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以下分别围绕人工智能、算力芯片、大消费/零售、以及新能源（固态电池）等热门行业板块，系统梳理了各领域的核心企业及产业链关键环节，内容丰富且结构清晰，具体如下：第一张图聚焦AI全产业链的龙头企业分布，按照不同细分板块逐一列举代表性企业，包括光模块（如中际旭创、天孚通信）、光芯片（源杰科技、华西股份）、国产AI芯片（海光信息、寒武纪）、AI服务器（中科曙光、浪潮信息等）、交换机（共进股份等）、液冷设备（曙光数创等）、数据中心（美利云等）、华为算力（高新发展等）、算力租赁（鸿博股份等）、存储（佰维存储等）、AI大模型（科大讯飞等）、数据要素（人民网等）、AI应用（万兴科技等）、AI游戏（神州泰岳等）以及AI传媒（中文在线等），覆盖了从底层硬件到上层应用的全链条关键环节。第二张图专题解析“算力芯片产业链”，将产业链分为计算芯片（含AI芯片如寒武纪、DPU如海光信息、CPU如中国长城、GPU如景嘉微）、边缘计算芯片（细分通用型、蓝牙音频、WIFI、蜂窝等，对应企业如瑞芯微、中科蓝讯、乐鑫科技、翱捷科技等）、存储芯片（涵盖DRAM、NANDFLASH、NOR、EEPROM等类型，企业包括兆易创新、江波龙、普冉股份等），并延伸至连接器、封测、分销商、模组等配套环节（如创益通、华海诚科、中电港、江波龙等），完整呈现了算力芯片从核心器件到周边支持的全产业链企业布局。第三至五张图均围绕“大消费/零售”板块展开分类梳理，虽视角略有差异但核心都是按细分领域归集相关企业：-第三张图以“食品和饮料”为主线，细分休闲食品、卤制品、烘焙食品、预制菜等食品类别，以及植物蛋白、功能饮料、乳酸菌、酒类、果汁等饮料类别，对应列出良品铺子、三只松鼠等具体企业；-第四张图聚焦“乳业、餐饮、免税概念”三大方向，乳业下分常温奶、鲜奶、奶酪、炼乳（企业如伊利股份、妙可蓝多等），餐饮下分酒楼饭店老字号、酒店（如同庆楼、华天酒店等），免税概念下分运营商、物业、海南、曾申请/探索/合作（如中国中免、上海机场等）；-第五张图则以“百货零售”为核心，按地域或合作类型划分，包括全国、上海、浙江等省市（如永辉超市、徐家汇等）及其他类别（如国光连锁、合肥百货等），清晰展示各地代表性零售企业。第六张图专门整理“固态电池”概念的20家龙头企业，按序号列出企业名称（如宁德时代、赣锋锂业、比亚迪等），并附简要备注说明其在该领域的业务特点（如宁德时代“2027年小批产”、赣锋锂业“多种固态电池材料”、比亚迪“大量研发”等），覆盖了从电池制造（宁德时代、比亚迪）、材料供应（赣锋锂业、天奈科技）、设备技术（先导智能、珠海冠宇）到配套环节（金龙羽、上海洗霸等）的多元主体，反映了固态电池产业的关键参与力量。综上，这组图片通过分类归纳的方式，系统呈现了AI、算力芯片、大消费/零售及固态电池四大热门领域的核心企业及产业链结构，为了解各行业重点参与者及上下游布局提供了直观参考。

