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中国15个城市取消首套房贷利率下限北京：贷款额度增加40万元振兴房市！
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放心。彭博资讯(Bloomberg Intelligence)对中国房地产开发商股票的衡量周四上午下跌2%，将今年的跌幅扩大至28%。 3月，中国住宅销售持续低迷，在传统上繁忙的春季期间出现好转的希望破灭。经济低迷加剧了万科集团等建筑商的流动性危机，并导致最大的国有银行的不良贷款激增。 (来源:Bloomberg) 易居中国企业控股有限公司执行董事Ding Zuyu表示：“两个一线城市放松购房政策的事实，增加了未来地方进一步放松政策的前景。” 《华尔街日报》(WSJ)指出，标普全球评级周三将万科企业的信用评级下调至低于投资级的最高档，并给予负面展望。报道称：“中国房地产市场的低迷丝毫没有减弱的迹象。”
圈内人2024-04-11
SPROCOMM INTEL(01401)上涨11.67%，报2.68元/股
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4月11日，SPROCOMM INTEL(01401)盘中上涨11.67%，截至14:58，报2.68元/股，成交132.38万元。 Sprocomm Intelligence Limited是一家专注于新兴市场的ODM手机供应商，主要业务包括研发、设计、制造和销售手机及手机的印刷电路板组装，市场覆盖全球超过15个国家。据2017年的数据，公司在中国全国ODM手机供应商中的市场份额为2.6%，排名第七。截至2023年年报，SPROCOMM INTEL营业总收入28.23亿元、净利润3236.9万元。
金融界2024-04-11
人形机器人登陆英伟达GTC大会，产业发展已成趋势
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）MEMS压力传感器：据Mordor intelligence 数据，MEMS压力传感器市场规模估计在2023年为23.6亿美元，预计到2028年将达到31.9亿美元，2023-2028年的CAGR为6.20%。丝杠： 1）滚珠丝杠：根据Verified Market Research预测，2030年全球滚珠丝杠市场将达约28.13亿美元。2）行星滚柱丝杠：行星滚柱丝杠用在人形机器人的躯干线性执行器中，预计当特斯拉人形机器人产量达到100万台时，全球行星滚柱丝杠市场空间可能新增100亿元。3）梯形丝杠：结构简单但传动效率较低，同时具有自锁性好、寿命长等特点。空心杯电机：空心杯电机用在人形机器人的手部指关节执行器中，预计当特斯拉人形机器人产量达到100万台时，全球空心杯电机市场空间可能新增72亿元。图：特斯拉Optimus核心零部件分析预测数据来源：特斯拉 AI Day，东方证券综合来说，人形机器人的发展已经从底层技术、产业链支撑到政策支持，都具备了发展的前提条件，人形机器人的产业发展已成趋势，并带来重要的投资机会。同时，考虑到我国机器人产业链相关公司在全球中具有显著的供应链优势，尤其是在传感器、执行器等核心环节中，我国有望凭借产品全面性、规模制造能力和降本能力，结合人工智能的商业化进展，我国产业链公司有望获得业绩增长。而作为普通投资人，面对复杂、众多的相关产业链公司并非非常熟悉，同时，随着人工智能对机器人的加持，人工智能亦有望与人形机器人共同发展，这进一步加大了投资难度。因此，投资对应指数产品是较好的选择。与此相关的指数产品主要包括：机器人100 ETF（159530）、人工智能ETF（159819，场外联接A类：012733；C类：012734）、云计算ETF（516510，场外联接A类： 017853；C类：017854）、软件30 ETF（562930）。图：相关指数申银万国一级行业分布情况数据来源：Wind，截至2023/3/20。以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。
