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AI赋能！高通发布最新X85 5G调制解调器，AI人工智能ETF(512930)盘中逆市翻红，消费电子ETF(561600)连续7天净流入

的领导地位。随着DeepSeek带火推理模型，终端侧AI也开始进入推理时代，以5G为代表的“连接”的重要性也将愈发凸显。高通技术公司产品市场副总认为：连接是让数字化体验得以存在的氧气。如今，巨大的连接需求以非常快的速度持续增长，手机领域的情况更是如此。3-5年前在旗舰手机上能够运行的技术，现在已经无法满足用户的需求了。相关产品AI人工智能ETF(512930)、消费电子ETF(561600)及线上消费ETF平安(159793)投资机遇备受关注。 AI人工智能ETF紧密跟踪中证人工智能主题指数，中证人工智能主题指数选取50只业务涉及为人工智能提供基础资源、技术以及应用支持的上市公司证券作为指数样本，以反映人工智能主题上市公司证券的整体表现。数据显示，截至2025年2月28日，中证人工智能主题指数(930713)前十大权重股分别为寒武纪(688256)、韦尔股份(603501)、海康威视(002415)、中科曙光(603019)、科大讯飞(002230)、中际旭创(300308)、澜起科技(688008)、金山办公(688111)、新易盛(300502)、紫光股份(000938)，前十大权重股合计占比50.39%。线上消费ETF平安紧密跟踪中证沪港深线上消费主题指数，中证沪港深线上消费主题指数从内地与香港市场中选取50只主营业务涉及线上购物、数字娱乐、在线教育以及远程医疗等领域上市公司证券作为指数样本，以反映内地与香港市场线上消费主题上市公司证券的整体表现。数据显示，截至2025年2月28日，中证沪港深线上消费主题指数(931481)前十大权重股分别为阿里巴巴-W(09988)、腾讯控股(00700)、美团-W(03690)、快手-W(01024)、科大讯飞(002230)、哔哩哔哩-W(09626)、京东健康(06618)、金山软件(03888)、光线传媒(300251)、拓维信息(002261)，前十大权重股合计占比57.23%。消费电子ETF紧密跟踪中证消费电子主题指数，中证消费电子主题指数选取50只业务涉及元器件生产、整机品牌设计及生产等消费电子相关的上市公司证券作为指数样本，以反映消费电子主题上市公司证券的整体表现。数据显示，截至2025年2月28日，中证消费电子主题指数(931494)前十大权重股分别为立讯精密(002475)、中芯国际(688981)、京东方A(000725)、寒武纪(688256)、韦尔股份(603501)、澜起科技(688008)、兆易创新(603986)、工业富联(601138)、歌尔股份(002241)、亿纬锂能(300014)，前十大权重股合计占比53.86%。相关产品： AI人工智能ETF(512930)；线上消费ETF平安(159793)；消费电子ETF(561600)，场外联接(A类：015894；C类：015895)。以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云03-04 10:19

泉果基金调研赛意信息

答：公司内部正在紧密跟踪新版本长思维链推理模型的测试状态，以评估其准确率和应用场景的提升空间，但具体的量化测算尚需进一步分析。公司正积极进行横向行业扩张，特别是在PCB行业取得突破的基础上，将技术和经验运用到其他如PCBA、光伏太阳能板等领域。　　通过构建强大的模型平台，能够更高效地蒸馏出适用于不同领域的模型，实现智能体的快速构建与应用。　　问题8：未来在机器人及相关领域的战略考量是什么？如何将现有先进的制造业研发能力和资源融入到这个快速发展的市场中？　　回答：公司高度重视软硬一体的智能化方向，于2021年即开始着手在工业机器人上下游产业链上进行投资布局。例如，投资了华东的赛感智能，其专注于3D激光雷达等智能传感器的研发；还投资了上海的仙工智能，从事机器人控制器、移动机器人及机器人控制软件的研发与生产；以及投资了广东的鑫光智能，专注于板材及光伏组件边框的生产工位机器人的总集交付。这些布局与公司在软件方向的客户群体高度重叠，在半导体、3C电子、锂电、光伏、汽车零部件等行业有广泛应用。未来，将进一步侧重于软件和AI应用层面，与机器人硬件公司协同合作，打造一体化解决方案，为客户创造更多价值。　　问题9：关于制造业对于大模型生成式AI能力的应用，从预算准备和投入节奏的角度，客户当前处于何种状态？该如何预判后续建设节奏？　　回答：当前，制造业对使用大模型生成式AI能力的需求强烈。对于预算准备情况，需根据企业现状分析，可能是从既有预算中切出一部分用于新技术的探索和应用，也可能是新增专项预算。赛意信息科技会基于客户的具体需求、预算安排及实施案例，协助客户制定合理的建设节奏和预算规划。　　问题10：公司在海外业务发展方面有何进展？　　回答：公司去年成立了赛意国际，标志着海外业务的启动，并在日本设立了子公司，进一步巩固了在亚洲的市场地位。出海战略从去年的筹备阶段已进入落地执行阶段，预计未来一两年内将构建出公司业务发展的第二增长曲线。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03-03 11:49

