光刻胶国产替代

2023年1月，美国与荷兰和日本达成协议，限制向中国出口一些先进的芯片制造设备；

3月8日，业内传出消息称，日本某光刻胶大厂已经执行美国“实体清单”的限制要求，对中国大陆某存储晶圆厂断供了KrF光刻胶；

3月9日，受传闻影响，A股光刻胶板块继续维持强势。其中上海新阳表示，公司光刻胶业务目前整体没有形成太多规模化的销售；南大光电表示，公司光刻胶已通过了2家公司验证，其中ArF光刻胶验证通常需要18个月甚至更长的时间；容大感光连续两个交易日“20CM”涨停；

3月13日，国产半导体材料供应商晶瑞电材表示，公司KrF高端光刻胶部分品种已量产！

01 

光刻胶定义

光刻胶（photoresist），又被称为光阻或光阻剂，是指通过紫外光、深紫外光、电子束、离子束、X射线等光照或辐射，溶解度会发生变化的耐蚀刻薄膜材料，是光刻工艺中的关键材料。

众所周知，光刻胶是半导体芯片制造过程中所必须的关键材料。按照曝光波长分类；光刻胶可分为紫外光刻胶（300~450nm）、深紫外光刻胶（160~280nm）、极紫外光刻胶（EUV，13.5nm）、电子束光刻胶、离子束光刻胶、X射线光刻胶等。

02 

日本称霸，寡头垄断

在半导体光刻胶细分领域，日本厂商在高端市场具有非常强的话语权。

据 TOK 和 Fujifilm 数据显示，2021年东京应化、JSR、住友化学、富士胶片分别占据27%、13%、12%、8%的市场份额，陶氏化学占据17%的市场份额，韩国东进占据11%的市场份额。

①g/i线光刻胶市场：日本的东京应化、JSR、住友化学和富士胶片分别占据26%、15%、15%、8%的份额，在全球市场占据64%份额。

②KrF光刻胶市场：日本龙头企业东京应化、信越化学和JSR在全球KrF光刻胶细分市场分别占据34%、22%和18%份额，合计占比达到74%。

③ArF光刻胶市场：日本龙头企业JSR、信越化学、东京应化和住友化学，分别占据全球ArF光刻胶细分市场25%、23%、20%和15%市场份额，合计市场份额达到83%。

④EUV光刻胶市场：日本JSR、东京应化、信越化学成为EUV光刻胶市场可实现量产的厂商。

光刻胶在日、美、韩等国际大厂占比份额超过85%，针对各大厂在光刻胶领域的发展概况整理如下：

JSR：产品从g线到EUV多种品类，公司在EUV光刻胶领域主攻10nm及以下制程工艺。目前JSR正在研发和销售适用于5nm及以下制程的EUV光刻胶，以维持和扩大公司在先进光刻材料的市场份额。

东京应化：产品覆盖橡胶型负性光刻胶、g线光刻胶、i线光刻胶、KrF光刻胶、ArF光刻胶、EUV光刻胶、电子光束光刻胶等。其中KrF光刻胶占比32%；ArF光刻胶占比22%，g/i线光刻胶占比13%；EUV光刻胶占比达11%。

杜邦：全球领先的半导体材料供应商，已推出大量荣获认可、多种波长的光刻产品，其中包括 193nm（ArF）、248nm（KrF）和 i/g-line 光刻胶，以及碳膜涂层（SOC）、抗反射涂层（BARV）、先进表面涂层和光刻胶配套试剂。

信越化学：主营产品有I/g线光刻胶、Krf光刻胶、ArF（干式和湿式）、EUV光刻胶。2020年10月，将半导体厂重要材料光刻胶的产能调高20%；信越化学台湾云林厂将在2021年正式量产，提高50%针对台湾客户的产能；信越化学直江津工厂的新设备在2022年2月开始运作，将提高20％的产能。

住友化学：主要包含i线、KrF、ArF、EUV光刻胶等。2021年8月31日，住友化学宣布，决定扩大半导体光刻胶的产能。新增ArF（浸入式）和EUV（极端紫外线）光刻胶生产线将于2023上半年开始运营，大阪工厂将于2024上半年投产。

富士胶片：产品覆盖负胶、i线、KrF、ArF、电子束胶等。《日刊工业新闻》透露，富士胶片已正式启动EUV光刻胶业务，目标在2024年之前获得全球10%市占率。

Tok:是全球最大的 G 线/I 线、KrF 光刻胶供应商。在KrF光刻胶和ArF光刻胶产品中实现的销售额较大。

陶氏化学：可以批量生产市面上全线光刻胶产品。

东进世美肯：韩国内首家开发PVC以及橡胶发泡剂，2021年5月25日，在京畿道华城巴兰的工厂举行了新光刻胶制造大楼的竣工仪式和产品交付仪式，并计划在这里生产EUV光刻胶。

