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支持系统:WinAll软件语言:简体中文软件授权:免费软件
软件厂商:同程艺龙
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【AI浪潮高涨,中兴通讯迎来价值重估******
21世纪经济报道记者骆轶琪 广州报道
由AI大模型掀起的智能计算需求正持续高涨,也搅动着A股市场情绪。
近日字节跳动旗下智能助手豆包发布视觉理解模型,小米被曝正着手搭建自己的GPU万卡集群等消息,都成为驱动资本市场波澜的外部条件。
其中备受资本市场热捧的公司就包括中兴通讯,从12月17日开始截至12月27日收盘,中兴通讯股价大约从31.35元/股一路波动中上行,最高至41.62元/股,整体涨幅约32.76%,27日股价有所回落,收盘市值约1917亿元。
(中兴通讯近两周股价快速提升)作为早期主打通信设备业务的厂商,中兴通讯此前已经提出,定位从“全连接”向“连接+算力”拓展,算力相关产业链业务也被公司视为“第二曲线”。
12月20日,中兴通讯曾发布公告称,公司股价连续三个交易日收盘价格涨幅偏离值累计达20%以上,生产经营活动一切正常,内外部经营环境未发生重大变化;字节跳动也否认了市场传闻其与中兴探讨成立新品牌或开展芯片合作的消息。但后续中兴通讯股价仍在上行,这也显示出,市场上看到了其在AI智算产业链的业务布局进展。
财报中没有具体披露中兴在AI产业链中的收入贡献,但AI业务实际上是渗透到了公司定位的运营商、政企、消费者三大业务线中,从基础设施、大模型、行业应用等维度推进业务落地。那么中兴通讯的AI业务成分到底有多高?
智算需求旺盛
本次股价扰动的根源一定程度在于市场对智能计算的需求正持续旺盛。
IDC在12月中旬发布的统计显示,智算服务市场以远超预期的增速在高速成长,且未来五年仍将保持超高增速成长。2024上半年中国智算服务整体市场同比增长79.6%,市场规模达146.1亿元人民币。
业内普遍认为,目前互联网厂商是智算需求的重要主体,但其实头部智能硬件厂商也在陆续部署自己的智能计算能力。除了前述小米的计划,OPPO在今年初也公开介绍过其在东莞滨海湾建设数据中心的概况,这意味着在AI大模型驱动下,各类型厂商都在积极建设自身AI体系化能力。
通信行业更是如此,随着国内5G大规模建设取得成效,接下来通信运营商在无线通信领域的资本开支正减弱,但算力相关投入却在增多。
一方面,通信与AI能力融合将为通信技术向前演进打开更多商业化空间;另一方面,通信能力本身也是智算生态建设中必不可少的要素。
近日中国信通院发布的2025年通信业十大趋势中就提到两个与AI相关的内容:智能算力步入万卡时代,全盘调度提升计算效率;网络智能双向融合赋能,智算推动网络演进创新。
上海证券指出,2024年,中国电信云/算力投资计划180亿元,智算算力累计超过21EFLOPS;中国移动算力开支计划为475亿元,较2023年上涨21.5%,计划通用算力累计达9EFLOPS,智算算力累计超过17EFLOPS;中国联通在算网数智投资方面将坚持适度超前、加快布局。
据该机构分析,2024年以来,运营商开展了几次重要的算力服务器集采。招标中,运营商不仅注重服务器性能、功耗、扩展性、稳定性、运维效率等方面,还要考虑是否能够满足大数据和人工智能业务的算力需求。
运营商业务是中兴通讯一直以来的核心营收支撑,随着运营商业务发展侧重的拓展,中兴通讯也在顺势改变。
此前中兴通讯执行副总裁、首席运营官谢峻石曾分析,2024年看到三大运营商资本开支中对无线投资开始下降,对算网投资加大。中兴在2021年确立第二曲线发展策略,也跟随运营商客户的云网转型步伐,积极拓展在服务器、数据中心、交换机、5G行业应用等第二曲线业务的产品。
中兴通讯总裁徐子阳此前在公开演讲中指出,当前AI产业发展面临三大难题:成本高、能耗大、商业模式没有形成完整闭环。
对此,可以从三方面缓解这些难题。首先是以网强算,“单颗GPU处理能力很重要,但以网强算、构建更大规模集群是重要方案。”他指出,中兴通讯与中国移动推进GPU的开放互联,联合研发新互联超节点AI服务器,突破传统GPU服务器的通信瓶颈。未来,还可将高带宽域(HBD)从机内扩展至机间互联,为构建更大规模的超节点奠定基础。
