AI算力产业链

（1）GPU/AI ：寒武纪、海光信息、景嘉微、澜起科技

（2）英伟达产业链配套：胜宏科技、和林微纳

（3）CPU：海光信息、龙芯中科、澜起科技

（4）FPGA：紫光国微、复旦微电、安路科技

（5） IP：芯原股份、华大九天

（6）服务器：浪潮信息、工业富联、中科曙光

（7）Chiplet 等先进相关：通富微电、长电科技、兴森科技、深南电路、生益科技、华正新材

（8）光模块：剑桥科技、天孚通信、新易盛、中际旭创

（9）AIoT:乐鑫科技、恒玄科技、炬芯科技

（10）SoC：富瀚微、晶晨股份、瑞芯微、全志科技、恒玄股份

（11）Risk-V：兆易创新、芯原股份、国芯科技、北京君正

（12）存算一体：兆易创新、恒烁股份

（13）存储/模组：兆易创新、佰维存储、江波龙、北京君正、聚辰股份

（14）CPU/GPU 等供电：杰华特、晶丰明源

（15）多模态下游应用：海康威视、大华股份、萤石网络、漫步者等

第一层：

算力

一、算力调度：

中国电信，中国联通，中国移动

二、算力供给：

1.基础算力（奥飞数据，数据港，光环新网等）

2.智能算力（三大运营商，华为，中兴通讯，鸿博股份）

3.超算算力（中科曙光，华为）

三、算力设备：

1.算力。目前顶级的基本都是外国的（英伟达，超威）。国产虽然效能低，但是无可奈何的情况下只能国产替代（海光信息，景嘉微，龙芯中科，寒武纪-U）

2.服务器（浪潮信息，拓息，海光信息，紫光股份）

3.交换机（锐捷网络，紫光股份，星网锐捷）

4.光模块（剑桥科技，中际旭创，新易盛，天孚通信）

5.机房设备

（UPS电池：科士达、科华数据、铂科新材、英威腾。

变压器：云路股份、望变电气、金盘科技、华明装备。

控温设备：英维克、依米康、英威腾、同飞股份、申菱环境。

第二层：

算法模型

百度，三六零、商汤-W，科大讯飞，拓尔思，汉王科技，云从科技-UW，同方股份、海天瑞声，昆仑万维等

第三层:

数据要素

同方股份、易华录、昆仑万维、中文在线、百度、三六零等

第四层：

应用端口

百度，汤姆猫、昆仑万维，视觉中国，中文在线，天娱数科，风语筑，三七互娱，吉比特，完美世界

ChatGPT概念股

作者：大道研报888

第一梯队算力：

A股最好的AI寒武纪；

GPU+CPU的海光信息；

叠加信创+军工的景嘉微，GPU IP市占率全球第三的芯原股份，CPU龙芯中科，技术给AMD做封测的通富微电，和华为合作的长电科技；

算力落地方案鸿博股份；

用英伟达的服务器浪潮信息，用海光信息和寒武纪的中科曙光，用华为的拓息，工业富联；

CPO的中际旭创，天孚通信，新易盛。

第二梯队算法+大模型：

国内第二大搜索三六零，AI语音龙头科大讯飞，AI数据龙头海天瑞声，AI解决方案提供商海天瑞声，NPL开拓者拓尔思，数据存储佰维存储，江波龙；

运营商中国移动，中国电信，中国联通。

第三梯队卡脖子环节龙头：

中芯国际，华大九天，北方华创，中微公司，张江高科，彤程新材，晶瑞电材。

第四梯队应用+其他：

应用的万兴科技，当虹科技，科大国创，同花顺，金山办公，汤姆猫，中文在线，金桥信息；

FPGA：安路科技，紫光国微，复旦微电，澜起科技；

IDC的光环新网，奥飞数据，英维克。

逻辑：人工智能的时代已经正式开启，成为了市场的共识，生成式人工智能需求起飞，对AI运算相关需求同步增长，算力荒可能即将来临。

英伟达CEO、OpenAI首席科学家访谈纪要：AI的今天与未来

中文字幕视频：黄仁勋对话OpenAI首席科学家，谈GPT-4及未来大模型

【背景】本次谈话发生在GPT-4推出的第二天。过去一段时间内，OpenAI推出的ChatGPT以及其他的GPT产品在全世界范围内造成了非常深远的影响，也将AI 这个已经是热点的话题再次推向了风口浪尖。在此背景下，本次交流聚焦在AI在今天的应用以及未来的发展。

【Q&A】

Q：我想我想回到最开始问你深度学习的问题。你对深度学习的直觉是什么?为什么你知道它会起作用?你心中就一定认为深度学习会取得如此成就吗?

A：深度学习的惊人力量改变了世界。我觉得我个人的出发点在于对AI巨大影响力的直觉。我也很好奇什么是意识什么是人类经验，我觉得AI的进步会帮助我理解这些。

从2000年到2003年时候，学习似乎只是人类能做的事情，而计算机根本做不到。在2003年和2002年，计算机什么也学不到。甚至不清楚这在理论上是否可行。所以我在想如果能在智能学习或者机器学习方面作出一些成果将很有可能成为AI领域最大的进步。然后我开始四处寻找，一开始不够乐观。

幸运的是，Jeff Hinton是当时所在大学的教授，我找到了他，他研究的是神经网络正好是我认为有意义的，因为神经网络特性就在于能够学习，可以自动编程的并行计算机。那时候并行计算机规模还很小，但当人们弄清楚学习神经网络是如何工作的，你可以为小型并行计算机编程。它和大脑也很相似，所以就有了理由继续走下去。但还不清楚如何让它起作用，不过根据现有的事情，可以知道他前景是光明的。

Q：当你第一次开始在你第一次开始研究深度学习神经网络的时候，这个网络的规模有多大?当时的计算规模是多少?

A：当时没有人认识到规模的重要性。所以人们训练的神经网络只有50个，或者100个，几百个神经元。一百万个参数被认为是非常大的。我们会在没有优化的CPU代码上运行我们的模型。我们研究人员不知道BLAS，我们使用Matlab。Jeff Hinton对训练神经网络在小数字上很感兴趣，一方面是分类任务，另一方面是如何生成那些数字。所以生成模型的源头从那里开始。但问题是，那些东西还很零散，什么才能真正推动技术进步？当时看起来并不是正确的问题，但现在被认为是正确的。

Q：AlexNet是在2012年创立，当时你和亚历克斯在AlexNet工作过一段时间。你什么时候确定想要建立一个面向计算机视觉的神经网络，Imagenet才是那个合适的数据集，应该做些事儿来参加计算机视觉的竞赛?

A：我可以谈谈这里的背景。大概在那之前两年，我就清楚地意识到监督式学习才是我们前进的方向。我可以准确地解释为什么。这不仅仅是直觉，也是无可辩驳的。如果你的神经网络又深又大，那么它就可以被配置来解决这个困难的任务。这就是关键词“深而大”。

那时候人们关注的不是大型神经网络而是神经网络的一些深度。但大多数机器学习领域根本没有研究神经网络。他们研究各种贝叶斯模型和内核方法，这些理论上都是很好的方法，但并不表示是一个好的解决方案。而大型的神经网络在面对问题求解时能给出一个好的答案，这需要大的数据集以及大量的计算。

我们也在优化方面做了一些工作，优化是一个瓶颈。研究生James Martens取得了突破，他提出了一种优化方法用二阶函数来实现。但重点是它证明了我们可以训练这些神经元。如果你能训练神经网络，你就把他变大一些，然后去找一些数据，你就会成功那么接下来的问题是，找什么样的数据？答案是ImageNet。当时ImageNet是一个难度很高的数据集，但若想训练一个大型卷积神经网络，在数据集上它必须成功。

Q：你怎么能发现GPU在解决这方面的问题上是可用的？是从哪天开始的？

A：一开始Jeff将GPU带到了实验室里，但我们不清楚到底要用它们来做什么。但接下来发现，随着ImageNet数据集的出现，卷积神经网络是非常适合GPU 的模型，可以把它变得非常快，因此就能做规模远超以前的训练。Alex Krizhevsky喜欢使用GPU进行编程，Alex他开发了非常快的卷积核函数，然后去训练神经网络最终取得了结果。这是非常显著的突破，打破了当时许多记录。这并不是之前方法的延续，而是一种全新思路。

Q：快进到你来了硅谷，和朋友创办了OpenAI。关于OpenAI工作的最初想法是什么？最早的源动力是什么？怎样达到了现在的成就？

A：是的。所以很明显，当我们开始的时候，并不是100%清楚该如何继续。这个领域和现在的情况也有很大不同。在2015年-2016年，早在2016年初，我们开始的时候，整件事看起来很疯狂，当时的研究人员少得多可能比现在人数少了100到1000倍。当时我们有大约100个人，他们中的大多数为谷歌/DeepMind工作，人员非常稀缺。

我们有两个大的最初想法。第一个是通过压缩进行无监督学习。今天，我们理所当然地认为监督学习是一件简单的事情。在2016年，无监督学习在机器学习领域是一个未解决的问题，我一直认为好的数据压缩将产生无监督学习。虽然压缩并不是人们常常提起的一个词，但是人们最近突然理解了这些GPT实际上压缩了训练数据。从数学意义上讲，训练这些自回归模型可以压缩数据的。如果压缩的好，你就必须能够提取其中存在的所有隐藏信息。这是关键。

我们真正感兴趣的第一件事是OpenAI中对情绪神经元的一些工作。在机器学习领域，可能没有很多人关注，但实际上它影响很大，这项工作的结果是神经网络，但它并不是Transformer，而是Transformer之前的模型，那就是小型循环神经网络LSTM，我们使用LSTM预测Amazon评论的下一个字符，我们发现如果预测下一个字符足够好，就会有一个神经元在LSTM内对应它的情绪。这展现了无监督学习的一些效果，并验证了良好的下一个字符预测的这种想法，压缩具有发现数据中的秘密的特性。这就是我们现在在GPT模型中看到的。

Q：那我们从哪里可以获得无监督学习的数据？

A：我想说在无监督学习中，困难的部分不在于你从哪里得到数据，虽然现在这仍然是个问题；但更多的是关于为什么要这么做?困难的是要意识到训练这些神经网络来预测下一个token是一个有价值的目标。在GPT-1之前有关情绪神经元的工作对我们有很大的影响。然后Transformer出来了，我们立即想到就是它了，并在此基础上训练了GPT-1

Q：你对于模型和数据大小的扩展规律的直觉，相对于GPT-1、2、3，哪个先出现？你有看到GPT的发展路径吗，还是现有扩展规律的直觉？

A：直觉。我有一个非常强烈的信念，更大是更好。在OpenAI，我们的目标之一就是弄清楚规模扩展的正确途径。问题是如何准确使用它。还有一点很重要，那就是强化学习。在OpenAI中完成的第一个真正的大项目是我们努力解决一个实时策略游戏--Dota 2。所以我们训练一个强化学习agent来对抗自己，目标是达到一定水平，这样它就可以和世界上最好的玩家竞争。这也是一项重大任务，是一种非常不同的工作方向。现在有一种趋同的趋势，GPT产出了技术基座，从Dota的强化学习转变为人类反馈的强化学习，这种组合给了我们ChatGPT。

Q：现在有一种误解，认为ChaGPT本身只是一个巨大的大型语言模型，但事实上围绕它有一个相当复杂的系统，你能为观众简单解释一下吗？

A：我们可以这样想，当我们训练一个大的神经系统来准确地预测下一个单词时，我们所做的是在学习一个世界模型。表面上看，我们只是在学习统计相关性。但事实证明，只要学习统计相关性就可以很好地压缩这些知识。

神经网络所学习的，是产生文本的过程的一些表述。这些文本实际上是这个世界的一个映射，所以神经网络正在学习从世界越来越多的方面看待这个世界，看待人类和社会。神经网络学习一个压缩的、抽象的、可用的表述。这就是从准确预测下一个词的任务中学到的东西。此外，你对下一个词的预测越准确，还原度越高，在这个过程中你得到世界的分辨率就越高，这就是预训练阶段的作用，但这并不能让神经网络表现出我们希望它能够表现出的行为。

一个语言模型，它真正要做的是回答以下问题，如网上有一些随机的文本，以一些前缀开始，一些提示，它将如何完成?如果只是随机寻找一些片段填充，这和我想拥有一个助手是不同的，我想要的助手要诚实，要有帮助，要遵守一定的指导规则，这就是微调，这就是对来自于人类教师强化学习和其他形式的人工智能协助可以发挥作用的对方，不仅仅是向人类学习，也是人类和AI合作的强化学习。在这里我们不是在教授它，我们是在与它交流，希望它成为什么样。而这个过程，也就是第二阶段也是非常重要的。第二阶段做得越好，这个神经网络就越有用，越可靠。所以第二阶段是非常重要的，第一阶段，尽可能多地从世界的映射中学习，也就是文字。

Q：你可以对它进行微调，你可以指示它执行一些特定任务，能不能指示它不做一些事情？这样会给它设置一些安全护栏，去避免某一类型的行为

A：是的。所以训练的第二阶段是我们向神经网络传达我们想要的任何东西，我们训练得越好，我们传达的边界的保真度就越高。所以通过不断的研究和创新来提高保真度，从而使它在遵循预期指令的方式上变得越来越可靠和精确。

Q：ChatGPT在几个月前就出来了，是历史上增长最快的应用程序；现在是GPT-4发布的第一天，它在许多领域的表现令人震惊，包括SAT，GRE等，都能获得很高的分数。什么是ChatGPT和GPT-4之间的主要区别？以及GPT-4在这项领域中的改进有哪些？

A：GPT-4相比ChatGPT的基础上，在很多方面都有了实质性的改进。GPT是第一个主要的区别，这也许是最重要的区别。在GPT-4的基础上构建预测下一个单词具有更高的准确度。这很重要，因为它预测的越好，那么它理解得越多。随着对课文的理解不断加深，GPT-4预测下一个单词的能力也变得更好

Q：人们说，深度学习不会逻辑推理，那么GPT-4是如何能够学会推理的？如果它学会了推理，我将要问的就是做了哪些测试？它在预测下一个单词的时候，是否在学习推理？局限性是什么?

