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联想混合式AI进展迅猛，与AMD宣布一系列重大成果

85a V3 8GPU服务器联想与 AMD 合作，推出 ThinkSystem SR685a V3 8GPU 服务器，为客户提供极致性能，以应对计算要求最高的 AI 工作负载，包括 GenAI 和大型语言模型 (LLM)。这个强大的解决方案提供快速加速、大内存和I/O带宽来处理庞大的数据集，这些都是金融服务、医疗保健、能源、气候科学和运输行业发展所需要的。新的ThinkSystem SR685a V3是企业私有本地AI以及公共AI云服务提供商的最佳解决方案。在金融服务领域，ThinkSystem SR685a V3旨在帮助进行欺诈检测和预防以及KYC(了解您的客户)计划。该系统也非常适合支持算法交易策略、风险管理(实时交易监控和风险价值)、信贷发行(贷款分析和批准建议)、财富管理和咨询服务、简化和增强监管合规性以及预测的应用程序。新系统的主要特点包括: ● 采用领先的第4代AMD EPYC处理器和8个新的AMD Instinct MI300X GPU加速密集计算 ● 与AMD Infinity Fabric完全互连，提供1.5TB高带宽(HBM3)内存容量和高达1TB/s峰值聚合理论GPU I/O带宽性能，以及训练和部署AI模型所需的速度 ● 通过空气冷却，可以维持高功率 CPU 和 GPU 的最大性能 ● 极致的灵活性，包括支持NVIDIA最新的HGX (H100/H200/B100) GPU和下一代AMD CPU的直接支持。 AMD数据中心解决方案集团执行副总裁兼总经理Forrest Norrod表示:"与联想一起，我们正在以多种方式加速企业的人工智能转型，帮助引导客户完成计算领域的这一重大转变，同时提供强大的端到端大规模解决方案。"我们在共同为市场带来令人惊叹的解决方案方面有着良好的记录，并且很高兴将AMD Instinct MI300X加入联想的产品组合，帮助企业快速采用人工智能。" 市场上最强大的 Azure Stack HCI 解决方案之一此外，联想推出了搭载AMD EPYC 8004处理器的全新ThinkAgile MX455 V3 Edge Premier解决方案，将人工智能推理和实时数据分析带到边缘，并具有任何Azure Stack HCI解决方案的最佳电源效率。该解决方案提供与本地部署和 Azure 云的统包无缝集成，使客户能够通过独特的生命周期管理降低TCO，获得增强的客户体验，并能够更快地采用软件创新。它是零售、制造业和医疗保健行业的理想选择，其主要功能包括: ● 通过自动化、接近零接触的配置和独特的联想开放云自动化(LOC-A)功能降低管理开销，从而使用支持Azure Arc的架构从云中的任何位置更快地部署和管理 ● 通过单点接触支持和集中式、基于云的集群管理，减少维护时间和成本 ● 通过经过微软和联想验证的持续测试和自动化软件更新，提高安全性、可靠性并减少停机时间 "我们每天都听到客户说，他们需要微软Azure的强大功能来扩展到他们多样化的现实环境中——从制造车间和零售空间到快餐店和其他分布式地点。我们与联想的合作使我们能够为这些关键边缘站点提供足够的Azure，同时简化部署和生命周期管理，"Azure edge +平台公司副总裁Douglas Phillips表示。"ThinkAgile MX455 V3 Edge Premier解决方案为我们的共享客户提供了从云到边缘的无缝体验，无论他们的数据位于何处。这种新的解决方案和我们自适应云方法的强大功能使企业能够统一团队、简化运营并利用云原生和人工智能技术的力量，以便他们可以专注于业务转型，而不是管理基础设施。" 解决计算密集型工作负载联想和AMD推出了一款多节点、高性能、热效率高的服务器，旨在最大限度地提高每个机架的性能，以进行密集的事务处理。联想ThinkSystem SD535 V3是一款1S/1U半宽服务器节点，由单颗第四代AMD EPYC处理器驱动，旨在最大限度地提高处理能力和热效率，满足各种规模企业的工作负载，包括云计算和大规模虚拟化、大数据分析、高性能计算和实时电子商务交易。主要特点包括: ● 允许客户在相同的2U机箱中充分灵活地优化基于AMD或英特尔架构的工作负载 ● 允许配置2、3或4个节点安装在一个机箱内 ● 使用联想XClarity系统管理软件简化大规模自动化、编排和部署 ● 与标准1U机架服务器相比，统一的电源和冷却实施可将功耗降低30%。通过专业服务简化人工智能体验为了赋能企业并加速人工智能应用的成功，联想推出了联想人工智能咨询和专业服务，提供广泛的服务、解决方案和平台，旨在帮助各种规模的企业驾驭人工智能，找到合适的解决方案，使人工智能能够快速、经济高效地大规模为组织服务，将人工智能从概念变为现实。该实践可以分为五个步骤： ● AI Discover：帮助客户可视化并规划其采用 AI 的战略和资源。联想的专家使用经过验证的方法，评估组织在安全、人员、技术和流程方面的人工智能准备情况，并提出建议，使客户走上人工智能成功之路。 ● AI咨询：联想专家根据客户战略和目标，推荐最有效的安全态势、变更管理计划、技术架构和人工智能采用计划。联想帮助定义从口袋到云端的任何规模的人工智能的预期结果，并共同制定实现这一目标的路线图。 ● 人工智能快速启动：联想专家设计和构建关键的人工智能元素，以展示如何实现这些关键的客户成果，无论是业务、运营还是技术成果。这可能会以概念验证或MVP(最小可行产品)的形式出现在联想或客户实验室。 ● AI部署和扩展：联想部署工具和框架，以实现完全安全且可扩展的AI系统。客户可以选择通过联想TruScale即服务进行部署，这可以进一步降低前期成本，帮助轻松部署 GenAI 和扩展。 ● AI托管：联想提供专门的指导来维护、管理和优化 AI 系统。联想与客户合作，为客户的IT部署提供终身支持，并不断培育和完善人工智能创新者生态系统，以便人工智能用例能够随着人工智能的成熟而增长。借助联想人工智能咨询和专业服务，客户可以利用经验丰富的专家团队的支持，降低人工智能实施的复杂性，并快速看到真正的业务成果。通过端到端服务、硬件和人工智能应用的结合，联想助力客户在人工智能之旅的每个阶段取得成功。通过简化人工智能的部署，联想使各种规模的组织都可以使用人工智能，并在所有行业实现变革性智能。

