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【一周科技动态】全球都在等英伟达财报；"大科技组合"创历史新高！

型语言模型，同时能推进HPC工作负载的科学计算，与前一代的A100相比容量几乎翻倍，带宽增加2.4倍。英伟达在10月已经确定追加台积电CoWoS先进封装订单，而下周公布的Q3业绩也是截止10月底的。目前市场预期营收将同比增长171%至160.8亿美元，其中数据中心将增长233%至127.9亿美元，游戏业务也将增长71%至27.0亿美元。毛利率有望上升至72.4%以上，EBIT也将达到60%以上，带来收EPS将同比增长4倍多指3.36美元。以这个水平来看2024财年的PE为45倍。而刚刚过去的Q3，对冲基金在13F中也展示了对NVDA的持续热情，进入前十权重的增加了6%，持仓的基金增加了2%。当然，英伟达财报也将可能迎来波动。根据历史表现，英伟达财报前的平均股价变动预期±7.2%。实际变动平均为±7.2%。开盘涨跌平均为±6.0%，盘中涨跌幅为±2.8%。所以从历史上来看，做空波动率的交易胜率更高一些。特斯拉Cybertruck会成为股价助推剂？特斯拉股价最近波动较大，上周因拜登支持UAW进驻，但投资者基本没当回事。眼下最重要的事是11月30日的Cybertruck上线，因为比起Dojo超算这样的还难以产生现金流的业务，极具科技感的Cybertruck可能成为推动特斯拉股价的重要因素。新能源汽车行业的整体供求关系正在改变。一方面是供给量增大，传统车企的进入、新势力的持续发力，让特斯拉也感到压力，不断尝试的降价，效果也在逐步削弱；另一方面作为可选消费的汽车需求也没有变得那么强，且油价的下行也给了油车喘息的机会。 Cybertruck的最大问题肯定是产能了，Musk也早就提醒，Cybertruck量产“非常困难”，至少要等到18个月后，Cybertruck才能成为“重要的正现金流贡献者”。虽然目标是每年20万辆，生产比最初的设计要难得多。在国内，皮卡占据汽车市场的份额依旧只有仅仅2%，新能源皮卡的渗透率更是只有1%左右，远低于新能源商用车的11.3%，主要原因就在于新能源皮卡车型过少。 "TANMAM"的投资策略我们将这权重最大的7家公司合成一个投资组合，称之为“TANMAM”组合。以等权重、每季度重新调整权重的方式对这个组合进行回测，那么从2015年以来表现是远超标普500的，总回报达到了1432%，率先创下了历史性高，同期 $标普500ETF(SPY)$ 回报156.61%，仍未达到历史新高。年化回报在37.33%，高于SPY的11.47%。夏普比率4.6，高于SPY的1.3%。同时，过去5个工作日的回报为5.2%，超过SPY的3.8%，且夏普比率高达68.3，高于SPY的39.5.

老虎证券2023-11-17

今日涨跌停股分析：52只涨停股，10只跌停股，汽车产业链持续活跃，统一股份7天5板，银宝山新6连板

集团、引力传媒2连板。连板股方面，西陇科学8天7板，三柏硕6连板，南京熊猫4连板，宏昌电子、延华智能4天3板，四通股份、直真科技、亚威股份、奥特佳、广博股份2连板。龙高股份、*ST金一等跌停。

金融界2023-11-17

A股收评：三大指数小幅上涨光模块、中药板块午后走强

前，皇庭国际领跌。此外，高位股上，西陇科学8天7板，银宝山新、三柏硕6连板，多伦科技午后上演地天板行情。

金融界2023-11-17

联影医疗上涨2.08%，报125.2元/股

发的高性能医学影像诊断与治疗设备、生命科学仪器，以及覆盖「基础研究-临床科研-医学转化」全链条的创新解决方案。公司通过与全球高校、医院、研究机构及产业合作伙伴深度协同，不断推动科技创新，提升全球高端医疗设备及服务的可及性。截至9月30日，联影医疗股东户数2.22万，人均流通股2.66万股。 2023年1月-9月，联影医疗实现营业收入74.32亿元，同比增长26.86%；归属净利润10.64亿元，同比增长18.41%。

