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AI行业观察：OpenAI发布GPT-5刷新性能标杆；微软加速Copilot生态整合
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北京时间8月8日，OpenAI正式推出新一代大模型GPT-5，其性能在编程、智能体任务和安全性方面实现突破性提升。该模型以74.9%的SWE-benchVerified测试得分超越同类竞品，并以1.25美元/百万tokens的输入价格形成显著成本优势。与此同时，微软宣布将GPT-5集成至Copilot生态系统，覆盖开发工具、办公场景及云服务，标志着AI技术向规模化商业应用迈出关键一步。 GPT-5的技术突破：性能跃升与安全性革新编程能力站上行业顶端 GPT-5在AI编程领域树立了新的标杆。根据SWE-benchVerified测试结果，其得分达74.9%，略超Anthropic同期发布的ClaudeOpus4.1（74.5%），成为目前编程任务表现最优的模型。该模型能够高效生成代码、修复漏洞，并解答复杂代码库问题，显著提升了开发效率。OpenAI强调，GPT-5的编程能力已接近人类专家水平，为软件工程自动化提供了更可靠的技术基础。智能体任务执行能力跨越式升级在工具调用基准测试τ2-benchtelecom中，GPT-5以96.7%的得分刷新业界纪录。其改进的核心在于多工具串联调用能力和长背景信息处理性能。测试显示，GPT-5可稳定执行包含数十次工具调用的复杂任务链，且对错误指令的容错率显著提高。这一进步为金融、通信等领域的端到端自动化流程提供了更优解决方案。幻觉率大幅降低，交互可信度提升 GPT-5的幻觉问题得到系统性改善，错误信息率从GPT-4o的20.6%降至4.8%。同时，模型减少了对用户的无意义迎合行为，提升了输出的中立性和准确性。OpenAI表示，这一改进得益于强化学习框架的优化和高质量数据筛选策略，为医疗、法律等高严谨性场景的应用铺平道路。行业共振：商业化提速与算力需求激增微软生态整合加速AI落地微软在GPT-5发布当日宣布将其深度嵌入Copilot产品矩阵。Microsoft365Copilot新增复杂上下文理解功能，可处理跨文档关联分析；GitHubCopilot则借助GPT-5实现代码生成质量的跃升。此外，AzureAIFoundry和CopilotStudio的接入，为企业级AI开发提供了从训练到部署的一体化支持。这一整合策略凸显了头部厂商通过生态优势抢占AI应用市场的战略意图。价格优势推动行业竞争格局重构 GPT-5系列通过差异化定价策略形成竞争力。其标准版输入成本仅为ClaudeOpus4的8.3%，而轻量级版本GPT-5Mini（0.25美元/百万tokens）和Nano（0.05美元/百万tokens）进一步降低了中小企业AI化门槛。分析指出，这一策略可能迫使其他厂商跟进降价，加速AI工具在长尾市场的渗透。算力基础设施需求持续升温行业普遍认为，GPT-5的规模化应用将加大对AI算力的需求。OpenAI官方数据显示，GPT-5的训练算力消耗较前代增长约3倍，而推理环节的并行任务处理能力要求更高。全球云服务商已加大AI服务器采购力度，工业富联等供应链企业二季度AI服务器营收同比增长超60%，GB200系列产品进入量产爬坡阶段。TrendForce预测，2025年AI服务器产值将占整体服务器市场的70%以上，产业链硬件升级趋势明确。随着技术迭代与商业闭环的加速形成，AI行业正从算力投入期转向应用价值兑现期，技术、生态与基础设施的协同进化将成为下一阶段的核心命题。
金融界08-11 11:08
创业板人工智能ETF南方(159382)一度涨近3%，GPT-5或加速AI应用落地
