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金色Web3.0日报 | 周鸿祎：“元宇宙”概念明年可能会东山再起

创始人周鸿祎表示，受到OpenAI推出Sora影响，元宇宙概念在明年可能会东山再起。他认为，有三样东西会对元宇宙发展有巨大帮助，第一是头显设备，包括苹果推出的Vision Pro；第二是AIGC的发展能产生更多3D内容；第三是用AI做3D建模，此后再做渲染。即便如此，元宇宙依然还是应用性概念，不是仿真性概念，仿真性还是人工智能的概念。（澎湃）免责声明：金色财经作为区块链资讯平台，所发布的文章内容仅供信息参考，不作为实际投资建议。请大家树立正确投资理念，务必提高风险意识。来源：金色财经

金色财经2024-02-23

2月23日估值“信号灯”：CPO、算力租赁、英伟达概念股等AI相关概念依旧坚挺

今天，Sora概念又又又在涨，CPO、算力租赁、英伟达概念股等AI相关概念依旧坚挺。相关指数中，通信指数、信息安全等的估值仍然很低。数据整理：“金主大大只想抄作业呀”

金融界2024-02-23

中富电路：截至2024年2月8日，公司股东总户数为21,574户

：董秘您好，请问贵公司涉及AI，产品在sora文字视频输出发方面有合作或应用吗？中富电路董秘：尊敬的投资者，您好！公司专业从事印制电路板（PCB）的研发、生产和销售，公司产品的应用十分广泛，具体使用场景由下游客户根据自身需求确定。谢谢您的关注与支持！以上内容由证券之星根据公开信息整理，由算法生成，与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息（包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表）全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等，如存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。

