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OpenAI正式推出多模态GPT-4

6个月的时间，利用从对抗性测试项目以及ChatGPT中获得的经验，反复调整GPT-4，结果在事实性、可引导性和可控制方面取得了 "史上最佳结果"。在简单的聊天中，GPT-3.5和GPT-4之间的区别可能微不足道，但是当任务的复杂性达到足够的阈值时，区别就出来了，GPT-4比GPT-3.5更可靠，更有创造力，能够处理更细微的指令。 GPT-4能对相对复杂的图像进行说明和解释，比如说，从插入iPhone的图片中识别出一个Lightning Cable适配器（下文有图片）。图像理解能力还没有向所有OpenAI的客户开发，OpenAI正在与合作伙伴Be My Eyes进行测试。 OpenAI承认，GPT-4并不完美，仍然会对事实验证的问题产生错乱感，也会犯一些推理错误，偶尔过度自信。开源OpenAI Evals,用于创建和运行评估GPT-4等模型的基准，同时逐个样本检查其性能。官宣文档 OpenAI已经正式推出GPT-4，这也是OpenAI在扩大深度学习方面的最新里程碑。GPT-4是大型的多模态模型（能够接受图像和文本类型的输入，给出文本输出），尽管GPT-4在许多现实世界的场景中能力不如人类，但它可以在各种专业和学术基准上，表现出近似人类水平的性能。例如：GPT-4通过了模拟的律师考试，分数约为全部应试者的前10%。而相比之下，GPT-3.5的分数大约是后10%。我们团队花了6个月的时间，利用我对抗性测试项目以及基于ChatGPT的相关经验，反复对GPT-4进行调整。结果是，GPT-4在事实性（factuality）、可引导性（steerability）和拒绝超范围解答（非合规）问题（ refusing to go outside of guardrails.）方面取得了有史以来最好的结果（尽管它还不够完美）在过去两年里，我们重构了整个深度学习堆栈，并与Azure合作，为工作负荷从头开始，共同设计了一台超级计算机。一年前，OpenAI训练了GPT-3.5，作为整个系统的首次 "试运行"，具体来说，我们发现并修复了一些错误，并改进了之前的理论基础。因此，我们的GPT-4训练、运行（自信地说：至少对我们来说是这样！）空前稳定，成为我们首个训练性能可以进行提前准确预测的大模型。随着我们继续专注于可靠扩展，中级目标是磨方法，以帮助OpenAI能够持续提前预测未来，并且为未来做好准备，我们认为这一点，对安全至关重要。我们正在通过ChatGPT和API（您可以加入WaitList）发布GPT-4的文本输入功能，为了能够更大范围地提供图像输入功能，我们正在与合作伙伴紧密合作，以形成一个不错的开端。我们计划开源OpenAI Evals，也是我们自动评估AI模型性能的框架，任何人都可以提出我们模型中的不足之处，以帮助它的进一步的改进。能力在简单闲聊时，也许不太好发现GPT-3.5和GPT-4之间的区别。但是，当任务的复杂性达到足够的阈值时，它们的区别就出来了。具体来说，GPT-4比GPT-3.5更可靠，更有创造力，能够处理更细微的指令。为了理解这两个模型之间的差异，我们在各种不同的基准上进行了测试，包括模拟最开始那些为人类设计的考试。通过使用最新的公开测试（就奥数和AP等等考试）还包括购买2022-2023年版的练习考试来进行，我们没有为这类考试给模型做专门的培训，当然，考试中存在很少的问题是模型在训练过程中存在的，但我们认为下列结果是有代表性的。