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.21%，报495.22美元。软银旗下芯片软件设计公司Arm收涨4.34%，报77.47美元，创收盘历史新高，尾盘一度刷新9月14日美国IPO以来盘中最高位至78.35美元。

金融界2023-12-29

2023年表现最好的科技股，明年将会何去何从

络安全公司 CrowdStrike 和芯片制造商 Nvidia 最受分析师青睐。它们也都是今年人工智能炒作和进步的受益者。根据 FactSet 的数据，这两家公司分别获得了大约 80% 的分析师的买入评级，但 Nvidia 的预计上涨空间为 35.6%，而分析师认为 CrowdStrike 的股价在未来一年会略有下滑。 CrowdStrike 今年的股价已上涨超过 143%。随着网络安全风险日益复杂，该公司首席执行官George Kurtz表示，其生成式人工智能产品可以帮助更好地检测安全威胁。除了 CrowdStrike 的技术进步外，这位高管还表示，公司业务的另一个 "顺风耳 "是SEC的新规定，即要求上市公司在四天内披露漏洞。Kurtz本月早些时候告诉 CNBC，CrowdStrike 仍有望在七年内实现 100 亿美元的经常性收入。与此同时， Nvidia在 2023 年的涨幅约为 236%，使这家人工智能领军企业成为 "华丽七雄 "中的皇冠上的明珠，其涨幅远远超过该集团中的其他大牌科技股。它的表现也超过了标准普尔 500 指数的其他所有成员。今年前三季度，Nvidia 净收入达到 175 亿美元，是去年同期的六倍多。虽然大多数分析师建议投资者增持 Nvidia 股票，但也有一些分析师认为 Nvidia 股价应该回调。根据瑞银投资银行咨询销售部最近的技术分析，该股明年上半年可能会出现 "负面惊喜"。作为纳斯达克 100 指数年度重组的一部分，MongoDB(MDB) 于 12 月 18 日加入纳斯达克 100 指数，是该指数中明年较有前途的公司之一。接受 FactSet 调查的分析师预计该公司的上涨空间将超过 10%。近三分之二的分析师一致给予该公司 "买入 "评级。分析师看好 MongoDB 的长期增长，因为该公司有能力增加更多的工作负载，或在计算机上运行的程序。MongoDB在第一财季增加的客户数量超过了华尔街的预期，而且还上调了2024财年的收入和收益预期。富国银行分析师Andrew Nowinski在11月16日的一份报告中写道："鉴于MongoDB不断扩大的新工作负载列表，我们认为MongoDB是软件基础设施领域最好的人工智能公司。该公司已为稳健的利润扩张做好了充分准备，这反过来又将推动强劲的自由现金流增长。" 今年纳斯达克 100 指数的其他赢家还包括在线食品配送平台 DoorDash（（DASH）也是本月新纳入该指数的公司）、半导体制造公司 Broadcom (AVGO)和网络安全公司 Zscaler(ZS)。

金融界2023-12-29

2023年软件行业诠释何谓“降本增利” 2024年AI料引爆新一轮支出浪潮

预计该规模将达到1万亿美元，这将是AI芯片和AI应用端——尤其是软件应用行业的一个大繁荣时期，而科技巨头英伟达和微软将引领这一历史性的趋势。” “虽然预计到2024年企业IT预算将适度增长，但我们相信，随着企业和消费者领域的用例激增，云计算和人工智能驱动的企业软硬件支出规模将在明年增长大约20%-25%。” Wedbush的分析师们表示。 Piper Sandler最新发布的企业支出报告则显示，美国公司越来越关注人工智能相关的软硬件支出，有支出意向的公司所占比列达到62%，较去年的31%翻了一番。据Zacks Investment Research研究报告，2023年对AI行业而言是至关重要的一年，伴随着英伟达和AMD重大的硬件GPU产品发布活动、以及各种投资和战略收购。展望2024年，Zacks 表示，AI技术的进一步发展预计将带动消费者硬件升级和全新基于AI的软件服务，例如搭载AI芯片的AI个人电脑和其他终端设备，以及嵌入聊天机器人(11.520,0.35,3.13%)等全新AI技术的软件应用端。据InvestorPlace研究报告，2024年将是AI应用软件大爆发的一年，预计将出现数百种新的基于AI的创新型应用软件，这些应用将在社会中广泛传播，InvestorPlace预计到2025年，我们将会处于AI软件全面涌现的浪潮中。在多数华尔街投资机构看来，企业端的AI应用将走在AI软件大爆发的最前沿端。预期方面，Mordor Intelligence研究报告显示，预计到2028年，企业人工智能市场的总规模将以每年52%的速度快速增长。Mordor Intelligence指出，全球企业逐渐认识到将人工智能融入其业务流程、通过AI自动化流程提高经营效率并降低成本的价值。Mordor Intelligence强调，最重要的是，AI未来将能够帮助全球企业预测业务成果，提高企业盈利能力。与此同时，全球投资者们明年或将寻找那些在人工智能方面大举投资所能带来巨额回报的软件公司。Moor Insights & Strategy首席执行官兼首席分析师Patrick Moorhead表示：“科技巨头们需要开始推动AI带来的增量收入。我的预期是，无论是B端还是C端的消费者们将真正购买并为这些增量AI服务付费。” 晨星研究服务首席美国市场策略师塞克拉（Dave Sekera）表示：“全球许多公司可能将基于人工智能的软件服务外包，因为他们不一定有足够的资金或专业知识来构建和测试自己的人工智能大模型和应用软件。”“因此，明年，人们将更多地寻找基本面强劲的‘软件衍生玩家’，因为他们将能够参与人工智能领域的发展和扩张。”