证券之星2024-02-23

Sora涌现：2024年会是AI+Web3革命年吗

16 日，OpenAI 宣布推出名为“Sora”的最新文生视频生成式扩散模型，凭借其在各种视觉数据类型上生成高质量视频的能力，标志着生成式AI的另一个里程碑。与 Pika 等从多个图像生成几秒钟视频的 AI 视频生成工具不同，Sora 在视频和图像的压缩潜在空间中进行训练，将它们分解为时空补丁，以生成可扩展的视频。此外，该模型展示了模拟物理和数字世界的能力，其 60 秒的演示被描述为“物理世界的通用模拟器”。 Sora延续了以往GPT模型中“源数据-Transformer-Diffusion-emergence”的技术路径，表明其发展成熟度也依赖于算力。鉴于视频训练所需的数据量比文本更大，其对计算能力的需求预计将进一步增加。然而，正如我们之前的文章《潜力行业前瞻：去中心化算力市场》中所讨论的那样，算力在AI时代的重要性已经被探讨，随着AI的日益普及，众多算力项目应运而生，惠及DePIN项目（存储、计算能力等），它们的价值激增。除了 DePIN之外，本文旨在更新和完善过去的讨论，思考Web3和AI交织可能产生的火花以及AI时代这一赛道中的机会。 AI发展的三大方向 AI是一门旨在模拟、延伸和增强人类智能的新兴科学技术。自20世纪50年代和60年代诞生以来，AI已经发展了半个多世纪，现已成为推动社会生活和各行业变革的关键技术。在此过程中，符号主义、联结主义、行为主义三大研究方向的交织发展，为当今人工智能的快速发展奠定了基础。符号主义符号主义也称为逻辑主义或基于规则的推理，认为通过符号的处理来模拟人类智能是可行的。这种方法使用符号来表示和操纵问题域内的对象、概念及其关系，并采用逻辑推理来解决问题。符号主义取得了巨大的成功，特别是在专家系统和知识表示方面。符号主义的核心思想是智能行为可以通过符号的操纵和逻辑推理来实现，其中符号代表了现实世界的高级抽象。联结主义或称为神经网络方法，旨在通过模仿人脑的结构和功能来实现智能。该方法构建由许多简单处理单元（类似于神经元）组成的网络，并调整这些单元（类似于突触）之间的连接强度以促进学习。连接主义强调从数据中学习和概括的能力，使其特别适合模式识别、分类和连续输入输出映射问题。深度学习作为联结主义的演变，在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了突破。行为主义行为主义与仿生机器人和自主智能系统的研究密切相关，强调智能体可以通过与环境的交互来学习。与前两者不同，行为主义并不注重模拟内部表征或思维过程，而是通过感知和行动的循环来实现适应性行为。行为主义认为，智能是通过与环境的动态交互和学习来体现的，这使得它对于在复杂和不可预测的环境中运行的移动机器人和自适应控制系统特别有效。这三个研究方向虽然存在根本差异，但在AI的实际研究和应用中可以相互作用、相互融合，共同推动人工智能领域的发展。 AIGC的原则 AIGC的爆炸性发展领域代表了联结主义的演变和应用，能够通过模仿人类创造力来生成新颖的内容。这些模型使用大型数据集和深度学习算法进行训练，学习数据中的底层结构、关系和模式。根据用户提示，它们生成独特的输出，包括图像、视频、代码、音乐、设计、翻译、问题答案和文本。目前，AIGC基本上由三个要素组成：深度学习、大数据和海量计算能力。深度学习深度学习是机器学习的一个子领域，它采用模仿人脑神经网络的算法。例如，人脑由数百万个相互连接的神经元组成，它们一起工作来学习和处理信息。同样，深度学习神经网络（或人工神经网络）由在计算机内协同工作的多层人工神经元组成。这些人工神经元（称为节点）使用数学计算来处理数据。人工神经网络利用这些节点通过深度学习算法解决复杂问题。神经网络分为层：输入层、隐藏层和输出层，参数连接不同层。输入层：神经网络的第一层，负责接收外部输入数据。输入层中的每个神经元对应于输入数据的一个特征。例如，在处理图像数据时，每个神经元可能对应于图像的一个像素值。隐藏层：输入层处理数据并将其进一步传递到网络中。这些隐藏层在不同级别处理信息，在接收新信息时调整其行为。深度学习网络有数百个隐藏层，可以从多个角度分析问题。例如，当呈现需要分类的未知动物的图像时，你可以通过检查耳朵形状、腿数量、瞳孔大小等将其与你已经知道的动物进行比较。深度神经网络中的隐藏层以类似的方式工作方式。如果深度学习算法尝试对动物图像进行分类，每个隐藏层都会处理动物的不同特征并尝试对其进行准确分类。