A：推理并不是一个很好定义的概念，但我们可以试着定义它。也就是说，当你走得更远的时候，你如果能以某种方式稍微思考一下，并且因为你的推理得到一个更好的答案。我们的神经网络也许有某种限制，基本的神经网络能走多远，也许还有待观察。我认为我们还没有充分挖掘它的潜力。在某种程度上，推理还没有达到那个水平。

Q：在我看来，当我们使用ChatGPT的时候，它展现了某种程度上的推理水平，所以我认为ChatGPT天然具备这种内在能力

A：某种程度上，用一种方式去理解现状，这些神经网络有很多这样的能力。他们只是不太可靠。

可靠性是让这些模型有用目前最大的障碍。有时候，这些神经网络还会产生幻想，或者可能会犯意想不到的错误，而人类不会犯这些错误。正是这种不可靠性让它们用处大大降低。但我认为，通过更多的研究，或者一些远大的研究计划，我们一定能实现更高的可靠性这样模型才会真的有用，并且能让我们设定精确的护栏，也就是模型学会问清楚它不确定的地方或者压根不知道的知识。

当模型学会后，它不知道的问题不会回答，回答的答案也会非常可信。这是当前模型的一种瓶颈。这不仅仅是模型是否具备特定的能力。

Q：我之前看过一个视频，展现了GPT-4利用维基百科做检索的能力。那么GPT-4是否真的包含检索能力？它是否能够从事实中检索信息以加强对你的响应？

A：当前GPT-4发布时，并没有内置的检索功能，它真的只是一个很好的预测下一个词的工具，另外它也可以处理图像。但是它完全具备这个能力，它也将通过检索变得更好

Q：多模态GPT-4能够从图像和文本中学习并对文本和图像作为输入的请求做出响应的能力。从基础来看，多模态为什么如此重要，重大突破是什么，以及由此产生的特征差异是什么？

A：有两个原因让它如此有趣。

第一个原因是多模态对神经网络而言是有用的，尤其是视觉，因为世界是非常视觉化的。我认为如果没有视觉，神经网络的用处虽然相当大，但它并没有达到应有的规模。所以GPT-4可以“看”得更好；

第二个原因，那就是我们除了可以通过文字学习世界，也可以通过从图像中学习来更多地了解世界。人类可以从视觉中学到很多东西，对神经网络而言同样如此，除了神经网络可以从相当多的词中学习。因此，（如果有“视觉”功能）从文本中的几十亿文字认识世界或许会变得更容易，甚至可以从数万亿的词语中学习。当我们加入视觉信息的时候，并从视觉中学习知识，你就会学到额外的知识。我不想说这是二进制文件，我认为更多的是交换频率问题。如果有更多的信息输入，比如图像，学习的过程将会快许多。

Q：你说到从图像中学习，是否有一种感觉表明利用音频对于模型学习也会有帮助吗？我们会好好利用它吗？

A：我认为这是肯定的。音频是一个额外的信息来源，可能没有图片或视频多，但是音频仍然是有必要的，无论是在识别方面还是生产方面。

Q：在你们公布的测试结果数据中，哪个测试在GPT-3中表现更好？那个测试在GPT-4中表现更好？你认为多模态在这些测试中起了多少作用？

A：在一个有很多图表的问题中，比如美国的AMC12数学竞赛，GPT-3.5在测试中表现的相当差，只有文字模态的GPT-4有大概2%到20%的准确率。当你添加视觉模态时，它会提升至40%的成功率。所以这个版本真的做了很多工作。我认为能够在视觉层面进行推理和在视觉上进行沟通是非常棒的，情况从我们对世界中仅仅几个事物的了解发展到你可以了解整个世界。然后你可以把这个世界视觉化，做到视觉化沟通，以后或许当你询问问题的时候，神经网络可以给你提供图表进行回答

Q：之前你提到过关于AI生成另外一个AI的事情。有研究指出世界上可以被用来进行模型训练的数据是有限的，你是否认为这些可以进行训练的素材会慢慢耗尽？另外AI 是否会用自己生成的数据来训练自己？您如何看待数据生成领域？

A：我认为我不会低估现有的数据。我认为可能有比人们意识到的更多的数据。对于第二个问题这种可能性还有待观察。

Q：你认为语言模型领域会去向何处？哪个领域是最能使你兴奋的？

A：预测是很难的，尤其对于太具体的事情。

我认为可以肯定的是，进步将继续，我们将继续看到AI系统在它的能力边界继续震惊人类。

AI的可靠性是由是否可以被信任决定的，未来肯定可以达到完全信赖的地步。如果它不明白，也会通过提问来问清楚，它会告诉你它不知道，但同时会向你询问更多的知识。我认为这是AI可用性影响最大的领域，未来会有最大的进步。

我们现在就面临一个挑战，比如让神经网络总结长的文档，获取摘要，挑战就是能确定重要的细节没被忽略吗？当他的总结可以达到所有人都认同的时候，我们就可以说它的内容是可靠的。对于内容护栏也一样，它是否清楚的遵循用户的意图也会成为衡量的标准。

Q：最后一个问题。所以从ChatGPT到GPT-4，你是什么时候第一次开始使用它的？它表现出来什么样的技能连你都为之惊讶？

A：简而言之，就是它的可靠性令人惊讶。之前的神经网络，如果你问他们一个问题，有时他们可能会用一种愚蠢的方式误解。而GPT-4不会让这种事情发生。

它解决数学问题的能力变得很棒，你可以认为它真的进行了推导，一些长篇且复杂的推导，还转换单位等，这真的很酷。

另一个例子是，很多人注意到，它有能力用同一个字母开头的单词写诗，每个单词都能清晰遵循指令。这并不完美，但已经很好了。

在视觉方面，我真的很喜欢它解释笑话的方式。它可以解释网络梗。你可以用一些复杂的图像或图表来追问问题。

退一步说，我从事这项工作差不多20年了，最让我感到惊讶的是，它确实有效。对人们的生活而言，它现在变得更重要，更强烈，它还是那个神经网络，只是变得更大，在更大的数据集上训练，训练的基础算法都是一样的。我们只是常识让这些神经元更加准确。我会说这是我发现最令人惊讶的事情。

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在今年的 GTC 上，NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋与 OpenAI 联合创始人、首席科学家 Ilya Sutskever 进行了一场深度对话，讨论了 GPT-4、ChatGPT 背后的故事，也聊了下深度学习的未来。

如今，OpenAI 可以说是整个 AI 领域最火的研究机构。凭借强大的 GPT-4 以及与微软必应、Office 等产品的融合，这家公司似乎要掀起一场生产力革命。

这一成就是由多方面的力量来驱动的，包括聪明的头脑和强大的基础设施。

在「聪明的头脑」里，Ilya Sutskever 颇具代表性。2012 年，他和他的导师 Geoffrey Hinton 以及同学 Alex Krizhevsky 一起，用深度神经网络刷新了 ImageNet 的历史记录，拉开了卷积神经网络统治计算机视觉的序幕，标志着新一波人工智能浪潮的开始。2021 年，这个名为 AlexNet 的论文被引量突破 10 万。

「为了加速训练，我们用到了非饱和神经元和一个非常高效的 GPU 卷积操作实现。」Ilya Sutskever 等人在 AlexNet 的相关介绍中提到了这样一条关键信息。他们还详细说明了如何将他们的网络映射到多个 GPU 上。从这时起，GPU 和神经网络紧紧地绑定在一起。黄仁勋的英伟达自然也成了这波 AI 浪潮中不可或缺的一环。

2015 年，Ilya Sutskever 参与创办了 OpenAI，并带领这家公司一路向着 AI 大模型的方向前进。但随着模型变得越来越大，训练它们所需的算力也急剧增长。

「加速计算并非易事，2012 年，计算机视觉模型 AlexNet 动用了 GeForce GTX 580，每秒可处理 262 PetaFLOPS。该模型引发了 AI 技术的爆炸。十年之后，Transformer 出现了，GPT-3 动用了 323 ZettaFLOPS 的算力，是 AlexNet 的 100 万倍，创造了 ChatGPT 这个震惊全世界的 AI。崭新的计算平台出现了，AI 的 iPhone 时代已经来临。」黄仁勋在 GPT 大会的 Keynote 中说道。在这次大会上，英伟达发布了 ChatGPT 专用的 GPU，推理速度提升了 10 倍。

一路走来，Ilya Sutskever 和黄仁勋都是这波 AI 浪潮的见证者和重要推动者。在即将到来的「AI iPhone 时代」，两人也必将扮演重要的者角色。

在这场对话中，两人谈到了深度神经网络的能力、限制和内部工作方式，并勾勒了一些未来的图景。

在打造 GPT-4 的过程中，Ilya Sutskever 坚信「（模型）越大越好，扩大规模是 OpenAI 的目标之一」。这自然是黄仁勋喜闻乐见的。

I had a very strong belief that bigger is better, and a goal at OpenAI was to scale.       ——Ilya Sutskever

两人的谈话进行了大约 1 个小时，就像老朋友边喝咖啡边聊天一样。以下是这次谈话的完整视频（带中文字幕），大家可以在其中感受时代的脉搏。

英伟达博客：网页链接      视频链接：网页链接

睡眠对修行影响极大！

早睡早起占人体健康的百分之七十，心态、饮食、及时调理各占百分之十，我们就可以知道早睡早起的重要性。

我们白天是放电，晚上睡觉是充电，晚上只冲了50％的电，白天还要释放100％，那50％哪来的，就是从五脏借。

五脏在古书中为五藏，是藏的意思，藏的就是人体的精华，你总是借，总是借，一般人借15年身体就垮了。

所以我们说年轻的时候什么感觉都没有，一到四五十岁了，病就全来了，其实这是有很长一段量变到质变的转化时间的。

月球的引力能引起潮汐现象，能使宽广无垠的海平面产生巨大的变化，太阳的质量是月亮的两千多万倍，体积是月亮的六千多万倍，那么太阳对地球的影响力有多大，我们可以想象。

一、

人得病以及康复的根本  

地球围绕太阳转的轨道的位置，是万年不变的，这是天道，“天道有常，不为尧存，不为桀亡”，它是不以人的意志为转移的，只是按照客观规律去运行，现在转到了冬至的角度。

人在地球上，和地球是一体的，也就是说，整个的气候变化比较快，大的环境已经到了冬至了，但人体内还没没有到，跟不上，依然还是脸红，一阵一阵燥热。

人道循环跟不上天道循环，就会发生问题。

百病就是来自于人道循环和天道循环的差异，同样，百病的康复，也是来自于人道循环和天道循环的和谐。

二、

天人合一的思维方式最重要  

我们要逐渐地培养符合自然的生活习惯和思维方式，世界观决定方法论，车还需要定期的养护，更何况是人呢，如果根本没有养护生命的意识，只是得病后考虑该如何去治病，这可能不是最好的解决方法。

我们做每件事情都有意识的考虑符不符合养生之道，渐渐的这种意识会形成习惯，对我们的身心健康乃至事业工作都会很大的裨益。

比如我们要牢记“春夏养阳，秋冬养阴”。

一年分四季，一天也是一年的浓缩，凌晨3点到上午9点为日春，9点到15点为日夏，15点到21点为日秋，21点到凌晨3点为日冬。

日春时，阳气从肝出生，就像春天播种下庄稼的种子；

日夏时，阳气在心里长，庄稼在阳光的照射下茁壮成长；

日秋时，阳气渐渐的往肺里收，庄稼成熟了，要秋收割麦子；

到了日冬，阳气要完全藏进肾里面去，收获的庄稼装袋入库，来年也就是第二天再播种，这是阳气一天的生长收藏的过程，如环无端，少了哪一个环节，都不会有好收成。

从理论上我们明白了，那么我们下面就来看看在日常生活中，我们收成不好，身体经常不适的原因，看看我们到底是在那个环节出现了偏颇。

（1）惊蛰起床

一年有24个节气，一天就是一年的缩影，也是有24节气的。3点立春，4点雨水，5点惊蛰。

惊蛰，“众蛰各潜骇，草木纵横舒”，蛰为冬眠的动物，惊蛰即意味着蛰伏的动物在这个节气惊醒，包括狗熊、蛇、青蛙，虫子等等；

不是有人挨家挨户的去叫它们起床，动物能感觉到天地之间阳气的变化，所以它们都醒了，人也是高级动物，但是人们过多的自我削弱了对客观自然的感知度，敏感的人早5点左右会醒来，不醒也睡的不那么沉了，不敏感的人，还是呼呼大睡。