英伟达2025 年第四季度收益电话会议分析师问答

设计 Blackwell 时就考虑到了推理模型。当你看训练时，它的性能要好很多倍。但真正令人惊奇的是，对于长期思考测试时间扩展，推理 AI 模型的速度提高了数十倍，吞吐量提高了 25 倍。因此，Blackwell 将在各个方面都令人难以置信。当您拥有一个数据中心时，它允许您根据您现在是否进行更多的预训练、现在进行后训练或扩展推理来配置和使用您的数据中心，我们的架构是可互换的，并且易于以所有这些不同的方式使用。因此，事实上，我们看到统一架构的集中度比以往任何时候都高得多。操作员您的下一个问题来自摩根大通的乔·摩尔。请继续。乔·摩尔早上好，摩根士丹利。我想知道您是否可以在 CES 上谈谈 GB200，您谈到了机架级系统的复杂性以及您面临的挑战。然后，正如您在准备好的发言中所说，我们已经看到了很多普遍的可用性——就这一发展而言，您处于什么位置？在芯片级之上和之上的系统级是否还存在需要考虑的瓶颈？您是否一直保持着对 NVL72 平台的热情？黄仁勋嗯，今天我比在 CES 上更兴奋。这是因为自 CES 以来，我们的出货量大幅增加。我们有大约 350 家工厂生产 150 万个零部件，这些零部件用于每个 Blackwell 机架，即 Grace Blackwell 机架。是的，这非常复杂。我们成功且令人难以置信地扩大了 Grace Blackwell 的产能，上个季度实现了约 110 亿美元的收入。我们将不得不继续扩大规模，因为需求量很大，客户急切地想要得到他们的 Blackwell 系统。您可能在网上看到过很多庆祝 Grace Blackwell 系统上线的消息，当然，我们也这样做了。我们自己的工程、设计团队和软件团队安装了相当多的 Grace Blackwell 产品。 CoreWeave 现在已经公开宣布了他们的成功。当然，微软也有开放 AI，而且你开始看到很多 AI 上线。所以我认为你的问题的答案是，我们所做的事情并不容易，但我们做得很好，我们所有的合作伙伴都做得很好。操作员您的下一个问题来自美国银行证券的 Vivek Arya。请继续。感谢您回答我的问题。科莱特，您能否确认一下第一季度的毛利率是否已经触底？然后是 Jensen，我的问题是问您的。您的仪表板上有什么内容让您有信心强劲的需求可以持续到明年？DeepSeek 及其提出的任何创新是否改变了这种观点？谢谢。科莱特·克雷斯首先，让我回答关于毛利率的问题的第一部分。在我们的 Blackwell 产能提升期间，我们的毛利率将在 75% 出头。目前，我们正专注于加快生产速度，加快生产速度以确保我们能够尽快向客户提供产品。我们的 Blackwell 已经完全成型。一旦成型——抱歉，一旦我们的 Blackwell 完全成型，我们就可以降低成本并提高毛利率。因此，我们预计今年晚些时候的毛利率可能会达到 75% 左右。回顾一下 Jensen 所讲的系统及其复杂性，在某些情况下它们是可定制的。它们有多种网络选项。它们有液体冷却和水冷却。所以我们知道未来我们有机会提高这些毛利率。但现在，我们将专注于尽快完成制造并交付给客户。黄仁勋 Vivek，我们知道几件事，我们对数据中心建设的资本投资额有相当好的了解。我们知道，未来绝大多数软件将基于机器学习。因此，加速计算、生成 AI、推理 AI 将成为您在数据中心中想要的架构类型。当然，我们拥有来自顶级合作伙伴的预测和计划。我们还知道，仍有许多创新、真正令人兴奋的初创公司涌现，它们为开发人工智能的下一个突破提供了新的机会，无论是代理人工智能、推理人工智能还是物理人工智能。初创公司的数量仍然相当活跃，每家公司都需要相当数量的计算基础设施。因此我认为——无论是短期信号还是中期信号，短期信号当然是订单和预测之类的东西。中期信号将是与前几年相比的基础设施和资本支出水平。然后长期信号与我们知道的软件从根本上已经从在 CPU 上运行的手工编码转变为在 GPU 和加速计算系统上运行的机器学习和基于 AI 的软件这一事实有关。因此，我们非常清楚这是软件的未来。然后，也许当你推出它时，另一种思考方式是，我们实际上只利用了消费者人工智能和搜索以及一定数量的消费者生成人工智能、广告、推荐系统，这些都属于软件的早期阶段。下一波浪潮即将到来，企业的代理人工智能、机器人的物理人工智能和主权人工智能，因为不同的地区为自己的生态系统构建人工智能。所以这些都刚刚起步，我们可以看到它们。我们可以看到它们，因为很明显，我们处于这一发展的中心，我们可以看到在所有这些不同的地方发生的伟大活动，这些都会发生。所以短期、中期和长期。操作员您的下一个问题来自摩根大通的 Harlan Sur。请继续。 Harlan Sur 下午好。感谢您回答我的问题。您的下一代 Blackwell Ultra 将于今年下半年推出，与团队的年度产品节奏一致。Jensen，鉴于您仍将增加当前一代 Blackwell 解决方案的产量，您能否帮助我们了解 Ultra 的需求动态？您的客户和供应链如何管理这两种产品的同时产量增加？而且——团队是否仍有望在今年下半年推出 Blackwell Ultra？黄仁勋是的。Blackwell Ultra 是下半年。如你所知，第一款 Blackwell 出现故障，可能要花几个月的时间。当然，我们已经完全恢复了。团队在恢复方面做得非常出色，我们所有的供应链合作伙伴和许多人都帮助我们以光速恢复。所以现在我们成功地提高了 Blackwell 的产量。但这不会阻止下一趟列车的推出。下一趟列车将以年度节奏推出，Blackwell Ultra 将配备新的网络、新的内存，当然还有新的处理器，所有这些都将上线。我们一直在与所有合作伙伴和客户合作，规划这一切。他们拥有所有必要的信息，我们将与所有人合作，实现正确的过渡。这一次，Blackwell 和 Blackwell Ultra 之间的系统架构完全相同。从 Hopper 到 Blackwell 的过渡要困难得多，因为我们从 NVLink 8 系统过渡到了基于 NVLink 72 的系统。因此，底盘、系统架构、硬件、电源传输，所有这些都必须改变。这是一个相当具有挑战性的过渡。但下一个过渡将恰好在 Blackwell Ultra 中完成。我们也已经透露了，并正在与我们所有的合作伙伴密切合作，以完成下一个过渡。下一个过渡叫做 Vera Rubin，我们所有的合作伙伴都在加快过渡速度，为过渡做准备。再说一次，我们将提供一个巨大的进步。所以来到 GTC，我会和你谈谈 Blackwell Ultra、Vera Rubin，然后向你展示我们接下来的产品。真正令人兴奋的新产品，所以来到 GTC 部分。操作员您的下一个问题来自瑞银的 Timothy Arcuri。请继续。非常感谢。Jensen，我们听到了很多关于定制 ASIC 的消息。您能谈谈客户 ASIC 和商家 GPU 之间的平衡吗？我们听说一些异构超级集群同时使用 GPU 和 ASIC？这是客户计划构建的东西吗？或者这些基础设施将保持相当独特。谢谢。