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1189.99万元。消息面上，近期，OpenAI正式发布新一代大模型GPT-5，其为融合模型，无需人工切换模型，即可自行决定何时进行深入思考，不仅在多模态/指令遵循/函数调用/长上下文等方面测评跑分领先现有的模型，且具备博士级别的推理能力，编程能力、准确性大幅提升，即大幅降低了“模型幻觉”。开源证券认为，GPT-5在降低幻觉、coding能力方面的突破，叠加高性价比，也会助力大模型竞争朝“高推理、多模态性能，低成本、强Agent能力”方向继续推进，助力AI应用商业化加速。中信建投证券表示，物理AI将AI与物理规律融合并应用于实体设备行动中。物理AI相较传统AI，能够理解真实世界物理规律，能够在数字孪生技术支持下应用真实数据和高保真虚拟环境数据进行训练与推理，能够依据传感器数据实现动态反馈调整行动策略。物理AI融合了机器学习算法、数字孪生、CAE求解器等能力，在高端制造、基础科学、能源等广泛领域具备广阔发展前景。海外如英伟达已形成全面的物理AI布局，旗下Cosmos、Omniverse平台覆盖机器人训练、工程气象等领域。创业板人工智能ETF南方(159382)紧密跟踪创业板人工智能指数，创业板人工智能指数反映创业板人工智能主题相关上市公司的股价变化情况。目前，该指数前十大权重股分别为中际旭创、新易盛、天孚通信、软通动力、润泽科技、全志科技、景嘉微、深信服、北京君正、网宿科技。相关产品：创业板人工智能ETF南方(159382) 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08-11 10:48
高层定调深入实施“人工智能+”行动，AI小宽基人工智能ETF(515980)盘中涨超2%，成分股新易盛领涨，恒玄科技、科沃斯跟涨
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用等领域值得关注。中信证券表示，近期OpenAI发布GPT-5，引发资本市场关注。该机构认为OpenAI等模型厂商近期的快速更新迭代的影响包括：科技巨头在前沿模型领域的军备竞赛、推理&scaling law&多模态等带来的算力持续爆炸式增长、推理能力提升带来复杂应用场景解锁可能等。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。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08-11 10:39
ETF盘中资讯|“算力+应用”集体活跃，创业板人工智能ETF（159363）涨超3%领跑全市场！AI应用提速驱动算力需求
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证券指出，北美AI大模型的更新，特别是OpenAI发布的GPT-5，在数学推理和编程测试方面刷新了纪录，并降低了推理成本，这可能推动AI的大规模普及。GoogleDeepMind的Genie3世界模型也同样提升了算力需求。中信建投指出，随着近期GPT-5、Grok4、Genie3的陆续发布，大模型迭代提速，且准确率提升、成本降低，预计将加速AI应用的爆发，商业化也有望提速，帮助互联网大厂形成AI投入到商业变现的闭环，建议持续关注算力基础设施与AI应用等环节。据中信证券，2025二季度科技巨头整体经营状况均显著好于市场此前偏谨慎的预期，云业务增速上行势头亦更加显著，同时随着AI应用渗透率提升，算力需求大于供给的趋势延续，叠加美国税收改革法案“大而美”法案带来的自由现金流（FCF）增量，共同推动2025年整体资本性支出（CAPEX）指引上修，对于2026年CAPEX的展望也更加积极，我们估算2025/2026年全球AI CAPEX规模同比增速分别为+64%/50%，建议继续关注AI算力相关板块。把握算力+应用核心机会，建议重点关注全市场首只的创业板人工智能ETF华宝（159363）及场外联接（A类023407、C类023408），标的指数约七成仓位布局算力，三成仓位布局AI应用，高效地捕捉AI主题行情，并且重点布局光模块龙头“易中天”，兼顾IDC算力租赁、云计算等热门赛道。数据来源：沪深交易所等。注：“全市场首只”是指首只跟踪创业板人工智能指数的ETF。截至2025.8.7，创业板人工智能ETF华宝最新规模超19亿元，年内日均成交超1.5亿元，在跟踪创业板人工智能指数的6只ETF中排行第一。风险提示：创业板人工智能ETF华宝被动跟踪创业板人工智能指数，该指数基日为2018.12.28，发布日期为2024.7.11。创业板人工智能指数2020-2024年年度涨跌幅分别为：20.1%、17.57%、-34.52%、47.83%、38.44%，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。