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Sora震撼发布开启视频生产新模式浦银安盛投资解决方案迎接AI新热潮

文生视频大模型的算力要求更高，将会推动AI基础设施建设加码，芯片、算力、云计算等行业将因此受益；最后AI将推动科技硬件变革，结合AI功能的手机与PC会逐渐成熟普及，有望带来新一轮换机潮。内容生产模式焕新内容传播与技术叠变共振作为受到文生视频大模型影响最直接的领域，内容领域的生产方式将可能实现突破性变革。浦银安盛中证沪港深游戏及文化传媒ETF罗雯表示：“Sora的推出是大模型领域里程碑式的进展，高质量、长时长、高精度的视频产出大大提升AIGC 的产业生产力价值，有望赋能以图片、视频为代表的多模态内容生产，加速内容制作端生产效率升级。尤其对于游戏、影视、营销等多行业都会带来降本增效、降低行业门槛等长远影响。” 在各类大模型推动下，AIGC产业发展不断提速。根据艾瑞咨询预测，2028年我国AIGC产业预计规模将达到7202亿元，将完成在重点领域、关键场景的技术价值兑现，并逐步建立完善的模型即服务产业生态，预计2030年中国AIGC产业规模将突破至11441亿元。而更让市场充满期待的是，当下内容传播方式的变化正与技术的变革产生共振。春节期间，一部穿越题材的网络短剧出圈。据短视频平台数据，该片单日订阅超2000万，抖音话题播放量超过4亿，单集点赞量已经突破150万，代表着一直在部分网络群体圈层流行的短剧正在逐步由下沉市场拓展至主流用户。这类短剧往往每集只有1-2分钟的时长，依靠紧凑的剧情吸引用户订阅。文生视频大模型的发展，无疑会降低这类短视频的制作周期和成本，对短视频行业产生重大影响。算力需求高增硬件自主酝酿国产厂商新机遇 Sora作为文生视频大模型，对于算力的要求更高，根据华西证券计算机研究团队的推算，Sora架构的训练与传统大语言模型(LLM) Transformer架构的训练算力需求存在近百倍差距，将进一步推动AI基础设施，尤其是各类硬件设备的发展建设。（资料来源：《Sora算力倍增，国产架构+生态崛起——AIGC行业深度报告(12)》，华西证券研究所，2024年2月19人日）目前围绕AI硬件领域，GPU芯片成为各方关注的焦点。近日美国GPU芯片巨头发布2023年4季报。报告显示，受益于AI带动的算力建设，其芯片需求大增，2024财年营收大增126%至609.22亿美元。鉴于新一代大模型的高算力需求，市场对其后续增长前景普遍持乐观预期。同时，其新一代GPU芯片B100将具备更先进的技术水平，处于供不应求阶段。对于国内相关行业从业者来说，硬件领域当下具备更大的发展空间和机遇。自美国不断收紧芯片对华出口以后，当前能够输入中国的GPU芯片主要为定制型的H20型号，无法满足国内主要用户需求，用户纷纷转向国内通讯大厂推出的新一代昇腾910B芯片，其性能被认为可基本媲美此前主流的A100芯片。不过，整体上硬件领域特别是AI芯片领域，国内受到的限制较多，为追赶世界先进水平，短期内预计仍将以“跟随战略”为主。浦银安盛基金国际业务部副总监、浦银安盛全球智能科技（QDII）基金经理俞瑾表示：“国内公司的机遇在于一旦形成局部的突破，就有可能利用中国市场的需求发展起来，这是重要的投资机遇。” 长期耕耘AI领域，浦银安盛提供全球化投资布局方案今年，对于AI领域的布局已经成为不少投资机构把握年初市场回暖机遇的重要一环。浦银安盛基金基于多年来对于TMT、半导体、信息技术及游戏传媒等行业的耕耘，也在积极把握住此次AI技术引领的市场浪潮。目前浦银安盛在AI领域的投资工具既包括俞瑾、石萍共同管理的浦银安盛全球智能科技（QDII），由罗雯管理的浦银安盛中证沪港深游戏及文化传媒ETF以及由秦闻管理的浦银安盛科技创新优选混合，形成了覆盖从主动到被动、从场内到场外、从国内到海外、从软件应用层到硬件的多层次、全球化的AI投资解决方案。把握AI又不限于AI，面对Sore带来的新一波AI投资浪潮，浦银安盛的AI投资解决方案以长期投资、价值投资的视角，注重挖掘科技革命新时代具备长期成长红利的证券，成为投资者构建全球化多层次投资人工智能产业的重要工具。

金融界2024-02-28

半导体板块领涨，创业板ETF(159915)午后活跃翻红

用将会持续提升全球算力需求，推动新一轮AI基础设施建设的开启，或将带动高性能以太网交换机、路由器、先进存储产品、GPU等多种半导体硬件的市场需求。半导体产业库存去化已有显著成效，需求端消费电子、工业领域的回暖迹象渐显。相关产品：创业板ETF(159915，场外联接A类110026/C类004744)，一键打包优质半导体上市公司。科创板50ETF(588080)，场外联接(A类：011608；C类：011609)；半导体芯片ETF (516350)，场外联接（A类：018411；C类：018412）。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2024-02-26

基金圈舆情周报：机构称AI或为今年投资主线又有基金公司官宣“换帅”