格隆汇04-25 15:36

机构：预计个人消费电子产品今年增长6% 下一轮硬件更换将于今年开始

苹果和其他基于ARM的解决方案（高通、AMD、英伟达）带来的更激烈的竞争，将推动这一更新周期。

金融界04-25 15:24

AI算力达45TOPS！4nm PC芯片，高通骁龙X系列又添新成员

人电脑的重要发展方向。而高通、英特尔、AMD等芯片巨头的竞争与合作，将推动AI PC市场的快速发展和创新。

格隆汇04-25 10:28

HBM霸主SK海力士产能版图再扩张，HBM市场有望快速增长

先进封装工厂。此前还有消息称，三星和AMD公司签署了价值4万亿韩元的HBM3E供货合同。AMD采购三星的HBM，而作为交换三星会采购AMD的AI加速卡，但具体换购数量目前尚不清楚。三星日前表示将于今年上半年量产HBM3E 12H内存，而AMD预估将会在今年下半年开始量产相关的AI加速卡。广发证券发布研报指出，GDDR是专为图形处理应用设计的高速内存技术，搭配GPU用于图形处理、数据中心加速和AI等需要高带宽数据处理的场景。HBM是一种新型内存，得益于堆叠结构和垂直TSV互连，HBM具有更高的传输带宽、更高的存储密度、更低的功耗以及更小的尺寸，高带宽优势对大模型训练和推理的效率提升至关重要。近年来，大部分高端数据中心GPU和ASIC均使用HBM作为内存方案，GDDR在推理等场景中具备性价比优势。未来，HBM技术持续向更高带宽、更大容量发展，12Hi-16Hi HBM4有望2026年进入量产。中信证券研报认为，在AI大模型时代云端、终端算力双重爆发的带动下，存储行业将从涨价修复周期转向技术成长共振的新周期。云端角度，HBM高带宽特性能够满足AI算力芯片高速传输需求，与AI算力规模快速扩容相辅相成，带动TSV、2.5D封装(CoWoS)需求；此外企业级内存条和SSD需求亦同步攀升。终端角度，端侧大模型落地带动SoC算力提升，内存作为算力的核心配套，对其规格、容量均提出更高的要求。对于新型存储HBM，公司建议关注布局先进封装的封测厂商、半导体设备厂商；对于传统存储DRAM/NAND Flash，公司建议关注受益DDR5渗透的内存配套芯片厂商，以及布局企业级内存模组的头部模组厂商。

金融界04-25 09:04

半导体概念股多数收涨，德州仪器涨超5%，英伟达则跌超3.3%

CI跌超0.9%，美光科技跌0.6%，AMD、台积电ADR、拉姆研究跌约0.3%，Knowles、MKSI、苹果、科磊、英特格、AMKR、高通、应用材料、迈威尔科技、思佳讯则至多收涨1.83%，格芯、凌云半导体至多涨超2.4%，Arm控股涨4%，恩智浦涨约4.2%，ASM国际ADR涨超4.4%，微芯科技涨超5.2%，意法半导体ADR涨5.4%，德州仪器涨超5.6%，安森美半导体涨超6.2%，Wolfspeed涨超8.4%，纳微半导体涨约9%。