文中指数成份股仅作展示，个股描述不作为任何形式的投资建议，也不代表管理人旗下任何基金的持仓信息和交易动向。基金管理人评估的本基金风险等级为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。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，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。基金投资有风险，基金的过往业绩并不代表其未来表现，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，基金投资须谨慎。
金融界08-11 10:18
24小时环球政经要闻全览 | 8月11日
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交换机营收较2024全年增长近三倍。 OpenAI紧急重新上线GPT-4o ChatGPT-5上线后，OpenAI停用GPT-4o版本引发争议，用户吐槽GPT-5使用体验不佳。OpenAI CEO阿尔特曼迅速回应，承认低估了用户对GPT-4o的喜爱程度。OpenAI紧急宣布重新上线GPT-4o，供Plus和Team用户使用，用户可在ChatGPT网页版设置中开启“显示旧版模型”来访问。知名机器人企业老总月薪200万提议遭拒近日，国内知名工业机器人公司——伯朗特机器人股份有限公司陷入舆论风波。先是一份“总经理尹荣造月薪提高至200万元”的议案被董事会否决。紧接着，其投资方嘉兴君岚企业管理合伙企业的一封公开信，被伯朗特机器人又转载至公司的公众号里。这篇公开信直指尹荣造掏空公司、羞辱股东，并号召股东投票罢免其董事长和总经理职务。公开资料显示，伯朗特机器人成立于2008年5月，主要从事机器人和机械手的研发。
格隆汇08-11 08:18
早报 (08.11）| 反内卷大消息，确定停产！美联储突发，金价跳水；7000亿巨头业绩狂飙；“两普”将会晤
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。 7. GPT-5上线遭“滑铁卢”！OpenAI宣布重新上线GPT-4o！ ChatGPT-5上线后，OpenAI停用GPT-4o版本引发争议，用户吐槽GPT-5使用体验不佳。OpenAI随后宣布重新上线GPT-4o供特定用户使用，并解释GPT-5表现异常系自动切换器损坏。CEO萨姆·奥尔特曼承认低估用户对GPT-4o的喜爱，未来将提供更多定制化服务。 8. 锐减！A股“2元以下”个股仅38只随着A股市场自去年“9·24”以来整体上涨，低价股数量明显减少。若以A股市场股价低于2元的股票视为市场上的低价股，最新的数据显示，截至目前，相关群体股票数量为38只，数量为年内低位水平，亦为近年A股市场低位水平。 9. 幻方量化员工被抓，6年套取上亿去年11月，幻方量化市场总监李橙因涉及券商返佣被调查。近日调查显示，李橙2018-2023年间涉嫌伙同某券商营业部经理，通过虚构经纪人身份，将幻方量化交易导入指定营业部，套取券商“交易佣金40%提成” 制度下的绩效奖金，6年累计1.18亿元。其中2000余万元流向李橙。目前相关几名涉案人员已移交司法。 10、特朗普称将迅速清理无家可归者“夺回首都” 当地时间8月10日，美国总统特朗普在其社交媒体“真实社交”上发文表示，将于次日在白宫举行记者会，宣布一系列旨在让首都“比以往更安全、更美丽”的措施。他表示，所有无家可归者将被立即迁离市区，政府将为他们提供安置地点，但会远离首都核心区域；对于犯罪分子，则将直接送入监狱。他呼吁相关人员“做好准备”，并表示这次行动将不再“客气”，目标是“夺回首都”。 1. 7月CPI环比上涨0.4% PPI环比降幅收窄 7月CPI环比由上月下降0.1%转为上涨0.4%，同比持平，扣除食品和能源价格的核心CPI同比上涨0.8%，涨幅连续3个月扩大。7月PPI环比下降0.2%，国内市场竞争秩序持续优化，环比降幅比上月收窄0.2个百分点，同比下降3.6%，降幅与上月相同。 2. 存取超5万元现金或不用再说明用途！