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GPU短缺的解药？计算去中心化基础设施（DePINs）的案例分析

种强大应用程序。例子包括社交媒体算法、Apple的Siri和Amazon的Alexa、定制产品推荐等等。值得注意的是，深度学习的兴起改变了人工生成智能（AGI）的发展。深度学习算法比机器学习应用程序使用更大或“更深”的神经网络，作为具有更广泛性能能力的更可扩展替代方案。生成式AI模型“编码其训练数据的简化表示，并参考它发出类似但不相同的新输出。” 深度学习使开发者能够将生成式AI模型扩展到图像、语音和其他复杂数据类型，而像ChatGPT这样的里程碑应用程序，已经创造了现代最快增长的用户基础记录，仍然只是生成式AI和深度学习可能实现的早期版本。考虑到这一点，生成式AI开发涉及多个计算密集型工作负载，需要大量的处理能力和计算能力也就不足为奇了。根据《深度学习应用需求的三重打击》报告，AI应用开发受制于几个关键工作负载：训练 - 模型必须处理和分析大数据集，以学习如何响应给定输入。调优 - 模型经历一系列重复过程，在其中调整和优化各种超参数以改善性能和质量。模拟 - 在部署之前，某些模型（如强化学习算法）要进行一系列测试模拟。计算紧缺：需求 > 供应在过去的几十年里，各种技术进步推动了对计算和处理能力的空前需求激增。因此，今天对计算资源（如GPU）的需求远远超过了可用供应，造成了AI开发的瓶颈，如果没有有效的解决方案，这种情况只会继续恶化。供应的更广泛限制还受到大量公司积极购买超出其实际需求的GPU的推动，这既是一种竞争优势，也是现代全球经济中的生存手段。计算提供商通常采用需要长期资本承诺的合同结构，为客户提供远远超出其需求要求的供应。 Epoch的研究表明，计算密集型AI模型发布的总体数量迅速增长，表明对推动这些技术的资源的需求将继续快速增长。随着AI模型的复杂性不断增加，应用开发者对计算和处理能力的需求也在不断增长。反过来，GPU的性能及其可用性将扮演越来越重要的角色。这一趋势已经显现出来，高端GPU的需求激增，例如由Nvidia生产的GPU，该公司称GPU为AI行业的“稀土金属”或“黄金”。 AI的快速商业化有可能将控制权交给少数科技巨头，类似于当今的社交媒体行业，这引发了对这些模型伦理基础的担忧。一个著名的例子是最近Google Gemini的争议。虽然其对各种提示的许多奇怪回复当时没有造成任何实际危险，但这一事件展示了少数公司主导和控制AI开发的内在风险。当今的科技初创企业在获取计算资源以支持其AI模型方面面临越来越多的挑战。这些应用程序在模型部署之前需要执行大量的计算密集型过程。对于小型企业来说，积累大量的GPU是一项不可持续的努力，而传统的云计算服务如AWS或Google Cloud虽然提供了无缝且便捷的开发者体验，但其有限的容量最终导致高昂的成本，使许多开发者望而却步。归根结底，不是每个人都能提出筹集7万亿美元用于硬件成本的计划。那么该怎么办？ Nvidia之前估计，有超过4万家公司使用GPU进行AI和加速计算，全球有超过400万开发者社区。展望未来，全球AI市场预计将从2023年的5150亿美元增长到2032年的2.74万亿美元，年均增长率为20.4%。同时，GPU市场预计到2032年将达到4000亿美元，年均增长率为25%。然而，在AI革命之后，计算资源供需之间日益扩大的不平衡可能会创造一个相当反乌托邦的未来，其中少数资金充足的巨头主导了许多变革性技术的发展。因此，我们认为所有的道路都通向去中心化的替代解决方案，以帮助弥合AI开发者需求与可用资源之间的差距。 DePINs的角色什么是DePINs？ DePIN是由Messari研究团队创造的一个术语，代表去中心化物理基础设施网络。拆开来看，去中心化是指没有单一实体抽取租金和限制访问。同时，物理基础设施指的是利用的“现实生活”物理资源。网络指的是一组参与者以协调的方式工作以实现预定目标或目标集。今天，DePINs的总市值约为283亿美元。 DePINs的核心是全球节点网络，将物理基础设施资源与区块链连接起来，以实现去中心化市场，连接买家和供应商，任何人都可以成为供应商，并为其服务和对网络的贡献获得补偿。在这种情况下，通过各种法律和监管手段以及服务费用限制访问网络的中央中介被智能合约和代码组成的去中心化协议取代，由其各自的代币持有者管理。 DePINs的价值在于它们提供了去中心化、可访问、低成本和可扩展的传统资源网络和服务提供商的替代方案。它们实现了去中心化的市场，旨在达到一个特定的终极目标；商品和服务的成本由市场动态决定，任何人可以随时参与，随着供应商数量的增加和利润率的降低，自然地降低单位成本。使用区块链使DePINs能够构建加密经济激励系统，帮助确保网络参与者为其服务获得适当的补偿，使关键价值提供者成为利益相关者。然而，重要的是要注意，网络效应是通过将小的个体网络转变为更大的生产系统来实现的，这对于实现DePINs的许多好处至关重要。此外，尽管代币奖励已被证明是网络引导机制的强大手段，但在更广泛的DePINs领域中，建立可持续的激励措施以帮助用户留存和长期采用仍然是一个关键挑战。 DePINs如何运作？为了更好地理解DePINs在支持去中心化计算市场中提供的价值，重要的是认识到不同的结构组件及其如何协同工作以形成去中心化资源网络。让我们考虑一个DePINs的结构和参与者。协议一个去中心化的协议，即建立在基础区块链网络之上的一组智能合约，用于促进网络参与者之间的信任互动。在理想情况下，该协议将由一组多元化的利益相关者管理，他们积极致力于网络的长期成功。这些利益相关者然后使用其持有的协议代币对提议的变更和发展进行投票。鉴于成功协调一个分布式网络本身就是一个巨大挑战，核心团队通常会在初期保留实施这些变更的权力，然后将权力过渡给去中心化自治组织（DAO）。网络参与者资源网络的终端用户是其最有价值的参与者，可以根据其功能进行分类。供应商：提供资源给网络的个人或实体，以换取DePINs原生代币支付的货币奖励。供应商通过区块链本地协议“连接”到网络，该协议可能强制执行白名单上网过程或无权限过程。通过接收代币，供应商在网络中获得了一部分权益，类似于股权所有权上下文中的利益相关者，使他们能够对各种提案和网络发展进行投票，例如他们认为将有助于推动需求和增加网络价值的提案，从而随着时间的推移创造更高的代币价格。当然，接收代币的供应商也很可能利用DePINs作为被动收入的一种形式，并在接收代币时将其出售。消费者：这些是积极寻找DePINs提供的资源的个人或实体，如寻求GPU的AI初创公司，代表经济方程中的需求方。如果使用DePINs比传统替代方案有实际优势（如更低的成本和开销要求），消费者会被迫使用DePINs，从而代表网络的有机需求。DePINs通常要求消费者以其原生代币支付资源费用，作为创造价值和保持稳定现金流的一种手段。资源 DePINs可以服务于不同的市场，并采用不同的商业模式分配资源。Blockworks为此提供了一个很好的框架；定制硬件DePINs，为供应商提供专门的专有硬件进行分配；和商品硬件DePINs，使现有的闲置资源（包括但不限于计算、存储和带宽）的分配成为可能。经济学在一个理想运作的DePIN中，价值从消费者支付供应商资源的收入中积累。对网络的持续需求意味着对原生代币的持续需求，这与供应商和代币持有者的经济激励相一致。在早期阶段产生可持续的有机需求对大多数初创企业来说是一个挑战，这就是为什么DePINs会提供通胀性代币激励来激励早期供应商和引导网络的供应，以此产生需求，从而产生更多有机供应。这与风投在公司初期阶段补贴Uber乘客成本以引导最初的客户群，从而进一步吸引司机并增强其网络效应的方式非常相似。 DePINs需要尽可能战略性地管理代币激励，因为它们在网络的整体成功中起着关键作用。当需求和网络收入上升时，代币发行应该减少。相反，当需求和收入下降时，代币发行应该被用来再次激励供应。为了进一步说明一个成功的DePIN网络的样子，可以考虑“DePIN飞轮”，一个用于引导DePINs的积极反射循环。总结如下： DePIN通过分发通胀性代币奖励来激励供应商向网络提供资源，并建立一个可供消费的基本供应水平。假设供应商的数量开始增长，网络中开始形成竞争动态，提高了网络提供的商品和服务的整体质量，达到比现有市场解决方案更好的水平，从而获得竞争优势。