03 

国产化进程加快，光刻胶发展快速提升

目前，中国本土厂商主要以技术壁垒相对较低的PCB光刻胶为主，高端光刻胶是集成电路28nm、14nm乃至10nm以下制程的关键，而大部分都被国外大厂垄断，在中高端光刻胶市场仍是相对较弱。具体来说：

产能方面，国内企业的产品，仅g/i线光刻胶实现批量应用，KrF仅少数研发进度领先企业实现小批量应用，高端主要依赖进口，国内光刻胶行业与国际先进水平还是有一定的差距。

低端g/i线光刻胶自给率约为20%，KrF光刻胶自给率不足5%；

高端ArF光刻胶则主要依赖于进口，是国内半导体的卡脖子技术之一；

EUV光刻胶，由于美国限制，国内无法进口EUV光刻机，国产EUV光刻胶更无从谈起。

专利方面，日美企业在光刻胶领域的专利积累优势巨大。据智慧芽专利数据显示，光刻胶第一大技术来源为日本，专利申请量占全球光刻胶专利总申请量的46%；美国则以25%的申请量位列第二；中国则以7%的申请量排在韩国之后。从趋势上看，2020年中国光刻胶专利申请量为1.29万项，日本光刻胶专利申请量下降至8982项。

近年来，随着光刻胶的需求攀升，光刻胶出现供不应求的局面，部分中小晶圆厂甚至出现了“断供”现象。随着中美关系摩擦持续，部分国产厂家已开始加速布局。

g/i 线光刻胶方面，主要有晶瑞电材（苏州瑞红）、彤程新材（北京科华）。

KrF光刻胶方面，国内的彤程新材（北京科华）、上海新阳、晶瑞电材（苏州瑞红）、徐州博康（华懋科技）等都有布局，但实现量产供货的却不多。

ArF光刻胶方面，国内的南大光电、晶瑞电材（苏州瑞红）、彤程新材（北京科华）、上海新阳、徐州博康等也都有布局，但没有实现大批量量产供货。

EUV光刻胶，北京科华已通过02专项验收。

具体厂家及部分国产企业近三年营业收入如下：

总  结

随着国外大厂断供造成国内光刻胶供需短缺持续紧张，以及半导体供应链安全问题日益严重，光刻胶的国产替代的窗口逐步打开。国产光刻胶有望从0到1实现技术突破，逐步导入供应链，国内大厂有望抓住国产替代窗口进入上升的拐点。

未来，国内光刻胶业界则应充分利用国产化这一优势，砥砺加速高端光刻胶的技术攻坚和产业升级，进而推动国内前沿半导体生态的发展建设

AI+半导体概念双龙头，引国家基金再度出手，未来有望5倍以上的涨幅？

人工智能是人类历史上第四次里程碑式的科技革命。科技革命爆发的标志就是新一代科技成果开始广泛应用生产生活，解放生产力、发展生产力，提高全要素生产率。人工智能的发展将极大地替代人类重复的脑力劳动。ChatGPT的诞生让人们看到了，人工智能技术即将广泛地应用于生产生活。

然而所有科技的发展都是少不了一个核心那就是半导体芯片，半导体芯片是当今科技领域中最重要的基础设施之一。它们在我们生活的方方面面都有所应用，从智能手机到汽车控制系统，从医疗器械到人工智能。

市场从去年年底到现在，最火热的主线无疑是数字经济，人工智能、信创等等，全部都轮动炒作了一遍，即使已经涨高了，回调一下，又接着火热！真是好热闹。

如果大家没有抓住以上的主线机会的话，那么半导体其实今天已经提示你了。如今随着ChatGPT等人工智能产品的大火，人工智能必定会刺激半导体产业的再度崛起。这一方向将势不可挡！

半导体一直被称为渣男，它的走势往往是涨了一天，后面就连续调整好几天。但是这次我们可以看到回踩20日线而不破，今日大阳线放量反弹。这已经是很明显的信号，半导体有接替人工智能成为下一个主线的潜质。