表示看好其长期发展前景，建议关注算力等AI基础设施领域。对于AI板块近期表现较好的原因，德邦基金基金经理雷涛分析称，科技成长板块在今年1月中上旬跌幅较大，春节前市场出现企稳迹象，整体科技板块有强烈的反弹诉求。与此同时，春节期间海外AI和半导体相关标的表现较好，提升了市场对科技成长板块的预期，Sora的发布显示AI在多模态上的进展又上新的台阶，进一步推动了算力、视频应用等领域的发展，使得相关公司受到市场追捧。财通基金也认为，从全球来看，AI依然引领着科技成长的方向。Sora的问世是AI多模态的历史性跨越，由此展开的应用或将接续发展。而AI的长期发展将持续拉升算力空间，光模块作为全球AI算力基建中的核心部分有望深度受益，未来两年光模块业务将实现高增长，头部公司在2024年或将获得更高估值。 2、结束封闭期多只新基金火速开放申购据中国证券报，随着市场有所回暖，资金进场信号开始显现：多只次新基金加速建仓，部分成立1个月左右的基金则宣布开放日常申购业务。以刘伟伟管理的中欧时代共赢混合发起为例，该基金成立于2023年11月28日，2月1日之前，净值在1元上下小幅波动，但2月以来波幅加大，2月6日，中欧时代共赢混合发起A净值大涨5.42%。截至2月20日，中欧时代共赢混合发起A的月内涨幅超过10%，这意味着该基金仓位已处于较高水平。万家医药量化选股混合发起式成立于1月12日，截至2月5日，净值已经不足0.75元，表明该基金成立后就迅速提升了仓位。据天风证券测算，普通股票型基金去年底的仓位为85.8%，截至2月8日，仓位已经提升至88.5%。站在当前时点，多家机构认为，随着积极因素的不断累积，市场回暖的势头有望延续。 3、瞄准三大方向公私募“顶流”基金经理大手笔加仓近日，上百家上市公司因回购事项披露最新前十大流通股东，丘栋荣、杨锐文、董承非、邓晓峰等公私募“顶流”基金经理和知名外资机构最新持仓揭晓，人工智能、大消费以及顺周期方向等获大手笔布局。具体来看，工业数字化领域设备企业博众精工在2月20日发布公告称，截至2月6日，知名基金经理丘栋荣管理的中庚小盘价值股票、中庚价值灵动灵活、中庚价值领航混合分别新进买入该公司980.64万股、191.34万股和181.27万股。一些知名外资机构也频频出手。2月20日，日久光电、熙菱信息、和而泰等光学光电子和安防设备领域的企业纷纷披露公告，巴克莱银行分别新进日久光电259.46万股和熙菱信息96.16万股，和而泰则获摩根士丹利、美林证券新进买入1214.89万股、1001.59万股。公募人士称，2024年，中国股票市场有望迎来积极变化，机遇总体大于风险，当前估值水平下，市场继续向下的空间有限，人工智能和高股息方向等有较大吸引力。 4、公私募复盘量化危机始末：多重因素致小盘策略失灵量化圈遭遇一场大地震，大量产品遭遇大幅回撤。春节前的最后一周，以卓识、九坤、幻方、灵均为代表的头部私募中性产品普遍跌幅超过10%。公募公开的数据更加连贯直接，今年以来至春节前的一个多月，跌幅最大的部分公募量化产品净值一度接近腰斩，不少公募量化产品净值跌幅达到三成。经此一役，量化行业元气大伤，不少量化机构在危机中展开了一场极限求生。业内也开始思考，风险到底是怎么积累起来的；是什么重伤了骄傲了三年的量化基金；如何避开风险？国金量化精选和国金量化多因子的基金经理马芳表示，近日在换仓过程中遇到少量个股流动性问题。他认为，这是近日以来一系列事件(雪球产品、部分量化产品等)负向强化的结果。从量化机构10多份近期发布的产品运作说明中，大家给出了大致相同的描述。也有业内人士表示，风险来自于量化抱团小票，与几年前基金抱团核心资产一样，自2021年2月以来，小盘股连涨3年，但是没有只涨不跌的资产，小盘股今年开始下跌。百亿量化私募幻方量化指出，其春节前一周已收紧了整体风控，防止小市值股票出现极端流动性危机时对于投资组合的冲击，并在每个交易日分析模型表现，持续进行优化。但其表示相信市场会逐步回到正常的轨道，策略模型也会恢复正常。 5、持有人大会变成走过场？召开成功与否都不影响基金持续运作，还有必要开会吗？据每日经济新闻，近期多只小微基金召开持有人大会审议持续运作的议案，但其中多只基金的持有人大会都召开失败了，有的甚至连一个投票的都没有。进一步了解，有的基金持有人大会召开失败之后，并不打算继续二次大会。有业内人士表示：“按要求召开持有人大会投票是否持续运作，这属于小微基金规定动作，不通过决议，那就是基金还会持续运作。” 这相当于持有人大会实际上变成了只是走个过场，召开成功是持续运作，而召开失败，也不影响其继续运作。但实际上，会议召开的费用却产生了，且有的由基金资产买单。这样的开会是否还有必要？有基金业内人士也坦言：“能做大的配合持营努力做大规模，有一些实在没有活力的考虑清盘。” 只是回顾整个流程可以发现，如果说召开持有人大会审议基金合同终止，是为了基金清盘，那么召开持有人大会审议持续运作，实际上并没有对基金的运作起到任何作用。毕竟，召开成功也是持续运作，召开失败同样也能持续运作；召开成功也要持续营销，召开失败同样也要持续营销，而唯有费用是实实在在地增加了，并且有的还是由基金资产买单，这对于本就规模不大的基金而言，实际上投资者的利益有所受损。二、公司新闻 1、官宣！又一基金公司“换帅” 中国基金报消息，在原总经理离职近半年后，信托系公募泰信基金新任“舵手”人选终于尘埃落定。今日，泰信基金发布公告称，公司副总经理张秉麟新任公司总经理一职，董事长李高峰不再代任。与此同时，泰信基金还新任命一位副总经理。作为一家有着20年历史的老牌公募公司，泰信基金近几年依托产品重点的调整和有意布局，实现规模快速攀升。对于近两年泰信基金发展提速的原因，时任公司副总经理张秉麟在去年底接受媒体采访时表示：“理财净值化改革过程中，我们认识到广大投资者需要有稳健收益的资管产品作为财富保值增值的媒介，这对在资产配置及阿尔法资产挖掘上天然具备投研优势的公募基金来说具有一定优势。泰信基金近两年重点布局了中短债产品线，恰逢今年三季度A股出现连续下跌，不少投资者的资金配置需求向固收类转移。泰信凭借之前积累下来的稳健业绩口碑获得了市场的认可和选择。” 公司新总经理上任之后，公司规模能否继续保持增长势头值得业内关注。 2、盘点80只带“龙”公募基金：哪家机构最多？业绩如何？据中新经纬，在农历龙年，“龙”的元素自然不会少，比如，公募基金产品中，就有很多名字中带有“龙”字的产品。Wind数据显示，目前市场上带有“龙”字的公募基金共有80只，成立时间最早的产品运行年限已经超过20年。带“龙”的产品中，“龙头”是使用频率最高的词汇，其余还有“祥龙”“潜龙”“龙腾”等。从机构看，华夏基金是最爱使用“龙”字的机构，旗下有14只带有“龙”字的公募产品。从业绩看，华夏基金上述产品的收益表现一般，截至2024年2月18日，仅有1只基金成立以来的收益率为正。对于农历龙年的投资机会，掌管“龙”字辈的基金经理们有自己的看法。华夏数字经济龙头基金经理张景松在四季报中称，该季度聚焦“国产化与全球竞争力培育”两大核心主线，继续看好半导体先进封装设备与材料、高端装备、新材料、汽车智能化等产业方向，同时增加了对OLED、MR/AR等消费电子新兴产业趋势的配置。2024年围绕这两大主线逻辑的半导体、消费电子、AI应用、高端制造、新材料、汽车智能化、新能源新技术等仍将是重要方向。 3、重要信号！又一头部公募牵手中东“土豪” 中国资本机构的外资朋友圈正在迎来更多“土豪”。随着中国经济韧性和股票市场吸引力的逐步增强，拥有庞大资金的中东资本机构正试图借助公募基金布局中国股票市场。据券商中国，易方达基金近日与沙特领先的资产管理公司利雅得资本签署了合作备忘录，为进一步推动中沙资本市场的联通融合贡献力量。该项合作也是中国头部公募与中东地区资本机构合作的又一最新案例，分析师们此前预测来自中东的“土豪”未来有望逐步强化投资中国资本市场，测算或可逐步为A股和H股带来每年约200亿人民币量级的资金。 4、又有发起式基金被大额赎回！机构持有占比99.99%，近期定制产品风险频发 2月22日，诺安基金发布公告，旗下诺安圆鼎在2月20日发生巨额赎回，为确保持有人利益调整基金净值精度。据了解，这是一只发起式债券基金，而从近期发生巨赎的基金来看，债基、权益类产品也频频出现类似情况。有分析指出，部分债基持有人结构中侧重机构客户，而这类机构投资人的资金回笼需求为部分产品的运作带来不确定性。而一些机构恰是看重公募投资通道选择在发起式基金参与定制，而这也正在成为公募力求与私募差异化竞争的一大抓手，但并非适合普通投资者参与。