输出层：神经网络的最后一层，负责生成网络的输出。输出层中的每个神经元代表一个可能的输出类别或值。例如，在分类问题中，每个输出层神经元可能对应一个类别，而在回归问题中，输出层可能只有一个神经元，其值代表预测结果。参数：在神经网络中，不同层之间的连接由权重和偏差表示，它们在训练过程中进行优化，以使网络能够准确识别数据中的模式并做出预测。增加参数可以增强神经网络的模型能力，即学习和表示数据中复杂模式的能力。然而，这也增加了对计算能力的需求。大数据为了进行有效的训练，神经网络通常需要大量、多样化、高质量和多源的数据。它构成了训练和验证机器学习模型的基础。通过分析大数据，机器学习模型可以学习数据中的模式和关系，从而实现预测或分类。海量计算能力神经网络多层结构复杂，参数众多，大数据处理要求，迭代训练方式（训练时模型需要反复迭代，涉及到每一层的前向和后向传播计算，包括激活函数计算、损失函数计算、梯度计算和权重更新）、高精度计算需求、并行计算能力、优化和正则化技术以及模型评估和验证过程共同导致了高计算能力的需求。 Sora 作为 OpenAI 最新的视频生成 AI 模型，Sora 代表了人工智能处理和理解多样化视觉数据的能力的重大进步。通过采用视频压缩网络和时空补丁技术，Sora 可以将全球范围内不同设备捕获的海量视觉数据转换为统一的表示形式，从而实现对复杂视觉内容的高效处理和理解。利用文本条件扩散模型，Sora 可以生成与文本提示高度匹配的视频或图像，展现出高度的创造力和适应性。然而，尽管Sora在视频生成和模拟现实世界交互方面取得了突破，但它仍然面临一些局限性，包括物理世界模拟的准确性、生成长视频的一致性、理解复杂的文本指令以及训练和生成的效率。本质上，Sora通过OpenAI的垄断算力和先发优势，延续了“大数据-Transformer-Diffusion-emergence”的老技术路径，实现了一种蛮力美学。其他人工智能公司仍然有通过技术创新实现超越的潜力。虽然Sora与区块链的关系并不大，但相信未来一两年，由于Sora的影响力，其他优质的AI生成工具将会出现并迅速发展，冲击各个Web3领域如GameFi、社交平台、创意平台、Depin等。因此，对Sora有一个大致的了解是必要的，未来AI如何与Web3有效结合是一个重点考虑的问题。 AI x Web3融合的四种途径正如前面所讨论的，我们可以理解生成式AI所需的基本要素本质上有三重：算法、数据和计算能力。另一方面，考虑到其普遍性和产出效果，AI是一种彻底改变生产方式的工具。同时，区块链最大的影响是双重的：重组生产关系和去中心化。因此，我认为这两种技术的碰撞可以产生以下四种路径：去中心化算力如前所述，本节旨在更新计算能力格局的状态。谈到AI，计算能力是不可或缺的一个方面。Sora的出现，让原本难以想象的AI对算力的需求凸显出来。近日，在2024年瑞士达沃斯世界经济论坛期间，OpenAI首席执行官Sam Altman公开表示，算力和能源是当前最大的制约因素，暗示它们未来的重要性甚至可能等同于货币。随后，2月10日，Sam Altman在推特上宣布了一项令人震惊的计划，将筹集7万亿美元（相当于2023年中国GDP的40%）来彻底改革当前的全球半导体产业，旨在打造一个半导体帝国。我之前对算力的思考仅限于国家封锁和企业垄断；一家公司想要主宰全球半导体行业的想法确实很疯狂。因此，去中心化计算能力的重要性是不言而喻的。区块链的特性确实可以解决当前计算能力极度垄断的问题，以及与获取专用 GPU 相关的昂贵成本的问题。从AI需求的角度来看，算力的使用可以分为推理和训练两个方向。专注于训练的项目还很少，因为去中心化网络需要集成神经网络设计，对硬件要求极高，是一个门槛较高、实施难度较大的方向。相比之下，推理相对简单，因为去中心化网络设计没有那么复杂，对硬件和带宽的要求也较低，是更主流的方向。中心化算力市场想象空间广阔，常常与“万亿级”关键词联系在一起，也是AI时代最容易炒作的话题。然而，纵观最近出现的众多项目，大多数似乎都是利用趋势的考虑不周的尝试。他们经常高举去中心化的旗帜，但却避免讨论去中心化网络的低效率。另外，设计同质化程度很高，很多项目非常相似（一键L2加挖矿设计），最终可能会导致失败，很难在传统AI竞赛中占据一席之地。算法与模型协同系统机器学习算法是那些可以从数据中学习模式和规则，并根据它们做出预测或决策的算法。算法是技术密集型的，因为其设计和优化需要深厚的专业知识和技术创新。