当然后续关注的资金会越来越多的，博主并不一定会认为人工智能后面就将沦为配角，反而有可能的是人工智能和半导体轮动炒作，一起发力，撑起今年科技市场的一片天空。

整理出人工智能叠加半导体双重概念的几家潜力公司，尤其是最后一家，未来有望5倍以上的涨幅，建议收藏。

第一家，北京君正：公司已形成独特的AI算法引擎，并已有大量的成熟算法走向市场。AI-Engine算力引擎已应用于公司多款芯片中，部分芯片已经量产出货；已经有一系列客户基于Magik算法开发平台开发了多种AI算法，并运行与公司多款芯片中，实现量产出货。

第二家，寒武纪：公司一直专注于人工智能芯片产品的研发与技术创新，致力于打造人工智能领域的核心处理器芯片。是全球智能芯片领域的先行者，全球少数全面掌握通用型智能芯片及基础系统软件核心技术的企业。

第三家，海光信息：海光 DCU 协处理器主要部署在服务器集群或数据中心，为应用程序提供高性能、高能效比的算力，支撑高复杂度和高吞吐量的数据处理任务，应用于大数据处理、人工智能、商业计算等计算密集类应用领域。是国内唯一一家生产x86芯片的企业。

第四家，最看好的一家：公司在人机交互触控领域完成初步业务布局，目前已完成自演触摸控制芯片投片。公司总市值不足60亿，更易拉升。目前主力资金持续流入，控盘度极高，即将启动主升浪，今年有望五倍以上的涨幅。

人工智能是人类历史上第四次里程碑式的科技革命。科技革命爆发的标志就是新一代科技成果开始广泛应用生产生活，解放生产力、发展生产力，提高全要素生产率。人工智能的发展将极大地替代人类重复的脑力劳动。ChatGPT的诞生让人们看到了，人工智能技术即将广泛地应用于生产生活。

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AI+爆发，26只AI+细分领域核心概念股

随着chatGPT的应用拓展，Ai+虚拟数字人、办公、医疗、5G消息、视频、电商等细分领域将逐步兴起，本文将就A股26只Ai+这些细分领域的核心概念股进行简析：#人工智能#

