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热点解读-审议集成电路发展行动计划，国产替代加速推进

较大差距，有较大提升潜力。随着AI、HPC、HBM等应用对于先进封装的需求进一步提升，国产先进封装产业链相关制造、设备、材料等环节有望受益。先进封装材料行业是先进封装产业链核心上游，受益于技术演进、终端应用和客户布局的合力驱动，先进封装材料需求将保持持续增长。目前大部分先进封装材料由外资厂商占据主导地位，国产化率仍然处于较低水平，国产替代空间广阔。相关产品： 1、芯片 ETF（159995）及其联接基金（008887/008888）芯片ETF跟踪国证半导体芯片指数（980017.CNI，指数简称：国证芯片）旨在反映 A股市场芯片产业相关上市公司的市场表现，国证半导体芯片指数成分股“少而精”，聚焦优质个股，且流动性更高，长期收益较好。国证半导体芯片指数作为半导体芯片行业的代表性指数，能够反映该行业市场机遇。 2、消费电子ETF（159732）及其联接基金（018300/018301）消费电子ETF（159732）是一只专注于沪深两市消费电子产业公司的ETF产品，跟踪国证消费电子主题指数（980030）。从申万二级行业权重分布上看，消费电子指数成分股主要分布干电子制造、半导体、光学光电子等板块，板块权重分布较为均衡。数据来源： Wind，截至2023.11.27，本产品风险等级为R4（中高风险），以上基金属于指数基金，存在标的指数回报与股票市场平均回报偏离、标的指数波动、基金投资组合回报与标的指数回报偏离等主要风险，其联接基金存在联接基金风险、跟踪偏离风险、与目标ETF业绩差异的风险等特有风险，且市场或相关产品历史表现不代表未来。申购：A类基金申购时，一次性收取申购费，无销售服务费；C类无申购费，但收取销售服务费。二者因费用收取、成立时间可能不同等，长期业绩表现可能存在较大差异，具体请详阅产品定期报告。投资者在投资基金之前，请仔细阅读基金的《基金合同》、《招募说明书》和《产品资料概要》等基金法律文件，充分认识基金的风险收益特征和产品特性，并根据自身的投资目的、投资期限、投资经验、资产状况等因素充分考虑自身的风险承受能力，在了解产品情况及销售适当性意见的基础上，理性判断并谨慎做出投资决策，独立承担投资风险。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2023-11-28

