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，在新 iPhone 操作系统中使用 ChatGPT 功能。该公司还与 Alphabet Inc. 进行了谈判，希望将谷歌的 Gemini AI 引擎整合到 iPhone 中。

Dan197706-04 05:09

益率，”赖利说，“相反，自2022年末ChatGPT推出以来，人工智能热情的增减似乎是主要驱动因素。” 赖利认为，人工智能将继续支撑股市，因为像当前对英伟达的关注这样的狭窄股票牛市可能会持续数年。此外，赖利认为这一涨势将会扩大。互联网泡沫突显了在新技术发展过程中很难确定受益者的困难。投资者已经确定芯片制造商和其他大型科技公司，如微软，可能是赢家，但“我们认为，人工智能革命和泡沫的早期阶段还没有结束，”赖利说。 “人工智能的最终用途和主要提供者变得更加清晰时，收益的空间仍然很大，”他补充道。但是，对于股市看涨者而言，赖利认为国债也将提供长期的利好因素。最近几周经济数据放缓的迹象导致资本经济学将其对2024年第二季度美国GDP增长预测从年化2.7％下调到现在的1.2％。 “我们预计10年期国债收益率将从目前的约4.5％下降到2024年底的4.0％，因为我们认为投资者低估了联邦储备委员会将降息的幅度，”赖利说。 “这种人工智能炒作的增加以及国债收益率下降的预期支撑着我们对标普500指数到2025年底达到6500点的预测，”赖利总结道。

Heidi06-04 00:43

Elon Musk的xAI筹集60亿美元以竞争ChatGP　WienerAI已筹集400万美元

80亿美元估值有了显著提升。相比之下，ChatGPT的开发者OpenAI目前的估值为800亿美元。鉴于OpenAI成立于2015年12月，拥有八年的领先时间，这一估值被认为是公平的。马斯克一直是人工智能技术的热心支持者，这也是他共同创立OpenAI的原因。然而，由于与管理团队的分歧，他的参与时间很短。2024年3月，马斯克起诉OpenAI及其联合创始人萨姆·阿尔特曼（Sam Altman），指控他们背叛了非营利组织的使命声明，成为微软的“闭源事实上的子公司”。根据起诉书，马斯克在2016年至2020年9月期间向OpenAI捐赠了超过4400万美元，并且在多年里一直是其最大的捐助者。尽管他在2018年离开了OpenAI董事会，但他曾被提供在其营利性部门的股份，但他出于原则拒绝了。 Grok：xAI的ChatGPT挑战者在2023年7月，马斯克成立了xAI，并于2023年11月发布了其ChatGPT竞争对手Grok 1.0模型。Grok是一个生成式人工智能模型，经过数月在包含“数万”个GPU的集群上开发和训练。