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澜起科技(688008.SH)：2023年全年实现净利润4.51亿元，同比下降65.30%
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大股东分别为中国电子投资控股有限公司、INTEL CAPITAL CORPORATION、珠海融英股权投资合伙企业(有限合伙)、WLT Partners, L.P.、香港中央结算有限公司、招商银行股份有限公司-华夏上证科创板50成份交易型开放式指数证券投资基金、中国工商银行股份有限公司-易方达上证科创板50成份交易型开放式指数证券投资基金、中国建设银行股份有限公司-华夏国证半导体芯片交易型开放式指数证券投资基金、招商银行股份有限公司-兴全合润混合型证券投资基金、国泰君安证券股份有限公司-国联安中证全指半导体产品与设备交易型开放式指数证券投资基金，持股比例分别为7.24%、5.80%、5.34%、4.95%、4.48%、4.33%、2.13%、1.85%、1.83%、1.35%。公司研发费用总额为6.82亿元，研发费用占营业收入的比重为29.83%，同比上升14.49个百分点。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04-10 09:23
AI爆发，芯片强受益获持续关注
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Artificial General Intelligence，即通用人工智能），算力是必由之路。产业链的众多玩家也正在持续增加算力投入，以提升人工智能大模型的性能。尤其是，在以往，算力基础设施需求主要来源于数据中心、超算中心以及各大互联网公司的云计算中心，需求量和ChatGPT相比几乎是九牛一毛，且以往的应用场景主要是推理端像图像识别、语音识别等，而大模型的爆发导致训练的应用场景越来越多，对训练算力的需求会大幅增长，增长幅度能达到10倍甚至100倍。据IDC预测，2022年全球人工智能市场规模将达到1017亿美元，2025年将超过2000亿美元。人工智能非常依赖于相关基础设施，包括计算、存储和网络等，随着人工智能向多场景化、规模化、融合化等高应用阶段发展，数据体量呈现出急剧增长态势，算法模型的参数量也呈指数级增加，以加速计算为核心的算力中心规模将不断扩大，对算力提出了更高的要求。图：AI带来海量算力需求据IDC预测，到2022年，中国的智能算力规模将达到268.0EFLOPS，超过通用算力规模。预计到2026年，智能算力规模将进入ZFLOPS级别，达到1,271.4EFLOPS。在2021-2026年期间，中国的智能算力规模年复合增长率预计将达到52.3%，而同期通用算力规模的年复合增长率为18.5%。根据《IDC中国服务器市场季度跟踪报告》及CPU双精度（FP64）运算能力数据，测算了中国通用算力规模。2021年中国通用算力规模达47.7EFLOPS，预计到2026年通用算力规模将达到111.3EFLOPS。2021-2026年期间，预计中国智能算力规模年复合增长率达52.3%，同期通用算力规模年复合增长率为18.5% 图：算力规模及预测（数据来源IDC）无芯片，不AI 那么，这样强大的算力，是什么在支撑？答案是芯片。准确说，AI芯片是AI算力的核心。有说法称，对标ChatGPT，做好一个大模型的最低门槛就是1万块A100的芯片。前面说到，随着人工智能应用场景和数据规模的扩大，算法模型的复杂度呈指数级增长，特别是深度学习成为主流，需要更快的计算速度。虽然CPU可以执行AI算法，但由于内部逻辑多，对于AI算法来说效率不高。因此，出现了专门的AI芯片，它们设计用于高效并行计算，加速AI计算过程，并提高性价比。