这意味着一个去中心化系统超越了传统的集中式服务提供商，这绝非易事。 DePIN开始形成有机需求，为供应商提供合法的现金流。这对投资者和供应商来说是一个引人注目的机会，继续推动网络需求并因此推高代币价格。代币价格的增长增加了供应商的收入，吸引了更多的供应商，重新启动了飞轮。该框架提供了令人信服的增长策略，但值得注意的是，它很大程度上是理论上的，并且假设网络正在提供具有竞争力的资源，并且在很长一段时间内仍然具有相关性。计算 DePIN 去中心化计算市场属于被称为“共享经济”的更广泛运动的范围，这是一种点对点经济系统，建立在消费者通过在线平台与其他消费者直接共享商品和服务的基础上。这种模式由 eBay 等公司首创，如今由 Airbnb 和 Uber 等公司主导，并且随着下一代变革性技术席卷全球市场，最终将迎来颠覆。到 2023 年，共享经济的价值将达到 150 亿美元，预计到 2031 年，全球共享经济的价值将增长到近 800 亿美元，这表明了消费者行为的更广泛趋势，我们相信 DePIN 将从中受益，并在实现这一趋势中发挥关键作用。基本原理计算 DePIN 是点对点网络，通过分散的市场连接供应商和买家，促进计算资源的分配。这些网络的一个关键区别在于，它们专注于商品硬件资源，而如今许多人已经可以使用这些资源。正如我们所讨论的，深度学习和生成式人工智能的出现，由于其资源密集型工作负载，对处理能力的需求激增，从而在获取人工智能开发的关键资源方面造成了瓶颈。简而言之，去中心化的计算市场旨在通过创建一种新的供应流来缓解这些瓶颈——一种跨越全球、任何人都可以参与的供应流。在计算 DePIN 中，任何个人或实体都可以立即借出其闲置资源，并因其服务而获得适当的补偿。同时，任何个人或实体都可以从全球无需许可的网络获取必要的资源，并且比现有市场产品具有更低的成本和更大的灵活性。因此，我们可以通过一个简单的经济框架来构建参与计算 DePIN 的参与者：供应方：拥有计算资源并愿意出借或出售其计算资源以获得补贴的个人或实体。需求方：需要计算并愿意为此付出代价的个人或实体。计算DePINs的主要优势计算DePINs 提供了许多使其成为集中式服务提供商和市场替代方案的优势。首先，允许无许可的跨境市场参与解锁了一条新的供应流，增加了计算密集型工作负载所需的关键资源的数量。计算DePINs专注于大多数人已经拥有的硬件资源——任何拥有游戏PC的人都已经有可以出租的GPU。这扩大了能够参与构建下一代商品和服务的开发者和团队的范围，从而使全球更多的人受益。深入来看，支持DePINs的区块链基础设施提供了高效且可扩展的结算渠道，用于促进点对点交易。加密原生的金融资产（代币）提供了一个共享的价值单位，需求方的参与者用它来支付供应商，利用分配机制与当今日益全球化的经济相一致。参考之前提到的DePIN飞轮构造，战略性地管理经济激励对增加DePINs的网络效应（供需双方）非常有利，从而增加供应商之间的竞争。这种动态降低了单位成本，同时提高了服务质量，为DePINs创造了可持续的竞争优势，供应商可以作为代币持有者和关键价值提供者从中受益。 DePINs的功能类似于云计算服务提供商，旨在提供灵活的用户体验，资源可以按需访问和支付。根据Grandview Research的预测，全球云计算市场规模预计以21.2%的年均增长率增长，到2030年将超过2.4万亿美元，这证明了这种商业模式的可行性，考虑到未来对计算资源的需求预测。现代云计算平台利用中央服务器处理客户端设备和服务器之间的所有通信，在其运营中创造了一个单点故障。基于区块链构建，DePINs可以提供比传统服务提供商更强的抗审查性和弹性。尽管对单个组织或实体（例如中央云服务提供商）的攻击会危及整个基础资源网络，但DePINs通过其分布式性质设计为对这类事件具有抵抗力。首先，区块链本身是全球分布的专用节点网络，旨在抵御集中式网络权威。此外，计算DePINs还允许无许可的网络参与，绕过法律和监管障碍。根据代币分配的性质，DePINs可以采用公平的投票流程对协议的提议变更和发展进行投票，以消除单个实体突然关闭整个网络的可能性。计算DePINs的现状 Render Network Render Network 是一个计算DePIN，通过去中心化计算市场连接GPU买家和卖家，交易通过其原生代币进行。Render 的 GPU 市场涉及两个关键方——寻找处理能力的创作者和租用空闲 GPU 以换取原生 Render 代币补偿的节点运营商。节点运营商按基于信誉的系统进行排名，创作者可以从多层次定价系统中选择 GPU。Proof-of-Render (POR) 共识算法协调操作，节点运营商承诺他们的计算资源 (GPU) 来处理任务，即图形渲染工作。任务完成后，POR 算法会更新节点运营商的状态，包括根据任务质量进行的信誉评分变化。Render 的区块链基础设施促进了任务支付，提供透明和高效的结算渠道，以便供应商和买家通过网络代币进行交易。 Render Network 由 Jules Urbach 于 2009 年构思，网络于 2020 年 9 月在以太坊上上线 (RNDR)，大约三年后迁移到 Solana (RENDER)，以提高网络性能并降低运营成本。截至撰写本文时，Render Network 已处理多达 3300 万个任务（以渲染帧计），自成立以来已增长到 5600 个节点。刚刚低于 60k 的 RENDER 被烧毁，这是在向节点运营商分发工作积分时发生的过程。 IO Net Io Net 正在 Solana 上启动一个去中心化 GPU 网络，作为大量闲置计算资源和不断增长的需要这些资源提供的处理能力的个人和实体之间的协调层。Io Net 的独特卖点是它不与市场上的其他 DePINs 直接竞争，而是从包括数据中心、矿工以及包括 Render Network 和 Filecoin 在内的其他 DePINs 在内的各种来源聚合 GPU，同时利用专有 DePIN——Internet-of-GPUs (IoG)——来协调操作并在市场参与者之间对齐激励。Io Net 客户可以通过选择处理器类型、位置、通信速度、合规性和服务期限来为其工作负载定制 IO Cloud 上的集群。相反，任何拥有受支持 GPU 模型（12 GB RAM，256 GB SSD）的人都可以作为 IO Worker 参与，通过将其闲置计算资源借出给网络来赚取报酬。尽管服务支付目前以法定货币和 USDC 结算，但网络很快也将支持以原生 $IO 代币支付。资源支付的价格由其供需以及各种 GPU 规格和配置算法确定。Io Net 的最终目标是通过提供比现代云服务提供商更低的成本和更好的服务质量成为首选 GPU 市场。多层 IO 架构可以映射如下： UI 层 - 由公共网站、客户区和工作区组成。安全层 - 该层由用于网络保护的防火墙、用于用户验证的认证服务和用于跟踪活动的日志记录服务组成。 API 层 - 该层作为通信层，由公共 API、私人 API 和内部 API 组成，用于集群管理、分析和监控与报告。后端层 - 后端层管理工作区、集群/GPU 操作、客户交互、账单和使用监控、分析和自动扩展。数据库层 - 该层是系统的数据存储库，使用主存储进行结构化数据和缓存进行频繁访问的临时数据。消息代理和任务层 - 该层促进异步通信和任务管理。基础设施层 - 该层包含 GPU 池、编排工具并管理任务部署。当前统计/路线图：截至撰写本文时：总网络收益：$108万总计算工时：837.6k 小时准备集群的 GPU 总数：20.4k 准备集群的 CPU 总数：5.6k 链上交易总数：167 万总推理数：335.7k 创建的总集群数：15.1k 数据来自 Io Net 探索器。 Aethir Aethir 是一个云计算 DePIN，促进高性能计算资源在计算密集型领域和应用中的共享。它利用资源池以显著降低成本实现全球 GPU 分配，并通过分布式资源拥有实现去中心化所有权。Aether 设计了一个分布式 GPU 框架，专门针对游戏和 AI 模型训练和推理等高性能工作负载。通过将 GPU 集群统一到一个网络中，Aethir 的设计旨在增加集群大小，从而提高其网络上提供的服务的整体性能和可靠性。 