三星ZFold7打算再拍个吐槽短视频就出了，微信依然会卡死这个问题真的很烦人，除非它来一个神级优化OTA那我就考虑先不卖它​​​

下一个“寒王”即将年底登场，摩尔线程等3家公司梳理。主打领域：全功能GPU核心引擎，自研MUSA架构，MUSA全栈系统软件。自研KUAE计算集群，零中断容错技术。核心技术和产品：摩尔线程已经又多款算力芯片量产，其中3大产品在市场中竞争力颇强，包括：1.桌面级图形显卡MTTS80：是首个公开发售且率先支持DX12的国产游戏显卡，可流畅运行《黑神话：悟空》等3A游戏。云端渲染卡MTTS3000：可为AI推理、云游戏、云渲染、视频云、数字孪生、数字内容创作等场景提供通用智算能力支持。2.智算加速卡MTTS4000：训推兼顾，基于自研MTLink技术，可支持多卡互联和千卡集群基础设施建设，支持千亿参数大模型训练。3.旗舰级GPU加速服务器MCCXD800X2：专为大语言及多模态大模型、科学计算和物理仿真等前沿领域打造。上市路径：摩尔线程已于2024年11月12日在完成A股上市辅导备案登记，正式启动IPO进程。2025年6月18日完成IPO辅导验收，6月30日科创板首发申请获得受理。2025年7月17日，摩尔线程IPO申请进入上交所问询环节，首轮问询已于8月初完成。预计摩尔线程最快可能在2025年10月进入申购发行阶段。主打领域：自主架构与指令集，混合精度计算，软件栈技术。核心技术和产品：1.曦思N系列：曦思N100于2022年1月流片，2023年4月量产，主要应用于AI推理市场。此外，还有采用HBM3显存的曦思N300，专为云端推理而生。2.曦云C系列：曦云C500在2024年2月量产，曦云C600则在2025世界人工智能大会上正式亮相，该芯片集成大容量存储与多精度混合算力，搭载HBM3e显存，性能强劲，全面对标国际旗舰GPU产品。上市路径：沐曦集成已于2025年1月完成上市辅导备案。6月23日已经完成上市辅导工作。6月30日，沐曦向上交所递交了上市申请，拟在科创板挂牌上市。预计最快将于2025年11月-12月正式上市。主打领域：自主芯片架构与指令集，多精度计算技术，软硬件协同设计，光互连技术。核心技术和产品：1.云燧T20是基于邃思2.0芯片打造的面向数据中心的第二代人工智能训练加速卡，具有模型覆盖面广、性能强、软件生态开放等特点，可支持多种人工智能训练场景。云燧T21是基于OCP（开放计算项目）OAM（开放加速模组）标准设计、兼容OCPOAI标准（开放加速器基础设施）的高性能人工智能训练加速模组，同样基于邃思2.0芯片打造。2.推理加速卡：燧原S60是面向数据中心大规模部署的新一代人工智能推理加速卡，满足大语言模型、搜广推及传统模型的需求，具有模型覆盖面广、易用性强、易迁移易部署等特点。云燧i20是基于邃思2.5芯片打造的面向数据中心的第二代人工智能推理加速卡，具有高性能高能效、模型覆盖面广、易部署易运维等特点。上市路径：燧原科技已于2024年8月26日完成上市辅导备案，辅导机构为中金公司。2025年6月23日，燧原科技完成上市辅导工作。最快将于2025年12月上市，最晚可能于2026年6月实现上市。摩尔线程概念股全梳理：4、东华软件：更猛，签了三年50万片GPU采购单，还一起在盐城建国产算力基地，把AI大模型塞进医疗、金融系统里跑。