广义而言，AI 芯片指的是专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的模块，除了以 GPU、FPGA、ASIC 为代表的 AI 加速芯片，还有比较前沿性的研究，例如：类脑芯片、可重构通用 AI 芯片等。狭义的 AI 芯片指的是针对人工智能算法做了特殊加速设计的芯片。图：AI芯片技术架构这里面，GPU是AI芯片主力军，因为它拥有卓越的高性能计算能力和通用性，适用于处理复杂算法和通用型人工智能平台。而随着人工智能技术、平台和终端的不断成熟，随着视觉、语音、深度学习的算法在FPGA以及ASIC芯片上的不断优化，此两者也有望逐步占有更多的市场份额。图：主要AI芯片的功能特性比较（资料来源：IDC）图：中国AI芯片市场规模占比（数据来源IDC）根据VMR数据，全球和中国的GPU市场规模预计将继续快速增长。2021年全球GPU市场规模达到334.7亿美元，预计到2030年将增至4773.7亿美元，年复合增长率达34.4%。2020年中国GPU市场规模为47.39亿美元，预计到2027年将增至345.57亿美元，年复合增长率为32.8%。这表明GPU在人工智能领域的需求将继续扩大，并将成为市场的重要推动力量。寻找中国版英伟达，期待国产替代空间对于AI在下一轮科技革命中的地位，各国已经形成共识，都在纷纷抢滩。从中美对比来说，竞争优势的争夺就主要涉及前面提到的算法、大数据资源和算力三方面。在算法设计方面，双方没有明显差距，主要依赖设计团队的智慧和灵感；在大数据资源方面，中国占据着绝对优势，双方在大数据分析技术上相近。然而，决定人工智能产品的关键要素还包括“算力"，计算能力是计算机的核心能力，这也是中美两国长期竞争超级计算机领域的原因之一。国内大模型与国外的主要差距也体现在算力层面，没有算力基础，后面算法等发展都无法进行。在AI芯片领域，国外的芯片巨头占据了大部分市场份额，有着明显的先发优势，比如英伟达、AMD、英特尔的营收几乎代表整个GPU行业收入。而国内的AI芯片产业起步较晚，与世界先进水平存在较大差距，国内AI芯片市场也较为分散，集中度较低，发展空间巨大。图：AI芯片产业图谱图：AI的核心驱动与英伟达的三重壁垒资料来源：长江证券不过，国内一批新兴力量正在崛起，竞争梯队越发丰富。从国内AI芯片厂商格局来看，以大算力或者高性能计算芯片为代表，一梯队，有成熟产品、批量出货的企业，主要包括寒武纪、华为海思、百度昆仑芯、燧原科技，这四家有2-3代更多的产品，技术能力、软件能力都有一定积累；二梯队，主要包括以AI芯片起家的壁仞科技、天数智心、摩尔线程、沐曦等。壁仞科技去年发布的产品规格很高，但主要还停留在纸面数据，实测数据、实际性能方面业界和第三方评测机构评价没有那么高，软件层面从使用角度来讲也还有很大的成长空间。其他几家也陆续有产品推出，但技术能力还停留在推理层面，不像一梯队企业有更成熟的产品经验；三梯队，如海光、景嘉微等。技术能力还有待市场的认可和验证。图：国内AI厂商成立时间表（来源甲子光年）从产品来说，目前国内已经批量生产的产品大多都是A100的上一代，如昆仑芯三代、思远590、燧思3.0等，不过，各公司正在研发更新一代产品，缩小国内外差距。天弘基金指出，向后看，基于国家政策的大力支持，以及自主可控的迫切需求，中国厂商有望迎来更大的国产升级机遇。而如果国内产品能够替代英伟达的算力产品，将会是非常大的机会。数据中心建设方面也需要服务器，会带动国内提供大型服务器的厂商，比如浪潮信息、中科曙光等，以及光模块、调节芯片和散热技术，需求都会受益于大模型浪潮。相信随着国内企业的持续投入和创新，以及政府的支持，中国在人工智能领域的发展势头仍然很强，有望逐步缩小与国外竞争对手的差距。 AI的一切才刚刚开始，其带来的潜在生产力提升和劳动力供应的增加等结果不可低估。而从当下的投资时点来看，2024年半导体芯片板块投资或许可以关注三条主逻辑：一是周期底部，景气复苏；二是人工智能推动超级创新周期，AI芯片迎来发展机遇；三是国产升级研发成果正在逐步落地，突破性产品发布。