Grok的训练数据源于截至2023年第三季度的网络数据，并结合了xAI所称的“AI导师”的回馈。 Grok模型通过聊天机器人向X Premium和Premium+用户提供。2024年3月，公司宣布了Grok 1.5模型，这是对Grok 1.0的显著升级。该聊天机器人也向X Premium用户开放。在2024年的巴黎Viva Tech大会上，马斯克承认，作为一家新公司，xAI需要取得显著进展才能与谷歌DeepMind和OpenAI等行业领导者竞争。尽管如此，他对Grok的快速发展和未来在人工智能领域的竞争力表示乐观。 xAI的未来展望 xAI的崛起不仅仅是因为其强大的技术支持，还因为马斯克独特的愿景和执行力。马斯克在各种领域的成功——从电动汽车到太空探索——无不显示出他在技术创新和市场颠覆方面的卓越能力。xAI的成功融资和迅速发展的AI模型表明，它有潜力在未来的AI市场中占据一席之地。在竞争激烈的人工智能领域，xAI的目标不仅是赶上现有的领导者，更是希望通过创新和技术突破来引领未来。马斯克的参与和他对AI技术的热情无疑为xAI注入了强大的动力，使其能够在短时间内取得令人瞩目的成就。未来随着更多技术细节和产品的发布，xAI有望在全球范围内吸引更多的关注和投资。这不仅是对xAI团队的认可，也是对马斯克愿景的肯定。通过不断的创新和努力，xAI有望在未来的AI市场中成为一个重要的玩家，与OpenAI、谷歌DeepMind等公司共同推动人工智能技术的发展。新人工智能币WienerAI的崛起与Meme AI的波动形成对比的是WienerAI这一新兴代币的稳定崛起。WienerAI在预售期间表现出色，筹集了超过400万美元，并吸引了大量投资者。该代币模彷了其他流行的狗狗主题代币，提供AI增强的交易接口和高达1248%的年化收益率，对投资者具有极大的吸引力。 WienerAI的创新功能如零佣金交易和小区奖励机制进一步增强了其市场竞争力，目前价格为0.000713美元，未来有望继续上涨。立即进入WienerAI预售总体而言加密货币市场的波动性和竞争使得投资者需要保持高度警惕和灵活性。Meme AI虽然此前面临困难，但其近期的价格回升显示出市场的恢复潜力。与此同时，WienerAI等新兴代币展示了市场的活力和创新潜力，吸引了大量投资者的目光。投资者在选择投资对象时，应综合考虑项目的技术创新、市场策略、收益率和小区支持等多个方面。在市场波动较大的时期，谨慎投资、分散风险是明智的选择。密切关注市场动向和新兴代币的发展，也能帮助投资者抓住潜在的投资机会。立即进入WienerAI预售结论 xAI的成功融资和未来规划表明，它有能力在人工智能领域取得重大突破。随着时间的推移，我们将看到这家公司如何利用其资源和技术来实现。

