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中国国航下跌2.01%，报7.32元/股
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务包括航空客运、货运及相关服务，拥有以波音、空中客车为主的各型飞机902架，服务覆盖180多个国家的1200多个目的地。截至2023年，国航的品牌价值为人民币2351.62亿元，位列中国民航首位，同时也是世界最大的航空联盟——星空联盟的成员。截至9月30日，中国国航股东户数16.28万，人均流通股9.57万股。 2023年1月-9月，中国国航实现营业收入1054.77亿元，同比增长150.61%；归属净利润7.91亿元，同比增长102.82%。
金融界2023-12-19
波音下跌1.25%，报260.96美元/股
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12月18日，波音(BA)盘中下跌1.25%，截至22:36，报260.96美元/股，成交1.56亿美元。财务数据显示，截至2023年09月30日，波音收入总额557.76亿美元，同比增长19.62%；归母净利润-21.99亿美元，同比增长48.87%。大事提醒： 12月15日，波音获瑞银集团上调目标价至315美元，最新评级Buy。 2024年1月24日，波音将披露2023财年年报。
金融界2023-12-18
格里芬向印度航空快运购买并回租10架波音737-8飞机
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司的子公司印度航空快运购买并回租10架波音737-8飞机。第一架飞机于2023年11月交付，其余九架飞机将在2023年第四季度剩余时间和2024年第一季度交付。
金融界2023-12-18
波音上涨3.02%，报263.98美元/股
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12月16日，波音(BA)盘中上涨3.02%，截至00:19，报263.98美元/股，成交14.06亿美元。财务数据显示，截至2023年09月30日，波音收入总额557.76亿美元，同比增长19.62%；归母净利润-21.99亿美元，同比增长48.87%。大事提醒： 2024年1月24日，波音将披露2023财年年报。
金融界2023-12-16
车主傻眼!加拿大19万辆特斯拉将被召回! 至少一家加拿大航空公司即将消失?!
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，是非廉价航空公司的一个关键市场。与波音737 Max和空客A320等大型飞机相比，波特公司的 E195-E2小型飞机的运营成本更低。周三，波特宣布与阿拉斯加航空公司合作，旅客可以直接从波特的网站或通过第三方机构购买波特-阿拉斯加的联合行程。两家航空公司表示，这项联运协议将为乘客打开通往美国西部18个城市的通道，途经洛杉矶和旧金山的阿拉斯加航空枢纽。它也为密西西比河以西的美国人打开了通往加拿大大部分地区的大门。从多伦多到加州的波特航班预计将于明年1月开通，通过加拿大共享机场的航班计划于2024年初开通。
加拿大乐活网2023-12-15
波音上涨1.22%，报253.96美元/股
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12月15日，波音(BA)盘中上涨1.22%，截至03:05，报253.96美元/股，成交10.0亿美元。财务数据显示，截至2023年09月30日，波音收入总额557.76亿美元，同比增长19.62%；归母净利润-21.99亿美元，同比增长48.87%。大事提醒： 2024年1月24日，波音将披露2023财年年报。
