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OpenAI CEO Sam Altman：ChatGPT下周将面临严重产能难题

导读目录 ChatGPT产能难题背景 Sam Altman的公开回应产能问题对用户和市场的影响权威点评与总结常见问题解答 ChatGPT产能难题背景根据 www.TodayUSStock.com 报道，OpenAI 的聊天机器人产品 ChatGPT 在用户规模和使用量快速增长的背景下，预计将于下周面临严重的产能难题。这一问题可能导致访问速度变慢、响应延迟，甚至部分用户暂时无法使用服务。随着人工智能技术的持续普及和应用，ChatGPT的需求急剧增加，带来了前所未有的服务器和计算资源压力。 Sam Altman的公开回应 OpenAI首席执行官Sam Altman在公开场合表示，团队正全力扩充基础设施和优化资源分配，以应对即将到来的产能挑战。尽管困难巨大，但OpenAI承诺尽快恢复正常服务体验。 Altman同时呼吁用户理解短期内可能出现的不便，并保证会发布后续更新以缓解产能压力。产能问题对用户和市场的影响产能瓶颈将直接影响广大用户的使用体验，尤其是商业客户和开发者，可能导致生产力下降和项目延误。此外，若服务不稳定，可能削弱OpenAI在激烈竞争的人工智能市场中的领先优势。长期来看，产能扩张和技术优化将成为OpenAI发展的关键课题。权威点评与总结 OpenAI当前面临的产能挑战反映了人工智能应用的高速增长带来的现实压力。及时扩容和技术创新是缓解瓶颈的有效路径。Sam Altman的公开透明沟通，有助于维持用户信任和市场信心。未来，OpenAI如何平衡需求增长与资源供应，将成为观察焦点。 “产能压力是科技飞速发展中的必经考验，关键在于能否迅速响应并优化架构。” —— 摩根士丹利科技分析师 Jennifer Wang，2025年8月 “OpenAI需通过基础设施升级确保用户体验，保持AI领域的领导地位。” —— 高盛人工智能研究主管 Michael Lee，2025年8月 “透明沟通是赢得用户理解和支持的重要手段，Altman做得很到位。” —— 花旗科技策略专家 Linda Chen，2025年8月常见问题解答问：什么是ChatGPT的产能难题？答：指服务器和计算资源不足，导致服务响应变慢或无法使用的状况。问：为何ChatGPT会出现产能瓶颈？答：主要因用户量和请求激增，超出现有基础设施承载能力。问：OpenAI如何应对这次产能难题？答：通过扩容服务器资源、优化算法和调度机制。问：产能问题会持续多久？答：具体时间视扩容进度，OpenAI承诺尽快缓解。问：用户应如何应对服务不稳定？答：建议合理安排使用时间，关注官方通知和更新。来源：今日美股网

今日美股网08-10 00:10

宇树科技王兴兴在世界机器人大会上的演讲(全文)