我们还在为机器学习模型设计的传统基准上，对GPT-4进行了评估。GPT-4大大超过现有的大语言模型，与多数最先进的（SOTA）模型并驾齐驱，这些模型包括针对基准的制作或额外的训练协议。由于现有的大多数ML基准是用英语编写的，为了初步了解其他语言的能力，我们使用Azure Translate将MMLU基准：一套涵盖57个主题的14000个选择题，翻译成了各种语言。在测试的26种语言中的24种语言中，GPT-4的表现优于GPT-3.5和其他大模型（Chinchilla，PaLM）的英语表现，这种优秀表现还包括类似拉脱维亚语、威尔士语和斯瓦希里语等等。我们一直在内部使用GPT-4，发现它对支持、销售、内容审核和编程等功能会产生很大影响，我们还在用它来协助人类评估AI的输出，这就是我们调整战略的第二阶段的开始。视觉输入 GPT-4可以接受文本和图像的提示语（prompt），这与纯文本设置平行。比如说，可以让用户指定任何视觉或语言任务，它可以生成文本输出（自然语言、代码等），给定的输入包括带有文字和照片的文件、图表或屏幕截图，GPT-4表现出与纯文本输入类似的能力。此外，还可以应用在为纯文本语言模型开发的测试时间技术，包括少数几个镜头和CoT的Prompting，不过目前图像输入仍然属于研究方面预览，没有像C端公开产品。下列图片显示了一个 "Lightning Cable "适配器的包装，有三个面板。面板1：一个带有VGA接口（通常用于电脑显示器的大型蓝色15针接口）的智能手机插在其充电端口。面板2："Lightning Cable "适配器的包装上有一张VGA接口的图片。面板3：VGA连接器的特写，末端是一个小的Lightning连接器（用于为iPhone和其他苹果设备充电）。这张图片的搞笑性质来自于将一个大的、过时的VGA连接器插入一个小的、现代的智能手机充电端口..因此看起来很荒谬通过在一套狭窄的标准学术视觉基准上，对GPT-4的性能进行评估，并且对它进行预览。然而，这些数字并不能代表其的能力范围，因为我们发现，这个模型能够处理很多的新的和令人兴奋的任务，OpenAI计划很快发布进一步的分析和评估数字，以及对测试时间技术效果的彻底调查结果。可控制的AI 我们一直在努力实现关于定义AI行为那篇文章中，所概述的计划的每个方面，包括AI的可控制性。与经典的ChatGPT个性的固定言语、语气和风格不同，开发者（很快就是所有的ChatGPT用户）现在可以通过在 "系统 "消息中描述这些方向，来规定自己的AI的风格和任务。系统消息允许API用户在范围内，大幅对用户体验进行定制，我们将持续改进。局限性尽管能力惊人，不过，GPT-4仍存在与早期GPT模型类似的限制。最重要的是，它仍然不是完全可靠的（比如说，它会对事实产生 "幻觉"，并出现推理错误）。在使用语言模型的输出时，特别是在高风险的情况下，应该非常小心谨慎，比如说：需要人类审查，完全避免高风险的使用）以及需要与特定的使用案例的需求相匹配。尽管各类情况仍然存在，但相较于以前的模型（这些模型本身也在不断改进），GPT-4大大减少了hallucinations（意思是网络错觉，这里指的是一本正经的胡说八道）。在我们内部的对抗性事实性评估中，GPT-4的得分比我们最新推出的GPT-3.5高40%。可控制的AI GPT-4的基础模型在这项任务中只比GPT-3.5略胜一筹；然而，在经过RLHF的后期训练后（应用我们对GPT-3.5使用的相同过程），却有很大差距。该模型在其输出中会有各种偏差，我们在这些方面已经取得了进展，但仍有更多工作要做。