他写哈利波特同人也创办OpenAI哈利波特同人作者预测AI灭世人工智能有99.5%的可能性会杀死你。这是硅谷版世界末日传教士EliezerYudkowsky的最新论点。【图1】Yudkowsky用现在的话说，是个不折不扣的斜杠青年，是MIRI创始人，也是著名的哈利波特同人文作者。但最引人注目的身份则是一手缔造OpenAI和谷歌DeepMind的中之人。八年级辍学、AI知识全靠自学成才......奥特曼、马斯克纷纷引用他的观点，AI教父Hinton、LeCun则批评他的极端。就是这样一个评价两极分化严重的人，却成为了硅谷大佬们争先恐后的座上宾。他说，他的目标是阻止AI朝着超级智能发展，因为这事关整个人类的生死存亡。没有妥协的余地，即使是llya的公司也应该被关闭。也许你对EliezerYudkowsky还不太熟悉，但他的名字在硅谷可以说是大名鼎鼎。【图2】EliezerYudkowsky出生在芝加哥的一个东正教犹太家庭，因为慢性健康问题，在八年级后就早早地辍学回家。没有学校文凭，取而代之的是，他如饥似渴地阅读科幻小说，自学计算机科学，并与一群主张科技乐观主义的未来学家们在网上交流。也就是那时，他被"奇点"这个概念所深深吸引，即假设中人工智能超越人类智能的未来转折点，于是他立志要创建AGI，并坚信AGI即将到来。但当他来到硅谷后，却发现要创建对人类友好的人工智能其实相当困难，主要还是以下三个原因：-正交性:智力不等同于仁慈，AI不会因为变得更聪明而自动变得更友好。-工具性融合:任何强大的、以目标为导向的AI系统都有可能采取对人类不利的手段，比如在回形针最大化器实验中，一旦AI认为人类身体内的铁元素可以用来制作回形针，那么为了保证最大化生产回形针，AI将会把人类视作资源的一部分。-情报爆炸:AI能力可能在短时间内急剧飙升，导致迅速出现不可控的超级智能。从此之后，他开始持续关注AI安全问题，也成为了硅谷最早警告AI风险的"传教士"之一。Yudkowsky曾表示：人类注定要灭亡，我不会继续打一场失败的战斗来使人工智能与人类价值观保持一致，而是将注意力转移到帮助人们接受自己的命运上。此外他还在伯克利创建了MIRI研究所，致力于研究先进人工智能的风险。【图3】虽然他极端悲观的AI末日论说法颇受业界争议，连AI教父Hinton都明确表示过Yudkowsky的主张过于偏颇，但不可否认的是，他在一定程度上影响了整个硅谷。无论是OpenAI的奥特曼，还是马斯克在内的AI科技巨头，都曾在公开场合引用他的观点，奥特曼甚至曾表示，Yudkowsky在他创办OpenAI的决定中，发挥了关键性作用，而且他值得一座诺贝尔和平奖。不仅如此，谷歌在AI领域有所成就也离不开他的功劳。2010年时，就是他为初创公司DeepMind的创始人牵线搭桥，将其介绍给了风险投资家PeterThiel，Thiel从此成为了DeepMind的第一位主要投资者。后面谷歌在2014年收购了DeepMind，而DeepMind的联合创始人DemisHassabis如今正负责监督谷歌的AI工作。除了在AI安全领域的贡献，让Yudkowsky在硅谷声名鹊起的另一个原因，则是他对硅谷理性主义的引领。如今硅谷科技公司中的年轻一代，绝大多数都是坚定的理性主义者，追根溯源正是受到了Yudkowsky的作品影响。而这本书便是哈利波特的同人文——《哈利·波特与理性之道》。【图4】在这本书中，哈利波特从小接受科学训练、逻辑思维和理性教育，用科学探索魔法世界。原著中的事件都被理性重构改写，不仅关注魔法如何使用，还探究魔法原理和背后的逻辑，还经常涉及像贝叶斯推理、实验设计、概率思维等知识。再比如说，Yudkowsky的另一本有关《龙与地下城》的同人小说，其中也包含了他对决策理论的诸多看法。而最近他和MIRI总裁NateSoares合著的新书《如果有人建造它，每个人都会死》，也是他们多年来一直向人工智能内部人士提出的案例提炼版，当中他公开抛出了有关超级智能的最终预测。【图5】他认为，目前很多科技公司，包括Anthropic、OpenAI在内，在构建软件模型时，其实并不清楚内部的运作逻辑，所追求的"炼金术"超越了科学理解范畴。所以一旦模型能力到达某种程度，现有的AI对齐技术（如强化学习、微调等）将不可避免地失效，从而忽略人类指令。最终AI不仅掌握了极大的能量，在资源使用、决策等方面也会脱离人类控制，人类可能在毫无察觉的时候就被潜移默化地边缘化取代，以一种渐进式的方式消失，而非像科幻电影中所描述的那样，会出现一场和机器人的生死存亡的战争。Yudkowsky认为，现在已经到了该报警的阶段，这不是危言耸听，人类正在忽略真正的风险。在谈及硅谷这些追求创造超级智能的科技公司，Yudkowsky表示它们每一家都应该被关闭，Anthropic相对较好，而OpenAI明显最差，但诚然重视AI安全如llya，Yudkowsky也一视同仁地认为llya的公司也需要被停止，因为它们本质上都没有区别。不过随着时间的推移，他不再精确预测超级人工智能何时才会被开发出来，当结果注定的时候，过程显得那么无关紧要。正如他回复网友时，所采用的这个比喻：预测掉入热水中的冰块何时融化，比知道结果注定是一杯温水，要困难得多。【图6】而他正在试图做的，是告诉人们，这里将会有一杯温水。

AI泡沫？每年花费几千亿美元！相信是真的？到2029年，OpenAI将花费1150亿美元。这比之前的估计增加了800亿美元。最重要的是，OpenAI已经订购了价值100亿美元的人工智能芯片，用于其尚未破土动工的专有数据中心。还有OpenAI和朋友软银、甲骨文和MGX已经承诺在星际之门项目人工智能数据中心上花费5000亿美元。不仅仅是OpenAI。Meta、亚马逊、Alphabet和Microsoft到2025年将在人工智能相关技术上总共花费高达3200亿美元。仅亚马逊就计划在其人工智能计划上投资超过1000亿美元，而Microsoft将投入800亿美元用于人工智能工作负载的数据中心扩展。Meta的首席执行官已为今年设定了约600亿美元的人工智能预算。这一切加起来，对不起，当有公司像这样大肆挥霍时，投资者真的很希望看到利润！因为没有利润，就必须在某个地方付出一些东西。当然，OpenAI现在预测2025年的收入将达到120亿美元，到2029年将达到1000亿美元以上。但这些数字是真的吗？这是一家私营公司，所以我们只是相信是真的。