全球整个人工智能的发展非常迅速。尤其以ChatGPT时刻为代表的，整个AI的技术进步非常显著。并且像马斯克为代表的整个企业，包括尖端企业，对这个领域关注度非常高，带动了全球范围内的大众对人体机关注非常高。说的最直接一点，就大家可能想象不到，在22年的时候，我们公司完全没有开始做人类机器人。但是有很多客户直接找我们下订单，就是我们啥都没有，但是有客户愿意直接给我们钱付定金下订单给我们。所以就直接导致了我们在23年初就开始做人形机器人。这款机器人就是我们23年初花了半年多时间做的第一款人形机器人中央机器人。因为我们公司做的是第一代，所以外观上可能相对粗陋一点。但它的动力性能到现在为止非常强劲。像比如说像上春晚的话也是这款机器人，而且像下个礼拜我们在北京有个机器人比赛，我们这款机器人也会上场，大家可以关注一下。然后另外的话，像去年我们发布了我们第二款机器人，就是G1这款机器人。这款机器人到现在也是非常有代表性，它代表性什么东西呢？从去年我们这款机器人发布以后，到去年下半年，到今年大家可以发现很多的别的企业的很多的新兴的人形机器人，都跟我们这款机器人长得非常类似。就整个架构非常类似。然后这款机器人的活动力性能，包括它的灵活度非常好。相对来说去年发布的话，这款机器人大概是低配价格大概是9.9万人民币，是非常有竞争力的。所以这款机器人在去年包我今年也是应该差不多是全球人形机器人领域出货量最多的人形机器人。如果大家平时刷抖音，刷一些视频号，大家可以看到有很多我们的客户自发的在很多抖音平台上放直播，很多基本上每天都有。大家可以关注有好多人在网上搞直播这类事情。所以这款机器人目前大家看到的地方还是非常多的，而且也比较有竞争力。然后另外的话就是我们前一两周刚发布的一款我们R1这款新的人形机器人。这款游戏机器人也非常特点，最大的特点就是相对来说性价比更高些。它当然也会更小一点，大概1.2米，但它的最低配价格做到3.99万人民币。这款机器人的话，比较有特点，它的外观我们还是给客户留下了很大的外观的定制空间。大家可以在上面改装或涂装自己喜欢的造型。因为大家也知道，大家还是希望给自己的机器人做一些各种的打扮，衣服，各总的一些涂装，大家还是非常喜欢的。所以这款我觉得到今年以及到明年，应该也是全球大家会经常看到这款机器人。大家也比较喜欢，在我们展位上也有，大家有兴趣的话可以去我们展会上稍微看一下。到目前这个量产还没有搞定，所以说发货可能还是要比较晚一些才会发货。然后刚才也提到就可以大家可以在上面做涂装。这样的话可以定制大家各种自己喜欢的机器人造型，我觉得这是还是非常有意思的一件事情。另外的话，像我们前段时间发布了我们的新一款的四足机器人。这款机器人最大的特点就是它的自重和它的负载能力是非常强劲的。它自重大概只有35千克。就是我自己，对一个成年的男性来说，这款机器人你完全可以把它搬起来，还是非常方便的。但它的负载能力又非常强，它的持续负载能力可以达到差不多25到30千克左右，并且它的空载续航可以达到6个多小时。简单来说它的空载续航大概可以达到20千米的多一点点时间。就它的负载能力和续航能力还是非常强劲的，包括它的造型以及它的感知能力也非常强劲。所以这款机器人目前来说的话，发布以后大家也非常喜欢的。另外的话这里也有几个我们过去的一些产品的一些视频。这个的话像我们去年底，对我们的轮组做了一些更新。大家可能会好奇为什么我们的轮组会相对来说有了更多的一些灵活性。其实原因非常简单，就是我们过去的一两年，我们在人形机器人上开发了很多这些复杂的动作。我们把这些复杂多推的一些算法直接用到了我们机器狗上面。这样的话我们机器狗就带了很大的一些灵活性。并且这款机器人本身是工业级的，就是防尘防水，所以相对来说工业级场景会比较合适。像我们的工业级产品的话，在过去几年已经在很多的一些工艺里，包括一些电网，包括一些工厂，已经有24小时运行。它有自动充电，可以自动巡逻，自动识别一些比如说一些图像，包括一些气体或者一些东西都会做一些自动识别之类的。而且这款机型其实是相对有点大的，这也是为什么我们又发布了款相对小一点的机器狗。这款机器人如果带上轮子的话，它的自重达到了将近七八十千克，其实稍微有点重，所以这款机器还是有点大的。但是在这么大的情况下，它的灵活性还是非常不错的。这块机器还是比较重一些。负载能力也非常强，持续负载能达到可以四五十千克的持续负载能力，基本上一般性的话，载个人其实都没问题。当然有点危险性，不太推荐大家这么玩。另外的话，我们其实很多人以为我们公司把机器人做一些表演，或者打格斗之类。其实我们公司还是一直是非常重视对机器人干活这件事情。我们公司核心目标还是说让机器人去干活。包括四足机器人，包括人形机器人。我们也做了很多的数据采集，包括做了一些数据的一些开源，大家有兴趣可以关注我们，大家如果关注一下我们的公开的仓库，我们每隔一两个月都会公开一些算法，公开一些开源的数据之类的，大家都可以在上面玩。我们公司的话，在过去很多年，包括从16年开始，我们机器人的核心零部件都是我们自己开发的。包括关于电机、减速器，包括部分的传感器。像这个视频里面的话，是我们开发的第二代的3D激光雷达。这款3D激光雷达最大的特点就是相对来说它的市场角非常大，达到了九十几度乘以360度的市场角。而且它的成本非常便宜，单个的公开零售价大概只要1000元人民币左右，然后也是标配在我们最低配的机器狗上，就配我们3D激光雷达。而且大家可以关注到这个3D激光雷达虽然比较便宜，但是它的精度还是非常非常好的，基本上也达到2到3个厘米的精度，在室内和室外都可以用。所以对于一些低速的，比如清洁机器人或者一些物流机器人，大家如果为了降低机器人的成本，还是可以非常推荐用这款机器人。因为这样的话，你对于一个小的物流机器人，你的成本可以甚至可以降到小几千块钱成本，是非常有竞争力的。另外的话，像我们G1，像今年最近半年多时间，大家也关注到最近半年多时间在全球范围内，包括我们公司整个的机器人的技术AI技术进步非常快的。像这个视频的话是去年今年1月份的视频，大家可以看到它的跑步还是相对僵硬一点点的。但是在最近几个月我们已经开放给OTA给我们的客户的话，他这个跑步动作也会更加丝滑很多。而且我们的跑步是可以复杂地形跑步的，别的一些厂家可能只能在平地上跑一下。但是我们的机器的话在一些上下坡，包括石块路都可以运行，而且这个功能已经开放给所有客户。所以大家可以关注到，包括在国内，包括在美国，其实有很多客户用我们机器人参加各种活动，非常多。另外的话非常典型的就是今年1月份的一个春晚上，我们机器人跳舞。这个的话也是成为了目前中国的一个科技以及传统文化的一个文化符号。我觉得这是非常不容易的一件事情。因为大家也知道，如果单纯的只是一个表演的节目，你表演结束一两天以后，甚至很多情况下大家就忘记了。但现在来说，机器人跟传统文化扭秧歌的这个表演，已经成为了中国的一个某种意义上一个科技文化符号。这已经我觉得是非常有代表性的一件事情。我觉得没准过个十几二十年再看，也是非常经典的。这个项目的话，我们是跟张艺谋导演合作的。像大家可能想象不到这个转手绢和抛手绢的，就是张艺谋导演提出的，然后我们帮他技术实现了一下。而且这个项目最大的挑战是什么？最大挑战并不是说一单台机器人跳舞。单台机器人跳舞的话，我们其实去年上半年就已经实现了。这个项目最大的挑战就是用16台机器人全自动变队形跳舞。他头上有3D激光雷达，对整个场景的自动变队形、走位、跳舞都是全自动进行的。就简单来说，每次表演的时候音乐一响，整个流程就全自动进行，我们甚至中间没办法中断这个表演，所以这个点还是非常挑战，以及当然最终效果也非常不错，超过大家的预期，超过我自己的预期。大家非常喜欢这个节目，包括甚至有很多cosplay就是人cosplay这个节目，包括很多学生也很喜欢这个节目。另外的话大家可能发现，我们机器人现在跳舞，比如最近几个月，跳机器人跳舞可以更加丝滑很多。其实为什么大家可以发现在春晚上的时候，机器人为什么跳舞就相对有点僵硬的。其实原因非常简单，就是因为这个技术我们2月份才做出来的，所以你想在一月份想用这个技术去跳舞都不现实。而且另外一点就是大家可能也会好奇，为什么春晚上我们机器人会用我们黑色那款老的机器人，而不用这种，我们是更新的机身。其实原因也比较简单，就是这款机身有点小，大概只有1.3米多一点。然后我们在表演的时候，大家是希望稍微大一点的机器人，这样的话效果会比较好一些。而且像大家可以看到我们现在这种技术的话，这个其实是这种跳舞和功夫，其实不算我们目前最新的技术，算我们老一代的技术。这个技术最大的特点就是它理论上可以学习任何动作。学习打功夫也好，也可以学习舞蹈，其实都可以学。但这个技术有个不好的点是什么呢？就是他的动作序列都是固定的，就是你在表演之前你要先采集，用动作数据去采集一个序列的动作，采集以后再去做AI训练，AI训练以后再放到机器人上用。但有个很大的问题什么呢？就是你这次每次采集好以后的整个动作都是固定的，你没办法去调整他的动作，没办法甚至有时候都没办法去中断它的整个动作表演。所以这个某种意义上是一个老一代的技术。这时候已经实现了，但是完全不够的一个点，这里是但稳定性还是非常还是不错的。另外一个刚才也强调我们公司其实是一直非常重视机器人，包括灵巧手，包括上班去干活这件事情。而且可能说出来大家可能不相信这件事情。就是我们公司真正让机器人去干活，做手部操作，包括全身干活的AI的人，可能是我们公司最多的人。就是我们公司的团队里面大部分的做AI的人，都在做让机器人干活这件事情。但是我们公司为什么宣传这部分做的比较少呢？其实原因比较简单，就是我们公司希望做的干活的AI不是单功能性的AI，而并不是说让一个机器人去整理一个衣服也好，或者去烧个菜也好，我们其实并不想做这件事情。我们真正想做的干活的AI是个通用型的AI，希望它是各种功能的AI都能做。包括比如说端茶倒水，包括工厂里，包括一些表演性的AI都可以做。所以对这个AI模型的挑战非常大，到现在为止做的都不是特别理想。我们对这块的宣传相对少一些。另外的话这个是我们最新一代的技术，就是刚才说我们格斗上用的技术，反而是我们最新一代的技术。这个视频是我们四月份我们第一次把这个技术做出来的时候，我们做的一个预告。这个预告里面动作大家可以关注，去我们展位上看一下，其实跟这个还不太一样，什么地方不太一样呢？就是这个四月份做出来的时候，他的动作速度有点慢。大家可以发现他的出拳动作，包括他的踢腿动作都有点慢，但是我们觉得动作慢的话，对于整个的格斗的效果不太理想。所以在后来我们在五月份真正跟央视合作做全球直播的时候，我们又把他的出拳速度，包括他的各种的动作速度又加强了很多，至少加强了大概有一倍左右，所以说它的整个力道也会大很多。这是我们公司最新的一个技术。因为大家也知道他每次做一个格斗动作或做一个连续的格斗动作的时候，你可以认为它就是一个动作序列。而且我们有十几到20个动作序列要满足随机自由组合。因为大家也知道在格斗的时候，你的动作的随机性是比较大的。并不是说你这么打圈以后，下个动作就是这个动作，它的动作会形成一个自由组合的一个序列。比如说一开始是123，然后我231或者321，它的动作序列的排列组合方式非常多，所以要满足整个动作的随机组合，而且随机组合的时候要组合的相对会比较丝滑。你不能一个动作做好了以后，你下一个动作的时候切换非常僵硬。