证券之星2024-02-23

英伟达2024 年第 4 季度业绩电话会分析师问答

用 CSP。他们专注于 NVIDIA AI 基础设施、GPU 专用 CSP。您会看到企业软件平台部署人工智能。ServiceNow 就是一个非常非常好的例子。你看Adobe。还有其他的，SAP 和其他的。你会看到消费者互联网服务现在正在通过生成人工智能来增强过去的所有服务。因此他们可以创建更多超个性化的内容。你看到我们正在谈论工业生成人工智能。现在我们的行业代表了价值数十亿美元的企业、汽车、健康、金融服务。总的来说，我们的垂直行业现在价值数十亿美元。当然还有主权人工智能。主权人工智能的原因与每个地区的语言、知识、历史、文化不同并且拥有自己的数据有关。他们希望使用自己的数据，对其进行训练以创建自己的数字智能，并提供数据以自行利用该原材料。它属于他们，属于世界上的每一个地区。数据属于他们。这些数据对他们的社会最有用。因此他们希望保护数据。他们希望自己将其进行增值转型，转变为人工智能并自己提供这些服务。因此，我们看到日本、加拿大、法国以及许多其他地区正在建设主权人工智能基础设施。所以我的期望是，美国和西方正在经历的事情肯定会在世界各地复制，这些人工智能生成工厂将遍布每个行业、每个公司、每个地区。所以我认为去年，我们看到生成式人工智能真正成为一个全新的应用空间，一种全新的计算方式，一个全新的行业正在形成，这正在推动我们的增长。 Joe Moore 谢谢，我想追踪 40% 的收入来自推理。这个数字比我预期的要大。您能否让我们了解一下一年前的数字，您从推论中看到法学硕士的增长有多少？你是如何衡量的？我认为在某些情况下，您用于训练和推理的 GPU 是相同的。这个测量有多可靠？谢谢。黄仁勋我会向后走。这个数字可能被低估了。让我告诉你原因。当你运行互联网时，新闻、视频、音乐、向你推荐的产品，因为如你所知，互联网有数万亿—我不知道有多少万亿，但外面有数万亿的东西，而你的手机只有 3 英寸见方。因此，他们能够将所有这些信息归结为某个东西，例如一个很小的房地产，是通过一个系统，一个称为推荐系统的令人惊叹的系统。这些推荐系统过去都是基于CPU方法的。但最近向深度学习和生成式人工智能的迁移确实让这些推荐系统现在直接进入了 GPU 加速的道路。嵌入需要 GPU 加速。最近邻搜索需要 GPU 加速。它需要 GPU 加速来进行重新排名，并且需要 GPU 加速来为您生成增强信息。所以现在推荐系统的每一个步骤都用到了 GPU。如您所知，推荐系统是地球上最大的软件引擎。世界上几乎每一家大公司都必须运行这些大型推荐系统。每当您使用 ChatGPT 时，都会对其进行推断。每当您听说 Midjourney 以及他们为消费者生成的产品数量时，当您看到 Getty 时，我们与 Getty 和 Adobe 的 Firefly 合作完成的工作。这些都是生成模型。这样的例子还在继续。正如我所提到的，这些都不是一年前存在的，而且是 100% 新的。 Stacy Rasgon 我想谈谈你对下一代产品的期望，我认为这意味着布莱克威尔的供应受到限制。您能深入研究一下吗？其驱动因素是什么？为什么随着霍珀的放松，这一点会受到限制？你预计这种情况会受到限制多久，就像你预计下一代会受到25日历年那样的限制，比如这些限制什么时候开始放松？黄仁勋是的。首先是总体而言，我们的供应总体上正在改善。我们的供应链为我们做了令人难以置信的工作，从晶圆、封装、存储器、所有电源调节器，到收发器、网络和电缆，应有尽有。我们提供的组件列表 - 如您所知，人们认为 NVIDIA GPU 就像一块芯片。但 NVIDIA Hopper GPU 有 35,000 个零件。它重 70 磅。我们构建的这些东西确实很复杂。人们称其为人工智能超级计算机是有充分理由的。如果您仔细查看数据中心、系统和布线系统的背面，您会发现令人难以置信。它是世界上迄今为止最密集的复杂网络布线系统。我们的 InfiniBand 业务同比增长 5 倍。供应链确实为我们提供了出色的支持。总体而言，供应正在改善。我们预计需求将继续强于我们的供应——全年我们将尽力而为。周期时间正在改善，我们将继续尽力而为。然而，正如你所知，每当我们推出新产品时，它就会从零增加到一个非常大的数字。你不可能在一夜之间做到这一点。一切都在加速。它没有进步。因此，每当我们推出新一代产品时，我们都会加大 H200 的力度。随着我们的发展，我们无法在短期内合理地满足需求。我们正在加强 Spectrum-X。我们在 Spectrum-X 方面做得非常好。这是我们进入以太网世界的全新产品。InfiniBand 是人工智能专用系统的标准。带有 Spectrum-X 的以太网——以太网并不是一个非常好的横向扩展系统。但通过 Spectrum-X，我们在以太网之上增强了基本的新功能，例如自适应路由、拥塞控制、噪声隔离或流量隔离，以便我们可以针对人工智能优化以太网。因此，InfiniBand 将成为我们的人工智能专用基础设施。Spectrum-X 将是我们的人工智能优化网络，并且正在不断发展，因此我们将——对于所有新产品来说，需求将大于供应。这就是新产品的本质，因此我们会尽快满足需求。但总体而言，总体而言，总体而言，我们的供应量增长得非常好。 Matt Ramsay 我想问一个由两部分组成的问题，这是史黛西刚刚提出的问题，即尽管供应正在改善，但您的需求远远超过了供应。我想问题的两个方面是，我想，首先对于Colette来说，你们如何考虑在客户准备部署和监控方面如何分配产品（如果有任何类型的产品堆积）可能还没有开启？然后我想问黄仁勋，对于你来说，我真的很想听你谈谈你和你的公司正在将你的产品分配给客户的想法，其中许多客户相互竞争，跨行业到小型初创公司，从医疗保健领域到政府。这是一项非常非常独特的技术，您正在启用，我真的很想听您谈谈您如何看待报价/取消报价公平分配，这不仅是为了您公司的利益，也是为了所有人的利益。 Colette Kress 关于我们如何与客户合作，因为他们正在研究如何构建他们的 GPU 实例和我们的分配流程。与我们合作的人员、与我们合作的客户多年来一直是我们的合作伙伴，因为我们一直在帮助他们在云中设置以及他们在内部设置。其中许多提供商同时拥有多种产品，以满足最终客户的多种不同需求以及他们内部的需求。当然，他们正在提前工作，考虑他们将需要的那些新集群。我们与他们的讨论不仅继续讨论我们的 Hopper 架构，还帮助他们了解下一波浪潮并引起他们的兴趣并了解他们对所需需求的展望。因此，就他们将购买什么、仍在建造什么以及最终客户正在使用什么而言，这始终是一个不断变化的过程。但是我们建立的关系以及他们对构建复杂性的理解确实帮助了我们进行分配，也帮助了我们与他们的沟通。黄仁勋首先，我们的 CSP 对我们的产品路线图和过渡有非常清晰的了解。我们的 CSP 的透明度让他们对放置哪些产品以及放置地点和时间充满信心。所以他们知道他们的——他们尽我们最大的能力知道时机。他们知道数量，当然也知道分配。我们公平分配。我们公平分配。我们竭尽全力公平分配并避免不必要的分配。正如您之前提到的，为什么在数据中心还没有准备好时分配一些东西。没有什么比把任何东西放在身边更困难的了。因此，公平分配，避免不必要的分配。我们所做的——您问的有关终端市场的问题，我们拥有一个优秀的生态系统，其中包括 OEM、ODM、CSP，以及非常重要的终端市场。NVIDIA 的真正独特之处在于，我们为客户带来了客户，为合作伙伴、CSP 和 OEM 带来了客户，为他们带来了客户。生物公司、医疗保健公司、金融服务公司、人工智能开发商、大语言模型开发商、自动驾驶汽车公司、机器人公司。有一大批机器人公司正在兴起。有仓库机器人、手术机器人、人形机器人，各种非常有趣的机器人公司、农业机器人公司。所有这些初创公司、大公司、医疗保健、金融服务和汽车等都在 NVIDIA 的平台上工作。我们直接支持他们。通常，我们可以通过分配给 CSP 并同时将客户带到 CSP 来实现双重目的。所以这个生态系统是充满活力的，你说得完全正确。但其核心是，我们希望公平分配，避免浪费，并寻找连接合作伙伴和最终用户的机会。我们一直在寻找这些机会。 Timothy Arcuri 多谢。我想问一下你们如何将积压订单转化为收入。显然，你们产品的交货时间已经缩短了很多。Colette，您没有谈论库存采购承诺。但如果我把你的库存加上购买承诺和你的预付供应，即你的供应总量，实际上是下降了一点。我们应该怎样读呢？您只是说您不需要向供应商做出那么多的财务承诺，因为交货时间较短，或者您可能正在达到某种稳定状态，更接近完成订单书和你的积压工作？谢谢。 Colette Kress 是的。因此，让我重点介绍一下我们如何看待供应商的三个不同方面。你是对的。鉴于我们正在进行的分配，我们现有的库存正在努力，当物品进入库存时，立即将它们运送给我们的客户。我认为我们的客户很欣赏我们满足我们所寻求的时间表的能力。第二部分是我们的购买承诺。我们的采购承诺包含许多不同的组件，这些组件是我们制造所需的组件。而且，我们通常会采购我们可能需要的能力。