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国芯科技：已有AI芯片定制服务在手订单

262.SH)在互动平台表示，公司已有AI芯片定制服务在手订单，目前相关业务正在开展过程中。企查查信息显示，苏州国芯科技股份有限公司成立于2001年，是一家聚焦于国产自主可控嵌入式CPU技术研发和产业化应用的芯片设计公司。公司致力于服务安全自主可控的国家战略，为国家重大需求和市场需求领域客户提供IP授权、芯片定制服务和自主芯片及模组产品，主要应用于信息安全、汽车电子和工业控制、边缘计算和网络通信三大关键领域。本条资讯来源界面有连云，内容与数据仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略提供为有连云。

有连云2023-06-13

AI高歌猛进，芯片板块飙涨，兆易创新涨超8%，芯片ETF基金（516920）大涨超2.4%强势3连阳！

公司都有望迎来新机遇。中邮证券认为，AI芯片迎政策利好，把握内、外双重机遇。近年来国家高度关注人工智能芯片产业的发展，发布一系列产业支持政策，为人工智能芯片行业建立了优良的政策环境，促进行业的发展。2021 年，《“十四五”规划纲要和 2035 年远景目标纲要》指出，“十四五”期间，我国新一代人工智能产业将聚焦高端芯片等关键领域。芯片ETF基金（516920）跟踪中证芯片产业指数，综合覆盖设备材料、晶圆代工、设计、封测等芯片全产业链环节。该指数前十大权重股包括中芯国际、北方华创、韦尔股份、兆易创新、中微公司、紫光国微、长电科技、澜起科技、寒武纪、三安光电，前十大权重股合计占比47.77%。风险提示：基金有风险，投资需谨慎。投资人应当阅读《基金合同》《招募说明书》《产品资料概要》等法律文件，了解基金的风险收益特征，特别是特有风险，并根据自身投资目的、投资经验、资产状况等判断是否和自身风险承受能力相适应。基金管理人承诺以诚实信用、谨慎尽责的原则管理和运用基金资产，但不保证基金一定盈利或本金不受损失。芯片ETF基金（516920）属于中等风险等级（R3）产品，适合经客户风险等级测评后结果为平衡型（C3）及以上的投资者。文中提及个股仅为指数成份股客观展示列举，本文出现信息只作为参考，投资人须对任何自主决定的投资行为负责。本文中的任何观点、分析及预测不构成对阅读者任何形式的投资建议。标的指数并不能完全代表整个股票市场。标的指数成份股的平均回报率与整个股票市场的平均回报率可能存在偏离。请投资者关注指数化投资的风险以及集中投资于中证芯片产业指数成份股的持有风险，请关注部分指数成份股权重较大、集中度较高的风险，请关注指数化投资的风险、ETF运作风险、投资特定品种的特有风险、参与转融通证券出借业务的风险等。本条资讯来源界面有连云，内容与数据仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略提供为有连云。

有连云2023-06-13

芯片半导体板块走强，科创芯片ETF华安（588290）涨幅超3%，长光华芯领涨超12%

图片来源：中证指数公司中邮证券认为，AI 芯片迎政策利好，把握内、外双重机遇。近年来国家高度关注人工智能芯片产业的发展，发布一系列产业支持政策，为人工智能芯片行业建立了优良的政策环境，促进行业的发展。 2021 年，《“十四五”规划纲要和 2035 年远景目标纲要》指出，“十四五”期间，我国新一代人工智能产业将聚焦高端芯片等关键领域。本条资讯来源界面有连云，内容与数据仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略提供为有连云。

有连云2023-06-13

【美股天天说】AMD明天有大事发生剑指AI芯片竞争加剧背后赢家可能不止台积电(TSM)一家

美国股市周一延续涨势，由于近期的局面展现出美联储本周结束加息已经基本没有悬念，这令大型科技股继续获得支撑，不过市场依然需要小心明天CPI，以及后天美联储决议后的利率前景考验，投资者需要提防市场波动再度攀升。个股方面，今天想和大家来分析一下AMD，因为明天将有大事发生。