A）8股2023市值已经翻番，即2023股价涨幅超100%，分别是昆仑万维、光云科技、万兴科技、拓尔思、汤姆猫、当虹科技、彩讯股份、福昕软件

B）4股市值超400亿【蓝筹，金山办公、大华股份、三七互娱、昆仑万维】

C）14股本周交易异常活跃，近五日换手率均值超10%，青木股份、易点天下、初灵信息、汤姆猫、天娱数科、拓尔思、万兴科技、蓝色光标8股近五日换手率均值超15%

D）三股Ai+了两种细分领域，分别是天娱数科、蓝色光标、财讯股份

第一，Ai+虚拟数字人

（1）拓尔思，市值228.5亿，2023股价大涨145.14%，软件开发

（2）捷成股份，市值166.3亿，2023股价大涨42.06%，影视院线

（3）蓝色光标，市值242.6亿，2023股价大涨92.87%，广告营销

（4）天娱数科，市值108.7亿，2023股价大涨68.03%，游戏

第二，Ai+电商

（1）联络互动，市值95.1亿，2023股价大涨57.19%，互联网电商Ⅲ

（2）青木股份，市值45.9亿，2023股价大涨82.04%，互联网电商Ⅲ

（3）光云科技，市值88.3亿，2023股价大涨162.53%，IT服务

第三，Ai+游戏

（1）昆仑万维，市值481.8亿，2023股价大涨181.4%，游戏

（2）三七互娱，市值622.6亿，2023股价大涨55.08%，游戏

（3）汤姆猫，市值267.6亿，2023股价大涨141.59%，游戏

（4）天娱数科，市值108.7亿，2023股价大涨68.03%，游戏

第四，Ai+医疗

（1）思创医惠，市值50.6亿，2023股价大涨27.39%，IT服务

（2）朗玛信息，市值50.0亿，2023股价大涨33.45%，IT服务

（3）创业慧康，市值158.3亿，2023股价大涨29.2%，软件开发

（4）润达医疗，市值91.6亿，2023股价大涨56.28%，医药商业Ⅲ

第五，Ai+营销

（1）易点天下，市值138.2亿，2023股价大涨56.49%，广告营销

（2）蓝色光标，市值242.6亿，2023股价大涨92.87%，广告营销

第六，Ai+办公

（1）金山办公，市值1808.2亿，2023股价大涨48.21%，软件开发

（2）福昕软件，市值85.2亿，2023股价大涨106.98%，软件开发

（3）致远互联，市值74.2亿，2023股价大涨39.42%，软件开发

（4）彩讯股份，市值140.2亿，2023股价大涨107.08%，IT服务

第七，Ai+5G消息

（1）初灵信息，市值46.4亿，2023股价大涨97.01%，IT服务

（2）梦网科技，市值119.2亿，2023股价大涨32.32%，通信服务Ⅲ

（3）彩讯股份，市值140.2亿，2023股价大涨107.08%，IT服务

第八，Ai+绘画

（1）万兴科技，市值100.0亿，2023股价大涨162.33%，软件开发

第九，Ai+视频

（1）大华股份，市值681.9亿，2023股价大涨98.76%，计算机设备Ⅲ

（2）当虹科技，市值67.4亿，2023股价大涨122.94%，IT服务

（3）数码视讯，市值99.9亿，2023股价大涨45.93%，IT服务#chat GPT##头条股票#

华为“盘古”首个多模态千亿AI大模型上线在即，产业链上市公司一览

作者：科创联盟在线

财联社4月1日讯（编辑 笠晨）华为于3月31日正式发布了其2022年年度报告，收入增长0.9%，达到6423亿元。其中，2022年数字能源收入为508亿元，云计算业务为453亿元，ICT基础设施业务3540亿元，终端业务2145亿元。

华为近日宣布即将推出其最新的盘古大模型4，将是超过任何其他类似应用的最先进、最强大的自然语言处理应用。根据华为云官网显示，华为即将上线的“盘古系列AI大模型”分别为：NLP大模型、CV大模型、以及科学计算大模型。其中，盘古“NLP大模型”是被认为最接近人类中文理解能力的AI大模型，而盘古“CV大模型”首次兼顾了图像判别与生成能力。

国盛证券刘高畅等人在3月26日发布的研报中表示，盘古NLP大模型是业界首个千亿参数的中文预训练大模型；盘古CV大模型业界最大CV大模型、首次实现兼顾判别与生成能力、在ImageNet上小样本学习能力上的业界第一；盘古气象大模型提供秒级天气预报；紫东.太初是全球首个图、文、音三模态大模型。

上海证券陈宇哲在3月25日发布的研报中表示，在早前的华为开发者大会上，华为曾宣布盘古大模型是业界首个千亿级生成与理解中文的NLP大模型，分析师认为未来有望成为国内最强的Chat GPT应用。华为将围绕“鲲鹏”与“昇腾”打造的两个基础芯片族，构筑异构的计算架构。

东吴证券王紫敬等人在3月27日发布的研报中表示，华为盘古大模型的优势在于人才储备和算力自主可控，有望成为国内领先的大模型，其生态产业链标的有望迎来加速发展。相关标的方面，整机：拓息，四川长虹，神州数码，同方股份，广电运通，紫光股份。固件：卓易信息。操作系统：麒麟软件（中国软件），统信软件（诚迈科技），麒麟信安。数据库：海量数据。

中间件：东方通，宝兰德。应用落地。金融行业：软通动力，润和软件，常山北明，中科软；智慧城市：云从科技；交通：千方科技，中远海科；ERP：用友网络，汉得信息，赛意信息；工业软件：能科科技，中望软件；办公软件：金山办公。

国盛证券认为，华为盘古为首个多模态千亿级大模型，有望赋能百业。在华为AI领域，推荐大模型端侧应用落地：润和软件、常山北明、软通动力、云鼎科技、中科星图。推荐昇腾硬件伙伴：神州数码、拓息、广电运通、四川长虹。

具体来看，润和软件基于昇腾AI基础软硬件平台，打造危化品存储室智能安全管控解决方案，帮助危化品存储操作实现智慧安全分析。常山北明为昇腾应用软件伙伴，共同推进人工智能产业繁荣发展，明确在金融、互联网、电力等领域的全方位合作意向。软通动力深耕数字创新服务+AI赛道，打造了完整的技术创新体系及创新的AI技术能力和团队，并成立了专注于AI领域的人工智能研究与创新中心(AIC)，基于昇腾AI推出的AI端云一体化产品也已发布。

云鼎科技联合华为公司煤矿军团、华为云、2012实验室，就AI在煤矿领域的应用展开合作，依托华为在AI算法方面的技术优势，结合云鼎科技在能源生产领域的业务实践，共同研究AI算法模型在能源生产领域的应用。

神州数码子公司神州鲲泰，依托自主创新和生态体系，为客户提供端到端的信创全产业链解决方案。拓息子公司湘江鲲鹏依托自主创新的研发基地、先进智能的制造基地和开放共享的应用实验室，在智慧城市等重点行业进行全面应用，联合华为在湖南打造首个“硬件+软件”的鲲鹏生态基地。