重塑计算界限：去中心化算力的现状与展望

，租用一台这样的专精于 ML 方向的 HPC 服务器，包含8块 Nvidia A100 40GB GPUs，每小时花费在 32.8 美元，其毛利率据估计可达61%。这也使得其他云巨头纷纷竞相参与，囤积硬件以其在行业发展初期尽可能占据有利。 • 政治、人为干预等因素导致行业发展不平衡。不平衡我们不难看出GPU的所有权和集中度更向资金和技术充裕组织和国家倾斜，且与高性能计算集群呈现依仗关系。这使得以美国为代表的芯片半导体制造强国，也在对AI芯片出口方面实施更为严苛的限制，以削弱其他国家在通用人工智能领域的研究能力。 • 算力资源分配过于集中。 AI 领域的发展主动权掌握在少数巨型公司手中，目前以 OpenAI 为代表的巨头，有微软的加持，背后是微软Azure 提供的丰富算力资源，这使得 OpenAI 每次新产品的发布，都是对当下 AI 行业的重塑和整合，让其余团队在大模型领域难以望其项背。那么在面对高昂的硬件成本、地域限制、产业发展不均衡的情况，是否有其他解决方案？去中心化算力平台则应运而生，平台的目的是创建一个开放、透明且自我调节的市场来更有效地利用全球计算资源。适应性分析 1. 去中心化算力供给侧目前高昂的硬件价格和供给侧的人为控制，都给去中心化算力网络的建设提供了土壤。 • 从去中心化算力的组成方式来看，多样的算力提供方小到个人PC、小型物联网设备大到数据中心、IDC等，大量累积的算力可提供更灵活和可扩展的计算解决方案，从而帮助更多的AI开发者和组织更有效地利用有限的资源。都可以通过个人或组织的闲置算力，来实现去中心化算力共享，但这些的算力的可用性、稳定性，受本身用户的使用限制或分享上限的限制。 • 有可能的潜在优质算力来源，则是以太坊转 PoS 后，直接由相关矿场转型提供的算力资源。以美国领先的 GPU 集成式算力提供商 Coreweave 为例，前身是北美以太坊最大的矿场，基于已构建的完备基础设施。此外，退役的以太坊矿机，其中也包含了大量的闲置 GPU，据悉此前以太坊挖矿时代巅峰在网工作的 GPU 约2700万张，盘活这些 GPU 也能进一步成为去中心化算力网络重要的算力来源。 2. 去中心化算力需求侧 • 从技术实现来看，去中心化算力资源在图形渲染类，视频转码类，这种计算复杂程度不高的任务，结合区块链技术和web3的经济体系能在确保信息数据安全传递情况下，为网络参与者带来了切实的收益激励，积累了有效的商业模式和客群。而 AI 领域则涉及大量的并行计算，节点间的通信、同步等环节，对网络环境等方面有非常高的要求，因而目前应用也都集中于微调、推理、AIGC 等更偏应用层。 • 从商业逻辑来看，单纯算力买卖的市场是缺乏想象力的，行业只能卷供应链、定价策略，但这些又恰好是中心化云服务的优势。因而，市场上限较低也缺乏更多想象空间，所以也能看到原本做单纯图形渲染的网络在寻求 AI 转型，如 Render Network 与2023 Q1 也推出了原生集成Stability AI 工具集，用户可以的该项功能引入Stable Diffusion作业，业务也不再局限于渲染作业而向 AI 领域扩展。 • 从主要客群来看，很显然大B端客户会更倾向于中心化集成式云服务，他们通常有充足的预算，他们通常是从事底层大模型的开发，需要更高效的算力聚合形式；因而，去中心化算力更多的是服务于中小型开发团队或个人，从事多是模型微调，或应用层开发，对算力的提供形式没有太高的要求。他们对价格更敏感，去中心化算力的能从根本上减轻初始成本的投入，因而整体的使用成本也更低，以 Gensyn 此前测算的成本来看，将算力换算成V100 提供的等值算力，Gensyn 价格仅为0.4美元每小时，相比AWS 同类型的算力需要2美元每小时，能下降80%。虽然这部分生意并不在目前行业中占开销大头，但伴随 AI 类应用的使用场景持续延展，未来的市场规模不容小觑。 • 从提供的服务来看，可以发现目前的项目更像是去中心化云平台的概念，提供的是一整套从开发、部署、上线、分发、交易全流程的管理，这样的好处在于吸引开发者，可以利用相关工具组件来简化开发部署，提升效率；同时能吸引用户来平台使用这些完整的应用产品，形成基于自身算力网络的生态护城河。但这同时也对项目运营提出了更高的要求。如何吸引优秀开发者和用户并实现留存显得尤为重要。不同领域的应用 1. 数字媒体处理 Render Network 一个基于区块链的全球渲染平台，其目标是为创作者数字创意提供帮助。它允许创作者按需将 GPU 渲染工作扩展到全球 GPU 节点，提供了以一种更为高速且便宜的渲染工作能力，在创作者确认过渲染结果后，再由区块链网络向节点发送代币奖励。相比传统的视觉效果实现方法，在本地建立渲染基础设施或在购置的云服务中增加相应的GPU开支，这都需要高昂的前期投入。自2017年创立以来，Render Network 用户在网络上渲染了超过1600万帧和近50万个场景。从Render Network 2023 Q2 发布数据也能表明，渲染帧数作业和活跃节点数都呈增长的趋势。此外，Render Network 与2023 Q1 也推出了原生集成Stability AI 工具集，用户可以的该项功能引入Stable Diffusion作业，业务也不再局限于渲染作业而向AI领域扩展。 Livepeer 则是通过网络参与者贡献自己的GPU算力和带宽，为创作者提供实时视频转码服务。广播者可以通过将视频发送至Livepeer，完成各类视频转码，并向各类端侧用户分发，进而实现视频内容的传播。同时，可以便捷地通过法币形式支付，获得视频转码、传输、存储等服务。在Livepeer 网络中，任何人都允许贡献个人计算机资源（CPU、GPU 和带宽）以进行转码和分发视频来赚取费用。原生代币（LPT）则代表了网络参与者在网络中的权益，通过质押代币的数量，决定节点在网络中的权重，从而影响其获得转码任务的机会。同时，LPT也起到了引导节点安全、可靠、快速地完成分派的任务。 