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软通动力受邀参加"昇思MindSpore AI框架"主题论坛

同客户。在招聘领域，软通动力正在基于Copilot 助力招聘系统智能化，通过昇腾算力+昇思MindSpore AI框架快速高效实现Copilot模型训练；通过大模型强大能力快速完成人岗匹配，招聘顾问秒变面试官，综合面试通过率提升30%，极大提升企业人员效率。在保险领域，软通动力深耕行业多年，凭借对行业发展动态和保险行业特性的研究，推出保险行业大模型。这也正是软通保险数字化解决方案与盘古大模型的升级融合，利用其强大的行业语义理解能力、多模态能力和数据综合分析能力，根据险企完整的业务生态数据，提供更为全面、精准、个性化的保险服务，可覆盖保险业务的渠道销售、承保、理赔、收付、再保、客服等全业务流程。未来，软通动力仍将积极支持昇思开源生态的发展，助力AI开源技术的进步，应用AI技术赋能千行百业。同时，软通动力积极参与行业大模型开发伙伴生态，携手盘古大模型，以联合创新的方式围绕行业应用释放"模型"潜力。 2023年6月，软通动力成为昇思MindSpore 开源理事会首批成员单位，同时与26家行业领军企业、科研院所与华为共同发布了基于昇腾AI进行基础大模型与行业大模型的应用创新，软通动力始终走在探究AI技术应用和场景应用优化的前沿。

美通社2023-09-22

微软Copilot即将上线！5GETF(515050)多股涨停

权重。消息面上，微软新品发布会召开，Copilot将于9月26日开始上线，Windows迎来AI化起点。此外，Office365 Copilot企业版将于11月1日全面上市，AI将正式进入Word、Excel、PPT等常用生产工具，同时微软透露，正在面向消费者和小企业提供预览版本。国盛证券通信团队研究指出，算力对于AI的重要性无需多言，GPU带来的异构计算能力撑起了大模型迭代与应用的基础，通信的重要性则在加速被行业认知，通信能力体现在训练的【性价比】与【话语权】，高质量，高容量的通信网络，带来训练的持续时间增长，训练的效率提升。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2023-09-22

微软推出适用于 Windows 11 的人工智能 Copilot

日，该公司发布了 Microsoft Copilot，它将 Windows 上的界面与语言模型相融合。根据微软的公告，该解决方案将作为应用程序运行，或者通过右键单击向用户展示自身。它将作为 Paint、Photos 和 Clipchamp 等流行应用程序的增强功能提供给客户。在其他产品中，搜索引擎 Bing 将得到 OpenAI 的新 DALL-E 3 模型的支持，而 Microsoft 365 Copilot 将集成企业解决方案的聊天助手。微软在声明中表示：“我们正在进入人工智能的新时代，这个时代正在从根本上改变我们与技术的关系，以及从技术中受益的方式。” 该公司表示，Copilot 的早期版本将于 9 月 26 日开始作为免费的 Windows 11 更新提供，并于今年晚些时候在 Bing、Edge 和 Microsoft 365 上提供。这家科技巨头的赌注之一是 Microsoft 365 Copilot，旨在帮助用户和企业完成重复性任务，例如编写文档、总结和演示。该解决方案通过 Microsoft 的传统应用程序（例如 Word、Excel 和 PowerPoint）运行，除了访问 Microsoft 365 应用程序的订阅费外，每个用户每月的费用为 30 美元。根据《财富》金融公司 Macquarie 的预测，微软的 Office 365 产品预计拥有 3.82 亿商业用户。根据该报告的估计，如果这些用户中只有 2.5% 选择 30 美元的 Copilot 365 升级，该公司就可以额外产生 34 亿美元的年收入。微软还通过个性化答案推进 Bing 的功能。据该公司称，其人工智能模型将能够跨越聊天历史记录，为用户提供新的结果——例如，告诉客户：你最喜欢的足球队何时在你所在地区比赛，以及你何时可以参加。 Bing 还会在网上购物时向用户询问更多问题，然后利用该信息提供更量身定制的结果。来源：金色财经