金融界2023-12-15
波音上涨1.25%，报251.75美元/股
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12月14日，波音(BA)盘中上涨1.25%，截至03:50，报251.75美元/股，成交8.78亿美元。财务数据显示，截至2023年09月30日，波音收入总额557.76亿美元，同比增长19.62%；归母净利润-21.99亿美元，同比增长48.87%。大事提醒： 2024年1月24日，波音将披露2023财年年报。
金融界2023-12-14
波音11月交付56架飞机
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波音公司当地时间12月12日宣布，该公司11月交付56架飞机，为今年6月以来最高，包括45架737 Max和一架P-8海上巡逻机；11月总预定114架，取消10架；2023年1-11月，波音交付351架737飞机，全年交付目标最少为375架。
金融界2023-12-13
微软要爆发了，AI行业如何选股| AI Financial 恒益投资
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的云服务是最合适的。例如，2016年，波音将基于云计算的航空分析应用移植到了微软Azure上，以节省燃油消耗。波音的合作伙伴包括劳斯莱斯和博世，用于分析发动机测试数据和自动优化生产线配置。这样的合作使得波音能够更好地存储和分析相关数据，发挥云服务的优势。现在，我们以旁观者的身份回顾微软走过的47年历程，虽然微软曾经犯过不少错误，但凭借在基础系统领域的强大科技地位，微软依然坚挺并持续发展至今。然而，与苹果相比，微软在我们的视野中出现的频率越来越低，存在感远不及对手苹果。微软从2C（Consumer）逐渐转向了2B（Business），从单纯的个人软件过渡到了云服务。云服务的最终形态是公共资源化，类似于第二次工业革命催生电力成为一种公共资源的情景。在现代化的生产变革中，不仅需要电力，还需要各种各样的算力。手机游戏需要强大的算力，但是独立硬件的发展存在物理上的限制，而随着摩尔定律的失效，进步速度越来越慢。随着5G和6G的发展，云游戏可能会成为我们的日常，手机只需要处理操作指令和图像，从而提高了手机的续航和降低了发热。这种形态有多种多样，但在其背后所需要的是各种连接和算力，这就是各种云服务的作用。在未来，我们可能会像现在租服务器一样，按需付费，灵活使用各种服务。虽然现在的技术和网络无法很好地实现这个愿景，云游戏已经开始出现，并在逐步进化，这是一个不可抗的向前发展的过程。从1831年法拉第发现电磁感应到1879年爱迪生点亮第一盏电灯，历经了48年。现在我们这一代正处于另一个48年的时代，这难道不是一个抓住时代风口的绝佳机遇么？微软与AI 微软在不久前，给人的印象还是一个在B端和c端都乏善可陈的普通巨头，但却在短短一年内脱胎换骨，成了整个硅谷乃至全球最潮的科技公司。点燃这家老牌公司的，无他，只有两个字母——AI。 11 月 15 日，在微软大本营美国西雅图，微软CEO 萨提亚·纳德拉在 Ignite 大会上，一口气公布了 100 多项以 AI 为中心，在云计算基础设施、模型即服务 MaaS 、数据平台、Copilot 人工智能助手等方方面面的新产品和新功能。微软在人工智能领域的领先地位体现在多个层面，从硬件设施到云计算、商业服务，形成了一个全面的生态系统。从这次大会。我们可以清晰地看到微软在AI领域的领先和野望： 1. 硬件创新：微软通过推出自家设计的芯片系列，如Azure Cobalt和Azure Maia，实现了对通用工作负载和人工智能工作负载的性能、功率和成本效益的优化。这标志着微软在硬件创新领域的进一步深入，为其云计算基础设施提供更大的灵活性和效率。 2. 