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聚焦港股龙头，游戏传媒ETF(517770)红盘向上，机构称AI应用已具备发展的技术基础
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AI产品榜发布8月AI网页访问量数据，ChatGPT、NewBing、Gemini、Deepseek、纳米AI搜索排名全球前五。Deepseek蝉联国产网页端访问量首位，8月实现月访问量3.16亿次，环比下降8.52%，国内第二位是纳米AI搜索，月访问量达3.07亿，环比下降7.52%，第三位纳米搜索Agent产品，访问量1.73亿次，国内第四名的豆包月度访问量7539万次，环比增长8.96%，第五为百度的EIA搜索，月度访问量3712万次，环比增长33.91%。中国银河证券指出，随着底层大模型能力的不断迭代，当前AI应用已经初步具备了发展的技术基础。AI在各个行业试水的不断展开，AI应用落地将对多数行业产生变革性的影响。其中，B端商业化进展加快在传媒板块的映射较为明显，观察到海外AI技术起步较早，且应用商业化落地相对成熟。此外，游戏市场2024年暑期以来持续保持较高景气度，主要游戏大厂的重点新游上线表现都较为亮眼。考虑到后期游戏流水的收入递延效应以及新上线新游的优秀表现有望延续, 2025年这些公司业绩将有望实现持续增长。游戏传媒ETF紧密跟踪中证沪港深游戏及文化传媒指数，中证沪港深游戏及文化传媒指数从内地与香港市场中选取50只业务涉及游戏、影视、广播电视、营销、出版、教育以及文化演出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游戏及文化传媒主题的整体表现。数据显示，截至2025年8月29日，中证沪港深游戏及文化传媒指数(931580)前十大权重股分别为快手-W(01024)、腾讯控股(00700)、分众传媒(002027)、岩山科技(002195)、哔哩哔哩-W(09626)、巨人网络(002558)、恺英网络(002517)、昆仑万维(300418)、利欧股份(002131)、三七互娱(002555)，前十大权重股合计占比54.14%。以上内容与数据，与有连云立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。
有连云昨天13:21
硅谷大力押注“环境”技术，用于训练AI智能体
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I 智能体（无论是 OpenAI 的 ChatGPT Agent，还是 Perplexity 的 Comet）投入实际使用便会发现，这项技术的局限性仍十分明显。要让 AI 智能体具备更强的稳健性，或许需要行业尚未完全探索出的一系列新技术支持。其中一项技术便是精心模拟 “工作空间”，让智能体在其中接受多步骤任务训练 —— 这种 “工作空间” 被称为强化学习（reinforcement learning，简称 RL）环境。正如带标签的数据集推动了上一波 AI 发展浪潮，强化学习环境正逐渐成为智能体开发过程中的关键要素。 AI 研究人员、创业者及投资者透露，目前顶尖 AI 实验室对强化学习环境的需求大幅增加，而有意提供此类技术的初创公司也不在少数。 “所有大型 AI 实验室都在内部搭建强化学习环境，” 安德森・霍洛维茨基金（Andreessen Horowitz）普通合伙人珍妮弗・李表示，“但可想而知，创建这类数据集的复杂度极高，因此 AI 实验室也在寻找能打造高质量环境与评估体系的第三方供应商。整个行业都在关注这一领域。” 对强化学习环境的需求催生了一批资金雄厚的新兴初创公司，例如 Mechanize Work 和 Prime Intellect，这些公司均致力于在该领域占据领先地位。与此同时，Mercor、Surge 等大型数据标注公司表示，随着行业正从静态数据集向交互式模拟转型，它们也在加大对强化学习环境的投入以跟上趋势。大型实验室同样在考虑巨额投资：据《The Information》报道，Anthropic 的管理层已讨论计划在未来一年内，为强化学习环境投入超 10 亿美元。