金色财经2023-09-22

AI全线走强，AI人工智能ETF(512930)涨3.66%

）署名博客，宣布微软推出“智能副驾”（Copilot），Copilot将以独特的方式整合网络环境与智能、用户的工作数据以及当前在PC电脑上所做的事情，以提供更好的帮助和简单、无缝的AI助手体验。Copilot将于9月26日以早期形式推出，作为Windows 11免费更新的一部分。天风证券指出，市场情绪延续悲观下大盘持续回调，人工智能板块延续下跌，市值当前处于5年以来均值附近，而人工智能板块大模型落地应用层带动终端产业革新趋势确定。首先是当前北京市打造人工智能创新区、产业集群区以及公共算力平台举措具备引领性意义，其次半导体周期筑底以及半导体设备等国产化替代持续推进则为人工智能行业深入发展夯实基础，最后阿里云推动钢铁行业数字化转型以及粤港澳大湾区智慧康养建设等推动AI+赋能终端产业，因此人工智能板块估值空间广阔，短期指数下行机遇大于风险，建议逢低布局。长期来看，全球科技龙头企业持续加大AI研发投入，相关产业链有望迎来业务持续增量，建议关注AI产业链上下游。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。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2023-09-22

美股收盘：道指跌超370点科技股及中概股多下跌量子之歌跌超33%

公桌上都拥有电脑。而现在公司对AI助手Copilot的愿景是赋能地球上的每一个人和每一个组织，实现更大的成就。Microsoft 365 Copilot将在今年11月1日起面向商业用户开放。经过大半年的开发后，这套体系在实现整个工作流程“AI化”方面又取得了进步。传媒大亨默多克宣布退休，其长子拉克兰将接棒 92岁的“媒体大亨”鲁伯特·默多克周四宣布，将于今年11月正式辞去福克斯公司和新闻集团董事长的职务，结束了他70多年的传奇职业生涯。在此期间，他创建了一个世界上最具影响力的媒体帝国之一。截至收盘，福克斯股价涨约3.2%，新闻集团的股价上涨逾1.2%。福克斯公司和新闻集团表示，默多克长子拉克兰·默多克将成为新闻集团的唯一董事长，并继续担任福克斯公司的执行董事长兼首席执行官。思科将以每股157美元的价格现金收购Splunk 当地时间周四，美国知名科技公司思科宣布，其与软件公司Splunk达成一项协议，将以每股157美元的价格现金收购Splunk，交易总价值高达约280亿美元。这将成为思科有史以来最大的一笔收购交易，也是其对软件和人工智能（AI）驱动的数据分析的巨大推动举措。即使是对思科这种科技巨头来说，280亿美元仍然是一笔不小的开支，约占思科市值的12%。消息公布后，思科与Splunk的股价都出现了大幅震动。

金融界2023-09-22

断网也能用AI！英特热新一代架构首款AI芯片年底问世

芯片支持的PC上将能运行微软的AI助手Copilot。 Meteor Lake是英特尔改用Core Ultra新命名方案的首款芯片，它基于Intel 4的7纳米制程架构，也是首款内置神经处理单元（NPU）以便提升AI性能的芯片。 Core Ultra命名的上述芯片采用英特尔的FOVEROS 3D封装技术打造，它拥有全新的性能核心（P核）与能效核心（E核），重点是尽可能提高电源效率，从每瓦性能看，它的图形性能将提高两倍。除了配备NPU，Core Ultra芯片还可以利用GPU 和CPU 来执行其他AI任务。不过，它不支持英特尔上周发布的新一代连接标准Thunderbolt 5，将沿用Thunderbolt 4，支持PCIe Gen5。在创新大会上，英特尔展示了，笔记本电脑可以在断开互联网的情况下，生成泰勒•斯威夫特风格的歌曲，也能以对话方式回答用户提问。媒体评论称，Core Ultra 芯片几乎方方面面都展示了英特尔的下一步发展方向：构建高效而强大的芯片，满足现代AI需求。除了Meteor Lake，英特尔CEO基辛格本周二还预告，明后两年英特尔将推出一系列Core Ultra家族成员，明年是Arrow Lake 和 Lunar Lake，后年是Panther Lake。他说Panther Lake的设计正在顺利进行。下图可见英特尔创新大会上展示的一台原型PC，它由Lunar Lake 处理器驱动，可运行生成式AI软件演示。基辛格称，英特尔的工厂将从明年第一季度开始生产首批Panther Lake。那将采用英特尔18A 制程，也就是英特尔四年五个制程节点计划中的最后一个节点。