广电运通子公司广电五舟，提供国内高性能计算产品及解决方案、云服务器全系列产品、边缘计算和软硬一体化产品、智能计算产品、自主研发的存储产品和行业解决方案，产品广泛应用于政府等行业及领域，业务遍及全国。四川长虹子公司华鲲振宇，聚焦“新计算新存储”基础设施应用，打造基于“鲲鹏+昇腾”处理器的自主品牌“天宫”系列计算产品。

值得注意的是，由于盘古大模型拥有超大规模的参数，需要消耗大量的计算资源和存储资源进行训练，因此训练成本较高。业内人士表示，尽管盘古大模型在中文语言的处理方面具有很高的准确度和质量，但是在语义理解方面仍存在一定的局限性，尤其是在处理复杂的语言结构和语义推理方面。

目前，国内外许多企业都在研发超大规模的AI模型，盘古大模型在这个领域面临着激烈的竞争压力，需要不断优化和提高模型的性能和质量，才能以保持在市场中的领先地位

2023年A股各行业龙头股

数字经济核心龙头股

芯片产业链

1、

EDA软件

概伦电子、华大九天、广立微

2、

FPGA

安路科技、复旦微电、紫光国微

3、

CPU/GPU和AI芯片

海光信息、龙芯中科、寒武纪

4、

设备

（1）光刻机：上海微电子（未上市，张江高科持股）

（2）刻蚀机：中微公司、北方华创

（3）薄膜沉积设备：北方华创、拓荆科技

（4）原子层沉积设备：拓荆科技

（5）化学机械抛光设备：华海清科

（6）清洗设备：盛美上海、北方华创、芯源微

（7）离子注入机：万业企业

（8）涂胶显影设备：芯源微

（9）去胶设备：屹唐股份（拟上市）、北方华创

（10）热处理设备：屹唐股份

（11）前道量测设备：精测电子、赛腾股份（收购Optima）

（12）测试设备：长川科技、华峰测控、金海通

（13）探针台：和林微纳、长川科技

（14）零部件：新莱应材、华亚智能、富创精密

（15）固晶机：新益昌

补充：至纯科技（清洗设备，拓展炉管、涂胶显影设备等）、亚翔集成和圣晖集成（洁净室工程）

5、

材料

（1）硅片：沪硅产业、神工股份、立昂微

（2）电子特气：华特气体、南大光电、金宏气体、雅克科技、昊华科技、巨化股份

（3）掩模版：路维光电、清溢光电。上游材料供应商有菲利华和石英股份

（4）抛光垫：鼎龙股份

（5）抛光液：安集科技

（6）光刻胶：晶瑞电材、南大光电、彤程新材、上海新阳、容大感光、华懋科技

（7）湿电子化学品：江化微、格林达

（8）溅射靶材：江丰电子、阿石创

（9）第三代半导体材料：三安光电、天岳先进、露笑科技、东尼电子

6、

芯片设计

韦尔股份、汇顶科技、澜起科技、兆易创新、卓胜微、紫光国微、圣邦股份、北京君正、乐鑫科技、博通集成、全志科技、上海贝岭、国科微、富瀚微、中颖电子、景嘉微、富满电子、晶丰明源、华胜天成、纳思达