有连云2024-04-10
挑战英伟达！英特尔发布新款AI芯片，半导体芯片ETF(516350)投资机遇备受关注
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2024年4月10日，芯片巨头英特尔（Intel）发布性能最强的新一代Gaudi3 AI 加速芯片，以及全新的下一代英特尔至强6处理器等产品。于此同时，今晨举行的谷歌云年度大会Cloud Next 2024上宣布推出一款基于ARM架构的服务器芯片Axion，其性能比通用ARM芯片高30%，比英特尔生产的x86最新芯片性能提高50%。谷歌旨在减少对英特尔和AMD x86芯片的依赖。中金公司表示，市场在当前关键位置虽不排除短期波动，反弹斜率有所放缓但修复行情有望继续延续，下行风险有限。受益于国内产业政策支持、产业趋势明确的科技成长板块或有相对表现，例如半导体、通信等TMT相关行业。相关产品：人工智能ETF（159819），场外联接（A类：012733；C类：012734），人工智能核心标的，一键打包AI各细分环节龙头公司，产业分布均衡。云计算ETF（516510），场外联接（A类： 017853；C类：017854），聚焦产业中游，数字经济时代算力基石。半导体芯片ETF (516350)，场外联接（A类：018411；C类：018412），AI应用领域重要标的。以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。
有连云2024-04-10
芯片板块回调，长川科技跌超8%，紫光国微跌4%，费率最低的芯片50ETF(516920)一度跌逾3%，盘中溢价走阔
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动力量。消息面上，4月9日，英特尔在Intel Vision 2024大会发布AI加速芯片Gaudi 3。据介绍，英特尔Gaudi 3在Llama大模型的基准测试中，比英伟达H100的训练时间快50%、推理性能提升50%、推理能效表现提升40%。中信建投证券指出，国产头部AI芯片单芯片算力或已接近A100、或优于H20，已基本满足大规模使用条件。模型和应用层面，国内领先的大模型基本实现能力边界的突破，应用端有望迎来加速落地。产算力自立自强大势所趋，将直接拉动服务器、交换机、光模块、液冷、连接器/线束、PCB、IDC建设等环节需求。一键布局“科技之矛”，首选芯片50ETF（516920）！芯片50ETF（516920）跟踪的中证芯片产业指数包含芯片板块50只龙头股，综合覆盖设备材料、晶圆代工、设计、封测等芯片全产业链环节！值得重点关注的是，芯片50ETF（516920）的管理费率为0.15%，托管费率0.05%，为芯片主题ETF中费率最低品种，仅为市场主流费率——“管理费率0.5%，托管费率0.1%”的三分之一，拉长时间看省到就是赚到！芯片50ETF紧密跟踪中证芯片产业指数，中证芯片产业指数选取业务涉及芯片设计、制造、封装与测试等领域，以及为芯片提供半导体材料、晶圆生产设备、封装测试设备等物料或设备的上市公司证券作为指数样本，以反映芯片产业上市公司证券的整体表现。数据显示，截至2024年3月29日，中证芯片产业指数(H30007)前十大权重股分别为中芯国际(688981)、北方华创(002371)、海光信息(688041)、韦尔股份(603501)、中微公司(688012)、兆易创新(603986)、紫光国微(002049)、三安光电(600703)、澜起科技(688008)、长电科技(600584)，前十大权重股合计占比50.97%。以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。
有连云2024-04-10
广道数字上涨5.21%，报15.35元/股
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决方案，同时也是IBM独立软件开发商、Intel技术提供商、Intel全球通讯联盟(ICA)成员等。截至9月30日，广道数字股东户数7231，人均流通股5660股。 2023年1月-9月，广道数字实现营业收入2.11亿元，同比增长0.93%；归属净利润4091.0万元，同比减少5.79%。