金融界04-25 06:15

美股异动丨半导体板块继续走强：聪链集团涨超5%，恩智浦涨超4%

涨近3%，英特尔涨超2%，高通、博通、AMD涨超1%，台积电、英伟达涨幅在1%以内。

金融界04-24 22:48

莫名躺枪的英伟达

消极情绪的投资者都过于武断了。英伟达、AMD和AI芯片竞赛中的其他人都认为市场在未来5年多的时间里需求将大大增加。 AMD继续预测，到2027年，人工智能芯片的销售额将达到4000亿美元。预计到2030年左右，以英伟达GPU销售为主导的人工智能训练和推理市场将达到6000亿美元。来源：Beth Kindig/Twitter 英伟达发布了新的Blackwell GPU以进一步领导市场。Blackwell B200 GPU“超级芯片”预计将提供比H100 GPU更高的LLM推理工作性能，同时将能耗降低高达25倍。这些新GPU可能高达4万美元，并没有提供AI需求会突然枯竭的任何迹象。支付正确的价格正如之前的研究所强调的，英伟达在600多美元时已经被积极定价，建议投资者在进一步上涨时选择退出头寸的选项。由于对AI投资的非理性需求，股票飙升至974美元，至少在短期内，这种需求现在正在消退。来源：作者预计英伟达25财年（2024年）的销售额将达到1120亿美元，到27财年，这一数字将超过1600亿美元。预计到本财年末，该公司的销售增长率将恢复正常，预计第一季度的销售增长率将降至30%以下。来源：Seeking Alpha 这家人工智能GPU公司上一次公布财报是在2月底，营收高达220亿美元，超出了分析师的目标。英伟达25年第一季度的销售额指引为240亿美元，轻松超出分析师预期20亿美元，不过指引上调的部分仅为营收的10%，而最初的季度预期为40亿美元，超过50%的收入预期仅为70亿美元。英伟达25财年的销售预期比上个季度高出200亿美元。市场可能担心人工智能热潮已经结束，但真正的问题是，无论增长速度是否放缓，都要为持续的销售增长支付正确的价格。英伟达面临的另一个问题是，不可持续的高利润率最终会逐渐下降。管理层预计第一季度毛利率为76.3%至77.0%，季度运营费用非常有限，为25亿美元。随着时间的推移，英伟达将不得不花更多的钱来维持这样一个高利润的业务。分析师普遍预计，英伟达25财年每股收益将接近25美元。投资者需要明白，如果毛利率回到65%的正常水平，每股收益就会降至21美元。来源：作者运营费用占收入的比例低于10%似乎也不可持续。早在人工智能GPU芯片销量飙升之前的23财年，英伟达的运营支出接近70亿美元，占营收的25%以上。在类似的情况下，英伟达的运营支出将超过270亿美元。该公司的营业支出将飙升逾170亿美元，每股收益将减少近6美元。在毛利率回到65%的正常水平，运营成本飙升以匹配更高的收入基础的情况下，英伟达的每股收益将回落至15美元。目前该股已回到800美元上方，其每股收益目标以26倍26财年每股收益30美元的定价并不激进。该公司可能在未来1到2年内不会面临利润率压缩的问题，但投资者需要明白，利润率为负的情况最终将与英伟达23财年毛利率仅为59%的情况类似。之前的研究表明，该股的定价回到了600美元的区间。高得多的收入基础使得该股的估值处于800美元以上的类似区间。英伟达肯定可以在永不满足的AI GPU需求下走得更高，但该股最终将面临销售在几年内平稳后出现利润率最终下滑的局面。总结没有任何数据表明AI热潮会在一夜之间结束，市场正在将英伟达的部分利润回吐，在这段消化期，英伟达的股价进一步下跌，投资者不应感到意外。投资者最好让英伟达的股价进一步下滑，有可能回落至600美元的区间。无论这种情况发生在25财年、26财年还是未来，投资者所面临的不可避免的利润率压力风险都会降低。 $英伟达(NVDA)$