金融界2023-12-29

韩国11月工业产出环比增长0.5% 芯片产出增长12.8%

韩国统计厅相关人士表示：“随着人工智能芯片需求的增加，存储芯片的出口也在增加。” 但数据显示，韩国11月服务业产出环比下降了0.1%。

金融界2023-12-28

生成式AI催化算力需求高增，重视云计算配置价值

算力板块动态频出。继谷歌推出云端 AI芯片TPU v5p及AMD推出MI300X芯片后，英特尔发布了初代酷睿 Ultra 移动处理器，这是英特尔首款基于 Intel 4 制程工艺打造，用于 PC 端的处理器。酷睿 Ultra处理器“NPU+CPU+GPU”的架构为 PC 带来更强劲的多元化AI算力。该处理器可胜任高达200亿参数大语言模型，目前在国内已经与百川智能、文心一言、智谱AI、WPS AI、通义千问、OPPO AndesGPT等大模型进行适配合作。此外，国内粤港澳大湾区一体化算力服务平台发布，平台自2023年10月31日试运行以来，汇聚的算力规模大幅增长近4倍，总规模已达5180PFlops，主流芯片覆盖率超75%，并已为10余个企业、高校、科研机构的人工智能团队提供算力服务。算力是数字经济时代的核心生产力，云计算产业长期空间广阔。根据中国信通院数据显示，算力投入能显著提升经济价值：每1元的算力投入，可以带动3-4元的GDP（国内生产总值）经济产出，实现经济增长的倍增效应。我国“新基建”战略的7大板块：5G基站建设、城际高铁和城市轨交、大数据中心、人工智能、工业互联网、特高压、新能源充电桩，前5个均与算力密切相关。也就是说，数字技术的各种创新，都依赖于算力的强大驱动。云计算对算力资源的接入、调度、分发、应用具有重要作用，是算力经济的关键基础。政策方面，算力基础设施长期受到国家支持，并在今年上升到新的高度。2013年前，我国对算力的支持政策多为方向性引导，将算力融入新兴信息产业，强调新型基础设施的配套发展。2013-2017年之间，我国开始对信息领域具体行业做出政策解释，并发布了具体的行动规划，为算力基础设施提供了政策背景。2017-2020年之间，算力基础设施被明确纳入国家新基建范畴，在新基建框架下快速发展。2020年前后“东数西算”工程明确提出布局全国算力网络国家枢纽节点，目前多个项目同时展开。今年以来，随着《数字中国建设整体布局规划》发布，算力基础设施建设上升到了新的战略高度。总体上看，在数字中国建设框架下，算力基础设施被赋予了重要使命，对推进中国式现代化起到关键作用。我国云计算市场正处于高速增长期。根据中国信通院数据，2022年我国云计算市场规模达4550亿元，较2021年增长40.9%。相较于全球19%的增速，我国云计算市场仍处于快速发展期。在经济弱复苏背景下，更加彰显行业的抗风险能力。同时，伴随生成式AI需求高增，云计算市场有望延续高景气。中证云计算与大数据主题指数（云计算指数）选取50只业务涉及提供云计算服务、大数据服务以及上述服务相关硬件设备的上市公司A股作为样本股，以反映云计算与大数据主题股票的整体表现。从前十大成份股来看，云计算指数一键囊括了云计算板块的优质龙头公司，具有良好的表征性。从行业分布上看，云计算指数覆盖的前三大行业分别为计算机、通信、传媒，其中计算机行业权重占比超过80%。云计算指数具有高收益高波动的特征。自基日2012年6月29日以来，云计算指数年化收益约12.7%，高于沪深300的5.7%，以及中证500的5.6%；年化波动率为33.3%，也高于沪深300和中证500。今年以来，伴随AI行情催化，云计算指数展现出了良好的上涨弹性。云计算ETF（代码：516510，联接基金A/C：017853/017854）紧密跟踪云计算指数，可为投资者把握算力领域的高速成长机会。本条资讯来源界面有连云，内容与数据仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略提供为有连云。

有连云2023-12-28

东吴证券：给予赛力斯买入评级

，维持公司“买入”评级。　　风险提示：芯片/电池等关键零部件供应链不稳定；新平台车型推进不及预期；公司与华为合作推进进度不及预期证券之星数据中心根据近三年发布的研报数据计算，中信证券尹欣驰研究员团队对该股研究较为深入，近三年预测准确度均值高达91.34%，其预测2023年度归属净利润为亏损35.33亿。最新盈利预测明细如下：该股最近90天内共有9家机构给出评级，买入评级6家，增持评级3家；过去90天内机构目标均价为98.84。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2023-12-28