合作伙伴关系：与业界领先公司，包括AMD和英伟达等硬件制造商的合作，使微软能够集成最新的AI优化芯片，如AMD Instinct MI300X和英伟达H100、H200等，为客户提供多样性的硬件选择，进一步提升AI工作负载的性能。 3. 全栈AI解决方案：微软通过构建端到端的Copilot堆栈，包括云计算基础设施、基础模型、数据工具链以及Copilot本身，为开发者提供了全面的AI解决方案。这种全栈方法不仅关注于新奇技术，还注重产品制造、部署、安全性以及真正的生产效益。 4. 开源和开放性：微软积极支持开源模型的模型即服务（MaaS），允许开发者轻松将各种高级模型，如Stable Diffusion、Meta Llama 2、Mistral等，通过API集成到他们的应用中。这种开源和开放的态度促进了创新，使开发者能够更灵活地利用最新的AI模型。 5. 数据驱动： Microsoft Fabric作为数据平台，通过统一化的体验，连接客户数据和微软的AI工具。这个平台致力于创造一种集成、简化的体验，将所有数据和分析工具汇集在一个产品、一个体验、一个架构、一个业务模型中，为企业提供了完整的数据管理解决方案。 6. 协同助手和自定义插件：微软推出的Copilot Studio和独立的协同助手，如Dynamics 365 Guides中的Copilot，让用户能够通过语音和手势与生成式AI互动，为工业环境中的工人提供支持。这种创新将AI的应用领域扩展到更广泛的场景，促使AI不仅服务于白领工作者，还服务于蓝领工作。「一切为了 AI，为了 AI 的一切。」用这句话形容这次微软 Ignite 大会，并不算夸张。在 GPT-4 和大语言模型彻底搅动了世界之后，看到机会的微软，成为转身动作最快的巨头。我们再来看看微软和现如今最如日中天的OpenAI的关系，也可以得出一些启发：微软与OpenAI关系时间线及发展 2015年：OpenAI的创立 - OpenAI由埃隆·马斯克、彼得·泰尔、雷德·霍夫曼等投资者共同创立，旨在推动人工智能的发展并确保其对人类的益处。 2019年：微软的首次投资与战略合作 - 微软与OpenAI建立战略合作关系，投资金额为10亿美元。共同探索人工智能领域的合作机会。 2020年2月：OpenAI融资设计曝光 - OpenAI的融资设计曝光，包括四个阶段的利润分配计划，展示了对合作伙伴（包括微软）的长期承诺。 2020年6-7月： Chat GPT初始版本发布，这是基于GPT-3的一个技术。微软购买了GPT-3的核心技术独家许可，并可以进行商用。 2022年11月 GPT-3.5发布，这也是我们现在能免费用的版本 2023年初：微软追加100亿投资 - 微软通过供130亿美元投资，持有约49%股份，并且宣布将ChatGPT整合进搜索引擎Bing，可以看出双方合作紧密新金主加入 - 头部风险投资机构，如老虎环球、红杉资本、A16Z等，加入OpenAI投资行列。这些投资使OpenAI的估值达到了270亿至290亿美元。 2023年11月： OpenAI计划寻求新资金支持 - OpenAI计划向微软等投资者寻求新的资金支持，以推动其 “与人类一样智能” 的计算机软件愿景。 Microsoft 365 Copilot发布 - 微软发布Microsoft 365 Copilot，基于OpenAI大语言模型的人工智能补充工具。旨在帮助企业用户更好地组织数据和进行交互操作，标志着微软进军生成式AI的 “货币化”。 Microsoft Copilot商业化计划 - 微软宣布Microsoft 365 Copilot企业版本，将人工智能工具融入Word、Excel、PowerPoint、Outlook和Teams等协同工具，提高企业用户工作效率。 - 微软全球资深副总裁兼消费者业务首席营销官表示，Microsoft Copilot标志着进入全新的AI时代，将改变人们与科技互动和从中获益的方式。