老虎证券04-24 19:39

通富微电回应大基金减持公司股份：或基于自身考虑将一如既往地支持公司发展

续经营没有影响。此外，公司表示，公司与AMD的业务正常开展，不存在砍单情况。

金融界04-24 11:40

Bankless：盘点加密货币领域最热门的人工智能机会

得。全球芯片短缺，Nvidia 和 AMD 等几家大公司正在主导这场秀，从游戏玩家到人工智能开发人员，每个人都想分一杯羹。这使得 GPU 变得非常昂贵且难以找到。为了解决 GPU 供应短缺的问题，许多项目都采用了加密货币的原则来协调 GPU 提供商和买家之间的经济激励措施。我们的想法是让您更容易、更便宜地获得所需的计算能力。属于此类别的一些领先项目包括： io.net —— io.net 创建了一个开放的市场，其中包含来自数据中心和加密货币矿工等未充分利用的 GPU，并以传统 GPU 成本的一小部分提供给任何人。 Akash —— Akash 是一个去中心化的计算市场，让用户可以安全高效地购买和销售计算资源。任何人都可以成为 Akash 上的提供商，并向平台上的其他用户提供他们的硬件并赚取收益。 Render —— Render 为空闲 GPU 计算创建了一个市场，可用于不同类型的项目，例如 3D 内容创建。去中心化AI模型训练和推理加密 x 人工智能项目正在采用更加开放和协作的方法来构建人工智能技术。这些举措利用了区块链的去中心化原则，以实现社区驱动的人工智能开发。想象一个开放的网络，任何人都可以利用计算机的能力来训练人工智能模型。这创建了一个可供所有人使用的集体情报库，为构建广泛的人工智能应用程序铺平了道路。属于此类别的一些领先项目包括： Bittensor —— Bittensor 的使命是让构建 AI 应用程序变得更容易。他们正在创建一个开放的点对点市场，任何人都可以在其中共享和利用机器学习模型。 Gensyn —— Gensyn 正在将“世界上所有的计算协调到一个网络中”，以构建集体智能，以低成本和高规模训练人工智能模型。零知识机器学习由于许多人工智能系统（包括 ChatGPT 等流行系统）都是闭源的，因此我们无法检查它们的工作并确定某些输出是如何得出的。对于一个易于事实核查答案的问题来说，这可能并不重要，但随着能力的扩展以及我们对这些技术的依赖的增加，我们将需要更多的洞察力。属于此类别的一些领先项目包括： Giza —— Giza提供构建、管理和托管可验证机器学习模型的一站式服务。其技术堆栈可用于构建可靠且易于信任的区块链人工智能解决方案。 Modulus Labs — Modulus 使用密码学来验证 AI 输出，并使用专门的 zk 证明器确保其准确性。为了使整个过程更加透明，一些加密 x AI 项目正在转向零知识机器学习（zkML）。 zkML 将复杂的加密技术与人工智能相结合，以确保机器学习过程的完整性及其输出的准确性。它让我们可以检查人工智能的工作，而无需信任任何人，这就是加密货币的意义所在。人工智能代理开发者可能希望通过加密来升级人工智能，但他们也在寻求通过人工智能来升级加密。 AI 代理本质上是可以跨 DeFi 平台独立执行任务的智能机器人。他们处理信息，根据数据做出决策，并采取行动来实现既定目标。人工智能代理现在在 DeFi 中的应用越来越广泛，服务于各种用例，例如： MEV 套利机器人 — Jaredfromsubway.eth 专门利用市场效率低下的优势 Telegram 机器人 — Unibot 和 Banana Gun 游戏中的机器人——Parallel’s Colony，一款由人工智能驱动的虚拟人物相互互动的游戏社交应用程序中的机器人——Frenrug，一种链上人工智能代理，可以在应用程序上与用户聊天并买卖他们的密钥预测分析机器人 — Bittensor 上的 Numerai、Subnet 8（预测子网）预测市场中的人工智能代理——Omen 是一个利用人工智能来预测事件结果的预测市场 AI 代理代表了创建自主系统的重要一步，该系统可以与 DeFi 生态系统交互以执行各种任务。它们有望成为本次牛市的独特催化剂。属于此类别的一些领先项目包括： Autonolas —— Autonolas 提供了一个框架，用于开发能够自主执行复杂的 DeFi 策略的加密原生 AI 代理。 Morpheus —— Morpheus 是一个开源网络，旨在为点对点个人人工智能（称为智能代理）提供动力，并受到本机代币“MOR”的激励。总结加密货币和人工智能的交集不仅仅是一个投机泡沫；这是一个具有实际意义的新兴领域。虽然炒作是不可否认的，而且一些项目似乎在追赶潮流，但将加密货币与人工智能相结合的基本承诺是明确的——为人工智能技术的开发和使用创建一个更公平的生态系统。一个加密x AI项目能否闯入本周期加密市值排名前十？加密货币和人工智能合作的潜力是巨大的，我们正处于这个故事的一个激动人心的时刻。随着时间的推移，我们很可能会见证这个领域的一个项目崛起，挑战 OpenAI 等巨头。来源：金色财经

金色财经04-24 09:22

美股异动｜半导体概念股普遍收涨，聪链集团涨超6%

技涨超3%，台积电ADR涨超2.8%，AMD涨超2.4%，意法半导体ADR涨超1.8%，POET Technologies涨超26%，WiSA Technologies涨超24%。

金融界04-24 08:50

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