人体内蛰伏的是什么呢？就是冬眠了一晚上的阳气，也就是说在5点惊蛰时分，人体的阳气要生起来，就像完成春天的播种一样。

如何生起来？只有一个途径，就是“春主醒、主动”，到5点的时候，你必须醒了，而且醒了以后必须起来活动，一动人的阳气就生起来了；

可能前一分钟还躺在床上感觉特别困，在为起或不起做思想斗争，当一分钟以后，你真正穿衣服起来一活动的时候，就感觉突然不困了，为什么，阳气生起来了。

活动半个小时，一会困了可以睡回笼觉。

（2）什么叫多？什么叫少？一回事

上面是从24节气的角度告诉大家早起的重要性，下面我们讨论一下什么叫多少？什么叫多？什么叫少？

多和少，是一件事情，两个不同的名字而已，老子讲“同出而异名”，就是这个意思，关键是你从那个角度去看它。

一根筷子，顺着看，是一个点；横着看，是一条线段。到底点是这根筷子，还是线段是？都是。

那么5点不起床，你是多了还是少了？从时间上讲，是多了，从阳气生长收藏的角度上讲，是少了。举个例子，一个农民，经过了冬天的休息后，到了春天，别人都下地种田去了，他不去，想再休息三个月。

他是多了，还是少了？从休息的方面，他是多了，但没有春天的播种，哪有秋天的收获啊？从这方面看，他同时又少了。

所以多少、得失是对立统一的一对矛盾，它们同时存在，关键是你希望得到什么，失去什么而已。

那么没有早起，一方面是春天没有播种，一年也就是一天没有收成，另一方面，能量是守恒的，体内的阳气没有转化为清气生出去，它就会憋死在体内，进而转化为火气和浊酸。

不早起的人是没劲的，不是起的越晚越精神，反而是越累，不信你一觉睡到中午12点试试，不早起，阳气没有生起来，人就乏力，但乏力的同时人还爱发脾气，因为阳气憋死为火气，所以人就脾气大，体内的邪火太大了。

浊酸腐蚀肾，全国肾病的人大概超过1亿，根源就是起晚了，肝气没有生发出去，憋在了体内，肝主酸，这种酸性的物质，在腐蚀着肾，架不住天天腐蚀啊，这是很可怕的，所以就是早起早睡。

（3）睡不着解决的方法就是早起

很多人想早睡，就是睡不着，其中一个解决方法就是早起，早睡不由你决定，但早起可以自己做主，当你早起的时候，中午休息半个小时，下午很精神，晚上会早早就困了，当你晚上不困，早上不起，这一直处于一个恶性循环的怪圈，怎么打破这个怪圈呢，就是早起。

我们一直建议孩子早起，但同时我们要注意一点，孩子4、5点起来学习，在上学前半个小时，最好睡个回笼觉，比如4点起来学习，7点上学去，那么学到6点半；

就上床躺一会，这样一上午是不困的，而且中午必须休息一会，养成睡午觉的习惯，不用多，每天中午10——30分钟就可以，没条件睡，闭目养神也可以。

很多家长反馈孩子学到11点多才睡觉，看上去很刻苦，但仔细询问，孩子放学回到家并不是抓紧时间做作业，而是先放松，看电视，吃东西等等，非要等到7点了，才开始学习。

这就错了，回到家做作业要向打仗一样紧张，这样可以节省出一个小时，那么你就可以早睡一个小时；

要记住，睡眠不是时间问题，它是一个时间段的问题，晚上9点到凌晨3点为天地在给人补充能量的一个时间段，你睡觉了就赶上了，晚睡了就补充了一点，没睡觉就没赶上。

说我没赶上怎么办呢？没赶上就没赶上，没有别的办法，不睡觉是你的事情，自然规律不会因你而改变。

现在的孩子，越上学越感到抑郁。所以有一些高考的孩子，一天就睡6个小时，晚上12点才睡觉，早上6点去上学，你说早点睡吧，他说不行，作业写不完。

一天只能睡6个小时，最后把孩子弄得跟神经病似的，抑郁，现在年轻人抑郁症的太多了，浑身是病，脑袋也记不住。

后来告诉这些孩子，你睡6个小时，你往前移啊，你晚上9点睡，凌晨3点起。反正晚上9点立冬，凌晨3点立春，正好一天的冬天，这6个小时你在“猫冬”。

所以我们叫中医时令养生，专门是讲时间的，在某种意义上讲，中医根本的问题是时间医学。

就是人的行为，和自然的节律能呼应起来，也就是说你要想搭上这班车，你得按照火车的列车表走，所以你要能搭上自然这班车，你就按照人家的表走就没事了。

（4）睡晚了唯一的补救措施就是早起

睡晚了唯一的补救方法，就是早起，这个看起来好像很矛盾，夜里1点才睡觉，补救方法就是5点起床？

是的。起来以后活动一会，可以再睡回笼觉，但不能一觉闷到7、8点钟。

晚上不睡叫耗伤阳气，早上不起叫封杀阳气。简单讲，晚上不睡，就像冬天的时候，把家里的粮食都扔掉了；

唯一的补救方法就是到春耕的时候，辛勤的劳作，再播种下种子，以期待秋天有个好的收成，就是早起。

看似矛盾的事情，其实是不矛盾的。

（5）早起就是一分钟的事

这个很多人一听觉得不可能，其实很简单，你可以试验一下，你5点起床，只是在起床的那几分钟有心理矛盾，起还是不起？

起吧，实在太困了！不起，对健康又不好！矛盾！但当你真起来了，稍微一活动，或走，或跳，或舒展身体后，你就会感觉不像1分钟前躺在床上那么困了，而且感觉很轻松，很舒服。

我们一再强调早起升肝气，很多顾客不理解，你亲自早起一次就理解了。

早5点你还在床上躺着睡觉，或即便醒了不起也是懒的，困的，这就是肝气没升起来的表现，或者说阳气没升起来的表现；

你5点起床稍微活动，人马上就不困了，为什么呢，你体内的阳气随着你的活动升起来了。

春主动，主醒啊。你5点起床活动，就是在体内升起了春天，《黄帝内经》讲：无春就无夏。

没有春天哪里有夏天啊，更谈不上秋冬了。

一天之中也有四季，所以你5点起床，人体是与自然同步的，在一天内会经历春、夏、秋、冬四个季节，而恰恰这四个季节是环环相扣，紧密相关的，没有春生，哪有夏长，更不会有秋收；

冬天自然无所藏，到第二年春天没有耕耘的种子，又没办法生，如此反复，恶性循环，如环无端。

所以我们强调一定要在5点，最晚不要超过6点前起床，起来后活动活动，看书写字都是头脑清醒的。

而且5点起，少阳得以升发，少阳就是初生的太阳。人在5点前一天不起，就是一天体内没有太阳，一年不起，就是一年体内没有太阳。

人体内没有太阳，就是缺少阳气，生病或早亡也就不足为奇。

那么为什么5点还特困呢？因为你不起。5点为惊蛰，惊蛰意味着冬眠的动物开始活动，同样在人体，就是阳气开始涌动。

你早起，阳气就能升发出来，人就不困了；因为你5点不起，人躺着不动，肝气升不起来，所以你困。

那么实在特困怎么办呢，你可以5点起床，活动10-30分钟，然后再躺下睡回笼觉，这时阳气已经升起，再睡不会压着阳气；

这样你再起床后是轻松愉悦的，工作学习精力十足，否则你白天是疲倦的，除了打哈欠就是打瞌睡，干什么都精力不够。

很多人，尤其是年轻人，习惯了晚上不睡，早上不起，自认为没关系，你看我身体不是很好么？你可以向你身边的体弱多病的老人家询问，他们青年时是不是也有你此时同样的想法。

他们都是从那个年龄段过来的，等到相信人不能和自然对抗的时候，已经悔之晚矣。

早上5点起的人，中午最好要午休一会，一是养心，二是下午精力充沛。

（6）睡眠是时间段的事情

那么在这里，我们要走出一个误区——困了就得睡，睡到自然醒，就是睡了一个饱觉，精气神就足，身体就健康。这是不完全正确的。我们几年来一直在给大家讲一个重要的知识点。

睡眠不是时间问题，不是我今天睡够了8、9个小时，身体就健康了，睡眠是一个时间段的问题，晚9点到凌晨3点为日冬，冬主避藏，阳气要进入冬眠期，是金不换的睡眠时间；

人在这个时间段里睡觉，就等于把自己送上了天地运行的这部车，搭上这部车，人就会健康，就会天长地久；

错过这部车，你晚睡一个小时，那么你第二天多睡三个小时也补不回来，就像十年寒窗，就是为了高考的那几个小时，如果你在考试的那段时间迷糊，你其他时间再清醒也是没有用的。

很多人都有这样的感觉，从晚上睡着到早上醒来，感觉时间很短，而如果是白天睡觉的话，即便是很困了，感觉睡的时间很长了，一觉醒来才发现，不过才短短的二、三个小时。

这就是因为晚上睡觉的时候，太阳在地球的下面（相对中国为上，美国为下），上为阳，下为阴，升浮为阳，沉降为阴，巨大的引力是向下属阴的，人的阳气是沉降属阴的，所以人睡眠充电敛阴的时间就长，人睡的就熟、就沉。

相反，当白天的时候，太阳已经跑到我们的上面，引力是向上属阳的，同气相求，人的阳气也是升浮属阳的，人睡觉的状态就会很浅，无论从时间、质量，还是健康效果等方面都无法跟晚上睡眠相比较。

所以我们常讲“要早睡早起”，“睡眠是第一大补”，“睡眠是天补，人补不及天补”，“睡眠占养生的十分之七”等等。

如果条件可以，最好不要上夜班，上夜班太伤人身体，这是你在和太阳的引力拔河，太阳的质量是地球的三十多万倍，体积是地球的一百多万倍，你的质量和体积占地球的几分之几；

如果确实是工作需要没有办法，那么退而求其次，最好不要三班倒，今天上夜班，后天上白班，这相当于你天天往返于中美两国之间，天天在倒时差。

如果我们真的看懂了上面的东西，并照着做了，你就得到了健康长寿的百分之七十，另外心态、饮食、及时调理各占一成，唯独睡觉占七成。

我们现在经常丢了西瓜捡芝麻，花了大量的钱财和时间在人力、药力上，殊不知，人力、药力，不及天力，人在天地之间只是一粒微尘而已，微尘只有和自然融为一体，才会“长生久视”；

当微尘脱离自然时，就会瞬生顺灭

英伟达、谷歌、微软、Adobe等巨头争相发布AI服务

来源于爱范儿，作者新宇 志劭 智健

1

AI 的 「iPhone 时刻」已经到来

在刚刚的英伟达 GTC 2023 大会上，英伟达 CEO 黄仁勋把这个观点反复说了 3 遍。

怎么理解？

iPhone 搭载的多点触摸屏幕技术开创了一个全新的智能手机界面交互模式，由此孕育了移动互联网。

而 ChatGPT、Stable Diffusion 等 AI 超级应用的出现，标志着加速计算和 AI 技术的成熟已迈入成熟，AI 正以一个前所未有的速度渗入各行各业，推动一场新的产业革命。

经过近几年 AI 技术的不断发展，强大算力和先进模型为 AI 提供了合适的应用平台，促使各个厂商们重新构想自己的产品和商业模型，以及更新迭代的速度。

昨天晚上，英伟达、微软、Google、Adobe 等厂商在相差无几的时间里都推出了各自的 AI 服务，你追我赶之势仿佛在传达着同一个焦虑：

「在这个大 AI 时代，如果不想被人颠覆，就要先颠覆别人。」

AI 将会怎样改变我们的生活？看过这「AIGC 最卷一夜」后，你或许能有更深的感触。

2

突发！Google 开启 Bard 测试

如果说英伟达让我们看到了 AI 发展的未来，那 Google 的 Bard 就是 AI 的今天。

在大家被 GPT-4 和 Midjourney V5 震撼刷屏一周后、老黄展望未来 AI 时代的同时，Google 宣布正式开放 Bard 的：请尝试 Bard，并提供你的反馈。

根据 Google 的最新演示，相比 ChatGPT，Bard 更像是一个专注于工作学习的随身助理，你可以在它的协助下，激发想法、满足好奇心。

你可以让 Bard 用简单的语言解释量子物理学，或者让它提供头脑风暴，帮你在一年内阅读 20 本书。

Google 表示，用户可以在 Bard 的协助下，加速想法、激发好奇心。你可以使用 Bard 提供一些技巧，比如如何实现一年阅读 20 本书，或者用简单的语言解释量子物理学。

在演示中内容中我们还发现了一些细节，Bard 似乎会同时生成多个回答，你可以根据需求选择最适合你的那一个，并进行持续提问。

当然，ChatGPT 也可以生成多个回答，但它是在回答结束后重新生成，相较来看，Bard 更像是一个会同时提供多种方案的乙方。

可能是 ChatGPT 和 Bing Chat 的负面消息引起了 Google 的重视，后者不断强调 Bard 只是一场实验，Bard 生成的信息并不代表 Google 的观点。

Google 表示，虽然 Bard 由大型语言模型提供支持，并会随着时间推移而日渐强大，但它会学习到一些偏见或者刻板印象，导致它「自信满满」地说出一些不准确或者虚假的信息，比如它会将「 Plant」理解为 Zamioculcas zamioculcas，而不是正确的 Zamioculcas zamiifolia。

有了 Bing Chat「疯了」的前车之鉴，Bard 的第一个测试版就限制了同一对话中的交流次数，从而保证内容的准确。当你第一次登陆 Bard 时，它就会告诉你这只是一个实验，并期待你的反馈。

作为 Bard 的第一个版本，它暂时还不支持更多语言（包括中文），Google 会持续更新写代码、识别/生成图片以及多语言支持。

Bard：我不会中文，但希望未来会说

目前，Bard 仅在英国、美国开放权限，未来会逐渐扩展到更多国家和地区。

抢先体验地址????