陈尉2023-06-13

a16z领投AGI算力市场协议Gensyn 4300万美元一文读懂Gensyn

力芯片。公司之间：产能不足，英伟达最新AI芯片全部被某些大客户购买，其他公司根本无法买到。在技术栈上：一些公司甚至创建了自己的深度学习专用硬件，例如谷歌的TPU 集群。这些在深度学习方面的性能优于标准GPU，并且不出售，仅供出租。知识：许多公开的突破都源于研究人员开发的新的大模型架构，但在底层知识产权和人才方面存在着一场战斗。比如，美国吸引了超过50%的中国AI人才，而利用这些人才开发大模型的大公司正越来越多地降低这项技术的可及性；OpenAI的GPT-3.5或者4名义上可以公开使用，但它位于API后面，只有Microsoft可以访问其源代码。数据：AGI深度学习模型需要大量数据——包括标记的和未标记的——并且通常随着数据量的增加而改进。GPT-3 接受了 3000 亿个单词的训练。标记数据尤为重要，训练AGI需要的数据集集中在一些大公司手中。比如一个冷知识：每次你解决reCaptcha访问网站时，你都在标记训练数据以改进谷歌地图。去中心化AGI计算存在的困难去中心化计算可以创造一个更便宜、更自由的基础来研究和开发人工智能。但去中心化AGI存在着工作验证难题，如何知道第三方已完成你请求的计算？工作验证难题有两个因素：状态依赖，高计算费用。状态依赖：神经网络中的每一层都连接到它之前的层中的所有节点。这意味着它需要前一层的状态。更糟的是，每一层的所有权重都由前一个时间步决定。因此，如果你想验证是否有人训练了一个模型——比如，通过在网络中选择一个随机点并查看你是否得到相同的状态——你需要一直训练模型直到那个点，这计算量非常大。高计算费用： 2020 年 GPT-3 单次训练的成本约为 1200 万美元，比2019 年 GPT-2 训练的估计值约 43,000 美元高出 270 倍以上。一般来说，最好的神经网络的模型复杂度（大小）目前每三个月翻一番。如果神经网络更便宜，和/或如果训练代表更少的模型开发过程，那么可能来自状态依赖的验证开销是可以接受的。如果想降低深度学习训练的价格并去中心化控制权，需要一个系统来不信任地管理状态相关的验证，同时在开销和奖励那些贡献计算的人方面也很便宜。 Gensyn如何去中心化AGI计算 Gensyn协议将世界上所有的计算联合到一个全球机器学习超级集群中，任何人都可以随时使用。它通过结合两件事来实现以超大规模和低成本无需信任地训练神经网络： 1、创新的验证系统有效解决任意规模神经网络训练中状态依赖问题的验证系统。该系统将模型训练检查点与终止于链上的概率检查相结合。它以无需信任的方式完成所有这些工作，并且开销与模型大小成线性比例（保持验证成本不变）。根据Gensyn Litepaper，Gensyn主要通过三个概念解决验证问题：概率proof-of-learning（使用基于梯度的优化过程中的元数据来构建所执行工作的证书并通过某些阶段的复制来快速验证）、基于图的精确定位协议（使用多粒度、基于图的精确定位协议和交叉评估器一致执行，以允许验证工作重新运行并比较一致性，并最终由链本身确认）、Truebit 式激励游戏（使用 staking 和 slashing 来构建一个激励游戏，确保每个财务理性的参与者诚实行事并执行他们的预期任务）该系统主要由四个主要参与者：提交者、解题者、验证者和吹哨者。提交者：系统最终用户，提供将要计算的任务并为完成的工作单元付费；解题者：系统主要工作部分，执行模型训练并生成证明以供验证者检查；验证者：将非确定性训练过程链接到确定性线性计算、复制解题者证明的一部分并将距离与预期阈值进行比较；吹哨者：最后一道防线，检查验证者的工作并挑战以期获得累积奖金。 2、新的供应利用未充分利用和未充分利用/未优化的计算设备资源。这些设备包括从目前未使用的游戏GPU到之前以太坊PoW时代的GPU矿机。而且该协议的去中心化意味着它最终将由社区多数管理，未经社区同意不能“关闭”；与web2对应物不同，这使其具有抗审查性。大规模+低成本：Gensyn 协议提供了与数据中心拥有的GPU相似的成本，其规模可以超过AWS 来源：金色财经