金融界2023-09-20

科创板50ETF(588080)：周期回暖，“新芯”向荣

端来看，自3月14-16日GPT-4与Copilot发布以来，大模型应用为半导体产业去库存形成了重要推动。人工智能模型的算力需求大致可以分为三个阶段：2012年以前，深度学习尚未得到广泛应用，算力需求的增长遵循摩尔定律，大致每24个月翻一倍；2012年开始，深度学习模型开始成为主流算法，随着神经网络的层数和参数量的提升，算力需求迅速增长，大致每3.4个月翻一倍；而目前人工智能进入大模型时代，巨量参数模型进一步刺激了算力需求的增长，算力消耗翻倍时间缩短至2个月。AI大模型有望成为半导体产业需求端新的增长极。从销售数据上看，2023年Q2全球半导体销售额总计为1245亿美元，环比Q1增长4.7%，7月全球销售额432.2亿美元，环比增长2.3%，全球芯片销售额已连续五个月小幅上升；与此同时我国7月半导体销售额也实现了环比2.6%的增长。结合2022年Q4以来全球与国内智能手机销售业绩持续走阔来看，半导体行业的主动去库存周期即将结束，后续将进入被动去库存的复苏阶段。科创板50指数中半导体行业的权重占比接近50%，对于人工智能核心企业的权重配置也超过30%，明显高于其他宽基指数，有望充分受益于半导体库存周期向好，以及以AI技术突破为标志的新一轮全球科技创新风潮。截至9月12日，科创板50指数PE-TTM为39.5倍，处于6.79%历史分位，具有一定的配置价值。投资者布局科创板，易方达上证科创板50ETF（场内简称：科创板50ETF，代码：588080，联接基金A/C：011608/011609）！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2023-09-19

西湖大学教授蓝振忠：关于大模型的几个认知

tGPT的应用。现在很多程序员都在用Copilot ，OpenAI今年的营收估计能达到12亿美金，这对一家创业公司来说是非常不容易的营收规模。这波人工智能和之前的不同在于替代了脑力劳动工作者，右边的图展示的是在没有这波通用人工智能之前各个行业的智能程度（自动化程度），最下是没有学位的，随后是从Master到PHD，越往上可替代化的程度越来越低。现在不同了，通用人工智能出来之后，脑力劳动工作者也很容易被替代掉。总结一下，大模型的落地会比我们想象的快，当然比很多金融工作者想象的要慢一些，因为股市的反应总是比技术快的，起码比我们想象的要快一些，而且能赋能各行各业。你要拆解各个任务是有难度的，如果大模型公司深入到行业里是有很大的机会。现在大部分人在关注模型的智能程度，比较少关注到模型“情商”跟人交互的程度，比如我问了我爱人会问的问题，ChatGPT给了我这样的回答，这个回答有方法但没有情感，显得我们跟模型的交互是冷冰冰的，缺少对用户的关注，这是行业发展初期的体现。大家可以对照一下搜索引擎，刚推出的时候个性化很少见，但是发展到现在，大家用的百度、Google都是不同的，因为会有很多信息做个性化处理，使搜索更加精准，但大模型现在还做不到这一点。也有人开做了，比如一家叫Character.ai的公司，也是我Google同事创建的，他把个性化加到模型中，能显著提升模型与人的交互时间。5月份的数据：OpenAI平均交互时长是4分钟，这家公司的平均交互时长是28分钟，是几倍的交互时长。页面是这样的，相当于我把大模型分成各个Capital及Agent（代理人），做到个性化的方向，更加有情感，人家也愿意跟他交互。大模型发展到现在，接下来人机交互会有大突破。我们公司和实验室主要在研究高智商、高情商的通用大模型，主要是多模态大模型。过去为了提高模型情商，做了一系列加强记忆、加强个性化、加强情感感知的能力。模型推出比较早，因为我很早就在Google做通用大模型了，2020年中ChatGPT出来之前我们就有自己的通用大模型，当时模型的写作能力和3.5是齐平的，做了substantial profession。上线一年多，有200多位C端用户，包括星巴克、支付宝在内的100多家B端用户。其中比较典型的应用是跟汤姆猫的合作，汤姆猫是陪伴类产品，在全球有4亿月活，之前主要是复制人的说话，通过变声把话复制出来。我们把它加上多模态的交互能力、对话能力。下面回到跟大会相关的Web3，这是我的粗浅认识，我认为大模型和Web3分别对应生产力跟生产关系，大模型极大地提升了生产力水平，但是它要发挥好的话肯定要有相应的生产关系去匹配。我总结下来，大模型落地现在存在几个问题：一是训练成本非常高，初创公司没有把模型开源出来的incentive（激励），花几百万美金训练的模型开源出来，但之后就跟我无关了，他很难开源。但开源对模型非常重要，现在模型很多是黑盒的，很多研究机构负担不起自己训练模型的费用，如果大家都在训练，那大家都在重复造轮子，所以开源非常重要，但需要相应的激励机制。二是推理成本高，现在GPT4单条对话的推理成本是6毛钱，比我讲话贵多了，推理成本非常高，落地非常困难。GPT4可以用在很多地方，但是成本承担不起。三是数据敏感，之前三星数据被OpenAI泄露闹得沸沸扬扬，我们现在上传到大模型的数据都是敏感数据，很多公司不愿意把自己的数据上传上去，如何处理这些问题？希望Web3可以帮我们解决这些问题。刚才听曹老师讲还有很多困难，但我们希望通过研究可以帮忙解决这些问题，比如我们有一条公链，大家可以上传开源的模型，即使你开源出来上到公链上也有相应的激励机制，比如说用户上传数据，如果能允许我们训练的话，也有相应的激励。还有计算问题，现在每个人手机上都有非常强大的显卡，如果每个人手机都可以贡献出来做推理，那我们可以把推理成本降低非常多。希望通过Web3力量能够真正实现我们的理想，希望大模型能赋能各行各业，陪伴每个人，真正成为每个人的助理或伴侣。谢谢大家！来源：金色财经