网页链接

3

英伟达正在把 AI 带到各行各业

英伟达在一年一度的 GTC 大会上又带来了很多让人眼前一亮的「新活」。

例如发布了一项名为 CuLitho 的 AI 辅助制芯技术，为 2nm 制程铺平了道路；与路特斯、奔驰、宝马等汽车厂商合作，用 Omniverse 搭建数字生产线等。

但要说到整场 GTC 大会最亮眼的内容，还得是英伟达发布的新显卡——带有双 GPU NVLink 的 H100 NVL。

H100 NVL 是专门针对算力需求巨大的 ChatGPT 而设计的显卡，H100 NVL 拥有夸张的 188GB HBM3 内存（每张卡 94GB），这也是目前英伟达发布的内存最大的显卡。

像 GPT 这样的大语言模型非常占用内存资源，理论上参数达到上千亿的 GPT 模型可以迅速占满一张 H100 显卡。

与用于 GPT-3 处理的 HGX A100 相比，使用了四对 H100 和双 GPU NVLink 的标准服务器的速度快了 10 倍，「核弹级」的 H100 NVL 是大规模部署像 ChatGPT 语言模型的理想选择。

英伟达整的另一个大活就是把「ChatGPT 同款」搬到了云上，向公众开放。

ChatGPT 的运行主要依靠由 A100 或 H100 组成的 DGX 超级计算机，微软为此花了数亿美金采购了上万张 A100 显卡组建 Azure 云计算平台。

为了降低用户部署大模型的成本，英伟达推出了 DXG Cloud 服务，每个月 36999 美元起，你就能获得一个由 8 张 H100 或 A100 显卡组成的云端超级计算机，轻松完成高负载的计算工作。

2016 年，老黄亲手向 OpenAI 交付了第一台 DGX 超级计算机电脑。7 年之后，顶尖的 AI 算力通过 DXG Cloud 有机会走进每家公司，完成在过去不可能完成的任务。

不难想象，像 ChatGPT 这样能够改善人类交流、提高工作效率的先进应用会持续涌现，为我们的生活带来更多的便利和惊喜。

4

点石成金，

二代 Runway 让你一句话生成各式大片

B 站一直流行一句梗：视频不能 P，所以这是真的。

但如今视频不仅可以 P，还可以从无到有直接用 AI 生成，不用画师、不用摄影、不用后期。只要你往 Runway 中输入一段文字，它便还你一段震撼人心的短片。

最早，Runway 是一款后期辅助工具，虽然借助了人工智能的神奇力量，但所能实现的，并不复杂：擦除物体、图像插帧、删除背景、运动追踪等，可以将它视作 Adobe Premiere 的傻瓜式插件。

而当 Runway 打开人工智能的新大门后，它拥有了点石成金的能力。在去年 9 月公布的 Gen 1 版本中，它有了文本转视频的能力。那时的人们，刚刚见识过文本转图像的魔力，而 Runway 直接能生成动态影像，简直是降维打击般的震撼。

时隔半年，Runway Gen 2 来了。

比起 Gen 1 模型，它实现了更高的时间一致性和保真度，说人话就是画面之间的联接得更顺畅了，画质还更高清了。

用上 Gen 2，距离随时随地生成自己想象的视频更近了。

输入一条不算长的提示词：无人机航拍的山脉。据此 Runway 生成出以下画面。

再来一个：午后阳光照进纽约市中一幢公寓的窗户。

来个进阶版，给 Runway 喂进图片和文字，进而生成一段短片。

文字为：一个男人走在街上，周围酒吧的霓虹灯照亮了他。

原图

或者是让一幅静态图片动起来。

还可以将一张无纹理待渲染动图，直接渲染出动态影像。

Runway 的进步有目共睹，在对抗网络模型路上越走越远、越走越顺，如今的 Gen 2 版本已经算是「可看」的程度，虽称不上精致，但未来可期。

或许到了 Gen 3 版本，我们就能在它的帮助下，一键生成抖音爆款短片。到时候，这会是优质博主的噩梦吗？

5

聊天就能做图，

Bing Chat 更进一步

Bing Chat 到底有多火，或许只有上线一个月就让 Bing 日活首次突破 1 亿的数据能说明了。从复杂问题到娱乐聊天，再到灵感创意的实现，Bing Chat 正在重塑我们网络搜索的体验。

现在起，你可以让 Bing Chat 画图了。

微软为新 Bing 和 Edge 浏览器的预览版更新了三个新功能：Bing Image Creator、人工智能驱动的 Stories 以及 Knowledge Cards 2.0。其中最重要的当属可以画画的 Bing Image Creator。

微软表示，人脑处理视觉信息的速度比文本快约 6 万倍，Bing 的搜索数据中，图像是搜索最多的类型之一，而由 DALL·E 模型的高级版本提供支持的 Bing Image Creator，可以让我们通用自己的语言在 Bing Chat 中描述图片信息、选择艺术风格，Image Creator 就会联系上下文，将你的想象「画在纸上」。

Bing Image Creator 的加入，让 Edge 浏览器变成了第一个集成人工智能图像生成器的浏览器。

由人工智能驱动的 Stories 和 Knowledge Cards 2.0，可以让你在搜索后获得图像、短视频以及由人工智能驱动的信息图表，可以一目了然的获取事实和关键信息。

未来使用 Bing 搜索时，你获得的就不是一个个冷冰冰的网页链接，而是更加丰富、有趣的图片、视频以及视觉故事。

如果你已经通过新 Bing 申请，现在就可以在 Bing Chat 中体验 Bing Image Creator 了，如果从以下网址进去的话，则可以直接试用。

网页链接

不过这一功能暂只支持英文，未来会持续更新。

6

Adobe Firefly：「友军中的最强辅助」

当科技公司卷到图片生成后，著名设计创意公司 Adobe 自然不甘人后。在这个疯狂的夜晚，Adobe 也推出了自己的创意生成式 AI 模型集：Adobe Firefly。

Adobe 用几个简单的例子展示了 Firefly 的能力。你可以用一句话，让正处于春天的风景，变成冬天的模样。

你也可以在草地上用笔刷随意刷一下，然后告诉 Firefly 这是一条河，它就会自动生成河流。

Firefly 能做的自然不只这些，框选狗狗的毛发，它可以将毛发变成画笔，现场帮狗狗改变发型；设计一个艺术字，它能帮你生成一个单词、一句话；设计好一款耳机，Firefly 还能把它放到场景中，变成产品展示图……

Adobe 认为，AI 正在提供一种打开世界的新方式，设计师可以用最顺手的方式来实现创意，「帮助创意人而不是取代创意人」。

同时，Adobe 还创立了「内容真实性倡议」CAI，建立了可信数字内容归属的全球标准，并对人工智能生成的内容进行标记，打造 Firefly 生态系统，「Adobe Firefly 是友军，更是友军里的最强辅助」。

7

进击的 AIGC

这一夜里，我们见证了 AI 领域从服务层到应用层的几个大突破。

这些扎堆出现的更新从侧面证明了，AI 领域迈进了一个高速发展的阶段。上一个月 AI 可能还画不好手指，下一个月凭借算力提升和模型升级，AI 已经能取代掉服装模特的工作。

无数的科幻作品都预言过 AI 在未来会成为我们生活的一部份，但没有人告诉过我们，我们离这个未来只有咫尺之遥。

我们的生活正在被 AI 一点点地改写。在 GTC 大会上，黄仁勋提出了一个很有意思观点，他认为生成式 AI 就是一种新型的计算机，我们可以用人类语言进行编程，任何人都可以命令计算机来解决问题。

过去的几个月里，我们见证了 AI 是如何逐步掌握画画、写作、剪辑、制表、做 PPT 等技能，按照这个进化速度发展下去，还有什么是 AI 不能做的吗？

OpenAI 的 CEO Sam Altman 最近在 Twitter 上大胆预测了新版「摩尔定律」，他认为全球人工智能运算量每隔 18 个月就会翻一番。

也就是说，如果你对生成式 AI 还留有质疑，那么时间会给你最有力的答案

人工智能牛市状态，中字头触底反弹

今天市场情绪：

三大指数小中阳继续反弹，成交万亿小放量，市场终于补量了，量能回归正常，这对于反弹高度又有了预期，北上资金大幅流入，外资年初开始持续都是正向流入的，这是真真切切的爱，这有助于市场反弹情绪。创业板阴跌也可能结束了，宁德时代现在已经出现了企稳，就是昨天东财今天也是超强反弹，这市场狂热程度明显超预期，如能保持市场量能充足情况下，对于指数企稳和反弹都要高看一线的，目前指数是没有风险。

今天最强板块依然是人工智能，早盘时候分歧最大就是人工智能，因昨天涨停潮，分歧是符合预期的，在明确人工智能启动二波行情时候，每次分歧都是最好低吸机会的，并不会和以前一样大分歧就没有然后了，就现在市场风格都不一样了，一起短线情绪化严重，现在是趋势行情为主，分歧下来就是低吸点。

指数今天很强看着欣欣向荣，可今天是跌多涨少的，大部分股票是绿的，可这绿的也很轻微股民也没什么感觉。今天不能普涨也是符合最近市场规律的，普涨一天普跌一天，前面已经普涨两天了，今天还能这样已经很好修复了。而今天指数表现的这么好，而中字头板块有很大关系，今天中字头也是强修复的，作为中字头龙头中国卫通拉涨停，这是万万没想到这么猛，正常大阴棒下去的大盘股都要震荡洗几天的，这次直接反转，太超预期了。说到现在市场超预期问题，也要说最近的减持股，科大讯飞前天晚上出减持今天涨停，景嘉微昨晚减持今天20cm涨停，江波龙、华大九天、长电科技、士兰微昨晚都出减持，今天竟然是大涨。昨晚市场还在忧心忡忡呢，可市场永远是对的，市场给的答案是利空当利好看，那现在什么减持什么大宗一律当利好看就得。

今天的市场其实有点迷幻的，减持等利空变利好，这种情况一般只出现在牛市行情中，大盘股大阴棒之后都要经过多日震荡才有可能再次发起进攻的，现在完全不经过震荡洗筹直接进攻情况也是牛市行情里才有的。从指数上看现在不是牛市，先不管会不会出现牛市可这感觉是非常美好的，有这些正面信号影响下，是要积极操作的。

今日盘面情况：
三大指数全天低开震荡走高。上证指数涨0.64%报3286.65点，深证成指涨0.94%报11605.29点，创业板指涨0.83%报2361.41点，科创板指数涨0.56%报939.47。两市共计成10207亿元，较上个交日是增量628亿元。今日题材方面表现较为活跃的板块是人工智能、等。

1.实际涨停家数20个，实际跌停家数2个，封板率69%。
2.上涨家数2001家，下跌2724家。
3.北向资金流入A股48亿，南向资金流入港股9亿。

市场总结：市场个股跌多涨少，赚钱效应一般，数据完全失真了，参考意义不大。今天指数很好有很大兄弟是感受不到幸福的，现在市场就两个板块，一个人工智能，一个其他板块，人工智能是牛市状态，其他板块是风平浪静，冰火两重天。人工智能现在是第二春，而且现在也不再是短线时代了，机会每天都有，就看敢不敢参与而已。鸿博股份比较例外的，这种主力明显就是想玩一波怼到头的，给机会进场也就到顶了。短线接力也就不用期待了，昨晚吹的很猛联络互动，今天被闷的很难看。环境已经变了，趋势行情才是王道。


情绪高标区（0个）：



晋级二板区（5个）：
（1）鸿博股份-英伟达合作+人工智能+算力，2连板，
（2）惠威科技-消费电子，2连板，
（3）汇通能源-房地产，2连板，
（4）沪电股份-+云计算，2连板，
（5）金安国纪-覆铜板，3天2板，

人工智能起飞，市场一涨一跌生态不变

今天市场情绪：

三大指数继续小阳反弹，成交九千五百亿大放量，量能逐步恢复正常，北上资金小幅流入，内资今天也没作妖，市场今天也是普涨的，也是超预期的，按最近套路都是涨一天跌一天，今天能有表现，原因在于人工智能开启了二波行情，现在市场资金主要都是围绕着人工智能操作，现在市场其他方向抽血还不明显，越往后资金调仓就越明显，后续普涨方向也只是人工智能板块的，兄弟们这需要注意。对于指数来说现在只能看做反弹行情的，不能有太高预期，就今天换东方财富来带头跌，这会影响大金融板块的，这指数能稳得住么，走一步看一步，留一份谨慎。