Business2Community06-03 20:38

英伟达官宣下一代最强AI芯片 GPU性能8年提高1053倍

的核心在于规模。同时也指出2022年底ChatGPT时刻的到来既有技术方面的原因，也有经济方面的原因。要达到ChatGPT的突破性时刻，需要GPU性能的大幅增长，然后再加上大量的GPU。 Nvidia确实实现了性能，这对人工智能的训练和推理都很重要，而且重要的是，它还从根本上减少了生成作为大型语言模型响应一部分的标记所需的能量。我们来看一下：在八年间，从“Pascal P100 GPU”到“Blackwell B100 GPU”，GPU的性能提高了1053倍。其中部分性能是通过降低浮点精度实现的，例如从Pascal P100、Volta V100和Ampere A100 GPU的FP16格式到Blackwell B100使用的FP4格式，降低了4倍。由于在数据格式、软件处理和硬件方面运用了大量的数学魔法，如果不降低精度，性能提升将只有263倍，而降低精度不会对LLM性能造成实质性损害。要知道，在CPU市场上，每时钟核心性能提高10%至15%，核心数量增加25%至30%已属正常。如果升级周期为两年，那么在同样的八年时间里，CPU吞吐量将提高4至5倍。如上图所示，单位功耗的降低是一个关键指标，因为如果无法为系统供电，就无法使用系统。而token的能耗成本必须降低，这意味着为LLM生成的每个token的能耗必须比性能提升的速度更快。在黄仁勋的主题演讲中，为了给大家提供一些更深层次的背景信息，在Pascal P100 GPU上生成一个token所需的17000焦耳热量大约相当于两个灯泡运行两天，而平均每个字需要三个token。因此，现在我们开始明白为什么八年前的LLM甚至不可能在一定规模上运行，使其在执行任务时表现出色了。下图是在1.8万亿个参数、8万亿个通证数据驱动模型的情况下，训练GPT-4 Mixture of Experts LLM所需的功率：对于一个P100集群来说，超过1000千兆瓦时的电量实在是太大了。黄仁勋解释道：有了Blackwell GPU，公司将能够在大约10天内通过大约1万个GPU来训练GPT-4 1.8T MoE模型。如果人工智能研究人员和Nvidia没有转向更低精度，那么在这八年时间里，性能提升也不过是250倍。降低能源成本是一回事，降低系统成本又是另一回事。在传统的摩尔定律末期，晶体管每隔18到24个月就会缩小一次，芯片变得越来越便宜、越来越小，这两种技巧都非常困难。现在，计算复合体已经达到了微粒极限，每个晶体管都越来越昂贵，因此，由晶体管制成的设备本身也越来越昂贵。HBM内存是成本的重要组成部分，先进的封装也是如此。黄仁勋本人今年早些时候在接受CNBC采访时就曾说过Blackwell的价格。在SXM系列GPU插座中（不包括PCI-Express版本的GPU），P100推出时的成本约为5000美元；V100约为1万美元；A100约为1.5万美元；H100约为2.5万至3万美元。B100的成本预计在3.5万美元到4万美元之间。黄仁勋没有说明的是，运行GPT-4 1.8T MoE基准每一代需要多少GPU，以及这些GPU或运行所需的电费是多少。下图这个电子表格显示，根据黄仁勋所说，大约需要1万个B100，才能在十天左右的时间内训练出GPT-4 1.8T MoE：在这八年里，GPU的价格上涨了7.5倍，但性能却提高了1000多倍。因此，现在使用Blackwell系统，可以在十天左右的时间内实际训练出像GPT-4这样拥有1.8万亿个参数的大型模型，而在两年前，即使是在Hopper一代刚刚起步的时候，也很难在数月内训练出拥有数千亿个参数的模型。现在，系统成本将与该系统两年的电费相当。GPU大约占人工智能训练系统成本的一半，因此购买一个1万个GPU的Blackwell系统大约需要8亿美元，而运行十天的电费大约需要54万美元。如果购买更少的GPU，就可以减少每天、每周或每月的电费支出，但同时也会相应增加训练时间，使电费支出再次上升。就是这样，即使Hopper H100 GPU平台是“史上最成功的数据中心处理器”，正如黄仁勋在Computex主题演讲中所说的那样，Nvidia仍需继续努力。如果将Hopper/Blackwell的投资周期与六十年前IBM System/360的发布相比较，IBM在那次发布中下了至今仍是公司历史上最大的赌注。 1961年，当IBM开始其“下一代产品线”研发项目时，它是一家年收入22亿美元的公司，在整个20世纪60年代，它花费了50多亿美元。 Big Blue是华尔街第一家蓝筹股公司，正是因为它花费了两年的收入和二十年的利润来创造System/360。