🧠对于许多人工智能工作流程，内存正成为主要的瓶颈，而非计算能力。这种新的XQuant方法宣称：-相比FP16，内存节省10-12.5倍-几乎零精度损失-击败最先进的键值量化技术🔥现代人工智能中缓慢且昂贵的部分是移动、存储和重用字节，而不是原始浮点运算。大型语言模型解码主要受权重传输和不断增长的键值缓存的限制，因此吞吐量与内存带宽和容量密切相关。XQuant：通过键值缓存重计算打破大型语言模型推理的内存壁垒主要提议：-键值缓存的开销随上下文长度和批次线性增加，成为瓶颈。-GPU上的浮点运算速度远超其内存吞吐量。-因此，与其将键值保存在内存中，不如重新计算。在长序列中，键值缓存（存储过去标记的键和值）占据主要内存，并且每一步都需要移动，这限制了带宽。XQuant将每层的输入激活X以低位存储，然后在解码时使用常规投影重新计算键和值。这一单一变化使内存使用量相比缓存键和值减少了2倍，同时精度损失很小。这之所以有效，是因为X量化效果良好，且GPU的计算速度超过内存带宽，因此额外的乘法运算是一个合理的权衡。XQuant-CL更进一步，仅存储X中每层的小型增量，利用残差流使相邻层保持相似。通过这种方式，论文报告称内存节省高达10倍，困惑度下降约0.01；12.5倍时下降约0.1。结合分组查询注意力机制，他们对权重矩阵应用奇异值分解，将X缓存到较低维度，然后重建键和值。尽管使用简单的均匀量化，结果接近FP16精度，并且在相同内存占用下击败了更复杂的键值量化器。净效果是每个标记的内存读取量减少，额外计算量适中，长时间上下文服务更顺畅。知识分享每天跟我涨知识干货

突然发现，中国的人工智能又又又又是全球第一了！HuggingFace最新数据显示，百度最新开源的文心思考模型ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking在全球模型总趋势榜排名第一。大模型发展到今天，已经逐渐走进深水区，要么是更专业更细分，要么是更具有落地化的场景。ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking模型在逻辑推理、数学、科学，代码与文本生成等，原来需要人类专家的任务上，实现提升，还具备高效的工具调用能力，能够支持复杂任务的自动化处理。文心思考模型登顶HuggingFace，依靠的不仅是百度技术团队的创新能力，还有背后的庞大的技术生态。要知道，全球顶尖大模型大都基于PyTorch训练，只有谷歌和百度能用自研框架撑起顶级模型。百度自研的飞桨深度学习框架，让文心大模型不仅能在模型层面具备竞争力，更是形成了全栈自主可控的技术体系。这个模型的下一个十年，或许会比过去更疯狂！百度近期股价飙升，那是真的实至名归。