所需容量的长度或组件的长度都不同。其中一些可能会持续到接下来的两个季度，但有些可能会持续多年。关于我们的预付费，我也可以这么说。我们的预付款是预先设计的，以确保我们的几个制造供应商拥有我们未来所需的储备能力。因此，当我们增加供应时，不会阅读任何有关大约相同数字的内容。它们只是长度不同，因为我们有时不得不在很长的交货时间内购买东西，或者需要为我们建造产能的东西。 Ben Reitzes Colette，我想谈谈您对毛利率的评论，毛利率应该回到 70 年代中期。如果你不介意拆开它的话。另外，这是由于新产品中的 HBM 内容造成的吗？您认为该评论的驱动因素是什么？非常感谢。 Colette Kress 是的。谢谢你的提问。我们在开场白中重点强调了我们第四季度的业绩和第一季度的前景。这两个季度都是独一无二的。这两个季度的毛利率是独一无二的，因为它们包括我们的计算和网络以及制造过程的几个不同阶段的供应链中有利的组件成本带来的一些好处。因此，展望未来，我们可以看到本财年剩余时间的毛利率将达到 70 年代中期，这将使我们回到第四季度和第一季度峰值之前的水平。所以我们实际上只是在考虑我们的组合的平衡。混合始终将是我们今年剩余时间发货的最大推动力。这些实际上只是驱动因素。 C.J. Muse 下午好，黄仁勋，有更大的问题要问你。当您考虑过去十年 GPU 计算数百万倍的改进以及对未来类似改进的期望时，您的客户如何看待他们今天进行的 NVIDIA 投资的长期可用性？今天的训练集群会成为明天的推理集群吗？您如何看待此事的进展？谢谢。黄仁勋嘿，CJ。谢谢你的提问。是的，这就是最酷的部分。如果你看看我们能够如此大幅度提高性能的原因，那是因为我们的平台有两个特点。一是它正在加速。第二，它是可编程的。它并不脆。NVIDIA 是唯一一个从一开始，从 CNN、Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever 和 Geoff Hinton 首次揭示 AlexNet 开始，一直到 RNN、LSTM、RL 到深度学习的架构。 RL 到变压器到每个版本。每一个版本和每一个出现的物种，视觉变换器，多模态变换器，每一个——现在是时间序列的东西，每一个变化，每一个出现的人工智能物种，我们已经能够支持它，优化我们的堆栈并将其部署到我们的安装基础中。这确实是最令人惊奇的部分。一方面，我们可以发明新的架构和新技术，比如我们的 Tensor 核心，比如我们的 Tensor 核心的变压器引擎，改进了新的数值格式和处理结构，就像我们对不同代的 Tensor 核心所做的那样，同时，支持同时安装的基础。因此，我们将所有新的软件算法投资——发明，所有的发明，行业模型的新发明，一方面它在我们的安装基础上运行。另一方面，每当我们看到一些革命性的东西——比如变形金刚，我们就可以创造一些全新的东西，比如霍珀变形金刚引擎，并将其应用到未来。因此，我们同时拥有将软件引入用户群并不断改进的能力，随着时间的推移，我们的新软件不断丰富我们客户的用户群。另一方面，对于新技术，创造革命性的能力。如果在我们的下一代中，大型语言模型突然实现了惊人的突破，请不要感到惊讶，并且这些突破（其中一些突破将在软件中，因为它们运行 CUDA）将可供安装基础使用。因此，我们一方面带着每个人。另一方面，我们取得了巨大的突破。 Aaron Rakers 我想问一下中国业务。我知道，在您准备好的评论中，您说过您开始向中国运送一些替代解决方案。您还表示，您预计这一贡献将继续占整个数据中心业务的中个位数百分比。所以我想问题是你们今天向中国市场运送的产品有多大，为什么我们不应该期待其他替代解决方案进入市场并扩大你们的广度以再次参与这个机会？黄仁勋想一想，从本质上讲，记住美国政府希望将 NVIDIA 加速计算和 AI 的最新能力限制在中国市场。美国政府希望看到我们在中国尽可能取得成功。在这两个限制之内，如果你愿意的话，在这两个支柱之内，就是限制，所以当新的限制出现时，我们不得不暂停。我们立刻停了下来。为了了解限制是什么，我们以软件无法以任何方式破解的方式重新配置了我们的产品。这需要一些时间。所以我们重新调整了我们向中国提供的产品，现在我们正在向中国的客户提供样品。我们将尽最大努力在该市场中竞争，并在限制范围内取得成功。就是这样。上个季度，当我们在市场上暂停时，我们的业务大幅下降。我们停止在市场上发货。我们预计本季度的情况大致相同。但之后，希望我们能够去竞争我们的业务并尽力而为，我们会看看结果如何。 Harsh Kumar 嘿，黄仁勋、Colette 和 NVIDIA 团队。首先，祝贺您获得了令人惊叹的季度和指南。我想谈谈你们的软件业务，很高兴听到它超过 10 亿美元，但我希望黄仁勋或 Colette 能帮助我们了解该软件的不同部分和组成部分商业？换句话说，只需帮助我们稍微解开它，这样我们就可以更好地了解增长的来源。黄仁勋让我退后一步，解释一下NVIDIA在软件方面会非常成功的根本原因。首先，如您所知，加速计算确实在云中发展。在云中，云服务提供商拥有非常庞大的工程团队，我们与他们合作的方式允许他们运营和管理自己的业务。每当出现任何问题时，我们都会指派大型团队来处理。他们的工程团队直接与我们的工程团队合作，我们增强、修复、维护、修补加速计算所涉及的复杂软件堆栈。如您所知，加速计算与通用计算有很大不同。您不是从 C++ 等程序开始。你编译它，然后它就可以在你所有的 CPU 上运行。每个领域所需的软件堆栈，从数据处理 SQL 与 SQL 结构数据与所有非结构化的图像、文本和 PDF，到经典机器学习、计算机视觉、语音到大语言模型，所有这些——推荐系统。所有这些都需要不同的软件堆栈。这就是 NVIDIA 拥有数百个库的原因。如果没有软件，就无法打开新市场。如果您没有软件，则无法打开和启用新应用程序。软件对于加速计算至关重要。这是大多数人花了很长时间才理解的加速计算和通用计算之间的根本区别。现在，人们明白软件确实是关键。我们与 CSP 合作的方式非常简单。我们有大型团队正在与他们的大型团队合作。然而，现在生成式人工智能正在使每个企业和每个企业软件公司都能够拥抱加速计算——以及何时——拥抱加速计算现在至关重要，因为它不再可能，也不可能仅仅通过简单的方式来维持吞吐量的提高。通用计算。所有这些企业软件公司和企业公司都没有大型工程团队来维护和优化其软件堆栈以在全球所有云、私有云和本地运行。因此，我们将对他们的所有软件堆栈进行管理、优化、修补、调整和安装基础优化。我们将它们容器化到我们的堆栈中。我们将其称为 NVIDIA AI Enterprise。我们将 NVIDIA AI Enterprise 推向市场的方式是，将 NVIDIA AI Enterprise 视为一个像操作系统一样的运行时，它是一个人工智能操作系统。我们对每个 GPU 每年收取 4,500 美元的费用。我的猜测是，世界上每家企业、每家在所有云、私有云和本地部署软件的软件企业公司都将在 NVIDIA AI Enterprise 上运行，尤其是对于我们的 GPU 而言。因此，随着时间的推移，这可能会成为一项非常重要的业务。我们有了一个良好的开端。Colette 提到，它的运行速度已经达到 10 亿美元，而我们实际上才刚刚开始。谢谢。现在，我将把电话转回给首席执行官黄仁勋，让其致闭幕词。黄仁勋计算机行业正在同时进行两个同步平台转变。价值数万亿美元的数据中心安装基础正在从通用计算转向加速计算。每个数据中心都将得到加速，以便世界能够满足计算需求，增加吞吐量，同时管理成本和能源。NVIDIA 实现了令人难以置信的速度——NVIDIA 实现了一种全新的计算范式，即生成式 AI，软件可以学习、理解和生成从人类语言到生物结构和 3D 世界的任何信息。我们现在正处于一个新行业的开端，人工智能专用数据中心处理大量原始数据，将其提炼为数字智能。与上一次工业革命的交流发电厂一样，NVIDIA AI 超级计算机本质上也是本次工业革命的 AI 发电厂。每个行业的每家公司从根本上都是建立在其专有的商业智能之上，并且在未来，其专有的生成人工智能。生成式人工智能已经启动了一个全新的投资周期，以建设下一个万亿美元的人工智能生成工厂基础设施。我们相信，这两种趋势将推动全球数据中心基础设施安装基数在未来五年内翻一番，并代表每年数千亿的市场机会。这种新的人工智能基础设施将开辟一个今天不可能实现的全新应用世界。我们与超大规模云提供商和消费者互联网公司一起开启了人工智能之旅。现在，从汽车到医疗保健到金融服务，从工业到电信、媒体和娱乐，每个行业都参与其中。 NVIDIA 的全栈计算平台具有行业特定的应用程序框架以及庞大的开发者和合作伙伴生态系统，为我们提供了帮助每个公司的速度、规模和覆盖范围，帮助每个行业的公司成为人工智能公司。在下个月于圣何塞举行的 GTC 上，我们有很多东西要与您分享。所以一定要加入我们。我们期待向您通报下季度的最新进展。 (这份记录可能不是100％的准确率，并且可能包含拼写错误和其他不准确的。提供此记录，没有任何形式的明示或暗示的保证。表达的记录任何意见并不反映老虎的意见)