黄仁勋嗯，我们制造的东西与 ASIC 非常不同，在某些方面，在我们拦截的某些领域完全不同。我们在几个方面都不同。首先，NVIDIA 的架构是通用的，无论您是针对非攻击性模型、基于扩散的模型、基于视觉的模型、多模态模型还是文本模型进行了优化。我们在所有这些方面都很出色。我们在所有方面都表现出色，因为我们的软件堆栈非常——我们的架构非常合理，我们的软件堆栈生态系统非常丰富，这是我们最激动人心的创新和算法的初始目标。因此，根据定义，我们的通用性远远大于狭隘性。从端到端，从数据处理、训练数据的管理，到数据训练，当然，到后期训练中使用的强化学习，再到具有严格时间扩展的推理，我们都做得很好。所以我们是通用的，是端到端的，而且我们无处不在。因为我们不只在一个云中，我们在每个云中，我们可以在本地。我们可以在机器人中。我们的架构更容易访问，对于任何创办新公司的人来说，这都是一个很好的初始目标。所以我们无处不在。我要说的第三件事是，我们的节奏非常快。请记住，这些数据中心的规模始终是固定的。它们的规模是固定的，或者说它们的功率是固定的。如果我们每瓦的性能是 2 倍、4 倍或 8 倍，这并不罕见，那么它就会直接转化为收入。因此，如果您拥有一个 100 兆瓦的数据中心，如果该 100 兆瓦或千兆瓦数据中心的性能或吞吐量高出 4 倍或 8 倍，那么该千兆瓦数据中心的收入就会高出 8 倍。它与过去的数据中心如此不同，是因为人工智能工厂可以通过其生成的代币直接货币化。因此，我们架构的代币吞吐量如此之快，对于所有为了创收和快速获得投资回报而构建这些东西的公司来说，都是非常有价值的。所以我认为第三个原因是性能。最后我想说的是软件堆栈非常困难。构建 ASIC 与我们所做的没什么不同。我们构建一个新的架构。如今，我们架构之上的生态系统比两年前复杂 10 倍。这是相当明显的，因为世界在架构之上构建的软件数量呈指数级增长，人工智能也在迅速发展。因此，将整个生态系统置于多个芯片之上非常困难。我会说有这四个原因。最后，我要说的是，芯片设计出来并不意味着它就会被部署。你已经一次又一次地看到这一点。有很多芯片被制造出来，但时机成熟时，必须做出一个商业决策，而这个商业决策就是将一个新引擎、一个新的处理器部署到一个规模、功率和质量都有限的人工智能工厂中。我们的技术不仅更先进、性能更高，软件功能也更强大，而且非常重要的是，我们的部署速度快如闪电。这些对于胆小者来说已经足够了，这一点现在大家都知道了。我们之所以能取得好成绩、取得胜利，有很多不同的原因。操作员您的下一个问题来自 Melius Research 的 Ben Reitzes。请继续。 Ben Reitzes 是的，我刚才就问到了这个问题。嘿，非常感谢你的提问。嗨，Jensen，这是一个与地理相关的问题，你很好地解释了一些需求强劲的潜在因素。但美国环比增长了约 50 亿美元左右。我认为，如果对其他地区有监管，美国能否弥补不足是一个问题。我只是想知道，随着我们全年的发展，美国的这种激增是否会继续下去，这是否会没问题。如果这是你们增长率的基础，那么在向美国转移这种组合的情况下，你们如何保持如此快速的增长？你的指导看起来中国可能会环比增长。所以我想知道你是否可以经历这种动态，也许收集可以权衡一下。黄仁勋中国的比例与第四季度和前几个季度大致相同。这大约是出口管制之前的一半。但比例大致相同。就地域而言，要点是人工智能是软件。它是现代软件。它是令人难以置信的现代软件，但它是现代软件，人工智能已成为主流。人工智能在各地的送货服务、购物服务中得到应用。如果你要买四分之一，从牛奶送到你手中，人工智能就参与其中。因此，几乎所有消费者服务的核心都是人工智能。每个学生都会使用人工智能作为导师，医疗保健服务使用人工智能，金融服务也使用人工智能。没有一家金融科技公司不使用人工智能。每家金融科技公司都会。气候技术公司使用人工智能。矿产勘探现在也使用人工智能。每所高等教育机构、每所大学都在使用人工智能，所以我认为可以相当肯定地说，人工智能已经成为主流，它正在被整合到每一个应用程序中。当然，我们希望技术能够继续安全地发展，并以有益于社会的方式发展。因此，我相信我们正处于这一新转变的开始阶段。我所说的开始阶段是指，请记住，我们已经建立了数十年的数据中心和数十年的计算机。它们是为手工编码、通用计算和 CPU 等世界而构建的。展望未来，我认为可以肯定地说，这个世界几乎所有的软件都将融入人工智能。所有软件和服务都将基于机器学习，数据飞轮将成为改进软件和服务的一部分，未来的计算机将加速发展，未来的计算机将基于人工智能。我们实际上已经踏上这一旅程两年了。我们正在对花了几十年时间打造的计算机进行现代化改造。所以我很确定我们正处于这个新时代的开始阶段。最后，没有任何技术有机会比人工智能解决全球 GDP 更大一部分问题。没有任何软件工具能够做到这一点。因此，现在这个软件工具可以解决比历史上任何时候都多得多的世界 GDP 问题。因此，我们思考增长的方式以及我们思考某件事是大还是小的方式都必须放在这个背景下。当你退一步从这个角度来看时，我们才刚刚开始。操作员您的下一个问题来自 Evercore ISI 的 Mark Lipacis。请继续。 Mark Lipacis 我有一个澄清和问题。Colette 愿意澄清。您是否说过，1 月份数据中心内的企业同比增长了 2 倍？如果是这样，那么这是否会使其增长速度超过超大规模企业？然后，Jensen，对于您来说，问题是，超大规模企业是您解决方案的最大购买者，但他们购买设备用于内部和外部工作负载，外部工作流是企业使用的云服务。所以问题是，您能否让我们了解一下超大规模企业的支出在外部工作负载和内部工作负载之间的分配情况？随着这些新的 AI 工作流和应用程序的出现，您是否希望企业成为该消费组合中更大的一部分？这会影响您开发服务和生态系统的方式吗？科莱特·克雷斯当然。感谢您提出有关我们企业业务的问题。是的，它发展到了 X，与我们在大型 CSP 中看到的情况非常相似。请记住，这些都是了解与 CSP 合作和开发大型语言模型的重要领域，您可以在自己的工作中进行推理。但请记住，这也是企业提供服务的地方。您的企业既与您的 CSP 合作，又在自行构建。它们都发展得很好。黄仁勋 CSP 约占我们业务的一半。正如您所说，CSP 有内部消费和外部消费。我们正在使用——当然，用于内部消费。我们与他们所有人密切合作，以优化他们内部的工作负载，因为他们拥有大量可以利用的 NVIDIA 设备基础设施。事实上，一方面我们可以用于 AI，另一方面可以用于视频处理，像 Spark 这样的数据处理，我们是可互换的。因此，我们基础设施的使用寿命要长得多。如果使用寿命更长，那么 TCO 也会更低。所以，第二部分是，如果您愿意的话，我们如何看待企业或非 CSP 的增长？答案是，我相信，从长远来看，它的发展要大得多，原因是，如果你看看今天的计算机行业，计算机行业所不服务的东西主要是工业。所以让我举个例子。当我们说企业时，让我们以汽车公司为例，因为他们既制造软件产品，也制造硬件产品。