7、

晶圆代工

中芯国际、华虹半导体、华润微

8、

封测

长电科技、通富微电、华天科技、晶方科技

9、

存储

兆易创新、北京君正、东芯股份、佰维存储、聚辰股份、江波龙、德明利

10、

功率半导体

斯达半导、士兰微、新洁能、宏微科技、时代电气、东微半导、扬杰科技、闻泰科技、捷捷微电、华微电子、华润微

芯片国产替代

新能源

上游——原材料生产与加工

1、锂：赣锋锂业，天齐锂业，盛新锂能，融捷股份；

2、钴：华友钴业，寒锐钴业，海南矿业，天奇股份；

3、镍：兴业矿业，科力远，格林美；

4、碳（石墨）：永东股份，黑猫股份，碳元科技；

5、氢：卫星石化，金宏气体，金能科技；

6、稀：北方稀土，盛和资源，五矿稀土；

7、磁材：金力永磁，横店东磁，正海磁材，三环集团；

8、正极：德方纳米，丰元股份，容百科技，当升科技；

9、负极：杉杉股份，璞泰来，博迁新材，中科电气；

10、电解液：天赐材料，石大胜华，新宙邦，多氟多；

11、隔膜：恩捷股份，璞泰来，星源材质，中材科技；

12、导电剂：斯迪克，天奈科技；

中游——零部件生产与回收

1，电池：宁德时代，比亚迪，亿纬锂能，德赛电池；

2，电机：江特电机，宏发股份，国轩高科，潍柴动力；

3，电控：八方股份，利元亨，德赛西威，菱电电控；

4，电子：均胜电子，法拉电子，得润电子，通达动力；

5，车饰：拓普集团，宁波华翔，光启技术，常熟汽饰；

6，拆解：骆驼股份，华宏科技，格林美，天奇股份；

下游——汽车整车

整车： 比亚迪，长安汽车，北汽蓝谷，长城汽车；

充电桩：特锐德，易事特，英杰电气，中能电气。

绿色电力8个领域概念股

1、电力股：

长江电力、华银电力、长源电力、黔源电力、华能水电、华能国际、内蒙华电、华电国际、川投能源等

2、新能源运营商：

三峡能源、太阳能、节能风电、林洋能源、福能股份、中闽能源、林洋能源

3、能源互联网：

国电南瑞、国网信通、亿嘉和、南网能源、涪陵电力、宏力达、威胜信息、金智科技、正泰电器、良信股份

4、特高压：

平高电气、许继电气、国电南瑞、思源电气、特变电工、长缆科技、川润股份

5、光伏：

组件：天合光能、晶澳科技、隆基股份

胶膜：福斯特、海优新材

逆变器：锦浪科技、固德威、阳光电源、正泰电器

跟踪支架：中信博、意华股份

HJT：捷佳伟创、金辰股份、迈为股份

银浆：苏州固锝、帝科股份

靶材：隆华科技

6、风电：

金风科技、天顺风能、明阳智能、新强联、日月股份、金雷股份、运达股份、大金重工、东方电缆、中材科技、广大特材

7、储能：

派能科技、宁德时代、锦浪科技、固德威、阳光电源、德业股份、盛弘股份、永福股份、科士达

8、抽水蓄能：

中国电建、粤水电、豫能控股、桂东电力、浙江新能、新天绿能、湖北能源、国电南自、国电南瑞、中国电研、东方电气、永福股份、皖能电力、宁波能源、浙富控股

医药医疗各种细分龙头

医药行业“卖铲人”CXO企业

1.药明康德：临床前CRO/CDMO企业龙头。

2.康龙化成：临床前CRO企业龙二。

3.昭衍新药：临床前CRO企业，细分龙头。

4.药石科技：临床前CRO企业，细分龙头。

5.美迪西：临床前CRO/CMO企业。

6.泰格医药：国内临床试验CRO企业龙头，细分龙头。

7.博济医药：临床CRO企业。

8.药明生物：港股CDMO/CMO企业。

9.睿智医药：CDMO/CMO企业。

10.博腾股份：CMO企业。

11.九洲药业：CDMO企业。

12.凯莱英：CMO企业。

医药各类细分龙头

1.民族品牌药龙头 云南白药、片仔癀、东阿阿胶、同仁堂、九芝堂、江中药业、广誉远、贵州百灵（苗药）、寿仙谷（灵芝）、步长制药（心血管）、以岭药业（心血管）、沃华医药（心血管）、天士力。

2.全产业链龙头 复星医药、上海医药、白云山、华东医药、国药一致、中国医药。

3.创新药龙头 恒瑞医药（肿瘤）、贝达药业（抗癌）。

4.疫苗龙头 长春高新（生长素）、智飞生物（癌）、沃森生物（肺炎）、康泰生物（肺炎）、天坛生物（综合）、金赛药业（生长素、泡素）。

5.抗生素龙头 鲁抗医药、广生堂（乙肝病毒）、海思科、仟源医药。

6.输液制品龙头 科伦药业、莱美药业（注射）。

7.OTC龙头 华润三九、益佰制药（抗肿瘤）、葵花药业（儿童药）、华森制药。

8.原料药、辅料龙头 华海药业（原料）、山河药辅（辅料）、九典制药（综合）、黄山胶囊（胶囊）、美诺华（特色原料药）、山东药玻（药用玻璃）。

9.血液制品龙头 华兰生物、博雅生物。

10.独门药龙头 甘李药业（胰岛素）、通化东宝（胰岛素）、我武生物（舌下脱敏）、莎普爱思（滴眼液）、莱茵生物(植物提取液)、永安药业（牛磺酸）、千金药业（妇科）、海特生物（鼠神经生长因子）、恩华药业（中枢神经用药）、人福医药（麻药、避孕套）、中新药业（心脏、肠胃）、西藏药业(虫草)。