2. AI领域的扩展在目前AI领域的生态系统中，主要参与者大致可以划分成：从需求方入手，在产业的不同阶段，对算力的诉求是有明显区别的。以底层模型开发为例，在预训练环节为确保训练结果的有效对并行计算、存储、通信等方面要求都非常高，这就需要通过大型的算力集群来完成相关的任务。当下主要算力供给主要还是依赖自建机房、中心化的云服务平台来集中提供。而在后续模型微调、实时推理和应用开发等环节则对并行计算、节点间通信的要求没有那么高，这恰恰是去中心化算力能一展拳脚的部分。纵观此前已颇具的声量的项目， Akash Nework 在去中心化算力方向做了一些尝试： Akash Network 结合不同的技术组件，让用户可以在去中心化的云环境中高效、灵活地部署和管理应用程序。用户可以利用 Docker 容器技术打包应用，然后通过 Kubernetes 在 Akash 提供的云资源上通过 CloudMOS 进行部署和扩展。Akash 采用“反向拍卖”的方式，这使得价格比传统云服务更低。 Akash Network 在今年8月也发布将推出了主网第6次升级，将对 GPU 的支持纳入其云服务中，未来向更多 AI 团队提供算力供给。 Gensyn.ai，今年颇受行业瞩目的项目由 a16z 领投完成了4300万美元A轮融资，就目前公布项目公布的文档来看，该项目是一个主网基于波卡网络的 L1 PoS 协议，聚焦于深度学习，它旨在通过创建一个全球性的超级计算集群网络来推动机器学习的边界。这个网络连接了从拥有算力富余的数据中心到潜在可贡献个人 GPU 的 PC，定制的 ASIC 和 SoC 等多种设备。为解决的目前去中心化算力中存在的一些问题，Gensyn 借鉴了学术界的一些理论研究新成果： 1. 采用概率学习证明，即使用基于梯度的优化过程的元数据来构建相关任务执行的证明，来加快验证过程； 2. 图形基准协议（Graph-based Pinpoint Protocol），GPP作为一个桥梁，连接了DNN（Deep Neural Network）的离线执行与区块链上的智能合约框架，解决了跨硬件设备间容易发生的不一致性，并确保了验证的一贯性。 3. 与 Truebit 类似的激励方式，通过质押和惩罚相结合的方式，建立一个能让经济理性参与者能诚实地执行分派的任务。该机制采用了密码学和博弈论方法。这个验证系统对于维持大型模型训练计算的完整性和可靠性。但值得注意的是以上内容更多的是解决任务完成验证层面，而非在项目文档中作为主要亮点讲述的关于去中心化算力来实现模型训练方面的功能，特别是关于并行计算和分布式硬件间通信、同步等问题的优化。当前受网络延迟（Latency）和带宽（Bandwidth）的影响，频繁的节点间通信会使得迭代时间和通信成本都发生增长，这不仅不会带来实际的优化，相反会降低训练效率。Gensyn 在模型训练中处理节点通信和并行计算的方法可能涉及复杂的协调协议，以管理计算的分布式性质。然而，如果没有更详细的技术信息或对他们具体方法的更深入了解，Gensyn通过其网络实现大型模型训练的确切机制需要等项目上线才能真正揭晓。我们还关注到 Edge Matrix Computing (EMC) protocol 它通过区块链技术将算力运用至 AI、渲染、科研、AI电商接入等类型的场景，通过弹性计算把任务分发到不同的算力节点。这种方法不仅提高了算力的使用效率，还确保了数据传输的安全性。同时，它提供了一个算力市场，用户可以访问和交换计算资源。方便开发者部署，更快地触达用户。结合 Web3 的经济形式，也能使算力提供方在根据用户的实际使用情况获取真实收益和协议方补贴，AI开发者也获得更低的推理和渲染成本。以下是其主要组成部分和功能的概述：预期还将推出了基于 GPU 的 RWA 类产品，此项的关键在于将原本在机房固定住的硬件盘活，以 RWA 的形式分割流通，获得额外的资金流动性，高质量 GPU 能作为 RWA 底层资产的原因在于，算力可以算得上 AI 领域的硬通货，目前有明显的供需矛盾，且该矛盾并不能在短期内解决，因而 GPU 的价格相对比较稳定。此外，通过部署 IDC 机房实现算力集群也是 EMC protocol 会重点布局的部分，这不仅能让 GPU 在统一环境下的运转，更高效地处理相关大型算力消耗的任务，如模型的预训练，由此来匹配专业用户的需求。同时，IDC 机房也能集中托管和运行大量的 GPU，确保同类型高质量硬件的技术规格，方便将其打包作为 RWA 产品推向市场，开启DeFi 新思路。近年学界在边缘计算领域也有新的技术理论发展和应用实践。边缘计算作为云计算的一种补充和优化，一部分的人工智能正在加快速度从云端走向边缘，进入到越来越小的物联网设备中。而这些物联网设备往往体积很小，为此轻量机器学习受到青睐，以满足功耗、延时以及精度等问题。 Network3 是通过构建了一个专门的AI Layer2，通过AI 模型算法优化和压缩，联邦学习，边缘计算和隐私计算，为全球范围内的AI开发者提供服务，帮助他们快速、便捷、高效地训练或者验证模型。它通过利用大量智能物联网硬件设备，可聚焦小模型，来做相应的算力供给，且通过构建TEE（Trusted Execution Environment）能让用户仅通过上传模型梯度，来完成相关训练，确保用户相关数据隐私安全。综上 • 伴随 AI 等领域的发展，许多行业会从底层逻辑上实现巨大变革，算力会上升到更重要的地位，与之关联的各个方面也都会引起行业的广泛探索，去中心化算力网络有其自身优势，可答复降低中心化风险，同时也能作为中心化算力的一种补足。 • 且本身 AI 领域的团队也处于一个分岔口上，是否利用已训练好的大模型构建自身产品，还是参与到训练各自地域内的大模型，这样的选择也多是辩证的。因而去中心化算力能满足不同的业务需求，这样的发展趋势是喜闻乐见的，且伴随技术的更新和算法的迭代，势必在关键领域也会有所突破。 • 至不惧，而徐徐图之。来源：金色财经