金色财经2023-06-12

海天瑞声：数据作为人工智能发展的三大核心要素之一，对产业进步起着至关重要的作用

差距极大，英伟达也不能向我国出售最先进AI芯片，只能出售次高端阉割版，而国产AI芯片性能比起英伟达中低端芯片甚至还有距离，在这种现实下，国产生成式AI、大模型想要缩小甚至追上ChatGPT水平，靠高质量训练数据以及更好的算法能否尽量弥补算力芯片的差距？对国产大模型来说，在算力芯片显著弱于国外对手情况下高质量的训练数据是否更为重要？海天瑞声董秘：尊敬的投资者：您好，数据作为人工智能发展的三大核心要素之一，对产业进步起着至关重要的作用。在模型训练过程中，高质量的数据可以帮助节约算力、训练时间以及训练成本，同时也会大幅提升模型的训练效果。未来，公司也将通过持续的研发投入，不断提升数据生产的能力、规模和质量，更好助力我国生成式AI的发展。投资者：作为AI应用里最激动人心、最有前景的智能驾驶，贵司智能驾驶业务从收入增速到收入占比的提升均在贵司业务里名列前茅，贵司的智能驾驶是否考虑引入大型车企、互联网巨头等在内的外部投资者，以增强实力追赶百度阿波罗以及华为等智能驾驶头部企业。海天瑞声董秘：尊敬的投资者：您好，您提到的百度阿波罗、华为等均为智能驾驶的技术类公司，而公司是专业的训练数据服务商，主要为技术类公司提供其模型训练所需的专业数据集。目前公司智能驾驶领域服务的客户数量超过50家，获得了市场的良好口碑。未来，公司会通过持续研发以及销售团队的布局更好支撑公司智能驾驶业务发展，同时也感谢您对公司的关注和提出的宝贵意见，如有相关计划，公司会按要求进行及时披露。海天瑞声2023一季报显示，公司主营收入2881.74万元，同比下降39.81%；归母净利润-1361.63万元，同比下降244.27%；扣非净利润-1704.82万元，同比下降477.02%；负债率3.58%，投资收益254.15万元，财务费用32.77万元，毛利率47.79%。该股最近90天内共有1家机构给出评级，增持评级1家。近3个月融资净流入1287.74万，融资余额增加；融券净流出6113.9万，融券余额减少。根据近五年财报数据，证券之星估值分析工具显示，海天瑞声（688787）行业内竞争力的护城河一般，盈利能力良好，营收成长性一般。财务可能有隐忧，须重点关注的财务指标包括：货币资金/总资产率、应收账款/利润率、应收账款/利润率近3年增幅。该股好公司指标2.5星，好价格指标1星，综合指标1.5星。（指标仅供参考，指标范围：0 ~ 5星，最高5星）海天瑞声（688787）主营业务：AI训练数据的研发设计、生产及销售业务。以上内容由证券之星根据公开信息整理，由算法生成，与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息（包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表）全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等，如存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。

证券之星2023-06-12

财报分析 | AI 赋能的下一代搜索：百度的新增长引擎

有连云2023-06-12

走出惯性悲观，“吃饭”要积极，继续拥抱确定性，十大券商策略来了...

