东方证券【赢家日报】0326

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高股息资产回归 Kimi概念降温
财富管理 2024-03-26 07:20 上海
  赢家策略


持仓建议：

8成
看好方向：
华为产业链、半导体、TMT、创新药、国企改革、科技、芯片、军工等。



  策略观点：
上一交易日，三大指数继续回落下跌，沪综指跌0.71%，深证成指跌1.49%，创业板指跌1.91%，北证50指数跌2.31%。人工智能赛道大跌，传媒、半导体、游戏、教育板块跌幅居前，采掘板块逆市走强。沪深两市成交额超万亿，北交所成交57亿元；北向资金净买入超50亿。

      如之前判断，短期市场进入周级别调整，尽管市场成交仍维持在万亿上方，但市场热点趋于分散，近期火热的AI+题材未能继续表现，反而出现放量走低迹象，显示有活跃资金高位套现；周期股表现活跃，一定程度上填补市场热点空缺，如采掘板块、地产板块，尤其是后者，早盘突然拉升，地产指数亦大幅拉升近2.5%，港股内房股也午后震荡走强。显然，上周末的国务院常务会议让市场浮想联翩，如进一步优化房地产政策，持续抓好保交楼、保民生、保稳定工作，进一步推动城市房地产融资协调机制落地见效，系统谋划相关支持政策，有效激发潜在需求。不过，从市场结构行情分析，周期股大概率不会成为市场持续热点，补涨或填补热点空缺作用更明显。从技术上看，指数从反弹过渡到横盘震荡，活跃资金从积极参与到谨慎做多甚至套现离场，预示着市场进入蓄势整固期，盘面热点分化但并不意味着行情结束；从时间轴来看，市场逐渐进入一季报业绩披露期，投资者需要密切关注相关主题和赛道业绩支撑状况。



图片  财经资讯


    （1）、3月25日，国家数据局局长刘烈宏在中国发展高层论坛2024年年会上表示，要加快完善数据要素基础制度体系，加快推出一批可落地的政策文件。当前，制约数据“供得出”“流得动”“用得好”的卡点堵点问题依然突出，数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等制度还需完善。
    （2）、宁德时代董事长曾毓群在接受采访时表示，宁德时代与特斯拉在合作开发充电速度更快的电池。曾毓群透露，双方正共同研究新型电化学结构等电池技术，旨在加快充电速度。
图片  东方研究

   

   计算机行业动态跟踪：



     阶跃星辰发布万亿参数MoE模型，大模型混战进入新阶段




     3月23日，阶跃星辰发布了Step-2万亿参数MoE语言大模型预览版。Step-2模型采用了MoE 架构，聚焦深度智能的探索，并提供API接口给部分合作伙伴试用。训练万亿参数模型体现了阶跃星辰的核心技术能力，也表明阶跃星辰在通用人工智能领域追赶OpenAI的实力和决心。



      模型规模提升到万亿对算力、系统、数据和算法都提出了新要求。在过去的一年，一些国内领先的大模型基本达到了 GPT-3.5 的水平，业内也开始不断向着GPT-4能力去突破。但 GPT-3.5 只是一个千亿参数的模型，要达到 GPT-4 的万亿规模参数，各个维度的要求都上了一个台阶，对算力、系统、数据和算法四大要素都有着极高要求。根据阶跃星辰数据，至少需要等效 A800 万卡单一集群，高效稳定的训练，十万亿okens 高质量的数据，加上驾驭新颖的 MoE 架构，任何一环出现短板，就很难将模型Scale Up至万亿参数。阶跃星辰具备打造万亿参数模型的坚实基础，经过一年沉淀，才能实现万亿级参数模型的成功。



      阶跃星辰的Step系列模型已经开放试用。截至目前，阶跃星辰已经推出了Step-1千亿参数语言大模型、Step-1V 千亿参数多模态大模型，以及 Step-2 万亿参数 Mo语言大模型的预览版。Step系列模型在图像理解、多轮指令跟随、数学能力、逻辑推理、文本创作等方面性能达到业界领先水平。基于Step系列模型，阶跃星辰推出了名为“跃问”的聊天机器人平台和“冒泡鸭”AI智能体平台，目前均可免费试用，用户可以自由和机器人聊天，也可以自己定制个性化的智能体。



      大模型领域竞争日益激烈，长文本和多模态技术是重点。近期随着月之暗面Kimi模型的热度高涨，大模型领域竞争又重新激烈起来，进入了“卷”长文本的阶段。而多模态模型可能是下一个新战场。多模理解和生成的统一是通往 AGI 的必经之路，当前正处于多种模态走向融合的阶段，无论是语言、视觉还是声音，现在都可以映射到同一个空间加以表征。在未来阶段，有了理解和生成的统一，就可以进一步和具身智能结合起来，形成一个世界模型。再进一步，在世界模型的基础上加入复杂任务的规划能力和抽象概念的归纳能力，就真正演化到了 AGI 的阶段。



       AI应用落地的曙光初现，算力需求预计将持续提升。长文本、多模态等技术可以通过提供更多上下文信息、视觉信息等，来辅助模型进一步减少歧义，并且基于所提供事实基础上的归纳、推理也更加准确，进一步推进AI产业的应用落地。同时，上下文长度的提升和多模态信息的加入必然会带来算力消耗的提升，即使在业界不断优化的情况下，对于算力的需求仍会有较大程度的增长。我们认为，随着各大模型厂商对于模型能力的“内卷”进入新阶段，对AI算力的需求将会进一步提升。


      风险提示：技术落地不及预期；政策监管风险

投资顾问：吴利辉  执业编号：S0860617050013

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