同时,训推并举才能加速商业闭环,中兴通讯与中国移动共同探索训推一体机,期望解决大模型商用的“最后一公里”难题。“智睿魔方AiCube”智算一体机已经赋能8个行业、20多个应用场景。此外要做到开放解耦,倡导推进软硬解耦、训推解耦、模型解耦。
AI+生态落地
虽然未在财报中明确披露AI相关业务带来的具体营收,但AI其实贯穿了中兴通讯旗下运营商、政企、消费者三大业务线。这与AI本身属于一种底层基础设施也密切关联。
今年半年报中,公司高层提到对2024年下半年的业务展望。其中在运营商网络领域,将联合运营商开展算力网络、云网融合创新,推进服务器及存储、数据中心交换机、数据中心配套、全栈全域智算解决方案等业务。
此外在政企市场,推出新一代智算服务器、高端存储、数据中心交换机等产品。服务器及存储专注于互联网、金融、电力行业头部客户,落地JDM(联合设计制造)深度合作模式;数据中心交换机加速布局互联网和金融行业,国内订货同比快速增长。消费者业务提出“AI for All”理念,布局全系AI终端。
在交换机业务方面,中兴通讯承载网副总经理李新双此前接受21世纪经济报道记者采访时指出,面对智算中心对数据交换和传输的新要求,中兴通讯交换机产品基于20多年的研发积累,推出星云智算网络方案,并已在多个市场项目规模中标。
他介绍,公司紧跟智算中心趋势,研发并推出包括盒式12.8T、盒式51.2T、框式核心交换机和白盒交换机等系列产品,满足千卡、万卡、十万卡GPU集群组网需求。
“中兴在交换机市场的布局是全面且深入的,包括数据中心交换机和园区交换机。策略是多元化发展,既要在数据中心交换机等高端市场上保持领先地位,也要确保在园区交换机等传统市场上保持稳固的市场份额。”他对记者介绍,在交换机市场,中兴已经在国内运营商网络云、公有云、私有云等新增市场项目中取得显著成果,同时在互联网、金融等行业逐步实现突破。
中兴通讯在三季报中披露,在智算基础设施和平台技术方面,推出了“一机多芯”开放架构AI服务器,兼容适配主流GPU,并以网强算,基于自研芯片推出2*200G网卡;推进OLink高速总线互联标准,并自研大容量交换芯片,在超万卡集群核心技术、算力原生、智算中心长距互联、推理任务智能分发等前瞻技术方向上开展研究。
大模型研发和应用也是必不可少的一环。今年6月的MWC上海期间,中兴通讯发布全栈自研的星云通信大模型,包括从14B参数到100B参数的多个版本,目标是要构建网络高阶自智的加速器。三季报指出,公司自研星云系列大模型,其中研发大模型有效带动研发效率提升;通信大模型在反诈、重保、新通话、体验保障等场景落地应用,加速自智网络进阶。
中兴通讯首席发展官崔丽指出,AI未来发展一定是融合性的,智算建设是系统化工程,仅靠纯GPU堆砌无法实现。为此,中兴通讯对内通过“芯片+整机+组装式研发+大模型”的方式启动智算拓;对外依托在通信领域的深耕、组装式研发、软件、硬件和系统工程实践等优势,与产业伙伴共同推进产业突破。
AI大模型的发展为通信产业链厂商提出新发展挑战的同时也带来新增长机会,国内产业链厂商合作并行正显得愈发重要。
】【原神阿蕾奇诺怎么配队 原神仆人配队的四种思路******
在原神阿蕾奇诺复刻之际,很多小伙伴想知道「仆人」阿蕾奇诺的最佳匹配队友有哪些,我们一起来看看。阿蕾奇诺作为一名火元素主C角色,适合多种阵容搭配。无论是纯火队、蒸发队还是超载队,阿蕾奇诺都能够在队伍中担任核心输出角色。以下是几种推荐的阵容搭配,帮助你发挥阿蕾奇诺的最大潜力。
阿蕾奇诺作为火系主C,她的相应配队还是相当丰富的,主要思路和传统火C几乎无异。但是在配队时尽量选择可以加强火系C的队友或者可以打反应的队友,可以事半功倍。
】【“特别的纪念日”即将到来?《光与夜之恋》惊喜预告来袭******
阳春三月,浪漫的气息慢慢酝酿,似乎预兆着美好事情的发生。沉浸式恋爱手游《光与夜之恋》在公开一周年之际发布了特别内容。四名男主的剪影、横亘其间的签名……所有的一切,到底预示着什么?一次惊喜,一份邂逅,亦或者是—— 一次久违的重逢?