11.维生素龙头 新和成、浙江医药、兄弟科技、广济药业、亿帆医药、冠福股份。

12.保健养生药龙头 金达威(辅酶Q10)、启迪古汉(养生)、睿智医药(营养、带CXO)。

13.医药连锁龙头 益丰药房、老百姓、大参林、一心堂

人工智能：AI+产业投资机会梳理

AI+电子：

AI催生HPC硬件支持需求，加速电子全产业链高端化迭代。

CPU/GPU/FGPA：大算力芯片是AI发展的核心硬件要素，具备高国产替代紧迫性，建议关注：龙芯中科、海光信息、景嘉微、寒武纪、安路科技、复旦微电。

先进封装：目前制程提升性价比日益降低，先进封装成我国“弯道超车”关键路径，建议关注：长电科技、通富微电、华天科技。

PCB：更高的算力要求高性能高速的数据传输能力，PCB行业需求大幅增加，建议关注：沪电股份、鹏鼎控股。

存储芯片：数据处理量的提升同步带动数据存储量的指数型增长，并有望加速存算一体化趋势的发展，建议关注：兆易创新、聚辰股份、江波龙、恒烁股份、润欣科技。

XR：AIGC重要载体，进一步拓宽交互性，建议关注：赛腾股份，兆威机电、智立方。

IoT：受益AIGC持续发酵，边缘端芯片量价齐升，建议关注：恒玄科技、乐鑫科技、瑞芯微、全志科技、炬芯科技。

AI+计算机：

AI赋能千行百业降本增效，行业主要细分应用领域数智化变革提速。

对标海外，办公软件是大模型生产力赋能最直接的版块，建议关注：金山办公、福昕软件、万兴科技。

大模型加持企业服务软件成为每个人的商旅助手，建议关注：用友网络、金蝶国际、石基信息、赛意信息、汉得信息、能科科技。

工业软件从工具软件转变为降本增效的智能助手，建议关注：中望软件、品茗科技、广联达、广立微、华大九天、概伦电子。

资讯/应用入口类厂商除了受益大模型带来的降本增效效应，有望迎来被集成机遇，建议关注：同花顺、东方财富、卓创资讯、税友股份、通达海、金桥信息。

品牌手机/PC、社交软件、搜索引擎、电商平台仍是最主要的流量入口，平台型大厂生态可能扩容，建议关注：软通动力、润和软件、常山北明、神州数码、拓息、博思软件、三六零。

Aiot是多模态大模型下游的核心应用场景，视觉物联建议关注：海康威视、大华股份、萤石网络，家居机器人/可穿戴设备建议关注：中科创达、瑞芯微、闻泰科技、歌尔股份；

人形机器人建议关注：远大智能、京山轻机、绿的谐波。

反生成式AI及网络安全可能是另一条潜在主线，建议关注：深信服、启明星辰、安恒信息、信安世纪、奇安信、博汇科技。

AI赋能座舱人机交互体验优化、助力智能驾驶痛点问题解决，建议关注：中科创达、德赛西威、四维图新、经纬恒润、光庭信息、均胜电子。

AI+传媒互联网海外：

坚定拥抱AI大模型带来的产业革新，积极布局AI+应用标的。

百度文心大模型拥有先发优势，文心千帆推动大模型落地产业，下游的广泛应用或带来飞轮效应；腾讯混元大模型依托C端数据的丰富积累，广告类应用表现出色；阿里通义大模型凭借多模态能力，实现下游应用的降本增效；AI应用探索领先者包括：昆仑万维，汤姆猫，万兴科技，美图公司，中文在线等。从大模型竞争到“AI+应用”落地，数据版权场景用户等是护城河，建议寻找启动标的，布局安全标的，把握领先标的。

AI+医药/医疗：

开启智能加速提效时代。

多组学研究AI：以基因组/蛋白组/代谢组/宏基因组/转录组等为代表的基础大数据是疾病研究/新药研发/基因编辑/合成生物学等开发的价值量最大的数据宝库，AI的加持，有望加速我们对生命本源的认识，发现更多疾病发生发展的底层原因并提出解决方案，更快更好的改变工业用微生物/植物/动物以服务产业，建议关注：华大基因、华大智造、诺禾致源、贝瑞基因等。

新药研发AI：计算机辅助设计，蛋白结构预测，模拟分子筛选以及与真实世界与临床试验研究等已在新药研发有所应用，AI的加持下，有望加速新药的研发，满足未被满足的需求，建议关注：泓博医药，药明康德，成都先导等。