Aethir Network 是一个由矿工、开发人员、用户、代币持有者和 Aethir DAO 组成的去中心化经济体。确保网络成功运营的三个关键角色是容器、索引器和检查器。容器是网络的动力节点，作为专用节点履行保持网络活跃度的关键操作，包括验证交易和实时渲染数字内容。检查器是质量保证工人，持续监控容器的性能和服务质量，以确保可靠和高效的操作，满足 GPU 消费者的需求。索引器作为用户与最佳可用容器之间的媒人。支撑这一结构的是 Arbitrum Layer 2 区块链，它提供去中心化结算层，以促进 Aethir 网络上商品和服务的支付，使用原生 $ATH 代币。渲染证明 Aethir 网络中的节点有两个关键功能——渲染能力证明，每 15 分钟随机选择一组工人来验证交易，以及渲染工作证明，密切监控网络性能以确保用户获得最佳服务，根据需求和地理位置调整资源。采矿奖励以原生 $ATH 代币形式分配给运行 Aethir 网络节点的参与者，以奖励他们提供的计算资源。 Nosana Nosana 是一个建立在 Solana 之上的去中心化 GPU 网络。Nosana 允许任何人贡献闲置计算资源，并因此获得 $NOS 代币形式的奖励。DePIN 促进了经济高效 GPU 的分配，可用于运行复杂的 AI 工作负载，无需传统云解决方案的开销。任何人都可以通过租借闲置 GPU 来运行 Nosana 节点，赚取与他们提供给网络的 GPU 功率成比例的代币奖励。该网络连接分配计算资源的两方：寻求访问计算资源的用户和提供计算资源的节点运营商。重要的协议决策和升级由 NOS 代币持有者投票决定，并由 Nosana DAO 管理。 Nosana 为其未来计划制定了详细的路线图——Galactica（v1.0 - 2024年上半年/下半年）将启动主网，发布CLI和SDK，并专注于通过消费者GPU的容器节点进行网络扩展。Triangulum（v1.X - 2024年下半年）将集成主要的机器学习协议和PyTorch、HuggingFace和TensorFlow的连接器。Whirlpool（v1.X - 2025年上半年）将扩展对来自AMD、Intel和Apple Silicon的不同GPU的支持。Sombrero（v1.X - 2025年下半年）将增加对中大型企业的支持、法定货币交换、账单和团队功能。 Akash Akash 网络是一个建立在 Cosmos SDK 之上的开源权益证明网络，允许任何人加入和贡献的去中心化云计算市场。$AKT 代币用于保护网络、促进资源支付和协调网络参与者之间的经济对齐行为。Akash 网络包括几个关键组件：区块链层，使用 Tendermint Core 和 Cosmos SDK 提供共识。应用层，管理部署和资源分配。提供者层，管理资源、投标和用户应用程序部署。用户层，允许用户通过 CLI、控制台和仪表板与 Akash 网络交互、管理资源和监控应用程序状态。最初专注于存储和CPU租赁服务的网络，后来通过其 AkashML 平台扩展了GPU的租赁和分配，以响应 AI 训练和推理工作负载及其处理能力需求的增长。AkashML 使用“反向拍卖”系统，客户（称为租户）提交他们想要支付的 GPU 价格，计算供应商（称为提供商）竞争以供应请求的 GPU。截至撰写本文时，Akash 区块链的总交易量已超过 1290 万笔，已有超过 53.5 万美元被用于访问计算资源，并且租赁了超过 189k 个独特部署。值得一提的其他项目计算 DePIN 领域仍在发展，许多团队竞相将创新且高效的解决方案推向市场。其他值得进一步研究的例子包括：Hyperbolic 正在构建一个用于 AI 开发资源池的协作开放访问平台，Exabits 正在构建一个由计算矿工支持的分布式计算能力网络，Shaga 正在 Solana 上构建一个允许PC租借和货币化用于服务器端游戏的网络。重要考量与未来展望现在我们已经了解了计算 DePIN 的基本原理，并审查了几个当前运行的补充案例研究，重要的是考虑这些去中心化网络的影响，包括利弊。挑战在大规模构建分布式网络通常需要在性能与安全性、弹性等方面进行权衡。例如，在全球分布的商品硬件网络上训练 AI 模型可能成本效益和时间效率较低。如前所述，AI 模型及其工作负载变得越来越复杂，需要更多高性能 GPU 而不是商品化 GPU。这就是为什么大公司会大量囤积高性能 GPU，而这是计算 DePINs 试图通过建立一个任何人都可以借出闲置供应的无许可市场来解决 GPU 短缺问题的内在挑战。协议可以通过两种主要方式解决这个问题：为希望向网络贡献的 GPU 提供商设定基准要求，以及通过汇集提供给网络的计算资源来实现更大的整体。然而，与能够分配更多资本直接与硬件供应商（如 Nvidia）进行交易的集中式服务提供商相比，这种模式本质上更具挑战性。DePINs 在未来应该考虑这一点。如果一个去中心化协议拥有足够大的资金库，DAO 可以投票分配部分资金购买高性能 GPU，这些 GPU 可以以去中心化的方式进行管理，并以比商品化 GPU 更高的价格出租。另一个特定于计算 DePINs 的挑战是管理适量的资源利用。在其早期阶段，大多数计算 DePINs 将面临结构性需求不足的问题，就像许多初创企业今天面临的情况一样。一般来说，DePINs 面临的挑战是在早期建立足够的供应以达到最低可行产品质量。没有供应，网络将无法产生可持续的需求，也无法在高峰需求期间为其客户服务。这个等式的另一面是过剩供应的担忧。超过一定阈值后，只有当网络的利用率接近或达到满负荷时，更多的供应才是有益的。否则，DePIN 将面临过度支付供应的风险，这反过来会导致资源利用不足，除非协议提高代币发行量以留住供应商，否则供应商的收入将减少。就像一个没有广泛地理覆盖的电信网络没有用处，一个出租车网络如果乘客必须等待过长时间才能搭车也没有用。如果 DePIN 必须长期支付人们提供资源，那么它就没有用。虽然集中式服务提供商可以预测资源需求并高效管理供应，但计算 DePINs 缺乏一个中央权威来管理这种利用率。因此，DePINs 必须特别战略性地建立资源利用。对于去中心化 GPU 市场来说，一个更大的图景问题是 GPU 短缺可能即将结束。马克·扎克伯格最近在一次采访中表示，他认为未来的瓶颈将是能源，而不是计算资源，因为企业现在将争相大量建设数据中心，而不是像现在这样囤积计算资源。当然，这意味着由于需求减缓，GPU 的成本可能会降低，但这也引发了一个问题，即如果建设专有数据中心将 AI 模型性能标准提高到前所未有的水平，AI 初创企业将如何在性能和服务质量方面与大企业竞争。计算DePIN的案例重申一下，AI模型的复杂性及其随后的处理和计算需求与可用的高性能GPU和其他计算资源数量之间存在日益加大的差距。计算DePINs在计算市场领域具有创新性颠覆潜力，今天该领域由主要硬件制造商和云计算服务提供商主导，基于以下几个关键能力：提供更低的商品和服务成本。提供更强的抗审查性和网络弹性保证。受益于AI的潜在监管指南，要求AI模型尽可能开放以进行微调和训练，并且可以被任何地方的任何人轻松访问。美国拥有计算机和互联网接入的家庭比例呈指数级增长，接近100%。在世界许多地方也显著增长。这表明潜在的计算资源提供者（GPU所有者）可能会愿意在有足够货币激励和无缝交易流程的情况下借出闲置供应。当然，这是一个非常粗略的估计，但这表明建立可持续的计算资源共享经济的基础可能已经存在。超越AI，未来对计算的需求还将来自许多其他行业，例如量子计算。量子计算市场规模预计将从2023年的9.288亿美元增长到2030年的65.288亿美元，年均增长率为32.1%。这个行业的生产将需要不同种类的资源，但看看是否有任何量子计算DePINs启动以及它们会是什么样子将是很有趣的。 “在消费硬件上运行的开源模型的强大生态系统是保护未来价值免于被AI过度集中捕获的重要对策，并且比公司巨头和军队都要低得多。” - Vitalik Buterin 大型企业可能不是DePINs的目标受众，也不会是。计算DePINs重新赋予了个人开发者、小型创业者和资源有限的初创企业权力。它们允许将闲置供应转化为通过更多计算资源丰富带来的创新想法和解决方案。AI无疑将改变数十亿人的生活。与其担心它会取代每个人的工作，我们应该鼓励AI可以赋能个人和自我创业者、初创企业以及更广泛的公众的想法。来源：金色财经