算法是训练人工智能模型的核心，定义了如何将数据转化为有用的见解或决策。常见的生成式 AI 算法包括生成对抗网络 (GAN)、变分自编码器 (VAE) 和 Transformers，每种算法都是针对特定领域（例如绘画、语言识别、翻译、视频生成）或目的而设计的，然后用于训练专门的 AI模型。那么，这么多的算法和模型，各有千秋，是否有可能将它们整合成一个通用的模型呢？Bittensor是最近备受关注的一个项目，它通过激励不同的AI模型和算法相互协作和学习，从而创建更高效、更有能力的AI模型，从而引领了这个方向。其他专注于这个方向的项目包括Commune AI（代码协作），但算法和模型对于AI公司来说是严格保密的，不容易共享。因此，AI协作生态系统的叙述新颖而有趣。协作生态系统利用区块链的优势来整合孤立的AI算法的劣势，但是否能够创造相应的价值还有待观察。毕竟，拥有自主算法和模型的领先AI公司，拥有强大的更新、迭代和集成能力。例如，OpenAI 在不到两年的时间内从早期的文本生成模型发展到多领域生成模型。像 Bittensor 这样的项目可能需要在其模型和算法目标领域探索新路径。去中心化大数据从简单的角度来看，利用隐私数据来喂养AI和注释数据是与区块链技术非常吻合的方向，主要考虑的是如何防止垃圾数据和恶意行为。此外，数据存储可以使 FIL 和 AR 等 DePIN项目受益。从更复杂的角度来看，使用区块链数据进行机器学习来解决区块链数据的可访问性是另一个有趣的方向（Giza 的探索之一）。理论上，区块链数据是随时可访问的，反映了整个区块链的状态。然而，对于区块链生态系统之外的人来说，访问这些大量数据并不简单。存储整个区块链需要丰富的专业知识和大量的专业硬件资源。为了克服访问区块链数据的挑战，行业内出现了多种解决方案。例如，RPC 提供商通过 API 提供节点访问，索引服务使通过 SQL 和 GraphQL 进行数据检索成为可能，在解决该问题方面发挥了至关重要的作用。然而，这些方法都有其局限性。RPC服务不适合需要大量数据查询的高密度用例，往往无法满足需求。同时，尽管索引服务提供了一种更加结构化的数据检索方式，但 Web3 协议的复杂性使得构造高效查询变得极其困难，有时需要数百甚至数千行复杂代码。这种复杂性对于一般数据从业者和那些对 Web3 细节了解有限的人来说是一个重大障碍。这些限制的累积效应凸显了需要一种更易于访问和利用的方法来获取和利用区块链数据，这可以促进该领域更广泛的应用和创新。因此，将ZKML（零知识证明机器学习，减轻链上机器学习的负担）与高质量的区块链数据相结合，可能会创建解决区块链数据可访问性的数据集。AI可以显着降低区块链数据的访问障碍。随着时间的推移，开发人员、研究人员和机器学习爱好者可以访问更多高质量、相关的数据集，以构建有效和创新的解决方案。 AI赋能Dapp 自2023年ChatGPT3爆发以来，AI对Dapp的赋能已经成为一个非常普遍的方向。广泛适用的生成式人工智能可以通过API集成，从而简化和智能化数据平台、交易机器人、区块链百科全书和其他应用程序。另一方面，它还可以充当聊天机器人（如 Myshell）或 AI 伴侣（Sleepless AI），甚至可以使用生成式 AI 在区块链游戏中创建 NPC。但由于技术门槛较低，大多数只是集成API后的调整，与项目本身的集成并不完善，因此很少被提及。但随着Sora的到来，我个人认为AI对GameFi（包括元宇宙）和创意平台的赋能将是未来的重点。鉴于Web3领域自下而上的性质，它不太可能生产出可以与传统游戏或创意公司竞争的产品。然而，Sora的出现可能会打破这一僵局（也许只需两到三年）。从Sora的演示来看，它有与短剧公司竞争的潜力。Web3活跃的社区文化还可以催生出大量有趣的想法，当唯一的限制就是想象力时，自下而上的行业与自上而下的传统行业之间的壁垒将被打破。结论随着生成式人工智能工具的不断发展，未来我们将见证更多突破性的“iPhone时刻”。尽管人们对AI与Web3的整合持怀疑态度，但我相信目前的方向基本上是正确的，只需要解决三个主要痛点：必要性、效率和契合度。虽然这两者的融合还处于探索阶段，但并不妨碍这条路径成为下一次牛市的主流。对新事物保持足够的好奇心和开放的态度是我们的基本心态。从历史上看，从马车到汽车的转变是瞬间解决的，正如铭文和过去的 NFT 所显示的那样。持有太多偏见只会导致错失机会。来源：金色财经