金色财经2023-11-28

锦波生物上涨5.18%，报283.99元/股

功能蛋白生物新材料的绿色制造以及广谱抗HPV生物蛋白、广谱抗新冠病毒多肽药物的产业化和终端产品开发。公司拥有13000平方米的大型功能蛋白创新研究中心和中国规模最大、最专业的全人源化胶原蛋白生物新材料制造基地——锦波合成生物产业园，是中国功能蛋白领导者企业。截至9月30日，锦波生物股东户数2150，人均流通股1.1万股。 2023年1月-9月，锦波生物实现营业收入5.17亿元，同比增长105.64%；归属净利润1.92亿元，同比增长173.75%。

金融界2023-11-27

智飞生物获华安证券买入评级，行稳致远，疫苗龙头开启新征程

3营收和净利润实现大幅增长，主要得益于HPV疫苗快速放量。公司与GSK合作的重磅产品将为中长期发展持续赋能，同时收购宸安生物，能为公司的业务拓展至生物制药领域打开新局面，预计公司在糖尿病、肥胖等代谢类疾病领域将展现出潜力。风险提示：市场推广不及预期、临床获批进展不及预期、代理业务续签失败等风险。

金融界2023-11-26

沃森生物：目前双价HPV疫苗价格总体上仍会保持相对稳定

生物近日接受机构调研时被问及“公司双价HPV疫苗有计划调整定价策略吗？”，公司表示，关于定价方面，因有自费市场、政府采购项目、国际市场等不同的价格体系，价格方面会有差异。公司对产品的定价模式是基于上市当年其他同类产品的定价及其销售情况、国内及国际目标市场人均可支配收入、同年龄段（目标人群）其他产品的价格和竞争情况来定价。同时，该产品定价过程中还将兼顾公司产品优势、品牌效应和良好的社会责任形象，维护有序的市场价格体系，并保证公司合理的产品利润率。目前国内外HPV市场空间仍较大，价格总体上仍会保持相对稳定。