因此，在汽车公司的情况下，员工就是我们所说的企业和 Agentic AI 以及软件规划系统和工具，我们在 GTC 上有一些非常令人兴奋的事情要与大家分享，为员工构建 Agentic 系统是为了提高员工的工作效率，设计市场计划来运营他们的公司。这就是 Agentic AI。另一方面，他们生产的汽车也需要人工智能。他们需要一个人工智能系统来训练汽车，处理整个庞大的车队。今天，路上有 10 亿辆汽车。总有一天，路上会有 10 亿辆汽车，每一辆都将成为机器人汽车，它们都会收集数据，我们将使用人工智能工厂来改进它们。虽然他们今天有一个汽车工厂，但未来他们会有一个汽车工厂和一个人工智能工厂。汽车内部本身就是一个机器人系统。正如你所看到的，这里面有三台计算机，一台计算机帮助人们，另一台计算机为机器构建人工智能，这些机器当然可以是拖拉机，也可以是割草机。它可能是人类或当今正在开发的机器人。它可能是一栋建筑，也可能是一个仓库。这些物理系统需要一种新型的人工智能，我们称之为物理人工智能。它们不仅能理解单词和语言的含义，还必须理解世界的含义、摩擦和惯性、物体的永久性以及因果关系。所有这些对你我来说都是常识，但人工智能必须去学习这些物理效应。所以我们称之为物理人工智能。使用 Agentic AI 彻底改变公司内部工作方式的整个过程才刚刚开始。现在是代理 AI 时代的开始，你听到很多人谈论它，我们正在做一些非常棒的事情。然后是物理 AI，然后是机器人系统。所以这 3 台计算机都是全新的。我的感觉是，从长远来看，这将是一个更大的购物中心，这很有道理。世界 GDP 代表着——由重工业或工业以及为这些工业提供服务的公司代表。操作员您的下一个问题来自富国银行的 Aaron Rakers。请继续。 Aaron Rakers 感谢您让我回来。詹森，我很好奇，因为我们现在即将迎来霍珀拐点的两周年纪念日，您在 2023 年看到了 GenAI 的普遍变化。当我们考虑您面前的路线图时，您如何从替换周期的角度看待已部署的基础设施？无论是 GB300 还是鲁宾周期，我们开始看到一些更新机会。我只是好奇你是如何看待这一点的。黄仁勋我很感激。首先，人们仍在使用 Voltus、Pascal 和 Amperes。原因在于，CUDA 具有极高的可编程性，因此总有一些东西可以使用。Blackwell，目前的主要用例之一是数据处理和数据管理。你发现 AI 模型不太擅长的情况。你将这种情况呈现给视觉语言模型，比如说，它是一辆汽车。你将这种情况呈现给视觉语言模型。视觉语言模型实际上会根据情况进行观察，说，这就是发生的事情，我在这方面非常擅长。然后，你根据提示做出响应，并提示 AI 模型在整个数据湖中查找其他类似的情况，无论情况如何。然后，你使用 AI 进行域随机化并生成一大堆其他示例。然后，你就可以开始训练瓶子了。因此，你可以使用安培进行数据处理和数据管理和基于机器学习的搜索。然后，你创建训练数据集，然后将其呈现给 Hopper 系统进行训练。因此，这些架构中的每一个都是完全的——它们都与 CUDA 兼容，因此一切都需要。但是，如果你有基础设施，那么你可以将不太密集的工作负载放在过去的安装基础上。我们所有的 [GBU] (ph) 都得到了很好的利用。操作员我们还有时间再问一个问题，这个问题来自花旗银行的 Atif Malik。请继续。 Atif Malik 我有一个关于 Colette 毛利率的后续问题。我知道 Blackwell 的收益率有很多变动因素，NVLink 72 和以太网组合。你提到了之前的问题，4 月季度是最低点；但下半年必须每季度增加 200 个基点才能达到你在财年末给出的 70 年代中期范围。我们仍然不太了解关税对更广泛的半导体的影响。那么是什么让你对今年下半年的轨迹有信心呢？科莱特·克雷斯是的。谢谢你的提问。我们的毛利率在材料方面相当复杂，我们在 Blackwell 系统中整合的所有东西都有很多机会来研究其中的许多不同部分，以便随着时间的推移更好地提高我们的毛利率。请记住，我们在 Blackwell 上也有许多不同的配置，可以帮助我们做到这一点。因此，在为客户完成一些真正强大的产能提升后，我们可以一起开始很多工作。如果没有，我们可能会尽快开始。如果我们能在短期内改善它，我们也会这样做。目前，关税还是一个未知数，在我们进一步了解美国政府的计划之前，包括其时间、地点和金额，这都是未知数。所以目前，我们正在等待，但同样，我们当然会一直以这种方式遵守出口管制和/或关税。操作员女士们，先生们，我们的问答环节到此结束。抱歉。黄仁勋谢谢。科莱特·克雷斯我们将向詹森敞开心扉，我相信他有几件事。黄仁勋我只是想感谢你。谢谢你，科莱特。对布莱克威尔的需求非常大。人工智能正在从感知和生成人工智能发展到推理。随着人工智能的发展，我们观察到了另一个缩放定律，推理时间或测试时间缩放，更多的计算。模型思考得越多，答案就越聪明。OpenAI、Grok-3、DeepSeek-R1 等模型是应用推理时间缩放的推理模型。推理模型可以消耗 100 倍以上的计算。未来的推理模型可以消耗更多的计算。DeepSeek-R1 点燃了全球爱好者的热情——这是一项出色的创新。但更重要的是，它开源了一个世界级的推理人工智能模型。几乎每个人工智能开发人员都在应用 R1 或思路链和强化学习技术（如 R1）来扩展其模型的性能。正如我之前提到的，我们现在有三个扩展损失，推动了对人工智能计算的需求。人工智能的传统扩展损失保持不变。基础模型正在通过多模态得到增强，预训练仍在增长。但这已经不够了。我们有两个额外的扩展维度。训练后技能，其中强化学习、微调、模型提炼需要比单独的预训练多几个数量级的计算。推理时间扩展和推理，其中单个查询和需求增加 100 倍的计算。我们目前定义了 Blackwell，一个可以轻松从交易前、训练后和测试时间扩展过渡的单一平台。 Blackwell 的 FP4 变压器引擎和 NVLink 72 扩展结构以及新软件技术使 Blackwell 能够处理推理 AI 模型，速度比 Hopper 快 25 倍。Blackwell 的所有配置都已全面投入生产。每个 Grace Blackwell NVLink 72 机架都是工程奇迹。近 100,000 名工厂操作员在 350 个制造基地生产了 150 万个组件。人工智能正以生命的速度前进。我们正处于推理 AI 和推理时间扩展的开端。但我们才刚刚进入人工智能时代，多模态 AI、企业 AI 主权 AI 和物理 AI 即将到来。我们将在 2025 年实现强劲增长。展望未来，数据中心将把大部分资本支出用于加速计算和人工智能。数据中心将日益成为人工智能工厂，每家公司要么租用，要么自营。我要感谢大家今天加入我们。几周后我将参加 GTC。我们将讨论 Blackwell Ultra、Rubin 和其他新的计算、网络、推理人工智能、物理人工智能产品。还有一大堆其他产品。谢谢大家。 (这份记录可能不是100％的准确率，并且可能包含拼写错误和其他不准确的。提供此记录，没有任何形式的明示或暗示的保证。表达的记录任何意见并不反映老虎的意见)