还有另外一个最关键的一点，就是他要做更大的一个抗冲击能力干扰。因为大家也知道在打比赛和格斗的时候，它的外部的冲击和扰动是非常大的这跟单纯的舞蹈表演演或者武术表演非常不一样。大家也知道在舞蹈表演的时候，他是没有外部干扰的，但在格斗的时候，他的外部干扰是非常大的。包括你在踢腿的时候，别人会都会打你，包括很多一些极端动作，如果大家有兴趣可以关注一下我们机器人的腿部，他的腿部有很多凹坑，而且大家知道这个腿是铝合金的，在铝合金上面都有很多凹坑，所以他的打击的力度还是非常大的，也比较有意思。然后对于这个比赛项目的话，其实最有趣是什么呢？在视频上面看其实感受不是特别好。如果大家有可能有机会去操作一下我们机器人，就是操作人员对这个体验是最好的。然后其次是如果有机会的话，站在如果在机器人在格斗比赛的时候，如果你是站在机器人旁边，这个的体验也非常好。但视频上单独看的话，其实反而没有那么体验没有那么好。另外的话刚刚也提到，我们也是前段时间发布的我们最新款的，3.99万的我们最新款的人形机器人。这种机器的话相对比较轻巧，也比较安全，自重大概只有25千克，就非常轻量级。这个由于时间关系，这里也不多介绍。包括我们前段时间发布的新一代的A2，我们的那个思路机器人也非常的轻量级一下，而且它的负载能力非常强。我们还是希望在工业场景能有更多的落地。这种也防护等级也比较高，这也是防尘防水。然后另外分享一下，目前我个人对国内和全球的机器人整个行业分享。其实今年上半年的时候最大的特点就是今年上半年我个人感觉由于整个集成行业非常火爆，以及政策的相关支持，然后这块行情我觉得平均整机厂商，包括零部件厂商，平均至少每家企业有将近50%到100%的增长。所以增长还是非常吓人的。这个在整个行业来说都是非常少见一件事情，就是从需求端拉动了整个的行业的发展．另外的话像海外也毋庸置疑，比如说以特斯拉为代表的，目前他们今年要量产几千台人形机器人。而且今年大概他们会发布他们第三代的特斯拉的人行机器人。大家可以多关注一下这个事情。目前全球范围内，大家在这块的热情，包括尤其海外的大公司，包括英伟达，包括苹果，包括meta Open AI大家都非常持续在推动这个领域的发展这些事情。另外的话我分享几个字的个人小想法未必准确。第一点就是对于机身本体来说，很多人可能会有个误区，为什么可能机器人目前大家没有大规模应用，或者目前的机器人的功能还不够。这个原因可能是有人会怀疑是不是硬目前的硬件不够好，或者成本比较高。其实最大的问题是，其实目前的硬件是够用的，某种意义上完全是够用的。目前人形机的硬件，哪怕灵巧手，整机，某种意义上完全是够用的。当然不够好啊，当然持续的要把它做的更好，它更大的问题就是你要把它量产。工程上的问题肯定是很多的，但是在技术层面上或者在AI的角度来说，目前的硬件是完全是够用的。但是目前最大的挑战还是具身智能的AI还是完全不够用，这也是限制当时机器人，尤其人形机器大规模的应用的一个最大点。就是机器人大模型或者具身智能到现在为止还是不太够用。简单说就是目前的感觉有点像ChatGPT出来前面的1-3年左右时间，目前整个业界大家已经发现了类似的方向以及技术路线，但是没人把它做出来。大家也知道ChatGPT出来前面的几年，做语音AI的已经做了十几二十年了，但是大家一直觉得他很傻瓜，很弱智，根本完全没法用。像ChatGPT出来以后，大家达到了一个比一般人性能还更好的一个阶段，所以这个阶段目前还没有到这个阶临界点。如果对于机器AI这个临界点，我觉得会达到什么程度呢？就是如果哪一天我们带一个人形机器人到这个会场，而且这个会场他没有见过这个会场，如果他随便我跟他说一句话，帮忙把这瓶水带给某个观众。他是他可以比较顺畅的自己走过去，流畅的把这个事情干了，或者说把这个房间帮忙整理一下。他这个房间完全没有见过，他都能自己做这件事情的时候，我觉得达到了差不多那个机器人的ChatGPT时刻。如果快的话，可能会来的一两年或者2到3年还是很有可能实现的。最慢的话我估计3到5年也是很大概能实现这个概念，大家可以关注一下，但是现在确实还是不太够用。没有达到这个效果，到底是模型的问题还是数据的问题？我反而感觉目前全球范围内大家对数据这个问题，基层数据的问题关注度有点太高了。就是现在最大的问题反而是模型的问题，这并不是数据问题。就目前来说在具身智能和机器人来说，这个模型架构都不够好，也不够统一。所以模型的问题其实是现在大家反而关注的有点少，反而对数据的问题关注很多。因为在大语言模型领域，大家觉得我有足够多的数据，尤其有足够多的好的数据的时候，我就能把模型训练的越来好。但是在具身智能，在机器领域，反而大家可以发现，很多情况下你数据有了，会发现这个数据用不起来。你采了数据干嘛用？因为我们要采了数据要去用，对吧？但发现采了数据用不来怎么办？所以很多情况下大家对模型的关注目前是相对有点少，反而对数据关注有点太高了。然后另外的话，大家也知道目前相对比较火的就是VLA模型。VLA模型是一个相对比较傻瓜式的一个架构。其实说我觉得对模型在我个人对VLA模型还是表示抱一个比较怀疑的态度。说对于VLA模型，目前它对真实世界交互的时候，它的数据质量能采集数据是不太够用的。我有个简单的想法，就是在VLA模型上面加一个ai的训练，这是大家一个非常自然一个想法。但是我个人感觉包括我们公司目前尝试下来VLA模型加AI这个训练，我觉得还是不够的这模型价格还是得再升级和优化这类事情。也简单分享一下我们过去做的一些事情。大家也可以关注到，就是像前几天谷歌发布了他们全新一代的视频生成模型，或者某种意义上是一个视频驱动的一个世界模型。这也是大家非常关注的，去年的时候，OpenAI他们发布了他视频生成模型以后，大家会有个很自然的想法。我如果在我控制一个视频生成模型，跟他说我让一个帮我生成一个机器人去整理一下房间。如果他能生成的这个视频就已经让一个机器人去做好的时候，那我是不是能让这个视频生成模型直接去驱动一个机器人去做。这想法非常直接简单，对吧？所以我们去年的时就去做了这个事情。所以大家可以看到这个视频里面右上角有个小的视频会出现的时候，帮忙导播重新放一下这个视频，就右上角会有个小的视频去放这个东西。实际上右上角那个视频是它生成出来的，不是用摄像头采集的。就是我们用一个预训练的一个视频生成模型，重新又去训练了一下。让他去先去生成一个视频的一个机器人动作，然后再控制一个机器人去做。这个技术是能实现的。包括目前谷歌的世界那个视频生成世界模型，他们也想实现这个效果。我觉得这个路线的方向可能比VLA模型还更快的，收敛概率还更大。但是我没有硬件，我不敢保打包票，我觉得可能还是有很多问题之类的。其中有一个很大的问题就是视频生成模型太关注视频生成的质量了，导致对GPU的消耗有点大。但是对机器人干活来说，某种意义上你并不需要很高精度的视频生成质量，你只要驱动机器人去干活就行了。所以右上角刚刚有提到这个是右上角这个视频并不是个实拍的视频。右上角这个视频是生成的，生成好的视频，然后再控制机器人。这个事情大家有兴趣关注的话，去可以关注一下谷歌的他们的那个视频生成模型，还是非常有意思的。然后这个是它的整个模型的架构，还是非常简单粗暴的。就是把整个机器人的一些动作序列控制直接对齐到整个模型的架构之类。另外一点就是还要提出一点，刚才我已经想提出了一点我的个人想法，但实际上还是不太够用。目前在机器大家也知道，目前像我们机器人，比如说跳跳舞，做一些打格斗，其实效果不错了，对吧？但实际上现在面临一个很大的问题，就是如果要进一步把整个能力提升一个RL的，就是机器人里面的rl的scalinglaw，就是这个缩放定律还是非常目前大家做的非常不好。举个最简单的例子，就是如果我训练一个机器人的训练动作，我有一个新的舞蹈我要去训练，或我先要他干一个活我要去训练。训练的时候每次我有新的动作我都要重新训练，还是从头开始训练，这是非常不好的一个事情。我们是希望我每次做一个新的训练的时候，我是在老的训练基础上去做训练的。理论上我做rl训练的时候，每次训练的时候他的训练速度越来越快，我学习新技能的效果越来越好。但是全行业内，目前整个机器人在rl这里，没有人做出来做好。我觉得这是非常值得做的一个方向。这件事情因为大家也知道，在语言模型上已经是充分验证过的事情。但是在机器的运动控制上面，大家做的还是刚刚开始。如果在座的有一些同学，大家可以关注一下这个领域之类，其实可以发表一些比较好的论文。然后另外的话，个人感觉就是在未来2到5年，其实最大的肯定还是一个端到端的具身智能AI模型。这个其实是大家可以多关注，以及多推动一件事，我觉得这是最重要的一件事。模型本身是非常最重要的。然后另外就是更低成本的，更高寿命的硬件，这个是毋庸置疑的。大家也知道，哪怕对于汽车行业来说，哪怕已经一百多年了。哪怕到今天，如果你对一家企业要做一个很好的一辆汽车出来，它的工程量还是非常大的。说对机器人行业未来，比如说每年有几百万、几千万甚至几亿的人形机器人，如果要生制造出来，他的工作的挑战，他的工程量的挑战，还是非常吓人的一件事情。另外的话有低成本的大规模的算力。另外的话我分享一个概念就是其实在人形机器人在或者在移动机器人本体上，其实没办法直接部署很大规模的算力。为什么呢？因为它的尺寸只有这么大，它的电池只有这么大，它部署的算力的功耗是有限制的。我个人感觉在人形机上，你最多只能部署峰值功耗大概只有100瓦的算力。你最好平时工作算力只有小几十万，简单说就只有大概几个手机的算力的水平。因为它的尺寸比较小，它不能部署大规模算力。但是对于未来在于大规模的算力的需求肯定是毋庸置疑的件事情。而且我觉得可能是个分布式的算力，为什么呢？因为大家也知道机器人让它干活的时候，它的通讯延迟是希望比较低的。如果你在北京干活的机器人，你的数据中心或者你的算力中心在上海或者在内蒙，你的延迟实在是太大了。所以我个人感觉未来在工厂里，工业领域大规模云的手臂。比如说我一个工厂里面有100个机器人，那我工厂里面可以有个集群的分布式的服务器。我所有的机器人就直接连接我的工厂里的局部服务器就好了，整个服务器的安全性延迟和通信延迟是可以接受的。或者换一个话题，如果大家在比如一个小区，如果有一个小区每家每户有一个机器人的时候，我觉得在这个小区或者这个区里面，那是有分布式的一个集群算力中心的。这样的它的延迟和它的安全性是有保证的。并且如果有一个新的客户想买一个人形机器人的时候，他不需要给这部分算力的建设花钱，成本也会更低很多。我觉得分布式算力是一个未来在机器人领域非常重要一个领域，比目前的算力可能分布还要更广一些。另外一点，大家也知道在过去的AI领域，包括机器人领域都是一个全球共创的过程。包括中国的企业，包括美国的很多的大的企业，包括英伟达。大家在过去很多年，包括当下在未来大家都做了很多很多贡献。包括我们想共同推动这个件事情，说在机器人领域，我觉得一直是全球共创的。就是在中国我们公司或者哪一家公司，大家都做了不少的贡献出来。大家也知道在AI领域没有人能保证，没有一家大公司能保证我有足够的人我有足够的资源，我就是永远能保证AI领域最领先的。在过去的OpenAI包括DeepSeek已经证明了，AI的创新永远是伴随着一些随机性，伴随着更多的年聪明年轻人的。所以很多情况下都是每家公司或者每家高校都做了很多贡献，还是要全球共创出来的。谢谢大家。