金色财经06-18 18:28

柳沁雯6.18黄金短线反弹空思路见证实力，后市依旧，附

有时候，我们会觉得迷茫焦虑，怀疑我们所做的事情是否真的值得。我们也会害怕，付出了一切，却什么也得不到。其实，成功并非真的要功成名就。能够为一件事，踏踏实实地去奋斗，本身就是一种成功。但行好事，莫问前程。愿你我都能像齐天大圣一样，闹过，笑过，哭过，但是没怕过。管他前方有什么妖魔鬼怪，为了心中所想，无惧强大的敌人，奋力一战。余生很贵，别轻易浪费。——柳沁雯 >>>>黄金走势解析国际黄金周一在开盘延续回撤后，日内延续预期空头承压走跌，晚间美盘测试下部目标位2310附近后回升，整体行情维持2310-25区间偏空运行…… 从目前日线表现来看，在昨日延续空头，中轨承压走跌后，基本确认了上部中轨2340附近高位阻力区，整体运行区间依旧锁定在中下轨之间区域。所以还是之前提及的思路，本周在2340中轨一线没有实现有效突破之前，均可以保持其下*区间偏空思路应对即可，等待方向选择后做破位跟随即可。短线而言，昨日欧盘表现滞涨，那么预期介入2325-30附近直接开空思路有效，但并没有实现直接破低2300一线，而是在后半段行情中出现了回收，那么短线震荡概率也就加大，配合日线表现，依旧看好区间震荡偏空的思路