微软财务官Amy Hood关于Copilot的展望 - 微软财务官Amy Hood表示，Copilot的实质性利益可能需要等待一段时间，但对于H2数据充满信心，意味着2024年上半年可能见证实质性利益。微软股价表现和分析师展望 - 微软股价年内涨幅高达34%，分析师看好微软未来，认为微软股票仍具备上行空间。微软进入OpenAI董事会未来展望： - 微软通过整合OpenAI技术，特别是Microsoft Copilot，不断推动人工智能在其产品和服务中的应用。 - 微软可能继续通过与OpenAI等伙伴的合作，推动人工智能技术的创新，以适应市场变化。 - 微软与OpenAI的紧密合作将有助于双方在人工智能领域取得更多突破，为未来的技术发展打下坚实基础。在这个充满变革的时代，微软和OpenAI的紧密合作显示出两家公司在推动人工智能发展方面的共同愿景和决心。如果说之前微软还是在产品层面进行「AI 集成」，现在它已经在硬件设施、云计算和商业服务的全生态层级，围绕 AI 进行了革新。只要 AI 浪潮继续推进，微软就会是那个最领先、最具有前瞻性和决策力的巨头。 AI与第四次工业革命经常听我们讲座的朋友，应该都知道，我们Ai Financial从几年前就告诉大家，以AI为核心的，第四次工业革命已经到来。为什么我们会这么说？以及如何去跟上这次时代的东风？在讲座最后一个部分，我们来看一下AI所引领的第四次工业革命及投资AI产业的方向性观点。新时代开启：人工智能的发展流程首先，我们来介绍一下人工智能的发展流程。科技发展的进程遵循着一个不可或缺的三阶段递进规律。第一部分的基础理论的形成是至关重要的，坚实的理论基础可以为后续的技术创新铺垫基石。在理论打下基础之后，第二阶段便是将理论发展成可实现的技术。这一阶段，科学家和工程师们需不断在第一步理论的基础上进行技术创新和优化，将理论转换成现实，这个阶段的成功实现是基于第一阶段理论基础的支撑。最后，第三阶段是科技应用于社会，服务于人类。这一阶段，需要将科技成果转化为实际产品服务和解决方案，从而推动达到贡献社会，服务于人类的目的。这一阶段的成果，如果没有前两个阶段作为基础是无法实现的。总的来说，科技发展遵循着一个不可分割的三阶段递进关系，即底层基础理论的形成，理论发展成技术以及技术应用于社会。 AI的理论基础人工智能 (AI) 的概念，其实已经存在了几个世纪。但我们今天所熟知的现代人工智能领域的相关理论，在20世纪中叶才开始形成。有几位先驱为该领域的发展做出了贡献，人工智能的发展能走到今天，尤其离不开杰佛瑞.辛顿。对于人工智能发展方面的努力，杰弗里ꞏ辛顿（Geoffrey Hinton）是一位著名的计算机科学家，并且获得了许多奖项和荣誉，包括被称为“计算机界的诺贝尔奖”的图灵奖。杰弗里.辛顿对人工智能（AI）领域做出了重大贡献，尤其是在深度学习领域。辛顿从20世纪80年代开始研究神经网络。这项技术推进了这一领域的发展，并使其更容易被全球的研究人员和从业者使用，为ChatGPT的诞生奠定了坚实的理论基础。 ChatGPT探索人工智能之路前面，我们介绍了人工智能的发展流程，在之前的数十年的研究中，人工智能一直处于一个理论的状态。那么ChatGPT的横空降世，又意味着什么呢？ChatGPT与其他之前所谓的人工智能的区别，在于它真真实实的是一个人工智能。它的横空降世宣布了一个人工智能的未来方向，就像水手在海上看到的一个灯塔。ChatGPT的出现会让水手们朝着这个灯塔去前进。其实，人工智能现今只是停留在一个技术的层面。虽然技术已经出现，但是人工智能的应用还处于起步阶段，需要不断地指明方向并制定行业标准。在此过程中，ChatGPT成为了一个重要的引领者。它基于大型语言模型、模仿学习和神经元方式学习的原理，成功实现了自然语言生成和理解的能力，并且在公共领域开放可以根据不同的需求进行训练。 ChatGPT和之前的AI很不一样，他的逻辑是先有人工智能再根据需求进行数据训练，它更加符合人类发展的一个真实的情况。它的成长是基于摸索并且在摸索中探究出一个方向。