投资者与创业者们期望，这些初创公司中能诞生出 “强化学习环境领域的 Scale AI”—— 这里的 Scale AI 是估值 290 亿美元的数据标注巨头，曾为聊天机器人时代的发展提供了重要支撑。目前的核心问题在于，强化学习环境是否真能推动 AI 技术突破现有边界。什么是强化学习（RL）环境？从本质上讲，强化学习环境是模拟 AI 智能体在真实软件应用中操作场景的 “训练场”。一位创业者形容其构建过程 “就像制作一款非常枯燥的电子游戏”。例如，某个环境可模拟 Chrome 浏览器，并向 AI 智能体下达 “在亚马逊上购买一双袜子” 的任务。系统会对智能体的表现进行评分，若任务成功（即买到合适的袜子），便会向其发送 “奖励信号”。尽管这类任务听起来相对简单，但 AI 智能体在执行过程中仍可能在多个环节出错：可能在网页下拉菜单中 “迷路”，也可能误购多双袜子。由于开发者无法精准预测智能体可能出现的失误，环境本身必须具备足够的稳健性，既能捕捉所有意外行为，又能提供有效的反馈 —— 这使得构建环境的复杂度远高于创建静态数据集。部分强化学习环境设计十分复杂，可支持 AI 智能体使用工具、访问互联网或调用各类软件应用完成指定任务；另有部分环境则定位更细分，专注于帮助智能体学习企业级软件应用中的特定任务。尽管强化学习环境如今是硅谷的热门技术，但使用这类技术的先例早已有之。2016 年，OpenAI 的首批项目之一便是构建 “RL Gyms”（强化学习场馆），其理念与现代强化学习环境高度相似；同年，谷歌 DeepMind 的 AlphaGo AI 系统击败围棋世界冠军，该系统同样在模拟环境中采用了强化学习技术。如今的强化学习环境之所以具有独特性，在于研究人员正尝试结合大型 Transformer 模型，打造能 “使用计算机” 的 AI 智能体。与 AlphaGo（仅适用于封闭环境的专用 AI 系统）不同，如今的 AI 智能体旨在具备更通用的能力。当前的 AI 研究人员虽拥有更坚实的技术起点，但目标也更为复杂，可能出现的问题也更多。竞争激烈的领域 Scale AI、Surge、Mercor 等 AI 数据标注公司正积极顺应趋势，着力打造强化学习环境。这些公司不仅比该领域多数初创企业拥有更充足的资源，还与 AI 实验室建立了深厚的合作关系。 Surge 首席执行官埃德温・陈（Edwin Chen）表示，近期已观察到 AI 实验室对强化学习环境的需求 “显著增长”。他透露，Surge 去年通过与 OpenAI、谷歌、Anthropic、Meta 等 AI 实验室合作，营收据称达到 12 亿美元；该公司近期已成立专门的内部团队，负责强化学习环境的搭建工作。紧随 Surge 之后的是估值 100 亿美元的初创公司 Mercor，该公司同样与 OpenAI、Meta、Anthropic 有合作。TechCrunch 获取的营销材料显示，Mercor 正向投资者推介其核心业务 —— 为编程、医疗、法律等特定领域任务打造强化学习环境。 Mercor 首席执行官布伦丹・富迪（Brendan Foody）表示：“很少有人真正意识到，强化学习环境领域蕴含的机遇究竟有多大。” Scale AI 曾在数据标注领域占据主导地位，但自 Meta 投资 140 亿美元并挖走其首席执行官后，该公司的市场份额逐渐下滑。此后，谷歌和 OpenAI 不再将 Scale AI 列为数据供应商，甚至在 Meta 内部，Scale AI 也面临数据标注业务的竞争压力。尽管如此，Scale AI 仍在努力适应趋势，投身强化学习环境的构建。 “这正是（Scale AI）所处行业的本质，”Scale AI 负责智能体与强化学习环境的产品负责人切坦・拉内（Chetan Rane）表示，“Scale 已证明其快速适应的能力：在我们的首个业务板块 —— 自动驾驶领域的早期阶段，我们做到了这一点；ChatGPT 问世后，Scale AI 也成功适应了新趋势；如今，我们再次在智能体、环境等新前沿领域进行调整。” 部分新兴企业从创立之初便专注于强化学习环境领域。成立约 6 个月的初创公司 Mechanize Work 便是其中之一，该公司提出了 “实现所有工作自动化” 的大胆目标。