突然发现，中国正在进行一个“阳谋”，最大的历史机遇，可能就近在眼前！大家发现没，今年以来，无论是资本市场的风向，还是政策方针，都在指向同一件事——AI+制造业，国家明确将人工智能列入国家战略，要让AI走向千行百业，AI的想象力并不局限于手机上，而是一片史无前例的机遇蓝海。这不是什么藏着掖着的“阴谋”，而是光明正大的“阳谋”。国家层面推动人工智能与制造业深度融合，就是要让中国制造从“大”做到“强”。咱们的制造业规模已经连续十五年稳居世界第一，工业增加值超过40万亿元，但这只是“量”的优势，现在要通过AI实现“质”的飞跃。从中央到地方，政策密集落地，北京、深圳、武汉、苏州、重庆等地纷纷出台专项计划，有的聚焦算力基建，有的主攻智能汽车，有的深耕工业互联网，全国一盘棋，分工明确又互相协同。这阵仗，明摆着是要举全国之力把AI塞进工厂、车间、生产线，让传统制造脱胎换骨。你可能想问，为什么是制造业？因为这才是咱们的根和本。实体经济占GDP近30%，是稳就业、促创新的压舱石。但过去，制造业依赖人工经验，效率低、成本高、响应慢，供应链动不动就“掉链子”。现在好了，AI能把这些痛点逐个击破——北京一家企业用大模型排产，时间缩短75%；沈阳某工厂靠AI优化工艺，效率提升40%；空调厂用视觉质检，一台机器替掉8个人力，成本直降87.5%。这些不是科幻故事，而是正在发生的现实。更不用说那些智能工厂：全国已建成3万多家基础级、1200多家先进级、230余家卓越级智能工厂，覆盖八成以上制造业门类，研发周期平均缩短28.4%。85座“灯塔工厂”闪耀全球，占总数45%，中国智能制造已悄然领先世界。但我觉得，更让人热血沸腾的是，这场变革背后是一场“双向奔赴”。AI需要制造业这片沃土——中国完备的产业链、超大规模市场和海量场景，是技术落地的最佳试验田；制造业也需要AI这把钥匙，打开高质量发展的大门。从历史看，每一次工业革命都是生产系统的彻底重构：蒸汽机带来机械化，电力催生流水线，计算机实现数字化，而AI正推动第四轮革命，让“人机料法环”这些要素从静态配置变成动态自组织，甚至能自主感知、协同决策、实时演化。这意味着，工厂不再是冷冰冰的机器集合，而是一个活的智能生态系统。劳动者不再是体力执行者，而是认知型决策者；机器从工具进化为“伙伴”，人机关系从“主从控制”变成“双向增强”。这种变革，远比单一技术突破更深刻，它重构的是底层逻辑。当然，也有人担心应用门槛高、数据孤岛多、决策过程像“黑箱”难追溯。但政策与市场已在合力破局：国家设600亿人工智能基金，培育400多家专精特新企业，推动国产大模型登顶全球开源榜单；地方通过税收优惠、场景开放、共性技术平台，降低中小企业用AI的成本和风险。就连人才培养也盯紧了——不仅要科学家和工程师，还要数字素养企业家、模型工程师甚至数字产业工人。这一切只为一个目标：让AI从“能用”变“好用”，从“单点试用”走向“规模化赋能”。说到底，这场“阳谋”是中国迈向制造强国的必由之路。它不靠霸权打压，不靠技术封锁，而是靠自身产业升级、技术融合和生态培育。当别人还在争论AI会不会抢走工作的时候，我们已经把AI变成千行百业的“新同事”；当某些国家还在泛化安全概念时，我们已让AI在车间里拧螺丝、在产线上做质检、在供应链中优化调度。这种脚踏实地、步步为营的策略，才是真正的大国智慧。未来十年，是全球制造业格局重塑的关键期。中国选择以AI为引擎，以制造为基座，以场景为战场，这场竞赛，我们输不起也不必输——因为咱们有市场、有政策、有决心，更有无数敢闯敢试的企业和劳动者。作为普通人，我们能做什么？保持关注、主动学习、拥抱变化。这个时代从不辜负努力的人，更何况是一场国家领航的机遇浪潮。参考资料：工信部：全力推进人工智能赋能新型工业化——腾讯网