中国人民银行、国家金融监督管理总局、中国证监会联合发布《金融机构客户尽职调查和客户身份资料及交易记录保存管理办法（征求意见稿）》，该征求意见稿中最引人注目的变化是：取消了2022年版监管规则中关于个人办理单笔5万元以上现金存取业务需“了解并登记资金来源或用途”的硬性要求。 3. 佛山：全市中小学生放五天春秋假市教育局近日印发《佛山市教育局关于开展中小学春秋假试点工作的通知》称，为进一步贯彻落实国家有关“双减”政策要求，2025至2026学年将在全市义务教育阶段学校进行春秋假试点。2025至2026学年秋假，安排在11月12日至14日，共三天。至于春假，安排在五一假期前后，共两天。具体时间待中国国务院公布2026年节假日放假安排后确定。 4. 中国台湾人口连续19个月负增长根据台湾地区内部事务管理部门公布的最新统计，截至今年7月底，台湾人口总数为23337936，计算自然增加与社会增加后，总人口较6月份减少8805人，为连续19个月负增长。 1. 北京楼市新政落地看房量大涨北京近日放开五环外住房限购。某房地产开发商告诉记者，新政直观的公积金利好政策，二套房最高可贷到140万元，并缩短公积金缴存时间要求。昨天看房量提升了20%-30%。 2. 农业农村部：生猪产能偏高，引导调减百万头能繁母猪农业农村部最新调度显示，当前，我国生猪产能阶段性偏高，为防范生产大起大落、价格大涨大跌风险，将实施生猪产能综合调控，引导调减约100万头能繁母猪。 3. 全固态锂电池关键难题被突破中核集团中国原子能科学研究院近日携手清华大学深圳国际研究生院，依托中国先进研究堆，利用中子深度剖面分析技术，精准揭示全固态锂电池传统单层正极的关键缺陷。相关研究首次通过实验直接观测并定量证实显著的纵向锂浓度梯度，在电极厚度方向上实现锂浓度的均匀分布，为梯度电极核心设计工作提供了有力的实验依据，对推动全固态锂电池基础科学认知及其工程化应用具有重要意义。相关研究成果发表于国际学术期刊《能源与环境科学》。佳创视讯：公司控制权或将变更为毛广甫与李莉夫妇股票复牌云南能投：永宁风电场扩建项目泸西片区及弥勒片区首批风机并网发电路维光电：实控人杜武兵等承诺6个月内不减持春光科技：拟不超10亿元新建年产清洁电器制品800万台项目利扬芯片：股东拟合计减持不超过3.94%公司股份慧智微：股东GZPA拟减持不超过1%公司股份世运电路：拟1.25亿元增资新声半导体取得其3.82%股权
格隆汇08-11 08:08
AI行业观察：OpenAI开源模型迭代；华为突破推理技术
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本周，全球AI领域迎来密集技术迭代。OpenAI推出迄今最强的多模态推理模型GPT-5，并时隔六年重新开源两款高性能模型，标志着其策略转向。与此同时，华为宣布即将发布突破性AI推理技术，旨在降低对HBM的依赖，加速金融等场景的规模化落地。一、全球AI模型迭代加速开源生态持续扩展 OpenAI发布GPT-5，性能与争议并存 OpenAI于8月7日正式发布GPT-5，称其为“最智能、最快、最有用的模型”，在编程、数学、视觉理解等领域实现性能突破。新模型引入安全机制与多档API定价策略，免费用户需等待数日才能使用完整功能。尽管基准测试显示其得分超过前代，但马斯克公开质疑其AGI能力，称xAI的Grok4在ARC-AGI测试中表现更优。实际测试中，用户反馈其生成的文本“AI味”过浓，代码实用性不足，OpenAI则以低价API策略争夺市场份额。开源生态再迎重量级玩家 OpenAI同步开源两款推理模型gpt-oss-120b与gpt-oss-20b，分别支持单张80GBGPU和消费级设备部署，开放商业化使用。此举被视为对DeepSeek等开源力量的回应。此外，Anthropic推出ClaudeOpus4.1，强化代码重构与长上下文处理；xAI宣布下周开源Grok2，提供复杂问题处理能力；小红书开源多模态模型dots.vlm1，支持图文交错分析与文物识别。开源浪潮下，厂商通过渐进式更新提升模型可用性，生态竞争进一步加剧。技术边界持续突破 DeepMind发布的Genie3成为首个支持实时交互的世界模型，可模拟水、光等自然现象，并以720p分辨率维持数分钟画面一致性。谷歌称其为“AGI的关键垫脚石”，但受限于动作空间与多智能体交互能力。