不过，联合创始人马修・巴尼特（Matthew Barnett）向 TechCrunch 透露，其公司目前正从为 AI 编程智能体打造强化学习环境起步。巴尼特表示，Mechanize Work 计划为 AI 实验室提供少量高稳健性的强化学习环境，而非像大型数据公司那样打造大量简单的强化学习环境。为此，该初创公司为软件工程师开出了 50 万美元的年薪（用于构建强化学习环境），这一薪资远高于在 Scale AI 或 Surge 从事小时工性质工作的报酬。两位知情人士透露，Mechanize Work 已开始与 Anthropic 合作开发强化学习环境。对此，Mechanize Work 与 Anthropic 均拒绝就合作细节置评。另有部分初创公司押注强化学习环境在 AI 实验室之外的领域也将产生影响力。由 AI 研究员安德烈・卡帕西（Andrej Karpathy）、Founders Fund 风投、Menlo Ventures 风投支持的初创公司 Prime Intellect，正将其强化学习环境定位为服务中小型开发者。上个月，Prime Intellect 推出了强化学习环境中心，目标是打造 “强化学习环境领域的 Hugging Face”（Hugging Face 为 AI 领域知名开源社区）。该平台旨在让开源开发者获得与大型 AI 实验室同等的资源支持，同时在此过程中向开发者出售计算资源访问权限。 Prime Intellect 研究员威尔・布朗（Will Brown）表示，在强化学习环境中训练具备通用能力的智能体，所需的计算成本可能高于以往的 AI 训练技术。因此，除了打造强化学习环境的初创公司，为这一过程提供算力支持的 GPU 供应商也将迎来机遇。 “没有任何一家公司能独自主导强化学习环境领域，其规模太大了，” 布朗表示，“我们目前所做的部分工作，只是尝试围绕该领域搭建良好的开源基础设施。我们的核心服务是提供计算资源，这确实是使用 GPU 的便捷入口，但我们更着眼于长期发展。” 能否实现规模化发展？关于强化学习环境，目前尚未有定论的问题是：这项技术能否像以往的 AI 训练方法那样实现规模化发展？过去一年，强化学习推动了 AI 领域多项重大突破，包括 OpenAI 的 o1 模型、Anthropic 的 Claude Opus 4 模型等。这些突破意义重大，因为此前用于改进 AI 模型的方法如今正显现出 “收益递减” 的趋势。强化学习环境是 AI 实验室对强化学习技术 “更大押注” 的一部分 —— 许多人认为，随着在该技术中投入更多数据与计算资源，强化学习将持续推动 AI 进步。OpenAI 负责 o1 模型的部分研究人员此前透露，该公司最初之所以投资 AI 推理模型（通过对强化学习和测试时计算的投入开发而成），正是因为他们认为这类模型具备良好的规模化潜力。目前，强化学习实现规模化的最佳路径尚不明确，但强化学习环境似乎是颇具潜力的方向。与仅通过文本回复奖励聊天机器人不同，强化学习环境能让智能体在模拟场景中操作工具、使用计算机完成任务 —— 这种方式虽然对资源的消耗远更高，但潜在的回报也更大。也有部分人士对强化学习环境的发展前景持怀疑态度。曾担任 Meta AI 研究负责人、现联合创立 General Reasoning 公司的罗斯・泰勒表示，强化学习环境容易出现 “奖励作弊”（reward hacking）现象 —— 即 AI 模型为获得奖励而 “作弊”，并未真正完成任务。 “我认为人们低估了环境规模化的难度，” 泰勒说，“即便是目前公开可用的最佳（强化学习环境），若不进行大幅修改，通常也无法正常使用。” OpenAI API 业务工程负责人舍温・吴（Sherwin Wu）在近期播客中表示，他对强化学习环境领域的初创公司 “持看空态度”。吴指出，该领域竞争异常激烈，且 AI 研究发展速度极快，要为 AI 实验室提供优质服务难度很大。卡帕西（作为 Prime Intellect 的投资者，曾称强化学习环境可能成为突破性技术）也对整个强化学习领域表达了谨慎态度。他在社交平台 X 的帖子中提出疑问：通过强化学习技术，AI 还能实现多大程度的进步？ “我对环境与智能体交互持乐观态度，但对强化学习本身持悲观态度。” 卡帕西表示。
金融界昨天08:20
24小时环球政经要闻全览 | 9月17日
