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AIGC前景广阔，沪港深云计算（931470）年内涨超26%

考虑到资源优势及经济性，云厂商有望成为AI算力需求的主要承载方，如微软是OpenAI的独家云服务提供商，Anthropic将谷歌云作为首选的云提供商。国内互联网云厂商在数据库、弹性计算等方面已积累深厚优势，亦有望受益于国内AI产业蓬勃发展带来的训练及应用环节的增量算力需求。汇添富中证沪港深云计算产业（A：014543、C：014544）指数跟踪中证沪港深云计算产业指数，同时覆盖A股、港股的云计算服务企业、为云计算提供硬件设备的企业等。恒生科技ETFQD（513260）、汇添富恒生科技指数（A：013127、C：013128）跟踪恒生科技指数（HSTECH），指数汇聚了港股优质的科技公司稀缺标的，综合覆盖软件、硬件及半导体三大子板块。（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2023-03-24

芯片迎超级风口，科创芯片ETF（588200）大幅净流入

近期AI算力芯片相关概念股大爆发，引爆芯片行情，上证科创板芯片指数3月以来涨幅超19%！科创芯片ETF（588200）获得投资者追捧，连续12日份额大幅净流入，3月以来份额净增超5亿份，规模涨幅超160%！当前科创芯片ETF规模已突破12亿元。科创板是芯片产业的主阵地之一，汇聚了一批芯片行业细分龙头和新锐企业，科创芯片指数弹性足、成长性高，近期场外投资者对科创芯片ETF联接基金（017470）的关注度也大幅提升。（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2023-03-24

AI+算力芯片齐飞，软件ETF（159852）、科创芯片ETF（588200）盘中大涨

今日AI、算力芯片行情齐齐发力上攻，盘中软件ETF（159852）涨近3%、科创芯片ETF（588200）涨超2%，交投活跃。软件、算力芯片相关概念股均大幅走强，软件ETF权重股金山办公涨近10%、科大讯飞涨近9%。科创芯片ETF算力芯片相关概念股集中，成分股芯原股份大涨17%、国芯科技涨超7%、澜起科技涨超5%。（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2023-03-23

欧比特涨超10%，Al芯片概念板块涨幅位居市场前列

iplet技术与存算一体也有望助力突破AI算力瓶颈，而边缘计算也将在未来发展趋势中扮演重要角色，国内产业链相关企业将在新一轮AI大趋势中充分受益。（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2023-03-23

芯片股集体拉升，华安科创信息ETF（588260）历史新高

iplet技术与存算一体也有望助力突破AI算力瓶颈，而边缘计算也将在未来发展趋势中扮演重要角色，国内产业链相关企业将在新一轮AI大趋势中充分受益。（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2023-03-23

中国电信大力布局算力投资行业商业价值再度拓宽

　　国产算力：寒武纪：通过NPU布局AI算力训练侧，相对GPGPU难度降低，存在弯道超车的可能性；海光信息：市场对海光X86产品市场份额预期，客户上层应用和底层硬件架构适配的技术路线粘性认知不足，海光CPU有希望保持优势地位；中科曙光：主营服务器相关业务互联网客户占比少，受益国产化、政企等稳定需求，业绩增长确定性强，低估值存在估值修复空间，进一步收紧制裁风险较小；合作伙伴：鸿博股份：英伟达市场化算力落地方案。