金融界08-09 15:58

OpenAI推出GPT-5：推理能力大幅跃升，微软全线整合引爆AI市场

出全新旗舰AI模型 GPT-5，向所有ChatGPT的免费用户和Plus、Pro、Team用户开放，并将于未来一周内拓展至Enterprise与Edu方案。这款新模型是 OpenAI 首个实现推理能力与快速响应能力融合的“一体化”系统，标志着其在通用人工智能（AGI）发展道路上迈出关键一步。性能指标 GPT-5 GPT-4o SWE-bench代码测试准确率 74.9% 不适用幻觉率（错误信息） 4.8% 20.6% HealthBench健康幻觉率 1.6% 12.9% OpenAI CEO Sam Altman称GPT-5为“世界上最好的模型”，并表示：“在历史上的任何时间点，拥有像GPT-5这样的系统都是无法想象的。” 三大核心能力：编程、创意、健康咨询全面升级 GPT-5被OpenAI官方定义为“迄今为止最强大”的AI模型，在以下三大领域实现飞跃式提升：编程能力：支持复杂前端开发、调试大型代码库，能自动生成高质量、响应式网页与App。创意写作：支持结构复杂的诗歌与剧本创作，语言风格更自然，表达更具个性。健康咨询：具备更严谨的医学推理能力，可识别潜在健康问题并辅助解读检测结果。特别是在医疗测试HealthBench中，GPT-5的幻觉率仅为1.6%，显著低于GPT-4o和o3版本，显示出前所未有的医疗AI稳定性。微软全线整合GPT-5：抢占企业级AI高地微软 (MSFT.US)在GPT-5发布当日同步宣布，将新模型全面整合至其全线产品矩阵中：产品平台 GPT-5应用方式 Microsoft 365 Copilot 增强上下文理解能力，自动处理长篇文档与对话 GitHub Copilot / Visual Studio Code 编程效率与自动调试能力显著提升 Azure AI Foundry 通过模型路由器自动选取最优模型执行任务 Microsoft Copilot（消费者端）跨平台体验AI问答与任务辅助微软AI红队对GPT-5进行了包括恶意软件生成、自动诈骗在内的多项安全性测试，结果显示该模型具备OpenAI迄今最强的AI安全防御能力。 GPT-5释放的市场信号：AI新时代到来？随着GPT-5的开放应用，市场预期AI产业将迎来新一轮浪潮。GPT-5不再仅是聊天机器人，更是一套可用于法律、医疗、工程、销售等超40类职业领域的生产力工具。 OpenAI副总裁 Nick Turley 强调：“GPT-5感觉更自然，响应更智能，这是一次真正的系统级突破。” 微软的快速整合动作也释放出AI平台化竞争升级的信号。在谷歌、Anthropic与Meta等竞品尚未同步响应的情况下，OpenAI与微软的深度协作正逐步构建起AI领域的新技术护城河。权威点评与总结 GPT-5的正式发布，不仅是技术上的飞跃，更是商业应用落地的重要标志。从基础对话模型进化为具备深度推理能力的生产工具，GPT-5代表了AI“可用性”与“安全性”的双重成熟。微软作为生态整合者率先行动，进一步巩固其在企业级AI市场的领导地位。相比之下，其它竞争对手的市场策略仍显被动。 GPT-5的多模态推理能力与智能模型调度机制，将改变AI工具的使用门槛和生产效率。 —— Bernstein科技团队，2025年8月8日微软对GPT-5的快速整合展示了其对AI未来布局的深度与速度，将成为Copilot生态爆发的关键催化剂。 —— Goldman Sachs科技研究组，2025年8月8日从Claude到GPT-5，生成式AI之间的竞争正在进入“模型即平台”的阶段，OpenAI走在最前沿。 —— ARK Invest人工智能团队，2025年8月8日常见问题解答 Q1：GPT-5与GPT-4o相比最大的不同是什么？ A1：GPT-5整合推理能力与快速响应，幻觉率更低，编程与医疗领域能力显著增强。 Q2：普通用户可以免费使用GPT-5吗？ A2：可以。免费用户从8月7日起陆续接入GPT-5，但使用量有限，超额后将切换至GPT-5 mini。 Q3：GPT-5是否支持代码编写与部署？ A3：支持。通过GitHub Copilot与Visual Studio Code，开发者可实现复杂代码项目的辅助编写与部署。 Q4：GPT-5适合医疗场景使用吗？ A4：GPT-5在医疗推理测试中表现优异，但OpenAI强调ChatGPT不能替代医疗专家，仅作辅助用途。 Q5：微软对GPT-5的整合是否已全部完成？ A5：已开始全面部署，企业用户和开发者可立即体验，消费者端也通过多平台开放访问。来源：今日美股网