金融界2023-11-17

Pantera合伙人：加密与AI结合用例和现有项目

学习区块链拥有大量的交易数据，对数据科学家和机器学习爱好者来说是一座金矿。像CertiK和TokenMetrics这样的公司利用机器学习工具的力量从这些数据中获取有价值的见解，从而增强安全性，改进投资策略，并全面优化区块链效率。（4）去中心化GPU共享：赋能AI、赚取加密货币去中心化GPU共享是一个全新的概念，它彻底改变了人工智能和机器学习社区中计算资源的使用方式。就像Filecoin通过激励用户共享他们未使用的存储空间来颠覆数据存储一样，去中心化GPU共享也基于类似原理。为什么要贡献你的GPU？ GPU（图形处理器）对于训练和微调复杂的机器学习和人工智能模型至关重要。这些过程需要大量的计算能力，这在个人计算机上是个既耗时又耗资源的过程。通过将你的GPU贡献给分散的GPU共享网络，你可以将你的计算资源贡献给一个更大的池，任何人都可以访问。作为回报，你将获得加密货币奖励。这种模式允许个人和组织访问高性能GPU资源，而无需投入前期成本购买专用硬件或依赖中央云服务。它使GPU功能使用民主化，使其对人工智能和机器学习爱好者更具包容性和成本效益。单位经济学: --去中心化GPU共享网络中的单位经济学围绕加密货币奖励展开。当你把你的GPU借给网络时，你会获得代币作为补偿。 --你获得的代币数量取决于几个因素，包括GPU的计算能力、贡献的持续时间以及网络对GPU资源的需求。 --去中心化GPU共享平台通常具有透明和预定义的奖励结构，确保参与的公平性和可预测性。总体而言，去中心化GPU共享不仅使个人和组织能够访问AI任务所需的强大计算资源，而且还允许GPU所有者有效地将其硬件货币化。这是一个双赢模式，可以促进人工智能和机器学习生态内的协作、成本效益和可访问性。（5）RLHF代币模型：连接AI和激励基于人类反馈的强化学习（RLHF）代币模型提供了人工智能和基于代币的激励机制的有趣交集。这一概念在传统的财务奖励可能行不通的专门部门尤其有效。下面提供了全面解释：在RLHF代币模型中，主要思想围绕着使用代币奖励来激励真人用户为AI系统提供有价值的反馈和训练。想象一下，一个人工智能系统需要接受特定任务训练，比如社交媒体平台上的内容审核。传统上，训练AI模型通常需要聘请人类训练师来标记数据或微调算法，这一过程可能非常耗费资源。然而，RLHF代币模型引入了一种更具创新性的方法。它们鼓励用户积极参与AI系统，并通过对他们的贡献进行代币奖励来获取反馈。举个例子，亚马逊（Amazon）的Mechanical Turk（MTurk）是一个著名的众包平台，人们在这里分别完成一个个小任务换取报酬。在RLHF代币模型中，用户基本上扮演了“人工智能训练师”的角色，提供类似于MTurk任务完成者为获取报酬执行任务的反馈。关键区别在于，在RLHF代币模型中，用户获得代币作为奖励，而不是传统货币。这些代币在生态中具有内在价值，为它们的效用开辟了道路，例如购买AI生成内容或访问高级AI服务。这种基于代币的激励制度不仅简化了人工智能训练的财务流程，而且还培育了一个动态的生态，在这个生态内，用户积极合作，以增强人工智能系统。 3、关于AI和加密融合的担忧虽然人工智能和加密货币的结合带来了巨大的希望，但也带来了一系列挑战。人工智能模型，尤其是深度学习模型，由于其不透明性，通常被称为“黑盒子”。将这种不透明性与区块链的透明性结合起来，可能会引发对问责制和信任的担忧。解决这些问题对于在这些技术交叉领域建立一个安全可信的环境来说至关重要。此外，道德考量变得至关重要。随着开源人工智能算法在去中心化网络上的部署，在出现意外负面结果时，必然会出现责任和赔偿相关问题。在创新和道德责任之间获取适当的平衡是一项持续挑战，需要仔细考量。另一个挑战在于数据隐私。在某些人工智能应用程序中，平衡区块链的透明性和数据隐私需求可能相当棘手。在确保遵守GDPR等规则的同时保持区块链的去中心化精神，这是一个独特的挑战，需要创新性的解决方案。 4、未来前景随着人工智能和加密技术的不断成熟，二者的融合有望催生前所未有的应用。（1）zkML（零知识机器学习）： zkML的基本功能之一是它能够以加密方式证明特定机器学习模型产生的结果，而不会泄露模型的细节内容，为安全和透明的数据处理提供了新的可能性。