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【四大男主 光启市浪漫之旅】
当命运的轮盘轻轻转动,光启市的游戏之旅就此开启。成为顶级设计师的道路并非一帆风顺,但他们的出现却让一些变得美好与浪漫。
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极具魅力的角色设定赋予游戏浪漫底色,顶级CV及作曲团队,则赋予游戏无与伦比的沉浸感。
《光与夜之恋》拥有国内外顶级CV阵容,包括国内知名CV阿杰、赵路、李元韬、吴磊,以及海外资深CV石川界人、岸尾大辅、森川智之。作曲方面,游戏更邀请林友树、橘麻美、原田萌喜等国际殿堂级作曲大家,为游戏量身定制主题音乐及BGM。最顶级的听觉盛宴,最浪漫的恋爱旋律,只为“你”带来最具沉浸感的游戏体验!
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】【原神5.3克洛琳德复刻抽取建议******
原神5.3克洛琳德复刻如何抽取?原神这是一款非常有趣的角色扮演游戏,在游戏里玩家可以看到很多游戏角色,该游戏即将进入5.3版本,届时会迎来很多复刻角色,那么是不是还有很多游戏玩家不知道克洛琳德复刻如何抽取的,今天小编就为大家整理了原神5.3克洛琳德复刻如何抽取的详细介绍,感兴趣的游戏玩家接下来可以和小编一起来看看哦。
克洛琳德作为雷系主C,虽然在输出上有所特色,但并不是非抽不可的角色。
1、克洛琳德是雷系站场主C,专注于自身输出,缺乏后台辅助能力。她的输出机制简单,但对强度党吸引力有限,更适合追求角色设计与风格的XP党玩家。
2、如果你缺少雷系主C,并且喜欢克洛琳德的角色设计和风格,那么可以考虑抽取。
3、推荐按照1命>2命>专武≥3命>4命的顺序进行抽取。
以上就是原神5.3克洛琳德复刻抽取建议的全部内容,更多原神相关攻略,敬请关注本站。
】【数据中心芯片需求放缓怎么办?英伟达供应商:AI手机将接力******
来源:华尔街见闻
在全球数据中心投资有放缓可能性的背景下,半导体行业面临新挑战。然而,周四英伟达供应商、全球芯片测试设备“龙头”Advantest CEO指出,AI智能手机的需求被看作是行业的新增长点,有望助力行业避免陷入衰退。目前AI手机需求不大,一些分析师预计现有的AI功能或许不足以刺激消费者大规模换机。
在当前全球数据中心投资可能出现放缓的背景下,半导体行业正面临新的挑战。
然而,英伟达供应商、全球芯片测试设备龙头Advantest的首席执行官Doug Lefever12月26日表示,AI智能手机的需求有可能为半导体行业带来新的增长点,助力行业避免陷入“恶性”衰退。
Lefever指出,尽管大型科技公司如Meta、谷歌和微软在AI领域的投入保持强劲,但他们对数据中心的投资可能会出现放缓的迹象。这种放缓虽然不会持续太久,但由于超大规模数据中心的市场集中度较高,任何放缓都可能对半导体供应链造成重大影响。Lefever强调,尽管不愿使用“泡沫”一词,但周期性波动可能会加剧,如果下一个周期来临,可能会相当严峻。
尽管数据中心投资面临不确定性,Lefever对AI智能手机的前景持乐观态度。他认为,尽管AI智能手机的需求目前“有点缓慢”,但有可能在未来迅速起飞。他解释道:
“现在大家都在屏息以待,等待AI手机的杀手级应用出现。如果这类应用诞生,用户开始大规模更换手机,市场将会迎来疯狂的增长。”
目前AI手机需求不大
AI手机的竞争已经在全球范围内展开。周三,三星推出了三款搭载AI功能的新手机:S24、S24 Plus和S24 Ultra。这些手机配备了一系列AI功能,包括实时电话翻译,语音录音转录,视频搜索,照片编辑。这些新机型在美国的售价在800美元到1300美元之间。三星在AI智能手机领域进行大胆尝试,旨在重新激活智能手机市场并与苹果展开差异化竞争。