柳沁雯分析师06-18 12:11

消费电子需求复苏，AI赋能效果逐步显现，消费电子ETF(561600)冲击6连涨

C结束之后，苹果多位高管就iOS18、Apple Intelligence等话题进行探讨。针对苹果在AI时代落伍这一观点，苹果高管透露2020年以来公司一直在打造搭载神经引擎的Mac设备，而这就是功能强大的AI PC。有了强大的神经引擎，PC设备的机器学习性能将大幅提升，进而成为AI PC重要的硬件基础。方正证券指出，国内4月手机出货量大幅增长，消费电子需求复苏，苹果促销成果显著，出货量大涨。苹果全面拥抱AI，在AI领域的布局动作频频，充分展示了苹果对于AI的重视，苹果从技术研发、产品应用到生态构建等多个层面均对AI深入布局，AI应用生态也将不断完善。未来，随着AI技术的不断发展和应用领域的不断拓展，苹果的人工智能布局也将持续深化和完善，整个苹果产业链也将迎来板块性机会。该机构还表示，全球PC出货量恢复增长，AI PC带来新的增量。IDC指出，全球PC市场在经历两年的下滑后，于2024年第一季度恢复增长，出货量达到5980万台，比2023年第一季度增长1.5%。IDC表示中国大多数地区的PC出货量开始复苏，也带动了美洲、中东和非洲的增长。关注消费电子行业投资者，可借道消费电子ETF(561600)及其联接基金(A类:015894;C类:015895)把握相关投资机遇。消费电子ETF(561600)，场外联接(A类：015894；C类：015895)。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06-18 11:39

黑神话：悟空预售爆火！抢不到游戏那就配置传媒

亮相市场展会。（澎湃）（3）苹果发布AppleIntelligence赋能手机和电脑端 6月11日凌晨，苹果在加州总部召开了2024年开发者大会，在会上，苹果推出了名为“苹果智能”的套件。AppleIntelligence功能下，用户只需要对Siri说出具体要求，比如找一张照片、调取一个文件、规划一个行程、预判交通状况并做相应规划等等，AppleIntelligence便能基于相关信息和具体情境，检索分析相关度程度最高的数据，为用户提供各类智能化的帮助。Apple软件工程高级副总裁CraigFederighi称，随着iOS18、iPadOS18和macOSSequoia的推出，AppleIntelligence将强大的生成式模型置于iPhone、iPad和Mac的核心，根据每个用户的具体情境来提供智能协助，实用性、相关性都很高，并且深度整合到各种平台。（苹果官网）（4）智源发布近20项进展 6月14日，在汇聚了200余位AI顶尖学者和产业专家的2024北京智源大会上，智源研究院推出大模型全家桶及全栈开源技术基座全新版图，公布了在大语言模型、多模态、具身、生物计算大模型领域的重磅进展。其中几大重磅进展如下：1)大语言模型：全球首个低碳单体稠密万亿语言模型Tele-FLM-1T，仅消耗业界普通训练方案9%的算力资源；2)多模态大模型：原生多模态世界模型Emu3，采用自回归技术路线，统一文字图像视频；3)具身大模型：全球领先真机实验成功率突破95%的泛化抓取技术ASGrasp；4)生物计算大模型：全原子生物分子模型OpenComplex2在国际权威的CAMEO蛋白质结构预测竞赛中连续26个月稳居第一；5)开源技术基座：面向异构芯片、支持多种框架的大模型全栈开源技术基座FlagOpen2.0，开源模型全球总下载量超4755万次；支持异构算力集群的大模型“操作系统”FlagOS，已支持超过50个团队大模型研发。（智东西）（5）国产3A游戏《黑神话：悟空》近期开启预购，目前在Steam、Epic和腾讯WeGame平台均可购买。该游戏分为数字标准版和数字豪华版两种版本，售价分别为268元和328元。6月10日，实体版《黑神话：悟空》正式开始预售，5分钟内宣告售罄。三、投资观点有机构认为： 1.中短期配置建议握AIGC底部反弹，底部布局角度关注行业龙头及游戏、影视板块：1）本周暑期档定档加速、苹果发布AppleIntelligence赋能手机和电脑端、智源发布近20项进展；2）从投资上来看，行业整体景气度及估值弹性下降，相对收益角度关注低估值的出版板块以及自下而上选择影视、游戏及媒体端个股；AIGC方面，训练及推理端算力成本大幅下降、应用端中长期逻辑逐渐清晰，关注底部超跌反弹可能，重点关注IP、语料数据及细分应用方向。 2.投资观点继续从主题催化角度把握传媒板块投资机会，关注风偏提高下的反弹机会。1）基本面上来看，行业及传媒板块上市公司仍处于受损之后的修复阶段、但传统赛道的向上空间难以打开，基于新科技、新概念的主题所带来的估值波动仍是当前阶段传媒板块投资收益的核心来源；2）结合产业趋势、政策导向及海外映射，当前阶段产业维度传媒板块核心关注AIGC、VR/AR、等方向进展，投资维度短期从风险角度更为关注估值及业绩确定性，把握主题驱动的板块机会及自下而上的个股基本面改善可能。基金有风险，投资需谨慎相关产品：传媒ETF（159805）传媒ETF（159805）跟踪的传媒指数为当前AIGC最受益板块，AIGC赋能影视行业内容全产业链条，加大缩短传媒板块变现周期，叠加影视回暖驱动传媒板块进一步复苏。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06-18 11:09