AI+辅助诊断（影像/病理/检验）：指运用人工智能技术识别及分析医疗影像/病理/检验，帮助医生定位病症分析病情/分析病理原因/快速形成诊断报告等，建议关注：影像-联影医疗/万东医疗等，病理-金域医学/安必平/麦克奥迪等。

AI+底层医疗数据基建：AI构建HIS和电子病例，整合医疗大数据解决方案，建议关注：嘉和美康、创业慧康，卫宁健康和健麾信息等。

AI+家电：

提升使用体验，重要C端落地应用场景。

家电板块是AI技术最重要的C端应用场景之一，其中扫地机为智能化程度最高、最有望率先显著受益的板块，投影、电视等智能显示产品亦可通过AI交互提高智能化及用户体验，推荐关注扫地机龙头科沃斯、石头科技、智能家居标的萤石网络、智能显示龙头极米科技、海信视像。

扫地机板块，AI模型快速迭代有望解决重要使用痛点，带来更好用的产品，建议关注科沃斯、石头科技。智能家居板块，AI加强交互能力，助力提升算法精确度，建议关注萤石网络。智能显示板块，AI助力智能化，全息影像有望落地，建议关注极米科技、海信视像。

AI+建筑：

提质增效开启新时代。

传统建筑行业作业流程一般为设计-施工-安装-装修，其中施工、安装属于劳动密集型环节，AI带来的影响相对较小；而设计端是集数据、技术及人才为一体的脑力劳动密集型环节，随着AI+的发展或给行业带来新的变革。对于有丰富项目经验、历史数据积累的头部设计企业，在数字化竞争阶段会更有优势，AI+的赋能有利于打破管理边界，带来市占率的进一步提升；AI+的普及应用会节约人工成本，提升管理效率，整体增厚企业利润。

从相关标的看，与AI相关的建筑公司主要集中在基建设计和房建设计领域；目前国内建筑设计龙头主要有华设集团、华阳国际、设计总院等。

报告节选：

产业链

1、

EDA软件

概伦电子、华大九天、广立微

2、

FPGA

安路科技、复旦微电、紫光国微

3、

CPU/GPU和AI

海光信息、龙芯中科、寒武纪

4、

设备

（1）：上海微电子（未上市，张江高科持股）

（2）刻蚀机：中微公司、北方华创

（3）薄膜沉积设备：北方华创、拓荆科技

（4）原子层沉积设备：拓荆科技

（5）化学机械抛光设备：华海清科

（6）清洗设备：盛美上海、北方华创、芯源微

（7）离子注入机：万业企业

（8）涂胶显影设备：芯源微

（9）去胶设备：屹唐股份（拟上市）、北方华创

（10）热处理设备：屹唐股份

（11）前道量测设备：精测电子、赛腾股份（收购Optima）

（12）测试设备：长川科技、华峰测控、金海通

（13）探针台：和林微纳、长川科技

（14）零部件：新莱应材、华亚智能、富创精密

（15）固晶机：新益昌

补充：至纯科技（清洗设备，拓展炉管、涂胶显影设备等）、亚翔集成和圣晖集成（洁净室工程）

5、

材料

（1）硅片：沪硅产业、神工股份、立昂微

（2）电子特气：华特气体、南大光电、金宏气体、雅克科技、昊华科技、巨化股份

（3）掩模版：路维光电、清溢光电。上游材料供应商有菲利华和石英股份

（4）抛光垫：鼎龙股份

（5）抛光液：安集科技

（6）：晶瑞电材、南大光电、彤程新材、上海新阳、容大感光、华懋科技

（7）湿电子化学品：江化微、格林达

（8）溅射靶材：江丰电子、阿石创

（9）第三代材料：三安光电、天岳先进、露笑科技、东尼电子

6、

设计

韦尔股份、汇顶科技、澜起科技、兆易创新、卓胜微、紫光国微、圣邦股份、北京君正、乐鑫科技、博通集成、全志科技、上海贝岭、国科微、富瀚微、中颖电子、景嘉微、富满电子、晶丰明源、华胜天成、纳思达

7、

晶圆代工

中芯国际、华虹、华润微

8、

封测

长电科技、通富微电、华天科技、晶方科技

9、

存储

兆易创新、北京君正、东芯股份、佰维存储、聚辰股份、江波龙、德明利

10、

功率

斯达半导、士兰微、新洁能、宏微科技、时代电气、东微半导、扬杰科技、闻泰科技、捷捷微电、华微电子、华润微

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

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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。

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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????

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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。

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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？

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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。

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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」。

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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！