关注相关投资机会的投资者，可以通过芯片产业ETF（159310）进行布局，覆盖芯片领域高研发投入、高技术壁垒的50家优质成长型企业，把握芯片板块的持续增长机遇。4月8日开始，芯片ETF（159310）正在火热发售中，中信、中信建投、华泰、光大等渠道均可购买。风险提示：观点仅供参考，不构成投资建议。文中所提及企业客观列示，不作为推介。市场有风险，投资需谨慎。指数基金存在跟踪误差。基金过往业绩不代表未来表现，购买前请仔细阅读《基金合同》和《招募说明书》。我国基金运作时间较短，不能反映证券市场发展的所有阶段。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04-09 15:27
AI爆发，芯片崛起！
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Artificial General Intelligence，即通用人工智能)，算力是必由之路。产业链的众多玩家也正在持续增加算力投入，以提升人工智能大模型的性能。尤其是，在以往，算力基础设施需求主要来源于数据中心、超算中心以及各大互联网公司的云计算中心，需求量和ChatGPT相比几乎是九牛一毛，且以往的应用场景主要是推理端像图像识别、语音识别等，而大模型的爆发导致训练的应用场景越来越多，对训练算力的需求会大幅增长，增长幅度能达到10倍甚至100倍。据IDC预测，2022年全球人工智能市场规模将达到1017亿美元，2025年将超过2000亿美元。人工智能非常依赖于相关基础设施，包括计算、存储和网络等，随着人工智能向多场景化、规模化、融合化等高应用阶段发展，数据体量呈现出急剧增长态势，算法模型的参数量也呈指数级增加，以加速计算为核心的算力中心规模将不断扩大，对算力提出了更高的要求。图：AI带来海量算力需求据IDC预测，到2022年，中国的智能算力规模将达到268.0EFLOPS，超过通用算力规模。预计到2026年，智能算力规模将进入ZFLOPS级别，达到1,271.4EFLOPS。在2021-2026年期间，中国的智能算力规模年复合增长率预计将达到52.3%，而同期通用算力规模的年复合增长率为18.5%。根据《IDC中国服务器市场季度跟踪报告》及CPU双精度(FP64)运算能力数据，测算了中国通用算力规模。2021年中国通用算力规模达47.7EFLOPS，预计到2026年通用算力规模将达到111.3EFLOPS。2021-2026年期间，预计中国智能算力规模年复合增长率达52.3%，同期通用算力规模年复合增长率为18.5% 图：算力规模及预测(数据来源IDC) 无芯片，不AI 那么，这样强大的算力，是什么在支撑？答案是芯片。准确说，AI芯片是AI算力的核心。有说法称，对标ChatGPT，做好一个大模型的最低门槛就是1万块A100的芯片。前面说到，随着人工智能应用场景和数据规模的扩大，算法模型的复杂度呈指数级增长，特别是深度学习成为主流，需要更快的计算速度。虽然CPU可以执行AI算法，但由于内部逻辑多，对于AI算法来说效率不高。因此，出现了专门的AI芯片，它们设计用于高效并行计算，加速AI计算过程，并提高性价比。广义而言，AI 芯片指的是专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的模块，除了以 GPU、FPGA、ASIC 为代表的 AI 加速芯片，还有比较前沿性的研究，例如：类脑芯片、可重构通用 AI 芯片等。狭义的 AI 芯片指的是针对人工智能算法做了特殊加速设计的芯片。图：AI芯片技术架构这里面，GPU是AI芯片主力军，因为它拥有卓越的高性能计算能力和通用性，适用于处理复杂算法和通用型人工智能平台。而随着人工智能技术、平台和终端的不断成熟，随着视觉、语音、深度学习的算法在FPGA以及ASIC芯片上的不断优化，此两者也有望逐步占有更多的市场份额。图：主要AI芯片的功能特性比较(资料来源：IDC) 图：中国AI芯片市场规模占比(数据来源IDC) 根据VMR数据，全球和中国的GPU市场规模预计将继续快速增长。