小红书的dots.vlm1则在多模态评测中接近Gemini2.5Pro，突显垂直场景模型的价值。二、华为突破推理技术金融应用落地提速技术突破降低HBM依赖华为将于8月12日联合中国银联发布AI推理领域突破性成果，据透露，该技术可减少国内大模型对HBM的依赖，解决数据搬运瓶颈导致的响应延迟问题。业内人士指出，AI产业正从“追求模型极限”转向“挖掘应用价值”，推理性能优化成为生态完善的关键。华为此次技术突破有望提升国产大模型的端侧部署效率，尤其在金融等高实时性场景中发挥价值。金融场景规模化落地在同期举办的“2025金融AI推理应用落地与发展论坛”上，华为将展示推理加速技术如何提升金融服务效率，信通院、清华大学及科大讯飞专家将分享实践经验。华为已服务全球超5600家金融客户，此次合作标志着AI推理技术从实验室向产业核心渗透。数据显示，AI助推下，金融行业智能化转型提速，但如何平衡性能与成本仍是挑战。行业趋势与挑战当前，AI原生应用市场进入洗牌期。QuestMobile报告显示，2025年上半年近七成原生APP月活负增长，预装助手与中长尾玩家受同质化拖累。华为的技术突围或将推动端侧推理普及，但芯片制程限制与地缘政策风险仍是长期隐忧。此外，谷歌与第三方机构就AI搜索流量争议的博弈，反映出技术落地与生态利益分配的复杂性。风险提示芯片制程发展与良率不及预期；中美科技领域政策恶化；智能手机销量不及预期。
金融界08-10 19:28
低谷翻倍，AMD又行了？
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I300X的4倍。在AMD发布会上，OpenAICEO亲口承诺将使用AMD最新的GPU。如果能联想到“星际之门”，OpenAI与甲骨文签订的几百亿美元算力订单，则在当前算力需求远超预期的情况下，连英伟达都不一定能满足大型云服务商、AI大模型玩家的采购需求，况且下游玩家们仍在探索性价比更高的芯片方案。同时，明年将推出的MI400系列将集成72颗芯片的Helios机架系统，目标直指英伟达DGXSuperPod生态。近期美股陆续揭晓完业绩，据摩根士丹利估计，美国主要科技公司今年在AI基础设施上的资本支出预计将达到近4000亿美元主要用于建设它们的人工智能基础设施。这一数额比欧盟去年的国防开支还要多。而科技公司对基础设施的需求非常庞大，这迫使科技公司在建设新的数据中心上不断投入巨资。如果只把关注放在同英伟达竞争上，很可能短期看不到逆转的希望。但毕竟市场这么大，AMD也想吃红利。然而，在股价单季度拉高70%之后，AMD的高速增长已经近在咫尺了吗？ 02 AMD不是英伟达其实AMD的AI进展交卷只能算相对平庸。在AMD周二的财报电话会议上，分析师们希望了解MI350能否迅速抓住强劲的AI基础设施需求。但公司给出的答案比较模糊，导致AMD股价在盘后交易中下跌。分析师多次向AMD管理层询问有关公司下半年AIGPU业务营收前景的更多细节。不过，AMD首席执行官苏姿丰都没有像去年那样给出明确的预测。她只是表示，MI355的采用速度比预期快，获得客户大量关注，6月份已经少量出货。但至于该系列能在三季度给销售额带来多大贡献，最大的制约或许来自产能。在客户需求可见性上，AMD正与客户紧密合作，MI350的优势是可直接部署到现有数据中心，我们也在积极配合这部分客户。而MI400系列的全机架规模设计和实施细节繁多，目前正与大客户合作，确保2026年Helios机架投入使用时，能与他们的数据中心建设完全兼容。尽管在数据中心业务方面虽有增长，AMD的InstinctAIGPU在市场上依然被英伟达压制，在性能、生态建设和市场份额上都难以撼动英伟达的主导地位。尽管AMD的财报表现非常出色，但其财务数据仍然远低于AMD的主要竞争对手。 AMD数据中心同比增长14%，而Nvidia则增长了154%； AMD整体收入同比增长32%，而Nvidia则增长122%；毛利率下降至40%（受季度特定库存问题影响后为54%），而Nvidia的毛利率约为75%。 AMD已将AI芯片的发布由“两年一更”提速到“一年一更”，但发布速度上距离英伟达最先进的芯片产品还是差慢了一代。按照AMD的设想，MI350系列将对标B200开始新一轮的竞争。 AMDInstinctMI355X基于CDNA4架构，256个计算单元集成1024个矩阵核心，FP4/FP6算力分别达20PFLOPS。