老虎证券03-03 11:30

英伟达2025 年第四季度收益电话会议高管解读财报

Seek-R1 和 Grok-3 等新推理模型。与一次性推理相比，长期思考推理 AI 每项任务所需的计算量可能高出 100 倍。 Blackwell 专为推理 AI 推理而设计。与 Hopper 100 相比，Blackwell 可增强推理 AI 模型，令牌吞吐量最高可提高 25 倍，成本降低 20 倍。这是革命性的。Transformer 引擎专为 LLM 和前端专家混合而构建。其 NVLink 域可提供 14 倍于 PCIe Gen 5 的吞吐量，确保应对日益复杂的大规模推理所需的响应时间、吞吐量和成本效率。各行各业的公司都在利用 NVIDIA 的全栈推理平台来提高性能并削减成本。现在，使用 NVIDIA TensorRT 实现屏幕截图功能，推理吞吐量增加了三倍，成本降低了 66%。Perplexity 每月有 4.35 亿次查询，使用 NVIDIA Triton 推理服务器和 TensorRT-LLM 将其推理成本降低了 3 倍。借助 NVIDIA、TensorRT 和加速库，Microsoft Bing 在数十亿张图像的视觉搜索中实现了 5 倍的速度提升和大幅 TCO 节省。Blackwell 对推理的需求很大。许多早期的 GB200 部署都专门用于推理，这是新架构的第一次。 Blackwell 面向整个 AI 市场，从预训练、后训练到云端推理、本地部署和企业部署。[HUDA] (ph) 可编程架构可加速每个 AI 模型和 4,400 多个应用程序，确保大型基础设施投资不会在快速发展的市场中过时。我们的表现和创新速度无与伦比。仅在过去 2 年内，我们就将推理成本降低了 200 倍。我们提供最低的 TCO 和最高的 ROI。针对 NVIDIA 和我们庞大的生态系统（包括 590 万开发人员）的全栈优化不断提高客户的经济效益。在第四季度，大型 CSP 约占我们数据中心收入的一半。这些销售额同比增长近 2 倍。大型 CSP 是首批与 Blackwell 合作的 CSP，它们与 Azure、GCP、AWS 和 OCI 合作，将 GB200 系统带到世界各地的云区域，以满足客户对 AI 的激增需求。区域云托管和视频 GPU 占数据中心收入的百分比有所增加，这反映了全球 AI 工厂的持续建设以及对 AI 推理模型和代理的快速增长的需求。在核心方面，我们推出了一个基于 NVLink Switch 和 Quantum2 InfiniBand 的 100,000 GV200 集群实例。消费者互联网收入组同比增长 3 倍，这得益于不断扩展的生成式 AI 和深度学习用例。这些用例包括推荐系统、视觉语言理解、合成数据、生成搜索和代理式 AI。例如，xAI 正在采用 GB200 来训练和推理其下一代 grog AI 模型。Meta 的尖端 Andromeda 广告引擎在 NVIDIA 的 Grace Hopper 超级芯片上运行，在 Instagram、Facebook 应用程序中提供大量广告。 Andromeda 利用 Grace Hopper 的快速互连和大内存将推理吞吐量提高了 3 倍，增强了广告个性化，并在货币化和投资回报率方面实现了显著的飞跃。由于对模型微调、RAG 和 Agentic AI 工作流以及 GPU 加速数据处理的需求不断增加，企业收入同比增长了近 2 倍。我们推出了 NVIDIA Llama Nemotron 模型系列 NIM，以帮助开发人员在包括客户支持、欺诈检测和产品供应链和库存管理在内的一系列应用程序中创建和部署 AI 代理。领先的 AI 代理平台提供商（包括 SAP 和 ServiceNow）是首批使用新模型的公司之一。医疗保健领导者 IQVIA、Illumina、Mayo Clinic 和 Arc Institute 正在使用 NVIDIA AI 加速药物发现、增强基因组研究，并通过生成式和 Agentic AI 开拓先进的医疗保健服务。随着 AI 扩展到数字世界之外，NVIDIA 基础设施和软件平台越来越多地被用于支持机器人和物理 AI 开发。几乎每家 AV 公司都在数据中心、汽车或两者中使用 NVIDIA 开发早期和最大的机器人应用和自动驾驶汽车之一。NVIDIA 的汽车垂直收入预计本财年将增长至约 50 亿美元。在 CES 上，现代汽车集团宣布将采用 NVIDIA 技术来加速 AV 和机器人开发以及智能工厂计划。视觉变换器、自监督学习、多模态传感器融合和高保真模拟正在推动 AV 开发的突破，并且将需要 10 倍以上的计算能力。在 CES 上，我们发布了 NVIDIA COSMO World Foundation 模型平台。正如语言一样，基础模型已经彻底改变了语言 AI，Cosmos 是一种彻底改变机器人技术的物理 AI。包括拼车巨头 Uber 在内的机器人和汽车公司是首批采用该平台的公司之一。从地域角度来看，我们的数据中心收入在美国实现了最强劲的环比增长，这得益于 Blackwell 的初始增长。随着对计算基础设施的需求激增，全球各国都在构建自己的 AI 生态系统。法国 2000 亿欧元的 AI 投资和欧盟 2000 亿欧元的 AI 投资计划让我们得以一窥未来几年重新定义全球 AI 基础设施的建设。目前，作为数据中心总收入的百分比，中国数据中心销售额仍远低于出口管制开始时的水平。如果法规没有任何变化，我们相信中国出货量将大致保持在当前百分比。中国数据中心解决方案市场仍然竞争激烈。我们将继续遵守出口管制，同时为客户提供服务。网络收入环比下降 3%。我们与 GPU 计算系统相连的网络保持强劲，超过 75%。我们正在从使用 InfiniBand 的小型 NVLink 8 过渡到使用 Spectrum-X 的大型 NVLink 72。Spectrum-X 和 NVLink Switch 的收入有所增加，代表着一个重要的新增长点。我们预计网络将在第一季度恢复增长。人工智能需要一种新型网络。NVIDIA 提供用于扩展计算的 NVLink Switch 系统。对于扩展，我们为 HPC 超级计算机提供量子激励，为以太网环境提供 Spectrum X。Spectrum-X 增强了用于人工智能计算的以太网，并取得了巨大的成功。Microsoft Azure、OCI、CoreWeave 和其他公司正在使用 Spectrum-X 建设大型人工智能工厂。首批 Stargate 数据中心将使用 Spectrum-X。昨天，思科宣布将 Spectrum-X 整合到其网络产品组合中，以帮助企业构建 AI 基础设施。凭借其庞大的企业足迹和全球影响力，思科将把 NVIDIA 以太网带入每个行业。现在转向游戏和 ARPC。游戏收入为 25 亿美元，环比下降 22%，同比下降 11%。全年收入 114 亿美元，同比增长 9%，整个假期需求依然强劲。然而，第四季度出货量受到供应限制的影响。随着供应增加，我们预计第一季度将出现强劲的环比增长。新款 GeForce RTX 50 系列台式机和笔记本电脑 GPU 已经上市。专为游戏玩家、创作者和开发者打造，融合了 AI 和图形，重新定义了视觉计算，由 Blackwell 架构、第五代 Tensor 核心和第四代 RT 核心提供支持，并具有多达 3,400 个 AI 顶部。这些 GPU 实现了 2 倍的性能飞跃和新的 AI 驱动渲染，包括神经着色器、数字人技术、几何和照明。新的 DLSS 4 通过 AI 驱动的帧生成将帧速率提高多达 8 倍，将 1 个渲染帧变成 3 个。它还具有业界首个实时应用的 Transformer 模型，该模型的参数增加了 2 倍，计算量增加了 4 倍，实现了前所未有的视觉保真度。我们还宣布推出一系列 GeForce Blackwell 笔记本电脑 GPU，采用新的 NVIDIA Max-Q 技术，可将电池续航时间延长多达 40%。这些笔记本电脑将于 3 月开始由世界顶级制造商发售。转向我们的专业可视化业务。收入 5.11 亿美元，环比增长 5%，同比增长 10%。全年收入 19 亿美元，同比增长 21%。推动需求的关键垂直行业包括汽车和医疗保健。NVIDIA 技术和生成式 AI 正在重塑设计、工程和模拟工作负载。这些技术越来越多地被 ANSYS、Cadence 和西门子的领先软件平台所利用，从而推动了对 NVIDIA RTX 工作站的需求。现在转向汽车。收入达到创纪录的 5.7 亿美元，环比增长 27%，同比增长 103%。全年收入 17 亿美元，同比增长 55%。强劲增长得益于自动驾驶汽车（包括汽车和机器人出租车）的持续增长。在 CES 上，我们宣布全球最大的汽车制造商丰田将在运行安全认证的 NVIDIA Drive OS 的 NVIDIA Orin 上制造其下一代汽车。我们宣布 Aurora 和 Continental 将大规模部署由 NVIDIA Drive Thor 驱动的无人驾驶卡车。最后，我们的端到端自动驾驶汽车平台 NVIDIA Drive Hyperion 已通过 TÜV SUD 和 TUV Rheinland 等行业安全评估，这两家机构是汽车级安全和网络安全领域的两大权威机构。NVIDIA 是第一个获得全面第三方评估的 AV 平台。好的。转到损益表的其余部分。GAAP 毛利率为 73%，非 GAAP 毛利率为 73.5%，并且随着我们首次交付 Blackwell 架构，环比下降，符合预期。正如上个季度所讨论的那样，Blackwell 是一个可定制的 AI 基础设施，具有几种不同类型的 NVIDIA 构建芯片、多种网络选项以及用于空气和液体冷却数据中心。我们在第四季度超出了我们的预期，增加了 Blackwell 的产能，提高了系统可用性，为客户提供了多种配置。随着 Blackwell 产能的提升，我们预计毛利率将在 70% 出头。最初，我们专注于加快 Blackwell 系统的制造，以满足客户在竞相建设 Blackwell 基础设施时的强烈需求。全面投入后，我们有很多机会来改善成本，毛利率将在本财年末回升至 75% 左右。按季度计算，GAAP 运营费用增长 9%，非 GAAP 运营费用增长 11%，这反映了工程开发成本的增加以及新产品推出带来的计算和基础设施成本的增加。在第四季度，我们以股票回购和现金股息的形式向股东返还了 81 亿美元。让我谈谈第一季度的前景。预计总收入为 430 亿美元，上下浮动 2%。由于需求强劲，我们预计 Blackwell 在第一季度将大幅增长。我们预计数据中心和游戏业务都将实现连续增长。在数据中心内，我们预计计算和网络业务都将实现连续增长。预计 GAAP 和非 GAAP 毛利率分别为 70.6% 和 71%，上下浮动 50 个基点。预计 GAAP 和非 GAAP 运营费用分别约为 52 亿美元和 36 亿美元。我们预计 26 财年全年运营费用将增长至 35% 左右。预计 GAAP 和非 GAAP 其他收入支出约为 4 亿美元，不包括非流通股本证券和公开持有的股票证券的收益和损失。GAAP 和非 GAAP 税率预计为 17%，上下浮动 1%，不包括任何单项项目。更多财务详情包含在 CFO 评论和我们 IR 网站上提供的其他信息中，包括新的财务信息 AI 代理。最后，让我重点介绍一下金融界即将举行的活动。我们将于 3 月 3 日参加在波士顿举行的 TD Cowen 医疗保健会议，并于 3 月 5 日参加在旧金山举行的摩根士丹利技术、媒体和电信会议。欢迎参加于 3 月 17 日星期一在加利福尼亚州圣何塞举行的年度 GTC 会议。Jensen 将于 3 月 18 日发表新闻丰富的主题演讲，我们将于第二天即 3 月 19 日为我们的金融分析师举办问答环节。 (这份记录可能不是100％的准确率，并且可能包含拼写错误和其他不准确的。提供此记录，没有任何形式的明示或暗示的保证。表达的记录任何意见并不反映老虎的意见)