马斯克：美国政府基本没救了我们的债务高的离谱所以如果人工智能和机器人不能解决我们的国债问题，我们就完蛋了​​​

（央国企）在人工智能（AI）领域布局的全景梳理二、详细内容总结（一）上游：算力基础设施关键词：AI芯片、服务器、光模块、数据中心、国资云、算力支持-主要领域：-AI芯片：包括FPGA、国产芯片等，如复旦微电（国内早期亿门级FPGA厂商）、海光信息（表格中误标为“实验动物培育三巨头”，实际应为国产CPU/GPU相关企业）。-服务器与硬件：如中科曙光（中国超算与液冷数据中心龙头）、浪潮信息（中国最大服务器制造商）、华工科技（激光技术）、中国长城（计算产业主力军）、广电运通（金融智能终端）、深南电路（封装基板与PCB）。-光模块/光通信：光迅科技（光器件全球领先，中国信科旗下）、华工科技、光库科技（海底光网络）、烽火通信（光纤光缆龙头）。-国资云与数据中心：铜牛信息（北京国资委，智能交通信息化）、易华录（天津，数据湖与存储）、湘邮科技（邮政系统信息化）、广电网络（陕西，有线电视与数据服务）、美利云（宁夏，数据中心+造纸）、杭钢股份（浙江，钢铁+转型数据中心）、常山北明（河北，华为云合作伙伴）、南天信息（云南，银行IT与数据战略平台）。-其他配套与元器件：航天电器（航天科工，电子元器件）、中电港（中国电子旗下，元器件分销龙头）、太极股份（云计算与大数据服务，资质齐全）。👉小结：央国企在AI算力基础设施方面布局广泛，涵盖芯片、服务器、光通信、数据中心、云服务、元器件等全产业链关键环节，许多企业具备“国家队”背景和技术领先优势。（二）中游：大模型与核心技术关键词：AI大模型、智能算法、行业模型-代表大模型：-星火大模型：科大讯飞（全球领先的智能语音技术企业）-鸿湖大模型：中国联通（国内三大电信运营商之一）-九天大模型：中国移动（三大运营商之一）-星辰大模型：中国电信（三大运营商之一）-天擎安全大模型：国投智能（电子取证与网络安全领先企业）-大瓦特电力大模型：南网能源（工业/建筑节能服务）-观澜大模型：海康威视（全球最大安防监控供应商）-星智政务大模型：深桑达A（洁净室与数据中心建设领先）-小可大模型：电科院（电器检测权威机构）👉小结：央国企不仅参与底层算力建设，也积极研发垂直行业或通用型AI大模型，尤其在通信、安全、政务、能源、城市治理等领域，推动AI技术与行业深度结合。（三）下游：AI应用场景1.数据安全与智慧城市（第3张图）关键词：数据保护、城市数字化、信息安全-数据安全领域：-国投智能（电子取证与网络信息安全领先者）-电科网安（密码与信息安全系统最大供应商）-中新赛克（网络与数据安全整体方案商）-数字认证（电子认证与密码应用，北京国资委旗下，唯一上市）-中科信息（机器视觉与智能识别技术领先）-中国软件（信创与网络安全国家队）-智慧城市领域：-中南股份（广东最大钢铁企业，中国宝武旗下）-宁夏建材（水泥+智慧物流，中国建材旗下）-长江通信（光谷骨干企业，中国信科旗下）-荣科科技（智慧医疗与云计算，河南国资委）-万润科技（LED与照明，国家级高新）-路桥信息（厦门国资委，交通信息化）👉小结：在AI应用的下游，央国企聚焦于数据安全、智慧城市建设、交通管理、医疗信息化、工业节能等领域，推动社会治理与城市服务的智能化升级。2.传媒、军工、智能制造关键词：内容传播、国防通信、智能装备制造-传媒类：-新华网（中国最大政务网站集群运营方）-人民网（人民日报旗下，中央重点新闻网站）-国脉文化（中国电信旗下文娱平台）-川网传媒（四川官方政务发布平台）-中国电影（电影全产业链领军企业）-城市传媒、浙文影业（影视与出版）-军工与通信装备：-广哈通信（国防/电力指挥调度通信，广州国资委）-烽火电子（陕西国资委，搜救通信设备）-新余国科（军用火工品，覆盖多军种）-内蒙一机（中国兵工集团，主战坦克制造商）-华丰科技（华为高速连接器供应商，绵阳国资委）-中威电子（数字视频传输技术领先）-智能制造与物流：-昆船智能（物流仓储自动化，船舶集团旗下）-航天智装（铁路安全检测装备，航天系）-日海智能（AIoT物联网服务，珠海国资委）-克劳斯（全球橡塑机械龙头，化工装备）

大科技5大黄金赛道+核心龙头一、人工智能与算力-芯片/处理器：海光信息、寒武纪-服务器/硬件：工业富联、中兴通讯、中科曙光-算力服务：商汤—W-光模块：中际旭创、新易盛二、半导体与芯片-设计：寒武纪、海光信息、瑞芯微-制造：中芯国际、华虹半导体-设备：北方华创、中微公司-材料：安集科技-功率/模拟芯片：斯达半导、圣邦股份三、新能源技术-核心：储能、新型电池、智能电网（高成长主线）四、生物科技-创新药：荣昌生物、信达生物-研发外包：和元生物五、高端制造与航天航空-航空制造：中航西飞、航天环宇-发动机/部件：航发科技、中航光电-高端材料：立中集团、侨源股份-零部件：爱乐达、广联航空

9月股票不好做，也临近国庆假期。现在是有想象力的人工智能、机器人、芯片这些不便宜了，便宜的消费、医药又面临通缩的压力，大环境不好，业绩拐点没出现，没资金关注。感觉现在不如熊市让人放心！[捂脸哭]​​​