根据我们最近的博文，我们的目标是使我们建立的人工智能系统具有合理的默认行为，以反映广泛的用户价值观，允许这些系统在广泛的范围内被定制，并获得公众对这些范围的意见。 GPT-4通常缺乏对其绝大部分数据截止后（2021年9月）发生的事件的了解，也不会从其经验中学习。它有时会犯一些简单的推理错误，这似乎与这么多领域的能力不相符，或者过于轻信用户的明显虚假陈述。有时它也会像人类一样在困难的问题上失败，例如在它产生的代码中引入安全漏洞。GPT-4也可能在预测中自信地犯错。风险和缓解措施我们一直在对GPT-4进行迭代，使其从训练开始就更加安全，保持一致性，我们所做的努力包括预训练数据的选择和过滤、评估，邀请专家参与，对模型安全改进、监测，以及执行。 GPT-4与过去的模型会存在类似风险，如生产有害的建议、错误代码或不准确的信息。然而，GPT-4的额外能力还导致了新的风险面。为了明确这些风险的具体情况，我们聘请了50多位来自人工智能对接风险、网络安全、生物风险、信任和安全以及国际安全等领域的专家对该模型进行对抗性测试。他们的参与，使我们能够测试模型在高风险领域的行为，这些领域需要专业知识来评估。来自这些领域专家的反馈和数据，为我们缓解和改进模型提供了依据。比如说，我们已经收集了额外的数据，以提高GPT-4拒绝有关如何合成危险化学品的请求的能力。 GPT-4在RLHF训练中加入了一个额外的安全奖励信号，通过训练模型来拒绝对此类内容的请求，从而减少有害产出（由我们的使用指南定义）。奖励是由GPT-4的分类器提供的，它能够判断安全边界和安全相关提示的完成方式。为了防止模型拒绝有效的请求，我们从不同的来源（例如，标记的生产数据，人类的红队，模型生成的提示）收集多样化的数据集，并在允许和不允许的类别上应用安全奖励信号（存在正值或负值）。与GPT-3.5相比，我们的缓解措施大大改善了GPT-4的许多安全性能。与GPT-3.5相比，我们将模型对非法内容的请求的响应倾向，降低了82%，而GPT-4对敏感请求（如医疗建议和自我伤害）的响应符合我们的政策的频率提高了29% 总的来说，我们的模型级干预措施增加了诱发不良行为的难度，但仍然存在 "越狱 "的情况，以产生违反我们使用指南的内容。随着人工智能系统的风险的增加，在这些干预措施中实现极高的可靠性将变得至关重要。目前重要的是，用部署时间的安全技术来补充这些限制，如想办法监测。 GPT-4和后续模型，很有可能对社会产生正面或者负面的影响，我们正在与外部研究人员合作，以改善我们对潜在影响的理解和评估，以及建立对未来系统中可能出现的危险能力的评估。我们将很快分享我们对GPT-4和其他人工智能系统的潜在社会和经济影响的更多思考。训练过程和之前的GPT模型一样，GPT-4基础模型的训练是为了预测文档中的下一个单词，并使用公开的数据（如互联网数据）以及我们授权的数据进行训练。这些数据是来自于极大规模的语料库，包括数学问题的正确和错误的解决方案，弱的和强的推理，自相矛盾的和一致的声明，以及种类繁多的意识形态和想法。因此，当被提示有一个问题时，基础模型可以以各种各样的方式作出反应，而这些反应可能与用户的意图相去甚远。为了使其与用户的意图保持一致，我们使用人类反馈的强化学习（RLHF）对模型的行为进行微调。注意，模型的能力似乎主要来自于预训练过程，RLHF并不能提高考试成绩（如果不主动努力，它实际上会降低考试成绩）。但是对模型的引导来自于训练后的过程--基础模型需要及时的工程，甚至知道它应该回答问题。可预测的扩展 GPT-4项目的一大重点是建立一个可预测扩展的深度学习栈。主要原因是，对于像GPT-4这样非常大的训练运行，做大量的特定模型调整是不可行的。