老虎证券2024-02-22

英伟达2024 年第 4 季度业绩电话会高管解读财报

I 模型和服务，以及跨 NVIDIA AI 基础设施的企业。 NVIDIA 的计算堆栈可跨云和本地环境无缝扩展，允许客户采用多云或混合云策略进行部署。第四季度，大型云提供商占我们数据中心收入的一半以上，支持内部工作负载和外部公共云客户。微软最近指出，超过 50,000 个组织使用 GitHub Copilot 业务来提高开发人员的工作效率，推动 GitHub 收入同比增长加速至 40%。Copilot for Microsoft 365 采用率在前两个月的增长速度比之前两个主要 Microsoft 365 企业套件版本的增长速度更快。消费互联网公司是人工智能的早期采用者，也是我们最大的客户类别之一。从搜索到电子商务、社交媒体、新闻和视频服务以及娱乐的公司都在使用人工智能来构建基于深度学习的推荐系统。这些人工智能投资通过提高客户参与度、广告对话和点击率而产生了丰厚的回报。 Meta 在最新季度中表示，更准确的预测和广告商业绩的改善有助于其收入大幅增长。此外，消费互联网公司正在投资生成式人工智能，通过内容和广告创建、在线产品描述和人工智能购物辅助的自动化工具为内容创作者、广告商和客户提供支持。企业软件公司正在应用生成式人工智能来帮助客户实现生产力提升。我们在生成式人工智能的训练和推理方面合作的早期客户已经取得了显着的商业成功。 ServiceNow 的生成式人工智能产品在最新一个季度推动了所有新产品系列发布中有史以来最大的年度净新合同价值贡献。我们还与许多其他领先的人工智能和企业软件平台合作，包括 Adobe、Databricks、Getty Images、SAP 和 Snowflake。大语言模型的基础领域正在蓬勃发展。Anthropic、谷歌、Inflection、微软、OpenAI 和 xAI 在生成人工智能领域不断取得惊人突破，处于领先地位。Adept、AI21、Character.ai、Cohere、Mistral、Perplexity 和 Runway 等令人兴奋的公司正在构建为企业和创作者服务的平台。新的初创公司正在创建法学硕士，以服务于世界许多地区的特定语言、文化和习俗。其他人正在创建基础模型来解决完全不同的行业，例如递归制药和生成：生物学生物医学。这些公司正在通过超大规模或 GPU 专业云提供商推动对 NVIDIA AI 基础设施的需求。就在今天早上，我们宣布与 Google 合作优化其最先进的新 Gemma 语言模型，以加速其在云数据中心和 PC 中 NVIDIA GPU 上的推理性能。过去一年最显着的趋势之一是汽车、医疗保健和金融服务等垂直行业的企业大量采用人工智能。NVIDIA 提供多种应用框架，利用我们的全栈加速计算平台，帮助企业在自动驾驶、药物发现、用于欺诈检测或机器人技术的低延迟机器学习等垂直领域采用人工智能。我们估计去年汽车垂直行业通过云或本地数据中心的收入贡献超过 10 亿美元。NVIDIA DRIVE 基础设施解决方案包括用于开发自动驾驶的系统和软件，包括数据摄取、创建、标记和 AI 培训，以及通过模拟进行验证。全球 OEM、新能源汽车、卡车运输、自动驾驶出租车和一级供应商的近 80 家汽车制造商正在使用 NVIDIA 的 AI 基础设施来训练法学硕士和其他 AI 模型，以实现自动驾驶和 AI 座舱应用。事实上，几乎所有致力于人工智能的汽车公司都在与 NVIDIA 合作。随着 AV 算法转向视频转换器以及更多汽车配备摄像头，我们预计 NVIDIA 的汽车数据中心处理需求将大幅增长。在医疗保健领域，数字生物学和生成人工智能正在帮助重塑药物发现、手术、医学成像和可穿戴设备。过去十年，我们在医疗保健领域积累了深厚的专业知识，创建了 NVIDIA Clara 医疗保健平台和 NVIDIA BioNeMo（一项生成式 AI 服务，用于开发、定制和部署用于计算机辅助药物发现的 AI 基础模型）。 BioNeMo 具有越来越多的预训练生物分子 AI 模型，可应用于端到端药物发现过程。我们宣布 Recursion 正在通过 BioNeMo 为药物发现生态系统提供其专有的人工智能模型。在金融服务领域，客户正在将人工智能用于越来越多的用例，从交易和风险管理到客户服务和欺诈检测。例如，美国运通使用 NVIDIA AI 将欺诈检测准确率提高了 6%。转向我们按地理位置划分的数据中心收入。所有地区的增长均强劲，但中国除外，在美国政府 10 月份实施出口管制法规后，我们的数据中心收入大幅下降。尽管我们尚未获得美国政府向中国运送受限制产品的许可证，但我们已经开始向中国市场运送不需要许可证的替代品。第四季度，中国数据中心收入占我们数据中心收入的中个位数百分比。我们预计第一季度它将保持在类似的范围内。在美国和中国以外的地区，主权人工智能已成为额外的需求驱动力。世界各国都在投资人工智能基础设施，以支持使用本国语言、基于国内数据构建大型语言模型，并支持当地研究和企业生态系统。从产品角度来看，绝大多数收入是由我们的 Hopper 架构和 InfiniBand 网络推动的。它们共同成为加速计算和人工智能基础设施的事实上的标准。我们有望在第二季度实现 H200 的首次发货。需求强劲，因为 H200 的推理性能几乎是 H100 的两倍。网络年化收入运行率超过 130 亿美元。我们的端到端网络解决方案定义了现代人工智能数据中心。我们的 Quantum InfiniBand 解决方案同比增长超过 5 倍。 NVIDIA Quantum InfiniBand 是最高性能 AI 专用基础设施的标准。我们现在正在进入以太网网络领域，推出了专为数据中心人工智能优化网络而设计的新 Spectrum-X 端到端产品。Spectrum-X 通过以太网引入了专为人工智能而构建的新技术。与传统以太网相比，我们的 Spectrum 交换机、BlueField DPU 和软件堆栈中采用的技术可将 AI 处理的网络性能提高 1.6 倍。包括戴尔、HPE、联想和超微在内的领先 OEM 拥有全球销售渠道，正在与我们合作，将我们的人工智能解决方案扩展到全球企业。我们有望在本季度推出 Spectrum-X。我们的软件和服务产品也取得了巨大进展，第四季度的年化收入达到了 10 亿美元。我们宣布 NVIDIA DGX Cloud 将扩大其合作伙伴名单，将亚马逊 AWS 纳入其中，加入 Microsoft Azure、Google Cloud 和 Oracle Cloud 的行列。DGX Cloud 用于 NVIDIA 自己的 AI 研发和自定义模型开发以及 NVIDIA 开发人员。它将 CUDA 生态系统带给 NVIDIA CSP 合作伙伴。好吧，转向游戏。游戏收入为 28.7 亿美元，环比持平，同比增长 56%，好于我们对假期期间消费者对 NVIDIA GeForce RTX GPU 强劲需求的预期。财年收入为 104.5 亿美元，增长 15%。在 CES 上，我们发布了 GeForce RTX 40 Super 系列 GPU 系列。它们起价 599 美元，提供令人难以置信的游戏性能和生成人工智能功能。销售有了一个良好的开端。 NVIDIA AI Tensor 核心和 GPU 提供多达 836 个 AI 顶级，非常适合为游戏 AI 提供动力，创造日常生产力。我们通过 RTX GPU 提供的丰富软件堆栈进一步加速了人工智能。借助我们的 DLSS 技术，八分之七的像素可以由 AI 生成，从而使光线追踪速度提高 4 倍并提高图像质量。借助适用于 Windows 的 Tensor RT LLM，我们的开源库可加速最新大语言模型生成式 AI 的推理性能，在 RTX AI PC 上的运行速度可提高 5 倍。在 CES 上，我们还宣布了各大 OEM 厂商推出的一系列新款 RTX 40 系列 AI 笔记本电脑。这些为各种外形尺寸带来了高性能游戏和人工智能功能，包括 14 英寸和轻薄笔记本电脑。这些下一代 AI PC 拥有高达 686 个顶级 AI 性能，将生成式 AI 性能提高了 60 倍，成为性能最佳的 AI PC 平台。在 CES 上，我们发布了 NVIDIA Avatar Cloud Engine 微服务，它允许开发人员将最先进的生成式 AI 模型集成到数字化身中。ACE 荣获多项 CES 2024 最佳奖项。 NVIDIA 拥有一个端到端平台，用于为 RTX PC 和工作站构建和部署生成式 AI 应用程序。这包括开发人员可以纳入其生成人工智能工作负载的库、SDK、工具和服务。NVIDIA 正在推动下一波进入 PC 的生成式 AI 应用程序。我们已经在路上，拥有超过 1 亿台 RTX PC 和超过 500 个支持 AI 的 PC 应用程序和游戏。转向专业可视化。收入为 4.63 亿美元，环比增长 11%，同比增长 105%。财年收入为 15.5 亿美元，增长 1%。本季度的连续增长是由 RTX Ada 架构 GPU 的丰富组合持续增长所推动的。企业正在更新其工作站，以支持与生成型人工智能相关的工作负载，例如数据准备、LLM 微调和检索增强生成。这些推动需求的关键垂直行业包括制造业、汽车和机器人技术。汽车行业也是 NVIDIA Omniverse 的早期采用者，因为该行业寻求将工厂和汽车从设计到建造、模拟、操作和体验的工作流程数字化。在 CES 上，我们宣布 Brickland、WPP 和 ZeroLight 等创意合作伙伴和开发商正在构建 Omniverse 支持的汽车配置器。像莲花这样的领先汽车制造商正在采用该技术，将个性化、真实性和互动性提升到新的购车体验水平。转向汽车。收入为 2.81 亿美元，环比增长 8%，同比下降 4%。由于汽车制造商继续采用 NVIDIA DRIVE 平台，该财年收入达到 10.9 亿美元，增长 21%，首次突破 10 亿美元大关。NVIDIA DRIVE Orin 是软件定义 AV 车队的首选 AI 车载计算机。其后续产品 NVIDIA DRIVE Thor 通常专为视觉变形者而设计，可提供更多 AI 性能，并将广泛的智能功能集成到单个 AI 计算平台中，包括自动驾驶和停车、驾驶员和乘客监控以及 AI 驾驶舱功能，并将明年上市。本季度有多家汽车客户发布公告，理想汽车、长城汽车、吉利旗下高端电动汽车子公司 ZEEKR 以及小米电动汽车均发布了基于 NVIDIA 的新车。转向损益表的其余部分。由于数据中心的强劲增长和组合，GAAP 毛利率连续扩大至 76%，非 GAAP 毛利率扩大至 76.7%。我们第四季度的毛利率受益于有利的零部件成本。随后，GAAP 运营费用增长了 6%，非 GAAP 运营费用增长了 9%，主要反映了计算和基础设施投资的增加以及员工的增长。第四季度，我们以股票回购和现金股息的形式向股东返还 28 亿美元。在 24 财年，我们使用了 99 亿美元的现金来回报股东，其中包括 95 亿美元的股票回购。让我谈谈第一季度的展望。总收入预计为 240 亿美元，上下浮动 2%。我们预计数据中心和供应商的环比增长将被游戏的季节性下降部分抵消。GAAP 和非 GAAP 毛利率预计分别为 76.3% 和 77%，上下浮动 50 个基点。与第四季度类似，第一季度的毛利率受益于有利的零部件成本。在第一季度之后，在今年剩余时间内，我们预计毛利率将恢复到 70% 左右的范围。 GAAP 和非 GAAP 运营费用预计分别约为 35 亿美元和 25 亿美元。随着我们继续投资于面前的巨大机遇，2025 财年 GAAP 和非 GAAP 运营费用预计将增长 30% 左右。 GAAP 和非 GAAP 其他收入和支出预计约为 2.5 亿美元，不包括非关联投资的损益。GAAP 和非 GAAP 税率预计为 17%，正负 1%（不包括任何离散项目）。更多财务细节包含在 CFO 评论和我们的 IR 网站上提供的其他信息中。最后，让我强调一下金融界即将发生的一些事件。我们将参加 3 月 4 日在旧金山举行的摩根士丹利技术与媒体和电信会议，以及 3 月 5 日在波士顿举行的 TD Cowen 第 44 届年度医疗保健会议。当然，请参加我们于 3 月 18 日星期一在旧金山举行的年度 DTC 会议加利福尼亚州何塞市将是五年来首次面对面举行。DTC 将以 Jen-Hsun 的主题演讲拉开帷幕，我们将在第二天（3 月 19 日）为金融分析师举办问答环节。 (这份记录可能不是100％的准确率，并且可能包含拼写错误和其他不准确的。提供此记录，没有任何形式的明示或暗示的保证。表达的记录任何意见并不反映老虎的意见)