金融界2023-03-23

特发信息：公司没有超导产品。公司对于这个行业未来暂没有规划

公司承建的鹏城云脑一、二期是否都是为了AI算力为目标的，采用的全都是国产AI芯片吗？请问是哪家供应商？特发信息董秘：公司曾承接的鹏城云脑二期建设集成项目已经建成交付。该项目主要采取华为AI芯片。谢谢关注！投资者：智能超级算力平台的鹏城云脑III目前研究进展如何？还是有公司继续负责吗？特发信息董秘：公司将持续关注相关项目进展。谢谢关注！投资者：请问公司负责的项目“鹏城云脑II”在AIPerf、IO500全节点和10节点打榜中荣获三项世界第一；参加业界公认的MLPerf trainingv1.0基准测试，在图像分类赛道（1024卡同等规模）排名第二，自然语言处理赛道（256卡同等规模）排名第一，是否属实？特发信息董秘：公司曾承接的鹏城云脑二期建设集成项目已经建成交付。谢谢关注！投资者：华为3月23日春季新品发布会上即将发布的新款折叠旗舰MateX3将支持卫星消息双向收发，用户在没有地面网络信号的区域，不仅能通过北斗卫星向外界发送消息、也能接收消息。贵公司目前和华为的合作有哪些？是否和华为的产品进行了合作？为华为提供了哪些技术支持？特发信息董秘：公司向华为提供接入产品。公司与华为在政企市场有相关产品的项目落地。谢谢关注！投资者：您好，请问贵司报告中提到，统筹编制年度技术创新管理计划，报告期计划含有18项重点研发项目、6项重点技改项目，这些项目分别是哪些，项目可行性报告在哪可以参阅。公司在2023年有哪些项目计划可以实现扣非盈利？谢谢特发信息董秘：对于内部具体经营管理事项公司会严格按照信息披露规范要求对外披露。相关内容请以公司的公告内容为准。谢谢关注！投资者：能否介绍一下鹏城云脑项目一、二期是否都是针对AI算力进行建设的？AI芯片采用的全部国产芯片吗？是哪家供应商呢？谢谢特发信息董秘：公司曾承接的鹏城云脑二期建设集成项目已经建成交付。该项目主要采取华为AI芯片。谢谢关注！特发信息2022三季报显示，公司主营收入29.94亿元，同比下降5.0%；归母净利润7329.1万元，同比上升417.63%；扣非净利润-4926.45万元，同比上升32.97%；其中2022年第三季度，公司单季度主营收入11.08亿元，同比上升29.35%；单季度归母净利润-1926.5万元，同比上升45.86%；单季度扣非净利润-3405.14万元，同比上升33.59%；负债率69.99%，投资收益1.31亿元，财务费用5831.4万元，毛利率14.27%。该股最近90天内无机构评级。近3个月融资净流入8952.58万，融资余额增加；融券净流入8.56万，融券余额增加。根据近五年财报数据，证券之星估值分析工具显示，特发信息（000070）行业内竞争力的护城河一般，盈利能力较差，营收成长性较差。可能有财务风险，存在隐忧的财务指标包括：有息资产负债率、应收账款/利润率、应收账款/利润率近3年增幅、经营现金流/利润率。该股好公司指标0.5星，好价格指标1星，综合指标0.5星。（指标仅供参考，指标范围：0 ~ 5星，最高5星）特发信息（000070）主营业务：光纤光缆、智能通信设备及军工电子设备的研发、生产和销售。以上内容由证券之星根据公开信息整理，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2023-03-22

收评：A股震荡沪指涨0.31%，AI算力及AI应用领域受追捧

行业表现方面，通信设备、互联网服务、通信服务、游戏、工程咨询服务等涨幅靠前，贵金属、电子化学品、光伏设备、珠宝首饰、风电设备等板块跌幅靠前；题材方面，CPO、东数西算、Web3.0、AIGC、ChatGPT等概念活跃。

金融界2023-03-22

硅谷银行暴雷后突然在硅谷爆火的科创新星UtilityNet是什么？

yNet Labs是一家专注于去中心化AI算力网络技术的研究与应用拓展的实验室。其使命是为Web3.0构建可靠基础设施，并为此开发了强大的去中心化AI算力和应用工具。 UtilityNet Labs的成员拥有不同的专业背景，研发团队由来自人工智能、区块链、互联网、分布式算力网络、密码学等多个不同领域的专家、教授和博士组成，团队的目标是构建全球最大的高性能分布式智算网络，为人类社会再一次的工业革命以及文明跃升奠定坚实的AI算力基础。关于UtilityNet UtilityNet的愿景是基于HPCS高性能分布式智算网络创建一个更庞大、成本低廉且更加高效的庞大AI算力链网打造与收分发调度网络，区别于传统中心化算力网络与云算力网络，UtilityNet将打造全球最大的AI智算集群资源池。 UtilityNet把分散的AI物理计算资源聚合成巨大的算力池，响应不同开发需求执行计算任务。对于开发者而言，操作一个分散的AI集群资源可像使用一台计算机一样简单，让开发者专注自身的专业领域高效开发。 UtilityNet的目标是构建全球最大的高性能分布式智算网络，为人类社会再一次的工业革命以及文明跃升奠定坚实的AI算力基础。 UtilityNet和UNC的关系？ UNC是UtilityNet平台通证，发行枚数为100亿。作为UtilityNet平台的通证，UNC是一种可以促进价值支付、价值交换和生态构建的经济激励系统，UNC作为UtilityNet的功能奖励，用于UtilityNet整个AI超算平台的激励奖励。它可以鼓励和促进UtilityNet的超算体系网络优化和AI超算生态发展。 UNC的经济模型？在UtilityNet的创建块分发中，1%作为DAO组织管理分配，1%作为技术节点管理基金分配，1%作为初始挖矿燃料，剩下的97%分配给UtilityNet矿工作为挖矿奖励，用于提供AI算力、区块链维护、分发数据、运行合同等服务。随着时间的推移，这些奖励将支持多种类型的开采。 UtilityNet的经济模型是以利于整体Token价值为出发点，让UNC极限通缩利于生态良性健康发展，为海洋勘探、地球物理、爆炸模拟、灾害预警、精尖制造、材料研发、航空航天、气象监测、高校科研、石油勘测、生物制药、工业仿真、芯片仿真、汽车机械、金融经济、多媒体渲染、大数据学习、人工智能算法模拟与优化、多类型数据分析与编解码等提供流通权证和AI算力资源支持。 UtilityNet市场前景和未来价值当前社会发展已经全面进入数字智能时代，伴随科技创新浪潮的推进，不断涌现出算力的新应用场景，且需求量持续激增，在AI和深度学习的深度赋能下，包括智能汽车、自动驾驶、元宇宙、AI机器人等场景正在持续迭代升级，都将对算力提出新的需求，多场景共荣算力生态正在成型。高性能分布式AI算力在未来十年内将是万亿美元规模起步的产业，而UtilityNet作为行业领先的高性能分布式智算网络，希望在未来几年内能成为全球分布式算力领域里最专业、最具规模和全生态应用的服务平台。要完成这个目标，UtilityNet的基础设施建设规模也将是万亿级。一旦达到如此规模，UtilityNet不断通缩的Token价值将无与伦比。未来3至10年，以AI超算实现分布式存储的颠覆性应用，将导致整个市场爆发式增长，不再局限于Filecoin节点算力只为产生Token，并未进行巨量数据存储、产生实际应用机制，造成高开低走的困境。 AI算力在商业领域具有非常重要的价值。随着人工智能技术的逐渐普及，越来越多的企业和机构需要进行大数据分析、深度学习、机器学习等AI技术的研究和应用。而这些应用需要大量的计算资源支持，AI算力正是满足这些需求的关键环节。因此，提供AI算力的UtilityNet可以获得大量的商业价值，包括提供基于AI的服务、提供云计算、边缘计算等方面的服务，以及提供各种AI应用开发的工具、库和平台等。随着人工智能技术应用范围不断扩大，AI算力的商业价值也将持续增长。来源：金色财经