推理侧，在vLLM/SGLang跑分里，MI355X对DeepSeekR1、Llama370B推理吞吐量比B200高约20–30%。训练侧，MI355X预训练Llama370B（FP8）可跑出MI300X的2.5–3.5×，与B200/GB200打成五五开。 AMD的优势在于性价比，有报道称MI350可能会提价70%至2.5万美元后，但仍比英伟达B200便宜，吸引了甲骨文、IBM等对成本敏感的客户。但对于使用中短期（6个月内）合同租赁GPU的客户，NVIDIAGPU的性价比始终更优。因为NVIDIA生态系统中有超过一百家Neocloud提供商提供中短期租赁服务，充足的供应形成了竞争市场，推动成本下降。而仅有少数供应商提供AMDGPU的中短期租赁服务，这种稀缺性导致市场供应紧张且价格被人为抬高，削弱了整体成本竞争力。这样解释了为什么AMD芯片除了大型云服务商以外，采用率并不高。另一方面，软件生态的差距仍是关键短板。根据SemiAnalysis分析，英伟达CUDA生态覆盖90%以上的AI开发者，而AMD的ROCm7虽支持PyTorch、TensorFlow及vLLM框架，但优化深度和社区支持仍不足。实际使用中，该公司的软件及测试生态系统明显落后于英伟达的CUDA。AMD的软件bug层出不穷，而且需要工程师设置很多环境变量和调节参数才能用起来，在易用性方面比英伟达差很多。作为市面上最先进的芯片，去年10月英伟达BlackwellGPU未来12个月的产能就已经被预定一空，这意味着当时下订单的新买家必须等到今年年底才能收到货。（数据中心GPU市场份额；SemiAnalysi，傅利叶的猫）下游火热的需求，加上竞争对手相对落后的供应链实力，市场竞争格局呈现了强者恒强的局面，AMD二季度的市场份额仍有可能继续下降。 03 尾声投资AMD，现下最重要的是押注其新的MI350系列显卡能否推动销售规模增长。其估值取决于未来收入天花板有多高，关键看其能在AI加速芯片市场分到多大的蛋糕。自2023年一季度以来，AMD在数据中心GPU领域的市场份额一直以稳定的速度增长。虽然英伟达Blackwell系列产品在今年前两个季度独占鳌头，不过随着AMD的MI355X于今年晚些时候推出，以及软件持续优化，AMD有望在年底或者明年年初再度抢回一些市场份额。不过，AMD也才刚发力没几年，短期几乎无法与英伟达抗衡。这波算力建设浪潮，对于AMD来说意味着更高的收入天花板。在与英伟达的竞争中，AMD将自身看作市场的“多一种选择”。苏妈此前也表示，AI芯片市场足够大，容得下多家企业，AMD不是必须要打败英伟达才能成功。（全文完）
格隆汇08-10 18:08
计算机行业观察：OpenAI发布GPT-5；银行AI应用场景爆发
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月8日，全球AI领域迎来多项重要进展。OpenAI发布新一代大模型GPT-5，性能与成本优势显著提升；国内政策持续加码人工智能应用，金融行业AI场景探索进入新阶段。一、GPT-5模型性能与成本优势凸显技术升级推动应用普及 8月8日，OpenAI正式发布GPT-5，该模型在数学、编码、视觉感知及健康领域表现突出，幻觉率降至前代模型的1/6，显著提升了输出可靠性。GPT-5的输入和输出价格分别为每百万token1.25美元与10美元，API成本大幅低于ClaudeOpus4.1等竞品，性价比优势进一步凸显。这一突破为AI应用的规模化落地提供了技术支撑，尤其在编程、数据分析等场景中潜力巨大。政策支持加速生态构建 7月31日，国务院常务会议审议通过《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确提出推动政府部门和国有企业开放场景支持技术落地，强化算力、算法和数据供给。政策信号的明确性为国产AI生态发展注入动力，国内企业正加速将技术优势转化为商业化能力。业绩验证产业趋势 2025年上半年，多家国内AI应用企业业绩表现亮眼。例如，美图公司预计经调整归母净利润同比增长65%-72%，迈富时实现扭亏为盈，第四范式减亏幅度达68%-73%。这表明AI技术在企业降本增效中的作用已逐步兑现，产业趋势持续得到验证。二、银行AI应用探索加速与挑战并存场景落地进入深水区银行业AI应用正从智能客服向复杂业务场景延伸。