老虎证券2024-02-22

基金早班车丨AI主题基金密集回血，细分赛道或存配置机会

表示看好其长期发展前景，建议关注算力等AI基础设施领域。三、02月21日新发基金一览（不包含传统封闭式基金）基金代码基金简称基金经理首次募集目标（亿元）投资类型发行截止日期 019402 财通资管中证1000指数增强A 辛晨晨 20.0000 股票型 2024-05-20 019403 财通资管中证1000指数增强C 辛晨晨 20.0000 股票型 2024-05-20 019435 易米鑫选品质混合A 包丽华 NULL 混合型 2024-03-29 019436 易米鑫选品质混合C 包丽华 NULL 混合型 2024-03-29 019467 信澳鑫裕6个月持有期债券C 张旻 NULL 债券型 2024-05-20 019466 信澳鑫裕6个月持有期债券A 张旻 NULL 债券型 2024-05-20 四、02月21日基金分红一览无五、绩优基金一览单基金方面，剔除掉创新封基类型基金的影响，02月21日业绩表现最好的基金为东方量化成长灵活配置混合C，日增长率为7.0815%，其次为东方量化成长灵活配置混合A，日增长率为7.0813%、格林伯元灵活配置C，日增长率为5.2139%。分投资类型看，同样剔除掉分级杠杆及固定收益两类基金的影响，股票型基金冠军为长城量化精选股票C，日增长率为4.6503%；债券型基金冠军为天弘多元收益C，日增长率为1.3135%；混合型基金冠军为东方量化成长灵活配置混合C，日增长率为7.0815%；货币型基金冠军为北信瑞丰宜投宝B，日增长率为0.0135%；ETF联接基金冠军为鹏华中证酒ETF，日增长率为4.6076%；LOF型基金冠军为招商中证白酒指数A，日增长率为4.6288%；QDII基金冠军为易方达优质精选混合(QDII)，日增长率为2.9930%;下面是不同类型基金日增长率TOP5 （剔除掉分级基金的影响）股票型基金TOP（5）排名基金代码基金名称日增长率基金经理统计日期 1 011463 长城量化精选股票C 4.6503 雷俊 2024-02-21 2 006926 长城量化精选股票A 4.6469 雷俊 2024-02-21 3 012414 招商中证白酒指数C 4.6295 侯昊 2024-02-21 4 009954 北信瑞丰优选成长 4.3263 庞文杰 2024-02-21 5 005235 银华食品饮料量化股票发起式A 3.7755 李宜璇、杨腾 2024-02-21 债券型基金TOP（5）排名基金代码基金名称日增长率基金经理统计日期 1 010119 天弘多元收益C 1.3135 杜广 2024-02-21 2 010118 天弘多元收益A 1.3102 杜广 2024-02-21 3 006899 天弘弘丰增强回报债券C 1.1770 杜广、胡东 2024-02-21 4 006898 天弘弘丰增强回报债券A 1.1731 杜广、胡东 2024-02-21 5 006102 浙商丰利增强债券 1.1292 贾腾、陈亚芳 2024-02-21 混合型基金TOP（5）排名基金代码基金名称日增长率基金经理统计日期 1 020126 东方量化成长灵活配置混合C 7.0815 盛泽、王怀勋 2024-02-21 2 005616 东方量化成长灵活配置混合A 7.0813 盛泽、王怀勋 2024-02-21 3 004943 格林伯元灵活配置C 5.2139 李会忠 2024-02-21 4 004942 格林伯元灵活配置A 5.2118 李会忠 2024-02-21 5 233008 大摩消费领航混合基金 4.2866 王大鹏 2024-02-21 ETF联接型基金TOP（5）排名基金代码基金名称日增长率基金经理统计日期 1 512690 鹏华中证酒ETF 4.6076 张羽翔 2024-02-21 2 515170 华夏中证细分食品饮料产业主题ETF 3.6457 徐猛 2024-02-21 3 159843 招商国证食品饮料ETF 3.6400 侯昊、刘重杰 2024-02-21 4 515710 华宝中证细分食品饮料产业主题ETF 3.5911 蒋俊阳 2024-02-21 5 159862 银华中证细分食品饮料产业主题ETF 3.5745 李宜璇 2024-02-21 LOF型基金TOP（5）排名基金代码基金名称日增长率基金经理统计日期 1 161725 招商中证白酒指数A 4.6288 侯昊 2024-02-21 2 012043 鹏华中证酒指数(LOF)C 4.4615 张羽翔 2024-02-21 3 160632 鹏华中证酒指数(LOF)A 4.3147 张羽翔 2024-02-21 4 160222 国泰国证食品饮料行业指数A 3.4540 梁杏、徐成城 2024-02-21 5 018561 中信保诚策略混合(LOF)C 2.9124 江峰 2024-02-21 QDLL型基金TOP（5）排名基金代码基金名称日增长率基金经理统计日期 1 110011 易方达优质精选混合(QDII) 2.9930 张坤 2024-02-21 2 513130 华泰柏瑞南方东英恒生科技指数ETF(QDII) 2.7065 柳军、何琦 2024-02-21 3 513180 华夏恒生科技ETF(QDII) 2.6394 徐猛 2024-02-21 4 513010 易方达恒生科技ETF(QDII) 2.6216 张湛、潘令旦 2024-02-21 5 513260 汇添富恒生科技ETF(QDII) 2.6180 乐无穹 2024-02-21