所以ChatGPT和人类起源的发展是一样的。在这个过程中，ChatGPT的公开性和可塑性成为了它的重要优势。可以根据不同的需求和应用场景进行训练和改进。 ChatGPT仿佛是一个刚出生的小孩子，它跟着人类一起成长，从小培养它并且是朝着一个方向去培养的。为什么说之前的数十年的人工智能只是在卖一个概念？为什么市面上那么多声称自己是人工智能的产品，都不能真正算得上是人工智能？因为它们是逆着人性的，而人工智能必须得符合人性。就以讯飞为例，科大讯飞是一家做语音识别的公司，这其实是涉及到了AI的应用。直到现在AI的应用都还没开始，而他们在十年前就提出了AI的概念，同时他们的产品并不能生成新的内容并自我学习，自我调整。所以讯飞的AI并不符合人性的习惯，不能被称为AI。多年以来，科大讯飞只是在靠着卖概念做着房地产生意。市场上这样的公司不止讯飞一家，很多公司研发的并不是真正的AI，却靠着AI的噱头割韭菜。 ChatGPT推动人工智能应用在现今开启的人工智能新时代中，人工智能实际上从来没有达到过一个应用的层面。ChatGPT是支持人工智能这个理论的一个技术。但是因为ChatGPT的出现，让许多公司开发人工智能应用成为了可能。 ChatGPT是首个也是唯一一个将人工智能理论变成一个实际具体的技术。更重要的是ChatGPT是第一次提出人工智能和人类之间可以协同工作。我们相信这也是由ChatGPT引领第四次工业革命的方向：未来人工智能，一定会围绕人机的协同共创来展开。这个方向一旦展开后，会带来更大量的应用进而带来生产力格局的演变。然而，尽管我们意识到社会正在快速发展，但如何确定工业革命是否已经到来仍是一个问题。早在2011年，汉诺威工业展就提出了“工业4.0”的概念，该概念旨在通过物联网实现生产供应、制造和销售信息的数字化和智能化，从而实现快速高效和个性化的产品供应。这种新型工厂被称为“智能工厂”，并被认为标志着——第四次工业革命的到来。因此，我们可以确定第四次工业革命已经到来。前三次工业革命的发生是人类科技进步的重大飞跃，它使人类的生产力和创造力得到了巨大提升。同时也深刻地改变了人类的生活方式和思维方式。前三次工业革命中，我们不难看出一种共性。那便是产品会先出现，人类再围绕技术搭建平台，最后在思考如何使用这项新的技术发展商业应用。第四次工业革命而我们第四次工业革命则是一个倒推的流程。早在上世纪五十年代，当时美国政府为了赢得冷战推出了一个名为“达特茅斯会议”的计划，旨在寻求一种新型的智能来应对冷战带来的挑战。在达特茅斯会议之后，人工智能开始进入了一个快速发展的时期。 20世纪60年代，IBM公司成立了一个名为 “IBM 人工智能研究中心” 的机构，专门研究和开发人工智能技术。此外，许多大学和研究机构也开始在人工智能领域进行研究，并获得了政府和企业的资助。据统计，自2010年以来，人工智能公司的融资额呈现出爆炸式增长。根据CB insights的数据，2021年AI领域全球融资总额超668亿美元。从全球范围来看，对人工智能基础设施市场的投资也在增加。Data Bridge市场研究公司数据显示，到2029年，全球这一市场的支出预计将达到4225.5亿美元，未来六年的复合年增长率将高达44%。可以看出，我们早已知道人工智能的巨大用途。第四次工业革命变成了募集资金创建平台：了解应用途径再研发这样一个倒推的流程。我们以挖掘石油为例来更好的理解一下其中的逻辑。在传统的工业生产中，挖掘石油的流程通常是这样的：首先，需要进行地质勘探，找到可能含有石油的地点开采石油。其次，需要建立管道系统将石油从油田运输到加油站。最后，将石油储存于加油站并进行分销。这也是前三次工业革命中的发展流程。然而，在以人工智能为驱动力的第四次工业革命中恰恰相反。我们首先建立了“加油站”也就是募集资金的平台。这个平台给我们提供大量的资金来研究人工智能领域。然后，我们再建立起“管道系统”即如何将人工智能在生活使用。