关注两条细分：一是上游算力，如光模块、AI芯片；二是AI赋能提估值的环节，游戏、广告营销；（2）确定性资产之二：永续经营确定性——“中特估-央国企重估”，综合低估值&；；高股息率&；；高自由现金流因子优选，关注油气开采、电力、炼化；（3）困境反转类期权：地产信用缓和提振的商用车、白电、装修建材，择优布局基本面边际改善突出的品种，如中药。　　风险提示：地缘冲突，疫情超预期，流动性收紧，增长不及预期。　　华安证券：政策期待期，走出惯性悲观　　6月第1周市场整体维持震荡，其中上证指数微涨，而创业板指受新能源和医药弱势影响，持续下挫至本轮新低。结构机会上以轮动性和政策预期驱动性特征明显，TMT的尤其是传媒、通信与地产链轮番表现，但二者之间“跷跷板”效应明显。展望后市，国内经济与政策实质上处于预期有顶有底的状态，因此只要不出现海外超预期风险的情况下，A股维持震荡的大格局不会变，同时考虑到前期市场曾一度下破3200点，已经逼近震荡下沿，因此短期内对市场无需过度悲观。当下市场已经从前期对于经济和政策的过度悲观预期中有所改善，甚至在国内进入政策期待期或博弈期间，A股有望迎来一定程度的修复。　　市场热点1：如何看待降息预期？6月会降息吗？随着宏观经济数据走弱，6月降息的必要性明显提升，我们认为5年期LPR有较大可能在6月20日调降，但需密切关注6月15日MLF利率的动向。目前国有大行存款利率下调，并不符合此前央行利率传导政策路径，因此并不足以支撑“6月确定性降息”的判断。　　市场热点2：如何看待6月出口数据？5月出口数据超预期下滑，前期挤压订单释放完毕，但外需并未明显走弱依旧托底出口增速，考虑到基数效应预计出口增速可能在6-7月探底。从全年维度看，如果外需并未明显走弱，1-5月累计出口依然维持0.3％正增速，预计全年出口仍有望实现零增长或者小幅正增长。　　行业配置：中长期维度坚定TMT结构性及中特估机会，消费悲观情绪释放后可能迎来预期修复　　短期配置上可能仍将延续快速轮动，但立足中长期角度可坚定三条主线：一是泛TMT的结构性机会，围绕算力、数据、模型等多地政策出台具体举措推进下的电子和通信；二是“中特估”全年波段性机会不断，且经过前期调整后，当下是较好的布局窗口期，主要关注中字头的建筑建材等；三是前期市场对经济和政策过度悲观，超跌情绪释放后可能存在预期差的食品饮料和医药生物也有望迎来修复行情。　　市场热点3：如何看待近日出现的农林牧渔异动？近日农林牧渔行情的异动上涨可能来自于市场主线不稳定、不持续环境下的轮动，这种轮动实际上从5月初以来一直如此，而农林牧渔因其估值安全性和涨幅安全都具备轮动的价值。这种轮动预计将是短期的轮动，然而考虑到其当前位置已经低于2022.10、2022.04、2021.07的底部，仅高于2020.03月的疫情底部，估值百分位不足20％，因此已经具备中长期的布局价值。此外，从生猪价格、仔猪价格、能繁母猪存栏量、生猪出栏量等景气指标看，预计猪景气上行周期仍需观测时间。　　风险提示：疫情发展与预期存在偏差；国内经济预测存在偏差；国内政策收紧超预期；中美关系超预期恶化等。　　国金证券：新一轮向上行情起点　　方向：海外紧缩缓和与国内政策红利驱动后市向上逻辑未变。1）海外出清之年，美国经济周期向下，劳动生产率明显下降，看似紧张劳动力市场在经济持续下行后大概率反转，美联储紧缩缓和趋势明显；2）国内过渡之年，经济趋势向上，但弹性有限，产业政策或进一步提升市场风险偏好。　　位置：行情刚至中段。大股东增减持规模、指数换手率等市场结构指标来看，当前市场处在上行中段。私募仓位处在历史中位数以下，大股东净减持规模处在历史较低位，指数换手率也没有出现和指数走势明显背离的情形。　　风格：进击中小成长。经济弱复苏的情况下，TMT为代表的科技成长将是超额收益核心主线。TMT具备了成为未来2-3年投资新主线的所有特征。也就是“基本面见底回升、机构配置低位”的必要条件，“长期逻辑在短期业绩上持续验证”的充分条件。参考历史上2-3年主线短期明显调整的特征，本轮TMT主线的短期明显调整或同样跟随市场调整而调整，也就是宏观因素对整体市场的冲击或是TMT主线最大的风险。　　去年10月底A股二次探底后市场进入反弹阶段，以史为鉴，历史上二次探底后市场要么演绎短期小牛市，要么演绎中期慢牛。本轮大概率是短期小牛市，当前并不具备类似2013-2015年中期慢牛的产业趋势（移动互联网浪潮）和2016-2017年中期慢牛的经济基础（经济高弹性恢复）。当前市场更像的是2019年1-4月和2020年4-7月的短期小牛市行情。也就是此前拖累市场的核心矛盾呈现扭转，市场情绪持续升温。但当前市场一致预期并没有很强，叠加市场赚钱效应不明显，当前市场行情或相对2019年和2020年的反转行情节奏较慢。　　行业配置：TMT以及“黄金、券商”。布局产业政策和产业趋势共振的机会，以TMT为代表，同时重视贵金属板块投资机会，提前布局券商板块。　　申万宏源：博弈政策，不如坚持主题思维　　短期底部区域判断不变，耐心等待让市场选择方向的关键催化出现。向上需要更明确政策催化，或者主题新增催化落地。同时，短期不排除经济悲观预期快速出清，演绎“最后一跌 + 绝地反击”行情。　　短期博弈政策正当时，但真正下场交易政策博弈的赚钱效应并不强，不如坚持主题思维，隔岸观火。我们明确提示，数字经济性价比修复到位，第三波行情已经启动。