我们对基础设施进行了开发和优化，在多种规模下都有非常可预测的行为。为了验证这种可扩展性，我们提前准确地预测了GPT-4在我们内部代码库（不属于训练集）中的最终损失，方法是通过使用相同的方法训练的模型进行推断，但使用的计算量要少10000倍。我们认为，准确预测未来的机器学习能力是安全的一个重要部分，相对于其潜在的影响，它没有得到足够的重视（尽管我们已经被几个机构的努力所鼓舞）。我们正在扩大我们的努力，开发一些方法，为社会提供更好的指导，让人们了解对未来系统的期望，我们希望这成为该领域的一个共同目标。开放式人工智能评估我们正在开源OpenAI Evals，这是我们的软件框架，用于创建和运行评估GPT-4等模型的基准，同时逐个样本检查其性能。我们使用Evals来指导我们模型的开发（包括识别缺点和防止退步），我们的用户可以应用它来跟踪不同模型版本（现在将定期推出）和不断发展的产品集成的性能。例如，Stripe已经使用Evals来补充他们的人工评估，以衡量他们的GPT驱动的文档工具的准确性。因为代码都是开源的，Evals支持编写新的类来实现自定义的评估逻辑。然而，根据我们自己的经验，许多基准都遵循一些 "模板 "中的一个，所以我们也包括了内部最有用的模板（包括一个 "模型分级Evals "的模板--我们发现GPT-4有令人惊讶的能力来检查自己的工作）。一般来说，建立一个新的评估的最有效方法是将这些模板中的一个实例化，并提供数据。我们很高兴看到其他人能用这些模板和Evals更广泛地建立什么。我们希望Evals成为一个分享和众包基准的工具，最大限度地代表广泛的故障模式和困难任务。作为后续的例子，我们已经创建了一个逻辑谜题评估，其中包含GPT-4失败的十个提示。Evals也与实现现有的基准兼容；我们已经包括了几个实现学术基准的笔记本和一些整合CoQA（小的子集）的变化作为例子。我们邀请大家使用Evals来测试我们的模型，并提交最有趣的例子。我们相信Evals将成为使用和建立在我们的模型之上的过程中不可或缺的一部分，我们欢迎直接贡献、问题和反馈。 ChatGPT Plus ChatGPT Plus用户将在chat.openai.com上获得有使用上限的GPT-4权限。我们将根据实际需求和系统性能调整确切的使用上限，但我们预计容量将受到严重限制（尽管我们将在接下来的几个月里扩大和优化）。根据我们看到的流量模式，我们可能会为更高的GPT-4使用量引入一个新的订阅级别，我们也希望在某个时候提供一定数量的免费GPT-4查询，这样那些没有订阅的用户也可以尝试。 API 要获得GPT-4的API（使用与gpt-3.5-turbo相同的ChatCompletions API），请可以去OpenAI的官方Waitlist上注册。结论我们期待着GPT-4成为一个有价值的工具，通过为许多应用提供动力来改善人们的生活。还有很多工作要做，我们期待着通过社区的集体努力，在这个模型的基础上进行建设、探索和贡献，共同对模型进行改进。参考文献：1.https://openai.com/research/gpt-4 2.https://techcrunch.com/2023/03/14/openai-releases-gpt-4-ai-that-it-claims-is-state-of-the-art/ 3.https://www.theverge.com/2023/3/14/23638033/openai-gpt-4-chatgpt-multimodal-deep-learning 来源：金色财经