金色财经2024-02-23

广电运通：2024年2月20日，公司股东人数为73,403户，其中机构投资者4,867户

户。投资者：你好董秘 OpenAI Sora的出现直接深化AI的发展直接把中国所谓的AI企业甩出一大段距离对于贵公司而言会是协同作用还是挑战作用还是风险与机遇并存对于中国AI企业而言贵公司认为如何才能追上他们的步伐呢欢迎回答谢谢！广电运通董秘：AI技术不断进步，公司会持续关注相关行业动态，积极把握市场机会。以上内容由证券之星根据公开信息整理，由算法生成，与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息（包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表）全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等，如存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。

证券之星2024-02-23

港股周报：重磅利好不断，港股全面反弹，这个板块涨幅最大！

. OpenAI发布首款文生视频大模型Sora引发市场关注； 4. 新茶饮品牌沪上阿姨向港交所递交招股书； 5. 比亚迪多款车型杀入7万元级别，车市价格战再起； 6. 金融监管总局将积极出台有利于提振信心和预期的政策措施； 7. 海底捞预计去年净利不低于44亿元； 8. 民营经济促进法起草工作已启动； 9. 英伟达Q4业绩超预期，AI概念股普涨； 10. 小米发布14 Ultra 大模型；本周老虎用户热门交易个股： Top6：药明生物，受美国议员提案，要求调查药明康德以及药明生物涉嫌与中国军方有关联的问题影响，药明系股价暴跌，本周事件影响消退，药明系股价反弹； Top9：小鹏汽车，年后，比亚迪宣布推出低价版秦PLUS荣耀版和驱逐舰05荣耀版，价格下探至7.98万，引发新一轮价格战，小鹏汽车股价逆势下跌。下周值得关注的大事件： 1. 周一，理想汽车将发布财报，分析师预期营收为399.28亿，关注是否符合预期及销量指引； 2. 周三，网易、百度、名创优品等公司将发布财报； 3. 周四，港交所、哔哩哔哩等公司将公布财报； 4. 周五，中国官方将公布2月PMI数据，该数据预示着国内经济复苏情况，经济学家预计制造业PMI为49.1，关注是否符合预期； $腾讯控股(00700)$ $美团-W(03690)$ $小鹏汽车-W(09868)$ $药明生物(02269)$ $中芯国际(00981)$

老虎证券2024-02-23

涨停复盘：8连阳拿下3000点，2万亿美元市值的英伟达引爆全球股市，中克来机电11连板，维海德20CM六连板

涨跌家数四、涨停揭秘五、相关热点 Sora、人工智能：Sora横空出世，分析称其标志着AI大模型保持高速迭代升级，AI大模型在泛化以及特化两条发展路径取得了长足进步。英伟达概念、CPO概念：英伟达于当地时间2月21日发布了第四财季和2024财年业绩。周四英伟达大涨16%。周五盘前股价站上800美元，市值突破2万亿美元。机器人：英伟达宣布将于3月18日至21日在圣何塞会议中心举办GTC 2024大会。在英伟达GTC 2024大会上，有望看到机器人领域的新变化。六、市场情绪

金融界2024-02-23

【A股收市】大逆转！中国股市勉强收高警惕获利了结

。个股方面，AI概念股持续活跃，其中Sora及短剧概念股领涨，维海德20CM6连板，因赛集团、国脉文化涨停；英伟达概念股开盘拉升，中富通、博杰股份、利通电子、卓朗科技等涨停；算力概念股维持强势，铜牛信息、高新发展、云赛智联等涨停。MR概念股大幅反弹，奥拓电子、淳中科技、兆威机电涨停。新型工业化概念股震荡走高，东杰智能、克劳斯、克来机电、合锻智能等10余股涨停。下跌方面，煤炭股陷入调整，淮北矿业跌近4%。总体来看，个股呈普涨态势，超4500股处于上涨状态，成交较昨日有所缩量，今日成交额8224亿元。北向资金全天净卖出0.92亿，其中沪股通净买入28.37亿元，深股通净卖出29.29亿元。港股全日宽幅震荡，恒指低开88点报16654点，开盘大市快速上攻，最多升152点高见16895点，一度重上百日线上方，而后缺乏承接转跌；午后持续走软。截至收盘，恒指收跌0.1%，本周累计上涨2.36%，科指收跌0.3%，本周累计上涨1.71%，恒指大市成交额960.5亿港元。盘面上，农产品、旅游股走强，乳制品股表现亮眼；电脑器材、煤炭、公共运输股跌幅居前。个股方面，龙湖集团(00960.HK)、蒙牛乳业(02319.HK)、华润啤酒(00291.HK)、新奥能源(02688.HK)均涨超4%，携程集团(09961.HK)涨超3%，百度(09888.HK)、美团(03690.HK)均涨超2.5%；联想集团(00992.HK)、比亚迪电子(00285.HK)、蔚来汽车(09866.HK)均跌超3%。摩根士丹利(Morgan Stanley)在一份报告中表示：“春节假期后，由于市场支持措施的加强和积极的春节旅游数据，A股投资者情绪有所改善。” 随着全国人民代表大会(NPC)将于3月5日召开年度会议，市场参与者正谨慎地等待当局的下一步政策举措，尽管没有迹象表明政府正在制定重大刺激措施或宏大的改革计划。在经历了两个交易日的净买入后，外国投资者当天一度净卖出人民币37亿元的中国股票。官方数据显示，1月份中国新房价格的环比降幅有所放缓，但尽管北京方面努力提振需求，但全国范围内的下跌趋势仍在持续。