京东方A取得分析仪及检测系统专利，可检测出待检测液体的多种物质的含量

)及检测系统。该分析仪(1100)包括芯片放置结构(1120)以及至少一个检测单元(1131)。芯片放置结构(1120)用于放置检测芯片(1200)，检测芯片(1200)具有至少一个检测区(1206)；至少一个检测单元(1131)被配置为当检测芯片(1200)被放置在芯片放置结构(1120)上时，可分别对检测芯片(1200)的一个或多个检测区(1206)进行检测。该分析仪(1100)可以在检测过程中检测出检测芯片(1200)的多个检测区(1206)中待检测液体的多种物质的含量。

金融界2023-12-28

美商务部将调查“关键行业采购中国传统芯片”情况，商务部回应

将重点关注美国关键行业对中国制造的传统芯片的使用与采购情况，以评估其半导体供应链对中国芯片的依赖程度。请问发言人对此有何评论？商务部发言人何亚东表示，半导体产业高度全球化，任何违背市场规律、割裂全球半导体市场的行为不仅损害中国企业正当权益，也将影响包括美国企业在内的各国半导体企业利益，扰乱全球产业链供应链稳定。中方将密切关注美方相关措施的动向和影响，坚决维护自身利益。

金融界2023-12-28

赛道狂飙，立昂微、华峰测控领衔反弹，半导体设备ETF(561980)强势两连阳！成长股春天来了？

亿美元，预计存储、逻辑、微型器件、模拟芯片、分立器件、传感器、光电器件在2024年将同比增长44.8%、9.6%、7.0%、3.7%、4.2%、3.7%、1.7%，市场份额预计分别为23%、33%、14%、15%、7%、4%、8%。从大背景看，全球半导体有望迎来周期复苏。 2）全球半导体设备或将出现强劲反弹半导体设备细分方向，SEMI预计2024、2025年全球半导体设备市场迎周期复苏，存储设备需求是主要驱动。2024年、2025年半导体设备销售额将分别为1050、1240亿美元，同比+4%、+18%。 3）中国半导体设备市场已先行复苏细分市场来看，SEMI预计2023年中国大陆半导体设备市场将逆势增长，预计将达300亿美元（2022年283亿美元），占比预计高达29%。从估值角度看，我国半导体设备行业仍处于历史估值底部。截至12月27日，半导体设备（申万）指数最新市盈率TTM不到40倍，处于近十年极低分位数（0.59%），板块配置价值较高。图片来源：Wind 展望后市，浙商证券认为，后续或可关注存储扩产核心受益公司、从0到1高弹性公司、低估值龙头公司。国内半导体景气度逐步走出底部，存储技术有望迎来突破，2024年先进制程、成熟制程扩产并驾齐驱。此外国内晶圆厂积极向设备公司开放工艺验证机会，预计我国半导体设备国产化率将加速提升。重点看好刻蚀、薄膜沉积等占存储扩产价值量高的环节，离子注入、涂胶显影等0到1的设备环节以及行业贝塔上行带动龙头估值修复机会。半导体设备ETF(561980)被动跟踪中证半导体产业指数，该指数主要覆盖半导体材料、设备等上游产业链公司。上游的半导体设备和材料具有较高的产业壁垒，多个领域落后较大，是国产替代的主战场，发展空间广阔，持续受到高度重视和国家产业政策的重点支持。在半导体自主可控主旋律不断增强、周期触底复苏、AI催化新需求多重背景下，半导体设备创新周期与国产替代周期有望开启。本条资讯来源界面有连云，内容与数据仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略提供为有连云。

有连云2023-12-28

盛科通信-U取得高效评估芯片Feed-through流水级数的方法及装置专利，实现芯片研发早期的准确评估，缩短评估周期并降低工作量

通信股份有限公司取得一项名为“高效评估芯片Feed-through流水级数的方法及装置“，授权公告号CN112347722B，申请日期为2020年11月。专利摘要显示，本发明提供一种高效评估芯片Feed‑through流水级数的方法及装置，所述方法包括：S1、基于芯片中每个物理实现单元的完整门级电路，评估每个物理实现单元的形状大小，每一级Feed‑through流水线寄存器的位置，端口及端口寄存器的位置；S2、基于每个物理实现单元原始RTL代码产生用于Feed‑through评估的简化模型RTL代码；对各个物理实现单元的简化模型RTL代码进行逻辑综合，生成全芯片的Feed‑through评估简化模型的门级电路；S3、基于步骤S1的结果为每个物理单元增加物理约束；S4、基于步骤S2的Feed‑through评估简化模型的门级电路、步骤S3形成的物理约束以及自身的时序约束，进行全芯片物理实现评估。本发明可以在芯片研发早期实现Feed‑through流水线寄存器级数的准确评估，缩短评估周期并降低工作量。

金融界2023-12-28

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