大权重东方财富今天崩盘，直接砸坏破势，看的人很懵逼，市场好好的为什么东财就崩了呢，原因可能和昨天东财拔网线有很大关系，昨天东财拔网线为市场大反弹做出了很大贡献，也就因为这样不讲股德，这下把内空军惹怒了，今天反手就来一下把东财股价打骨折了。指数任重道远啊，内在存有居心裹测之鸡狗，难哦。

这两天短线资金又出来蹦跶了，联络互动和鸿博股份直接被硬怼一字板，好像又回到了曾经狂热状态了，可短线真不行，今天连板只有2个，有短线效应么，另外看看最近短线接力票结局，中公高科想做短线二波直接闷杀跌停，中润资源北方国际也是A杀势头，来着既送人头，A杀玩法你还敢信短线接力么，短线是 曾经，未来是逐步弱化的了，时代变了，何必逆市场而为呢。

今天最强板块是人工智能，直接高潮了，这二波行情是明确启动了，上一次人工智能是被浪潮信息干死的，这次应该是搞不死了，人工智能指数已经完全突破上行了，虽然人工智能二波是明确了，可今天全面高潮，明天又是星期四，明天是会有分歧的，另外的是人工智能板块太大了，应该和上次一样轮动趋势上涨可能性大。

这两天市场虽然很好，但是受重伤的兄弟也是不少的，有兄弟问怎么办，这哪能怎么办，错了就是错了，该纠错还是要纠错的。可有些兄弟做短线票，做错就躺平，想用时间换空间，这操作是有严重问题的，因为你开始操作理念就是短线操作，短线错了就中长线，这就是最大错误，用时间未必能换的来空间。也有部分兄弟做趋势票用短线思维操作，也是血淋淋教训，趋势票很经常低开，一低开下砸就是一顿割，你割完个股就开始拉升不断新高，你说你错在哪，很明显是你操作思路出很大问题。

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今日盘面情况：
三大指数全天高开震荡。上证指数涨0.31%报3265.75点，深证成指涨0.61%报11496.93点，创业板指涨0.20%报2341.92点，科创板指数涨0.39%报934.26。两市共计成9579亿元，较上个交日是缩量648亿元。今日题材方面表现较为活跃的板块是人工智能、数字经济等。

1.实际涨停家数28个，实际跌停家数3个，封板率77%。
2.上涨家数3022家，下跌1713家。
3.北向资金流入A股4亿，南向资金流入港股9亿。

市场总结：市场个股普涨，赚钱效应一般，数据完全失真了，参考意义不大。今天并没有普跌，主要受人工智能高潮影响，可市场生态就是一天涨一天跌，这应该是不会变的。人工智能现在明确二波行情了，那资金也要向人工智能上靠拢，围绕主流才有肉吃，而且现在市场生态环境不接受日内追太高，适当踩线低吸更稳妥。

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情绪高标区（2个）：
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联络互动-人工智能+跨境电商，4连板，
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盛通股份-人工智能+教育，4天3板，
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晋级二板区（1个）：
（1）上海电影-文化传媒+拟收购，3天2板，

早盘嗨歌，午盘悲歌，人工智能渐强

今天市场情绪：

三大指数继续阴跌，成交站上万亿量能，量能放大，北上自己小幅流入，外资对大A是真爱的，内资可就不讲武德了，又是午后狂砸盘，真的无语至极，早盘内资还是比较温和的，问题出在午后，因为中午出了瑞信被收购消息影响，本来收购有利于稳定全球市场，可这收购有点坑人啊，不足周五收盘价的五折，这就是外围银行还要打五折，内资怕外围今晚市场出问题，才提前选择砸盘，可外资也就午后开盘恐慌一下就没再有恐慌，还是外资对大A信心最大，在写复盘时候丑国指数出问题了，这让人有点担心了。对于大A指数来说暂时不能抱有幻想，创业板继续创新低，后续应该指数都是弱势行情的了，保持一份谨慎。

中润资源今天成功5连板，这是比较稀缺的短线连板高度了，今天这板是由黄金期货影响的，下午就很多资金在加强吹黄金板块了，黄金板块是避险板块，现在外围银行问题太大，随时继续连环炸，瑞信虽然解决了，可五折收购，这不是正面是反面。还有国际紧张问题，各国都在运黄金，这也是黄金价值所在。想象力还是比较大的。黄金板块受黄金期货影响是比较大的，期货是自带杠杆的，资金其实更喜欢做期货。

今天最惨烈的是三大运营商，中国电信、中国移动、中国联通，都跌幅超9%，中国电信还一度跌停，这种超级大胖墩既然能砸这么狠，真没想到。中国卫通也受承压，跌超7%，股民又开始怀疑人生了。其实趋势股就最近涨的很猛大盘趋势股在回调，其他中小盘趋势股影响还是比较小的。

今日盘面情况：
三大指数早盘高开冲高震荡回落，午后震荡下行。上证指数跌0.48%报3234.91点，深证成指跌0.27%报11247.13点，创业板指跌0.08%报2291.92点，科创板指数跌0.13%报916.37。两市共计成10575亿元，较上个交日是增量844亿元。今日题材方面表现较为活跃的板块是人工智能、文化传媒、黄金等。

1.实际涨停家数18个，实际跌停家数6个，封板率55%。
2.上涨家数1853家，下跌2985家。
3.北向资金流入A股16亿，南向资金流入港股49亿。

市场总结：市场个股普跌，亏钱效应一般，数据完全失真了，参考意义不大。指数在继续走弱，现在是看不到能企稳的，现在最好是轻指数重个股。今天连板也就四个，短线接力现在依然没行情，很多人在吹嘘中国卫通崩了短线就起来，其实这有点想多了，短线目前还是没有起来可能，找好好的切入点，来回运动，分仓降风险，这样操作才更好。

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情绪高标区（2个）：
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中润资源-黄金+一带一路，5连板，
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张江高科-，4天3板，
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晋级二板区（2个）：
（1）联络互动-人工智能+跨境电商，2连板，
（2）中工国际-一带一路，2连板，

一路一带数字经济方向确立

一、今日资金攻击线路图（热点概念与活跃概念,及部分强势品种）：

早盘： 人工智能（涨停：盛通股份）→一带一路（涨停：北方国际）→AI服务器（涨停：工业富联）→黄金（涨停：中润资源）

午盘： 人工智能（涨停：奥飞娱乐）→AI（涨停：寒武纪）



二、热点板块及个股分析

数字化
002599 盛通股份9:30:00人工智能
002280 联络互动9:30:00人工智能
600449 宁夏建材9:30:30人工智能
003010 若羽臣 9:33:00人工智能
301110 青木股份9:44:45人工智能
000034 神州数码9:53:30人工智能
002771 真视通 10:40:45 人工智能
688787 海天瑞声11:11:00 人工智能有开板。
002236 大华股份11:20:15 人工智能
002292 奥飞娱乐13:17:30 人工智能
002291 遥望科技14:37:02 人工智能有开板。
688111 金山办公 人工智能有开板。
300628 亿联网络 人工智能有开板。
300634 彩讯股份 人工智能
301318 维海德 人工智能
300459 汤姆猫 人工智能
300058 蓝色光标 人工智能
300280 紫天科技 人工智能
300494 盛天网络 人工智能
688619 罗普特 人工智能
688195 腾景科技 人工智能
300578 会畅通讯 人工智能
300031 宝通科技 人工智能
300766 每日互动 人工智能
300134 大富科技 人工智能
688521 芯原股份 人工智能
601858 中国科传14:42:17 信创有开板。
301171 易点天下 信创
688088 虹软科技 信创
688158 优刻得 信创
688095 福昕软件 信创
300033 同花顺 信创
688588 凌志软件 信创
688167 炬光科技 信创
点评：人工智能随着微软的消息刺激再次迎来高潮，为什么百度的发布会市场用脚投票，微软的则恰恰相反的，消费者都不是傻子。国内差不多是要寄希望与360了。市场这边看不出到底谁最强，600449宁夏建材有微软的合作关系，002771真视通则是在最近的视频识别上占了一些先机。整体来看短线10CM还没有走出特别核心的龙头品种，还需要下周再来确认。


601138 工业富联10:01:15 AI服务器
688256 寒武纪 14:56:17 AI 有开板。
688047 龙芯中科 AI
603283 赛腾股份11:11:00 检测装备
688502 茂莱光学11:01:30  有开板。
600895 张江高科10:01:00 
001268 联合精密13:54:00
点评：算是泛AI的炒作，核心应该是601138工业富联。

一带一路
600706 曲江文旅9:39:00一带一路有开板。
000065 北方国际9:48:30一带一路 三连板。
603280 南方路机9:52:30一带一路
600853 龙建股份11:04:15 一带一路有开板。
002051 中工国际11:08:45 一带一路
002282 博深股份14:10:47 一带一路有开板。二连板。
600339 中油工程14:45:17 一带一路有开板。
点评：虽然有高标，板块也成型，但人气来看比不过科创和人工智能。尤其是今天整体上市场题材炒作都偏向数字化和科技类，其余的题材人气和持续性都不算强。


三、公告板
四、其他涨停个股和概念炒作
300688 创业黑马13:33:30 创投
605136 丽人丽妆14:31:02 电子商务有开板。
300785 值得买 电子商务
300394 天孚通信 通信
688369 致远互联 通信
002351 漫步者 10:36:00 消费电子
300884 狄耐克 智慧城市
000506 中润资源14:27:02 黄金 有开板。 四连板。


五、数据说话：
涨幅大于十家数61家，放量涨停板35家，跌幅大于十家数2家
上证上涨家数：1391，上证下跌家数：756，成交额：4319亿
创业板上涨数：791，创业板下跌数：422，成交额：2323亿
涨幅大于5%的个股：226家， 跌幅大于5%的个股：35家

六、市场强势股池（选取每日市场人气标的作为轮动炒作和风向标）
000506 中润资源（黄金四板）
000065 北方国际（一带一路一+三板）

点评：市场全范围回暖，虽然指数冲高回落，但从情绪来看，周五是题材炒作小高潮的一天，也算是压抑了许久的氛围终于得到了爆发。下周的话重点是看持续性，一带一路和数字话两个方向都很重要。

银行危机暂未解除，短期影响投资情绪

漂亮国陷进

疫情期间疯狂印钱

物价飞涨，严重通胀

然后先暴力加息

用高利息吸引全球资金

硅谷银行存款过去两年剧增

短债长投，借储户高利息的存款投入低利率的长期债券，这不是死胡同吗？

然后银行自己破产，你图它的高利息

别人要你的本金，一环套一环

你以为你很聪明，赚到高利息

殊不知坑早已经在哪里等你了

18年P2P的大面积倒闭潮，恒大商票，血的教训历历在目！

懂的人早已经看穿，将计就计等它杀跌

站在更高的维度，颠覆传统

不可思议，天马行空，无懈可击

A股市场将继续等待美联储是否继续加息以及中小银行风险是否排除

每一次震荡回踩都是低吸国企改革和数字中国的好机会

李开复：AI 2.0是绝对不能错过的一次革命

一

AI 1.0 是电，AI 2.0就是电网

AI已经来到从1.0迈入2.0的拐点，AI 2.0将会带来平台式的变革，改写用户的入口和界面，诞生全新平台，催生新一代AI 2.0应用的研发和商业化。

什么是平台？平台有几种功能？AI的深度学习是平台吗？AI的深度学习是能改变世界的技术，但还不是一个平台。成为一个平台，要做的第一件事情是降低开发应用的成本，如果做不到这一点，它只是一个伟大的技术，并不是平台。

就像电是伟大的发明，但没有电网，能接何东西吗？能发明微波炉、烤箱、电动车吗？不可以，所以电网才是平台。AI 1.0就是电，AI 2.0就是电网。

我定义的AI 1.0，是以2015年CNN卷积神经网络模型为核心的计算机视觉技术，拉开AI感知智能时代的序幕，机器开始在计算机视觉、自然语言理解技术等领域超越人类，并创造了显著的价值，开始有机器人、无人驾驶的出现。过去七八年，这一直是很振奋人心的事情。

但是AI 1.0也遇到了瓶颈，大多数行业想利用 AI，需要花费巨大的成本来收集和标注数据，而这些数据集和诸多模型各成“孤岛”缺乏纵效，不能跨领域使用。

很多公司本来很兴奋，老板听到了AI很好，决定要做，做了一年没有结果，再往后就不做了。很多AI公司说帮助赋能了A，助力了B，给各个商业公司创造价值，但很难赚到钱，因为成本高。这也是为什么大部分的AI 1.0企业投入大笔研发经费，但仍然长年亏损。

还有一个小问题是，AI 1.0被说的很神奇，但感觉又没有那么智能，像是人工的简单替代，只是用在识别声音、识别英文或者中文等上，或者帮银行降低坏账率，但没有跨领域的认知。所以AI 1.0的智慧有一定瓶颈。