它的某些部分推出较晚，表现不佳，但它彻底改变了企业数据处理的本质。 20世纪60年代末，IBM认为自己可能会创造600亿美元的销售额，但他们创造了1390亿美元的销售额，利润约为520亿美元。可以说，Nvidia为数据中心计算的第二阶段掀起了更大的浪潮。 02.抵制是徒劳的无论是Nvidia还是其竞争对手或客户，都无法抵挡未来的引力，也无法抵挡生成式人工智能对利润和生产力的承诺。因此，Nvidia必将加快步伐，推陈出新。凭借250亿美元的银行存款和今年预计超过1000亿美元的收入，或许还有500亿美元将进入银行，它有能力推陈出新，把我们所有人都拉进未来。黄仁勋表示：“在这个令人难以置信的增长时期，我们要确保继续提高性能，继续降低成本，如训练成本、推理成本等，并继续扩展人工智能能力，让每家公司都能拥抱人工智能。我们把性能推得越高，成本下降得就越厉害。” 正如我们上面的表格所清楚显示的那样，事实的确如此。这就引出了最新的Nvidia平台路线图：在Hopper这一代中，最初的H100于2022年推出，配备了六层HBM3内存堆栈，通过带有900 GB/s端口的NVSwitch连接，并配有400 Gb/s端口的Quantum X400（以前称为Quantum-2）InfiniBand交换机以及ConnectX-7网络接口卡。 2023年，H200升级到六层更高容量和带宽更高的HBM3E内存，从而提升了H200封装中底层H100 GPU的有效性能。BlueField 3网卡也问世了，它为网卡增加了Arm内核，使其可以进行辅助工作。在2024年，Blackwell GPU当然已经推出了8堆HBM3e内存，并与配备1.8TB/sec端口的NVSwitch 5和800Gb/sec的ConnectX-8网卡，以及配备800GB/sec端口的Spectrum-X800和Quantum-X800交换机搭配使用。现在我们可以看到，在2025年，B200（上图中称为Blackwell Ultra）将拥有8个堆栈的HBM3e内存，这些堆栈有12个芯片高。据推测，B100中的堆栈有8层高，因此Blackwell Ultra的HBM内存容量至少增加了50%，根据所使用的DRAM容量，增幅可能更大，HBM3E显存的时钟速度也可能更高。 Nvidia对Blackwell系列的内存容量含糊其辞，但我们在3月份的Blackwell发布会上估计，B100将拥有192GB内存和8TB/秒的带宽。对于未来的Blackwell Ultra，我们预计会有更快的内存出现，如果出现带宽为9.6TB/秒的288GB内存，我们也不会感到惊讶。我们认为，Ultra变体在SM上的良品率有可能会有所提高，从而使其性能略高于非Ultra前代产品。这将取决于产量。 Nvidia还将在2025年推出弧度更高的Spectrum-X800以太网交换机，可能会在盒子里装上六个ASIC，以创建一个非阻塞架构，就像其他交换机常用的那样，将总带宽翻倍，从而将每个端口的带宽或交换机中端口的数量翻倍。在2026年，我们看到了“Rubin R100 GPU”，在去年发布的Nvidia路线图中，它的前身是X100，正如我们当时所说，我们认为X是一个变量，而不是任何东西的简称。事实证明确实如此，Rubin GPU将使用HBM4内存，并将有8个堆栈，每个堆栈可能有十几个DRAM高，而2027年的Rubin Ultra GPU将有十几个HBM4内存堆栈，也可能有更高的堆栈（虽然路线图没有这么说）。我们直到2026年才会看到Nvidia推出新的Arm服务器CPU“Vera”，它是当前“Grace”CPU的继任者。与之配套的是NVSwitch 6芯片，具有3.6 TB/s的端口，以及带有1.6 Tb/s端口的ConnectX-9网络接口卡。有趣的是，还有一款名为X1600 IB/Ethernet Switch的产品，这可能意味着Nvidia正在融合其InfiniBand和以太网ASIC，就像十年前Mellanox所做的那样。或者，这可能意味着Nvidia只是为了好玩而试图让我们产生怀疑。 2027年的路线图中还透露了一些其他信息，这可能意味着对网卡和交换机的全面超以太网联盟支持，甚至可能是用于将节点内和跨机架的GPU连接在一起的UALink交换机。原文来源于： https://www.nextplatform.com/2024/06/02/nvidia-unfolds-gpu-interconnect-roadmaps-out-to-2027/ 中文内容由元宇宙之心（MetaverseHub）团队编译，如需转载请联系我们。来源：金色财经