金融界2024-04-10
澜起科技(688008.SH)：2023年全年实现净利润4.51亿元，同比下降65.30%
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大股东分别为中国电子投资控股有限公司、INTEL CAPITAL CORPORATION、珠海融英股权投资合伙企业(有限合伙)、WLT Partners, L.P.、香港中央结算有限公司、招商银行股份有限公司-华夏上证科创板50成份交易型开放式指数证券投资基金、中国工商银行股份有限公司-易方达上证科创板50成份交易型开放式指数证券投资基金、中国建设银行股份有限公司-华夏国证半导体芯片交易型开放式指数证券投资基金、招商银行股份有限公司-兴全合润混合型证券投资基金、国泰君安证券股份有限公司-国联安中证全指半导体产品与设备交易型开放式指数证券投资基金，持股比例分别为7.24%、5.80%、5.34%、4.95%、4.48%、4.33%、2.13%、1.85%、1.83%、1.35%。公司研发费用总额为6.82亿元，研发费用占营业收入的比重为29.83%，同比上升14.49个百分点。以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。
有连云2024-04-10
AI爆发，芯片强受益获持续关注
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Artificial General Intelligence，即通用人工智能），算力是必由之路。产业链的众多玩家也正在持续增加算力投入，以提升人工智能大模型的性能。尤其是，在以往，算力基础设施需求主要来源于数据中心、超算中心以及各大互联网公司的云计算中心，需求量和ChatGPT相比几乎是九牛一毛，且以往的应用场景主要是推理端像图像识别、语音识别等，而大模型的爆发导致训练的应用场景越来越多，对训练算力的需求会大幅增长，增长幅度能达到10倍甚至100倍。据IDC预测，2022年全球人工智能市场规模将达到1017亿美元，2025年将超过2000亿美元。人工智能非常依赖于相关基础设施，包括计算、存储和网络等，随着人工智能向多场景化、规模化、融合化等高应用阶段发展，数据体量呈现出急剧增长态势，算法模型的参数量也呈指数级增加，以加速计算为核心的算力中心规模将不断扩大，对算力提出了更高的要求。图：AI带来海量算力需求据IDC预测，到2022年，中国的智能算力规模将达到268.0EFLOPS，超过通用算力规模。预计到2026年，智能算力规模将进入ZFLOPS级别，达到1,271.4EFLOPS。在2021-2026年期间，中国的智能算力规模年复合增长率预计将达到52.3%，而同期通用算力规模的年复合增长率为18.5%。根据《IDC中国服务器市场季度跟踪报告》及CPU双精度（FP64）运算能力数据，测算了中国通用算力规模。2021年中国通用算力规模达47.7EFLOPS，预计到2026年通用算力规模将达到111.3EFLOPS。2021-2026年期间，预计中国智能算力规模年复合增长率达52.3%，同期通用算力规模年复合增长率为18.5% 图：算力规模及预测（数据来源IDC）无芯片，不AI 那么，这样强大的算力，是什么在支撑？答案是芯片。准确说，AI芯片是AI算力的核心。有说法称，对标ChatGPT，做好一个大模型的最低门槛就是1万块A100的芯片。前面说到，随着人工智能应用场景和数据规模的扩大，算法模型的复杂度呈指数级增长，特别是深度学习成为主流，需要更快的计算速度。虽然CPU可以执行AI算法，但由于内部逻辑多，对于AI算法来说效率不高。因此，出现了专门的AI芯片，它们设计用于高效并行计算，加速AI计算过程，并提高性价比。广义而言，AI 芯片指的是专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的模块，除了以 GPU、FPGA、ASIC 为代表的 AI 加速芯片，还有比较前沿性的研究，例如：类脑芯片、可重构通用 AI 芯片等。