老虎证券03-03 11:20

赛意信息接待155家机构调研，包括中金公司、国盛证券、海通证券等

答:公司内部正在紧密跟踪新版本长思维链推理模型的测试状态,以评估其准确率和应用场景的提升空间,但具体的量化测算尚需进一步分析。公司正积极进行横向行业扩张,特别是在PCB行业取得突破的基础上,将技术和经验运用到其他如PCBA、光伏太阳能板等领域。通过构建强大的模型平台,能够更高效地蒸馏出适用于不同领域的模型,实现智能体的快速构建与应用。问题8:未来在机器人及相关领域的战略考量是什么?如何将现有先进的制造业研发能力和资源融入到这个快速发展的市场中? 回答:公司高度重视软硬一体的智能化方向,于2021年即开始着手在工业机器人上下游产业链上进行投资布局。例如,投资了华东的赛感智能,其专注于3D激光雷达等智能传感器的研发;还投资了上海的仙工智能,从事机器人控制器、移动机器人及机器人控制软件的研发与生产;以及投资了广东的鑫光智能,专注于板材及光伏组件边框的生产工位机器人的总集交付。这些布局与公司在软件方向的客户群体高度重叠,在半导体、3C电子、锂电、光伏、汽车零部件等行业有广泛应用。未来,将进一步侧重于软件和AI应用层面,与机器人硬件公司协同合作,打造一体化解决方案,为客户创造更多价值。问题9:关于制造业对于大模型生成式AI能力的应用,从预算准备和投入节奏的角度,客户当前处于何种状态?该如何预判后续建设节奏? 回答:当前,制造业对使用大模型生成式AI能力的需求强烈。对于预算准备情况,需根据企业现状分析,可能是从既有预算中切出一部分用于新技术的探索和应用,也可能是新增专项预算。赛意信息科技会基于客户的具体需求、预算安排及实施案例,协助客户制定合理的建设节奏和预算规划。问题10:公司在海外业务发展方面有何进展? 回答:公司去年成立了赛意国际,标志着海外业务的启动,并在日本设立了子公司,进一步巩固了在亚洲的市场地位。出海战略从去年的筹备阶段已进入落地执行阶段,预计未来一两年内将构建出公司业务发展的第二增长曲线。

