小旋风财进_

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投资体系：认知差+精准择时+资金演绎+行业轮动

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本项 (略) 浦东新区张江高科技园区张江 (略) 现有厂区内，已建现有项目西侧，目前该地块现状为SN1厂房及公辅建筑办公楼等建筑已建成并投入使用，SN2厂房及配套公辅设施建设中。

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看了一下2017-2024年上海市重大建设项目清单。2017年清单中，中芯国际12英寸芯片SN1项目开始显示“在建”（2016年10月13日，上海临港SN1项目开工），此后2018、2019、2020（同年华为青浦研发中心开工）、2021均显示“在建”，2022年该项目更名为“中芯国际12英寸芯片项目”（同年中芯国际临港开工...

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关于中芯国际的部分数据整理（2023年3季度）：
①12吋收入占比75%(from 70%)，8吋收入占比25%
②中国区收入占比80%（from 75%)，欧美区20%
中芯国际收入主要依赖于28nm及以上的成熟制程，由于当前4个新厂的12吋产能还未充分释放，因此收入、利润表现依然与半导体大盘关联紧密。然后收...

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英伟达的护城河比很多人想象得更深：在上游领域，通过与算法公司密切交流，以及对AI算法的深入研究，使得其硬件完美兼顾通用性和专业性，确保不会走错技术路线。于此同时，在下游领域，全面参与到算力中心的搭建中。这样看来，未来算力的红利很大一部分会被英伟达吃掉。

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芯片→服务器→数据中心（机房）→云计算平台

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AI大模型的训练并不一定要部署在云端。对于大厂来说，出于模型迭代、测试，以及数据安全等方面的考虑，往往会选择自购服务器（ODM定制化）、自建机房，使用本地GPU进行训练和推理。

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服务器是指具备较高计算能力的计算机，可以为多个用户提供服务。与个人电脑不同，个人电脑通常只为一个用户提供服务。服务器与主机也有所不同，主机是通过终端设备提供给用户使用，而服务器则通过网络给客户端用户提供服务。

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云计算的核心是虚拟化（技术层面）和中心化（理念层面）。根据中心化的程度，分为了IAAS, PAAS, SAAS。

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GPT或LLM的颠覆性更多在于通用性， 而不（仅仅）是performance；而其performance的提升更多在于智能，而不是知识。

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很多人认为大语言模型（LLM）的诞生标志着通用人工智能（AGI）的重要拐点，这种认识是有其道理的。事实上，人类语言本身就是“通用”的，包罗万象的，甚至可以说划定着人类的认知边界。而当机器能够真正“处理”甚至“理解”人类语言后，其应用范围就再也不是某一两个特定的领域，而是全人类（语言...

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引爆点往往不是一个点，而是由多个点组成的区间。因此，建仓也应该是逐步、分批次的，随着偏见证伪的依次展开（演绎）而逐步建仓。这也是时间成本和踏空之间的trade-off。

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$招商银行(SH600036)$ 四个重要的时间节点：2023年12月（个人）、2024年6月（房企）、2024年12月（地方债）、2025年6月（房价）。

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$招商银行(SH600036)$ $万科A(SZ000002)$ 看了一下2011年至今的基于国家统计局《70个大中城市住宅销售价格指数》，结合期间的宏观经济增速来看，如果房价持续保持平稳甚至温和下跌，预计2025-2026年左右，能够消化完2016-2017年的泡沫，回归到相对合理的水平。

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人工智能技术的进步（就当前技术路线来说）有三大支柱：算法、数据、算力。
其中，算法方面我们的差距是最小的。坦率讲，算法的改进、理论创新等方面，我们的能力并不弱，更何况还有开源、论文等可以提供互相交流的途径。因此并不是主要矛盾。
数据方面，虽然当前优质的中文数据（语料）相...

AI部分知识阶段性整理

人工智能根据应用领域不同，可分为计算机视觉（Computer Vison, CV）、自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）等。
人工智能目前的一条比较主流的技术路线（分支）：人工智能（AI）→机器学习（ML）→深度学习（DL）→CNN模型（卷积神经网络，AlphaGo背后的算法，主要应用于CV领域...

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【AI小知识】根据承担任务的不同，AI芯片可以分为训练芯片和推理芯片；根据部署位置的不同，可以分为云端芯片和终端芯片。其中训练芯片只能部署在云端，推理芯片既可以部署在云端也可以部署在终端。

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