影石Insta360 2023年收入已近40亿元，连续两年翻倍增长

司自2016年开始合作，是全球首个入驻Apple Store的全景相机品牌，也是目前唯一入驻的全景相机和运动相机品牌，旗下X系列、ONE R系列、Ace Pro系列、GO系列与Flow AI手机稳定器均已入驻Apple Store。据弗若斯特沙利文报告预测，到2026年，全球运动相机市场规模将增长至460亿元。对比影石的迅猛增长，传统运动相机巨头GoPro则日渐消沉，GoPro 2023年财报显示，公司去年收入为10亿美元，同比增长8%。但利润由盈转亏，2023年亏损5300万美元，同比下滑284%。拓展多条产品线加速AI影像功能布局以帮助人们更好地记录与分享生活为使命，影石也在积极拓展产品线，除了全景相机和运动相机，还有拇指相机、视频会议摄像头、和AI手机稳定器等智能影像产品。其中，Ace Pro系列与徕卡联合研发，搭载5nm AI芯片，是影石推出的首款一体式广角运动相机。GO系列拇指相机为影石首创，目前已更新至第四代GO 3S，具备4K超高清画质，可随时随地穿戴在身上，拍摄第一人称和各种新奇视角的Vlog大片，完全解放双手，实现无感拍摄。Flow 系列手机稳定器则基于影石沉淀多年的AI图像技术，新品更是将接入苹果公司DockKit协议，可直接调用iPhone原生相机，让手机秒变AI摄影师。随着计算机摄影技术的发展，除了卷画质、卷防抖、卷便携，运动相机的下半场也开始卷智能。从2018年开始，影石开始投入AI技术研发，自主研发了多个AI影像功能，比如AI剪辑、自动取景、深度追踪等，近几年每年研发费用投入过亿，产研人员占比近50%。此前，美国最具影响力的商业媒体之一《Fast Company》公布了2024年全球最具创新力公司榜单，影石凭借革新性的影像技术和产品荣登榜单，位列消费电子领域前三名。影像领域曾经是日本、欧美品牌常年唱独角戏的舞台，影石通过全景相机切入市场，围绕户外运动、生活记录、视频会议、手机摄影等场景不断拓展新产品线，畅销200多个国家和地区，拥有硬件用户数百万，成为国产科技品牌打败海外巨头、强势崛起的写照。

格隆汇06-18 10:59

每日重要事件盘点：6月18日

im」型号的传闻相吻合。 2. 卖方：Apple Watch将自2H24开始采用由3D列印技术生产的机构件。 3. 卖方：专家反馈，苹果A18和A18 pro加单，iPhone16的量上修1200万部的备货到9500-9600万部。 4. 立讯旗下东莞立讯技术新增股东英特尔（中国）。半导体： 1. 消息称台积电计划涨价：3nm或涨超5％，先进封装涨10％-20％。 2. 卖方：车用IGBT的部分产品7月份开始涨价，幅度大约10%。 3. 摩根士丹利：大中华区模拟芯片最坏时刻已过。 4. SK海力士正在扩产其第5代1b DRAM，以应对HBM及DDR5 DRAM需求增加。 5. 三星电子将在年内推出高带宽存储器（HBM）的三维（3D）封装服务，预计这项技术将用于将于2025年推出的HBM4。新材料： 1. 要加快培育壮大新材料产业。 2. 日本 TDK 宣布其在小型全固态电池所用材料方面取得突破，预计将显著提升从无线耳机到智能手表等设备的性能。该新材料的能量密度达到 1,000 Wh / L，是 TDK 目前量产电池的约 100 倍。智能驾驶： 1. 琼海市车联网先导区基础设施建设项目开启招标，预估投资1亿，预计招标时间7月17日。 2. 彭博：特斯拉公司已获准在上海部分街道测试其先进的驾驶辅助系统。杭州也可能批。锂电： 1. 卖方：2024年下半年电池排产预计将实现强劲增长，第三季度预计环比增长15-18%，下半年环比增长40%。 2. 卖方：铁锂和负极材料排产增速在第二季度高于电池环节，电解液环节排产增速与电池相近，预计第三季度起将有明显提升。此外还有天赐和宁德签了供货协议。光伏：展会总结：BC和叠层是设备厂口中热衷的方向；BC目前的主流还是印刷银浆，测试技术是电镀银和电镀铜，电镀银接受度较高，电镀铜认为是终极方案，两种技术的推广时间预计都在26年。风电：卖方：预计24H2有近10GW海风项目开工。预计24/25年国内海风装机量达10/16GW，同比+46%/60%。根据GWEC预测25-30年海外海风装机CAGR达27.28%，欧洲海缆企业供给紧张。煤电： 5月煤炭产量降幅收窄，进口增幅放缓。5月发电量，水电增发，火电回落。航运： 1. 以色列战时内阁解散。 2. 卖方：二十港集装箱离港载重吨数，近一周同比-11%，六月至今同比-2.3%。猪肉：对原产于欧盟的进口相关猪肉及猪副产品进行反倾销立案调查。观点来源：财联社，数据截至日期：2024年6月18日，以上个股及行业仅供参考，不构成实际投资建议，不代表基金现有持仓和未来持仓基金有风险，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06-18 09:29

苹果在美国将关闭Apple Pay Later分期付款服务

k Gurman报道，苹果公司将关闭其Apple Pay Later分期付款计划，标志着该公司放弃了在内部提供更多金融服务的努力。苹果表示，将不再为Apple Pay Later提供贷款。此前，苹果宣布将整合第三方服务，如Affirm Holdings和花旗集团的服务，至即将推出的iOS 18软件中。苹果发言人在一份声明中表示：“从今年晚些时候开始，全球用户在使用Apple Pay结账时，将能够通过信用卡、借记卡以及贷方获得分期付款贷款。随着这项新的全球分期贷款服务的推出，我们将不再在美国提供Apple Pay Later服务。” Apple Pay Later允许客户在线购买产品并分四期免息付款，最高金额为1000美元。此次停止发放贷款表明，并非苹果推出的每一项新金融科技功能或产品都能取得成功或符合这家iPhone制造商的整体战略。苹果还表示，想要在结账时使用分期付款计划的用户，可以通过全球更多国家的其他金融中介机构获得这项服务，而Apple Pay Later仅在美国提供。Apple Pay的首要任务是实现安全、私密的支付。对于有未清贷款的用户，他们将继续使用Apple Pay Later功能来管理和支付贷款。在停止使用之前，Apple Pay Later允许用户在iPhone Wallet应用程序内申请贷款，获得批准的用户在网上结账时会看到“稍后付款”选项。与Apple Card等其他产品相比，这一流程让Apple接管了更多的金融后端。对于该计划，Apple自行进行了一些信用检查和贷款决策，而不是完全通过金融合作伙伴来处理。Apple的贷款由一家全资子公司发放。