金色财经06-03 17:03

涨价50%！存储芯片本轮涨价背后的逻辑是什么？

第5轮周期 2023年第4季度以来，以ChatGPT为代表的AI 人工智能全面爆发，带动存储芯片价格回升，引发存储芯片提前复苏，进入到第5轮周期的起点。新需求驱动存储芯片份额增长数据来源：Wind 2、供需格局逐步改善，存储芯片迈入提价周期 23年上半年存储行业整体处于下行区间，三星、SK海力士、美光、西部数据和铠侠等厂商纷纷宣布减少产能，厂商降低关于存储业务的资本性支出。各大厂商不约而同的减产计划促使存储周期提前，在存储需求不断扩大的前提下，存储芯片的价格将会上升，提前进入复苏周期。供给端减产持续，供应缺口预期在24Q2到来。目前根据测算，自2023年起，海外厂商的产能利用率和资本支出已显著减少。预计2023年DRAM市场整体供给减少3.4%；NAND Falsh整体供应减少7.7%，其中23Q3-Q4季度为原厂减产窗口期。随着减产和去库的持续，DRAM和NAND自23年10月迈入涨价周期数据来源：Wind 三、储存领域国产升级空间仍较大全球存储类芯片市场以DRAM和NAND Flash为主，但这两个市场目前都被美国和韩国垄断。国内目前尚处于起步阶段。全球竞争格局以韩系厂商为主，美国为辅，国内尚处于起步阶段。中国存储需求占全球30%，但自给率低于10%，国产升级空间仍较大。其中， DRAM：2023 年 CR3 高达 96%，市场集中度最高，基本被韩国三星和 SK 海力士、美国美光三家垄断。国内厂商主要为合肥长鑫。 NAND：CR5 达95%。三星处于领先位置，市场份额为 32.7%，而日本铠侠、美国西部数据、SK 海力士和美光的市场份额相差不大。国内厂商主要为长江存储。相关产品：科创100ETF基金（588220）跟踪科创100指数，指数中重点布局的行业包含了计算机、电子、医药生物、新能源等科创板中小企业，有望收获低空经济前沿技术发展带来的红利，同时也是投资高科技成长企业并有望获得投资收益的重要选择。半导体ETF（159813）跟踪国证芯片指数，国产升级大逻辑+AI带来产业新需求+库存周期拐点将至，半导体板块迎来较好的布局时点。基金有风险，投资需谨慎。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06-03 16:13

木头姐拍大腿「痛失十二亿」！错过英伟达股价巅峰，Ark甩锅周期调整

022年11月，当时正值AI聊天机器人ChatGPT的发布引发了AI推动的股市大反弹。 2022年第四季，英伟达平均股价为146美元。方舟投资在当季出售了859000股英伟达股票，错失了8.51亿美元的收益。据Stockcircle数据，Ark Invest在2016年第四季首次购买Nvidia股票时，英伟达平均股价为81美元。截至撰稿（6月3日），英伟达股价报1096.33美元，2024年以来上涨超127%，近一个月上涨超23%。木头姐曾多次表示，虽然她喜欢英伟达股票，认为这是一只好股票，但它的估值太高了。在2023年2月英伟达估值为5750亿美元时，木头姐称对英伟达抛售的部分原因是其估值「非常高」，并且正在将其投资组合整合为更有说服力的名字。而如今，英伟达市值攀升至2.8万亿美元，总市值仅次于微软（MSFT.US）和苹果（AAPL.US）。出于对估值的担忧，方舟投资一直在削减英伟达股份。继2023年第一季抛售109000股、第二季抛售118587股、下半年清算147651股后，方舟投资在2024年第一季继续减持了81239股英伟达股票，价值7500万美元。今年早些时候，木头姐仍表示不认同英伟达的天价估值。她表示，「事实上，从英伟达上市以来，我整个职业生涯都在关注它。这是一只周期性很强的股票。」她补充道，英伟达GPU的过度订购可能会给该公司带来痛苦的库存调整。木头姐认为，「每个人都很兴奋，试图同时进入，所以会有双重下单、三重下单、四重下单，然后是库存调整。我们认为这种情况会再次发生。」而另一方面，方舟投资将出售英伟达股份的资金部署到其他的AI初创公司，但这些投资几乎没有取得明显成功。原文链接