zkML为大企业的创新应用打开了大门，包括：金融服务：金融机构可以使用zkML来验证信用评分模型和贷款资格决策的完整性，而无需泄露敏感的客户数据，从而增强借贷流程的信任和准确性。医疗保健：医院和研究机构可以使用zkML评估医疗诊断模型的有效性，同时对患者数据保密，确保数据隐私和医疗准确性。合法合规性：zkML可以帮助公司遵从法规，让公司验证其AI驱动的合规性模型遵守行业法规而不会暴露专有算法。智能合约：在基于区块链的应用程序中，zkML可以确保智能合约准确地执行机器学习模型，为去中心化金融服务、保险等提供信任和透明度。（2）AI生成内容的真实性：通过区块链技术验证AI生成内容的真实性，有望重塑内容的创造和分发。这一创新解决了数字时代的一个紧迫问题，即人工智能可以让人信服地模仿人类生成内容，导致人们对错误信息、知识产权和数字媒体信任方面的担忧。通过将内容真实性锚定在区块链上——一个防篡改和透明的分布式账本——消费者、创作者和机构可以轻易确定数字内容的来源和完整性。这不仅有助于发现和减轻恶意深度造假和欺诈性内容，还可以保护创作者的知识产权，并为消费者提供可靠的信息来源。例如，区块链可以在法律诉讼中证明政治演说或视频证据的合法性，从而减轻错误信息风险，并确保问责制。在创意产业中，它可以追踪音乐作品的创作和所有权，确保艺术家得到应有的信任和补偿。在教育领域，它可以验证学术作品的作者身份，防止抄袭，维护学术诚信。在新闻领域，它可以验证新闻文章，帮助读者区分真实新闻和AI生成内容。从本质上讲，使用区块链来验证AI生成内容的真实性超越了技术范畴——它支撑了人工智能时代数字内容的可信度、透明度和完整性，重塑了信息的创建、消费和信任方式，同时应对了来自现实世界的挑战。（3）隐私和安全保证：如今企业面临的紧迫挑战之一就是，当与OpenAI等人工智能平台共享其专有数据时，关于数据处理的不确定性。这里就出现了数据隐私问题，包括数据是否用于训练，谁可以访问数据，以及数据是否在整个计算过程中是安全的。虽然存在本地模型、Azure等云服务和法律协议等非区块链解决方案，但区块链在提供透明和防篡改的数据交互记录方面具有独特优势。它可以使企业验证其数据在计算过程中是否仍然不可读，从而在数据隐私和安全性方面提供更高程度的信心。这种保证对于与敏感信息打交道的行业来说至关重要，例如医疗保健或金融行业，这些行业的数据保密性至关重要。从本质上讲，区块链创建不可篡改账本的能力可以帮助企业保持对数据的控制，并确保在与人工智能系统交互的过程中保持数据的隐私性和安全性，让企业安心并遵守数据保护规则。 5、现有项目一群有远见的项目已经率先将加密和人工智能结合起来。（1）Together.ai Together的使命是通过打造一个迎合大型基金模型的开源去中心化云平台，彻底改变人工智能世界。他们已经建立了一个致力于AI研究的规模相当大的去中心化云平台，上面有许多开放模型，如Bloom、OPT、T0pp、GPT-J和Stable Diffusion。他们研究工作的一个重点就是创建闭源人工智能系统的可访问替代品，同时加深我们对这些模型性能的理解。通过具有远见的方式，Together旨在构建一个去中心化超级计算机，无缝连接全域云、挖矿基础设施、游戏硬件和笔记本电脑，所有这些都通过区块链技术进行协调。Together的愿景包含对人工智能和计算的公平访问，有望对该领域产生变革性影响。（2）Bittensor Bittensor试图开拓去中心化人工智能网络的发展，主要专注于增强智能合约的数据oracle。这项尖端技术利用区块链创建了一个安全、高效的去中心化框架，用于获取现实世界数据并将其交付给智能合约。Bittensor独特的去中心化oracle方法显著提高了数据feed的准确性、速度和可靠性，使其成为加密和人工智能交叉领域的核心参与者。（3）Akash网络 Akash网络正在通过其去中心化市场改变云计算，为传统云提供商提供了一个动态的替代方案。它为用户提供了具有成本效益、弹性和抗审查的计算资源访问。Akash的独特之处在于它对人工智能的潜在影响。通过去中心化云计算，Akash为人工智能开发人员打开了访问可扩展、安全和高效资源的大门。