同时，央企价值重估政策布局从未动摇，估值提升仍有空间（三大运营商的极限估值，可以参考长江电力在资产荒背景下的高估值），关键验证依然可期（2023年内央企分红比例进一步提升，ROE提升），央企价值重估行情同样未完，后续也有机会。　　我们依然强调，国内经济 + 政策预期恢复，海外扰动缓和，是驱动后续有效反弹的线索。而有效反弹波段的结构特征是“核心资产搭台，主题唱戏”，有格局优化的地产链（家电家居）、核心消费（白酒、啤酒，院内医疗设备、医疗服务、医疗美容）、新能车会有反弹。但下半年，内需复苏没弹性是大概率，海外衰退仍是方向，需求改善的弹性和持续性有限。市场向上弹性最终还是来自于主题行情。　　兴业证券：共识正在又一次凝聚　　当前，随着市场来到低位、悲观情绪有所缓和，市场也开始整理思绪，再一次进入到寻找主线、凝聚共识的过程。　　参考去年4月底和11月，当政策驱动力较强、预期被系统性扭转时，市场有望出现以周期、消费等经济强贝塔板块为主线的修复行情。而当政策力度相对有限时，则景气大概率将成为市场修复的主线。　　回到当前，为了完成年初定下的GDP目标，我们倾向于认为，下阶段政策稳增长的力度有望加码。但是，政策呵护或更大概率聚焦于结构性优化，而非大水漫灌式的放水刺激。　　因此，基于我们对经济和政策的判断，对于地产、有色、煤炭等经济强贝塔板块，在6、7月份，从赔率出发有战术性博弈机会。　　而中期，修复的主线仍将以景气为核心，也是共识将逐渐凝聚的方向。　　5月中旬至今，“数字经济”的布局已卓有成效。后续景气将成为行情持续更重要的线索。　　1、综合中观景气、订单景气、盈利预期，以及拥挤度，当前“数字经济”43大细分方向中，游戏、数字营销、数字媒体、出版、光模块、卫星通信、国资云、面板、光学元件等板块，景气水平相对较高，且拥挤度多处于中等偏低或较低水平，尚未步入过热区间，可重点关注。　　2、半导体有望成为下半年“数字经济”的领军者。“数字经济”中，半导体行业已处于历史底部，科技创新周期、国产化周期与库存周期三期共振下，我们倾向于认为其有望成为新一轮行情的领军者。　　除了“数字经济”与“中特估”，其他板块中我们也可从三个维度出发，寻找景气与股价背离、有望低位修复的α机会：1）年初至今涨幅相对一季度业绩改善表现仍靠后的行业；2）后续业绩预期改善较大的方向；3）拥挤度水平较低的行业。　　中泰证券：围绕有政策刺激空间的方向做配置　　二季度海内外风险犹存，市场整体或仍以调整为主，建议关注医药板块，军工、半导体等国家安全板块，以及央企公用事业等主线。具体来看：　　1）疫情对于社会的长期复杂性影响，居民看病需求的提升及国家后续对于医疗资源的投入加速，使得包括中药、医疗器械、OTC、药店等在内的医药板块的景气度将贯穿全年，甚至更长的周期，中药、OTC等医药品种逢调整可逐步布局；　　2）今年军费增速保持稳定增长，叠加供应链安全和军工集团国企改革的催化，军工板块或存在较大的结构性机会；美国加强对于中国半导体等行业的封锁，半导体等安全板块或有更大力度政策支持，倒逼国产化率进一步提升；　　3）新一轮国企改革拉开序幕，低估值高分红的央企龙头仍是A股估值“洼地”，价值实现有望重塑央企估值。　　4）疫情冲击与地产下行影响下，与地产财富相应的高端和耐用品消费承压，与“口红效应”相关的国货、小家电有望受益，可关注大众消费困境反转的逢低布局机会。　　国信证券：分化中反弹，主题再突围　　本周行业轮动速度下行，TMT+大金融相对占优，赚钱效应的持续性仍然偏弱。3月下旬行业轮动速度触顶下降，市场确定性不高，“地产+地产后周期”、制造业、TMT+中特估都有过相对强势的时期，但持续性较差。在经济预期不够明朗的当下，市场整体仍处于风格均衡、轮动较快、情绪分散的状态，赚钱效应依然偏弱。　　AI 相关产业链后续或将经历“分化存真”的阶段，海外映射视角下结构分化出现概率大于指数级普涨，仍存在大量可挖掘优质标的。年初至今标普500主要涨幅由7只核心标的贡献，海外AI产业链表现上，算力优于模型，模型优于应用。从竞争格局颠覆的难易程度看，基础层>；；技术层>；；应用层，基础层在产业发展的过程中享受更持续的受益逻辑，建议关注算力芯片相关核心标的；技术层重点关注模型建设进度与模型能力本身，关注技术建设更领先的核心企业；应用层方面，后续分化存真的过程或将演绎得更为充分，建议寻找产品落地速度快、细分场景有数据优势、用户数量爆发拉动财务质量提升、商业模式变革的优质企业。　　反弹中分化，重视性价比思维。核心资产股债收益差处于“均值-2倍标准差”并向上突破的过程中，近两次大盘风格占优，其余阶段内反弹呈现相对均衡的特征，无明显风格偏好。沪深 300 成分股在到达性价比高位后演绎“超跌反弹”的逻辑，前期调整更多的核心资产在头一个月的反弹窗口内表现相对较好。　　配置线索：1）业绩尚可，基本面相对稳定，前期跌幅较大的核心资产龙头；2）AI分化突围，赛道层面关注算力、大模型（半导体、服务器等），自下而上沿着落地速度、用户数量爆发、商业模式变革等线索寻找AI应用端优质企业；3）“一利五率”下财务质量优秀的国央企，关注运营商。　　行情概况：国内市场震荡，海外市场涨多跌少。6月5日至6月9日，海外指数涨幅前三为恒生科技、日经225、恒指。国内市场方面，各宽基指数涨跌互现，价值优于成长。行业方面，通信、计算机、银行分别上涨2.95％、2.82％、2.66％。