除此之外，AI 1.0缺少像互联网时代的Windows和Android一样的规模化能力，来降低应用开发的门槛，打造完善生态链。几年下来，AI 1.0尚未真正实现商业上的成功。在AI 1.0时代，我们也投了第四范式等几家公司，共计10家优秀的AI独角兽企业。

现在AI 2.0时代来了，这是AI迄今为止最重要的一个时代。

二

AI 2.0 时代第一个现象级应用

在我的畅销书《AI·未来》里提到：“在人工智能时代，数据是新的石油，谁的数据多，谁就占了大的优势”。

世界上最多的数据就是文字、图片、视频，比如从医学的影片到蛋白质到所有交通信息等，为了让这些数据能够跨领域使用，一些研究员想了一个非常巧妙的方法，让AI去收集全世界的数据，然后自己教自己，教一段时间后形成一个模型——基础大模型（Foundation Model），这个基础模型就是全世界的数据训练出来的。

但不是完全从0-1的过程，它有一定的基础，这个基础可以是中文、常识、多领域认知。比如一个正在上一年级的6岁孩子，他已经有一些基础知识，可以自主阅读，读漫画书、三国演义等，只是深度不够，但如果你跟他讲三国时代，他说，“我记得”“以前我看过这个漫画”“知道曹操是谁”……就是这样一个过程。

AI 2.0基础模型有几个特别重要的特征：第一、不用人工标注，可以阅读海量文本；第二、规模非常大，做这个模型需要几千张GPU来训练，现在只有大厂还有拿到巨额融资的企业才能做；第三、它通过微调等方式适配和执行五花八门的任务，真正有望实现平台化的效应，进而探索商业化的应用创新机会。

基础大模型需要超级巨量数据和超级算力，未来 2-3年，只要全世界的数据能储存起来，一定有科研机构会突破，做出来最伟大的基础模型。

总之，AI 2.0的巨大跃迁之处在于，它克服了前者单领域、多模型的限制。一旦有了这个巨大的模型，相关的新应用也会出现，银行、保险公司、制造行业，甚至机器人、无人驾驶等，未来都可以通过这个大模型，提高公司的效率，降低成本。

AI 2.0 时代的第一个现象级应用是生成式 AI（Generative AI），也就是国内流行的AIGC。生成式 AI 能够实现无需标注的自监督学习，AI 将从“辅助”人到逐步“替代”人工，所有使用者界面将被重新设计改写。

打个比方，想象让AI读一本书的前9章之后，“猜测”第10章，再让AI对比真正的内容，读过上千万本书后，模型不断优化和迭代。以这样的方式，AI 变得越来越精准，最终形成适用不同领域的基础大模型。

AI 2.0模型不仅可以学习文本和图像数据，还可以从语音、视频、自动化硬件传感器数据，甚至DNA或蛋白质信息等多模态数据中学习，建构机器超强大脑的运行能力。甚至不止于生成，而逐步达到具有预测、决策、探索等更高级别的认知智能。

所以，AI 2.0 不仅仅是个红极一时的高能聊天工具，也不仅仅是图文创作的AIGC生成程序，如今看到的应用都还只是 AI 2.0 能力的开端，不该限制了人们对 AI 2.0 未来潜力的想象。

三

所有的应用都会被重写一遍

——三个阶段应用

AI 2.0 的发展范式是迭代式的，从“辅助人类”到“全程自动”将会出现三个阶段：

第一阶段人机协同，生产力工具将会首先实现升级，所有使用者界面将被重新设计：文档工具不再是逐字输入，而是用户告诉AI想要什么样的文章；绘图软件不再需要用户动手，通过文字的描述就可以实现。

在这一阶段，人类仍与AI保持协作，筛选和纠正AI创作的内容，避免谬误和灾难发生。

比如，苹果有名的广告“Think Different”，这个设计花了几千万美元，但如果用AI 2.0的工具，跟AI说，“我要一个黑白经典背景”“让世界最受尊重的名人戴上苹果产品”“讲一句乔布斯的名言”，输进去后广告就出来了，只要暗示是苹果产品就可以。

第二阶段局部自动，容错度高的应用和行业将率先实现AI自动化，例如广告投放、电子商务、搜索引擎、游戏制作等。

第三阶段是全程自动，AI将变得完全自动化并可在任何地方使用，在不容出错的领域出现突破，AI医生、AI教师等应用成为可能。

我们可以感受到，创造的过程、用户体验、产品、商业模式都不一样了，使用者也不一样了，过去是谁重复性的工作干得最好，就能够胜出，得到最高的认可、薪水和社会地位。

现在是谁最能够深度了解品牌需求，用户需求，能够用非常好的语言描述出他想要的东西，然后让AI来生成。所有的应用都会被重写一遍。

生产力工具的升级是一个巨大的机会，用语言生成图片可以把时间从一小时缩短到几秒钟，把150美元的成本降到8美分，这些例子是真实的。

很多人认为生成式AI的商业前景还太小，是因为金融分析师没有考虑到AI 2.0的收费模式是不一样的。有报告说，一个搜索要增加3美分，靠广告盈利模式会赔很多钱。短期可能是这样的，长期来看3美分的成本也会降下来。

未来AI可以根据用户问什么问题、按照答案的含金量来收费，所以这个商业模式是会变的。AI 2.0将在六大领域加速点燃商业潜能，进入提升生产力的应用井喷期，这里有很多机会。

四

所有的应用都会被重写一遍

——生产力应用即将进入井喷期

第一个领域是，AI 2.0 +电商/广告。

AI 1.0和AI 2.0都有个特色，就是可以“千人千面”，每个人看到同一个产品，它的描述和图片可以完全不一样。所以，AI 2.0时代，电商及广告将更为AI大数据驱动，能够做到实时测试和动态调整，甚至把几分钟前的社会热点融入广告内容，最大程度提高转化率。

下面两张图是我自己做的，当时我是要见某个化妆品公司的CEO，我跟他说你的使用者是“千人千面的”。不同肤色的人群、不同群体的消费者，对化妆品的需求是不一样的。我们针对每个消费者的认知开发，让AI画出和写出不同的东西，这里的每个字每个图都是AI生成的。

另一个广告是关于特斯拉。我最喜欢的老电影是《回到未来》，里面的那辆车很酷，当时我就想以后一定要买，特斯拉就应该推这样的广告给我，最大程度地触动我，我从十几岁就想要这样一辆车，现在不但有了，而且我买得起。或者有人崇拜马斯克，就会收到这样一个英雄站在车旁的广告。这些都是AI大概了解我的想法后生成的图片或文字。

李开复展示自己用AI (DALL-E, GPT3) 做的Tesla广告

抖音为什么火？虽然抖音更多的视频是人拍的，但这些视频用AI推荐引擎精准地推给每个用户，所以每个人看到的是不一样的，这就是“千人千面”。

所以，AI 2.0可以针对不同受众量身定制和实时生成内容，真正实现“千人千面”的营销。

第二个领域是，AI 2.0 + 影视/娱乐。

AI可以根据大众的喜好定制电视和短视频内容，使其创作的内容更容易吸引大众的眼球，获得更好的收视率和口碑。AI +多模态的创作，将成为下一世代的娱乐主流，AI辅助创作会逐步形成全新的创意产业生态价值链。

第三个领域是，AI 2.0 + 搜索引擎。

未来的搜索引擎将由传统的检索模式，变成“提问-回答”的模式。下一代的对话式搜索引擎，将成为全球科技巨头角逐的“AI 2.0 圣杯”，当今搜索广告商业模式也将迎来变革。但由于人们对搜索结果有“精准”的期待，如今的技术要做好问答式搜索还需要很多进步。

第四个领域是，AI 2.0 + 元宇宙/游戏。

AI 2.0将大大降低游戏和元宇宙等虚拟世界的内容生成的成本。例如AI可以成为实时聊天伴侣，增强互动的乐趣，提高娱乐性，激励用户参与，最大化游戏时长。

GPT很早之前的应用就是玩文字游戏，还有元宇宙，最近不太火了，其中一个原因就是产生元宇宙内容价格昂贵，但AI 2.0可以使成本大大下降，推动元宇宙发展。

第五个领域是，AI 2.0 +金融

更快、更准确、更智能的内容生产方式，将大幅度提高财经新闻和市场研究分析的及时性与产出量。但由于财经内容的严肃性，人工进行事实核查和验证仍不可或缺。AI 还可以将金融信息的生产和金融产品的上线自动化，提高金融机构信息流及交易量的效率和质量。

第六个领域是，AI 2.0 +医疗。

AI能够快速精准分析患者的整体健康状况，吸纳所有数据、生物特征、体检、病史和个人模型预测，成为医生们的得力助手，大幅加速科学诊断和治疗决策。借助AI能够进行更有的放矢的药物研发，实现个性化的医疗分诊和诊疗方案，推动“个性化医学”的到来。

五

巨头垄断和信息造假隐患

AI 2.0背后一个很大的挑战是计算量，ChatGPT大大提升了对算力的需求。所以今年为什么那些做AI平台的，或者做基础模型的公司，需要花几亿美元买机器，因为这个是很大的需求，很大的机会，也是很大的挑战。

在这样的背景下，资金实力雄厚的科技巨头将有垄断优势，导致创业公司和学术界很难做出有竞争力的模型。

现阶段，AI 2.0并不能做到完全正确。AI还无法保存全世界的数据，只能通过压缩形成抽象的概念，因此会出现“一本正经地胡说八道”的现象。

更重要的是，AI目前还无法分辨真伪和辨别是非，比如跟AI说现在想做一个广告，让父母买玻璃碴给刚出生的婴儿吃；比如刚才的化妆品广告，AI说里面含有人参、珍珠等成分，但其实没有。如果被恶意利用将会带来无法衡量的负面后果。

可以想象，曾影响干扰美国选举的“剑桥分析”丑闻，如果发生在AI 2.0的时代，将会给社会造成更大的伤害。这些都是防不胜防的，机器有时候也会做出伤害人的事。

还有一些技术性问题，比如模型太大，开发者怎么针对应用快速做API，怎么确保应用合法合规等。

OpenAI的CEO也曾说，“ChatGPT虽然酷，却是个糟透了的产品”。

未来要想不犯错，还需要有一些新的发明跟软件来降低犯错的概率，否则它会一直犯错。我们要研究怎么做才能让AI乖乖听话。

下一个阶段是AI不犯错，可以自动用在各种领域，这个称为AI 3.0时代，更长远的未来。

六

我们看好的投资机会

Deep Tech VC创新工场2012年已开始挖掘AI赛道，现在迎向AI 2.0的拐点，创新工场主要关注三大方向：

第一是，AI 2.0 智能应用。

AI 2.0应用将会迎来遍地开花的阶段，包括各行各业的垂类AI助理、元宇宙应用等之前做不出的应用都会出现。除了新的应用，很多现在已有的应用都可以被重新改写，比如搜索引擎、内容创造、广告营销，AI 2.0将革新用户体验，创造出全新的商业模式，蕴含非常巨大的想象空间。

第二个是AI 2.0平台。

AI 2.0平台将会加速新一代AI 2.0应用的研发和商业化，创新工场看好具有战略高度的AI 2.0平台公司，推动AI 2.0的生态循环和良性竞争。

第三个是AI基础设施。

除了应用和平台之外，支持AI模型运维、管理、训练的基础设施，也是创新工场重点关注的，包含支撑AI 2.0巨型模型训练的AI公司，以及那些能够加速、降低成本和简化AI训练的AI 2.0基础设施的创新技术型企业。

在AI 1.0时代，我们投出了10家独角兽。今天的AI 2.0，我们已经开始布局，投资了一些公司，美图是最快应用AI 2.0的公司，还有创新奇智也在探索AI 2.0＋制造。比较非常自豪的就是投资了澜舟科技，他们做出了孟子大模型。AI基础设施公司投资了潞晨科技。

创新工场的独特之处是可以到处看创业者，看看谁要发英雄帖、朋友圈。我们也关注AI领域谁的论文写得最好。跟其他VC不一样的点是，我们可以自己做“塔尖孵化”，“用科技投资＋全面赋能”的模式帮助科技创业者做大做强。

我们预测平台公司将诞生，但不会很多，因为门槛很高，但如果他们把基础大模型做好，把中间层工具做好，会造福整个做应用的行业。

很多人会说，AI 2.0会不可避免加剧失业风险。毫无疑问，最具创造力的顶尖人才将会乘上A1 2.0的东风，全面提升生产力和效率。但随之而来的是重复性的工作将会被AI 2.0接替，这些岗位上的人不得不寻求职业的转变与技能的升级，其中包含高比例的白领岗位，亟需进入到更需要发挥创造价值的行业。

但AI 2.0 并不意味着通用人工智能（AGI）就此到来。人类有很多与生俱来的关键能力，诸如创造力、策略思考、跨领域常识、自我意识、同理心和爱等，这些尚未被破解的深层次能力，是 AI 2.0 也无法全盘复制的。