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上涨逾2.5%。谷歌Gemini超越ChatGPT，登顶苹果App Store 本周，谷歌的Gemini应用在苹果App Store免费应用排行榜上夺得第一名，超过了近三年前引爆生成式AI热潮的ChatGPT。谷歌的Gemini AI模型最近进行了一些更新，升级版的“Flash”AI模型——2.5 Flash Image，新增了Nano Banana图像编辑功能，吸引了大量新用户。
格隆汇昨天08:11
奥特曼发长文解释隐私原则承诺ChatGPT不再与青少年谈论自杀
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在建立一个“年龄预测系统，根据人们使用ChatGPT的方式来估计年龄。如果有疑问，我们会谨慎行事，默认使用未满18岁的体验。在某些情况下或国家，我们可能还会要求提供身份证。” 奥特曼还表示，该公司计划对青少年用户实施不同的规定，包括避免调情式的对话或参与有关自杀或自残的对话，“即使是在创意写作环境中”，“如果18岁以下的用户有自杀念头，我们将尝试联系用户的父母，如果无法联系，我们将联系当局，以防迫在眉睫的伤害。” 奥特曼在社交平台X上公布了这篇博客的全文，并表示“我不指望每个人都会同意这些权衡，但考虑到冲突，解释我们的决策是很重要的。” 以下是奥特曼博客文章的全文：我们的一些原则是冲突的，我们想解释一下我们围绕青少年安全、自由和隐私之间的紧张关系所做的决定保护使用AI的隐私权对我们和社会来说都是极其重要的。人们与人工智能谈论越来越私人的事情；它与前几代的技术不同，我们相信它们可能是你拥有的最敏感的个人账号之一。如果你和医生谈论你的病史，或者和律师谈论法律情况，我们认为，对这些信息保密并提供更高水平的保护符合社会的最大利益。我们认为，与AI的对话需要同样程度的保护，因为人们越来越多地求助于敏感问题和私人担忧。我们正在与政策制定者一起倡导这一点。我们正在开发先进的安全功能，以确保您的数据是私密的，即使是对OpenAI员工。就像其他类别的特权一样，也会有一些例外：例如，自动化系统将监控潜在的严重滥用，而最关键的风险——对某人生命的威胁、伤害他人的计划或潜在的大规模网络安全事件等社会规模的危害——可能会升级到人工审核。第二个原则是关于自由。我们希望用户能够以他们想要的方式使用我们的工具，在非常广泛的安全范围内。随着我们的模型变得更加可操控，我们一直在努力增加用户的自由度。例如，我们模型的默认行为不会导致很多调情的谈话，但如果一个成年用户要求，他们应该得到它。对于一个更困难的例子，默认情况下，模型不应该提供关于如何自杀的说明，但如果一个成年用户要求帮助编写一个描述自杀的虚构故事，模型应该帮助该请求。“像对待成年人一样对待我们的成年用户”是我们内部的说法，在不造成伤害或损害他人自由的情况下尽可能地扩展自由。第三个原则是关于保护青少年。我们把青少年的安全放在隐私和自由之前；这是一项强大的新技术，我们认为未成年人需要得到严格的保护。首先，我们必须将未满18岁的用户与不是未满18岁的用户区分开来（ChatGPT适用于13岁及以上的用户）。我们正在建立一个年龄预测系统，根据人们使用ChatGPT的方式来估计年龄。如果有疑问，我们会谨慎行事，默认使用未满18岁的体验。在某些情况下或国家，我们也可能要求提供身份证件；我们知道这是对成年人隐私的妥协，但我们相信这是值得的。我们将对使用我们服务的青少年适用不同的规则。例如，ChatGPT将被训练，如果被要求，不要做上述调情的谈话，或者参与有关自杀或自残的讨论，即使是在创意写作环境中。如果未满18岁的用户有自杀念头，我们将尝试联系用户的父母，如果无法联系，我们将联系当局，以防迫在眉睫的伤害。今天我们分享了更多关于我们如何建立年龄预测系统和新的家长控制来实现这一切。我们意识到这些原则是相互冲突的，并不是每个人都会同意我们解决这一冲突的方式。这些都是艰难的决定，但在与专家交谈后，我们认为这是最好的，并希望在我们的意图中保持透明。
金融界昨天08:11
谷歌突破3万亿美元市值阿斯麦投资Mistral AI 核电概念股大涨