金色财经2023-09-19

风投 Greylock：会最先被 AI 重塑的高潜市场

用场景，会计、保险的服务成本尤为突出，Copilot 直接成为效率工具。 * Greylock 作为在这波 Gen AI 浪潮中出手应用项目最多的投资公司之一，在大模型概念被市场追捧之前 Greylock 就投了 Adept, Inflection 等大模型公司，也是 Tome 和 Cresta 之类的应用层项目最早背后的支持者之一。在每一个新的技术时代，投资者们总是热衷于支持当下所谓的「开矿与铲子」技术。我们可以在今天 NVIDIA 和基础模型的估值中看到这一点。但是，当其他人都在支持这些技术推动者的时候，总得有人去找金子。Greylock 希望支持那些愿意冒险去创建长久、以 AI 为基础，能改变人们工作和生活方式的产品的创始人。我相信，那些能够成功将 AI 的力量融入人们喜欢的产品的产品创造者将能够获得巨大的价值。正如 Greylock 的合伙人 Jerry Chen 最近提到的，如果我们正生活在一个任何人都可以创建 AI 公司的时代，那么「应用的最大策略优势是你可以与几个记录系统共存，并收集通过你的产品传递的所有数据。」像 Tome （Sense 说：Tome 是一家利用 Generative AI 讲故事的平台，base 在 SF, 用户数已超 300w，并于 2023 年完成 4300 万美金的 B 轮融资。）的 Keith Peiris 和 Henri Liriani ，或 Runway 的 Cristóbal Valenzuela 这样的创始人已经在做这样的事情。他们不仅仅是使用 AI 来增强产品，他们还使用 AI 作为驱动整个产品开发和商业策略的关键抓手。当然，也有很多反对的声音不相信初创公司在这个层面上有机会 - 现有的大公司拥有数据和分发，而且访问大型语言模型（LLMs）既是商品化的，也充满了平台风险。仅仅通过对 OpenAI 的 API 调用来创建持久价值的公司可能会有很多失败。在这篇文章中，笔者为下一波 AI Native 的产品提出了其观点，并概述了创始人可能如何抓住这个机会。作者认为，创始人创建 AI 为先的公司有三个最大的机会： 1. AI-First 的网络和市场 2. 重新定义企业软件类别 3. 各类服务的 Copliots 01. AI-First 的网络和市场在上一波消费软件中，社交网络和市场是主导的商业模式，创造了数万亿美元的市值，仅 Meta 的估值就接近 8000 亿美元。Greylock 有幸支持了其中的很多，包括 Meta、LinkedIn、Roblox、Airbnb、Discord、Musical.ly（现在的 TikTok）和 Nextdoor。从这些估值中可以看出，这些网络被认为是「不可打破的」。但现在，AI 挑战了我们的许多最初的假设。这正在创造一个新的竞赛，建立下一个以 AI 为首的网络。我们从连接人的网络转向了算法连接人和内容。现在，我们正转向算法取代人。作者观察到的进程如下： Pre-AI 网络 → 人与人和企业相互连接 AI 驱动的网络 → 人们为算法发布和消费内容仅 AI 网络 → AI 为每个人创建个性化内容除了社交网络外，AI 将影响一系列的「纯数字」网络，包括约会应用、游戏、劳动力市场和专业技能市场。大多数现有的公司都会以某种形式融入 AI，而其他公司则会完全改造他们的产品，使之成为 AI-first。很可能，现有的公司会动作迟缓，整个类别都会被重新定义。