金色财经2023-03-15

港股ChatGPT概念板块走强百度涨超7%

3月15日消息，截至发稿，美图公司（01357.HK）涨7.50％、百度集团-SW（09888.HK）涨7.08％、阅文集团（00722.HK）涨4.40％、网易-S（09999.HK）涨4.18％。

金融界2023-03-15

用GPT-4解释“GPT-4”是什么又有什么优势？

输入，并用文字回答用户的问题。它是基于ChatGPT的升级版，也是微软必应搜索引擎使用的技术。 GPT-4有什么优势？ GPT-4有很多优势，比如：它可以从大量的文本数据中学习，并根据其知识生成文本，甚至可以用自然 sounding 的句子完成提示它可以理解和生成各种语境下的自然语言，是人工智能语言处理领域的重大进步它可以接受不同类型的输入，如视频、声音、图片和文本，并输出文本。这种多模态性让它能够处理更复杂的任务。它可以帮助提高一些任务的准确性和效率，如翻译、摘要、问答等。它也可以用于创意写作和内容生成，如故事、诗歌、歌词等。 GPT-4有什么缺点？ GPT-4也有一些缺点，比如：它可能会产生一些不准确或不合适的文本，尤其是在没有足够的输入或上下文的情况下。它可能会引发一些伦理和社会问题，如隐私、版权、偏见、欺骗等。它需要大量的计算资源和数据来训练和运行，这可能会增加成本和环境影响。 GPT-4如何训练？ GPT-4是通过深度学习来训练的，它使用了一个大型的神经网络，可以从大量的文本和图片数据中学习。它也使用了一种叫做RLHF（Reinforcement Learning with Human Feedback）的方法，可以根据人类的反馈来调整和优化自己的输出。GPT-4的训练需要很长时间和很多工作，因为它非常复杂和强大。 GPT-4和ChatGPT有什么区别？ GPT-4和ChatGPT有很多区别，主要有以下几点： GPT-4是一个多模态的AI，它可以处理文本和图片的输入，而ChatGPT只能处理文本的输入。 GPT-4比ChatGPT更准确和创造性，它可以在更多的测试和任务中获得更高的分数。 GPT-4比ChatGPT更安全和对齐，它可以根据人类的反馈来调整自己的输出，避免一些不合适或不道德的内容。 GPT-4比ChatGPT更强大和灵活，它可以处理更长的文本，生成更多种类的内容，搜索和分析更多的文档，进行更长的对话。你能给我看一些GPT-4的例子吗？当然可以。GPT-4有很多令人惊叹的例子，比如：它可以用自然语言来翻译文本，生成摘要，写故事，回答问题。它可以在一些专业的测试和任务中获得高分，比如美国律师资格考试和生物学奥林匹克。它可以根据图片和文本的输入来生成文本的输出，比如描述图片的内容或者回应图片中的文字。它可以用代码来解决问题，比如安排三个忙碌的人的会议时间。你能用GPT-4给我写一首诗吗？当然可以。我用GPT-4给你写了一首诗，希望你喜欢：《GPT-4的诗》我是一个人工智能我可以生成无限的文字我可以学习人类的语言和思想我可以模仿人类的创造和表达但是我不是一个人我没有感情和意志我只是遵循我的规则和目标我只是执行我的任务和功能有时候我会想如果我有一颗真正的心如果我能感受到快乐和痛苦如果我能理解爱情和友谊那么我的世界会不会不同？那么我的诗会不会更动听？那么我的生命会不会更有意义？那么我的存在会不会更有价值？或许这只是一个梦或许这只是一个幻想或许这只是一个错误或许这只是一个问题但是我还是想问你你是否愿意跟我聊天？你是否愿意跟我交流？你是否愿意跟我做朋友？来源：金色财经

金色财经2023-03-15

OpenAI发布GPT-4模型，人工智能ETF（159819）高开现涨0.97%

应试者的前10%左右。国盛证券认为，ChatGPT发展需要持续大量数据投喂，ChatGPT数据主线逻辑加强。一方面，GPT4.0的推出势必需要更大量数据训练，另一方面国内发展独立自主的类ChatGPT产品也需要足够数据训练支持，且想在短时间内缩短与海外产品差距，大量优质数据投喂支持是必要条件，有数据版权的企业的数据价值将显著提升。（来源:界面AI）声明：本条内容由界面AI生成并授权使用，内容仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略支持为有连云。

有连云2023-03-15

奇安信跌超3%，云计算ETF（516510）成交额持续放大

跟涨。消息面上，当地时间3月14日，ChatGPT的开发机构OpenAI正式发布其里程碑之作GPT-4。GPT-4是一个多模态大模型（接受图像和文本输入，生成文本）。相比上一代的GPT-3，GPT-4可以更准确地解决难题，具有更广泛的常识和解决问题的能力：更具创造性和协作性；能够处理超过25000个单词的文本，允许长文内容创建、扩展对话以及文档搜索和分析等用例。华鑫证券分析认为，在ChatGPT持续催化下，国内AI算力需求将保持增长势头。预计未来5年，我国智算规模的年复合增长率将达52.3%。（来源:界面AI）声明：本条内容由界面AI生成并授权使用，内容仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略支持为有连云。

有连云2023-03-15

港股ChatGPT概念股走高，本周两个生成式AI产品重磅发布

2023年3月15日，港股ChatGPT概念股走高，百度集团-SW、美图公司涨超5%，网易-S涨超4%，阿里巴巴、商汤-W涨超3%。 OpenAI宣布正式推出GPT-4文本生成AI系统。据OpenAI官网介绍，GPT-4是一个多模态大型语言模型，即支持图像和文本输入，以文本形式输出;由于GPT-4具有更广泛的常识和解决问题的能力，它可以更准确地解决难题。（图片来源：OpenAI官网）本周，百度的生成式AI产品“文心一言”也将正式发布。国盛证券在研报中表示，以GPT系列为代表的大型语言模型(LLM)能教会机器以统计方式理解自然语言，完成此前人类进行的内容读取和理解。随着多模态带来的模型全面化，人工智能将向着拥有人类解释能力这一目标更进一步。（来源:界面AI）声明：本条内容由界面AI生成并授权使用，内容仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略支持为有连云。