Anna Sui06-18 05:38

柳沁雯6.17黄金短线如预期下跌，反弹空思路进场拿下

一次做好一件事很容易，难的是坚持去做好每一件事。一切成就的取得，都离不开持续的努力。所以，既要有做好一件事的决心，也要有不断努力的耐心。静得下心、沉得住气、持之以恒、日积月累，终有一天，你会在不断精进中迎来可喜的收获。——柳沁雯 >>>>黄金走势解析国际黄金在上周收盘冲高2336承压2340回落后，日内开盘小幅延续回撤，整体上部高位阻力区二次测试后阻力表现明显，整体表现短线空头回撤调整为主。那么关于本周周初行情主体表现而言，我们在周末的分析中有提及整体的思路，这里不做过多赘述，对于日线方面表现而言，如果需要多头突破延续，需要重点留意上部2340的突破和企稳情况，这个作为本周趋势研判的关键。短线而言，日内亚盘表现以空头的承压回撤为主，同时配合上部高位阻力区，日内短线操作而言，继续兑现周末分析中的短线空头机会，那么早盘回撤，日内的介入区域可以灵活调整，重点在2330及其上部跟进，若欧盘滞涨，那么就可以在2325-30附近直接参与，博弈延续回撤调整即可。 6.17具体而言，日内较为激进可以参考2325-30附近空，更为稳健可以参考2330及其上方空，防守2336-40，目标跟进2310

柳沁雯分析师06-17 21:04

苹果的后来者居上策略：靠隐私保护打脸微软

晚，但我不禁被它以隐私为先的苹果智能（Apple Intelligence）营销所吸引。我喜欢苹果将隐私作为其人工智能产品的主要卖点，并希望微软也能如此。事实上，苹果将隐私作为其2024年营销的重要支柱，并发布了一份新闻稿，强调其新操作系统尊重用户隐私的所有方式。当然，这只是一份新闻稿，目的是让苹果公司看起来更有面子，但这样的声明微软还没有发布过，而且如果不对其数据基础架构进行认真改造，也很可能无法发布。举例来说，当Siri在iOS 18中进行大改版时，它将与ChatGPT-4o集成，据称能够处理比现在复杂得多的请求，比如能够看到设备上应用程序的内部情况，并在其中采取行动来满足用户的请求。例如，在WWDC大会上，我们看到苹果演示了如何让新Siri找到特定人物和地点的照片，然后让苹果的人工智能助手对照片进行编辑，使其更加出彩。苹果表示，新版Siri会尽量在设备上完成所有处理工作，以确保用户的请求和图片不会被发送到其他任何地方或被任何人看到。不过，如果Siri需要更多的处理能力来完成请求，它会联系苹果的服务器进行额外处理。这些服务器是苹果的隐私云计算服务器，在苹果芯片上运行，因此具有与iPhone或MacBook相同的安全功能，如Secure Enclave和Secure Boot。苹果承诺，在这些服务器上，任何人（包括苹果员工）都看不到你的数据，而且在你的请求得到满足后，数据会立即被删除。苹果还承诺允许“独立专家”检查运行这些隐私计算服务器的代码，并验证其说法是否属实。但如果需要使用ChatGPT-4o，Siri会在发送请求和/或图片/文件到ChatGPT之前征求用户的同意。这只是整个过程中的一小步，却让我倍感安心，因为这是在提醒我，我正在将个人数据发送到第三方服务器进行处理。相比之下，微软对人工智能的态度似乎是——让用户无缝地将其集成到电脑的所有操作中。即使我对此感到满意，但是我对微软似乎不怎么重视用户隐私感到很不舒服。虽然该公司已经发布了一份关于Copilot如何使用你的数据的指南，但其中明确指出，你必须付费才能保证数据安全。虽然免费提供给Windows用户的基本版Copilot确实有一个设置，可以让用户启用或禁用它从Microsoft Edge读取数据的功能，但这是用户对自己隐私的全部控制。要真正确保发送到Copilot的请求和数据是私密的且不会与任何人共享，必须每月支付30美元的Copilot for Microsoft 365订阅费用。因此，如果你是微软的付费用户，在使用Copilot时就会看到“您的个人和公司数据在此聊天中受到保护 ”的提醒。如果你看不到这个提醒，也就说明你的数据没有被保护。老实说，我不相信微软会把我的数据卖给广告公司或其他数据驱动型企业。但如果你恰好在欧盟或英国使用Outlook应用程序，你就会发现该公司显然非常乐意将用户数据出售给广告商。这是因为在部分地区，微软增加了用户选择不将数据出售给第三方的选项，这可能是迫于监管压力。另一方面，苹果似乎在将AI整合到日常生活中的同时，公开地承诺不会通过Apple Intelligence赚钱。苹果在人工智能方面的努力似乎正在帮助Siri成为其一直以来承诺的虚拟助手，同时也在改进Spotlight搜索和备忘录中的语音输入等功能。总的来说，苹果在将AI整合到其产品中的隐私优先方法——是我迄今为止在大型科技公司中所见最好的。虽然有人可能认为苹果在AI领域的反应显得迟缓，落后于竞争对手，但作为一名用户，这实际上让我感到非常安心。坦率地说，看到微软以创纪录的速度将人工智能引入其所有产品中，我其实感到有点害怕，而且我认为，这种急于推向市场的行为从长远来看可能会弊大于利。 02.苹果的人工智能如何处理用户数据？上周，苹果在全球开发者大会（WWDC）上轰轰烈烈地宣布，将在其产品中加入人工智能，并与ChatGPT开发商OpenAI合作。苹果在推出一套自主研发的AI模型的同时，还将ChatGPT集成到其设备和软件中。因此，人们很自然地想知道，这两家公司将如何处理用户的个人信息。对于以安全和隐私著称的苹果来说，这个问题尤为关键。苹果智能（Apple Intelligence）是苹果自主研发的AI工具的统称，主要定位于个人助手，强调“个人”这一点。它会获取有关用户的人际关系、联系人、发送的信息、电子邮件、参加过的活动、日历上的会议等具体信息，以及其他与用户生活息息相关的数据。苹果希望，利用这些数据让用户的生活变得更轻松，例如，帮用户找到几年前音乐会的照片，找出要附在邮件中的正确附件，或者按照优先级和紧急程度对用户的移动通知进行排序。不过，苹果智能可能缺乏某些科技专家所谓的“世界知识”，也就是关于历史、时事和其他与用户非直接相关的信息，而这就是ChatGPT的用武之地。用户可以选择让Siri将问题和提示转发给ChatGPT，或者让ChatGPT帮助在苹果应用程序中编写文档。苹果表示，计划最终与其他第三方人工智能模型进行整合，这种整合基本上消除了访问ChatGPT的步骤，为苹果用户提供了更无缝的使用体验。由于苹果智能和ChatGPT的用途大不相同，用户发送给这两个AI的信息量和类型也可能不同。苹果智能系统将可以访问用户的大量个人数据，从书面通信、照片和视频，到日历、事件记录等。除了不使用其的功能外，似乎没有其他办法阻止苹果智能访问这些信息。苹果公司发言人没有立即回应有关这一问题的提问。如果用户决定通过苹果使用ChatGPT，可能会选择与OpenAI共享其中的一些数据和更多数据，但ChatGPT不一定或不会自动访问用户的高度个人化的信息。在大会的演示中，苹果展示了Siri在向ChatGPT发送提示之前征求用户的许可。作为与苹果协议的一部分，OpenAI做出了一项重要让步：OpenAI同意不存储来自苹果用户的任何请求信息，也不收集他们的IP地址。既然我们已经确定了OpenAI会如何处理用户的数据，那么苹果呢？虽然苹果用户如果想使用ChatGPT，就必须将个人信息和人工智能请求发送给OpenAI，但苹果表示，大多数时候苹果智能不会将用户数据发送到任何地方。苹果会尽量在设备上直接处理AI请求，使用较小的AI模型。这与苹果处理FaceID和其他敏感数据的方式类似——其理念是，在设备上处理数据可以限制风险暴露。如果用户的数据从未实际传输到其他任何地方，就无法被拦截或被黑客攻击。如果用户的人工智能任务需要更强的处理能力，苹果智能会将用户的查询和数据发送到苹果控制的云计算平台，由能力更强的人工智能模型来完成请求。这也是苹果公司声称自己在隐私保护方面取得重大突破的地方。在大会主题演讲中，苹果宣布的这一消息似乎没有得到太多的关注，但这显然是苹果经过精心计划的重大进展。苹果周一表示，它已经开发出一种新的云计算方法，这意味着苹果可以对敏感数据进行计算，同时确保任何人，甚至是公司本身，都无法知道正在处理哪些数据或进行哪些计算。苹果的新架构被称为“私有云计算”（Private Cloud Compute），它借鉴了iPhone的某些硬件和安全概念，包括保护苹果移动设备上用户敏感数据的安全区（secure enclave）。苹果公司软件工程高级副总裁Craig Federighi在主题演讲中表示：“有了私有云计算，用户的数据永远不会被存储，也不会被苹果公司获取。在满足用户的人工智能请求后，私有云计算会自行删除该过程中涉及的任何用户数据。” 03.苹果的训练数据苹果的人工智能模型并非凭空出现。它们也必须经过训练，就像其他公司提供的模型一样。这不禁让人猜想苹果使用了谁的数据，又是如何使用的？在上周发布的一份技术文件中，苹果表示，其模型是“根据授权数据”（包括为增强特定功能而选择的数据）训练的。苹果补充说：“在训练基础模型时，我们从不使用用户的私密个人数据或用户互动，我们会应用过滤器去除个人身份信息，如在互联网上公开的社会安全号码和信用卡号。” 不过，苹果的确承认从公共互联网上搜刮数据，然后用于训练其自研模型，这与其他人工智能公司有些类似，其中一些公司曾面临版权诉讼，并引发了一场关于人工智能初创公司是否不公平地从人类工作中获利的争论。苹果没有透露其摄取了哪些网络信息，但该公司明确表示出版商可以在其网站上添加代码，以防止苹果的网络爬虫收集其数据。但是，这将保护自己知识产权的责任完全推给了出版商，而不是苹果公司。原文来源于： 1.https://www.tomsguide.com/ai/apple-is-handling-ai-so-much-better-than-microsoft-i-may-ditch-windows-for-macos-sequoia 2.https://edition.cnn.com/2024/06/13/tech/apple-ai-data-openai-artificial-intelligence/index.html 中文内容由元宇宙之心（MetaverseHub）团队编译，如需转载请联系我们。来源：金色财经