云涌2024-02-23

3000点，新起点！后市如何演绎？两大方向值得关注，这一宝藏板块本轮反弹狂飙25%！

场轮动速度明显加快，人工智能风口持续，Sora概念股继续发酵大涨，锂电产业链、军工、智能制造等亦进入排队上涨序列。截至收盘，全天超4300只个股上涨，并延续百股涨停强势表现。 3000点一直是投资者的重要心理关口，过去多轮周期中，每当沪指跌破3000点，市场就会陷入恐惧与不安的情绪中；而当上证指数突破3000点，投资者的信心也会显著增强。今日沪指重回3000点，信号意义强烈！展望后市，有分析预测，未来市场可能会围绕两个方向进行演绎，一是金融高质量发展，二是新质生产力。 2023年重磅会议首次提出“加快建设金融强国”的战略目标，2月20日央媒刊发中央金融委员会办公室、中央金融工作委员会《锚定建设金融强国目标扎实推动金融高质量发展》的文章，金融高质量发展势在必行。另一方面，1月底，高层就加快发展新质生产力、扎实推进高质量发展进行集体学习，数据显示显示31个省份中共有26个省份的政府工作报告在相对靠前的位置重点提及了“新质生产力”，大科技、大健康、大制造等相关主题有望持续催化。【ETF全知道热点盘点】下面重点聊聊金融科技、信创、银行三个板块主题的交易和基本面情况。一、【八连升！多重因素催化，金融科技ETF（159851）续涨1.86%，成交激增近8成！信雅达五连板】今日，金融科技延续涨势，走出连续行情。细分来看，移动支付、Sora概念等成上攻主要动力，截至收盘，中亦科技20CM涨停，信雅达再斩获5个一字板，浩丰科技大涨超14%，信安世纪、四方精创、普元信息等多股涨逾7%，中证金融科技主题指数收涨超2%实现八连升，表现优于大盘！热门ETF方面，金融科技ETF（159851）午后拉升，场内价格收涨1.86%，日线八连阳！交投方面，金融科技ETF（159851）全天换手率超14%，成交额达4190万元，较昨日激增近8成，交易情绪异常活跃！图片来源：雪球梳理来看，金融科技引领本轮反弹，金融科技ETF（159851）标的指数2月6日至今累计涨幅超25%，大幅跑赢同期市场！从指数构成上看，金融科技重仓计算机+互联网券商，梳理来看，金融科技行业催化因素或可总结为以下几点。 1、计算机板块超跌反弹涨势迅猛。在A股整体震荡的基础下，计算机行业1月经历急剧杀跌，申万计算机一级行业1月跌幅超23%，调整较为充分。伴随龙年AI反攻行情，申万计算机行业近8日累计涨幅位居第一。图片来源：Wind 2、Sora、移动支付等多重热点傍身。中证金融科技指数覆盖金融科技企业全产业链，包含上游底层技术服务商、中游流量/渠道公司、下游具有业务牌照的金融机构，所涉热点概念较广。AI方面，Sora引领新一轮AI行情，国内金融科技大模型如火如荼，作为AI最佳的应用场景之一，金融科技有望继续向上修复。移动支付方面，支付宝出境游数据显示，春节期间支付宝用户的境外消费笔数已是2019年同期水平的107%，消费金额同比2023年增长140%，移动支付或迎新机遇。 3、金融IT基本面景气度有望抬升。政策上，证监会连续召开十余场座谈会广泛听取各方面意见建议、预计提振资本市场举措仍将延续，金融IT等细分板块有望继续受益于资本市场改革。从基本面景气度来看，Wind数据显示，金融科技权重股预测的净利润增速均有望提升。其中，“互联网券商”龙头东方财富今年净利润增速有望超18%，“金融IT龙头”恒生电子今年净利润增速有望达到24%。机构指出，金融科技兼具“AI+”以及“行情旗手”属性，为指数共振最佳品种。资料显示，金融科技ETF（159851）被动跟踪中证金融科技主题指数，“弹力出众”！第一大行业为计算机，占比约80%，覆盖了数字经济、ChatGPT、信创、金融IT等热门主题。第二大行业为非银金融（主要为互联网券商），占比近14%。二、【日线8连阳！信创ETF基金（562030）再涨1.16%！央企带头建设智算中心，这三类企业或最先受益！】今日Sora概念持续火爆，央企加快布局和发展人工智能产业，计算机板块大涨2.46%，高居31个申万一级行业第2位；主力资金近5日连续净流入计算机板块，合计净流入97.42亿元。重仓计算机板块的中证信创指数自2月6日以来，累涨24.59%。热门ETF方面，紧密跟踪中证信创指数的信创ETF基金（562030）场内价格今日再涨1.16%，强势日线8连阳，站上30日均线，成交额超1000万元。图片来源：雪球消息面上，由于英伟达公告的财报业绩好于市场预期，截至当地时间2月22日美股收盘，英伟达单日暴涨16%，市值一夜增长2万亿元，反映全球AI算力需求持续强劲。半导体产业链自主可控需求迫切，国产替代突围在即： 1、英伟达股价单日暴涨16%，全球AI算力需求持续强劲 2月22日晚间，全世界的投资人，都把目光投向了全球芯片巨头——英伟达。截至当地时间2月22日美股收盘，英伟达暴涨16.4%，市值逼近2万亿美元，为微软、苹果之后第三高。其市值一夜增长2733亿美元（约合人民币2万亿元）。此前，英伟达于当地时间周三公布的财报显示，英伟达四季度营收同比猛增265%至221亿美元，业绩好于市场预期，单季度收入甚至高于2021年全年。华金证券研报指出，英伟达业绩持续超预期，表明全球AI算力需求持续强劲，国产算力芯片厂商将持续受益。 2、央企带头建设智算中心，三个类型企业或最先受益 2月19日，国务院国资委召开中央企业人工智能专题推进会。