最后一句话，来自硅谷顶级投资人对这个领域的预测：这个市场的潜在规模难以把握 ——它将介于所有软件和所有人类的努力之间

数字经济龙头股

作者：技术鬼才大飞哥

人工智能是时代的发展，是本轮行情的绝对主线，目前我认为，人工智能行情将至少经历三个阶段：

第一阶段为情绪炒作期，当Chatgpt出圈爆火，仅仅用了两个月就突破1亿月活，市场突然意识到AI时代已经来临，随即所有跟AI相关的标的均经历了一轮快速上涨；

第二阶段随着情绪逐步冷静，市场将逐步转移到逻辑选股阶段，更为关注真正受益于此次AI浪潮的公司以及有可能做成中国Chatgpt产品的公司；

第三阶段随着国内巨头纷纷推出自己的AI产品并开源模型，各类型AI应用将遍地开花，而这个环节是未来真正的星辰大海。

当下，AI板块真正开始上涨仅一个月，当前仍然处于情绪发酵期的第一阶段，接下来随着市场逐步冷静，即将进入逻辑选股的第二阶段！

一、

AIGC，ChatGPT概念：

AI在国内具有丰富应用场景和数据积累，政策环境持续优化，随着巨头的纷纷投入，有望带动AIGC相关产业链加速发展。

1、具备AI算法商业落地的厂商：科大讯飞、拓尔思。

其中AI龙头科大讯飞，公司作为A股人工智能龙头公司，已在教育、智慧城市、医疗以及C端硬件产品等众多领域实现了人工智能技术变现，收入利润持续增长，在本轮计算机上行市场中，产业龙头有望持续受益。

2、AIGC相关技术储备的应用厂商：同花顺、三六零、金山办公。

其中AI大模型提供商三六零，数据、算法、算力是AI的三大基石，如果想推出类Chatgpt级别的产品，海量训练数据、千亿级别参数的大模型以及巨额的算力支出是必不可少的，国内可满足上述条件的公司除互联网巨头外屈指可数，三六零公司则具备相应优势。

3、AI数据领域受益标的：海天瑞声。

海天瑞声研发、生产的训练数据覆盖智能语音、计算机视觉及自然语言处理三大AI核心领域。

4、AI人机交互：汉王科技、云从科技。

汉王科技是人工智能领域的先行者，在视觉图像识别及人机智能交互方面持续投入，拥有业内领先的文本图像识别、自然语言处理、生物特征识别、智能视频分析、智能人机交互等人工智能产业链关键技术。

5、AI合成数据潜在受益标的：百度、阿里、腾讯、金山办公、中国电信。

6、具备AI基础的厂商：寒武纪、商汤、海光信息、浪潮信息、中科曙光、景嘉微、联想集团、紫光股份、龙芯中科。

浪潮信息在AIGC赛道已从底层计算能力、中间层大模型算法能力和上层行业应用方面进行布局和持续研发投入，未来将会持续发布AIGC的支撑产品。公司在人工智能服务器领域的市占率位居全球AI服务器市场第一，在中国市场份额已连续五年保持50%以上。百度是公司重要客户。

二、

数据和通信：

人工智能与大数据密不可分，可以将很多大数据的应用归结为人工智能。随着人工智能的快速应用及普及，大数据不断累积，深度学习及强化学习等算法不断优化，大数据技术将与人工智能技术更紧密地结合，具备对数据的理解、分析、发现和决策能力，从而能从数据中获取更准确、更深层次的知识，挖掘数据背后的价值，催生出新业态、新模式。

1、AI+数据要素：中国电信、中国联通、中国移动。

三大运营商作为中国算力与数据传输能力的“卖水者”，将有望深度参与AI，在AIGC时代，是运行、储存、交互AI数据的重要基建。其中中国电信在全国6个大区建设核心的、大型的算力集群，承载全国大数据规模AI训练和大规模云端数据推理场景。

2、运营商网络和算力硬件：中兴通讯、紫光股份、锐捷网络。

2022年以来，中兴通讯等国内ICT厂商加速布局高性能、高算力服务器/交换机产品线，在国内市场中份额持续提升。

3、运营商数据链：中新赛克、浩瀚深度、恒为科技、东方国信、天源迪科。

中新赛克在网络内容安全领域，公司升级网络态势分析系统，研发疫情通行大数据分析系统、运营商网络流量质量监测系统，并得到规模部署。

4、光模块：天孚通信、中际旭创、华工科技、光迅科技、德科立、新易盛、源杰科技。

天孚通信之前定增投入高速光引擎等研发项目，22年已有明显收入，23年仍有望大幅提升。面向全球AI算力核心龙头厂商体系供货。卡位优势明显！

5、光纤光缆：长飞光纤、亨通光电、中天科技等。

中天科技30年制造经验研发，融合标识解析体系的全国先发优势，以及云原生、区块链、5G、数字孪生、人工智能等行业领先技术。

6、硅光：光库科技、声光电科、赛微电子；

赛微电子以业务为核心，面向物联网与人工智能时代，一方面重点发展MEMS工艺开发与晶圆制造业务，一方面积极布局GaN材料与器件业务，致力于成为国际化知名科技企业集团。

7、数据中心IDC：数据港（龙头），光环新网（龙头），浪潮信息（龙头），奥飞数据（龙头），鹏博士，宝信软件，沙钢股份，杭钢股份，佳力图

8、数据中心温控：英维克、佳力图、润建股份，光环新网、奥飞数据、润泽科技、数据港；

人工智能快速增长的背后是算力指数级的增长，英维克基于过去几年构建的端到端液冷技术平台、高效电子散热/导热平台，在算力设备等相关领域为客户提供适合且创新的风冷或液冷散热解决方案。

9、云计算&大数据：润泽科技、优刻得、宝信软件；

宝信软件正在积极探索人工智能技术在钢铁领域的创新应用。

10、显示控制：海康威视、大华股份。

海康威视专注于物联感知、人工智能和大数据领域的技术创新，加强大型复杂智能物联系统建设的全过程服务能力。同时，将海康机器人打造成为公司下属从事机器视觉和移动机器人业务的独立上市平台。

11、GPU：景嘉微、航锦科技，和未上市的地平线、黑芝麻、摩尔线程；

景嘉微公司JM9系列图形处理可应用于地理信息系统、媒体处理、CAD辅助设计、游戏、虚拟化等高性能显示和人工智能计算领域。

12、AI训练：寒武纪、商汤（港股）、燧原科技（未上市）；

寒武纪作为智能领域全球知名的新兴公司，开发了包括“云边端”全算力覆盖的智能处理器和产品、基于寒武纪开发的众多行业解决方案、多样化的人工智能硬件产品等。

13、存算一体化：恒烁股份、东芯股份；

未来物联网、人工智能等产业发展和产品升级的关键，东芯股份紧抓人工智能新机遇，成为未来设计及相关应用研发的方向和重点。

14、PCB/载板：沪电股份、深南电路、兴森科技、世运电路、崇达技术；

随着各行业数字化、物联网和人工智能等应用逐渐落地，服务器需求呈现高速增长趋势，深南电路公司将持续加强对相关产品的开发，为市场突破做好技术准备。

三、

算力和CPO：

算力的提升是人工智能发展的前提！AI时代的训练和推理环节未来对算力的需求都将成指数级提升，算力提供商长期受益，并且随着 AI 的快速发展以及下游应用场景的拓展和落地，低功耗高算力解决方案 CPO 需求有望快速提升，业内率先布局并具有较强实力的厂商有望获得发展先机，享受行业增长的红利。

算力环节三大龙头：浪潮信息、中科曙光、紫光股份，

联特科技，公司目前研发包括用于下一代产品 NPO(近光学)/CPO(共光学)所需的高速光连接技术激光器技术和级光电混合技术等。

锐捷网络，公司推出应用 CPO 技术的数据中心交换机，参与编写了 COBO 的 CPO 交换机设计白皮书

中际旭创，公司已发布大功率激光器，主要适用于小尺寸可插拔外部光源模块(ELSFP)、硅光光模块和光电共封模块(CPO)

通宇通讯，“武汉研发中心建设项目”主要内容包括高速光器件平台、CPO 共工艺及光模块技术和产品等。

中京电子，CPO 技术或成为 AI 高算力下高能效比方案，公司将在高速光模块，交换机及 AI 与数据中心服务器等应用领域加快开发导入。

天孚通信，公司正研发“激光集成高速光引擎”目标，目标是开发适用于 CPO 方案使用的高速光引擎。

新易盛，公司目前已有布局光电共同（CPO）技术方向。

光迅科技，公司在光电共(CPO)领域有技术储备。

德科立，公司研究 800G 及 CPO(Co-Package Optic 共）等更高速率小型化长距离光收发模块的技术方案。

仕佳光子，公司开发的 CW DFB 激光器可以用于 CPO ELSFP 光源模块。

亨通光电，公司已成功推出国内第一台 3.2T CPO 工作样机。

四、

信创和传媒：

信创板块已经历两个上涨周期，信创基础软件利好不断，行业有望迎来逐步落地，基础软硬件企业将有较大的业绩弹性。

而传媒板块则是AI下游应用领域具备内容生产场景、优质数据或客户的公司（如文学小说、图片视频等领域）。

1、

信创：

中国软件（两电核心标的龙头），中国长城（两电核心标的龙头），太极股份（两电核心标的）、深桑达A（两电核心标的），用友网络（龙头），初灵信息，中科曙光（海光生态龙头），诚迈科技（鲲鹏产业链），常山北明（鲲鹏产业链），东华软件，金山办公，宝兰德，卓易信息，中孚信息，神州数码（鲲鹏生态龙头）

初灵信息的智能对话平台是基于人工智能技术，以Chatbot方式面向用户提供多媒体智能应答服务，已拥有AI智能客服、智能外呼、文本机器人、来电助理、智能培训等成熟应用。

2、

互联网传媒：

三七互娱（龙头），凯撒文化（龙头），盛天网络（龙头），富春股份，完美世界，游族网络，世纪华通，掌趣科技，吉比特，电魂网络，顺网科技，宝通科技，昆仑万维（龙头）、中文在线、视觉中国（龙头）、三七互娱、恺英网络、蓝色光标、三人行、万兴科技。

昆仑万维在发布了「昆仑天工」AIGC全系列算法与模型，并宣布模型开源。「昆仑天工」旗下模型包括天工巧绘SkyPaint、天工乐府SkyMusic、天工妙笔SkyText、天工智码SkyCode，覆盖图像、音乐、文本、编程等多模态内容生成能力，标志着昆仑万维成为目前国内AIGC领域布局最为全面的公司之一，也是国内少数全身心投入到AIGC开源社区的公司

2023年投资逻辑思维分享

牛市背景框架大棋：促进经济增长的三架马车

1.出口下滑基本成定局，瓶颈且被打压，主要原因持久战，欧洲能源危机，拜登降税，吸引全球制造业回流美国

2.投资-北京促沙伊和谈复交，一带一路出海推动基建增厚业绩。新基建通讯网络运营商抢占Web3.0- 行动代号数字中国，国内行行内卷，唯有科技创新蓝海这条赛道能产生无限投资机会。科技创新进一步扶持为辅-代号国产替代化

3.消费房地产基本玩不动了，新能源汽车彻底淘汰燃油汽车尚需时日，投资者消费意愿大幅度下降。财产集中在少数人手里，无法消费推动经济增长

此棋何解？

第一，节流，减少不必要的财政开支，勒紧裤腰带过日子，资金要投民生，民生是首要任务

第二，开源：钱怎么来，从哪里来？A股增量资金怎么来？答案从居民储蓄存款来，先把投资氛围搞起来，这一波中字头，三大运营商已经开了好头。中国特色估值体系，国资控股重新重塑。中字头趋势涨，涨到你怀疑人生，直到你相信价值投资。

措施降准降息，钱在银行不断贬值，存款如何增值保值，答案刚好国有央企严重低估。一边贬值一边升值，钱并没有超发那么多，物价基本合理。国资市值45万亿左右，如果提升一半，大概90万亿，按国资分红3个点计算，一年能有3万亿，每年减持1%可以解决很多问题

什么时候你能真正硬一次，接力情绪在哪里？

今天市场情绪：

三大指数今天修复，早盘仿佛进入牛市行情，特别早最后半小时完全就是疯癫状态的牛市，这时候感觉市场又行了，硬起来了，可午后严重泄气，一路震荡走低，锅可以甩给富时A50，可港股反应并不大，最难堪的是创业板指了，又又创新低，还是收跌，这脸都不要了，锅要宁王背，谁让他绑架了指数，收盘最后小时指数没有继续下行，稳住了，好像还有支撑，其实是由三大运营商中国电信中国联通中国移动为首的大盘趋势股拉升才稳住阵脚，要不今天指数更不好看。成交九千七百亿大放量，北上资金大幅流入，内资今天没作妖，外资对大A才是真爱，可早盘流入超120亿，收盘显示才流入70亿，也就是外资午后流出超50亿，这爱的有点犹豫呢。目前指数还是弱势下行中并没有稳定，需要保持一份谨慎。

今天是普涨的，可股民心理也闹心，早盘是四千多家上涨，收盘才三千多，还是有点无语的。这段时间市场也有一个规律，就是一天普通一天普跌，一直是这样节奏，早盘拉的太猛所以扯着蛋原因就是股民也按这节奏午后砸盘，现在的股民都是人精了，不得不服。