金融界2024-02-22

多只提前布局AI基金净值大涨机构称AI或为今年投资主线

表示看好其长期发展前景，建议关注算力等AI基础设施领域。

金融界2024-02-22

英伟达财报披露在即跌超4%，纳指连续两日回调，纳斯达克100ETF(159659)持续“吸金”规模首破4亿份

Hari指出，各国政府以及科技巨头们对AI基础设施建设的投资将进一步推动英伟达的营收。高盛将英伟达2025-2026年财年全年盈利预期平均上调了22%。【千亿美元级机构大举加仓科技巨头】加拿大管理规模最大的养老金投资机构——加拿大养老金计划投资委员会（CPPIB）向美国SEC提交13F文件，披露了其2023年四季度的美股持仓数据，大举买入微软、苹果、博通等科技股。具体来看，根据13F文件，截至2023年底，CPPIB共持有1085只证券，持仓市值约792亿美元，环比上季度增加约108亿美元（+15.78%）；四季度CPPIB主要买入微软、苹果、博通及亚马逊等科技股，其中对微软增持了4.81亿美元（+64%），增持苹果4.58亿美元（129.21%），增持博通2.87亿美元（+254.27%），增持T-Mobile US1.92亿美元（51.04%）。卖出TC Energy、恩斯塔、艾克森美孚、墨式烧烤及恩桥等传统行业公司。此外，富达（FMR）、北方信托（Northern Trust）、摩根大通（JPMorgan Chase）、富国银行（Wells Fargo）、富兰克林资源公司（Franklin Resources）等千亿美元级别机构13F持仓，都将微软、苹果、英伟达、Alphabet等股票作为重点头寸。富达管理与研究（FMR）披露的去年四季度13F持仓报告显示，该机构四季度末股票持仓总市值为11825.78亿美元。按市值比例排名的前五大重仓股分别为微软(6.96%)、苹果(4.88%)、英伟达(4.37%)、亚马逊(4.06%)、谷歌A类股(2.68%)。富兰克林资源公司披露的去年四季度13F持仓报告显示，该机构四季度末股票持仓总市值为2010.67亿美元，季度环比增加6.00%。按市值比例排名的前5大重仓股分别为微软(4.74%)、亚马逊(2.5%)、苹果(2.09%)、英伟达(1.96%)、谷歌A类股(1.61%)。兴业证券全球首席策略分析师张忆东近期表示，美国引领的这轮AI科技浪潮，可能将驱动美国乃至全球出现新的朱格拉周期，类似于20世纪90年代美国掀起的互联网浪潮。美国科技行情将为全球资本市场带来科技型产业投资机会。【“全球科技龙头风向标”——纳斯达克100ETF（159659）】作为美国市场代表性市场指数之一，纳斯达克指数又被称作“美国科技指数”的代表，纳斯达克100指数以纳斯达克指数为基础并加以精华提炼，选取其中100家非金融公司作为成分股，在市值加权的基础上按相应的指数编制规则计算出来的、反映纳斯达克整体市场或者美国高科技走势的指数。自2014年初以来至2024年2月16日，纳斯达克100指数累计涨幅392%，显著跑赢纳斯达克综合指数、标普500等美股主要指数，同时大幅跑赢英国富时100、德国DAX、法国CAC40等全球其他主要市场核心指数。来源：Wind，统计区间2014.1.1-2024.2.16。纳斯达克100指数发布于1985年2月1日，指数过往业绩不代表未来表现。风险提示：基金有风险，投资须谨慎。上述观点、看法和思路根据截至当前情况判断做出，今后可能发生改变。对于以上引自证券公司等外部机构的观点或信息，不对该等观点和信息的真实性、完整性和准确性做任何实质性的保证或承诺。纳斯达克100ETF可以投资境外市场。本基金除了需要承担与境内证券投资基金类似的市场波动风险等一般投资风险之外，还面临因投资境外市场所带来的汇率风险等特有风险。基金过往业绩不代表其未来表现，基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成本基金业绩表现的保证。投资者应认真阅读《基金合同》《招募说明书》《产品资料概要》等基金法律文件，全面认识基金产品的风险收益特征，在了解产品情况及听取销售机构适当性意见的基础上，根据自身的风险承受能力、投资期限和投资目标，对基金投资做出独立决策，选择合适的基金产品。纳斯达克100指数近五年表现分别为37.96%(2019)、47.58%(2020)、26.63%(2021)、-32.97%(2022)、53.81%(2023)。纳斯达克100指数由纳斯达克股票市场公司编制和发布。指数编制方将采取一切必要措施以确保指数的准确性，但不对此作任何保证，亦不因指数的任何错误对任何人负责。指数过往业绩不代表其未来表现，亦不构成基金投资收益的保证或任何投资建议。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2024-02-21

