探讨制约国内人工智能发展的核心问题,以及正在走向突破的个股。

博主:adminadmin 02-17 159 0条评论
摘要: AI发展症结、个股选择、市场分析探讨国内人工智能发展的关键问题和投资方向,为个股选择提供市场分析。当我看到Sora时,我不仅感到惊讶和震惊,更让我思考国家的AI将走向何方!俗...

AI发展症结、个股选择、市场分析

探讨国内人工智能发展的关键问题和投资方向,为个股选择提供市场分析。

当我看到Sora时,我不仅感到惊讶和震惊,更让我思考国家的AI将走向何方!

俗话说:巧妇难为无米之炊。

A股市场的各个AI公司中是否有聪明的女性不得而知,但在国家层面,我们肯定不会缺少聪明的女性。

我们现在真正的困难和痛点是:米不够——算力不够!

计算能力的不足具体体现在两个方面:

1、质量差

2、数量不够

高端AI GPU全部被砍掉,采购的库存GPU只是杯水车薪。 由于自主可控芯片生产工艺去年才达到7nm,短期内很难突破到5nm领域。 所以,国内只能走这样的路线:质不够,量补!

纵观国内GPU企业,走在技术前沿的企业基本都被丑国列入了黑名单。 虽然设计工艺已经达到7nm,有的甚至是5nm,但还没有可用的芯片代工厂。 A股典型代表:寒武纪-U.

国内GPU公司值得关注的只有华为和绥远。

其中,绥远2021年12月7日发布的第二代芯片,采用12nm工艺,达到了同期其他公司7nm工艺的水平,从而使其逃脱了美国的制裁。 该公司可能会在2024年第一季度发布第三代产品,工艺可能不是7nm,但性能仍有望大幅提升。

华为于2019年9月19日发布了7nm EUV工艺的增强版Ascend 910和12nm Ascend 310,并将随着2023年mate60的发布升级到Ascend 910B,7nm量产的局面在去年就得到了解决。 我们希望华为能够尽快推出新一代AI。 芯片。

当年5G可以看到天花板(基站的总需求),但现在AI算力的需求仍然是一个黑洞。 随着AI的不断迭代升级,对算力的需求将持续呈指数级增长。

你可能认为算法和模型也是我们的短板。 虽然也很重要,但不要忘记:算法优化和模型迭代都是基于算力支撑的。

例如:两辆同型号的跑车正在竞速100公里,但第一辆车行驶在坑洼不平的烂路上,第二辆车行驶在平坦无阻碍的高速路上。 结果是不言而喻的。 汽车可能只行驶了几米就抛锚了。

正如开头所说,高端算力的缺乏是限制我国人工智能发展的核心因素!

至于高端算力,只能看华为,其次是绥远。

相关个股,只选排名靠前的!

祝大家新的一年账户增长10倍!

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