JIYINAI

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看了一下美股08年到现在，几个头部投行差不多上涨10~20倍。 A股牛市终究会来的，人工智能是人类的未来，最为看好。 如果看不懂AI，证券行业是个不错的选择。 相对来说投资人工智能更有成就感，因为实实在在推动人类的进步。

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回复@XYRZDR: 最贵的T30也卖断货了，以前没有出现过这种情况。//@XYRZDR:回复@讯飞奇点:我是盲人摸象的估计，但从T20、S30线上卖断货看，增长是远超预期的。

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回复@qsXq: 你说智慧黑板销量可以能发出来，我说差不多的内容发不出，不知道雪球啥毛病//@qsXq:回复@XYRZDR:大模型是基础，没有大模型学习机也没有竞争力。近期讯飞的爆发点应该在B端，智慧黑板目前销量还可以，阅卷机还需要观察。医疗这块有潜力，但竞争也很大。

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讯飞在教育，医疗，政务，法务等领域积累了庞大的优质数据资源，通过合肥市大数据公司可以交易流通，提供给需要训练数据的垂直大模型公司。 科大讯飞与合肥市大数据公司合作，有了数据变现的通道，释放公司的内在价值。 合肥市聚集了算力，算法，数据资源，为招商引资提供了优越条件。

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回复@兔飞一姐: 只是说说个人的看法//@兔飞一姐:回复@JIYINAI:感谢您的分享

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早前我提过逻辑推理问题单纯堆算力是解决不了的，要在算法上寻求突破，后来GPT5放了多次鸽子，验证了这一看法，那些说要投资千亿刀算力的计划没见到再提，短中期算力需求低于预期，网上有说单价下降不少，不知真假。
算力成本下降利好AI应用端，讯飞是受益者。报表数据是暂时的表象，业绩好往...

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讯飞医疗长期积累的数据作为资源开始体现价值了。

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回复@卖冰棍儿: 在落地的过程中不断完善算法，提升智能性，科大讯飞的选择的路径是正确又务实的。人类的生成能力是最基础的智能，大模型复制的已经非常成功。现在AI的短板是逻辑推理能力，这个单纯堆算力是解决不了的，必须在算法上寻求突破，讯飞在这方面有长期的投入和积累。//@卖冰棍儿:回复@gh...

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美国联邦政府预算赤字2024财年预计将达1.9万亿美元，较2月的预测上调27%，算了一下赤字率7%左右。疫情期间美赤字率更是高达10%以上，如此高的赤字率是不可能能持续的。 我们赤字率3%不到，今年增发的长期国债发挥作用还需要时间，A股牛市需要多点耐心。

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等了这么久，美终于要降息，资金流向会逆转，也该轮到A股牛市了。

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回复@勤奋君: 如果堆算力可行，GPT5应该早就放出了，一再推迟说明单纯堆算力没有大的进展，后面应该是寻求算法上突破。
中短期算力需求低于预期，导致英伟达股价调整，印证了这一判断。//@勤奋君:回复@水弱为道:每年3000p还是少了点，10万卡还是要在下一代国产芯片出来后尽快上，至少也得5万卡...

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科大讯飞也许要开始释放内在价值了，对于持股者来说困难时期可能已经过去。

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回复@JIYINAI: 昨晚美股算力相关产业链股票大跌，算力需求预期下来了，印证了我的判断，对科大讯飞等大模型应用端公司是利好，因为算力成本下来了。//@JIYINAI:回复@JIYINAI:开始慢慢在形成共识，算力不是万能的，单纯堆算力解决不了逻辑推理问题，国外原来计划的很多千亿刀投资算力的项目，没有看...

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回复@JIYINAI: 境外降息可能快了，国内的调节工具还有很大的空间，A股牛市该来了吧。
由于人口开始下降，预期与原来有些不同，人工智能是未来最大的机遇。
科大讯飞上半年预告，对于持股者耐心是个考验，股价低迷往往是最佳进场时机。个人觉得实际经营状况不错，C端已经进入高速增长，G,B...

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回复@JIYINAI: 开始慢慢在形成共识，算力不是万能的，单纯堆算力解决不了逻辑推理问题，国外原来计划的很多千亿刀投资算力的项目，没有看到再提了，算力价格下行是必然的，应用端的日子会过些，后面更多的是拼算法，国产万卡算力目前看还是不够，应该继续升级，效能边界需要探清楚 。//@JIYINAI:回...

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大模型复制的是人类的生成能力，准确性目前已超99%，已经非常高，比人类高多了！在逻辑推理要求不高的场景，即使有1%错误也不会影响生成的内容质量，但本质上是知其然不知其所以然。
在强逻辑推理领域，一步错就会步步错，1%的错误率也会导致全盘皆错，所以大模型在强逻辑领域表现不佳。
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大模型的训练和推理都在国产算力上完成的，只有讯飞星火和华为自己的大模型。 有AI技术加持，讯飞C端产品销量在高速增长，讯飞的技术非常牛，C端产品的品牌力要向华为，小米学习，塑造品牌形象，最重要的是要有与用户共情的能力。

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回复@蔚蓝海岸007: 谢谢，讯飞的全国产算力训推大模型是gj重大攻关项目，支持力度应该会很大。//@蔚蓝海岸007:回复@JIYINAI:补Z估计近期会公布，我负责的XX补Z快到一个亿了。

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回复@主线龙头信仰: 5项超GPT4o，2项略逊，总分也是超的。
GPT5长时间出不来，说明单纯堆算力解决不了强逻辑领域的问题。
GPT复制的是人类的生成能力，这方面已经超越人类了。
人类在进行逻辑推理过程中，每一步都反复推敲判断对错，确认无误才能进行下一步，因此生成能力需要与判断对...

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回复@兔飞一姐: //@兔飞一姐:回复@JIYINAI:你的感觉很有可能是对的。