2021年全球GPU市场规模达到334.7亿美元，预计到2030年将增至4773.7亿美元，年复合增长率达34.4%。2020年中国GPU市场规模为47.39亿美元，预计到2027年将增至345.57亿美元，年复合增长率为32.8%。这表明GPU在人工智能领域的需求将继续扩大，并将成为市场的重要推动力量。寻找中国版英伟达，期待国产替代空间对于AI在下一轮科技革命中的地位，各国已经形成共识，都在纷纷抢滩。从中美对比来说，竞争优势的争夺就主要涉及前面提到的算法、大数据资源和算力三方面。在算法设计方面，双方没有明显差距，主要依赖设计团队的智慧和灵感；在大数据资源方面，中国占据着绝对优势，双方在大数据分析技术上相近。然而，决定人工智能产品的关键要素还包括“算力"，计算能力是计算机的核心能力，这也是中美两国长期竞争超级计算机领域的原因之一。国内大模型与国外的主要差距也体现在算力层面，没有算力基础，后面算法等发展都无法进行。在AI芯片领域，国外的芯片巨头占据了大部分市场份额，有着明显的先发优势，比如英伟达、AMD、英特尔的营收几乎代表整个GPU行业收入。而国内的AI芯片产业起步较晚，与世界先进水平存在较大差距，国内AI芯片市场也较为分散，集中度较低，发展空间巨大。图：AI芯片产业图谱图：AI的核心驱动与英伟达的三重壁垒资料来源：长江证券不过，国内一批新兴力量正在崛起，竞争梯队越发丰富。从国内AI芯片厂商格局来看，以大算力或者高性能计算芯片为代表，一梯队，有成熟产品、批量出货的企业，主要包括寒武纪、华为海思、百度昆仑芯、燧原科技，这四家有2-3代更多的产品，技术能力、软件能力都有一定积累；二梯队，主要包括以AI芯片起家的壁仞科技、天数智心、摩尔线程、沐曦等。壁仞科技去年发布的产品规格很高，但主要还停留在纸面数据，实测数据、实际性能方面业界和第三方评测机构评价没有那么高，软件层面从使用角度来讲也还有很大的成长空间。其他几家也陆续有产品推出，但技术能力还停留在推理层面，不像一梯队企业有更成熟的产品经验；三梯队，如海光、景嘉微等。技术能力还有待市场的认可和验证。图：国内AI厂商成立时间表(来源甲子光年) 从产品来说，目前国内已经批量生产的产品大多都是A100的上一代，如昆仑芯三代、思远590、燧思3.0等，不过，各公司正在研发更新一代产品，缩小国内外差距。向后看，基于国家政策的大力支持，以及自主可控的迫切需求，中国厂商有望迎来更大的国产替代机遇。而如果国内产品能够替代英伟达的算力产品，将会是非常大的机会。数据中心建设方面也需要服务器，会带动国内提供大型服务器的厂商，比如浪潮信息、中科曙光等，以及光模块、调节芯片和散热技术，需求都会受益于大模型浪潮。相信随着国内企业的持续投入和创新，以及政府的支持，中国在人工智能领域的发展势头仍然很强，有望逐步缩小与国外竞争对手的差距。 AI的一切才刚刚开始，其带来的潜在生产力提升和劳动力供应的增加等结果不可低估。而从当下的投资时点来看，2024年半导体芯片板块投资或许可以关注三条主逻辑：一是周期底部，景气复苏；二是人工智能推动超级创新周期，AI芯片迎来发展机遇；三是国产替代研发成果正在逐步落地，突破性产品发布。关注相关投资机会的投资者，可以通过芯片产业ETF(159310)进行布局，覆盖芯片领域高研发投入、高技术壁垒的50家优质成长型企业，把握芯片板块的持续增长机遇。4月8日开始，芯片ETF(159310)正在火热发售中，中信、中信建投、华泰、光大等渠道均可购买。风险提示：观点仅供参考，不构成投资建议。文中所提及企业客观列示，不作为推介。市场有风险，投资需谨慎。指数基金存在跟踪误差。基金过往业绩不代表未来表现，购买前请仔细阅读《基金合同》和《招募说明书》。我国基金运作时间较短，不能反映证券市场发展的所有阶段。
证券之星04-09 15:17
SPROCOMM INTEL(01401)下跌5.22%，报2.54元/股