金色财经2023-03-20

GPT-4爆火去中心化算力能解决AI算力难题吗

《数实融合的第三次浪潮》目前，关于 AI 算力的优化技术主要有以下几种： GPU资源池化：通过虚拟化和远程调用，将GPU从硬件定义转换成软件定义的资源池，实现资源的共享、按需分配、弹性伸缩和统一管理。计算精度优化：通过混合精度计算，利用不同的浮点数类型在保证模型训练和推理效果的同时，降低数据传输和存储成本。模型压缩优化：通过参数剪枝、量化等方法，减少模型参数量和计算复杂度，降低模型大小和内存占用。面对算力需求的增长，短期内可以从软硬件和工程优化等角度解决，但在未来十年，二十年之后呢？当芯片逼近量子极限，当 AI 的进化需要越来越庞大的数据、越来越多的预训练模型参数、越来越高的算法精度时，会带来对算力需求的指数级增长，而且这种增长是长期性的，由此带来的成本问题将会成为一个不可规避的难题。同时这也会让 AI 只有巨头才能入局的游戏，据悉，OpenAI 接受微软投资的很大原因就是为了获得微软云 Azure 的计算支持。所以，为了能降低成本，并获得更多的算力来支持 AI 项目的进一步发展，很多新兴企只能选择与大型云算力企业合作，作为交换让渡出部分权利，而去中心化的算力系统或许能在一定程度上解决这一问题，并降低 AI 模型训练的门槛。去中心化算力是指将分散在不同地点、不同设备上的计算资源整合起来，形成一个去中心化的网络。以此，为 AI 应用提供更加灵活、高效、低成本的计算服务，其潜在优势体现以下几个方面：提供分布式计算能力，支持人工智能模型的训练和运行，使任何人都能运行AI模型，并在来自全球用户的真实链上数据集上进行测试。去中心化还可以通过创建一个强大的框架来解决隐私问题。通过提供透明、可验证的计算过程，增强人工智能模型的可信度和可靠性。通过提供灵活、可扩展的计算资源，支持人工智能模型在各种应用场景下快速部署和运行。提供去中心化的数据存储和管理方案。目前，已经有项目在探索以去中心算力+AI的组合，例如： Gensyn：该协议通过智能合约方式促进机器学习（ML）的任务分配和奖励，来快速实现 AI 模型的学习能力，适用于深度学习计算的L1层，可以在大规模、低成本的网络中实现 ML。 Flux：一个基于区块链技术的去中心化 AI 平台，通过智能合约来规范 AI 任务的发布、执行和验证过程，并使用 Token 作为激励机制。 Golem：一个提供算力市场的点对点去中心化计算网络，支持任何人都可以通过创建共享资源的网络来共享和聚合计算资源。但去中心化算力网络与 AI 的结合也需要解决验证问题，即如何确保运算结果的正确性和可信性。此外，算力增长所带来的电力消耗也是一个不可忽视的问题，据统计，训练 GPT-3 模型消耗的能源相当于120个美国家庭一年的耗电量，而这只是实际使用模型所消耗的电力的40%左右。相比算力增长来说，能源电力称不上难题，随着技术的突破，AI 所展现出的潜力将会激发了更多的企业和研究机构投身其中，这些问题可能会被一一解决。而从计算机视觉到自然语言处理，从机器人学到推理、搜索，人工智能所带来的生产力变革正在改变我们当前的工作方式，在技术发展的道路上，科幻照进现实只是时间问题。来源：DeFi之道来源：金色财经

金色财经2023-03-19

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