这一点尤其重要，因为人工智能严重依赖于广泛的计算能力。Akash的去中心化方法为AI项目提供了支持，使其成为人工智能技术发展的关键参与者。（4）Gensyn协议 Gensyn协议为机器学习计算建立了一个去中心化生态。该协议使人工智能研究人员和从业者能够无缝地分配他们的计算工作负载。当求解者（solver）贡献其计算资源，允许访问高性能硬件进行训练和推理时，验证者（veryfier）确保人工智能任务的准确性和完整性，这对于维持人工智能模型的可信度至关重要。此外，Gensyn通过提供安全映射层和加密训练数据等方法，优先考虑隐私安全，保护AI应用程序中的敏感信息。该协议的去中心化特性、高效的可扩展性和全域可访问性让AI民主化，使其对用户来说更易访问、更具成本效益。（5）Nexus AI Nexus AI处于金融赋权的最前沿，利用先进的人工智能算法为投资者提供无与伦比的市场趋势洞察。Nexus AI的与众不同之处在于其坚定不移的去中心化承诺，确保投资者对其资产保持完全控制，不受中心化交易所相关风险的影响。该平台的创新产品之一是一个尖端的NFT市场，由人工智能驱动，以强化定价、发现和认证，向投资者分发奖励。此外，由GPT-3驱动的Telegram AI Bot为所有Telegram用户免费提供实时财务建议和市场分析。Nexus AI通过资产智能（Asset Intelligence）报告进一步支持明智的投资决策，提供对加密资产的全面见解。通过AI驱动的解决方案，如质押仪表板和智能投资机器人，Nexus AI使用户能够自信地进行市场操作，精确高效地实现他们的财务目标。（6）Modulus Labs Modulus Labs推出了一种创新的解决方案，旨在将人工智能集成到区块链技术中。他们推出了一个专为人工智能应用量身定制的零知识（ZK）prover，解决了确保去中心化应用程序（dApps）防篡改AI访问方面的挑战。这一方案使智能合约能够在不损害去中心化基本原则的情况下利用强大的AI功能。Modulus正积极致力于通过与Upshot和Ion Protocol等合作伙伴合作，在以太坊平台上推出重要的AI应用程序。此外，他们正在向更广泛的社区开源ZKML prover。Modulus设想了这样一个未来：加密问责制可以保障人工智能融入各领域（包括金融和医疗保健）而不会损害安全性。（7）Render网络 Render网络是一个提供去中心化GPU渲染功能的平台。这个创新的网络使用户能够通过基于区块链的闲置GPU计算资源市场，在全球范围内使用高性能GPU节点扩展GPU渲染工作。该平台的愿景是使GPU云渲染民主化，使其更高效，更可扩展，并可用于下一代3D内容创作。它解决了与网络可扩展性、高效基础设施利用、GPU功耗优化以及沉浸式媒体和人工智能应用的数字版权管理相关的挑战。Render网络将GPU功耗转化为相互连接的3D资产去中心化经济，为各行业开发人员提供解决方案，包括媒体、增强现实、虚拟现实、游戏等。（8）Ritual Ritual是一家站在密码学和人工智能交叉口的公司，它彻底改变了开发人员创建、分发和增强人工智能模型的方式。通过利用加密的力量，Ritual为AI提供了一个开放的、模块化的主权执行层。它将分布式节点网络与计算资源和模型创建者连接起来，允许创建者托管他们的AI模型。反过来，用户可以通过统一的API轻松访问各种AI模型，同时受益于可确保计算完整性和隐私性的加密基础设施。该平台的首个产品是Infernet，标志着全套协议和效用的开始，为开发人员和应用程序与Ritual无缝集成，获取对其模型和计算提供商网络的无许可访问。Ritual的设想是成为web3世界中的AI中心，推动人工智能世界的创新、可访问性和民主化。 6、结论 AI和加密的协作不仅是技术的融合，也是可能性的融合。它代表了一个未来，在这样的未来世界里，机器在一个去中心化的、安全的环境中思考、学习和交易。前进的道路充满挑战，但每一个挑战都是诞生创新和进步的机遇。站在这一十字路口的创新者和思想家有可能书写一个重新定义数字时代的篇章。在前行的过程中，我们必须谨慎、明智、富有远见，确保在巧妙应对挑战的同时收获利益，最终为所有人塑造一个更光明美好、更技术先进的未来。来源：金色财经