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4月9日，SPROCOMM INTEL(01401)盘中下跌5.22%，截至14:51，报2.54元/股，成交134.57万元。 Sprocomm Intelligence Limited是一家专注于新兴市场的ODM手机供应商，主要业务包括研发、设计、制造和销售手机及手机的印刷电路板组装，市场覆盖全球超过15个国家。据2017年的数据，公司在中国全国ODM手机供应商中的市场份额为2.6%，排名第七。截至2023年年报，SPROCOMM INTEL营业总收入28.23亿元、净利润3236.9万元。
金融界04-09 15:06
邦达亚洲：美元回落大宗商品价格走高澳元小幅收涨
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高点。彭博智库(Bloomberg Intelligence)高级市场策略师迈克·麦格隆(Mike McGlone)在周一的一份报告中表示，黄金的头寸尚未过度扩张。
邦达亚洲04-09 14:01
中国大型基金公司“两度暂停”黄金ETF交易证明了一件事……
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行业。彭博资讯(Bloomberg Intelligence)分析师Rebecca Sin表示：“黄金交易价格创历史新高，黄金ETF需求在过去一周激增，全球黄金ETF净流入近6亿美元。” “随着投资者寻求通过大宗商品和外国ETF实现资产多元化，中国的需求可能会持续下去。” ZeroHedge文章提到，ETF热潮是渴求收益的中国投资者涌入市场强势领域的一个新例子，因为房地产困境加剧、股市波动和存款利率下降减少了他们的选择。对于那些想知道为什么那里不允许购买比特币ETF的人而言，巴尔丘纳斯解释说：“如果是这样，考虑到他们对黄金和美国股票表现出的害怕错过(FOMO)情绪，他们就会为比特币ETF疯狂。”
圈内人04-09 13:40
京基智慧文化(00550.HK)拟更名为“律齐文化有限公司”
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建议将公司英文名称由“Kingkey Intelligence Culture Holdings Limited”更改为“Allegro Culture Limited”，并将公司中文第二名称由“京基智慧文化控股有限公司”更改为“律齐文化有限公司”。
金融界04-08 23:10
京基智慧文化(00550.HK)拟更名为"律齐文化有限公司"
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议将公司英文名称由"King key Intelligence Culture Holdings Limited"更改为"Allegro Culture Limited"，并将公司中文第二名称由"京基智慧文化控股有限公司"更改为"律齐文化有限公司"(统称"建议更改公司名称")。
格隆汇04-08 22:51
事关台积电！拜登终于宣布了
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，拜登表示，美国将在未来几年向英特尔(Intel)提供高达85亿美元的补贴，以支持亚利桑那州、俄亥俄州、新墨西哥州和俄勒冈州的一系列新项目。台积电于2021年开始在凤凰城建设第一座工厂，并于去年开始建设第二个枢纽，将这两个项目的总投资增加至400亿美元。雷蒙多进一步表示，第三座工厂应该会在本世纪末生产微芯片，同时承诺投资总额将增加至650亿美元。这一系列使美国有望在2030年生产出全球约20%的尖端芯片。雷蒙多称，这还有助于创造6,000个制造业就业岗位和20,000个建筑业就业岗位，以及数千个与各种行业间接相关的新职位。这一消息发布之际，美国财政部长珍妮特·耶伦(Janet Yellen)正展开访华行程。