投资慧眼06-03 13:39

Arweave、AO、AI——模块化框架与灵活的安全性

；非确定性的，具有适应能力的，比如 ChatGPT 或 LLM 应用程序。在 AO 中的发展，作者觉得起点会是前者，比如说 DeFi 自动化工具。 DeFi 自动化 AO 上的一个早期 DeFi 自动化项目是 @autonomous_af。该团队构建了一个“DCA 代理”，使用户能够以美元成本平均法（DCA）买入指定代币。 DCA 代理产品遵循模式：用户定义他们希望 DCA 买入的代币，以及其他参数，如滑点容忍度、特定的 DeFi 池、DCA 交易的频率和每笔 DCA 交易的金额。 DCA 代理响应收到的通知（即定时任务）并在满足预定义条件时执行 DCA 交易。用户最终可以暂停 DCA 代理或永久停用它。需要明确的是，这种代理是以规则为基础的方式执行操作，并有效地遵循其底层脚本中定义的指令。这在分类上就是前者 —— 完全确定性和参数化的 AI。在这点上，其实 Arweave 创始人 @samecwilliams 也曾经表达过相似观点，在目前主流金融系统中，大量的交易并非由投资者操作，而是各种机器人在自动交易。所以这也天然适用于 DeFi 交互场景。事实上，最安全的实现某些目标的方法是为代理设置严格的规则和操作。这实际上将这些产品拉近到与传统金融产品和功能的相同水平（例如，设置止损，从银行账户设置 DCA 产品等），从用户体验角度来看，这是一个好事。超越 DeFi 自动化除了上述的较为简单的 AI，目前科技届主流的对 AI 的套路都是集中在非确定性，具有适应能力的 AI 上，比如说 Chatgpt 与 LLM 模型。显然，这类系统相较于“DCA 代理”来说会更加高级。但它也非常昂贵。一般来说，LLM 产品需要 GPU 来提供必要的计算能力，而 GPU 计算比典型的 CPU 计算更昂贵。自托管一个 LLM 基础模型的成本很容易达到每月约 2 万美元。作者给出了一项 a16z 的数据，一些生成式 AI 初创公司仅在 AI 计算上就花费了 80% 的资金。所以，如果要想在 AO 上构建使用 LLM 的应用程序，经济成本的考量是无法避免的。但与其他智能合约平台相比，AO 的架构使开发者能够扩展和微调其进程的安全级别。这种结构将极大地有利于 AO 开发者，因为大多数 LLM 生成的消息价值较低。最后的思考作者在最后给出了他对 AO 机构的思考： AO 的独特架构为应用程序的开发提供了一个有吸引力的平台，从 DeFi 到 AI 驱动的应用程序。异步消息传递结合并行计算使应用程序比典型的智能合约应用程序更加丰富和复杂。支持进程的可扩展和灵活的安全性也是 AO 所独有的，尤其是 LLM 驱动的产品，将利用这一属性。来源：金色财经

金色财经06-03 12:43

AI与机器人板块活跃，人工智能AIETF(515070)涨超1.5%、机器人ETF(562500)涨超0.8%

工作站上，轻松地构建copilots、ChatGPT聊天机器人等生成式AI应用，所需时间从数周缩短至几分钟。此外，黄仁勋现场谈及英伟达的新进展，他展示了最新的Blackwell芯片，并表示，英伟达将在2025年推出BlackwellUltraAI芯片，下一代AI平台命名为Rubin。中泰证券认为，人工智能新一轮十年级的技术和产业革命大幕已经拉开，当前海外已经开始进入商业落地阶段，ChatGPT、Midjourney等现象级爆品出现，微软、Adobe、Salesforce、Zoom等软件巨头亦纷纷推出商业化产品，静待数据的持续验证；国内大模型仍处于群雄逐鹿、快速迭代阶段，未来空间大且会格局收敛，应用端长期空间最大，厂商百花齐放。人工智能AIETF（515070）紧密跟踪中证人工智能主题指数，覆盖人工智能上下游产业链。数据显示，人工智能AIETF(515070)前十大权重股分别为海康威视、科大讯飞、中际旭创、韦尔股份、金山办公、澜起科技、中科曙光、紫光股份、大华股份、新易盛，场外联接(A类：008585；C类：008586)。机器人ETF（562500）是全市场规模最大的机器人主题ETF，是人工智能的最佳载体，场外联接基金（A类 018344/ C类 018345）。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06-03 10:33