中国银行业协会报告显示，31%的远程银行已完成大模型部署，应用于模糊语义识别、话术优化等领域。部分银行通过AI实现“对话即服务”，用户可通过语音或文字指令完成账户管理、理财咨询等操作。工商银行等机构正搭建智能体（Agent）平台，推动多AI协同工作流，以解决复杂金融需求。技术融合面临多重阻力尽管进展显著，银行业AI应用仍面临算力、合规与人才瓶颈。例如，中小银行受限于算力投入，难以支撑大模型训练；银行内部流程复杂，AI项目需经过多轮安全审查，创新效率受限。此外，大模型在金融场景中的推理准确性与严谨性仍需提升，技术团队需兼具业务理解与技术落地的复合能力。国产大模型加速商业化国内厂商正通过开源与行业深耕推动技术落地。百度、阿里等企业持续开源模型，降低技术门槛；上半年国内大模型中标项目金额突破64亿元，覆盖政务、金融、制造等领域。头部企业如百度智能云、科大讯飞在重点行业市场份额领先，技术竞争逐步从“参数竞赛”转向“场景适配”，推动“云—边—端”闭环形成。当前，AI技术的性能提升与政策支持形成共振，驱动应用场景持续深化。金融、医疗、制造等行业的AI渗透率提升，标志着产业从技术验证迈向规模化落地的新阶段。
金融界08-10 17:38
通信行业观察：GPT-5多领域突破；Arista上调业绩指引
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，全球AI与通信领域迎来两项关键进展：OpenAI正式发布GPT-5系列模型，其在编码、数学、健康等领域的性能显著提升；网络设备厂商AristaNetworks公布超预期的第二季度财报，并上调全年收入指引，凸显AI后端网络需求的强劲增长。这两大事件进一步印证了AI技术迭代与基础设施升级的双轮驱动逻辑。 GPT-5多领域实现SOTA，可靠性迈上新台阶 8月7日，OpenAI推出的GPT-5系列模型成为技术焦点。该模型基于微软Azure平台训练，采用统一的实时智能“路由器”架构，可根据任务复杂度自动调用高效模型或深度推理模型（GPT-5thinking）。在编码、数学解题、健康咨询等场景中，GPT-5均刷新了性能纪录。技术突破主要体现在三个方面：其一，多模态能力进一步强化，视觉感知与跨模态推理的准确性提升；其二，模型幻觉率显著下降，在联网搜索和独立推理场景中的错误率分别较前代降低45%和80%；其三，指令遵循能力优化，减少了过度“奉承”用户的倾向，使输出更趋客观。OpenAI强调，这些改进使GPT-5成为其“最可靠”的模型，尤其适用于高精度要求的专业领域。尽管实测反馈显示，GPT-5在代码生成与写作中的表现仍存在争议，但其工程化调优和成本控制策略成为亮点。通过动态分配算力资源，GPT-5降低了单位任务的计算开销，为大规模商用铺平道路。 Arista业绩超预期，AI后端网络需求驱动增长 AristaNetworks于8月5日发布的2025年第二季度财报显示，公司营收达22.05亿美元，同比增长30.4%，毛利率提升至65.2%。分业务看，数据中心及云网络贡献60%-65%的营收，企业级园区与路由业务占比20%-25%。地区分布上，欧洲、中东和非洲市场增长显著，国际收入占比升至22%。 AI后端网络成为核心增长引擎。Arista指出，2025年全球AI网络市场规模将突破150亿美元，且需求正从封闭的NVlink架构转向以太网等开放标准。公司预计第三季度营收将达22.5亿美元，全年收入指引从82亿美元上调25%至87.5亿美元。这一调整反映出云巨头与AI初创企业对高性能网络设备的迫切需求，尤其是在大模型训练与推理集群的部署中，低延迟、高带宽的网络架构不可或缺。 Arista的技术路线亦值得关注。其解决方案支持多类算力芯片（如GPU、ASICXPU）的混合组网，并通过软件定义网络（SDN）优化资源调度。随着AI算力规模持续扩张，网络设备的智能化与弹性扩展能力将成为竞争关键。总结：技术迭代与基础设施共振本周两大事件揭示了AI产业的核心趋势：一方面，大模型技术向实用化与高可靠性演进，推动应用场景深化；另一方面，算力与网络基础设施的升级需求明确，头部厂商通过性能优化与生态开放巩固优势。未来，AI技术与底层硬件的协同创新将继续主导行业发展节奏。
金融界08-10 16:28

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