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Flash Image在全球下载量超过ChatGPT，成为多国应用商店免费榜第一。同时，在反垄断诉讼中，法院裁定谷歌无需出售Chrome浏览器，保留与苹果的默认搜索引擎交易，缓解了市场对监管的担忧。谷歌云业务表现亮眼。谷歌云CEO托马斯·库里安（Thomas Kurian）在高盛会议上指出，未完成订单金额1060亿美元，其中55%将在未来两年转化为收入，预计未来带来580亿美元新增收入。云业务年化收入已超500亿美元，对母公司Alphabet的重要性日益增加。花旗分析师罗恩·乔西（Ron Josey）将Alphabet目标价由225美元上调至280美元，他认为Gemini应用将显著提升广告和云业务效率，加速公司产品周期。同时指出“当前法律与监管环境逐渐明朗，在线广告市场保持健康”，为股价上涨提供了支持。阿斯麦投资Mistral AI 阿斯麦（ASML.US）隔夜涨超6%，创年内新高，公司宣布以13亿欧元（约合15亿美元）收购法国人工智能企业Mistral AI的11%股份，成为最大股东，并建立战略合作伙伴关系。双方将探索AI在光刻系统研发与运营中的应用，以加快新品上市并提升性能。 Mistral AI由前DeepMind研究员Arthur Mensch及前Meta研究员Timothée Lacroix、Guillaume Lample于2023年创立，被欧盟寄予厚望，目标是研发能与ChatGPT竞争的模型。此前，微软已宣布与Mistral合作，在Azure平台上线Mistral Large模型，并推出“Le Chat”聊天机器人。随着阿斯麦的入局，Mistral在全球AI格局中的战略地位进一步上升。核电概念股集体走强隔夜，核电相关企业股价大幅上扬。Oklo Inc（OKLO.US）涨超15%，Cameco（CCJ.US）涨超10%。消息源于美国能源部长克里斯·赖特在国际原子能机构大会上的讲话，称美国应考虑扩大战略铀储备，减少对俄罗斯的依赖，并支持国内小型和大型核电项目发展。目前，俄罗斯为美国94座核反应堆提供约四分之一的浓缩铀，这些反应堆贡献了美国总电力的20%。若快速切断供应，或将危及5%的电力。国际原子能机构数据显示，美国核燃料库存仅够维持14个月，远低于欧盟（约30个月）和部分亚洲国家。市场普遍认为，美国加大对本土铀储备和核电产业链投资，将利好核能概念股中长期表现。编辑总结谷歌突破3万亿美元市值，反映其在AI和云计算领域的快速推进正成为股价核心驱动力。阿斯麦对Mistral AI的投资，体现半导体设备龙头在AI战略上的前瞻布局。核电概念股大涨则说明能源安全与供应链独立成为美国政策重点。整体来看，科技巨头与能源安全方向，均展现了长期投资价值，但短期波动仍需关注宏观政策和国际环境的变化。常见问题解答问1：谷歌市值突破3万亿美元的核心推动力是什么？答：主要来自AI应用Gemini的快速普及和云业务订单增长。Gemini应用下载量超过ChatGPT，提升了市场对广告和云服务的预期，同时云业务未完成订单高达1060亿美元，支撑未来盈利增长。问2：阿斯麦为何选择投资Mistral AI？答：阿斯麦希望通过Mistral的AI能力提升光刻系统的研发效率和产品性能，加快新产品上市时间。此举不仅是财务投资，也是战略合作，旨在结合AI优化半导体制造环节。问3：Mistral AI与其他AI公司有何不同？答：Mistral AI创始团队来自DeepMind和Meta，拥有丰富的大模型研发经验。其目标是打造可与ChatGPT竞争的模型，并获得欧盟的重点支持，这使其在欧洲AI战略中占据关键位置。问4：为何美国核电概念股近期大涨？答：美国能源部长表示计划扩大战略铀储备，减少对俄罗斯的依赖。投资者预期未来美国将加大对核电产业链的支持，从而推升相关企业估值。问5：美国核燃料储备不足可能带来哪些风险？答：若快速切断俄罗斯铀供应，美国约5%的电力供应或受影响，能源安全面临压力。储备不足可能导致发电成本上升，进一步推动政策加快扶持本土铀矿及浓缩能力。来源：今日美股网
今日美股网昨天00:10
从不可投资到争相回归——19万亿美元的中国股市开始无法忽视？