金色财经06-17 17:21

ETF甄选 | AI发展有望带动新一轮手机换新，消费电子ETF领涨市场；芯片半导体、电池类ETF涨幅居前

体、电池类ETF涨幅居前。【苹果发布Apple Intelligence，有望带动新一轮手机换新】消息面上，2024 年 6 月 11 日，苹果 WWDC24 大会开启，苹果发布 Apple Intelligence 套件，可优先置顶推动、总结文本、生成图片等功能，适用于 iPhone、iPad 和 Mac 等操作系统。开源证券认为，苹果将 Apple Intelligence、Chat GPT 同 Siri 融合，预计有望推动 AI 功能快速完善，苹果 AI 手机呼之欲出。此外，苹果 AI 功能需要出色芯片支持，目前仅 iPhone 15 Pro 和 iPhone 15 Pro Max 支持该功能，AI 功能发展也有望带动新一轮苹果手机换新。相关ETF：消费电子50ETF(159779)、消费电子ETF富国(561100)、消费电子ETF(561600)、消费电子龙头ETF(159769)、消电ETF(561310) 【集成电路出口恢复向好，半导体市场遇上调】消息面上，2024年5月集成电路出口金额126.34亿美元，同比增长28.47%；增幅仅次于船舶，超越了汽车、家电。2024年1-5月，中国集成电路出口4447亿元，同比增长25.5%，出口恢复向好，行业需求已在逐渐复苏。世界半导体贸易统计组织近期上调2024年半导体市场预测：2024年同比增长16%，全球半导体市场规模6112亿美元；2025年同比增长12.5%，全球半导体市场规模6874亿美元。中泰证券表示，5 月底大基金三期成立重点关注设备/材料/AI，7 月将召开的三中全会强调“发展新质生产力”、“发挥国家战略科技力量作用”，半导体作为科技中坚战略意义凸显，叠加半导体已进入复苏周期，板块逆势大涨。西部证券表示，科特估对应的是市场对战略稀缺性行业和新质生产力优质公司的低估，关注尤其是重点领域的高端装备、精密制造与新材料等，以及颠覆性技术和未来产业。自主可控（半导体、华为鸿蒙链等），以及AI主题的修复机会。相关ETF：芯片ETF(159995)、芯片ETF龙头(159801)、半导体ETF(159813)、半导体龙头ETF(159665)、芯片产业ETF(159310)、芯片ETF基金(159599) 【国内电池销量快速增长，4月单月装车量达35.4GWh】消息面上，6月14日，中国汽车动力电池产业创新联盟(下称动力电池创新联盟)公布最新数据显示，上月，国内动力和其他电池销量为77.9 GWh，同比增长40.7%。两类电池销量占比分别为72.2%和27.8%。甬兴证券指出，国内锂电产业已进入备货旺季，二季度产能利用率显著高于一季度。数据显示，1至4月国内动力电池装车量累计达120.6GWh，同比增长32.6%，4月份单月装车量达35.4GWh，同比增长40.9%，增速超过全球市场平均水平。相关ETF：锂电池ETF(159840)、电池龙头ETF(159767)、电池ETF(561910)、电池ETF(159755)、锂电池ETF(561160) 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06-17 17:10

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