主题方面，光模块、自贸区领涨。　　估值：宽基指数估值小幅下降，传媒、社服、计算机估值上升，美容护理连续两周降幅较大；新兴产业方面，虚拟人、智能穿戴估值上升幅度较大。　　市场情绪：传媒、房地产、社会服务热度上升，公用事业、计算机热度下降。　　资金：融资卖出33亿，北上资金流入17.29亿。银行、家电、非银净流入领先，电子净流出超25亿。　　风险提示：海外地缘冲突尚未缓解、欧美推行逆全球化对供应链和产业链造成压力。　　国海证券：经济与市场如何破局？　　1、回顾历史，在经济下行压力加大的政策空窗期，市场悲观情绪容易发酵，典型的市场悲观预期加大的年份分别是2012、2016、2018以及2022年，同当前来看存在一定的借鉴意义。　　2、 2012和2016年与当前市场的悲观预期较为类似，市场对于国内中长期增长较为悲观，有效需求不足是核心矛盾。经济与市场破局的关键在于货币财政政策的全面发力以及地产调控态度的明显转向。　　3、 2018与2022年同样面临着经济下行加大的压力，但突发事件导致的内忧外患的特征更为明显，2018年是贸易摩擦，2022年是俄乌冲突以及美联储超预期紧缩，经济与市场的破局关键主要在于政策针对性发力以及外部风险因素的缓释。　　4、当前而言，有效需求不足的背景下经济与市场破局的关键在于货币与财政的逆周期调节工具充分发力，近期官媒释放乐观信号的力度在不断增强，对于市场情绪的改善起到了推动作用，6-7月政策发力窗口期打开，或将一定程度扭转经济悲观预期，成为经济与市场破局的关键。　　5、配置方面延续此前判断，短期建议关注业绩确定性较强及安全边际较高的板块，例如消费板块中的中药、白色家电，盈利水平改善的电力央国企，以及TMT中业绩确定性较强的算力方向；中期来看，补跌接近尾声、产业催化剂和海外映射愈发明确的TMT仍是市场的主攻方向。　　风险提示：经济复苏不及预期，海外通胀超预期，美国流动性危机升级，地缘政治扰动加剧，中国市场与国际市场不可完全对比，政策推进速度不及预期等。　　民生证券：“吃饭”要积极　　去库行为正在临近拐点。年初以来，复苏预期的强化和落空驱动了二级市场的大起大落，产业层面参与者也在用库存行为表达观点：放开之后，企业对于强复苏有较大的期待，上游积极补库生产并提价，产成品库存PMI创下19年以来的新高，出厂价格阶段性见顶；然而复苏之路不是平坦的，需求的不及预期导致库存大量堆积在上游，为缓解库存压力，制造商不得不主动降价，商品价格回落。产业层面的库存行为变化，一定程度上强化了经济的趋势，而这一趋势造成了二级市场投资者更极致的悲观预期。但一切似乎正在改变，上游主动去库或已接近尾声，补库意愿回升。当前部分商品的开工率显著反弹，且高于历史水平。6月南华工业品及能化指数均经历了不同程度的反弹。同样的，海外去库情绪亦有所降温，对中国价格下行压力正在缓解。美国本轮去库周期从上游制造商开始，主因企业对于经济回落的预期较为充分。近期企业预期有所转变，中小企业对于实际销售好转预期快速反弹，补库计划见底企稳。此外，每一轮美国从中国进口金额同比上行领先于去库周期见底，当前进口金额已有抬升的趋势。5月30日以来，欧洲天然气价格已经企稳反弹，这意味着欧洲从去年底以来的能源侧库存去化已经结束，这对于中国从出口制成品的数量压制和进口能源价格上的压制临近尾声，“价格下行压力”开始缓解。　　海外环境重回顺风期，强势美元压制结束。当前美联储已经接近货币政策紧缩阶段性的尾声，债务上限的达成也抵消了信用快速紧缩的担忧。一方面，由于美国债务上限的达成，国库券的发行可能会制约6月的加息，而6-7月的其中一次加息25bp当下都会被解读成加息尾声的标志，直至后期通胀重新反弹时可能才会有新的担忧。此外，前期市场对于日央行结束YCC的担忧也在本周五得到缓解，日本继续实施其收益率曲线控制的货币政策。　　市场博弈的焦点可能错了。市场认为未来的组合是经济失速VS政策强刺激。但我们认为，经济因为海内外库存行为的变化，周期性的底部已经出现，美元的压制期本身也阶段性告一段落，而国内政策本身已处于友好面。而实际情况可能是：没有力挽狂澜，但也在缓慢复苏。民生策略团队从去年以来不断提示经济面对的债务周期的中长期问题，但是当下长期问题的担忧喧嚣尘上，我们反而提示市场应该关注短期积极的变化，就如同我们在去年10月底一样。当下股票市场股权风险溢价定价合理，但是股息率溢价历史低位，说明市场定价对于股票长期增长的预期依然乐观，但却对红利资产维持股息的能力悲观。结合当下实际经济增速放缓，红利股、价值股成为较佳选择，也成为我们寻找最优板块的基石。　　底部开始进攻，先仓位后结构。第一，资源股的两大压制因素（美元强势、需求担忧）边际上都在缓解，油、铜、黄金正重回舞台，煤炭板块在今年主要时间不是我们的首推品种，但是当下我们认为其反转概率大幅增加。第二，更新上期的弹性交易的短期组合：胜率思路：基本面向上但被错杀，受长钱与短钱资金同时青睐的行业：新能源车、风电、制冷、智能家居、白电、旅游、公路及保险。赔率思路：景气度下行但未来可能出现反转、市场悲观情绪压制下估值已极度便宜、且受交易盘青睐的行业，包括半导体设备、快递、煤炭、水泥、房地产、航运。第三，红利+中特估：四大行、炼厂、电力、建筑和港口。我们还是提示投资者，“吃饭行情”已开始，结构上的分歧次之，仓位是最重要的。　　风险提示：国内补库不及预期；海外超预期衰退；海外货币政策超预期收紧。