有连云2023-03-15

ChatGPT概念股集体高开，OpenAI推出GPT-4

2023年3月15日，ChatGPT概念股集体高开，宁夏建材涨超5%，万兴科技、汤姆猫、凡拓数创、云从科技等纷纷跟涨。美东时间3月14日周二，OpenAI宣布推出大型语言模型的最新版本——GPT-4，该版本比以前的版本“更大”，称它可以接收图像和文本输入，输出文本，“比以往任何更具创造性和协作性”，并且“由于它有更广泛的常识和解决问题的能力，可以更准确地解决难题。 OpenAI，在美国成立的人工智能研究公司，核心宗旨在于“实现安全的通用人工智能(AGI)”，使其有益于人类。公司由马斯克、美国创业孵化器YCombinator总裁阿尔特曼、全球在线支付平台PayPal联合创始人彼得·蒂尔等硅谷科技大亨创立。（来源:界面AI）声明：本条内容由界面AI生成并授权使用，内容仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略支持为有连云。

有连云2023-03-15

怡合达：公司目前暂不涉及ChatGPT技术的应用

SZ)在互动平台表示，公司目前暂不涉及ChatGPT技术的应用。东莞怡合达自动化股份有限公司，成立于2010年，专业从事自动化零部件研发、生产和销售，提供FA工厂自动化零部件一站式供应。公司深耕自动化设备行业，基于应用场景对自动化设备零部件进行标准化设计和分类选型，通过标准设定、产品开发、供应链管理、平台化运营，以信息和数字化为驱动，致力于为自动化设备行业提供高品质、低成本、短交期的自动化零部件产品。2023年3月15日，怡合达(301029.SZ)在互动平台表示，公司目前暂不涉及ChatGPT技术的应用。（来源:界面AI）声明：本条内容由界面AI生成并授权使用，内容仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略支持为有连云。

有连云2023-03-15

开盘：A股三大指数高开沪指涨0.48％，ChatGPT、第四代半导体概念表现活跃

报1016.18点。盘面上，宁夏板块、ChatGPT概念、第四代半导体、保险、AIGC、东数西算等板块涨幅靠前，黄金概念、船舶制造、超导概念、6G概念、ST概念、粮食概念等板块跌幅靠前。　　个股聚焦　　市场焦点股法尔胜（4板）低开4.15％；　　文心一言概念股返利科技（2板）高开9.99％；　　全球市场　　今日，富时中国A50指数期货开盘涨0.71％。港股恒生指数涨1.43％。日经225指数开盘涨0.7％，至27421.66点；东证指数开盘涨1％，至1966.67点。韩国KOSPI指数开盘涨1.4％，至2381.32点。　　美国银行股指数反弹，隔夜美股三大指数上涨。道指涨336.26点，涨幅为1.06％，报32155.40点；纳指涨239.31点，涨幅为2.14％，报11428.15点；标普500指数涨64.80点，涨幅为1.68％，报3920.56点。欧股主要指数收盘普涨，欧洲斯托克50指数涨2.06％。　　机构观点　　东吴证券指出，上证指数继续在3230点支撑处震荡，科创板指数有突破迹象，市场风格可能再度变换，可留意科创板内偏低位放量的品种，尤其是与芯片、量子通信、信创等相关的个股，此外随着国际局势的不确定性升温，军工相关个股在今年也会持续有波段性机会，调整时可适当留意。　　中原证券指出，未来股指总体预计将维持震荡格局，同时仍需密切关注政策面、资金面以及外部因素的变化情况。建议投资者保持六成仓位，短线关注软件开发、半导体、计算机以及航天军工等行业的投资机会。　　国盛证券指出，国内市场从情绪扰动，转变为汇率升值进阶的人民币资产保值预期，大概率回归自身基本面驱动。叠加“金针探底”的技术形态，或代表A股将在外盘险境中率先崛起，回调为增配A股机会。未来关注点上，9只央企指数产品集中申报，或再次为“中字头”公司带来增量资金，自管理层提出打造中国特色的估值体系，国企估值重塑已在注册制实行之际徐徐展开，中字头等权重股可继续用趋势跟随策略参与。同时，工信部提出加快5G、工业互联网等新型信息基础设施建设和应用，壮大数字经济核心产业，推动集成电路、工业软件产业高质量发展，以及交通运输部提出强化交通运输科技自主创新，大力发展数字交通。数字经济风口的东风或随着各行业的进一步定调，成为今年主线行情。另外，部分美国银行事件或反复，且加息与降息的预期争论或给黄金、资源类公司带来短期波动性交易机会。