除三星外,谷歌也在为其Pixel系列开发本地AI技术,国内厂商如荣耀、OPPO和小米也在积极推出搭载AI技术的智能手机。根据市场研究机构Canalys的预测,AI功能将成为未来智能手机的重要卖点,今年5%的智能手机出货量将具备AI功能,到2027年将达到6.35亿部,占智能手机市场总量的45%。
尽管AI手机引发了业界热议,但一些分析师对AI功能能否推动大规模换机持谨慎态度。一些分析师指出,大多数智能手机已经包含了某些AI功能,三星新推出的功能可能不足以推动大规模的换机潮。
大信证券分析师Park Kang-ho认为,现有的AI功能或许不足以刺激消费者大规模更换手机。然而,如果AI手机能够与其他智能设备(如汽车、家电、电脑等)实现更深入的互联互通,可能会引发更广泛的IT设备需求,从而推动整体市场增长。
Advantest受益于半导体需求激增
公开资料显示,Advantest总部位于日本东京,是全球领先的半导体测试设备制造商之一,尤其在为英伟达等公司提供高端图形处理单元(GPU)测试设备方面发挥着关键作用。随着半导体技术的不断进步,对测试设备的需求也随之激增。Lefever强调,随着芯片变得越来越复杂和昂贵,市场对其服务的需求也呈爆炸式增长。
近年来,Advantest的表现亮眼,其股价在过去一年上涨超过80%,五年期间更是增长了约500%。这一显著涨幅反映出市场对该公司在半导体测试领域主导地位的高度认可。
尽管日本自1980年代以来失去了全球芯片生产的领先地位,但Advantest等日本半导体测试设备和材料制造商依然在全球半导体供应链中占据着关键地位。虽然这些公司处于相对专业化的利基市场,但它们的产品和服务对于全球半导体产业链的顺畅运转至关重要。
Lefever指出,现代先进芯片的生产过程中,每颗芯片需要进行多次测试,通常在从晶圆切割到成品组装的过程中,至少需要进行10到20次测试。五年前,这一数字通常仅为个位数。这一趋势凸显了芯片质量控制的日益重要性,并推动了对测试设备需求的激增。
此外,测试时间的延长也是推动业绩增长的重要因素。例如,英伟达最新的Blackwell产品的测试时间比上一代产品长了3到4倍。这种变化表明,芯片在设计和生产过程中变得愈加复杂,需要更长时间进行精密测试。
受益于半导体需求的激增,Advantest在2024财年的业绩展望也出现了大幅上调。公司预计,2024财年净利润将增长16%,达到1220亿日元(约合7.92亿美元)。Lefever表示:“我们对未来的需求充满信心,特别是在AI相关领域,随着技术的不断突破,半导体测试设备市场将继续增长。”
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373.44MB利用视觉语言基础模型AI展现自主搜寻“人工生命”潜力
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45.75MB三只松鼠化身《魔域口袋版》鼠年兽:三鼠一体 超凡实力
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429.44MB决战侏罗纪《巨兽战场》燃战开测 巨兽来袭!
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826.65MBAI大模型时代:多元算力如何打破碎片化困局?
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