会议明确指出，中央企业要加快布局和发展人工智能产业，夯实发展基础底座，加快建设一批智能算力中心；同时，开展AI+专项行动，加快重点行业赋能，构建一批产业多模态优质数据集，打造从基础设施、算法工具、智能平台到解决方案的大模型赋能产业。中信建投认为，国资央企加快拥抱人工智能，这三个类型的企业会最先受益：①拥有智能算力基础设施产品（服务器、一体机）以及参与央国企数据中心建设的企业有望受益；②AI模型和AI工具类企业的市场空间有望进一步拓宽；③央国企在政策指导下有望进一步推动自身AI能力建设和场景落地，利好央国企集团下属科技型企业。 “振芯中华，国货崛起”，看好信创板块发展前景的投资者，相关产品信创ETF基金（562030）。公开资料显示，信创ETF基金被动跟踪中证信创指数（931247），集中布局50只信创核心股，覆盖全产业链，汇聚信创龙头，指数具备高成长、大空间特性，可一键投资信创产业链核心环节。三、【银行，很行！年内超额14%，银行板块继续狂飙，机构：银行催化进行时】 2024年以来，银行板块大幅跑赢市场，行情持续扩散，在高股息、中特估、稳增长等市场主题下均有所表现。Wind数据显示，截至2月23日收盘，中证银行指数年内累计上涨13.52%，涨幅高居所有行业（中证全指二级行业）首位，较同期沪深300指数和上证指数均超额逾14个百分点。图片来源：Wind 紧密跟踪中证银行指数的银行ETF（512800）随之稳步上行，现已站稳所有均线上方，今日续涨0.42%，场内价格创2023年5月10日以来新高，年内涨幅更是在A股所有股票型ETF中高居TOP11。图片来源：Wind 值得一提的是，年初至今42只上市银行股均实现正收益，涨幅中位数达11.9%，超半数个股涨逾10%。本周中国银行、农业银行、工商银行等多股刷新上市新高，平安银行更是罕见涨停，表现实属亮眼！图片来源：Wind 低调多时的银行股缘何突然崛起？关于板块走强的原因，一方面，2024年1月，资本市场持续低迷，银行股高股息、低估值的属性，使其具有较强的防御性；另一方面，宏观政策转向逆周期调节、银行盈利好于预期，板块投资者情绪亦受到提振。年初央行降准、再贴现利率下调，监管强调金融满足房地产融资，后有5年期以上LPR超预期调降，下一步积极的财政政策及货币政策有望密集出台，政策面与基本面综合作用下，银行板块估值修复行情有望持续展开。 1、政策发力，情绪回暖，银行板块迎多重利好。从基本面的逻辑看，当前银行估值的核心矛盾是经济预期和资产质量，政策端发力增强经济复苏动能，有助于中长期银行资产质量改善。本次非对称降息一方面有利于刺激房地产需求侧改善、托底宏观经济；一方面体现了政策呵护银行合理利润的态度，市场负面情绪极大打消，银行板块迎多重利好。 2、上市银行业绩传递积极信号，资产质量持续向好。截至目前，已有10家上市银行披露了2023年业绩快报，归母净利润均实现了正增长，增幅在5%~24%之间，且资产质量普遍向好。数据来源：上市公司公告整体来看，根据国家金融监管总局披露数据，2023年银行业资产质量总体保持平稳，商业银行逾期90天以上贷款与不良贷款比率为84.2%，维持在较低水平，全天处置不良资产3万亿元，保持处置力度，风险抵补能力重组。展望后市，申万宏源证券表示，资本市场对银行基本面的底部预期基本到位，银行修复不是过去时，而是进行时，稳增长政策陆续落地，银行板块预计还将有阶段性催化，当前位置仍具备较高的配置价值。看好银行板块行情持续性的投资者，相关产品银行ETF（512800）。公开资料显示，银行ETF（512800）跟踪中证银行指数，成份股囊括A股市场42只上市银行，近三成仓位布局工商银行、中国银行、邮储银行等国有大行，捕捉“中特估”主题机会；约七成仓位聚焦招商银行、兴业银行、西安银行等高成长性股份行、城商行、农商行，是分享银行板块行情的高效投资工具。数据、图片来源：沪深交易所、华宝基金、Wind等，截至2024.2.23。风险提示：金融科技ETF被动跟踪中证金融科技主题指数，该指数基日为2014.6.30，发布于2017.6.22；信创ETF基金被动跟踪中证信创指数，该指数基日为2017.12.29，发布于2012.12.21；银行ETF被动跟踪中证银行指数，该指数基日为2004.12.31，发布于2013.7.15。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。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。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。基金过往业绩并不预示其未来表现！根据基金管理人的评估，金融科技ETF、信创ETF基金、银行ETF风险等级均为R3-中风险。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本基金进行风险评价，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。中国证监会对本基金的注册，并不表明其对本基金的投资价值、市场前景和收益做出实质性判断或保证。基金投资需谨慎。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2024-02-23