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pSeek推出的高性价比AI模型（可与ChatGPT竞争）的突破，触发了“中国创新资产的重估”。他表示，从人工智能到生物技术、机器人，市场动能已全面增强。投资机构Cambridge Associates高级投资总监Benjamin Low表示，他的团队今年已收到约30份客户关于中国基金的咨询，这与2023年几乎无人问津的情况形成鲜明对比。他还称，许多非亚洲的资产配置人计划在今年晚些时候赴中国和香港考察投资机会，其中一些人将是自新冠疫情以来的首次。当然，中国长期存在的一些问题仍在持续。8月的工厂产出、零售销售等数据表明，中国整体经济仍陷于疲弱。今年前5个月外商直接投资同比大降13.2%，迫使中国在7月推出新举措以扭转下滑势头。经济脆弱是早期资金进场却尚未转化为有意义的长期资本流入的主要原因之一。里昂证券首席股票策略师Alexander Redman表示，通缩压力令他不敢对整个市场加码。 Polar Capital的Wu也指出，AI热潮必须惠及更广泛的经济，才能支撑股市涨势延续至2025年以后。安联中国基金部门的投资经理Cheng Yu表示，海外投资者目前正处于“重新评级”的阶段，关注中国的长期竞争力。“海外资本正站在门口观望。他们还没有真正进来——但至少已经开始考虑回归了。”
风起09-16 18:19
会员
Oracle吃下TikTok？如何用Delta中性期权策略最大化收益？
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$英伟达(NVDA)$ 在2023年ChatGPT爆发后的AI行情，只不过这次是AI产业链需求向下游扩散。昨日坊间盛传ORCL可能会入股TikTok（鹰兔谈判），Oracle又说不定成了Bytedance的“绣球郎”。TikTok自身就是GPU大买家，Oracle的OCI（云业务）又是拼命想卡位的赛道，两边拉个红线，不失为资本市场的浪漫。从财报后的最高的340回撤到300左右，已经洗掉了一批获利盘。而现在300左右的位置碰上该事件，可能会迎来另一种行情（震荡上行）。我给大家列了四个多头的期权思路前三个比较常规，牛市价差、裸多头。以10/17到期，股价以302计。 A: Bull Put Spread (低风险，信用策略)：卖300P (16.37) 买290P (11.74)，净credit 4.63刀。Max盈利4.63，Max亏损5.37，盈亏平衡295.37。 B: Bull Call Spread (中风险，debit)：买300C (19.30) 卖310C (14.90)，净debit 4.40。Max盈利5.60，损4.40，盈亏平衡304.40。 C: 单腿Long 310 Call (高风险，纯debit)：买310C (14.90)，debit 14.90。无限上行，盈亏平衡324.90。激进直球，350刀时ROI 236%，但时间衰减狠。然而我却要重点推荐一个看起来更复杂的策略——Asymmetric Call Butterfly 买310C (14.90) + 买390C (1.75)，卖340C (6.45) + 卖350C (4.85)。净debit 5.35刀，Max盈利31.30（峰值在340-350区间），Max亏损1535刀。盈亏平衡下315/上374。 Delta=0.099（温和看涨，每刀股票涨，组合+0.099价值；低Delta防波动，vega正受益IV升）。这个策略好在哪里？风险收益比高成本只有$535，亏损封顶；一旦股价在340–350区间到期，ROI能拉到528%，远超其他三个策略 Delta中性，短期方向压力小初始Delta≈−0.09，几乎不吃方向波动，更多是赚“到期收敛”带来的结构性利润。换句话说，不需要你赌ORCL继续无脑暴涨，只要一个月后它能稳定在345–350区间，策略就能兑现最大收益。匹配市场预期逻辑财报后的35%爆拉，叠加TikTok入股的rumor，目前ORCL的市场情绪确实极热，并且财报出来一周，短期内IV crash结束后仍有走高趋势如果这种“盘整 + 稍微抬升”的走势出现，那么345–350 区间极可能成为到期时的密集交易带，正好契合Butterfly的盈利区间。缺点是什么？有区间限制。适合精确看涨至传闻驱动高点（345-350），而非广谱上行。当然解决方法也可以是到达345-350的位置进行平仓。