金融界03-02 18:59

OpenAI推出GPT-4.5，高情商加持，“活人感”更强！

的下一代产品，是OpenAI最后一款非推理模型。从GPT-5起，OpenAI的推理和通用模型将实现融合。 OpenAI称，GPT-4.5将是其聊天机器人系统中最后一个不进行“思维链推理”的版本。此次发布之后，OpenAI后续模型可能会像人类一样，在回答问题前花费更多时间思考，而非即刻回应。值得注意的是，“活人感更强”是GPT-4.5的一大显著亮点。 OpenAI指出，用户与GPT-4.5交互时感觉更为自然，模型展现出更高的“情商”，这让它在提高写作、编程和解决实际问题等任务中非常有用。当用户表示，因考试失败而感到沮丧时，GPT-4.5会像朋友一样给予安慰并倾听，展现出极高的情感理解与回应能力。反观GPT-4o，面对相同情境，其反馈则显得较为机械。 OpenAI研究副总裁MiaGlaese表示，该模型独特之处在于能进行热情、直观且自然流畅的对话，对用户需求的理解能力更强。此外，OpenAI在周四的博客文章中提到，GPT-4.5“拥有更广泛的知识和对世界更深入的理解，减少了幻觉现象，在众多主题上的可靠性得以提高”。在与GPT-4o以及近期发布的推理模型o3-mini的性能对比中，GPT-4.5优势明显。在简单问题回答准确率上，GPT-4.5达到62.5%，远超GPT-4o的38.2%和o3-mini的15.0%；幻觉率方面，GPT-4.5为37.1%，低于GPT-4o的61.8%和o3-mini的80.3%。在人工智能模型基准测试中，GPT-4.5在数学、科学等领域的表现优于GPT-4o，在语言和多模态领域胜过o3-mini，不过在科学和数学方面略逊一筹。此外，GPT-4.5具备通过搜索获取最新信息的能力，支持文件和图片上传，还可利用画布进行写作和编码。但目前不支持ChatGPT中的语音模式、视频和屏幕共享等多模式功能。面临GPU荒目前GPT-4.5仅面向每月200美元的ChatGPT Pro计划用户开放。OpenAI表示，将努力在未来让更多用户能够使用该模型，公司计划下周开始向Plus和Team用户推出，再下周向Enterprise和Edu用户推出。 OpenAI的首席执行官Sam Altman在X平台还发文指出，GPT-4.5模型太大了，以至于公司正面临GPU（运行和训练AI系统所需芯片）短缺问题。他表示：“这并非我们期望的运作方式，然而，导致GPU短缺的增长激增情况实在难以精准预测。”不过，他也补充道，预计未来几周会补充上万块GPU，以缓解当前的困境。待下周GPU到位后，OpenAI便会开始向每月支付20美元订阅费用的Plus用户推送GPT-4.5。值得关注的是，OpenAI在全球范围内都面临着来自竞争者的压力。在国内，人工智能初创公司DeepSeek推出的最新模型DeepSeek-V3，在自然语言处理、代码生成、复杂推理等任务中表现优异，且训练成本仅为同类模型的十分之一。在国外，谷歌的Gemini、Anthropic的Claude、微软的CoPilot以及埃隆・马斯克创建的Grok3等，也都在不同程度上对OpenAI构成挑战。此前，OpenAI宣布了GPT-5的相关计划。OpenAI表示，不会将推理/编码模型作为独立产品发布，而是把相关功能整合进统一的GPT-5系统。GPT-5的发布将实现o（Omni）系列模型（如GPT-4o）的“推理”能力与GPT模型语言能力的融合。不过当被问到发布时间时，Altman则表示，还要几个月。

格隆汇02-28 15:00

OpenAI发布史上“最大最贵”大模型GPT-4.5，AI人工智能ETF(512930)最新份额创新高，消费电子ETF(561600)连续5日获资金净流入

-5将不是新一代的大模型，而是将o3的推理模型和GPT-4.5这样的非思维链模型融合的一代新模型。模型将能够自主了解何时使用推理功能，何时使用感性功能，何时调用工具，实现真正的智能化和自主化。相关产品AI人工智能ETF(512930)、消费电子ETF(561600)及线上消费ETF平安(159793)投资机遇备受关注。 AI人工智能ETF紧密跟踪中证人工智能主题指数，中证人工智能主题指数选取50只业务涉及为人工智能提供基础资源、技术以及应用支持的上市公司证券作为指数样本，以反映人工智能主题上市公司证券的整体表现。数据显示，截至2025年1月27日，中证人工智能主题指数(930713)前十大权重股分别为寒武纪(688256)、海康威视(002415)、中际旭创(300308)、中科曙光(603019)、科大讯飞(002230)、韦尔股份(603501)、新易盛(300502)、澜起科技(688008)、金山办公(688111)、紫光股份(000938)，前十大权重股合计占比52.15%。线上消费ETF平安紧密跟踪中证沪港深线上消费主题指数，中证沪港深线上消费主题指数从内地与香港市场中选取50只主营业务涉及线上购物、数字娱乐、在线教育以及远程医疗等领域上市公司证券作为指数样本，以反映内地与香港市场线上消费主题上市公司证券的整体表现。数据显示，截至2025年1月28日，中证沪港深线上消费主题指数(931481)前十大权重股分别为阿里巴巴-W(09988)、腾讯控股(00700)、美团-W(03690)、快手-W(01024)、科大讯飞(002230)、京东健康(06618)、哔哩哔哩-W(09626)、金山软件(03888)、昆仑万维(300418)、永辉超市(601933)，前十大权重股合计占比56.17%。消费电子ETF紧密跟踪中证消费电子主题指数，中证消费电子主题指数选取50只业务涉及元器件生产、整机品牌设计及生产等消费电子相关的上市公司证券作为指数样本，以反映消费电子主题上市公司证券的整体表现。数据显示，截至2025年1月27日，中证消费电子主题指数(931494)前十大权重股分别为立讯精密(002475)、中芯国际(688981)、京东方A(000725)、寒武纪(688256)、韦尔股份(603501)、工业富联(601138)、兆易创新(603986)、澜起科技(688008)、歌尔股份(002241)、长电科技(600584)，前十大权重股合计占比53.44%。相关产品： AI人工智能ETF(512930)；线上消费ETF平安(159793)；消费电子ETF(561600)，场外联接(A类：015894；C类：015895)。以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云02-28 13:49