今日美股网08-09 00:12

ETF日报｜慢牛已来，“旗手”蛰伏待涨！量能创纪录，国防军工人气飙升，“AI双子星”意外杀跌

；另一方面，OpenAI推出全面升级的ChatGPT-5，形成压力。军工方向较为“抗跌”，国防军工ETF（512810）场内微跌0.14%，尾盘再现溢价飙升，彰显高人气。在沪指接连突破、两融余额时隔十年重返2万亿元的背景下，A股慢牛主基调或已成共识。机构指出，政策红利释放、增量资金入场及产业升级共振，将支撑市场中长期向上趋势。值得一提的是，作为“牛市旗手”，券商板块本轮表现尤为低调。中泰证券认为，与924相比，本轮牛市从“疯牛”转为“慢牛”，券商板块上涨斜率虽然放缓但持续性或更强。短期蛰伏或不改资金看多节奏，上交所数据显示，A股顶流券商ETF（512000）近5日连续吸金超4.2亿元。【ETF全知道热点收评】下面重点聊聊国防军工、券商和科创人工智能几个板块的交易和基本面情况。】【创纪录！国防军工ETF（512810）单周成交额创历史天量！航天科技4天3板，长城军工巨振10%继续新高！】大盘缩量回调，国防军工板块日内走势震荡，代码有“八一”的高人气国防军工ETF（512810）早盘几度逆市飘红，午后走弱翻绿，尾盘再现溢价飙升，场内价格最终微跌0.14%报收，成交9226万元。成份股60跌20涨，七一二跌3.67%居首，中航成飞、中航沈飞等大权重续跌逾1%。局部火热依旧，航天智装盘中触及20CM涨停，收涨10.64%，际华集团两连板，航天科技4天3板。人气股长城军工6天5板后巨振10%，收涨0.39%量价再创新高，成交73.8亿元跃升A股第4。本周（8月4日-8日），国防军工板块强劲反弹，热度继续飙升。国防军工ETF（512810）场内累涨5.78%大幅跑赢市场，周内价格突破逾3年半高点，单周累计成交6.56亿元，一举刷新2016年8月22日上市以来最高纪录！尽管国防军工板块近两日短线调整，但幅度较小，且局部火热依旧，板块整体交投不降反升。对此，机构分析指出，短期国防军工或受市场风险偏好影响出现波动。但从历史上看，阅兵前后国防军工各子板块均较为活跃，普遍热情高涨。民生证券分析指出，2015~2019年五年间的四次阅兵，均在事件前后的阶段性时间内通过短期情绪提振和预期发酵对国防军工行情形成催化，推动板块出现脉冲式上涨。当前8月正处于阅兵前的重要时间段，建议高度重视国防军工板块机遇。回归根本逻辑来看，申万宏源证券认为，十五五规划预期打开国防军工空间上限，叠加军贸开启供需共振大格局，国防军工基本面或已进入上行大周期。【投军工，选“八一”】代码有“八一”的国防军工ETF（512810）兼顾传统主战力量与新域新质力量，覆盖『商业航天 + 低空经济 + 大飞机 + 深海科技 + 军用AI + 可控核聚变』等诸多热门题材，同时是融资融券标的+互联互通标的，是一键投资国防军工核心资产的高效工具。【“旗手”低调蛰伏，与“924”相比，本轮券商行情有何不同？】今日券商板块随市震荡，A股顶流券商ETF（512000）场内价格收跌0.87%，下探20日线。板块个股多数回调，仅中银证券、华鑫股份、广发证券、国信证券逆市收涨；下跌方面，财达证券、西部证券跌超2%，东方财富、中金公司等跌逾1%。从市场整体趋势看，沪指久违冲上了3600点大关，并持续刷新阶段新高，今日最高上探3645.37点；此外，作为市场情绪的重要指标，两融余额站稳2万亿上方，创10逾年新高，似乎“牛市的号角”已经吹响。但反观券商却表现得异常低调，本周券商ETF（512000）跟踪的中证全指证券公司指数累计上涨0.84%，跑输大盘。与“牛市旗手”的称号实在不匹配。究其原因，是本轮牛市与924相比，从“疯牛”转为“慢牛”。中泰证券认为，增量资金在市场犹豫中持续入市，投资者从交易性策略思维逐步转变为持股型策略思维，券商板块上涨斜率虽然放缓但持续性或更强。此外，《推动公募基金高质量发展行动方案》落地，对于欠配的非银板块，有望在市场情绪转折点迎来更多增量资金配置，券商或许更为受益。因此当前表现也为券商后续走势提供了想象空间，券商ETF（512000）基金经理丰晨成表示，多重因素有望共同催化券商板块行情：一是两融余额超过2万亿，创近十年以来新高，主题轮动、财富效应累积；二是“融资买入额占市场成交比”距离去年高点（11%以上）仍有距离，市场情绪未到火爆；三是今年以来券商板块涨幅落后于一致预期净利润同比增速，滞涨券商“暑期行情”仍有望持续。近期已有资金密集涌入券商板块，彰显对券商后续行情的乐观预期。上交所数据显示，券商ETF（512000）已连续5日吸金，合计获净流入4.28亿元。有行情，买券商！公开资料显示，券商ETF（512000）及其联接基金（A类 006098；C类007531）被动跟踪中证全指证券公司指数，一键囊括49只上市券商股，其中近6成仓位集中于十大龙头券商，“大资管”+“大投行”龙头齐聚；另外4成仓位兼顾中小券商的业绩高弹性，吸收了中小券商阶段性高爆发特点，是集中布局头部券商、同时兼顾中小券商的高效率投资工具。【大跌原因或已找到！科创人工智能ETF（589520）重挫2.57%，机构：AI具备成为主线的两个条件】市场盘整，科技方向随市回调，重点布局在国产AI产业链的科创人工智能ETF华宝（589520）全天深陷水面以下，场内价格收跌2.57%，全天成交额1969.34万元，环比增长29%，交投较为活跃。值得关注的是，该ETF场内宽幅溢价，收盘溢价率高达0.39%，显示买盘资金更为强势！伴随成交放量，或有资金进场埋伏！成份股方面，仅航天宏图、奥普特逆市收红，其余28只个股尽墨。福昕软件领跌，跌超8%，云从科技、金山办公、合合信息跌逾6%，跌幅居前。今日科创人工智能方向为何深度回调？市场分析人士指出，可能有以下因素： 1、随市盘整回调沪指盘中再创年内新高（3645点），即将逼近去年高点，获利盘和套牢盘都在这个位置，市场整体的上涨势头有所减弱，甚至会适度盘整，而科技方向作为高弹性高波动的方向，更为敏感。 2、主力资金单日撤出周五，科创人工智能指数重仓的计算机板块、电子板块分别获主力资金净流出106.62亿元、70.32亿元，净流出额在31个申万一级行业中居于前二，可能引发恐慌情绪。然而拉长时间来看，两个板块近20日、近60日主力资金净流入额，均居于全行业前三，仍是主力资金较长期看好的方向。 3、OpenAI最强模型GPT-5不及预期市场可能认为，相比于之前的版本，GPT-5在智能强度、推理能力等方面，有进步，但也算不上是跨越式的，没有当初GPT-4和o1出来时惊艳。值得一提的是，8月，国产模型DeepseekR2即将推出，华为鸿蒙AI超级智能体将在8月Pura 80系列上首发上线，市场仍可积极关注。后市怎么看？科创人工智能方向还能再涨吗？天风证券指出，历史单边上涨行情中，启动较早，且较早完成一轮调整的主线，往往能够开启第二波涨幅，成为长期主线。AI经历3-5月的调整与近两个月的缓慢抬头，满足启动再次成为主线的两个条件：①筹码沉淀到位（拥挤度低位）；②长期逻辑仍在（资本开支指引下算力大周期持续演绎）。国金证券表示，大模型加速端侧AI和Agent应用落地，同时，落地应用也带来网络安全需求，AI大模型自主可控已迫在眉睫，相关板块有望迎来投资布局机会。【国产替代之光，科创自立自强】人工智能作为关键核心技术，实现自主可控至关重要。重点布局在国产AI产业链、具备较强国产替代特点的科创人工智能ETF华宝（589520），涨跌幅限制20%，具备高弹性特征。截至7月底，前十大重仓股权重占比超67%，第一大权重行业半导体权重占比近一半，具备较强进攻性。端云融合是AI发展的核心趋势，标的指数均衡配置应用软件、终端应用、终端芯片、云端芯片四大环节，成份股均是各细分环节收入最大或卡位最好的公司，有望受益于端侧芯片／软件AI化进程提速。场外可关注其联接基金（A类：024560 / C类：024561）。特别提醒：近期市场波动可能较大，短期涨跌幅不预示未来表现。请投资者务必根据自身的资金状况和风险承受能力理性投资，高度注意仓位和风险管理。数据、图片来源：沪深交易所等。风险提示：国防军工ETF被动跟踪中证军工指数，该指数基日为2004.12.31，发布于2013.12.26；券商ETF及其联接基金被动跟踪中证全指证券公司指数，该指数基日为2007.6.29，发布于2013.7.15；科创人工智能ETF华宝及其联接基金被动跟踪上证科创板人工智能指数，该指数基日为2022.12.30，发布于2024.7.25。指数成份股构成根据该指数编制规则适时调整，其回测历史业绩不预示指数未来表现。文中提及个股仅为指数成份股客观展示列举，不作为任何个股推荐，不代表基金管理人和基金投资方向。任何在本文出现的信息（包括但不限于个股、评论、预测、图表、指标、理论、任何形式的表述等）均只作为参考，投资人须对任何自主决定的投资行为负责。另，本文中的任何观点、分析及预测不构成对阅读者任何形式的投资建议，本公司亦不对因使用本文内容所引发的直接或间接损失负任何责任。投资人应当认真阅读《基金合同》、《招募说明书》、《基金产品资料概要》等基金法律文件，了解基金的风险收益特征，选择与自身风险承受能力相适应的产品。基金的过往业绩并不预示其未来表现，基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成基金业绩表现的保证。根据基金管理人的评估，国防军工ETF（512810）、券商ETF（512000）风险等级为R3-中风险，适宜平衡型（C3）及以上的投资者，科创人工智能ETF华宝（589520）风险等级为R4-中高风险，适宜积极型（C4）及以上的投资者。适当性匹配意见请以销售机构为准。销售机构（包括基金管理人直销机构和其他销售机构）根据相关法律法规对以上基金进行风险评价，投资者应及时关注基金管理人出具的适当性意见，各销售机构关于适当性的意见不必然一致，且基金销售机构所出具的基金产品风险等级评价结果不得低于基金管理人作出的风险等级评价结果。基金合同中关于基金风险收益特征与基金风险等级因考虑因素不同而存在差异。投资者应了解基金的风险收益情况，结合自身投资目的、期限、投资经验及风险承受能力谨慎选择基金产品并自行承担风险。中国证监会对以上基金的注册，并不表明其对该基金的投资价值、市场前景和收益做出实质性判断或保证。基金投资须谨慎。