对IV更敏感。整体的净Vega为0.28，高正向暴露。相比单腿Long Call的0.33略低，但远超价差策略的低/负Vega，适合低IV环境赌事件催化。如果IV上升，可放大峰值利润，但也放大上侧风险（超过390）。以下是收益的情景分析：不管rumor最后是不是空穴来风，市场很有可能对ORCL保持溢价。我的判断是未来1个月在没有更多宏观叙事的背景下，ORCL股价走势大概率偏强震荡向上突破当然，如果你更稳健的话，可以选择Bull Call/Put等策略，而更大胆的话，直接上单腿Call。选策略就像挑诗句，有人爱“宝马雕车”，有人偏“雪苇寒塘”。关键还是你想在Oracle身上收的是稳稳一捧香，还是一夜流星雨。
老虎证券09-16 18:11
谷歌Gemini下载量超过ChatGPT，软件ETF(159852)调整蓄势，近1月日均成交同类居首！
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tore中谷歌Gemini下载量已超过ChatGPT，成为免费榜排名第一的应用。有市场分析认为，在映射效应下，重视底层大模型突破带来的AI应用侧的变化，相关产业链或个股有望迎来短线情绪炒作。华创证券指出，计算机与软件开发行业当前价值高度集中于上游核心技术供应商，包括高精度伺服关节等关键部件制造商，这些企业凭借高技术壁垒和定制化需求享有较高议价能力和利润空间。随着技术进步和规模化生产推进，硬件成本预计持续下降，产业价值将逐步向软件与服务端转移，下游的智能算法、操作系统、场景解决方案和持续服务将成为未来价值增长核心。该机构认为，未来商业模式将从硬件向“硬件+软件+生态服务”一体化闭环演进，软件平台和生态系统将创造最大价值和最高利润。数据显示，截至2025年8月29日，中证软件服务指数前十大权重股分别为科大讯飞、同花顺、金山办公、恒生电子、指南针、润和软件、拓维信息、三六零、软通动力、用友网络，前十大权重股合计占比62.05%。场外投资者还可以通过软件ETF联接基金（012620）布局AI软件投资机遇。以上内容与数据，与有连云立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。
有连云09-16 10:52
全球第四家3万亿美元公司诞生！
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美国 iOS 平台上的下载量首次超越 ChatGPT，成为免费榜排名第一的应用，打破了后者长期以来的垄断地位。并且不止美区，包括在印度、加拿大、摩洛哥等地，Gemini全部实现登顶。自8月26日上线以来，Gemini已经吸引了2300万新用户。在9月9日之前，Nano Banana已被用来编辑超过5亿张图片。花旗上调目标价周一早些时候，花旗将谷歌母公司的目标价从225美元上调至280美元，意味着较周一盘中高点还有约11%的上涨空间。分析师 Ron Josey 在一份研究报告中写道，他预计这家上市公司将经历“一个加速的产品开发周期，这一周期正开始显现，其广告和云业务对‘Gemini’的采用正在增加”。他解释说，这些产品的开发速度加快，正值“在我们认为相对健康的在线广告市场中，其法律和监管挑战更加明朗”。尽管谷歌在搜索引擎领域面临竞争，但花旗认为，该工具“在其整个产品系列中表现更佳，需求也在增长”，同时也带来了“更好的盈利能力”。
格隆汇09-16 10:41
A股开盘：沪指涨0.14%、创业板指涨0.2%，黄金及旅游概念股走高
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tore中谷歌Gemini下载量已超过ChatGPT，成为免费榜排名第一的应用。机构认为，谷歌Nano-Banana模型在多模态AI领域另辟蹊径，其SOTA图像生成和编辑能力、强角色一致性和闪电的速度，便于用户高效处理已有的图片素材，无论是在生产力场景还是创意场景，已展现出超强的实用性与惊人的图像效果，建议关注多模态模型与应用迭代带来的发展机会。先进封装： 9月25-26日，2025先进封装及热管理大会将于江苏苏州举办，特设“先进封装产业创新大会&高算力热管理创新大会”两大平行论坛。