金融界2023-06-12

没有AI的Web3没有灵魂 ZKML如何重塑AI与区块链的关系

美元，创历史新高，市值直逼“万亿”，AI芯片需求远超预期，英伟达市值在一个交易日内暴涨1840 亿美元，涨出了3 个比特币的总市值。英伟达CEO黄仁勋在发布财报时提到了有关AI应用的广阔前景，称计算机行业正在同时经历两个转变——加速计算和生成式AI，企业竞相将生成式AI应用到各个产品、服务和业务流程中，全球万亿美元规模的已安装数据中心将从通用计算转变到加速计算。当前，几乎所有头部美元基金与机构都紧盯着AIGC赛道，通过积极建立选投坐标快速构建筛选体系，唯恐错过了通往时代的列车。相关数据显示, 2023 年一季度全球AIGC行业融资总额达38.11 亿元，融资次数共计17 次。一个风口的兴起往往代表着另一风口的衰落。人们逐渐对WEB3提出各种各样的质疑：“资本都去看AI了，Web3监管收严、叙事不行了”，“AI比Web3看起来靠谱，也更容易出独角兽。” 自人类历史的黎明以来，集体故事一直在定义我们的文化，并丰富我们对世界的理解，叙事的重要性不言而喻。如今，人工智能的叙事正逐渐深入人心，甚至渗透到了Web3领域。有业内人士开始提出“没有AI的Web3是没有灵魂的”，有超过半数的Web3公司已经开始转向AI。那么，AI+Web3将如何融合？近期，源自零知识证明和机器学习的新兴结合体ZKML叙事走热，它将如何协同人工智能和Web3，建立一个可信任的、去中心化的未来？一、AI需要Web3，反之亦然 CoinDesk的首席内容官迈克尔-凯西(Michael Casey)说：“将加密货币和人工智能视为不相关的技术是一个错误。它们是相辅相成的，彼此都在改进对方。” Web3、加密货币和区块链解决了自互联网开始以来一直存在的社会挑战，即在去中心化的环境中如何保持有价值的信息安全。它们通过采用分布式记录和激励机制的新系统来处理人类对信息的信任问题。这些系统帮助由不信任的陌生人组成的社区集体维护开放的数据记录，使他们能够在没有中间人的情况下分发和分享有价值或敏感的信息。当前，我们正迅速迈向全面人工智能时代，而这一时代所带来的挑战是十分艰巨的。这些挑战涵盖了多个方面，从保护大型语言模型（LLMs）输入的版权，到避免其输出中出现错误的偏见，再到我们目前无法准确区分真实内容和由人工智能创造的虚假信息所带来的“说谎者红利”。要确保人类不受人工智能的负面影响，没有简单的解决方法可言。任何解决方案都不能依赖于过时的20 世纪监管和技术框架来解决这些问题。我们迫切需要一个去中心化的治理系统，以应对在这个新时代如何生产、验证和分享信息的挑战。无论目前的Web3是否能提供所需的解决方案，区块链技术确实在解决这些问题方面发挥了一定的作用。不可篡改的账本使我们能够追踪图像和其他内容的来源，从而防止深度伪造。这种技术也可以用于验证机器学习人工智能产品数据集的完整性。加密货币提供了一种无边界的数字支付方式，可用于向全球为人工智能培训做出贡献的人们提供报酬，如Bittensor等项目正在努力建立代币化的区块链-政府社区，以激励人工智能开发者构建对人类友好的模型。与此相反，私营公司拥有的人工智能系统通常将股东利益置于用户权益之上。在这些想法能够实现并规模化之前，我们还有很长的路要走。我们将需要整合一系列其他技术，例如零知识证明（ZK）、同态加密、安全计算、数字身份和去中心化凭证（DID）、物联网等。此外，我们还需要解决隐私保护、惩罚不良行为、鼓励以人为本的创新智能以及多方立法监管等诸多挑战。二、ZKML如何架起AI和区块链的桥梁近期，源自零知识证明和机器学习的新兴结合体ZKML被广泛讨论。目前，机器学习（ML）的部署变得越来越复杂。很多企业主要依赖于亚马逊、谷歌、微软等服务提供商来部署复杂的机器学习模型。然而，这些服务变得越来越难以审计和理解。作为AI服务的消费者，我们如何相信这些模型所提供预测的有效性呢？ ZKML作为人工智能和区块链之间的桥梁，解决了AI模型和输入的隐私保护问题，同时确保了推理过程的可验证性。它提供了一种解决方案，使得可以在验证私有数据时使用公共模型，或在验证私有模型时使用公共数据。通过添加机器学习功能，智能合约能够变得更加自主和动态，使其能够根据实时链上数据而不是静态规则进行处理。这样一来，智能合约将更具灵活性，能够适应更多场景，甚至是那些在最初创建合约时可能没有预料到的场景。当前，机器学习算法在区块链上广泛采用的困难之一是其高昂的计算成本。由于百万级别的浮点运算无法直接在以太坊虚拟机（EVM）上执行，因此在链上运行这些模型成为一个挑战。另外，机器学习模型的信任问题也是一个障碍，因为模型的参数和输入数据集通常是私有的，而模型的算法和运行过程又如同一个不透明的“黑匣子”，这可能引发模型拥有者和模型使用者之间的信任问题。然而，通过ZKML技术，我们可以克服这些问题。