金融界08-08 22:28

GPT-5正式发布，OpenAI首个“统一”人工智能模型！云计算ETF汇添富(159273)回调近2%，盘中获大举净申购6000万份！

enAI的免费和付费层级中推出，它将使ChatGPT在写作、编码和回答健康相关问题等任务上表现更出色。该公司还表示，它将有助于防止这个广受欢迎的聊天机器人频繁产生幻觉，以及在无法回答问题时欺骗用户。中信证券曾表示，GPT-5等将成为新一代AI应用发展基石，智能体和多模态两大主线有望持续引领产业，并同步带动推理端算力需求。【GPT-5关键优势有哪些？】机构人士认为，GPT-5的优势集中在以下五方面：（1）性能有提升：在文本等能力领域排名第一，补齐了之前相对较弱的代码、长文本能力，通用问题回答无工具得分达88.4%。（2）可靠性提升：幻觉率大幅下降，较GPT-4o事实性错误减少约45%，推理时错误较o3降低约80%，能清晰识别无法完成的任务，不会强行回答，欺骗性低于前代。（3）效率更高：能够用更少的token生成更高质量的回答，在相同任务下，输入token长度较GPT-4（O3）减少50%至80%，且回答效果更优。（4）性价比更优：GPT‑5在API端提供三个版本。 a. 标准版：输入1.25美元/百万Token，输出10美元/百万token （与目前Gemini2.5的价格持平） b. Mini版：输入0.25美元/百万Token，输出2美元/百万token c. Nano版：输入0.05美元/百万Token，输出0.4美元/百万token（较GPT4.1更具优势）（5）模型集合多种能力于一身，模型选择友好：GPT‑5是一个统一模型系统，整合了GPT系列（语言模型）和o系列（推理模型），并具有调度子模型的能力，意味着用户无需选择模型，GPT-5能适配不同使用场景，调度最优模型，执行任务。与此同时，市场对GPT-5仍有质疑，主要集中于以下两点：（1）GPT5多模态能力未明显提升，缺乏一定惊喜；（2）对技术路径分析较少，发布会重心从模型训练转向模型应用，没有明显的tokens使用增量，对算力没有形成较多利好支持。【海外云服务大厂业绩超预期，AI算力投资进一步加大】华鑫证券指出，2025年Q2多家海外云服务巨头财报超出市场预期，标志着AI算力驱动下的AI基础设施投入仍处在高景气通道。（1）某社交龙头在近期财报中宣布第二季度营收达475.2亿美元，同比大增22%，超出市场预期，并强调将持续加码AI相关投入。公司调整2025年资本开支区间至660-720亿美元。（2）截至6月30日的财年，某操作系统龙头旗下Azure云业务年度营收突破750亿美元，同比增长39%。其数据中心部署包括NVIDIAH100/H200、AMDMI300X等高性能GPU，同时推动自主定制芯片Maia与Cobalt，逐步降低对外部芯片供应依赖。（3）某搜索引擎龙头同样交出亮眼成绩单，Q2营收达到964亿美元，同比增长14%；云业务收入达到136亿美元，同比增长32%，云平台年度资本开支预计提升至850亿美元，战略聚焦于自研芯片（TPU）+训练平台（Gemini）+全球数据中心基础设施三位一体建设。（4）2025Q2，某跨境电商龙头AWS云业务营收总计达309亿美元，同比增长17.5%。同时，该公司宣布其年化资本支出将超出1180亿美元，主要用于提升公司在AI基础建设领域的竞争力。（来源：华鑫证券20250804《关于深入实施“人工智能+”行动的意见通过，国产AI算力建设迈入新台阶》） AI驱动，云算未来！“算力ETF”哪里找？认准A+H算力龙头全覆盖的云计算ETF汇添富（159273）！一指横跨沪港深，全面布局AI算力驱动下的云计算历史性机遇，“既要”捕捉港股科技龙头的AI发展红利，“又要”踏准芯片浪潮下的CPO爆发契机！云计算ETF汇添富（159273）标的指数涵盖硬件设备、云计算服务、IT服务、应用软件、数据中心运营、平台软件等领域，软:硬件比例6:4，指数港股权重超26%，独有权重更是高达31%！风险提示：基金有风险，投资需谨慎。特此提示投资者关注二级市场交易价格溢价风险，若盲目投资溢价率过高产品，可能遭受重大损失。本资料仅为宣传材料，不作为任何法律文件。投资有风险，基金管理人承诺以诚实信用、勤勉尽职的原则管理和运用基金资产，但不保证基金一定盈利，也不保证最低收益。投资人购买基金时应详细阅读《基金合同》《招募说明书》《基金产品资料概要》等法律文件，了解基金的具体情况。基金管理人的其他基金业绩和其投资人员取得的过往业绩并不预示其未来表现。本基金由汇添富基金管理股份有限公司发行与管理，代销机构不承担产品的投资、兑付和风险管理责任。上述基金均属于中等风险等级（R3）产品，适合经客户风险承受等级测评后结果为平衡型（C3）及以上的投资者，客户-产品风险等级匹配规则详见汇添富官网。本基金投资范围包括港股，会面临因投资环境、投资标的、市场制度以及交易规则等差异带来的特有风险。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08-08 15:08