当创始人评估 AI-first 的市场机会时，可以重点看两件事： • 从参与者那里产生独特数据的市场 • 连接双方的市场，而不是替代其中一个为了说明这一点，让我们拿两个将用 AI 重建的市场来比较：一个自由职业者的 logo 设计市场和一个求职工作市场。想象一个自由职业者的 logo 设计市场，像 Fiverr 的一部分功能（Sense 说：Fiverr 是一家自由职业者的 freelancer 求职平台。成立于 2010 年并已成功上市），将被一个算法所取代。用户输入一个提示，几次尝试后，得到他们的 logo 。在这种情况下，算法接收到的数据相对较浅（提示和选择），供应端完全被算法所取代。与之相比，AI-first 的工作市场会是怎样的呢？最佳产品将是一个为求职者提供的 AI 职业教练和一个为招聘者提供的 AI 助手 - 两个看似独立的产品，由同一个算法连接起来。教练可以从求职者那里收集深入的信息 - 远超过他们在简历或 LinkedIn 上分享的信息 - 并使用这些数据不仅找到完美的匹配，还帮助他们发现最令人满足的职业道路。结合对招聘者需求的深入了解，教练和助手都会变得更好。在这种情况下，产品旨在收集更加细微的数据，AI 增强并连接供应（求职者）和需求（招聘者），而不是替代其中一个。 02.重新定义企业软件类别平台的转变往往足够重大，以至于为重建大型软件类别创造了机会。以生产力和云端转变为例。尽管 Microsoft 凭借 Microsoft Office 拥有了主导地位（并在云端通过 Microsoft Azure 拥有了互补的主导地位），但他们在协作软件市场上留下了超过 500 亿美元的空白，这一空白被 GSuite 和 Figma 等产品所占据。对于许多用例，唯一重要的特性是实时协作，这使 GSheets 能够获得市场份额，尽管它的功能少于 Microsoft Excel。同样地，现在将会有许多软件类别，其中主导特性是 AI ，这为新入行者提供了足够的发展空间，直到现有企业赶上 AI。对于进攻大型软件类别的初创企业来说，最好的机会来自于找到现有企业无法竞争的角度。以下是四个例子： 1. 用 AI 重新构想的 UI/UX - 现有的 UI 会变得不相关。 2. 用 AI 重新构想的 UI/UX - 现有的 UI 会变得不相关。 3. 用 AI 重新构想产品功能 - 现有企业在不同的范围内竞争。 4. 用 AI 重新构想的商业模型 - 现有的商业模型无法适应。其中一个最不明显的一个维度是当 AI 让初创公司能够通过重新定义产品功能来进行竞争。以生产力 / 效率工具为例。像 Tome 这样的公司，是 Greylock 支持的一个 AI 驱动的演示工具，希望解决知识工作者的端到端工作流：从想法到收集必要的数据，再到提出连贯的论点。如今，PowerPoint 只涉及这一过程的最后部分，使得 Tome 可以在不同的维度上进行竞争。另一个很好的例子是客户服务，这是一个 100 亿美元的软件市场。最「明显」的起点是使用 AI 自动化客户服务代表。但是，如果整个客户服务的概念被重新想象呢？如今，大多数公司通过在 5 个菜单后面隐藏「联系我们」按钮和不断扩展的电话树来积极减少来电量。但在 AI 的世界里，每次互动都可以是便宜、愉快且能带来收入的。在那样的世界里，公司可能会积极地尝试与他们的客户交谈。当笔者 2016 年还在 Meta 工作时，有试图用一个 AI 机器人平台来解决这个问题。