狭义的 AI 芯片指的是针对人工智能算法做了特殊加速设计的芯片。图：AI芯片技术架构这里面，GPU是AI芯片主力军，因为它拥有卓越的高性能计算能力和通用性，适用于处理复杂算法和通用型人工智能平台。而随着人工智能技术、平台和终端的不断成熟，随着视觉、语音、深度学习的算法在FPGA以及ASIC芯片上的不断优化，此两者也有望逐步占有更多的市场份额。图：主要AI芯片的功能特性比较（资料来源：IDC）图：中国AI芯片市场规模占比（数据来源IDC）根据VMR数据，全球和中国的GPU市场规模预计将继续快速增长。2021年全球GPU市场规模达到334.7亿美元，预计到2030年将增至4773.7亿美元，年复合增长率达34.4%。2020年中国GPU市场规模为47.39亿美元，预计到2027年将增至345.57亿美元，年复合增长率为32.8%。这表明GPU在人工智能领域的需求将继续扩大，并将成为市场的重要推动力量。寻找中国版英伟达，期待国产替代空间对于AI在下一轮科技革命中的地位，各国已经形成共识，都在纷纷抢滩。从中美对比来说，竞争优势的争夺就主要涉及前面提到的算法、大数据资源和算力三方面。在算法设计方面，双方没有明显差距，主要依赖设计团队的智慧和灵感；在大数据资源方面，中国占据着绝对优势，双方在大数据分析技术上相近。然而，决定人工智能产品的关键要素还包括“算力"，计算能力是计算机的核心能力，这也是中美两国长期竞争超级计算机领域的原因之一。国内大模型与国外的主要差距也体现在算力层面，没有算力基础，后面算法等发展都无法进行。在AI芯片领域，国外的芯片巨头占据了大部分市场份额，有着明显的先发优势，比如英伟达、AMD、英特尔的营收几乎代表整个GPU行业收入。而国内的AI芯片产业起步较晚，与世界先进水平存在较大差距，国内AI芯片市场也较为分散，集中度较低，发展空间巨大。图：AI芯片产业图谱图：AI的核心驱动与英伟达的三重壁垒资料来源：长江证券不过，国内一批新兴力量正在崛起，竞争梯队越发丰富。从国内AI芯片厂商格局来看，以大算力或者高性能计算芯片为代表，一梯队，有成熟产品、批量出货的企业，主要包括寒武纪、华为海思、百度昆仑芯、燧原科技，这四家有2-3代更多的产品，技术能力、软件能力都有一定积累；二梯队，主要包括以AI芯片起家的壁仞科技、天数智心、摩尔线程、沐曦等。壁仞科技去年发布的产品规格很高，但主要还停留在纸面数据，实测数据、实际性能方面业界和第三方评测机构评价没有那么高，软件层面从使用角度来讲也还有很大的成长空间。其他几家也陆续有产品推出，但技术能力还停留在推理层面，不像一梯队企业有更成熟的产品经验；三梯队，如海光、景嘉微等。技术能力还有待市场的认可和验证。图：国内AI厂商成立时间表（来源甲子光年）从产品来说，目前国内已经批量生产的产品大多都是A100的上一代，如昆仑芯三代、思远590、燧思3.0等，不过，各公司正在研发更新一代产品，缩小国内外差距。天弘基金指出，向后看，基于国家政策的大力支持，以及自主可控的迫切需求，中国厂商有望迎来更大的国产升级机遇。而如果国内产品能够替代英伟达的算力产品，将会是非常大的机会。数据中心建设方面也需要服务器，会带动国内提供大型服务器的厂商，比如浪潮信息、中科曙光等，以及光模块、调节芯片和散热技术，需求都会受益于大模型浪潮。相信随着国内企业的持续投入和创新，以及政府的支持，中国在人工智能领域的发展势头仍然很强，有望逐步缩小与国外竞争对手的差距。 AI的一切才刚刚开始，其带来的潜在生产力提升和劳动力供应的增加等结果不可低估。而从当下的投资时点来看，2024年半导体芯片板块投资或许可以关注三条主逻辑：一是周期底部，景气复苏；二是人工智能推动超级创新周期，AI芯片迎来发展机遇；三是国产升级研发成果正在逐步落地，突破性产品发布。关注相关投资机会的投资者，可以通过芯片产业ETF（159310）进行布局，覆盖芯片领域高研发投入、高技术壁垒的50家优质成长型企业，把握芯片板块的持续增长机遇。4月8日开始，芯片ETF（159310）正在火热发售中，中信、中信建投、华泰、光大等渠道均可购买。风险提示：观点仅供参考，不构成投资建议。文中所提及企业客观列示，不作为推介。市场有风险，投资需谨慎。指数基金存在跟踪误差。基金过往业绩不代表未来表现，购买前请仔细阅读《基金合同》和《招募说明书》。我国基金运作时间较短，不能反映证券市场发展的所有阶段。以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。