ZKML允许任何人在链下运行一个模型，并生成一个简洁且可验证的证明，证明该模型确实产生了特定的结果。这个证明可以在链上发布，并由智能合约进行验证。这意味着模型使用者可以验证模型的结果，而无需了解模型的具体参数和运行细节，从而解决了信任问题。通过上述图表，我们可以看到ZKML技术兼具计算完整性、启发式优化和隐私保护等特点。这种技术在Web3领域有着广泛的应用前景，并且正在快速发展。越来越多的团队和个人加入了这个领域，推动着各种潜力巨大的ZKML项目的开发。三、ZKML项目分析以下是一些潜力ZKML项目。 1 、Worldcoin Worldcoin正在应用ZKML，试图建立一个保护隐私的人格证明协议。World ID 用户将能够在他们的移动设备的加密存储中自我保管其生物特征（如虹膜），下载用于生成 IrisCode 的 ML 模型并在本地创建零知识证明，接收的智能合约可以证明其 IrisCode 已成功创建。然后，可用于执行有用的操作，如成员资格认证和投票。他们目前使用具有安全enclave的可信运行环境来验证摄像头签名的虹膜扫描，但他们最终的目标是使用ZKP来证明神经网络对加密级别安全保障的正确推理，并且保证ML模型的输出不会泄露用户的个人数据。 2 、Modulus Labs Modulus Labs是ZKML领域中最多样化的项目之一，致力于相关研究的同时也在积极构建链上AI应用范例，Modulus Labs通过RockyBot（链上交易机器人）和Leela vs. the World（一种国际象棋游戏，所有人与经验证的Leela国际象棋引擎实例对决）展示了zkML的用例。该团队还涉足研究领域，撰写了The Cost of Intelligence（智能的成本）一文，对不同大小模型的各种验证系统的速度和效率进行了基准测试。 3 、Giza Giza是一种可以以一种完全无需信任的方法在链上部署AI模型的协议。它使用的技术栈包括用于机器学习模型的ONNX格式，用于将这些模型转换为Cairo程序格式的Giza Transpiler，用于以可验证和确定性的方式执行模型的ONNX Cairo Runtime，以及用于部署和执行链上模型的Giza Model智能合约。Giza总体上属于机器学习模型到证明的链上编译器，为链上AI的发展提供一个替代路径。 4 、Zkaptcha Zkaptcha 专注于 Web3 中的机器人问题，为智能合约提供captcha（验证码）服务，保护智能合约免受机器人攻击，使用零知识证明来创建抗女巫攻击的智能合约。目前，该项目使终端用户通过完成captcha验证码来产生一个人类工作的证明，captcha由链上验证者验证，并通过几行代码由智能合约访问。未来，Zkaptcha 将继承 zkML，推出类似于现有的 Web 2 验证码服务，甚至可以分析鼠标运动等行为，以确定用户是否为真人。目前看来，zkML赛道还处于初级阶段，但我们有理由相信会 zkML 的力量可以给 crypto 带来更好的前景和发展，也期待该领域能出现更多样的产品，zk 技术和 crypto 为 ML 的运行提供安全可信的环境，而未来除了产品的创新之外，还可能会催生 crypto 商业模式的创新，因为在这个狂野和无政府的 Web 3 世界中，去中心化、crypto 技术和信任才是最最基础的设施。结语在日益复杂和不确定的数字世界中建立信任，一直是人工智能和Web3所面临的核心挑战。然而，将人工智能与Web3相融合却为建立一个信任、安全的去中心化未来带来了巨大希望。对于开发者、技术专家、政策制定者和整个社会而言，共同塑造人工智能和Web3的未来至关重要，我们或许可以创造出一个超乎想象的智能互联网时代。 Reference https://worldcoin.org/blog/engineering/intro-to-zkml#motivation-and-current-efforts-in-zkml https://github.com/worldcoin/awesome-zkml https://www.coindesk.com/consensus-magazine/2023/05/19/why-web3-and-the-ai-internet-belong-together/ 版权声明：如需转载欢迎加小助理微信沟通，未经允许转载、洗稿、我方将保留追究法律责任的权利。免责声明：市场有风险，投资需谨慎。请读者在考虑本文中的任何意见、观点或结论时严格遵守所在地法律法规，以上内容不构成任何投资建议。来源：金色财经

金色财经2023-06-11

本周通信、传媒再度领跑，银行、家电受关注，宁德时代产业链走弱

电池、蒙脱石散、固态电池、钙钛矿电池、AI芯片、痘病毒防治、存储芯片、有机硅等板块跌幅靠前。

金融界2023-06-11

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