英伟达重磅推出AI模型推理微服务NVIDIA NIM，AI人工智能ETF(512930)逆市上扬

工作站上，轻松地构建copilots、ChatGPT聊天机器人等生成式AI应用，所需时间从数周缩短至几分钟。此外，黄仁勋现场谈及英伟达的新进展，他展示了最新的Blackwell芯片，并表示，英伟达将在2025年推出Blackwell Ultra AI芯片，下一代AI平台命名为Rubin。长城证券指出，ChatGPT引爆AI技术新浪潮，带动算力需求高涨，推动AI相关芯片市场，AI领域相关公司有望迎来新一轮成长。华泰证券表示，得益于AI大模型推动，海外云厂商的基础设施进入新一轮建设周期。自用场景下的推理需求，存在较大市场预期差，大模型在推荐/搜索等场景落地，或带来持续AI算力需求。关注海外算力产业链，关注国产算力产业链，关注 AI 应用的潜在变化。关注人工智能，AI应用发展以及娱乐消费、线上购物的投资者，可借道线上消费ETF平安(159793)、AI人工智能ETF(512930)把握投资机遇。线上消费ETF平安(159793)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、快递物流、影视娱乐、网络游戏、视频直播、在线教育以及远程医疗等领域的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2024年4月30日，中证沪港深线上消费主题指数(931481)前十大权重股分别为美团-W(03690)、腾讯控股(00700)、快手-W(01024)、顺丰控股(002352)、科大讯飞(002230)、昆仑万维(300418)、京东健康(06618)、世纪华通(002602)、圆通速递(600233)、哔哩哔哩-W(09626)，前十大权重股合计占比58.57%。 AI人工智能ETF(512930)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2024年5月31日，中证人工智能主题指数(930713)前十大权重股分别为海康威视(002415)、中际旭创(300308)、科大讯飞(002230)、韦尔股份(603501)、新易盛(300502)、金山办公(688111)、紫光股份(000938)、澜起科技(688008)、中科曙光(603019)、浪潮信息(000977)，前十大权重股合计占比51.54%。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06-03 09:43

“木头姐”因过早出售英伟达错失12亿美元收益

大部分出售发生在2022年11月，就在ChatGPT的发布帮助引发人工智能推动的股市大涨之前。 2022年第四季度，英伟达股票的平均价格约为146美元。自那以来，该股上涨了6.5倍，周五收于1096.33美元。 Ark仅在2022年第四季度就决定出售了85.9万股英伟达股票，损失了8.54亿美元的回报。 2023年2月，伍德接受采访时称，虽然她喜欢英伟达的股票，但它的估值太高了。英伟达的市值当时约为5750亿美元，现在已达到近2.8万亿美元。自那以来，Ark继续减持其在英伟达的股份，在2023年第一季度出售10.9万股，在2023年第二季度出售118587股，在2023年下半年共出售147651股。 2024年第一季度，Ark继续减持英伟达股份，出售了81239股。截至3月31日，Ark仍持有6.7万股英伟达股票，价值约7500万美元。根据Stockcircle的数据，Ark在2016年第四季度首次购买了英伟达的股份，平均价格约为每股81美元。在今年早些时候一次采访中，伍德表示，她仍不认同英伟达的天价估值。 “实际上，自从英伟达上市以来，我的整个职业生涯都在关注它。这是一个非常周期性的股票，”伍德说，并补充说，过度订购英伟达的GPU可能会给公司带来痛苦的库存调整。 “每个人都很兴奋，试图同时进入，所以有双倍订购，三倍订购，四倍订购，然后是库存修正。我们认为这种情况还会再次发生。”． Ark已将出售英伟达股票的收益重新配置到其他潜在的人工智能公司，尽管这些投资很少有成功的。

金融界06-03 07:53

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