OpenAI正式发布GPT-5！！人工智能ETF(515980)昨日再“吸金”，冲击周线5连阳

enAI的免费和付费层级中推出，它将使ChatGPT在写作、编码和回答健康相关问题等任务上表现更出色。华富人工智能（515980）基金经理郜哲指出，当前Open AI的年化收入（ARR）已超过120亿美金，新模型的发布有望带动AIGC商业化进一步加速。从当前模型的技术迭代经验来看，国内模型有望在1-2个季度内实现追赶，3季度DeepSeekR2的发布值得期待。大模型的技术进步有望进一步催化人工智能产业从算力累积向应用发展的产业趋势，人工智能产业大概率即将进入应用主导的景气投资的新阶段。华富人工智能 ETF（515980）跟踪的人工智能产业指数均衡配置算力(50%)及应用(50%)，算力应用两不误，适应当前人工智能产业逐渐从算力端向应用端发展的产业趋势。截至2025年8月7日，人工智能ETF近1周累计上涨1.12%，冲击周线5连阳。流动性方面，截至8月7日，人工智能ETF近1周日均成交2.46亿元，前一交易日“吸金”近9000万元。规模方面，人工智能ETF最新规模达32.09亿元。数据显示，杠杆资金持续布局中。人工智能ETF前一交易日融资净买额达262.64万元，最新融资余额达9109.62万元。人工智能ETF紧密跟踪中证人工智能产业指数。对比创业板人工智能指数和科创AI指数，该指数具有全面性、均衡性与前瞻性，通过在全市场范围内筛选AI营收占比高且成长性突出的50只个股（季度调整），采用结合AI营收及成长指标的市值加权方式，实现计算机、通信、电子行业的均衡布局，并独创性地按50%：50%比例兼顾基础架构（如光模块、ASIC芯片）与应用层（办公、传媒、自动驾驶、机器人等全场景），完整覆盖AI产业链核心环节；其聚焦中大盘股、侧重应用侧的属性，更精准契合国内AI应用爆发带动资本开支扩张的行情，样本覆盖更广、产业链布局更完善、且更适配本土AI产业发展趋势。 Wind数据显示，人工智能产业指数年初至今（2025.8.7）上涨21.34%，相对单纯的市值选股加权的同类指数超额收益接近5%，更加受益于新产业景气落地阶段的投资优势愈发明显！值得一提的是，在市场众多人工智能产品中，华富人工智能 ETF（515980）跟踪的人工智能产业指数是目前唯一季频调仓的人工智能行业小宽基。跟踪指数布局行业方面，景气度已经得到验证的AIGC应用、光模块、国内算力的权重均在20%-25%左右。同时指数中还配置了部分具有良好0-1商业化潜力的AI+应用方向如自动驾驶、机器人、智能穿戴等，各自有5%-10%的权重。在国家政策对AI+应用强力支持，以及产业端技术快速迭代，产品成熟度不断提升的背景下，帮助投资者优先把握景气环节的基础上，适度对未来各个潜在应用方向进行左侧埋伏，等待爆发，从容投资。据了解，人工智能ETF(515980)是目前市场上仅有的一只跟踪人工智能产业指数（931071）的ETF产品，适配当前产业快速发展，全面开花的业态。场外投资者也可以选择华富人工智能ETF联接基金（A类008020，C类008021），通过投资目标ETF跟踪指数，布局人工智能板块中具有高增速潜质的优质企业。风险提示：基金/股市有风险，投资需谨慎。本文关于证券市场、人工智能行业的论述仅对当下证券市场与相关行业的研究观点，基于市场环境的不确定和多变性，所涉观点后续可能随着市场发生调整或变化。本文内容仅用于投资者沟通交流之目的，不构成对任何机构和个人投资的建议或意见，不构成对投资者投资收益的承诺或保证。本文数据来自公开资料整理，不保证本文所载文字及数据的准确性及完整性，不对任何人因使用此类报告的全部或部分内容而引致的任何损失承担任何责任。投资人购买基金前，应当认真阅读《基金合同》、《招募说明书》、《产品资料概要》等基金法律文件，了解基金的风险收益特征，并根据自身的投资目的、投资期限、投资经验、资产状况等判断基金是否和投资人的风险承受能力相适应。投资人应根据个人风险承受能力和投资经验，审慎参与基金/股市投资。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08-08 14:29

连续10天净流入！同类规模第一的科创AIETF(588790)持续获资金布局，OpenAI发布GPT-5引发市场热议

PT-5 将面向所有免费用户及众多付费ChatGPT订阅用户开放，付费用户拥有更高的使用限额，该模型尤其有助于计算机编程。广发证券指出，日前阿里推出了在推理能力、通用能力及上下文长度上显著提升的新推理模型Qwen3-30BA3B-Thinking-2507，以及性能和效率表现出色的编程模型Qwen3-Coder-Flash，进一步丰富了AI应用场景。与此同时，多模态领域也取得突破，阿里开源通义万相Wan2.2，首创电影级美学控制系统，光影色彩效果表现优异，为内容生成提供更高品质支持。随着AI基础设施持续完善，用户基础不断扩大，AI在游戏、影视、营销、教育等多个场景的创新应用有望加速落地。规模方面，科创AIETF最新规模达68.17亿元，创成立以来新高，位居可比基金1/7。份额方面，科创AIETF最新份额达105.25亿份，创成立以来新高，位居可比基金1/7。从资金净流入方面来看，科创AIETF近10天获得连续资金净流入，最高单日获得2.76亿元净流入，合计“吸金”15.59亿元，日均净流入达1.56亿元。数据显示，杠杆资金持续布局中。科创AIETF连续5天获杠杆资金净买入，最高单日获得2.04亿元净买入，最新融资余额达8.74亿元。截至8月7日，科创AIETF近6月净值上涨7.46%，排名可比基金第一。从收益能力看，截至2025年8月7日，科创AIETF自成立以来，最高单月回报为15.59%，最长连涨月数为2个月，最长连涨涨幅为26.17%，上涨月份平均收益率为9.25%，历史持有6个月盈利概率为100.00%。截至2025年8月7日，科创AIETF近3个月超越基准年化收益为2.28%，排名可比基金1/6。回撤方面，截至2025年8月7日，科创AIETF成立以来相对基准回撤0.40%。费率方面，科创AIETF管理费率为0.50%，托管费率为0.10%，费率在可比基金中处于较低水平。跟踪精度方面，截至2025年8月7日，科创AIETF近1月跟踪误差为0.009%，在可比基金中跟踪精度最高。科创AIETF紧密跟踪上证科创板人工智能指数，上证科创板人工智能指数从科创板市场中选取30只市值较大的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，以反映科创板市场代表性人工智能产业上市公司证券的整体表现。数据显示，截至2025年7月31日，上证科创板人工智能指数(950180)前十大权重股分别为寒武纪(688256)、金山办公(688111)、澜起科技(688008)、石头科技(688169)、芯原股份(688521)、恒玄科技(688608)、晶晨股份(688099)、道通科技(688208)、复旦微电(688385)、乐鑫科技(688018)，前十大权重股合计占比67.36%。（文中个股仅作示例，不构成实际投资建议。基金有风险，投资需谨慎。）科创AIETF(588790)，场外联接(博时上证科创板人工智能ETF发起式联接A：023520；博时上证科创板人工智能ETF发起式联接C：023521；博时上证科创板人工智能ETF发起式联接E：023989)。以上产品风险等级为：中高（此为管理人评级，具体销售以各代销机构评级为准）风险提示：基金不同于银行储蓄和债券等固定收益预期的金融工具，不同类型的基金风险收益情况不同，投资人既可能分享基金投资所产生的收益，也可能承担基金投资所带来的损失。基金的过往业绩并不预示其未来表现。投资者应了解基金的风险收益情况，结合自身投资目的、期限、投资经验及风险承受能力谨慎决策并自行承担风险，不应采信不符合法律法规要求的销售行为及违规宣传推介材料。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08-08 14:29