金融界2023-11-26

沃森生物：目前国内外HPV市场空间仍较大，双价HPV疫苗价格总体上仍会保持相对稳定

生物近日接受机构调研时被问及“公司双价HPV疫苗有计划调整定价策略吗？”，公司表示，关于定价方面，因有自费市场、政府采购项目、国际市场等不同的价格体系，价格方面会有差异。公司对产品的定价模式是基于上市当年其他同类产品的定价及其销售情况、国内及国际目标市场人均可支配收入、同年龄段其他产品的价格和竞争情况来定价。同时，该产品定价过程中还将兼顾公司产品优势、品牌效应和良好的社会责任形象，维护有序的市场价格体系，并保证公司合理的产品利润率。目前国内外HPV市场空间仍较大，价格总体上仍会保持相对稳定。

金融界2023-11-26

美国黑色星期五即将到来！有什么值得投资者期待？

现。$耐克（NKE.US）$和$惠普（HPQ.US）$位居榜首，在过去10年里有8年为正。值得注意的是，零售商的鼻祖$亚马逊（AMZN.US）$排名垫底，本周平均亏损1%，过去10年的回报率仅为正。

金融界2023-11-24

康乐卫士上涨5.11%，报17.08元/股

要致力于创新疫苗的研发与产业化，特别是HPV疫苗的研发。公司已取得33项发明专利授权，拥有多个关键技术平台和丰富的疫苗产品组合，其中重组三价和九价HPV疫苗的研发项目已进入III期临床，且在产业化基地达产后将实现年产重组九价HPV疫苗3000万剂，重组多价诺如病毒疫苗500万剂。截至9月30日，康乐卫士股东户数7263，人均流通股1.88万股。 2023年1月-9月，康乐卫士实现营业收入160.11万元，同比增长80.33%；归属净利润-2.25亿元，同比减少6.76%。

金融界2023-11-22

锦波生物下跌5.12%，报266.6元/股

功能蛋白生物新材料的绿色制造以及广谱抗HPV生物蛋白、广谱抗新冠病毒多肽药物的产业化和终端产品开发。公司拥有13000平方米的大型功能蛋白创新研究中心和中国规模最大、最专业的全人源化胶原蛋白生物新材料制造基地——锦波合成生物产业园，是中国功能蛋白领导者企业。截至9月30日，锦波生物股东户数2150，人均流通股1.1万股。 2023年1月-9月，锦波生物实现营业收入5.17亿元，同比增长105.64%；归属净利润1.92亿元，同比增长173.75%。

金融界2023-11-22

美国重大宣布，30亿美元资助先进封装行业，关注产业链四大维度机会

至2028年的1361亿美元，受AI、HPC、HBM等应用驱动，先进封装市场规模的占比由2022年的47%（443亿美元）提升至2028年的58%（786亿美元），传统封装市场保持稳健增长，其规模从2022年的507亿美元缓慢增长至2028年的575亿美元，因此先进封装为整体封装市场规模的增长贡献较大增量，进而带动设备、材料等相关产业链发展。该机构建议关注一下几个维度：封测厂商：长电科技、通富微电、华天科技、甬矽电子、伟测科技、利扬芯片等。封装设备：芯碁微装（直写光刻）、北方华创（刻蚀、薄膜、清洗）、中微公司（刻蚀、薄膜）、拓荆科技（薄膜、键合）、微导纳米（薄膜）、芯源微（涂胶显影、清洗、键合）、盛美上海（清洗、电镀、涂胶显影、薄膜）、华海清科（CMP、减薄）、光力科技（划片）、大族激光（划片）、德龙激光（划片）、新益昌（固晶）、奥特维（引线键合）、文一科技（塑封）、耐科装备（塑封）等。测试设备：华峰测控（测试机）、长川科技（测试机）、精智达（测试机）、联动科技（测试机）、金海通（分选机）等。封装材料：强力新材（电镀液、TIM1、PSPI）、德邦科技（Underfill、TIM）、华海诚科（EMC）、联瑞新材（硅微粉）、江丰电子（靶材）、鼎龙股份（PI、CMP抛光材料、临时键合胶）、安集科技（CMP抛光材料）、雅克科技（前驱体）、有研新材（电镀镍）、沃格光电（IC载板）等。

金融界2023-11-22

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