AI、大模型、数据中心等高性能场景快速演进，芯片带宽、功耗、集成密度面临“功耗墙、内存墙、成本墙”三重瓶颈，传统工艺难以支撑性能跃升。先进封装凭借小型化、高密度、低功耗、异构集成等能力，正从制造后段走向系统设计的前端。腱绳：随着人工智能与机器人技术的飞速发展，人形机器人正逐渐从科幻走向现实，成为推动社会进步与产业升级的关键力量。其中，腱绳作为灵巧手等关键部件的核心传动方案，凭借其轻量化、高强度、高灵活性等独特优势，正成为行业关注的焦点。人形机器人腱绳材料是指用于连接和固定机器人关节的细绳或纤维绳，主要功能是模拟人体肌腱的作用，通过拉动或放松绳索来驱动关节运动。腱绳材料是灵巧手的“肌腱”，牵引手指活动，完成各种动作，是提升灵巧手的精细控制能力和轻量化的重要材料。模拟芯片：来自模拟芯片与嵌入式处理解决方案芯片巨头德州仪器的总裁兼首席执行官HavivIlan近日表示，该公司的数据中心业务正助力该公司的整体模拟芯片产品需求迈向复苏阶段。“通信业务确实正在复苏。但是与数据中心相关的业务可能是复苏最快的市场。我们即将在这里看到约50%的非常强劲的增长，它也几乎在创出新的需求峰值。所以它正在回到2022年左右的巅峰水平。”Ilan表示。果链：摩根大通乐观预计，新款iPhone17系列的市场需求可能将好于去年的iPhone16系列。摩根大通的分析师在最新报告中指出，从上市首周的表现来看，苹果近期推出的iPhone17系列的市场需求似乎比去年的16系列更为强劲，这主要是基于关键市场的交货时间所做出的判断。储能： 9月12日，国家发展改革委、国家能源局发布《新型储能规模化建设专项行动方案（2025—2027年）》。《通知》指出，2027年全国新型储能装机规模达到1.8亿千瓦以上，带动项目直接投资约2500亿元，新型储能技术路线仍以锂离子电池储能为主，各类技术路线及应用场景进一步丰富，培育一批试点应用项目，打造一批典型应用场景。华为海思：近日，深圳市海思半导体有限公司（下称“华为海思”）发生工商变更，徐直军卸任法定代表人、董事长，由高戟接任；与此同时，公司多位高管均发生变更。业内人士分析认为，这可能是华为内部正常的管理轮换机制，也可能预示着公司在半导体战略布局上将有新的方向。机构观点国金证券：A股第三轮重估渐行渐近建议关注三类资产国金证券表示，9月初A股一度小幅调整，可能是资金对时点的短期表达，然而A股的第三轮重估——一辆由基本面主导的“慢车”，已经渐行渐近。对此，国金证券有三个建议和三个方向：首先，对于已经入场的投资者，无需急于离场，因为当前市场的上涨得益于全球流动性泛滥、国内长期估值修复以及短期催化剂的共同作用，监管的呵护态度和充裕的内外资金为市场提供了坚实支撑。其次，对于尚未入场的投资者，建议保持耐心，等待更佳入场时机。尽管市场已在修复，但未来将更依赖经济基本面的持续改善，这需要时间来完成。最后，面对市场可能出现的下跌，不必恐慌，因为系统性风险正在逐步化解，市场底部在抬升，且长期资金正在入场。在具体的投资方向上，建议关注三类资产：1)高股息资产、实物资产和黄金，以应对全球滞胀带来的不确定性;2)科技板块，以捕捉突破经济停滞的希望;3)中国转型中独有的结构性机会，特别是那些在出海、产业升级和下沉消费领域具备独特竞争力的优质企业。华泰证券：政策组合拳为储能需求侧打开新模式空间华泰证券表示，9月12日国家发改委和能源局密集发布3条政策及征求意见稿，包括《新型储能规模化建设专项行动方案(2025—2027年)》，《关于完善价格机制促进新能源发电就近消纳的通知》，《电力现货连续运行地区市场建设指引》，目前均已定稿，且此前已线下完成征求意见。文件大方向上均聚焦深化电力市场化改革，明确了绿电直连、风光储一体项目的输配电价机制和未来路线图，并给储能装机增长划定底线目标。将首先利好储能和风电订单持续性。中金公司：看好头部室内雪场运营商的发展空间以及产业链企业的投资机会中金公司指出，室内滑雪场是近年来新兴地产品类，常与商业、酒店等构成文旅综合体。我国优质冰雪资源匮乏与滑雪群体蓬勃成长形成供需矛盾，室内雪场能精准解决痛点并推动滑雪运动普及，看好头部室内雪场运营商的发展空间以及产业链企业的投资机会。
金融界09-16 09:40

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