金色财经2023-11-17

百奥泰上涨5.0%，报38.24元/股

股份有限公司位于广州高新技术产业开发区科学城开源大道11号A6栋第五层，公司是一家位于中国广州的生物制药企业，主要致力于开发新一代创新药和生物类似药，用于治疗肿瘤、自身免疫性疾病、心血管疾病等重大疾病。公司于2020年2月在上交所科创板挂牌交易，股票代码为688177，已推动多款候选药物进入后期注册关键临床试验，并已有多款药物获得国家药监局批准上市。截至9月30日，百奥泰股东户数8376，人均流通股4.94万股。 2023年1月-9月，百奥泰实现营业收入4.61亿元，同比增长20.76%；归属净利润-3.82亿元，同比减少49.51%。

金融界2023-11-17

泰林生物上涨5.17%，报27.68元/股

构筑了泰林特色的产业生态系统，服务生命科学，守护人类健康。截至9月30日，泰林生物股东户数1.24万，人均流通股4741股。 2023年1月-9月，泰林生物实现营业收入2.03亿元，同比减少13.09%；归属净利润2131.2万元，同比减少54.90%。

金融界2023-11-17

中公高科上涨5.32%，报30.3元/股

公路养护技术研发与推广的公司，提供公路科学养护成套技术与服务。公司运营六大业务板块，包括装备、检测、咨询、设计、工程、信息化，通过生产、经营、服务属地化模式，推动公路养护科技成果的产业化，带动整个公路养护产业发展。截至9月30日，中公高科股东户数1.22万，人均流通股5474股。 2023年1月-9月，中公高科实现营业收入1.08亿元，同比增长24.24%；归属净利润1186.06万元，同比增长225.16%。

金融界2023-11-17

柳沁雯11.17黄金短线多头蓄力或将再触千二大关，附操

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柳沁雯分析师2023-11-17

国安达上涨5.01%，报35.39元/股

件著作权，并获得10余项国家级、省市级科学技术奖项荣誉。截至9月30日，国安达股东户数7745，人均流通股7074股。 2023年1月-9月，国安达实现营业收入2.23亿元，同比增长21.33%；归属净利润1347.55万元，同比增长20.20%。

金融界2023-11-17

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