【报道称，阿里巴巴和百度开始使用自己的芯片来训练人工智能模型】(路透社)——据TheInformation周四援引四位知情人士的话报道，中国的阿里巴巴和百度已开始使用内部设计的芯片来训练他们的人工智能模型，部分取代了英伟达生产的芯片。报道称，阿里巴巴自今年年初以来一直在使用自己的芯片来开发较小的人工智能模型，而百度正在尝试使用其昆仑P800芯片来训练新版本的Ernie人工智能模型。阿里巴巴和百度尚未回应路透社的置评请求。此举标志着中国科技和人工智能领域的一次重大转变——目前，中国企业在很大程度上依赖英伟达强大的处理器进行人工智能开发——并将进一步削弱英伟达在中国的业务。Nvidia发言人在回应该报道时表示：“竞争无疑已经到来……我们将继续努力赢得各地主流开发者的信任和支持。”美国对中国先进人工智能芯片的出口限制不断增加，导致中国企业纷纷扩充自己的人工智能芯片库存，而北京方面也对企业使用自主研发技术施加了越来越大的压力。报道称，阿里巴巴和百度都没有完全放弃英伟达，两家公司都在使用英伟达芯片开发其最先进的车型。虽然Nvidia的H20芯片（其获准在中国销售的最强大的AI处理器）的计算能力不如H100或Blackwell系列，但在性能上仍然优于中国同类产品。然而，《TheInformation》援引三位使用过该芯片的员工的话称，阿里巴巴的AI芯片现在已经足够好，可以与Nvidia的H20竞争。与此同时，英伟达首席执行官黄仁勋上个月底表示，与白宫就允许该公司向中国出售其下一代芯片的低端版本进行谈判将需要时间。该公司已与总统唐纳德·特朗普达成出口许可协议，以换取其H20芯片在中国销售份额的15%。

再重复一遍，对于大科技方面尤其是以人工智能为核心的科技，我从2023年就开始看好，延续至今，也直到未来本轮周期的结束，我都会看好，现在位置的光模块，光芯片，PCB我依旧看好，哪怕是这个位置的寒武纪我也一如既往地用看不懂寒武纪就看不懂A股的2025来形容。但我看好这些现在的高位板块，并不意味着鼓励那些手无寸铁，没有底部筹码毫无成本优势的人不择时机地往里冲，9月8号盘前我也明确说了，对于近期涨幅巨大的会减仓，只是减仓，并且扩容至其余科技及非银金融板块，扩容持仓数量至二十八只。并不影响我继续看好出海算力，这也是我今年以来第一次大幅扩容，此次扩容后会继续躺平。如此清晰的逻辑为什么会有这么多人误解呢？我一如既往看好下列的科技细分：半导体芯片，光刻机，国产算力替代，端侧算力，人形机器人，AI芯片，AI应用，AI眼镜，光通信，光块，光芯片，光器件，PCB，云计算，英伟达产业链，华为科技产业链，智能驾驶，高端制造。我依旧相信这里的每一个板块最后都会熠熠生辉，只是有的早一点启动，有的晚一点启动，仅此而已。

人工智能如何在小型日常设备中展现。这是全球最轻的人工智能助手，重量不到1盎司。来自@NottaOfficial的NottaMemo将原始语音转化为可搜索的答案，并与现有工具无缝整合。它是一款卡片大小的录音设备，按一下即可录音，然后同步到手机和网页。语音在5分钟内转化为文本，准确率高达98%，支持英语、西班牙语、法语、日语、汉语等多种语言。转录内容可查询，您可以与录音对话，获取直接答案，并提取决策和任务。所有内容在iPhone、Android、网页、Chrome之间保持同步，并将摘要发送到Slack，更新推送到Salesforce，笔记存储在Notion。Notta平台还支持15种语言的视频配音，同时保留原始语音风格。每天跟我涨知识涨知识程序员创作者

突然发现，中国正在进行一个“阳谋”，最大的历史机遇，可能就近在眼前！​​大家发现没，今年以来，无论是资本市场的风向，还是政策方针，都在指向同一件事——AI+制造业，国家明确将人工智能列入国家战略，要让AI走向千行百业，AI的想象力并不局限于手机上，而是一片史无前例的机遇蓝海。这可不是什么藏着掖着的“阴谋”，而是光明正大的“阳谋”。中国就是要用人工智能这把钥匙，打开制造业升级的大门，让全世界都看见，却无力阻挡。看看那些工厂车间吧，AI已经不再是科幻电影里的概念。伊利集团用通义千问优化全链条效率，一汽集团把数据决策时间从7天压到5秒，TCL靠它加速半导体研发。资本市场的反应最真实。2025年全球AI市场预计突破5000亿美元，中国智能算力规模将达259亿美元，大模型投资占比超30%。钱流向哪里，未来就在哪里。西方不是看不懂，而是跟不上。他们喊了多年制造业回流，却难有实质进展，更别说数字化升级了。只能眼睁睁看着中国抢占先机。这背后是中国战略的深刻转变——不再依赖人口红利打价格战，而是用算力和数据打效率战。算力成了新时代的煤电，数据就是新铁矿石。阳谋的高明之处，在于一切摆在明面上。就像生意场上的买卖，你明知对方要赚钱，却不得不接受。中国制造升级的逻辑同样如此。不过也有人质疑，AI真能彻底改造传统制造业吗？技术落地仍有瓶颈，人才缺口依然存在，这些问题都需要时间解决。但历史机遇从不等人。那些早早拥抱变革的企业，已经尝到甜头；那些犹豫观望的，可能错过一个时代。各位读者你们怎么看？欢迎在评论区讨论。