最后，我们只需要等待“石油”的开采，也就是等待人工智能这项技术的开发。而ChatGPT的问世则完成了这次最后一步。这意味着，这次的工业革命一旦爆发则是一个多方面，一起爆破的一场革命。而且其发展将非常的迅速势不可挡。虽然AI行业正在如火如荼地发展，但当然的所有行业都会有其泡沫和局部峰值。如何去辨别行业中值得投资的公司对于我们这些投资人而言是非常重要的。价值链是创建成品的一系列连续步骤，从最初的设计到到达客户手中。该链条确定了增值过程中的每个步骤，包括生产的采购、制造和营销阶段。一般来说，不同的公司拥有链条中的不同步骤。准确预测谁将赢得构建和销售人工智能产品的价值链是很困难的，我们Ai Financial也从不做预测，而是用事实说话，但我们可以讨论每个参与者可能带来的潜在价值。在AI价值链中，大致包含以下几个角色： 1. 模型构建者Model Builders：包括设计、构建和完善 AI 模型的研究人员、数据科学家和工程师。目前的全世界，AI算法还处于百家争鸣的阶段，随着计算机的计算能力的指数级的上升，要说哪一种算法可以形成技术壁垒，还为时过早。而且，即使AI算法真的成为了技术壁垒，但是否能成为一个企业的真正护城河，那又是另外一回事；历史告诉我们，技术方便最强的，不等于这家企业就能成为最强。 2. 基础设施提供商Infrastructure Providers：这些参与者提供运行人工智能系统所需的云存储和处理能力等基础服务。亚马逊 (AWS)、微软 (Azure) 和谷歌 (云) 等公司在这一领域占据主导地位。尽管竞争激烈，但这些服务必不可少，可以提供稳定的利润流。它们在价值链中的份额将取决于定价动态和竞争，但它们的普遍性确保了它们在市场中占有重要的份额。 3. 硬件和 GPU（“芯片”）Hardware and GPUs (“chips”)：人工智能处理通常需要专门的硬件。 Nvidia 和 AMD 等生产 GPU 的公司，以及 Google 等创建定制 AI 硬件（如张量处理单元，Google定制的AI 加速器，根据算法和模型的特征，优化的芯片的使用效率和计算速度）的公司，都是关键参与者。它们可以获取巨大的价值，尤其是随着人工智能计算需求的增长。 4. 应用Applications：这包括使用人工智能模型提供特定服务或产品的企业。这是一个广泛的类别，可能包括从推荐系统到自动驾驶汽车的所有内容。 5. 数据提供者Data Providers：AI 模型通常需要大量数据进行训练。能够提供高质量、独特数据的公司可以获得巨大的价值。最终，人工智能价值链中的“赢家”很可能是那些能够控制或影响多个阶段的人。例如，一家创建人工智能模型、拥有专有数据并构建应用程序的公司比一家只在某一领域运营的公司能够占据更多的价值链。投资的基本原理不会发生太大变化，对于人工智能公司来说也是如此——他们可以在价值链中生存并拥有和保护利润池——基本上可以创造一条商业护城河。微软就是一个非常好的例子，它利用AI拓展了自己的盈利渠道，同时拥有极为庞大的资金背景作为试错成本，并且拥有价值链的很大一部分，有庞大的利润池可供扩展。简单来说，就算在AI领域有所失误，他也有自己稳定的业务，公司盈利有保障；长期来说他有极高的上限，短期增长也具备爆发力，所以我们可以说，在AI赛道已经开始起飞的当下，微软是极具投资价值的共公司。
AI Financial恒益投资2023-12-13
波音11月份交付56架飞机包括46架737飞机
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波音11月份交付56架飞机，包括46架737飞机、10架宽体飞机（含6架787）；11月总预定114架，取消10架；2023年1-11月，交付351架737飞机；全年交付目标是375-400架。
金融界2023-12-13

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