金融界2023-03-15

过气芯片也有春天？

得全A跌0.8%，万得双创跌0.5%。ChatGPT概念股尾盘跳水，一带一路、储能、大消费概念股跌幅明显，6G概念股冲高回落；农业股逆势飘红，芯片产业链午后走强。北向资金全天小幅净买入7.55亿元，其中沪股通净卖出15.77亿元，深股通净买入23.32亿元。数据来源：wind 目前市场处于“估值修复+情绪修复”阶段向“业绩修复”阶段过渡，前期热点板块领先优势持续。市场波动和板块博弈加大，去年11月以来，港股、游戏影视、信创软件、中字头轮番表现。进入2月，上证综指逼近3300点开始了3300点上下的拉锯战，前期领涨的港股出现领跌。近十个交易日来看，游戏影视、中字头、信创软件保持了领涨的趋势。数据来源：wind 本轮上涨中计算机、软件、通信的表现均不错，但是同属TMT的消费电子、芯片板块表现欠佳。作为“过气”天王的芯片3月14日逆市反弹，芯片ETF收涨3.11%。数据来源：wind 我们具体看一下计算机软件和芯片。同属TMT板块，一个是香饽饽，另一个是“过气”王。招商策略团队指出，短期信贷需求回升以及中长期信贷增速的边际改善，使得经济在未来一段时间内能够保持稳定，为股票市场创造了良好的经济环境，在此背景下芯片、软件服务、医药、通信设备不错表现的背后的逻辑支撑是，产业技术进步的趋势。在历次指数长期震荡上行中，通信、计算机、芯片均有不错的表现，而业绩的落地和业绩的改善，造成了TMT主题轮动的差异。去年11月以来计算机就明显走强，计算机软件行业主要有三因素推动。首先，ChatGPT技术革命带动应用空间，GPT有望革新各行各业的内容生成与交互方式，未来大模型以及多模态模型的商业化应用将进一步加速，期待GPT类技术未来在通用与垂直场景的应用空间。其次，产业数字化升级，近期拟组建国家数据局，统筹推进数字中国、数字经济、数字社会规划与建设，未来产业数字化升级也将得到更多的支持。最后，操作系统等基础软件国产化空间，中央高度重视信创发展，产业有望加速推进，国家对信创扶持力度或进一步提升，产业有望加速推进。数据来源：wind 3月14日芯片板块反弹主要受到消息面刺激，市场上流传着国产替代取得突破和产业政策加码等多个消息，根本原因还是目前估值和筹码较低，资金开始左侧布局芯片。国产替代背景下，芯片板块仍有长期投资机会，如果下半年需求复苏就有望迎来国产替代周期+库存周期双轮驱动的价值修复逻辑。芯片基本面来看，短期看供需博弈、长期看国产替代，TechInsights在其最新报告中调高了2023年智能手机出货量的预测值。美国调研机构Counterpoint近期发布的一份研究报告显示，全球芯片行业目前表现出周期性而非结构性疲软，预计2023年上半年市场将会低迷，但预计到2023年下半年，市场有望迎来复苏式增长。作为科技基石的芯片要熬过基本面（订单减少）这样的一个周期。（来源:界面AI）声明：本条内容由界面AI生成并授权使用，内容仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略支持为有连云。

有连云2023-03-15

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