连板上中润资源和北方国际今天都成功了4板，这完全是没想到的，很超预期，可一样没带起短线接力情绪，今天连板就三个，也就是说还是他两自己在玩，并没有吸引到热钱资金去接力。反观趋势抱团行情里，依然是趋势上升正常状态，趋势股里轮换的来回上攻，玩的不亦乐乎，时代风格已经变了。

板块上今天最强的是人工智能，今天直接高潮了，前几天都是半死不活的，今天就疯狂蹦迪，这和微软把聊天机器人技术植入0 FFIC E办公软件消息刺激消息有关。这么高潮又要面临分歧了。

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今日盘面情况：
三大指数早盘高开震荡走高，午后震荡下行。上证指数涨0.73%报3250.55点，深证成指涨0.36%报11278.05点，创业板指跌0.36%报2293.67点，科创板指数涨0.86%报917.52。两市共计成9731亿元，较上个交日是增量1281亿元。今日题材方面表现较为活跃的板块是人工智能、、一带一路、平台经济等。

1.实际涨停家数29个，实际跌停家数0个，封板率72%。
2.上涨家数3122家，下跌1638家。
3.北向资金流入A股71亿，南向资金流入港股18亿。

市场总结：市场个股普涨，赚钱效应一般，数据完全失真了，参考意义不大。指数别看今天没怎么跌，但这种走法是很伤情绪的，而且下行趋势并没改变，所以不能太过于乐观。今天虽普涨，其实真正火热是科技股，人工智能、、数字经济，这些方向一点就着，还有一直被市场称注渣男的，已经持续异动好几天了，这明显超预期了，这次可能真的从良了，这方向还是可以留意下。

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情绪高标区（2个）：
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中润资源-黄金+一带一路，4连板，
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北方国际-一带一路+基础建设，5天4板，
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晋级二板区（3个）：
（1）博深股份-一带一路，2连板，
（2）中油工程-一带一路+中字头，3天2板，
（3）张江高科-，3天2板，

6G产业前瞻：下一代移动通信技术，核心环节深度梳理

2023年3月1日，中国工业和信息化部部长金壮龙在新闻办新闻发布会上表示，将加快布局人形机器人、元宇宙、量子科技等前沿领域，全面推进6G技术研发。

2022年是5G三年规模建网期的最后一年，截至2022年年末，我国的5G基站总数达210.2万。随着5G的不断普及，通信面向未来的需求更加明确。各类新兴领域、云计算、大数据、区块链、人工智能等新技术与通信技术在不断融合，这些迫切需要结合最新变化和发展趋势推动6G的发展。

按照移动通信产业“使用一代，建设一代，研发一代”的发展节奏，全球业界已开启对下一代移动通信（6G）的探索研究。

《6G总体愿景与潜在关键技术》白皮书指出，未来 6G 业务形成沉浸式云 XR、全域覆盖等八大业务应用。其中，全域覆盖业务借助 6G 所构建的全球无缝覆盖的空天地一体化网络，使得地球上再无任何移动通信覆盖盲点。

当前6G正处于起步阶段，作为未来信息产业发展的“超级基础设施”值得关注和期待。

01 

6G行业概览

5G时代开启了一个万物互联的新时代，实现人与人、人与物、物与物的全面互联，渗透各行各业。

5G网络建设产业链构图：

6G，即第六代移动通信标准，也被称为第六代移动通信技术。

6G网络将是一个地面无线与卫星通信集成的全连接世界，通过将卫星通信整合到6G 移动通信，实现全球无缝覆盖、世界互联，万物智联，并在 5G 基础上全面支持整个世界的数字化。

根据《6G 典型场景和关键能力》白皮书，从6G 关键能力看，6G 的主要无线性能指标将在原有 5G 的基础上实现十至百倍提升，引入智能服务效率、感知精度、全域覆盖能力等全新性能指标，融合通信、计算、感知等能力支持各类智能化服务。

6G的服务对象将从人类、机器、物体扩展至虚拟世界，实现物理世界和虚拟世界的连接与协作。

6G实现空天地全覆盖：

《中国移动 6G 网络架构技术白皮书》从空间视图、分层视图与功能视图三个视角呈现跨域、跨层、多维立体的 6G 网络架构全视图。

其中“三体”为网络本体、管理编排体、数字孪生体，“四层”为资源与算力层、路由与连接层、服务化功能层、开放使能层，“五面”为控制面、用户面、数据面、智能面、安全面。

《中国移动 6G 网络架构技术白皮书》指出，瞄准 2030 年左右实现 6G 商用，未来 3-5 年将进入6G网络发展的战略窗口期。

02

6G 网络发展的技术基础

分布式、新型协议、算网一体、至简网络、数字孪生、空天地一体等相关支撑技术需要业界持续投入，加快技术创新，奠定 6G 网络发展的技术基础。

算网一体

未来算力网络将成为6G网络的关键技术，是实现6G智慧内生的必要条件，是6G网络架构的核心驱动性技术之一。

“算网一体”指网络和计算深度融合，实现云、边、网、算的高效协同，是未来6G网络发展的技术基础。

算力网络产业链主要为服务输出、网络与平台、软硬件基础设施。

算力网络产业链：

按照全国一体化大数据中心体系布局，8个国家算力枢纽节点将作为我国算力网络的骨干连接点，发展数据中心集群，开展数据中心与网络、云计算、大数据之间的协同建设，并作为国家“东数西算”工程的战略支点，推动算力资源有序向西转移，促进解决东西部算力供需失衡问题。

东数西算产业链：

数字孪生

6G将在5G基础上全面支持整个世界的数字化，推动社会走向虚拟与现实结合的“数字孪生”世界。

数字孪生是指以数字化形式为物理实体创建虚拟模型，根据历史数据、实时数据以及综合运用感知、计算、建模等技术，实现对物理实体全生命周期的模拟、控制和预测。

基于数字孪生技术和人工智能技术，6G网络将是具备自优化、自演进和自生长能力的自治网络。

由于数字孪生大量应用于公共设施领域，因此更加强调底层技术的自主可控，以避免国外技术的“卡脖子风险”。

根据IDC数据，2025年全球数字孪生市场规模预计将从2020年的52.2亿美元增长到264.6亿美元，年均复合增长率达38.35%。

中国信通院根据数字孪生产业框架，结合产业发展动态和企业综合实力评估，选取了核心产业、关联产业和辐射产业等各领域业务代表性较强的企业（机构），形成了数字孪生产业图谱。

数字孪生城市产业图谱及代表厂商：

资料来源：中国信通院

空天地一体

空天地一体网络架构是6G的核心方向之一。

6G的空天地一体网络架构将以地面蜂窝移动网络为基础，以空间网络为延伸，覆盖太空、天空、陆地、海洋等自然空间，为天基（卫星通信网络）、空基（飞机、热气球、无人机等通信网络）、陆基（地面蜂窝网络）、海基（海洋水下无线通信及近海沿岸无线网络）等各类用户的活动提供信息保障的基础设施。

空天地一体化网络主要包括不同轨道卫星构成的天基、各种空中飞行器构成的空基以及卫星地面站和传统地面网络构成的地基三部分，具有覆盖范围广、可灵活部署、超低功耗、超高精度和不易受地面灾害影响等特点。

空天地一体化通信网络：

2020 年 2 月，ITU 正式启动面向 2030 及 6G 的研究工作，2030 网络技术焦点组提出 6G 网络三大目标，明确 6G 将包含卫星网络。

面向6G的空天地一体化将卫星通信网络作为地面通信网络的重要补充和延伸，并将两者深度融合，显著提高用户空口接入能力和立体覆盖能力。

从卫星通信产业链发展先后顺序来看，上游卫星制造率先受益。类似5G产业链的发展顺序，产业受益性从制造端逐步发展到运营端。因此，随着“星网”等国内低轨卫星星座逐渐拉开建设帷幕，卫星制造将率先受益。远期来看，随着后续星座建设逐步完善，产业链价值重心将逐渐向终端及运营服务转移。

卫星互联网产业链及各环节代表厂商：

资料来源：SIA《2019年卫星产业状况报告》、Euroconsult，华西证券

分布式超大规模MIMO

分布式超大规模MIMO将传统的集中部署方式拓展至分布式部署，在多个分布式节点之间引入智能协作，实现资源的联合调度和数据的联 合发送。

通过分布式部署以及智能协作，一方面有效消除干扰，增强信号接收质量；另一方面有效增强覆盖，为用户带来无边界性能体验。

在未来6G网络，尤其是更高频段、密集部署场景中将呈现出极大应用潜力。

03

6G进程前瞻

根据3GPP国际通信组织的时间表来看，3GPP将于2023年开启对于6G的研究，并将在2025年下半年开始对6G技术进行标准化（完成6G标准的时间点在2028年上半年），预计2028年下半年将会有6G设备产品面市。

而中兴通讯给出时间表要相对保守一些，从2021初到2025年中是研究基础技术和提出愿景的阶段，从2025年中到2027初是提出KPI的阶段，从2027年初到2029年底是提出技术提案的阶段，从2030年初开始才制定标准，设备生产预计在2031年前后。

中兴通讯提出的6G标准化工作时间表：

全球主要国家布局主面来看，日本准备在2030年之前商用6G网络，日韩在6G通信的轨道角动量技术、卫星技术、高空平台通信等关键技术方面具有一定优势。

韩国计划2026年进行6G试点，2028年至2030年之间实现商用；德国则是2025年前主要进行6G研究。

从 6G 市场趋势看，面向 2030 年商用的 6G 网络中将涌现出智能体交互、通信感知、普惠智能等新业务新服务。预计到 2040 年，物联网终端将呈现千亿级爆发式增长、连接数占比超过 90%，基于 XR 设备、全息设备等新型终端设备的沉浸式业务有望贡献超过一半的月均流量，最终为 6G 带来“千亿级终端连接数，万亿级 GB 月均流量” 的广阔市场

烂泥扶不上墙，护盘意义何在？

三大指数又是股zai，成交八千四百亿小放量，北上资金小幅流入，内资狂砸超五百亿，这内资才是大A最大祸害，内资疯狂出逃就算了，今天尾盘最后一个小时还狂砸二百亿，这还是人吗，富时A50和港股那时候并没有崩盘，这是赶着去投胎吧，尾盘搅屎棍就是恶心。指数下行中，早已破势了，深证成指和创业板指继续创新低，从技术来说这市场没得做了，内资跑也合理，可天天跑，而且还要尾盘这样狂砸，这该被骂。指数下行通道中，目前是要保持一份谨慎的。

沪深京A一共只有687家上涨，下跌家数4353家，全面普跌，大部分股民又是沮丧的一天，股民不开心，可也没有骂声一片，沪深京A跌幅超5%也就140家，真实跌停也就5家，股民并没有觉得很疼，这是钝刀子割肉温水煮青蛙慢慢折磨，现在生态环境就这样，没有了激情澎湃，也没有哀嚎片野，温柔乡力沉睡，不知不觉以是伤痕累累。

指数弱势下行这是事实，曾经的市场是弱势行情里妖股众生，短线接力热火朝天，可世道以变，现在是趋势抱团行情崛起，适应新时期的新规则，顺从政策要求，趋势行情没了过往激情，但这是漫长收益，稳而平静，舒而清闲，益于长久。

市场还有一个变化，就是新闻消息已经不再重要，你利好就利好，来了也就是早上冲高回落，就没然后了，没了打板资金，刺激不起情绪溢价，所以利好消息就没有太大意义了。除非那个利好消息级别够高，有持续消息刺激，题材够新，有发酵潜力的，这种利好消息还是作用挺大的，也只有在这种情况下，短线接力才有发亮的可能，要不未来短线接力基本没有什么大机会了。



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今日盘面情况：
三大指数全天低开冲高回落下行，表现的极弱状态。上证指数跌1.12%报3226.89点，深证成指跌1.54%报11237.70点，创业板指跌1.51%报2302.05点，科创板指数跌1.57%报909.71。两市共计成8450亿元，较上个交日是增量266亿元。今日题材方面表现较为活跃的板块是人工智能、次新股等。

1.实际涨停家数14个，实际跌停家数5个，封板率79%。
2.上涨家数675家，下跌4196家。
3.北向资金流入A股7亿，南向资金流入港股19亿。

市场总结：市场个股普跌，亏钱效应明显，数据完全失真了，参考意义不大。今天市场又是悲催的一天，已经堕落市场，最近不是在趋势股里游走的股民，最近是很受伤的，这环境生态就这样，没有了暴利时代，平稳舒心长期收益也是一种向往。

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情绪高标区（2个）：
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中润资源-黄金+一带一路，3连板，
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北方国际-一带一路+基础建设，4天3板，
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晋级二板区（2个）：
（1）上海建科-次新股+工程咨询服务，2连板，
（2）播恩集团-次新股+饲料，3天2板，

中药产业格局：四大核心环节全梳理

近期，国办印发《中医药振兴发展重大工程实施方案》，积极应对人口老龄化，发展中医药老年健康服务。

方案提出，开展智慧中医医院建设、中医医院信息化基础达标建设；各地要支持组建区域中西医协同医疗联合体，将中西医结合工作纳入医院等级评审和绩效考核；加快促进中药材种业发展，大力推进中药材规范种植。