举，WOD网络面临着诸多挑战，包括技术障碍、法律和监管问题等。然而，这些挑战也为WOD提供了创新和完善自身方法的机会。面对每一个障碍，WOD网络都能够不断壮大，为颠覆AI行业做好充分准备。 WOD网络标志着AI行业的新时代的到来。通过利用AI区块链技术和WOD代币的威力，WOD注定重新定义AI训练的可能性。当世界正处于AI革命的前夜，WOD网络准备领导潮流来源：金色财经
金色财经2023-07-09

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