有连云2024-04-09
AI爆发，芯片崛起！
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Artificial General Intelligence，即通用人工智能)，算力是必由之路。产业链的众多玩家也正在持续增加算力投入，以提升人工智能大模型的性能。尤其是，在以往，算力基础设施需求主要来源于数据中心、超算中心以及各大互联网公司的云计算中心，需求量和ChatGPT相比几乎是九牛一毛，且以往的应用场景主要是推理端像图像识别、语音识别等，而大模型的爆发导致训练的应用场景越来越多，对训练算力的需求会大幅增长，增长幅度能达到10倍甚至100倍。据IDC预测，2022年全球人工智能市场规模将达到1017亿美元，2025年将超过2000亿美元。人工智能非常依赖于相关基础设施，包括计算、存储和网络等，随着人工智能向多场景化、规模化、融合化等高应用阶段发展，数据体量呈现出急剧增长态势，算法模型的参数量也呈指数级增加，以加速计算为核心的算力中心规模将不断扩大，对算力提出了更高的要求。图：AI带来海量算力需求据IDC预测，到2022年，中国的智能算力规模将达到268.0EFLOPS，超过通用算力规模。预计到2026年，智能算力规模将进入ZFLOPS级别，达到1,271.4EFLOPS。在2021-2026年期间，中国的智能算力规模年复合增长率预计将达到52.3%，而同期通用算力规模的年复合增长率为18.5%。根据《IDC中国服务器市场季度跟踪报告》及CPU双精度(FP64)运算能力数据，测算了中国通用算力规模。2021年中国通用算力规模达47.7EFLOPS，预计到2026年通用算力规模将达到111.3EFLOPS。2021-2026年期间，预计中国智能算力规模年复合增长率达52.3%，同期通用算力规模年复合增长率为18.5% 图：算力规模及预测(数据来源IDC) 无芯片，不AI 那么，这样强大的算力，是什么在支撑？答案是芯片。准确说，AI芯片是AI算力的核心。有说法称，对标ChatGPT，做好一个大模型的最低门槛就是1万块A100的芯片。前面说到，随着人工智能应用场景和数据规模的扩大，算法模型的复杂度呈指数级增长，特别是深度学习成为主流，需要更快的计算速度。虽然CPU可以执行AI算法，但由于内部逻辑多，对于AI算法来说效率不高。因此，出现了专门的AI芯片，它们设计用于高效并行计算，加速AI计算过程，并提高性价比。广义而言，AI 芯片指的是专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的模块，除了以 GPU、FPGA、ASIC 为代表的 AI 加速芯片，还有比较前沿性的研究，例如：类脑芯片、可重构通用 AI 芯片等。狭义的 AI 芯片指的是针对人工智能算法做了特殊加速设计的芯片。图：AI芯片技术架构这里面，GPU是AI芯片主力军，因为它拥有卓越的高性能计算能力和通用性，适用于处理复杂算法和通用型人工智能平台。而随着人工智能技术、平台和终端的不断成熟，随着视觉、语音、深度学习的算法在FPGA以及ASIC芯片上的不断优化，此两者也有望逐步占有更多的市场份额。图：主要AI芯片的功能特性比较(资料来源：IDC) 图：中国AI芯片市场规模占比(数据来源IDC) 根据VMR数据，全球和中国的GPU市场规模预计将继续快速增长。2021年全球GPU市场规模达到334.7亿美元，预计到2030年将增至4773.7亿美元，年复合增长率达34.4%。2020年中国GPU市场规模为47.39亿美元，预计到2027年将增至345.57亿美元，年复合增长率为32.8%。这表明GPU在人工智能领域的需求将继续扩大，并将成为市场的重要推动力量。寻找中国版英伟达，期待国产替代空间对于AI在下一轮科技革命中的地位，各国已经形成共识，都在纷纷抢滩。