当时同 KLM 航空公司进行了试点，构建了一个体验，其中 Messenger 处理了乘客旅程的每一个环节 - 登机牌、客户服务、目的地的旅行建议等，全部在一次对话中完成。尽管得到了很好的反馈，但由于服务成本的原因，这个试点被终止 - 但现在，LLMs 可以使这类互动成为可能。 Greylock 的投资组合公司中包括 Cresta、Postscript、Gladly 和 Curated，都在从不同的角度研究这个问题，即重新思考企业如何使用 AI 与他们的客户沟通。 03.各类服务的 Copilots AI 中最有趣的新机会之一是利用 AI 「副驾驶」追求服务市场，这个市场相对于软件来说要大得多。大多数的知识工作涉及分析和转化数据，这是算法更适合的任务。 Greylock 认为那些金牌销售人员的副驾驶具有最好的机会，比如财富管理者、保险经纪人和抵押贷款经纪人。他们的角色涉及大量基于文本的协调，他们在多个应用程序中工作，而且提高效率的投资回报是实实在在的。以财富管理者为例。根据摩根士丹利的数据，财富管理者的客户保留的最大指标不是投资组合的表现，而是与客户的个性化互动的一致性。如果一个基于 AI 的代理能够结合客户的投资组合信息、单个公司的股票研究和公司的 CRM —— 所有这些都是基于个人独特语气的培训 —— 一个财富管理者只需按一个按钮就可以每周向客户发送个性化的便条。最后，如果财富管理者能为 1000 个客户提供个性化的服务，而不是 100 个，那么每个人都会受益。尽管某些人可能过度炒作副驾驶，但这个机会是巨大的 —— 使软件公司能够追求服务的支出，而不仅仅是软件，打开了以千亿计的市场。 04.总结 AI 领域充满了噪音。从真正的技术乐观主义者，他们视 AI 为人类的巨大放大器，到悲观主义者，他们认为每个应用只是建立在 OpenAI 之上的套壳，再到从乐观主义者变成的悲观主义者，他们相信 AI 将自动化所有工作（并取代人类）。无疑，会有批评者认为许多产品只是基础模型上的功能。但那些将 AI 视为产品开发和 GTM 策略背后的驱动力的构建者实际上将创造出以前从未存在过的新市场和体验。通过结合产品和领域的专业知识，以及对人类行为和 AI 的基本了解，这些构建者将使有防御性、有价值的 AI 优先产品成为现实。 AI 是一个重要的代际技术浪潮——就像互联网、移动和云计算一样。这是对最有雄心的企业家来说，建立新事物、改变我们工作和生活方式的机会。正如笔者所概述的，这可能是 AI 优先的网络，如劳动力市场；完全由 AI 解锁的新类别的软件产品；或者在金融服务等行业启用的 AI 副驾驶。来源：金色财经

金色财经2023-09-15

花旗：持续看好微软未来将迎来丰富催化剂

各种人工智能的发展可以帮助微软，包括其Copilot软件的潜在通用版本。花旗八月份的客户检查发现该产品受到积极欢迎。该团队也受到了企业会计和销售套件Microsoft Dynamics的鼓舞，该套件“可能会继续成为微软增长故事的潜在第三站，在整合人工智能的推动下加速增长。” 花旗发出此呼吁之际，微软股价已经自7月底公布财报以来下跌5%，而iShares Expanded Tech-Software Sector ETF（IGV）同期上涨了1%，而花旗投资配置里的其他科技股已经上涨了约5%。花旗给予微软买入评级，目标价为420美元，今年以来微软已经大涨了41%。

金融界2023-09-12

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