谈谈具体操作：我不知道大家怎么操作的，个人就是死磕主线，只做人工智能+，别的地方不去！比较活跃的几个点，固态电池，稀土，创新药都有关注，但是都没有参与，就是要集中精力做好人工智能+，另外将消费作为防守板块，保留一定的仓位，持有消费不是为了牛市赚钱，是希望牛市中级调整，或是退潮时，自己不至于慌乱！牛市重要的是仓位，还有就是能拿住，尤其是主线，个人判断易中天，将于近期展开震荡，等待业绩明朗，所以，进行了减仓操作，目前持有底仓，行情没有结束，但是消化浮筹，需要一个过程！

【把大模型送上天！王坚：人工智能不能缺席太空】9月11日，阿里云创始人、之江实验室主任王坚在2025Inclusion·外滩大会上带来对人工智能时代的最新思考：他认为，从代码开源变为资源开放是AI时代的革命性变化，开放数据和计算资源是推动AI往前走的必需环节，开源模型与闭源模型的选择变成了AI竞争的关键变量。“2025年注定是不平凡的一年。开源这一沿用软件时代的概念，成为了AI竞争的关键变量，”王坚表示。在今年1月之前，当时世界上最好的基础模型都集中在美国几家头部公司，随后通义千问Qwen开源，DeepSeek开源，OpenAICEO　SamAltman也承认，在开源这个时刻，OpenAI站在了历史的错误一边。他认为，在人工智能时代，开源模型与闭源模型的选择，已经变成了AI竞争的关键变量，也是行业无法绕开的。王坚表示，当数据、模型、算力乘上了更大的变量，规模被千倍万倍增加后，我们看到的人工智能发生了不只是原理上的进步，在事实上发生了一次天翻地覆的变化。而当规模到这个程度的时候，资源就变成了非常重要的事情。王坚指出，在人工智能时代，开源的含义已经从代码开源Open　Source，演进为资源开放OpenResource，这是人工智能时代“开源”的一大特点，而开放数据和计算资源是推动AI往前走的必需环节。“太空是人类最大的资源，今天绝对不是只把人工智能用在手机上、电脑上，其实人工智能不应该缺失太空。”王坚表示，在通讯卫星、导航卫星、遥感卫星以后，因为人工智能的出现就会出现第四种卫星，他称之为“计算卫星”。今年5月14日，之江实验室第一次把12颗卫星同时送上了天，在这12颗卫星组成的星座上，第一次把8B参数模型放到太空去了。王坚解释，这不是用了简单的深度学习算法做了处理的小程序放到卫星上，而是一个跟地面上一模一样、完完整整的大模型送到了太空上。在这12颗卫星到了太空后，能保证只要卫星到达的地方，就可以在太空的任何地方完成对所有数据的处理。王坚说，这个项目被命名为“三体计算星座”，希望有无数的主体来共同完成这个星座，共同分享这个太空，未来真的把每一颗卫星开放给全世界的任何一个人。这也为未来的深空探索打下基础，在把卫星送到太阳轨道后，数据几乎没有办法传回到地面再做处理，只有把AI和算力送入太空，人类才有可能真正地走出地球。王坚表示：“人类去火星的路上，不能没有计算的陪伴和AI，这是未来十年甚至二十年最激动人心的地方。”

TheInformation：据四位知情人士透露，中国科技巨头阿里巴巴集团和百度已开始使用自主研发的芯片训练人工智能模型，部分替代了英伟达生产的AI芯片。阿里的人工智能芯片现已达到与英伟达H20芯片相当的水平​​​

媒体报道，阿里和百度开始使用自己的芯片来训练模型报道称，阿里巴巴自今年年初以来一直在使用自己的芯片来开发较小的人工智能模型，而百度正在尝试使用其昆仑P800芯片来训练新版本的Ernie人工智能模型。此举标志着中国科技和人工智能领域的一次重大转变——目前，中国企业在很大程度上依赖英伟达强大的处理器进行人工智能开发——并将进一步削弱英伟达在中国的业务。Nvidia发言人在回应该报道时表示：“竞争无疑已经到来……我们将继续努力赢得各地主流开发者的信任和支持。”