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作为欧洲为数不多的知名AI初创企业,法国Mistral的联合创始人兼首席执行官Arthur Mensch周二透露,不会出售这家公司,不过他们正朝着IPO的方向努力。 在达沃斯世界经济论坛接受采访时,Mensch谈及公司的IPO设想,并且表示在欧洲、美国扩展业务的同时,正忙着在新加坡开设办公室,开拓亚太地区的发展机会。 Mistral是一家成立于2023年初的公司,由前谷歌DeepMind、Meta等科技巨头的研究人员创立。作为身处欧洲的AI明星企业,Mistral发布了一系列开源AI模型,还有
随着2025年四季报的陆续揭晓,多只因重仓人工智能板块从而实现业绩领跑的基金在2025年四季度的操作随即曝光。 从已披露的数据来看,基金经理们对这一主线的后市既有共识,也有分歧。一部分涨幅可观的算力个股依旧重仓持有但仓位略降,而由算力需求衍生出的多个高景气概念股得以被挖掘。 经过一年多的上涨,相关板块短期估值达到高位已是不争的事实。有基金经理认为,人工智能产业正处于泡沫初现并逐步形成的阶段,而非泡沫末期,但当下投资机遇与风险并存,需持续跟踪技术迭代节奏、商业模式验证和企业盈利能力变化。 共识与
微软数据中心的资源紧张状况或将比预期持续得更久。 当地时间10月9日,据知情人士向外媒透露,科技巨头微软在美国的多个数据中心区域正面临物理空间不足或服务器短缺的问题,部分关键数据中心枢纽(包括北弗吉尼亚州和得克萨斯州)的Azure云服务订阅数因而受到限制,预计这种限制将持续到2026年上半年。 知情人士还表示,容量不足问题不仅影响到了主要负责AI(人工智能)任务的GPU服务器,也影响到了长期承担传统云服务计算任务、以CPU为主的数据中心。 这种情况比微软此前所预期的更为严重,凸显出公司在满足云
据上海市人民政府网站消息,上海市经济和信息化委员会日前印发《上海市智能终端产业高质量发展行动方案(2026—2027年)》(以下简称《行动方案》),其中提出,到2027年,上海市智能终端产业持续做大做强,总体规模突破3000亿元,打造3家以上具有全球影响力的消费级终端品牌,培育2家领军企业,实现三个“一千万”台规模,即人工智能计算机、人工智能手机、人工智能新终端规模各达到千万台以上。 《行动方案》提出,加强端侧人工智能芯片布局。围绕手机、计算机、眼镜等各类终端产品需求,加快SoC、CPU等核心
算力、运力,以及存力,被视作AI基础设施建设的三驾马车。随着AI、数据中心等场景需求快速成长,存力或将接棒算力,成为AI基建体系中的又一关键变量。 近日消息,英伟达与日本存储大厂铠侠正合作开发一款为AI服务器量身定制的SSD,旨在部分取代作为GPU内存扩展器的HBM。资料显示,这款SSD性能将达到 1亿IOPS(每秒输入输出),其数据读取速度或比传统产品快近100倍。 按照英伟达的要求,数据读取速度需达到2亿IOPS才能符合对计算效率的期望,故铠侠计划在每个算力单位上安装两块SSD。值得一提的
8月10日晚,工业富联发布2025年半年度报告,受益于AI相关业务强势增长,公司上半年营收、净利润均创下同期新高。 上半年,公司实现营收3607.6亿元,同比增长35.6%;实现净利润121.13亿元,同比增长38.6%。其中,公司第二季度单季营收首次超过2000亿元,达2003.45亿元,同比增长35.9%;净利润为68.86亿元,同比增长51.1%。第二季度,公司营收、净利润数据也均创下同期历史新高。 图片来源:公司公告 工业富联在2025年半年报中表示,在投资者回报方面,公司现金分红力度
3月3日,AI产品榜发布全球AI应用最新数据。榜单显示,MAU(月活用户数)排名前三的AI应用分别为ChatGPT、豆包和千问,其中,千问以2.03亿MAU成为全球第三大AI应用,并以552%的增速居全球第一。从榜单看,国内AI应用已呈现豆包、千问双雄并立的格局。 今年春节,千问发起“请客活动”,上线买奶茶、点外卖、订票等“办事”功能,吸引1.3亿用户在千问“一句话下单”累计超2亿次,相当于全国平均每10人就有1人在千问下单。 “请客活动”推动千问一跃成为国民级AI助手。数日前,QuestMo
截至3月9日午间收盘,恒生指数跌2.55%,恒生科技指数跌2.34%,国企指数跌1.83%。盘面上,科网股普跌,油气股逆势上涨,航空股下挫。港股通互联网ETF基金(520910)午盘震荡走强,现跌幅持续收窄至0.5%附近。截至3月6日,港股通互联网ETF基金(520910)规模达6.29亿元,港股通互联网ETF基金(520910)近10个交易日获资金净流入,累计“吸金”达3181万元。 近期,OpenClaw国内再次出圈,大厂纷纷支持接入/帮用户安装,办公场景被进一步打开,预计token调用将
在人工智能繁荣的头几年,将其与互联网泡沫进行比较,似乎不太合理。然而如今随着第三年即将过去,债务水平的不断上升似乎让这种比较显得更真实了一些…… 在本轮AI浪潮的早期,财力雄厚的科技公司纷纷敞开钱袋,竞相争夺人工智能领域的领导地位。它们主要依靠广告和云计算业务产生的现金流进行投资。因此,与二十五年前吹大泡沫时不同,前几年的市场还并未出现以债务为燃料的计算和网络基础设施的投资狂欢。 而眼下,尽管大型科技公司仍占据人工智能前沿,且财务状况稳健,但一批杠杆率更高的企业似乎正引领着可能改变这一繁荣格局
去年底Open AI首发ChatGPT至今已有一年。这一年里,生成式预训练大模型(下称:大模型)让原本平静的全球科技圈刮起飓风,年初潮涌布局、布年末理性思考;这一年里,中国企业经历了恐慌期、投入期和进步期,目前多款大模型在技术层面已对齐GPT-3.5;这一年里,人工智能已从技术创新“破圈”成影响艺术、司法甚至伦理的公共议题。 那么,作为今年全球科技前沿的大模型,在我国经历了怎样的“从追赶到并跑”的开发之路?明年又将如何从技术应用走向商业化落地,带动模式和产业升级?人类又应如何应对大模型在就业、