OpenAI正式发布GPT-5，助推AI应用发展

邦政府以“1美元/年”的象征性价格采购ChatGPT Enterprise推动政务自动化，开发者因调用成本下降60%激增300%的API接入量，催生Salesforce的Agent工作流、AppLovin的AXON 2.0广告系统等高端应用爆发。而中国AI应用层正在经历更剧烈的业绩预期重估，模型降价大幅降低商业化门槛，亚信科技2025上半年AI大模型订单额同比暴增；作业帮借GPT-5文学创作能力将作文批改效率提升90%。中美差异化场景在此轮降价中各显其能，抖音、快手依托多模态生成将短视频制作成本压缩至传统方案的1/10；金蝶、用友通过Mini模型实现财务流程自动化部署成本降低85%；第四范式对标Palantir的“本体”技术，在金融风控场景将决策效率提升5倍。值得注意的是，这轮降价本质是推理技术进步的副产品，单位算力需求反增150%的特性正拉动海内外算力基建，形成“成本降→应用增→硬件扩”的飞轮效应，中国AI公司业绩弹性已从预期步入兑现期。三、投资展望总的来说，本次GPT5的技术方面升级，以及价格体系再度大幅下调，都将催化本土AI需求再度上升。一是随着API价格下行，使用门槛进一步降低，将催生更多AI应用企业入场，带来算力端的激增，从而催化算力芯片、推理芯片需求高增，带来国内外AI硬件端产业机遇。二是AI应用企业的利润持续提升，本身海外AI应用的净利润就呈现高增长态势，例如多邻国、ApplovinQ2业绩超预期，净利润猛增164%等等。随着本次GPT5价格再次下行，AI应用企业的成本进一步优化后，预计三季度AI应用企业净利仍有高增长空间。往后看，随着海外AI硬件企业业绩确定、AI应用公司业绩持续超预期，都将进一步催化国内AI产业链。科创AIETF(588790)及联接基金（A类:023520、C类:023521）涵盖上游更为核心的推理芯片、以及下游AI应用公司，后续在AI应用行情中弹性或将能得到体现。以上产品风险等级为：中高（此为管理人评级，具体销售以各代销机构评级为准）风险提示：基金有风险，投资需谨慎。基金不同于银行储蓄和债券等固定收益预期的金融工具，不同类型的基金风险收益情况不同，投资人既可能分享基金投资所产生的收益，也可能承担基金投资所带来的损失。基金管理人承诺以诚实信用、勤勉尽责的原则管理和运用基金资产，但不保证本基金一定盈利，也不保证收益，基金净值存在波动风险，基金管理人管理的其他基金业绩不构成对本基金业绩表现的保证，基金的过往业绩并不预示其未来表现。投资者应认真阅读《基金合同》、《招募说明书》及《产品概要》等法律文件，及时关注本公司出具的适当性意见，各销售机构关于适当性的意见不必然一致，本公司的适当性匹配意见并不表明对基金的风险和收益做出实质性判断或者保证。基金合同中关于基金风险收益特征与基金风险等级因考虑因素不同而存在差异。投资者应了解基金的风险收益情况，结合自身投资目的、期限、投资经验及风险承受能力谨慎决策并自行承担风险，不应采信不符合法律法规要求的销售行为及违规宣传推介材料。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08-08 11:08

GPT-5发布、世界机器人大会开幕！人工智能ETF科创(588760)冲击周线5连阳，港股通科技ETF(159262)近10日累计“吸金”超6亿元

enAI的免费和付费层级中推出，它将使ChatGPT在写作、编码和回答健康相关问题等任务上表现更出色。同时，2025世界机器人大会于8月8日在北京开幕，为期5天。大会以“让机器人更智慧，让具身体更智能”为主题，吸引了200余家国内外企业参展，特别是人形机器人整机企业数量创全球同类展会之最。中国作为全球最大工业机器人市场，机器人应用已覆盖广泛行业，并在运动性和灵巧性方面实现突破。山西证券认为，近期在龙头厂商业绩预告以及模型新品催化剂频发背景下，光模块、PCB、铜连接、柴发等IDC产业链多环节龙头股创下新高。业绩置信度提升（业绩）、中美经贸关系改善（情绪）以及中长期需求预期提升（估值）是算力板块催化的三重因素，建议积极把握做多窗口。江海证券指出，近期有关机器人会展、大会和新品发布等消息的催化对板块的持续上行形成了支持，部分人形本体企业或许在三季度后对明年人形产业产量规划会更为明确。目前，依旧建议配置低估值、主营业务稳健以及细分领域的龙头企业标的为主。相关ETF方面，截至2025年8月7日，人工智能ETF科创近1周累计上涨2.35%。流动性方面，截至8月7日，人工智能ETF科创近1周日均成交1.64亿元，居可比基金前2。规模方面，人工智能ETF科创最新规模达13.85亿元，位居可比基金前2。港股科技相关指数及ETF方面，截至2025年8月7日收盘，恒生港股通科技主题指数(HSSCITI)上涨0.39%，成分股高伟电子上涨9.62%，鸿腾精密科技上涨6.91%，英诺赛科上涨3.43%，舜宇光学科技上涨3.30%，ASMPT上涨2.66%。港股通科技ETF(159262)多空胶着，拉长时间看，截至2025年8月7日，港股通科技ETF近1周累计上涨3.31%。资金流入方面，拉长时间看，近10个交易日内有6日资金净流入，合计“吸金”6.03亿元，日均净流入达6031.71万元。中泰证券指出，恒生港股通科技主题指数的成分股专注聚焦TMT和互联网，包括了港股AI产业链各环节的领军者。恒生港股通科技主题指数成分股集中度更高。此种高度集中配置意味着龙头科技企业的市场表现几乎决定了指数整体走势，有助于精准捕捉产业核心红利。同时，在市场环境复杂、风险偏好回落时，这类领先企业凭借较强的抗风险能力，通常能够维持相对稳健表现，从而增强指数整体的防御属性。展望后市，海通国际指出，过去一个月人工智能政策密集出台，上海新政推出10亿元专项补贴券直击AI应用落地难的产业痛点，国常会通过“人工智能+”行动深入AI产业发展，国家互联网信息办公室就安全问题约谈英伟达，国产大模型及AI应用发展落地将持续加速。人工智能ETF科创(588760)，高弹性把握AI产业发展红利。港股通科技ETF(159262)，一键锚定AI时代“纯科技革命”发展机遇。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08-08 09:59

AI领域迎来重大突破！GPT-5震撼发布，性能全面升级、多领域“屠榜”，告别“幻觉”？

听者和学霸，用户可以根据自己的喜好设定ChatGPT与自己互动和回答问题的方式。编码能力逆天，“软件按需生成”时代来临 GPT-5的编码能力堪称逆天。在多个编码基准测试中，GPT-5的表现均优于其他任何模型。在人类最终测试中取得42%的成绩，在SWE基准测试中更是达到了75%的成绩。在发布会上，OpenAI的后期训练负责人Yann Dubois现场演示了GPT-5的强大编码能力，要求它生成一个用于学习法语并带有互动游戏的网站。GPT-5在短短几秒钟内就编写了数百行代码，并直接展示了网站的前端界面。此外，GPT-5还展示了一款仅靠一段提示词就创作的3D游戏，其画面精致，物理效果也十分逼真。更安全、更“诚实” OpenAI对GPT-5进行了超过五千小时的测试，以确保其安全性。GPT-5在更可靠地处理多步骤任务方面表现更好，不会像以前那样“自信地撒谎”。对于一些可能涉及安全风险的问题，GPT-5会采用“安全补全”机制，在保持安全约束的前提下，给出尽可能有帮助的答案。全面开放，多版本满足不同需求 GPT-5向所有用户开放，包括普通用户、Plus会员和Pro会员。普通用户可以免费体验GPT-5，但用量有限；Plus会员可获得更多使用量；Pro会员则可以访问具备更强推理能力的GPT-5 Pro版本。GPT-5系列还包括GPT-5-mini、GPT-5-nano等版本，以满足不同用户的需求。在定价方面，标准版GPT-5每百万输入Token 1.25美元，每百万输出Token 10美元，mini版和Nano版的定价则相对较低。集成架构，智能调度子模型 GPT-5采用了内嵌式三位一体集成架构，由处理常规问题的GPT-5-main模型、解决复杂任务的GPT-5-thinking深度思考模型、实时决策的路由机制以及额度使用完后启动的mini版本组成。路由机制会根据对话类型、复杂程度、工具需求以及用户的明确意图，快速决定使用哪个模型，自动匹配最适合的模型，用户无需手动切换。

金融界08-08 08:27

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