央视网评Sora付费课程：教你挣钱还是挣你的钱？

央视网发文指出，作为一项重大的新技术，Sora当然值得关注和学习，可目前Sora 尚未正式开放使用，全球公测仅对小部分研究人员和创意专业人士开放，很多所谓的“内部渠道”“独家授权”事实上是利用信息差收“智商税”。世界变化很快。生成式AI以“天”为单位迭代，身处在变化时代的人们，有些许焦虑是正常的。正如适当的焦虑会成为学习的动力，如果能借着这股劲儿，学点新东西，其实也是好事。不过，看起来再“逆天”的技术，普及推广也要遵循基本逻辑。底层技术支撑、产品设计、相关法律和安全风险监管……实践是需要过程的，心急吃不了热豆腐，一不小心就容易掉坑里。而且，真正能起飞的，往往靠的也不是那“三分钟”教学。就像短视频兴起时，各种视频剪辑、文案创作等课程铺天盖地，但工具总是越来越便捷、越好用的，最终能出圈的也都是些真正的内容创作者。技术终究是为人服务的，改变命运还得看自身。所谓“三分钟学会”的东西，人人都能学会，可与时俱进的能力、长期积累的经验、难以一言蔽之的经历，就像块压舱石，这才是真正“稳得住”的东西。飞起来很重要，但稳得住更重要。

金融界2024-02-23

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