抢疯了！连续5日爆买百亿

电话会议上表示，DeepSeek-R1推理模型可以消耗100倍更多的计算量。这就是市场一直热议的“杰文斯悖论效应”——效率提升反而刺激更多需求。DeepSeek-R1模型创新算法降低成本同时，也导致全球算力需求增加。例如，DeepSeek的API调用量飙升后，其服务器算力一度因资源紧张暂停服务。“服务器繁忙，请稍后再试”的提示词，大家应该是司空见惯了。 Deepseek的国内“接入热潮”，基本都出现服务器过载的现象，例如微信搜索接入 DeepSeek 灰度测试，这就是 “算力不足” 的表现。这一方面证明了中国依旧是最佳的AI应用落地的市场，另一方面是国内云厂或迎“GPT”时刻。阿里巴巴是率先引爆这一时刻的互联网巨头。当市场还在预期阿里2025年AI的资本开支是多少时，人家直接抛出“未来三年云和AI投入将超十年总和”的重磅炸弹！这意味着什么？直接跟你说：“阿里未来三年计划投资3800亿元用于云和AI基础设施，创下中国民营企业的纪录。”或许你还没有什么切实的感觉。但我们要搞清楚这3800亿元背后的目的，究竟是什么？阿里的目标是AGI。阿里巴巴CEO吴泳铭在电话会上丝毫不掩饰这一野心勃勃的目标： “未来，AI相关产业是全球最大的产业，替代现在50%的GDP的构成。” 未来50%的GDP都是AI相关产业的情况下，首先利好什么产业？阿里也直接明牌，“如果AI是未来最大的商品，云计算网络就是现在的电网。” 如此庞大的市场，阿里会是国内唯一一个如此高投入的互联网巨头吗？更早之前就有传言称，字节跳动的今年资本开支有望翻倍至1600亿元，其中约900亿元将用于AI算力的采购，700亿元用于IDC基建以及网络设备。市场更是在期待腾讯控股3月19日发布财报时，给出的最新资本开支会是多少。再来看硅谷巨头们，嘴上说着算力过剩，但事关算力的资本开支目标一个比一个硬：按图索骥，上述北美四大云厂在2022年11月就加大对AI算力的资本起，股价也是从此实现“V形”反转。如今市场现在最大的共识是，国产云厂商资本性支出有望加速。这笔巨额资本开支，相当于“基础货币”，在乘数作用下会扩散到全社会，将成为别人的收入，国内云计算厂商是最直接受益方之一。云计算产业链较长，同时公有云厂商的竞争格局龙头效应显著，头部民营大厂阿里、腾讯、华为和三大运营商占据主导位置。中证沪港深云计算产业指数，是目前唯一一只横跨港A两地的纯正云计算指数，十大权重股代表了云行业的竞争格局。第一大权重股阿里巴巴的占比达到12.49%，第二权重股腾讯的占比也有9.49%，还囊括“央企算力第一股”中科曙光、国产服务器龙头浪潮信息等。云计算沪港深ETF(517390)是上交所唯一一只跟踪沪港深云计算的ETF，今年的日均成交额为2123万元，流动性位居同类产品第一。该ETF跟踪的标的指数近六个月涨幅高达85.16%，亮眼的表现也获得资金青睐，今年净流入2.99亿元。 (来源：wind，截至日期：2025年2月26日) 短时间积累巨大涨幅的情况下，云计算板块存在获利了结的压力，但云计算沪港深ETF(517390)跟踪的指数今日探底回升，从4%的跌幅缩小至2.58%，意味着有资金趁机捞筹码。背后或许是对新一轮AIDC基建浪潮的押注。黄仁勋本次电话会有提到一点，DeepSeek-R1激发了全球的热情。有消息称提到DeepSeek后，各个国家都在加大力度囤卡。可想而知，这场输不起的AI竞赛，离决定胜负的时刻，还早着呢。上下滑动查看完整风险提示： CS计算机指数（930651.CSI）2020-2024年近5个完整年度业绩依次为:17.46%、-2.37%、-27.52%、-2.40%、10.17%。场内最大计算机ETF（159998）："场内最大"对标跟踪CS计算机指数的全部ETF产品，可比基金共2只，计算机ETF(159998)规模排名1/2。中证沪港深云计算产业指数（931470.CSI）2020-2024年近5个完整年度业绩依次为:40.56%、-16.81%、-23.57%、2.72%、26.88%。上述内容仅反映当前市场情况，今后可能发生改变，不代表任何投资意见或建议。指数过往业绩不代表其未来表现，亦不构成基金投资收益的保证或任何投资建议。指数运作时间较短，不能反映市场发展的所有阶段。指数基金存在跟踪误差，基金过往业绩不代表未来表现。购买任何基金产品前请阅读《基金合同》《招募说明书》等法律文件，请根据自身风险承受能力、投资目标等选择适合自己的产品。市场有风险，投资需谨慎。

格隆汇02-27 19:11

台积电SK海力士亚盘下跌，英伟达Q4财报是冷是热？解读来了！

epSeek模型是一项出色的创新，未来推理模型将会消耗更多的计算资源。 TradingKey分析师Peter Petrov指出，最新产品Blackwell的收入约为110亿美元，考虑到该产品推出不到一年，这一数字非常出色。 Petrov表示，英伟达这次利润增长仍然强劲。英伟达市盈率约为44倍，考虑到预期增长超过60%，估值看起来仍很有吸引力。「冷」的方面，Petrov提到两个方面可能会引发投资人的担忧：其一，毛利率已经从上一季的74.6%、去年同期的76.7%下降至73%，且预计下一季继续下降至70.6%。毛利率的下降可能意味着英伟达对主要客户的定价能力有限。其二，另一个警告信号是应收账款在过去一年中从100亿美元增加至230亿美元，这对现金流产生负面影响，因为客户支付英伟达的款项较慢。原文链接

TradingKey02-27 15:50

美债收益率曲线倒挂预警衰退，英伟达AI芯片需求火爆难掩市场忧虑！

户提供语音功能和基于OpenAI o1推理模型的深度思考功能的免费无限使用权限，这一政策调整引发了市场的广泛关注。同时，OpenAI也宣布向ChatGPT Plus等用户推出Deep Research功能，每月提供最多120次查询，旨在提供更高级的人工智能查询服务。本次升级实现了对更多用户的功能覆盖，进一步推动了人工智能领域的发展。然而，并非所有科技股都表现亮眼。千亿市值公司AppLovin在周三遭遇了做空机构的猛烈攻击。两家做空机构发布了针对AppLovin的做空报告，内容涉及抄袭同行、存在政策风险等。受此影响，AppLovin开盘大跌，一度触及熔断，下跌超过22%，最终收盘下跌12.22%，最新市值为1146亿美元。在能源市场方面，WTI 4月原油期货收跌0.31美元，跌幅将近0.45%，报收于68.62美元/桶；布伦特4月原油期货收跌0.49美元，跌幅0.67%，报收于72.53美元/桶。尽管美国原油库存意外减少，炼油活动有所增加，但汽油和馏分油库存却意外增加，这进一步加剧了市场对美国燃料需求疲软的担忧。此外，美国总统特朗普在周三的内阁会议上再次掀起了贸易政策的波澜。他宣布将撤销前总统拜登给予委内瑞拉的“让步”，并从4月2日起对进口自墨西哥的商品和进口自加拿大的非能源类商品征收25%的关税。特朗普还表示，预计将很快宣布对欧盟输美商品加征关税。这一消息无疑将对全球贸易格局产生重大影响。特朗普还指出，美方已决定对欧盟征收25%的关税，并将“很快”宣布具体细节。他声称欧盟“占美国便宜”，以各种理由“拒绝接受美国的汽车和农产品”，美国和欧盟之间有大约“3000亿美元”的贸易逆差。然而，事实并非如此。根据欧盟的数据，2023年美国与欧盟的货物贸易逆差为1558亿欧元（约合1686亿美元），但在服务贸易方面，美国实现了1040亿欧元（约合1126亿美元）的顺差。整体而言，美国对欧盟的贸易逆差为518亿欧元（约合560亿美元）。特朗普的贸易政策不仅引发了全球市场的担忧，也对美国经济产生了复杂的影响。在全球化日益加深的今天，任何单方面的贸易保护主义措施都可能引发连锁反应，对全球经济造成不利影响。综上所述，美股市场在周三受到了多重因素的影响，表现出涨跌不一的态势。英伟达等科技股的亮眼表现与AppLovin等公司的暴跌形成了鲜明对比；同时，美国经济衰退的迹象和特朗普的贸易政策也加剧了市场的波动性。在未来一段时间内，投资者需要密切关注这些动态因素的变化，以制定更为合理的投资策略。

金融界02-27 09:19

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