从中美对比来说，竞争优势的争夺就主要涉及前面提到的算法、大数据资源和算力三方面。在算法设计方面，双方没有明显差距，主要依赖设计团队的智慧和灵感；在大数据资源方面，中国占据着绝对优势，双方在大数据分析技术上相近。然而，决定人工智能产品的关键要素还包括“算力"，计算能力是计算机的核心能力，这也是中美两国长期竞争超级计算机领域的原因之一。国内大模型与国外的主要差距也体现在算力层面，没有算力基础，后面算法等发展都无法进行。在AI芯片领域，国外的芯片巨头占据了大部分市场份额，有着明显的先发优势，比如英伟达、AMD、英特尔的营收几乎代表整个GPU行业收入。而国内的AI芯片产业起步较晚，与世界先进水平存在较大差距，国内AI芯片市场也较为分散，集中度较低，发展空间巨大。图：AI芯片产业图谱图：AI的核心驱动与英伟达的三重壁垒资料来源：长江证券不过，国内一批新兴力量正在崛起，竞争梯队越发丰富。从国内AI芯片厂商格局来看，以大算力或者高性能计算芯片为代表，一梯队，有成熟产品、批量出货的企业，主要包括寒武纪、华为海思、百度昆仑芯、燧原科技，这四家有2-3代更多的产品，技术能力、软件能力都有一定积累；二梯队，主要包括以AI芯片起家的壁仞科技、天数智心、摩尔线程、沐曦等。壁仞科技去年发布的产品规格很高，但主要还停留在纸面数据，实测数据、实际性能方面业界和第三方评测机构评价没有那么高，软件层面从使用角度来讲也还有很大的成长空间。其他几家也陆续有产品推出，但技术能力还停留在推理层面，不像一梯队企业有更成熟的产品经验；三梯队，如海光、景嘉微等。技术能力还有待市场的认可和验证。图：国内AI厂商成立时间表(来源甲子光年) 从产品来说，目前国内已经批量生产的产品大多都是A100的上一代，如昆仑芯三代、思远590、燧思3.0等，不过，各公司正在研发更新一代产品，缩小国内外差距。向后看，基于国家政策的大力支持，以及自主可控的迫切需求，中国厂商有望迎来更大的国产替代机遇。而如果国内产品能够替代英伟达的算力产品，将会是非常大的机会。数据中心建设方面也需要服务器，会带动国内提供大型服务器的厂商，比如浪潮信息、中科曙光等，以及光模块、调节芯片和散热技术，需求都会受益于大模型浪潮。相信随着国内企业的持续投入和创新，以及政府的支持，中国在人工智能领域的发展势头仍然很强，有望逐步缩小与国外竞争对手的差距。 AI的一切才刚刚开始，其带来的潜在生产力提升和劳动力供应的增加等结果不可低估。而从当下的投资时点来看，2024年半导体芯片板块投资或许可以关注三条主逻辑：一是周期底部，景气复苏；二是人工智能推动超级创新周期，AI芯片迎来发展机遇；三是国产替代研发成果正在逐步落地，突破性产品发布。关注相关投资机会的投资者，可以通过芯片产业ETF(159310)进行布局，覆盖芯片领域高研发投入、高技术壁垒的50家优质成长型企业，把握芯片板块的持续增长机遇。4月8日开始，芯片ETF(159310)正在火热发售中，中信、中信建投、华泰、光大等渠道均可购买。风险提示：观点仅供参考，不构成投资建议。文中所提及企业客观列示，不作为推介。市场有风险，投资需谨慎。指数基金存在跟踪误差。基金过往业绩不代表未来表现，购买前请仔细阅读《基金合同》和《招募说明书》。我国基金运作时间较短，不能反映证券市场发展的所有阶段。
证券之星2024-04-09
SPROCOMM INTEL(01401)下跌5.22%，报2.54元/股
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4月9日，SPROCOMM INTEL(01401)盘中下跌5.22%，截至14:51，报2.54元/股，成交134.57万元。 Sprocomm Intelligence Limited是一家专注于新兴市场的ODM手机供应商，主要业务包括研发、设计、制造和销售手机及手机的印刷电路板组装，市场覆盖全球超过15个国家。据2017年的数据，公司在中国全国ODM手机供应商中的市场份额为2.6%，排名第七。截至2023年年报，SPROCOMM INTEL营业总收入28.23亿元、净利润3236.9万元。
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