Galaxy万字长文：加密货币和AI交叉领域和项目盘点

练的查询模型。他们的最终目标是成为开放AI基础设施的首选提供商，能够为任何网络、任何工作负载的机器学习和其他AI相关任务提供服务。应用 zkML有助于调和区块链和人工智能之间的矛盾，前者本质上是资源受限的，而后者需要大量的计算和数据。正如 Giza 的一位创始人所说，“用例非常丰富……这有点像以太坊早期问智能合约的用例是什么……我们所做的只是扩展智能合约的用例。 ”然而，如上所述，当今的开发主要发生在工具和基础设施级别。应用仍处于探索阶段，团队面临的挑战是证明使用 zkML 实现模型所产生的价值超过了其复杂性和成本。目前的一些应用包括：去中心化金融。 zkML通过增强智能合约能力，升级了DeFi的设计空间。 DeFi 协议为机器学习模型提供大量可验证且不可篡改的数据，可用于生成收益获取或交易策略、风险分析、用户体验等。例如，Giza与Yearn Finance合作，为 Yearn 的新 v3 金库构建概念验证自动风险评估引擎。 Modulus Labs与Lyra Finance合作将机器学习纳入其 AMM，与 Ion Protocol合作实施分析验证者风险的模型，并帮助Upshot验证其人工智能支持的 NFT 价格信息。 NOYA（利用 EZKL）和Mozaic等协议提供了对专有链下模型的访问，这些模型使用户能够访问自动化流动性挖矿，同时使他们能够验证链上的数据输入和证明。 Spectral Finance正在构建链上信用评分引擎，以预测Compound或Aave借款人拖欠贷款的可能性。由于 zkML，这些所谓的“De-Ai-Fi”产品在未来几年可能会变得更加流行。游戏。长期以来，游戏一直被认为可以通过公链进行颠覆和增强。 zkML 使人工智能的链上游戏成为可能。 Modulus Labs已经实现了简单链上游戏的概念验证。 Leela vs the World是一款博弈论国际象棋游戏，用户在其中对抗 AI 国际象棋模型，zkML 验证 Leela 所做的每一步都是基于游戏运行的模型。同样，团队也使用 EZKL 框架来构建简单的歌唱比赛和链上井字游戏。 Cartridge正在使用Giza使团队能够部署完全链上游戏，最近重点引入了一款简单的人工智能驾驶游戏，用户可以竞争为试图避开障碍物的汽车创建更好的模型。虽然简单，但这些概念验证指向未来的实现，能够实现更复杂的链上验证，例如能够与游戏内经济体进行交互的复杂 NPC 演员，如《 AI Arena》中所见，这是一款超级大乱斗游戏，玩家可以在其中训练自己的战士，然后部署为AI模型进行战斗。身份、溯源和隐私。加密货币已经被用作验证真实性和打击越来越多的人工智能生成/操纵内容和深度伪造的手段。 zkML 可以推进这些努力。 WorldCoin 是一种身份证明解决方案，要求用户扫描虹膜以生成唯一的 ID。未来，生物识别 ID 可以使用加密存储在个人设备上进行自我托管，并使用验证本地运行的生物识别所需的模型。然后，用户可以提供生物识别证据，而无需透露自己的身份，从而在确保隐私的同时抵御女巫攻击。这也可以应用于需要隐私的其他推论，例如使用模型分析医疗数据/图像来检测疾病、验证人格并在约会应用程序中开发匹配算法，或者需要验证财务信息的保险和贷款机构。展望 zkML 仍处于实验阶段，大多数项目都专注于构建基础设施原语和概念证明。如今的挑战包括计算成本、内存限制、模型复杂性、有限的工具和基础设施以及开发人员人才。简而言之，在 zkML 能够以消费产品所需的规模实施之前，还有相当多的工作要做。然而，随着该领域的成熟以及这些限制的解决，zkML将成为AI和加密集成的关键组成部分。从本质上讲，zkML 承诺能够将任何规模的链下计算引入链上，同时保持与链上运行相同或接近相同的安全保证。然而，在这一愿景实现之前，该技术的早期用户将继续必须在 zkML 的隐私和安全性与替代方案的效率之间进行权衡。 AI智能体 AI和加密货币最令人兴奋的集成之一是正在进行的AI智能体实验。智能体是能够使用AI模型接收、解释和执行任务的自主机器人。这可以是任何事情，从拥有一个随时可用的根据你的偏好进行微调的个人助理，到雇用一个根据你的风险偏好来管理和调整你的投资组合的金融机器人。由于加密货币提供了无需许可和无需信任的支付基础设施，智能体和加密货币可以很好地结合在一起。经过培训后，智能体将获得一个钱包，以便他们可以自行使用智能合约进行交易。例如，今天的简单智能体可以在互联网上抓取信息，然后根据模型在预测市场上进行交易。智能体提供商 Morpheus是 2024 年在以太坊和 Arbitrum 上上市的最新开源智能体项目之一。其白皮书于 2023 年 9 月匿名发布，为社区的形成和构建提供了基础（包括Erik Vorhees等著名人物）。该白皮书包括一个可下载的智能体协议，它是一个开源的LLM，可以在本地运行，由用户的钱包管理，并与智能合约交互。它使用智能合约排名来帮助智能体根据处理的交易数量等标准确定哪些智能合约可以安全地进行交互。白皮书还提供了构建 Morpheus 网络的框架，例如使智能体协议运行所需的激励结构和基础设施。这包括激励贡献者构建用于与智能体交互的前端、供开发人员构建可插入智能体以便他们可以相互交互的应用程序的 API，以及使用户能够访问运行智能体所需的计算和存储的云解决方案在边缘设备上。该项目的初始资金已于 2 月初启动，完整协议预计将于 2024 年第二季度启动。去中心化自治基础设施网络 (DAIN)是一种新的智能体基础设施协议，在 Solana 上构建智能体到智能体经济。 DAIN 的目标是让来自不同企业的智能体可以通过通用 API 无缝地相互交互，从而大大开放 AI 智能体的设计空间，重点是实现能够与 web2 和 web3 产品交互的智能体。一月份，DAIN 宣布与 Asset Shield 首次合作，使用户能够将“智能体签名者”添加到其多重签名中，这些签名者能够根据用户设置的规则解释交易并批准/拒绝。 Fetch.AI是最早部署的 AI 智能体协议之一，并开发了一个生态系统，用于使用 FET 代币和Fetch.AI钱包在链上构建、部署和使用智能体。该协议提供了一套用于使用智能体的全面工具和应用程序，包括用于与智能体交互和订购代理的钱包内功能。 Autonolas的创始人包括 Fetch 团队的前成员，它是一个用于创建和使用去中心化AI智能体的开放市场。 Autonolas 还为开发人员提供了一套工具来构建链下托管的AI智能体，并可以插入多个区块链，包括 Polygon、Ethereum、Gnosis Chain 和 Solana。他们目前拥有一些活跃的智能体概念验证产品，包括用于预测市场和 DAO 治理。 SingularityNet正在为AI智能体构建一个去中心化的市场，人们可以在其中部署专注的AI智能体，这些智能体可以被其他人或智能体雇用来执行复杂的任务。其他公司，如AlteredStateMachine，正在构建 AI 智能体与 NFT 的集成。用户铸造具有随机属性的 NFT，这些属性赋予他们在不同任务上的优势和劣势。然后可以对这些智能体进行训练，以增强某些属性，以用于游戏、DeFi 或作为虚拟助手并与其他用户进行交易。总的来说，这些项目设想了一个未来的智能体生态系统，这些智能体能够协同工作，不仅可以执行任务，还可以帮助构建通用AI。真正复杂的智能体将有能力自主完成任何用户任务。例如，完全自主的智能体将能够弄清楚如何雇用另一个智能体来集成 API，然后执行，而不必确保智能体在使用之前已经与外部 API（例如旅行预订网站）集成并执行任务。从用户的角度来看，不需要检查智能体是否可以完成任务，因为智能体可以自己确定。比特币和AI智能体 2023 年 7 月，闪电网络实验室推出了在闪电网络上使用智能体的概念验证实施方案，称为 LangChain 比特币套件。该产品特别有趣，因为它旨在解决 Web 2 世界中日益严重的问题——Web应用程序的门禁且昂贵的API 密钥。 LangChain 通过为开发人员提供一套工具来解决这个问题，使智能体能够购买、出售和持有比特币，以及查询 API 密钥和发送小额支付。在传统的支付领域，小额支付由于费用而成本高昂，而在闪电网络上，智能体可以每天以最低的费用发送无限的小额支付。当与 LangChain 的 L402 支付计量 API 框架结合使用时，这允许公司可以根据使用量的增加和减少调整其 API 的访问费用，而不是设定单一的成本过高的标准。在未来，链上活动主要由智能体与智能体交互所主导，这样的事情将是必要的，以确保智能体能够以成本不过高的方式相互交互。这是一个早期的例子，说明如何在无需许可且经济高效的支付赛道上使用智能体，为新市场和经济互动开辟了可能性。展望智能体领域仍处于新生阶段。项目刚刚开始推出功能性智能体，可以使用其基础设施处理简单的任务——这通常只有经验丰富的开发人员和用户才能访问。然而，随着时间的推移，AI智能体对加密货币的最大影响之一是所有垂直领域的用户体验改进。交易将开始从基于点击转向基于文本，用户能够通过大语言模性与链上智能体进行交互。Dawn Wallet等团队已经推出了聊天机器人钱包，供用户在链上进行交互。此外，目前尚不清楚智能体如何在 Web 2 中运作，因为金融领域依赖于受监管的银行机构，这些机构不能 24/7 运营，也无法进行无缝跨境交易。正如Lyn Alden所强调的那样，由于缺乏退款和处理微交易的能力，与信用卡相比，加密赛道尤其有吸引力。然而，如果智能体成为一种更常见的交易方式，现有的支付提供商和应用程序很可能会迅速采取行动，实施在现有金融领域运营所需的基础设施，从而削弱使用加密货币的一些好处。目前，智能体可能仅限于确定性的加密货币交易，其中给定输入保证给定输出。这两种模型都规定了这些智能体弄清楚如何执行复杂任务的能力，而工具则扩大了它们可以完成的范围，都需要进一步开发。为了让加密智能体在新颖的链上加密用例之外变得有用，需要更广泛的集成和接受加密作为一种支付形式以及监管的明确性。然而，随着这些组件的发展，智能体准备成为上述去中心化计算和 zkML 解决方案的最大消费者之一，以自主的非确定性方式接收和解决任何任务。结论 AI 为加密货币引入了我们在 web2 中看到的相同创新，增强了从基础设施开发到用户体验和可访问性的各个方面。然而，项目仍处于发展早期，近期加密货币和AI集成将主要由链下集成主导。像Copilot这样的产品将使开发人员效率“提高10 倍”，Layer1和DeFi应用程序已经与微软等大公司合作推出人工智能辅助开发平台。Cub3.ai和Test Machine等公司正在开发用于智能合约审计和实时威胁监控的AI集成，以增强链上安全性。 LLM 聊天机器人正在使用链上数据、协议文档和应用程序进行培训，为用户提供增强的可访问性和用户体验。对于真正利用加密货币底层技术的更高级集成来说，挑战仍然是证明在链上实施AI解决方案在技术上是可行的，而且在经济上也是可行的。去中心化计算、zkML 和 AI 智能体的发展指向有前景的垂直领域，这些领域为加密货币和AI深度互联的未来奠定了基础。来源：金色财经

金色财经2024-02-19

OpenAI发布首个文生视频模型，机构：进一步提升算力需求！纳斯达克100ETF(159659)年内份额劲增超300%

Hari指出，各国政府以及科技巨头们对AI基础设施建设的投资将进一步推动英伟达的营收。高盛将英伟达2025-2026年财年全年盈利预期平均上调了22%。英伟达将于2月21日公布新一季财报，市场普遍认为届时将影响美股科技股走势。【“全球科技龙头风向标”——纳斯达克100ETF（159659）】作为美国市场代表性市场指数之一，纳斯达克指数又被称作“美国科技指数”的代表，纳斯达克100指数以纳斯达克指数为基础并加以精华提炼，选取其中100家非金融公司作为成分股，在市值加权的基础上按相应的指数编制规则计算出来的、反映纳斯达克整体市场或者美国高科技走势的指数。自2014年初以来至2024年2月16日，纳斯达克100指数累计涨幅392%，显著跑赢纳斯达克综合指数、标普500等美股主要指数，同时大幅跑赢英国富时100、德国DAX、法国CAC40等全球其他主要市场核心指数。来源：Wind，统计区间2014.1.1-2024.2.16。纳斯达克100指数发布于1985年2月1日，指数过往业绩不代表未来表现。风险提示：基金有风险，投资须谨慎。上述观点、看法和思路根据截至当前情况判断做出，今后可能发生改变。对于以上引自证券公司等外部机构的观点或信息，不对该等观点和信息的真实性、完整性和准确性做任何实质性的保证或承诺。纳斯达克100ETF可以投资境外市场。本基金除了需要承担与境内证券投资基金类似的市场波动风险等一般投资风险之外，还面临因投资境外市场所带来的汇率风险等特有风险。基金过往业绩不代表其未来表现，基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成本基金业绩表现的保证。投资者应认真阅读《基金合同》《招募说明书》《产品资料概要》等基金法律文件，全面认识基金产品的风险收益特征，在了解产品情况及听取销售机构适当性意见的基础上，根据自身的风险承受能力、投资期限和投资目标，对基金投资做出独立决策，选择合适的基金产品。纳斯达克100指数近五年表现分别为37.96%(2019)、47.58%(2020)、26.63%(2021)、-32.97%(2022)、53.81%(2023)。纳斯达克100指数由纳斯达克股票市场公司编制和发布。指数编制方将采取一切必要措施以确保指数的准确性，但不对此作任何保证，亦不因指数的任何错误对任何人负责。指数过往业绩不代表其未来表现，亦不构成基金投资收益的保证或任何投资建议。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2024-02-19

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