IreneLim04-08 18:24
没有理由留在英特尔
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亿美元，营业利润率为负37%。来源：Intel Foundry Webinar 这些数字既让人质疑英特尔首席执行官Pat Gelsinger为何要继续打造代加工业务，也消除了英特尔在短期内剥离该业务的可能性。该公司表示，到2030年，代加工业务的营业利润率将达到25%至30%，但管理层没有提供有关该业务何时实现盈利的任何数据。来源：Intel Foundry Webinar Bernstein的分析师Stacy Rasgon对代加工业务提供的数据感到非常沮丧，他宣称“在2030年之前没有理由留在这里”，同时考虑到巨额亏损，他对2030年的营业利润率指引提出了质疑，并对18A节点的进展提出了质疑，因为这要求英特尔在短时间内大幅提高利润率。来源：Twitter/X 拥有代加工业务的一个主要部分是迎合外部客户，这是英特尔目前确实没有的。该芯片公司在2023年的IFS收入仅为9.52亿美元，最终目标是到2030年实现每年150亿美元的外部代加工收入。台积电预计2024年收入增长20%，从而实现830亿美元的共识收入目标。分析师认为，到2026年，台积电的营收将超过1,000亿美元，这让人质疑英特尔如何在未来几年保持制程技术的领先地位，与市场领导者相比，外部代加工收入将微不足道。疲软的第一季度英特尔花了几周的时间，在24年第一季度财报发布之前召开了人工智能和代加工业务网络研讨会。这家芯片巨头或许应该在季度后再举办一次网络研讨会。该公司在4月25日收盘后公布财报，并在公布23年第四季度业绩时给出了以下数据： 1）营收将在122亿至132亿美元之间，远低于分析师预期的142.5亿美元。 2）调整后每股收益为0.13美元，远低于市场预期的0.42美元。 3）调整后毛利率为44.5%，税率为13%。如上所述，客户端计算业务是最强劲的，营业利润率为33%，AI PC的开发可能为英特尔业务提供一些上升潜力。不过，投资者需要记住，管理团队喜欢发布超弱的数据，超过普遍预期，同时再次下调下一季度的预期。英特尔在整个2023年的季度业绩中，每季度都比常规每股收益高出约5亿美元，每股收益高出0.10美元。但请记住，23年第四季度的每股收益仍然比2022年的水平低0.05美元，并为即将到来的第一季度提供了大幅下降的指引。来源：Seeking Alpha 投资者真的需要听到一些更有力的指引，比如人工智能芯片对个人电脑的需求将会增加。市场普遍预计，第二季度每股收益仅为0.26美元，营收低于140亿美元。虽然销售额预计将从23年第二季度的水平反弹5%，但该公司19年第二季度的收入增长了165亿美元。 Canalys预计，到2024年，个人电脑需求将跃升至2.67亿台，同比增长8%。高通推出了一款具有竞争力的人工智能芯片，而AMD也在继续争取市场份额，因此，如果英特尔的业绩指引不佳，人们会对英特尔是否正在失去市场份额产生很多疑问。预计到2024年，支持人工智能的个人电脑将达到4800万台，2025年将超过1亿台。来源：Canalys 该公司股价反弹至50美元，明显表明市场对人工智能的承诺过于兴奋。英特尔因代加工利润率非常低的消息而暴跌，但由于业务方面的种种问题，股价似乎仍然昂贵。预计英特尔今年的每股收益仅为1.36美元。该股需要在2025年每股收益增长70%，达到2.32美元，才能证明目前的价格是合理的，但投资者应该厌倦在市场转向英特尔疲软的人工智能数据中心销售时，这家芯片巨头推动更高的销售额。总结关键的一点是，英特尔将继续让市场感到沮丧，因为它再次陷入了代加工业务的困境。该股可能会跌回之前32美元的低点，投资者应该在场外观望，因为未来可能还会有更多疲弱的业绩。 $英特尔(INTC)$
老虎证券04-08 18:11

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